MASTER: Multi-task Pre-trained Bottlenecked Masked Autoencoders are
Better Dense Retrievers [140.0] 本研究では,様々な事前学習タスクをマルチタスク事前学習モデル(MASTER)に統合することを目的とする。
MASTERは共有エンコーダのマルチデコーダアーキテクチャを利用して、タスク全体にわたる豊富なセマンティック情報を高密度ベクトルに圧縮する表現ボトルネックを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:03:59 GMT)
MotionGPT: Finetuned LLMs are General-Purpose Motion Generators [127.3] 本稿では,マルチモーダル制御信号を利用するMotionGPT(Motion General-Purpose generaTor)を提案する。
具体的には、まずマルチモーダル制御信号を離散コードに量子化し、それらを統一的な命令で定式化する。
我々のMotionGPTは、LLMパラメータのわずか0.4%をチューニングすることで、マルチモーダル制御信号を用いた統一された人の動き生成モデルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:58:17 GMT)
Adversarial Training Should Be Cast as a Non-Zero-Sum Game [125.9] 逆行訓練では、予測子は逆行するデータの摂動に対して訓練される。
対人訓練の2つのプレイヤーゼロサムパラダイムは、十分な強靭性を発揮できていない。
逆行訓練アルゴリズムでよく用いられる代理的緩和は、訓練された分類器の堅牢性に関するすべての保証を無効にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:00:48 GMT)
Efficient Bound of Lipschitz Constant for Convolutional Layers by Gram
Iteration [122.5] 循環行列理論を用いて畳み込み層のスペクトルノルムに対して、精密で高速で微分可能な上界を導入する。
提案手法は, 精度, 計算コスト, スケーラビリティの観点から, 他の最先端手法よりも優れていることを示す。
これは畳み込みニューラルネットワークのリプシッツ正則化に非常に効果的であり、並行アプローチに対する競合的な結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:10:21 GMT)
B-cos Alignment for Inherently Interpretable CNNs and Vision
Transformers [121.3] 本稿では,深層ニューラルネットワーク(DNN)の学習における重み付けの促進による解釈可能性の向上に向けた新たな方向性を提案する。
このような変換の列は、完全なモデル計算を忠実に要約する単一の線形変換を誘導することを示す。
得られた説明は視覚的品質が高く,定量的解釈可能性指標下では良好に機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:54:28 GMT)
Confidence-Based Model Selection: When to Take Shortcuts for
Subpopulation Shifts [119.2] モデル信頼度がモデル選択を効果的に導くことができるConfidence-based Model Selection (CosMoS)を提案する。
我々はCosMoSを,データ分散シフトのレベルが異なる複数のテストセットを持つ4つのデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:48:15 GMT)
MULTI3NLU++: A Multilingual, Multi-Intent, Multi-Domain Dataset for
Natural Language Understanding in Task-Oriented Dialogue [115.3] 英語のみのNLU++データセットを拡張して、手動による翻訳を高、中、低リソース言語に含めます。
Multi3NLU++はそのマルチインテント特性のため、複雑で自然なユーザ目標を表現している。
我々はMulti3NLU++を用いて、インテント検出やスロットラベリングといった自然言語理解タスクに対して、最先端の多言語モデルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 04:09:37 GMT)
SpeechGen: Unlocking the Generative Power of Speech Language Models with
Prompts [112.3] 本稿では,SpeechGenと呼ばれる統合フレームワークを用いて,各種タスクの音声LMを刺激するための即時チューニングの適用について検討する。
提案した統合フレームワークは効率と有効性に大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 20:53:25 GMT)
FSUIE: A Novel Fuzzy Span Mechanism for Universal Information Extraction [109.5] ユニバーサル情報抽出(UIE)は、様々な情報抽出(IE)タスクの統一フレームワークとして導入された。
本稿ではファジィスパンユニバーサル情報抽出(FSUIE)フレームワークを提案する。
具体的には、ファジィ・スパン・ロス(fuzzy span loss)とファジィ・スパン・アテンション(fuzzy span attention)という2つの概念で構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:59:28 GMT)
3D VR Sketch Guided 3D Shape Prototyping and Exploration [107.2] 2次元スケッチとテキスト入力は3次元形状生成ネットワークの条件モダリティとして考慮された。
3Dで直接描画されるバーチャルリアリティースケッチを探索する。
入力スケッチ構造に従う複数の3次元形状の生成問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:27:24 GMT)
SequenceMatch: Imitation Learning for Autoregressive Sequence Modelling
with Backtracking [98.2] MLE(Maxum-likelihood)の目的は、高品質なシーケンスを自動回帰的に生成する下流のユースケースと一致しない。
我々は、模倣学習(IL)問題としてシーケンス生成を定式化する。
これにより、自己回帰モデルによって生成されるシーケンスの分布とデータセットからのシーケンスとの差異を最小化できる。
得られた手法であるSequenceMatchは、敵の訓練や大きなアーキテクチャ変更なしに実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:59:24 GMT)
On the Hidden Mystery of OCR in Large Multimodal Models [97.9] 大規模モデルは近年,自然言語処理やマルチモーダル視覚言語学習において重要な役割を担っている。
既存のマルチモーダルモデルについて総合的研究を行い,テキスト認識の性能評価を行った。
これらのモデルの長所と短所は,単語認識のセマンティック理解に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 03:36:08 GMT)
Learning to Learn from APIs: Black-Box Data-Free Meta-Learning [95.4] データフリーなメタラーニング(DFML)は、トレーニングデータにアクセスせずに事前訓練されたモデルの集合からメタラーニングすることで、新しいタスクの効率的な学習を可能にすることを目的としている。
既存のDFMLの作業は、(i)ホワイトボックスと(ii)小規模事前訓練モデルからしかメタ学習できない。
ブラックボックスAPIの集合から単一のモデルへ,より一般的なメタ知識を伝達するための,バイレベルデータフリーなメタ知識蒸留(BiDf-MKD)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:25:37 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） (Mon, 19 Jun 2023 01:41:22 GMT)
The #DNN-Verification Problem: Counting Unsafe Inputs for Deep Neural
Networks [94.6] #DNN-Verification問題は、DNNの入力構成の数を数えることによって安全性に反する結果となる。
違反の正確な数を返す新しい手法を提案する。
安全クリティカルなベンチマークのセットに関する実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:13:38 GMT)
FHA-Kitchens: A Novel Dataset for Fine-Grained Hand Action Recognition
in Kitchen Scenes [93.0] キッチンシーンにおける手の動きのきめ細かいデータセットであるFHA-Kitchensを提案する。
本データセットは,8種類の料理から収集した2,377本のビデオクリップと30,047枚の画像からなる。
構築したデータセットに基づいて、代表的行動認識および検出モデルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 11:21:59 GMT)
DiPlomat: A Dialogue Dataset for Situated Pragmatic Reasoning [89.9] プラグマティック推論は、実生活における会話でしばしば起こる暗黙の意味を解読する上で重要な役割を担っている。
そこで我々は,現実的な推論と会話理解の場所に関するマシンの能力のベンチマークを目的とした,新しい挑戦であるDiPlomatを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:31:55 GMT)
Towards Accurate Data-free Quantization for Diffusion Models [86.4] 本稿では,効率的な画像生成のための拡散モデル(ADP-DM)の高精度なデータフリーポストトレーニング量子化フレームワークを提案する。
提案手法は, 拡散モデルの学習後の量子化を, 同様の計算コストで, 非常に大きなマージンで高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 05:30:48 GMT)
Dataset Interfaces: Diagnosing Model Failures Using Controllable
Counterfactual Generation [85.1] 分散シフトは、機械学習モデルの主要な障害源である。
入力データセットとユーザが指定したシフトを与えられたフレームワークは、望ましいシフトを示すインスタンスを返す。
本稿では,このデータセットインターフェースをImageNetデータセットに適用することにより,分散シフトの多種多様さにまたがるモデル動作の学習が可能になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:41:07 GMT)
Efficiency, Fairness, and Stability in Non-Commercial Peer-to-Peer
Ridesharing [84.5] 本稿は、P2Pライドシェアリングにおける中核的な問題である、ライダーとドライバーのマッチングに焦点を当てる。
P2Pライドシェアリングにおける公平性と安定性の新たな概念を紹介する。
結果は、妥当な計算時間で、公平で安定した解が得られることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 05:03:18 GMT)
LVVC: A Learned Versatile Video Coding Framework for Efficient
Human-Machine Vision [80.5] 本稿では,デコーディングと直接処理/分析の両方をサポートするために,コンパクトな表現を学習することを目的とした,学習多目的ビデオ符号化(LVVC)フレームワークを提案する。
我々のLVVCフレームワークは機能ベースの圧縮ループを持ち、1つのフレームを中間機能に符号化(復号化)し、中間機能を参照して次のフレームを符号化(復号化)する。
LVVCフレームワークでは、中間機能を使ってビデオを再構成したり、異なるタスクネットワークに入力したりすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 03:04:57 GMT)
You Only Transfer What You Share: Intersection-Induced Graph Transfer
Learning for Link Prediction [79.2] 従来見過ごされていた現象を調査し、多くの場合、元のグラフに対して密に連結された補グラフを見つけることができる。
より密度の高いグラフは、選択的で有意義な知識を伝達するための自然なブリッジを提供する元のグラフとノードを共有することができる。
この設定をグラフインターセクション誘導トランスファーラーニング(GITL)とみなし,eコマースや学術共同オーサシップ予測の実践的応用に動機づけられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 01:20:12 GMT)
Extrinsic Evaluation of Machine Translation Metrics [78.8] 文レベルでの翻訳と翻訳の良さを区別する上で,自動尺度が信頼性が高いかどうかは不明である。
我々は,3つの下流言語タスクにおいて,最も広く使用されているMTメトリクス(chrF,COMET,BERTScoreなど)のセグメントレベル性能を評価する。
実験の結果,各指標は下流結果の外部評価と負の相関を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 03:59:55 GMT)
JiuZhang 2.0: A Unified Chinese Pre-trained Language Model for
Multi-task Mathematical Problem Solving [77.5] マルチタスク数学問題の解法を専門とする統一中国語 PLM である textbfJiuZhang2.0 を提案する。
我々の考えは、中規模のモデルを維持し、マルチタスク設定におけるモデル容量を改善するために、Emphcross-taskの知識共有を利用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:45:36 GMT)
Machine learning of hidden variables in multiscale fluid simulation [77.3] 流体力学方程式を解くには、しばしばミクロ物理学の欠如を考慮に入れた閉包関係を用いる必要がある。
本研究では, 終端微分可能な偏微分方程式シミュレータを用いて, 偏微分ニューラルネットワークを訓練する。
本手法により, 非線形, 大型クヌーズン数プラズマ物理を再現する方程式に基づく手法が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:02:53 GMT)
Correcting Underrepresentation and Intersectional Bias for Fair
Classification [77.3] 偏見バイアスによって劣化したデータから学習する問題について考察し, 正の例を, 一定の数のセンシティブなグループに対して, 異なる未知のレートでフィルタする。
交叉群のメンバーシップが各交叉率を計算不能にするような設定であっても,少数の偏りのないデータを用いてグループワイド・ドロップアウトパラメータを効率的に推定できることが示される。
我々は,この学習と再重み付け過程をカプセル化するアルゴリズムを提案し,高い確率で真の分布に対する仮説のリスクが任意に近いことをPACスタイルの強い保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:25:44 GMT)
Sparse Modular Activation for Efficient Sequence Modeling [76.6] 言語モデリングや機械翻訳といったより包括的なタスクでは、自己注意に基づくモデルは依然として線形状態空間モデル(SSM)よりも優れています。
本研究では,ニューラルネットワークが配列要素のサブモジュールを疎に活性化する機構であるスパースモジュール活性化(SMA)を紹介する。
本稿では,SMAを用いて,SSMから学んだ状態表現に基づいて,GAU(Gated Attention Unit)を疎に活性化するSeqBoatを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 23:10:02 GMT)
UniG3D: A Unified 3D Object Generation Dataset [75.5] UniG3Dは、ShapeNetデータセット上に普遍的なデータ変換パイプラインを用いて構築された、統一された3Dオブジェクト生成データセットである。
このパイプラインは、各生の3Dモデルを包括的なマルチモーダルデータ表現に変換する。
データセットのデータソースの選択は、そのスケールと品質に基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:03:45 GMT)
UncLe-SLAM: Uncertainty Learning for Dense Neural SLAM [73.7] 我々は、高密度ニューラルネットワークの同時局所化とマッピング(SLAM)のための不確実性学習フレームワークを提案する。
本稿では,2次元入力データのみから自己教師付きで学習可能なセンサ不確実性推定のためのオンラインフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:26:25 GMT)
Reprogramming Pretrained Language Models for Antibody Sequence Infilling [72.1] 抗体の計算設計には、構造的一貫性を維持しながら、新規で多様な配列を生成することが含まれる。
近年のディープラーニングモデルでは優れた結果が得られたが、既知の抗体配列/構造対の数が限られているため、性能が劣化することが多い。
これは、ソース言語でトレーニング済みのモデルを再利用して、異なる言語で、データが少ないタスクに適応するものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 21:42:43 GMT)
Beyond Normal: On the Evaluation of Mutual Information Estimators [68.2] そこで本研究では,既知の地道的相互情報を用いて,多種多様な分布群を構築する方法について述べる。
本稿では,問題の難易度に適応した適切な推定器の選択方法について,実践者のためのガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:26:34 GMT)
SynerGPT: In-Context Learning for Personalized Drug Synergy Prediction
and Drug Design [64.7] 本稿では,テキスト内薬物相乗学習のための新しい設定とモデルを提案する。
特定のがん細胞標的の文脈における10～20の薬物相乗関係の「個人化データセット」を作成した。
私たちの目標は、その文脈で追加の薬物シナジー関係を予測することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:03:46 GMT)
Vision Transformer with Attention Map Hallucination and FFN Compaction [63.4] 空白を埋めるために,注意マップの幻覚とFFNのコンパクト化を提案する。
具体的には、バニラVITに存在する類似の注意マップを観察し、残りの注意マップの半分を幻覚させることを提案する。
提案するモジュールでは,様々なViTベースのバックボーンに対して,浮動小数点演算(FLOP)とパラメータ(Param)の10$%-20$%の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:08:55 GMT)
Textual Entailment Recognition with Semantic Features from Empirical
Text Representation [60.3] テキストが仮説を包含するのは、仮説の真の価値がテキストに従う場合に限る。
本稿では,テキストと仮説のテキストの包含関係を同定する新しい手法を提案する。
本手法では,テキスト・ハイブリッド・ペア間の意味的含意関係を識別できる要素ワイド・マンハッタン距離ベクトルベースの特徴を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 11:30:07 GMT)
Simplifying and Empowering Transformers for Large-Graph Representations [60.1] ノード特性予測ベンチマークにおいて,一層注意が驚くほど高い性能を示すことを示す。
提案手法をSGFormer (Simplified Graph Transformer) と呼ぶ。
提案手法は,大きなグラフ上にトランスフォーマーを構築する上で,独立性のある新たな技術パスを啓蒙するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:03:25 GMT)
Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis [59.5] GANはかつて、StyleGANのようなテクニックを使って、事実上の選択肢でした。
DALL-E 2では、自動回帰モデルと拡散モデルが大規模生成モデルの新たな標準となった。
我々は,この限界を超える新しいGANアーキテクチャであるGigaGANを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:01:08 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） (Mon, 19 Jun 2023 00:42:26 GMT)
Experimental probe of multi-mobility edges in quasiperiodic mosaic
lattices [56.7] モビリティエッジ(ME)は、ローカライゼーション物理学を理解する上で重要な概念である。
本稿では,複数のMEを示す単一システムの可能性を示す実験的な証拠を提供する。
単一サイトインジェクションと障害レベルの走査により,変調格子のMEを概ね調査することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:21:33 GMT)
PartSLIP: Low-Shot Part Segmentation for 3D Point Clouds via Pretrained
Image-Language Models [56.3] 一般化可能な3D部分分割は重要だが、ビジョンとロボティクスでは難しい。
本稿では,事前学習した画像言語モデルGLIPを利用して,3次元点雲の低ショット部分分割法を提案する。
我々は2Dから3Dへの豊富な知識を、ポイントクラウドレンダリングにおけるGLIPに基づく部分検出と新しい2D-to-3Dラベルリフトアルゴリズムにより転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:27:14 GMT)
Adversarial Robustness of Learning-based Static Malware Classifiers [56.0] マルウェア検出は長年、マルウェア作者とアンチウイルスシステムの間で進行中の武器競争の舞台だった。
我々は、ニューラルネットワークベースのマルウェア分類器であるMalConvの文脈において、この武器競争を両面から研究する。
我々は,マルウェアフィールドのバイトレベルのアブレーションを用いて,普遍的敵パッチ攻撃と認証された防御を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 22:26:17 GMT)
Observation of Wannier-Stark ladder beyond mobility edge in
disorder-free mosaic lattices [54.9] 量子輸送と局在は凝縮物質物理学の基本的な概念である。
最近の理論的研究により、変調モザイクモデルでは、クエンチド障害を伴わずとも、正確なモザイクエッジが現れることが示されている。
シリコンフォトニクスプラットフォームを用いて, 乱れのないモザイクフォトニック格子を実験的に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:30:02 GMT)
Learnable Weight Initialization for Volumetric Medical Image
Segmentation [54.2] 本稿では,学習可能な重みに基づくハイブリッド医療画像セグメンテーション手法を提案する。
我々のアプローチはどんなハイブリッドモデルにも簡単に統合でき、外部のトレーニングデータを必要としない。
多臓器・肺がんセグメンテーションタスクの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:33:21 GMT)
Inconsistent Matters: A Knowledge-guided Dual-consistency Network for
Multi-modal Rumor Detection [53.5] マルチメディアコンテンツによる噂を検出するために,知識誘導型二元整合ネットワークを提案する。
2つの一貫性検出ツールを使用して、クロスモーダルレベルとコンテント知識レベルの不整合を同時にキャプチャする。
また、異なる視覚的モダリティ条件下で頑健なマルチモーダル表現学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 03:51:57 GMT)
Multi-task Learning for Radar Signal Characterisation [52.8] 本稿では,マルチタスク学習(MTL)問題として,レーダ信号の分類と特徴化に取り組むためのアプローチを提案する。
本稿では,複数のレグレッションタスクと分類タスクを同時最適化するIQST(IQ Signal Transformer)を提案する。
合成レーダデータセット上で提案したMTLモデルの性能を示すとともに,レーダ信号の特徴付けのための一級ベンチマークも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:01:28 GMT)
Deep learning based black spot identification on Greek road networks [52.8] 時間的現象であるブラックスポットの識別には、地理的な位置と時間に基づく道路事故の発生の分析が含まれる。
この研究は、警察や政府発行の自動車事故レポートのデータを利用して、ギリシャの道路網の交通事故をブラックスポットの認識に焦点をあてた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:08:30 GMT)
Benefits of Monotonicity in Safe Exploration with Gaussian Processes [50.7] 動作の集合上で未知の関数を逐次最大化する問題を考察する。
M-SafeUCBは、安全性、適切に定義された後悔の念、安全境界全体の発見という理論的な保証を享受していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:19:33 GMT)
Persistence-Based Discretization for Learning Discrete Event Systems
from Time Series [50.6] Persistは、永続化スコアと呼ばれるスコアを使用して永続的なシンボルを作成するための離散化手法である。
パーシステンススコアで用いられる計量であるクルバック・リーブラーの発散をワッサーシュタイン距離に置き換える。
実験により、改善された永続化スコアは、パーシストが元の時系列の情報を取得する能力を高めることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:37:25 GMT)
Distributed Marker Representation for Ambiguous Discourse Markers and
Entangled Relations [50.3] 我々は、無制限の談話マーカーデータと潜在談話感覚を利用して分散マーカ表現(DMR)を学習する。
提案手法は,対話マーカー間の複雑なあいまいさや絡み合いや,手動で定義した談話関係を理解する上でも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 00:49:51 GMT)
Adversarial Camouflage for Node Injection Attack on Graphs [46.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)に対するノードインジェクション攻撃は、高い攻撃成功率でGNNのパフォーマンスを著しく低下させる可能性があるため、注目されている。
本研究は,これらの攻撃が現実的なシナリオでしばしば失敗することを示唆している。
これを解決するため,我々はカモフラージュノードインジェクション攻撃(camouflage node Injection attack)に取り組んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 03:22:39 GMT)
PulseNet: Deep Learning ECG-signal classification using random
augmentation policy and continous wavelet transform for canines [46.1] 犬心電図(ECG)の評価には熟練した獣医が必要である。
心電図の解釈と診断支援のための獣医師の現在の利用状況は限られている。
犬の心電図配列を正常または異常と分類するためのディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アプローチを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:39:41 GMT)
Simple and Fast Group Robustness by Automatic Feature Reweighting [45.9] 突発的特徴への依存を軽減するために,自動特徴強調(AFR)を提案する。
AFRは、標準ERMトレーニングベースモデルの最後の層を重み付き損失で再訓練する。
いくつかの視覚および自然言語分類ベンチマークにおいて、刺激的な属性を伴わずに訓練された競合手法の最良の報告結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:19:13 GMT)
Nonlinear Feature Aggregation: Two Algorithms driven by Theory [45.3] 現実世界の機械学習アプリケーションは、膨大な機能によって特徴付けられ、計算やメモリの問題を引き起こす。
一般集約関数を用いて特徴量の非線形変換を集約する次元還元アルゴリズム(NonLinCFA)を提案する。
また、アルゴリズムを合成および実世界のデータセット上でテストし、回帰および分類タスクを実行し、競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:57:33 GMT)
Understanding the Challenges of Deploying Live-Traceability Solutions [45.2] SAFA.aiは、ほぼリアルタイムな環境で自動トレーサビリティを提供する、プロジェクト固有モデルを微調整するスタートアップである。
本稿では,ソフトウェアトレーサビリティを商業化する上での課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:34:16 GMT)
RecFusion: A Binomial Diffusion Process for 1D Data for Recommendation [43.2] 本稿では,レコメンデーションのための拡散モデルからなるRecFusionを提案する。
1次元ベクトル上での拡散を定式化し、2次元拡散を提案する。
提案する拡散モデルでは,MRIやCTなどの医療領域において,推奨システム以上の意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:11:58 GMT)
MoNET: Tackle State Momentum via Noise-Enhanced Training for Dialogue
State Tracking [42.7] 対話状態追跡(DST)は、対話履歴をスロット値ペアからなる対話状態に変換することを目的としている。
最後のターンの対話状態は、通常、DSTモデルによって現在の状態を予測するための入力として採用される。
ノイズ強化トレーニングにより状態運動量に対処するためのMoNETを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 03:19:05 GMT)
Enhancing Generalization and Plasticity for Sample Efficient
Reinforcement Learning [39.4] Off-policyReinforcement Learning (RL)アルゴリズムは、環境相互作用毎に複数の更新を可能にすることで、サンプル効率を改善することができる。
この課題の実証的な分析を行い、モデルの適応性を改善する上で、一般化可能性と可塑性が異なる役割を担っていることを発見した。
本稿では,Sharpness-Aware Minimization (SAM) とリセット機構の併用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:14:51 GMT)
BayLing: Bridging Cross-lingual Alignment and Instruction Following
through Interactive Translation for Large Language Models [39.0] 大規模言語モデル (LLM) は言語理解と生成において顕著な進歩を見せている。
我々は,LLaMAを基礎LLMとして活用し,命令追従型LLMであるBayLingを開発した。
BayLingのデモ、ホームページ、コード、モデルが利用可能だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:30:52 GMT)
Understanding Depth Map Progressively: Adaptive Distance Interval
Separation for Monocular 3d Object Detection [39.0] いくつかの単分子3D検出技術は、深度推定タスクからの補助深度マップに依存している。
本稿では,深度マップの新たな視点を取り入れたAdaptive Distance Interval Separation Network (ADISN) というフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:32:53 GMT)
LaDe: The First Comprehensive Last-mile Delivery Dataset from Industry [38.8] LaDeは、業界から数百万のパッケージを備えた、最初の公開ラストマイルデリバリデータセットである。
実際の運用期間は6ヶ月で、21kクーリエの10万パッケージが対象だ。
LaDeには3つの特徴がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 02:30:28 GMT)
Cross-lingual AMR Aligner: Paying Attention to Cross-Attention [38.7] 本稿では,AMRグラフを多言語で拡張可能な新しい整列器を提案する。
異なる言語の文で単位とスパンを調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:05:35 GMT)
AMRs Assemble! Learning to Ensemble with Autoregressive Models for AMR
Parsing [38.7] アンサンブルモデルがSMATCH計量の弱点を利用してより高いスコアを得る方法を示すが、時にグラフが破損することがある。
本稿では,トランスフォーマーモデルに基づく2つの新しいアンサンブル戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:58:47 GMT)
WiCo: Win-win Cooperation of Bottom-up and Top-down Referring Image
Segmentation [37.5] We build Win-win Cooperation (WiCo) to exploit complementary nature of two types of method on both interaction and integration aspects。
当社のWiCoでは、いくつかの顕著なトップダウンとボトムアップの組み合わせが、3つの一般的なデータセットに対して、合理的な追加コストで大幅な改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:49:29 GMT)
Efficient Learning of Mesh-Based Physical Simulation with BSMS-GNN [36.7] Bi-strideは、ブロードスファースト検索のすべてのフロンティアにノードをプールする。
U-Netに類似したレベルごとの1MPスキームと非パラメタライズドプールは計算コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 02:09:41 GMT)
Maximum Entropy Heterogeneous-Agent Mirror Learning [36.6] 近年,多エージェント強化学習(MARL)が協調ゲームに有効であることが示されている。
本稿では,最大エントロピー原理を利用して最大エントロピーMARLアクター批判アルゴリズムを設計する,Entropy Heterogeneous-Agent Mirror Learning (MEHAML) という理論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:22:02 GMT)
Front-door Adjustment Beyond Markov Equivalence with Limited Graph
Knowledge [36.2] 本報告では,正面調整を用いて因果効果を計算するための条件付き独立文について述べる。
本手法はマルコフ同値クラスが因果効果推定に十分でない場合に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:16:56 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） (Mon, 19 Jun 2023 09:25:27 GMT)
Fairness-aware Message Passing for Graph Neural Networks [35.4] 本稿では,新しいフェアネス対応メッセージパッシングフレームワークGMMDを提案する。
GMMDは直感的には、異なるセンシティブなグループから他のノードの表現を集約するようノードに促すことと解釈できる。
提案するフレームワークは,高い精度を維持しつつ,様々なバックボーンGNNモデルの公平性を著しく向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:31:35 GMT)
ChipGPT: How far are we from natural language hardware design [34.2] この研究は、自然言語仕様からハードウェアロジック設計を生成するLLMを探索する自動設計環境の実証を試みる。
LLMをベースとしたスケーラブルな4段階ゼロコード論理設計フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:28:15 GMT)
On the Statistical Efficiency of Mean Field Reinforcement Learning with
General Function Approximation [33.6] 平均フィールド制御(MFC)と平均フィールドゲーム(MFG)における強化学習の統計的効率を一般関数近似を用いて検討する。
平均場モデルに基づくエルダー次元 (MBED) と呼ばれる新しい概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:04:58 GMT)
Spatiotemporal-Augmented Graph Neural Networks for Human Mobility
Simulation [30.7] 位置の動的時間的影響をモデル化する新しい枠組みを提案する。
このフレームワークは、行動対応を捉えるために様々な時間グラフを構築し、場所の様々な居住地をシミュレートする新しいブランチを構築している。
私たちのコードは公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 03:19:24 GMT)
Co-design Hardware and Algorithm for Vector Search [30.0] FPGA上のエンドツーエンドかつスケーラブルなベクトル検索フレームワークである textitFANNS を紹介する。
textitFANNSはFPGAやCPUベースラインと比較して最大23.0$times$と37.2$times$のスピードアップを実現している。
textitFANNSの顕著なパフォーマンスは、データセンターとAIスーパーコンピュータにおける将来のFPGA統合の堅牢な基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 22:12:37 GMT)
Optical Coherence Tomography Image Enhancement via Block Hankelization
and Low Rank Tensor Network Approximation [29.8] 埋め込み空間におけるリング分解を用いた新しいOCT超解像法を提案する。
重複パッチハンケリゼーションと呼ばれる重複パッチを用いたブロックハンケリゼーションに基づく新しいテンソル化法が提案されている。
ハンケライズ法により,画素間の接続をよりよく利用し,画像の超解像化を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:23:26 GMT)
Taming the Exponential Action Set: Sublinear Regret and Fast Convergence
to Nash Equilibrium in Online Congestion Games [29.4] そこでは,エージェントが繰り返しゲームに参加し,ランダムにフィードバックを観察する,混雑ゲームのオンライン定式化について検討する。
古典指数重み法を適用した分散アルゴリズムであるCongestEXPを提案する。
我々は、CongestEXPが各プレイヤーに対して$O(kFsqrtT)$という後悔の上限に達していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 03:03:44 GMT)
Inference under constrained distribution shifts [29.0] 本稿では,分布シフトが存在する場合の統計的推測を可能にするフレームワークを提案する。
出力は、推定した目標分布の値に基づいて高確率境界となる。
我々はこれらの境界を推定するための手法の計算的および統計的特性を分析し、その手法が様々なシミュレートされた半合成的なタスクに対して情報的境界を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 23:27:50 GMT)
Undersampling is a Minimax Optimal Robustness Intervention in
Nonparametric Classification [28.1] マイノリティグループサンプルの欠如によって学習が根本的に制約されていることを示す。
特にラベルシフトの場合、最小値のアンダーサンプリングアルゴリズムが常に存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:44:18 GMT)
AdaSelection: Accelerating Deep Learning Training through Data
Subsampling [27.5] 適応型サブサンプリング手法であるAdaSelectionを導入し,各ミニバッチ内の最も情報性の高いサブサンプルを同定する。
業界標準のベースラインと比較すると、AdaSelectionは一貫して優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:01:28 GMT)
Balancing Utility and Fairness in Submodular Maximization (Technical
Report) [27.2] 実用性と公平性のバランスをとるために,emphBi Maxim Submodularization (BSM) と呼ばれる新しい問題を提案する。
BSMは任意の定数係数で近似できないため、効率的なインスタンス依存近似スキームの設計に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:01:20 GMT)
Virtual Human Generative Model: Masked Modeling Approach for Learning
Human Characteristics [26.4] 医療、ライフスタイル、パーソナリティの属性を推定する機械学習モデルである仮想人間生成モデル(VHGM)を提案する。
VHGMは、マスクモデルを用いて訓練された深い生成モデルであり、既知の属性に条件付けられた属性の結合分布を学習する。
医療属性の仮想計測やライフスタイルの仮説検証など,ユーザシナリオを実証するアプリケーションをいくつか提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 00:42:35 GMT)
Quadratic Functional Encryption for Secure Training in Vertical
Federated Learning [26.2] Vertical Federated Learning(VFL)は、複数のパーティに分散した設定において、機械学習(ML)モデルの協調トレーニングを可能にする。
VFLでは、ラベルは単一のパーティで利用可能であり、すべてのパーティのデータが結合された場合にのみ、完全なフィーチャーセットが形成される。
近年、Xuらはマルチインプット関数暗号を用いたVFLのためのセキュア勾配計算のためのFedVと呼ばれる新しいフレームワークを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:01:55 GMT)
Semi-Supervised Learning for hyperspectral images by non parametrically
predicting view assignment [25.2] ハイパースペクトル画像(HSI)分類は、画像中のスペクトル情報が高いため、現在、多くの勢いを増している。
近年,ラベル付きサンプルを最小限に抑えたディープラーニングモデルを効果的に訓練するために,ラベル付きサンプルも自己教師付きおよび半教師付き設定で活用されている。
本研究では,半教師付き学習の概念を利用して,モデルの識別的自己教師型事前学習を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:13:56 GMT)
On Identifiability of Conditional Causal Effects [25.0] 因果グラフと、$Q[S]:=P(S|do(Vsetminus S))$の形の観察的および/または介入的分布の集合の両方が与えられた任意の条件因果効果の識別可能性の問題に対処する。
この問題を条件付き一般化識別可能性(c-gID、略してc-gID)と呼び、C-gID問題に対するPearlの$do$-calculusの完全性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:38:06 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Multitask Episodic Memory Based on
Task-Conditioned Hypernetwork [23.8] 人間は、過去の作業経験から関連する情報を回収するために、海馬に依存している。
エージェントが過去の経験を確立された強化学習アルゴリズムに組み込むための海馬のようなモジュールは2つの課題を提示している。
本稿では,タスク条件付きハイパーネットワークに基づく検索ネットワークを利用した新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 04:48:36 GMT)
Adversarial Robustness of Prompt-based Few-Shot Learning for Natural
Language Understanding [23.5] 自然言語理解(NLU)タスクの目覚ましい結果を得るために,プロンプトベースの微調整を活用する。
敵の摂動に対するロバスト性を評価するために, 最先端のFSL法を幅広く検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:01:13 GMT)
FSAR: Federated Skeleton-based Action Recognition with Adaptive Topology
Structure and Knowledge Distillation [23.1] 既存の骨格に基づく行動認識手法は、典型的には集中学習パラダイムに従っており、人間関連のビデオを公開する際にプライバシー上の懸念を生じさせる。
我々は,局所的な機密データにアクセスせずにグローバルに一般化されたモデルを構築することのできる,新しいフェデレート・骨格に基づく行動認識(FSAR)パラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:18:14 GMT)
OLIVE: Oblivious Federated Learning on Trusted Execution Environment
against the risk of sparsification [22.6] 本研究は,フェデレートラーニングと防衛におけるサーバサイドTEEの脆弱性の分析に焦点をあてる。
まず,メモリアクセスパターンの漏洩を理論的に解析し,スペーサー化勾配のリスクを明らかにする。
第2に、トレーニングデータセット内の機密情報にメモリアクセスパターンをリンクする推論攻撃を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:54:11 GMT)
SeMAIL: Eliminating Distractors in Visual Imitation via Separated Models [22.5] 本稿では,SeMAIL(Separated Model-based Adversarial Imitation Learning)というモデルベース模倣学習アルゴリズムを提案する。
本手法は, 様々な視覚的制御タスクにおいて, 複雑な観察と, 専門的な観察から異なる背景を持つより困難なタスクにおいて, ほぼ専門的な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 04:33:44 GMT)
Online Streaming Video Super-Resolution with Convolutional Look-Up Table [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） (Mon, 19 Jun 2023 02:49:35 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） (Mon, 19 Jun 2023 03:49:15 GMT)
On the Robustness of Dataset Inference [21.3] 機械学習(ML)モデルは、大量のデータ、計算リソース、技術的専門知識を必要とするため、トレーニングにコストがかかる。
オーナーシップ検証技術により、モデル盗難事件の被害者は、容疑者モデルが実際に彼らから盗まれたことを実証することができる。
フィンガープリント技術であるデータセット推論(DI)は,従来の手法よりも堅牢性や効率性が向上することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:35:25 GMT)
Graph Meets LLM: A Novel Approach to Collaborative Filtering for Robust
Conversational Understanding [20.9] 欠陥クエリは、自動音声認識(ASR)と自然言語理解(NLU)におけるユーザの曖昧さ、誤り、エラーから生じる可能性がある。
パーソナライズドクエリ書き換え(Personalized query rewriting)は、ユーザの個々の振る舞いや好みを考慮してクエリの欠陥を軽減するアプローチである。
本稿では,これまでユーザの歴史になかった新しいユーザインタラクションの書き直し作業に特に対処する「協調クエリ書き換え」手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:48:29 GMT)
Taming Small-sample Bias in Low-budget Active Learning [20.9] ファースバイアス低減は、モデルトレーニングプロセス中のバイアスを確実に低減することができるが、その係数が学習の進行に適応しない場合、学習を妨げる可能性がある。
本稿では,学習プロセスに適応する係数を自動的に調整できるカリキュラムFirth bias reduction (CHAIN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:42:11 GMT)
Shape Guided Gradient Voting for Domain Generalization [20.6] 領域一般化のための形状誘導勾配投票法(SGGV)を提案する。
まず,ネットワークの余分な入力によって先行した形状を導入し,勾配を形状バイアス方向に下方へ誘導する。
第2に、ロバストな最適化のために、外れ値を取り除くための新しい勾配投票戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:54:37 GMT)
Preserving Commonsense Knowledge from Pre-trained Language Models via
Causal Inference [20.6] 現存する研究の多くは破滅的な忘れ物であり、訓練済みの知識を無差別に保持している。
我々は因果グラフに微調整を行い、破滅的な忘れ物が事前訓練されたデータから欠落した因果関係にあることを発見した。
実験では,6つのコモンセンスQAデータセットに対して,最先端の微調整手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:06:44 GMT)
Data-Heterogeneous Hierarchical Federated Learning with Mobility [20.5] フェデレーション学習は、複数のデバイスにまたがる機械学習(ML)モデルの分散トレーニングを可能にする。
本稿では,主に車両ネットワークを対象とする移動性を持つデータヘテロジニアスHFLシナリオについて考察する。
畳み込みニューラルネットワークをトレーニングすると、モビリティがモデル精度を最大15.1%向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 04:22:18 GMT)
Learning Optimal Dynamic Treatment Regimes Using Causal Tree Methods in
Medicine [20.4] 最適動的治療体制(DTR)を学習するための2つの新しい方法を開発した。
本手法は,原因木法を用いて不均一な処理効果をデータ駆動で推定する手法である。
提案手法を合成データを用いて評価し,それらを集中治療室からの実世界データに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:45:53 GMT)
Adaptive Ordered Information Extraction with Deep Reinforcement Learning [19.8] 本稿では、異なるインスタンスに対して最適な要素抽出順序を求めるために、新しい適応順序付きIEパラダイムを提案する。
また,各インスタンスに対して最適な抽出順序を動的に生成するための強化学習に基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:58:56 GMT)
Random Teachers are Good Teachers [19.7] 自己蒸留における教師-学生の学習力学によって引き起こされる暗黙の正規化について検討する。
このような無作為な教師に学生を蒸留する際には,その教師に対して高い精度で蒸留した生徒の強い改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:49:34 GMT)
Performance of data-driven inner speech decoding with same-task EEG-fMRI
data fusion and bimodal models [19.6] 2つの異なるバイモーダル融合法について検討した。fMRIとEEGの機械学習モデルから出力される確率ベクトルの結合と特徴工学によるデータ融合である。
データが基盤構造を示す場合、バイモーダルfMRI-EEG融合戦略を追求する場合、復号性能は改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 11:16:51 GMT)
Spatial-Temporal Graph Learning with Adversarial Contrastive Adaptation [19.4] 効率的な自己教師型学習を実現するための空間時空間グラフ学習モデル(GraphST)を提案する。
提案手法は, 重要な多視点自己教師情報の蒸留を自動化する, 対向的コントラスト学習パラダイムである。
実生活データセット上での様々な時空間予測タスクにおいて,提案手法の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 03:09:35 GMT)
Toward the Cure of Privacy Policy Reading Phobia: Automated Generation
of Privacy Nutrition Labels From Privacy Policies [19.2] プライバシーポリシーからプライバシー栄養ラベルを自動的に生成できる最初のフレームワークを提案する。
Google Play App StoreのData Safety Reportに関する私たちの真実のアプリケーションに基づいて、当社のフレームワークは、サードパーティのデータ収集プラクティスの生成において、0.75F1スコアを達成しています。
また、市場における地平の真実と保護されたプライバシーの栄養ラベルの矛盾を分析し、我々のフレームワークは90.1%の未解決の問題を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:33:44 GMT)
Differentially Private Over-the-Air Federated Learning Over MIMO Fading
Channels [19.2] フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスが機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
オーバー・ザ・エアのモデルアグリゲーションは通信効率を向上させるが、無線ネットワーク上のエッジサーバにモデルをアップロードすると、プライバシのリスクが生じる可能性がある。
FLモデルとマルチアンテナサーバとの通信がプライバシー漏洩を増幅することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:44:34 GMT)
How Does a Deep Learning Model Architecture Impact Its Privacy? A
Comprehensive Study of Privacy Attacks on CNNs and Transformers [19.0] プライバシー上の懸念は、トレーニングデータから機密情報が漏洩する可能性があるためである。
最近の研究によると、ディープラーニングモデルはさまざまなプライバシー攻撃に弱い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:14:20 GMT)
Jamp: Controlled Japanese Temporal Inference Dataset for Evaluating
Generalization Capacity of Language Models [18.9] 本稿では、時間的推測に焦点を当てた日本のベンチマークであるJampを紹介する。
我々のデータセットには時間的推論パターンが含まれており、きめ細かい分析を行うことができます。
時制フラグメントに基づいてデータセットを分割することにより,単言語/多言語LMの一般化能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:00:14 GMT)
GATraj: A Graph- and Attention-based Multi-Agent Trajectory Prediction
Model [18.8] 軌道予測は、自律運転やロボットナビゲーションといったインテリジェントシステムにおいて、長年にわたって問題となっていた。
本稿では,予測精度と推定速度のバランスが良好であるGATrajという注目グラフモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:05:02 GMT)
To Fold or Not to Fold: Graph Regularized Tensor Train for Visual Data
Completion [18.6] データのテンソルを折り畳まないよう検討し、同時にグラフ情報を用いて近隣のエントリ間の局所的類似性を規則化する。
TT完了問題におけるグラフベースの正規化によって引き起こされる高い計算複雑性を克服するため,元の問題を複数のサブプロブレムに分割することを提案する。
合成データと実世界の視覚データの両方を用いた実験は,提案手法の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:54:51 GMT)
Multilingual Few-Shot Learning via Language Model Retrieval [18.5] トランスフォーマーベースの言語モデルは、数ショットのインコンテキスト学習において顕著な成功を収めた。
本研究は,意味論的に類似したショットサンプルを検索し,コンテキストとして利用する研究である。
提案手法を,意図検出,質問分類,感情分析,話題分類に関連する5つの自然言語理解データセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:27:21 GMT)
Path to Medical AGI: Unify Domain-specific Medical LLMs with the Lowest
Cost [18.4] 医療人工知能(英語版) (AGI) は、幅広いタスクや領域において知識を理解し、学習し、適用できるシステムを開発することを目的としている。
大規模言語モデル(LLM)は、AGIに向けた重要なステップである。
ドメイン固有の医療用LLMを低コストで統一するためのパラダイムであるメディカルAGI(MedAGI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:15:14 GMT)
Frame Fusion with Vehicle Motion Prediction for 3D Object Detection [18.4] LiDARベースの3D検出では、履歴点雲は将来の予測に役立つ豊富な時間情報を含む。
本研究では,歴史フレームを融合させて3次元物体検出結果を改善する検出拡張手法であるFrameFusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 04:57:53 GMT)
Probing Classifiers are Unreliable for Concept Removal and Detection [18.3] テキストデータに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークモデルは、その表現において望ましくない言語的あるいはセンシティブな概念を符号化する。
近年の研究では、そのような不要な概念をモデル表現から除去するためのポストホックおよび逆法が提案されている。
これらの手法は非生産的であり、最悪の場合、すべてのタスク関連機能を破壊する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:37:02 GMT)
GD-VDM: Generated Depth for better Diffusion-based Video Generation [18.0] 本稿では,映像生成のための新しい拡散モデルGD-VDMを提案する。
また,GD-VDMをCityscapesデータセット上で評価した結果,自然ベースラインよりも多様で複雑なシーンが生成されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 21:32:10 GMT)
Conditional Text Image Generation with Diffusion Models [18.0] 条件付きモデルを用いたテキスト画像生成法(CTIG-DM)を提案する。
合成モード、拡張モード、リカバリモード、模倣モードの4つのテキスト画像生成モードは、これら3つの条件の組み合わせと設定によって導出することができる。
CTIG-DMは、実世界の複雑さと多様性をシミュレートするイメージサンプルを作成することができ、既存のテキスト認識器の性能を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:44:43 GMT)
Class-Incremental Learning with Repetition [17.9] 繰り返しがストリームの定義に埋め込まれるCIR(Class-Incremental with Repetition)シナリオのファミリーに焦点を当てる。
1つのデータセットといくつかの解釈可能なパラメータから始まる幅広いCIRストリームを生成する2つのストリームジェネレータを提案する。
次に、繰り返しを利用して、ストリームに存在する自然な不均衡に対処する新しいリプレイ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:48:43 GMT)
Partial Hypernetworks for Continual Learning [17.2] 初期層を凍結しながらハイパーネットを用いたモデルの最終層に対する部分重み生成を提案する。
ノイズの多いストリームが遅延再生手法の性能に大きく影響することを示す。
我々は、ハイパーネットワークを用いた部分重み生成が、ニューラルネットワークを忘れる問題に対する有望な解決策であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:49:10 GMT)
TIPS: Topologically Important Path Sampling for Anytime Neural Networks [17.1] 我々は,様々なハードウェア制約下でAnytimeNNを自動設計するフレームワークであるTIPSを提案する。
TIPSは複数のデータセットで精度を2%-6.6%改善し、SOTAの精度-FLOPのトレードオフを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:32:09 GMT)
ViP3D: End-to-end Visual Trajectory Prediction via 3D Agent Queries [17.1] 本稿では,クエリに基づく視覚軌跡予測パイプラインであるViP3Dを提案する。
シーン内のエージェントの将来の軌跡を直接予測するために、生のビデオから豊富な情報を利用する。
ViP3Dはスパースエージェントクエリを使用してパイプライン全体を検出し、追跡し、予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 11:50:41 GMT)
SelfTalk: A Self-Supervised Commutative Training Diagram to Comprehend
3D Talking Faces [17.1] 音声駆動型3次元顔アニメーション技術とその様々なマルチメディア分野への応用
これまでの研究では、有望なリアルな唇の動きと、音声信号による表情が生み出された。
本稿では,3次元の話し言葉を学習するクロスモーダルネットワークシステムに自己監督を組み込むことにより,新たなフレームワークであるSelfTalkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:39:10 GMT)
Multi-omics Prediction from High-content Cellular Imaging with Deep
Learning [17.0] Image2Omicsは、多重蛍光染料で染色された高濃度画像から直接、細胞集団のマルチオミクスを予測するディープラーニングアプローチである。
画像2Omics は, 細胞画像から直接, 転写学や計測を予測できる性能が, 予測値よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 02:41:02 GMT)
Tame a Wild Camera: In-the-Wild Monocular Camera Calibration [15.9] 以前のモノクロカメラのキャリブレーション法は、特定の3Dオブジェクトやそれ以前の強力な幾何学に依存していた。
提案手法は仮定フリーであり,Def(Degree-of-Freedom)固有のパラメータを4ドル(約4,400円)で校正する。
画像操作検出と復元,2次元ポーズ推定,3次元センシングにおける下流の応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:55:26 GMT)
Runtime Analysis for the NSGA-II: Proving, Quantifying, and Explaining
the Inefficiency For Many Objectives [15.6] NSGA-IIは多目的最適化問題を解く最も顕著なアルゴリズムの1つである。
NSGA-IIは多数の目的に対して効果が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:24:43 GMT)
Domain Adaptation for Time Series Under Feature and Label Shifts [15.5] 複素時系列上の閉集合および普遍領域適応のための最初のモデルであるRaincoatを提案する。
レインコートは、時間的特徴と周波数的特徴の両方を考慮することで特徴とラベルのシフトに対処し、それらをドメイン間で整列させ、ミスアライメントを修正する。
5つのデータセットと13の最先端のUDA手法による実験により、Raincoatは最大16.33%の転送学習性能を向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 03:53:34 GMT)
Secure Summation via Subset Sums: A New Primitive for Privacy-Preserving
Distributed Machine Learning [15.3] サミネーションは計算手段、カウント、ミニバッチ勾配にとって重要なプリミティブである。
多くの場合、データはプライバシーに敏感であり、中央サーバーでは収集できない。
分散和と計算プライバシ保証の既存のソリューションは、現実の環境で満たされない信頼や接続の前提を定めている。
本稿では,悪意のあるサーバと2つの正直なクライアントの存在下で機能する分散和法であるSecure Summation via Subset Sums (S5)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:23:56 GMT)
Late-Constraint Diffusion Guidance for Controllable Image Synthesis [15.2] 拡散モデルでは、テキスト条件の有無にかかわらず、少数の単語が与えられたり、あるいは全くない画像の合成能力を示す。
我々は拡散ネットワークをそのままにしておくが、その出力は要求条件に適合するように制約する。
提案手法は,既存の早期制約法よりも優れ,未確認条件の一般化に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:21:52 GMT)
Instruct-NeuralTalker: Editing Audio-Driven Talking Radiance Fields with
Instructions [14.6] 近年のニューラル・トーキング・ラジアンス・フィールド法は,音声駆動型音声合成において大きな成功を収めている。
このような暗黙的な神経表現を人間の指示で編集する新しい対話型フレームワークを提案する。
我々の手法は、最先端の手法に比べてレンダリング品質が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:03:11 GMT)
Multi-Symmetry Ensembles: Improving Diversity and Generalization via
Opposing Symmetries [14.2] 我々は,対称性軸に沿った仮説の多重性を捉えることで,多様なアンサンブルを構築するためのフレームワークであるマルチサイメトリ・アンサンブル(MSE)を提案する。
MSEは、ImageNetのような大規模で多様なデータセットでしばしば必要とされる矛盾する仮説の多重性を効果的にキャプチャする。
その固有の多様性の結果、MSEは分類性能、不確実な定量化、一連の伝達タスクの一般化を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:59:43 GMT)
PowerBEV: A Powerful Yet Lightweight Framework for Instance Prediction
in Bird's-Eye View [14.1] 鳥眼ビュー(Bird's-eye view, BEV)は、自律運転の認識において一般的な場所である。
BEVインスタンス予測の既存のアプローチは、将来のインスタンスを予測するために、後処理と組み合わせたマルチタスクの自動回帰に依存している。
提案手法は, 従来の手法の冗長性を低減すべく, 設計選択の異なる, POWERBEV という, 効率的なエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:11:05 GMT)
Dual-Gated Fusion with Prefix-Tuning for Multi-Modal Relation Extraction [13.5] マルチモーダル関係抽出は、視覚的手がかりを含むテキスト中の2つの実体間の関係を特定することを目的としている。
本稿では,テキスト,エンティティペア,画像/オブジェクトのより深い相関関係をよりよく捉えるための新しいMMREフレームワークを提案する。
本手法は, 少数の状況においても, 強力な競合相手と比較して優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:31:34 GMT)
Towards Interactive Image Inpainting via Sketch Refinement [13.3] そこで本研究では,SketchRefinerと呼ばれる2段階画像のインペイント手法を提案する。
第1段階では,クロス相関損失関数を用いて,ユーザが提供するスケッチを堅牢に校正し,洗練する。
第2段階では,特徴空間の抽象的スケッチから情報的特徴を抽出し,着色過程を変調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:43:51 GMT)
AdaStop: sequential testing for efficient and reliable comparisons of
Deep RL Agents [13.2] 複数のディープRLアルゴリズムを比較するための理論的に健全な手法を提案する。
AdaStopは、複数のグループシーケンシャルテストに基づく新しい統計テストである。
我々はAdaStopが誤りを犯す確率が低いことを理論的および実証的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:22:56 GMT)
Generating Oscillation Activity with Echo State Network to Mimic the
Behavior of a Simple Central Pattern Generator [13.0] 本稿では,改良型エコー状態ネットワーク(ESN)を用いた簡易中央パターン生成器(CPG)の再生手法を提案する。
貯水池で発振を発生させるために必要な特定のニューロンアンサンブルを定義し, 漏洩速度, スペクトル半径, トポロジー, 個体群の大きさの調整が, それらの発振を再現する確率をいかに高めるかを示す。
このアプローチは、ロボットシステムのためのバイオインスパイアされたコントローラの開発に有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:37:12 GMT)
Primitive Generation and Semantic-related Alignment for Universal
Zero-Shot Segmentation [13.0] 本研究では, トレーニングサンプルを使わずに, 新規カテゴリのパノプティクス, 例えば, セマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスを実現するために, ユニバーサルゼロショットセマンティクスについて検討する。
本稿では,意味空間と視覚空間を関連づけた未知のカテゴリの特徴を合成する生成モデルを提案する。
提案手法は、ゼロショットパノプティクスのセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーションにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:59:16 GMT)
The Psychophysics of Human Three-Dimensional Active Visuospatial
Problem-Solving [12.8] 2つの物理的3Dオブジェクトは視覚的に同じか?
人間はこの仕事を訓練なしで非常に得意であり、平均精度は93.82%である。
多くの治験後, 学習効果は認められなかったが, 応答時間, 固定回数, 頭部運動量に何らかの効果が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:36:42 GMT)
RepoFusion: Training Code Models to Understand Your Repository [12.6] GitHub Copilotのようなコーディングアシスタントにおける大きな言語モデル(LLM)は、リポジトリに存在するコンテキストを理解するのに苦労している。
最近の研究は、推論中にリポジトリからコンテキストを使用するという約束を示している。
関連するリポジトリコンテキストを組み込むためのモデルをトレーニングするフレームワークであるRepoFusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:05:31 GMT)
Guiding Language Models of Code with Global Context using Monitors [12.4] 生成近傍の周辺コードが十分なコンテキストを提供する場合、コード言語モデル(LM)はうまく機能する。
LMはそのようなグローバルな文脈に対する認識が限られ、幻覚に陥る。
復号化を誘導するために,バックグラウンドで静的解析を利用するモニタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:13:50 GMT)
On the Convergence and Calibration of Deep Learning with Differential
Privacy [12.3] 差分プライベート(DP)トレーニングは、データプライバシを通常、収束を遅くするコストで保持する。
ノイズ付加はプライバシーリスクにのみ影響するが、収束や校正には影響しない。
対照的に、大きなクリッピング規範で訓練されたDPモデルは、同じプライバシー保証と類似の精度を享受するが、はるかにテキスト化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:13:37 GMT)
Causal Effect Regularization: Automated Detection and Removal of
Spurious Attributes [12.3] 多くの分類データセットでは、タスクラベルはいくつかの入力属性と突発的に相関している。
本稿では,ラベルに対する因果関係を推定することにより,スプリアス属性を自動的に識別する手法を提案する。
本手法は, 因果効果のノイズ評価においても, 突発性特性への依存を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:17:42 GMT)
On the Power of Foundation Models [12.1] カテゴリー理論がこの問題に答える強力な機械を提供することを示す。
最小要求パワー(対称性まで)を持つ基礎モデルは、プリテキストタスクによって定義されたカテゴリの下流タスクを理論的に解くことができる。
最終結果は新しいタイプの一般化定理と見なすことができ、基礎モデルが対象圏から見えない対象を生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:06:48 GMT)
Differentially Private Synthetic Data Using KD-Trees [12.0] ノイズ摂動とともに空間分割技術を活用し,直観的かつ透過的なアルゴリズムを実現する。
我々は、$epsilon$-differentially private synthesis data generationのためのデータ独立アルゴリズムとデータ依存アルゴリズムの両方を提案する。
先行研究に対して実証的な実用性向上を示すとともに,実データセット上の下流分類タスクにおけるアルゴリズムの性能について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:08:32 GMT)
CosPGD: a unified white-box adversarial attack for pixel-wise prediction
tasks [11.8] 我々は,任意の画素単位の予測タスクに対して専用の攻撃を最適化できる,新しいホワイトボックス対逆攻撃であるCosPGDを提案する。
我々は,光フローに対する敵攻撃と,任意の画素ワイド予測タスクに拡張可能な画像復元のための新しいベンチマークを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 20:24:28 GMT)
LEAD: Least-Action Dynamics for Min-Max Optimization [11.8] GAN(Generative Adversarial Network)のような敵の定式化は、2プレイヤーのmin-maxゲームへの関心を再燃させた。
そのようなゲームの最適化における中心的な障害は、それらの収束を妨げる回転力学である。
ゲーム最適化は,複数の力の対象となる粒子システムと動的特性を共有できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:28:14 GMT)
A spatio-temporal network for video semantic segmentation in surgical
videos [11.5] ビデオにおける時間的関係をモデル化するための新しいアーキテクチャを提案する。
提案モデルは,セマンティックビデオセグメンテーションを可能にするデコーダを含む。
提案するデコーダは,任意のセグメンテーションエンコーダ上で時間的整合性を改善するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:36:48 GMT)
SinFusion: Training Diffusion Models on a Single Image or Video [11.5] 拡散モデルでは画像生成とビデオ生成が大幅に進歩し、GANよりも品質と多様性が向上した。
本稿では,単一入力画像やビデオ上で拡散モデルをトレーニングすることで,この問題を解決する方法を示す。
我々の画像/ビデオ特異的拡散モデル(SinFusion)は、拡散モデルの条件付け機能を利用して、単一の画像またはビデオの外観とダイナミクスを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:30:56 GMT)
Categories of Response-Based, Feature-Based, and Relation-Based
Knowledge Distillation [10.9] 知識蒸留(KD)は、軽量ネットワークの最適化を目的としている。
KDは主に知識抽出と蒸留戦略を含む。
本稿では,知識カテゴリ,蒸留スキーム,アルゴリズムなどを含む総合的なKD調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 03:42:44 GMT)
FDTI: Fine-grained Deep Traffic Inference with Roadnet-enriched Graph [10.7] 本稿では,詳細な深部交通推論をedIと呼ぶ。
道路間の関係をモデル化するために,交通信号に基づくきめ細かい交通グラフを構築した。
私たちは、都市レベルのきめ細かい交通予測を最初に実施しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:03:42 GMT)
Adaptive Federated Learning with Auto-Tuned Clients [10.6] Federated Learning(FL)は、中央サーバのグローバルモデルがデータを共有せずにクライアントに参加することで、複数の協調的なステップを通じてトレーニングされる分散機械学習フレームワークである。
我々は,SGD の単純なステップサイズルールである$Delta$-SGD を提案し,各クライアントが最適化している関数の局所的滑らかさに適応して,各クライアントが独自のステップサイズを利用できるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 23:46:42 GMT)
Projection-Free Online Convex Optimization via Efficient Newton
Iterations [10.5] 本稿では、凸領域$mathcalKサブセットmathbbRd$に対するオンライン凸最適化(OCO)のための新しいプロジェクションフリーアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:48:53 GMT)
Stable Invariant Models via Koopman Spectra [10.4] 重み付きモデルは、現代のニューラルネットワークの発展に注目を集めている。
安定不変モデル (SIM) は、安定下でのDECを原理的に近似する新しいディープモデルのクラスである。
いくつかの学習課題において,DECに対してSIMが比較あるいは優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:09:02 GMT)
Road Barlow Twins: Redundancy Reduction for Road Environment Descriptors
and Motion Prediction [10.3] 動作予測のための自己教師付き事前学習法と変圧器モデルを導入する。
提案手法はBarlow Twinsに基づいており,HDマップからの埋め込みに冗長性低減原理を適用している。
実験の結果,提案手法はminADEとminFDEを12%,15%改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:40:09 GMT)
An Inception-Residual-Based Architecture with Multi-Objective Loss for
Detecting Respiratory Anomalies [10.3] 本稿では,呼吸音の録音から異常を検出するための深層学習システムを提案する。
本システムでは,呼吸異常を分類するために,インセプションをベースとしたバックボーンモデルとマルチヘッドアテンションと多目的損失を統合した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 21:42:15 GMT)
Concavity-Induced Distance for Unoriented Point Cloud Decomposition [10.2] 凹凸誘起距離(CID)は、無向点雲における一対の点間の相似性を測定する新しい方法である。
メッシュ化や正規推定を必要とせずに,CIDがポイントクラウド分析のメリットを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:35:09 GMT)
SegT: A Novel Separated Edge-guidance Transformer Network for Polyp
Segmentation [10.1] 本稿では, 効率的なポリープ分割モデルを構築することを目的とした, エッジ誘導変換器 (SegT) ネットワークを提案する。
既存のCNNベースのアプローチよりも堅牢な表現を学習するトランスフォーマーエンコーダが特に適用された。
SegTの有効性を評価するために、5つの挑戦的な公開データセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:32:05 GMT)
Cross-Modal Attribute Insertions for Assessing the Robustness of
Vision-and-Language Learning [9.9] クロスモーダル属性挿入は、視覚・言語データに対する現実的な摂動戦略である。
モーダル・インサートを用いた入力テキストの増大は,テキスト・ツー・モーダル検索やモーダル・エンターメントにおける最先端のアプローチに悪影響を及ぼすことが判明した。
クラウドソースアノテーションは、クロスモーダルな挿入がマルチモーダルデータの品質向上につながることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:00:03 GMT)
A deep dive into explainable self-supervised transformers for point
clouds [9.9] マスク付き自動符号化の有効性を事前学習方式として評価し,代替手段としてMomentum Contrastを探索する。
我々は,トランスフォーマーが意味論的に意味のある領域への参加を学ぶことを観察し,事前学習が基礎となる幾何学の理解を深めることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:38:21 GMT)
Understanding the Effect of the Long Tail on Neural Network Compression [9.8] 元のネットワークとの「意味的等価性」を維持しながら,ネットワーク圧縮を実現することができるのか,という問いについて検討する。
圧縮によってネットワークの容量が制限される(したがって記憶する能力も制限される)ため、我々は問題を研究する: 記憶されたトレーニングデータと相関するフルモデルと圧縮モデルの間にミスマッチがあるか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:46:09 GMT)
Towards Practical Federated Causal Structure Learning [9.7] FedC2SLは、条件付き独立性テストを用いて因果グラフを学習する制約に基づく因果構造学習スキームである。
この研究は、既存のソリューションに対する合成データセットと実世界のデータの両方を用いてFedC2SLを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:19:49 GMT)
Real-Time Simultaneous Localization and Mapping with LiDAR intensity [9.4] 実時間LiDAR強調画像を用いた同時位置推定とマッピング手法を提案する。
提案手法は高精度でリアルタイムに動作可能であり,照度変化,低テクスチャ,非構造化環境でも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:32:29 GMT)
Simple and optimal methods for stochastic variational inequalities, I:
operator extrapolation [9.4] まず,決定論的変分不等式(VI)問題を解決するための演算子外挿法を提案する。
次に、演算子外挿法(SOE)を導入し、その最適収束挙動を異なる不等式 VI 問題を解くために確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:52:49 GMT)
Riemannian Langevin Algorithm for Solving Semidefinite Programs [9.3] 球面の積多様体上での非最適化とサンプリングのためのランゲヴィンに基づくアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,高い確率で$epsilonの精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:16:18 GMT)
Detailed retinal vessel segmentation without human annotations using
simulated optical coherence tomography angiographs [9.2] 本稿では,より高速でリアルなOCTA合成のために,空間に基づく網膜血管網の軽量なシミュレーションを行う。
3つの公開データセット上での定量的および定性的な実験において、我々のアプローチの優れた性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:01:47 GMT)
Pre-Pruning and Gradient-Dropping Improve Differentially Private Image
Classification [9.1] 本稿では,テキストプリプルーニングとテキストグラディエントドロップを用いた新しいトレーニングパラダイムを導入し,パラメータ空間の削減と拡張性の向上を図る。
トレーニングパラダイムでは,プレプニング率と勾配ドロップ率,プライバシ損失,分類精度の間に緊張関係が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:35:28 GMT)
Least Square Value Iteration is Robust Under Locally Bounded
Misspecification Error [9.1] 近年,政策関数近似が局所的に有界な誤特定誤差の大きい場合であっても,ポリシーに基づくアプローチは堅牢であることが示されている。
本稿では,局所的不特定誤差境界の下で,探索ボーナスを慎重に設計したLast-Square-Value-Iterationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 04:31:59 GMT)
Concept Extrapolation: A Conceptual Primer [9.0] この記事では、概念外挿(concept extrapolation)の原動力として、あるコンテキストで定義された概念、機能、あるいは目標を、より一般的なコンテキストに安全に外挿する能力について述べます。
論文では、人工知能のアライメントには外挿の概念が必要であると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:07:16 GMT)
Robust Anytime Learning of Markov Decision Processes [8.8] データ駆動型アプリケーションでは、限られたデータから正確な確率を導き出すと統計的エラーが発生する。
不確実なMDP(uMDP)は正確な確率を必要としないが、遷移においていわゆる不確実性集合を用いる。
本稿では,ベイズ的推論スキームとロバストポリシーの計算を組み合わせた,頑健な任意の時間学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:07:48 GMT)
High-dimensional Contextual Bandit Problem without Sparsity [8.8] 本稿では,この問題に対処し,その性能を検証するための探索列コミット(EtC)アルゴリズムを提案する。
我々は、ETCアルゴリズムの最適レートを$T$で導出し、探索とエクスプロイトのバランスをとることで、このレートを実現できることを示す。
本稿では,最適バランスを適応的に求める適応探索定理 (AEtC) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:29:32 GMT)
On Distribution Dependent Sub-Logarithmic Query Time of Learned Indexing [8.8] データ管理の根本的な問題は、クエリにマッチする配列内の要素を見つけることだ。
近年,この問題を解決するために学習指標が広く利用されている。
これらは経験的に、未学習の手法を桁違いに上回ることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 00:00:37 GMT)
Towards Generalist Robots: A Promising Paradigm via Generative
Simulation [8.7] この文書は、一般のロボットへの潜在的な経路に対する著者のビジョンを概説する位置紙として機能する。
著者らは、提案されたパラダイムは、ロボット工学研究の長年の目標を達成するための、実現可能な道であると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 01:52:53 GMT)
Collaborative Optimization of Multi-microgrids System with Shared Energy
Storage Based on Multi-agent Stochastic Game and Reinforcement Learning [8.5] 提案されたMMGシステムフレームワークは、メイングリッドのエネルギー変動を24時間で1746.5kW削減し、テストで16.21%のコスト削減を実現する。
提案アルゴリズムの高速収束速度と優れた最適化性能により,提案アルゴリズムの優位性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:55:41 GMT)
LARG, Language-based Automatic Reward and Goal Generation [8.4] テキストベースのタスク記述をそれに対応する報酬とゴール生成関数に変換するアプローチを開発する。
ロボット操作に対する我々のアプローチを評価し、スケーラブルな方法でポリシーを訓練および実行できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:52:39 GMT)
BNN-DP: Robustness Certification of Bayesian Neural Networks via Dynamic
Programming [8.2] ベイジアンニューラルネットワークの対向ロバスト性解析のための効率的なフレームワークであるBNN-DPを紹介する。
BNN-DPは, 境界の厳密性と計算効率の両面において, 最先端の手法を最大4桁上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:19:15 GMT)
MeciFace: Mechanomyography and Inertial Fusion based Glasses for Edge
Real-Time Recognition of Facial and Eating Activities [8.1] 我々は,低消費電力(0.55ワット)のリアルタイム・オン・ザ・エッジ(RTE)ウェアラブルソリューションであるMeciFaceを紹介した。
私たちは、顔と食のシナリオのバックボーンモデルとして、軽量な畳み込みニューラルネットワークを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:47:33 GMT)
An Error Correction Mid-term Electricity Load Forecasting Model Based on
Seasonal Decomposition [7.9] 中期電力負荷予測は電力系統の計画・運用において重要な役割を担っている。
本稿では,既存のLFモデルの動作中の誤り蓄積と転送の問題に対処するため,誤り訂正ベースLF(ECLF)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
提案手法は,中国の2都市における実世界の電力負荷データに基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:17:57 GMT)
BioREx: Improving Biomedical Relation Extraction by Leveraging
Heterogeneous Datasets [7.8] 生物医学的関係抽出(RE)は、生物医学的自然言語処理(NLP)研究における中心的な課題である。
本稿では、個々のデータセットのデータの均一性を体系的に解決し、それらを大きなデータセットに組み合わせるための新しいフレームワークを提案する。
評価の結果,BioRExは個々のデータセットでトレーニングしたベンチマークシステムよりも大幅に高い性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 22:48:18 GMT)
TeleViT: Teleconnection-driven Transformers Improve Subseasonal to
Seasonal Wildfire Forecasting [7.7] 気候変動の結果として、森林火災はますます悪化し、効果的な緩和のための先進的な対策が必要である。
森林の燃料管理、資源調達、配分を計画するためには、数週間、数ヶ月前に山火事を予報することが重要である。
本研究では,地球を1つの相互接続系として扱える視覚変換器(TeleViT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:00:34 GMT)
Multispectral Imaging for Differential Face Morphing Attack Detection: A
Preliminary Study [7.7] 本稿では,D-MAD(D-MAD)のためのマルチスペクトルフレームワークを提案する。
提案したマルチスペクトルD-MADフレームワークは、7つの異なるスペクトル帯域をキャプチャしてモーフィング攻撃を検出するために、信頼できるキャプチャとしてキャプチャされたマルチスペクトル画像を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:35:49 GMT)
Temporal Data Meets LLM -- Explainable Financial Time Series Forecasting [7.5] 我々はNASDAQ-100株に重点を置いており、公開アクセス可能な歴史的株価データ、企業のメタデータ、歴史的経済・金融ニュースを活用している。
我々は,Open-LLaMA などの公開 LLM を微調整した上で,説明可能な予測を生成するための命令を理解することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:42:02 GMT)
RemoteCLIP: A Vision Language Foundation Model for Remote Sensing [7.4] RemoteCLIPはリモートセンシングのための視覚言語基盤モデルである。
リッチなセマンティクスで堅牢なビジュアル機能と、シームレスなダウンストリームアプリケーションのための整列されたテキスト埋め込みを学ぶことを目指している。
ゼロショット画像分類、線形探索、k-NN分類、少数ショット分類、画像テキスト検索、オブジェクトカウントなど、さまざまなダウンストリームタスクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:46:41 GMT)
Learned spatial data partitioning [7.3] まず,空間データ分割を学習し,データの位置に基づいて空間データのグループをコンピュータに効果的に割り当てる。
我々は、強化学習の文脈における空間データの分割を形式化し、新しい深層強化学習アルゴリズムを開発する。
提案手法は,距離結合クエリを高速化するためのパーティションを効率よく見つけ,ワークロードの実行時間を最大59.4%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 04:15:12 GMT)
Learn to Accumulate Evidence from All Training Samples: Theory and
Practice [7.3] Evidential Deep Learningは、決定論的ニューラルネットワークの不確実性を認識するための、原則的かつ計算的に効率的な方法を提供する。
既存の明らかなアクティベーション関数はゼロエビデンス領域を生成するため、モデルがそのような領域に落ちてくるトレーニングサンプルから学ぶことができない。
我々の理論的基盤に基づく顕在的活性化関数のより深い分析は、新しい正則化器の設計を刺激する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:27:12 GMT)
Eigenpatches -- Adversarial Patches from Principal Components [6.9] 本稿では,375個のパッチを解析することにより,計算コストの問題に対処する。
結果として生じる"固有パッチ"の線形結合は、オブジェクト検出をうまく騙すために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:27:07 GMT)
Short-length SSVEP data extension by a novel generative adversarial
networks based framework [6.9] 合成脳波(EEG)データを作成するためにGAN(Generative Adversarial Network)ベースのデータ生成法が広く採用されている。
本稿では,TEGANと呼ばれる時間ウィンドウ長拡張のためのGANベースのエンドツーエンド信号変換ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 05:56:44 GMT)
Optimal Execution Using Reinforcement Learning [6.9] この作業は最適な順序実行に関するもので、大規模な順序をいくつかの小さな順序に分割して実装不足を最大化する。
暗号通貨取引所の多様性に基づいて、複数の取引所からのデータを初めて整列させて、相互交換信号の抽出を試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:09:59 GMT)
Integrating Tick-level Data and Periodical Signal for High-frequency
Market Making [6.9] 我々は,より正確で堅牢な市場形成戦略を開発するために,定期的な予測信号でギグレベルのデータを融合する深層強化学習手法を提案する。
提案手法は,収益性やリスク管理の観点から既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:10:46 GMT)
INoD: Injected Noise Discriminator for Self-Supervised Representation
Learning in Agricultural Fields [6.9] Injected Noise Discriminator (INoD) を提案する。
INoDは、畳み込みエンコーディング中に2つの非結合データセットからフィーチャーマップをインターリーブし、結果のフィーチャーマップのデータセットアフィリエイトをプレテキストタスクとして予測する。
提案手法により、ネットワークは、あるデータセットで見られるオブジェクトの無意味な表現を学習し、解離したデータセットの類似した特徴と合わせて観察することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:49:51 GMT)
Forest Parameter Prediction by Multiobjective Deep Learning of
Regression Models Trained with Pseudo-Target Imputation [6.9] リモートセンシングデータを用いた森林パラメータの予測において、回帰モデルは、伝統的に地上基準データの小さなサンプルに基づいて訓練されてきた。
本稿では, 擬似ターゲットとみなす既存の RS ベースの予測マップからのデータを用いて, この真の予測対象のサンプルをインプットする。
我々は、空中レーザー走査(ALS)データから構築された予測マップを用いて、正確な擬似ターゲットと、Sentinel-1のCバンド合成開口レーダ(SAR)のデータを回帰器として提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:10:47 GMT)
Uncovering solutions from data corrupted by systematic errors: A
physics-constrained convolutional neural network approach [6.9] 本稿では,データから体系的な誤りを除去することで,基礎となる物理システムの解を解明するツールを提案する。
このツールは物理制約付き畳み込みニューラルネットワーク(PC-CNN)で、方程式とデータを管理するシステムからの情報を組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:48:46 GMT)
Super-resolving sparse observations in partial differential equations: A
physics-constrained convolutional neural network approach [6.9] 非線形偏微分方程式のスパース観測から高分解能解を推定する物理制約畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
データセットの事前の物理知識を制約することにより、高解像度のトレーニングを使わずに未解決の物理力学を推測できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:00:04 GMT)
TFN: An Interpretable Neural Network with Time-Frequency Transform
Embedded for Intelligent Fault Diagnosis [6.8] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は機械系の故障診断に広く用いられている。
本稿では,時間周波数ネットワーク(TFN, Time-Frequency Network)と呼ばれる新しい解釈可能なニューラルネットワークを提案し,物理的に有意な時間周波数変換(TFT)法を適応前処理層として従来の畳み込み層に組み込む。
本研究では, TFNを定式化する4つの典型的なTFT法について検討し, 3つの機械的故障診断実験によりその妥当性と解釈性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:55:08 GMT)
Learning Models of Adversarial Agent Behavior under Partial
Observability [6.8] 相手エージェントの動作をモデル化するために,graPh neurAl Network aDvErsarial MOdeliNg wIth mUtualMationを提案する。
PANDEMONiumは、敵の現在の状態と将来の状態を予測するための目的として相互情報を利用する、新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 21:18:52 GMT)
Experts' cognition-driven ensemble deep learning for external validation
of predicting pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy from
histological images in breast cancer [6.7] 乳がんの組織像からNACへのpCR予測の外部的検証のための,専門家の認識駆動型深層学習手法を提案する。
提案したECDEDLは,外部検証に極めて有効であり,内部検証をより数値的に近似した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:48:24 GMT)
Multitrack Music Transcription with a Time-Frequency Perceiver [6.6] マルチトラック音楽の書き起こしは、複数の楽器の音符に入力された音声を同時に書き起こすことを目的としている。
本稿では,マルチトラック転写のための音声入力の時間周波数表現をモデル化する,新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャPerceiver TFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:58:26 GMT)
A VAE Approach to Sample Multivariate Extremes [6.5] 本稿では,重み付き分布をサンプリングするための変分オートエンコーダ(VAE)アプローチについて述べる。
本研究は,ドナウ川流域における人工的データセットと実測値との関係について述べる。
テストデータセットの標準VAEよりも優れているだけでなく、競合するEVTベースの生成手法との比較も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:53:40 GMT)
FPANet: Frequency-based Video Demoireing using Frame-level Post
Alignment [6.5] 周波数領域と空間領域の両方でフィルタを学習するFPANetという新しいモデルを提案する。
提案手法の有効性を,一般公開された大規模データセットを用いて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:10:19 GMT)
Non-Bloch dynamics and topology in a classical non-equilibrium process [6.3] 非エルミート皮膚効果は、開境界格子モデルにおける境界付近の固有状態の蓄積を指す。
本研究は非平衡力学における非ブロッホトポロジーの意義と一般的な役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:15:03 GMT)
SAITS: Self-Attention-based Imputation for Time Series [6.3] SAITSは時系列における値計算の欠落に対する自己注意機構に基づく新しい手法である。
2つの対角的にマスキングされた自己注意ブロック(DMSA)の重み付けの組み合わせから、欠落した値を学ぶ。
DMSAは、時間ステップ間の時間的依存関係と特徴相関の両方をキャプチャし、計算精度とトレーニング速度を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:06:26 GMT)
Entanglement Dynamics of Two V-type Atoms with Dipole-Dipole Interaction
in Dissipative Cavity [6.2] 散逸性単一モード空洞における双極子-双極子相互作用を持つ2つのV型原子の結合系について検討した。
その結果,SGIパラメータは初期状態が異なる場合の絡み合いのダイナミクスに異なる影響を与えることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:01:57 GMT)
ArctyrEX : Accelerated Encrypted Execution of General-Purpose
Applications [6.2] FHE(Fully Homomorphic Encryption)は、計算中のユーザデータのプライバシとセキュリティを保証する暗号化手法である。
我々は、暗号化実行を高速化する新しい技術を開発し、我々のアプローチの顕著な性能上の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:15:41 GMT)
Embodied Active Learning of Relational State Abstractions for Bilevel
Planning [6.2] 述語で計画するには、エージェントはそれらを連続した環境状態で解釈できなければならない。
本稿では,エージェントが専門家とのオンライン対話を通じて述語解釈を学習する,実践型アクティブラーニングパラダイムを提案する。
我々はニューラルネットワークのアンサンブルとして述語解釈を学習し、そのエントロピーを用いて潜在的なクエリの情報性を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:50:16 GMT)
Scaling of Class-wise Training Losses for Post-hoc Calibration [6.1] そこで本研究では,クラスレベルの学習損失を同期させるキャリブレーション手法を提案する。
複数のクラスワイドスケーリング因子を用いて、クラスワイドトレーニング損失の分散を軽減するために、新しいトレーニング損失を設計する。
種々のポストホックキャリブレーション手法を用いて,提案手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:59:37 GMT)
Variational Gaussian filtering via Wasserstein gradient flows [6.0] ガウスとガウスの混合フィルタを近似する新しい手法を提案する。
本手法は勾配流表現による変分近似に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:37:42 GMT)
Comparison of L2 Korean pronunciation error patterns from five L1
backgrounds by using automatic phonetic transcription [5.9] 本稿では,5つの異なる言語背景からL2韓国語の発音誤りパターンを大規模に解析する。
各L1に対して、標準電話シーケンスと自動転写された電話シーケンスを整列させて、融合行列を生成する。
1)ベトナム語で/n/,(2)日本語で/textturnm/を挿入する音節-final/l/の置換を含む3つのパターンが言語に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:10:46 GMT)
CAMMARL: Conformal Action Modeling in Multi Agent Reinforcement Learning [5.7] 本稿では,新しいマルチエージェント強化学習アルゴリズムCAMMARLを提案する。
それは、異なる状況における他のエージェントのアクションを、自信集合の形でモデル化することを含む。
次に、これらの見積もりを使ってエージェントの意思決定を知らせます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:03:53 GMT)
Towards Generalizable Medical Image Segmentation with Pixel-wise
Uncertainty Estimation [5.4] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、独立および同一分散(IID)仮説の下で、視覚認識において有望な性能を達成する。
IID仮説は多くの現実世界、特に医用画像解析において普遍的に保証されていない。
そこで本稿では,不確実性推定を利用してDNNのハード・ツー・クラス化画素をハイライトするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 05:39:35 GMT)
Features that Predict the Acceptability of Java and JavaScript Answers
on Stack Overflow [5.3] 私たちは、最も人気のある2つのタグ(JavaとJavaScript)の質問と回答を分析してStack Overflowデータセットを調査しました。
その結果,回答中のコードの長さ,ユーザの評判,質問と回答間のテキストの類似性,質問と回答間の時間ラグは,受け入れられない回答と受け入れられない回答を区別する最も高い予測力を有することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:18:04 GMT)
Cases of EFL Secondary Students' Prompt Engineering Pathways to Complete
a Writing Task with ChatGPT [5.3] 本稿では,書記タスク完了時の生徒のChatGPTプロンプトの内容について検討する。
これは、試行錯誤過程を示す4つの異なる経路のケーススタディである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:45:04 GMT)
P-tensors: a General Formalism for Constructing Higher Order Message
Passing Networks [5.3] 高い階数グラフニューラルネットワークは、標準的なメッセージパッシングアルゴリズムよりも精度が高いことを示す。
これらの構造を置換同変テンソル(英語版)(permutation equivariant tensor, P-tensors)として定式化し、任意の位数同変P-テンソル間のすべての線型写像の基底を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:21:30 GMT)
Fine-tuning Large Enterprise Language Models via Ontological Reasoning [5.0] 大きな言語モデル(LLM)はタスク固有のトレーニングデータのおかげで、さまざまな目標に適応するためのテクニックとして微調整を利用する。
LLMファインチューニングのためのタスクとドメイン固有のコーパスを構築するために、存在論的推論の力を利用する新しいニューロシンボリックアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:48:45 GMT)
Decoding the Underlying Meaning of Multimodal Hateful Memes [4.5] 本稿では,Hateful meme with Reasons dataset (HatReD)を紹介する。
HatReDは新しいマルチモーダルなヘイトフルなミームデータセットで、その基盤となるヘイトフルなコンテキスト的理由を注釈付けしている。
また、ヘイトフルミームを説明するための基本的な理由を自動的に生成することを目的とした、新しい条件生成タスクも定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:07:33 GMT)
Knowledge Transfer for Dynamic Multi-objective Optimization with a
Changing Number of Objectives [4.5] DMOPの目的が変化する状態遷移アルゴリズムには,十分な多様性が欠如していることが示される。
本稿では,変化後の多様性を高めるために,知識伝達動的多目的進化アルゴリズム(KTDMOEA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 01:54:44 GMT)
CRONOS: Colorization and Contrastive Learning for Device-Free NLoS Human
Presence Detection using Wi-Fi CSI [4.3] センサーやカメラによるデバイスなしの人間検出は広く採用されているが、プライバシーの問題や、動きのない人の誤検知が伴っている。
我々は,動的反復プロット(RP)とカラーコードCSI比を生成するCRONOSというシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:50:57 GMT)
Survey on Fairness Notions and Related Tensions [4.3] 自動化された意思決定システムは、雇用やローンの貸与といった問題において、逐次的な決定を下すのにますます使われています。
しかし、客観的機械学習(ML)アルゴリズムはバイアスを起こしやすいため、不公平な判断を下す。
本稿では、一般的に使われている公正概念を調査し、プライバシと精度で両者間の緊張関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 11:19:52 GMT)
3-Dimensional Sonic Phase-invariant Echo Localization [4.2] 本稿では,3次元空間における任意のセンサ位置から音波パルスを三角測量する手法として,対応エコー(PaCE)のパララックスを確立した。
空中超音波センサーハードウェアを用いて実験を行い、定量的な結果でこの仮説を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:00:36 GMT)
Large Language Models are Fixated by Red Herrings: Exploring Creative
Problem Solving and Einstellung Effect using the Only Connect Wall Dataset [4.1] 人間の創造的問題解決は認知神経科学においてよく研究されているトピックである。
誤解を招く刺激(レッド・ハーリングと呼ばれる邪魔者)への露出は、そのようなタスクにおける人間のパフォーマンスを阻害する。
Connect Wallのセグメントだけが、基本的にはメドニックのRemote Associates Test (RAT)の定式化を、ビルトインで故意に赤いハーリングで模倣している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 21:14:57 GMT)
Modular Simulation Environment Towards OTN AI-based Solutions [4.1] 次世代ネットワークを開発する際のハードルは、大規模なデータセットが利用可能であることだ。
この要求により、研究者は必要な体積を生成するために実行可能なシミュレーション環境を探すことができた。
ユーザの利用可能なリソースに適応するためのモジュラーソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:38:31 GMT)
Hyperbolic Active Learning for Semantic Segmentation under Domain Shift [4.1] 本稿では,ドメインシフト下でのセマンティックセグメンテーションのための新しいアクティブラーニング戦略を提案する。
我々は、新しいデータ取得戦略として、領域内の画素埋め込みの半径の変動を利用する。
提案するHALOは,ドメインシフト下でのAL for SSにおいて,教師付き学習性能を初めて上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 22:07:20 GMT)
What Makes a Code Review Useful to OpenDev Developers? An Empirical
Investigation [4.1] コードレビューの有効性が少し改善されても、ソフトウェア開発組織にとってかなりの節約が得られます。
本研究の目的は,コードレビューコメントをOSS開発者に有用なものにする方法を,より精細に理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:53:15 GMT)
Machine Learning for Real-Time Anomaly Detection in Optical Networks [3.9] 本研究では,エンコーダ・デコーダ(ED)深層学習モデルの複数ステップ先進予測機能を利用したリアルタイム異常検出手法を提案する。
特に、エンコーダ・デコーダは、過去のQoT(Quality-of-Transmission)観測を分析して、長期の水平線(すなわち数日先)上でのソフトフェイル進化をモデル化するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:17:59 GMT)
Quantum Advantage of Noisy Grover's Algorithm [3.8] グロバーの探索アルゴリズムは、古典的な探索アルゴリズムの可能性を証明した唯一の量子アルゴリズムである。
本稿では,Groverアルゴリズムの雑音閾値を指数関数的に改善する耐雑音性手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 11:17:32 GMT)
Effect-Invariant Mechanisms for Policy Generalization [3.7] 不変条件分布を利用して、目に見えない環境をより一般化するモデルを学ぶことが提案されている。
効果不変性(英語版)と呼ばれる完全な不変性の緩和を導入し、ゼロショットポリシーの一般化には適切な仮定の下で十分であることを示す。
シミュレーションデータと移動体保健介入データセットを用いて実験結果を提示し,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:50:24 GMT)
Hybrid model for Single-Stage Multi-Person Pose Estimation [3.6] そこで本研究では,HybridPoseという,単段階多人数ポーズ推定のためのハイブリッドモデルを提案する。
密に配置されたキーポイントを検出するだけでなく、画像内の存在しないキーポイントをフィルタリングすることもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 00:58:12 GMT)
Practical and General Backdoor Attacks against Vertical Federated
Learning [3.6] Federated Learning(FL)は、データのプライバシを公開することなく、複数の組織間でのデータコラボレーションを促進することを目的としている。
BadVFLは、ラベル情報なしで被害者モデルにバックドアトリガーを注入するための、新しく実用的なアプローチである。
BadVFLの攻撃成功率は93%を超え、毒殺率は1%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:30:01 GMT)
Learning-based sound speed reconstruction and aberration correction in
linear-array photoacoustic/ultrasound imaging [3.5] 光音響(PA)画像再構成は、伝搬媒質内の音速(SoS)の仕様を必要とする音響インバージョンを含む。
異種軟組織内におけるSoSの空間分布に関する情報が不足しているため,同種SoS分布は超音波(US)画像と同様,PA画像再構成において仮定される。
臨床用USプローブを共有するデュアルモーダルPA/USイメージングシステムにおいて,SoS再構成のための深層学習フレームワークを開発し,その後に収差補正を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:58:10 GMT)
Topologically Protected Strong-Interaction of Photonics with Free
Electron [3.5] コーナー状態は光電子と自由電子の相互作用を著しく促進するために有効であることを示す。
このプラットフォームは、ゼロ遅延とフェーズマッチングを必要とせずに、強力なインタラクションを実現することができる。
また、トポロジカルフォトニック構造を用いて自由電子波束を非常に柔軟に形成できることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:22:18 GMT)
Leveraging The Edge-to-Cloud Continuum for Scalable Machine Learning on
Decentralized Data [3.4] この研究は、Edge AI/MLが広く採用されるのを防ぐ重要な課題を強調しようとしている。
新しいデザインは、トレーニングされたモデルをコモディティとして扱うモデル中心として想定されている。
この設計は、大規模に効率的な協調学習のための分散フレームワークを提供するものと期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:59:41 GMT)
PartSLAM: Unsupervised Part-based Scene Modeling for Fast Succinct Map
Matching [3.4] 本稿では,地図マッチングサブタスクのみからなる高速簡潔なマップマッチングを目的とした,最初の手法を提案する。
公開可能なラディッシュデータセットを用いた地図マッチング実験の結果,提案手法が地図マッチングと大幅な高速化を実現していることを示す。
本稿では,標準的な2次元点集合マップに焦点をあてるが,我々のアプローチは広い範囲の地図形式に適用可能であると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:54:21 GMT)
FDNet: Focal Decomposed Network for Efficient, Robust and Practical Time
Series Forecasting [3.4] 本稿では,FDNet: A Focal Decomposed Network for efficient, robust and practical time series forecastingを提案する。
我々は、入力シーケンスの普遍的特徴写像から予測結果を得る従来のディープ時系列予測式から脱却する。
FDNetは6つの実世界のベンチマークで競合予測性能を達成し、他の13のSOTAベースラインと比較して平均38.4%の予測MSEを削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 05:17:02 GMT)
Exploring quasiprobability approach to quantum work in the presence of
initial coherence: Advantages of the Margenau-Hill distribution [3.2] 量子熱力学において、2つの射影測度スキームは、初期量子コヒーレンスがない場合にのみ、仕事の説明を成功させる。
量子ワーク分布を準確率に拡張することは、初期コヒーレンスの存在下での作業変動を特徴づけるための一般的なアプローチである。
熱力学の第1法則,時間反転対称性,2次モーメントの肯定性,作業分布の支持条件など,物理的に合理的な要件をいくつか挙げる。
これらの要求を満たす唯一の定義は、仕事の準確率であるマーゲナウ・ヒル(MH)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:27:47 GMT)
Real-time Safety Assessment of Dynamic Systems in Non-stationary
Environments: A Review of Methods and Techniques [3.1] 非定常環境におけるRTSAタスクの方法と手法のレビュー
オンラインアクティブラーニング、オンラインセミ教師付きラーニング、オンライントランスファーラーニング、オンライン異常検出などの関連技術の発展。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 05:07:37 GMT)
Explaining the Model and Feature Dependencies by Decomposition of the
Shapley Value [3.1] 共有値は、複雑なモデルをエンドユーザに説明するためのゴートメソッドの1つになっています。
欠点の1つは、いくつかの機能が欠けている場合、常にモデルの出力を必要とすることである。
しかし、これは非自明な選択をもたらす: 未知の機能に条件を付けるか、しないか?
本稿では,両説明を組み合わせ,選択の負担を軽減し,シェープリー値の説明力を高めるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:20:23 GMT)
Non-contact Sensing for Anomaly Detection in Wind Turbine Blades: A
focus-SVDD with Complex-Valued Auto-Encoder Approach [3.0] 我々は、FMCWレーダを非破壊検知モードとして利用する製造の品質保証を強化する。
焦点支援ベクトルデータ記述(focus-SVDD)と呼ばれる新しい異常検出手法を提案する。
提案手法の有効性は, 収集データへの適用を通して実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:54:34 GMT)
A Framework for Fast and Stable Representations of Multiparameter
Persistent Homology Decompositions [2.8] 本稿では,複数パラメータの持続的ホモロジーのエム分解における最近の結果を活用する,新しい汎用表現フレームワークを提案する。
我々は,この枠組みの下で理論安定性の保証と,実用的な計算のための効率的なアルゴリズムを確立する。
いくつかの実データに対して,統計的収束,予測精度,高速実行時間を示す数値実験により,安定性とアルゴリズムの検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 21:28:53 GMT)
Universality in relaxation of spin helices under the $XXZ$- spin chain
dynamics [2.7] 異方性ハイゼンベルクXXZスピン鎖進化下における横スピンヘリックス状態(SHS)のダイナミクスについて述べる。
実験的な関連性のため、特に磁化力学に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:09:48 GMT)
Exploring Shallow-Depth Boson Sampling: Towards Scalable Quantum
Supremacy [2.5] ボソンサンプリング(英: Boson sample)は、古典的なコンピュータを用いて効率的にシミュレーションすることが難しいサンプリングタスクである。
本稿では,幾何学的局所的アーキテクチャに関連する問題を克服できる,浅部線形光回路アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 02:11:54 GMT)
Unsupervised Framework for Evaluating and Explaining Structural Node
Embeddings of Graphs [2.5] 埋め込みとは、ネットワークのノードの集合から実際のベクトル空間へのマッピングである。
古典的な埋め込みには、データサイエンティストが(教師なしの方法で)さらなる調査に値する埋め込みを識別するのに役立つフレームワークが存在する。
本稿では,構造グラフ埋め込みの教師なしランキングのためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:27:02 GMT)
Many-body Localization in Clean Chains with Long-Range Interactions [2.5] 著者は翻訳不変量子鎖における熱化と多体局在を数値的に研究している。
長時間の力学は均質な固有状態に支配され、最終的には実空間で退化する。
一方、絡み合いエントロピーは、同じ理由で地域の法則を超えた大きさ依存性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 04:06:06 GMT)
Detection of Sensor-To-Sensor Variations using Explainable AI [2.3] 化学抵抗性ガス検知装置は製造中のセンサの変動の問題に悩まされている。
本研究では、SHAP(SHAP)のAI(XAI)法を用いて、センサデバイスにおけるセンサとセンサの変動を検出する新しい手法を提案する。
本手法は,GRU(Gated Recurrent Unit)モデルをトレーニングするために,人工的および現実的なオゾン濃度プロファイルを用いて試験する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 11:00:54 GMT)
Enhancing Documents with Multidimensional Relevance Statements in
Cross-encoder Re-ranking [2.3] 我々は,クロスエンコーダの再ランク付けにおいて,話題性を超えた複数の関連性を考慮した新しい手法を提案する。
提案手法は,アグリゲーションベースとクロスエンコーダリランカの両方で統計的に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:37:26 GMT)
$\texttt{causalAssembly}$: Generating Realistic Production Data for
Benchmarking Causal Discovery [2.3] 我々は、因果探索手法のベンチマークをサポートする半合成製造データを生成するシステムを構築した。
我々は、柔軟に推定し、条件分布を表すために分布ランダムな森林を用いる。
このライブラリを用いて、よく知られた因果探索アルゴリズムをベンチマークする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:05:54 GMT)
Insufficiently Justified Disparate Impact: A New Criterion for Subgroup
Fairness [1.9] IJDI(Insufficiently Justified Disparate Impact)という新たな基準を策定する。
我々の新しいユーティリティベースのIJDI基準は、偽陽性と偽陰誤り率の不均衡を評価する。
交差するサブ集団を効率的に同定できる新しいIJDI-Scanアプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 22:10:24 GMT)
Introduction to Facial Micro Expressions Analysis Using Color and Depth
Images: A Matlab Coding Approach (Second Edition, 2023) [1.8] この本は、Color and Depth画像を用いたFMER(Facial Micro Recognition)分野の穏やかな紹介を試みている。
FMERは画像処理のサブセットであり、解析のための多分野のトピックである。
機械学習、デジタル画像処理、心理学など、Artifactual Intelligence(AI)の他のトピックに精通する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:06:57 GMT)
Graph Self-Supervised Learning for Endoscopic Image Matching [1.8] 鍵点間の空間関係をモデル化するために,局所的な視覚的外観を捉える畳み込みニューラルネットワークと注目に基づくグラフニューラルネットワークを組み合わせた,新たな自己教師型アプローチを提案する。
我々のアプローチはラベル付きデータを必要とせず、完全に自己管理されたスキームで訓練されている。
提案手法は,最先端の手工法と深層学習法より優れ,精度(1)とマッチングスコア(99.3%)で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:53:41 GMT)
Fine-Tuning Language Models for Scientific Writing Support [1.8] 我々は、文章が科学的な文であるか、どの部分に属しているのかを判断する科学的著者を支援し、文を改善するためのパラフレーズを提案する。
我々は、A*、A、B、Cランキングで査読され、出版されたarXiv論文から抽出された文に基づいて、様々な大きな言語モデルを訓練する。
文脈を用いることで文の分類が向上し、最大90%のF1スコアが達成されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:34:49 GMT)
Efficient Mixed Transformer for Single Image Super-Resolution [1.8] Mixed Transformer Block (MTB) は複数の連続トランス層から構成される。
Pixel Mixer (PM) はSelf-Attention (SA) を置き換えるために使用される。
PMは、ピクセルシフト操作による局所的な知識集約を強化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:56:23 GMT)
High Speed Human Action Recognition using a Photonic Reservoir Computer [1.7] 我々は,「関心の時間」に基づく貯水池コンピュータの新しい訓練方法を提案する。
我々は,複数のビデオストリームをリアルタイムに処理できる点において,高い精度と速度でタスクを解く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:26:21 GMT)
A HRNet-based Rehabilitation Monitoring System [1.7] 従来のリハビリテーションのプロセスでは、セラピストは患者に特定のアクションを割り当て、病院訪問の間を行動させる。
残念なことに、多くの患者はアクションを忘れたり、詳細でアクションを思い出すのに失敗する。
HRNetを用いたリハビリテーションモニタリングシステムを提案する。このシステムでは、患者がいつアクションを実行すべきかをリマインダーに伝え、患者のスマートフォンを介して患者がフォローすべきアクションを表示することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:00:28 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） (Mon, 19 Jun 2023 18:03:48 GMT)
Sound Design Strategies for Latent Audio Space Explorations Using Deep
Learning Architectures [1.6] 変分オートエンコーダ(VAE)と呼ばれるよく知られたディープラーニングアーキテクチャを探索する。
VAEは、記号音楽を除いて、潜時音色空間や潜時音色空間を生成するために使われてきた。
本研究では,VAEを生音声データに直接適用し,音声特徴抽出をバイパスする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:59:35 GMT)
Prompting as Probing: Using Language Models for Knowledge Base
Construction [1.6] 我々は,2020年にOpenAIが提案した大規模言語モデルであるGPT-3を利用したProP(Prompting as Probing)を提案する。
ProPは、様々なプロンプト技術を組み合わせてこれを実現するマルチステップアプローチを実装している。
評価の結果,提案手法は最終的な予測精度を大幅に向上させることが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:06:46 GMT)
Scale Dependencies and Self-Similar Models with Wavelet Scattering
Spectra [1.6] 複雑なウェーブレット変換は、各スケールで信号の変動を計算する。
スケール間の依存性は、ウェーブレット係数の時間とスケールのジョイント相関によって捉えられる。
このモーメントのベクトルは多スケールプロセスのガウス的でない幅広い性質を特徴付けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:50:25 GMT)
PINQI: An End-to-End Physics-Informed Approach to Learned Quantitative
MRI Reconstruction [1.6] 定量的磁気共鳴イメージング(qMRI)は、生体物理パラメータの再現可能な測定を可能にする。
この課題は、取得した生データから所望の組織パラメーターマップを得るために、非線形で不適切な逆問題を解決することである。
我々は、信号、取得モデルに関する知識を統合した新しいqMRI再構成手法であるPINQIを提案し、単一エンドツーエンドのトレーニング可能なニューラルネットワークへの正規化を学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:37:53 GMT)
Generating Parametric BRDFs from Natural Language Descriptions [1.4] 記述的プロンプトから双方向反射分布関数を生成するモデルを開発した。
BRDFは、光と表面物質との相互作用を特徴付ける4次元の確率分布である。
我々のモデルは、教師なしスキームによってチューニングされる前に、まず半教師なしアプローチを用いて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:35:19 GMT)
Forward LTLf Synthesis: DPLL At Work [1.4] 有限トレース(LTLf)上での線形時間論理の合成のための新しいAND-ORグラフ探索フレームワークを提案する。
このようなフレームワーク内では、Davis-Putnam-Logemann-Loveland (DPLL)アルゴリズムにインスパイアされたプロシージャを考案し、次に利用可能なエージェント環境の動きを生成する。
また,状態公式の構文的等価性に基づく探索ノードの等価性チェックも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:02:21 GMT)
Evaluating Privacy Questions From Stack Overflow: Can ChatGPT Compete? [1.2] ChatGPTはコードの生成や開発者の質問に対する応答の代替手段として使用されている。
以上の結果から,プライバシ関連の質問の多くは,選択/同意,集約,識別に関連があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 21:33:04 GMT)
Minimizing the negativity of quantum circuits in overcomplete
quasiprobability representations [1.2] 古典的資源を用いた量子プロセスのシミュラビリティの問題は、量子コンピューティングの基盤となる役割を担っている。
量子回路は古典的にはモンテカルロサンプリング技術を用いて回路の基本要素の準確率表現に適用することができる。
ここでは、超完全である準確率表現に関して、与えられた量子回路の全体の負性度を最小化するアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:02:00 GMT)
Dark-state induced trapping law in single-photon emission from multiple
quantum emitters [1.1] 導波路系における単一光子集団力学を有限帯域の光子チャネルと量子エミッタのアンサンブルからなる導波路系で検討する。
この結果から,励起エミッタの数がシステム内のエミッタの総数よりはるかに少ない場合,単一光子集合放出が強く抑制される可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 03:06:09 GMT)
Renderers are Good Zero-Shot Representation Learners: Exploring
Diffusion Latents for Metric Learning [1.0] 我々はShap-Eの潜伏空間の計量学習特性を測定するためのプロキシとして検索を利用する。
その結果,Shap-E表現は従来のEfficientNetベースライン表現のゼロショットよりも優れていた。
これらの結果から、3Dベースのレンダリングと生成モデルにより、自然界における識別的タスクに有用な表現が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:41:44 GMT)
A Survey on Solving and Discovering Differential Equations Using Deep
Neural Networks [1.0] 常微分方程式と偏微分方程式(DE)は、物理系をモデル化するために科学や数学の分野で広く使われている。
現在の文献は主に、特定のDreやDesファミリーを解決するディープニューラルネットワーク(DNN)ベースの方法に焦点を当てている。
本稿では,過去の研究を調査,分類し,工学・計算機科学の上級実践者,専門職,大学院生を対象とした教育チュートリアルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:56:29 GMT)
Unsupervised Text Embedding Space Generation Using Generative
Adversarial Networks for Text Synthesis [0.9] 本稿では,テキスト埋め込み空間生成支援ネットワーク(TESGAN)を提案する。
TESGANは、トレーニングデータのテキストを直接参照しない教師なし学習を行い、データの記憶問題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:22:12 GMT)
A FPGA-based architecture for real-time cluster finding in the LHCb
silicon pixel detector [0.8] 本稿では,新しいVELO検出器のヒット位置を再構築するための2次元クラスタファインダーアーキテクチャの,独自のVHDLファームウェアの実装について述べる。
事前処理により、ソフトウェアトリガーの第1レベルは、イベントの11%高いレートを受け入れることができる。
さらに、生のピクセルデータを読み出しレベルに落として、DAQ帯域幅の約14%を節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:05:09 GMT)
Frequency effects in Linear Discriminative Learning [0.8] 形態と意味間の効率的かつ周波数インフォームドマッピングがいかに得られるかを示す(周波数インフォームド・ラーニング; FIL)。
FILは比較的低い型と高いトークン精度を示し、モデルが日々の生活の中で話者が遭遇するほとんどのワードトークンを正しく処理できることを示した。
本研究は,学習モデルにおける周波数効果を閉形式解を用いて効率的にシミュレートする方法を示し,認知モデルにおける低頻度語を最適に説明する方法に関する疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:15:46 GMT)
Deep Learning Framework with Multi-Head Dilated Encoders for Enhanced
Segmentation of Cervical Cancer on Multiparametric Magnetic Resonance Imaging [0.7] T2強調核磁気共鳴画像(MRI)と拡散強調画像(DWI)は頸部がん診断に欠かせない要素である。
拡張畳み込みと共有残差接続を多パラメータMRI画像の分離符号化に用いる新しいマルチヘッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:41:21 GMT)
Diffusion model based data generation for partial differential equations [0.7] 本稿では,物理シミュレーションにおける新しいデータ生成手法を提案する。
私たちのモチベーションは、数値データの可用性の制限によって引き起こされる制限を克服することにあります。
生成したデータサンプルを古典解法からの出力と比較することにより,それらの精度を評価し,基礎となる物理法則への適合性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:19:47 GMT)
Super-Tonks-Girardeau Quench in the Extended Bose-Hubbard Model [0.7] 本研究では, 強い局所相互作用を持つ一次元気体からのクエンチが, 超トンク・ジラルドー効果として知られる強誘電性ガスへ及ぼす影響について検討する。
以上の結果から,超トンク=ジラルドーのクエンチにより,初期自己結合構造が拡大する領域が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:10:05 GMT)
Grammatical gender in Swedish is predictable using recurrent neural
networks [0.5] リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いてスウェーデンの名詞の文法的性別を高精度に予測できるという驚くべき事実を実証する。
RNNは文脈情報を使わずに、単語の生の文字列で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 11:42:47 GMT)
RaViTT: Random Vision Transformer Tokens [0.4] 視覚変換器(ViT)は、大きな注釈付きデータセットが利用できる画像分類問題にうまく適用されている。
既存のViTに組み込んだランダムパッチサンプリング戦略であるRaViTT(Random Vision Transformer Tokens)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:24:59 GMT)
Artificial intelligence in digital pathology: a diagnostic test accuracy
systematic review and meta-analysis [0.4] この体系的なレビューとメタアナリシスは、あらゆる種類の人工知能を用いた診断精度の研究を含む。
包含物として100の研究が同定され、152,000枚以上のスライド画像 (WSI) に相当し、多くの病型を表わした。
これらの研究では、平均感度は96.3%(CI 94.1-97.7)、平均特異度は93.3%(CI 90.5-95.4)であった。
全体として、AIはWSIに適用した場合に適切な精度を提供するが、そのパフォーマンスをより厳格に評価する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:07:00 GMT)
Chiral and nonreciprocal single-photon scattering in a
chiral-giant-molecule waveguide-QED system [0.4] カイラル-ギアン-分子導波路-QED系におけるキラルおよび非相互単光子散乱について検討した。
非マルコフ系では、散乱スペクトルは複数のピークとディップを持つより豊富な構造によって特徴づけられる。
この結果は、巨大原子を含む光量子デバイスの設計に潜在的に応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:19:46 GMT)
Probabilistic matching of real and generated data statistics in
generative adversarial networks [0.3] 本稿では,あるデータ統計量の分布が実データの分布と一致することを確実にする手法を提案する。
提案手法を合成データセットと実世界の2つのデータセットで評価し,提案手法の性能向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:03:27 GMT)
Physics Constrained Unsupervised Deep Learning for Rapid, High
Resolution Scanning Coherent Diffraction Reconstruction [0.3] Coherent diffractive Imaging (CDI) と ptychography は、X線イメージングから天文学まで、科学分野に進出している。
深層学習に基づく再建の本質的な速度を保ちつつ, 物理インフォームドニューラルネットワーク再構成手法であるPtychoPINNを提案する。
特に、PtychoPINNは、一般化可能性、精度(10dB PSNR増加による)、線形分解能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:24:07 GMT)
Robust Defect Detection with Contrastive Localization [0.3] 本稿では,モデルプロセスなしで欠陥パターンを直接検出する一段階フレームワークを提案する。
欠陥の位置を示す可能性のある明示的な情報は、直接マッピングを学ぶことを避けるために意図的に除外される。
課題であるMVTec ADデータセットのテクスチャクラスにおける実験結果から,提案手法はF1-ScoreのSOTA法よりも2.9%高いが,一般性ではSOTA法よりもかなり優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:41:19 GMT)
Quantum Simulation of the First-Quantized Pauli-Fierz Hamiltonian [0.2] 我々は、我々の分割と形式主義の征服を通じて、大きな$Lambda$の量子化よりも優れたスケーリングと量子化を得られることを示す。
また,マルチコントロールされたXゲート群を実装する新しい方法を含む,ゲート最適化のための新しいアルゴリズムおよび回路レベル技術も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 23:20:30 GMT)
Transformer Training Strategies for Forecasting Multiple Load Time
Series [0.2] 将来のスマートグリッドでは、エネルギー供給者の個々のクライアントのレベルで正確な負荷予測が提供されなければならない。
複数のクライアントからの負荷時系列データに基づいてグローバルモデルをトレーニングするトランスフォーマーのメリットを検証した。
線形モデルと多層パーセプトロンとの比較により、トランスフォーマーは正しい戦略で訓練されたときに電気的負荷予測に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:36:54 GMT)
A Lightweight Causal Model for Interpretable Subject-level Prediction [0.2] 本稿では,本質的に解釈可能な単一対象予測手法を提案する。
実験により、結果のモデルを効率よく逆転させ、正確な主観レベルの予測を行うことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:20:29 GMT)
Handwritten Text Recognition from Crowdsourced Annotations [0.2] 複数の不完全あるいはノイズのある書き起こしが利用可能である場合に、手書きテキスト認識のためのモデルの訓練方法が異なることを考察する。
この実験は、1790年から1946年の間に書かれたベルフォート市(フランス)の自治体登録簿上で実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:11:13 GMT)
Gender Differences in Abuse: The Case of Dutch Politicians on Twitter [0.1] 本稿は、オランダの政治家がTwitter上で受けた虐待の性差について分析する。
2022年を通して党指導者に向けられた全てのツイートが集められた。
民族の少数派政治家は、全ての集団と比較して最も高いレベルの脅威を受けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:23:24 GMT)
0D-2D Heterostructure for making very Large Quantum Registers using
itinerant Bose-Einstein Condensate of Excitons [0.1] 量子ドット(ゼロ次元)-量子井戸(2次元)ヘテロ構造におけるコヒーレント共鳴トンネルの存在は、マクロ的に広い領域における励起双極子の電気的分極を説明するために必要である。
観測は、この量子ドットの励起子の2成分ボース=アインシュタイン凝縮体のマクロ的に大きく、量子状態の実験的制御を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:23:32 GMT)
sEMG-based Hand Gesture Recognition with Deep Learning [0.0] このマスター論文は、Unibo-INAILデータセットにおけるディープラーニングの最初の応用である。
健常者7名中8名を対象に, 腕の姿勢で手振りを6回実施した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:11:36 GMT)
Why They're Worried: Examining Experts' Motivations for Signing the
'Pause Letter' [0.0] 本稿では、専門家のサンプルが保持するAIの現状について考察する。
専門家たちは、先進的なAI開発を停止するよう要求する最近のFuture of Lifeからの公開書簡の署名者だった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 21:34:29 GMT)
Variability of echo state network prediction horizon for partially
observed dynamical systems [0.0] 本稿では,部分状態入力と完全状態出力を併用したエコー状態ネットワーク(ESN)フレームワークを提案する。
我々は,ESNがLyapunov数回までの短期的な予測が可能であることを実証した。
ノイズの多い数値データセットや実験データセットでトレーニングした場合でも,ESNはシステムのダイナミクスを効果的に学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:37:18 GMT)
Using Motif Transitions for Temporal Graph Generation [0.0] 我々は,現実的なグローバルな特徴と局所的な特徴を持つ合成時間ネットワークを生成するための実用的な時間グラフ生成装置を開発した。
私たちのキーとなるアイデアは、新しいイベントの到着を時間的モチーフ移行プロセスとしてモデル化することです。
我々は,グローバルおよびローカルな時間グラフ統計と実行時性能の保存に関して,モデルがベースラインを一貫して上回っていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 22:53:42 GMT)
Understanding Generalization in the Interpolation Regime using the Rate
Function [0.0] 滑らかさは単純な実数値関数によって記述できることを示す。
本稿では, 補間器の一般化が極めて良好である理由について, 統一的な理論的説明を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:07:10 GMT)
Tutorial on the Quantikz Package [0.0] 本チュートリアルでは量子回路図のためのQuantikzパッケージを紹介する。
ティクツを利用して回路オプションをより制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:46:24 GMT)
Tourist Attractions Recommendation based on Attention Knowledge Graph
Convolution Network [0.0] 改良された注意知識グラフ畳み込みネットワークモデル(Att-KGCN)を提案する。
注意層は比較的類似した位置を集約し、隣接するベクトルでそれらを表現する。
観光客の好む選択によれば、このモデルはレコメンデーションシステムとして類似のスポットの確率を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:06:28 GMT)
Three way information paradox and its resolution using islands [0.0] ブラックホールはあらゆる系の絡み合い成長を促進できない。
ブラックホールのエントロピー成長を改善させる量子超表面が見つかる。
我々の結果の直接的な結果は、重力が独立して開始しても$chi _$と$chi _$の絡み合いを構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:39:34 GMT)
The feasibility of artificial consciousness through the lens of
neuroscience [0.0] 大規模言語モデルとの相互作用は、これらのモデルが意識的である可能性を示唆している。
我々は、意識は「ゲームにおける親類」に依存し、システムの存在はその行動に依存していると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:13:59 GMT)
The Principle of Uncertain Maximum Entropy [0.0] 最大エントロピーの原理は、統計力学、機械学習、生態学など様々な分野の進歩に寄与している。
ここでは,不確実な最大エントロピーの原理を,任意にノイズの観測を行うにもかかわらず,すべての情報を符号化する手法として示す。
我々は、ブラックボックス機械学習モデルの出力を不確実な最大エントロピーモデルへの入力として利用し、観測関数が利用できないシナリオに対する新しいアプローチをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:46:32 GMT)
The Manipulation Problem: Conversational AI as a Threat to Epistemic
Agency [0.0] 会話型AIの技術は、過去18ヶ月で大きな進歩を遂げてきた。
会話エージェントは 近い将来 配備される可能性が高い 標的となる影響目標を 追求するように設計されている
AI操作問題(AI Manipulation Problem)と呼ばれることもあるが、消費者が捕食的AIエージェントとのリアルタイム対話を無意識に行うというリスクが表面化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 04:09:16 GMT)
Testing accuracy of qubit rotations on a public quantum computer [0.0] 我々はIBMが提供する公開量子コンピュータ上での$pi/2$ qubit回転のテスト結果を分析する。
異なるデバイスで実施されたテストは、理論的な予測から体系的な逸脱を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 20:00:46 GMT)
Suppressing unknown disturbances to dynamical systems using machine
learning [0.0] 本研究では,未知のシステムに対して未知の障害を特定し,抑制するためのモデルフリーな手法を提案する。
トレーニング関数の極めて穏やかな制限の下で,本手法は未知の乱れを強く識別し,抑制することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 20:20:10 GMT)
Substitutional Alloying Using Crystal Graph Neural Networks [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、結晶によって形成されるグラフの直接学習表現を可能にする。
CGNNを用いてDFTレベルの精度で結晶特性を予測し、原子(ノード/頂点)、結合(エッジ)、大域状態の属性を符号化したグラフを通して予測する。
我々はDFT検証を行い、生成エネルギーと構造特性の予測精度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:18:17 GMT)
StyleDomain: Efficient and Lightweight Parameterizations of StyleGAN for
One-shot and Few-shot Domain Adaptation [0.0] GANのドメイン適応は、最先端のGANモデルを微調整する問題である。
ドメイン適応のためのStyleGANの効率的かつ軽量なパラメータ化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:54:37 GMT)
Spin squeezed GKP codes for quantum error correction in atomic ensembles [0.0] GKP符号は量子系の変位位相空間の量子ビットを符号化する。
単一モードCVGKP符号の原子アンサンブル類似体を提案する。
スピンGKP符号は、猫符号や二項符号など、他のスピン系符号よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:58:35 GMT)
Self-supervised learning of Split Invariant Equivariant representations [0.0] 55以上の3Dモデルと250万以上の画像からなる3DIEBenchを導入し、オブジェクトに適用される変換を完全に制御する。
我々はハイパーネットワークに基づく予測アーキテクチャを導入し、不変表現を非分散に分解することなく学習する。
SIE(Split Invariant-Equivariant)を導入し、よりリッチな表現を学ぶために、ハイパーネットワークベースの予測器と表現を2つの部分に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:21:08 GMT)
Relaxation dynamics of an unlike spin pair system [0.0] このスピン量子系は、ヘテロ核二層スピン系の緩和ダイナミクスを解析するための量子モデルである。
密度行列要素の表現と各コヒーレンス秩序の緩和速度定数を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 21:39:49 GMT)
Regression-based Physics Informed Neural Networks (Reg-PINNs) for
Magnetopause Tracking [0.0] 本稿では,物理に基づく数値計算とバニラ機械学習を組み合わせた回帰型物理情報ニューラルネットワーク(Reg-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） (Mon, 19 Jun 2023 13:46:04 GMT)
Randomized Benchmarking using Non-Destructive Readout in a 2D Atom Array [0.0] 従来の破壊的読み出しを用いた225個のサイト原子配列上でのゲート誤差の7(2)times10-5$を実証した。
さらに、低損失、非破壊、および状態選択的読み出しによる一次測定誤差の1.7の抑制効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:38:20 GMT)
Quasiprobability distribution of work in the quantum Ising model [0.0] 逆場におけるIsingモデルの作業準確率を研究することによって、プロセスの真に量子的な特徴を明らかにすることを試みる。
本稿では,量子相転移に関連する重要な特徴と初期量子コヒーレンスの役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:13:11 GMT)
Quantum state preparation of gravitational waves [0.0] 本稿では,重力波信号波形に対する解析近似を効率的に符号化できる量子回路について述べる。
提案手法のゲートコストを任意の振幅に対する状態準備ルーチンと比較した。
我々は,28量子ビットに制限された量子シミュレーションを通じて,所望の0.995の値と比較して忠実な2番目のニュートン後吸気波形の符号化を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:17:59 GMT)
Quantum mechanics and quantum field theory. Algebraic and geometric
approaches [0.0] これは、量子力学と量子場理論の主要な概念の非標準的説明である。
これは、出発点が星環である代数的アプローチと、出発点が凸状態の集合である幾何学的アプローチに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:41:50 GMT)
Quantum circuits with classical versus quantum control of causal order [0.0] 入力操作間の明確な因果順序を尊重する量子スーパーマップは、固定階量子回路に対応することが知られている。
ここでは、固定順序の場合を自然に一般化する2つの新しいタイプの回路を同定する。
因果順序を量子的に制御した量子回路は、明確に定義された因果順序と互換性のある「因果相関」しか生成できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:02:02 GMT)
Quantum annealing-based computed tomography using variational approach
for a real-number image reconstruction [0.0] 本研究は実数再構成のための変分手法を用いたQACT再構成アルゴリズムを開発した。
注目すべきは、各ピクセルの表示に2キュービットしか必要とせず、正確な再構成に十分であることを示したことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 23:52:27 GMT)
Quantum Butterfly Effect at the Crossroads of Spontaneous Symmetry
Breaking [0.0] 古典力学において、ハミルトニアンの自発対称性の破れは、いくつかの正則系の力学をカオスに変えることができる。
量子力学は逆の役割をエミュレートし、古典的でない非カオス系において指数的ゆらぎを生じさせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:29:01 GMT)
Quantitative dynamics of design thinking and creativity perspectives in
company context [0.0] この研究は、デザイン思考と創造性の問題がどのように理解され、企業コンテキストで進化するかについて、深い洞察を提供することを目的としている。
構築された動的セマンティックネットワークに基づく新しい情報処理手法を採用した。
我々は、時系列的に再構成された個人設計思考プロセスにおける4つの意味的尺度(抽象性、多意味性、情報内容、対語類似性)の変化を定量化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:33:11 GMT)
Prediction model for rare events in longitudinal follow-up and
resampling methods [0.0] 時系列追跡研究において,レアイベント予測のためのモデル構築の問題点を考察する。
実生活における標準回帰モデルを改善するために,いくつかの再サンプリング手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:36:52 GMT)
Patterns in the jump-channel statistics of open quantum systems [0.0] 複数のジャンプチャンネルを持つ連続的に測定された量子システムは、ランダムなジャンプ時間とランダムに放出されたシンボルによって記述されたプロセスを引き起こす。
我々は、結果のプロセスの完全なキャラクタリゼーションを提供し、そのシミュレーションの効率的な方法や、基礎となるメモリ構造を決定する。
いくつかのシステムは閉じたパターンをサポートし、進化は有限の状態または少なくとも繰り返される状態の上を走る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:44:11 GMT)
Pattern Mining for Anomaly Detection in Graphs: Application to Fraud in
Public Procurement [0.0] 公的調達では、不正リスクを推定するために赤旗と呼ばれるいくつかの指標が使用される。
これらの属性は実際には欠落しており、赤旗を禁止している。
本研究では,契約間の関係を活かし,欠落した属性を補うグラフベースの手法を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 11:18:55 GMT)
Path distributions for describing eigenstates of the harmonic oscillator
and other 1-dimensional problems [0.0] 波動関数を記述する積分式が記述されている。
得られた式は定常位相解析の一般化を用いて解析することができる。
幾分広い分布が見出され、古典的なエネルギーに対応する運動量の値でピークに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 20:40:26 GMT)
PCA and t-SNE analysis in the study of QAOA entangled and non-entangled
mixing operators [0.0] 我々はPCAとt-SNE分析を用いて、絡み合った混合作用素と非絡み合った混合作用素の挙動についてより深い知見を得る。
具体的には、QAOAモデルの$RZ$、$RX$、$RY$パラメータを深さ1L$、$2L$、$3L$で調べる。
その結果,PCA と t-SNE を用いて各実験セットの最終パラメータを処理した場合,特に 2L$ と 3L$ の絡み合った QAOA モデルでは,マッピングに保存できる情報量が増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:50:32 GMT)
Optimization strategies in WAHTOR algorithm for quantum computing
empirical ansatz: a comparative study [0.0] 本研究はWAHTORアルゴリズムの非断熱バージョンを導入し,その効率を3つの実装と比較する。
固定されたVQEパラメータでハミルトニアンの1階微分と2階微分を計算することは、原型的なQPUオーバーロードを導入しない。
ハバードモデルシステムの場合、信頼領域非断熱最適化の方が効率的であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:07:55 GMT)
Optimal Control Strategies for Parameter Estimation of Quantum Systems [0.0] 最適制御理論に対する2つのアプローチの類似性、相違、利点について述べる。
制御機構は,デコヒーレンスが無視できない場合を除き,一般に等価であることを示す。
後者の場合、選択的な制御によって達成される精度は、QFIが与える精度よりも桁違いに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:09:05 GMT)
Object Topological Character Acquisition by Inductive Learning [0.0] 本稿では, 対象の骨格(RTS)に基づく地形構造の形式的表現を提案し, 「共通地盤の探索」 の誘導過程を実現する。
オブジェクト認識の実装は、色、縁、テクスチャなどの単純な物理的特徴ではなく、トポロジのような共通の幾何学に基づいていることは明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 01:19:37 GMT)
Nonlinear optical generation of entangled squeezed states in lossy
nonorthogonal quasimodes: an analytic solution [0.0] ナノキャビティ系の損失非直交準モードのM$$の非線形生成量子状態に対する密度演算子は、マルチモード圧縮熱状態の解析形式を有することを証明した。
我々は2つの非直交準同型系にアプローチを適用し、フォック状態の基底を用いてシミュレーションとの良好な一致を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 00:57:09 GMT)
Neuro-Symbolic Bi-Directional Translation -- Deep Learning
Explainability for Climate Tipping Point Research [0.0] 本稿では,ニューロシンボリック質問応答プログラムトランスレータ(NS-QAPT)と呼ばれるニューロシンボリックアプローチを提案する。
NS-QAPT法は、気候シミュレーションの指示に使用されるドメイン固有の質問と実行可能なプログラムを変換する双方向エンコーダデコーダアーキテクチャを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 21:06:18 GMT)
Neural networks can detect model-free static arbitrage strategies [0.0] 市場が一部を認めると、ニューラルネットワークがモデルのない静的仲裁の機会を検出できることが示される。
本手法は取引証券数の多い金融市場に適用でき、対応する取引戦略のほぼ即時実行が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:42:40 GMT)
Moving along an exceptional surface towards a higher-order exceptional
point [0.0] 例外点と呼ばれる非エルミート退化を持つ開系は摂動に対する反応を著しく高めている。
ヒルベルト空間の次元が例外点の次数より大きい一般の場合まで基礎理論を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 11:02:31 GMT)
Molecules in Real Cavities with Quantum Electrodynamical Density
Functional Theory [0.0] 実測光キャビティ設定のためのQEDFTを正確にパラメータ化するために、マクロQEDをどう呼び出すかについて議論する。
我々の研究の結果、一般に、損失のある環境の結合パラメータは古典的なダイドグリーンの函数の言葉で表せるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:14:30 GMT)
Markovian Embeddings for Coalitional Bargaining Games [0.0] 連立バーゲティングゲームにおけるマルコフ的特性,特に過去の拒否された提案を繰り返すことができない場合について検討する。
本稿では,マルコフアンを球面に埋め込むためのフィルターを用いたマルコフアン埋め込みを提案し,その結果,ゲームの枠組みに適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:13:16 GMT)
LENet: Lightweight And Efficient LiDAR Semantic Segmentation Using
Multi-Scale Convolution Attention [0.0] 本稿では,LDARに基づくセマンティックセマンティックセマンティクスのためのエンコーダデコーダ構造を持つLENetと呼ばれるプロジェクションベースのセマンティクスセマンティクスセマンティクスネットワークを提案する。
エンコーダは、特徴を捉えるために、様々な受信フィールドサイズを持つ新しいマルチスケール・コンボリューション・アテンション(MSCA)モジュールで構成されている。
提案手法は, 最先端のセマンティックセグメンテーション法と比較して, 軽量で, 効率的で, 堅牢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 00:35:59 GMT)
Kernel-based Joint Independence Tests for Multivariate Stationary and
Non-stationary Time Series [0.0] 多変量時系列における共同独立のカーネルベース統計テストを導入する。
提案手法は, 合成例において, 高次依存関係を頑健に発見する方法を示す。
我々の手法はデータの高次相互作用を明らかにするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:52:33 GMT)
Joint Person Identity, Gender and Age Estimation from Hand Images using
Deep Multi-Task Representation Learning [0.0] 画像から人物の身元、性別、年齢を共同で推定するマルチタスク表現学習フレームワークを提案する。
公開可能な1kハンドデータセット上で,畳み込みベースと変圧器ベースの両方のディープラーニングアーキテクチャの評価と比較を行う。
実験により, 身元だけでなく, 被疑者の性別や年齢などの属性を手動画像から効率的に推定できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:02:14 GMT)
Is the diagonal case a general picture for Loop Quantum Cosmology? [0.0] この対称性の役割はガウスの制約によって表される。
適切な変数を用いて、3つのAbelian制約に再キャストできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:47:37 GMT)
Interpreting Deep Neural Networks with the Package innsight [0.0] innsightは一般的に、ニューラルネットワークのための機能属性メソッドを実装する最初のRパッケージである。
ディープラーニングライブラリとは独立して動作し、任意のRパッケージからモデルの解釈を可能にする。
Innsightは、トーチパッケージの高速かつ効率的な配列計算から内部的に恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:12:32 GMT)
IRX-1D: A Simple Deep Learning Architecture for Remote Sensing
Classifications [0.0] 本稿では,インセプション,ResNet,Xceptionネットワークの各要素を組み合わせたシンプルなディープラーニングアーキテクチャを提案する。
分類精度の観点からは,ベイジアン最適化2D-CNNに比較して,提案手法による性能向上が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 05:51:05 GMT)
Hysteretic Behavior Simulation Based on Pyramid Neural
Network:Principle, Network Architecture, Case Study and Explanation [0.0] ニューラルネットワークに基づく代理モデルでは、効率と精度のバランスをとる大きな可能性を示している。
単一レベルの特徴に基づく連続的な情報フローと予測は、ネットワーク性能に悪影響を及ぼす。
ここでは重み付けされたピラミッドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:52:11 GMT)
Human Limits in Machine Learning: Prediction of Plant Phenotypes Using
Soil Microbiome Data [0.0] 土壌と生物の表現型との関係を理解するための機械学習モデルの予測可能性について検討する。
モデルに環境特徴を取り入れた場合、重み付けされたF1スコアが示すように、予測が改善されることが示される。
特に, マイクロバイオーム研究でよく用いられる総和スケーリング正規化は, 予測力を最大化するための最適戦略ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 20:52:37 GMT)
High-momentum oscillating tails of strongly interacting 1D gases in a
box [0.0] 箱電位における粒子の0温度における強相互作用混合物の運動量分布について検討した。
運動量分布の1/k4$テールの大きさは、短距離相関によるだけでなく、剛性壁の存在によるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:04:01 GMT)
Gravitational quantum switch on a superposition of spherical shells [0.0] 現象学モデルは最近、ジオメトリーの重畳による影響の解析のために研究されている。
本研究では,球状質量殻の異なる配列で生成したジオメトリーの重ね合わせを記述するモデルについて考察する。
このようなシステムでは,重力量子スイッチの実装のためのプロトコルを定式化できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:52:09 GMT)
Geometric phases for a thermal two-dimensional mixed spin 1/2 system [0.0] 混合状態の幾何学的位相はパンチャラトナム相として得られ、これは開サイクルにも有効である。
幾何相は、NMRや中性子干渉実験で用いられるものと異なる混合熱状態のSU(2)変換によって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:28:20 GMT)
Frequency measurements of $5s5p^{3}$P$_{0}\to5s6d^{3}$D$_{1}$ and
observation of nonlinearities in King plot with Sr [0.0] 5s5p3$P$_0to5s6d3$D$_1$の絶対周波数を4つの安定Sr同位体すべてに対して初精度で測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:43:24 GMT)
Frame potential of Brownian SYK model of Majorana and Dirac fermions [0.0] 我々は、スクランブルとカオスの尺度であるフレームポテンシャルのダイナミクスに焦点を当てる。
遅延時間経路積分サドル点が、$q>2$の場合、ハールフレームポテンシャルの値に飽和を正しく再現することを示す。
逆に、$q=2$の場合、モデルは二次的であり、ガウス状態の制限空間におけるハール値への飽和を一貫して観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 21:03:55 GMT)
Female mosquito detection by means of AI techniques inside release
containers in the context of a Sterile Insect Technique program [0.0] SIT(Sterile Insect Technique)は、個体群を管理対象とする昆虫の無菌雄の環境への放散に基づく生物害虫防除技術である。
本報告では,SITプログラム用蚊放流槽におけるメスの発見について述べる。
容器は実験装置に収められ、内部の蚊の飛行音を録音することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:45:10 GMT)
Fairness Index Measures to Evaluate Bias in Biometric Recognition [0.0] 人口統計学的公正性の定量的評価は、生体計測応用における人口統計学的バイアスの理解、評価、緩和に向けた重要なステップである。
一般的な生体認証システムの人口統計学的公正性を評価するために,スコア分布の統計的特性に基づく複数の尺度を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:28:37 GMT)
Evaluating Loss Functions and Learning Data Pre-Processing for Climate
Downscaling Deep Learning Models [0.0] 気候下降の文脈における深層学習モデルに対する損失関数と非線形データ前処理法の効果について検討した。
その結果,L1の損失やL2の損失は,降水データのような不均衡なデータではL1の損失よりも有意に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:58:42 GMT)
Entanglement Trajectory and its Boundary [0.0] 本稿では,量子コンピューティングにおける絡み合いの新たな研究手法を提案する。
我々の手法は量子アルゴリズムの実行の異なる段階における密度行列の減少を分析することである。
軌道の境界を確立するために、ランダム行列理論を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 06:54:52 GMT)
Enhancing quantum variational state diagonalization using reinforcement
learning techniques [0.0] 本研究では,量子状態対角化タスクにおいて必要となる,非常に浅い量子回路の設計問題に取り組む。
そこで我々は,回路深度最適化の問題を解決するために,強化学習手法を用いた新しい符号化手法を提案する。
強化学習法により提案される回路は、標準的な変分量子状態対角化アルゴリズムよりも浅くなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:59:04 GMT)
Enhanced entanglement in multi-bath spin-boson models [0.0] スピン結合を3つの独立した浴槽に等方的に考える。
複数浴室との結合は, スピンと環境との絡み合いを0温度で著しく増大させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:03:12 GMT)
Electromagnetic vacuum stresses and energy fluxes induced by a cosmic
string in de Sitter spacetime [0.0] エネルギーモーメントテンソルの真空期待値に及ぼす一般化宇宙弦型欠陥の影響を解析した。
Bunch-Davies真空状態の場合、トポロジカルな寄与は対角成分と対角成分の両方で明示的に抽出される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 09:24:00 GMT)
Efficient classical simulation of cluster state quantum circuits with
alternative inputs [0.0] クラスタ状態における量子計算入力キュービットは、ブロッホ球の赤道'で初期化される。
最後に、キュービットは$Z$の測定または$cos(theta)X + sin(theta)Y$演算子の測定を用いて適応的に測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:09:21 GMT)
Dynamics and Quantum Optimal Transport: Three lectures on quantum
entropy and quantum Markov semigroups [0.0] 現在の研究の活発な話題について、かなり自明な説明がなされている。
主な結果は分かっていないが、いくつかの新しい証明といくつかの新しい結果がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 13:01:50 GMT)
Duffin-Kemmer-Petiau particles are bosons [0.0] パラメタナイズド・ダフィン・ケマー・ペティオー波動方程式は、スピン-0あるいはスピン-1の多くの相対論的粒子に対してここで定式化される。
第一量子化は因果交換関係を必要としないので、絡み合いは制限されない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 20:58:46 GMT)
Dilaton-induced open quantum dynamics [0.0] 我々は、別の実スカラー場によってモデル化されたプローブのオープン量子力学について研究する。
先導効果として、プローブのユニタリ進化の補正を抽出する。
2つの実験的なセットアップで予測された周波数シフトを比較することで、ディラトンパラメータ空間の大部分を排除できる可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 12:49:59 GMT)
Detection of the genuine non-locality of any three-qubit state [0.0] inequality of Svetlichny inequality by any three-qubit state by the density operator $rho_ABC$ witness the real non-locality of $rho_ABC$。
そして、違反が真の3ビット状態の非局所性を検出できる不等式を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 07:17:28 GMT)
Demonstration of a Quantum Noise Limited Traveling-Wave Parametric
Amplifier [0.0] 量子コンピューティングの最近の進歩と天体物理学の新しい検出器技術の発展により、高利得、ブロードバンド、量子制限増幅器の必要性が高まっている。
逆NbTiNマイクロストリップとアモルファスシリコン誘電体を用いた純進行波パラメトリック増幅器(TWPA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 15:45:55 GMT)
Deep Reinforcement Learning for ESG financial portfolio management [0.0] 本研究は、標準的なダウ・ジョーンズ工業平均(DJIA)市場条件下でのDRLエージェント性能の比較分析を含む。
ESG規制市場において、補助金は彼らのリターンとESGスコアに基づいてポートフォリオに比例的に割り当てられ、一方、税は指標のESGスコアよりも低いポートフォリオに割り当てられた。
その結果、ESG規制市場におけるDRLエージェントが標準DJIA市場設定を上回っていることが興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:56:01 GMT)
Classical and semi-classical limits in phase space [0.0] 半古典力学の別の見解はシュル・オーディンガーの方程式への近似の形で導かれる。
これは古典力学のクープマン・フォン・ノイマン(KvN)の定式化の導出である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 02:53:56 GMT)
Chain-mapping methods for relativistic light-matter interactions [0.0] 我々は、局所化されたエミッタと量子場との相互作用を数値的に正確に処理するためにチェーンマッピング法を用いる。
我々は、これらの手法の適用範囲をエミッションオブザーバブルを超えて拡張し、フィールドオブザーバブルの研究に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:38:56 GMT)
CAT-Walk: Inductive Hypergraph Learning via Set Walks [0.0] 本稿では,時間的ハイパーグラフに基づく時間的および構造的プロセスを管理する動的法則を学習する帰納的手法であるCAT-Walkを提案する。
CAT-Walkは、高階因果パターンを抽出するハイパーグラフの時間的、高階ウォークであるSetWalkを導入している。
CAT-Walkが時間的ハイパーエッジ予測ベンチマークで優れた性能を発揮することを示す10個のハイパーグラフベンチマークデータセットの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 20:08:08 GMT)
Blockchain-Enabled Federated Learning: A Reference Architecture
Incorporating a DID Access System [0.0] 本稿では,ブロックチェーンを活用したフェデレーション学習のための参照アーキテクチャを提案する。
複数のエンティティが協調して機械学習モデルをトレーニングできる。
このアーキテクチャの重要なコンポーネントは、分散識別子(DID)ベースのアクセスシステムの実装である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:40:30 GMT)
Benchmarking Robustness of Deep Reinforcement Learning approaches to
Online Portfolio Management [0.0] ポートフォリオ管理のための従来のDRLアルゴリズムの性能を評価するためのトレーニングおよび評価プロセスを提案する。
その結果、ほとんどのディープ強化学習アルゴリズムは堅牢ではなく、バックテスト中の戦略の一般化が不十分で、急速に劣化していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 14:09:56 GMT)
Bell sampling from quantum circuits [0.0] 量子コンピュータのベンチマークに使用可能な,量子計算のモデルであるベルサンプリング(Bell sample)が見つかる。
ベルサンプリングでは、ベル基底の量子回路で作成された状態の2つのコピーを測定する。
ベルのサンプルは古典的に作りやすく、同時に回路シャドウと呼ばれるものを構成することが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 17:57:45 GMT)
ArtFusion: Controllable Arbitrary Style Transfer using Dual Conditional
Latent Diffusion Models [0.0] Arbitrary Style Transfer (AST)は、任意のアートワークからスタイルを採用することで、イメージを変換することを目的としている。
我々は、コンテンツとスタイルの柔軟なバランスを提供する新しいアプローチ、ArtFusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 18:53:06 GMT)
Application of Deep Learning for Predictive Maintenance of Oilfield
Equipment [0.0] この論文は、人工知能とディープラーニング(特にニューラルネットワーク)の新しい技術の予測保守、診断、予後学への応用を探求した。
完全接続型、畳み込み型、反復型ニューラルネットワークなどの多くのニューラルネットワークが開発され、公開データセット上でテストされた。
この論文はまた、予測できないダウンタイムとメンテナンスコストを減らすために、油田の重要設備を監視するために油田内の予測保守にこれらの技術が使われる可能性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 16:05:53 GMT)
Accelerated, physics-inspired inference of skeletal muscle
microstructure from diffusion-weighted MRI [0.0] 骨格筋の健康状態の現在の測定は、筋肉機能の仲介において重要な役割を担っている筋肉の微細構造の変化を限定的に考慮している。
骨格筋の組織構造の非侵襲的および生体内評価のための,物理に着想を得た機械学習ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 19:01:04 GMT)
A rule-general abductive learning by rough sets [0.0] 実世界のタスクでは、通常大量のラベルなしデータとラベル付きデータがある。
専門家は論理ルールを使ってラベルのないデータをラベル付けすることができるが、この操作はコストがかかる。
粗集合(RS-ABL)による規則一般帰納学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 08:31:18 GMT)
A labeled dataset of cloud types using data from GOES-16 and CloudSat [0.0] データセットは、GOES-16のAdvanced Baseline Imager(ABI)から91のマルチバンドクラウドとMoisture Product Full-Disk(MCMIPF)で構成されている。
本研究では,その中に観測される雲の種類をラベル付けしたマルチバンド画像の画素をテーブル形式で生成するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 20:55:37 GMT)
A comfortable graph structure for Grover walk [0.0] 有限個の半無限長経路に連結した有限内部グラフ上のグロバーウォークモデルを考える。
内部グラフの表面における定常状態の散乱を特徴づける。
量子ウォークのためのグラフの快適性関数を導入し、その内部に何人の歩行者が留まるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 05:39:55 GMT)
A Quantum Detectable Byzantine Agreement Protocol using only EPR pairs [0.0] 本稿では,検出可能ビザンチン合意のための新しい量子プロトコルを提案する。
EPR ペアのみを使用し、特に $ket Psi + $ ペアを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 19 Jun 2023 10:15:17 GMT)