Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

BLOOM: A 176B-Parameter Open-Access Multilingual Language Model [265.0]
大規模言語モデル(LLM)は、いくつかのデモや自然言語命令に基づいて新しいタスクを実行できることが示されている。 BLOOMは、176Bパラメータのオープンアクセス言語モデルであり、数百人の研究者の協力により設計・構築されている。 BLOOMは、RATSコーパスでトレーニングされたデコーダのみのトランスフォーマー言語モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:57:58 GMT)
A General Framework for Sequential Decision-Making under Adaptivity Constraints [116.6]
適応性制約(まれなポリシースイッチ)とバッチ学習(バッチ学習)という2つの制約の下で、一般的なシーケンシャルな意思決定について検討する。稀なポリシースイッチの制約に対して、バッチ数で$widetildemathcalO(sqrtK+K/B)$ regretを達成するアルゴリズムを提供する。バッチ学習制約に対して、バッチ数で$widetildemathcalO(sqrtK+K/B)$ regretを提供するアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:51:19 GMT)
Kosmos-2: Grounding Multimodal Large Language Models to the World [107.3]
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)であるKosmos-2を紹介する。オブジェクト記述(例えば、バウンディングボックス)の認識と、視覚の世界へのテキストの接地を可能にする。この研究は、Embodiment AIの開発の基礎を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:11:34 GMT)
What Do Compressed Multilingual Machine Translation Models Forget? [102.5]
平均BLEUはわずかに減少するが,表現不足言語の性能は著しく低下する。圧縮は,高リソース言語においても,本質的な性差や意味バイアスを増幅することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:34:34 GMT)
Out-of-Domain Robustness via Targeted Augmentations [98.6]
領域外一般化のためのデータ拡張設計の原理を考察する。線形設定に関する理論的解析により動機付けを行い,対象拡大を提案する。その結果,OOD性能は3.2～15.2%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 00:19:14 GMT)
MindDial: Belief Dynamics Tracking with Theory-of-Mind Modeling for Situated Neural Dialogue Generation [92.3]
そこで我々はMindDialを提案する。MindDialは、位置自由な応答を生成できる新しい対話型フレームワークで、共通基盤を交渉できる。我々は、3段階の信念(話者の信念、話者のリスナーの信念に対する予測、および共通の信念)を追跡できる明示的なマインドモジュールを設計する。実験により、精神状態モデリングを用いたモデルが、共通の地盤を整列する際の人間の反応に類似できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:24:32 GMT)
HyenaDNA: Long-Range Genomic Sequence Modeling at Single Nucleotide Resolution [92.1]
本稿では,ヒト参照ゲノム上に,最大100万個のトークンを単一ヌクレオチドレベルで有するゲノム基盤モデルであるHyenaDNAについて紹介する。 HyenaDNAはシークエンスの長さ(Transformerより160倍速い)でサブクアドラルスケールし、単一のヌクレオチドトークンを使用し、各層で完全なグローバルコンテキストを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:46:34 GMT)
Quantum simulation of the von Neumann equation of time-dependent Hamiltonians [91.4]
我々は、時依存ハミルトイナンに対するフォン・ノイマン方程式によって支配される密度行列の力学をシミュレートする量子アルゴリズムを開発した。この方法は、与えられたリー代数の構造定数の性質を通して密度行列のベクトル化に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 01:09:46 GMT)
DragDiffusion: Harnessing Diffusion Models for Interactive Point-based Image Editing [91.1]
DragGANは、インタラクティブなポイントベースの画像編集フレームワークを提供し、ピクセルレベルの精度で印象的な編集結果を実現する。本研究では,このような編集フレームワークを拡散モデルに拡張し,DragDiffusionを提案する。大規模な事前学習拡散モデルを利用することで、実世界のシナリオにおける対話的ポイントベース編集の適用性を大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:30:16 GMT)
DCID: Deep Canonical Information Decomposition [84.6]
本稿では,2つの1次元目標変数間で共有される信号の同定について考察する。そこで本研究では,地中トラスラベルの存在下で使用可能な評価指標であるICMを提案する。また、共有変数を学習するための単純かつ効果的なアプローチとして、Deep Canonical Information Decomposition (DCID)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:59:06 GMT)
Physion++: Evaluating Physical Scene Understanding that Requires Online Inference of Different Physical Properties [83.9]
この研究は、人工システムにおける視覚的身体的予測を厳格に評価する新しいデータセットとベンチマークであるPhysylon++を提案する。正確な予測が質量、摩擦、弾性、変形性などの特性の推定に依存するシナリオをテストする。我々は,様々なレベルの学習と組込み知識にまたがる最先端予測モデルの性能を評価し,その性能を人間の予測と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:59:33 GMT)
Rethinking Closed-loop Training for Autonomous Driving [82.6]
本研究は,学習エージェントの成功に対する異なるトレーニングベンチマーク設計の影響を分析した最初の実証的研究である。複数ステップのルックアヘッドで計画を行うRLベースの駆動エージェントであるtrajectory value learning (TRAVL)を提案する。実験の結果,TRAVLはすべてのベースラインと比較してより速く学習でき,安全な操作が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:58:39 GMT)
You Can Mask More For Extremely Low-Bitrate Image Compression [80.8]
近年,学習画像圧縮(lic)法は大きな進歩を遂げている。 licメソッドは、画像圧縮に不可欠な画像構造とテクスチャコンポーネントを明示的に探索することができない。原画像の構造とテクスチャに基づいて可視パッチをサンプリングするDA-Maskを提案する。極めて低ビットレート圧縮のために, lic と lic のエンドツーエンドを統一する最初のフレームワークである, 単純で効果的なマスク付き圧縮モデル (MCM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:36:22 GMT)
Next Steps for Human-Centered Generative AI: A Technical Perspective [80.7]
我々は、3つのレベルにまたがるジェネレーティブAIの今後の方向性を示すロードマップに貢献する。このロードマップは、学際研究チームをHGAIにおける創発的アイデアの包括的リストに導くことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:54:30 GMT)
Differentially Private Video Activity Recognition [79.4]
ビデオレベルの差分プライバシーをクリップベース分類モデルにより強化する新しいフレームワークであるMulti-Clip DP-SGDを提案する。提案手法は,UDF-101上でのエプシロン=5のプライバシー予算で81%の精度を達成し,DP-SGDの直接適用に比べて76%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:47:09 GMT)
Learning to Rank in Generative Retrieval [78.4]
生成的検索はテキスト検索において有望な新しいパラダイムであり、関連する通路の識別子文字列を検索対象として生成する。生成的検索と古典的学習からランクへのパラダイムを組み合わせた新しいフレームワーク LTRGR を提案する。提案手法では,自動回帰モデルを最適通過ランキングに向けて直接最適化する,通過ランク損失を用いた自己回帰モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:48:14 GMT)
Tube-Link: A Flexible Cross Tube Baseline for Universal Video Segmentation [77.4]
Tube-Linkは、ビデオセグメンテーションの複数のコアタスクを統一アーキテクチャで処理する汎用フレームワークである。我々のフレームワークは、短いサブクリップを入力として取り、対応する時空間管マスクを出力するほぼオンラインアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:02:40 GMT)
Cooperation or Competition: Avoiding Player Domination for Multi-Target Robustness via Adaptive Budgets [76.2]
我々は、敵攻撃を、異なるプレイヤーがパラメータ更新の合同方向で合意に達するために交渉する交渉ゲームであると見なしている。我々は、プレイヤーの優位性を避けるために、異なる敵の予算を調整する新しいフレームワークを設計する。標準ベンチマークの実験では、提案したフレームワークを既存のアプローチに適用することで、マルチターゲットロバスト性が大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:02:10 GMT)
Hierarchical certification of non-classical network correlations [74.7]
ネットワークに対して線形および非線形ベルのような不等式を導出する。我々は、自然が最終的に量子力学によって支配されていると仮定することなく、ネットワーク非局所性とネットワーク非局所性の間の階層構造を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:00:01 GMT)
GFlowNets for AI-Driven Scientific Discovery [74.3]
我々はGFlowNetsと呼ばれる新しい確率論的機械学習フレームワークを提案する。 GFlowNetsは、実験科学ループのモデリング、仮説生成、実験的な設計段階に適用できる。我々は、GFlowNetsがAIによる科学的発見の貴重なツールになり得ると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:10:38 GMT)
Learning non-Markovian Decision-Making from State-only Sequences [73.2]
非マルコフ決定過程(nMDP)を用いた状態のみ列のモデルに基づく模倣を開発する。非マルコフ制約をもつ経路計画課題において提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:26:01 GMT)
GroundNLQ @ Ego4D Natural Language Queries Challenge 2023 [73.1]
映像を正確にグラウンドするには、効果的なエゴセントリック特徴抽出器と強力なグラウンドモデルが必要である。我々は,2段階の事前学習戦略を利用して,ビデオナレーションにおけるエゴセントリックな特徴抽出器とグラウンドングモデルを訓練する。さらに,マルチモーダルなマルチスケールグラウンドモジュールを用いた新しいグラウンドグラウンドモデル GroundNLQ を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:27:52 GMT)
Confidence-based Ensembles of End-to-End Speech Recognition Models [71.7]
5つの単言語モデルの信頼に基づくアンサンブルは、専用言語識別ブロックを介してモデル選択を行うシステムより優れていることを示す。また、ベースモデルと適応モデルを組み合わせることで、オリジナルデータとターゲットデータの両方で強力な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 23:13:43 GMT)
When Does Translation Require Context? A Data-driven, Multilingual Exploration [71.4]
談話の適切な処理は機械翻訳(MT)の品質に大きく貢献する文脈認識型MTにおける最近の研究は、評価中に少量の談話現象を標的にしようとしている。談話現象のモデル性能を識別・評価するタグの集合である,多言語談話認識ベンチマークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:10:50 GMT)
On Neural Networks as Infinite Tree-Structured Probabilistic Graphical Models [69.3]
本稿では,ニューラルネットワークに対応する無限木構造PGMを構築することにより,革新的な解を提案する。我々の研究は、DNNが前方伝播中に、この代替のPGM構造において正確であるPGMの近似を実行することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:19:02 GMT)
Qubit dephasing by spectrally diffusing quantum two-level systems [68.8]
量子ビットと共鳴に近い2レベル系のスペクトル拡散によるジョセフソン量子ビットの純粋退化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:48:42 GMT)
Adaptive Annealed Importance Sampling with Constant Rate Progress [68.8]
Annealed Importance Smpling (AIS)は、抽出可能な分布から重み付けされたサンプルを合成する。本稿では,alpha$-divergencesに対する定数レートAISアルゴリズムとその効率的な実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:15:28 GMT)
Event-Triggered Time-Varying Bayesian Optimization [68.3]
ET-GP-UCBは最適化問題を静的として扱い、対象関数の変化をオンラインで検出し、データセットをリセットする。 ET-GP-UCBは, 合成および実世界のデータに対して, 最先端のアルゴリズムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:37:42 GMT)
Effective resistance in metric spaces [65.9]
有効抵抗(ER)はグラフの構造を問う魅力的な方法である。サンプルのサイズが無限大になるにつれて、任意の2点間のERが自明な量に収束することを示す。領域を固定し続けることにより、点数が無限大になるにつれて、領域ベースのERが非自明な極限に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:43:18 GMT)
Hyper-parameter Adaptation of Conformer ASR Systems for Elderly and Dysarthric Speech Recognition [65.0]
ファインチューニングは、多くの非高齢および健康な音声事前訓練モデルを利用するためにしばしば用いられる。本稿では,Librispeech corpus 上で事前学習した Conformer ASR システムのハイパーパラメータ適応について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:49:35 GMT)
GibbsDDRM: A Partially Collapsed Gibbs Sampler for Solving Blind Inverse Problems with Denoising Diffusion Restoration [64.9]
本稿では,DDRM(Denoising Diffusion Restoration Models)の拡張であるGibbsDDRMを提案する。提案手法は問題に依存しないため,様々な逆問題に対して事前学習した拡散モデルを適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:35:24 GMT)
Large-scale unsupervised audio pre-training for video-to-speech synthesis [64.9]
音声合成は、話者の無声映像から音声信号を再構成する作業である。本稿では,24kHzで3,500時間以上のオーディオデータをエンコーダ・デコーダモデルでトレーニングすることを提案する。次に、事前学習したデコーダを用いて、音声合成タスクの音声デコーダを初期化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:31:33 GMT)
C-PMI: Conditional Pointwise Mutual Information for Turn-level Dialogue Evaluation [64.8]
本稿では,システムとユーザ間のターンレベルインタラクションを測定するための,モデルに依存しない新しいアプローチを提案する。提案手法は,既存の評価システムと比較して,人間の判断との相関性を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:58:03 GMT)
Test-time Adaptation with Slot-Centric Models [64.0]
Slot-TTAは、半教師付きシーン分解モデルであり、シーンごとのテスト時間は、再構成やクロスビュー合成の目的に対する勾配降下を通じて適用される。我々は、最先端の監視フィードフォワード検出器と代替テスト時間適応法に対して、配電性能が大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:41:35 GMT)
Detector-Free Structure from Motion [63.6]
そこで我々は,非秩序な画像から正確なカメラポーズと点雲を復元する新しい構造抽出フレームワークを提案する。我々のフレームワークはまず、量子化された検出器レスマッチングから粗いSfMモデルを再構成する。提案手法が既存の検出器ベースのSfMシステムより優れていることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:59:39 GMT)
mCPT at SemEval-2023 Task 3: Multilingual Label-Aware Contrastive Pre-Training of Transformers for Few- and Zero-shot Framing Detection [63.4]
本稿では,ゼロショットスパニッシュフレーミング検出タスクの勝利システムについて述べる。提案手法では,多言語変換器をベースとした事前学習手法を採用している。本システムの記述に加えて, プレトレーニングがフレーミング検出にどのように役立つかを示すために, 埋め込み空間解析およびアブレーション研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:52:50 GMT)
An Energy-Based Prior for Generative Saliency [62.8]
本稿では,情報的エネルギーベースモデルを事前分布として採用する,新たな生成正当性予測フレームワークを提案する。生成サリエンシモデルを用いて,画像から画素単位の不確実性マップを得ることができ,サリエンシ予測におけるモデル信頼度を示す。実験結果から, エネルギーベース先行モデルを用いた生成塩分率モデルでは, 精度の高い塩分率予測だけでなく, 人間の知覚と整合した信頼性の高い不確実性マップを実現できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:51:25 GMT)
Approximated Prompt Tuning for Vision-Language Pre-trained Models [61.8]
視覚言語による事前学習モデルでは、事前学習タスクと下流タスクのギャップを埋めるために、しばしば多くの学習可能なトークンを必要とする。本稿では,効率的なVL転送学習を実現するために,APT(Approximated Prompt Tuning)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:43:47 GMT)
Optimizing Credit Limit Adjustments Under Adversarial Goals Using Reinforcement Learning [60.7]
強化学習は、決定論的環境を持つビデオゲームからポートフォリオや運用管理まで、多くの問題で研究されてきた。本研究では,強化学習技術を用いて最適なクレジットカード制限調整策の発見と自動化を試みた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:10:36 GMT)
Reversible Quantization Index Modulation for Static Deep Neural Network Watermarking [58.0]
可逆的データ隠蔽法(RDH)は潜在的な解決策を提供するが、既存のアプローチはユーザビリティ、キャパシティ、忠実性の面で弱点に悩まされている。量子化指数変調(QIM)を用いたRDHに基づく静的DNN透かし手法を提案する。提案手法は,透かし埋め込みのための1次元量化器に基づく新しい手法を取り入れたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:49:51 GMT)
Ticketed Learning-Unlearning Schemes [57.9]
そこで我々は,学習のためのチケット付きモデルを提案する。広義のコンセプトクラスに対して,空間効率のよいチケット付き学習スキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:54:40 GMT)
On the Universal Adversarial Perturbations for Efficient Data-free Adversarial Detection [55.7]
本稿では,UAPに対して正常サンプルと逆サンプルの異なる応答を誘導する,データに依存しない逆検出フレームワークを提案する。実験結果から,本手法は様々なテキスト分類タスクにおいて,競合検出性能を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:54:07 GMT)
Evidential Detection and Tracking Collaboration: New Problem, Benchmark and Algorithm for Robust Anti-UAV System [55.0]
無人航空機(UAV)は輸送、監視、軍事など多くの地域で広く使われている。従来は、UAVの先行情報が常に提供されていた追跡問題として、このようなアンチUAVタスクを単純化していた。本稿では,従来のUAV情報を含まない複雑な場面において,UAVの認識を特徴とする新しい実用的対UAV問題を初めて定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:30:23 GMT)
Free-style and Fast 3D Portrait Synthesis [54.4]
テキストプロンプトを使ってスタイルを指定できる高速な3次元肖像画合成フレームワークを提案する。実験結果から,本手法は数分で高品質な3D画像の撮影が可能であり,最先端の3D画像よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:23:04 GMT)
Contrastive Meta-Learning for Few-shot Node Classification [54.4]
少ないショットノード分類は、限定されたラベル付きノードのみを参照としてグラフ上のノードのラベルを予測することを目的としている。グラフ上にCOSMICという新しい対照的なメタラーニングフレームワークを2つの重要な設計で作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:22:45 GMT)
DCP-NAS: Discrepant Child-Parent Neural Architecture Search for 1-bit CNNs [53.8]
バイナリ重みとアクティベーションを備えた1ビット畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、リソース制限された組み込みデバイスの可能性を示している。自然なアプローチの1つは、NASの計算とメモリコストを削減するために1ビットCNNを使用することである。本稿では,1ビットCNNを効率的に探索するためにDCP-NAS(Disrepant Child-Parent Neural Architecture Search)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:28:29 GMT)
Learning to Sail Dynamic Networks: The MARLIN Reinforcement Learning Framework for Congestion Control in Tactical Environments [53.1]
本稿では, 正確な並列化可能なエミュレーション環境を利用して, 戦術ネットワークの環境を再現するRLフレームワークを提案する。衛星通信(SATCOM)とUHFワイドバンド(UHF)の無線リンク間のボトルネックリンク遷移を再現した条件下で、MARLINエージェントを訓練することにより、我々のRL学習フレームワークを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:15:15 GMT)
LeanDojo: Theorem Proving with Retrieval-Augmented Language Models [52.7]
大規模言語モデル(LLM)は、Leanのような証明アシスタントを使って形式的な定理を証明することを約束している。既存のメソッドは、プライベートコード、データ、計算要求のために、複製や構築が難しい。本稿では、ツールキット、データ、モデル、ベンチマークで構成されるオープンソースのリーングラウンドであるLeanDojoを紹介します。 ReProver: 巨大な数学ライブラリから敷地を選択するための検索機能を備えた最初のLLM証明器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:05:32 GMT)
Prioritized Trajectory Replay: A Replay Memory for Data-driven Reinforcement Learning [52.5]
本稿では,サンプリング視点をトラジェクトリに拡張するメモリ技術である(Prioritized) Trajectory Replay (TR/PTR)を提案する。 TRは、その後の状態情報の使用を最適化するトラジェクトリの後方サンプリングによって学習効率を向上させる。 D4RL上の既存のオフラインRLアルゴリズムとTRとPTRを統合する利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:29:44 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） (Tue, 27 Jun 2023 23:26:47 GMT)
Learning Descriptive Image Captioning via Semipermeable Maximum Likelihood Estimation [48.7]
トレーニング対象として最大最大推定を行うと、その予測がラベルと一致しないときにキャプションモデルがペナル化される。本研究では,精度の最適化をブロックしながらリッチネスの最適化を可能にするSemipermeable MaxImum Likelihood Estimation (SMILE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:38:30 GMT)
Constructing Multilingual Code Search Dataset Using Neural Machine Translation [48.3]
我々は4つの自然言語および4つのプログラミング言語で多言語コード検索データセットを作成する。その結果,すべての自然言語およびプログラミング言語データで事前学習したモデルが,ほとんどのケースで最善を尽くしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:42:36 GMT)
Hierarchical Dense Correlation Distillation for Few-Shot Segmentation-Extended Abstract [47.9]
Few-shot semantic segmentation (FSS) は、いくつかのアノテーションだけで見えないクラスをセグメンテーションするクラスに依存しないモデルを構築することを目的としている。我々は、トランスアーキテクチャに基づく階層的分離マッチングネットワーク(HDMNet)マイニングピクセルレベルのサポート相関を設計する。本稿では,列車セットの過度適合を低減し,粗い分解から意味対応を生かした相関蒸留を導入し,細粒度セグメンテーションを向上するマッチングモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:10:20 GMT)
One-step Multi-view Clustering with Diverse Representation [47.4]
本稿では,多視点学習と$k$-meansを統合フレームワークに組み込んだ一段階のマルチビュークラスタリングを提案する。そこで本研究では,効率の良い最適化アルゴリズムを開発し,その解法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:52:15 GMT)
Movie101: A New Movie Understanding Benchmark [47.2]
大規模な中国の映画ベンチマーク「Movie101」を構築した。映画ナレーション評価のためのMNScore(Movie Narration Score)と呼ばれる新しい指標を提案する。両タスクにおいて,提案手法は外部知識をうまく活用し,慎重に設計したベースラインよりも優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:42:44 GMT)
DiffSTG: Probabilistic Spatio-Temporal Graph Forecasting with Denoising Diffusion Models [45.6]
本稿では,不確実性や複雑な依存関係のモデル化が困難であることから,確率的STG予測に焦点をあてる。本稿では,一般的な拡散モデルをSTGに一般化する最初の試みとして,DiffSTGと呼ばれる新しい非自己回帰フレームワークを提案する。提案手法は,本質的時間学習能力STNNと拡散モデルの不確実性測定を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:11:03 GMT)
Towards Benchmarking and Improving the Temporal Reasoning Capability of Large Language Models [44.7]
本研究では,大規模言語モデルの時間的推論能力を評価するために,総合的な探索データセットテンプレートを導入する。我々のデータセットには3つの時間的推論レベルに関する質問が含まれている。また,大規模言語モデルの時間的推論能力を向上させるための新しい学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:39:25 GMT)
Unsupervised Polychromatic Neural Representation for CT Metal Artifact Reduction [44.2]
人体に金属インプラントが存在する場合のCTイメージングの課題に対処する新しい多色神経表現法(Polyner)を提案する。私たちのPolynerは、ドメイン内のデータセットの教師付きメソッドよりも同等または優れたパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:50:58 GMT)
Levin Tree Search with Context Models [44.0]
Levin Tree Search (LTS)は、ポリシー(アクション上の確率分布)を利用する検索アルゴリズムである。ニューラルネットワークは、オンライン圧縮文献(LTS+CM)から派生したパラメータ化コンテキストモデルに代用可能であることを示す。 LTS+CMがルービックキューブを数百の展開で解く政策を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:21:43 GMT)
FedET: A Communication-Efficient Federated Class-Incremental Learning Framework Based on Enhanced Transformer [42.2]
本稿では,FedET(Federated Enhanced Transformer)という新しいフレームワークを提案する。 FedETは、小さなモジュールであるEnhancerを使って、新しい知識を吸収し、伝達する。代表的なベンチマークデータセットにおけるFedETの平均精度は、最先端の手法よりも14.1%高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:00:06 GMT)
Learning Deep Features in Instrumental Variable Regression [42.1]
IVレグレッションでは、学習は2段階に進み、ステージ1は、機器から治療への線形回帰を行い、ステージ2は、機器に条件付きで、処理から結果への線形回帰を行う。本稿では, 楽器, 治療, 結果の関係が非線形である場合に対処する手法として, DFIV(Deep Feature instrumental variable regression)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:20:45 GMT)
How Can Recommender Systems Benefit from Large Language Models: A Survey [41.9]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理領域において驚くべき創発的能力を示している。アプリケーション指向の観点から,本研究の方向性を包括的に調査する。我々は,LSMをRSに適応する上で,効率,有効性,倫理という3つの側面から重要な課題を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:03:57 GMT)
AutoGraph: Predicting Lane Graphs from Traffic Observations [41.8]
本稿では,交通参加者の動作パターンをレーングラフアノテーションとして利用することを提案する。これらのトラックレットの位置に基づいて、後続車線グラフを初期位置から予測する。その後の段階では、個々の後続予測を一貫したレーングラフに集約する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:11:22 GMT)
Length Generalization in Arithmetic Transformers [41.6]
本稿では,変圧器が基本的な整数算術を学習し,学習中に見られるよりも長い列に一般化する,という2つの課題に対処する方法を示す。トレーニングセットに数列(10ドルから50ドル)の長いシーケンスを追加する。プリミリングによって5ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3.99セント/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3ドル/3.99セント/3ドル/3.99セント/3ドル/3.99セント/3ドル/3ドル/3ドル/3.99ドル/3ドル/3ドル/
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:53:25 GMT)
Benchmarking Reinforcement Learning Techniques for Autonomous Navigation [41.1]
深部強化学習(RL)は自律型ロボットナビゲーションに多くの成功をもたらした。 RLベースのナビゲーションシステムの現実的な使用を防ぐ重要な制限がまだ残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:17:17 GMT)
Revisiting Tropical Polynomial Division: Theory, Algorithms and Application to Neural Networks [40.1]
熱帯幾何学は、最近、一方向線形活性化関数を持つニューラルネットワークの解析にいくつかの応用を見出した。本稿では,熱帯分断問題に対する新たな考察とニューラルネットワークの単純化への応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:26:07 GMT)
Style-transfer based Speech and Audio-visual Scene Understanding for Robot Action Sequence Acquisition from Videos [40.0]
本稿では,教示ビデオからロボット行動系列を生成する手法を提案する。そこで我々は,ロボットが調理ビデオから取得したシーケンスを実行する,様々な調理動作を行うシステムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:37:53 GMT)
Learning World Models with Identifiable Factorization [39.8]
我々は、遅延状態変数の4つの異なるカテゴリをモデル化するために、IFactorを提案する。我々の分析は、これらの潜伏変数のブロックワイド識別性を確立する。本稿では,ブロックを識別して世界モデルを学習するための実践的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:58:29 GMT)
FedPower: Privacy-Preserving Distributed Eigenspace Estimation [38.2]
我々は,フェデレートラーニング(FL)フレームワーク内で,textsfFedPowerと呼ばれるアルゴリズムのクラスを提案する。 textsfFedPowerは、複数のローカルパワーイテレーションとグローバルアグリゲーションステップを交互に行うことで、よく知られたパワーメソッドを活用する。ガウス雑音, 並列化, ローカルマシンのランダムサンプリングの影響に応じて, 異なる解釈可能な項からなるテキストfFedPowerの収束境界を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:18:06 GMT)
Automated Static Warning Identification via Path-based Semantic Representation [37.7]
本稿では、深層ニューラルネットワークの強力な特徴抽出と表現能力を用いて、警告識別のための制御フローグラフパスからコードセマンティクスを生成する。事前訓練された言語モデルを微調整し、パスシーケンスを符号化し、モデル構築のための意味表現をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:46:45 GMT)
PMaF: Deep Declarative Layers for Principal Matrix Features [37.7]
球面上の最小二乗(LESS)と暗黙の固有分解(IED)の2つの微分可能な深い宣言層を探索する。これは、高次元行列から支配的な情報を含む低次元ベクトルでデータ特徴を表現するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 01:22:41 GMT)
Causal Inference via Predictive Coding [37.7]
因果グラフが知られているシナリオにおいて、予測符号化の推論過程における単純な変化が介入的および反事実的推論を可能にすることを示す。その結果、予測符号化に基づく構造因果モデルにおいて、エンドツーエンドの因果推論を可能にする、新規で簡単な手法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:57:16 GMT)
Mu$^{2}$SLAM: Multitask, Multilingual Speech and Language Models [37.4]
ラベルなし音声, ラベルなしテキスト, 教師付きデータを100以上の言語で事前学習した多言語列列列列モデルである Mu$2$SLAM を提案する。 Mu$2$SLAM は、ターゲットとしての音声の量子化表現を活用することで、デコーダ上の T5 と同様のシーケンスからシーケンスへのマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスによる音声テキストモデルと、エンコーダ上のマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスマスモデル(MLM)を訓練する。 Voxpopuli ASRでは、我々のモデルはRNN-Tデコーダで微調整されたmSLAMモデルの性能と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 01:18:45 GMT)
Robust Proxy: Improving Adversarial Robustness by Robust Proxy Learning [37.4]
本稿では,ロバストプロキシ学習という新しい学習フレームワークを提案する。提案手法では,ロバストなプロキシを持つロバストな特徴表現を明示的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:22:19 GMT)
KnowPrefix-Tuning: A Two-Stage Prefix-Tuning Framework for Knowledge-Grounded Dialogue Generation [37.4]
既存の知識基底型会話システムは、典型的には検索・仮説生成方式で応答を生成する。本稿では,事前知識を軽量な知識接頭辞に注入することにより,検索プロセスをバイパスする2段階のチューニングフレームワークを提案する。 KnowPrefix-Tuningは、微調整や他の軽量チューニングアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:38:49 GMT)
DSRM: Boost Textual Adversarial Training with Distribution Shift Risk Minimization [36.1]
敵対的訓練は、ディープ言語モデルの堅牢性を改善するための最も優れた方法の1つである。クリーンなデータのみを用いて対人訓練を行う新しい効果的な方法を提案する。本手法では, 学習にゼロ対向検定が必要であり, 現行の対向検定法と比較して, 時間消費を最大70%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:46:08 GMT)
Multi-site, Multi-domain Airway Tree Modeling (ATM'22): A Public Benchmark for Pulmonary Airway Segmentation [36.1]
オープンな国際課題は、コンピュータビジョンと画像分析アルゴリズムを評価するデファクトスタンダードになりつつある。医療画像コミュニティのためのベンチマークを提供するため、ATM'22(Multi-site, Multi-domain Airway Tree Modeling)を組織した。 ATM'22は、500個のCTスキャン(トレーニング300回、検証50回、テスト150回)を含む、詳細な肺気道アノテーションを備えた大規模なCTスキャンを提供する。チャレンジの全フェーズに23のチームが参加し、上位10チームのアルゴリズムをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:36:42 GMT)
FuXi: A cascade machine learning forecasting system for 15-day global weather forecast [35.1]
FuXiは、時間分解能6時間、空間分解能0.25度で世界15日間の天気予報を提供する機械学習天気予報システムである。 FuXiは15日間の予測でECMWF EMと同等の性能を示しており、この達成を達成したMLベースの天気予報システムとしては初めてのものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:39:31 GMT)
Limited-Memory Greedy Quasi-Newton Method with Non-asymptotic Superlinear Convergence Rate [34.2]
本稿では, 暗黙的な非漸近性超線形速度を実現する限定記憶型BFGS(LG-BFGS)法を提案する。我々の確立した非漸近超線形収束速度は、収束速度とメモリ要求とのトレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:59:56 GMT)
Symphonize 3D Semantic Scene Completion with Contextual Instance Queries [34.1]
3Dセマンティックシーンコンプリート(SSC)は、自動運転の初期段階で重要なタスクとして登場した。既存のメソッドは主に、インスタンス中心のセマンティクスとより広いコンテキストを無視しながら、ボクセル的な機能集約に焦点を当てています。本稿では,SSCのためのSymphony(Scene-from-Insts)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:59:46 GMT)
The Sample Complexity of Approximate Rejection Sampling with Applications to Smoothed Online Learning [33.7]
n$ の関数としての最適総変分距離が $tildeTheta(fracDf'(n))$ によって与えられることを示す。次に、スムーズなオンライン学習という非常に異なる分野のアプリケーションを検討します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:09:05 GMT)
Shoggoth: Towards Efficient Edge-Cloud Collaborative Real-Time Video Inference via Adaptive Online Learning [33.2]
Shoggothは、シーン変更のリアルタイムビデオにおける推論パフォーマンスを高めるための、効率的なエッジクラウドコラボレーションアーキテクチャである。オンライン知識蒸留は、データドリフトに苦しむモデルの精度を改善し、ラベリングプロセスをクラウドにオフロードする。エッジでは、限られた計算能力でモデルを適応させるために、小さなバッチを用いて適応的なトレーニングを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:39:42 GMT)
Advancing Adversarial Training by Injecting Booster Signal [32.7]
本稿では,モデルパラメータではなく外部信号を用いて,対向ロバスト性を改善する新しい手法を提案する。実験結果から, ブースター信号は最近の最先端の対人訓練法に比べて, 自然な精度と堅牢性の両方を向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:12:25 GMT)
Towards Complex Dynamic Physics System Simulation with Graph Neural ODEs [30.5]
本稿では,粒子系の空間的および時間的依存性を特徴付ける新しい学習ベースシミュレーションモデルを提案する。我々は,GNSTODEのシミュレーション性能を,重力とクーロンの2つの実世界の粒子系上で実証的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 00:02:08 GMT)
InterCode: Standardizing and Benchmarking Interactive Coding with Execution Feedback [30.0]
InterCodeは軽量でフレキシブルで使いやすいインタラクティブコーディングフレームワークである。私たちのフレームワークは、従来のseq2seqコーディングメソッドと互換性があります。 InterCodeは、コード理解と生成能力を向上するための挑戦的なベンチマークとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 01:51:57 GMT)
Co-design Hardware and Algorithm for Vector Search [30.0]
FPGA上のエンドツーエンドかつスケーラブルなベクトル検索フレームワークである textitFANNS を紹介する。 textitFANNSはFPGAやCPUベースラインと比較して最大23.0$times$と37.2$times$のスピードアップを実現している。 textitFANNSの顕著なパフォーマンスは、データセンターとAIスーパーコンピュータにおける将来のFPGA統合の堅牢な基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:37:34 GMT)
The Distortion of Binomial Voting Defies Expectation [29.3]
本稿では,投票者の効用に対する基本的分布に関する投票規則の歪曲について検討する。我々の主な貢献は、新しい直感的なルールである二項投票の設計と分析であり、全ての分布に対して強い歪み保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:50:58 GMT)
Is This Loss Informative? Faster Text-to-Image Customization by Tracking Objective Dynamics [28.9]
本研究では,人気テキスト対画像パーソナライズ手法のトレーニングダイナミクスについて検討し,それらを高速化することを目的とした。本稿では,全てのトレーニングイテレーションに対して,一定セットの入力に対して通常のトレーニング目標を計算するだけでよい,簡単な早期停止基準を提案する。様々な概念に対する安定拡散実験と3つのパーソナライズ手法により、我々のアプローチの競争性能を実証し、品質の大幅な低下を伴わずに最大8倍の高速化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:30:19 GMT)
Max-Margin Token Selection in Attention Mechanism [28.4]
我々は、$boldsymbolp$ あるいは $boldW$ の勾配勾配降下が最大マルジン解に収束することを証明する。注目すべきは、我々の結果は一般的なデータに適用でき、正確には最適なトークン選択である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:28:40 GMT)
MGG: Accelerating Graph Neural Networks with Fine-grained intra-kernel Communication-Computation Pipelining on Multi-GPU Platforms [28.3]
マルチGPUプラットフォーム上でのフルグラフGNNを高速化するシステム設計であるMGGを提案する。 MGGの中核は、GPUカーネル内での微粒な計算通信オーバラップを容易にする、新しい動的ソフトウェアパイプラインである。 MGGは様々な設定で最先端のフルグラフGNNシステムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 01:07:09 GMT)
Adversarial Training for Graph Neural Networks [28.2]
本研究は,先行研究におけるグラフ学習の実践的限界だけでなく,理論的にも理論的にも基礎的な制約も提示し克服する。我々は,複数のノードを同時にターゲットとする構造摂動に対する最初の攻撃を導入し,グローバル(グラフレベル)とローカル(ノードレベル)の制約を扱えるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:38:11 GMT)
Learnable Differencing Center for Nighttime Depth Perception [27.7]
我々は LDCNet というシンプルなフレームワークを提案する。我々のキーとなる考え方は、夜間のカラー画像を改善するために、Recurrent Inter-Convolution Difference (RICD) と Illumination-Affinitive Inter-Convolution Difference (IAICD) を使用することである。夜間深度推定タスクと夜間深度推定タスクの両方において,LDCNetの有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:51:16 GMT)
Shikra: Unleashing Multimodal LLM's Referential Dialogue Magic [26.9]
人間の会話では、個人は、他人に話しかけながらシーン内の関連領域を示すことができる。この対話における自然な参照能力は、現在のマルチモーダル大言語モデルには残っていない。本稿では,空間座標の入力と出力を自然言語で処理できる「シクラ」というMLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:31:52 GMT)
Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation [26.1]
我々は,RoPEをベースとした事前学習LLMのコンテキストウィンドウサイズを,最小限の微調整(1000ステップ以内)で最大32768まで拡張する位置補間法を提案する。パスキー検索,言語モデリング,LLaMA 7B から 65B までの長い文書要約など,長いコンテキストを必要とするタスクに対して,強い経験的結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:26:26 GMT)
High Fidelity Image Counterfactuals with Probabilistic Causal Models [25.9]
深部構造因果モデルを用いた高忠実度画像反事実の正確な推定のための因果生成モデルフレームワークを提案する。我々は、因果媒介分析のアイデアと生成モデリングの進歩を活用し、因果モデルにおける構造変数の新しい深い因果機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:28:41 GMT)
What Makes ImageNet Look Unlike LAION [24.9]
LAIONetと呼ばれる結果のImageNetレクリエーションは、オリジナルとは明らかに異なる。本稿では,2つの因果データ生成過程における微妙で重要な相違点について,厳密な説明を提案する。我々は,イメージネット画像はステレオタイプであり,非自然であり,クラスカテゴリの過度に単純な表現である,というコミュニティの長年の直観を定式化している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:34:53 GMT)
MIMIC: Masked Image Modeling with Image Correspondences [24.2]
アノテーションを必要としないデータセットキュレーション機構を提案する。我々は、MIMIC-1M with 1.3MとMIMIC-3M with 3.1Mの2つのデータセットを、オープンソースビデオデータセットと合成3D環境から抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 00:40:12 GMT)
Precursor-of-Anomaly Detection for Irregular Time Series [23.7]
本稿では, Emphtextbf Precursor-of-textbfAnomaly (PoA) と呼ばれる新しい種類の異常検出法を提案する。両問題を同時に解くために,ニューラルネットワークとマルチタスク学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:10:09 GMT)
FAIRER: Fairness as Decision Rationale Alignment [23.1]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は大きな進歩を遂げているが、フェアネスの問題に悩まされることが多い。トレーニングされたネットワークがどのように公正な予測を行い、将来の公正性を改善するのかは不明だ。本稿では, 勾配誘導パリティアライメントを提案し, サブグループ間のニューロンの勾配重み付けを促進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:37:57 GMT)
Probing the Transition to Dataset-Level Privacy in ML Models Using an Output-Specific and Data-Resolved Privacy Profile [23.1]
差分プライバシーメカニズムを用いてデータセットでトレーニングされたモデルが、近隣のデータセットでトレーニングされた結果の分布によってカバーされる範囲を定量化するプライバシー指標について検討する。プライバシプロファイルは、近隣のディストリビューションで発生する不明瞭性への観察された遷移を、$epsilon$の減少として調査するために使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:39:07 GMT)
Explainable and Discourse Topic-aware Neural Language Understanding [22.4]
トピックモデルと言語モデルの結婚は、文章以外の文書レベルのコンテキストのより広いソースに言語理解を公開する。既存のアプローチでは、潜在する文書のトピックの比率を取り入れ、文書の文の話題の言説を無視する。本稿では,潜時と説明可能なトピックと,文レベルでの話題会話を併用したニューラルコンポジット言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:07:42 GMT)
When Foundation Model Meets Federated Learning: Motivations, Challenges, and Future Directions [22.1]
ファンデーションモデル(FM)とフェデレートラーニング(FL)の交差は相互に利益をもたらす。 FLは、FMデータの可用性を拡張し、計算共有、トレーニングプロセスの分散、FL参加者の負担軽減を可能にする。一方、FMは、その巨大さ、事前訓練された知識、および例外的な性能により、FLの堅牢な出発点として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:15:55 GMT)
Identifying Practical Challenges in the Implementation of Technical Measures for Data Privacy Compliance [21.8]
プライバシコンプライアンスに関する技術的措置の実施において直面する33の課題を提示する。本論文は,プライバシ専門家に対する16件のインタビューの質的分析から導いたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:18:19 GMT)
Capturing Conversion Rate Fluctuation during Sales Promotions: A Novel Historical Data Reuse Approach [21.5]
コンバージョン率(CVR)予測は、オンラインレコメンデータシステムにおける中核的なコンポーネントの1つである。我々は、よく訓練されたCVR予測モデルが販売促進期間中に準最適に実行されることをよく観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 03:06:16 GMT)
AutoMerge: A Framework for Map Assembling and Smoothing in City-scale Environments [20.5]
AutoMergeは、多数のマップセグメントを完全なマップに組み立てるためのLiDARデータ処理フレームワークである。都市規模マージ(120km)とキャンパス規模リピートマージ(4.5km×8)の両方でAutoMergeを実証する。実験の結果、AutoMergeはセグメント検索において第2と第3のベストメソッドを14%、リコールを24%上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 00:10:00 GMT)
CLIPA-v2: Scaling CLIP Training with 81.1% Zero-shot ImageNet Accuracy within a \$10,000 Budget; An Extra \$4,000 Unlocks 81.8% Accuracy [20.5]
CLIPトレーニングの逆スケーリング法であるCLIPA-v2を提案する。実験を13B画像テキストペアでH/14モデルに拡張する。我々のモデルは、印象的なゼロショット画像Netの精度81.1%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:51:06 GMT)
MAT: Mixed-Strategy Game of Adversarial Training in Fine-tuning [20.2]
そこで本研究では,対戦型学習のためのMixed-Strategy Adrial Training Algorithm (MAT)を提案する。 MAT は、GLUE と ANLI のベンチマークにおいて、一般化と堅牢性の観点から、最先端の手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 23:19:53 GMT)
Shilling Black-box Review-based Recommender Systems through Fake Review Generation [20.2]
レビューベースのリコメンダシステム(RBRS)は、よく知られたコールドスタート問題を緩和する能力により、研究の関心が高まりつつある。このようなレビューへの依存は、システムにシャットダウンされるリスクを露呈する可能性がある、と私たちは主張する。 RBRSに対する攻撃をシリングするための第1世代モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:32:36 GMT)
Neural Topic Modeling with Continual Lifelong Learning [20.0]
ニューラルトピックモデリングのための生涯学習フレームワークを提案する。ドキュメントコレクションのストリームを処理し、トピックを蓄積し、将来のトピックモデリングタスクをガイドすることができる。パープレキシティ、トピックコヒーレンス、情報検索タスクによって定量化された性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:32:12 GMT)
Quantum Federated Learning: Analysis, Design and Implementation Challenges [19.8]
量子フェデレートラーニング(QFL)は、量子コンピューティングと機械学習の進歩によって大きな注目を集めている。本稿では,QFLの現状を包括的に概観し,既存の文献における重要な知識ギャップに対処することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:39:30 GMT)
Reducing the gap between streaming and non-streaming Transducer-based ASR by adaptive two-stage knowledge distillation [19.7]
本研究では,隠れ層学習と出力層学習を組み合わせた2段階の知識蒸留手法を提案する。ワードエラー率を19%削減し、最初のトークンに対する応答をLibriSpeech corpusのオリジナルストリーミングモデルと比較して高速化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 03:11:21 GMT)
ConKI: Contrastive Knowledge Injection for Multimodal Sentiment Analysis [19.5]
マルチモーダル感情分析のためのコントラシブ・ナレッジ・インジェクション(Contrastive Knowledge Injection, ConKI)を提案する。 ConKIは、知識注入による一般的な知識表現とともに、各モダリティの特定の知識表現を学習する。一般的な3つのマルチモーダル感情分析ベンチマークの実験により、ConKIは、様々なパフォーマンス指標において、すべての先行したメソッドを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:51:03 GMT)
Weakly Supervised Scene Text Generation for Low-resource Languages [19.2]
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） (Tue, 27 Jun 2023 15:34:17 GMT)
Multi-Dimensional Refinement Graph Convolutional Network with Robust Decouple Loss for Fine-Grained Skeleton-Based Action Recognition [19.0]
本稿では,CVSTA(Channel-Variable Space-Temporal Attention)と呼ばれるフレキシブルアテンションブロックを提案する。 CVSTAに基づくMDR-GCN(Multi-dimensional Refinement Graph Convolutional Network)を構築し,チャネルレベル,ジョイントレベル,フレームレベルの特徴の識別を改善する。さらに,CVSTAの効果を著しく向上し,騒音の影響を低減させるロバスト・デデュプル・ロス(RDL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:23:36 GMT)
IIFL: Implicit Interactive Fleet Learning from Heterogeneous Human Supervisors [18.7]
Inlicit Interactive Fleet Learning (IIFL) によるマルチモーダリティと分散シフトの両立を提案する。 IIFLは、ジェフリーズ分岐のESMへの新しい応用を用いて不確実性を定量化する。その結果、IIFLはシミュレーション実験において、人的努力に対する効果が4.5倍に向上し、物理ブロックプッシュタスクにおける成功率が80%向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:02:44 GMT)
IDOL: Indicator-oriented Logic Pre-training for Logical Reasoning [18.3]
IDOL(InDicator-Oriented Logic Pre-training)は、理解しやすいが、より効果的な事前トレーニングタスクである。 IDOLは論理的推論において最も代表的な2つのベンチマークであるReClorとLogiQA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） (Tue, 27 Jun 2023 07:57:42 GMT)
Spiking Neural Network for Ultra-low-latency and High-accurate Object Detection [18.0]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、そのエネルギー効率と脳にインスパイアされたイベント駆動特性に対する幅広い関心を集めている。 Spiking-YOLOのような最近の手法では、SNNをより困難なオブジェクト検出タスクに拡張している。レイテンシが高く、検出精度が低いため、レイテンシに敏感なモバイルプラットフォームへのデプロイが困難になることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:02:02 GMT)
The Impact of Heterogeneous Shared Leadership in Scientific Teams [18.0]
本稿は、科学チームにおける共有リーダーシップの理解を深めることを目的としている。 2つのリーダの組み合わせを考慮することで、共通のリーダシップを異質なものと区別しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 21:10:00 GMT)
Pushing the Limits of Machine Design: Automated CPU Design with AI [17.9]
我々は、中央処理ユニット(CPU)を自動設計する新しいAIアプローチを提案する。このアプローチは、正式なプログラムコードではなく、外部の入出力観測のみから回路論理を生成する。これまでにない大きさの1010540のサーチスペースを探索することで、我々の最もよく知られたマシン設計オブジェクトの1つであり、我々のアプローチは、わずか5時間で産業規模のRISC-V CPUを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:53:50 GMT)
Your Attack Is Too DUMB: Formalizing Attacker Scenarios for Adversarial Transferability [17.9]
侵入攻撃は機械学習モデルに対する脅威であり、敵は悪意のあるサンプルを注入することで分類に影響を与えようとする。本研究では,サロゲートモデルと被害者モデルの訓練条件が異なる場合の回避攻撃が転送に失敗するかどうかを解析できるDUMB攻撃モデルを提案する。 14件の異なる攻撃に対して13Kの試験を行った結果,サロゲートモデルを用いた移動可能な攻撃範囲の新たな発見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:21:27 GMT)
Investigating Cross-Domain Behaviors of BERT in Review Understanding [17.7]
単一ドメインおよび複数ドメインのAmazonレビューデータに基づいて細調整されたBERTモデルについて検討する。単一ドメインモデルの微調整によって精度がわずかに向上するが、ドメイン間でよく機能するマルチドメインモデルを利用することで、計算資源とコストを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 00:23:35 GMT)
Delivering Inflated Explanations [17.6]
説明可能性に関する正式なアプローチは、AIシステムの正式なモデルを構築します。正式な帰納的説明は、与えられた値を取ると、常に同じ決定を下すような一連の特徴である。本稿では,特徴の集合である膨らんだ説明と値の集合の各特徴について,その決定が変わらないように定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:54:18 GMT)
SSC-RS: Elevate LiDAR Semantic Scene Completion with Representation Separation and BEV Fusion [17.5]
本稿では,表現分離とBEV融合の観点から,屋外SSCを解くことを提案する。本稿では,SSC-RSと命名されたネットワークについて述べる。このネットワークは,意味的および幾何学的表現の学習手順を明示的に切り離すために,深い監督を伴う分岐を用いている。提案したAdaptive Representation Fusion (ARF) モジュールを備えたBEV融合ネットワークを用いて, マルチスケール特徴を効果的かつ効率的に集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:02:45 GMT)
Self-Supervised Exploration via Temporal Inconsistency in Reinforcement Learning [17.4]
我々は,人間の学習に触発された新たな本質的な報奨を,現在の観察と歴史知識を比較して好奇心を評価することによって提示する。提案手法は,自己教師付き予測モデルのトレーニング,モデルパラメータのスナップショットの保存,および核ノルムを用いて,異なるスナップショットの予測間の時間的矛盾を本質的な報酬として評価することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 01:23:31 GMT)
Discovering Object-Centric Generalized Value Functions From Pixels [17.1]
本研究では,対象物から意味のある特徴を発見し,時間的コヒーレントな「探索」関数に翻訳する手法を提案する。また,探索された一般値関数を解析し,学習された表現が解釈可能であるだけでなく,高速な適応を容易にするタスク間で不変なオブジェクトを中心にしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:19:56 GMT)
Faster Maximum Inner Product Search in High Dimensions [17.0]
最大内部製品探索(MIPS)は、リコメンデーションシステムなどの機械学習アプリケーションにおいて、ユビキタスなタスクである。複雑度が$d$に依存しない新しいランダム化MIPSアルゴリズムであるBanditMIPSを提案する。我々は、BanditMIPSが正しい答えを高い確率で返し、$d$を$O(sqrtd)$から$O(1)$に改善する理論的な保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 03:36:30 GMT)
Automatic Truss Design with Reinforcement Learning [17.0]
AutoTrussは軽量かつ有効なトラスレイアウトの両方を効率的に生成するフレームワークである。本研究では,2次元および3次元の両方で一般的なトラスレイアウト設計事例について実験およびアブレーション研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 03:42:31 GMT)
Limits of Model Selection under Transfer Learning [16.6]
提案手法は,仮説クラスの選択によって異なることが知られているソース分布とターゲット分布の移動距離について検討する。適応率、すなわち分布情報を持たないものは、オラクルレートよりも任意に遅くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 00:52:34 GMT)
PoseDiffusion: Solving Pose Estimation via Diffusion-aided Bundle Adjustment [16.4]
本稿では,確率的拡散フレームワーク内での運動構造(SfM)問題を定式化することを提案する。本稿では,従来のSfMパイプラインよりもPoseDiffusionが大幅に改善されていることを示す。本手法は,さらなるトレーニングを行なわずにデータセットをまたいで一般化できることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:59:07 GMT)
Replicable Reinforcement Learning [16.3]
本稿では、並列値反復のための証明可能なレプリカブルアルゴリズムと、エピソード設定における証明可能なR-maxのレプリカブルバージョンを提供する。これらは制御問題に対する最初の公式なレプリカ化結果であり、バッチ学習設定とは異なるレプリケーションの課題を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:41:19 GMT)
REFLECT: Summarizing Robot Experiences for Failure Explanation and Correction [15.8]
大規模言語モデル(LLM)は、テキスト入力に対して強い常識的推論能力を示す。本稿では,多感覚データをロボットの過去の経験の階層的な要約に変換するフレームワークREFLECTを提案する。この説明に基づいて、故障修正プランナーは、故障を修正しタスクを完了するためのロボットの実行可能な計画を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:03:15 GMT)
Asynchronous Algorithmic Alignment with Cocycles [15.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるメッセージパッシングを利用した最先端のニューラルネットワーク推論典型的なGNNは、メッセージ関数の定義と呼び出しの区別を曖昧にします。したがって、グラフ全体に無関係なデータを送ることで、非効率なリスクを負う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:13:20 GMT)
Domain Adaptive Sim-to-Real Segmentation of Oropharyngeal Organs Towards Robot-assisted Intubation [15.8]
この作業では、Open Framework Architectureフレームワークによって生成された仮想データセットを導入し、実際の内視鏡画像の可用性の制限を克服する。また,画像ブレンディング戦略を用いた咽頭臓器画像分割のための領域適応型Sim-to-Real法を提案する。実験結果は,ドメイン適応モデルを用いた提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:50:51 GMT)
PANet: LiDAR Panoptic Segmentation with Sparse Instance Proposal and Aggregation [15.7]
この作業では、オフセットブランチへの依存性を排除するため、PANetという新しいLPSフレームワークを提案する。 PaNet はセマンティック KITII バリデーションと nuScenes バリデーションのパン光学セグメンテーションタスクに関する論文の中で,最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:02:28 GMT)
See Through the Fog: Curriculum Learning with Progressive Occlusion in Medical Imaging [15.4]
ディープラーニングモデルは、重要な特徴が部分的に、あるいは完全に排除された、困難なイメージに苦しむことが多い。本稿では,隠蔽された医用画像の処理を効果的に行うために,ディープラーニングモデルを訓練するためのカリキュラムベースの新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:53:20 GMT)
CASEIN: Cascading Explicit and Implicit Control for Fine-grained Emotion Intensity Regulation [15.1]
既存のきめ細かい厳密な規制法は、予測された感情の確率による明示的な制御に依存している。これらの高いレベルの意味的確率は、しばしば音素レベルで不正確で不規則であり、学習のバイアスにつながる。 CAScaded Explicit and Implicit coNtrol framework (CASEIN) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:45:43 GMT)
Exploiting Inferential Structure in Neural Processes [15.1]
ニューラルネットワーク(NP)は、コンテキストセットに基づいて高速な適応を行う能力によって、魅力的である。我々は、NPの潜伏変数にグラフィカルモデルで定義されたリッチな事前定義を与えることができるフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 03:01:43 GMT)
EVD Surgical Guidance with Retro-Reflective Tool Tracking and Spatial Reconstruction using Head-Mounted Augmented Reality Device [15.0]
市販のARヘッドマウントデバイス(HMD)に組み込まれた飛行時間(ToF)深度センサを正確なEVD手術指導に用いる新しいフレームワークを提案する。 ToFセンサの深度誤差は, 異なる材料における頭部ファントムの深度補正法を用いて, 85%以上低減された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:11:48 GMT)
Anomaly Detection in Networks via Score-Based Generative Models [15.0]
属性付きグラフにおけるノードの異常検出は、異なるデータセット間でうまく機能するメソッドがないという難しい問題である。グラフ生成モデルにおけるスコアベースモデルの現状に触発され、上記の問題に組み込むことを提案する。提案手法は,小規模グラフ上での競合結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:28:29 GMT)
IMPOSITION: Implicit Backdoor Attack through Scenario Injection [14.8]
本稿では,IMPOSITION (IMPlicit BackdOor Attack through Scenario InjecTION) と呼ばれる新しいバックドア攻撃について述べる。この攻撃は、推論中にモデルの出力を操作するトリガーとして、トレーニングデータから現実的なシナリオを活用する。本稿では,この攻撃を自律運転システム(AD)に応用することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:15:06 GMT)
Metapopulation Graph Neural Networks: Deep Metapopulation Epidemic Modeling with Human Mobility [14.6]
多段階多地域流行予測のための新しいハイブリッドモデルMepoGNNを提案する。本モデルでは, 確認症例数だけでなく, 疫学的パラメータも明示的に学習できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:44:36 GMT)
SCENEREPLICA: Benchmarking Real-World Robot Manipulation by Creating Reproducible Scenes [14.5]
実世界におけるロボット操作の評価のための再現可能な新しいベンチマークを提案し,特にピック・アンド・プレイスに着目した。我々のベンチマークでは、ロボットコミュニティでよく使われているデータセットであるYCBオブジェクトを使用して、結果が他の研究と比較されるようにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:59:15 GMT)
Delving into Crispness: Guided Label Refinement for Crisp Edge Detection [14.3]
学習ベースのエッジ検出は通常、厚いエッジの予測に苦しむ。ノイズの多い人間のラベル付きエッジが、厚い予測の主な原因であることがわかった。そこで本研究では,Canny-Guided refinement of human-labeled edgesを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 03:12:58 GMT)
Convergence and Stability of the Stochastic Proximal Point Algorithm with Momentum [14.2]
運動量を持つ勾配近位アルゴリズム(PPA)は、より優れた縮退係数を持つ近位アルゴリズム(PPA)と比較して、近傍への高速収束を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:29:46 GMT)
What Truly Matters in Trajectory Prediction for Autonomous Driving? [13.9]
自律運転システムでは、軌道予測は安全を確保し、スムーズなナビゲーションを促進する上で重要な役割を果たす。下流タスクで使用する場合、固定されたデータセット上の予測器の精度と駆動性能との間にはかなりの差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 01:29:20 GMT)
Emulating Reader Behaviors for Fake News Detection [13.8]
ソーシャルメディア上でのフェイクニュース検出において,読者の行動(Ember)をエミュレートする手法を提案する。 Emberは、読者の読み書きと検証プロセスを組み込んで、コンポーネントの観点からニュースをモデル化する。実世界の9つのデータセットについて広範な実験を行い、その結果がEmberの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:14:24 GMT)
Simple Steps to Success: Axiomatics of Distance-Based Algorithmic Recourse [13.2]
本稿では,方向に基づくアルゴリズム・リコースを計算するための,公理的に正当化されたフレームワークStEPを提案する。 StEPは、証明可能なプライバシとロバスト性保証を提供し、確立されたいくつかのデシダラタの最先端を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:35:22 GMT)
No-Service Rail Surface Defect Segmentation via Normalized Attention and Dual-scale Interaction [13.2]
ノーサービスレール表面欠陥(NRSD)セグメンテーションは、ノーサービスレールの品質を知覚するための重要な方法である。既存の自然画像分割法はNRSD画像において有望な性能を達成できない。そこで我々は, NaDiNet という名前の正規化注意とデュアルスケールインタラクションに基づく NRSD のための新しいセグメンテーションネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:58:16 GMT)
Privacy-Preserving Community Detection for Locally Distributed Multiple Networks [12.9]
多層ブロックモデルにおけるコンセンサスコミュニティの検出と推定のための新しい手法を提案する。分散スペクトルクラスタリング(ppDSC)と呼ばれる新しいアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:36:13 GMT)
EPVT: Environment-aware Prompt Vision Transformer for Domain Generalization in Skin Lesion Recognition [12.9]
深層学習を用いた皮膚病変認識は目覚ましい進歩を遂げており、現実のシナリオにこれらのシステムをデプロイする必要性が高まっている。近年の研究では、皮膚病変認識のためのディープニューラルネットワークが、疾患に関連のない画像アーティファクトに過度に依存する可能性があることが判明している。本研究では、視覚変換器にプロンプトを埋め込んで様々な領域から知識を協調的に学習するEPVTと呼ばれる新しい領域一般化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 01:06:25 GMT)
Demonstrating Large-Scale Package Manipulation via Learned Metrics of Pick Success [12.9]
本稿では,Amazon Roboticsのロボット誘導(Robin)システムにおいて,非構造杭からの大規模なパッケージ操作を実演する。このシステムは394K以上のピックで訓練され、本論文の評価期間中に2億以上のパッケージを操作した。学習した選別品質尺度は、様々な選別選択肢をリアルタイムでランク付けし、実行に最も有望な選別基準を優先順位付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:55:55 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） (Tue, 27 Jun 2023 01:43:10 GMT)
LeCo: Lightweight Compression via Learning Serial Correlations [12.7]
軽量データ圧縮は、カラムストアが分析クエリのパフォーマンスを向上する鍵となる技術である。本稿では,機械学習を用いて,値列内のシリアル冗長を自動的に除去し,優れた圧縮比と圧縮性能を同時に達成するフレームワークであるLeCo(Learted Compression)を提案する。 LeCoを広く使われているアプリケーションに組み込むと、Parquetファイルのフィルタスキャンで最大3.9倍のスピードで、Rocksdbのスループットは16%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:46:36 GMT)
A Survey on Deep Learning Hardware Accelerators for Heterogeneous HPC Platforms [12.6]
近年のディープラーニングのトレンドは、ハードウェアアクセラレーターを高性能コンピューティングアプリケーションのいくつかのクラスでもっとも有効なソリューションとして課している。本調査は,HPCアプリケーションの性能要件に適合するDLアクセラレータの設計における最新の進歩を要約し,分類する。それは、GPUやTPUベースのアクセラレータだけでなく、設計固有のハードウェアアクセラレータも含む、ディープラーニングアクセラレーションをサポートするための最も高度なアプローチを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:24:24 GMT)
CADet: Fully Self-Supervised Out-Of-Distribution Detection With Contrastive Learning [11.9]
本研究は,2種類のOODサンプルの同時検出における自己教師付きコントラスト学習の利用について検討する。まず,自己指導型コントラスト学習と,最大平均誤差(MMD)2サンプルテストとを組み合わせた。この成功に触発されたCADetは,単一試料のOOD検出のための新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:58:46 GMT)
MAE-GEBD:Winning the CVPR'2023 LOVEU-GEBD Challenge [11.8]
様々なクラスに適用可能な一般的なイベント境界を検出することによって,ビデオセグメントをセグメントに分割するモデルを構築した。去年のMAE-GEBD法に基づいて,データ処理戦略と損失関数を調整することにより,GEBDタスクにおけるモデル性能を改善した。本研究では,2022年のKineetics-GEBD法と比較してF1スコアが0.09%向上したKineetics-GEBDテストセットにおいて,F1スコアの86.03%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:35:19 GMT)
WACO: Word-Aligned Contrastive Learning for Speech Translation [11.7]
音声翻訳(E2E)は、ソース音声を直接ターゲットテキストに変換することを目的としている。既存のST手法は、訓練用に極小の音声テキストデータしか利用できない場合、性能が良くない。極めて低音源の音声からテキストへの翻訳をシンプルかつ効果的に行うためのワードアラインド・コントラスト学習(WACO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:15:24 GMT)
Training Data Influence Analysis and Estimation: A Survey [11.7]
トレーニングデータの影響分析と推定に関する総合的な調査を初めて実施する。我々は、最先端の影響分析手法を分類学に編成する。本研究では,影響分析をより効果的に活用するための今後の研究の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:33:11 GMT)
PyBADS: Fast and robust black-box optimization in Python [11.4]
PyBADSは、高速で堅牢なブラックボックス最適化のためのAdaptive Direct Search (BADS)アルゴリズムの実装である。結果を実行するアルゴリズムを実行するための、使い易いPythonインターフェースとともに提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:54:44 GMT)
Stark tuning of telecom single-photon emitters based on a single Er$^{3+}$ [11.4]
フォトニック接続を介して遠方のEr$3+$イオンを絡めるためには、固体マトリックス中の個々のEr$3+$の放出周波数が同じでなければならない。シリコンフォトニック結晶空洞を接合した電極を用いて,Y$SiO$_5$結晶中のEr$3+$の発光周波数のスタークチューニングを実験的に提案する。この結果は,Er$3+$に基づくスケーラブルな量子ネットワーク構築のための有用なソリューションと,個々の希土類イオンの放出を調整する普遍的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:12:17 GMT)
Value-aware Importance Weighting for Off-policy Reinforcement Learning [11.4]
重要度サンプリングは、強化学習における非政治予測の根底にある中心的な考え方である。本研究では,非政治学習におけるサンプルの修正のために,より広範な重み付けを考察する。このような重みの計算方法が導出され、結果として生じる重みの重要特性が詳細に説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:05:22 GMT)
MoSS: Monocular Shape Sensing for Continuum Robots [11.4]
本稿では,連続体型ロボットの形状センサに対する目と手の一眼的アプローチを提案する。 MoSSNetはステレオマッチングのコストを削減し、センサーハードウェアの要求を削減している。データ収集とテストには2段式の腱駆動連続体ロボットが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 22:40:45 GMT)
CARMA: Context-Aware Runtime Reconfiguration for Energy-Efficient Sensor Fusion [11.3]
CARMA: 実行時にコンテキストを用いて計算フローを再構成するコンテキスト認識型センサ融合手法を提案する。 CARMAは、性能を損なうことなく、多感性物体検出器によって使用されるエネルギーを著しく削減する。我々は,複数の文脈識別戦略を評価し,新しいシステム全体のエネルギーパフォーマンス共同最適化を提案し,シナリオ固有の知覚性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:00:07 GMT)
TranssionADD: A multi-frame reinforcement based sequence tagging model for audio deepfake detection [11.3]
第2回Audio Deepfake Detection Challenge (ADD 2023)は、ディープフェイク音声の検出と分析を目的としている。本稿では,モデルロバストネスと音声セグメント出力の解法として,新しいTranssionADDシステムを提案する。提案システムの有効性とロバスト性を実証し, トラック2で2位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:18:25 GMT)
Object Detection with Transformers: A Review [11.3]
2020年以降、トランスフォーマーをベースとした物体検出が注目され、目覚ましい性能を見せている。本稿では,DeTRの最近の進展について,21の論文を詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:07:31 GMT)
Measured Albedo in the Wild: Filling the Gap in Intrinsics Evaluation [11.2]
固有画像分解と逆レンダリングは、コンピュータビジョンにおける長年の課題である。アルベドの回収を評価するため、ほとんどのアルゴリズムは平均的ヒト診断率(W)で定量的な性能を報告している。 We propose three new metrics that complement W: intensity, chromaticity and texture metrics。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:55:33 GMT)
Debiased Automatic Speech Recognition for Dysarthric Speech via Sample Reweighting with Sample Affinity Test [11.2]
試料親和性試験(Re-SAT)による試料再加重法を提案する。 Re-SATは、与えられたデータサンプルの脱バイアス有用度を測定し、その後、有用度に基づくサンプル再重み付けの脱バイアスによってバイアスを緩和する。その結果,Re-SATは健常者音声のパフォーマンス劣化を伴わない変形性難聴者音声のASR改善に寄与することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:19:19 GMT)
Understanding Client Reactions in Online Mental Health Counseling [11.1]
従来のNLPによるカウンセリングの研究は、クライアントの介入に対する反応よりも、カウンセラーの介入戦略の研究に重点を置いている。この研究は、カウンセラーの戦略とクライアントの反応行動を含む理論的に根拠付けられたアノテーションフレームワークを開発することで、このギャップを埋めることを目的としている。本研究は、クライアントがカウンセラーの戦略にどう反応するか、そのような反応が最終カウンセラーの結果にどのように影響するか、そして、カウンセラーがこれらの反応に反応してどのように戦略を調整するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:39:54 GMT)
Performance Bounds for Policy-Based Average Reward Reinforcement Learning Algorithms [11.0]
多くのポリシーベース強化学習(RL)アルゴリズムは、近似ポリシー反復(PI)のインスタンス化と見なすことができる。平均報酬目標が有意義なパフォーマンス指標であるアプリケーションでは、割引された報酬の定式化がしばしば使用され、割引係数は1,$近くで、期待される地平線を非常に大きくするのと同等である。本稿では、この開放的な問題を、平均逆 MDP に対する最初の有限時間誤差境界を求めることで解決し、政策評価や政策改善の誤差がゼロになるにつれて、その誤差が極限でゼロとなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:32:53 GMT)
Near-optimal multiple testing in Bayesian linear models with finite-sample FDR control [11.0]
高次元変数選択問題では、統計学者はしばしば偽発見率(FDR)を制御する複数の試験手順を設計しようと試みる。モデルが誤って特定された場合でも、有限サンプルから頻繁なFDRを確実に制御するModel-Xプロシージャを導入する。提案手法であるPoEdCeは, 後期待, 蒸留ランダム化試験 (dCRT) , およびE値を用いたBenjamini-Hochberg法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 22:02:50 GMT)
Non-Hermitian skin effect enforced by nonsymmorphic symmetries [10.7]
非対称対称性強化NHSEは、2次元の非エルミート系が特定の条件を満たすと必然的に発生することを示す。この NHSE は時間反転対称性の存在においても起こる。また、このような NHSE は、非同相対称性を持つ特定の3次元空間群で発生することも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:46:21 GMT)
SpikeGPT: Generative Pre-trained Language Model with Spiking Neural Networks [10.6]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はスパースとイベント駆動のアクティベーションを活用して、モデル推論に関連する計算オーバーヘッドを削減する。イベント駆動型スパイクアクティベーションユニットを用いた生成言語モデルを実装した。 SpikeGPTは、これまでで最大のバックプロパゲーション訓練SNNモデルであり、自然言語の生成と理解の両方に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:55:23 GMT)
Learning from Invalid Data: On Constraint Satisfaction in Generative Models [10.3]
制約違反データポイントのデータセットを活用する新しいトレーニング機構を提案する。提案手法は, 生成分布と有効前の分岐を最小限に抑えつつ, 無効分布との分岐を最大化する。本研究は,2次元密度の不正サンプルを最大98%減少させる方法を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:47:59 GMT)
Regularized Robust MDPs and Risk-Sensitive MDPs: Equivalence, Policy Gradient, and Sample Complexity [10.2]
本稿では,正則化されたロバストマルコフ決定過程(MDP)問題に対する強化学習に焦点を当てた。まず、リスクに敏感なMDPを導入し、リスクに敏感なMDPと正規化された堅牢なMDPの等価性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:08:40 GMT)
Low Latency Edge Classification GNN for Particle Trajectory Tracking on FPGAs [10.1]
本稿では,低レイテンシ粒子追跡のためのFPGA上での資源効率のよいGNNアーキテクチャを提案する。 Xilinx UltraScale+VU9Pの結果は,CPUとGPUでそれぞれ1625倍,GPUで1574倍の性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:21:32 GMT)
FBA-Net: Foreground and Background Aware Contrastive Learning for Semi-Supervised Atrium Segmentation [10.1]
半教師付き3次元医用画像セグメンテーションのための,前景と背景表現の対照的な学習戦略を提案する。我々のフレームワークは、半教師付き3次元医用画像セグメンテーションの分野を前進させる可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:14:50 GMT)
GraphSR: A Data Augmentation Algorithm for Imbalanced Node Classification [10.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)はノード分類タスクにおいて大きな成功を収めている。既存のGNNは、多くのラベル付きデータを持つ多数派クラスに自然に偏り、比較的少ないラベル付きデータを持つ少数派クラスを無視している。我々は,未学習ノードを多種多様に拡張する,新しい自己学習戦略である textitGraphSR を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:01:09 GMT)
Cross-Attention is Not Enough: Incongruity-Aware Hierarchical Multimodal Sentiment Analysis and Emotion Recognition [10.0]
我々は,一方のモダリティが他方のモダリティにどのように影響するかを,横断的注意で分析する。モーダル間不整合は、モーダル間注意による潜在レベルに存在することが判明した。本稿では,モダリティゲーティングを用いた階層型クロスモーダルトランスを用いた軽量モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:48:46 GMT)
The RL Perceptron: Generalisation Dynamics of Policy Learning in High Dimensions [9.9]
強化学習アルゴリズムは、様々な領域において変形的であることが証明されている。 RLの多くの理論は、離散状態空間や最悪のケース解析に焦点を当てている。本稿では,様々な学習プロトコルを捉えることができるRLの高次元解像モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:37:55 GMT)
Understanding the Effect of the Long Tail on Neural Network Compression [9.8]
We study the "long tail" phenomenon in computer vision datasets observed by Feldman, et al。圧縮によってネットワークの容量が制限される(したがって記憶する能力も制限される)ため、我々は問題を研究する: 記憶されたトレーニングデータと相関するフルモデルと圧縮モデルの間にミスマッチがあるか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 23:14:16 GMT)
Can Pretrained Language Models Derive Correct Semantics from Corrupt Subwords under Noise? [9.4]
本研究では, PLMの騒音による破壊的セグメンテーションに対するロバスト性を評価する。ノイズおよび評価プロトコル下でのセグメンテーション腐敗の体系的分類を提供する。実験結果から,音が全く異なるサブワード,小さなサブワードフラグメント,あるいは多数のサブワードを導入した場合,PLMは単語の意味を正確に計算できないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:51:01 GMT)
Coupling parameter and particle dynamics for adaptive sampling in Neural Galerkin schemes [9.3]
この研究は、適応分布のデータを用いてトレーニング損失を推定するニューラル・ガレルキンスキームを導入している。実験の結果, トレーニング損失の正確な推定値を得るためには, 動的粒子が少ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:12:28 GMT)
Multi-task Learning of Histology and Molecular Markers for Classifying Diffuse Glioma [9.1]
組織学と分子マーカーを共同で予測する階層型マルチタスクマルチインスタンス学習フレームワークを提案する。また,分子マーカーの共起をモデル化するために,共起確率に基づくラベル補正グラフネットワークを提案する。以上の結果から,本手法はびまん性グリオーマの分類において,他の最先端手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:22:05 GMT)
Planning Landmark Based Goal Recognition Revisited: Does Using Initial State Landmarks Make Sense? [9.0]
本稿では,計画的ランドマークに基づく目標認識手法において,初期状態の一部であるランドマークを使用するメリットがないことを示す。実験結果から,目標認識のための初期状態のランドマークを省略することで,目標認識性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:20:28 GMT)
PyVBMC: Efficient Bayesian inference in Python [8.9]
PyVBMCは、後方およびモデル推論のための変分ベイズモンテカルロ (VBMC) アルゴリズムのPython実装である。 VBMCは、モデル評価が軽度から極端に高価である場合に、効率的なパラメータ推定とモデル評価のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:14:04 GMT)
Internal Contrastive Learning for Generalized Out-of-distribution Fault Diagnosis (GOOFD) Framework [8.7]
本稿では, 故障検出, 故障分類, 新たな故障診断など, 診断サブタスクを統合するための汎用フレームワークを提案する。提案手法の基盤となる内部コントラスト学習に基づく統合的故障診断手法を提案する。実験で示されたように,提案手法は既存手法と比較して性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:50:25 GMT)
Paradigm Shift in Sustainability Disclosure Analysis: Empowering Stakeholders with CHATREPORT, a Language Model-Based Tool [8.6]
本稿では,企業サステナビリティレポートの分析を自動化するために,専門知識を持つ大規模言語モデル(LLM)を強化する新たなアプローチを提案する。当社はCHATREPORTを認定し、企業における気候変動リスクの開示を評価するための第1のユースケースに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:46:47 GMT)
Unsupervised Episode Generation for Graph Meta-learning [8.6]
ラベルのないメタラーニングによりFew-Shot Node- Classification (FSNC)問題を解決するための教師なしエピソード生成法について検討する。提案手法はモデルに依存しないため,既存のグラフメタ学習モデルにプラグインできるが,性能の大部分を犠牲にせず,時には改善もできない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:37:23 GMT)
A Survey on Out-of-Distribution Evaluation of Neural NLP Models [8.3]
敵対的ロバスト性、ドメインの一般化、データセットバイアスは、ニューラルNLPモデルにおけるアウト・オブ・ディストリビューション評価に寄与する3つの研究の活発なラインである。本調査では,1)統一的な定義の下での3つの研究行を比較し,2)研究行ごとのデータ生成プロセスと評価プロトコルを要約し,3)今後の研究の課題と機会を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:44:25 GMT)
3D-Speaker: A Large-Scale Multi-Device, Multi-Distance, and Multi-Dialect Corpus for Speech Representation Disentanglement [8.2]
発話における無関係な情報を遠ざけることは、音声コミュニティにおいて重要な研究課題である。本稿では,音声表現のゆがみの研究を容易にするための大規模音声コーパスを提案する。 3Dスピーカーには1万人以上のスピーカーが含まれており、それぞれが複数のデバイスで同時に記録されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:09:43 GMT)
Approximate Message Passing for the Matrix Tensor Product Model [8.2]
本稿では,行列テンソル積モデルに対する近似メッセージパッシング(AMP)アルゴリズムの提案と解析を行う。非可分関数に対する収束定理に基づいて、非可分関数に対する状態発展を証明する。我々は、この状態進化結果を利用して、関心の信号の回復に必要な十分な条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:03:56 GMT)
Permutation Equivariant Graph Framelets for Heterophilous Graph Learning [8.1]
本研究では,Haar型グラフフレームレットの構築により,マルチスケール抽出を実現する手法を開発した。ヘテロ親和性グラフの特定のデータセット上で,本モデルが最高の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:11:21 GMT)
Enhancing Representation Learning on High-Dimensional, Small-Size Tabular Data: A Divide and Conquer Method with Ensembled VAEs [7.9]
特徴空間の部分集合の後方部分集合を学習するための軽量なVAEのアンサンブルを, 新規な分割コンカレントアプローチで結合後部分集合に集約する。このアプローチは推論時に部分的な機能に対して堅牢であることを示し、ほとんどの機能が欠落していても、パフォーマンスの劣化がほとんどないことを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:55:31 GMT)
Survey of Federated Learning Models for Spatial-Temporal Mobility Applications [7.9]
フェデレートラーニング(FL)は、空間時間モデルを訓練するための理想的な候補として機能する。既存の時空間モデルから分散学習への移行には,ユニークな課題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:58:48 GMT)
Survey on Sociodemographic Bias in Natural Language Processing [7.6]
ディープニューラルネットワークは、トレーニング中に意図しないバイアスを学習する。本研究では,NLPモデルにおけるバイアスに関する209の論文を調査し,そのほとんどは社会デマトグラフィーのバイアスに対処している。 NLPバイアス研究の主なカテゴリは、バイアスの種類、定量化バイアス、偏りの3つである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:06:24 GMT)
Higher-order Graph Attention Network for Stock Selection with Joint Analysis [7.5]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ストック予測のために研究者を惹きつけている。共同解析を用いた高次グラフアテンションネットワーク(H-GAT)を提案する。 H-GATは高次構造を捉えることができ、基本解析の要素と技術的解析の要素を結合的に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:54:39 GMT)
SPDER: Semiperiodic Damping-Enabled Object Representation [7.4]
位置埋め込みを自然に学習するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。提案アーキテクチャであるSPDERは,正弦波を線形関数で乗算した活性化関数を用いた単純なアーキテクチャである。以上の結果から,SPDERはトレーニングを10倍に高速化し,画像表現の最先端よりも1500～50,000倍の損失に収束することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:49:40 GMT)
Input-sensitive dense-sparse primitive compositions for GNN acceleration [7.4]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、社会的および金融的ネットワーク分析などの領域で人気を博したニューラルネットワークモデルの重要なクラスとなっている。 SENSEiは,入力グラフとGNN埋め込みサイズを考慮し,データ駆動型適応戦略を用いて最適な構成を選択するシステムである。 SENSEiは1.105times$(最大2.959times$)と1.187times$(最大1.99times$)をグラフ畳み込みネットワークおよび2.307times$(最大35.866times)で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:24:05 GMT)
On-device modeling of user's social context and familiar places from smartphone-embedded sensor data [7.3]
本稿では,ユーザの社会的状況や位置を直接モバイルデバイス上でモデル化する,教師なしで軽量なアプローチを提案する。ソーシャルなコンテキストにおいて、このアプローチはユーザーとそのデバイス間の物理的およびサイバーなソーシャルインタラクションのデータを利用する。提案手法の有効性は,実世界の5つのデータセットを用いた3つの実験によって実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:53:14 GMT)
A Weakly Supervised Classifier and Dataset of White Supremacist Language [6.9]
白人至上主義の言語を検出するためのデータセットと分類器を提案する。我々の弱教師付き分類器は、中立的および反人種差別的なデータと組み合わせた、明確に白人至上主義的ドメインからの大量のテキストデータセットに基づいて訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:19:32 GMT)
Distribution-aware Fairness Test Generation [6.8]
分布を考慮したフェアネステスト手法(DistroFair)を提案する。 DistroFairは、画像の集合内のオブジェクトの分布(例えば、番号/向き)を自動的に学習する。次に、3つのセマンティック保存画像突然変異を用いて、画像中のオブジェクトを体系的にOODに変異させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:45:06 GMT)
Ground-state cooling of a mechanical oscillator by heating [6.8]
外部ノイズが適切な下向き遷移を誘導し、エキサイティングな遷移がブロックされた場合、純粋な状態を作成することができる。このような冷凍機構を空洞オプトメカニカルシステムで実証する。騒音帯域幅が機械減衰率に匹敵する反対の状態では、減衰はノイズ振幅を断熱的に追従し、冷却も抑制される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:56:58 GMT)
Asynchronous measurement-device-independent quantum key distribution with hybrid source [6.7]
非古典光源を用いたAMDI-QKDプロトコルを提案する。提案するハイブリッド・ソース・プロトコルはAMDI-QKDプロトコルの鍵レートを大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 00:42:48 GMT)
Neural 360$^\circ$ Structured Light with Learned Metasurfaces [6.7]
我々は、学習した準曲面によって駆動されるニューラル360$$構造化光を提示する。我々はホログラフィック光投影と3Dイメージングにニューラル360ドル(約3万3000円)の構造化光を利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:54:27 GMT)
Large Language Models as Annotators: Enhancing Generalization of NLP Models at Minimal Cost [6.7]
入力のアノテートやNLPモデルの一般化のための大言語モデル(LLM)について検討する。ベースモデルと微調整NLPモデルとの予測スコアの差に基づくサンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:29:55 GMT)
Self-supervised Learning of Event-guided Video Frame Interpolation for Rolling Shutter Frames [6.6]
本稿では、任意のフレームレート遅延グローバルシャッター(GS)フレームを2つの連続ローリングシャッター(RS)フレームから回収する難題に挑戦する最初の試みを行う。本稿では,RSフレーム補正VFIを統一フレームワークでガイドするイベントを利用した,新たな自己教師型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:30:25 GMT)
Dental CLAIRES: Contrastive LAnguage Image REtrieval Search for Dental Research [6.6]
提案フレームワークであるContrastive LAnguage Image Retrieval Search for Dental Research, Dental CLAIRESは,テキストクエリに基づいて最適なマッチング画像を取得する。我々のモデルはヒット@3比96%、平均相反ランク(MRR)0.82を達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:47:12 GMT)
Geometric Ultrasound Localization Microscopy [6.6]
超音波局在顕微鏡(ULM)は10倍の高分解能を提供することで、画期的なブレークスルーを可能にした。本研究は, ビームフォーミングがULMの最も効果的な処理ステップであるかどうかを問うものである。楕円交叉によるマイクロバブル定位のための新しい幾何学的枠組みが,既存のビームフォーミング限界を克服するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:18:52 GMT)
Wasserstein Generative Regression [6.4]
非パラメトリック回帰と条件分布学習のための新しい統一的アプローチを提案する。提案手法は,生成学習フレームワークを用いた回帰関数と条件生成器を同時に推定する。非漸近誤差境界の導出と適切な仮定の下でのアプローチの分布整合性による理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:44:54 GMT)
Countermeasure for negative impact of practical source in continuous-variable measurement-device-independent quantum key distribution [6.3]
本稿では,CV-MDI QKDシステムにおいて,実際の音源から発生する負の影響に対する対策を提案する。我々の研究により、CV-MDI QKDシステムは検出器に対する全ての攻撃に抵抗するだけでなく、実際のソースによって引き起こされる脆弱性を閉鎖することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:10:15 GMT)
UniUD Submission to the EPIC-Kitchens-100 Multi-Instance Retrieval Challenge 2023 [6.3]
トレーニングデータの25%で、2つの異なる損失関数でトレーニングされた2つのモデルをアンサンブルした。我々の提出は、公開のリーダーボードで見ることができ、平均スコアは56.81%のnDCGと42.63%のmAPを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:02:24 GMT)
S-TLLR: STDP-inspired Temporal Local Learning Rule for Spiking Neural Networks [6.3]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は生物学的に妥当なモデルであり、エッジにエネルギー効率の良いインテリジェンスを配置するのに適している可能性があると認識されている。本稿では,S-TLLRを提案する。S-TLLRはスパイク・タイミング依存塑性(STDP)機構にインスパイアされた新しい3要素時間的局所学習法である。 S-TLLRは、前シナプス活動と後シナプス活動の因果関係と非因果関係の両方を考慮し、BPTTに匹敵する性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:44:56 GMT)
Probabilistic AutoRegressive Neural Networks for Accurate Long-range Forecasting [6.3]
確率的自己回帰ニューラルネットワーク(PARNN)について紹介する。 PARNNは、非定常性、非線形性、非調和性、長距離依存、カオスパターンを示す複雑な時系列データを扱うことができる。本研究では,Transformers,NBeats,DeepARなどの標準統計モデル,機械学習モデル,ディープラーニングモデルに対して,PARNNの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:50:24 GMT)
FLuRKA: Fast fused Low-Rank & Kernel Attention [6.3]
FLuRKA (Fast Low-Rank and Kernel Attention) FLuRKAのランタイム性能と品質を理論的・実験的に評価する。低ランク法とカーネル法でそれぞれ3.3倍と1.7倍という経験的なスピードアップを経験するFLuRKAの3つの変種をインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:58:41 GMT)
ShuttleSet22: Benchmarking Stroke Forecasting with Stroke-Level Badminton Dataset [6.2]
2022年の上位試合から収集したバドミントンシングルスデータセットであるShuttleSet22を提供する。 ShuttleSet22は、トレーニングセットで30,172回、トレーニングセットで2,888回、検証セットで450回、テストセットで2,040回、テストセットで2,888回で構成されている。 ShuttleSet22で既存の作業のベンチマークを行うため、ShuttleNetの最先端のストローク予測手法を対応するストローク予測タスクでテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:57:34 GMT)
A Population-Level Analysis of Neural Dynamics in Robust Legged Robots [6.1]
頑健なロボット移動制御器の集団レベル活動について検討する。脆弱な制御器は不安定な方向の固定点の数が多いため,立位を指示した場合のバランスが低下することがわかった。再帰状態のダイナミクスが歩行中に構造され、低次元であることの証拠は、霊長類の研究と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:41:59 GMT)
Multi-perspective Information Fusion Res2Net with RandomSpecmix for Fake Speech Detection [6.0]
偽音声検出(FSD)のためのランダムなSpecmixを用いたMPIF(Multi-Perspective Information fusion) Res2Netを提案する。本システムの主な目的は、低品質シナリオにおけるFSDタスクの正確な偽情報学習能力を向上させることである。提案されたMPIF-Res2Netは、異なる視点から情報を抽出し、モデルによって学習された情報をより多様なものにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:27:55 GMT)
Device-Robust Acoustic Scene Classification via Impulse Response Augmentation [5.9]
CNNと音響スペクトログラム変換器を用いた音響シーン分類におけるDIR増強の効果について検討する。その結果、DIRの分離による拡張は、最先端のFreq-MixStyleと同様に動作することがわかった。また、DIR増幅とFreq-MixStyleは相補的であり、トレーニング中に見えないデバイスによって記録された信号に対して、新しい最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:43:13 GMT)
Critical sensing with a single bosonic mode without boson-boson interactions [5.9]
我々はこれらの条件のどちらも必要としない単純な臨界量子センシング手法を提案する。このスキームは、イオントラップや超伝導回路など、様々なシステムで実現可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:51:19 GMT)
The Perspective of Software Professionals on Algorithmic Racism [5.9]
アルゴリズム的人種差別(英: Algorithmic racism)とは、その民族性に基づいてユーザーを拘束する技術的ソリューションの振る舞いを表す用語である。本研究は,ソフトウェア専門家の視点から,アルゴリズム的人種差別を探求することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 01:15:25 GMT)
QNNRepair: Quantized Neural Network Repair [5.7]
量子化されたニューラルネットワーク(QNN)を修復するための文献における最初の方法であるQNNRepairを提案する。 QNNRepairは、量子化後のニューラルネットワークモデルの精度向上を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:59:31 GMT)
Machine-learning based noise characterization and correction on neutral atoms NISQ devices [5.6]
ニュートラル原子ノイズ中間量子(NISQ)装置は、パスカルによってルビジウム原子とともに開発され、最大100量子ビットで動作する。すべてのNISQデバイスは、計算結果に影響を及ぼすノイズに影響を受ける。ここでは、中性原子NISQデバイス上でのノイズパラメータを特徴付け、補正する2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:08:52 GMT)
A Toolbox for Fast Interval Arithmetic in numpy with an Application to Formal Verification of Neural Network Controlled Systems [5.5]
本稿では,ニューラルネットワーク制御システムの形式的検証に応用した,間隔解析のためのツールボックスについて述べる。このツールボックスはコンパイル済みのCコードを使った自然な包摂関数の効率的な計算とnumpyの使い慣れたインターフェイスを提供する。次に、このツールボックスをニューラルネットワークコントローラによる動的システムの形式的検証に使用し、その包含関数の合成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:50:47 GMT)
Cross-Language Speech Emotion Recognition Using Multimodal Dual Attention Transformers [5.5]
最先端のシステムでは、言語間の設定でパフォーマンスが向上することができない。言語間SERを改善するためのマルチモーダルデュアルアテンショントランスモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 03:45:08 GMT)
Data-Driven Approach for Formality-Sensitive Machine Translation: Language-Specific Handling and Synthetic Data Generation [5.5]
本稿では,4つの言語に固有の言語特性を取り入れた,形式感性機械翻訳(FSMT)のためのデータ駆動型手法を提案する。提案手法は,1)言語固有のデータハンドリング,2)大規模言語モデルと経験的プロンプトエンジニアリングを用いた合成データ生成という,2つの中核戦略に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:59:28 GMT)
Verifying Safety of Neural Networks from Topological Perspectives [5.5]
ニューラルネットワーク(NN)は、自動運転車のような安全クリティカルなシステムにますます適用されている。本稿では, NNの安全性検証問題に対するトポロジ的視点から検討するための, 集合境界到達可能性法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:02:25 GMT)
A novel structured argumentation framework for improved explainability of classification tasks [5.5]
xADG$フレームワークは、引数が論理演算子と内部構造内で複数の前提(サポート)を使用することを可能にする。本研究は,様々な大きさの分類タスクにおける,そのサイズと予測能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:24:02 GMT)
Symbol emergence as interpersonal cross-situational learning: the emergence of lexical knowledge with combinatoriality [5.4]
本稿では,認知・発達ロボティクスにおけるシンボル出現システムの計算モデルを提案する。提案手法は,カテゴリー形成を行うことにより,メトロポリスティの語彙的知識の出現を促進する。本研究は,提案モデルを用いて開発した語彙知識が,新たな状況における性能を示すことを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 23:55:33 GMT)
Improved single-shot decoding of higher dimensional hypergraph product codes [5.3]
本研究では,高次元ハイパーグラフ製品コードの単一ショット性能について,信念伝搬と順序統計学を用いて解析した。復号化データキュービットとシンドローム測定誤差を1段階にまとめると、従来観測されていた全単発閾値をはるかに上回る単発しきい値が得られることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:09:41 GMT)
Identity Construction in a Misogynist Incels Forum [5.3]
Incels.isでは,最大のブラックパイルインセルフォーラムであるIdentity Groupが議論されている。このコミュニティは、幅広い新しいアイデンティティ用語を生み出しており、女性の用語が最も一般的である一方で、他のマイノリティ化されたアイデンティティの言及が増えている。アイデンティティグループと結びついた関連性の分析は、身体的な外見と性別、人種的階層が人間の価値を決定する本質的なイデオロギーを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:56:28 GMT)
Simulating counterfactuals [5.2]
擬似推論は、現実の世界といくつかの証拠を共有する平行世界における仮説的介入を考察する。離散変数と連続変数の両方に条件を設定できる対実分布から値をシミュレートするアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:34:32 GMT)
On Testing and Learning Quantum Junta Channels [5.1]
我々は、量子$k$-juntaチャネルのテストと学習の問題は、$n$ qubitsの少なくとも$k$で非自明に作用する。これにより、最初のジャンタチャネルテストと学習結果が得られ、Chenらによって提起されたオープンな問題に部分的に答える(2023年)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:03:55 GMT)
Synthetic tensor gauge fields [5.0]
物質のフラクトン相において重要な役割を果たすテンソルゲージ場の研究は、純粋に理論的である。実験室で容易に利用できる技術を用いて合成テンソルゲージ場を実現する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:55:54 GMT)
Classification and Explanation of Distributed Denial-of-Service (DDoS) Attack Detection using Machine Learning and Shapley Additive Explanation (SHAP) Methods [4.9]
合法的なトラフィックと悪意のあるトラフィックの区別は難しい作業です。交通流の良否を分類するために実装されたモデル間説明は、モデルの内部動作理論の重要な研究である。本稿では、DDoS攻撃の正当なトラフィックと悪意のあるトラフィックを分類するだけでなく、SHAPを用いてモデルの意思決定を説明するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:51:29 GMT)
UTRNet: High-Resolution Urdu Text Recognition In Printed Documents [4.9]
印刷されたウルドゥー文字認識の課題に対処する新しい手法を提案する。提案するハイブリッドCNN-RNNモデルであるUTRNetアーキテクチャは,ベンチマークデータセット上での最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:09:56 GMT)
Image encryption for Offshore wind power based on 2D-LCLM and Zhou Yi Eight Trigrams [4.8]
本稿では,2次元ラタグ複素ロジスティックマッピング (2D-LCLM) と周Yi 8 トリグラムに基づくオフショア風力発電のための新しい暗号化アルゴリズムを提案する。実験結果から,このアルゴリズムは一般的な攻撃に対して耐性があり,暗号化性能が良好であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:31:27 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） (Tue, 27 Jun 2023 09:03:32 GMT)
"Is a picture of a bird a bird": Policy recommendations for dealing with ambiguity in machine vision models [4.7]
本研究では,機械視覚モデルの訓練に用いる画像のラベル付け作業における主観的人間の判断の影響について検討する。画像中のラベルの描写,ラッカーの背景,タスク定義から生じる曖昧さの3つの主要な源を同定する。実験結果に基づいて,機械学習データセットにおけるラベル曖昧性を扱うためのベストプラクティスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:59:33 GMT)
Learning to Play Text-based Adventure Games with Maximum Entropy Reinforcement Learning [4.7]
我々はテキストベースの環境にソフト・アクター・クリティック(SAC)アルゴリズムを適用する。報酬形成技術は、エージェントがポリシーをより早く学習し、より高いスコアを得るのに役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:25:32 GMT)
Rethinking Cross-Entropy Loss for Stereo Matching Networks [4.6]
L1損失とクロスエントロピー損失はステレオマッチングネットワークのトレーニングに最も広く使われている2つの損失関数である。本稿では,エッジおよび非エッジ画素の異なる分布パターンの生成を促す適応型マルチモーダルクロスエントロピー損失を提案する。提案手法は, KITTI 2015 と 2012 のベンチマークで第1位にランクインし,最先端の手法を大きなマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:53:35 GMT)
Recurrent Neural Network-coupled SPAD TCSPC System for Real-time Fluorescence Lifetime Imaging [4.5]
ヒストグラムの代わりに生のタイムスタンプから直接フライ蛍光寿命を正確に推定するFLIのためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)を提案する。提案したFLIシステムは、高速移動細胞の生物学的イメージングから蛍光支援診断・手術まで、多くの重要なバイオメディカル応用に期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:37:37 GMT)
Quantum Fourier Networks for Solving Parametric PDEs [4.4]
近年、FNO(Fourier Neural Operator)と呼ばれるディープラーニングアーキテクチャは、入力としての初期条件に対して与えられたPDEファミリーの解を学習できることが判明した。本稿では,古典的FNOにインスパイアされた量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:21:02 GMT)
A generic self-supervised learning (SSL) framework for representation learning from spectra-spatial feature of unlabeled remote sensing imagery [4.4]
自己教師付き学習(SSL)では、モデルが桁違いに遅延のないデータから表現を学習することができる。この研究は、未ラベルデータのスペクトル空間情報の両方から表現を学習できる新しいSSLフレームワークを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 23:50:43 GMT)
DataCI: A Platform for Data-Centric AI on Streaming Data [4.4]
動的ストリーミングデータ設定において、データ中心のAIに特化して設計された、包括的なオープンソースプラットフォームであるDataCIを紹介します。 DataCIは、1)シームレスなストリーミングデータセット管理のためのリッチなAPIを備えたインフラストラクチャ、2)データ中心のパイプライン開発とストリーミングシナリオの評価、3)よりインタラクティブなユーザエクスペリエンスを実現するための直感的なグラフィカルインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:07:20 GMT)
Error Bounds for Variational Quantum Time Evolution [4.4]
変分量子時間進化は、量子系の時間力学を、短期的に互換性のある量子回路でシミュレートすることを可能にする。この手法の変動特性のため、シミュレーションの精度は未定である。変動量子時間進化を伴う状態シミュレーションの精度について大域的位相誤差境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:11:56 GMT)
Identifying and Consolidating Knowledge Engineering Requirements [4.3]
本稿では,主要なソフトウェア手法を用いて参照アーキテクチャを開発することで,4つの課題に対処することを提案する。異なる利害関係者や時代の要求を調査することにより、参照アーキテクチャを評価する上で重要な品質特性を23つ特定する。本稿では、品質特性の優先順位付け、相補的な強みを持つコンポーネントの統合、社会技術的要求の欠如など、包括的な参照アーキテクチャへの次のステップについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 00:26:15 GMT)
Biomedical Entity Recognition by Detection and Matching [4.2]
生物医学名実体認識(BNER)は、多くの生物医学テキストマイニングの基盤となっている。本稿では,BNER を2段階のプロセスとして扱うための DMNER という新しい BNER フレームワークを提案する。 DMNERは複数のNERシナリオに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:32:07 GMT)
Longitudinal Multimodal Transformer Integrating Imaging and Latent Clinical Signatures From Routine EHRs for Pulmonary Nodule Classification [4.0]
単発性肺結節(SPN)分類におけるERHからの経時的臨床所見とリピート画像を統合するためのトランスフォーマーベースのマルチモーダル戦略を提案する。臨床症状の非観血的非観血的切り離しを行ない, 時間依存性の自己注意を利用して, 臨床症状の表現と胸部CTスキャンから共同学習を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 21:52:50 GMT)
Cardiac CT perfusion imaging of pericoronary adipose tissue (PCAT) highlights potential confounds in coronary CTA [3.9]
冠動脈周囲脂肪組織(PCAT)の特徴は炎症や心血管のリスクと関連している。ヨウ素の存在はPCAT HUとテクスチャとの相違因子であり, 十分に研究されていない。冠状動脈疾患患者における領域特異的PCAT, 心筋, その他の脂肪蓄積物のHU動態について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:18:55 GMT)
Meshes Meet Voxels: Abdominal Organ Segmentation via Diffeomorphic Deformations [3.8]
腹部臓器に対する新しい微分型形状変形法であるUNetFlowを提案する。以上の結果より,手動注記CTデータに対する精度が向上し,従来法と比較して位相的正確性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:41:18 GMT)
Effect-Invariant Mechanisms for Policy Generalization [3.7]
不変条件分布を利用して、目に見えない環境をより一般化するモデルを学ぶことが提案されている。効果不変性(英語版)と呼ばれる完全な不変性の緩和を導入し、ゼロショットポリシーの一般化には適切な仮定の下で十分であることを示す。シミュレーションデータと移動体保健介入データセットを用いて実験結果を提示し,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:09:11 GMT)
Language Models are Bounded Pragmatic Speakers [3.7]
本稿では,有界プラグマティック話者と呼ばれる確率論的認知モデルを定式化する。人間のフィードバックからの強化学習によって微調整された大きな言語モデルは、高速でスローなモデルに似た思考モデルを具現化していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:16:42 GMT)
Predicting the Impact of Batch Refactoring Code Smells on Application Resource Consumption [3.6]
本稿では,ソフトウェアコードの臭いのバッチと資源消費の関係について検討する。次に、コードの臭いがリソース消費に与える影響を予測するアルゴリズムを設計することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:28:05 GMT)
Exploiting Pseudo Future Contexts for Emotion Recognition in Conversations [3.4]
会話における感情認識を改善するために、疑似将来の文脈を生成する。発話のために、事前学習された言語モデルを用いて、その将来的な文脈を生成する。これらの特徴は、歴史的文脈や歴史的話者特有の文脈と容易に融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:51:02 GMT)
TrickVOS: A Bag of Tricks for Video Object Segmentation [3.3]
半教師付きビデオオブジェクトセグメンテーション(SVOS)において、時空間メモリ(STM)ネットワーク手法が優勢である。 TrickVOSは,構造を意識したハイブリッド損失 (i) 単純なデコーダ事前学習方式 (iii) モデル予測に空間的制約を課す安価なトラッカーである。 TrickVOSは、DAVISおよびYouTubeベンチマークの最先端メソッドに対する競合的な結果を達成すると同時に、モバイルデバイス上でリアルタイムに実行できるSTMベースのSVOSメソッドの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:54:08 GMT)
Uncovering Political Hate Speech During Indian Election Campaign: A New Low-Resource Dataset and Baselines [3.3]
IEHateデータセットには、2021年11月1日から2022年3月9日までのインド議会選挙に関連する11,457件のヒンディー語ツイートが含まれている。機械学習、ディープラーニング、トランスフォーマーベースのアルゴリズムを用いてデータセットをベンチマークする。特に、アルゴリズムよりも人間評価のスコアが比較的高いことは、効果的なヘイトスピーチのモデレーションに人間と自動化の両方のアプローチを活用することの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:55:14 GMT)
Using Large Language Models to Provide Explanatory Feedback to Human Tutors [3.3]
オンライン授業において,教師にリアルタイムフィードバックを提供するための2つのアプローチを提案する。このワーク・イン・プログレス(英語版)は、効果的な、あるいは努力に基づく修正フィードバックのためのバイナリ分類においてかなりの精度を示す。より具体的には、大言語モデルに精通した名前付きエンティティ認識を用いた説明的フィードバックを提供するための拡張されたアプローチについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:19:12 GMT)
On the Usefulness of Synthetic Tabular Data Generation [3.0]
合成データは、データ交換と強化機械学習(ML)トレーニングの両方に使用できると一般的に信じられている。プライバシを保存する合成データ生成は、下流タスクのデータ交換を加速するが、なぜ合成データがMLトレーニングを促進するのかを示す十分な証拠はない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:26:23 GMT)
Validating a virtual human and automated feedback system for training doctor-patient communication skills [3.0]
本稿では,SOPHIE(Standardized Online patient for Health Interaction Education)として知られる,スケーラブルでアクセスしやすいデジタルツールの開発と検証について紹介する。その結果,SOPHIEを施行した被験者は,コミュニケーション全体,集計スコア,患者のエンパワーメント,共感などのコントロールよりも有意に優れていた。いつか、SOPHIEが既存のリソースを補完するスケーラブルなオプションを提供することで、コミュニケーショントレーニングリソースをよりアクセスしやすくすることを期待します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:23:08 GMT)
A Meta-analytical Comparison of Naive Bayes and Random Forest for Software Defect Prediction [3.0]
系統的な文献レビューとメタアナリシスを行い,2つのモデルを比較した。その結果,ナイーブベイズがランサムフォレストと異なり,リコール,F測定,精度の点で異なるという有意な統計的証拠は得られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:35:18 GMT)
Tensor Completion via Leverage Sampling and Tensor QR Decomposition for Network Latency Estimation [3.0]
大規模なネットワーク遅延推定には、多くの計算時間が必要です。より高速で高精度な新しい手法を提案する。数値実験により,本手法は精度のよい最先端アルゴリズムよりも高速であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:21:26 GMT)
A Three-Way Knot: Privacy, Fairness, and Predictive Performance Dynamics [2.9]
最も重要な問題の2つは、公正性とデータのプライバシーである。プライバシ、公平性、予測パフォーマンスのバランスは複雑です。この3方向の張力と各ベクトルの最適化が他に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:46:22 GMT)
Structured State Space Models for Multiple Instance Learning in Digital Pathology [2.7]
本稿では,デジタル病理学における様々な問題に対して,状態空間モデルを複数インスタンス学習者として用いることを提案する。転移検出, 癌サブタイプ, 突然変異分類, マルチタスク学習における実験を通じて, この新しいモデルの競争力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:38:09 GMT)
Toward Physically Plausible Data-Driven Models: A Novel Neural Network Approach to Symbolic Regression [2.7]
本稿では,ニューラルネットワークに基づく記号回帰手法を提案する。非常に小さなトレーニングデータセットとシステムに関する事前知識に基づいて、物理的に妥当なモデルを構築する。本研究では,TurtleBot 2移動ロボット,磁気操作システム,2つの抵抗の等価抵抗,アンチロックブレーキシステムの長手力の4つの試験システムに対するアプローチを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:36:32 GMT)
[Re] Double Sampling Randomized Smoothing [2.7]
本稿では,ニューラルネットワーク(NN)の対向的摂動に対する堅牢性を証明することの課題に,機械学習の分野における課題の1つとして論じる。提案したDouble Smpling Randomized Smoothing (DSRS) フレームワークは、スムーズな分布を追加してロバスト性認証を改善することで、既存のメソッドの制限を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:46:18 GMT)
An Efficient Deep Convolutional Neural Network Model For Yoga Pose Recognition Using Single Images [2.7]
本稿では,RGB画像からヨガを認識可能な,効率的な深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルYPoseを提案する。提案したモデルはYoga-82データセットでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:34:46 GMT)
Optimal Testing and Containment Strategies for Universities in Mexico amid COVID-19 [2.7]
この研究は、新型コロナウイルス(COVID-19)によるロックダウン後、メキシコの大学を再開するために開発されたテストと封じ込めの枠組みを定めている。我々は、限られた試験資源を最大限に活用するために、教育機関を支援するための試験割当機構と実践的なウェブアプリケーションを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:43:11 GMT)
The Architecture of a Biologically Plausible Language Organ [2.5]
本研究は,スタイリングされたが現実的なニューロン,シナプス,脳領域,可塑性,感覚知覚の簡易モデルからなる,生体可塑性言語器官について述べる。実験を通して、このモデルが言語習得の重要な初期段階で成功することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:25:22 GMT)
A Novel Two Stream Decision Level Fusion of Vision and Inertial Sensors Data for Automatic Multimodal Human Activity Recognition System [2.5]
本稿では,新しいマルチモーダルな人間活動認識システムを提案する。視覚と慣性センサーを2ストリームの意思決定レベルで融合させる。提案法で得られた収差は96.9%、97.6%、98.7%、95.9%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:29:35 GMT)
CamemBERT-bio: a Tasty French Language Model Better for your Health [2.4]
フランスのバイオメディカルドメインに特化したパブリックモデルであるCamemBERT-bioの第1版を紹介する。 F1スコアの2.54ポイントは、異なる生物医学的名称のエンティティ認識タスクで平均的に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:23:14 GMT)
To Spike or Not To Spike: A Digital Hardware Perspective on Deep Learning Acceleration [2.3]
生物学的脳のパワー効率は、いかなる大規模深層学習(DL)モデルよりも優れている。利用可能な生物学的基質は、生物学的脳の進化を厳しく制限している。人工ニューラルネットワーク(ANN)とスパイクニューラルネットワーク(SNN)のデジタルハードウェアアクセラレーション技術とプラットフォームの比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:04:00 GMT)
Physics-inspired spatiotemporal-graph AI ensemble for gravitational wave detection [2.2]
本稿では,ハイブリッド拡張畳み込みニューラルネットワークとグラフニューラルネットワークを組み合わせた重力波検出手法を提案する。これらのAIモデルは、準円、非スピン、回転、非必要二元ブラックホール融合によって放出される重力波の信号検出のために試験される。 2つのAIモデルのアンサンブルは、信号検出のための最先端のパフォーマンスを実現し、検索されたデータの10年毎に7つの誤分類を報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:09:15 GMT)
Toward Mesh-Invariant 3D Generative Deep Learning with Geometric Measures [2.2]
幾何学的データの取得を可能にする技術が開発されているため、3次元生成モデリングは加速している。多くの生成学習アルゴリズムは、予測された形状と対象形状を比較する際に、各点間の対応を必要とする。トレーニングフェーズにおいても,異なるパラメータ化に対処可能なアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:27:15 GMT)
Top-down machine learning of coarse-grained protein force-fields [2.1]
我々の手法は、タンパク質を分子動力学でシミュレートし、その結果の軌道を利用してニューラルネットワーク電位を訓練することである。注目すべきは、この方法はタンパク質のネイティブなコンフォメーションのみを必要とし、ラベル付きデータを必要としないことである。マルコフ状態モデルを適用することで、シミュレーションされたタンパク質のネイティブな構造を粗い粒度のシミュレーションから予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:02:21 GMT)
Diversity of Expertise is Key to Scientific Impact: a Large-Scale Analysis in the Field of Computer Science [1.9]
我々は,研究チーム内の研究分野の多様性が,今後5年間で得られた論文の引用数とどのように関連しているかを分析した。これは、少なくともコンピュータサイエンスにおいて、様々な専門知識が科学的影響の鍵となることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:56:44 GMT)
Evaluation of OpenAI Codex for HPC Parallel Programming Models Kernel Generation [1.8]
高性能コンピューティングにおける基本数値カーネル上でのAI支援生成能力の評価を行った。生成したカーネルコードを様々な言語対応プログラミングモデルでテストする。本稿では,各プロンプトに対して与えられた10のプロンプトに関する習熟度尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 00:11:31 GMT)
On Logic-Based Explainability with Partially Specified Inputs [1.8]
機械学習(ML)モデルのトレーニングでは、データの欠落がしばしば対処される。しかし、予測を決定するときにも、それらの予測を説明するときにも、欠落したデータに対処する必要がある。本稿では,部分的な入力が存在する場合の論理的説明の計算について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 21:09:25 GMT)
Semantic Segmentation Using Super Resolution Technique as Pre-Processing [1.7]
本研究は、文書画像双対化のためのセマンティックセグメンテーションに画像超解法の技術を統合する。画像超解像を前処理ステップとして用いることで,セマンティックセグメンテーションの結果と性能を効果的に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:43:16 GMT)
Variational Latent Discrete Representation for Time Series Modelling [1.6]
我々は、離散状態がマルコフ連鎖である潜在データモデルを導入し、高速なエンドツーエンドトレーニングを可能にした。生成モデルの性能は,ビル管理データセットと一般公開されているElectricity Transformerデータセットに基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:15:05 GMT)
Semi-supervised Multimodal Representation Learning through a Global Workspace [1.6]
グローバルワークスペース」は2つの入力モダリティの共有表現である。このアーキテクチャは、サイクル一貫性による自己教師型トレーニングに適しています。このようなアーキテクチャは、一致したデータを必要とすることがほとんどなく、2つのモダリティを調整し、翻訳するように訓練できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:41:36 GMT)
Chronic pain detection from resting-state raw EEG signals using improved feature selection [1.6]
慢性痛検出のための安静時生脳波データに基づく自動アプローチを提案する。 mSFFS (Sequential Floating Forward Selection) を改良した特徴選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:28:52 GMT)
YouTube-ASL: A Large-Scale, Open-Domain American Sign Language-English Parallel Corpus [1.5]
本稿では,ASL(American Sign Language)ビデオの大規模オープンドメインコーパスであるYouTube-ASLについて紹介する。 ASLのベースラインモデルをYouTube-ASLで英語翻訳にトレーニングし、How2Signで評価する。我々は12.39BLEUの新しい細かな状態を実現し、ゼロショットの結果を初めて報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:44:07 GMT)
Training Transitive and Commutative Multimodal Transformers with LoReTTa [1.5]
本稿では,この課題に対処するため,LoReTTa (mOdalities with a tRansitive and commutativE pre-Training sTrAtegy)を提案する。我々の自己監督型フレームワークは、因果マスクモデリングと規則の可換性と推移性を組み合わせて、異なるモダリティの内および間を移行する。 LoReTTaで事前訓練された変換器は、未確認対(A, C)と三重項(A, B, C)を含む任意のモダリティ結合を推論時に処理可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:00:35 GMT)
CrunchGPT: A chatGPT assisted framework for scientific machine learning [1.5]
航空力学における航空機翼の最適化におけるCrunchGPTの有用性を示す2つの例を示す。包括的な要約レポートのオプションを含む、Webアプリベースのガイド付きユーザインターフェースを構築しました。全体的な目的は、CrunchGPTを拡張して、計算力学、設計、最適化、制御、一般的な科学計算タスクの様々な問題に対処することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:23:42 GMT)
Asynchronous Execution of Heterogeneous Tasks in ML-driven HPC Workflows [1.4]
非同期実行は、リソース利用、タスクのスループット、sakepanの削減に不可欠である。機械学習(ML)駆動ハイパフォーマンスコンピューティングにおける非同期タスク実行の要件と特性について検討する。私たちの実験は,関連する科学的要因を表現し,サミットで大規模に実施し,非同期実行によるパフォーマンス向上が我々のモデルと一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:13:22 GMT)
Randomized benchmarking with random quantum circuits [1.3]
実験可能な仮定の下で任意のコンパクト群からゲートの保証を導出する。線形深さのランダム量子回路では,多くの関連するフィルタRBスキームが実現可能であることを示す。フィルタRBは,高次クロストークに対処するプロトコルを含む,いくつかの関連グループに対してサンプリング効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:59:09 GMT)
Taming Detection Transformers for Medical Object Detection [1.3]
本稿では,検出TR(Detection TRansformer)モデルの有効性について検討する。以前の研究とは対照的に、これらのモデルはアンカーや手動のボリュームに頼らずに、一連のオブジェクトを直接予測する。 4つのデータセット上で,DeTR,Conditional DETR,DINO DETRの3つのモデルを用いて広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:46:15 GMT)
Efficient and Accurate Scene Text Detection with Low-Rank Approximation Network [1.2]
テキストのローカライズのためのパラメータ曲線を予測する回帰ベースの手法は、シーンテキスト検出で人気がある。本稿では,スパースマッチング方式により推論速度を高速化する正サンプルの二重マッチング方式を提案する。そこで我々は,低ランク近似に基づく新しいテキスト輪郭表現法を提案する。我々は、LRANetという、効率的で正確な任意の形状のテキスト検出器を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:03:46 GMT)
The cold-atom elevator: From edge-state injection to the preparation of fractional Chern insulators [1.2]
ボックストラップを用いてシステム-貯留層構成を設計する。光学格子中のトポロジカル原子状態の調製と操作を行う。光格子設定に対する我々のオープンシステムアプローチは、超低温量子物質の研究のための新しい経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:49:40 GMT)
A Restarted Large-Scale Spectral Clustering with Self-Guiding and Block Diagonal Representation [1.1]
自己誘導とブロック対角表現を備えた再起動クラスタリングフレームワークを提案する。この戦略の利点は、以前のサイクルから得られた有用なクラスタリング情報を保存できることである。スペクトルクラスタリングにおける不正確な計算の合理性を示す理論的結果が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 01:38:52 GMT)
An Empirical Evaluation of the Rashomon Effect in Explainable Machine Learning [1.0]
与えられたデータセットには、同等に優れたパフォーマンスを持つが、異なるソリューション戦略を持つモデルが多数存在する可能性がある。 3つの異なる比較シナリオについて統一されたビューを提供し、異なるデータセット、モデル、属性メソッド、メトリクスにわたって定量的評価を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:32:07 GMT)
CellViT: Vision Transformers for Precise Cell Segmentation and Classification [0.9]
本稿では,視覚変換器(CellViT)を用いた深層学習アーキテクチャを用いて,デジタル化された組織試料中の細胞核のインスタンス分割を自動化する手法を提案する。我々は、最近発表されたSegment Anything Modelと1億4000万の組織像パッチに事前トレーニングされたViTエンコーダを活用することで、大規模なドメイン内および外部トレーニングされたビジョントランスの優位性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:03:15 GMT)
Automatic Annotation of Direct Speech in Written French Narratives [0.8]
AADSモデルをフランス語で設計し、評価するためのフレームワークを作成します。我々は,一語あたりのDSで注釈付けされた,過去最大のフランス語物語データセットを統合する。このフレームワークは改善される可能性があるが、このトピックに関するさらなる研究を促進するための一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:21:00 GMT)
Incorporating Prior Knowledge into Neural Networks through an Implicit Composite Kernel [0.7]
Implicit Composite Kernel (ICK) は、ニューラルネットワークによって暗黙的に定義されたカーネルと、既知のプロパティをモデル化するために選択された第2のカーネル関数を組み合わせたカーネルである。合成データセットと実世界のデータセットの両方において、ICKの優れた性能と柔軟性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:45:38 GMT)
Smart Learning to Find Dumb Contracts (Extended Version) [0.7]
本稿では、スマートコントラクトに基づくニューラルネットワークのためのDeep Learning Vulnerability Analyzer(DLVA)を紹介する。 DLVAは、0.2秒で29の脆弱性のコントラクトをチェックする。 DLVAを9つの有名なスマートコントラクト分析ツールと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:19:05 GMT)
A framework of partial error correction for intermediate-scale quantum computers [0.7]
ブロック層回路は,"無用"な均一分布に対して,平均的な低濃度で表示可能であることを示す。この利点は、誤り訂正キュービットの数が特定のしきい値を超えた場合にのみ現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:00:57 GMT)
SparseOptimizer: Sparsify Language Models through Moreau-Yosida Regularization and Accelerate through Compiler Co-design [0.7]
本稿では, BERT, ALBERT, GPTなどの大規模言語モデルにおいて, モロー・ヨシダ正規化を利用した新しいディープラーニングであるスペーサーを紹介する。 Sparserのプラグイン・アンド・プレイ機能は、コード修正の必要性を排除し、幅広い大きな言語モデルに対して普遍的に適応可能なツールである。 GLUE, RACE, SQuAD1, SQuAD2などのベンチマークデータセットに関する実証的な評価では、SBERTとSprserは、Sparserを使用すると、その密度の高いデータセットに匹敵するパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:50:26 GMT)
Explainability is NOT a Game [0.7]
XAIは、複雑な機械学習(ML)モデルを理解する上で、人間の意思決定を支援することを目的としている。 XAIの目印の1つは相対的な特徴の重要性の尺度であり、これはシェープリー値を用いて理論的に正当化される。本稿は,最近の研究に基づいて,Shapley値が相対的特徴重要度を誤解を招く指標となる理由について,簡単な議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:32:49 GMT)
PyDTS: A Python Package for Discrete-Time Survival (Regularized) Regression with Competing Risks [0.6]
PyDTSは、離散時間生存データのための半パラメトリック競合リスクモデルをシミュレーション、推定、評価するためのパッケージである。シミュレーション研究はパッケージの柔軟性と正確性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:00:29 GMT)
NCIS: Deep Color Gradient Maps Regression and Three-Class Pixel Classification for Enhanced Neuronal Cell Instance Segmentation in Nissl-Stained Histological Images [0.5]
本稿では,Nissl-stained histological image of the brainにおいて,単一神経細胞を自動分離するエンド・ツー・エンドの枠組みを提案する。エンコーダとしてEfficientNetと2つのデコードブランチを備えたU-Netライクなアーキテクチャを用いて、4つの勾配カラーマップを復元し、ピクセルをタッチセル、細胞体、背景の間の輪郭に分類する。この方法は大脳皮質と小脳の画像でテストされ、最近の深層学習による細胞のインスタンス分割のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:22:04 GMT)
RansomAI: AI-powered Ransomware for Stealthy Encryption [0.5]
RansomAIは、その検出を最小限に抑える最高の暗号化アルゴリズム、レート、期間を学ぶフレームワークである。 Raspberry Pi 4に影響を及ぼすRansomware-PoCの検出を、90%の精度で数分で回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:36:12 GMT)
Learning normal asymmetry representations for homologous brain structures [0.5]
本稿では,異常検出と表現学習に基づいて,脳構造における正常な非対称性パターンを学習する新しい手法を提案する。本フレームワークは,脳構造物の左右半球側の3次元セグメンテーションを,支持ベクトルデータ記述目的を用いて学習した通常の非対称性埋め込み空間にマッピングするために,シームズアーキテクチャを用いている。健康なサンプルのみを用いてトレーニングすることで、学習された通常の空間の中心への埋め込み距離を測定することで、目に見えないサンプルにおける通常の非対称性パターンからの偏差を定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 22:03:34 GMT)
Reef-insight: A framework for reef habitat mapping with clustering methods via remote sensing [0.4]
我々は、高度なクラスタリング手法とリーフ生息地マッピングのためのリモートセンシングを特徴とする教師なし機械学習フレームワークであるReef-Insightを紹介する。本フレームワークは,リモートセンシングデータを用いたサンゴ礁生息域マッピングのための異なるクラスタリング手法の比較を行う。以上の結果から,サンゴ礁の生息環境を概観した詳細な分布図を作成できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:00:35 GMT)
Enhancing Navigation Benchmarking and Perception Data Generation for Row-based Crops in Simulation [0.4]
本稿では,セマンティックセグメンテーションネットワークを学習するための合成データセットと,ナビゲーションアルゴリズムを高速に評価するための仮想シナリオのコレクションを提案する。異なるフィールドジオメトリと特徴を探索するための自動パラメトリック手法が開発されている。シミュレーションフレームワークとデータセットは、異なる作物のディープセグメンテーションネットワークをトレーニングし、その結果のナビゲーションをベンチマークすることで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:46:09 GMT)
A Theory of Interactively Coherent Entanglement for Intelligence-Like Particles [0.3]
複雑なシステムは、多くの相互作用する個人やユニットから構成され、相互作用するときに隠されたパターンを示し、ほとんどすべての分野において広く起こる。ここで著者らは、取引量-価格確率波方程式から、複雑なシステムにおける普遍的な規則または対話的コヒーレンスに関する法則を抽出する。彼らは、量子物理学における絡み合いを説明するために、インテリジェンスのような粒子に対する対話的にコヒーレントな絡み合いの理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:25:13 GMT)
Assessing Dataset Quality Through Decision Tree Characteristics in Autoencoder-Processed Spaces [0.3]
データセットの品質がモデルトレーニングとパフォーマンスに深く影響していることを示します。以上の結果から,適切な特徴選択,適切なデータボリューム,データ品質の重要性が浮き彫りになった。この研究は、データアセスメントのプラクティスに関する貴重な洞察を提供し、より正確で堅牢な機械学習モデルの開発に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:33:31 GMT)
Blank Collapse: Compressing CTC emission for the faster decoding [0.3]
本稿では,ビーム探索復号速度を高速化する計算量を削減する手法を提案する。この手法により、通常のビームサーチ復号よりも最大78%高速な復号化が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 00:39:38 GMT)
COVID-19 is linked to changes in the time-space dimension of human mobility [0.3]
新型コロナウイルスのパンデミックで移動パターンが作り直された。ロックダウン制限の間、非同期移動力学の出現に伴い、空間移動量の減少が生じる。農村部や低所得地域では、都市部や高所得層に比べて空間移動度が著しく低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:56:44 GMT)
On Detecting Some Defective Items in Group Testing [0.1]
グループテストは、合計$n$要素のうち最大$d$欠陥項目を特定するためのアプローチである。本研究では, $ellleq d$ 欠陥項目のサブセットを特定する問題に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:12:38 GMT)
xAI-CycleGAN, a Cycle-Consistent Generative Assistive Network [0.0]
CycleGANは画像から画像への変換に適したアーキテクチャとなっている。本研究では,判別器による説明可能性を用いて生成モデルの収束速度を高速化する。この新しいアーキテクチャは、ベースラインのCycleGANアーキテクチャよりもはるかに高い収束率を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:26:28 GMT)
What a MESS: Multi-Domain Evaluation of Zero-Shot Semantic Segmentation [0.0]
セマンティック(MESS)のマルチドメイン評価のためのベンチマークを構築した。 MESSは、医学、工学、地球モニタリング、生物学、農業など、幅広い分野固有のデータセットのパフォーマンスを総合的に分析することを可能にする。提案したMESSベンチマークを用いて,最近発表された8つのモデルを評価し,ゼロショット転送モデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:47:43 GMT)
Weak-Measurement-Induced Heating in Bose-Einstein Condensates [0.0]
我々は、原子ボース-アインシュタイン凝縮体における量子バックアクションを研究し、遠方共振子、すなわち分散的に相互作用するプローブレーザービームと弱い相互作用を行う。原子が散乱する光は、量子測定過程の一部と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:53:05 GMT)
Unleashing the Power of User Reviews: Exploring Airline Choices at Catania Airport, Italy [0.0]
本研究の目的は、社会的影響のメカニズムと航空会社の選択との関係を検討することである。私たちはよく知られたプラットフォーム、Trustpilot、Google、Twitterからユーザーレビューを抽出することにしました。その後、BERTモデルを洗練して、航空会社レビューの文脈における洞察に富んだ感情に焦点を当てました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:10:57 GMT)
Union-find quantum decoding without union-find [0.0]
本稿では,デコーダの大規模動作がデータ構造を損なうことを示す。アーキテクチャ設計の改善と単純化により、実際にリソースのオーバーヘッドを減らすことができる。これはデコーダの大規模化において、一般的な最適化を省略した単純な実装であっても、線形時間で最悪のケースの複雑さをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:13:19 GMT)
Two-photon optical shielding of collisions between ultracold polar molecules [0.0]
光学場を用いた超低温基底分子間の反発性長距離相互作用を設計する手法を提案する。衝突遮蔽に用いるマイクロ波カップリングを2光子遷移にマッピングし,光制御技術を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:15:23 GMT)
Transferability Metrics for Object Detection [0.0]
Transfer Learningは、既存のトレーニング済みモデルを最大限に活用して、限られたデータシナリオで新しいタスクのパフォーマンスを向上させることを目的としている。我々は、ROI-Align と TLogME を用いて、転送可能性のメトリクスをオブジェクト検出に拡張する。我々は,TLogMEが転送性能とロバストな相関を示し,局所的およびグローバルなレベルの特性で他の転送可能性指標より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:49:31 GMT)
Towards predicting Pedestrian Evacuation Time and Density from Floorplans using a Vision Transformer [0.0]
本研究では,視覚変換器をベースとした深層学習手法を提案する。具体的には、公開データセットの可用性が限られているため、従来のシミュレータを含むパラメトリックデータ生成パイプラインを実装している。これにより、アーキテクチャのトレーニングに使用する大規模な合成データセットを構築することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:15:52 GMT)
Tourist Attractions Recommendation based on Attention Knowledge Graph Convolution Network [0.0]
改良された注意知識グラフ畳み込みネットワークモデル(Att-KGCN)を提案する。注意層は比較的類似した位置を集約し、隣接するベクトルでそれらを表現する。観光客の好む選択によれば、このモデルはレコメンデーションシステムとして類似のスポットの確率を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:14:02 GMT)
Topological Monomodes in non-Hermitian Systems [0.0]
トポロジカルモノモディは、磁気モノポールと同じくらい長い間解明されてきた。本研究では, トポロジカルモノモディクスを動的に生成するモデルと実験観測について述べる。トポロジカルモノモディは、組換えの防止によってコーナー状態の堅牢性を高めるため、フォトニクスや量子光学に深く影響する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:25:07 GMT)
The Relation between Wavefunction and 3D Space Implies Many Worlds with Local Beables and Probabilities [0.0]
量子波動関数は、測度で集約された3次元空間上の古典的な場の集合と見なすことができる。古典的局所的可換性の観点から波動関数の完全な記述を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:22:41 GMT)
The Half Transform Ansatz: Quarkonium Dynamics in Quantum Phase Space [0.0]
位相空間波動関数とそのエネルギー固有値に対して解ける超幾何形式にシュロディンガー方程式を鋳造する方法を提案する。また, これらの波動関数の挙動を解析し, チャーム・アンチャーム中間子における放射運動量と存在限界の関係を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:59:06 GMT)
The Dual PC Algorithm and the Role of Gaussianity for Structure Learning of Bayesian Networks [0.0]
デュアルPCアルゴリズムは,実行時間や基盤となるネットワーク構造の回復において,従来のPCアルゴリズムよりも優れていることを示す。また、このデュアルPCアルゴリズムがガウスパウラモデルに適用可能であることを示し、その設定でその性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:54:07 GMT)
Tan's two-body contact in a planar Bose gas: experiment vs theory [0.0]
横高調波電位で閉じ込められた平面ボースガス中の2体接触を判定する。対分布関数の短距離挙動と運動量分布の高運動量挙動は2つの接触により決定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:27:09 GMT)
Synthesis of Quantum Vector Databases Based on Grovers Algorithm [0.0]
本稿では,Groversアルゴリズムを用いて量子ベクトルデータベースを作成する手法について述べる。データベースは、バイナリ数値を表す制御されたSゲートに基づく埋め込みを格納する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:34:15 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） (Tue, 27 Jun 2023 13:18:30 GMT)
Strong-Field Double Ionization in a Three-Electron System: Momentum Distribution Analysis [0.0]
3電子系における強磁場二重イオン化の研究は、3つの活性電子を持つ単純化された還元次元モデルを適用することによって行われる。波動関数の空間部分のスピン誘起対称性が最終2光電子運動量分布に与える影響を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:27:09 GMT)
Stochastic Gradient Bayesian Optimal Experimental Designs for Simulation-based Inference [0.0]
比に基づくSBI推論アルゴリズムと勾配に基づく変分推論を相互情報のバウンダリを利用して重要な接続を確立する。この接続により、実験的な設計と償却推論関数の同時最適化を拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:15:41 GMT)
Status of the GINGER project [0.0]
GINGERプロジェクトは、地球に固く接続された3つの大きな次元リング型レーザージャイロスコープのアレイの構築を予見している。 GINGERは重力セクターにおける一般相対性効果とローレンツ振動を測定する可能性を持っている。地球地殻に付着しているため、このアレイは地球物理学的な調査に有用なデータを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:42:26 GMT)
Statistical link between Bell nonlocality and uncertainty relations [0.0]
ベルの非局所性と不確実性の関係は古典物理学とは異なる量子論の特徴である。ここでは、アハロノフ・ヴァイドマン恒等式を用いて、これらの2つの量子文字間の統計的リンクを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 03:49:43 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） (Tue, 27 Jun 2023 18:39:53 GMT)
Spin squeezing in open Heisenberg spin chains [0.0]
周期的境界条件を持つハイゼンベルクスピン-1/2鎖においてスピンスクイーズが生成可能であることを示す。ひねりモデルの広いファミリーは、弱い結合状態のシステムによってシミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:03:30 GMT)
Some continuity properties of quantum R\'enyi divergences [0.0]
積入力による二項量子チャネル判別の問題に対して、2つのしきい値の等価性を証明した。これを動機として、他の様々な量子(チャネル) R'enyi 分岐の連続性の性質を詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:02:16 GMT)
Sensing RF fields with a distant stand-alone Rydberg-atomic receiver [0.0]
ルビジウム蒸気セルとコーナーキューブプリズム反射器は受動RF受信機を形成する。一対の自由空間レーザービームによって、光学的にアクティブベースステーションにリンクされている。基地局で検出された光信号に受信位置のマイクロ波信号を印字する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:30:29 GMT)
SAHAAYAK 2023 -- the Multi Domain Bilingual Parallel Corpus of Sanskrit to Hindi for Machine Translation [0.0]
コーパスには、サンスクリットとヒンディー語の間の合計1.5万の文対が含まれている。複数のドメインからのデータは、ニュース、デイリーの会話、政治、歴史、スポーツ、古代インド文学を含むコーパスに組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:06:44 GMT)
Robustness of the Page-Wootters construction across different pictures, boundary conditions and clock imperfections [0.0]
Heisenbergの写真でPage-Woottersの構造を定式化する方法を示します。私は宇宙の純粋な状態と混合状態の両方を考えます。また、システムの時間方向の逆転も観察します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:25:31 GMT)
Revealing Similar Semantics Inside CNNs: An Interpretable Concept-based Comparison of Feature Spaces [0.0]
安全に重要なアプリケーションは、人工知能コンポーネントの透明性を必要とする。認識タスクに広く使用される畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、固有の解釈可能性に欠ける。 CNN潜在空間内の意味情報間の階層的類似性を推定する2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:56:30 GMT)
Requirements for Explainability and Acceptance of Artificial Intelligence in Collaborative Work [0.0]
本稿では,AIの説明可能性と受容の要件について考察する。その結果,2つの主要なグループが,モデルの内部操作に関する情報を必要とする開発者であることが示唆された。 AIシステムの受容は、システムの機能や性能、プライバシ、倫理的考慮事項に関する情報に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:36:07 GMT)
Reaching the Edge of the Edge: Image Analysis in Space [0.0]
衛星は、部品のサイズとコストの削減により、より広く利用できるようになった。さまざまなデータ集約型アプリケーションで衛星を運用できる小さな組織が出現している。一般的な応用の1つは、地上、氷、雲など、地球観測のための画像解析である。しかし、衛星に展開する装置の資源制約の性質は、この資源集約的な応用にさらなる課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:30:23 GMT)
Radial power-like potentials: from the Bohr-Sommerfeld $S$-state energies to the exact ones [0.0]
ボーア・ソマーフェルト(B-S)量子化条件は、$d$次元ラジアル・シュラー・オーディンガー方程式の$S$状態に対して提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:30:01 GMT)
Qudit entanglers using quantum optimal control [0.0]
本稿では,量子最適制御の2つの手法を用いて,量子論理ゲートの2量子絡み合いの発生について検討する。高忠実なエンタングゲートを作成するための効率的なプロトコルを見つける。これは量子情報処理の様々な応用を探求する強力なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:06:37 GMT)
Quantum spin fluctuations in dynamical quantum phase transitions [0.0]
量子相転移(DQPTs)を取り巻くクエンチ相互作用スピンモデルにおけるスピンダイナミクスの研究そこで本研究では,SSPの極端(最大)がDQPT付近で発生することを示す。これらの知見は、DQPT周辺の量子ゆらぎの力学と平衡相図との関係に関する物理的な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:58:50 GMT)
Quantum sensing of phase-covariant optical channels [0.0]
我々は、アンシラ支援量子センシングによる普遍的な(プローブと測定に依存しない)性能境界を得る。このような制約のある問題に対して、チャネルを探索するモードの減少状態が光子数で対角となる最適アンシラ絡みプローブが常に見つかることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:29:33 GMT)
Quantum Synchronization in Presence of Shot Noise [0.0]
本稿では,同期に敏感な不整合型散逸量子系をモデル化するための新しいアプローチを提案する。 dcバイアスのジョセフソン接合はマイクロ波空洞に非古典的な光を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:32:49 GMT)
Quantum Merlin-Arthur proof systems for synthesizing quantum states [0.0]
クラスNP合成における状態合成法について検討した。我々は、最も自然な候補者の1つであるUQMA目撃者の家族が国家QMAであることを確認した。状態QCMAが完全性を達成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:27:18 GMT)
Quantum Gas Mixtures and Dual-Species Atom Interferometry in Space [0.0]
宇宙空間におけるBose-Einstein condensateの同時生産について報告する。我々は同時に原子間干渉法を宇宙で実施した最初の実験も達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:48:58 GMT)
Quality Estimation of Machine Translated Texts based on Direct Evidence from Training Data [0.0]
MTシステムのトレーニングデータとして使用される並列コーパスは,MTシステムによって生成された翻訳の質を推定するための直接的な手がかりを有することを示す。実験の結果,本手法は純粋にデータ駆動型機械翻訳システムによって生成された翻訳の品質評価に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:52:28 GMT)
Phase Space Analysis of Cardiac Spectra [0.0]
本書は,正常心と異常心の2種類の心電図システムについて検討した。各人物のデータには、それぞれV_4とMLIIIの2つの信号が含まれている。 MLIII信号は、第1信号よりもD値が大きく、よりランダムでより多くの情報を予測することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:37:21 GMT)
One-class systems seamlessly fit in the forward-forward algorithm [0.0]
推論中に重みを更新し,各レイヤのパラメータを個別に更新することで,ニューラルネットワークをトレーニングする新しい手法を提案する。これにより、トレーニング中のメモリ要件が即座に削減され、シームレスなオンライントレーニングなど、多くのメリットがもたらされる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:14:03 GMT)
On Studies of Entropy of Classical and Quantum Kac Rings [0.0]
統計物理学は、相互作用する多くの天体の物理を理解する上で重要である。我々は、カック環に量子性を導入し、そのエントロピーと再発を研究し、古典的なカック環の対応する傾向と比較し、対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:13:13 GMT)
Novel Hybrid-Learning Algorithms for Improved Millimeter-Wave Imaging Systems [0.0]
この論文は、改良されたmmWaveイメージングシステムのための新しいハイブリッド学習アルゴリズムを導入している。静的および動的ジェスチャー分類を含む様々な問題空間を探索する。前方合成開口レーダ(SAR)を用いた高分解能近接場ミリ波イメージング
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:51:20 GMT)
Nonlocality and entanglement in measured critical quantum Ising chains [0.0]
臨界状態における局所的な自由度は、長距離の絡み合いを示す。本研究では,空間における有限密度の測定が,一次元逆場イジングモデルの臨界点における基底状態に与える影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:07:12 GMT)
Non-parametric online market regime detection and regime clustering for multidimensional and path-dependent data structures [0.0]
多次元データ構造に対する非パラメトリックオンライン市場構造検出手法を提案する。また、従来の作業を拡張したレシエーションクラスタリングのパスワイド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 23:43:19 GMT)
Niel's Chess -- The Battle of the Quantum Age [0.0]
チェスの量子変種が導入されており、コンピュータや他の電子機器を使わずに従来のボードでプレイすることができる。ゲームのルールは、従来のチェスのルールと重ね合わせや絡み合いのような重要な量子物理学効果を組み合わせることで自然に生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:16:15 GMT)
Nano1D: An accurate Computer Vision model for segmentation and analysis of low-dimensional objects [0.0]
モデルはAgナノワイヤ上でテストされ、セグメント化に成功し、それらの幾何学的特性を解析する。モデルの主な強みは、重なり合うオブジェクトを99%以上の精度で分割して解析できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:18:40 GMT)
Molecule-Morphology Contrastive Pretraining for Transferable Molecular Representation [0.0]
分子グラフと細胞形態のマルチモーダル表現を学習するためのフレームワークであるMoCoP(Moecule-Morphology Contrastive Pretraining)を紹介する。我々は、JUMP-CPコンソーシアムのデータを用いて、MoCoPを約100K分子と600K形態素にスケールする。この結果から,MoCoPを用いた細胞形態と分子グラフの統合により,QSARモデルの性能が著しく向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:24:18 GMT)
Molecular optomechanics in the anharmonic regime: from nonclassical mechanical states to mechanical lasing [0.0]
非調和性は機械的増幅を効果的に抑制し、コヒーレントな機械的振動の開始をシフトし、形を変えることができることを示す。我々の推定では、どちらの効果も既存のSurface Enhanced Raman Scatteringの実装の範囲内にあるはずである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:17:29 GMT)
Minibatch training of neural network ensembles via trajectory sampling [0.0]
また,ニューラルネットアンサンブル(NNE)をトラジェクトリ法により高精度に学習するためにも,ミニバッチアプローチが有効であることを示す。 MNISTデータセット内の画像を分類するためにNNEを訓練することで、このアプローチを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:01:26 GMT)
Microwave power harvesting using resonator-coupled double quantum dot photodiode [0.0]
共振器結合二重量子ドット系におけるマイクロ波電力-電気エネルギー変換を実証する。この装置は最大収穫効率2%に達し、光子変換効率は12%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:57:41 GMT)
Microwave characterization of tantalum superconducting resonators on silicon substrate with niobium buffer layer [0.0]
未加熱シリコン基板上にスパッタされたタンタル薄膜は、マイクロ波を約10GHzで特徴付ける。複合膜を用いたコプラナー導波路共振器は内部品質を著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:35:13 GMT)
Measuring the Driving Forces of Predictive Performance: Application to Credit Scoring [0.0]
信用スコアでは、機械学習モデルは標準パラメトリックモデルを上回ることが知られている。本稿では、モデルに関連するコントリビューションにパフォーマンスメトリックを分解するXPER手法を紹介する。モデル性能の驚くほど大きな部分を、少数の機能が説明できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:57:25 GMT)
Mean Field Theory in Deep Metric Learning [0.0]
分類に基づく損失関数をペアベースから設計する手法を開発した。我々は2つの新しい損失関数、MeanFieldContrastiveとMeanFieldClassWiseMultiSimilarity損失を導出し、トレーニングの複雑さを低減した。得られた損失関数を3つの画像検索データセット上で広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:33:37 GMT)
Many-Body Coherence in Quantum Transport [0.0]
その結果,多体コヒーレンスによりクーロン階段が取り除かれ,強い負差抵抗が生じることがわかった。この開発は、多体コヒーレンスに基づく量子電子デバイスを探索するための新しい方向を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:28:43 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） (Tue, 27 Jun 2023 08:42:34 GMT)
Manifold Regularized Tucker Decomposition Approach for Spatiotemporal Traffic Data Imputation [0.0]
本稿では,STDIのための革新的多様体正規化タッカー(ManiRTD)モデルを提案する。実世界時空間トラフィックデータセット(STD)の数値実験により,提案モデルが他のベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:45:20 GMT)
Machine learning in solar physics [0.0]
太陽物理学における機械学習の応用は、太陽の大気で起こる複雑な過程の理解を大幅に強化する可能性がある。深層学習などの手法を用いることで、私たちは現在、太陽観測から大量のデータを分析する立場にある。太陽フレアのような爆発的な現象の理解を深め、地球環境に強い影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:55:20 GMT)
Long-Term Hourly Scenario Generation for Correlated Wind and Solar Power combining Variational Autoencoders with Radial Basis Function Kernels [0.0]
本研究では,風力発電と太陽光発電の長期シナリオを創出するための革新的な手法を提案する。人工ニューラルネットワークアーキテクチャにラジアル基底関数(RBF)カーネルを組み込むことで、正規化特性を改善した潜在空間を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:02:10 GMT)
Likelihood-free neural Bayes estimators for censored peaks-over-threshold models [0.0]
空間的極端依存モデルの推論は、中～高次元において計算的に重荷となる。我々は,ニューラルネットワークアーキテクチャにおける検閲情報を符号化することで,検閲されたピーク・オー・スレッショルドモデルに対する高効率な推定器を構築するための新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:36:14 GMT)
Learning Nonautonomous Systems via Dynamic Mode Decomposition [0.0]
動的モード分解(DMD)に基づく時間依存入力を持つ未知の非線形力学系に対するデータ駆動学習手法を提案する。時間依存クープマン演算子を非正則系に近似することの難しさを回避するため、修正されたシステムは元の非正則系の近似として用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:58:26 GMT)
Latent Graph Inference using Product Manifolds [0.0]
遅延グラフ学習のための離散微分可能グラフモジュール(dDGM)を一般化する。我々の新しいアプローチは、幅広いデータセットでテストされ、元のdDGMモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:17:50 GMT)
Iterative autoregression: a novel trick to improve your low-latency speech enhancement model [0.0]
ストリーミングモデルは、リアルタイム音声強調ツールの重要なコンポーネントである。本稿では,自己回帰型低遅延音声強調モデルの訓練方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:54:39 GMT)
Irregular Change Detection in Sparse Bi-Temporal Point Clouds using Learned Place Recognition Descriptors and Point-to-Voxel Comparison [0.0]
本稿では3次元点雲における変化検出のための革新的なアプローチを提案する。深層学習位置認識記述子とボクセル対ポイント比較に基づく不規則物体抽出を用いる。提案手法は実世界の実地実験で評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 12:22:25 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） (Tue, 27 Jun 2023 13:40:48 GMT)
Improved Tomographic Estimates by Specialised Neural Networks [0.0]
ニューラルネットワーク(NN)は、畳み込み段階を含むことにより、パラメータのトモグラフィー推定を改善することができることを示す。シミュレーションデータのみを用いてネットワークをトレーニングすることにより,安定かつ信頼性の高い操作が実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:15:05 GMT)
Hyper-acceleration of quantum thermalization dynamics by bypassing long-lived coherences: An analytical treatment [0.0]
我々はマルコフ量子散逸ダイナミクスを解くための摂動的手法を開発した。長寿命コヒーレント力学をバイパスし, 熱平衡緩和を超指数的に促進する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:01:02 GMT)
Hybrid noise protection of logical qubits for universal quantum computation [0.0]
本稿では,大きなオーバヘッドを必要とする戦略に対して多くの優位性を持つ普遍量子計算のモデルを提案する。物理量子ビット上の個々のノイズから集合ノイズを分離し、デコヒーレンスのない部分空間を用いる。定常な大域磁場を使用するか、残りのノイズを除去するDDパルスのセットを考案することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:09:14 GMT)
Homological Neural Networks: A Sparse Architecture for Multivariate Complexity [0.0]
我々は,基礎となるデータのホモロジー構造上に構築された,疎密な高階グラフィカルアーキテクチャを特徴とする,新しいディープニューラルネットワークユニットを開発する。その結果、この新しい設計の利点は、ごく少数のパラメータだけで最先端の機械学習モデルとディープラーニングモデルの結果を結び付けるか、克服することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:46:16 GMT)
Herb-Drug Interactions: A Holistic Decision Support System in Healthcare [0.0]
ハーブとドラッグの相互作用を識別するために、原型およびハイブリッドな意思決定支援システムが設計された。異なる機械学習モデルを使用して、これらのケースで使用される典型的なルールエンジンを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 10:30:51 GMT)
Geometrical optimization of spin clusters for the preservation of quantum coherence [0.0]
熱環境下におけるスピンクラスターの量子コヒーレンス保存に及ぼす幾何学の影響について検討する。その結果, バッファネットワークの接続性は, 個々の中心スピンにおける量子コヒーレンス保存期間を決定する上で重要であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:16:44 GMT)
Genuine Bell locality and nonlocality in the networks [0.0]
ローカルな隠れ変数は、全体ではなく、特定のオブザーバに厳密に分散される。モレアーズは、提案された線形および非線形ベル型不等式に関与している。ベル試験において, エンタングルメント交換が関節測定の代替となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 04:12:00 GMT)
Generating Elementary Integrable Expressions [0.0]
本稿では,記号積分にRichアルゴリズムを用いることで,基本可積分表現のデータセットを作成する方法について述べる。この方法で生成されたデータによって、以前の手法で見つかったいくつかの欠陥が軽減されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:48:40 GMT)
Generalization of generative model for neuronal ensemble inference method [0.0]
本研究では,ニューロンの状態を表す変数の範囲を拡大し,拡張変数に対するモデルの可能性を一般化する。この2値入力の制限のない一般化により,ソフトクラスタリングが可能となり,非定常神経活動データに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:22:13 GMT)
Gender Bias in BERT -- Measuring and Analysing Biases through Sentiment Rating in a Realistic Downstream Classification Task [0.0]
9つのトレーニング条件で7つの異なるパブリックBERTモデルを比較する。ほとんど全ての条件が有意な性別バイアスをもたらす。その結果、反射バイアスはタスク固有のデータではなく、パブリックBERTモデルに由来することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:36:35 GMT)
G\"odel-Dummett linear temporal logic [0.0]
命題の断片が G"odel-Dummett 論理である線形時間論理のバージョンについて検討する。まず、文が実単位区間で真理の次数を持つ実数値意味論を2つの自然な意味論を用いて定義する。これらの2つの意味論は、確かに1つの論理と同一の論理を定義する。このG "odel temporal logic" は、これらの2つの意味論に対する有限モデルの性質のいかなる形式も持たない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 21:19:52 GMT)
From linear quantum system graphs to qubit graphs: Heralded generation of graph states [0.0]
本稿では,LQSの階層型スキームを用いた任意の毛細管グラフ状態の生成を可能にする有向グラフ構造を提案する。このアプローチによって生成された状態は、融合ゲートを持つ任意のグラフ状態に対する貴重なリソース状態として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:14:17 GMT)
Formation of droplets of the order parameter and superconductivity in inhomogeneous Fermi-Bose mixtures (Brief review) [0.0]
空間的に分離されたフェルミ・ボース混合物は、超伝導BaKBiO3ビスマス酸化物に関係している。秩序パラメータの液滴は、汚れた金属の薄膜に生じることがある。 MgB2の電荷スクリーニングへのプラズモンの寄与は、空間的に変調された不均一構造の形成につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:45:45 GMT)
Fluid models of mixed quantum-classical dynamics [0.0]
非断熱的分子動力学におけるいくつかの取り組みは、マデラングの原子運動の流体力学的記述に基づいている。我々は、よく知られた整合性問題を解決する新しい量子古典流体システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:48:50 GMT)
Fluctuation based interpretable analysis scheme for quantum many-body snapshots [0.0]
物質の微視的理解と分類は、強相関量子物理学の中心にある。ここでは、混乱学習と相関畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで、完全に解釈可能な位相検出を行う。我々の研究は、解釈可能な量子画像処理における新しい方向を、長距離の順序に相応しいものに開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:30:50 GMT)
Flat-band induced local Hilbert space fragmentation [0.0]
可換な局所対称性を持つフラットバンド格子のクラスが局所断片化されたヒルベルト空間を示すことを示す。非可積分セクター、有効単粒子セクター、凍結状態の両方を示す1次元ピロクロア鎖の断片化を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:55:04 GMT)
Face Morphing Attack Detection with Denoising Diffusion Probabilistic Models [0.0]
モールフされた顔画像は、様々な悪意のある目的のために誰かの身元を偽装するために使用することができる。既存のMAD技術は、ボナフィドやモルフィド画像の例から学ぶ識別モデルに依存している。本研究では,ボナファイド画像の特徴からのみ学習できる新しい拡散型MAD法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:19:45 GMT)
Extracting Accurate Materials Data from Research Papers with Conversational Language Models and Prompt Engineering [0.0]
ChatExtractは、初期作業とバックグラウンドを最小限にして、非常に正確なデータ抽出を完全に自動化することができる。材料データに対するテストでは、最高の会話型LLMから90%近い精度とリコールが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:59:50 GMT)
Explainable AI Integrated Feature Selection for Landslide Susceptibility Mapping using TreeSHAP [0.0]
データ駆動型アプローチによる地すべり感受性の早期予測は時間の要求である。地すべりの感受性予測には,XgBoost,LR,KNN,SVM,Adaboostといった最先端の機械学習アルゴリズムを用いた。 XgBoostの最適化バージョンと機能低下の40パーセントは、一般的な評価基準で他のすべての分類器よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:36:46 GMT)
Evaluation of machine learning architectures on the quantification of epistemic and aleatoric uncertainties in complex dynamical systems [0.0]
不確実量化(英: Uncertainty Quantification、UQ)は、モデル誤差の自己評価値である。ガウス過程とファミリーUQ強化ニューラルネットワークの両方を含む機械学習技術について検討する。検証データ上の正規化残差の分布と推定不確かさの分布の2つの指標を用いて,UQ精度(モデル精度とは異なる)を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 02:35:25 GMT)
Evaluating GPT-3.5 and GPT-4 on Grammatical Error Correction for Brazilian Portuguese [0.0]
ブラジルポルトガル語の文法誤り訂正(GEC)ツールとして, GPT-3.5 と GPT-4 の2つの大言語モデルの有効性を検討した。以上の結果より, GPT-4は他の方法よりも高いリコール率を示したが, LLMの精度は低くなり, 過補正が生じる傾向にあった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 20:37:54 GMT)
Enhancing Purity of Single Photons in Parametric Down-Conversion through Simultaneous Pump Beam and Crystal Domain Engineering [0.0]
生成した光子の空間相関に対するドメイン工学の影響について検討する。単一光子状態の純度は,空間フィルタを使わずに99 %まで向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:47:52 GMT)
Enhanced local addressability of a spin array with local exchange pulses and global microwave driving [0.0]
戦略は、g-因子のランダム分布を持つ大きなスピン量子ビットの配列内の個々のスピンに対処する。ターゲットキュービットのみが所望の操作を行う。他の全ての量子ビットは元の状態に戻り、ターゲットと同じラーモア周波数を共有する量子ビットでさえも返ってくる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 16:57:38 GMT)
Enabling Quantum Cybersecurity Analytics in Botnet Detection: Stable Architecture and Speed-up through Tree Algorithms [0.0]
実際の量子コンピュータ上で,100データサンプルと実デバイスに基づくシミュレーションを用いて,ハイブリッド機械学習手法の実行を可能にする。報告された精度76.8%を平均精度89.0%で上回り、合計計算時間は382秒に過ぎなかった。我々は、Hoeffding決定木アルゴリズムに基づくハイブリッド量子二項分類アルゴリズムの新たな形式を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 08:18:21 GMT)
Efficient Photonic Integration of Diamond Color Centers and Thin-Film Lithium Niobate [0.0]
ダイヤモンド中の負電荷型グループIV色中心は量子記憶の候補である。薄膜ニオブ酸リチウム(TFLN)は多くの有用なフォトニック非線形性を提供する。負電荷シリコン空孔(SiV)中心を含むダイヤモンドナノビームとTFLN導波路を高効率に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 05:04:32 GMT)
Easing Color Shifts in Score-Based Diffusion Models [0.0]
本稿では,スコアベース拡散モデルにおける色変化を緩和する計算コストの低い解を提案する。本稿では、入力の空間平均を処理し、スコア関数の平均を予測するために設計された、単純な非線形バイパス接続を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 23:33:30 GMT)
Dual Radar SAR Controller [0.0]
このスキャナーは2022年の春学期、Josiah Smith (RA)、Yusef Alimam (UG)、Geetika Vedula (UG)によって設計された。このシステムは、マイクロコントローラソフトウェアを実行するパーソナルコンピュータ(PC)によって操作される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 09:31:20 GMT)
Dark Web Activity Classification Using Deep Learning [0.0]
ダークウェブ上でのアクティビティのタイトルを検出するためにディープラーニングを利用する検索エンジンを提案する。我々は、麻薬取引、武器取引、盗まれた銀行カードの販売、偽のIDの販売、違法通貨の販売を含む5つのカテゴリに焦点をあてる。本研究の目的は、Webサイトから「.onion」拡張で関連画像を抽出し、ページのテキストからキーワードを抽出することで、画像のないWebサイトのタイトルを識別することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 13:33:43 GMT)
Cutting-Edge Techniques for Depth Map Super-Resolution [0.0]
市販の深度センサにおけるハードウェアの限界を克服するために、深度マップ超解像(DMSR)は実用的で価値のあるコンピュータビジョンタスクである。 DMSRのための共同画像フィルタリングは、空間不変かつ空間不変な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アプローチを用いて適用されている。本稿では,Swin変換器アーキテクチャを用いた新しい共同画像フィルタリングDMSRアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:57:08 GMT)
Constructing Word-Context-Coupled Space Aligned with Associative Knowledge Relations for Interpretable Language Modeling [0.0]
事前訓練された言語モデルにおけるディープニューラルネットワークのブラックボックス構造は、言語モデリングプロセスの解釈可能性を大幅に制限する。解釈不能なニューラル表現と解釈不能な統計論理のアライメント処理を導入することで,ワードコンテキスト結合空間(W2CSpace)を提案する。我々の言語モデルは,関連する最先端手法と比較して,優れた性能と信頼性の高い解釈能力を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:45:46 GMT)
Conditional expectation using compactification operators [0.0]
本稿では,条件付き予測を推定するための演算子理論的アプローチについて述べる。カーネル積分作用素は、再生されたカーネルヒルベルト空間における線形逆問題として推定問題を設定するためのコンパクト化ツールとして用いられる。この方程式は数値近似に安定な解を持ち、したがってデータ駆動実装の収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 14:21:15 GMT)
Clustering with Neural Network and Index [0.0]
CNNI(Clustering with Neural Network and Index)と呼ばれる新しいモデルが導入されている。 CNNIはニューラルネットワークを使用してデータポイントをクラスタリングし、内部クラスタリング評価インデックスが損失関数として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:20:54 GMT)
Charge-resolved entanglement in the presence of topological defects [0.0]
Su-Schrieffer-Heeger モデルの低層状態における単一間隔での電荷分解エントロピーを計算する。未解決のシステムや純粋なシステムと比較して、絡み合いのよりリッチな構造が現れる。これら2つのシナリオの根底にある結合機構は、電荷分解型ハミルトニアンのスペクトルにおける退化と関連付けることで明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 15:03:46 GMT)
Casimir nanoparticle levitation in vacuum with broadband perfect magnetic conductor metamaterials [0.0]
真空中におけるサブミクロンナノ粒子の浮揚をブロードバンドメタマテリアル完全磁性導体表面の設計に基づいて示す。質量力学の中心の調和状態では、特性周波数はナノ粒子の体積に依存しながらプランクの定数$hbar$に線形に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 18:51:19 GMT)
Boltzmann Distributions on a Quantum Computer via Active Cooling [0.0]
我々はQCDのような非アベリアゲージ理論の熱構成をシミュレーションするアルゴリズムを開発した。これにより、重イオン衝突で生じるクォークグルーオンプラズマの研究が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 17:53:44 GMT)
Auditing large language models: a three-layered approach [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AI)研究における大きな進歩を表している。 LLMはまた、重大な倫理的・社会的課題と結びついている。これまでの研究は、監査を有望なガバナンスメカニズムとして取り上げてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:40:15 GMT)
Artificial intelligence is algorithmic mimicry: why artificial "agents" are not (and won't be) proper agents [0.0]
人工知能(AGI)開発の可能性について検討する私は「緊急性」の概念に特に焦点をあてて、生活システムとアルゴリズムシステムを比較します。真のAGIが現在のAI研究のアルゴリズムフレームワークで開発される可能性は極めて低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 19:25:09 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） (Tue, 27 Jun 2023 11:42:48 GMT)
Adaptive Monte Carlo Search for Conjecture Refutation in Graph Theory [0.0]
帰納的解法アルゴリズムは、これらの予想に対する反例を探すことによって、予想を否定しようとする。本研究では,アダプティブモンテカルロ探索 (AMCS) アルゴリズムと呼ばれる新しい予測拡散アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 21:20:41 GMT)
A Vision Transformer Approach for Efficient Near-Field Irregular SAR Super-Resolution [0.0]
本研究では、位置推定誤差に対処し、不規則なサンプリング測位の下でSAR画像超解像(SR)を行うモバイルフレンドビジョントランスフォーマー(ViT)アーキテクチャを提案する。提案アルゴリズムであるMobile-SRViTは,SAR画像強調にViTを用いた最初の手法であり,シミュレーションおよび実証実験によって検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 06:27:49 GMT)
A Quantum Otto Engine with Shortcuts to Thermalization and Adiabaticity [0.0]
我々は,オットーエンジンを加速するエネルギー的利点を,断熱(パワーと圧縮ストローク)と平衡(ホットアイソコール)にショートカットを用いて検討した。どちらのショートカットも適用すれば、運転コストを考慮しても、パワーと効率が向上する。我々は,エンジンのリミットサイクルの挙動を数値計算し,加速した等方性ストロークと断熱性ストロークのエンジンが,この動作モードにおいて優れた出力を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 11:01:45 GMT)
A Bayesian Take on Gaussian Process Networks [0.0]
この研究はモンテカルロ法とマルコフ・チェイン・モンテカルロ法を実装し、ネットワーク構造の後方分布からサンプリングする。提案手法は,ネットワークのグラフィカルな構造を復元する上で,最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 27 Jun 2023 07:37:14 GMT)