Simplifying Model-based RL: Learning Representations, Latent-space
Models, and Policies with One Objective [142.4] 自己整合性を維持しつつ高いリターンを達成するために,潜在空間モデルとポリシーを協調的に最適化する単一目的を提案する。
得られたアルゴリズムは, モデルベースおよびモデルフリーRL手法のサンプル効率に適合するか, 改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 19:05:46 GMT)
Symbolic Chain-of-Thought Distillation: Small Models Can Also "Think"
Step-by-Step [122.6] 思考の連鎖は、素数大言語モデルに彼らの予測の合理化を口頭で示すよう促す。
オーダーオブマグニチュードの小さなモデルでも、チェーンオブ思想のプロンプトの恩恵を受けられることを示す。
そこで我々は,より大規模な教師モデルから抽出した合理化に基づいて,より小さな学生モデルを訓練する方法であるChain-of-Thought Distillation (SCoTD)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 20:15:07 GMT)
H$_2$O: Heavy-Hitter Oracle for Efficient Generative Inference of Large
Language Models [119.8] メモリフットプリントを大幅に削減する新しいKVキャッシュの実装手法を提案する。
我々のアプローチは、トークンのごく一部が、注意点の計算において、ほとんどの価値に寄与する、という観察に基づいている。
我々は,最近のトークンとH$のバランスを動的に保持するKVキャッシュ消去ポリシーであるヘビーヒッター(H$O)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 20:11:14 GMT)
Ten Lessons We Have Learned in the New "Sparseland": A Short Handbook
for Sparse Neural Network Researchers [100.7] この記事は、SNN(Sparse Neural Network)研究コミュニティがますます繁栄する中で、"共通善(common good)"を提供することを目的としている。
SNNの10のQ&Aは、密度対スパース、非構造化スパース対構造スパース、プルーニング対スパーストレーニング、密度対スパーストレーニング、静的なスパースネス対動的スパースネス、事前トレーニング/デューストレーニングと後トレーニングのスパースネスを含む、多くの重要な側面から要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 16:54:56 GMT)
Separate And Diffuse: Using a Pretrained Diffusion Model for Improving
Source Separation [99.2] 上界をランダムな生成モデルに一般化する方法を示す。
複数のベンチマークで2, 3, 5, 10, 20人の話者に最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 05:28:19 GMT)
DesCo: Learning Object Recognition with Rich Language Descriptions [93.8] 視覚言語アプローチの最近の発展は、言語指導から視覚認識モデルを学習するパラダイムシフトを引き起こしている。
本稿では,リッチ言語記述を用いたオブジェクト認識モデル学習のための記述条件付き(DesCo)パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 21:05:02 GMT)
Error Analysis of Tensor-Train Cross Approximation [88.8] 我々は, テンソル全体の精度保証を行う。
結果は数値実験により検証され、高次テンソルに対するクロス近似の有用性に重要な意味を持つ可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 17:25:37 GMT)
Efficiently Aligned Cross-Lingual Transfer Learning for Conversational
Tasks using Prompt-Tuning [83.3] 英語のような高リソース言語で訓練された言語モデルの言語間移動は、多くのNLPタスクのために広く研究されている。
並列かつ大規模な多言語会話データセットであるXSGDを紹介する。
我々は、アライメントプロンプトを学習するための効率的なプロンプトチューニングベースの手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 06:18:33 GMT)
Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning: Asynchronous
Communication and Linear Function Approximation [77.1] マルコフ決定過程の設定におけるマルチエージェント強化学習について検討した。
本稿では非同期通信が可能な値に基づく証明可能な効率的なアルゴリズムを提案する。
我々は、コラボレーションによってパフォーマンスを改善するために、最小の$Omega(dM)$通信の複雑さが必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 04:36:01 GMT)
GFlowOut: Dropout with Generative Flow Networks [76.6] モンテカルロ・ドロップアウトは近似推論の比較的安価な方法として広く利用されている。
最近の研究は、ドロップアウトマスクを潜伏変数と見なすことができ、変動推論で推測できることを示している。
GFlowOutleveragesは、最近提案されたジェネレーティブフローネットワーク(GFlowNets)の確率的フレームワークを使用して、ドロップアウトマスク上の後部分布を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 02:53:49 GMT)
PROD: Progressive Distillation for Dense Retrieval [65.8] 良質な教師モデルでは,教師と生徒の間には不可解なギャップがあるため,蒸留によって悪い生徒が生まれることが一般的である。
本稿では,高密度検索のためのプログレッシブ蒸留法であるPRDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:04:14 GMT)
Learning-to-Rank Meets Language: Boosting Language-Driven Ordering
Alignment for Ordinal Classification [63.8] 順序分類のための新しい言語駆動順序付け手法を提案する。
事前学習された視覚言語モデルの最近の発展は、人間の言語におけるリッチな順序性を活用するきっかけとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 04:11:31 GMT)
Thinking Like an Annotator: Generation of Dataset Labeling Instructions [59.6] 本稿では、公開されていないラベリング命令に対処するため、新しいタスクであるラベリング命令生成を導入する。
1)データセット内のカテゴリ毎に視覚的に代表されるサンプルのセットを生成し,2)サンプルに対応するテキストラベルを提供する。
このフレームワークは人間のアノテーションのプロキシとして機能し、最終的なラベル付け命令セットを生成し、その品質を評価するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 18:32:48 GMT)
Neural Priming for Sample-Efficient Adaptation [58.3] ニューラルプライミング(Neural Priming)は、大規模な事前学習されたモデルを分散シフトや下流タスクに適応させる手法である。
ニューラルプライミングは、LAION-2Bほどの大きさの事前訓練であっても、テスト時に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 20:15:53 GMT)
Large Language Models as Sous Chefs: Revising Recipes with GPT-3 [56.7] 我々は、複雑で多様で広く使われている指示の例としてレシピに焦点を当てている。
我々は、レシピと材料リストに基づいたプロンプトを開発し、レシピをより単純なステップに分解する。
また,レシピリビジョンの品質の人的判断を収集しながら,疲労軽減を念頭に設計したAmazon Mechanical Turkタスクにも貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 14:42:43 GMT)
Real-Time Neural Light Field on Mobile Devices [54.4] 低レイテンシで小さなサイズでモバイルデバイス上で効率的に動作する新しいネットワークアーキテクチャを導入する。
本モデルでは,合成シーンと実世界のシーンの両方において,リアルタイムな推論を維持しながら高分解能な生成を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 20:48:05 GMT)
Adaptive Privacy Composition for Accuracy-first Mechanisms [53.5] 我々は、分析者が微分プライベートとポストプライベートのメカニズムを適応的に切り替えることのできるプライバシーフィルタを開発した。
ノイズ低減メカニズムの大きな利点は、アナリストがリリースした最もノイズが少ない、あるいは最も正確な答えのプライバシーコストのみを支払うことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 00:33:34 GMT)
Unsupervised Mapping of Arguments of Deverbal Nouns to Their
Corresponding Verbal Labels [52.9] デバーバル名詞は英語の文章でよく使われる動詞で、出来事や行動やその議論を記述している。
名前付けされた構成の引数を扱うために存在する解決策は意味論的アノテーションに基づいている。
本稿では,より統語的アプローチを導入し,デバーバル名詞の議論を対応する動詞構成にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:07:01 GMT)
Graph Neural Networks Provably Benefit from Structural Information: A
Feature Learning Perspective [52.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ表現学習の先駆けとなった。
本研究では,特徴学習理論の文脈におけるグラフ畳み込みの役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:21:11 GMT)
Individualized Dosing Dynamics via Neural Eigen Decomposition [51.6] ニューラル固有微分方程式アルゴリズム(NESDE)を導入する。
NESDEは個別化モデリング、新しい治療ポリシーへの調整可能な一般化、高速で連続的でクローズドな予測を提供する。
本研究は, 総合的・現実的な医療問題におけるNESDEの堅牢性を実証し, 学習力学を用いて, 模擬医療体育環境の公開を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 17:01:51 GMT)
Boost Video Frame Interpolation via Motion Adaptation [50.6] ビデオフレーム(VFI)は、2つの連続するフレーム間の中間フレームを生成することを目的とした課題である。
既存の学習ベースのVFI手法は大きな成功を収めたが、それでも限定的な一般化能力に悩まされている。
テスト時に見えない動作に適応できる新しい最適化ベースのVFI法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:44:02 GMT)
Estimating the Causal Effect of Early ArXiving on Paper Acceptance [46.2] 我々は,論文の審査期間(初期arXiving)前にarXivingが会議の受理に与える影響を推定する。
以上の結果から,早期のarXivingは,論文の受容に少なからぬ影響を及ぼす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 07:45:38 GMT)
MOFI: Learning Image Representations from Noisy Entity Annotated Images [46.0] ノイズの多い実体画像から画像表現を学習するための新しい視覚基盤モデルMOFIを提案する。
MOFIは、事前トレーニングデータ($i$)とトレーニングレシピ($ii$)の2つの重要な側面において、以前のものと異なる。
ノイズの多い画像とテキストのペアから画像にエンティティラベルを自動的に割り当てる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 19:16:28 GMT)
Real-World Video for Zoom Enhancement based on Spatio-Temporal Coupling [44.3] 紙-時間情報結合によるズーム品質向上のために,現実的なマルチフレームクリップの適用の可能性を検討する。
異なるズームシナリオで得られた優れた実験結果は、実世界のビデオとSTCLを既存のズームモデルに統合することの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 06:19:00 GMT)
SuperBench: A Super-Resolution Benchmark Dataset for Scientific Machine
Learning [42.8] 我々は,高解像度データセットを特徴とする最初のベンチマークデータセットであるSuperBenchを紹介する。
空間ロバストネスSRデータ中心および物理保存視点の検証に焦点をあてる。
我々は,SR法が科学的データにおいて,微細な特徴を捕捉し,基本的な物理的特性と制約を保存する上での限界を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 22:39:33 GMT)
Structuring Representation Geometry with Rotationally Equivariant
Contrastive Learning [42.2] 自己教師付き学習は、画像などの生の知覚データを、単純なユークリッド距離が有意義なデータの変動を測定するようなコンパクトな空間に変換する。
この定式化は、埋め込み空間の単純な変換に対応するように入力空間の変換を強制することにより、埋め込み空間に追加の幾何学的構造を加えることによって拡張する。
我々は、同変損失と非崩壊項を単に組み合わせれば、非自明な表現が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:07:52 GMT)
Towards Robust Aspect-based Sentiment Analysis through
Non-counterfactual Augmentations [40.7] 非事実的データ拡張に依存する代替手法を提案する。
我々のアプローチはさらにABSAロバストネスベンチマークの新たな最先端を確立し、ドメイン間でうまく転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:57:32 GMT)
Leveraging Brain Modularity Prior for Interpretable Representation
Learning of fMRI [38.2] 静止状態機能的磁気共鳴画像(rs-fMRI)は脳の自律神経活動を反映することができる。
従来の研究では, マシン/ディープ学習手法を用いてfMRI表現を抽出し, その後の分析を行う方法が提案されている。
本稿では,fMRI解析のためのBMR(Brain Modularity-Constrained dynamic Representation Learning)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 23:45:47 GMT)
Diverse Demonstrations Improve In-context Compositional Generalization [37.8] 本稿では,出力プログラムに必要なすべての構造を包括的にカバーすることを目的とした,多様なデモンストレーションを選択する手法を提案する。
実験により、多種多様な実演と文脈内学習を組み合わせることで、3つの合成一般化セマンティックパーシングデータセットのパフォーマンスが大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 15:49:31 GMT)
Split Learning in 6G Edge Networks [36.4] 分割学習(SL)により、サーバはデータのプライバシを高めながら、主要なトレーニングワークロードを処理することができる。
本稿では,無線エッジネットワークとのシームレスな統合について述べる。
本稿では,資源効率のよい学習フレームワークや資源管理戦略など,エッジSLの重要な設計課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 11:37:55 GMT)
Towards Understanding Gradient Approximation in Equality Constrained
Deep Declarative Networks [35.9] 我々は、深い宣言ノードの勾配を制約項を無視して近似できる条件を探索し、大域的損失関数の降下方向を導出する。
これは、近似が真の勾配計算よりもはるかに効率的であるため、ディープラーニングモデルを訓練する際の重要な実用的応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 20:46:33 GMT)
DiffDTM: A conditional structure-free framework for bioactive molecules
generation targeted for dual proteins [35.7] DiffDTMは、二重ターゲット分子生成のための拡散モデルに基づく条件付き構造自由な深層生成モデルである。
我々は、DiffDTMが薬物様、合成可能、新規、高結合性アフィニティ分子を生成できることを実証するために、総合的な多視点実験を行った。
実験結果から,DiffDTMは見知らぬ二重ターゲットに容易に接続して生体活性分子を生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:08:55 GMT)
Large Sequence Models for Sequential Decision-Making: A Survey [33.4] トランスフォーマーはRLコミュニティへの関心が高まり、顕著な有効性と一般化性を持った多くのアプローチを生み出した。
本稿では, シーケンシャル意思決定における大規模シーケンスモデルの有効性向上を目的とした, 今後の研究に向けて, 様々な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 12:06:26 GMT)
Waypoint Transformer: Reinforcement Learning via Supervised Learning
with Intermediate Targets [31.5] 中間目標を統合化してRvS法を強化する新しい手法を提案する。
我々は、DTフレームワーク上に構築され、自動生成されたウェイポイントに条件付けされたアーキテクチャを用いて、WT(Waypoint Transformer)を導入する。
その結果,従来のRvS法と比較して最終帰納率は有意に増加し,従来の時間差分学習法よりも同等以上の性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 22:25:29 GMT)
Intensity-free Convolutional Temporal Point Process: Incorporating Local
and Global Event Contexts [30.5] 本稿では、連続時間畳み込みイベントエンコーダとRNNを統合することにより、ローカルコンテキストとグローバルコンテキストを組み合わせた新しいTPPモデリング手法を提案する。
提示されたフレームワークは柔軟でスケーラブルで、長いシーケンスと複雑な潜伏パターンを持つ大きなデータセットを扱うことができる。
我々の知る限りでは、これはTPPモデリングに畳み込みニューラルネットワークを適用する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 22:57:40 GMT)
A Survey on Graph Neural Network Acceleration: Algorithms, Systems, and
Customized Hardware [30.5] グラフ構造化データに関する機械学習研究のために、グラフニューラルネットワーク(GNN)が登場している。
GNNは多くのタスクで最先端のパフォーマンスを実現するが、現実のアプリケーションではスケーラビリティの問題に直面している。
我々は,GNN加速の分類学を提供し,既存のアプローチをレビューし,今後の研究方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 20:20:45 GMT)
FED-CD: Federated Causal Discovery from Interventional and Observational
Data [30.3] FED-CDは、観測データと介入データを含む分散データセットから因果構造を推定するためのフレームワークである。
データサンプルの代わりに更新を交換することで、FED-CDはプライバシを確保すると同時に、基盤となる有向非巡回グラフ(DAG)の分散的な発見を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 11:48:40 GMT)
Weakly Supervised Multi-Label Classification of Full-Text Scientific
Papers [29.3] 我々は,クロスペーパーネットワーク構造と紙内階層構造を用いて,弱い監督下で全文科学論文を分類するフレームワークEXを提案する。
ネットワーク対応のコントラスト調整モジュールと階層対応のアグリゲーションモジュールは、2種類の構造信号を利用するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 15:27:55 GMT)
Offline Policy Evaluation for Reinforcement Learning with Adaptively
Collected Data [28.4] 我々は,TMISオフライン政策評価(OPE)推定器の理論を開発する。
我々は、その推定誤差に基づいて高確率、インスタンス依存境界を導出する。
また,適応環境での極小最適オフライン学習を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 21:48:28 GMT)
GenImage: A Million-Scale Benchmark for Detecting AI-Generated Image [28.4] 我々は、100万組のAI生成フェイクイメージと実際の画像の収集を含むGenImageデータセットを紹介した。
この利点は、GenImageで訓練された検出器が徹底的な評価を行い、多様な画像に適用可能であることを示すことである。
本研究では,本データセットの包括的解析を行い,実世界のシナリオに類似した検出手法を評価するための2つの課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:41:47 GMT)
Emotion Flip Reasoning in Multiparty Conversations [27.9] Instigator based Emotion Flip Reasoning (EFR) は、会話の中で話者の感情のフリップの背後にある侵入者を特定することを目的としている。
本報告では,感情心理学に則った基盤構造ERFインスティゲータラベルを含むデータセットであるMELD-Iについて述べる。
我々は,TransformerエンコーダとスタックGRUを利用して対話コンテキストをキャプチャする,TGIFと呼ばれる新しいニューラルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:22:02 GMT)
Boosting Model Inversion Attacks with Adversarial Examples [26.9] ブラックボックス設定において、より高い攻撃精度を達成できる学習ベースモデル反転攻撃のための新しい訓練パラダイムを提案する。
まず,攻撃モデルの学習過程を,意味的損失関数を追加して規則化する。
第2に、学習データに逆例を注入し、クラス関連部の多様性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:40:58 GMT)
Fusing Multimodal Signals on Hyper-complex Space for Extreme Abstractive
Text Summarization (TL;DR) of Scientific Contents [26.3] 我々は,複数の入力モダリティを活用することで,超抽象的テキスト要約(TL;DR生成)の新たな課題に対処する。
mTLDRデータセットには、さまざまな学術会議の手続きから収集された合計4,182のインスタンスが含まれている。
本稿では, デュアルフューズハイパーコンプレックストランスを用いたエンコーダデコーダモデルであるmTLDRgenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:51:42 GMT)
Fighting Uncertainty with Gradients: Offline Reinforcement Learning via
Diffusion Score Matching [26.3] 勾配に基づく政策探索手法は,高次元での有効性から,有望な方向である。
我々は、不確実性計量が勾配で最小化される場合、安定してデータに収束しなければならないことを示す。
本研究では,高次元問題における一階計画を実現するためのスコアガイドプランニング(SGP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 23:40:58 GMT)
Learning Control-Oriented Dynamical Structure from Data [25.3] 一般非線形制御アフィン系に対する状態依存非線形トラッキングコントローラの定式化について論じる。
安定軌跡追跡における学習版の有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 03:24:09 GMT)
Do I have the Knowledge to Answer? Investigating Answerability of
Knowledge Base Questions [25.1] GrailQAbilityは、未解決のKBQAデータセットである。
3つの最先端KBQAモデルを用いて実験したところ、3つのモデル全てが性能低下に悩まされていることがわかった。
このことはKBQAシステムを解答不能に堅牢にするためのさらなる研究の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 11:06:55 GMT)
SAM++: Enhancing Anatomic Matching using Semantic Information and
Structural Inference [24.9] 本稿では,新しい固定点マッチング機構を用いて外観と意味の埋め込みを学習するフレームワークを提案する。
我々はSAM++フレームワークを2つの困難なタスクでテストし、SAMのパフォーマンスを大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 14:46:49 GMT)
Multilingual LLMs are Better Cross-lingual In-context Learners with
Alignment [24.7] インコンテキスト学習(ICL)は、大規模言語モデルが勾配更新なしでいくつかのラベル付きサンプルに条件付きテストラベルを推測できるようになり、展開される。
言語間テキスト分類のためのICLの詳細な分析を行う。
我々は新しいプロンプト・コンストラクション・ストラテジ--クロスランガルなインコンテキスト・ソース・ターゲットアライメント(X-InSTA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 07:43:35 GMT)
Spatio-temporal Diffusion Point Processes [23.7] パティオ・テンポラル・ポイント・プロセス(英: patio-temporal point process、STPP)は、時間と空間を伴うイベントの集合である。
結合分布のモデル化に失敗すると、与えられた事象の過去の時間的相互作用を特徴づける能力は限られる。
複雑な時空間の関節分布を学習する新しいパラメータ化フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは最先端のベースラインを著しく上回り、平均50%以上の改善がなされています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:54:28 GMT)
Inter-Instance Similarity Modeling for Contrastive Learning [22.6] 視覚変換器(ViT)におけるコントラスト学習のための新しい画像混合手法であるPatchMixを提案する。
既存のサンプルミキシング手法と比較して、我々のPatchMixは2つ以上の画像を柔軟に効率的に混ぜることができる。
提案手法は,ImageNet-1KとCIFARの両方のデータセットにおいて,従来の最先端技術よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 14:47:33 GMT)
Exploring the MIT Mathematics and EECS Curriculum Using Large Language
Models [21.9] 我々は,MITの数学・脳科学専攻の卒業要件を満たすために,大規模言語モデルの能力を評価する。
その結果, GPT-3.5はMITのカリキュラム全体の3分の1を解くのに成功し, GPT-4は迅速なエンジニアリングにより, 画像に基づく質問を除いたテストセット上で完璧に解けることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 12:39:06 GMT)
MA-NeRF: Motion-Assisted Neural Radiance Fields for Face Synthesis from
Sparse Images [21.8] 本研究では,高忠実度乾燥可能な顔アバターを再構成し,目に見えない表情を処理できる新しいフレームワークを提案する。
実装の核となるのは、構造化変位特徴と意味認識学習モジュールです。
我々の手法は現在の最先端技術よりもはるかに優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:14:35 GMT)
Devil is in Channels: Contrastive Single Domain Generalization for
Medical Image Segmentation [21.1] 医用画像分割のためのtextbfChannel レベルの textbfContrastive textbfSingle textbfDomain textbf Generalization モデルを提案する。
提案手法は,単一ソースドメインを用いてチャネルワイドな特徴の絡み合いを可能にする,コントラスト的な視点での新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:34:37 GMT)
Transforming a Quadruped into a Guide Robot for the Visually Impaired:
Formalizing Wayfinding, Interaction Modeling, and Safety Mechanism [20.8] ガイドロボットは、視覚障害者または視覚障害者(BVI)の2～3%しかアクセスできないガイド動物を、限定的に利用できるようにするための大きな可能性を秘めている。
本稿では,(1)ガイド犬とヒトのナビゲーション機構の定式化,(2)データ駆動型インタラクションモデルの開発,(3)ユーザ安全性の向上の3つの主要なトピックについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 20:47:36 GMT)
Is Pre-training Truly Better Than Meta-Learning? [19.8] 定型事前学習(PT)モデルと評価中の最終層の微調整は、標準的なメタ学習アルゴリズムよりも優れていると考えられている。
我々はこれらの主張を再評価し、多種多様なデータセットを詳細に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 02:26:45 GMT)
Multi-task multi-station earthquake monitoring: An all-in-one seismic
Phase picking, Location, and Association Network (PLAN) [19.7] 標準的な監視ワークフローには、フェーズピッキング、アソシエーション、ロケーションといった相互に依存したタスクが含まれている。
本稿では, マルチステーション地震データを直接処理し, 同時位相選択, 関連, 位置を求めるグラフニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 09:46:18 GMT)
Model Sparsification Can Simplify Machine Unlearning [19.5] 最近のデータ規制要件に応えて、マシン・アンラーニング(MU)が重要なプロセスとして登場した。
本研究は,ウェイトプルーニングによるモデルスペーシフィケーションという,新しいモデルベース視点を紹介する。
理論と実践の両方において、モデルスパーシティは、近似アンラーナーのマルチ基準アンラーニング性能を高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 19:23:49 GMT)
Radio Generation Using Generative Adversarial Networks with An Unrolled
Design [18.0] 無線生成のための新しいGANフレームワーク「Radio GAN」を開発した。
1つ目は、電波信号のサンプリング分布をモデル化することを目的としたサンプリングポイントに基づく学習である。
2つ目は、未学習のジェネレータ設計であり、予測された純粋な信号分布を前者として組み合わせることで、学習の難易度を大幅に低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 07:47:22 GMT)
Decoupled Rationalization with Asymmetric Learning Rates: A Flexible
Lipschitz Restraint [16.5] 自己説明的合理化モデルは、一般的に、生成者が入力テキストから最も人間的な知性のある断片を論理として選択する協調ゲームによって構成され、次に選択された合理性に基づいて予測を行う予測器が続く。
そのような協調ゲームは、予測者がまだ十分に訓練されていないジェネレータによって生成される非形式的ピースに過度に適合する退化問題を生じさせ、それからジェネレータを無意味なピースを選択する傾向にある準最適モデルに収束させる。
我々は、自然かつ柔軟にリプシッツ定数を抑制できるDRという、単純で効果的な手法を実証的に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:54:12 GMT)
OpenFWI: Large-Scale Multi-Structural Benchmark Datasets for Seismic
Full Waveform Inversion [16.1] フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)は、地震データから高分解能速度マップを再構成するために地球物理学で広く用いられている。
データ駆動型FWI手法の最近の成功は、地球物理学のコミュニティにサービスを提供するためのオープンデータセットの需要が急速に増加した結果である。
大規模マルチ構造化ベンチマークデータセットの集合であるOpenFWIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 00:02:32 GMT)
Weighted Automata Extraction and Explanation of Recurrent Neural
Networks for Natural Language Tasks [15.3] リカレントニューラルネットワーク(RNN)はシーケンシャルなデータ処理において大きな成功を収めていますが、その動作を理解し分析することは大きな課題です。
本稿では,自然言語タスクの制限に対処するために,重み付き有限オートマタ(WFA)抽出と説明を行う新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 19:16:56 GMT)
Stable Yaw Estimation of Boats from the Viewpoint of UAVs and USVs [14.6] 6次元空間におけるボートの向きを予測するためのHyperPosePDFに基づく手法を提案する。
われわれはHyperPosePDFをビデオベースのシナリオに拡張し、時間をかけて堅牢な方向予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 20:47:37 GMT)
Exploring Programming Task Creation of Primary School Teachers in
Training [14.4] 不十分なサンプルコードは学習に悪影響を及ぼし、学生は悪いプログラミング習慣や誤解を採用するかもしれない。
この問題を回避するため、自動プログラム解析ツールはタスク作成プロセスの足場構築を支援する可能性がある。
例えば、静的プログラム分析ツールは、良質なコードパターンと悪質なコードパターンの両方を自動的に検出し、コードを改善するヒントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 07:26:24 GMT)
$N$-Sum Box: An Abstraction for Linear Computation over Many-to-one
Quantum Networks [13.7] これはSong Emphetの2サムプロトコルの一般化であり、最近の$N$サーバのプライベート情報検索への応用である。
まず,最大安定化器をベースとした$N$-sumボックスについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 11:14:52 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） (Sat, 24 Jun 2023 21:31:21 GMT)
Neural Multigrid Memory For Computational Fluid Dynamics [13.4] 本稿では, 乱流シミュレーションのためのデータ駆動手法を提案する。
本稿では,ビデオ予測変換器(VPTR)とマルチグリッドアーキテクチャの長所を組み合わせた手法を提案する。
その結果,計算効率を保ちながら,他のベースラインよりも精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 16:31:51 GMT)
Safe Reinforcement Learning with Dead-Ends Avoidance and Recovery [13.3] 安全は、現実的な環境課題に強化学習を適用する上で大きな課題の1つである。
安全かつ安全でない状態を識別する境界を構築する手法を提案する。
我々の手法は、最先端のアルゴリズムよりも安全性違反が少ないタスク性能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 12:02:50 GMT)
SEEDS: Emulation of Weather Forecast Ensembles with Diffusion Models [13.3] 生成人工知能の最近の進歩を活用して,大規模にアンサンブル予測を生成することを提案する。
本稿では,GEFS再放送データセットを用いて,データ駆動型確率拡散モデルについて検討する。
実運用GEFSシステムの計算コストの10分の1以下でこれらの結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 22:00:06 GMT)
DiSCoMaT: Distantly Supervised Composition Extraction from Tables in
Materials Science Articles [12.4] 既存のテーブル抽出器は、表の構造や形式に関する事前の知識を前提としており、科学的な表では知られていないかもしれない。
4,408の遠隔監視テーブルと1,475の手動注釈付き開発およびテストテーブルからなるトレーニングデータセットを作成しました。
我々は、KBoMaTが最近のテーブル処理アーキテクチャを著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 11:55:56 GMT)
Community-Aware Transformer for Autism Prediction in fMRI Connectome [12.4] Com-BrainTFは、ASD予測タスクのためのコミュニティ内およびコミュニティ間ノード埋め込みを学習する階層的なローカル・グローバル・トランスフォーマーアーキテクチャである。
我々のモデルは、ABIDEデータセット上での最先端(SOTA)アーキテクチャよりも優れており、アテンションモジュールから明らかな高い解釈可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 23:52:57 GMT)
Regular SE(3) Group Convolutions for Volumetric Medical Image Analysis [10.4] 連続的なSO(3)(回転)カーネルと空間的カーネルに分離されたSE(3)群畳み込みカーネルを考案する。
提案手法は,通常のCNNに比べて最大16.5%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:29:54 GMT)
A Unified Approach to Controlling Implicit Regularization via Mirror
Descent [10.3] 本稿では,回帰と分類の両方の設定において暗黙の正規化を制御するために,ミラー降下(MD)を用いた統一的なアプローチを提案する。
より具体的には、一様ポテンシャル関数の一般クラスを持つMDが、線形分類問題に対する一般化最大マージン解に方向収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 03:57:26 GMT)
DynPL-SVO: A Robust Stereo Visual Odometry for Dynamic Scenes [10.3] 特徴量に基づくステレオ・ビジュアル・オドメトリーのアプローチは、ステレオ画像の列に沿った点特徴のマッチングと追跡によって移動ロボットの動きを推定する。
本稿では,一致点特徴と直線特徴の向きに垂直な再投影誤差の情報を統合した,完全な動的SVO手法であるDynPL-SVOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:47:01 GMT)
Differentially Private Decentralized Deep Learning with Consensus
Algorithms [10.2] 協調的な分散ディープラーニングは、通信エージェント間の直接的な情報交換に依存している。
信頼できない隣人エージェントとのパラメータ共有は、ローカルデータセットに関する悪用可能な情報を漏洩させる可能性がある。
協調訓練の前後で各エージェントの局所的データセットを確保できる分別的私的分散学習を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 07:46:00 GMT)
TorchBench: Benchmarking PyTorch with High API Surface Coverage [9.7] 我々は、PyTorchソフトウェアスタックの性能を研究するための新しいベンチマークスイートであるTorchBenchを提案する。
TorchBenchは、PyTorchソフトウェアスタックのパフォーマンスを包括的に特徴付けることができる。
本稿では,TorchBenchの実用例を2つ紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 16:57:43 GMT)
Generating Behaviorally Diverse Policies with Latent Diffusion Models [9.3] 本稿では,拡散モデルを用いて,政策パラメータ上の1つの生成モデルにアーカイブを蒸留する。
提案手法は,元の報酬の98%,オリジナルカバレッジの89%を回収しながら,圧縮比が13倍となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 00:40:38 GMT)
Beyond Scale: the Diversity Coefficient as a Data Quality Metric
Demonstrates LLMs are Pre-trained on Formally Diverse Data [9.1] 我々は最近提案されたTask2Vecの多様性係数を使って、データ品質の形式的側面を理解します。
具体的には、公開事前学習データセットの多様性係数を測定し、それらの形式的多様性が高いことを示す。
多様性係数は信頼性が高く、公開可能なLLMデータセットには高い値を示し、LLMのための有用な多種多様なデータセットを構築するために使用できると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 02:25:56 GMT)
In Search for a Generalizable Method for Source Free Domain Adaptation [9.0] ソースフリードメイン適応(SFDA)は、非ラベルデータのみを使用して、オフザシェルフモデルを新しいドメインに適応できるため、魅力的である。
本研究では,生物音響学における自然発生分布シフトの課題に対して,既存のSFDA技術を適用した。
既存の手法は、視力ベンチマークで観察されたものと異なる相対性を示し、時には適応が全くないよりも悪い場合もあります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 22:37:00 GMT)
Zero-Concentrated Private Distributed Learning for Nonsmooth Objective
Functions [8.9] 非滑らかな最適化問題を解くために,完全分散差分学習アルゴリズムを開発した。
プライバシ保証とアルゴリズムの正確な解への収束の完全な理論的証明を提供する。
我々は,開発したアルゴリズムが既存の手法よりも優れていることをシミュレーションで観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 16:13:28 GMT)
Correlated two-photon scattering in a 1D waveguide coupled to two- or
three-level giant atoms [8.7] 1次元(1次元)導波路内の2光子散乱過程を2レベルまたは3レベルの巨大原子と結合して研究する。
2つの結合点間の累積位相シフトを利用して散乱過程を変化させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 01:51:44 GMT)
ChatDoctor: A Medical Chat Model Fine-Tuned on a Large Language Model
Meta-AI (LLaMA) Using Medical Domain Knowledge [8.6] 本研究の目的は,医療アドバイスの精度を向上した専門言語モデルを作ることであった。
そこで我々は,10万件の患者-医師対話の大規模データセットを用いて,大規模言語モデルメタAI(LLaMA)の適応と精錬を行った。
実際の患者と医師の相互作用によるモデルの微調整により、患者のニーズを理解し、アドバイスを提供する能力は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 15:26:44 GMT)
Synchronization by Magnetostriction [8.6] キャビティ磁気力学系における2つの機械振動モードの同期化に磁歪を利用する方法を示す。
この研究は、同期の達成と調整のための新しいメカニズムを明らかにし、空洞磁気力学系がリッチ同期現象を探索するための理想的なプラットフォームであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 11:50:54 GMT)
Open-Set RF Fingerprinting via Improved Prototype Learning [8.0] オープンセットRFフィンガープリントのためのプロトタイプ学習を利用する。
一貫性に基づく正規化とオンラインラベルスムース化の2つの改善を提案する。
実世界のRFデータセットを用いた実験結果から,提案手法がプロトタイプ学習を大幅に改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:04:06 GMT)
Learning under Selective Labels with Data from Heterogeneous
Decision-makers: An Instrumental Variable Approach [7.6] 本研究では,歴史的意思決定によって部分的にラベル付けされた結果が得られた場合に生じる,選択的ラベル付きデータによる学習の課題について検討する。
ラベル選択バイアスに頑健な予測規則を両識別設定で学習する重み付き学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 01:20:39 GMT)
Action Q-Transformer: Visual Explanation in Deep Reinforcement Learning
with Encoder-Decoder Model using Action Query [7.3] Action Q-Transformer (AQT)は、Qラーニングに基づくDRL法にトランスフォーマーエンコーダデコーダ構造を導入する。
Atari 2600ゲームにおける注意の可視化は,様々なゲームタスクにおけるエージェントの意思決定の詳細な分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 07:06:14 GMT)
Learn to Accumulate Evidence from All Training Samples: Theory and
Practice [7.3] Evidential Deep Learningは、決定論的ニューラルネットワークの不確実性を認識するための、原則的かつ計算的に効率的な方法を提供する。
既存の明らかなアクティベーション関数はゼロエビデンス領域を生成するため、モデルがそのような領域に落ちてくるトレーニングサンプルから学ぶことができない。
我々の理論的基盤に基づく顕在的活性化関数のより深い分析は、新しい正則化器の設計を刺激する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 17:45:51 GMT)
Generalised $f$-Mean Aggregation for Graph Neural Networks [7.2] 我々は、すべての標準アグリゲータを含む関数空間をパラメタライズする一般化アグリゲーション作用素GenAggを提案する。
我々はGenAggがベースライン法よりもはるかに高い精度で標準アグリゲータを表現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 00:39:12 GMT)
Score-based Generative Models for Photoacoustic Image Reconstruction
with Rotation Consistency Constraints [7.0] 光音響トモグラフィ(英: Photoacoustic tomography, PAT)は、高光コントラストと音響透過深度の両方を可能にする新しい画像モダリティである。
深層学習に基づく先行研究は教師ありの方法で訓練され、入力された部分的なセンサデータを全視野で再構築された地上の真実に直接マッピングする。
本稿では,ランゲヴィンダイナミクスと制約項の反復サンプリングによりPAT画像を復元する回転整合性制約付きスコアベース生成モデル(RCC-SGM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 02:47:03 GMT)
GaitMM: Multi-Granularity Motion Sequence Learning for Gait Recognition [6.9] 歩行認識は、各身体部位の異なる周期的な動きを観察することにより、個人固有の歩行パターンを識別することを目的としている。
既存のほとんどの手法は各部分を等しく扱い、異なるステップ周波数と歩行のサンプリングレートによって引き起こされるデータの冗長性を考慮できない。
本研究では,歩行系列学習のためのマルチグラニュラリティ動作表現(GaitMM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 04:48:05 GMT)
Tuning structure learning algorithms with out-of-sample and resampling
strategies [6.9] 構造学習のためのサンプル外チューニングは、構造学習のための最適なハイパーパラメータ構成を推定するために、サンプル外および再サンプリング戦略を採用する。
OTSLを用いることで,最先端技術と比較してグラフィカルな精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:39:44 GMT)
A novel Counterfactual method for aspect-based sentiment analysis [6.6] 本稿では,逆の感情極性を持つ意見表現を生成するために,新たな反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ABSAデータセット上での現在の拡張手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 16:24:27 GMT)
Polariton-driven $\mathcal{PT}$ Reentry and Anisotropic Exceptional
Points in $\mathcal{PT}$-symmetric Ternary System [6.3] 3モードの分極系は、再入射パリティ時間正確な位相を持つ最小のモデルを形成することを示す。
位相図の解析解は、再帰相は多重モード系の特別な特徴を伴っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 21:53:51 GMT)
ICN: Interactive Convolutional Network for Forecasting Travel Demand of
Shared Micromobility [5.7] 本稿では,共有マイクロモビリティのための旅行需要を予測するための,対話型畳み込みネットワーク(ICN)というディープラーニングモデルを提案する。
提案手法はシカゴ, IL, オースチン, TXの2つの実世界のケーススタディに対して評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:08:04 GMT)
Machine Learning needs its own Randomness Standard: Randomised Smoothing
and PRNG-based attacks [5.5] 攻撃者が一般的に依存するランダム性のみを用いて、機械学習システムに侵入できるかどうかを検討する。
我々はRandomized Smoothingを用いて任意のモデルの特定の入力データポイントを認証する。
攻撃者は供給されたランダム性をバックドアして、過大評価または過小評価のロバスト性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 19:50:08 GMT)
Computron: Serving Distributed Deep Learning Models with Model Parallel
Swapping [5.4] 言語や画像理解などの分野における今日の最も優れたディープラーニングモデルの多くは、数十億のパラメータを含んでいる。
共有GPUクラスタ上で複数の分散モデルを提供するためにメモリスワップを使用するシステムであるComputronを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 01:38:23 GMT)
Towards Generalizable Medical Image Segmentation with Pixel-wise
Uncertainty Estimation [5.4] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、独立および同一分散(IID)仮説の下で、視覚認識において有望な性能を達成する。
IID仮説は多くの現実世界、特に医用画像解析において普遍的に保証されていない。
そこで本稿では,不確実性推定を利用してDNNのハード・ツー・クラス化画素をハイライトするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 06:50:14 GMT)
ClothFit: Cloth-Human-Attribute Guided Virtual Try-On Network Using 3D
Simulated Dataset [5.3] そこで我々はClosFitと呼ばれる新しい仮想試行法を提案する。
被服の実際の大きさと人的属性に基づいて、被服の被服体上のドレーピング形状を予測することができる。
実験結果から,ClosFitはフォトリアリスティックな仮想試行実験において,既存の最先端手法を大幅に改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:57:36 GMT)
Robust gates with spin-locked superconducting qubits [5.1] 本稿では、スピンロックと呼ばれる動的疎結合の連続的なバージョンと、トランスモンのためのカプラベースのCZゲートを組み込んだ理論的提案を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:50:49 GMT)
Current density impedance imaging with PINNs [4.8] CDII-PINNは、Tikhonov正則化の枠組みにおいて、PINNを用いてCDIIを効率よく解く方法である。
数値シミュレーションにより、CDII-PINNは効率が高く、正確で、ノイズレベルが1%$から20%$まで高いことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 07:07:03 GMT)
Decision-Dependent Distributionally Robust Markov Decision Process
Method in Dynamic Epidemic Control [4.6] Susceptible-Exposed-Infectious-Recovered (SEIR) モデルは感染症の拡散を表すために広く用いられている。
本稿では,動的流行制御問題に対処するために,分布ロバストマルコフ決定プロセス(DRMDP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 20:19:04 GMT)
UAlberta at SemEval-2023 Task 1: Context Augmentation and Translation
for Multilingual Visual Word Sense Disambiguation [4.5] 本稿では,SemEval-2023 Visual Word Sense Disambiguation (V-WSD) Taskについてアルバータ大学のシステムについて述べる。
本稿では,BabelNetから取得したグロスとテキストと画像エンコーダを組み合わせた新しいアルゴリズムを提案する。
また、翻訳テキストへの英語エンコーダの適用と、言語固有のエンコーダを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 22:00:06 GMT)
Spatio-temporal Storytelling? Leveraging Generative Models for Semantic
Trajectory Analysis [4.0] 生成言語モデルを用いて意味的軌跡の分析と合成意味的軌跡データ(SST)の生成を行う。
我々は、様々な文脈における意味的軌跡の研究、将来のトレンドの予測、人間とコンピュータの相互作用の強化、および一連のアプリケーションへの貢献が可能なインテリジェントなモデルを作成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:45:47 GMT)
Grassroots Social Networking: Serverless, Permissionless Protocols for
Twitter/LinkedIn/WhatsApp [3.8] サーバレス、無許可、ピアツーピアのソーシャルネットワークのための草の根アーキテクチャを提案する。
アーキテクチャは、信頼性の低いネットワーク上で通信するローミング(アドレス変更)エージェントを対象としている。
当社は、Twitter/LinkedInやWhatsAppのような草の根的なソーシャルネットワークプロトコルを2つ提供し、その安全性、生活性、プライバシー、スパム/ディープフェイク耐性に対処しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 11:43:17 GMT)
Boosting Multitask Learning on Graphs through Higher-Order Task
Affinities [3.6] 与えられたグラフ上のノードラベルの予測は、コミュニティ検出や分子グラフ予測など、多くのアプリケーションにおいて広く研究されている問題である。
本稿では,グラフ上の複数のノードラベリング関数を同時に予測し,マルチタスク学習の観点からこの問題を再考する。
我々は高次タスク親和性尺度に基づいて,タスクをグループにクラスタリングするアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 15:53:38 GMT)
Regularized Multivariate Functional Principal Component Analysis [3.4] 本稿では,プライマリコンポーネントの粗さ制御の問題に対処するため,Realized theCA (ReCA) と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
提案手法は多変量関数型PCを生成し,データの簡潔かつ解釈可能な表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 14:22:25 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） (Sat, 24 Jun 2023 10:40:17 GMT)
Selective inference using randomized group lasso estimators for general
models [3.1] この手法は指数関数的な家族分布の使用、および過分散カウントデータに対する準様モデリングを含む。
ランダム化群正規化最適化問題について検討した。
選択されたモデルにおける回帰パラメータの信頼領域は、ウォルド型領域の形式をとり、境界体積を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 01:14:26 GMT)
Mobile-Cloud Inference for Collaborative Intelligence [3.0] ディープラーニングモデル推論の高速化と省エネの必要性が高まっている。
歴史的に、モバイルデバイス上で実行されるモデルは、クラウド上でしか実行できない大規模な最先端の研究モデルと比較して、小さく、よりシンプルである。
クラウドのみの推論では、ネットワーク帯域幅の消費の増加やレイテンシの向上といった欠点がある。
別のアプローチとして、共有モバイルクラウド推論がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 14:22:53 GMT)
Kernel Support Vector Machine Classifiers with the $\ell_0$-Norm Hinge
Loss [3.0] Support Vector Machine (SVM)は、バイナリ分類問題において最も成功した機械学習技術の1つである。
本論文は, ヒンジ損失を持つベクトル($ell$-KSVM)に集中し, ヒンジ損失と$ell_$normの複合関数である。
合成データセットと実データセットの実験は、$ell_$-KSVMが標準のKSVMと同等の精度を達成可能であることを示すために照らされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 14:52:44 GMT)
Unleashing Realistic Air Quality Forecasting: Introducing the
Ready-to-Use PurpleAirSF Dataset [3.0] 本稿では,PurpleAirネットワークからの包括的かつ容易にアクセス可能なデータセットであるPurpleAirSFを紹介する。
本稿では、PurpleAirSFの構築に使用されるデータ収集および処理方法の詳細について述べる。
従来の予測モデルと現代の予測モデルの両方を用いて予備実験を行い、将来の大気質予測タスクのベンチマークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 12:10:16 GMT)
Semantic Segmentation of Porosity in 4D Spatio-Temporal X-ray \mu CT of
Titanium Coated Ni wires using Deep Learning [2.7] 畳み込みニューラルネットワークを用いて、Ti被覆Ni線の均質化における2つのキルケンドール孔の体積分画の進化を測定した。
一度訓練されると、モデルは2つのタイプの細孔を進化の異なる段階で意味的に分割するために使用される。
ネットワークによって予測された細孔のマスクは、0分間、240分間、および480分間の均質化におけるポロシティの体積率を測定するために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 19:08:57 GMT)
3D Reconstruction of Spherical Images based on Incremental Structure
from Motion [2.6] 本研究では, 球面対応を用いた相対配向アルゴリズム, シーンと球面間の3次元対応を用いた絶対配向, BA最適化のためのコスト関数について検討した。
上記のアルゴリズムを用いて,球面画像に対して段階的SfM(Structure from Motion)ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 11:00:15 GMT)
Efficient Annotation of Medieval Charters [2.6] 中世の憲章の分析である外交学は、古生物学を応用する主要な研究分野である。
本稿では,認証セグメンテーションのための効率的かつ効率的なアノテーション手法を提案する。
さらに、画素の物理長でデータを注釈し、回帰ニューラルネットワークを訓練して画像パッチから予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 22:55:55 GMT)
Towards Optimal Pricing of Demand Response -- A Nonparametric
Constrained Policy Optimization Approach [2.3] 需要応答(DR)は、ピーク負荷を低減し、電力市場の需給側における不確実性を緩和する有効な方法であることが示されている。
DR研究の重要な問題のひとつは、電気負荷をピークからオフピーク時間にシフトさせるために、電気価格を適切に調整する方法である。
政策更新の安定性を確保しつつ、最適性を向上する革新的な非パラメトリック制約付き政策最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 20:07:51 GMT)
On the Uses of Large Language Models to Interpret Ambiguous Cyberattack
Descriptions [2.3] MITRE AT&CKフレームワークは、攻撃者が脆弱性を悪用する方法と理由を説明するために、戦術、テクニック、手順(TTP)を使用している。
あるセキュリティ専門家によって書かれたTTP記述は、別のセキュリティ専門家によって非常に異なる解釈が可能であるため、サイバーセキュリティ操作の混乱につながる。
LLM(Large Language Models)の台頭により、LPMのセマンティック理解と拡張性により、NLPタスクは大幅に改善された。
我々は,LLMの直接的使用と,ATT&CK記述を用いたBaseLLMsのトレーニングを提案し,分析し,ATT&CKの戦術を予測する能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 21:08:15 GMT)
Generalization Bounds for Magnitude-Based Pruning via Sparse Matrix
Sketching [2.1] 我々は、エラーが1つ、プルーニングによって引き起こされる近似、および2つのプルーニングモデルにおけるパラメータの数に依存するAroraなどの上に構築する。
破断された推定値は、高い確率で未破断された関数に近づき、第一基準を改善する。
我々は,MNISTおよびCIFAR10データセット上のReLU活性化フィードフォワードネットワークにおける新しい手法の有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 04:59:52 GMT)
Math Word Problem Solving by Generating Linguistic Variants of Problem
Statements [1.7] 本稿では,問題テキストの言語的変種生成に基づくMWP問題解決のためのフレームワークを提案する。
このアプローチでは、各変種問題を解決し、予測された表現を過半数の票で選択する。
本稿では,問題文の言語的変種に関するトレーニングと候補予測による投票により,モデルの数学的推論やロバスト性が改善されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:27:39 GMT)
MIRACLE: Multi-task Learning based Interpretable Regulation of
Autoimmune Diseases through Common Latent Epigenetics [1.7] MIRACLEは、複数のデータセットを統合し、DNAメチル化の共通パターンを共同で識別する新しい解釈可能なニューラルネットワークである。
関節リウマチ、全身性エリテマトーデス、多発性硬化症、炎症性腸疾患、乾質症、糖尿病1型を含む6つのデータセットで試験された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 05:10:43 GMT)
L3Cube-MahaSent-MD: A Multi-domain Marathi Sentiment Analysis Dataset
and Transformer Models [1.6] MahaSent-MDは、Indicの感情環境における最初の総合的なマルチドメイン感情分析データセットである。
データセットは,3つの異なる感情 – 肯定的,否定的,中立的 – をカバーする,約6万件のタグ付けされたサンプルで構成されている。
これらのデータセット上で単言語モデルと多言語BERTモデルを微調整し、MahaBERTモデルで最良の精度を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 07:27:53 GMT)
On Convex Data-Driven Inverse Optimal Control for Nonlinear,
Non-stationary and Stochastic Systems [1.5] 本稿では,逆制御問題の解法によりコストを推定できる結果を提案する。
また,本手法の有効性を,実ハードウェアによる検証と実験の両方を通じて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:25:53 GMT)
Improving Quantum Simulation Efficiency of Final State Radiation with
Dynamic Quantum Circuits [1.3] 我々は、QPSアルゴリズムのスケーリングを改善するために、動的量子コンピューティングと呼ばれる新しい量子ハードウェア機能を活用している。
量子パートンシャワー回路を改良し、古典情報に基づく中周期キュービット計測、リセット、量子演算を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 01:44:29 GMT)
Can vacuum select chirality in chemical reactions? [1.2] 内部に対称性の破れがある物質は、真空電磁揺らぎによって対称性の破れをその近傍に伝達することができる。
対称性に破れた物質に近縁な真空は、その量子雰囲気と呼ばれる。
パリティ対称性を破った量子雰囲気は、キラル分子の基底状態エネルギーのキラル性に依存したシフトを誘導できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 09:12:41 GMT)
NISQ-ready community detection based on separation-node identification [1.2] 入力グラフの隣接行列として,QUBO行列をスパースとして表現し,ノード数のみを必要とする新しいQUBO方式を提案する。
QUBO行列の空間性は、典型的には関連する研究において非常に密接なものであり、分離ノードという新しい概念によって大幅に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:29:22 GMT)
Cross-Validation Is All You Need: A Statistical Approach To Label Noise
Estimation [1.1] ラベルノイズは機械学習データセットで一般的である。
ノイズの多いデータに基づいてトレーニングされたモデルは、精度と一般化性を著しく低下させる可能性があるため、ラベルノイズを特定して除去することが重要である。
ReCoVは分類タスクベンチマークにおいて,ラベルクリーニングの最先端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） (Sat, 24 Jun 2023 14:50:20 GMT)
Can GPT-4 Support Analysis of Textual Data in Tasks Requiring Highly
Specialized Domain Expertise? [0.9] GPT-4は、アノテーションガイドラインによって誘導され、十分に訓練された法学生のアノテーションと同等に実行される。
ガイドラインでは,GPT-4の予測を解析し,欠陥を識別・緩和する方法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:48:24 GMT)
Pointwise-in-Time Explanation for Linear Temporal Logic Rules [0.8] 本研究は,特定の経路計画において,個々の線形時間論理(LTL)制約の関連性を評価する枠組みを導入する。
離散時間離散空間設定で有限計画を実行するエージェントのステータスアセスメントアルゴリズムを特徴とするこのフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:07:08 GMT)
My Boli: Code-mixed Marathi-English Corpora, Pretrained Language Models
and Evaluation Benchmarks [0.8] 私たちは、コードミキシングにおける事前の作業が欠けている低リソースのインドの言語であるMarathiにフォーカスしています。
L3Cube-MeCorpusはMr-Enコーパスで500万ツイートの事前トレーニングを行う。
また、コード混合BERTベースのトランスモデルであるL3Cube-MeBERTとMeRoBERTaをMeCorpusで事前学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 18:17:38 GMT)
Semi-Supervised Clustering of Sparse Graphs: Crossing the
Information-Theoretic Threshold [0.8] ブロックモデルは、ネットワーク構造データのクラスタリングとコミュニティ検出のための標準ランダムグラフモデルである。
ラベル情報をグラフ構造と統合する2つの効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:41:30 GMT)
Characterizing the Emotion Carriers of COVID-19 Misinformation and Their
Impact on Vaccination Outcomes in India and the United States [0.6] 新型コロナウイルス(COVID-19)のインフォデミックは、世界規模での健康行動や結果に前例のない影響を与えた。
嫌悪感、期待、怒りは、米国での偽情報ツイートの増加と関連づけられた。
インドでは偽情報率は予防接種とリード関係を示し、アメリカでは予防接種に遅れを取っていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 12:56:56 GMT)
Interpreting Forecasted Vital Signs Using N-BEATS in Sepsis Patients [0.6] 本研究は,集中治療室(ICU)における敗血症患者の3時間の生命予後を予測できる,解釈可能な深層学習予測モデルであるN-BEATSについて検討する。
我々はN-BEATSの解釈可能な構成を用いて、バイタルサインの傾向を予測し、それらを実際の傾向と比較し、患者の変化状況と、輸液剤がバイタルサインに与える影響をよりよく理解する。
その結果, 実際の傾向と予測傾向が一致した場合の死亡率(92%)は, 類似しない時期に比べて高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 16:23:54 GMT)
Uncertainty Quantification for Local Model Explanations Without Model
Access [0.4] 本稿では,機械学習モデルに対するポストホックな説明を生成するためのモデルに依存しないアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,モデルクエリの有限サンプルから説明を生成する際に必然的に発生する不確実性を定量化するためにブートストラップ方式を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 20:25:57 GMT)
Drug Repurposing Targeting COVID-19 3CL Protease using Molecular Docking
and Machine Learning Regression Approach [0.4] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックが世界的な健康危機を引き起こし、治療薬の早期発見の必要性が高まっている。
この課題に対処するためには、コストと時間を節約できる唯一のソリューションはドラッグの買い戻しだ。
本研究では,SARS-CoV-2の主要プロテアーゼ3CLを標的とした新型コロナウイルス治療の可能性として,FDAが承認した5903薬を含む世界承認薬をスクリーニングするために,Zincデータベースを使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 11:55:09 GMT)
Person Recognition using Facial Micro-Expressions with Deep Learning [0.4] 本研究では,空間的意味論と動きを時間分解能で捉えるための深層学習手法を提案する。
広く使われている3つのマイクロ圧縮データベースの実験は、既存のベンチマークと比較して識別精度が顕著に向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:57:15 GMT)
Deep learning-based deconvolution for interferometric radio transient
reconstruction [0.4] LOFAR、MeerKAT/SKA、ASKAP/SKA、そして将来のSKA-LOWのような電波天文学施設は、時間と周波数に大きな感度をもたらす。
これらの施設は、自然によって揮発し、データに検出または見逃される無線過渡現象の高度な研究を可能にする。
これらのトランジェントは、電子の高エネルギー加速のマーカーであり、幅広い時間スケールで表される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:58:52 GMT)
A clustering and graph deep learning-based framework for COVID-19 drug
repurposing [0.3] 本研究では,異種薬物データに基づく多機能型クラスタリングのためのグラフベースのオートエンコーダを用いた,教師なし機械学習フレームワークを提案する。
データセットは438種類の薬物で構成され、そのうち224種は新型コロナウイルスの臨床試験を受けている。
当フレームワークは,薬理学的特性,化学的・物理的性質,宿主との相互作用,各種の公開型COVID-19アッセイにおける有効性など,報告された薬物データに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 15:00:47 GMT)
Improving Autoregressive NLP Tasks via Modular Linearized Attention [0.2] 本稿では,推定品質を最大化しつつ,顕著な高速化を実現するために,モジュラリニアライナライズドアテンション(MLA)を提案する。
本稿では、音声からテキストへのニューラルマシン翻訳(S2T NMT)、音声からテキストへの同時翻訳(SimulST)、自動回帰テキスト・トゥ・スペクトログラムなど、いくつかの自己回帰NLPタスクに対して、このアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 19:23:11 GMT)
Partitioning-Guided K-Means: Extreme Empty Cluster Resolution for
Extreme Model Compression [0.2] 我々は、Quant-Noiseを用いた反復的製品量子化(iPQ)を、この分野における最先端技術だと考えている。
Quant-Noiseを使ったiPQは、空のクラスタによる予測品質の低下を防止できる。
我々は,空クラスタの解消に焦点をあてて,Quant-NoiseによるiPQの精度向上を目的とした,新たな拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 18:19:29 GMT)
Wigner State and Process Tomography on Near-Term Quantum Devices [0.0] 短期量子デバイスに対する走査型トモグラフィーの実験的アプローチを提案する。
量子状態と作用素のウィグナー型表現に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:24:16 GMT)
Utilizing Segment Anything Model For Assessing Localization of GRAD-CAM
in Medical Imaging [0.0] 衛生マップアルゴリズムは、医療画像を含む複数の分野に適用されている。
現在の研究は、画像内の医学的異常に基づいて、唾液マップの局所化を評価することで能力を調べる。
本稿では,既存のメトリクスの精度を高めるために,SAM(Seegment Anything Model)の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 19:54:50 GMT)
Thermal States on Mittag-Leffler Fock Space of the Slitted Plane [0.0] 数状態と熱状態は、量子論において重要な物理状態のクラスを形成する。
我々は、スリット面のMLフォック空間上の数状態と熱状態を構築し、研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 19:50:31 GMT)
Temporal disorder in spatiotemporal order [0.0] 周期運転でもランダムな順序は達成できない。
時間変換対称性の破れに関する議論を、ランダムに駆動されたシステムに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:10:59 GMT)
Sufficiency of R\'enyi divergences [0.0] 古典的二コトミーに対して、RDs の等式だけでは、2つの方向のいずれかのチャネルが存在するのに十分であることを示す。
最小量子RDの等式は量子の場合で十分であり、特殊の場合では証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 12:57:55 GMT)
Stimulated Emission of Radiation and the Black Hole Information Problem [0.0] ブラックホールは自然に放射線を放出するだけでなく、降着物質や放射に反応し、それらの磁場の近似クローンを刺激的に放出する。
私は、刺激された放出がいかにブラックホールをほぼ最適な量子クローニングマシンに変えるかを示します。
ブラックホールの放射線放射の観測可能な結果について推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 03:05:48 GMT)
Speaker-change Aware CRF for Dialogue Act Classification [0.0] ダイアログ法(DA)の分類における最近の研究は、シーケンスラベリング問題としてタスクにアプローチしている。
本稿では,話者変化を考慮したCRF層の簡易な修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 22:04:37 GMT)
Robust Classification of High-Dimensional Data using Data-Adaptive
Energy Distance [0.0] 高次元低サンプルサイズ(HDLSS)データの分類は、様々な現実の状況において課題となる。
本稿では,HDLSSデータ用に特別に設計された分類器の開発と解析について述べる。
比較的一般的な条件下では、HDLSS系では完全な分類が得られることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 14:39:44 GMT)
Prethermalization and conservation laws in quasi-periodically-driven
quantum systems [0.0] 我々は、外部準周期駆動を受ける量子多体系の一般クラスの法則について研究する。
本研究では, 駆動周波数が十分に大きい場合, 駆動強度が十分に小さい場合には, 摂動パラメータの指数的に長時間の予熱状態を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 17:10:34 GMT)
Physics-Informed Machine Learning for Modeling and Control of Dynamical
Systems [0.0] 物理インフォームド機械学習(英: Physics-informed machine learning、PIML)は、機械学習(ML)アルゴリズムを物理的制約と体系的に統合する手法とツールのセットである。
PIMLの基本前提は、MLと物理の統合により、より効率的で、物理的に一貫性があり、データ効率のよいモデルが得られることである。
本稿では,動的システムモデリングと制御のためのPIMLの最近の進歩について,チュートリアルのような概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 05:24:48 GMT)
On the quantum simulation of complex networks [0.0] 連続時間量子ウォークアルゴリズムは、ハミルトニアンがグラフの隣接行列によって与えられる量子系の力学をシミュレートできると仮定する。
我々は、量子シミュレーションの最先端の結果を、少数のハブを含むグラフにまで拡張するが、それ以外はスパースである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 21:13:22 GMT)
On the mean-field Belavkin filtering equation [0.0] 平均場設定におけるベラブキン量子フィルタリングと制御理論について考察する。
完全測定のためのカオスの伝播を浄化仮定で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 14:47:02 GMT)
Manipulation Risks in Explainable AI: The Implications of the
Disagreement Problem [0.0] 返却された説明を彼らの利益に適応させるために、プロバイダがデプロイできるさまざまな戦略の概要を提供します。
プロバイダが関与しなければならないいくつかの目標と具体的なシナリオを分析します。
これらの手法が広く実施される前に,今,この問題を調査し,緩和策を提案することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 07:21:28 GMT)
Magnetic levitation and harmonic trapping of a milligram-scale Yttrium
Iron Garnet sphere [0.0] 4Kでイットリウム鉄ガーネット球の受動磁気浮上と高調波トラップを報告した。
浮遊球の力学は光学的に測定され、最大600Hzのトラップを持つ。
我々の結果は、磁気、剛体運動、マイクロ波、光学が相互作用する新しいシステムを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 09:44:43 GMT)
Machine Learning Approach for Cancer Entities Association and
Classification [0.0] この研究は、非自明な2つのNLP、自然言語処理機能、エンティティ認識、テキスト分類を用いて、生物医学文献から知識を発見する。
名前付きエンティティ認識(NER)は、ユーザフレンドリーなインターフェースと組み込み辞書のサポートにより、構造化されていないテキストから、がんに関連する事前定義されたエンティティを認識し、抽出する。
テキスト分類は、テキストに対する洞察を探求し、データの分類、クエリ、記事のスクリーニングを簡単にするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 07:12:20 GMT)
Learned Mappings for Targeted Free Energy Perturbation between Peptide
Conformations [0.0] 我々は、ボルツマン分布間の異なる熱力学状態のマッピングのためにニューラルネットワークを訓練する。
1 rAと2 rAで分離されたバネ中心を持つ熱力学状態間の正確な自由エネルギー差を計算した。
より遠い熱力学状態の場合、マッピングは対象状態を表す構造を作らない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 15:54:21 GMT)
LSGDDN-LCD: An Appearance-based Loop Closure Detection using Local
Superpixel Grid Descriptors and Incremental Dynamic Nodes [0.0] ループクロージャ検出(LCD)は、視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)システムにおいて欠かせない要素である。
本稿では,ローカルなスーパーピクセルグリッド記述子と動的ノードを用いたオンライン表示型LCDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 09:47:25 GMT)
LLM-assisted Generation of Hardware Assertions [0.0] セキュリティのためのハードウェアアサーション生成において,コード生成に新たな大規模言語モデル(LLM)を用いることを検討する。
我々は、人気のあるLCMに注目し、プロンプトの様々なレベルの詳細を考慮し、アサーションを箱から書き出す能力を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 17:44:36 GMT)
Integrable Digital Quantum Simulation: Generalized Gibbs Ensembles and
Trotter Transitions [0.0] XXZハイゼンベルクスピン鎖におけるスピン波状態からのクエンチについて検討した。
正確な計算により、一般化ギブズ・アンサンブルがトロッターステップに解析的に依存していることが分かる。
非零段磁化の出現と関連するため,後者は局所的に検出可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:49:10 GMT)
Information criteria for structured parameter selection in high
dimensional tree and graph models [0.0] 本報告では, 縮小しない推定器を用いて, 偽陽性と偽陰性とを慎重にバランスさせ, 精査した情報基準について検討する。
特に,木や図形モデルにおける構造化選択に対するMallowsのCp基準を補正した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 17:40:40 GMT)
In Pursuit of Unification of Conceptual Models: Sets as Machines [0.0] この写本は、第二のアプローチに属する研究事業の続編である。
これは、ストイック論理とルパシアン論理に基づいて構築されたデッキングマシンと呼ばれるモデルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 01:28:31 GMT)
Geometric phases for a thermal two-dimensional mixed spin 1/2 system [0.0] 混合状態の幾何学的位相はパンチャラトナム相として得られ、これは開サイクルにも有効である。
幾何相は、NMRや中性子干渉実験で用いられるものと異なる混合熱状態のSU(2)変換によって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 08:55:33 GMT)
Full Automation of Goal-driven LLM Dialog Threads with And-Or Recursors
and Refiner Oracles [0.0] 我々は,LLMダイアログスレッドのステップバイステップ推論を,選択肢(ORノード)を探索し,詳細(ANDノード)を与えられた深さまで拡張することで自動化する。
本アルゴリズムは,Hhorn Clauseインタプリタの簡単な再帰実装から導かれる。
応用として、結果予測、因果的説明、推薦システム、科学文献の話題に焦点をあてた探索の実装をスケッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 23:33:00 GMT)
Evaluating the Utility of GAN Generated Synthetic Tabular Data for Class
Balancing and Low Resource Settings [0.0] この研究はクラスバランス実験に一般化線形モデル(GLM)アルゴリズムを用いた。
低リソース実験では、GAN合成データで強化されたデータに基づいてトレーニングされたモデルは、元のデータよりも優れたリコール値を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:27:08 GMT)
Engineering quantum states from a spatially structured quantum eraser [0.0] 量子干渉は、量子状態が光子を区別不能な不明瞭な性質に投影することで可能となる。
これらのアイデアを組み合わせることで、我々は、量子干渉を工学的なフォトニック状態に調整する単純で堅牢なスキームを設計し、実験的に実証する。
これらの空間工学的な多光子量子状態は、量子力学、顕微鏡、通信などの分野において重要であると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 00:11:36 GMT)
Devops And Agile Methods Integrated Software Configuration Management
Experience [0.0] 本研究の目的は,従来の手法と比較して,革新的な手法がソフトウェア構成管理分野にもたらす違いとメリットを検討することである。
ビルドとデプロイメント時間、自動レポート生成、より正確でフォールトフリーなバージョン管理で改善が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:40:27 GMT)
Denoising Diffusion Post-Processing for Low-Light Image Enhancement [0.0] 低照度画像強調(LLIE)技術は、低照度シナリオで撮影された画像の可視性を高める。
LLIE技術はノイズやカラーバイアスといった様々な画像劣化を導入している。
後処理のデノイザは広く使われており、細部が不明瞭な結果になることが多い。
低照度後処理拡散モデル(LPDM)を導入し,低露光画像と通常露光画像の条件分布をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 06:03:03 GMT)
DEKGCI: A double-sided recommendation model for integrating knowledge
graph and user-item interaction graph [0.0] 本稿では,新しい両面推薦モデルであるDECGCIを提案する。
ユーザ側でのユーザ表現を豊かにするために,ユーザ-イテム相互作用グラフからの高次協調信号を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 01:54:49 GMT)
Creating Realistic Anterior Segment Optical Coherence Tomography Images
using Generative Adversarial Networks [0.0] Generative Adversarial Network (GAN) は、高解像度でリアルな前部セグメント光コヒーレンス・トモグラフィ(AS-OCT)画像の作成を目的としている。
我々は,142,628 AS- OCT Bスキャンを用いて,スタイルとウェーブレットをベースとしたGANを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 20:48:00 GMT)
Continuous-wave nitrogen-vacancy diamond laser system assisted by a red
diode laser [0.0] 第1次連続波窒素空洞(NV)色中心レーザーシステムについて述べる。
レーザー出力における第1クリア連続波レーザー閾値と,NV中心におけるグリーンポンプ出力の増加に伴うライン幅の狭さを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 14:03:51 GMT)
Complexity phase transitions in instantaneous quantum polynomial-time
circuits [0.0] 複数の微細な複雑性相を持つ量子回路モデルについて検討する。
本研究は,量子回路モデルが複数の微細な複雑性相を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 09:47:42 GMT)
Comparison of Pre-trained Language Models for Turkish Address Parsing [0.0] トルコの地図データに着目し,多言語とトルコを基盤とするBERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTaを徹底的に評価する。
また,一層ファインチューニングの標準的なアプローチに加えて,細調整BERTのためのMultiLayer Perceptron (MLP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 12:09:43 GMT)
Comparative Study of Predicting Stock Index Using Deep Learning Models [0.0] 本研究では,ARIMA,SARIMA,SARIMAXなどの従来の予測手法と,DF-RNN,DSSM,Deep ARといった新しいニューラルネットワークアプローチを評価する。
その結果,Deep ARは従来のディープラーニングや従来のアプローチよりも優れており,MAPEは0.01,RMSEは189であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:38:08 GMT)
Categorical Approach to Conflict Resolution: Integrating Category Theory
into the Graph Model for Conflict Resolution [0.0] 本稿では,C-GMCR(Categorical Graph Model for Conflict Resolution)を紹介する。
本稿では, C-GMCRフレームワークの基本概念, 方法, 応用を, 有名な囚人のジレンマやその他の代表例に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:30:04 GMT)
Bohr's Anti-Realist Realism in Contemporary (Quantum) Physics and
Philosophy [0.0] 反現実主義的実在論におけるニールス・ボーアの研究の影響力について論じる。
我々は、現在なお、反現実主義的リアリズムが、(量子)物理学と哲学の両方において、現代のポストモダン研究をどのように支配するかに焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 14:09:20 GMT)
Artificial intelligence and biological misuse: Differentiating risks of
language models and biological design tools [0.0] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と生物設計ツール(BDT)の2種類のAIツールを区別する。
LLMは生物学的誤用に対する障壁を減らし、BDTは高度なアクターの能力を拡大する。
LLMとBDTの異なるリスクプロファイルは、リスク軽減に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 12:48:49 GMT)
Are Good Explainers Secretly Human-in-the-Loop Active Learners? [0.0] 説明可能なAI(XAI)技術は、ここ数年で複数のユースケースで人気を集めている。
ここでは、モデル予測の研究において、追加のトレーニングデータ収集に使用することを検討する。
これは、クエリ戦略がヒューマン・イン・ザ・ループを含むアクティブ・ラーニングと等価である、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:50:42 GMT)
An Order Relation between Eigenvalues and Symplectic Eigenvalues of a
Class of Infinite Dimensional Operators [0.0] 無限次元作用素の特殊クラスの固有値とシンプレクティック固有値の間の不等式を証明する。
d_jRdownarrow(T) leq d_jLuparrow(T) leq d_jLuparrow(T) quad j = 1,2, cdots, s_r$$と$$lambda_jLuparrow(T) leq d_jLuparrow(T) leq d_jLuparrow(T)
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 18:48:10 GMT)
Aircraft Environmental Impact Segmentation via Metric Learning [0.0] メトリックラーニング(Metric Learning)とは、特定のタスクのための調整された距離メートル法を学習する過程である。
本研究では,航空環境影響モデリングにおいて,新しい構成要素を用いた古典的計量学習の定式化を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 01:14:48 GMT)
Adiabatic time evolution of highly excited states [0.0] 保護エネルギーギャップが存在しないにもかかわらず, 量子障害は断熱時間の進化に適していることを示す。
単一で孤立した基底状態の操作は量子的応用では一般的であるが、傷跡状態の断熱的進化は、単一のシステムで同時に基底状態のような状態の塔全体を操作できる柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 13:49:52 GMT)
Active Data Acquisition in Autonomous Driving Simulation [0.0] 本稿では,アクティブデータ収集戦略の概念を提案する。
高品質なデータでは、コレクション密度の増加はデータセットの全体的な品質を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 24 Jun 2023 10:07:35 GMT)