Reasoning over the Air: A Reasoning-based Implicit Semantic-Aware
Communication Framework [147.0] ソースユーザと宛先ユーザの間で暗黙的な意味を表現し,伝達し,解釈するために,新しい暗黙的意味コミュニケーション(iSAC)アーキテクチャを提案する。
プロジェクションベースセマンティックエンコーダは, 明示的セマンティックスの高次元グラフィカル表現を低次元セマンティックコンステレーション空間に変換し, 効率的な物理チャネル伝送を実現する。
ソースユーザの暗黙的意味推論過程を学習し、模倣できるようにするため、G-RMLと呼ばれる生成逆模倣学習ベースのソリューションが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 01:32:27 GMT)
PhAST: Physics-Aware, Scalable, and Task-specific GNNs for Accelerated
Catalyst Design [124.5] 機械学習は、大量のデータから材料の特性を効率的にモデル化する可能性を秘めている。
本稿では,計算効率と精度を両立させるタスク特化技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:53:49 GMT)
The Implicit Bias of Batch Normalization in Linear Models and Two-layer
Linear Convolutional Neural Networks [117.9] 勾配勾配勾配は、exp(-Omega(log2 t))$収束率でトレーニングデータ上の一様マージン分類器に収束することを示す。
また、バッチ正規化はパッチワイドの均一なマージンに対して暗黙の偏りを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:58:00 GMT)
A Universal Unbiased Method for Classification from Aggregate
Observations [115.2] 本稿では,任意の損失に対する分類リスクを非バイアスで推定するCFAOの普遍的手法を提案する。
提案手法は,非バイアスリスク推定器によるリスクの整合性を保証するだけでなく,任意の損失に対応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:22:01 GMT)
Cal-QL: Calibrated Offline RL Pre-Training for Efficient Online
Fine-Tuning [114.6] オフライン強化学習(RL)手法は微調整中は動作が悪くなる傾向がある。
校正値関数も学習する保守的オフラインRLアルゴリズムが,効果的なオンライン微調整に繋がることを示す。
実際には、Cal-QLは、オフラインのRLのための保守的なQ学習(CQL)の上に、1行のコード変更で実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:41:18 GMT)
NILUT: Conditional Neural Implicit 3D Lookup Tables for Image
Enhancement [104.2] 3次元ルックアップテーブル(3D LUT)は、画像強調のための重要なコンポーネントである。
3D LUTを学習し、適用するための現在のアプローチは、明らかに高速だが、メモリ効率はそれほど高くない。
ニューラルネットワークによってパラメータ化される暗黙的に定義された連続3次元色変換であるニューラルインプリシット LUT (NILUT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 22:06:39 GMT)
HomeRobot: Open-Vocabulary Mobile Manipulation [101.9] Open-Vocabulary Mobile Manipulation (OVMM) は、目に見えない環境で任意のオブジェクトを選択し、命令された場所に配置する問題である。
HomeRobotには2つのコンポーネントがある。シミュレーションコンポーネントは、新しい高品質のマルチルームホーム環境に、大規模で多様なキュレートされたオブジェクトセットを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:30:32 GMT)
Aquila: QuEra's 256-qubit neutral-atom quantum computer [85.2] Aquila"はQuEraの最新デバイスで、Amazon Web Services(AWS)上のBraketクラウドサービスを通じて利用可能である。
Aquilaは、ユーザ構成可能なアーキテクチャ上でアナログハミルトンシミュレータとして動作する「フィールドプログラマブルキュービットアレイ」である。
このホワイトペーパーは、Aquilaとその機能の概要として役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:56:29 GMT)
CrossKD: Cross-Head Knowledge Distillation for Dense Object Detection [84.6] 知識蒸留(KD)は、コンパクト物体検出器の学習に有効なモデル圧縮技術として検証されている。
そこで本研究では,学生の検知ヘッドの中間的特徴を教師の検知ヘッドに伝達する,CrossKDと呼ばれる簡易かつ効果的な蒸留方式を提案する。
われわれのCrossKDは、GFL ResNet-50の平均精度を40.2から43.7まで1倍に向上させ、オブジェクト検出のための既存のKDメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:19:51 GMT)
IID-GAN: an IID Sampling Perspective for Regularizing Mode Collapse [82.5] GAN(Generative Adversarial Network)はまだモード崩壊に悩まされている。
我々は、この問題を独立かつ同一に分散されたIIDサンプリング視点で分析し、規則化しようと試みる。
本稿では,実データの逆サンプルとガウス音源との近接性を高め,対象分布から生成するIIDを正規化するための新たな損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:56:28 GMT)
Mutual Wasserstein Discrepancy Minimization for Sequential
Recommendation [82.1] 逐次リコメンデーションのためのMutual WasserStein差分最小化MSteinに基づく新しい自己教師型学習フレームワークを提案する。
また,ワッサーシュタイン離散度測定に基づく新しい学習損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 02:59:32 GMT)
Closing the loop: Autonomous experiments enabled by
machine-learning-based online data analysis in synchrotron beamline
environments [80.5] 機械学習は、大規模または高速に生成されたデータセットを含む研究を強化するために使用できる。
本研究では,X線反射法(XRR)のための閉ループワークフローへのMLの導入について述べる。
本研究では,ビームライン制御ソフトウェア環境に付加的なソフトウェア依存関係を導入することなく,実験中の基本データ解析をリアルタイムで行うソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:21:19 GMT)
Habitat Synthetic Scenes Dataset (HSSD-200): An Analysis of 3D Scene
Scale and Realism Tradeoffs for ObjectGoal Navigation [78.5] 本研究では,合成3次元シーン・データセット・スケールとリアリズムが,オブジェクトの探索とナビゲートを行う具体的エージェントの訓練作業に与える影響について検討する。
我々の実験によると、我々の小規模データセットで訓練されたエージェントは、はるかに大きなデータセットで訓練されたエージェントと一致するか、より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:07:23 GMT)
A Simple and Effective Pruning Approach for Large Language Models [78.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ネットワークプルーニング手法の自然な候補である。
しかし,既存の手法では,2次情報に依存した再訓練や重み復元の問題の解決が求められている。
我々は,事前学習したLLMの空間性を高めるために,Wanda (Pruning by Weights and activations) と呼ばれる新しい,単純で効果的な刈り取り法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:18:20 GMT)
Deep learning applied to computational mechanics: A comprehensive
review, state of the art, and the classics [77.3] 人工知能,特に深層学習(DL)の最近の進歩を概観する。
ハイブリッドおよび純粋機械学習(ML)の手法について論じる。
AIの歴史と限界は、特に古典の誤解や誤解を指摘し、議論され、議論される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 01:01:34 GMT)
Multi-Fidelity Active Learning with GFlowNets [77.0] 我々は,複数のブラックボックス関数の近似を低忠実度かつ低コストで利用できる多忠実能動学習のためのGFlowNetsを提案する。
この結果から,GFlowNetsを用いた多要素能動学習は,異なるコストと忠実度で複数のオラクルの可用性を効果的に活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:43:42 GMT)
DecodingTrust: A Comprehensive Assessment of Trustworthiness in GPT
Models [76.8] 本稿では,GPT-4とGPT-3.5に着目した大規模言語モデルの総合的信頼性評価を提案する。
評価の結果,信頼感の脅威に対する未公表の脆弱性が判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:24:23 GMT)
Illusory Attacks: Detectability Matters in Adversarial Attacks on
Sequential Decision-Makers [74.8] 既存の強化学習エージェントに対する観測空間攻撃は共通の弱点を有することを示す。
提案手法は, 有効かつ統計的に検出不可能な, 逐次的意思決定者に対する新たな攻撃形態である完全照準攻撃を導入する。
従来の攻撃と比較すると、R攻撃は自動で検出するのがかなり難しいことが実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:11:12 GMT)
How can objects help action recognition? [74.3] より優れたビデオモデルを設計するために、オブジェクトの知識をどのように利用できるかを検討する。
まず,入力トークンの少数の保持が可能なオブジェクト誘導型トークンサンプリング戦略を提案する。
第二に、オブジェクト情報で特徴表現を豊かにするオブジェクト認識アテンションモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:56:16 GMT)
Dense Video Object Captioning from Disjoint Supervision [74.3] 本稿では,高密度ビデオオブジェクトキャプションのための新しいタスクとモデルを提案する。
我々のモデルはエンドツーエンドで訓練されており、空間的位置決め、追跡、キャプションのための異なるモジュールで構成されている。
我々のモデルは、VidSTGとVLNに基づく空間接地のための、最先端の専用モデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:57:23 GMT)
Demystifying GPT Self-Repair for Code Generation [74.0] 我々はGPT-3.5とGPT-4のAPPSにおける自己修復能力について分析した。
GPT-4では自己修復の有効性がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 04:38:43 GMT)
GraphGLOW: Universal and Generalizable Structure Learning for Graph
Neural Networks [72.0] 本稿では,この新たな問題設定の数学的定義を紹介する。
一つのグラフ共有構造学習者と複数のグラフ固有GNNを協調する一般的なフレームワークを考案する。
十分に訓練された構造学習者は、微調整なしで、目に見えない対象グラフの適応的な構造を直接生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:33:22 GMT)
Lifelong Bandit Optimization: No Prior and No Regret [70.9] 我々は,過去の経験から学習することで環境に適応するアルゴリズムであるLIBOを開発した。
カーネルが未知だが、すべてのタスク間で共有されるカーネル構造を仮定する。
我々のアルゴリズムは、任意のカーネル化または線形バンディットアルゴリズムと組み合わせて、最適な性能を保証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:55:23 GMT)
A Graphical Modeling Language for Artificial Intelligence Applications
in Automation Systems [69.5] 学際的なグラフィカルモデリング言語で、すべての分野に理解可能なシステムとして、AIアプリケーションのモデリングを可能にすることは、まだ存在しない。
本稿では,システムレベルでの自動化システムにおけるAIアプリケーションの一貫した,理解可能なモデリングを可能にするグラフィカルモデリング言語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:06:41 GMT)
Diffusion with Forward Models: Solving Stochastic Inverse Problems
Without Direct Supervision [69.0] 本稿では,直接観測されない信号の分布からサンプルを学習する拡散確率モデルを提案する。
コンピュータビジョンの課題3つの課題に対して,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:53:00 GMT)
Exploring the Effectiveness of Dataset Synthesis: An application of
Apple Detection in Orchards [69.0] 本研究では,リンゴ樹の合成データセットを生成するための安定拡散2.1-baseの有用性について検討する。
我々は、現実世界のリンゴ検出データセットでリンゴを予測するために、YOLOv5mオブジェクト検出モデルを訓練する。
その結果、実世界の画像でトレーニングされたベースラインモデルと比較して、生成データでトレーニングされたモデルはわずかに性能が劣っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:46:01 GMT)
PyRCA: A Library for Metric-based Root Cause Analysis [66.7] PyRCAは、AIOps(AIOps)のためのRoot Cause Analysis(RCA)のオープンソースの機械学習ライブラリである。
複雑なメトリクス因果依存性を明らかにし、インシデントの根本原因を自動的に特定する、包括的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:55:10 GMT)
Data Structures for Density Estimation [66.4] p$のサブリニア数($n$)が与えられた場合、主な結果は$k$のサブリニアで$v_i$を識別する最初のデータ構造になります。
また、Acharyaなどのアルゴリズムの改良版も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:13:56 GMT)
Progressive Neural Representation for Sequential Video Compilation [64.9] ビデオが連続的に到着するにつれて、暗黙的なビデオ表現の連続的な拡張について検討し、そこでは、現在のセッションからのみビデオにアクセスすることができる。
本稿では,ロタリー・ティケット仮説に基づく新しいニューラルビデオ表現,プログレッシブ・ニューラル・リ表現(PNR)を提案する。
本稿では,新しいUVG8/17ビデオシーケンスベンチマークにおいて,ニューラルシーケンシャルビデオ表現に対するPNRの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:02:19 GMT)
LoSparse: Structured Compression of Large Language Models based on
Low-Rank and Sparse Approximation [63.0] トランスフォーマーモデルは、様々な自然言語タスクにおいて顕著な成果を上げてきたが、しばしば禁止的に大きい。
低ランク行列とスパース行列の和で重み行列を近似する新しいモデル圧縮手法であるLoSparseを提案する。
既存の圧縮手法よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 01:16:11 GMT)
RM-PRT: Realistic Robotic Manipulation Simulator and Benchmark with
Progressive Reasoning Tasks [61.9] 本稿では,現実的なロボット操作シミュレータを導入し,Progressive Reasoning Tasksベンチマークを用いたロボットマニピュレーションを構築する。
RM-PRTベンチマークは、Unreal Engine 5をベースにした、新しい高忠実なデジタルツインシーンを構築している。
本研究では,4つの自然言語理解タスクを段階的推論レベルで設定し,自然言語の指示を理解するロボットの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:06:04 GMT)
When quantum memory is useful for dense coding [61.1] 我々は、送信側と受信側の間で、特定の事前共有状態のコピーを$n$で高密度に符号化することについて議論する。
この問題では、受信機が事前共有状態の一部の量子システムを保持している場合、受信機は量子メモリを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 02:04:29 GMT)
LSGNN: Towards General Graph Neural Network in Node Classification by
Local Similarity [59.4] 本稿では,ローカル類似性(LocalSim)を用いて,プラグイン・アンド・プレイモジュールとしても機能するノードレベルの重み付き融合を学習する。
そこで本研究では,より情報性の高いマルチホップ情報を抽出するための,新規かつ効率的な初期残留差分接続(IRDC)を提案する。
提案手法,すなわちローカル類似グラフニューラルネットワーク(LSGNN)は,ホモ親和性グラフとヘテロ親和性グラフの両方において,同等あるいは優れた最先端性能を提供できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 11:53:04 GMT)
Open-Domain Text Evaluation via Meta Distribution Modeling [59.4] オープンドメイン生成モデルを評価するための新しいアプローチ - Meta-Distribution Methods (MDM) を提案する。
筆者らは,1)メタディストリビューション法を利用したオープンドメインテキスト生成評価のためのMDMについて検討する。1)メタディストリビューション法を用いて,識別器ベースのメトリクスをトレーニングするためのドメイン内負のサンプルを生成するemphDiscriminative MDM,2)2つの言語モデル間の分散の相違を直接利用して評価を行うemphDiscriminative MDMについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 20:37:54 GMT)
Unbalanced penalization: A new approach to encode inequality constraints
of combinatorial problems for quantum optimization algorithms [58.7] 余分なスラック変数を必要としない代替手法を提案する。
我々は,旅行セールスマン問題,ビン包装問題,ナプサック問題に対するアプローチを評価した。
この新しいアプローチは、リソースの少ない不等式制約の問題を解決するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:13:56 GMT)
Recent Advances in Direct Speech-to-text Translation [58.7] 我々は、既存の研究成果を、モデリングの負担、データの不足、アプリケーション問題という3つの課題に基づいて分類する。
データ不足の課題に対して、最近の研究は、データ強化、事前学習、知識蒸留、多言語モデリングなど、多くの高度な技術を活用している。
我々は、リアルタイム、セグメンテーション、名前付きエンティティ、性別バイアス、コードスイッチングなど、アプリケーションの問題を分析して要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:14:27 GMT)
Sampling from Gaussian Process Posteriors using Stochastic Gradient
Descent [58.0] 勾配アルゴリズムは線形系を解くのに有効な方法である。
最適値に収束しない場合であっても,勾配降下は正確な予測を導出することを示す。
その不確実性推定は、大規模な最適化タスクにおいて、はるかに高価なベースラインのパフォーマンスと一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:07:37 GMT)
OpenPI-C: A Better Benchmark and Stronger Baseline for Open-Vocabulary
State Tracking [55.6] OpenPIは、オープン語彙状態トラッキング用に注釈付けされた唯一のデータセットである。
手順レベル,ステップレベル,状態変化レベルの3つの問題を分類する。
評価指標として,クラスタベースの計量法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 19:47:20 GMT)
Beam Tree Recursive Cells [55.0] 本稿では,遅延構造誘導のためのビームサーチによる再帰ニューラルネットワーク(RvNN)の拡張を目的としたビームツリー再帰セル(BT-Cell)を提案する。
提案したモデルは, 合成データと実データの両方において, 異なる分配分割で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 11:50:33 GMT)
Why can neural language models solve next-word prediction? A
mathematical perspective [53.8] 本研究では,英語文の実例をモデル化するための形式言語群について検討する。
我々の証明は、ニューラルネットワークモデルにおける埋め込み層と完全に接続されたコンポーネントの異なる役割を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:41:23 GMT)
Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion [51.9] 既存のテキスト・ツー・イメージ・モデルの効率的な拡張法であるCustom Diffusionを提案する。
テキスト・ツー・イメージ・コンディショニング機構におけるパラメータの最適化は,新しい概念を表現するのに十分強力であることがわかった。
本モデルは,複数の新しい概念のバリエーションを生成し,既存の概念を新しい設定でシームレスに構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:26:38 GMT)
Eliminating Lipschitz Singularities in Diffusion Models [51.8] 拡散モデルは、時間ステップの零点付近で無限のリプシッツをしばしば表すことを示す。
これは、積分演算に依存する拡散過程の安定性と精度に脅威をもたらす。
我々はE-TSDMと呼ばれる新しい手法を提案し、これは0に近い拡散モデルのリプシッツを除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:05:28 GMT)
Discriminating the Phase of a Coherent Tone with a Flux-Switchable
Superconducting Circuit [50.6] フラックススイッチ可能な超伝導回路を用いた新しい位相検出手法を提案する。
ジョセフソンデジタル位相検出器(JDPD)は、コヒーレント入力音の2つの位相値を判別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:09:37 GMT)
Align, Adapt and Inject: Sound-guided Unified Image Generation [50.3] 本稿では,音声誘導画像生成,編集,スタイリングのための統合フレームワーク「アライン,アダプティブ,インジェクション(AAI)」を提案する。
本手法は,既存のテキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルを用いて,入力音を通常の単語のように音声トークンに適応させる。
提案するAAIは、他のテキストや音声誘導方式よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:50:49 GMT)
Emergence of fluctuating hydrodynamics in chaotic quantum systems [47.2] ゆらぎの流体力学をモデル化するために, マクロ揺らぎ理論 (MFT) が最近開発された。
粒子数変動の総数統計量を監視する大規模量子シミュレーションを行う。
以上の結果から,孤立量子系の大規模変動は創発的な流体力学的挙動を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 11:26:30 GMT)
Textbooks Are All You Need [46.8] phi-1はトランスフォーマーベースのモデルで、1.3Bパラメータを持ち、8A100で4日間訓練された。
phi-1はHumanEvalで50.6%、MBPPで55.5%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:14:25 GMT)
Pushing the Limits of 3D Shape Generation at Scale [46.8] 我々は、前例のない次元に拡大することで、3次元形状生成において画期的なブレークスルーを示す。
現在までに最大の3次元形状生成モデルとしてArgus-3Dが確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:01:19 GMT)
Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap [46.2] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理と人工知能の分野で新たな波を発生させている。
知識グラフ(KG)、ウィキペディア、フアプ(英語版)は、豊富な事実知識を明示的に記憶する構造化された知識モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:18:49 GMT)
3D Keypoint Estimation Using Implicit Representation Learning [46.1] 本稿では,新しい暗黙的表現を用いた汎用オブジェクトの3次元キーポイント推定の課題に対処する。
再建作業における先進的な暗黙的表現の成功に触発され,キーポイントを表現するために暗黙的フィールドを使用するというアイデアを探求する。
具体的には、3次元キーポイントを表す球体を用いて、対応する符号付き距離場の学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:32:01 GMT)
End-to-end 2D-3D Registration between Image and LiDAR Point Cloud for
Vehicle Localization [45.8] 我々は,新しいエンドツーエンド2D-3D登録ネットワークであるI2PNetを提案する。
I2PNetは、独自のターゲットを持つ差動モジュールを使用して、2D RGB画像で生の3Dポイントクラウドを直接登録する。
我々は,KITTIオドメトリーとnuScenesデータセットの広範囲なローカライゼーション実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:28:40 GMT)
FedMultimodal: A Benchmark For Multimodal Federated Learning [45.0] フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシの課題に取り組むための、新たな機械学習技術になりつつある。
コンピュータビジョン、オーディオ、自然言語処理などの分野でFLに多大な努力を払っているにもかかわらず、マルチモーダルデータストリームを利用したFLアプリケーションは、ほとんど探索されていない。
FedMultimodalは10個の一般的なデータセットから5つの代表的マルチモーダルアプリケーションをカバーするマルチモーダル学習のための最初のFLベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 20:26:36 GMT)
OpenSTL: A Comprehensive Benchmark of Spatio-Temporal Predictive
Learning [44.7] 提案するOpenSTLは,一般的なアプローチを再帰的モデルと再帰的モデルに分類する。
我々は, 合成移動物体軌道, 人間の動き, 運転シーン, 交通流, 天気予報など, さまざまな領域にわたるデータセットの標準評価を行う。
リカレントフリーモデルは、リカレントモデルよりも効率と性能のバランスが良いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:02:14 GMT)
HIDFlowNet: A Flow-Based Deep Network for Hyperspectral Image Denoising [44.1] ノイズの多いHSIを複数のクリーンなHSIから分解できるため、ハイパスペクトル画像(HSI)の劣化は本質的には不良である。
本稿では, 清浄なHSIの条件分布を学習するためのフローベースHSI Denoising Network (HIDFlowNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:20:28 GMT)
Spectral Augmentation for Self-Supervised Learning on Graphs [43.2] グラフコントラスト学習(GCL)は、インスタンス識別を通じて表現を学習することを目的としている。
これは、小さな摂動に対して堅牢な不変パターンを反映するためにグラフ拡張に依存する。
最近の研究は、空間領域における一様ランダムなトポロジー拡張を主に実施している。
スペクトル変化を最大化することによりトポロジ拡張を導出するスペクトル拡張を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:24:52 GMT)
Stable and Consistent Prediction of 3D Characteristic Orientation via
Invariant Residual Learning [42.4] 本稿では,入力点雲の形状と意味を分離し,安定性と一貫性を両立させる新しい手法を提案する。
実験では,提案手法は優れた安定性と一貫性を示すだけでなく,最先端の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:29:03 GMT)
CATS: A Pragmatic Chinese Answer-to-Sequence Dataset with Large Scale
and High Quality [42.2] 提案するCATSは,大規模かつ高品質な中国語応答列データセットである。
このデータセットは、実用的なTableQAシステムで回答のテキスト記述を生成することを目的としている。
2つのハイブリッド知識リソースのための共同符号化空間を確立するための統一グラフ変換手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:02:26 GMT)
Explicit Syntactic Guidance for Neural Text Generation [42.0] 生成文法は、人間が言語文法を学習することで自然言語のテキストを生成することを示唆している。
本稿では,トップダウン方向の選挙区解析木に案内されたシーケンスを生成する構文誘導型生成スキーマを提案する。
パラフレーズ生成と機械翻訳の実験により,提案手法が自己回帰ベースラインより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:16:31 GMT)
Cooperative Multi-Agent Learning for Navigation via Structured State
Abstraction [40.8] 本研究では,ナビゲーションタスクに参加するエージェント間の適応状態空間抽象化と通信プロトコルを学習するためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
目標は、政策性能を劣化させることなく、探索すべき状態空間のサイズを大幅に削減する適応的な抽象化器を考案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:06:17 GMT)
Dynamic Perceiver for Efficient Visual Recognition [40.3] 特徴抽出手順と早期分類タスクを分離する動的知覚器(Dyn-Perceiver)を提案する。
特徴ブランチは画像の特徴を抽出し、分類ブランチは分類タスクに割り当てられた遅延コードを処理する。
早期出口は分類枝に限られており、低レベルの特徴において線形分離性は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:00:22 GMT)
On Compositionality and Improved Training of NADO [40.0] NeurAlly-Decomposed Oracle (NADO)は、大きな言語モデルで制御可能な生成のための強力なアプローチである。
我々は特定のプラクティスでNADOの保証された合成一般化を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:36:52 GMT)
Model-Based Reinforcement Learning via Stochastic Hybrid Models [39.8] 本稿では非線形モデリングと制御のハイブリッドシステムビューを採用する。
本稿では,データの時間的構造を捉えるシーケンスモデリングパラダイムについて考察する。
これらの時系列モデルは,ローカルフィードバックコントローラの抽出に使用するクローズドループ拡張を自然に認めていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:10:37 GMT)
Factored Neural Representation for Scene Understanding [39.7] 本稿では,モノクラーRGB-Dビデオから直接学習して,オブジェクトレベルのニューラルプレゼンテーションを生成する,ファクタリングされたニューラルシーン表現を提案する。
我々は、合成データと実データの両方に対する一連のニューラルアプローチに対して、表現が効率的で、解釈可能で、編集可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:21:06 GMT)
TransRef: Multi-Scale Reference Embedding Transformer for
Reference-Guided Image Inpainting [39.5] 本稿では,トランスレフと呼ばれるトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダネットワークを提案する。
参照特徴を正確に活用するために、参照パッチアライメント(Ref-PA)モジュールを提案し、参照画像と破損画像のパッチ特徴を整列させる。
入力画像と参照画像の50Kペアを含む,公開可能なベンチマークデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:31:33 GMT)
OCTScenes: A Versatile Real-World Dataset of Tabletop Scenes for
Object-Centric Learning [37.9] OCTScenes と呼ばれるオブジェクト中心学習のためのテーブルトップシーンの多用途実世界のデータセットを提案する。
OCTScenesには5000のテーブルトップシーンがあり、合計15の日常的なオブジェクトがある。
オブジェクト中心表現学習手法の比較、評価、分析のためのベンチマークとして、慎重に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:06:55 GMT)
BMAD: Benchmarks for Medical Anomaly Detection [37.8] 異常検出(AD)は、機械学習とコンピュータビジョンの基本的な研究課題である。
医用画像では、ADはまれな疾患や病態を示す可能性のある異常の検出と診断に特に重要である。
医用画像の異常検出方法を評価するための総合評価ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 20:23:46 GMT)
LVM-Med: Learning Large-Scale Self-Supervised Vision Models for Medical
Imaging via Second-order Graph Matching [37.3] LVM-Medは、大規模医療データセットに基づいてトレーニングされた、最初のディープネットワークファミリーである。
55の公開データセットから約13万の医療画像を収集しました。
LVM-Medは、多くの最先端の教師付き、自己監督型、基礎モデルよりも経験的に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 22:21:34 GMT)
Democratizing LLMs for Low-Resource Languages by Leveraging their
English Dominant Abilities with Linguistically-Diverse Prompts [36.9] 大規模言語モデル(LLM)は、少数の例を単純に観察することで、効果的にタスクを実行することが知られている。
我々は,LLMが任意の言語から英語に翻訳するよう促すために,多種多様な高ソース言語から合成例を組み立てることを提案する。
我々の教師なしプロンプト法は、英語と13のIndic言語と21のアフリカ低リソース言語間の翻訳において、異なる大きさのLLMにおける教師付き少ショット学習と同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:27:47 GMT)
RoboCat: A Self-Improving Foundation Agent for Robotic Manipulation [36.7] RoboCatは視覚的目標条件決定変換器で、多身体動作の視覚的体験を消費することができる。
ゼロショットだけでなく、100-1000例のみを用いて適応することで、新しいタスクやロボットに一般化できることを実証する。
トレーニングデータの成長と多様化に伴い、RoboCatはクロスタスク転送の兆候を示すだけでなく、新しいタスクに適応する上で効率も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:35:20 GMT)
Scalable Resource Management for Dynamic MEC: An Unsupervised
Link-Output Graph Neural Network Approach [36.3] ディープラーニングは、タスクオフロードとリソース割り当てを最適化するために、モバイルエッジコンピューティング(MEC)でうまく採用されている。
エッジネットワークのダイナミクスは、低スケーラビリティと高トレーニングコストという、ニューラルネットワーク(NN)ベースの最適化方法における2つの課題を提起する。
本稿では,新たなリンクアウトプットGNN(LOGNN)ベースの資源管理手法を提案し,MECにおける資源割り当てを柔軟に最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 00:08:20 GMT)
Learning Costs for Structured Monge Displacements [36.1] 最適輸送理論は、サンプルから密度の間のプッシュフォワードマップを推測するいくつかのツールを機械学習に提供した。
既存のアプローチは、地上コストとして単純な2乗ユークリッド距離でそのような写像を推定するというデフォルトの選択肢から外れることは滅多にない。
そこで本稿では, 直交勾配勾配下降を基礎として, 構造的コストを考慮し, 地中真理輸送を生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:17:32 GMT)
ZegCLIP: Towards Adapting CLIP for Zero-shot Semantic Segmentation [35.6] 近年、CLIPは2段階のスキームを用いて画素レベルのゼロショット学習タスクに適用されている。
このような方式は有効であるが、2つの画像エンコーダが必要であり、1つは提案生成用、もう1つはCLIP用であり、複雑なパイプラインと高い計算コストをもたらす。
本稿では,CLIPのゼロショット予測能力を画像からピクセルレベルまで直接拡張する,シンプルかつ効率的なワンステージソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:50:05 GMT)
On Evaluating Multilingual Compositional Generalization with Translated
Datasets [34.5] 構成一般化能力は言語によって異なることを示す。
我々は、MCWQデータセットを英語から中国語、日本語に忠実に翻訳する。
MCWQ-Rとよばれるロバストなベンチマークが得られたとしても、構成の分布は言語的な相違によって依然として苦しんでいることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:03:57 GMT)
Brain Anatomy Prior Modeling to Forecast Clinical Progression of
Cognitive Impairment with Structural MRI [34.5] 小型MRIを用いた認知障害の臨床経過を予測するための脳解剖前モデル(BAPM)フレームワークを提案する。
BAPMはプリテキストモデルと下流モデルで構成され、脳解剖学を明示的にモデル化するための共有脳解剖誘導エンコーダを備えている。
実験結果から,(1)CI進行予測タスク,(2)MR画像再構成,(3)脳組織分節化におけるBAPMの有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:45:49 GMT)
Augmenting Sub-model to Improve Main Model [33.8] AugSub (Augmenting Sub-model) と呼ばれる新しい正規化手法を提案する。
ドロップアウト,ドロップパス,ランダムマスキングの3つの手法を用いて,AugSubの有効性を実証した。
分析の結果、AugSubはすべてパフォーマンスが向上し、トレーニング損失は通常のトレーニングよりも早く収束することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:17:38 GMT)
ConvXAI: Delivering Heterogeneous AI Explanations via Conversations to
Support Human-AI Scientific Writing [33.5] 本稿では,AIを活用した科学書記タスクのための会話型XAIについて述べる。
我々は、"multifaceted"、"controllability"、"mix-initiative"、"context-aware drill-down"の4つの設計論理を識別する。
我々はそれらをインタラクティブなプロトタイプであるConvXAIに組み込み、対話を通じて科学的記述のための異種AI説明を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:26:54 GMT)
Towards Environmentally Equitable AI via Geographical Load Balancing [33.5] 本稿では、その地域的負の環境影響のバランスをとることによって、AIの環境不平等に対処する第一歩を踏み出す。
大規模言語AIモデルに対する推論要求を提供する地理的に分散した10のデータセンタを考慮し、トレースベースのシミュレーションを実行する。
その結果,既存のGLBアプローチは環境不平等を増大させる可能性を示し,提案したエクイティ対応GLBは,炭素および水のフットプリントにおける地域格差を著しく低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:13:33 GMT)
ChatGPT is not Enough: Enhancing Large Language Models with Knowledge
Graphs for Fact-aware Language Modeling [33.0] 代表的大規模言語モデル(LLM)であるChatGPTは、その強力な創発的能力のために注目されている。
本稿では,知識グラフ強化大言語モデル(KGLLM)によるLLMの強化を提案する。
KGLLMはLLMの事実推論能力を高めるソリューションを提供し、LLM研究のための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:21:06 GMT)
Statistical Tests for Replacing Human Decision Makers with Algorithms [32.9] 人間の意思決定者それぞれのパフォーマンスは、まず機械の予測に対してベンチマークされる。
そして、提案された人工知能アルゴリズムの推奨により、意思決定者のサブセットによる決定を置き換えます。
検査データセット上のアルゴリズムは,医師による診断よりも総合的な正の率と偽陽性の率が高いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:09:04 GMT)
A Survey on Deep Learning for Skin Lesion Segmentation [32.5] 皮膚がんは、この一般的な疾患の負担を軽減するために、コンピュータ支援による診断の恩恵を受ける主要な公衆衛生問題である。
画像からの皮膚病変のセグメンテーションは、この目標を達成するための重要なステップである。
天然物や人工物(毛髪や気泡など)の存在、本質的要因(病変の形状やコントラストなど)、画像取得条件の変化により、皮膚病変のセグメンテーションは難しい課題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:28:38 GMT)
Hand Hygiene Assessment via Joint Step Segmentation and Key Action
Scorer [32.3] ハンド衛生は世界保健機関(WHO)が提唱する6段階の手洗い法である。
ステップセグメンテーションとキーアクションスコアラを協調的に行うための,手指の精密な衛生評価のための,新たなきめ細かい学習フレームワークを提案する。
医療スタッフの監督のもと,300の動画シーケンスと微粒なアノテーションを含むビデオデータセットをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:23:11 GMT)
Individual Treatment Effects in Extreme Regimes [31.3] 極端政権における個別治療効果を推定するための新しい枠組みを提案する(ITE$$)。
この効果は, 治療の有無による潜在的な結果のテール崩壊率の変化によって定量化される。
提案手法の各種合成および半合成データセットに対する有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:22:23 GMT)
Warm-Start Actor-Critic: From Approximation Error to Sub-optimality Gap [31.1] 本研究では,不正確なアクタ/クライブ更新による有限時間学習性能に対する近似誤差の影響について検討する。
この結果から,オンライン学習におけるアルゴリズムバイアスを低減することが不可欠であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:58:35 GMT)
FDInet: Protecting against DNN Model Extraction via Feature Distortion
Index [31.1] FDINETは、ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの特徴分布を活用する新しい防御メカニズムである。
FDI類似性を利用して、分散抽出攻撃から衝突する敵を識別する。
FDINETは、91%を超える精度で衝突する敵を識別する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:14:37 GMT)
MILD: Modeling the Instance Learning Dynamics for Learning with Noisy
Labels [31.0] クリーンなデータを特定するために,Weibull混合モデルに基づく反復的選択手法を提案する。
特に、誤分類と暗記の間の遷移時間を通じて、各インスタンスの暗記の難しさを測定し、暗記する。
我々の戦略は既存の雑音ラベル学習方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:26:53 GMT)
HK-LegiCoST: Leveraging Non-Verbatim Transcripts for Speech Translation [30.0] カントン翻訳の3方向並列コーパスであるHK-LegiCoSTを紹介する。
コーパス作成における課題として, セグメンテーション, 長い音声録音のアライメント, 非バーベット文字との文レベルのアライメントについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:09:32 GMT)
Uncertainty Estimation for Molecules: Desiderata and Methods [29.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は量子力学計算のためのサロゲートを約束している。
ディストリビューション(ID)エラーが低いにもかかわらず、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)サンプルでは、GNNが恐ろしいほど間違っている可能性がある。
ここで、この問題を詳しく調べ、不確実性推定のための6つのキーデシラタを同定する(UE)。
そこで我々は,デシラタを満たす既存のGNNへのガウスプロセス(GP)ベースの拡張として,LNK(Localized Neural Kernel)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:50:09 GMT)
CF-GODE: Continuous-Time Causal Inference for Multi-Agent Dynamical
Systems [29.4] マルチエージェント力学系における実測結果の予測方法について検討する。
時間的因果推論に関する既存の研究は、単位が互いに独立であるという仮定に依存している。
本稿では,因果モデルであるCounterFactual GraphODEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 00:50:09 GMT)
Value Gradient weighted Model-Based Reinforcement Learning [28.4] モデルベース強化学習(MBRL)は、制御ポリシーを得るための効率的な手法である。
VaGraMは価値認識モデル学習の新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 19:28:16 GMT)
Localized creation of yellow single photon emitting carbon complexes in
hexagonal boron nitride [28.0] 固体結晶中の単一光子エミッタは、多くの量子技術応用のためのビルディングブロックとして多くの注目を集めている。
ここでは、電子線照射によるhBNエミッタアレイの局所化を実証する。
光学的に検出された磁気共鳴の測定では、スピン状態は明らかにされていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:04:59 GMT)
The Unintended Consequences of Discount Regularization: Improving
Regularization in Certainty Equivalence Reinforcement Learning [27.8] 遅延効果の非強調や無視による正規化関数の割引が一般的である。
低い割引率のプランニングが,事前のプランニングに最適であることを示す。
我々の同値定理は、グローバルではなく個々の状態-作用対に対して局所的に正規化パラメータを設定するための明示的な公式につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 00:16:22 GMT)
PromptNER: Prompting For Named Entity Recognition [27.5] 本稿では,少数ショットとクロスドメインNERのための最先端アルゴリズムであるPromptNERを紹介する。
PromptNERは、ConLLデータセットのF1スコアの4%(絶対)改善、GENIAデータセットの9%(絶対)改善、FewNERDデータセットの4%(絶対)改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:41:38 GMT)
Comparative Evaluation of Recent Universal Adversarial Perturbations in
Image Classification [27.4] 敵のサンプルに対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の脆弱性は最近、機械学習コミュニティで大きな注目を集めている。
近年の研究では、様々なCNNモデルにまたがる画像に依存しない、高度に伝達可能な普遍的対向摂動(UAP)の存在が明らかにされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:29:05 GMT)
Cross-Entropy Loss Functions: Theoretical Analysis and Applications [27.4] 本稿では, クロスエントロピー(あるいはロジスティック損失), 一般化クロスエントロピー, 平均絶対誤差, その他のクロスエントロピー様損失関数を含む, 幅広い損失関数群の理論解析について述べる。
これらの損失関数は,$H$-consistency bounds(===========================================================================)であることを証明する。
これにより、正規化された滑らかな逆数和損失を最小限に抑える新しい逆数堅牢性アルゴリズムがもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 00:48:23 GMT)
Depth and DOF Cues Make A Better Defocus Blur Detector [27.3] Defocus blur detection(DBD)は、画像内のin-focus領域とout-of-focus領域を分離する。
以前のアプローチでは、デフォーカスのぼやけた領域に焦点をあてた均一な領域を誤って間違えていた。
我々はD-DFFNetと呼ばれるアプローチを提案し、奥行きとDOFの手がかりを暗黙的に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:03:37 GMT)
Provably Robust Temporal Difference Learning for Heavy-Tailed Rewards [27.2] 動的勾配クリッピング機構による時間差(TD)学習は,重み付き報酬分布に対して確実に堅牢化できることを確認した。
TD学習に基づくNACの頑健な変種が$tildemathcalO(varepsilon-frac1p)$サンプル複雑性を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 11:12:21 GMT)
EMoG: Synthesizing Emotive Co-speech 3D Gesture with Diffusion Model [27.2] 主な課題は,1) 音声内容とジェスチャーの1対多性,2) 身体関節間の相関モデルである。
本稿では,拡散モデルをデノナイズする上で,上記の課題に対処するための新しいフレームワーク(EMoG)を提案する。
提案手法は従来の手法を超越し,ジェスチャ合成においてかなり優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:32:47 GMT)
SegCLIP: Patch Aggregation with Learnable Centers for Open-Vocabulary
Semantic Segmentation [26.1] オープン語彙セグメンテーションのためのCLIPベースのSegCLIPモデルを提案する。
主なアイデアは、テキストイメージペアのトレーニングを通じて、学習可能な中心をセマンティック領域に集めることである。
実験結果から,本モデルでは高いセグメンテーション精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:36:09 GMT)
Detect to Learn: Structure Learning with Attention and Decision Feedback
for MIMO-OFDM Receive Processing [25.7] 本稿では、パイロットシンボルを効率的に利用し、検出されたペイロードデータで動的に更新できるオンラインアテンションベースのアプローチであるRC-AttStructNet-DFを提案する。
DF機構は、検出されたデータシンボルを介してチャネル変化を動的に追跡することにより、検出性能をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:23:11 GMT)
SPRINT: Scalable Policy Pre-Training via Language Instruction Relabeling [25.2] スケーラブルなオフラインポリシー事前学習手法であるSPRINTを提案する。
本手法では,2つの基本アイデアを用いて,事前学習タスクのベースセットを自動的に拡張する。
家庭シミュレータと実際のロボットキッチン操作タスクの実験結果から、SPRINTは、新しい長距離タスクの学習を大幅に高速化することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 20:59:10 GMT)
Visually grounded few-shot word learning in low-resource settings [24.8] そこで本研究では,数組の単語イメージ対から新しい単語とその視覚的描写を学習する音声モデルを提案する。
提案手法では、与えられた単語イメージの例対を用いて、教師なしの単語イメージトレーニングペアを音声と画像の大規模なコレクションから抽出する。
この新しいモデルでは、既存の英語ベンチマークの以前のアプローチよりも少ないショットでより良いパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:27:42 GMT)
DP-Image: Differential Privacy for Image Data in Feature Space [23.6] 本稿では,画像中のユーザの個人情報を保護できるDPイメージと呼ばれる,画像認識型差分プライバシーの概念を導入する。
提案手法は, 画像に対して優れたDP保護を提供し, 顔への歪みを制御可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:26:31 GMT)
Evaluating the Zero-shot Robustness of Instruction-tuned Language Models [23.5] 新規な(観測されていない)が適切な命令表現を用いることで、モデル性能は一貫して低下することがわかった。
本稿では,ソフトプロンプトの埋め込みパラメータを導入することで,この問題を軽減するための簡単な手法を提案する。
本手法は命令調整モデルのロバスト性を常に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:48:51 GMT)
RS5M: A Large Scale Vision-Language Dataset for Remote Sensing
Vision-Language Foundation Model [23.4] 本稿では、一般基礎モデル(GFM)とドメイン固有の下流タスクのギャップを埋める、ドメイン基礎モデル(DFM)を含む新しいフレームワークを提案する。
リモートセンシング(RS)分野における画像とテキストのペア化データセットであるRS5Mについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:30:59 GMT)
A Model-free Closeness-of-influence Test for Features in Supervised
Learning [23.3] 本研究では,2つの特徴が応答値に与える影響の差について検討する。
まず、特徴の影響に対する近接性の概念を提案し、この定義がモデルにおける係数の大きさに関するよく知られた概念を回復させることを示す。
そこで本研究では,モデルなし教師あり学習問題における影響の近接性をテストする新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 19:20:18 GMT)
Automatic Debiased Machine Learning for Dynamic Treatment Effects and
General Nested Functionals [23.3] 我々は、自動脱バイアス機械学習の考え方を動的治療体制に拡張し、より一般的にネストされた機能に拡張する。
離散的な処理を施した動的処理系に対する多重ロバストな式は、ネスト平均回帰のリース表現器のキャラクタリゼーションにより再定式化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 22:00:45 GMT)
Int-HRL: Towards Intention-based Hierarchical Reinforcement Learning [23.1] Int-HRL:人間の視線から推測される意図に基づくサブゴールを持つ階層的RL。
本評価の結果,手作りサブゴールを自動抽出した意図で置き換えることにより,従来の方法よりもはるかに効率のよいHRLエージェントが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:12:16 GMT)
VRDU: A Benchmark for Visually-rich Document Understanding [22.9] より包括的なベンチマークのためのdesiderataを特定し、Visually Rich Document Understanding (VRDU)と呼ぶものを提案する。
多様なデータ型と階層的なエンティティを含むリッチスキーマ、テーブルやマルチカラムレイアウトを含む複雑なテンプレート、単一のドキュメントタイプ内のさまざまなレイアウト(テンプレート)の多様性。
提案手法は,抽出結果を評価するために慎重に設計されたマッチングアルゴリズムとともに,数ショットおよび従来型の実験環境を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:34:44 GMT)
New Characterizations and Efficient Local Search for General Integer
Linear Programming [22.4] Local-ILPは、大規模な異種問題データセット上で検証された最初のローカル検索解決器である。
本稿では,検索,改善,再ストアという3つのモードを切り替える新しいローカル検索フレームワークを提案する。
MIPLIBデータセットで行った実験は、大規模ハード整数線形計画問題の解法の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 04:14:01 GMT)
An empirical study of using radiology reports and images to improve ICU
mortality prediction [22.0] ICU死亡率を予測するために,多モードデータを用いたディープラーニングに基づく生存予測モデルを構築した。
医療情報マートをMIMIC-IV(MIMIC-IV)データセットを用いて提案モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:43:28 GMT)
Compositional Exemplars for In-context Learning [22.0] 大規模な事前学習言語モデル(LM)は、印象的なインコンテキスト学習(ICL)能力を示している。
本稿では,CEIL (Compositional Exemplars for In-context Learning) を提案する。
我々は、感情分析、パラフレーズ検出、自然言語推論、コモンセンス推論、オープンドメイン質問応答、コード生成、意味解析を含む7つの異なるNLPタスクから、CEILを12の分類および生成データセットで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:37:42 GMT)
Causal Falsification of Digital Twins [21.9] 実世界の観測データを用いて双子の正当性を証明しようとする試みは、データ生成プロセスに関して潜在的に不確実な仮定がない限り、正しくないことを示す。
そこで我々は,双子が正しくない症例の発見を目的とした評価戦略を提案し,それを行うための汎用統計手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:57:52 GMT)
SuperpixelGraph: Semi-automatic generation of building footprint through
semantic-sensitive superpixel and neural graph networks [21.5] ほとんどの都市アプリケーションは、鋭い境界を持つ簡潔なベクトルグラフィックスの形で、フットプリントを構築する必要がある。
本稿では,意味に敏感なスーパーピクセルとニューラルグラフネットワークによるフットプリント抽出のための半自動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:07:09 GMT)
NVDiff: Graph Generation through the Diffusion of Node Vectors [20.4] 我々は,VGAE構造を取り入れたNVDiffを提案し,サンプルノードベクトルに先立ってフレキシブルなスコアベース生成モデル(SGM)を用いる。
NVDiffフレームワーク上に構築され,グラフの局所的コンテキストとグローバル的コンテキストの両方をキャプチャ可能なアテンションベースのスコアネットワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 02:25:58 GMT)
Taming Reversible Halftoning via Predictive Luminance [20.0] そこで本研究では,カラー画像を2進半音に変換するハーフトニング手法を提案する。
我々の新しいハーフトン技術は、2つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)から構成され、可逆的なハーフトンパターンを生成する。
提案手法では, ブルーノイズの品質と復元精度の相違に対処するため, 予測器組込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:03:35 GMT)
Modern Constraint Programming Education: Lessons for the Future [20.0] 本稿では,CPインストラクターのレンズによる現代制約プログラミング(CP)教育の展望を詳述する。
現状のCPコースの概要と指導方法について概説し,オンライン・仮想配信コースに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 19:42:16 GMT)
A Protocol for Continual Explanation of SHAP [19.9] 連続学習におけるSHAP値の説明の振る舞いについて検討する。
本稿では,クラスインクリメンタルなシナリオにおける説明の変化を頑健に評価するための評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:01:22 GMT)
Decentralized Quantum Federated Learning for Metaverse: Analysis, Design
and Implementation [19.8] 分散的で信頼性の高い量子連合学習(QFL)フレームワークを開発した。
提案したQFLは、サイバー攻撃や詐欺に対して堅牢なセキュアで透明なシステムを作成する。
メタバースオブザーバと世界モデルを用いたハイブリッドメタバースにおけるブロックチェーンベースのQFLの適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:23:30 GMT)
Fit Like You Sample: Sample-Efficient Generalized Score Matching from
Fast Mixing Markov Chains [19.7] スコアマッチング(英: Score matching)とは、比例定数までパラメータ化された確率分布の学習方法である。
任意のマルコフ過程と$mathcalL$の混合時間と、適切に選択された一般化されたスコアマッチング損失との密接な関係を示す。
これは、スコアマッチングにおけるアニールの利点を特徴づける最初の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:12:37 GMT)
Masked Diffusion Models are Fast Learners [19.5] 本稿では,事前学習と微調整のパラダイムを拡散モデルトレーニングプロセスに組み込んだ,事前学習学習フレームワークを提案する。
提案手法は,入力画像の高割合のマスキングと,可視領域を識別するためにマスク付きスコアマッチングを用いる。
このマスク付き学習過程を事前学習段階に利用することにより、画素空間内のCelebA-HQ 256x256上でViTベースの拡散モデルを効率的に訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:02:59 GMT)
A Comparative Audit of Privacy Policies from Healthcare Organizations in
USA, UK and India [19.5] 本稿では,米国,英国,インドにおける医療機関のプライバシポリシを監査するための大規模データ駆動型研究を提案する。
まず、これらの国の何千もの医療機関のプライバシポリシを収集し、クラスタリングベースの混合メソッド技術を使用して、このプライバシポリシデータをクリーン化した。
第2に、各国の正確なデータプラクティスを明らかにし、重要な違いに気づくために、要約ベースの手法を採用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:21:37 GMT)
A Survey on Automated Software Vulnerability Detection Using Machine
Learning and Deep Learning [19.2] 近年、ソースコードの脆弱性を検出する機械学習(ML)とディープラーニング(DL)ベースのモデルが提示されている。
既存の研究のギャップを見つけることは困難であり、総合的な調査をせずに将来の改善の可能性を見出すのは難しいかもしれない。
この作業は、ML/DLベースのソースコードレベルソフトウェア脆弱性検出アプローチの様々な特徴を特徴付けるための体系的な調査を提示することで、そのギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:51:59 GMT)
TrustGPT: A Benchmark for Trustworthy and Responsible Large Language
Models [19.2] 大きな言語モデル(LLM)は、その印象的な自然言語処理能力によって大きな注目を集めている。
TrustGPTは、毒性、偏見、価値調整の3つの重要な領域におけるLCMの包括的な評価を提供する。
本研究の目的は、会話生成モデルの性能の理解を深め、より倫理的で社会的に責任のある言語モデルの開発を促進することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:53:39 GMT)
Federated Learning on Heterogeneous Data via Adaptive Self-Distillation [19.1] Federated Learning(FL)は、クライアントがローカルトレーニングデータを共有せずに、局所的にトレーニングされたモデルを集約することで、グローバルモデルの共同トレーニングを可能にする機械学習パラダイムである。
本稿では,適応自己蒸留(ASD)に基づく新たな正規化手法を提案する。
我々の正規化方式は,(1)グローバルモデルとの局所モデル予測の近接性,(2)クライアントのラベル分布に基づいて,クライアントのトレーニングデータに適応的に適応的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:12:30 GMT)
Tackling Shortcut Learning in Deep Neural Networks: An Iterative
Approach with Interpretable Models [19.0] 我々は,解釈可能な専門家 (MoIE) と残留ネットワークの混合を反復的に彫刻する。
各専門家は第一次論理(FOL)を用いてデータのサブセットを説明する
サンプルを説明しながら、偏りのあるBB由来のMoIEからFOLがショートカットを効果的に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:56:23 GMT)
Normalizing Flows for Interventional Density Estimation [18.6] 我々は、インターベンショナル正規化フローと呼ばれる、新しい完全にパラメトリックなディープラーニング手法を提案する。
2つの正規化フロー,すなわち (i) ニュアンスパラメータを推定するためのニュアンスフロー, (ii) 潜在結果の密度をパラメトリックに推定するターゲットフローを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:24:53 GMT)
Kernel Proposal Network for Arbitrary Shape Text Detection [18.6] 任意の形状テキスト検出のための革新的カーネル提案ネットワーク(KPN)を提案する。
提案したKPNは、異なるテキストをインスタンスに依存しない機能マップに分類することで、隣接するテキストインスタンスを分離することができる。
本研究は,テキスト検出における隣接するテキストインスタンスの付着問題に対して,効率よく効果的に対処するための動的畳み込みカーネル戦略を初めて導入するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:18:52 GMT)
Background-Mixed Augmentation for Weakly Supervised Change Detection [18.3] 変化検出(CD)とは、背景の変化(環境の変化など)からオブジェクトの変更(オブジェクトの欠落や出現)を分離することである。
近年の深層学習に基づく手法は,ペア学習を用いた新しいネットワークアーキテクチャや最適化戦略を開発している。
我々は,画像レベルのラベルのみを必要とする,弱教師付きトレーニングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 02:35:51 GMT)
Arbitrary Shape Text Detection via Boundary Transformer [18.2] 任意の形状テキスト検出のための境界学習による粗粒度統一フレームワークを提案する。
我々は、イノベーティブな反復的境界変換器を通じて、粗い方法でテキスト境界を明示的にモデル化する。
提案手法は, テキスト境界を直接取得し, 複雑な後処理を放棄し, 効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:00:29 GMT)
Improving Image Captioning Descriptiveness by Ranking and LLM-based
Fusion [18.0] State-of-The-Art (SoTA)イメージキャプションモデルは、トレーニングのためにMicrosoft COCO(MS-COCO)データセットに依存することが多い。
本稿では,異なるSoTAモデルから生成されたキャプションを効果的に融合させる方法を示すことによって,従来の課題に対処する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:13:02 GMT)
GenORM: Generalizable One-shot Rope Manipulation with Parameter-Aware
Policy [17.7] GenORMは、操作ポリシーが1つの実世界のデモで異なる変形可能なロープを処理できるようにするフレームワークです。
新しいロープが与えられたとき、GenORMは、実世界の実演とシミュレーションの点雲の格子密度の差を最小限にして、変形可能なロープパラメータを推定する。
実世界のロープ操作のシミュレーションと実世界のロープ操作の実証実験により,本手法が一つの実演で異なるロープを操作できることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:31:43 GMT)
Principles for Initialization and Architecture Selection in Graph Neural
Networks with ReLU Activations [17.5] ReLUを活性化した有限幅グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるアーキテクチャ選択の3つの原理を示す。
まず、よく知られた He-initialization の ReLU GNN への一意的な一般化を理論的に導出する。
第2に、有限幅バニラReLU GNNにおいて、固定アグリゲーション演算子を用いる場合、オーバースムーシングが大深度では避けられないことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:40:41 GMT)
For Pre-Trained Vision Models in Motor Control, Not All Policy Learning
Methods are Created Equal [17.5] 事前訓練された視覚モデルが異なる制御ポリシーの下で有効性に一貫性があるかどうかは不明である。
本研究は, 事前学習の有効性が下流政策学習アルゴリズムの選択に大きく依存していることの発見を含む, 一連の興味深い結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:23:01 GMT)
Efficient Dynamics Modeling in Interactive Environments with Koopman
Theory [17.0] 本稿では, エージェントの動作を毎回考慮しながら, 畳み込みを用いた長距離予測の逐次的問題を効率的に並列化する方法を示す。
また、モデルベース計画とモデルフリーRLの両方のシナリオに対する動的モデリングの有望な実験結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 23:38:24 GMT)
Implicit neural representation with physics-informed neural networks for
the reconstruction of the early part of room impulse responses [16.9] 物理インフォームドニューラルネットワークを用いて、欠室インパルス応答の初期部分を線形配列で再構成する。
提案モデルは,最先端の深層学習および圧縮センシング技術に関して,高精度な再構築と性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:01:00 GMT)
Audio-Driven 3D Facial Animation from In-the-Wild Videos [16.8] 任意のオーディオクリップが与えられたとき、オーディオ駆動の3D顔アニメーションは、ライフスタイルの唇の動きと3Dヘッドのための表情を生成することを目的としている。
既存の方法は、通常、限られた数のオーディオ3Dスキャンペアを含む限られたパブリックな3Dデータセットを使用してモデルをトレーニングすることに依存する。
そこで本研究では,3次元顔アニメーションモデルをトレーニングするために,この2次元対話ヘッドビデオを利用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:53:05 GMT)
Toward Large Kernel Models [16.7] 本稿では,2つのプレコンディショニングSGDに基づくアルゴリズムであるEigenPro 3.0を紹介する。
既存のカーネルメソッドでは不可能なモデルとデータサイズへのスケーリングを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:07:15 GMT)
NeRF synthesis with shading guidance [16.1] 我々は,NeRFパッチの構造的内容を利用したNeRF合成という新しいタスクを提案する。
我々は,複雑な照明シーンであっても,一貫した形状と外観で高品質な結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:18:20 GMT)
Deep graph kernel point processes [16.1] ポイントプロセスモデルは、グラフ内で発生する非同期な計算イベントを分析するために広く利用されている。
最近のニューラルポイントプロセスモデルでは、複雑なオブジェクト間の依存関係をキャプチャする可能性が明らかにされている。
本稿では,潜在グラフトポロジに基づいてイベント間相互作用が発生するグラフポイントプロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:15:19 GMT)
Exploring New Frontiers in Agricultural NLP: Investigating the Potential
of Large Language Models for Food Applications [15.7] 本研究は,食品記述と栄養データとのマッピングの確立に関わるセマンティックマッチングの課題に焦点を当てる。
本稿では,事前に訓練されたトランスフォーマーベース言語モデルであるAgriBERTを,FoodOnオントロジーなどの外部知識源を用いて微調整する。
多くのNLPタスクにおいてChatGPTは強力なベースラインであることが示されており、セマンティックマッチングタスクにおいてモデルを改善する可能性があると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:12:16 GMT)
Graph Fusion Network for Multi-Oriented Object Detection [15.5] 本稿では,多目的物体検出のための新しいグラフ融合ネットワークGFNetを提案する。
我々のGFNetは、より正確で総合的な多目的オブジェクトインスタンスを検出するために、高密度検出ボックスを適応的に融合しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:50:38 GMT)
UM-CAM: Uncertainty-weighted Multi-resolution Class Activation Maps for
Weakly-supervised Fetal Brain Segmentation [15.3] 本稿では,意味的特徴と文脈情報探索に基づく画像レベルのラベル付き弱教師付き手法を提案する。
提案手法は,画像レベルラベルを用いた最先端の弱教師付き手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:21:13 GMT)
Gaussian processes at the Helm(holtz): A more fluid model for ocean
currents [15.3] 海洋学者は、ブイから離れた海流の再構築と、現在のベクトル場における分岐点の同定に興味を持っている。
本稿では,標準的な固定カーネルを持つGPをブイデータに直接適用することで,現在の再構築と分散識別に苦慮することを示す。
代わりに、ヘルムホルツ分解によって得られるベクトル場の発散とカールフリー成分に標準定常核を置くことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:53:12 GMT)
Traversing Between Modes in Function Space for Fast Ensembling [15.1] ブリッジ」は、元のネットワークから最小限の機能を持つ軽量ネットワークであり、元のネットワークを前方通過することなく、低損失部分空間の出力を予測する。
我々は,橋梁ネットワークを実際に訓練し,橋梁ネットワークの助けを借りて推論コストを大幅に削減できることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:52:26 GMT)
Should I Stop or Should I Go: Early Stopping with Heterogeneous
Populations [14.6] 実験の早期停止を決定する既存の方法は通常、集計データに適用され、治療効果を考慮しない。
我々はまず、治療が少数の参加者に害を与える場合、現在の方法が実験を中止できないことがしばしばあることを確かめる。
次に、因果機械学習を用いて、異種早期停止のための初めて広く適用可能な方法であるCLASHを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:47:50 GMT)
Retrieval-Based Transformer for Table Augmentation [14.5] 我々は、自動データラングリングに対する新しいアプローチを導入する。
本研究の目的は,行数や列数,データ計算などのテーブル拡張タスクに対処することである。
我々のモデルは、教師付き統計手法と最先端のトランスフォーマーベースモデルの両方より一貫して、実質的に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:51:21 GMT)
LNL+K: Learning with Noisy Labels and Noise Source Distribution
Knowledge [14.3] 雑音ラベルと雑音源分布知識(LNL+K)を用いた学習という新しいタスクを導入する。
このタスクは、私たちが活用できるラベルノイズの可能性のあるソースについて、いくつかの知識を持っていると仮定します。
ノイズ源の知識を最先端のLNL手法に統合する,ベースラインLNL+Kアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:49:16 GMT)
Towards Omni-generalizable Neural Methods for Vehicle Routing Problems [14.2] 本稿では,VRPにおけるサイズと分布の両面での一般化を考慮した,挑戦的かつ現実的な設定について検討する。
提案するメタラーニングフレームワークは,推論中に新しいタスクに迅速に適応する能力を持つモデルを効果的に学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:07:58 GMT)
Correlated Time Series Self-Supervised Representation Learning via
Spatiotemporal Bootstrapping [14.0] 時系列分析は多くの実業界で重要な役割を担っている。
本稿では,個別インスタンスを対象とした時間段階表現学習フレームワークを提案する。
学習した表現の上に訓練された線形回帰モデルにより、ほとんどの場合、我々のモデルは最高のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:29:51 GMT)
Word Discovery in Visually Grounded, Self-Supervised Speech Models [14.0] モデルの自己アテンションヘッド内に強力な単語セグメンテーションとクラスタリング能力が出現することを示す。
実験の結果,HuBERTモデルとwav2vec2.0モデルでは,ほぼ同程度にこの能力は存在しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 01:55:28 GMT)
Structure-Aware Robustness Certificates for Graph Classification [13.6] グラフベースの機械学習モデルの堅牢性を証明することは、安全性にとって重要な課題である。
入力グラフ構造に異方性雑音分布を付加したランダムな平滑化法を開発した。
我々のプロセスは、分類器のための構造認識証明書を生成し、これにより、グラフの様々な事前定義された構造に対して、ロバスト性証明書の規模が変化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 22:01:37 GMT)
Segment Anything Model (SAM) for Radiation Oncology [13.6] 臨床放射線治療におけるSegment Anything Model(SAM)モデルの性能評価を行った。
マヨクリニックの4地域から実検例を採取した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:59:14 GMT)
Data-Driven but Privacy-Conscious: Pedestrian Dataset De-identification
via Full-Body Person Synthesis [13.5] ペデストリアンデータセットの復号化タスクを動機付け,導入する。
PDIは、所定の非識別法に対して、非識別度とダウンストリームタスクトレーニング性能を評価する。
私たちのデータは、プライバシを意識した方法で、合成から実際のパフォーマンスギャップを狭めることができるかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:39:24 GMT)
Learning Variable Impedance Skills from Demonstrations with Passivity
Guarantee [13.4] 本稿では,力覚と運動情報を統合し,可変インピーダンス制御を実現するための学習支援フレームワークを提案する。
タンクを用いた可変インピーダンス制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:05:04 GMT)
Personalized Federated Learning with Feature Alignment and Classifier
Collaboration [13.3] データの不均一性は、フェデレートラーニングにおける最も難しい問題の1つです。
ディープニューラルネットワークベースのタスクにおけるそのようなアプローチの1つは、共有された特徴表現を採用し、クライアントごとにカスタマイズされた分類子ヘッドを学ぶことである。
本研究では,グローバルなセマンティックな知識を活用して,より優れた表現を学習することで,ローカル・グローバルな特徴アライメントを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 19:58:58 GMT)
Online List Labeling with Predictions [13.1] オンラインリストラベリングの基本的な問題において,予測が活用可能であることを示す。
問題では、n個のアイテムが時間とともに到着し、サイズ Theta(n) の配列でソートされた順序で格納されなければならない。
データ構造をラベル付けした新しいリストを設計し、その性能を2つのモデルでバインドする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:45:49 GMT)
SAMM (Segment Any Medical Model): A 3D Slicer Integration to SAM [12.7] Segment Anything Model (SAM)は、最も大きなセグメンテーションデータセットでトレーニングされた新しいイメージセグメンテーションツールである。
3次元スライダにおけるSAMの拡張であるSegment Any Medical Model (SAMM)を紹介する。
SAMMは完全なサイクルの0.6秒のレイテンシを実現し、ほぼリアルタイムで画像マスクを推測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:23:10 GMT)
Towards Characterizing Domain Counterfactuals For Invertible Latent
Causal Models [12.6] 我々は、ドメインカウンターファクト(Domain counterfactual)と呼ばれる特定のタイプの因果クエリに焦点を当てる。
任意のモデルが2つの可逆関数によって同値なモデルに変換可能であることを証明する。
この結果から,最後の$k$潜伏変数の介入のみを許すアルゴリズムは,反ファクトのモデル推定を改善する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 04:19:06 GMT)
Multi-pass Training and Cross-information Fusion for Low-resource
End-to-end Accented Speech Recognition [12.3] 低リソースアクセント型音声認識は、現在のASR技術で直面する重要な課題の1つである。
本研究では,非アクセントと限定的なアクセント付きトレーニングデータから得られた音響情報を活用するために,Aformerと呼ばれるコンフォーマーベースのアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:08:09 GMT)
Observation of microscopic confinement dynamics by a tunable topological
$\theta$-angle [12.3] 本稿では,Bose-Hubbardゲージ理論量子シミュレータにおける可変トポロジカル$theta$-angleの実験的実現について報告する。
我々は、この角度によるリッチな物理学を、$(1+1)$次元量子電磁力学の閉じ込め-分解遷移を直接観察することによって実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:00:02 GMT)
Learning to Generate Better Than Your LLM [12.3] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、大規模言語モデル(LLM)を微調整するための強力なパラダイムとして登場した。
GPT-3 などの動的ブラックボックスガイド LLM と対話できるように RL アルゴリズムを拡張した。
我々のRLアルゴリズムは、教師付き学習(SL)やデフォルトのPPOベースラインよりも高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:19:17 GMT)
A Systematic Survey in Geometric Deep Learning for Structure-based Drug
Design [12.1] 構造に基づく薬物設計における幾何学的深層学習の最近の進歩を体系的にレビューする。
まず、構造に基づく薬物設計における主要な課題について、簡単な議論から始める。
次に、問題設定、代表メソッド、データセット、評価指標など、各タスクの詳細なレビューを調査します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:21:58 GMT)
Error correction and extraction in request dialogs [12.1] Componentは、ユーザの2つの最後の発話を取得し、最後の発話が2番目の最後の発話の誤り訂正であるかどうかを検出する。
そして、最後の発話における誤差補正に従って第2の最終発話を補正し、抽出した再並列及び補修エンティティのペアを出力する。
1つの誤り訂正検出と1つの誤り訂正アプローチをパイプラインに組み合わせたり、エラー訂正アプローチをトレーニングしたり、エンドツーエンドで2つのコンポーネントを避けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:58:11 GMT)
No Wrong Turns: The Simple Geometry Of Neural Networks Optimization
Paths [12.1] 1次最適化アルゴリズムは、ディープニューラルネットワークにおいて好ましいミニマを効率的に見つけることが知られている。
2つの鍵経路における標本最適化量の基本的な幾何学的性質に焦点をあてる。
以上の結果から,最適化トラジェクトリは大きな障害に遭遇しないだけでなく,ほとんどのトレーニングにおいて安定なダイナミクスも維持できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 22:10:40 GMT)
Mirror Sinkhorn: Fast Online Optimization on Transport Polytopes [12.0] 輸送ポリトープの一般凸目標を最小化するための単一ループ最適化アルゴリズムを提案する。
コンベックス目的の理論的保証と, 実世界の合成データと実世界のデータに有効性を示す実験結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:01:54 GMT)
Learning to Rank when Grades Matter [12.0] グレードラベルは、現実世界の学習 to ランクのアプリケーションではユビキタスである。
従来の学習からランクまでの技術は、実際の成績を予測することを無視する。
ランクとグレードの予測を協調的に最適化する多目的定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:47:08 GMT)
Contrastive Disentangled Learning on Graph for Node Classification [11.7] 本稿では,グラフ上の非絡み合い学習のための新しいフレームワークを提案し,非絡み合いグラフエンコーダと2つの慎重に構築された自己超越信号を用いた。
具体的には、下層のセマンティック情報に対応する様々な潜伏要因を識別するために、フレームワークを強制する非絡み合いグラフエンコーダを導入する。
ラベルに大きく依存する2つの自己超越信号,すなわちノード特異性とチャネル独立性を克服し,ラベル付きデータを必要としない情報的知識を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:25:14 GMT)
Public-Key Encryption with Quantum Keys [11.1] 鍵が量子状態であることが許される量子公開鍵暗号(qPKE)の概念について検討する。
量子公開鍵暗号を構築するには計算仮定が必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:15:35 GMT)
Copula-Based Deep Survival Models for Dependent Censoring [11.0] 本稿では, 条件付き独立性の仮定を緩和することにより, 現代の非線形生存分析を拡張できるパラメトリックモデルを提案する。
合成データと半合成データでは,データに条件付き独立性を仮定する標準よりも生存確率分布の推定が有意に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:51:13 GMT)
Provably Powerful Graph Neural Networks for Directed Multigraphs [10.9] 本稿では、標準的なメッセージパッシンググラフニューラルネットワークを有向多重グラフニューラルネットワークに変換するための簡単な適応セットを提案する。
これらの組み合わせが理論的に任意の有向部分グラフパターンの検出を可能にすることを証明している。
我々は、マネーロンダリング取引の検出における劇的な改善を観察し、標準メッセージパスGNNのマイノリティクラスF1スコアを最大45%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:03:31 GMT)
GUMSum: Multi-Genre Data and Evaluation for English Abstractive
Summarization [10.6] 事前学習された言語モデルによる自動要約は、驚くほど流動的な結果をもたらすが、"幻覚"の傾向にある。
GUMSumは、抽象的な要約を評価するために、12の言語ジャンルで書かれた英語の要約のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:21:10 GMT)
Variational Disentangled Graph Auto-Encoders for Link Prediction [10.4] 本稿では,DGAE(disentangled graph auto-encoder)とVDGAE(variantal disentangled graph auto-encoder)の2つの変種を持つ新しいフレームワークを提案する。
提案フレームワークは,グラフのエッジの原因となる潜伏因子を推定し,その表現を一意の潜伏因子に対応する複数のチャネルに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:25:05 GMT)
MRFI: An Open Source Multi-Resolution Fault Injection Framework for
Neural Network Processing [10.3] MRFIはディープニューラルネットワークのための高解像度フォールトインジェクションツールである。
異なる視点から広範な障害解析機能を統合する。
PyTorchの主要なニューラルネットワークコンピューティングフレームワークを変更していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:46:54 GMT)
CLIP2Protect: Protecting Facial Privacy using Text-Guided Makeup via
Adversarial Latent Search [10.2] ディープラーニングベースの顔認識システムは、デジタル世界のユーザを無許可で追跡することができる。
既存のプライバシーを強化する方法は、ユーザー体験を損なうことなく、顔のプライバシーを保護することができる自然主義的なイメージを生成するのに失敗する。
本稿では,事前学習された生成モデルの低次元多様体における逆潜時符号の発見に依存する,顔のプライバシー保護のための新しい2段階のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:33:58 GMT)
Regularized Robust MDPs and Risk-Sensitive MDPs: Equivalence, Policy
Gradient, and Sample Complexity [10.2] 本稿では,正則化されたロバストマルコフ決定過程(MDP)問題に対する強化学習に焦点を当てた。
まず、リスクに敏感なMDPを導入し、リスクに敏感なMDPと正規化された堅牢なMDPの等価性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:51:25 GMT)
Low Latency Edge Classification GNN for Particle Trajectory Tracking on
FPGAs [10.1] 本稿では,低レイテンシ粒子追跡のためのFPGA上での資源効率のよいGNNアーキテクチャを提案する。
Xilinx UltraScale+VU9Pの結果は,CPUとGPUでそれぞれ1625倍,GPUで1574倍の性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:57:24 GMT)
KiUT: Knowledge-injected U-Transformer for Radiology Report Generation [10.1] X線画像から臨床的正確で一貫性のある段落を自動的に生成することを目的とする。
知識注入型U-Transformer (KiUT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:27:28 GMT)
Intersectionality and Testimonial Injustice in Medical Records [10.1] 実世界の医療データを用いて、医療記録が証言の不正につながる可能性のある単語を示すかどうかを判断する。
人口統計学的特徴(例えば、性別や人種)の交叉性が、証言の不正を明らかにする上でどのように異なるかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:22:50 GMT)
Quilt-1M: One Million Image-Text Pairs for Histopathology [10.0] YouTubeを使って、768,826ドルの画像とテキストのペアからなるビジョン言語データセットをキュレートします。
QuiltとTwitter、研究論文、インターネットなど、他のソースからのデータセットを組み合わせて、Qult-1Mを作成します。
本モデルでは,新しい病理像の分類を行うため,ゼロショットとリニアプローブの両タスクにおいて最先端のモデルより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 00:14:47 GMT)
Studying Generalization on Memory-Based Methods in Continual Learning [9.9] メモリベースのメソッドは、トレーニング中に使用する以前のデータ分散の割合を格納する。
これらの手法は, 従来の分布内一般化に有効であるが, 突発的特徴や相関関係を学習することで, 分布外一般化を強く損なう可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:47:17 GMT)
Bullying10K: A Neuromorphic Dataset towards Privacy-Preserving Bullying
Recognition [9.5] 我々は、ダイナミックビジョンセンサー(DVS)カメラを利用して、暴力的なインシデントを検出し、静止画像の代わりにピクセルの明るさの変化を捉えてプライバシーを保護する。
1万のイベントセグメントがあり、合計120億のイベントと255GBのデータがある。
プライバシー保護ビデオシステムのトレーニングと開発のための貴重なリソースとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:59:20 GMT)
Stability and Generalization of lp-Regularized Stochastic Learning for
GCN [9.5] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフデータ上のグラフニューラルネットワークの変種の中で最も一般的な表現の1つである。
本稿では,一般的な$ell_p$-regularized $ (1pleq 2)$ Learningアルゴリズムを用いて,GCNの滑らかさと疎さのトレードオフを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:27:32 GMT)
Inhomogeneous graph trend filtering via a l2,0 cardinality penalty [9.5] グラフ信号の断片的スムーズさを推定するために,$ell_2,0$-norm Penalized Graph Trend Filtering (GTF) モデルを提案する。
提案したGTFモデルは,エッジセットが大きいデータセットに対して,既存のモデルよりも効率的に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:21:09 GMT)
Understanding Contrastive Learning Through the Lens of Margins [9.4] 自己教師型学習(SSL)は、現実世界のタスクにおける機械学習の利用を拡大する鍵を握る。
比較学習がより深いレベルでどのように機能するかを理解するために、マージンをステップストーンとして使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:28:27 GMT)
Proactive Human-Robot Co-Assembly: Leveraging Human Intention Prediction
and Robust Safe Control [9.0] 本稿では,プロアクティブなロボット協調のための統合フレームワークを提案する。
頑健な意図予測モジュールが学習され、ロボットに効率的な協調を誘導する。
開発したフレームワークは,Kinova Gen3ロボットを用いた協調作業に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 19:42:30 GMT)
Towards Explaining Distribution Shifts [9.0] 分散シフトは、運用環境の変化を信号化したり、下流モデルの精度を著しく低下させるなど、根本的な結果をもたらす可能性がある。
これまでのほとんどの研究は、シフトが発生したかどうかを単に検出することだけに焦点を当てており、検出されたシフトが人間のオペレータによって適切に理解され、処理されると仮定している。
本研究は, 従来の流通から移行した輸送地図を用いて, 流通変化を説明することで, これらの手動緩和作業を支援することを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 04:30:42 GMT)
GIO: Gradient Information Optimization for Training Dataset Selection [8.3] 我々は、このデータ選択問題に対するスケーラブルでタスクに依存しないアプローチであるグラディエント・インフォメーション・最適化(GIO)を提案する。
GIOは自然で情報理論的な目的から始まり、実際は難解である。
機械翻訳、スペル補正、画像認識の実験では、非常に小さな列車セットで優れた結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:43:38 GMT)
GUARD: A Safe Reinforcement Learning Benchmark [8.2] 一般化SAfe強化学習開発ベンチマーク
GUARDは、さまざまなRLエージェント、タスク、安全制約仕様を備えた一般化されたベンチマークである。
本稿では,GUARDを用いた各種タスク設定における最先端安全RLアルゴリズムの比較を行い,今後の作業が構築できるベースラインを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:23:06 GMT)
QGNN: Value Function Factorisation with Graph Neural Networks [8.1] 強化学習において、グローバルな目的の利用は協力を動機付ける強力なツールである。
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを用いた最初の値分解手法であるQGNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:53:06 GMT)
A Low-Delay MAC for IoT Applications: Decentralized Optimal Scheduling
of Queues without Explicit State Information Sharing [8.0] タイムスロットの無線チャネルを共有する複数のノードのシステムについて検討する。
我々は、(i)平均遅延が低く、(ii)分散制御があり、(iii)状態情報や制御信号の明示的な交換を必要としないMAC(medium access control)を求める。
このようなMACプロトコルの設計は、ライトトラフィックにおける競合アクセスと、高トラフィックにおけるスケジュールアクセスの必要性を念頭に置いておく必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:03:48 GMT)
Open Problem: Learning with Variational Objectives on Measures [8.0] 同様の目的を対策として記述する動機について論じる。
通常の統計的学習結果を、測定値で表される目的に当てはめることができるか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 22:31:13 GMT)
Self-Supervised Depth Estimation in Laparoscopic Image using 3D
Geometric Consistency [7.9] 立体対に隠された3次元構造情報を利用する自己教師型深度推定器M3Depthを提案する。
提案手法は,公開データセットと新たに取得したデータセットの両方において,従来の自己教師型アプローチよりも大きなマージンで優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 22:33:48 GMT)
Deep Double Self-Expressive Subspace Clustering [7.9] 二重自己表現型サブスペースクラスタリングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは最先端手法よりも優れたクラスタリングを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:10:35 GMT)
MuDPT: Multi-modal Deep-symphysis Prompt Tuning for Large Pre-trained
Vision-Language Models [7.9] マルチモーダル・ディープ・サイコフィック・プロンプト・タニングと呼ばれる新しいアプローチを提案し,その手法を MuDPT と呼ぶ。
MuDPTは、モデルに依存しない変換ネットワークを学習し、深い階層的な双方向のプロンプト融合を可能にすることで、独立したマルチモーダル・プロンプトチューニングを拡張している。
最先端の手法と比較すると, MuDPT は認識能力と一般化能力が向上し, マージンは明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:15:52 GMT)
Evaluation of Chinese-English Machine Translation of Emotion-Loaded
Microblog Texts: A Human Annotated Dataset for the Quality Assessment of
Emotion Translation [7.9] 本稿では,感情を重畳したテキストの翻訳において,現在の機械翻訳(MT)ツールがどのように機能するかに焦点を当てる。
本稿では,Multidimensional Quality Metrics(MQM)に基づく評価フレームワークを提案し,MT出力の詳細な誤差解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:22:45 GMT)
Transforming Graphs for Enhanced Attribute-Based Clustering: An
Innovative Graph Transformer Method [7.8] 本研究では、グラフクラスタリングのためのグラフトランスフォーマーオートエンコーダ(GTAGC)と呼ばれる革新的な手法を提案する。
GTAGCのアーキテクチャはグラフの埋め込み、オートエンコーダ構造内のグラフ変換器の統合、クラスタリングコンポーネントを含んでいる。
グラフの埋め込みとクラスタリングを戦略的に交互に行い、クラスタリングタスク用にGraph Transformerをカスタマイズする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:04:03 GMT)
Automated Grading and Feedback Tools for Programming Education: A
Systematic Review [7.8] 我々は、プログラミング教育のための自動階調とフィードバックツールについて、体系的な文献レビューを行った。
我々は2017年から2021年までの121の研究論文を分析し、評価されたスキル、グレーディングアプローチ、言語パラダイム、自動化の度合い、評価技術に基づいて分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:54:50 GMT)
Unfolding Framework with Prior of Convolution-Transformer Mixture and
Uncertainty Estimation for Video Snapshot Compressive Imaging [7.6] 本稿では, 連続する高速フレームを異なるマスクで変調し, 単一の計測でキャプチャする, ビデオスナップショット圧縮画像(SCI)の問題点について考察する。
最適化アルゴリズムとニューラルネットワークを組み合わせることで、ディープ・アンフォールディング・ネットワーク(DUN)は、逆問題の解決において大きな成果を上げた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:25:48 GMT)
Plausibility-Based Heuristics for Latent Space Classical Planning [7.5] 可塑性に基づくヒューリスティックスは, 画像ベースタイルパズルタワーの有効計画数を大幅に増加させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:26:29 GMT)
Generalization in the Face of Adaptivity: A Bayesian Perspective [7.5] 適応的に選択されたクエリによるデータサンプルの繰り返し使用は、急速に過度な適合につながる可能性がある。
単純なノイズアンバウンド付加アルゴリズムは、この問題を防ぐのに十分であることがわかった。
提案手法では, 過去のクエリに対する応答にデータサンプルに関する情報がどの程度エンコードされたか, ベイズ因子と新しいクエリの共分散から適応性の害が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 20:24:58 GMT)
Conditional Independence Testing with Heteroskedastic Data and
Applications to Causal Discovery [7.5] 条件独立テスト(CI)は、様々な科学分野のデータ分析や機械学習に頻繁に用いられる。
ヘテロスケダスト性雑音の存在下でよく機能する部分相関型CIテストの適応について述べる。
数値因果探索実験により、適応された部分相関CIテストはヘテロスケダスティック性の存在下で標準試験より優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:36:38 GMT)
Bridging the Gap: Differentially Private Equivariant Deep Learning for
Medical Image Analysis [7.5] 我々は、差分プライバシー(DP)を用いた医用画像解析に、ステアブル同変畳み込みネットワークを用いることを提案する。
それらの改善された特徴品質とパラメータ効率は、顕著な精度向上をもたらし、プライバシーと実用性のギャップを狭める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:38:13 GMT)
Towards Theory-based Moral AI: Moral AI with Aggregating Models Based on
Normative Ethical Theory [7.4] 道徳的AIは哲学と人工知能の分野で研究されている。
近年のAIの発展により、AIを道徳的に実装する必要がますます高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:22:24 GMT)
Neural Inventory Control in Networks via Hindsight Differentiable Policy
Optimization [7.3] 在庫管理は、深層強化学習(DRL)を確実に評価し、適用するためのユニークな機会を提供する
DRL法は600次元の原状態ベクトルを適用しても, ほぼ最適条件を常に回復する。
本稿では,在庫ネットワーク内の位置間の弱い(あるいは集約的な)結合制約に対処する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） (Tue, 20 Jun 2023 02:58:25 GMT)
Opportunities and Risks of LLMs for Scalable Deliberation with Polis [7.2] Polisは、マシンインテリジェンスを活用して、熟考プロセスをスケールアップするプラットフォームである。
本稿では,Large Language Models (LLMs) をポリスエンゲージメントの結果の促進,調整,要約といった課題に適用する機会とリスクについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 22:52:51 GMT)
Adversarial Search and Track with Multiagent Reinforcement Learning in
Sparsely Observable Environment [7.2] 本研究では,動的探索エージェントのチームに対して,敵対的回避エージェントを捕捉する探索・追跡(S&T)問題について検討する。
我々のアルゴリズムは、事前知識と動きモデルから情報をバランスさせて、データ分散シフトに対して回復力を維持する方法を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:31:13 GMT)
Towards Understanding What Code Language Models Learned [7.0] 事前訓練された言語モデルは、様々な自然言語処理に有効である。
彼らの能力は、完全に学習する意味や言語を理解する能力に欠けている、と論じられている。
本研究は,表面周波数と共起を超越した,コードのセマンティクスをキャプチャする能力について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 23:42:14 GMT)
Quantum simulation of Hofstadter butterfly with synthetic gauge fields
on two-dimensional superconducting-qubit lattices [6.9] 超伝導回路の合成ゲージ場を用いたホフスタッター蝶のシミュレーションを行った。
提案手法は,最新の2次元超伝導量子ビット格子上でのホフスタッターバタフライを実現するための有望な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 02:56:51 GMT)
The Cultivated Practices of Text-to-Image Generation [6.9] 人間は誰でも生成人工知能(AI)を使ってデジタル情報を合成できる新しい創造的時代に入った
特にテキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションは非常に人気があり、何百万人もの実践者がAI生成画像やAIアートをオンラインで制作している。
この章ではまず、健全な共同創造型オンラインエコシステムが急速に出現する上で重要な展開の概要を紹介します。
AIアートコミュニティによって受け入れられた創造的なプラクティスである、プロンプトエンジニアリングに特に焦点が当てられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:59:51 GMT)
RoMe: Towards Large Scale Road Surface Reconstruction via Mesh
Representation [6.9] メッシュ表現を用いた大規模道路路面復元のための簡易かつ効率的なロメ法を提案する。
問題を単純化するために,RoMeは3次元道路表面を三角形メッシュと多層知覚ネットワークに分解し,暗黙的に道路標高をモデル化する。
大規模環境におけるRoMeの効率を向上させるため,新しい経路点サンプリング法が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:16:25 GMT)
Deep neural network techniques for monaural speech enhancement: state of
the art analysis [6.9] 自然言語処理やコンピュータビジョンといった領域では、ディープニューラルネットワーク(DNN)技術が普及している。
DNNモデルは、デノシング、デバーベーション、マルチスピーカ分離を実現するために、音声強調領域に応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:23:39 GMT)
On Frequency-Wise Normalizations for Better Recording Device
Generalization in Audio Spectrogram Transformers [6.6] トレーニング時に見るデータとアプリケーション時に見るデータの間の空白条件は、マシンラーニングにとって大きな課題である。
本研究では,アコースティックシーン分類(ASC)とミスマッチ記録装置を用いて,この問題を考察する。
そこで本研究では,未確認記録装置のASC性能を最大18.2ポイント向上する周波数中心動作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:52:59 GMT)
A novel Counterfactual method for aspect-based sentiment analysis [6.6] 本稿では,これらの側面の意見表現を逆転させる,新規でシンプルな対実データ拡張手法を提案する。
実験の結果,提案手法は3つのオープンソースデータセットの現行手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:25:51 GMT)
Inter-Cell Network Slicing With Transfer Learning Empowered Multi-Agent
Deep Reinforcement Learning [6.5] ネットワークスライシングにより、オペレータは共通の物理インフラ上で多様なアプリケーションを効率的にサポートできる。
ネットワーク展開の恒常的に増大する密度化は、複雑で非自明な細胞間干渉を引き起こす。
複数の深層強化学習(DRL)エージェントを用いたDIRPアルゴリズムを開発し,各セルの資源分配を協調的に最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:14:59 GMT)
G2PTL: A Pre-trained Model for Delivery Address and its Applications in
Logistics System [6.4] 配送アドレスを効果的にエンコードする方法は、ロジスティクスシステムにおける下流タスクのパフォーマンスを高めるための中核的なタスクである。
我々は、ロジスティックス分野における配送アドレスのための地理グラフ事前学習モデルであるG2PTLというドメイン固有の事前学習モデルを提案する。
G2PTLは、テキスト事前学習のセマンティック学習能力と、グラフモデリングの地理的関連性符号化能力を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:41:23 GMT)
ASL Citizen: A Community-Sourced Dataset for Advancing Isolated Sign
Language Recognition [6.3] サイン言語は、全世界で約7000万人のD/deaf人が一次言語として使っている。
この問題に対処するため、最初のクラウドソースで分離された手話認識データセットであるASL Citizenをリリースしました。
我々は,このデータセットを,ユーザがWebカメラにサインを表示させて辞書から一致するサインを検索する,American Sign Language (ASL) のための手話辞書検索に使用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:20:18 GMT)
Universal Landauer-Type Inequality from the First Law of Thermodynamics [6.2] 熱力学の最初の法則は、システムエントロピーとエネルギーの変化をリンクするランダウアー型不等式を普遍的に表すことを示している。
我々の発見は、量子熱力学の分野と量子情報処理のエネルギー学に関連する熱力学の制約を同定する新しい知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 01:36:04 GMT)
HabiCrowd: A High Performance Simulator for Crowd-Aware Visual
Navigation [6.2] 私たちは、クラウド対応ビジュアルナビゲーションのための最初の標準ベンチマークであるHabiCrowdを紹介します。
提案する人間力学モデルは衝突回避における最先端性能を実現する。
我々はHabiCrowdを利用して、クラウド対応視覚ナビゲーションタスクと人間とロボットのインタラクションに関する総合的な研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:36:08 GMT)
Exploring Antitrust and Platform Power in Generative AI [5.9] デジタル技術企業の一部で 電力の集中が 関心の高まりに なっています。
本稿では、生成AIを支える技術スタックにおけるこれらの企業の市場優位性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:21:31 GMT)
MoleCLUEs: Optimizing Molecular Conformers by Minimization of
Differentiable Uncertainty [5.9] 分子科学における構造に基づくモデルは入力に非常に敏感であり、微妙な座標測度の下で大きな分散を伴う予測を与えることができる。
本稿では、予測モデルにおける不確実性を明示的に最小化する摂動を発生させることにより、この障害モードを緩和するアプローチを提案する。
本稿では, 薬物特性を最大信頼度で予測するアルゴリズムと, 異種構造シミュレーションの解析結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:58:19 GMT)
DynaQuant: Compressing Deep Learning Training Checkpoints via Dynamic
Quantization [5.8] 最先端のアプローチには、結果のモデル品質(精度)と圧縮比とのトレードオフを引き起こす、損失のあるモデル圧縮機構が含まれる。
モデル重みの圧縮に対する感度がトレーニング中に変化し、異なる重みが異なる量子化レベルから恩恵を受けることを重要視する。
本稿では,非一様量子化,最適な量子化構成に動的に適応する効率的な探索機構,および検点差を最小限に抑えるために重みを並べ替える量子化対応デルタ圧縮機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:00:31 GMT)
Convolutional autoencoder for the spatiotemporal latent representation
of turbulence [5.8] 乱流の潜在表現を得るために3次元多次元畳み込みオートエンコーダ(CAE)を用いる。
マルチスケールCAEは効率が良く、データを圧縮するための適切な分解よりも10%以下の自由度を必要とする。
提案したディープラーニングアーキテクチャは、データからの乱流の非線形低次モデリングの機会を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:11:50 GMT)
COMET: X86 Cost Model Explanation Framework [5.8] 我々は,x86コストモデルに対する忠実で汎用的で直感的な説明を生成するための最初のフレームワークであるCOMETを提案する。
我々は、手作りで正確な分析モデルであるuiCAに対するCOMETの説明に対して、Ithemalに関するCOMETの説明を生成し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 04:26:38 GMT)
Statistics of noninteracting many-body fermionic states: The question of
a many-body mobility edge [5.8] 単一粒子が単一粒子移動端(SPME)を有する一般非相互作用多体フェルミオン系の統計について検討する。
また,短距離相互作用を持つフェルミオン多体系のスペクトルは,3次モーメントまでの非相互作用多体系のスペクトルと質的に類似していることも証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:11:55 GMT)
EEG Decoding for Datasets with Heterogenous Electrode Configurations
using Transfer Learning Graph Neural Networks [5.3] 記録装置や電極配置のばらつきのため、研究室や同じ研究室内で収集されたデータの組み合わせは困難である。
我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)と非侵襲型運動画像(MI)脳波デコーディングのための転送学習手法を組み合わせた,新しい機械学習フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:29:00 GMT)
Experimental Demonstration of Secure Frequency Hopping Communication
Enabled by Quantum Key Distribution [5.3] 本稿では、量子鍵分布ネットワークを用いた周波数ホッピング拡散スペクトル通信方式を提案し、実験的に実証した。
その結果、インターセプションと妨害確率が低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 23:46:34 GMT)
Causal Modeling of Policy Interventions From Sequences of Treatments and
Outcomes [5.1] データ駆動意思決定は、ポリシーが変更されたときに何が起こるかを予測する能力を必要とする。
結果がどのように進化するかを予測する既存の方法は、将来の治療の仮のシーケンスが事前に固定されていると仮定する。
実際には、治療は政策によって決定され、以前の治療の効率に依存する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:31:37 GMT)
SeFNet: Bridging Tabular Datasets with Semantic Feature Nets [4.9] 本稿では,Semantic Feature Net (SeFNet) と呼ばれる新しい手法を提案する。
本稿では, SNOMED-CTデータセットから得られた特徴量を用いて, 医療における予測タスクの収集に備えたSeFNetの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:02:56 GMT)
MedNgage: A Dataset for Understanding Engagement in Patient-Nurse
Conversations [4.8] 症状を効果的に管理する患者は、医療従事者との会話や介入において、より高いレベルのエンゲージメントを示すことが多い。
AIシステムは、患者と実践者との自然な会話におけるエンゲージメントを理解して、患者のケアにもっと貢献することが不可欠である。
本稿では,がん症状管理に関する患者と看護者の会話をまとめた新しいデータセット(MedNgage)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:52:56 GMT)
Comparing deep learning models for volatility prediction using
multivariate data [4.8] 本研究では,多変量データを用いたボラティリティ予測作業において,深層学習に基づく予測器を比較した。
5つの資産(S&P500、NASDAQ100、金、銀、油)のボラティリティは、GARCHモデル、マルチ層パーセプトロン、リカレントニューラルネットワーク、テンポラル畳み込みネットワーク、テンポラルフュージョントランスフォーマーで予測された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:10:13 GMT)
Robust Adversarial Attacks Detection based on Explainable Deep
Reinforcement Learning For UAV Guidance and Planning [4.6] 公の場で活動する無人航空機(UAV)エージェントに対する敵攻撃が増加している。
深層学習(DL)アプローチによるこれらのUAVの制御と誘導は、パフォーマンスの観点からは有益であるが、これらのテクニックの安全性と敵の攻撃に対する脆弱性に対する懸念を追加する可能性がある。
本稿では、これらのDLスキームとUAVを攻撃から保護する効率的な検出器を構築するためのDL法の説明可能性に基づく革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:07:31 GMT)
Computing large deviation prefactors of stochastic dynamical systems
based on machine learning [4.5] 弱い雑音の極限における力学系の希少事象の指数推定を特徴付ける大きな偏差理論を提案する。
我々は、ベクトル場の分解に基づいて、準ポテンシャル、最も確率の高い経路とプレファクタを計算するためのニューラルネットワークフレームワークを設計する。
数値実験は、弱いランダム変動によって引き起こされる稀な事象の内部メカニズムを探索する上で、その強力な機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:59:45 GMT)
Human or Machine: Reflections on Turing-Inspired Testing for the
Everyday [4.3] アラン・チューリングは論文"Computing Machinery and Intelligence"で「アニメーションゲーム」を紹介した。
ここでは、特定のマシンにインテリジェントなラベルを付けることができるのか、あるいは特定のコンテキストにおける人間の能力と一致すると言えるのか、という問題を副次的に取り上げる。
ここでの課題の短期的な探索は,計算機システムの開発に寄与すると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:49:21 GMT)
Deep Learning Accelerator in Loop Reliability Evaluation for Autonomous
Driving [4.1] 自律運転システムで使用される深層学習アクセラレータ(DLA)の信頼性はシステムの安全性に大きな影響を及ぼす。
DLA設計段階でシステムの信頼性を評価するためのDLA-in-loop信頼性評価プラットフォームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:51:14 GMT)
Factors Affecting the Performance of Automated Speaker Verification in
Alzheimer's Disease Clinical Trials [4.0] 自動話者検証(ASV)モデルは、登録された個人の同一性を検証し、臨床試験で重複を除去するために重要である。
本研究は,声質特性により,一部のサブグループで異なるASV特性を示すため,音声バイオメトリックスが公平さの懸念を生じさせることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:24:46 GMT)
Exploring the Performance and Efficiency of Transformer Models for NLP
on Mobile Devices [3.8] 新しいディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャとアプローチが数年毎に登場し、この分野の進歩が加速している。
トランスフォーマーは、AIタスク全体で新しいレベルの精度を達成した比較的新しいモデルファミリである。
この作業は、Transformersのオンデバイス実行の現在の状態を調べて、このギャップを埋めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:15:01 GMT)
Asymptotically Consistent Measures of General Quantum Resources:
Discord, Non-Markovianity, and Non-Gaussianity [3.8] 本稿では,資源変換率に反することなく資源を定量化する資源測定の代替公理を確立する。
その結果、様々な量子次元特性の定量的解析には、一貫した資源測定が広く適用可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 19:01:55 GMT)
Actor-Critic or Critic-Actor? A Tale of Two Time Scales [3.8] 収束の証明を提供し、この2つを関数近似および無関数近似と経験的に比較する。
提案アルゴリズムは,精度と計算労力の両面で,アクタ・アクタに匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:21:58 GMT)
Generalization in Graph Neural Networks: Improved PAC-Bayesian Bounds on
Graph Diffusion [3.6] 本稿では,グラフニューラルネットワークの特徴拡散行列の最大特異値でスケールする一般化境界について述べる。
これらの境界は実世界のグラフの以前の境界よりも数値的にはるかに小さい。
ヘッセン語を用いた雑音摂動に対するグラフニューラルネットワークの安定性を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 00:55:20 GMT)
Efficient Large-scale Nonstationary Spatial Covariance Function
Estimation Using Convolutional Neural Networks [3.5] 非定常データからサブリージョンを導出するためにConvNetsを使用します。
定常場に類似した振る舞いを示す部分領域を同定するために選択機構を用いる。
提案手法の性能を大規模に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:17:46 GMT)
CAMP-Net: Context-Aware Multi-Prior Network for Accelerated MRI
Reconstruction [3.5] 本稿では,MRI再構成のための新しいコンテキスト対応マルチプライアネットワーク(CAMP-Net)を提案する。
画像強調、k空間復元、キャリブレーション整合性の3つのインターリーブモジュールが組み込まれている。
CAMP-Netは、復元品質と量的T$マッピングの点で最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 02:21:45 GMT)
Safe, Efficient, Comfort, and Energy-saving Automated Driving through
Roundabout Based on Deep Reinforcement Learning [3.5] ラウンドアバウンドでの交通シナリオは、自動化された運転に相当な複雑さをもたらす。
本研究は、ラウンドアバウンドを走行する自動運転車の運転を指示する様々なDRLアルゴリズムを探索し、採用し、実装する。
3つの試験されたDRLアルゴリズムはいずれも、自動運転車がラウンドアバウンドを走行できるようにするのに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 11:39:55 GMT)
Multiverse Transformer: 1st Place Solution for Waymo Open Sim Agents
Challenge 2023 [3.5] 本報告では,オープン・シム・エージェント・チャレンジ(WOSAC)2023における第1位のソリューションについて述べる。
提案するMultiVerse Transformer for Agent Simulation (MVTA)は,トランスフォーマーに基づく動作予測手法を効果的に活用する。
本研究では,高度なリアリズムを持つシミュレーションを作成するために,新しいトレーニング手法とサンプリング手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 20:01:07 GMT)
Efficient Machine Translation Corpus Generation [3.4] 提案手法は,言語学者が編集後実施するカスタムMT品質評価指標のオンライントレーニングに基づく。
オンライン推定器は、後編集の悪い仮説を優先順位付けし、後編集なしで最良の仮説を自動クローズするために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:46:47 GMT)
Informed POMDP: Leveraging Additional Information in Model-Based RL [3.4] 我々は,POMDPにおけるインタラクションを通じて学習する問題を,トレーニング時に利用できる付加的な情報を考慮することで一般化する。
まず,訓練情報と実行観察とを明確に区別する新たな学習パラダイムである報知PMDPを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:20:23 GMT)
Deep Learning and Ethics [3.4] この章では、AIシステムの設計と使用から生じる潜在的な害について考察する。
これにはアルゴリズムバイアス、説明可能性の欠如、データのプライバシー侵害、軍事化、詐欺、環境問題などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:50:48 GMT)
Fingerprinting and Building Large Reproducible Datasets [3.3] 提案手法は,大規模なデータセットの作成を容易にし,その証明を確実にするツール支援手法である。
抽出プロセスに提供されたデータセットを特徴付けるユニークな指紋を定義する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:59:33 GMT)
DEPAC: a Corpus for Depression and Anxiety Detection from Speech [3.2] 本稿では、うつ病と不安スクリーニングツールの確立したしきい値に基づいてラベル付けされた、心的苦痛分析オーディオデータセットDEPACを紹介する。
この大きなデータセットは、個人ごとの複数の音声タスクと、関連する人口統計情報から構成される。
人間の音声における精神疾患の徴候の同定に有効な,手作業による音響的特徴と言語的特徴からなる特徴セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:21:06 GMT)
EvolveMT: an Ensemble MT Engine Improving Itself with Usage Only [3.1] 本稿では,複数の機械翻訳(MT)エンジンを効率よく組み合わせたEvolveMTを提案する。
提案システムは,オンライン学習技術を用いて,各セグメントの単一エンジンからの出力を選択し,翻訳要求毎に最適なシステムを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:32:30 GMT)
Multi-task Collaborative Pre-training and Individual-adaptive-tokens
Fine-tuning: A Unified Framework for Brain Representation Learning [3.1] 協調的事前学習と個別学習を組み合わせた統合フレームワークを提案する。
提案したMCIATはADHD-200データセット上で最先端の診断性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:38:17 GMT)
IMP-MARL: a Suite of Environments for Large-scale Infrastructure
Management Planning via MARL [3.1] 大規模なインフラ管理計画(IMP)のためのマルチエージェント強化学習(MARL)環境のオープンソーススイートであるIMP-MARLを紹介する。
IMPでは、各エージェントが特定のシステムコンポーネントの検査と修理を計画し、システムの障害リスクを最小限に抑えながらメンテナンスコストを最小化することを目的としている。
我々は、最先端の協調型MARL手法のスケーラビリティと性能を専門家によるポリシーと比較するベンチマークキャンペーンを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:12:29 GMT)
Event Stream GPT: A Data Pre-processing and Modeling Library for
Generative, Pre-trained Transformers over Continuous-time Sequences of
Complex Events [2.9] Event Stream GPT(ESGPT)は、連続的なイベントシーケンスのためのGPTを構築するためのエンドツーエンドプロセスを合理化するオープンソースライブラリである。
ESGPTでは、最小構成ファイルのみを指定することで、フレキシブルで基礎モデルスケールの入力データセットを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:01:29 GMT)
Blackbird language matrices (BLM), a new task for rule-like
generalization in neural networks: Motivations and Formal Specifications [2.9] 我々は,大規模言語モデルにおけるルールライクな一般化を微調整するための新しいタスクをモチベーションし,正式に定義する。
本稿では,タスクの形式仕様とデータセットの生成過程について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:45:56 GMT)
Timestamped Embedding-Matching Acoustic-to-Word CTC ASR [2.8] 組込み型単語レベル接続性時間分類(CTC)自動音声認識(ASR)の学習方法について述べる。
単語タイムスタンプは、テスト時に二次モデルや強制アライメントプロセスに頼ることなく、ASRが単語セグメンテーションと単語混乱ネットワークを出力することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 11:53:43 GMT)
Accelerating Generalized Random Forests with Fixed-Point Trees [2.8] 適応的なカーネル重み付けアルゴリズムとしてランダムフォレストを利用する。
固定点反復型近似から誘導される一般化ランダム林に対する新しい木成長則を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:45:35 GMT)
Spatio-temporal DeepKriging for Interpolation and Probabilistic
Forecasting [2.5] 本稿では、時間・時間・予測のためのディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく2段階モデルを提案する。
我々は、確率予測を提供するために、量子ベースの損失関数をプロセスに導入する。
複雑な時間過程の大規模予測に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 11:51:44 GMT)
Did the Models Understand Documents? Benchmarking Models for Language
Understanding in Document-Level Relation Extraction [2.5] 近年,ドキュメントレベルの関係抽出 (DocRE) が注目されている。
モデルはDocREで一貫したパフォーマンス向上を達成するが、根底にある決定ルールはまだ検討されていない。
本稿では,この質問に答える第一歩として,モデルを包括的に評価する新たな視点を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:52:05 GMT)
Improving visual image reconstruction from human brain activity using
latent diffusion models via multiple decoded inputs [2.4] 深層学習と神経科学の統合は、脳活動の分析の改善につながった。
人間の脳活動による視覚体験の再構築は、特に恩恵を受けている分野である。
様々な復号化技術が視覚体験再構成の性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:48:02 GMT)
RoTaR: Efficient Row-Based Table Representation Learning via
Teacher-Student Training [2.4] 本稿では,既存の表表現学習手法が直面する効率性とスケーラビリティの問題に対処する行ベースの表表現学習法であるRoTaRを提案する。
RoTaRのキーとなるアイデアは、クエリ固有のアグリゲーションを通じて再利用可能な、クエリに依存しない行表現を生成することだ。
行ベースのアーキテクチャに加えて、セル認識位置埋め込み、教師学習パラダイム、RoTaRモデルの性能向上のための選択的後方制御など、いくつかの手法を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:19:39 GMT)
Lingua Manga: A Generic Large Language Model Centric System for Data
Curation [2.4] 本稿では,Lingua Mangaについて紹介する。Lingua Mangaは,学習済みの大規模言語モデルを利用したユーザフレンドリで汎用的なシステムである。
データキュレーションの課題に対処するために、熟練したプログラマとローコード、さらにはノーコードユーザの両方を効果的に支援できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:30:02 GMT)
A Passivity-Based Method for Accelerated Convex Optimisation [2.3] 本研究では,連続時間領域における加速凸最適化アルゴリズムの設計手法を提案する。
2つの鍵となるイネーブルは、制御理論における古典的な通過性の概念と変数の時間依存的な変化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 11:54:36 GMT)
Optimizing state-discrimination receivers for continuous-variable
quantum key distribution over a wiretap channel [2.3] 我々は、コヒーレント状態の第四次位相シフトキー(QPSK)を用いた連続可変量子鍵分布プロトコルに対処する。
我々は、大都市圏間通信における鍵レート最適化受信機(KOR)が鍵生成率を高めることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:26:06 GMT)
Top-down machine learning of coarse-grained protein force-fields [2.1] 我々の手法は、タンパク質を分子動力学でシミュレートし、その結果の軌道を利用してニューラルネットワーク電位を訓練することである。
注目すべきは、この方法はタンパク質のネイティブなコンフォメーションのみを必要とし、ラベル付きデータを必要としないことである。
マルコフ状態モデルを適用することで、シミュレーションされたタンパク質のネイティブな構造を粗い粒度のシミュレーションから予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:31:24 GMT)
Eight challenges in developing theory of intelligence [2.1] 数学的な美しさのよい理論は、現在のどの観測よりも実用的である。
我々は、この理論のパラダイムに従って知性理論を開発する際の8つの課題に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 01:45:42 GMT)
Matched Pair Calibration for Ranking Fairness [2.0] マッチングペアキャリブレーションと呼ばれるスコアベースランキングシステムにおける公平性テストを提案する。
本稿では,2進分類設定からランク付けまで,キャリブレーションの公平さの直観を一般化する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:20:48 GMT)
Randomized Quantization is All You Need for Differential Privacy in
Federated Learning [2.0] 量子化と差分プライバシーを組み合わせたフェデレーション学習のアプローチを検討する。
我々は textbfRandomized textbfQuantization textbfMechanism (RQM) と呼ばれる新しいアルゴリズムを開発した。
アルゴリズムの性能を実証的に研究し、これまでの研究と比較すると、プライバシーと精度のトレードオフが改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:54:13 GMT)
Encryption with Quantum Public Keys [1.8] 本稿では,一方の関数とより弱い仮定から量子公開鍵暗号スキームを構築するという課題について考察する。
本研究では,一方の関数からの量子公開鍵暗号,擬似乱数関数様状態と擬似乱数関数様状態との3つのスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:11:12 GMT)
Multi-aspect Multilingual and Cross-lingual Parliamentary Speech
Analysis [1.8] 我々は,2017年から2020年にかけての6つの国民議会の合同および比較分析に先進的NLP法を適用した。
ParlaMintデータセットコレクションからテキスト中の感情と感情を分析します。
その結果, 分析国間での共通点や, 意外な相違点が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:32:02 GMT)
ChatGPT Chemistry Assistant for Text Mining and Prediction of MOF
Synthesis [1.7] 我々は、金属-有機フレームワーク(MOF)合成条件のテキストマイニングの自動化において、ChatGPTを誘導するために、即時エンジニアリングを使用する。
これはChatGPTが情報を幻覚させる傾向を効果的に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:20:29 GMT)
Annotation Cost Efficient Active Learning for Content Based Image
Retrieval [1.7] アノテーションコスト効率のよいアクティブラーニング(AL)手法(ANNEAL)を提案する。
提案手法は、最も情報性の高い画像対を類似または異種として注釈付けすることにより、トレーニングセットを反復的に強化することを目的としている。
ANNEALのコードはhttps://git.tu-berlin.de/rsim/ANNEALで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:33:24 GMT)
The False Dawn: Reevaluating Google's Reinforcement Learning for Chip
Macro Placement [1.6] Google 2021 Natureの論文で、シリコンチップの物理的設計のための強化学習は、文書化されていない主張のために論争を巻き起こした。
Natureの論文は、報告された結果を生成するのに必要なほとんどのインプットと、方法論におけるいくつかの重要なステップを支持した。
しかし、2つの異なる評価がギャップを埋め、Google RLが人間のデザイナーより遅れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:39:24 GMT)
GPT-4 Reticular Chemist for MOF Discovery [1.6] 本稿では,AIモデル GPT-4 をレチキュラー化学実験の反復過程に統合する新しいフレームワークを提案する。
このGPT-4レチキュラーケミストは3つの相からなる統合システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:26:44 GMT)
Statistical mechanics of continual learning: variational principle and
mean-field potential [1.6] 重み付き単層および多層ニューラルネットワークにおける連続学習に着目する。
ニューラルネットワークをフィールド空間でトレーニングする,変分ベイズ学習環境を提案する。
重みの不確実性は自然に組み込まれ、タスク間のシナプス資源を調節する。
提案するフレームワークは、弾力的な重みの強化、重みの不確実性学習、神経科学によるメタ可塑性にも結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 04:41:22 GMT)
A Trustworthiness Score to Evaluate DNN Predictions [1.5] ディープニューラルネットワークの予測が信頼できるか疑わしいかを知るためには、運用中の安全性が不可欠である。
信頼性スコア(TS: Trustworthiness score)は、予測に対する信頼性を提供するための、より透明で効果的な方法を提供する指標である。
人検出にYOLOv5を用いたケーススタディを行い,TSとSSの手法と使用法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:52:47 GMT)
Any Deep ReLU Network is Shallow [1.5] 深部ReLUネットワークが与えられた場合、対応する浅部ネットワークの明示的な重みを求めるアルゴリズムを提案する。
結果として生じる浅いネットワークは透明であり、モデルsの振る舞いの説明を生成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:37:21 GMT)
Less Can Be More: Exploring Population Rating Dispositions with
Partitioned Models in Recommender Systems [1.4] 評価の異なる利用者は推薦システムが異なる場合がある。
このようなパーティショニングにより計算効率は向上するが、トップk性能と予測精度も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 04:16:53 GMT)
Decoding Urban-health Nexus: Interpretable Machine Learning Illuminates
Cancer Prevalence based on Intertwined City Features [1.4] 年齢、少数派、人口密度は、がんの流行の最も大きな要因である。
緑地の増加、開発途上国の減少、総排出量の削減は、がんの流行を緩和する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:56:37 GMT)
Planning as Theorem Proving with Heuristics [1.4] 状況計算で証明された定理としての計画は50年前に不可能なプロジェクトとして放棄された。
我々は,A*探索を用いて,状況のツリー内のプランを探索するTheorem Proving Lifted Heuristic Plannerを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 02:59:28 GMT)
Parsimonious Optimisation of Parameters in Variational Quantum Circuits [1.3] 最適なパラメータを更新するために、1イテレーション毎に少なくとも2つの回路を実行する必要がある新しい量子勾配サンプリングを提案する。
提案手法は,古典的勾配降下に類似した収束率を達成し,勾配座標降下とSPSAを実証的に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:50:18 GMT)
Observation of ~100% valley-coherent excitons in monolayer MoS2 through
giant enhancement of valley coherence time [1.2] 単層遷移金属ジアルコゲナイド半導体では、高速散乱とバレー交換相互作用の組み合わせによりバレーコヒーレンスが急速に低下する。
ここでは、定常状態のフォトルミネッセンスにおける線形偏光の100%度を観察することにより、完全なバレーコヒーレント励起体を示す。
これは、単層半導体において、励起子が一生を通してバレーコヒーレントであることが発見された最初の報告である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:05:03 GMT)
Protecting the Decentralized Future: An Exploration of Common Blockchain
Attacks and their Countermeasures [1.1] サイバー犯罪者を標的に、セキュリティ上の脅威が増えている。
この研究は、ブロックチェーン攻撃の緩和に関する詳細な分析を提供することを目的としている。
この調査は、ブロックチェーンアプリケーションの特定のニーズを考慮に入れることがいかに重要かも強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 20:56:06 GMT)
Mean-field Analysis of Generalization Errors [1.1] KL-正則化経験的リスク最小化問題を考察し、一般化誤差収束率(英語版)が$n$のサンプルでトレーニングする場合は$mathcalO (1/n)$であるような一般的な条件を確立する。
平均場状態における一層ニューラルネットワークによる教師あり学習の文脈では、これらの条件は、損失と活性化関数に対する適切な積分性と規則性仮定に反映される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:49:09 GMT)
Reward Shaping via Diffusion Process in Reinforcement Learning [1.1] 熱力学とシステム力学の原理を利用して、拡散過程による報酬形成を探求する。
本稿では,情報エントロピー,システムダイナミクス,およびそれらがエントロピー生産に与える影響について光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 20:58:33 GMT)
Self-supervised Multi-task Learning Framework for Safety and
Health-Oriented Connected Driving Environment Perception using Onboard Camera [1.0] 画像合成と分解の双方向プロセス(BPISD)を提案する。
同時に深度マップ、大気の可視性、大気光、PM2.5濃度を推定する。
提案するシステムのトレーニングとテストのフェーズはどちらも,入力としてひとつのイメージのみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:31:32 GMT)
Grid-SD2E: A General Grid-Feedback in a System for Cognitive Learning [1.0] この研究は、より汎用的で堅牢なグリッドモジュールを作成する際に、グリッドセルから部分的にインスピレーションを受けている。
我々はベイジアン推論とともに対話的かつ自己強化型認知システムを構築した。
最小の計算ユニットが抽出され、脳内の1つのニューロンに類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:28:20 GMT)
Helping Code Reviewer Prioritize: Pinpointing Personal Data and its
Processing [0.9] 我々は、コードレビュアーが個人データに関連する作業の優先順位付けを支援するために、2つの専門的なビューを設計しました。
当社のアプローチは、4つのオープンソースGitHubアプリケーションで評価され、個人データフローを識別する精度が0.87であることを示した。
このソリューションは、ROPA(Record of Processing Activity)のようなプライバシ関連の分析タスクの効率を高めるために設計されており、リソースの保存、時間節約、コードレビュアーの生産性向上を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:30:46 GMT)
SkyGPT: Probabilistic Short-term Solar Forecasting Using Synthetic Sky
Videos from Physics-constrained VideoGPT [0.8] 我々は,様々な雲の動きパターンを持つ空の複数の将来像を生成する物理インフォームドビデオ予測モデルであるemphSkyGPTを紹介する。
ベンチマークビデオ予測モデルとの比較実験により,提案モデルの有効性が示された。
その結果、将来の10のシナリオは確率的太陽予測性能と計算コストのバランスをとる良い選択であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:58:51 GMT)
Additive GaN solid immersion lenses for enhanced photon extraction
efficiency from diamond color centers [0.8] マイクロトランスファープリントGaN固体浸漬レンズによるバルクダイヤモンド中の窒素空孔中心(NV)からの蛍光集光効率の向上を報告した。
マイクロレンズは非侵襲的に集積され、非構造ダイヤモンド表面に付加され、ヴァンダーワールス力によって結合される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:48:34 GMT)
Deep Fusion: Efficient Network Training via Pre-trained Initializations [0.8] 本稿では,Deep Fusionが学習プロセスを加速し,計算要求を低減し,一般化性能の向上につながることを示す。
実験の結果,Deep Fusionは訓練時間と資源消費を減らすための実用的で効果的なアプローチであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:30:54 GMT)
Topological Parallax: A Geometric Specification for Deep Perception
Models [0.7] 本稿では,学習したモデルを参照データセットと比較する理論的・計算ツールとしてトポロジカルパララックスを導入する。
我々の例では、データセットとモデルの間のこの幾何学的類似性は、信頼性と摂動に不可欠である。
この新しい概念は、ディープラーニングの応用における過度な適合と一般化の間の不明瞭な関係について、現在の議論に価値をもたらすだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:45:24 GMT)
A Responsive Framework for Research Portals Data using Semantic Web
Technology [0.7] 本研究の目的は、研究ポータルデータのセマンティックな組織化のためのフレームワークを設計することでこの問題に対処することである。
このフレームワークは、Microsoft AcademicとIEEE Xploreという2つの特定の研究ポータルから情報を抽出することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:12:33 GMT)
A Deep Learning Model for Heterogeneous Dataset Analysis -- Application
to Winter Wheat Crop Yield Prediction [0.7] LSTM(Long Short Term Memory)のような時系列深層学習モデルはすでに検討され、予測に応用されている。
既存のLSTMは異種データセットを扱えない。
ヘテロジニアスデータセットを扱うことができる効率的なディープラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 23:39:06 GMT)
Unsupervised Deep Unfolded PGD for Transmit Power Allocation in Wireless
Systems [0.6] 本稿では,反復射影勾配(PGD)アルゴリズムをニューラルネットワークの層に深く展開し,ステップサイズパラメータを学習する,単純な低複素性TPCアルゴリズムを提案する。
高密度デバイス間通信(D2D)における性能評価の結果,提案手法は2回以上の繰り返し回数で反復アルゴリズムよりも優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 19:51:21 GMT)
Advancing Neural Encoding of Portuguese with Transformer Albertina PT-* [0.6] アルベルティーナPT-*は、ポルトガルからのヨーロッパポルトガル(PT-PT)とブラジルからのアメリカポルトガル(PT-BR)の2つの変種のうちの2つの芸術の新たな状態を設定する基礎モデルである。
アルベルティーナと競合するモデルの性能は、ポルトガル語に適応した顕著な下流言語処理タスクで評価することで評価された。
Albertina PT-PT と PT-BR はいずれも無償で配布されており、最も寛容なライセンスの下ではコンシューマグレードのハードウェア上で動作可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:22:58 GMT)
JANA: Jointly Amortized Neural Approximation of Complex Bayesian Models [0.6] 難治度関数と後部密度の共振型ニューラル近似(JANA)を提案する。
JANAの忠実度を、最先端のベイズ手法に対して様々なシミュレーションモデルで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:51:14 GMT)
Multimode bosonic cat codes with an easily implementable universal gate
set [0.4] 簡単な物理演算を用いて量子誤り訂正符号を設計する手法を提案する。
物理演算は量子ビット符号のゲート、またはボソニック符号のガウスユニタリである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:48:30 GMT)
Comparative Study on Semi-supervised Learning Applied for Anomaly
Detection in Hydraulic Condition Monitoring System [0.3] 本研究では,油圧モニタリングシステムにおける異常検出に応用した半教師付き学習手法を系統的に比較した。
カスタマイズされた極端学習マシンをベースとした半教師付きHELMモデルは、最先端の性能(99.5%)、最低偽陽性率(0.015)、最高のF1スコア(0.985)が他の半教師付き手法を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 11:02:59 GMT)
Caching Contents with Varying Popularity using Restless Bandits [0.3] 本研究では,無線エッジ(例えば基地局)におけるコンテンツキャッシングの問題について検討し,無限水平線上で発生する割引コストを最小化する。
これらの構造的結果を用いて、問題の索引可能性を証明するとともに、割引コストを最小限に抑えるためにWhittleインデックスポリシーを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:51:37 GMT)
You are a Bot! -- Studying the Development of Bot Accusations on Twitter [0.3] 地上の真実データがないと、研究者たちは群衆の知恵を取り入れたいかもしれない。
本研究は,Twitter上でのボットの告発に関する大規模な研究である。
この言葉は、ソーシャルメディアの会話において、ボットという用語が非人間化の道具になったことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:55:05 GMT)
Winter Wheat Crop Yield Prediction on Multiple Heterogeneous Datasets
using Machine Learning [0.3] 冬の小麦はイギリスで最も重要な作物の1つであり、作物の収穫予測は国の食料安全保障にとって不可欠である。
いくつかの研究は、郡や農場のレベルで収穫を予測するために機械学習(ML)技術を用いてきた。
本研究の目的は,多種多種データセットを用いたMLモデルを用いて冬期のコムギ収量を予測することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 23:52:39 GMT)
Towards a Definition of Complex Software System [0.3] 我々は、複雑システムの特性を他の分野の研究から抽出し、複雑なソフトウェアシステムの形式的定義を作成するための理論と研究戦略を採用する。
全体として、この定義はソフトウェアシステムに関する科学的研究を行うための、より正確で一貫性があり、厳密な参照の枠組みを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:22:21 GMT)
Causal Analysis for Robust Interpretability of Neural Networks [0.3] 我々は、事前学習されたニューラルネットワークの因果効果を捉えるための頑健な介入に基づく手法を開発した。
分類タスクで訓練された視覚モデルに本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:43:32 GMT)
MultiEarth 2023 Deforestation Challenge -- Team FOREVER [0.2] 直接アクセスすることなく広範囲を解析できるため,衛星画像の森林破壊を正確に推定することが重要である。
本稿では、最新の深層ニューラルネットワークモデルを用いて、アマゾン熱帯雨林地域の森林破壊状況を予測するための多視点学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:10:06 GMT)
Fast quantum algorithm for differential equations [0.2] 我々は、数値複雑性を持つ量子アルゴリズムを、$N$で多対数であるが、大規模なPDEに対して$kappa$とは独立に提示する。
提案アルゴリズムは,解の特徴を抽出する量子状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:01:07 GMT)
Diverse Community Data for Benchmarking Data Privacy Algorithms [0.2] 本稿では,多様な集団間の関係と等式同定の課題に関する新たな理論的研究を紹介する。
公開ベンチマークデータは、アメリカン・コミュニティ・サーベイから収集された多様な人口と挑戦的な特徴に焦点を当てた。
鑑定手法の広範な収集に関する評価結果のアーカイブ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:18:51 GMT)
On Optimal Regularization Parameters via Bilevel Learning [0.2] 我々は、既存の理論よりも最適な正則化パラメータの正則性をよりよく特徴づける新しい条件を提供する。
数値計算の結果は, この新条件を, 小・大ともに検証し, 検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:36:29 GMT)
Using super-resolution for enhancing visual perception and segmentation
performance in veterinary cytology [0.1] 不正確な焦点の存在下での画質向上を目的とした新しいデータセットを開発した。
実験結果から,SR手法のセグメンテーションパイプラインへの統合により,平均平均セグメンテーション距離(mAP)が最大25%向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:59:27 GMT)
Unexplainable Explanations: Towards Interpreting tSNE and UMAP
Embeddings [0.0] ランダムなデータセットにアトラクションや反発を印加することで,PCAの埋め込みを完全に回復できることを示す。
また、小さな変更で、LLE(Locally Linear Embeddings)がARDR埋め込みを再現できることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:19:57 GMT)
Ultra-sensitive separation estimation of optical sources [0.0] 我々は、2つの不整合源の分離を推定するために量子力学に着想を得たアプローチを実装した。
サブレイリー分離推定におけるデマルチプレキシングの顕著な効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 22:05:06 GMT)
Transparency in App Analytics: Analyzing the Collection of User
Interaction Data [0.0] インタラクションデータ収集の一般的な実践を識別するために,Androidアプリの分析ライブラリのトップ20を分析した。
アプリのデータ収集プラクティスを要約するための標準化されたコレクションクレームテンプレートを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 11:01:27 GMT)
Towards mutual synchronization of serially connected Spin Torque
Oscillators based on magnetic tunnel junctions [0.0] 複数のニューロモルフィックアプリケーションは、2つ以上のデバイスを共通の信号にチューニングする必要がある。
スピントロニクスでは、直流信号を用いた2つの発振器の同期は依然として難しい問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:35:15 GMT)
Towards an Improved Understanding of Software Vulnerability Assessment
Using Data-Driven Approaches [0.0] この論文は、ソフトウェア脆弱性評価のための知識と自動化のサポートを提供することによって、ソフトウェアセキュリティの分野を前進させる。
主な貢献は、知識の体系化と、新しいデータ駆動技術群である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:56:29 GMT)
Towards a robust and reliable deep learning approach for detection of
compact binary mergers in gravitational wave data [0.0] 我々は、段階的に深層学習(DL)モデルを開発し、その堅牢性と信頼性の向上に取り組みます。
まず、データ中の「チャープ」信号の特徴の視覚的強度をよりよく反映した新しい指標を導出することにより、トレーニングデータの純度を維持する際の課題に対処する。
我々はGAN(Generative Adversarial Network)を含む新しいフレームワークでモデルを再訓練する。
絶対ロバスト性は事実上達成できないが、そのような訓練によって得られるいくつかの根本的な改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:00:05 GMT)
Topological insulator and quantum memory [0.0] 不確実性関係は量子測定の普遍的精度限界を定義する。
比較的最近、量子相関と量子メモリが量子測定の不確実性を減少させることが発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:10:44 GMT)
Time-Varying Transition Matrices with Multi-task Gaussian Processes [0.0] 本稿では,カーネルベースのマルチタスクガウスプロセス(GP)モデルを提案する。
GP の制約点の集合を通じてマルコフ過程における組込み確率の制約を強制する。
我々の数値実験は,遷移確率の関数形式を学習しながら,所望の制約を強制する定式化の能力を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:22:50 GMT)
The Ecological Fallacy in Annotation: Modelling Human Label Variation
goes beyond Sociodemographics [0.0] 近年の研究は、集約ラベルを予測するのではなく、個々のアノテータの振る舞いをモデル化することを目的としている。
社会デマトグラフィーを考慮に入れたマルチアノテーションモデルにグループ固有のレイヤーを導入する。
この結果は、個々のアノテーションの振る舞いが単なる社会デマトグラフィー以上のものに依存していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:23:32 GMT)
The Dual PC Algorithm and the Role of Gaussianity for Structure Learning
of Bayesian Networks [0.0] デュアルPCアルゴリズムは,実行時間や基盤となるネットワーク構造の回復において,従来のPCアルゴリズムよりも優れていることを示す。
また、このデュアルPCアルゴリズムがガウスパウラモデルに適用可能であることを示し、その設定でその性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:26:58 GMT)
The Algonauts Project 2023 Challenge: How the Human Brain Makes Sense of
Natural Scenes [0.0] 2023年のAlgonauts Project Challenge: How the Human Brain Makes Sense of Natural Scenesを紹介する。
このインストールは、視覚脳の計算モデルを構築するために、人工知能と生物学的知能の分野が一緒になるよう促す。
課題はすべてオープンで、各提出後に自動的に更新される公開リーダボードを通じて、結果を直接的に比較し、透過的にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 19:47:21 GMT)
Task-dependent semi-quantum secure communication in layered networks
with OAM states of light [0.0] 層状ネットワークにおけるセキュア通信のためのプロトコルを2つ提案する。
第1のプロトコルでは、2つのレイヤのネットワークで2つのキーを同時に共有することができる。
第二のプロトコルは、一方の層で直接通信し、もう一方の層で鍵を分配する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:57:00 GMT)
Symmetries and Wigner representations of operational theories [0.0] 我々は、ウィグナー表現を構成するのに使用される観測値の結果を変換する対称性を導入する。
これらの対称性が適切に定義されている場合や、ウィグナー表現を一意に指定する場合に、いくつかの結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:13:56 GMT)
Survey of Malware Analysis through Control Flow Graph using Machine
Learning [0.0] 従来のシグネチャベースのマルウェア検出手法は、新しく未知のマルウェアを検出するのに効果がない。
シグネチャベースの検出の限界を克服できる最も有望な手法の1つは、制御フローグラフ(CFG)を使用することである。
CFGはプログラムの構造情報を利用して実行可能なパスをグラフとして表現し、ノードは命令を表し、エッジは制御フロー依存性を表す。
機械学習(ML)アルゴリズムは、CFGからこれらの機能を抽出し、悪意のあるものまたは良心的なものとして分類するために使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:27:09 GMT)
Spontaneous emission from correlated emitters [0.0] 任意の量子相関を持つ系から自然に放出される光の量子光学状態を求める。
我々の研究は、スーパーモードとサブラジアンスのマルチモードの性質を捉え、発光された光の量子状態におけるエミッタの位置、損失、およびマルコフの力学の役割を示す。
本研究は, 連続可変型量子計算, 通信, センシングにおけるボソニック符号のための多光子量子光の生成と操作のための新しい経路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:31:19 GMT)
Spectral and Krylov Complexity in Billiard Systems [0.0] 有限温度における量子ビリヤード系のスペクトル複雑性とクリロフ複雑性について検討する。
円とスタジアムのビリヤードを、可積分および非可積分量子力学系のパラダイム的な例として研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:01:13 GMT)
Spatiotemporal Pyramidal CNN with Depth-Wise Separable Convolution for
Eye Blinking Detection in the Wild [0.0] 点眼検出は、誤認検出、運転疲労検出などにおいて重要な役割を担っている。
眼球点眼検出モデルは、様々な条件下で異なる眼球画像の解像度から効率的に学習する方法と、より高速な推論時間で検出モデルのサイズを減らす方法の2つに対処されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 04:59:09 GMT)
Software Engineers' Questions and Answers on Stack Exchange [0.0] 我々は、幅広い領域を含むSoftware Engineering Stack Exchangeサイトの質問と回答を分析します。
質問された質問は、データベースシステム、品質保証、アジャイルソフトウェア開発に最もよく関連していることがわかった。
最も魅力的なトピックはキャリアとチームワークの問題であり、最も魅力的なトピックはネットワークプログラミングとソフトウェアモデリングだった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:39:49 GMT)
Shor's Factoring Algorithm and Modular Exponentiation Operators: A
Pedagogical Presentation with Examples [0.0] Shorの分解アルゴリズムは、非常に大きな数(数百から数千ビット)を時間で分解する量子アルゴリズムである。
因数分解問題に対する既知のすべての古典的アルゴリズムは、多数の因数分解に指数関数的な時間を要する。
これらのノートでは、ショアのアルゴリズムについて、量子コンピューティングの回路モデルに精通した基礎的知識以上の事前知識は仮定しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:16:11 GMT)
Semidefinite Programming in Quantum Information Science [0.0] 半有限プログラム (SDP) は、物理学、工学、数学の様々な分野に適用できる最適化問題である。
SDPは量子物理学や量子情報科学における問題に特に適している。
特定の応用としては、量子状態、測定、チャネル推定と識別がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:04:38 GMT)
Semiclassical study of single-molecule magnets and their quantum phase
transitions [0.0] 半古典的解析とカタストロフィ理論を用いて, 単分子磁石のシステムについて検討した。
パラメータ空間におけるセパラトリクスは、ハミルトニアンエネルギー準位の構造を決定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:58:10 GMT)
Robust unidirectional phantom helix states in the XXZ Heisenberg model
with Dzyaloshinskii-Moriya interaction [0.0] DMIを用いたXXZハイゼンベルクモデルのヘリックス状態について検討する。
一方向のヘリックス状態のみが共鳴DMIの存在下で変化しないことを示す。
また、そのような幻状態が強いDMIによってスペクトルから分離され、状態の堅牢性を高めることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:50:19 GMT)
Remarks on the quasi-position representation in models of generalized
uncertainty principle [0.0] このノートは1次元モデルの研究で頻繁に使われる準位表現の特定の側面を解明することを目的としている。
最近の主張とは対照的に、(i)準ポジション作用素は非エルミート的でも物理的意義を持つことができ、(ii)準ポジション表現において、位置に関連する作用素は準ポジション座標上の微分作用素として振る舞う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 11:46:56 GMT)
Reinforcement Learning-based Virtual Fixtures for Teleoperation of
Hydraulic Construction Machine [0.0] 本研究では,タスク性能を最適化するための強化学習に基づくアプローチを提案する。
学習を通じて獲得した制御ポリシーは、複数の関節を効率的に制御および調整するための指示を与えるために使用される。
仮想フィクスチャの有無と参加者のパフォーマンスを比較することで,提案手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:19:13 GMT)
Regularization Through Simultaneous Learning: A Case Study on Plant
Classification [0.0] 本稿では,トランスファーラーニングとマルチタスクラーニングの原則に基づく正規化アプローチである同時学習を紹介する。
我々は、ターゲットデータセットであるUFOP-HVDの補助データセットを活用し、カスタマイズされた損失関数でガイドされた同時分類を容易にする。
興味深いことに,本手法は正規化のないモデルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:18:45 GMT)
Reconstructing the spatial structure of quantum correlations [0.0] 量子相関は、量子多体状態の基本的な性質である。
しかし、それらがいまだに解明され、真の量子材料の認証を妨げている。
ここでは、運動量依存中性子散乱散乱が量子相関関数で表されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:55:09 GMT)
Quantum theory of non-hermitian optical binding between nanoparticles [0.0] 近年の研究では、光結合による浮遊ナノ粒子間の高調整性非相互結合が示されている。
我々は、非相互結合と一方向結合にどのように到達するかを示し、光結合のユニークな量子シグネチャを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:15:19 GMT)
Quantum secure direct communication with SU(2) invariant separable
polarisation- OAM states [0.0] 我々はSU (2)-不変な2時間N$分離可能な状態を用いた量子セキュアなダイレクト通信プロトコルを提案する。
これらの状態は分離性偏光-OAM状態の非コヒーレントな重ね合わせとして実験的に実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:20:29 GMT)
Quantum representation of finite groups [0.0] 有限群の量子表現の概念は、長い間量子コンピューティングの基本的な側面であった。
群論と微分幾何学の両方を用いて、この概念を公式に定義する。
我々の研究は、任意の有限群に対する量子表現の存在を証明し、群の各生成元を量子回路に変換する2つの方法の概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:55:20 GMT)
Quantum holography with single-photon states [0.0] 本研究は,ホログラム記録の光照射による最初の実験的実現について述べる。
重畳された単一光子源で達成された振幅と位相情報の劇的な改善は、ノイズの強い抑制によって説明できる。
この方法は、強い雑音の存在下での振幅と位相情報の記録と取得に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:30:01 GMT)
Quantum decoherence of free electrons and interaction with distant
objects [0.0] マクロな距離を含むマクロ的な相関は、低温の原子ガスや物質波と同様に、絡み合った光子の間で観察することができる。
我々は、マクロ距離を伴い、ほぼ完全にコヒーレンスを減少させる量子力学の顕在化を明らかにした。
以上の結果から,真空温度を計測し,遠隔物体の存在を非破壊的に検出する方法が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:13:51 GMT)
Quantum Parallelized Variational Quantum Eigensolvers for Excited States [0.0] 分子と固体の励起状態特性の計算は、現代の電子構造理論の主要な計算課題の1つである。
量子コンピューティングの分野から最近のアイデアを組み合わせて前進させることにより、より効果的な変分量子固有解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:53:09 GMT)
Quantum Entanglement in Top Quark Pair Production [0.0] 最も質量の大きい素粒子でも、電弱相互作用と電磁相互作用の両方で観測されるエンタングルメントが同じであることを示す。
絡み合いの存在は、横運動量分布における熱散乱成分と硬散乱成分の共存を意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:19:09 GMT)
Quantum Algorithm For Estimating Eigenvalue [0.0] 与えられたエルミート行列の大きさで最大の固有値を推定するための量子アルゴリズムを提供する。
我々の量子プロシージャは、同じ問題を解決する古典的なアルゴリズムと比較して指数的なスピードアップを得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:39:06 GMT)
Pseudorandom unitaries are neither real nor sparse nor noise-robust [0.0] Pseudorandom quantum state (PRSs and pseudorandom unitaries (PRUs)) は、任意の効率的な量子アルゴリズムに完全にランダムに現れながら効率的に構成可能であるという双対の性質を持つ。
PRSとPRUは、エラーが発生する確率が無視可能である場合にのみ存在し、ノイズの多い中間スケールおよび早期フォールトトレラント量子コンピュータでそれらの生成を除外する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:54:27 GMT)
Proposal for realizing quantum spin models with Dzyaloshinskii-Moriya
interaction using Rydberg atoms [0.0] 本稿では,Rydberg atom 量子シミュレータにおける Dzyaloshinskii-Moriya 相互作用 (DMI) を用いたチューナブル量子スピンモデルの実現法を提案する。
本稿では,DMIとゼーマンエネルギーのみを含むモデルの量子力学について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:11:55 GMT)
Outside the Sandbox: A Study of Input/Output Methods in Java [0.0] 我々は、Java Standard Editionディストリビューションの1435のネイティブメソッドを、非I/OおよびI/O関連メソッドに手動で分類した。
その結果、実行されたメソッドの21%が直接あるいは間接的にI/Oネイティブと呼ばれることがわかった。
我々は、I/Oはツールデザイナにとって実行可能な選択肢ではないと結論付け、I/O関連メタデータとソースコードの統合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 20:54:02 GMT)
Orthogonal polynomial approximation and Extended Dynamic Mode
Decomposition in chaos [0.0] 拡張動的モード分解(EDMD)は、ダイナミックスの予測とモデル縮小のためのデータ駆動型ツールである。
EDMDの最小二乗近似が、ダイナミクスを理解するのに必要な正規関数のクラスをどのように扱うかは明らかではない。
我々は、カオス写像の最も単純な例に基づいて、EDMDの汎用的で厳密な理論を初めて開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:54:02 GMT)
One model to rule them all: ranking Slovene summarizers [0.0] 与えられたテキストに対して最適な要約モデルを推奨するシステムを提案する。
提案システムは、入力内容を解析する完全に接続されたニューラルネットワークを用いる。
提案したSloMetaSumモデルの性能を自動評価し,その一部を手動で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:12:58 GMT)
Nonclassical radiation from a nonlinear oscillator driven solely by
classical $1/f$ noise [0.0] 低周波の古典的1/f$ノイズと低温フォノンモードからの量子ノイズは、固体系において最も一般的なデコヒーレンスの原因の2つである。
ここでは, 古典的1/f$ノイズと低温フォノン浴の同時作用により, 非古典的反結合放射線の発生が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:34:27 GMT)
Multi-Scale Occ: 4th Place Solution for CVPR 2023 3D Occupancy
Prediction Challenge [0.0] 本稿では,リフト・ストラップ・シューティング・フレームワークをベースとしたマルチスケールOccという簡易な手法を提案する。
リーダーボードに示すように,提案手法は49.36mIoUの4位にランクインする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:50:22 GMT)
Meta-Analysis of Transfer Learning for Segmentation of Brain Lesions [0.0] 3次元磁気共鳴(MR)画像からの脳卒中病変の手動分割は、現在の金標準である。
転写学習(TL)と混合データアプローチを用いて訓練した8種類の2次元モデルアーキテクチャを用いて,脳卒中病変の完全自動セグメンテーション手法の実装と試験を行った。
クロスバリデーションの結果,新しい手法は,地中真実と比較して高速かつ高精度に病変を分割できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:42:30 GMT)
Many-body magic via Pauli-Markov chains -- from criticality to gauge
theories [0.0] マルコフ連鎖によるパウリ弦の統計的探索に基づいて,量子系における多体マジックを測定する手法を提案する。
このようなパウリ-マルコフ連鎖のサンプリングは、どこからサンプリングするかの分割に関して、十分な柔軟性を与えることを示した。
我々は,魔術が閉じ込め・分解遷移を識別できるという決定的な証拠を提供し,比較的穏やかなボリュームでも重要なスケーリング挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 19:55:49 GMT)
MSVD-Indonesian: A Benchmark for Multimodal Video-Text Tasks in
Indonesian [0.0] MSVDデータセットからインドネシア語文への英語文の翻訳により、インドネシア初のパブリックなビデオテキストデータセットを構築した。
次に、英語のビデオテキストデータセットのために開発されたニューラルネットワークモデルを3つのタスク、すなわち、テキスト・ツー・ビデオ検索、ビデオ・ツー・テキスト検索、ビデオキャプションでトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 07:19:36 GMT)
Low-noise quantum frequency conversion in a monolithic bulk ppKTP cavity [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔中心は、量子ネットワークのノードを形成する主要な候補である。
モノリシックバルクpKTPキャビティに基づく高効率低雑音量子周波数変換のための新しいプラットフォームを実証する。
オフザシェルフポンプレーザーの出力を共鳴的に高めることにより、内部変換効率は(72.3pm 0.4)%で、ターゲット波長での雑音は(110pm 4) mbox kHz/nmである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:56:49 GMT)
Local Quantum Codes from Subdivided Manifolds [0.0] V$ qubits, distance $Vfracn-1n$, and dimension $Vfracn-2n$, up to a $polylog(V)$ factor。
この証明は、非常に良い量子符号の存在、フリードマン・ハスティングス(英語版)による符号から多様体を構築する手順、グロモフ・ガス(英語版)による定量的埋め込みを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:31:04 GMT)
Lipschitz constant estimation for 1D convolutional neural networks [0.0] 本稿では,1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のリプシッツ定数推定法を提案する。
特に, 畳み込み層, プール層および完全連結層の分散特性を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:32:43 GMT)
Learning and evolution: factors influencing an effective combination [0.0] 進化と学習の相互関係は、人工知能と神経進化のコミュニティの間で議論の的になっている。
著者らは、学習と進化を組み合わせることで、進化だけで発見されたものよりも優れた解を見つけることができるかどうかを調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:03:52 GMT)
Insights of quantum time for quantum evolution [0.0] 2つの絡み合った量子ビットを持つ系の進化の量子時間についての洞察を探索する。
どちらの場合も重要なメッセージは、内部の絡み合いの増加が進化を加速させ、システムが時間とともにより絡み合うようにするということだ。
この結果は、膨張する宇宙におけるブラックホールの蒸発や宇宙の摂動の量子時間に関する新たな知見を得るのに役立つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:53:30 GMT)
How to engineer a quantum wavefunction [0.0] 従来の実験では、科学者は典型的には、同じ素材タイプのソースシステムを操作することで、ターゲットシステムについて学ぼうとします。
対照的にアナログ量子シミュレーションでは、科学者は典型的には、異なる物質型のソース量子系の実験を通して、ある物質型のターゲット量子系について学ぶことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:09:39 GMT)
Hierarchical GNNs for Large Graph Generation [0.0] HIGGS (Hierarchical Generation of Graphs) を現実的な局所構造を持つ大規模グラフを生成するためのモデルに依存しないフレームワークとして提案する。
実演として、我々は、新しいエッジ予測拡散変種エッジ-DiGressを含む最近のグラフ拡散モデルであるDiGressを使用してHIGGSを実装した。
このスケールの飛躍にもかかわらず、HIGGSが生成するグラフは、局所的なスケールで、ルールベースのモデルであるBTERのグラフよりも現実的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:40:32 GMT)
Hayden-Preskill Recovery in Hamiltonian Systems [0.0] 情報スクランブルは複雑な量子システムを理解するための鍵である。
情報リカバリは,カオスモデルでは可能であるが,すべてではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:33:00 GMT)
Harnessing the Power of Adversarial Prompting and Large Language Models
for Robust Hypothesis Generation in Astronomy [0.0] 我々は、NASAの天体物理学データシステムから1000以上の論文を供給し、インコンテキストプロンプトを用いている。
本研究は,文脈内プロンプトを用いた仮説生成の大幅な向上を示唆するものである。
本研究は, GPT-4による知識ベースから重要な詳細を抽出し, 意味のある仮説を導出する能力について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:16:56 GMT)
Hallucination is the last thing you need [0.0] 生成型AIモデルは、理解、経験、事実チェックの手順の複雑な相互作用の統合とナビゲートに苦労する。
生成的AIが理解と経験を出力し、同様のトピックに関する様々な主観的な見解の集合を反映している場合、これはしばしば重要な法的事実からモデルの注意を逸脱させる。
我々は、共通の法律判断のような重要な情報資産を保護するために、ミュートリ長のトークン化の概念を導入し、最後に、法的な幻覚のための最も先進的な公開モデルに疑問を投げかける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:14:15 GMT)
Guideline for Trustworthy Artificial Intelligence -- AI Assessment
Catalog [0.0] AIアプリケーションとそれに基づくビジネスモデルが、高品質な標準に従って開発されている場合にのみ、その潜在能力を最大限に発揮できることは明らかです。
AIアプリケーションの信頼性の問題は非常に重要であり、多くの主要な出版物の主題となっている。
このAIアセスメントカタログは、まさにこの点に対応しており、2つのターゲットグループを対象としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:07:18 GMT)
Generalization Across Experimental Parameters in Machine Learning
Analysis of High Resolution Transmission Electron Microscopy Datasets [0.0] 我々は、ナノ粒子の高分解能TEM画像データセットを実験的に収集したニューラルネットワークを訓練し、検証する。
ニューラルネットワークは顕微鏡パラメータ間では堅牢ではなく、特定のサンプルパラメータ間で一般化されていることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 19:13:49 GMT)
GenPlot: Increasing the Scale and Diversity of Chart Derendering Data [0.0] 我々は、合成データを用いて、チャートデレンダリングのための何十億ものプロットを生成するプロットジェネレータであるGenPlotを提案する。
OCR-free chart-to-text translation は視覚言語タスクの最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:25:53 GMT)
GHz detection rates and dynamic photon-number resolution with
superconducting nanowire arrays [0.0] 超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)は、いくつかの量子光学技術の実現を可能にしている。
本稿では,14個の独立画素からなるSNSPDアレイを作製し,通信帯域の90%のシステム検出効率(SDE)を実現する。
2光子および3光子密度はそれぞれ74%,57%であり,繊維結合型SNSPDの最先端結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:46:15 GMT)
G-NM: A Group of Numerical Time Series Prediction Models [0.0] 数値時系列予測モデル(G-NM)のグループは、線形および非線形の依存関係、季節性、時系列データに存在する傾向の両方をカプセル化する。
G-NMは、複雑な自然現象に固有のパターンや傾向に関連する予測能力を増強するために明確に構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:39:27 GMT)
From G\"odel's Incompleteness Theorem to the completeness of bot beliefs
(Extended abstract) [0.0] G"odel" は本質的には、自身のステートメントとそれらの証明をエンコードできる理論は、真だが証明不可能なステートメントを含むことを証明した。
基礎となる論理過程を考察し、検証不可能な理論へと導く軌道を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:46:17 GMT)
Food Recognition and Nutritional Apps [0.0] 食品認識と栄養アプリ(英語版)は、糖尿病患者が食事を管理する方法に革命をもたらすかもしれないトレンド技術である。
これらのアプリは糖尿病を管理するための有望なソリューションを提供するが、患者が使うことはめったにない。
本章は、食品の認識と栄養に関するアプリの現状を詳細に評価し、使用を阻害または促進する要因を特定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:23:59 GMT)
Floating block method for quantum Monte Carlo simulations [0.0] 本研究では,2つの異なるハミルトニアンでユークリッド時間進化を実行し,対応するブロックをインターリーブすることで,この問題を解決するフローティングブロック法を提案する。
浮動小数点ブロック法と核格子シミュレーションを用いて4ドルHe,8ドルBe,12ドルC,16ドルO核の固有ベクトル継続エミュレータを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:35:27 GMT)
Fermionic condensate and the vacuum energy-momentum tensor for planar
fermions in homogeneous electric and magnetic fields [0.0] 外部定数および均一な電場および磁場の平面上に局在した巨大なフェルミオン量子場を考える。
ディラック方程式に対する完全な解の集合が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 09:18:43 GMT)
Fast quantum transfer mediated by topological domain walls [0.0] 指数依存を欠くマルチドメインSSHチェーンとクロイツはしごにおける転送プロトコルを提案する。
また,Creutzはしごの局所化特性の活用方法についても検討する。
これにより、全接続可能な1Dネットワークが提供され、量子情報の目的に役立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:53:35 GMT)
FAIR: A Causal Framework for Accurately Inferring Judgments Reversals [0.0] ケースリバース(FAIR)の正確な推論のための因果的枠組みを提案する。
我々は、因果推論法により判断の逆転の原因を抽出し、得られた因果関係を優先知識としてニューラルネットワークに注入する。
我々のフレームワークは、判断の逆転において最も重要な要素を利用でき、得られた因果関係は、ニューラルネットワークの性能を効果的に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 15:02:25 GMT)
Experience in quantum physics: toward a theory of everything [0.0] 私は、経路積分から経験的予測を抽出する際の最小限の処方則について論じます。
1つの経験の相対確率は、その経験と互換性のあるすべての構成をまとめることで得られる。
ウィグナーの友人設定への応用は、量子論が主観的経験に対する客観的な予測を認めていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:05:50 GMT)
Evolutionary Strategy Guided Reinforcement Learning via MultiBuffer
Communication [0.0] 本稿では、進化的戦略と呼ばれる特定の進化的アルゴリズムのファミリーと、非政治的な深層強化学習アルゴリズムTD3を組み合わせた新しい進化的強化学習モデルを提案する。
提案アルゴリズムは,MuJoCo制御タスク上で,現在の進化強化学習アルゴリズムと競合して動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:41:57 GMT)
Equivariant online predictions of non-stationary time series [0.0] モデル不特定条件下での統計的手法の理論的予測特性を解析する。
ランダムウォーク・ダイナミック・リニア・モデル(ランダムウォーク・ダイナミック・リニア・モデル)の特定のクラスが、正確なミニマックス予測密度を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 01:18:44 GMT)
Effects of spatiotemporal correlations in wind data on neural
network-based wind predictions [0.0] 本研究では,風速予測ニューラルネットワークの性能に及ぼす時空間風の影響について検討した。
CNNモデルの相関関係と性能について,韓国,米国,英国の3つの地域で検討した。
その結果, 自己相関係数が小さい領域の方がCNNの方が好適であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 06:38:28 GMT)
Dynamical nuclear spin polarization in a quantum dot with an EDSR-driven
electron spin [0.0] 単一電子スピンによって誘起される量子ドットにおける核スピンの偏極を解析する。
我々は、関連する核スピン偏光速度を導出し、アクセス可能な制御パラメータへの依存を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:09:38 GMT)
Discrete Simulation Optimization for Tuning Machine Learning Method
Hyperparameters [0.0] 機械学習(ML)手法は、画像認識、製品レコメンデーション、財務分析、診断、予測保守など、ほとんどの技術領域で使われている。
ML手法を実装する上で重要な側面は,検討中の手法の性能を最大化するために,ML手法の学習過程を制御することである。
本研究では、ランキングと選択(R&S)やランダム検索といった離散的なシミュレーション最適化手法を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 05:16:51 GMT)
Discovering Causality for Efficient Cooperation in Multi-Agent
Environments [0.0] 協調的マルチエージェント強化学習(MARL)エージェントでは、共通の目標を達成するためにチームとして行動を学ぶ必要がある。
タスクを学習している間、一部のエージェントは、チームの目的に寄与しない、最適なサブポリシーを学ぶことになるかもしれない。
このようなエージェントは、非協力的な振る舞いのために遅延剤と呼ばれ、それらが報酬の原因であるかどうかを理解できないことから生じる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:56:25 GMT)
Digitization of a random signal from the interference of laser pulses [0.0] レーザパルスをランダムな強度でディジタル化する問題を考察し、古典的雑音の寄与を推定するために用いられる様々なアプローチを解析する。
アナログ・デジタル変換器を用いたディジタル化に適した量子還元係数の簡易決定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:00:35 GMT)
Digital quantum simulation of the BCS model with a central-spin-like
quantum processor [0.0] 本稿では,星型接続マップを持つ量子レジスタ上で,BCSモデルのディジタル量子シミュレーションを行う量子アルゴリズムを提案する。
この問題を量子ハードウェアに効果的に翻訳し、量子ビット間のネイティブな相互作用のみを用いてアルゴリズムを実装する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 00:33:14 GMT)
Deep Learning of Dynamical System Parameters from Return Maps as Images [0.0] 本稿では,ディープラーニング技術を用いたシステム識別手法を提案する。
離散および連続時間力学系のパラメータを推定するために教師付き学習手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 03:23:32 GMT)
Deep Learning Methods for Retinal Blood Vessel Segmentation: Evaluation
on Images with Retinopathy of Prematurity [0.0] 未熟網膜画像の網膜症における血管セグメンテーションのための3つの高性能畳み込みニューラルネットワークの性能評価を行った。
実験の結果, 乳児の網膜血管は低コントラストにより検出が困難であった。
これら3つの溶液は、未熟の網膜症を診断するために使われず、代わりにノイズを表し、網膜血管と混同される脈絡膜血管も含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:46:26 GMT)
Decoding the Projective Transverse Field Ising Model [0.0] 本稿では,量子誤り訂正符号としての機能に着目した射影的横場Isingモデルについて検討する。
我々は、初期絡み合った状態に符号化された量子情報を確実に検索できる有限しきい値が存在することを示した。
これは、量子情報が射影力学によって保護されるが、シンドローム測定によって取り出すことができない有限状態が存在することを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 17:48:09 GMT)
Cooperative effects in dense cold atomic gases including magnetic dipole
interactions [0.0] 電気的および磁気的双極子-双極子相互作用を示す冷媒気体の協調効果について検討した。
量子退化ガスに対しては、サブ放射効果と超放射効果の相互作用と、アンサンブルのフェルミオンまたはボゾン量子統計的性質について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:17:07 GMT)
Convergence and concentration properties of constant step-size SGD
through Markov chains [0.0] 定常段差勾配勾配(SGD)を用いた滑らかで強凸な目標の最適化について検討する。
緩やかに制御された分散を伴う不偏勾配推定に対して、反復は全変動距離の不変分布に収束することを示す。
全ての結果は無症状であり、その結果はいくつかのアプリケーションを通して議論されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:36:28 GMT)
Computational projects with the Landau-Zener problem in the quantum
mechanics classroom [0.0] ランダウ・ツェナー問題(Landau-Zener problem)は、計算プロジェクトにおいて優れたモデル量子システムである。
低レベルの計算作業を必要とするが、多くの複雑な数値とアルゴリズムの問題があり、専用の作業によって解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:01:23 GMT)
Comprehensive Training and Evaluation on Deep Reinforcement Learning for
Automated Driving in Various Simulated Driving Maneuvers [0.0] 本研究では、DQN(Deep Q-networks)とTRPO(Trust Region Policy Optimization)の2つのDRLアルゴリズムの実装、評価、比較を行う。
設計されたComplexRoads環境で訓練されたモデルは、他の運転操作にうまく適応でき、全体的な性能が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 11:41:01 GMT)
Complete Hilbert-Space Ergodicity in Quantum Dynamics of Generalized
Fibonacci Drives [0.0] 量子系がより強いエルゴード性を示すことができるかどうかを考察し、時間進化した状態が時間とともにヒルベルト空間全体を均一に訪問する。
我々は、最小限のシンボリック複雑性を持つ非周期的だが決定論的ドライブの族が存在することを発見した。
この結果は、一般的な時間依存量子系における熱化の理解の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 18:00:01 GMT)
Compact Chirped Fiber Bragg Gratings for Single-Photon Generation from
Quantum Dots [0.0] 固体量子エミッタのチャープパルス励起に対するコンパクトで頑健で高効率な代替手段を提案する。
私たちの単純なプラグアンドプレイモジュールは、フェムト秒のインプリンティングで作製された、チャープファイバーブラッグ格子で構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 16:02:28 GMT)
Collaborative error-immune information transfer with OAM modes of light
in networks through atmospheric turbulence [0.0] このプロトコルは、3人の参加者のネットワークで情報の転送を可能にする。
本稿では,大気乱流を利用した協調的エラー免疫情報プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 21:16:03 GMT)
Clustering-based Identification of Precursors of Extreme Events in
Chaotic Systems [0.0] 力学系の状態における急激かつ急激な高振幅変化は、極端事象と呼ばれる。
カオスシステムにおける希少かつ極端な事象の前駆体を特定するために,データ駆動のモジュラリティに基づくクラスタリング手法の適用性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 12:38:38 GMT)
Average entanglement entropy of midspectrum eigenstates of
quantum-chaotic interacting Hamiltonians [0.0] 負の$O(1)$項の大きさは、ランダムな純粋状態に対して予測されるものよりもわずかに大きい。
スペクトルの中央では、負の$O(1)$項の大きさがランダムな純粋状態の予測値よりもわずかに大きいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 22:22:47 GMT)
Autonomous Driving with Deep Reinforcement Learning in CARLA Simulation [0.0] 我々は、Deep Q-Learningを使用して、自動運転車が他の車両を避けながら、最高速度で車線を維持できるポリシーを学ぶ。
その後、我々はCARLAシミュレーション環境を使用して、新たに取得したポリシーをテストし、検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 00:54:20 GMT)
AugOp: Inject Transformation into Neural Operator [0.0] 本稿では,正規畳み込み演算子を訓練中に追加のグループワイド変換を注入し,推論中にそれを回復させることにより,単純で一般的な方法で正規畳み込み演算子を増強する手法を提案する。
通常の畳み込み演算子と比較して、我々のアプローチ(AugConv)は、トレーニング中のモデル性能を改善するために、より大きな学習能力を導入することができる。
画像分類データセットCifar-10の結果、AugResNetはモデル性能の点でベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 14:01:24 GMT)
About some compression algorithms [0.0] 画像の圧縮方法を見つけるためにニューラルネットワークアルゴリズムを用いる。
これは適当な性質を満たす区間$(0, 1)$の変換の集合である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:01:39 GMT)
A tomographic approach to the sum uncertainty relation and quantum
entanglement in continuous variable systems [0.0] エントロピー不確実性関係(EUR)は、主に量子ビット系において様々な文脈で研究されている。
シャノンエントロピーにおけるそれらの生成により、EURは量子情報と量子光学の応用を見出す。
EURの多くの変種はトモグラムから計算できる。
トモグラムから計算できる多くの絡み合い指標(TEI)が定義されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 10:33:09 GMT)
A study of the quasi-probability distributions of the Tavis-Cummings
model under different quantum channels [0.0] 準確率分布関数と二階コヒーレンス関数を用いたTavis-Cummingsモデルのスピン・キャビティ場のダイナミクスについて検討した。
キャビティ光子数の進化、スピン励起、異なる量子チャネル下での原子インバージョンの関係が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 00:51:03 GMT)
A Simulation Framework for Distributed Quantum Computing [0.0] 現在の量子プロセッサは、一様でない品質と非常に制約のある物理的接続を持つ数百の量子ビットによって特徴づけられる。
DQCアーキテクチャは、計算タスクに利用可能なキュービットの数を増やすためのスケーラブルなアプローチである。
量子インターネット(Quantum Internet)は、各デバイスが単独で処理できない計算タスクを実行するための、遠隔量子処理ユニット間の通信と協調を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:52:05 GMT)
A Compendious Review of Majorization-Based Resource Theories: Quantum
Information and Quantum Thermodynamics [0.0] 我々は、様々な技術応用にまたがる真の量子現象の理解を強化することを目的としている。
両部量子絡み合い、量子コヒーレンス、重ね合わせなど、様々なリソースで共有される基本的な類似性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 13:02:52 GMT)
A Bayesian Take on Gaussian Process Networks [0.0] この研究はモンテカルロ法とマルコフ・チェイン・モンテカルロ法を実装し、ネットワーク構造の後方分布からサンプリングする。
提案手法は,ネットワークのグラフィカルな構造を復元する上で,最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 20 Jun 2023 08:38:31 GMT)