The defender's perspective on automatic speaker verification: An
overview [87.8] 自動話者検証(ASV)の信頼性は、スプーフィング攻撃の出現によって損なわれている。
本研究の目的は、これらの攻撃に対して使用される防御方法について、徹底的かつ体系的に概説することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 09:22:09 GMT)
NP-Match: Towards a New Probabilistic Model for Semi-Supervised Learning [86.6] 半教師付き学習(SSL)は近年広く研究されており、ラベルのないデータを活用する効果的な方法である。
本研究では,ニューラルネットワーク(NP)を半教師付き画像分類タスクに調整し,NP-Matchと呼ばれる新しい手法を提案する。
NP-Matchは、予測を行う際のデータポイントを暗黙的に比較し、その結果、ラベル付けされていない各データポイントの予測がラベル付きデータポイントに影響される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 15:09:48 GMT)
FedSampling: A Better Sampling Strategy for Federated Learning [81.9] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを保存する方法で分散化されたデータからモデルを学習するための重要なテクニックである。
既存のFLメソッドは通常、各ラウンドでローカルモデル学習のために一様にクライアントをサンプリングする。
フェデレート学習のための新しいデータ一様サンプリング戦略(FedSampling)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 13:38:51 GMT)
Gradient-Based Trajectory Optimization With Learned Dynamics [80.4] データからシステムの微分可能なダイナミクスモデルを学習するために、機械学習技術を使用します。
ニューラルネットワークは、大規模な時間的地平線に対して、非常に非線形な振る舞いを正確にモデル化できることが示される。
ハードウェア実験において、学習したモデルがSpotとRadio- controlled (RC)の両方の複雑な力学を表現できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 16:40:36 GMT)
Improving Video Colorization by Test-Time Tuning [79.7] テスト時間チューニングによる映像の着色性向上を目的とした,効果的な手法を提案する。
提案手法は,テスト中に追加のトレーニングサンプルを構築するための基準を利用して,PSNRにおいて平均13dBの性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 05:36:40 GMT)
Adaptive Window Pruning for Efficient Local Motion Deblurring [79.4] 局所的な動きのぼかしは、露光中の移動物体と静止背景との混合により、実世界の写真で一般的に発生する。
既存の画像のデブロアリング手法は主にグローバルなデブロアリングに焦点を当てている。
本稿では,高解像度の局所的ぼやけた画像を適応的かつ効率的に復元することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 15:24:00 GMT)
An approach to robust ICP initialization [77.5] 本稿では,厳密な変換に伴う乱れのない点群に対応するために,ICPアルゴリズムを初期化する手法を提案する。
我々はノイズに対する我々のアプローチの頑健さに限界を導出し、数値実験により我々の理論的な知見を裏付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 22:57:54 GMT)
Point Cloud Denoising via Momentum Ascent in Gradient Fields [72.9] ニューラルネットワークを用いて雑音点雲から勾配場を推定する勾配法を提案した。
そこで我々は, 過去の反復情報を利用して, 点の軌道を決定する運動量勾配上昇法を開発した。
実験により, 提案手法は, 様々な点群, ノイズタイプ, 騒音レベルを有する最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 05:27:57 GMT)
Low-rank extended Kalman filtering for online learning of neural
networks from streaming data [72.0] 非定常データストリームから非線形関数のパラメータを推定するための効率的なオンライン近似ベイズ推定アルゴリズムを提案する。
この方法は拡張カルマンフィルタ (EKF) に基づいているが、新しい低ランク+斜角行列分解法を用いている。
変分推論に基づく手法とは対照的に,本手法は完全に決定論的であり,ステップサイズチューニングを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 05:56:12 GMT)
Language models are weak learners [71.3] 本研究では,プロンプトベースの大規模言語モデルは弱い学習者として効果的に動作可能であることを示す。
これらのモデルをブースティングアプローチに組み込むことで、モデル内の知識を活用して、従来のツリーベースのブースティングよりも優れています。
結果は、プロンプトベースのLLMが、少数の学習者だけでなく、より大きな機械学習パイプラインのコンポーネントとして機能する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 02:39:19 GMT)
The STOIC2021 COVID-19 AI challenge: applying reusable training
methodologies to private data [60.9] 本研究は、プライベートデータ上でのトレーニングソリューションを可能にするType Three (T3)チャレンジフォーマットを実装した。
T3では、チャレンジオーガナイザが参加者の提供するトレーニングデータに基づいてトレーニングを行う。
勝利解は、重篤なCOVID-19と非重症なCOVID-19(0.815)の鑑別のために、受信機動作特性曲線の下にある領域を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 09:56:03 GMT)
Counterfactual Samples Synthesizing and Training for Robust Visual
Question Answering [59.2] VQAモデルは、トレーニングセットにおける表面的な言語的相関をキャプチャする傾向にある。
近年のVQA研究は、ターゲットとなるVQAモデルのトレーニングを規則化する補助的な質問専用モデルを導入している。
本稿では,新しいモデル非依存型対実サンプル合成訓練(CSST)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 02:23:05 GMT)
Eavesdropper localization for quantum and classical channels via
nonlinear scattering [58.7] 量子鍵分布(QKD)は物理学の法則に基づく理論的セキュリティを提供する。
本稿では,古典的チャネルだけでなく,量子的チャネルにも応用可能なeavesdropper位置に関する新しいアプローチを提案する。
提案手法は, 標準光ファイバ内部のcm精度で1%のエバネッセントアウトカップリングを局在させる作業において, 従来のOTDRよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 21:06:27 GMT)
Privacy and Fairness in Federated Learning: on the Perspective of
Trade-off [58.2] フェデレートラーニング(FL)は近年ホットな話題となっている。
2つの重要な倫理的概念として、プライバシと公平性の相互作用は比較的研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 04:38:19 GMT)
Enhancing Adversarial Training via Reweighting Optimization Trajectory [56.9] 余分な正規化、敵の重み付け、より多くのデータによるトレーニングといった欠点に対処するいくつかのアプローチが提案されている。
本稿では, 時間内学習の最適化トラジェクトリを利用するtextbfWeighted Optimization Trajectories (WOT) を提案する。
以上の結果から,WOTは既存の対人訓練手法とシームレスに統合され,頑健なオーバーフィッティング問題を一貫して克服していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 15:53:31 GMT)
Practical quantum secure direct communication with squeezed states [55.4] CV-QSDCシステムの最初の実験実験を行い,その安全性について報告する。
この実現は、将来的な脅威のない量子大都市圏ネットワークへの道を歩み、既存の高度な波長分割多重化(WDM)システムと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 19:23:42 GMT)
A Safe Genetic Algorithm Approach for Energy Efficient Federated
Learning in Wireless Communication Networks [53.6] フェデレートラーニング(FL)は、従来の集中型アプローチとは対照的に、デバイスが協調的にモデルトレーニングを行う分散技術として登場した。
FLの既存の取り組みにもかかわらず、その環境影響は、無線ネットワークへの適用性に関するいくつかの重要な課題が特定されているため、まだ調査中である。
現在の研究は遺伝的アルゴリズム(GA)アプローチを提案しており、FLプロセス全体のエネルギー消費と不要な資源利用の両方を最小化することを目標としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 13:10:38 GMT)
Improving Reference-based Distinctive Image Captioning with Contrastive
Rewards [52.4] 近年のDIC法では,対象画像と意味相似参照画像のセットを比較して,特徴的なキャプションを生成する方法が提案されている。
本稿では,2つの新しいRef-DICベンチマークを提案し,TransformerベースのRef-DICベースライントランスDICを開発した。
より信頼性の高いベンチマークを行うために、Ref-DICのためのDisCIDErという新しい評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 14:37:13 GMT)
Pave the Way to Grasp Anything: Transferring Foundation Models for
Universal Pick-Place Robots [50.7] そこで本稿では,最先端基礎モデルによって生成された言語基底セグメンテーションマスクを効果的に活用する新しいパラダイムを提案する。
マスクから伝達される正確なセマンティクスとジオメトリを多視点ポリシーモデルに統合することにより、正確なオブジェクトのポーズを認識し、サンプル効率のよい学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 03:05:30 GMT)
The Neuro-Symbolic Inverse Planning Engine (NIPE): Modeling
Probabilistic Social Inferences from Linguistic Inputs [50.3] 確率的目標推論領域における言語駆動の過程と社会的推論への影響について検討する。
本稿では,エージェントシナリオの言語入力から目標推定を行うニューロシンボリックモデルを提案する。
我々のモデルは人間の反応パターンと密に一致し、LLM単独の使用よりも人間の判断をより良く予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 19:38:01 GMT)
SpikeCodec: An End-to-end Learned Compression Framework for Spiking
Camera [48.2] 連続的なモーション記録機能を備えたバイオインスピレーション付きスパイクカメラは、大きな注目を集めている。
本研究では,シーンリカバリ,変分自動エンコーダとスパイクシミュレータを用いた新しいスパイク圧縮フレームワークを提案する。
我々の知る限り、これは効率的でロバストなスパイクストリーム圧縮のための最初のデータ訓練モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 03:11:21 GMT)
Faster Segment Anything: Towards Lightweight SAM for Mobile Applications [47.2] Segment Any Model (SAM) は、関心の対象を背景から切り離すためのプロンプト誘導型視覚基盤モデルである。
本研究では,重厚画像エンコーダを軽量画像エンコーダに置き換えることで,SAMをモバイルフレンドリーにすることを目的とする。
元のSAMのイメージエンコーダViT-Hから、元のSAMのマスクデコーダと自動的に互換性のある軽量画像エンコーダに、知識を蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 16:37:25 GMT)
Explicit Syntactic Guidance for Neural Text Generation [45.6] 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） (Sun, 25 Jun 2023 13:32:14 GMT)
Concentration of measure and generalized product of random vectors with
an application to Hanson-Wright-like inequalities [45.2] この記事では、各変数上の$phi$の変動が他の変数のノルム(あるいは半ノルム)の積に依存する関数の濃度$phi(Z_1,ldots, Z_m)$の式を提供する。
この結果の重要性は、ハンソン・ライト濃度の不等式の様々な一般化と、確率行列 $XDXT$ とその分解剤 $Q = の研究によって説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 13:33:35 GMT)
An Empirical Evaluation of the Impact of New York's Bail Reform on Crime
Using Synthetic Controls [42.5] ニューヨーク州のベイル除去法は2020年1月1日に発効し、ほとんどすべての軽犯罪と非暴力の重罪の被告に対する保釈金と裁判前拘留を廃止した。
改正後の総合犯罪率への影響を分析した結果,保釈改革の理解と全般的抑止力の理解が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 13:57:31 GMT)
SQL-PaLM: Improved Large Language Model Adaptation for Text-to-SQL [42.1] 本稿では,LLMに基づくテキスト・ツー・スーツ・モデルを提案する。
実行ベースの自己整合性プロンプトアプローチに基づくSQL-PaLMはほとんどないが、まずは、微調整で従来の最先端技術を上回るパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 06:44:48 GMT)
Combining Self-Supervised and Supervised Learning with Noisy Labels [41.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ノイズの多いラベルに容易に適合する。
CNNを堅牢にトレーニングすることは、大きな課題でした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 14:19:38 GMT)
Learngene: Inheriting Condensed Knowledge from the Ancestry Model to
Descendant Models [38.9] 本稿では,学習モデルに3つの重要な遺伝子特性を組み込むことができる新しい機械学習パラダイムであるLearngeneを提案する。
Learngeneは、子孫モデルをより高速に収束させ、ハイパーパラメータに対する感度を低くし、パフォーマンスを向上し、収束するトレーニングサンプルを少なくすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 13:38:36 GMT)
Is RLHF More Difficult than Standard RL? [37.6] ヒューマンフィードバック(RLHF)からの強化学習は優先信号から学習し、標準強化学習(RL)は報酬信号から直接学習する。
理論的には、幅広い選好モデルに対して、我々は、報酬に基づくRLのアルゴリズムと技法を直接的に解き、少ないか、余分なコストで解決できることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 03:18:15 GMT)
Meta-Path-based Probabilistic Soft Logic for Drug-Target Interaction
Prediction [36.1] 薬物-標的相互作用(DTI)予測は、薬物が標的に束縛されるかどうかを予測することを目的としている。
最近提案された手法のほとんどは、DTI予測に単一のドラッグ・ドラッグ類似性およびターゲット・ターゲット類似性情報を使用する。
本稿では,ネットワークに基づく薬物と薬物の相互作用予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 02:30:38 GMT)
PFNs4BO: In-Context Learning for Bayesian Optimization [33.4] ベイズ最適化のためのフレキシブルサロゲートとしてPFN(Presideed Data Fitted Networks)を用いる。
PFNは、任意の事前分布上のコンテキスト内学習を通じて、後部予測分布(PPD)を近似するように訓練された神経プロセスである。
我々は、オプティマの位置に関するヒントを許可するなど、先行情報にさらなる情報を組み込む方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 15:21:03 GMT)
A Survey on Neural-symbolic Learning Systems [33.0] 本研究の目的は,ニューラルシンボリック学習システムの進歩を4つの異なる視点から調査することである。
この研究は、研究者が包括的で総合的な概要を提供するために、この新たな分野を前進させることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 01:20:49 GMT)
Video Object Segmentation in Panoptic Wild Scenes [31.7] 本稿では,映像オブジェクトの半教師付きセグメンテーション(VOS)をパノスコープのワイルドシーンに導入する。
本稿では,大規模ベンチマークとベースライン手法を提案する。
実験の結果, VIPOSeg は VOS モデルの性能を向上させるだけでなく, 総合的に評価できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 06:39:30 GMT)
Sequential Query Encoding For Complex Query Answering on Knowledge
Graphs [31.4] 本稿では,知識グラフ(KG)推論のためのクエリを符号化する代替手段として,シーケンシャルクエリ符号化(SQE)を提案する。
SQEはまず、探索ベースのアルゴリズムを使用して、計算グラフを一連のトークンに線形化し、次にシーケンスエンコーダを使用してベクトル表現を計算する。
その単純さにもかかわらず、SQEはFB15k、FB15k-237、NELLで最先端のニューラルネットワーク符号化性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 21:38:42 GMT)
TNPAR: Topological Neural Poisson Auto-Regressive Model for Learning
Granger Causal Structure from Event Sequences [31.1] イベントシーケンスからグランガー因果関係を学ぶことは、さまざまなアプリケーションにまたがって難しいが必須の課題である。
既存のほとんどの手法は、事象列は独立であり、同じ分布(d)であるという仮定に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 03:31:47 GMT)
Communication-Efficient Federated Learning through Importance Sampling [30.3] 高い通信コストは、スケーラブルな学習の大きなボトルネックになります。
約$D_KL(q_phi(n)|| p_theta)$ bits of communication を必要とするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 04:43:17 GMT)
MEPNet: A Model-Driven Equivariant Proximal Network for Joint
Sparse-View Reconstruction and Metal Artifact Reduction in CT Images [29.5] 我々はMEPNetと呼ばれるモデル駆動の同変近似ネットワークを提案する。
MEPNetは最適化に着想を得ており、明確な動作メカニズムを持っている。
コードをurlhttps://github.com/hongwang01/MEPNetでリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 15:50:11 GMT)
Near Optimal Heteroscedastic Regression with Symbiotic Learning [29.2] ヘテロスセダスティック線形回帰の古典的問題を考察する。
正則ノルムにおいて$mathbfw*$を$tildeOleft(|mathbff*|2 cdot left(frac1n + left(fracnright)2right)$の誤差まで推定し、一致する下界を証明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 16:32:00 GMT)
Discourse Structure Extraction from Pre-Trained and Fine-Tuned Language
Models in Dialogues [28.4] 本稿では,事前学習型言語モデルからの注意行列に基づく対話のための談話構造構築手法について検討する。
PLMにおける談話情報の発見と活用を目的として,教師なし,半教師なしの手法を提案する。
提案手法はSTACコーパスにおいて,F1スコアが57.2と59.3であり,教師なしおよび半教師なしの手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 10:19:00 GMT)
Switch-BERT: Learning to Model Multimodal Interactions by Switching
Attention and Input [27.1] 共用視覚と言語表現学習のためのtextbfSwitch-BERT を提案し,モダリティミスマッチの問題に対処する。
Switch-BERTは、学習可能な層と層間相互作用を導入することでBERTアーキテクチャを拡張している。
結果は、ViLBERT や UNITER といった代替アーキテクチャが特定のタスクに優れているのに対して、Switch-BERT は一貫して優れたパフォーマンスや同等のパフォーマンスを達成できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 09:28:40 GMT)
BiFF: Bi-level Future Fusion with Polyline-based Coordinate for
Interactive Trajectory Prediction [27.1] 対話エージェント間の相互作用を捉えるために,Bi-level Future Fusion (BiFF)を提案する。
具体的には、BiFFは高レベルの将来の意図と低レベルの将来の行動とを融合させる。
BiFFはOpen Motionデータセットのインタラクティブな予測ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 08:11:43 GMT)
Language Models as Knowledge Embeddings [26.4] 本稿では,言語モデルを用いて知識埋め込みを導出するLMKEを提案する。
我々は、記述に基づくKE学習を対照的な学習フレームワークで定式化し、トレーニングと評価の効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 08:23:04 GMT)
Let's Do a Thought Experiment: Using Counterfactuals to Improve Moral
Reasoning [25.9] 我々は、道徳的推論を改善するために言語モデルを教える新しいプロンプトフレームワーク、Thought Experimentsを提案する。
実験結果から,本フレームワークはモデルから反現実的な質問や回答を導き出すことを示した。
人間の監督を最小限に抑えることで、タスクの精度を最大80%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 18:40:43 GMT)
Adaptive Sharpness-Aware Pruning for Robust Sparse Networks [25.5] 本稿では,頑健なスパースネットワークを生成するAdaptive Sharpness-Aware Pruning(AdaSAP)を提案する。
AdaSAPは、包括的な実験セットで強力なパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 18:29:29 GMT)
Hyp-OW: Exploiting Hierarchical Structure Learning with Hyperbolic
Distance Enhances Open World Object Detection [24.5] Open World Object Detection(OWOD)は、標準のObject Detectionタスクの範囲を超えて拡張される、挑戦的で現実的なタスクである。
我々は,SuperClass Regularizerを通じて既知の項目の階層的表現を学習し,モデル化するHyp-OWを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 16:45:20 GMT)
Mining Stable Preferences: Adaptive Modality Decorrelation for
Multimedia Recommendation [23.7] そこで我々は,ユーザの安定な嗜好を学習するための,新しいモダリティ記述型静的学習フレームワークMODESTを提案する。
サンプル再重み付け手法に着想を得た提案手法は,各項目の重み付けを推定し,重み付け分布の異なるモジュラリティの特徴が重み付けされるようにすることを目的としている。
提案手法は,既存のマルチメディアレコメンデーションバックボーンのプレイ・アンド・プラグモジュールとして利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 09:09:11 GMT)
PolicyClusterGCN: Identifying Efficient Clusters for Training Graph
Convolutional Networks [23.4] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ構造化データ上での機械学習(ML)タスクにおいて大きな成功を収めている。
本稿では,GCNトレーニングのための優れたクラスタを識別可能なオンラインRLフレームワークであるPolicyClusterGCNを提案する。
我々は、政策ネットワークが重要度を予測できるように、新しいマルコフ決定プロセス(MDP)を策定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 22:17:25 GMT)
Private Aggregation in Wireless Federated Learning with Heterogeneous
Clusters [23.3] フェデレーション学習は、複数の参加するクライアントが保有するプライベートなデータにニューラルネットワークを協調的にトレーニングする。
本稿では,クライアントが基地局を介してフェデレーターにのみ接続される無線システムアーキテクチャについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 01:31:54 GMT)
Provably Convergent Policy Optimization via Metric-aware Trust Region
Methods [22.0] 信頼領域法は、強化学習における政策最適化の安定化に広く用いられている。
我々は、より柔軟なメトリクスを活用し、ワッサーシュタインとシンクホーンの信頼領域によるポリシー最適化の2つの自然な拡張について検討する。
WPOは単調な性能向上を保証し、SPOはエントロピー正則化器が減少するにつれてWPOに確実に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 05:41:38 GMT)
Probing neural language models for understanding of words of estimative
probability [21.1] 推定確率の単語(WEP)は、文の妥当性の表現である。
ニューラルネットワーク処理モデルが各WEPに関連付けられた合意確率レベルを捕捉する能力を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 11:00:29 GMT)
High-Quality Real-Time Rendering Using Subpixel Sampling Reconstruction [20.4] 我々は,サンプリングプロセスとそれに対応するデノイザ,サブピクセルサンプリング再構成(SSR)を高速化する新しいモンテカルロサンプリング戦略を提案する。
提案手法は,2K解像度でのリアルタイムレンダリングを実現するため,従来手法よりも品質を劣化させ,全体の時間コストを低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 16:19:23 GMT)
G-STO: Sequential Main Shopping Intention Detection via
Graph-Regularized Stochastic Transformer [20.4] 主なショッピング意図の検出領域は学術文献で未検討のままである。
我々は,グローバルリレーショナルグラフを正規化の事前知識として開発し,関連するショッピング意図を分布的に近接させることを可能にした。
我々は,3つの実世界のデータセット上でのショッピング意図同定モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 19:02:31 GMT)
Exploring Data Redundancy in Real-world Image Classification through
Data Selection [20.4] ディープラーニングモデルはトレーニングに大量のデータを必要とすることが多く、結果としてコストが増大する。
実世界の画像データの冗長性を調べるために,シナプスインテリジェンスと勾配ノルムに基づく2つのデータ評価指標を提案する。
オンラインおよびオフラインのデータ選択アルゴリズムは、検査されたデータ値に基づいてクラスタリングとグループ化によって提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 03:31:05 GMT)
On Large-Scale Multiple Testing Over Networks: An Asymptotic Approach [19.8] この研究は、ネットワーク上での大規模多重テストのための通信および計算効率の手法の開発に関するものである。
提案手法は,分散設定に合わせて,比例マッチングとgreedyアグリゲーションという2つの手法を提案する。
どちらの方法も、FDRとパワーの両方に収束率を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 01:37:43 GMT)
Towards Trustworthy Explanation: On Causal Rationalization [19.7] 本研究では,2つの因果デシラタに基づく合理化モデルを提案する。
提案した因果合理化の優れた性能は,実世界のレビューや医療データセットで実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 03:34:06 GMT)
Enhancing Mapless Trajectory Prediction through Knowledge Distillation [19.6] ハイデフィニションマップ(HDマップ)は、アノテーションの高コストや、広く使われることを制限する法律の制限に悩まされる可能性がある。
本稿では,マルチモーダルな予測軌道の整合性と実際の道路トポロジの整合性を改善する問題に取り組む。
我々の解は、一般的な軌道予測ネットワークに対して一般化可能であり、余分な計算負担を伴わない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 09:05:48 GMT)
Revisiting Robust Model Fitting Using Truncated Loss [19.1] 様々な2D/3D登録問題に新しいアルゴリズムを適用する。
RANSACと近似MC法を高い外れ値比で上回る。
新しいアルゴリズムは、特に高ノイズや外れ値において、最先端の登録手法と好意的に比較できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 13:10:25 GMT)
DomainStudio: Fine-Tuning Diffusion Models for Domain-Driven Image
Generation using Limited Data [18.5] 本稿では,大規模ソースデータセット上で事前学習したDDPMを限定データを用いて対象ドメインに適応する新しいDomainStudioアプローチを提案する。
ソースドメインが提供する主題の多様性を維持し、ターゲットドメインに高品質で多様な適応型サンプルを取得するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 07:40:39 GMT)
Low-Rank Prune-And-Factorize for Language Model Compression [18.1] マトリックスの分解は、中程度から高い圧縮速度で良好な性能を維持することができない。
スパシティ対応SVDとミックスランクファインチューニングの2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 07:38:43 GMT)
High-precision and low-latency widefield diamond quantum sensing with
neuromorphic vision sensors [18.0] ニューロモルフィック視覚センサは、検出された信号を、量子センシングのための光学的に検出された磁気共鳴測定で前処理する。
市販のイベントカメラを用いた実験では、時間分解能が13倍向上した。
開発は、高精度で低遅延の広視野量子センシングのための新しい洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 02:37:44 GMT)
SHISRCNet: Super-resolution And Classification Network For
Low-resolution Breast Cancer Histopathology Image [18.0] 低解像度(LR)画像は、ハードウェア条件が限られたデジタルスライドスキャナーによって収集されることが多い。
Super-Resolution (SR)モジュールは、LR画像をSRイメージに再構成する。
CFモジュールは、分類のためのSR画像のマルチスケール特徴を抽出し、融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 04:01:16 GMT)
Riemannian optimization for non-centered mixture of scaled Gaussian
distributions [17.9] 本稿では,スケールしたガウス分布(NC-MSG)の非中心混合の統計モデルについて検討する。
この分布に付随するフィッシャー・ラオ情報幾何を用いて、リーマン勾配降下アルゴリズムを導出する。
近距離セントロイド分類器は、KLの発散とその関連する質量中心を利用して実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 15:21:03 GMT)
A Taxonomy of Foundation Model based Systems for
Responsible-AI-by-Design [17.5] 本稿では,基礎モデルと設計オプションの特徴を分類・比較する基礎モデルベースシステムの分類法を提案する。
我々の分類学は、基礎モデル事前学習と微調整、基礎モデルベースシステムのアーキテクチャ設計、責任AI・バイ・デザインの3つのカテゴリから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 23:14:13 GMT)
Prompting PaLM for Translation: Assessing Strategies and Performance [16.7] 経路言語モデル (PaLM) は, 同様に訓練されたLLMの中で最強の機械翻訳(MT)性能を示した。
我々は、PaLMのMT機能に関する以前の評価を、より最近のテストセット、現代のMTメトリクス、そして人間の評価で再検討し、その性能は、印象的ではあるが、最先端の監視システムよりも遅れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 16:51:52 GMT)
GPatcher: A Simple and Adaptive MLP Model for Alleviating Graph
Heterophily [15.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)フィルタにおけるグラフヘテロフィリーの影響を解明する。
我々は,パッチ・ミクサーアーキテクチャを利用したGPatcherというシンプルで強力なGNNを提案する。
本モデルでは, ノード分類において, 人気ホモフィリーGNNや最先端ヘテロフィリーGNNと比較して, 優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 20:57:35 GMT)
Visual Question Answering in Remote Sensing with Cross-Attention and
Multimodal Information Bottleneck [14.7] 遠隔センシングにおける視覚的質問応答(VQA)の問題に対処する。
リモートセンシングされた画像には、識別や物体検出のタスクに重要な情報が含まれているが、高次元性、体積、冗長性のため、その処理には大きな課題がある。
本稿では,情報とクロスアテンションに基づくアプローチを提案する。CNN-LSTMをベースとしたクロスアテンションは,画像と言語モダリティの情報を強調し,両者の関連性を確立すると同時に,VQAタスクを実行するために必要なすべての関連情報を持つ低次元層を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 15:09:21 GMT)
A Gated Cross-domain Collaborative Network for Underwater Object
Detection [14.7] 水中物体検出は養殖と海洋環境保護において重要な役割を担っている。
水中画像の品質向上のため,水中画像強調法(UIE)が提案されている。
本稿では,水中環境における可視性とコントラストの低さの課題に対処するため,GCC-Net(Gated Cross-domain Collaborative Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 06:28:28 GMT)
Masked conditional variational autoencoders for chromosome straightening [14.7] 核タイピングはヒト疾患における染色体異常の検出に重要である。
染色体は顕微鏡画像に容易に湾曲し、細胞遺伝学者が染色体の型を分析するのを防ぐ。
本稿では,前処理アルゴリズムと生成モデルを組み合わせた染色体ストレート化の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 05:11:41 GMT)
Multi-Scale Cross Contrastive Learning for Semi-Supervised Medical Image
Segmentation [14.5] 医用画像の構造を分割するマルチスケールクロススーパービジョンコントラスト学習フレームワークを開発した。
提案手法は,頑健な特徴表現を抽出するために,地上構造と横断予測ラベルに基づくマルチスケール特徴と対比する。
Diceでは最先端の半教師あり手法を3.0%以上上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 16:55:32 GMT)
Robust Spatiotemporal Traffic Forecasting with Reinforced Dynamic
Adversarial Training [14.0] 機械学習に基づく予測モデルは、Intelligent Transportation Systems(ITS)において、トラフィックパターンを予測するために一般的に使用されている。
既存のモデルのほとんどは敵攻撃の影響を受けやすいため、不正確な予測や、混雑や遅延などの負の結果につながる可能性がある。
交通予測タスクに敵対的トレーニングを組み込むための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 04:53:29 GMT)
RobuT: A Systematic Study of Table QA Robustness Against Human-Annotated
Adversarial Perturbations [13.9] RobuTは既存のテーブルQAデータセット(WTQ、Wiki-Weak、SQA)の上に構築されている
以上の結果から,現状のテーブルQAモデルと大規模言語モデル(GPT-3など)の双方が,これらの対向集合に数発の学習フェールを持つことが明らかとなった。
本稿では,大規模言語モデルを用いて,学習力を高めるための逆例を生成することで,この問題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 19:23:21 GMT)
A Closer Look at Geometric Temporal Dynamics for Face Anti-Spoofing [13.7] 顔認識システムにはFAS(face anti-spoofing)が不可欠である。
本稿では,通常動作と異常動作を区別するGeometry-Aware Interaction Network (GAIN)を提案する。
提案手法は,標準内部およびクロスデータセット評価における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 18:59:52 GMT)
Backdoor Attacks in Peer-to-Peer Federated Learning [13.6] Peer-to-Peer Federated Learning (P2PFL)は、プライバシと信頼性の両面でアドバンテージを提供する。
本稿では,P2PFLに対する新たなバックドア攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 14:08:26 GMT)
Inverse Solvability and Security with Applications to Federated Learning [13.1] 本稿では,線形フォワードモデルに対する逆解法とセキュリティの概念を紹介する。
我々は,フェデレート学習の反復に参加する多数のユーザが,解答可能性とセキュリティの両方を高めるためにどのように活用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 10:39:42 GMT)
Steganographic Capacity of Deep Learning Models [13.0] いくつかの学習モデルのステガノグラフィー能力について考察する。
我々は,難解なマルウェア分類問題に対して,多層パーセプトロン(MLP),畳み込みニューラルネットワーク(CNN),トランスフォーマーモデルを訓練する。
テストした学習モデルのステガノグラフィー能力は驚くほど高く,いずれの場合も,モデル性能が急速に低下する明確なしきい値が存在することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 13:43:35 GMT)
Locally Differentially Private Distributed Online Learning with
Guaranteed Optimality [12.8] 本稿では,分散オンライン学習における差分プライバシーと学習精度を両立させる手法を提案する。
私たちの知る限りでは、このアルゴリズムは厳密な局所的な差分プライバシーと学習精度の両方を確実にする最初のアルゴリズムです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 02:05:34 GMT)
LViT: Language meets Vision Transformer in Medical Image Segmentation [12.8] LViT (Language meets Vision Transformer) を提案する。
LViTモデルでは,画像データの品質低下を補うために医療用テキストアノテーションが組み込まれている。
提案するLViTは,完全教師付きと半教師付きの両方でセグメンテーション性能が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 16:15:03 GMT)
Safety-Critical Scenario Generation Via Reinforcement Learning Based
Editing [12.7] 本稿では,逐次編集による安全クリティカルなシナリオを生成する深層強化学習手法を提案する。
我々のフレームワークは、リスクと妥当性の両方の目的からなる報酬関数を用いています。
提案手法は, 従来手法と比較して, 品質の高い安全クリティカルなシナリオを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 05:15:25 GMT)
ChatGPT Informed Graph Neural Network for Stock Movement Prediction [11.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)を強化するためにChatGPTのグラフ推論機能を活用する新しいフレームワークを提案する。
筆者らのフレームワークは,テキストデータから進化するネットワーク構造を十分に抽出し,これらのネットワークをグラフニューラルネットワークに組み込んで,その後の予測作業を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 05:13:06 GMT)
R\'{e}nyi Divergence Deep Mutual Learning [10.4] 本稿では,Deep Learning Mutual (DML) を,単純かつ効果的な計算パラダイムとして再考する。
より柔軟で限定的なKL発散の代わりにR'enyi発散を提案する。
我々の経験的結果は、DMLとR'enyiの発散を併用した利点を示し、モデル一般化のさらなる改善につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 04:35:18 GMT)
NeuroGraph: Benchmarks for Graph Machine Learning in Brain Connectomics [10.2] グラフベースのニューロイメージングデータセットのコレクションであるNeuroGraphを紹介する。
静的グラフだけでなく、動的に学習するための汎用フレームワークも提供しています。
グラフベースのデータ駆動型ニューロイメージングのさらなる進歩を促進するため、我々は包括的オープンソースPythonパッケージを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 06:29:31 GMT)
Computational Asymmetries in Robust Classification [9.9] ReLUの攻撃は$mathitNP$-hardであり、トレーニング時の堅牢性は$Sigma2_P$-hardである(単一の例であっても)。
第二に、推論時ロバスト性証明はこの非対称性の影響を受けないことを示し、Counter-Attack (CA) という概念実証手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 19:41:14 GMT)
Scribble-supervised Cell Segmentation Using Multiscale Contrastive
Regularization [9.8] Scribble2Label (S2L) は、一握りのスクリブルと自己教師付き学習を使用することで、完全なアノテーションなしで正確なセグメンテーション結果を生成することを示した。
本研究では,S2Lに対して,新しいマルチスケールコントラスト正規化項を用いる。
主なアイデアは、ニューラルネットワークの中間層から特徴を抽出して、さまざまなスケールの構造を効果的に分離できるようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 06:00:33 GMT)
Can Transformers Learn to Solve Problems Recursively? [9.6] 本稿では,プログラムと形式検証に関連するニューラルネットワーク学習アルゴリズムの挙動について検討する。
これらのアルゴリズムを再構築することにより、近似関数の1つに対して、障害ケースの91%を正確に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 18:38:38 GMT)
The Proximal ID Algorithm [9.2] 観測データから有効な因果結論を確立するための基本的な障害である。
我々は因果推論における同定に対する前者および後者のアプローチの合成を開発する。
弊社のやり方では、プロキシを体系的に利用して、保存されていない共同ファウンダーの存在を調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 22:56:08 GMT)
A Spectral Perspective towards Understanding and Improving Adversarial
Robustness [8.9] 対人訓練(AT)は効果的な防御手法であることが証明されているが、堅牢性向上のメカニズムは十分に理解されていない。
我々は、ATは、形状バイアスのある表現を保持する低周波領域にもっと焦点を合わせ、堅牢性を得るよう深層モデルに誘導することを示す。
本稿では,攻撃された逆入力によって推定されるスペクトル出力が,その自然な入力に可能な限り近いスペクトルアライメント正則化(SAR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 14:47:03 GMT)
On Heterogeneous Treatment Effects in Heterogeneous Causal Graphs [8.9] まず,創始者に基づくインタラクションと複数のメディエータによる因果グラフモデルを一般化することにより,異種因果グラフ(HCG)を概念化する。
これにより、異なるモデレーターが与えられたHCGを柔軟に生成し、その結果に対する治療または潜在的なメディエータからHCEを明示的に特徴付けることができる。
複雑なHCGとHCEを信頼区間で推定するインタラクティブな構造学習法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 23:54:34 GMT)
DiffMix: Diffusion Model-based Data Synthesis for Nuclei Segmentation
and Classification in Imbalanced Pathology Image Datasets [8.6] 拡散モデルを用いた現実的なデータ合成法を提案する。
トレーニングデータの配布を拡大するために,仮想パッチを2種類生成する。
意味ラベル条件付き拡散モデルを用いて、現実的で高品質な画像サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 05:31:08 GMT)
Emergence of Symbols in Neural Networks for Semantic Understanding and
Communication [8.2] 本稿では,シンボルの作成,意味論の理解,コミュニケーションの実現が可能なニューラルネットワークを実現するためのソリューションを提案する。
SEA-netは特定のタスクを実行するためにネットワークを動的に構成するシンボルを生成する。
これらのシンボルは合成意味情報をキャプチャし、システムは記号操作や通信によって純粋に新しい関数を取得できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 05:53:06 GMT)
Permutation-Aware Action Segmentation via Unsupervised Frame-to-Segment
Alignment [8.1] 本稿では、時間的活動セグメンテーションのための教師なしトランスフォーマーに基づくフレームワークを提案する。
フレームレベルのキューだけでなく,セグメントレベルのキューも活用しています。
我々の手法は、教師なしのアクティビティセグメンテーションにおける従来の手法と同等または優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 00:11:11 GMT)
A Novel Dual-pooling Attention Module for UAV Vehicle Re-identification [8.0] 車両再識別(Re-ID)は、車両の画像から他のカメラが捉えたのと同じ車両を識別する。
UAVの高度が高いため、車両画像の撮影角度は時々垂直に近似し、Re-IDの局所的な特徴は少ない。
本稿では,車両の局所的な重要な情報の抽出と強化を実現する,新しいデュアルプールアテンション(DpA)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 02:46:12 GMT)
Private Non-Convex Federated Learning Without a Trusted Server [8.0] 非信頼の損失関数を持つクロスサイロ学習(FL)のための新しいアルゴリズムと、他のサイロを信頼していない人のデータを提案する。
我々のアルゴリズムは、凸性やi.d.データを仮定することなく、ISRL-DP FLの最適凸、等質(すなわち等質)を達成する。
数値実験により,我々のアルゴリズムは,ほとんどのプライバシレベル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） (Sun, 25 Jun 2023 17:49:27 GMT)
Unveiling the Potential of Sentiment: Can Large Language Models Predict
Chinese Stock Price Movements? [7.4] 大規模言語モデル(LLM)は、インフォメーションと高周波投資ポートフォリオ調整を容易にする感情要因を抽出することができる。
各種LLMの有効性を客観的に評価することを目的とした,ベンチマークおよび標準化されたバックテストフレームワークを提供する。
そこから得られた感情要素に基づいて、定量的なトレーディング戦略を構築し、現実的なトレーディングシナリオの下でバックテストを実施します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 12:08:44 GMT)
Weakly Supervised Scene Text Generation for Low-resource Languages [7.3] シーンテキスト認識モデルのトレーニングには,多数の注釈付きトレーニング画像が不可欠である。
既存のシーンテキスト生成手法は、典型的には大量のペアデータに依存しており、低リソース言語では入手が困難である。
本稿では,いくつかの認識レベルラベルを弱監督として活用する,弱教師付きシーンテキスト生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 15:26:06 GMT)
High Spectral Spatial Resolution Synthetic HyperSpectral Dataset form
multi-source fusion [7.2] 本研究では,高スペクトル像と空間分解能像を組み合わせた合成ハイパースペクトルデータセットを提案する。
提案したデータセットは、RGB、プッシュブルーム可視型ハイパースペクトルカメラ、スナップショット赤外線ハイパースペクトルカメラの3つのモードを活用することで、この制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 11:17:12 GMT)
TCE: A Test-Based Approach to Measuring Calibration Error [7.1] テストベースキャリブレーション誤差(TCE)と呼ばれる確率的二値分類器の校正誤差を測定するための新しい尺度を提案する。
TCEは,データから推定される確率とモデル予測がどの程度異なるかを調べるために,統計テストに基づく新しい損失関数を組み込んだ。
我々は,複数の実世界の不均衡データセットや ImageNet 1000 など,様々な実験を通じてTCEの特性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 21:12:43 GMT)
Diffusion Model Based Low-Light Image Enhancement for Space Satellite [7.0] 空間型可視カメラは、近接操作時の空間状況認識のための重要なセンサである。
ディープラーニングのアプローチは、自然画像の画質向上において顕著な成功を収めてきたが、データボトルネックのため、宇宙にはほとんど適用されない。
拡散モデルに基づく空間環境におけるスピンターゲットの低照度画像強調(LLIE)のためのデータ駆動手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 12:15:44 GMT)
Learning Any-View 6DoF Robotic Grasping in Cluttered Scenes via Neural
Surface Rendering [7.0] NeuGraspNetは6DoFグリップ検出のための新しい手法である。
我々のアプローチは、グローバル(シーンレベル)とローカル(グラフレベル)のニューラルサーフェス表現の両方を学ぶ。
移動マニピュレータロボットを用いたNeuGraspNetの現実的適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 09:40:57 GMT)
Interpretable Neural Embeddings with Sparse Self-Representation [7.0] 既存の単語埋め込みは一般に密接な表現であり、従って潜在次元の意味を解釈することは困難である。
これにより、単語の埋め込みはブラックボックスのようになり、人間が読めるようになり、さらに操作されるのを防ぐ。
本稿では,表現的,解釈可能な単語埋め込みを学習するために,データ自己表現と浅いニューラルネットワークを関連付ける新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 05:57:01 GMT)
When SAM Meets Sonar Images [6.9] Segment Anything Model (SAM)はセグメンテーションのやり方に革命をもたらした。
SAMのパフォーマンスは、自然画像とは異なる領域を含むタスクに適用されると低下する可能性がある。
SAMは微調整技術を用いて、医学や惑星科学のような特定の領域で有望な能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 03:15:14 GMT)
Autoencoders for a manifold learning problem with a Jacobian rank
constraint [6.6] 多様体学習問題は、任意の点を$k$次元多様体上の近傍の近傍に写像する作用素を見つける問題である。
私たちはこの演算子を修正関数と呼びます。
提案手法を合成および実世界のデータセット上でのCAE+H法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 10:19:00 GMT)
Addressing Cold Start Problem for End-to-end Automatic Speech Scoring [6.5] 本研究は,新しい質問文脈における音声スコアリングシステムの性能の顕著な低下に注目した。
本稿では,1)埋め込みの促進,2)BERTモデルやCLIPモデルを用いた質問コンテキスト埋め込み,3)事前学習した音響モデルの選択などによって問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 18:48:21 GMT)
Learning to correct spectral methods for simulating turbulent flows [6.1] 古典的数値手法と機械学習のハイブリッドにより、どちらの手法よりも大幅に改善できることが示される。
具体的には、流体力学の3つの共通偏微分方程式に対するML拡張スペクトル解法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 10:06:33 GMT)
Collaborative and Distributed Bayesian Optimization via Consensus:
Showcasing the Power of Collaboration for Optimal Design [6.1] ベイズ最適化のための新しい協調パラダイムを提案する。
私たちのアプローチは、さまざまなコラボレーションメカニズムを組み込むことのできる、汎用的で柔軟なフレームワークを提供します。
我々のフレームワークは、最適な設計プロセスを効果的に加速し、改善し、すべての参加者に利益をもたらすことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 21:43:05 GMT)
PrimaDNN': A Characteristics-aware DNN Customization for Singing
Technique Detection [5.4] そこで本稿では,特徴指向の改良を目的としたディープニューラルネットワークモデルであるPimaDNNを提案する。
J-POPの歌唱技術検出の結果、PrimaDNNはマクロFで44.9%の最高の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 10:15:18 GMT)
A Self-Encoder for Learning Nearest Neighbors [5.3] 自己エンコーダは、データサンプルを埋め込み空間に分散して、互いに線形に分離できるように学習する。
通常の隣人とは異なり、このデータの符号化による予測は、あらゆる機能のスケーリングに不変である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 14:30:31 GMT)
Interpretable Small Training Set Image Segmentation Network Originated
from Multi-Grid Variational Model [5.3] 深層学習法 (DL) が提案され, 画像分割に広く利用されている。
DLメソッドは通常、トレーニングデータとして大量の手動セグメントデータを必要とし、解釈性に乏しい。
本稿では,MSモデルにおける手作り正則項をデータ適応型一般化可学習正則項に置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 02:34:34 GMT)
Chain-of-Thought Prompt Distillation for Multimodal Named Entity and
Multimodal Relation Extraction [5.1] 思考のテキストチェーン(CoT) -- 中間推論ステップのシーケンスを生成します。
本稿では,大規模言語モデルからのコモンセンス推論能力を同化するための新しい条件付きプロンプト蒸留法を提案する。
我々のアプローチは最先端の精度を達成し、解釈可能性、データ効率、ドメイン間の一般化に関する多くの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 04:33:56 GMT)
Feature Adversarial Distillation for Point Cloud Classification [4.8] 本稿では, ポイントクラウド蒸留における汎用的対向損失関数であるFeature Adversarial Distillation (FAD)法を提案し, 知識伝達時の損失を低減する。
モデルNet40およびScanObjectNNデータセットの標準点クラウド分類実験において,40倍モデル圧縮における蒸留における知識伝達の情報損失を低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 12:05:46 GMT)
Sentence-level Event Detection without Triggers via Prompt Learning and
Machine Reading Comprehension [4.8] 本稿では,機械読解と素早い学習に基づくトリガーフリー事象検出モデルを提案する。
既存のトリガーベースとトリガーフリーの手法と比較して、2つのイベント検出ベンチマークデータセットに関する実験的研究により、提案手法が競合性能を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 09:03:56 GMT)
Object Detection based on the Collection of Geometric Evidence [4.4] 形状特徴は外観特徴、色特徴、グレースケール特徴、勾配特徴よりも安定して区別される。
形状特徴に基づく物体認識の難しさは、物体の色、照明、サイズ、位置、ポーズ、背景干渉が異なる可能性があることである。
本稿では,画像のエッジセグメントの幾何学的証拠の選択,収集,組み合わせを含む形状テンプレートに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 04:16:50 GMT)
A Neural RDE approach for continuous-time non-Markovian stochastic
control problems [4.2] ニューラル粗微分方程式(ニューラルRDE)を用いた連続時間非マルコフ制御問題のための新しい枠組みを提案する。
非マルコビアン性は、システム係数の時間遅延効果や駆動ノイズによる制御問題に自然に現れる。
制御過程を状態過程によって駆動されるニューラルRDEの解としてモデル化することにより,制御状態のジョイントダイナミクスが制御不能で拡張されたニューラルRDEによって制御されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 14:30:33 GMT)
On the approximation capability of GNNs in node
classification/regression tasks [3.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ処理のための幅広い種類の接続モデルである。
GNNはノード分類/回帰タスクの確率の普遍近似であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 14:04:29 GMT)
Representation Transfer Learning via Multiple Pre-trained models for
Linear Regression [3.6] サンプルが少ないデータ領域(ターゲット)で線形回帰モデルを学習する問題を考察する。
学習を支援するために、私たちは、潜在的に異なるデータドメインでトレーニングされた事前訓練された回帰モデルセットを提供しています。
対象モデルを構築するための表現伝達に基づく学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 01:16:32 GMT)
The Second-place Solution for CVPR VISION 23 Challenge Track 1 -- Data
Effificient Defect Detection [3.5] データ有効欠陥検出のためのビジョンチャレンジトラック1は、競合相手がデータ不足の環境で14の産業検査データセットを例示する必要がある。
この課題に対して、Aoi-overfiting-Teamチームの技術詳細を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 03:37:02 GMT)
The Difficulty of Novelty Detection in Open-World Physical Domains: An
Application to Angry Birds [3.5] オープンワールドでは、新規性は多くの異なる形態で現れ、容易に、あるいは検出することが難しい。
本研究では,オープンワールドな物理領域に着目した新規性検出の難しさを定量化する定性物理に基づく手法を提案する。
その結果, 計算した検出困難度は, ユーザのものと一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 07:41:19 GMT)
Multipolar condensates and multipolar Josephson effects [3.4] ボゾン系では双極子凝縮が顕著であることを示す。
実験者は双極子凝縮の位相を操作でき、双極子ジョセフソン効果を提供できる。
自己確率効果は、一般的な多極性凝縮物を生成するために利用することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 11:42:26 GMT)
Chinese Fine-Grained Financial Sentiment Analysis with Large Language
Models [3.3] 主な課題は、財務テキストの感情分析に特化して設計された高品質で大規模な注釈付きコーパスの欠如に起因している。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、自然言語処理タスクにおいて顕著なパフォーマンスをもたらしている。
そこで我々は,企業早期警戒のための,中国の財務感情分析データセットFinChina SAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 02:24:30 GMT)
Thermal infrared image based vehicle detection in low-level illumination
conditions using multi-level GANs [3.3] 車両検出精度は、良照度条件ではかなり正確であるが、低照度条件では検出精度が劣る。
車両ヘッドライトやテールライトからの低照度とグラアの複合効果により、車両検出の失敗は最先端の物体検出モデルにより起こりやすい。
最先端のGANモデルは、赤外線画像から日中RGB画像に変換することにより、夜間における車両検出精度の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 07:42:50 GMT)
A differentiable Gaussian Prototype Layer for explainable Segmentation [3.3] 勾配に基づくプロトタイプ学習のための勾配ベースのプロトタイプ層を導入する。
説明可能なニューラルネットワークのための新しいビルディングブロックとして使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 22:33:21 GMT)
Unsupervised Cross-Domain Soft Sensor Modelling via Deep
Physics-Inspired Particle Flow Bayes [3.2] クロスドメイン・ソフト・センサ・モデリングのためのディープ・パーティクル・フロー・ベイズ・フレームワークを提案する。
特に、まずシーケンシャルベイズ目標を定式化し、最大推定を行う。
複雑な産業用多相流プロセスシステムにおけるフレームワークの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 09:14:41 GMT)
Semi-supervised Object Detection: A Survey on Recent Research and
Progress [2.2] 半教師対象検出(SSOD)は、高い研究価値と実践性のために、ますます注目されている。
本稿では,5つの側面からSSODのアプローチに関する包括的かつ最新の調査を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 02:54:03 GMT)
Quantifying Aleatoric and Epistemic Uncertainty in Machine Learning: Are
Conditional Entropy and Mutual Information Appropriate Measures? [2.2] 条件エントロピーと相互情報の観点から、アレタリックおよびてんかんの不確実性を定量化する。
我々はその適切さを疑問視する様々な不整合を識別する。
コンピュータビジョンタスクの異なる実験は、理論的な発見を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 09:49:38 GMT)
Im2win: Memory Efficient Convolution On SIMD Architectures [2.2] 我々は、im2winと呼ばれる新しいメモリ効率のよいデータ変換アルゴリズムを提案する。
その結果,PyTorchの畳み込み実装と比較して,メモリオーバーヘッドを平均41.6%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 19:21:10 GMT)
Im2win: An Efficient Convolution Paradigm on GPU [1.9] 本稿では、メモリフットプリントの削減だけでなく、連続的なメモリアクセスを提供するim2winと呼ばれる畳み込みベースの畳み込みに関するパラダイムを提案する。
直接畳み込みと、PyTorchのGEMMベースの畳み込みと、DNNベースの畳み込み実装の6ドルを、12の最先端ベンチマークで比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 19:09:56 GMT)
A Web-based Mpox Skin Lesion Detection System Using State-of-the-art
Deep Learning Models Considering Racial Diversity [1.8] 以前は「モンキーポックス」と呼ばれていた「ムポックス」は、公衆衛生上重要な問題となり、世界中で110か国以上に広まっている。
ポリメラーゼ連鎖反応(PCR)に基づく診断がすぐには利用できない場合に、コンピュータ支援スクリーニングツールが有用であることが証明されている。
深層学習法は複雑なデータ表現を学習する上で強力であるが、その有効性は主に適切なトレーニングデータに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 08:23:44 GMT)
Joint Learning of Network Topology and Opinion Dynamics Based on Bandit
Algorithms [1.7] ネットワークトポロジと混合意見力学の合同学習について検討する。
本稿では,この問題に対処するためのマルチアームバンディットアルゴリズムに基づく学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 21:53:13 GMT)
A Circuit Complexity Formulation of Algorithmic Information Theory [1.5] インダクティブ推論のソロモノフ理論に着想を得て,回路複雑性に基づく先行モデルを提案する。
回路複雑性によって測定された単純な説明に対する帰納的バイアスがこの問題に適切であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 01:30:37 GMT)
CDiffMR: Can We Replace the Gaussian Noise with K-Space Undersampling
for Fast MRI? [1.5] 我々はCDiffMRと呼ばれる冷拡散型MRI再構成法を提案する。
以上の結果から,CDiffMRは最先端モデルに匹敵する,あるいは優れた再構成結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 21:53:50 GMT)
$\alpha$-$\beta$-Factorization and the Binary Case of Simon's Congruence [1.4] 1991年、H'ebrardは単語の因数分解を導入し、単語の散らばった要因を調べる強力なツールとなった。
これに基づいて、最初のカランディカールとシュネーベレンは$k$-richness(英語版)という概念を導入し、後にBarkerらに$k$-universality(英語版)という概念を導入した。
2022年、フライシュマンらは、単語のアーチ因数分解とその逆を交差させることにより、アーチ因数分解の一般化を提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 10:16:49 GMT)
Sentiment Perception Adversarial Attacks on Neural Machine Translation
Systems [1.4] 敵の攻撃では、入力に対する不可避な変更はシステムの出力において望ましくない変更を引き起こす可能性がある。
本研究では,NMTシステムに対する敵攻撃を,出力知覚の観点から検討する。
実験により、NMTシステムの出力シーケンスの感情知覚は、入力シーケンスに対する小さな受容不能な変化で著しく変化できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 01:49:25 GMT)
Identifying Adversarially Attackable and Robust Samples [1.4] アドリアックは、入力サンプルに小さな、知覚不能な摂動を挿入し、ディープラーニングモデルの出力に大きな、望ましくない変化を引き起こす。
本研究は, 対人攻撃に最も影響を受けやすいサンプルを同定することを目的とした, サンプル攻撃可能性の概念を紹介する。
本研究では,未知のターゲットモデルに対する未知のデータセットにおいて,逆攻撃可能で頑健なサンプルを識別するディープラーニングベースの検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 01:53:15 GMT)
HOKEM: Human and Object Keypoint-based Extension Module for Human-Object
Interaction Detection [1.2] 本稿では、従来の検出モデルの精度を向上させるために、人およびオブジェクトキーポイントベースの拡張モジュール(HOKEM)を使いやすい拡張モジュールとして提案する。
HOIデータセットであるV-COCOを用いた実験では、HOKEMが外観ベースモデルの精度を大きなマージンで向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 14:40:26 GMT)
Efficient Contextformer: Spatio-Channel Window Attention for Fast
Context Modeling in Learned Image Compression [1.2] 学習した画像データセットのコンテキストモデリングに効率的なコンテキストフォーマ(eContextformer)を導入する。
eContextformerは、以前の作業よりもデコード速度、モデルの複雑さ、レート歪みのパフォーマンスを改善した。
標準のVersatile Video Coding (VVC) Test Model (VTM) 16.2と比較して、提案されたモデルは最大17.1%の節約を提供し、様々な学習ベースモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 16:29:51 GMT)
Fast Classification with Sequential Feature Selection in Test Phase [1.1] 本稿では,分類のための能動的特徴獲得のための新しいアプローチを提案する。
最適な予測性能を達成するために、最も情報性の高い機能のサブセットを順次選択する作業である。
提案手法では,既存の手法に比べてはるかに高速で効率の良い新しい遅延モデルが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 21:31:46 GMT)
Ratchet current in a $\mathcal{PT}$-symmetric Floquet quantum system
with symmetric sinusoidal driving [1.0] 高調波駆動を伴う$mathcalPT$-symmetric Floquet量子系におけるラチェットダイナミクスについて考察する。
長時間持続する共振電流は, 時間連続駆動により発生することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 02:05:38 GMT)
Revolutionizing Cyber Threat Detection with Large Language Models [1.0] 本稿では,サイバーセキュリティ脅威検出のための事前訓練型言語モデルであるSecurityLLMを初めて紹介する。
このモデルはSecurityBERTとFalconLLMの2つの重要な生成要素を中心に記述されている。
私たちのSecurityLLMモデルでは、14種類の攻撃を98%の精度で特定できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 15:04:21 GMT)
Deep image prior inpainting of ancient frescoes in the Mediterranean
Alpine arc [0.7] DIPベースの塗り絵は、アーティファクトを減らし、文脈的/非局所的な情報に適応し、美術史家にとって貴重なツールを提供する。
本研究では,地中海アルプス弧のいくつかの礼拝堂に位置する中世絵画の高度に損傷を受けたデジタル画像のデータセットに,欠落した画像内容の再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 11:19:47 GMT)
Exploring Hybrid Linguistic Features for Turkish Text Readability [0.5] 本稿では,トルコ語テキストの自動可読性評価に関する最初の総合的研究について述べる。
我々は、最先端の可読性ツールを開発するために、最先端のニューラルネットワークモデルと語彙、モルフォシンタクティック、構文、談話レベルの言語的特徴を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 12:57:37 GMT)
Machine Learning and Consumer Data [0.5] デジタル革命は人間の行動のデジタル化につながり、不整合なスケールで観測可能な行動を理解するという前例のない機会を生み出した。
クラウドファンディングやクラウドソーシングといった新興現象は、新たな行動パターンを導入しながら、消費者の行動をさらに明るくしている。
消費者データ分析に使われる従来の手法は、新興データソースの幅、精度、スケールを扱うのに不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 03:58:15 GMT)
Utilizing deep learning for automated tuning of database management
systems [0.1] OtterTuneは、影響力のあるノブを特定し、以前は目に見えないワークロードを分析し、ノブ設定のレコメンデーションを提供する。
このアプローチの有効性は,3つの異なるデータベース管理システム(DBMS)上でのOtterTuneと呼ばれる新しいツールの評価を通じて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 21:50:14 GMT)
Universality in the tripartite information after global quenches:
(generalised) quantum XY models [0.0] 我々は、R'enyi-$alpha$ tripartite information $I_3(alpha)$ 定常状態における3つの隣接部分系が、等質状態と二成分状態の両方からの非相互作用スピン鎖における大域的クエンチの後に現れると考える。
我々は、$I_3(alpha)$が無限長の極限においてもゼロではないような設定を特定し、はしご上の自由フェルミオン場の記述を効果的に量子場理論で記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 16:25:29 GMT)
Toward a new theory of the fractional quantum Hall effect: The many-body
spectra and energy gaps at $\nu<1$ [0.0] この論文では、最低ランダウ準位に横たわっている2次元電子の小さな (Nle 7$) 系の正確な性質について研究を続ける。
多粒子電子スペクトルにおけるエネルギーギャップの出現の物理的メカニズムを解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 22:40:03 GMT)
Total Error Sheets for Datasets (TES-D) -- A Critical Guide to
Documenting Online Platform Datasets [0.0] 本稿では,研究目的でオンラインプラットフォームから収集したデータセットを文書化するためのテンプレートを提案する。
このテンプレートは、オンラインプラットフォームデータを利用する研究分野において、データ品質を批判的に反映し、透明性を高めるのに役立つだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 12:00:09 GMT)
Time evolution operator for a $\left\{ h(1) \oplus h(1) \right\} \uplus
u(2)$ time-dependent quantum Hamiltonian; a self-consistent resolution method
based on Feynman's disentangling rules [0.0] すべての問題は、複素リカッティ型微分方程式を解くために減少する。
この微分方程式のいくつかの閉解が発見され、時間順序進化作用素に対する具体的な解が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 12:47:11 GMT)
Stance Prediction and Analysis of Twitter data : A case study of Ghana
2020 Presidential Elections [0.0] 2020年12月7日、ガーナ人は次の4年間、大統領を決定するために世論調査に参加した。
われわれは、Twitterが2つの主要大統領候補についてユーザーの意見をどう反映しているかを理解するためにスタンス分析を行った。
Twitter API(Tweepy)を使って合計99,356のツイートを収集し、手動で3,090のツイートを3つのクラスに分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 10:54:24 GMT)
Solution of inverse problem for Gross-Pitaevskii equation with
artificial neural networks [0.0] 本稿では,1D Gross-Pitaevskii方程式(GPE)の逆問題を解決するために,ニューラルネットワーク(ANN)の設計を提案する。
ANNは定常GPE溶液の正方形率を入力とし、GPE非線型項の前にあるポテンシャル関数と係数のパラメータを返却する。
GPEの数値解の結果を,30000ドル以上のGPEパラメータセットをトレーニングおよび検証データセットとして利用し,ANNを高速かつ高精度な逆GPE解法として構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 09:39:02 GMT)
Smart Transformation of EFL Teaching and Learning Approaches [0.0] 論文はアニメの開発に焦点を当てている。
EFL Big Data Ecosystem - ビッグデータ,アナリティクス,アナリティクスをベースとするシステム。
機械学習とクラスタドメイン。
EFLの教育と学習内容。
最終的な目標は、機械学習を活用してカスタマイズされたコンテンツを作成することで、学習エクスペリエンスを最適化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 22:16:59 GMT)
Screening Autism Spectrum Disorder in childrens using Deep Learning
Approach : Evaluating the classification model of YOLOv8 by comparing with
other models [0.0] そこで本稿では,YoloV8モデルを用いた顔画像を用いたASDスクリーニングの実践的解決策を提案する。
分類の精度は89.64%、F1スコアは0.89。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 18:02:01 GMT)
Schr\"{o}dinger operators with multiple Aharonov-Bohm fluxes [0.0] N geqslant 1 $ Aharonov-Bohm 磁束の存在下で動く2次元量子粒子を記述する。
我々はそのような作用素の自己随伴実現を全て分類し、それらの領域と行動を明確に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 08:15:14 GMT)
Scenario-based Failure Analysis of Product Systems and their Environment [0.0] 利用段階において、技術製品システムは環境と永久的に相互作用する。
この相互作用は、ユーザの安全を著しく脅かし、製品の品質と信頼性に悪影響を及ぼすような失敗につながる可能性がある。
製品利用シナリオを通じて継続的に改善される、障害識別のための方法論が開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 12:40:41 GMT)
Quantum reference frames: derivation of perspective-dependent
descriptions via a perspective-neutral structure [0.0] 我々は、量子参照フレームの観点から物理を記述するための対称性に着想を得たアプローチを開発する。
操作的に意味のあるパースペクティブ依存記述は、制約面上のDarboux座標によって与えられることを示す。
我々は、量子パースペクティブに依存した記述を導出し、変更することができる量子パースペクティブ中立構造を構築することで結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 19:34:54 GMT)
Qkd@Edge: Online Admission Control of Edge Applications with QKD-secured
Communications [0.0] 量子鍵分布(QKD)は、量子力学の特性を利用した暗号鍵の交換によるセキュアな通信を可能にする。
本稿では,QKDネットワークとエッジノードのリソース割り当ての相互作用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 11:32:10 GMT)
Propagation of Quantum Information in Tree Networks: Noise Thresholds
for Infinite Propagation [0.0] 我々は、木構造を持つ量子ネットワークを研究し、そこでは、情報が根から葉へと伝播する。
コードの性質に依存する特定のノイズ閾値を超えると、情報は木の深さとともに指数関数的に減衰する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 16:59:44 GMT)
On the path integral simulation of space-time fractional Schroedinger
equation with time independent potentials [0.0] 時空分数Schroedinger方程式に関連するコーシー問題の解法として、ファインマン・カック経路積分法が提案されている。
我々は,空間時間分数拡散過程を,標準拡散の場合と同等の単純さと収束率でシミュレートすることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 20:14:40 GMT)
On steering in the C*-algebraic framework [0.0] 我々は、ある作用素代数によってモデル化されたパーティーの局所部分系と二部的ステアリングのシナリオについて議論する。
我々は、通勤可能な観測可能なパラダイムにおける量子集合の概念を形式化し、そのようなオブジェクトの等価な記述に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 21:15:12 GMT)
On Evaluating the Adversarial Robustness of Semantic Segmentation Models [0.0] 敵の摂動に対する防御手段として、多くの敵の訓練アプローチが提案されている。
私たちは、前回の作業で堅牢であると主張するモデルが、実際にはまったく堅牢ではないことを初めて示しています。
次に, 強攻撃群においても, 合理的に堅牢なモデルを生成する, 単純な対向訓練アルゴリズムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 11:45:08 GMT)
Neural Q-learning for solving PDEs [0.0] 我々は,強化学習にQ-ラーニングアルゴリズムを適用し,楕円型PDEを解くための新しい数値法を開発した。
我々の「Q-PDE」アルゴリズムはメッシュフリーであり、従って次元の呪いを克服する可能性がある。
楕円型PDEに対するQ-PDEアルゴリズムの数値計算性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 03:32:33 GMT)
Matryoshka Policy Gradient for Entropy-Regularized RL: Convergence and
Global Optimality [0.0] 最大エントロピー強化学習(max-entropy reinforcement learning)の観点から,Materyoshka Policy Gradient (MPG)を紹介し,検討した。
MPGは、単一の標準目標に対する単一のポリシーの代わりに、有限地平線タスクを同時に学習するために一連のポリシーを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 10:35:31 GMT)
Learning Transductions and Alignments with RNN Seq2seq Models [0.0] 本研究では,4つのトランスダクションタスクの学習において,Recurrent-Neural-Network sequence to sequence (RNN seq2seq)モデルの有効性について検討する。
RNN seq2seqモデルは、基礎となる関数を学習するのではなく、トレーニングデータや配信データに適合するマッピングを近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 15:06:10 GMT)
Introducing A Novel Method For Adaptive Thresholding In Brain Tumor
Medical Image Segmentation [0.0] 個人的な経験に基づく手動のしきい値設定は、エラーを起こしやすく、時間を要する。
このような問題のしきい値を決定するのに従来のしきい値法は有効ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 13:50:50 GMT)
Interactive Design by Integrating a Large Pre-Trained Language Model and
Building Information Modeling [0.0] 本研究では,生成型人工知能(AI)モデル,特にOpenAIの生成型事前学習型トランスフォーマ(GPT)シリーズの可能性について検討する。
本研究は,建築家とAIシステム間の動的協調を促進するために,最先端言語モデルの有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 08:18:03 GMT)
Inference for relative sparsity [0.0] 医学応用においては,不確実性の特徴付けが不可欠であるため,相対的疎度目的関数の推論が重要である。
相対的な空間的目的は不安定で二項作用の場合において無限に推定される不注意な値関数に依存するため、推論は困難である。
これらの課題に対処するため、相対的疎度目標内に重み付けされた信頼地域政策最適化機能を組み込み、適応的相対的疎度ペナルティを実装し、選択後推論のためのサンプル分割フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 17:14:45 GMT)
Hiding in Plain Sight: Disguising Data Stealing Attacks in Federated
Learning [0.0] 我々は,MS攻撃のクライアント側検出の問題点について検討した。
我々は,すべてのデシラタを満足する新たな攻撃フレームワークであるSEERを提案する。
私たちの研究は、MS攻撃のより原則化された治療に向けた、有望な第一歩です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 09:47:54 GMT)
Heuristic Modularity Maximization Algorithms for Community Detection
Rarely Return an Optimal Partition or Anything Similar [0.0] 本稿では,現在のモジュラリティアルゴリズムが最大モジュラリティ分割を返却する成功度について検討する。
既存の8つのアルゴリズムを、モジュラリティを世界規模で最大化する正確な整数計画法と比較する。
以上の結果から, ほぼ最適分割は任意の最適分割と不均等に異なることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 14:36:55 GMT)
Generation of Non-Gaussian States in the Squeezed State Entanglement
Scheme [0.0] 本論文は、絡み合った状態光子測定方式を用いて、異なる非ガウス状態を生成する可能性について考察する。
我々はこのスキームの出力状態の波動関数とウィグナー関数を明示的に見つける方法を提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 07:18:25 GMT)
Families of bosonic suppression laws beyond the permutation symmetry
principle [0.0] ビームスプリッターとトリッターには、置換対称性の原理で説明できない多くの抑圧法則が存在する。
この結果から, ユニタリマルチポート上でのフォック状態の干渉には, 非対称ユニタリマルチポートにおいても任意のボソン数に対する抑制法則がすべて存在することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 18:18:02 GMT)
Evolution of $K$-means solution landscapes with the addition of dataset
outliers and a robust clustering comparison measure for their analysis [0.0] 我々は、データセットのアウトリージの増加の結果、K$-meansのソリューション空間の変化をマッピングするために、エネルギーランドスケープアプローチを使用します。
速度論的解析により、全てのケースにおいて、全体のファンネルは浅い局所的に燃やされた地域で構成されていることが明らかとなった。
本稿では,速度解析から得られた速度がクラスタリング類似性の新たな尺度となることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 21:22:21 GMT)
Controllable fusion of excitons in two-dimensional semiconductors [0.0] 放射励起子2重項の異方性による分裂は、バイエクシトン状態とボソン散乱状態の連続体とを結合させることを示す。
我々の提案は、強い相関を持つフォトニクスと光の量子化学を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 12:10:56 GMT)
Coherent optical control of a superconducting microwave cavity via
electro-optical dynamical back-action [0.0] 超伝導マイクロ波回路の量子光学制御は、これまでのところ、弱い電気-光学結合のために禁止されている。
ミリケルビン温度の多モード電気光学デバイスにおけるレーザパルスを用いた超伝導マイクロ波空洞のコヒーレント制御について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 12:22:59 GMT)
Canonical and Noncanonical Hamiltonian Operator Inference [0.0] 正準および非正準ハミルトニアン系の非侵入的・構造保存モデル還元法について述べる。
演算子推論の考え方に基づいて、この手法は証明的に収束し、与えられたスナップショットデータとハミルトニアンシステムのグレーボックス知識を直線的に解く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 21:58:50 GMT)
Beyond Classification: Financial Reasoning in State-of-the-Art Language
Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は複雑な多段階推論タスクにおいて顕著な能力を示した。
本研究は,金融分野におけるLLMの適用可能性に関する包括的調査である。
コヒーレントな財務推論を生成する能力は、まず6Bパラメータで現れ、より良い命令チューニングやより大きなデータセットで改善を続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 18:06:25 GMT)
AttResDU-Net: Medical Image Segmentation Using Attention-based Residual
Double U-Net [0.0] 本稿では,既存の医用画像セグメンテーションネットワークを改善したアテンションベース残留Double U-Netアーキテクチャ(AttResDU-Net)を提案する。
CVC clinic-DB、ISIC 2018、2018 Data Science Bowlの3つのデータセットで実験を行い、それぞれ94.35%、91.68%、92.45%のDice Coefficientスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 14:28:08 GMT)
A new development status of single-center two-electron integration
algorithm [0.0] 単一中心2電子結合は、原子と分子構造の計算において重要な核となる技術である。
本稿では,Zhaoらの手法をレビュー・最適化し,結論を導いた: この手法はトランケーション誤差のない正確な計算であるため,Slater-Condon積分法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 03:56:57 GMT)
A Multilingual Translator to SQL with Database Schema Pruning to Improve
Self-Attention [0.0] 最大512個の入力トークンを持つ変換器で長文シーケンスを処理できる技術を提案する。
さらに,データを拡張したスパイダーデータセットを4つの言語で同時に調整したmT5大モデルを用いて多言語アプローチを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 14:28:12 GMT)
A Framework for dynamically meeting performance objectives on a service
mesh [0.0] サービスメッシュ上で並列に実行される複数のサービスに対して,エンドツーエンドの管理目標を達成するためのフレームワークを提案する。
実資源に対して定期的に制御動作を行うエージェントの訓練に強化学習技術を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 09:08:41 GMT)
A Cognitive Study on Semantic Similarity Analysis of Large Corpora: A
Transformer-based Approach [0.0] 我々は,従来の技術とトランスフォーマー技術の両方を用いて,米国特許法とPhrase Matchingデータセットのセマンティック類似性解析とモデリングを行う。
実験の結果,従来の手法と比較して手法の性能が向上し,平均ピアソン相関スコアは0.79。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 25 Jun 2023 11:18:51 GMT)