Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Neural network analysis of neutron and X-ray reflectivity data: Incorporating prior knowledge for tackling the phase problem [141.6]
本稿では,事前知識を利用して,より大規模なパラメータ空間上でのトレーニングプロセスを標準化する手法を提案する。ボックスモデルパラメータ化を用いた多層構造を含む様々なシナリオにおいて,本手法の有効性を示す。従来の手法とは対照的に,逆問題の複雑性を増大させると,我々の手法は好適にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:15:53 GMT)
Towards Open Vocabulary Learning: A Survey [122.4]
ディープニューラルネットワークは,セグメンテーションやトラッキング,検出といった,さまざまなコアタスクにおいて,目覚ましい進歩を遂げている。近年、視覚言語事前学習の急速な進歩により、オープンな語彙設定が提案されている。本稿では,その分野における最近の発展を要約し分析し,オープンな語彙学習の徹底的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 02:33:06 GMT)
Geometric Graph Filters and Neural Networks: Limit Properties and Discriminability Trade-offs [122.1]
本稿では,グラフニューラルネットワーク (GNN) と多様体ニューラルネットワーク (MNN) の関係について検討する。これらのグラフ上の畳み込みフィルタとニューラルネットワークが連続多様体上の畳み込みフィルタとニューラルネットワークに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:07:55 GMT)
A Universal Unbiased Method for Classification from Aggregate Observations [115.2]
本稿では,任意の損失に対する分類リスクを非バイアスで推定するCFAOの普遍的手法を提案する。提案手法は,非バイアスリスク推定器によるリスクの整合性を保証するだけでなく,任意の損失に対応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 01:44:28 GMT)
DiffComplete: Diffusion-based Generative 3D Shape Completion [114.4]
3次元レンジスキャンにおける形状完成のための拡散に基づく新しいアプローチを提案する。私たちはリアリズム、マルチモダリティ、高忠実さのバランスを取ります。 DiffCompleteは2つの大規模3次元形状補完ベンチマークに新しいSOTA性能を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:07:36 GMT)
High-Modality Multimodal Transformer: Quantifying Modality & Interaction Heterogeneity for High-Modality Representation Learning [112.5]
本稿では,多種多様なモダリティを含む高モダリティシナリオに対する効率的な表現学習について検討する。単一のモデルであるHighMMTは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、センサー、プロプレセプション、スピーチ、時系列、セット、テーブル)と5つの研究領域から15のタスクをスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:58:11 GMT)
MultiZoo & MultiBench: A Standardized Toolkit for Multimodal Deep Learning [110.5]
MultiZooは、20コアのマルチモーダルアルゴリズムの標準化実装からなる公開ツールキットである。 MultiBenchは15のデータセット、10のモダリティ、20の予測タスク、6の研究領域にまたがるベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:59:10 GMT)
Hybrid Distillation: Connecting Masked Autoencoders with Contrastive Learners [102.2]
コントラスト学習(CL)とマスクド画像モデリング(MIM)の強みを組み合わせたモデルを得る方法について検討する。識別と多様性の両立を図るため, 単純かつ効果的なハイブリッド蒸留戦略を提案する。実験の結果、Hybrid Distillは異なるベンチマークで優れた性能が得られることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 02:19:35 GMT)
Auto-AVSR: Audio-Visual Speech Recognition with Automatic Labels [100.4]
トレーニングセットのサイズを増大させるために,未ラベルデータセットの自動書き起こしの使用について検討した。近年の文献的傾向であるトレーニングセットのサイズが大きくなると、ノイズのある書き起こしを用いたにもかかわらずWERが減少することが実証された。提案手法は,RS2 と LRS3 の AV-ASR 上での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:41:17 GMT)
Palm: Predicting Actions through Language Models @ Ego4D Long-Term Action Anticipation Challenge 2023 [100.3]
Palmは、視覚言語と大規模言語モデルを利用した長期的な行動予測タスクのソリューションである。入力ビデオから抽出したフレーム記述とアクションラベルに基づいて、将来のアクションを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:33:52 GMT)
SpotEM: Efficient Video Search for Episodic Memory [93.0]
エピソード記憶は、自然言語クエリに答えるために、長いエゴセントリックなビデオを探すことを目的としています。既存の方法では、高価な固定長のクリップ機能を抜いて、その答えをビデオの至るところで見ることができる。本研究では,高い精度を維持しつつ,与えられたEM手法の効率性を実現する手法であるSpotEMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 00:52:49 GMT)
FuzzyFlow: Leveraging Dataflow To Find and Squash Program Optimization Bugs [92.5]
FuzzyFlowはプログラム最適化をテストするために設計されたフォールトローカライゼーションとテストケース抽出フレームワークである。我々は、データフロープログラム表現を活用して、完全に再現可能なシステム状態と最適化のエリア・オブ・エフェクトをキャプチャする。テスト時間を削減するため,テスト入力を最小限に抑えるアルゴリズムを設計し,再計算のためのメモリ交換を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:00:17 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） (Wed, 28 Jun 2023 03:49:17 GMT)
Sequential Attention Source Identification Based on Feature Representation [88.1]
本稿では,テンポラルシーケンスに基づくグラフ注意源同定(TGASI)と呼ばれるシーケンス・ツー・シーケンス・ベースのローカライズ・フレームワークを提案する。なお、このインダクティブラーニングのアイデアは、TGASIが他の事前の知識を知らずに新しいシナリオのソースを検出できることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:00:28 GMT)
A Cookbook of Self-Supervised Learning [85.2]
我々は,調理書のスタイルに基礎と最新のSSLレシピを組み込むことで,SSL研究への参入障壁を低くすることを目指している。興味のある研究者がメソッドの地形をナビゲートし、さまざまなノブの役割を理解し、SSLがいかに美味しいかを探求するために必要なノウハウを得ることを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:15:22 GMT)
QR-CLIP: Introducing Explicit Open-World Knowledge for Location and Time Reasoning [84.2]
我々は、セグメンテーションや分類といった基本的なタスクを実行するのではなく、どこで、いつ画像が撮られたかを予測するように機械に教える。実験ではQR-CLIPの有効性が示され、各タスクにおける前のSOTAを平均約10%上回っている。この研究は、位置と時間的推論の技術的基盤を築き、オープンワールドの知識を効果的に導入することがタスクのパナセアの一つであることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:41:25 GMT)
Knowledge-Enhanced Hierarchical Information Correlation Learning for Multi-Modal Rumor Detection [82.9]
マルチモーダルなうわさ検出のための知識強化型階層型情報相関学習手法(KhiCL)を提案する。 KhiCLは異質な一様性特徴を共通特徴空間に伝達するために、クロスモーダルな関節辞書を利用する。画像やテキストから視覚的およびテキスト的実体を抽出し、知識関連推論戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:08:20 GMT)
GoalieNet: A Multi-Stage Network for Joint Goalie, Equipment, and Net Pose Estimation in Ice Hockey [82.7]
GoalieNetは多段階のディープニューラルネットワークで、ゴールキーパーのポーズ、機器、ネットを共同で推定する。 NHLベンチマークデータを用いた実験の結果、提案したGoalieNetは、すべてのキーポイントで平均84%の精度を達成可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 01:00:36 GMT)
Large Language Model as Attributed Training Data Generator: A Tale of Diversity and Bias [82.2]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な自然言語処理(NLP)タスクのためのトレーニングデータジェネレータとして活用されている。本稿では,多様な属性を持つプロンプトを用いたトレーニングデータ生成について検討する。属性付きプロンプトは、結果のモデルの性能の観点から、単純なクラス条件プロンプトより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:31:31 GMT)
Attention-aware Resource Allocation and QoE Analysis for Metaverse xURLLC Services [78.2]
サービスプロバイダ(MSP)とネットワークインフラストラクチャプロバイダ(InP)の相互作用について検討する。メタバース利用者の主観的感情と主観的感情の両方を取り入れたメタデュイマージョン(Meta-DuImmersion)という新しい尺度を提案する。我々は、xURLLCにおけるQoEを改善するために、注意を意識したレンダリングキャパシティ割り当て方式を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:38:11 GMT)
Convergence of Dynamics on Inductive Systems of Banach Spaces [77.3]
例えば、熱力学極限における相転移、量子論からの大きな作用における古典力学の出現、再正規化群固定点から生じる連続量子場理論である。バナッハ空間の帰納的極限の一般化を構成する軟帰納的極限という理論の極限に対する柔軟なモデリングツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:52:20 GMT)
Variable Importance Matching for Causal Inference [73.3]
これらの目標を達成するためのModel-to-Matchと呼ばれる一般的なフレームワークについて説明する。 Model-to-Matchは、距離メートル法を構築するために変数重要度測定を使用する。 LASSO を用いて Model-to-Match フレームワークを運用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 22:19:13 GMT)
SeMLaPS: Real-time Semantic Mapping with Latent Prior Networks and Quasi-Planar Segmentation [72.0]
本稿では,RGB-Dシーケンスからのリアルタイム意味マッピングのための新しい手法を提案する。 2DニューラルネットワークとSLAMシステムに基づく3Dネットワークと3D占有マッピングを組み合わせる。本システムは,2D-3Dネットワークベースシステムにおいて,最先端のセマンティックマッピング品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 22:36:44 GMT)
Low-rank extended Kalman filtering for online learning of neural networks from streaming data [72.0]
非定常データストリームから非線形関数のパラメータを推定するための効率的なオンライン近似ベイズ推定アルゴリズムを提案する。この方法は拡張カルマンフィルタ (EKF) に基づいているが、新しい低ランク+斜角行列分解法を用いている。変分推論に基づく手法とは対照的に,本手法は完全に決定論的であり,ステップサイズチューニングを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 00:44:24 GMT)
Reconstructing the Hemodynamic Response Function via a Bimodal Transformer [71.1]
血流と神経活動の関係は広く認識されており、fMRI研究において、血流は神経活動の代理として頻繁に用いられる。顕微鏡レベルでは、神経細胞の活動が近くの血管の血流に影響を与えることが示されている。本研究は、この問題を明示的な神経集団レベルで直接解決する最初の予測モデルを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:15:45 GMT)
Understanding Graph Neural Networks with Asymmetric Geometric Scattering Transforms [67.9]
散乱変換は、畳み込みニューラルネットワークのモデルとして機能する多層ウェーブレットベースのディープラーニングアーキテクチャである。非対称ウェーブレットの非常に一般的なクラスに基づくグラフに対して、窓付きおよび非窓付き幾何散乱変換を導入する。これらの非対称グラフ散乱変換は、対称グラフ散乱変換と多くの理論的保証を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:50:59 GMT)
Communication Resources Constrained Hierarchical Federated Learning for End-to-End Autonomous Driving [67.8]
本稿では,最適化に基づくコミュニケーションリソース制約付き階層型学習フレームワークを提案する。その結果,提案したCRCHFLは収束速度を加速し,フェデレーション学習自律運転モデルの一般化を促進することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:44:59 GMT)
On the Exploitability of Instruction Tuning [64.4]
そこで本研究では,モデルの動作を変えるための命令チューニングを,相手がどのように活用できるかを検討する。自動データ中毒パイプラインである textitAutoPoison を提案する。結果から、AutoPoisonは、少数のデータだけを中毒することで、敵がモデルの振る舞いを変えることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:54:04 GMT)
SUPERNOVA: Automating Test Selection and Defect Prevention in AAA Video Games Using Risk Based Testing and Machine Learning [63.0]
従来の手法では、成長するソフトウェアシステムではスケールできないため、ビデオゲームのテストはますます難しいタスクになります。自動化ハブとして機能しながら,テスト選択と欠陥防止を行うシステム SUPERNOVA を提案する。この直接的な影響は、未公表のスポーツゲームタイトルの55%以上のテスト時間を減らすことが観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:35:23 GMT)
Efficient Reduction of Casimir Forces by Self-assembled Bio-molecular Thin Films [63.0]
ロンドン・ヴァン・デル・ワールス力に関連するカシミール力は、電磁ゆらぎのスペクトルが境界によって制限されている場合に生じる。本研究では, 自己組織化された分子バイオ膜と有機薄膜が板と球間のカシミール力に及ぼす影響を実験的に検討した。分子薄膜はわずか数ナノメートルの厚さだが、カシミール力は最大14%減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:44:07 GMT)
Direct solution of multiple excitations in a matrix product state with block Lanczos [63.0]
我々は,多目的密度行列再正規化群法を導入し,多くの励起を持つ束行列積状態に作用する。多数の励起は、鎖全体で非常に信頼性の高い局所観測可能な小さな結合次元で得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:32:30 GMT)
A Unified View of Deep Learning for Reaction and Retrosynthesis Prediction: Current Status and Future Challenges [59.4]
反応と再合成予測は計算化学の基本的な課題である。これらの問題に対処するために、様々なディープラーニングアプローチが提案されている。本報告は,反応の統一的理解と再合成予測を目的とした,初めての総合的かつ体系的な調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:15:55 GMT)
Evolution of many-body systems under ancilla quantum measurements [58.7]
本研究では,多体格子系をアシラリー自由度に結合させることにより量子測度を実装するという概念について検討する。従来より抽象的なモデルで見られたように, アンタングリング・エンタングリング測定によって引き起こされる遷移の証拠を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:25:50 GMT)
Temporal Robustness against Data Poisoning [58.7]
データ中毒は、悪意のあるトレーニングデータを通じて、敵対者が機械学習アルゴリズムの振る舞いを操作する場合を考慮している。本研究では,攻撃開始時間と攻撃持続時間を測定する2つの新しい指標である耳線と持続時間を用いたデータ中毒の時間的脅威モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:59:31 GMT)
On Practical Aspects of Aggregation Defenses against Data Poisoning Attacks [58.7]
悪意のあるトレーニングサンプルを持つディープラーニングモデルに対する攻撃は、データ中毒として知られている。データ中毒に対する防衛戦略の最近の進歩は、認証された毒性の堅牢性を達成するためのアグリゲーション・スキームの有効性を強調している。ここでは、Deep Partition Aggregation(ディープ・パーティション・アグリゲーション・アグリゲーション)、代表的アグリゲーション・ディフェンス(アグリゲーション・ディフェンス)に焦点を当て、効率、性能、堅牢性など、その実践的側面を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:59:35 GMT)
Just a Glimpse: Rethinking Temporal Information for Video Continual Learning [58.7]
個別フレームと単一フレームに基づく効果的なビデオ連続学習のための新しい再生機構を提案する。極端な記憶の制約の下では、ビデオの多様性は時間的情報よりも重要な役割を果たす。提案手法は最先端性能を実現し,従来の最先端性能を最大21.49%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:34:22 GMT)
Enhancing Adversarial Training via Reweighting Optimization Trajectory [56.9]
余分な正規化、敵の重み付け、より多くのデータによるトレーニングといった欠点に対処するいくつかのアプローチが提案されている。本稿では, 時間内学習の最適化トラジェクトリを利用するtextbfWeighted Optimization Trajectories (WOT) を提案する。以上の結果から,WOTは既存の対人訓練手法とシームレスに統合され,頑健なオーバーフィッティング問題を一貫して克服していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:40:46 GMT)
Integrating Geometric Control into Text-to-Image Diffusion Models for High-Quality Detection Data Generation via Text Prompt [56.6]
様々な幾何学的条件をテキストプロンプトに柔軟に翻訳できるシンプルなフレームワークであるGeoDiffusionを提案する。われわれのGeoDiffusionは、バウンディングボックスだけでなく、自動運転シーンのカメラビューのような余分な幾何学的条件もエンコードできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:52:13 GMT)
Label Distributionally Robust Losses for Multi-class Classification: Consistency, Robustness and Adaptivity [55.3]
多クラス分類のためのラベル分布ロバスト(LDR)損失という損失関数群について検討した。我々の貢献は、多クラス分類のためのLDR損失のトップ$kの一貫性を確立することによって、一貫性と堅牢性の両方を含んでいる。本稿では,各インスタンスのクラスラベルの雑音度に個別化温度パラメータを自動的に適応させる適応型LDR損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:53:43 GMT)
Free-style and Fast 3D Portrait Synthesis [54.4]
テキストプロンプトを使ってスタイルを指定できる高速な3次元肖像画合成フレームワークを提案する。実験結果から,本手法は数分で高品質な3D画像の撮影が可能であり,最先端の3D画像よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:20:58 GMT)
Learnable Weight Initialization for Volumetric Medical Image Segmentation [54.2]
本稿では,学習可能な重みに基づくハイブリッド医療画像セグメンテーション手法を提案する。我々のアプローチはどんなハイブリッドモデルにも簡単に統合でき、外部のトレーニングデータを必要としない。多臓器・肺がんセグメンテーションタスクの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:16:02 GMT)
CBBQ: A Chinese Bias Benchmark Dataset Curated with Human-AI Collaboration for Large Language Models [52.3]
本稿では,人的専門家と生成言語モデルによって共同で構築された100万以上の質問からなる中国語バイアスベンチマークデータセットを提案する。データセットのテストインスタンスは、手作業による厳格な品質管理を備えた3K以上の高品質テンプレートから自動的に抽出される。大規模な実験により、データセットがモデルバイアスを検出することの有効性が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:14:44 GMT)
SkillNet-X: A Multilingual Multitask Model with Sparsely Activated Skills [51.7]
本稿では,SkillNet-Xという多言語マルチタスクモデルを提案する。いくつかの言語固有のスキルとタスク固有のスキルを定義し、それぞれがスキルモジュールに対応する。我々はSkillNet-Xを4言語で11の自然言語理解データセット上で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:53:30 GMT)
Information-Computation Tradeoffs for Learning Margin Halfspaces with Random Classification Noise [50.6]
ランダム分類ノイズを用いたPAC$gamma$-marginハーフスペースの問題について検討する。我々は、問題のサンプル複雑性と計算効率の良いアルゴリズムのサンプル複雑性との間に固有のギャップを示唆する情報計算トレードオフを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:33:39 GMT)
IRGen: Generative Modeling for Image Retrieval [49.7]
我々はシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて画像検索を生成モデルの一形態として再キャストする。我々のフレームワークIRGenは、エンドツーエンドの微分検索を可能にする統一モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:28:06 GMT)
Training Deep Surrogate Models with Large Scale Online Learning [48.8]
ディープラーニングアルゴリズムは、PDEの高速解を得るための有効な代替手段として登場した。モデルは通常、ソルバによって生成された合成データに基づいてトレーニングされ、ディスクに格納され、トレーニングのために読み返される。ディープサロゲートモデルのためのオープンソースのオンライントレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:02:27 GMT)
Inferring the Goals of Communicating Agents from Actions and Instructions [47.6]
本稿では,あるエージェント,プリンシパルが,その共有計画に関する自然言語指示を他のエージェント,アシスタントに伝達できるような協力チームのモデルを提案する。 3人目のオブザーバが、アクションや指示からマルチモーダルな逆計画を通じて、チームの目標を推測する方法を示します。我々は,マルチエージェントグリッドワールドにおける人間の目標推定と比較し,モデルの推定が人間の判断と密接に相関していることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:43:46 GMT)
Dimension Independent Mixup for Hard Negative Sample in Collaborative Filtering [46.7]
否定的なサンプリングは、暗黙のフィードバックでCFベースのモデルをトレーニングする上で重要な役割を果たす。そこで本研究では,CFモデルトレーニングのためのエリアワイドサンプリング法であるDINS(Dimension Independent Mixup for Hard Negative Smpling)を提案する。我々の研究は、新しい視点に寄与し、エリアワイドサンプリングを導入し、DINSをネガティブサンプリングのための新しいアプローチとして提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:03:31 GMT)
Can AI-Generated Text be Reliably Detected? [43.3]
いくつかのAIテキスト検出装置は現実的なシナリオでは信頼性が低いことを示す。大規模な言語モデルの上に光パラフラーを適用するパラフラー攻撃は、全範囲の検出器を破壊できることを示す。これらの結果は、AI生成テキストの倫理的かつ信頼性の高い使用に関するコミュニティの正直な会話を開こうとしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:29:16 GMT)
SVNR: Spatially-variant Noise Removal with Denoising Diffusion [43.2]
本稿では,より現実的で空間的変動のある雑音モデルを想定した,微分拡散の新たな定式化について述べる。実験では,強い拡散モデルベースラインに対するアプローチの利点と,最先端の単一画像復号法に対するアプローチの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:32:00 GMT)
Graph Interpolation via Fast Fused-Gromovization [42.6]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の一般化性と堅牢性を高めるために,FGWMixupと呼ばれる新しいグラフ混合アルゴリズムを提案する。古典的(MPNN)と先進的(Graphormer)のGNNバックボーンを利用する5つのデータセットで行われた実験は、FGWMixupの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:00:12 GMT)
The SpinBus Architecture: Scaling Spin Qubits with Electron Shuttling [42.6]
本研究では、電子シャットリングを用いて量子ビットを接続し、低動作周波数と拡張量子ビットコヒーレンスを特徴とするSpinBusアーキテクチャを提案する。室温計を用いた制御は、少なくとも144量子ビットを確実に支持できるが、もっと多くの数値が低温制御回路で認識できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:24:11 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） (Wed, 28 Jun 2023 01:59:11 GMT)
Multi-task Hierarchical Adversarial Inverse Reinforcement Learning [40.6]
マルチタスク・イミテーション・ラーニング (MIL) は、マルチタスクの専門家による実演に基づくタスクの配布が可能な政策を訓練することを目的としている。既存のMILアルゴリズムは、複雑な長距離タスクにおいて、データ効率の低下とパフォーマンスの低下に悩まされている。階層的に構造化されたマルチタスクポリシーを学習するために,MH-AIRL(Multi-task Hierarchical Adversarial Inverse Reinforcement Learning)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:32:42 GMT)
Challenges of Zero-Shot Recognition with Vision-Language Models: Granularity and Correctness [40.3]
本稿では、オープンワールド環境におけるゼロショット視覚認識タスクに視覚言語モデルを適用する際の課題について検討する。視覚言語モデル(VLM)は,より微細な概念を認識するのに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:29:06 GMT)
ViP: A Differentially Private Foundation Model for Computer Vision [40.1]
本稿では,差分プライバシ(DP)を保証した基礎視覚モデルを学習するためのレシピを提案する。 ViP は ImageNet 上で (プライベートではない) 線形プローブの精度を 55.7% で達成している。この結果から,インターネット規模データへのスケーリングは,私的学習に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 22:24:33 GMT)
Towards Language Models That Can See: Computer Vision Through the LENS of Natural Language [38.4]
大規模言語モデル(LLM)のパワーを活用して,コンピュータビジョン問題に対処するためのモジュール型アプローチであるLENSを提案する。我々のシステムは言語モデルを用いて、独立かつ高度に記述された視覚モジュールの集合からの出力を推論する。我々は、ゼロショットや少数ショットのオブジェクト認識のような純粋コンピュータビジョン設定に対するアプローチと、視覚と言語の問題について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:57:10 GMT)
Transformer-Based Learned Optimization [37.8]
ニューラルネットワークを用いて計算の更新ステップを表現できる学習最適化手法を提案する。私たちの革新は、古典的なBFGSアルゴリズムにインスパイアされた、新しいニューラルネットワークアーキテクチャです。最適化アルゴリズムの評価に伝統的に用いられてきた目的関数からなるベンチマークにおいて,提案手法の利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:23:08 GMT)
BMAD: Benchmarks for Medical Anomaly Detection [37.8]
異常検出(AD)は、機械学習とコンピュータビジョンの基本的な研究課題である。医用画像では、ADはまれな疾患や病態を示す可能性のある異常の検出と診断に特に重要である。医用画像の異常検出方法を評価するための総合評価ベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:33:31 GMT)
Xplainer: From X-Ray Observations to Explainable Zero-Shot Diagnosis [36.5]
臨床現場でのゼロショット診断のためのフレームワークであるXplainerを紹介した。 Xplainerは、コントラッシブ・ビジョン言語モデルの分類・記述アプローチをマルチラベル診断タスクに適用する。我々の結果は、Xplainerが意思決定プロセスをより詳細に理解していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 10:26:46 GMT)
The Numerical Stability of Hyperbolic Representation Learning [36.3]
双曲空間に対する2つの一般的なモデル、すなわちポアンカーの球とローレンツ模型の極限を解析する。我々は、このユークリッドパラメトリゼーションを双曲型超平面に拡張し、双曲型SVMの性能を向上させる能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 02:54:30 GMT)
A Distributed Computation Model Based on Federated Learning Integrates Heterogeneous models and Consortium Blockchain for Solving Time-Varying Problems [35.7]
本稿では,コンソーシアムブロックチェーンネットワークに基づく分散計算モデル(DCM)を提案する。実験では,DCMの効率を検証し,提案モデルが多くの最先端モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:50:35 GMT)
QueryForm: A Simple Zero-shot Form Entity Query Framework [35.3]
本稿では,0ショット方式でフォームライクなドキュメントからエンティティ値を抽出する新しいクエリベースのフレームワークQueryFormを提案する。本稿では,HTML アノテーションの弱いフォーム型 Web ページから生成された大規模クエリ-エンタリティペアを利用して,QueryForm を事前学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 00:48:46 GMT)
SAFER: Safe Collision Avoidance using Focused and Efficient Trajectory Search with Reinforcement Learning [34.9]
本稿では,効率的な衝突回避システムSAFERを提案する。現実世界の強化学習(RL)、検索ベースのオンライン軌道計画、自動緊急介入を組み合わせる。実世界の実験では、いくつかのベースラインと比較して、我々のアプローチは平均速度を高くし、クラッシュ率を低くし、緊急介入を少なくし、オーバーヘッドを小さくし、全体的な制御をスムーズにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 22:05:44 GMT)
An Efficient Virtual Data Generation Method for Reducing Communication in Federated Learning [34.4]
いくつかの古典的なスキームでは、サーバがローカルモデルから参加者のトレーニングデータに関する補助情報を抽出し、中央ダミーデータセットを構築することができると仮定している。サーバはダミーデータセットを使用して、集約されたグローバルモデルを微調整し、より少ない通信ラウンドでターゲットテストの精度を達成する。本稿では、上記のソリューションをデータベースの通信効率FLフレームワークにまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:22:57 GMT)
Rethinking Model Evaluation as Narrowing the Socio-Technical Gap [34.1]
モデル評価の実践は、この均質化によってもたらされる課題や責任に対処するために、重要なタスクを負わなければならない、と我々は主張する。我々は,現実世界の社会要求に基づく評価手法の開発をコミュニティに促す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:24:27 GMT)
Tensorformer: Normalized Matrix Attention Transformer for High-quality Point Cloud Reconstruction [33.9]
高品質な再構成を行うための新しい正規化行列アテンショントランス(Tensorformer)を提案する。提案手法は,ShapeNetCoreとABCの2つの一般的なデータセットの最先端化を実現し,ShapeNet上でのIOUの4%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:59:34 GMT)
Generalization on the Unseen, Logic Reasoning and Degree Curriculum [33.8]
本稿では,GOTU設定の一般化に着目した論理関数の学習について考察する。我々は,(S)GDで訓練されたネットワークアーキテクチャがGOTUの下でどのように機能するかを検討する。本稿では,トランスフォーマー,ランダム特徴モデル,対角線ネットワークなどを含むネットワークモデルのクラスについて,その見当たらない部分でmin-degree-interpolatorを学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:41:49 GMT)
Identifiability of Discretized Latent Coordinate Systems via Density Landmarks Detection [33.7]
絡み合いは、観測された分布のみから有意義な潜伏的地下構造因子を回収することを目的としている。非常に汎用的な非線形な滑らかな写像の下で、離散化された潜在座標を復元できることが示される。我々は、この新しい形の識別可能性、いわゆる量子化された座標識別可能性を導入し、離散化された座標の回復の包括的証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:10:01 GMT)
Prompting Large Language Models for Zero-Shot Domain Adaptation in Speech Recognition [33.1]
ドメイン固有のテキストプロンプトのみを用いて、LLaMAを用いた2つのゼロショットASRドメイン適応手法を提案する。実験により、ドメインのプロンプトが1つしかないと、どちらの手法もドメイン外のTedLium-2とSPGIデータセットのワードエラー率(WER)を効果的に削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:29:00 GMT)
Accelerating Transducers through Adjacent Token Merging [33.1]
本稿では,隣接するトークンと鍵値間の類似度の高いスコアを徐々に組み合わせた新しい手法,Adjacent Token Merging (A-ToMe)を提案する。 LibriSpeechの実験により,トークンの57%を削減し,GPU上での推論速度を70%向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:33:13 GMT)
Incremental Learning on Food Instance Segmentation [31.6]
本稿では,データラベリング予算に制限のあるモデル性能を最適化するインクリメンタル学習フレームワークを提案する。フレームワークのパワーは、最新のトレーニングされたインスタンスセグメンテーションモデルに対して、非ラベルのサンプルがいかに困難であるかを予測する、新しい困難評価モデルである。提案するフレームワークは,4つの大規模食品データセットにおいて,現在のインクリメンタルラーニングベンチマークより優れ,完全注釈付きサンプルでトレーニングしたモデルとの競合性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:17:16 GMT)
Improving Differentially Private SGD via Randomly Sparsified Gradients [31.3]
ディファレンシャル・プライベート・グラデーション・オブザーバ(DP-SGD)は、厳密に定義されたプライバシー境界圧縮を提供するため、ディープラーニングにおいて広く採用されている。本稿では,通信コストを向上し,プライバシ境界圧縮を強化するためのRSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:30:48 GMT)
Reducing Redundant Work in Jump Point Search [30.5]
JPS (Jump Point Search) は、オンライングリッドベースのパスフィンディングのための最先端のアルゴリズムである。 JPSは, 十分に研究されていない病的行動を示すことができる。本稿では,CJPS (Constrained JPS) と呼ばれるオンライン手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:21:59 GMT)
Asymptotic-Preserving Convolutional DeepONets Capture the Diffusive Behavior of the Multiscale Linear Transport Equations [30.3]
Asymptotic-Preserving Convolutional Deep Operator Networks (APCONs) について紹介する。本研究では,グローバルな熱カーネルの代わりに複数のローカルな畳み込み演算を用いた畳み込みディープオペレータネットワークを提案する。我々のAPCON法は, グリッドサイズに依存しないパラメータ数を持ち, 線形輸送問題の拡散挙動を捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:16:45 GMT)
Reprogramming Audio-driven Talking Face Synthesis into Text-driven [29.8]
テキスト入力で操作可能な事前学習音声駆動音声合成モデルを再プログラムする手法を提案する。この問題を軽減するために,事前学習された音声駆動モデルの学習音声潜在空間に入力テキストを埋め込む新しい手法を提案する。訓練後、テキストと音声のどちらでも音声で音声を合成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:22:53 GMT)
Low-discrepancy Sampling in the Expanded Dimensional Space: An Acceleration Technique for Particle Swarm Optimization [29.3]
本研究では、粒子群最適化(PSO)の誤差解析を完了させる。各反復における PSO の誤差境界は、拡張次元空間における標本集合の分散に依存する。拡張次元空間における低差分サンプリングによるPSO型アルゴリズムの高速化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 02:09:07 GMT)
Towards Revealing the Mystery behind Chain of Thought: A Theoretical Perspective [28.5]
CoT(Chain-of-Thought prompting)は,大規模言語モデル(LLM)の性能を劇的に向上させる我々は、CoT を用いた LLM が、動的プログラミング(Dynamic Programming)として知られる、一般的な意思決定問題のクラスを解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:44:19 GMT)
Distributional Modeling for Location-Aware Adversarial Patches [28.5]
Distribution-d Adversarial Patch (DOPatch) は, 対向位置のマルチモーダル分布を最適化する新しい手法である。 DOPatchは、敵位置の分布を特徴付けることで、多様な敵サンプルを生成することができる。顔認識および画像認識タスクにおけるDOPatchの評価を行い、既存の手法よりも優れた性能と効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:01:50 GMT)
Sequential Gradient Coding For Straggler Mitigation [28.1]
分散コンピューティングでは、遅いノード(ストラグラー)がボトルネックとなる。グラディエント符号化(GC)は、誤り訂正符号の原理を用いて、ストラグラーの存在下で勾配計算を分散する効率的な手法である。本稿では,GCと比較して性能向上を示す2つのスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:42:36 GMT)
Representation Learning via Variational Bayesian Networks [28.0]
本稿では,変分ベイズネットワーク(VBN)について紹介する。 VBNは、データが不足しているロングテールのエンティティをモデリングするのに特に有用である。言語,レコメンデーション,医療推論におけるVBNの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:00:45 GMT)
RSPrompter: Learning to Prompt for Remote Sensing Instance Segmentation based on Visual Foundation Model [27.9]
SAMファウンデーションモデルに基づくリモートセンシング画像の自動インスタンスセグメンテーション手法について検討する。そこで本研究では,SAM入力に対する適切なプロンプトの生成を学習する手法を提案する。これにより、SAMはリモートセンシング画像に対して意味的に識別可能なセグメンテーション結果を生成することができ、これをRSPrompterと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:51:34 GMT)
The Rank-Reduced Kalman Filter: Approximate Dynamical-Low-Rank Filtering In High Dimensions [27.4]
低ランク行列の低ランク近似を伝播する新しい近似フィルタリング・平滑化法を提案する。提案手法は, 計算複雑性を(カルマンフィルタの場合) 立方体から, 最悪ケースにおける状態空間サイズにおけるエンフクトラティックに還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:03:06 GMT)
Subclass-balancing Contrastive Learning for Long-tailed Recognition [27.4]
不均衡なクラス分布を持つロングテール認識は、実践的な機械学習アプリケーションで自然に現れる。そこで我々は,各ヘッドクラスを複数のサブクラスにクラスタリングする,新しいサブクラスバランス・コントラッシブ・ラーニング・アプローチを提案する。我々は,長期化ベンチマークデータセットの一覧からSBCLを評価し,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:08:43 GMT)
Bridging the Gap: Neural Collapse Inspired Prompt Tuning for Generalization under Class Imbalance [27.2]
大規模視覚言語(V-L)モデルの一般化性能に及ぼすクラス不均衡の影響について検討する。この問題に対処するため,ニューラル・コラプスに基づく Prompt Tuning (NPT) を提案する。 NPTは、クラス不均衡条件下でのV-Lモデルのロバスト性を高めるために、幾何脱バイアスと多モード同型という2つの正規化項を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:37:03 GMT)
NarraSum: A Large-Scale Dataset for Abstractive Narrative Summarization [26.8]
NarraSumは大規模な物語要約データセットである。これには122Kの物語文書が含まれており、様々なジャンルの映画やテレビドラマのプロット記述や、それに対応する抽象的な要約から集められている。実験の結果,NarraSumにおける人間と最先端の要約モデルの間には大きなパフォーマンスギャップがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:08:20 GMT)
Beyond NTK with Vanilla Gradient Descent: A Mean-Field Analysis of Neural Networks with Polynomial Width, Samples, and Time [26.6]
非自然なニューラルフロー修正を伴わない2層ニューラルネットワークの勾配勾配が、カーネル法よりも優れたサンプリング複雑性を達成できるかどうかについては、まだ明らかな疑問である。本稿では,2層ニューラルネットワーク上に投射される勾配流の変化をクリーンフィールドで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:45:38 GMT)
Transformer-based Annotation Bias-aware Medical Image Segmentation [26.5]
手動画像分割は主観的であり、アノテータ関連バイアスに悩まされる。本稿では,アノテータの嗜好と誤りをモデル化することで,アノテータ関連バイアスに対処するトランスフォーマーベースの医療画像分割モデルを提案する。以上の結果から,TABはアノテータ関連バイアスを考慮した既存の医用画像セグメンテーションモデルより優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:08:39 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） (Wed, 28 Jun 2023 04:26:05 GMT)
AFPN: Asymptotic Feature Pyramid Network for Object Detection [25.8]
本稿では,非隣接レベルでの直接対話を支援する機能ピラミッドネットワーク(AFPN)を提案する。 AFPNは隣接する2つの低レベル特徴を融合させ、融合プロセスに高レベル特徴を実現する。提案したAFPNを2段階および1段階のオブジェクト検出フレームワークに組み込んで,MS-COCO 2017バリデーションとテストデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:58:49 GMT)
cuSLINK: Single-linkage Agglomerative Clustering on the GPU [25.6]
我々は,GPU上でのSlinkアルゴリズムの新規かつ最先端の再構成であるcuSLinkを提案する。我々は、プリミティブをGPU上でcuSLinkのエンドツーエンド実装にどのように使ったかを示します。我々のアルゴリズムの影響は、ソーシャルおよびコンピュータネットワークにおけるクラスタ分析、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、幅広い重要な応用に及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:34:50 GMT)
AssistGPT: A General Multi-modal Assistant that can Plan, Execute, Inspect, and Learn [25.5]
我々は、Plan、Execute、Inspect、Learningと呼ばれるインターリーブコードと言語推論アプローチを備えたマルチモーダルAIアシスタントAssistGPTを提案する。 Plannerは自然言語を使ってExecutorで次にすべきツールを計画することができる。我々は, A-OKVQA と NExT-QA のベンチマーク実験を行い, 最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:00:35 GMT)
RL$^3$: Boosting Meta Reinforcement Learning via RL inside RL$^2$ [24.8]
従来のRLとメタRLを組み合わせた原則的ハイブリッドアプローチであるRL$3$を提案する。 RL$3$は、RL$2$と比較して、長い水平およびアウト・オブ・ディストリビューションのタスクに対してより累積的な報酬を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:16:16 GMT)
Cross-client Label Propagation for Transductive and Semi-Supervised Federated Learning [24.7]
XCLPは、複数のクライアントのデータからデータグラフを共同で推定し、ラベル情報をグラフ全体に伝播することによりラベル付きデータのラベルを算出する。クライアントがデータを誰とでも共有することを避けるため、XCLPは2つの暗号的にセキュアなプロトコルを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:47:48 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） (Wed, 28 Jun 2023 16:10:48 GMT)
MLSMM: Machine Learning Security Maturity Model [24.2]
本稿では,ML開発ライフサイクルに沿ってセキュリティプラクティスを整理する,MLSMM(Machine Learning Security Maturity Model)を提案する。我々は,MLSMMを産業と学界の緊密な連携の一歩として想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:56:42 GMT)
NIPD: A Federated Learning Person Detection Benchmark Based on Real-World Non-IID Data [23.8]
プライバシを保存する分散機械学習であるフェデレーション学習(FL)は、無線通信ネットワークに急速に適用されている。人検出は、FLと組み合わせてビデオデータをエッジで直接処理する場合、限られた計算能力を持つエッジデバイスに展開することができる。我々は、5つの異なるカメラから収集された非IID IoT人検出(NIPD)データセットをオープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:33:11 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） (Wed, 28 Jun 2023 02:38:11 GMT)
Enhancing Dialogue Generation via Dynamic Graph Knowledge Aggregation [23.5]
従来のグラフニューラルネットワーク(GNN)では、グラフに渡すメッセージはテキストとは独立している。このトレーニング体制は、グラフ知識とテキストの間に意味的なギャップをもたらす。知識グラフ強化対話生成のための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:21:00 GMT)
DeepSMILE: Contrastive self-supervised pre-training benefits MSI and HRD classification directly from H&E whole-slide images in colorectal and breast cancer [22.5]
ヘマトキシリンおよびエオシン染色腫瘍組織の全スライド画像(WSI)を解析するための深層学習に基づく弱ラベル学習法を提案する。 We apply DeepSMILE to the task of Homologous recombination deficiency (HRD) and microsatellite instability (MSI) prediction。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:52:29 GMT)
Hierarchical MixUp Multi-label Classification with Imbalanced Interdisciplinary Research Proposals [22.5]
我々はH-MixUpと呼ぶ階層型混合ラベル分類フレームワークを提案する。提案の数は、非学際研究と学間研究の間で不均衡である。本研究では,Wold-level MixUp,Word-level CutMix,Manifold MixUp,Document-level MixUpの融合学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:24:54 GMT)
Angle Sensitive Pixels for Lensless Imaging on Spherical Sensors [22.3]
OrbCamは球面センサーで撮影するためのレンズレスアーキテクチャである。曲面上の画素配向の多様性はシーンとセンサ間のマッピングの条件付けを改善するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:28:53 GMT)
Chiral spin liquid phase in an optical lattice at mean-field level [22.0]
ラマンポテンシャルによって生成される有効U($1$)ゲージ束は、CSL相の実現に重要な役割を果たしている。スピノン平均場解析により,強磁気フラストレーションの場合,CSL相は安定していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:00:22 GMT)
Sharper Model-free Reinforcement Learning for Average-reward Markov Decision Processes [21.8]
我々はマルコフ決定過程(MDPs)のための証明可能なモデルフリー強化学習(RL)アルゴリズムを開発した。シミュレータ設定では,$widetildeO left(fracSAmathrmsp(h*)epsilon2+fracS2Amathrmsp(h*)epsilon2right)$サンプルを用いて,$epsilon$-optimal Policyを求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:43:19 GMT)
Mass Spectra Prediction with Structural Motif-based Graph Neural Networks [21.7]
MoMS-Netは、構造モチーフから得られる情報とグラフニューラルネットワーク(GNN)の実装を用いて質量スペクトルを予測するシステムである。我々は、様々な質量スペクトルでモデルを試験し、既存のモデルよりもその優位性を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 10:33:57 GMT)
CLANet: A Comprehensive Framework for Cross-Batch Cell Line Identification Using Brightfield Images [21.7]
我々はCLANetを紹介した。CLANetは、明視野画像を用いたクロスバッチセルライン識別の先駆的なフレームワークである。本稿では,セル密度の変動を効率的に把握するためのセルクラスタレベルの選択法と,画像品質の変動を管理するための自己教師付き学習戦略を提案する。我々は、AstraZeneca Global Cell Bankの93の実験バッチにわたる32のセルラインのデータを用いて、CLANetを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:24:53 GMT)
Pb-Hash: Partitioned b-bit Hashing [21.6]
我々は、$B$ビットを$m$チャンク、例えば$btimes m =B$に分割することでハッシュを再使用することを提案する。我々の理論的分析により、ハッシュ値を$m$チャンクに分割することで、精度が低下することが明らかとなった。一部のリージョンでは、Pb-Hashは4.9ドルよりもずっと大きい$m$でもうまく機能している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:05:47 GMT)
Blockwise Feature Interaction in Recommendation Systems [21.6]
本稿では,ブロックワイド・フィーチャー・インタラクション(BFI)と呼ばれる新しい手法を提案する。機能相互作用プロセスを小さなブロックに分割することで、メモリフットプリントと計算負荷の両方を大幅に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 02:52:51 GMT)
Individual and Structural Graph Information Bottlenecks for Out-of-Distribution Generalization [21.2]
I-GIB(Personal Graph Information Bottleneck)とS-GIB(Structure Graph Information Bottleneck)を提案する。 I-GIBは、入力グラフとその埋め込み間の相互情報を最小化することにより、無関係な情報を破棄する。 S-GIBは同時に急激な特徴を捨て、高次の視点から不変な特徴を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:52:41 GMT)
You Can Generate It Again: Data-to-text Generation with Verification and Correction Prompting [20.9]
マルチステッププロセスを導入することで,従来のワンショット生成手法を超越した新しい手法を提案する。検証ステップからの観察は、特殊なエラー表示プロンプトに変換され、モデルに出力を再生するように指示する。この手順により、モデルがエラー表示プロンプトからのフィードバックを組み込むことができ、結果として出力生成が改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:34:25 GMT)
Rosenthal-type inequalities for linear statistics of Markov chains [20.6]
幾何学的エルゴード的マルコフ鎖の加法関数に対する新しい偏差境界を確立する。我々は、対応する鎖の混合時間に対する境界の依存に特に注意を払う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:56:53 GMT)
Event Detection from Social Media Stream: Methods, Datasets and Opportunities [20.4]
ソーシャルメディアストリームには、日々の物語から最新のグローバルおよびローカルイベントやニュースまで、多種多様な情報が含まれている。特にTwitterは、リアルタイムで発生するイベントの迅速な拡散を可能にし、個人や組織が現在起きている出来事を知らせることを可能にする。ソーシャルメディアデータからのイベント検出は、従来のテキストとは異なる課題を呈し、近年注目されている研究分野である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:40:03 GMT)
Structure in Reinforcement Learning: A Survey and Open Problems [19.9]
関数近似のためのディープニューラルネットワーク(DNN)の表現能力に支えられた強化学習(RL)は、多くのアプリケーションでかなりの成功を収めている。しかし、多様で予測不可能なダイナミクスを特徴とする幅広い現実世界のシナリオに対処する実践性は依然として限られている。この制限は、データ効率の低下、一般化能力の制限、安全性保証の欠如、解釈可能性の欠如などの問題に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:48:40 GMT)
Lossy Image Compression with Conditional Diffusion Models [19.6]
本稿では,拡散生成モデルを用いた画像圧縮のエンドツーエンド最適化について概説する。我々のアプローチは、エントロピー符号化のために画像が潜在空間にマッピングされるトランスフォーメーションコーディングパラダイムに依存している。 VAEベースのニューラル圧縮とは対照的に、(平均)デコーダは決定論的ニューラルネットワークであり、私たちのデコーダは条件付き拡散モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 22:01:01 GMT)
A serial dual-channel library occupancy detection system based on Faster RCNN [19.5]
ソフトウェアベースのシート予約やセンサーベースの占有検知といった既存のソリューションは、この問題に効果的に対処するには不十分であることが証明されている。本稿では,Faster RCNNに基づく2チャネルオブジェクト検出モデルを提案する。ユーザフレンドリーなWebインターフェースとモバイルAPPを開発し,図書館利用者検出のためのコンピュータビジョンベースのプラットフォームを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 10:27:17 GMT)
Stochastic Methods in Variational Inequalities: Ergodicity, Bias and Refinements [19.5]
Extragradient (SEG) と Gradient Descent Ascent (SGDA) は min-max 最適化と変分不等式問題に対する優越アルゴリズムである。これらのアルゴリズムに固有の本質的な構造を定量化し定量化するための我々の取り組み。定数のステップサイズSEG/SGDAを時間同質マルコフ連鎖として再キャストすることにより、大数の第一種法則と中心極限定理を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:50:07 GMT)
Data-free Defense of Black Box Models Against Adversarial Attacks [19.3]
データフリーセットアップにおける敵攻撃に対するブラックボックスモデルに対する新しい防御機構を提案する。生成モデルを用いて合成データを構築し, モデルステルス手法を用いてサロゲートネットワークを訓練する。本手法は,CIFAR-10の対向精度を38.98%,32.01%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:38:48 GMT)
Local Byte Fusion for Neural Machine Translation [19.2]
サブワードトークン化スキームは、現在のNLPモデルで使用される主要なテクニックである。バイトベースのメソッド、すなわちバイトシーケンスへのトークン化は代替手段である。多言語翻訳、ゼロショット交叉変換、ドメイン適応の実験は、従来のモデルよりも一貫した改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:25:35 GMT)
Topology Repairing of Disconnected Pulmonary Airways and Vessels: Baselines and a Dataset [19.1]
現在のディープラーニングアプローチは、臨床的有用性を阻害する接続性の問題に悩まされている。本稿では,データ駆動方式を応用した後処理手法を提案し,非連結肺管構造のトポロジーを修復する。我々のアプローチは、ニューラルネットワークが非接続なコンポーネントをブリッジできるキーポイントを予測するために訓練されるキーポイント検出タスクとして問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:33:27 GMT)
Generalizing Surgical Instruments Segmentation to Unseen Domains with One-to-Many Synthesis [18.8]
ディープラーニングの手法は、実世界の外科的応用への展開を妨げることが多い。データ収集、アノテーション、ドメインシフトは、最も一般的な障害である。我々は、最小限のソースイメージを効率よく活用して、合成外科用機器セグメンテーションデータセットを生成することにより、データ関連の問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:06:44 GMT)
Learning to Pan-sharpening with Memories of Spatial Details [18.6]
現在のパンシャーピング法は、通常、入力としてPANとMSの2つのイメージを必要とする。本研究では,PAN画像の輪郭を構成するために,いくつかのベースエッジを格納するPAN非依存表現を開発する。メモリベースのネットワークは、トレーニングフェーズ中に空間の詳細を抽出し記憶するように適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:03:43 GMT)
Secure and Fast Asynchronous Vertical Federated Learning via Cascaded Hybrid Optimization [18.6]
垂直フェデレート学習(VFL)におけるケースケードハイブリッド最適化手法を提案する。この方法では、下流モデル(クライアント)はプライバシーを保護するためにゼロオーダー最適化(ZOO)で訓練される。本稿では,ZOOベースのVFLフレームワークよりも高速な収束を実現するとともに,プライバシー保護のレベルを維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 10:18:08 GMT)
Gaussian random field approximation via Stein's method with applications to wide random neural networks [18.6]
我々は、よりスムーズな計量のバウンドを$W_$距離に転送できる新しいガウススムージング手法を開発した。広帯域乱数ニューラルネットワークのガウス確率場近似の第一境界を求める。我々の境界は、ネットワークの幅とランダムな重みのモーメントで明示的に表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:35:10 GMT)
Efficient and Multiply Robust Risk Estimation under General Forms of Dataset Shift [18.1]
種々のデータセットシフト条件下で,ターゲット個体群リスクを効率的に推定する一般的な問題について検討する。我々は, 簡易な仕様テストとともに, 効率的で頑健な推定器を開発する。また、他の2つのデータセットシフト条件、後方ドリフトと位置スケールシフトの効率バウンダリを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:54:18 GMT)
Streamlining Social Media Information Retrieval for Public Health Research with Deep Learning [17.9]
本研究では,医学用語体系とUMLS概念の広範な辞書を整理する枠組みを紹介する。このフレームワークは、ソーシャルメディアコンテンツから医療エンティティを識別するBERTベースの名前付きエンティティ認識(NER)モデルと、抽出されたエンティティを標準化するディープラーニング駆動正規化モジュールと、最も確率の高いUMLS概念を標準化されたエンティティに割り当てる半教師付きクラスタリングモジュールの3つのモジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:20:35 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） (Wed, 28 Jun 2023 01:26:40 GMT)
Relabeling Minimal Training Subset to Flip a Prediction [17.3]
トレーニングポイントの1%未満を許容することは、しばしばモデルの予測を覆すことができる。我々は,$|mathcalS_t|$がトレーニングセットの雑音比と高い相関を示し,$|mathcalS_t|$は予測確率と相関するが相補的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:02:25 GMT)
Preserving Linear Separability in Continual Learning by Backward Feature Projection [16.8]
破滅的な忘れ物は、継続的な学習において大きな課題となっている。本稿では,新しい特徴を学習可能な線形変換に変換するための連続学習手法である後方特徴投影(BFP)を提案する。 BFPは古いクラスの線形分離性を保ちつつ、新しいフィーチャの方向が新しいクラスに対応できるようにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 02:37:48 GMT)
Pre-Training Multi-Modal Dense Retrievers for Outside-Knowledge Visual Question Answering [16.5]
本稿では,視覚的質問応答タスクのカテゴリについて検討する。 OK-VQAシステムの開発における大きなステップは、与えられたマルチモーダルクエリに関連するドキュメントを取得することである。そこで本稿では,OK-VQAタスクの経路検索モデルの事前学習のための自動データ生成パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:06:40 GMT)
GeoT: A Geometry-aware Transformer for Reliable Molecular Property Prediction and Chemically Interpretable Representation Learning [16.5]
GeoT(Geometry-aware Transformer)という,分子表現学習のためのトランスフォーマーベースの新しいフレームワークを提案する。 GeoTは、分子特性予測と同様に、信頼性の高い解釈性を提供するように設計された注意に基づくメカニズムを通じて、分子グラフ構造を学習する。実験的なシミュレーションを含む包括的実験により、GeoTは分子構造に関する化学的な洞察を効果的に学習し、人工知能と分子科学のギャップを埋めることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:51:49 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） (Wed, 28 Jun 2023 10:57:18 GMT)
Improved dimension dependence of a proximal algorithm for sampling [16.1]
そこで本研究では,すべての古典的設定において,より優れた複雑性境界を実現するサンプリングアルゴリズムを提案する。提案アルゴリズムは,2021年に導入した近位サンプルを用いた。強い対数対数分布の場合、この手法は温度開始を伴わずに$tildemathcalO(kappa d1/2)$の複雑さを持つ。 LSI を満たす分布に対して、我々は $tilde MathcalO(hat kappa d1/2)$ ここで $hat kappa$ は滑らかさと滑らかさの比である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:09:48 GMT)
EHRSQL: A Practical Text-to-SQL Benchmark for Electronic Health Records [16.0]
発声は、医師、看護師、保険審査・健康記録チームを含む222人の病院職員から集められた。我々はこれらの質問を、MIMIC-IIIとeICUの2つのオープンソースのEHRデータベースに手動でリンクし、データセットに様々な時間表現と解決不可能な質問を格納した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:16:51 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） (Wed, 28 Jun 2023 15:41:21 GMT)
Finite-Sample Symmetric Mean Estimation with Fisher Information Rate [15.8]
未知の分散-$sigma2$分布の意味は、分散$fracsigma2n$とほぼ対応する準ガウス速度を持つ$n$サンプルから推定できる。 f$が翻訳で知られている場合、$frac1nmathcal I$に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:31:46 GMT)
Lightweight Modeling of User Context Combining Physical and Virtual Sensor Data [15.8]
本研究では,パーソナルモバイルデバイスから異質なセンサデータを含むデータセットを収集するフレームワークを提案する。本稿では,ユーザコンテキストをモデル化し,推論プロセス全体を効率的に実行するための軽量なアプローチを提案する。精度の低下を3%以下に抑えつつ、10倍のスピードアップと90%以上の機能低下を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:57:01 GMT)
Reduce Computational Complexity for Convolutional Layers by Skipping Zeros [15.7]
本稿では,C-K-Sアルゴリズム(ConvV2,KS-deconv,Sk-dilated)を提案する。フィルタをトリムしてパッド付き0sを除外し、スパーステンソルを高密度テンソルに変換し、デコンボリューションや拡張畳み込みの0sを避ける。特定のケースではPyTorchよりもアドバンテージがあり、特に小さなフィーチャーマップのデコンボリューションにおいてである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:21:22 GMT)
A Dimensional Structure based Knowledge Distillation Method for Cross-Modal Learning [15.5]
簡単な作業から抽出した特徴を解析・観察することで特徴識別性と次元構造(DS)の相関を見いだす。クロスモーダル・ナレッジ・蒸留法 (CMKD) を提案し, 教師付きクロスモーダル・ラーニング (CML) の性能向上を図る。提案手法は, チャネル的に独立して, 中間的な特徴を均一に分散させることで, その精度を高めるために, 難易度から意味的に無関係な特徴を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:29:26 GMT)
A Cascaded Approach for ultraly High Performance Lesion Detection and False Positive Removal in Liver CT Scans [15.4]
肝臓がんは世界中で高い死亡率と死亡率を持っている。 CT画像における肝病変の自動検出と分類は、臨床ワークフローを改善する可能性がある。本研究では,多相CT画像のためのマルチオブジェクトラベリングツールをカスタマイズする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:11:34 GMT)
Effective Transfer of Pretrained Large Visual Model for Fabric Defect Segmentation via Specifc Knowledge Injection [15.2]
本研究では,繊維欠陥の専門知識をSAM(Segment Anything Model)に注入する革新的な手法を提案する。ファブリック欠陥関連パラメータのユニークなセットを導入し、訓練することにより、このアプローチはドメイン固有の知識をSAMにシームレスに統合する。実験結果から, 汎用的知識とファブリック特化知識の融合によるモデルセグメンテーション性能の大幅な向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:08:08 GMT)
Differentiable Display Photometric Stereo [15.0]
光度ステレオは、画素ごとの表面の正常を再構成するために照明条件のバリエーションを用いる。 Differentiable Display Photometric Stereo (DDPS) は、市販のモニターとカメラを用いて高忠実度ノーマルリコンストラクションを実現するために設計された方法である。本稿では,フォトメトリックステレオ再構成法と基底照明画像形成を併用する微分可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:08:01 GMT)
Characterizing Deep Learning Package Supply Chains in PyPI: Domains, Clusters, and Disengagement [14.9]
ディープラーニング(DL)パッケージサプライチェーンは、DLフレームワークが競争力を維持するために不可欠である。代表的な2つのPyPI DLパッケージSCにおいて,パッケージのドメイン,クラスタ,切り離しを解析した。本研究は,PyPI DL SCのメンテナンスと依存性管理の実践に深く影響している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:34:52 GMT)
On Hate Scaling Laws For Data-Swamps [14.9]
HCR(Hate Content Rate)測定値で測定すると,データセットにおけるヘイトフルコンテンツの存在が約12%増加した。スケールが大きくなるにつれて、他の7つの攻撃的クラスに比べて、人間の顔の画像と人間のクラスを関連付ける傾向が半減した。黒人女性のカテゴリーでは、モデルを犯罪者のクラスに関連付ける傾向は2倍になり、黒人男性の顔のクインタップリングは4倍になった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:00:50 GMT)
SARC: Soft Actor Retrospective Critic [14.8]
SARC(Soft Actor Retrospective Critic)は、SAC批評家の損失を別の損失項で増大させるアクター批判アルゴリズムである。 SARCはベンチマーク環境でのSACよりも一貫した改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:50:18 GMT)
An Overview about Emerging Technologies of Autonomous Driving [14.6]
2004年にDARPAがグランドチャレンジを始め、2007年にアーバンチャレンジを開始して以来、自動運転はAIアプリケーションの最も活発な分野となっている。本稿では,自動運転技術とオープンな課題の技術的側面について概観する。本稿では,認識,マッピングとローカライゼーション,予測,計画と制御,シミュレーション,V2X,安全性など,自動運転システムの主要な分野について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 10:32:52 GMT)
Fake the Real: Backdoor Attack on Deep Speech Classification via Voice Conversion [14.3]
本研究は,音声変換に基づくサンプル特異的トリガを用いたバックドアアタックを探索する。具体的には、事前に訓練された音声変換モデルを用いてトリガーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 02:19:31 GMT)
Towards Measuring the Representation of Subjective Global Opinions in Language Models [14.1]
大規模言語モデル(LLM)は、社会問題に関する多様なグローバルな視点を公平に表すものではない。本研究では,どの意見がモデル生成応答に類似しているかを定量的に評価する枠組みを開発する。他者が使用して構築するためのデータセットをリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:31:53 GMT)
Human-Aligned Calibration for AI-Assisted Decision Making [13.9]
信頼度値が、意思決定者の予測に対する信頼度に関して自然な整合性を満たすならば、常に最適な意思決定方針が存在することを示す。意思決定者自身の予測に対する自信に対するマルチキャリブレーションは、アライメントに十分な条件であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:27:05 GMT)
RoMo-HER: Robust Model-based Hindsight Experience Replay [13.9]
本稿では,ロボット操作環境におけるサンプル効率を高めるために,ロバストモデルに基づくHyndsight Experience Replay (RoMo-HER)を提案する。 RoMo-HERは、ダイナミックスモデルと、Foresight relabeling (FR)と呼ばれる、特定の戦略で予測開始状態を選択し、開始状態の将来の軌跡を予測し、ゴールをリラベルする新しいゴールレバーリング技術に基づいて構築されている。実験の結果,複数のロボット操作環境において,RoMo-HERはHERやモデルベースHMMよりも高効率であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:51:25 GMT)
Learning Fair Classifiers via Min-Max F-divergence Regularization [13.8]
公平な分類モデルを学ぶための新しい min-max F-divergence regularization フレームワークを提案する。 F分割測度は凸性と微分可能性特性を有することを示す。提案手法は, 精度と公平性のトレードオフに関して, 最先端の性能を実現するものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:42:04 GMT)
Statistical Inference for High-Dimensional Linear Regression with Blockwise Missing Data [13.5]
ブロックワイドなデータは、異なるソースまたはモダリティが相補的な情報を含むマルチソースまたはマルチモダリティデータを統合するときに発生する。本稿では,未偏差推定方程式に基づいて回帰係数ベクトルを計算効率良く推定する手法を提案する。アルツハイマー病神経画像イニシアチブの数値的研究と応用分析により、提案手法は既存の方法よりも教師なしのサンプルからより優れた性能と利益を得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:15:52 GMT)
The Wasserstein distance of order 1 for quantum spin systems on infinite lattices [13.5]
格子 $mathbbZd$ 上の量子スピン系への位数 1 のワッサーシュタイン距離の一般化を示す。また、臨界温度を超える局所的な量子通勤相互作用が輸送コストの不等式を満たすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:41:41 GMT)
For Kernel Range Spaces a Constant Number of Queries Are Sufficient [13.2]
カーネル範囲空間は、X の部分集合 mathbbRd$ の集合と、固定されたカーネルによる全てのクエリの空間に関する。 Anvarepsilon$-cover は点 $Q の部分集合 mathbbRd$ for any $p in mathbbRd$ that $frac1n |R_p - R_q|leq varepsilon$ for some $q in Q$ の部分集合である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 19:19:33 GMT)
Multi-Site Clinical Federated Learning using Recursive and Attentive Models and NVFlare [13.2]
本稿では、データプライバシと規制コンプライアンスの課題に対処する統合フレームワークを開発する。これには、データのプライバシと規制コンプライアンスの課題に対処し、高い精度を維持し、提案されたアプローチの有効性を実証する統合フレームワークの開発が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:00:32 GMT)
An Efficient Sparse Inference Software Accelerator for Transformer-based Language Models on CPUs [12.9]
トランスフォーマーベースの言語モデルは、自然言語処理タスクの標準的なアプローチとなっている。既存のほとんどのニューラルネットワーク推論ランタイムは、構造化されたスパーシリティを適切にサポートしていない。本稿では,トランスフォーマーに基づく言語モデルのための効率的なスパース深層学習ソフトウェアスタックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 23:55:51 GMT)
Pseudo-Bag Mixup Augmentation for Multiple Instance Learning Based Whole Slide Image Classification [12.7]
本稿では,MILモデルのトレーニングを改善するために,Pseudo-bag Mixup (PseMix)データ拡張方式を提案する。 PseMixはWSI分類におけるMILネットワークの性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:02:30 GMT)
Long-term Conversation Analysis: Exploring Utility and Privacy [12.4]
入力特徴量削減,スペクトル平滑化,およびMcAdams係数に基づく低コスト話者匿名化技術に基づくプライバシー保護機能抽出手法について検討する。我々は、McAdams係数とスペクトル平滑化の組み合わせが、プライバシーを改善しつつ実用性を維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 10:10:57 GMT)
$\mathbf{C}^2$Former: Calibrated and Complementary Transformer for RGB-Infrared Object Detection [12.4]
本稿では,モダリティの誤校正や不正確な問題に対処するため,$mathrmC2$Formerと呼ばれる新しい校正・補足変換器を提案する。 mathrmC2$Formerは機能ドメインで機能するため、バックボーンネットワークを介して既存のRGB-IRオブジェクト検出器に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:52:48 GMT)
Differentiable User Models [12.2]
計算ボトルネックを回避するために、微分可能なサロゲートを導入する。実験により、既存の可能性のない推論手法である唯一利用可能な解に匹敵するモデリング能力が達成可能であることを示す。また、メニュー検索タスクにおいて、AIアシスタントがオンラインインタラクションに認知モデルを使用する方法も示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:40:57 GMT)
Let Segment Anything Help Image Dehaze [12.2]
低レベルコンピュータビジョンタスクに先立って,大規模モデルを統合するためのフレームワークを提案する。低レベル視覚タスクの導出における大規模モデルの有効性と適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 02:02:19 GMT)
Toward Real Flare Removal: A Comprehensive Pipeline and A New Benchmark [12.2]
本稿では,フレア劣化を伴うデータペア生成手法を提案する。散乱フレアの類似性と反射ゴーストの対称効果を実現する。また,散乱と反射フレアの影響をそれぞれ処理する実写パイプラインを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 02:57:25 GMT)
VisText: A Benchmark for Semantically Rich Chart Captioning [12.1]
VisTextは、チャートの構成を記述した12,441組のチャートとキャプションのデータセットである。我々のモデルはコヒーレントで意味的に豊かなキャプションを生成し、最先端のチャートキャプションモデルと同等に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:16:24 GMT)
EHRKit: A Python Natural Language Processing Toolkit for Electronic Health Record Texts [12.1]
臨床テキストのためのピソンライブラリ EHRKit を作成した。このライブラリには、MIMIC-III固有の機能とタスク固有の機能という2つの主要な部分が含まれている。第1部では、基本的な検索、情報検索、情報抽出を含むMIMIC-III NOTEEVENTSデータにアクセスするためのインターフェースのリストを紹介する。第2部では、エンティティ認識、要約、機械翻訳など、最大12個の非武装NLPタスクのために、多くのサードパーティライブラリを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:03:26 GMT)
Multi-IMU with Online Self-Consistency for Freehand 3D Ultrasound Reconstruction [12.1]
Freehand 3D USは、複雑さを増すことなくスキャンされた領域をより深く理解する技術である。標高の変位と累積誤差の推定は依然として困難である。複数慣性測定ユニット(IMU)を用いた新しいオンライン自己整合ネットワーク(OSCNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:23:33 GMT)
DUET: 2D Structured and Approximately Equivariant Representations [12.1]
MSSL(Multiview Self-Supervised Learning)は、入力変換の集合に関する学習不変性に基づいている。本稿では,行列構造に整理された2次元表現である2DstrUcturedおよびEquivarianT表現(Coined DUET)を提案し,入力データに作用する変換について同変する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:40:03 GMT)
TSMixer: Lightweight MLP-Mixer Model for Multivariate Time Series Forecasting [11.6]
TSMixerは、多層パーセプトロン(MLP)モジュールからなる軽量ニューラルネットワークである。我々のモデルはコンピュータビジョンにおけるパッチ付きミクサーモデルの成功からインスピレーションを得ている。 TSMixerは最先端のモデルとトランスフォーマーのモデルよりもかなりのマージンで優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 01:57:23 GMT)
Leveraging GPT-4 for Food Effect Summarization to Enhance Product-Specific Guidance Development via Iterative Prompting [11.3]
新薬応用(NDA)による食品効果の要約は、製品特異的ガイダンス(PSG)の開発と評価に欠かせない要素である。大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、自動テキスト要約の有効性を向上する大きな可能性を示している。本研究では, ChatGPT や GPT-4 との相互作用をより効果的に行うための, 反復的プロンプト法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:55:13 GMT)
Classical Capacity of Arbitrarily Distributed Noisy Quantum Channels [11.3]
古典的情報を含む任意の量子チャネルに対する古典的ノイズと量子的ノイズの混合の影響について検討する。混合雑音の存在下で、任意の分散量子チャネル上の達成可能なチャネル容量を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:14:12 GMT)
GraSS: Contrastive Learning with Gradient Guided Sampling Strategy for Remote Sensing Image Semantic Segmentation [11.2]
RSIセマンティックセグメンテーションのためのGradient Guided Smpling Strategy (GraSS) を用いたコントラスト学習を提案する。 GraSSは2つのステージで構成されている。 GraSSは高分解能RSIセマンティックセグメンテーションにおけるSSCLの性能を効果的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 01:50:46 GMT)
Recent Advances in Optimal Transport for Machine Learning [11.2]
2012～2022年の間に、機械学習のための最適なトランスポートのコントリビューションを検討します。機械学習の4つのサブフィールド(教師なし、教師なし、転送、強化学習)に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:37:23 GMT)
Momentum Benefits Non-IID Federated Learning Simply and Provably [11.2]
フェデレートラーニングは大規模機械学習の強力なパラダイムである。 FedAvgとSCAFFOLDは、これらの課題に対処する2つの基本的なアルゴリズムである。本稿では,FedAvgとSCAFFOLDの性能向上のための運動量の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:52:27 GMT)
Statistical Optimality of Deep Wide Neural Networks [11.2]
まず、ニューラルネットワークの一般化能力は、対応するディープ・ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)の回帰によって完全に特徴づけられることを示した。カーネルレグレッションの確立された理論により、勾配降下により訓練された多層ワイドニューラルネットワークは、最小最大速度を達成することができると結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 02:55:59 GMT)
Confidence Ranking for CTR Prediction [11.1]
本稿では,最適化目標をランキング関数として設計する,信頼ランキングという新しいフレームワークを提案する。本実験により、信頼度ランキング損失の導入は、公共および産業データセットのCTR予測タスクにおいて、すべてのベースラインを上回り得ることが示された。このフレームワークは、JD.comの広告システムに展開され、ファインランクの段階で主要なトラフィックをサービスしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:31:00 GMT)
Local Non-Hermitian Hamiltonian Formalism for Dissipative Fermionic Systems and Loss-Induced Population Increase in Fermi Superfluids [11.0]
非エルミートハミルトニアン(Non-Hermitian Hamiltonian、NHH)は、開量子系に対する効果的な形式主義である。我々は、散逸性フェルミオン系に対する元のマスター方程式から適切なNHHを得るためのスキームを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:57:18 GMT)
Variational generation of spin squeezing on one-dimensional quantum devices with nearest-neighbor interactions [11.0]
強いスピンスクイーズを生成するための現在のプロトコルは、高次元または長距離の相互作用に依存する。そこで本研究では,この問題を解決するために,変分スピン探索アルゴリズムを開発した。これらの変分アルゴリズムには,ディジタル回路とアナログ回路の両方が考慮されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:19:56 GMT)
Boosting Adversarial Transferability with Learnable Patch-wise Masks [10.5]
敵の例は、異なるモデル間での転送可能性のために、セキュリティクリティカルなアプリケーションに広く注目を集めている。本稿では、モデル固有の識別領域が、ソースモデルに過度に適合する要因であり、それによってターゲットモデルへの転送可能性を低減することを論じる。具体的には,本フレームワークのターゲットモデルをシミュレートし,シミュレートされたモデルのフィードバックに応じてパッチワイズマスクを調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:32:22 GMT)
Extensible Motion-based Identification of XR Users using Non-Specific Motion Data [10.4]
距離に基づくアプローチと分類に基づくアプローチの強みを組み合わせることで、拡張現実のユーザを移動によって識別する。我々は,VRゲーム『Half-Life: Alyx'』をプレイするユーザのデータセット上でモデルをトレーニングし,アート分類ベースモデルの状態をベースラインとして,複数の実験と分析を行う。その結果, 組込み方式では, わずか数分の登録データを用いて, 特定の動作から新規ユーザを識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:50:58 GMT)
From Human Days to Machine Seconds: Automatically Answering and Generating Machine Learning Final Exams [10.3]
MIT、ハーバード大学、コーネル大学などのトップ機関での機械学習の最終試験は、書くのに何日もかかり、生徒は解決するのに何時間もかかる。大規模な言語モデルは、トレーニング後のオンラインのファイナルで、人間のレベルで機械学習のファイナルをパスし、新しい品質のファイナル質問を数秒で自動生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:42:05 GMT)
Image-based Communication on Social Coding Platforms [10.2]
2013年から2022年の間に、BugzillaとStack Overflowの画像データを含む投稿数が倍増した。開発者の投稿に画像が含まれている場合の大部分では、その画像の情報は提供されるテキストに補完される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 00:56:04 GMT)
Semantic Positive Pairs for Enhancing Contrastive Instance Discrimination [10.0]
インスタンス識別に基づく自己教師付き学習アルゴリズムは、表現学習において有望な結果をもたらす。しかし、埋め込み空間において正のペアを引き付け、他のすべてのインスタンスを撃退するプロセスは、重要な特徴を捨てることになる。そこで本研究では,これらのイメージを類似したセマンティックコンテンツで識別し,肯定的な事例として扱うアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:47:08 GMT)
Learning Dynamic Graphs from All Contextual Information for Accurate Point-of-Interest Visit Forecasting [9.9]
Busyness Graph Neural Network (BysGNN) は、基礎となるマルチコンテキスト相関を学習し、発見するために設計された時間グラフニューラルネットワークである。文脈的,時間的,空間的な信号をすべて取り入れることで,最先端の予測モデルに対する予測精度の大幅な向上を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:14:03 GMT)
Predicting Sentence-Level Factuality of News and Bias of Media Outlets [9.9]
本稿では,AllSides が提案する事実とメディアバイアスの定義に基づいて,6,191 の注釈付き文からなる「FactNews」という文レベルの大規模データセットを提案する。我々はFactNewsを用いて、ニュースメディアの文章レベルの事実性を予測するための2つのテキスト分類問題を定式化し、ニュースソースの全体的な信頼性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:11:39 GMT)
Allocating Divisible Resources on Arms with Unknown and Random Rewards [9.7]
我々は、各期間に複数の武器で再生可能資源の1単位を割り当てる意思決定者について検討する。アームは未知でランダムな報酬であり、その手段は割り当てられたリソースに比例し、分散は割り当てられたリソースのオーダー$b$に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:59:11 GMT)
Enhanced Neural Beamformer with Spatial Information for Target Speech Extraction [9.6]
本稿では,空間情報を利用してニューラルビームフォーマの性能を向上させるターゲット音声抽出ネットワークを提案する。本稿では,空間情報に対するニューラルビームフォーマの知覚を高めるマルチヘッド・クロスアテンション機構を提案する。実験により,より合理的なマスク推定ネットワークと空間情報に基づくクロスアテンション機構をニューラルネットワークに組み込んだアプローチが,音声分離性能を効果的に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:03:10 GMT)
Latent SDEs on Homogeneous Spaces [9.4]
我々は、プロセスが潜在微分方程式(SDE)によって制御される潜在変数モデルにおける変分推論の問題を考察する。本稿では,既存の一段階幾何学的ユーラー・丸山スキームを用いて,提案方式の潜在SDEを効率的に学習可能であることを示す。より多様性の低いSDEに制限されているにも関わらず、さまざまな時系列や分類ベンチマークにおいて、競争力や最先端のパフォーマンスを達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:18:52 GMT)
String Diagrams with Factorized Densities [9.1]
確率的プログラムと因果モデルの両方が、確率変数の集合上の合同確率密度を定義する。この研究は、確率写像のマルコフ圏の研究に基づいて、射が各サンプル空間上で分解された結合密度と、サンプルから値を返す決定論的写像を結合する圏を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 19:10:17 GMT)
Automatic Calibration and Error Correction for Large Language Models via Pareto Optimal Self-Supervision [8.9]
大規模言語モデル(LLM)は、広範囲のアプリケーションに対して、目覚ましい能力を発揮している。精度は依然として大きな成長領域であり、特にバイオメディシンのようなミッションクリティカルな領域では顕著である。 LLM応答に対する信頼度を校正する効果的な方法は、エラーを自動的に検出し、ループ内検証を容易にするために不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:11:15 GMT)
Mitigating the Accuracy-Robustness Trade-off via Multi-Teacher Adversarial Distillation [8.8]
敵対的トレーニングは、敵対的攻撃に対するディープニューラルネットワークの堅牢性を改善するための実践的なアプローチである。本稿では, MTARD (Multi-Teacher Adversarial Robustness Distillation) を導入する。公開データセットで行った実験は、MTARDが様々な敵攻撃に対して最先端の敵の訓練と蒸留法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:47:01 GMT)
The 2nd Place Solution for 2023 Waymo Open Sim Agents Challenge [8.8]
本稿では,マルチエージェント動作をシミュレーションする簡易かつ効果的な自己回帰手法を提案する。 MTR+++は2023年のオープン・シム・エージェント・チャレンジ(WOSAC)において、リアリズム・メタ・メトリックの0.4697を達成しました。また、MTR_Eと命名されたMTRに基づく改良モデルも提案されており、スコアは0.4911で、2023年6月25日現在、WOSACのリーダーボードで3位である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:33:12 GMT)
Multi-Scale Deformable Alignment and Content-Adaptive Inference for Flexible-Rate Bi-Directional Video Compression [8.8]
本稿では、エンドツーエンドの速度歪みに最適化された階層的双方向ビデオ圧縮のための適応型モーション補正モデルを提案する。我々はゲインユニットを使用し、単一のモデルが複数のレート歪み動作ポイントで動作できるようにする。実験により, 学習ビデオ符号化における先行技術に比較して, 最先端の速度歪み性能を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:32:16 GMT)
Interpretable Anomaly Detection in Cellular Networks by Learning Concepts in Variational Autoencoders [8.6]
本稿では,セルラーネットワーク内の異常を解釈可能な方法で検出する上での課題について述べる。本稿では,データセット内のキーパフォーマンス指標(KPI)ごとに潜在空間の解釈可能な表現を学習する可変オートエンコーダ(VAE)を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:50:17 GMT)
Dynamic Path-Controllable Deep Unfolding Network for Compressive Sensing [8.6]
圧縮センシング再構成のための動的経路制御型深部展開ネットワーク(DPC-DUN)を提案する。我々のDPC-DUNは非常に柔軟であり、適切なトレードオフを得るために優れた性能と動的調整を提供できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:49:15 GMT)
Accelerating Sampling and Aggregation Operations in GNN Frameworks with GPU Initiated Direct Storage Accesses [8.5]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データから学習するための強力なツールとして登場している。大規模グラフ上でのGNNのトレーニングは、効率的なデータアクセスとデータ移動方法が欠如しているため、依然として大きな課題である。大規模グラフに対するGPU指向GNNトレーニングを実現するために,GPU Initiated Direct Storage Access (GIDS) データローダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:22:15 GMT)
Analytical reconstructions of multiple source-translation computed tomography with extended field of views: a research study [8.4]
拡張視野(FOV)下におけるMultiple Source-Translation Computed Tomography(mSTCT)の高品質な解析的再構成について検討する。より大きなFOVの下では、以前に提案されたバックプロジェクションフィルタ(BPF)アルゴリズムは、画像エッジでいくつかの耐え難いエラーを発生させる。我々は, mSTCTの非重み付きD-BPF(NWD-BPF)の導出と, mSTCTにBPFを導入することを含む2つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:44:20 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） (Wed, 28 Jun 2023 02:44:35 GMT)
PFB-Diff: Progressive Feature Blending Diffusion for Text-driven Image Editing [8.2]
PFB-Diffは拡散に基づく画像編集のためのプログレッシブ・フィーチャーブレンディング法である。本手法は, 画像の忠実度, 編集精度, 効率, 忠実度において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:10:20 GMT)
Towards KAB2S: Learning Key Knowledge from Single-Objective Problems to Multi-Objective Problem [8.0]
ETOは、進化計算における過去の問題の解決から、関連する経験と知識のゼロ再利用という伝統的なパラダイムを克服する。 ETOによるスケジューリングでは、インテリジェントなスケジューリングとグリーンスケジューリングの両方のために、非常に魅力的で競争性の高いフレームワーク"ミーティング"が形成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:25:04 GMT)
Deep Unfolded Simulated Bifurcation for Massive MIMO Signal Detection [8.0]
深層学習技術と量子(インスパイアされた)アルゴリズムに基づく様々な信号検出器が提案され,検出性能が向上した。本稿では、量子インスパイアされたアルゴリズムであるシミュレート・バイフルケーション(SB)アルゴリズムに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:46:55 GMT)
Deep Learning for Cancer Prognosis Prediction Using Portrait Photos by StyleGAN Embedding [7.8]
がん患者の生存予測は、最適な治療選択と患者管理に不可欠である。現在の患者生存予測法は、典型的には患者の臨床記録データまたは生物学的および画像データから生存情報を抽出する。本研究は, 生き残り予測のための深層学習を用いて, 従来の肖像写真に含まれる予後情報を客観的に捕捉し, 利用することの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:13:28 GMT)
What is the Solution for State-Adversarial Multi-Agent Reinforcement Learning? [7.6]
Deep Reinforcement Learning (DRL)を通じて学んだ政策は、敵国の摂動攻撃に影響を受けやすい。本稿では,国家逆境マルコフゲーム (SAMG) を提案し,国家不確実性の下でのMARLの基本的特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:11:20 GMT)
Federated Generative Learning with Foundation Models [7.6]
本稿では,クライアントとサーバ間の分散トレーニングデータに関連するプロンプトを伝達する,新しいフェデレーション学習フレームワークであるフェデレーション生成学習を提案する。情報的トレーニングデータは、プライバシーと基礎生成モデルを含む受信したプロンプトに基づいて遠隔で合成することができる。新しいフレームワークには、通信効率の向上、分散移行に対するレジリエンスの向上、大幅なパフォーマンス向上、プライバシー保護の強化など、さまざまなメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:52:36 GMT)
Recommender Systems for Online and Mobile Social Networks: A survey [7.3]
本稿では,オンラインおよびモバイルソーシャルネットワーク向けに設計・実装されたRecommenderシステムについて調査する。社会的文脈情報の利用がいかにレコメンデーションタスクを改善するかを強調した。本稿では,これらのシステムの利点と欠点を,アルゴリズム,対象領域,評価指標,性能評価の観点から説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:44:39 GMT)
MyDigitalFootprint: an extensive context dataset for pervasive computing applications at the edge [7.3]
MyDigitalFootprintは、スマートフォンセンサーデータ、物理的な近接情報、オンラインソーシャルネットワークのインタラクションを含む大規模なデータセットである。自然環境における31人のボランティアユーザーによる2ヶ月の計測で、制限なしの行動を可能にする。データセットの有効性を示すために,各種機械学習タスクを利用したコンテキスト認識3つのアプリケーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:59:47 GMT)
Free fermions under adaptive quantum dynamics [7.3]
我々は、一意ゲートと射影測定からなる適応量子力学の下で自由フェルミオン系を研究する。補正ユニタリ演算は、電荷密度波の順序を特徴とする状態に制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 23:09:59 GMT)
Chan-Vese Attention U-Net: An attention mechanism for robust segmentation [7.2]
標準CNNアーキテクチャによって与えられるセグメンテーションマスクをより正確に制御するために,Chan-Veseエネルギー最小化を用いた新しいアテンションゲートを提案する。本研究により,ニューラルネットワークが保持する空間情報を関心領域で観測し,二分節分割における競合結果を得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:00:57 GMT)
Superiority of GNN over NN in generalizing bandlimited functions [7.1]
グラフ情報の統合機能を備えたグラフニューラルネットワーク(GNN)は,データ解析に広く利用されている。本稿では,その分類課題に対するGNNの表現力について検討する。その結果、GNNアーキテクチャを用いた帯域制限関数を$epsilon$-approximateするために必要な重みの数は、よく知られたものよりもはるかに少ないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:18:28 GMT)
Ordering for Non-Replacement SGD [7.1]
我々は,アルゴリズムの非置換形式に対する収束率を改善する順序付けを求める。我々は,強い凸関数と凸関数のステップサイズを一定かつ小さくするための最適順序付けを開発する。さらに、注文とミニバッチを組み合わせることで、より複雑なニューラルネットワークにも適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 00:46:58 GMT)
UTOPIA: Universally Trainable Optimal Prediction Intervals Aggregation [6.9]
本稿では,予測帯域の平均幅を最小化するために,複数の予測区間を集約する手法を提案する。我々のアプローチは、実装が容易な線形あるいは凸プログラミングに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:38:37 GMT)
ProphNet: Efficient Agent-Centric Motion Forecasting with Anchor-Informed Proposals [6.9]
モーション予測は自動運転システムにおいて重要なモジュールである。マルチソース入力の不均一性、エージェント動作のマルチモーダリティ、オンボードデプロイメントに必要な低レイテンシのため、このタスクは極めて難しい。本稿では,効率的なマルチモーダル動作予測のためのアンカー情報を用いたエージェント中心モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 22:25:32 GMT)
$U(N)$ gauge theory in the strong coupling limit on a quantum annealer [6.9]
強い結合状態における格子QCDは整数値を持つ双対変数で定式化することができる。それは、Wormアルゴリズムを通じて、穏やかな有限温度と有限密度に対して効率的にシミュレートすることができる。 D-Wave量子アニールの研究に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:56:06 GMT)
Query Understanding in the Age of Large Language Models [6.6]
大規模言語モデル(LLM)を用いた対話型クエリ書き換えのための汎用フレームワークについて述べる。我々のフレームワークの重要な側面は、自然言語で検索エンジンによって機械の意図を完全に指定できるリライタの能力である。この対話型クエリ理解フレームワークに対するオープンな質問とともに、最初の実験を背景としたコンセプトを詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:24:14 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） (Wed, 28 Jun 2023 13:14:31 GMT)
Continuous-Time q-learning for McKean-Vlasov Control Problems [6.6]
本稿では,Jia と Zhou (2022c) による Q-learning の連続学習として最近作られた q-learning について考察する。 2つのq-函数が全てのテストポリシーの下で積分表現によって関連していることが示される。モデルフリーのオフラインおよびオンライン学習アルゴリズムが考案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:43:46 GMT)
Shorter Latency of Real-time Epileptic Seizure Detection via Probabilistic Prediction [6.5]
本稿では,確率的予測によるてんかん発作検出遅延の短縮を目的とした新しいディープラーニングフレームワークを提案する。提案手法は,CHB-MITの頭蓋内EEGデータセットとSWEC-ETHZの頭蓋内EEGデータセットである。得られた検出レイテンシは, 従来研究で報告された最先端結果よりも少なくとも50%短い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:40:48 GMT)
Robust Nuclear Spin Polarization via Ground-State Level Anti-Crossing of Boron Vacancy Defects in Hexagonal Boron Nitride [6.4]
量子情報処理と量子センシングにおいて、核スピン偏極は重要な役割を果たす。 GSLACによる核分極は、励起状態の反交差よりもレーザーパワーが著しく低いことが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:48:42 GMT)
The curse of dimensionality in operator learning [6.3]
本稿では、Cr$-あるいはLipschitz-regularityのみによって特徴づけられる作用素の一般クラスに対して、作用素学習が次元性の呪いに苦しむことを証明する。この論文の第二の貢献は、ハミルトン・ヤコビ方程式によって定義される解作用素に対して、次元性の一般的な呪いが克服可能であることを証明することである。 HJ-Netと呼ばれる新しいニューラル演算子アーキテクチャが導入され、基礎となるハミルトン系の特性情報を明示的に考慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:02:03 GMT)
INSTA-BEEER: Explicit Error Estimation and Refinement for Fast and Accurate Unseen Object Instance Segmentation [6.3]
InSTAnce Explicit Error Estimation and Refinement (INSTA-BEEER) を改良モデルとして提案する。提案モデルによりセグメント化が大幅に向上し,最先端の性能が向上する。高速なランタイム(0.1秒未満)で、モデルは様々な初期セグメンテーションメソッドのパフォーマンスを継続的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:01:51 GMT)
Forecasting of the development of a partially-observed dynamical time series with the aid of time-invariance and linearity [6.2]
本稿では,スラック時系列(ARS)モデルを用いた自己回帰モデルを提案する。 ARSモデルは、進化関数と下層の欠落変数をスラック時系列として同時推定する。本研究は,提案したARSモデルの有効性を実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 23:07:43 GMT)
ShuttleSet22: Benchmarking Stroke Forecasting with Stroke-Level Badminton Dataset [6.2]
2022年の上位試合から収集したバドミントンシングルスデータセットであるShuttleSet22を提供する。 ShuttleSet22は、トレーニングセットで30,172回、トレーニングセットで2,888回、検証セットで450回、テストセットで2,040回、テストセットで2,888回で構成されている。 ShuttleSet22で既存の作業のベンチマークを行うため、ShuttleNetの最先端のストローク予測手法を対応するストローク予測タスクでテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:50:24 GMT)
Structure from Voltage [6.2]
有効抵抗(ER)はグラフの構造を問う魅力的な方法である。我々は、$n$の頂点が$n2$のグラフにおけるスケーリング抵抗を使用することで、電圧と有効抵抗の有意義な制限が得られることを示す。また、計量グラフに「基底」ノードを加えることで、選択された点から他のすべての点までのすべての距離を計算する単純で自然な方法が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:42:20 GMT)
Taqyim: Evaluating Arabic NLP Tasks Using ChatGPT Models [6.1]
大規模言語モデル(LLM)は、微調整を必要とせず、様々な下流タスクにおける印象的なパフォーマンスを示している。英語に比べて訓練率が低いにもかかわらず、これらのモデルは他の言語でも顕著な能力を示す。本研究では,7つの異なるNLPタスクにおいて,GPT-3.5およびGPT-4モデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:54:29 GMT)
Improving Primate Sounds Classification using Binary Presorting for Deep Learning [6.0]
本稿では,MELスペクトル表現のサブセグメンテーションを初めてリラベルする一般化アプローチを提案する。バイナリプリソートと分類の両方において、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と様々なデータ拡張技術を利用する。本研究は,異なる霊長類種の音の分類を課題とする,挑戦的なTextitComparE 2021データセットについて,本手法の結果を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:35:09 GMT)
Generalizing to new geometries with Geometry-Aware Autoregressive Models (GAAMs) for fast calorimeter simulation [6.0]
衝突生成物に対するシミュレートされた検出器応答の生成は、粒子物理学におけるデータ解析に不可欠である。 1つのサブ検出器であるカロリーメータは、その細胞の粒度の高さと相互作用の複雑さのために計算時間を支配している。我々は,温度計の応答が幾何によってどのように変化するかを学習する自動回帰モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:12:07 GMT)
What Sentiment and Fun Facts We Learnt Before FIFA World Cup Qatar 2022 Using Twitter and AI [5.9]
本報告では,FIFAワールドカップに関連するツイートに対する感情を提供する上で,効果的な解決策を提案する。コミュニティで初めて、少なくとも130万ツイートが収集され、提案された機械学習ソリューションのパフォーマンスを評価するデータセットとして実装されている。本稿では,感情分析にVaderアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:29:23 GMT)
Spatiotemporal Besov Priors for Bayesian Inverse Problems [5.8]
ランダムな係数を持つウェーブレット展開によって定義されるベソフ過程(BP)は、このタイプのベイズ逆問題に対してより適切な先行性として提案されている。本稿では、BPを、Q-指数過程の時間相関強度を管理するWhite-T領域に一般化する。 2つの限定角度CT再構成例と、Navier-Stokes方程式を含む高非線形逆問題を用いて、提案したSTBPの利点を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:14:49 GMT)
Lifelong Change Detection: Continuous Domain Adaptation for Small Object Change Detection in Every Robot Navigation [5.8]
地表面の視界変化検出は, 複雑な非線形視点投影と相まって, 視界の不確かさに悩まされる。正規化のためには,手動で注釈付けされた高品質なオブジェクトクラス固有の先行手法が一般的である。本手法は,日常のロボットナビゲーションにおいて検出される物体の変化を,将来的な変化検出タスクを改善するために,追加の事前として再利用できるという,強力で汎用的な考え方を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 10:34:59 GMT)
ChatLaw: Open-Source Legal Large Language Model with Integrated External Knowledge Bases [5.6]
本稿ではChatLawという,オープンソースの法的大規模言語モデルを提案する。法的なデータスクリーニングにおけるモデル幻覚の問題を克服するために,ベクトルデータベース検索とキーワード検索を組み合わせた手法を提案する。また,参照データに存在する誤りを克服する大規模モデルの能力を高める自己認識手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 10:48:34 GMT)
The Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge 2023: Brain MR Image Synthesis for Tumor Segmentation (BraSyn) [5.4]
本稿では,脳MR画像合成ベンチマーク(BraSyn)とMICCAI(Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention)2023を併用して,脳MR画像合成ベンチマーク(BraSyn)の確立について紹介する。この課題の主な目的は、複数の利用可能な画像が提供される際に、MRIの欠落を現実的に生成できる画像合成手法を評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:32:18 GMT)
Fast Marching Energy CNN [5.4]
我々はCNNを用いて問題に適応した等方的リーマン計量を生成する新しい手法を提案する。次に、このアイデアをCNNによって出力された測地線距離の単位球として脳腫瘍のセグメント化に適用する。測地線距離モジュールは、幾何学的および/または位相的特性を確保しつつ、最先端の性能を達成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） (Wed, 28 Jun 2023 11:24:51 GMT)
Non-Convex Optimizations for Machine Learning with Theoretical Guarantee: Robust Matrix Completion and Neural Network Learning [5.1]
機械学習システムはまだ"ブラックボックス"という概念の下にあり、そこではパフォーマンスが理解できない。この論文では、2つの一般的な非問題は、パブリックニューラルネットワーク学習を設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:53:49 GMT)
Inter-Rater Uncertainty Quantification in Medical Image Segmentation via Rater-Specific Bayesian Neural Networks [5.0]
医用画像セグメンテーションにおけるレータ間不確実性を推定するための新しいベイズニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。まず,不確実性推定に適したワンエンコーダ・マルチデコーダアーキテクチャを提案する。次に,新しいアーキテクチャのベイズモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:52:51 GMT)
DoseDiff: Distance-aware Diffusion Model for Dose Prediction in Radiotherapy [4.9]
線量分布を正確に予測するための距離認識拡散モデル(DoseDiff)を提案する。乳腺癌と鼻咽喉頭癌から得られた2つのデータセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:58:53 GMT)
Towards a Better Understanding of Learning with Multiagent Teams [4.7]
いくつかのチーム構造は、エージェントが特定の役割を専門化することを学ぶのに役立つことを示しています。大規模なチームは、コーディネーションを減らすためのクレジット割り当ての課題を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:37:48 GMT)
DenseBAM-GI: Attention Augmented DeneseNet with momentum aided GRU for HMER [4.5]
手書き数式における記号間の長さと空間的関係を正確に決定することは困難である。本研究では,HMERのための新しいエンコーダデコーダアーキテクチャ(DenseBAM-GI)を提案する。提案モデルは,表現認識率(Exprate)の観点から,最先端モデルに匹敵する性能を有する,効率的で軽量なアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:12:23 GMT)
Deep R Programming [4.4]
Deep R Programmingは、データサイエンスの最も人気のある言語の1つである包括的で詳細な入門コースである。野心的な学生、専門家、研究者に、この強力な環境の独立したユーザーになるための知識とスキルを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:44:30 GMT)
Low-Confidence Samples Mining for Semi-supervised Object Detection [4.4]
低信頼度擬似ラベルを効率的に利用するための新しい低信頼サンプルマイニング(LSM)法を提案する。本手法は,5%のラベル付け率で最先端手法よりも3.54%のmAP改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:29:06 GMT)
No Transfers Required: Integrating Last Mile with Public Transit Using Opti-Mile [4.3]
我々は、ラストマイルサービスと公共交通機関を組み合わせた新しい旅行計画手法「オプティマイル」を提案し、転送は不要である。従来の最短経路に比べて18%の値上げで、オプティマイル走行が10%距離移動の減少につながることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:05:14 GMT)
Evaluating Similitude and Robustness of Deep Image Denoising Models via Adversarial Attack [4.2]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、画像復調の分野で幅広い応用があり、従来の画像復調よりも優れている。本稿では,既存のディープ・イメージ・デノベーション手法の類似性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:30:59 GMT)
Is ChatGPT a Biomedical Expert? -- Exploring the Zero-Shot Performance of Current GPT Models in Biomedical Tasks [4.2]
GPT-3.5-TurboとGPT-4は主要なシステムと競合する能力を示した。より古く安価なGPT-3.5-Turboシステムは、地上のQ&A設定でGPT-4と競合することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:24:48 GMT)
Multi-network Contrastive Learning Based on Global and Local Representations [4.2]
本稿では,グローバルおよびローカル表現に基づくマルチネットワークコントラスト学習フレームワークを提案する。複数のネットワークを通じて自己指導型コントラスト学習のためのグローバル・ローカル特徴情報を導入する。また、コントラストに使用されるサンプルの数を増やし、モデルのトレーニング効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:30:57 GMT)
DCT: Dual Channel Training of Action Embeddings for Reinforcement Learning with Large Discrete Action Spaces [4.2]
本稿では,アクション埋め込みを効果的に学習する新しいフレームワークを提案する。我々は、トレーニングされたデコーダと標準強化学習アルゴリズムを併用して、埋め込み空間でアクションを生成する。実験の結果、モデルがよりクリーンなアクション埋め込みをもたらすことが示され、改善された表現は、より早い収束でより良いポリシーを学ぶのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:32:09 GMT)
S2SNet: A Pretrained Neural Network for Superconductivity Discovery [4.1]
本稿では,超伝導予測に注意機構を利用する新しいモデルS2SNetを提案する。 S2SNetは、新しい最先端の精度を92%、AUC(Area Under Curve)を0.92の精度で実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:52:50 GMT)
On information captured by neural networks: connections with memorization and generalization [4.1]
トレーニング中にニューラルネットワークが取得した情報について検討する。非空の一般化ギャップ境界を導出することで、例情報性と一般化を関連付ける。全体として、我々の研究結果はニューラルネットワークの一般化のメカニズムのより深い理解に寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:46:59 GMT)
Genomic Interpreter: A Hierarchical Genomic Deep Neural Network with 1D Shifted Window Transformer [4.1]
Genomic Interpreterはゲノムアッセイ予測のための新しいアーキテクチャである。モデルはゲノムサイトの階層的依存関係を識別できる。 17K対の38,171のDNAセグメントを含むデータセットで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:17:32 GMT)
Diversity is Strength: Mastering Football Full Game with Interactive Reinforcement Learning of Multiple AIs [4.0]
本稿では,多種多様なAIを同時に訓練できる新しいDRLトレーニングフレームワークであるDiversity is Strength (DIS)を提案する。これらのAIは相互接続された履歴モデルプール構造を介してリンクされ、その能力と戦略の多様性が向上する。私たちはGoogle Research Football(GRF)に基づいたAIコンペティションでテストを行い、5v5と11v11のトラックで優勝しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:56:57 GMT)
Envisioning a Next Generation Extended Reality Conferencing System with Efficient Photorealistic Human Rendering [4.0]
人間の3Dダイナミックスの効率的なレンダリングは没入型ミーティングの中核である。 NeRF(Neural Radiance Field)のようなニューラルレンダリングの最近の進歩は、メタバースミーティングにおいてより大きなリアリズムをもたらす可能性がある。我々は、より効率的に光現実的な人間のダイナミクスをレンダリングするための、NeRFに基づく高速な自由視点合成アルゴリズムを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:29:35 GMT)
Curious Replay for Model-based Adaptation [4.0]
モデルベースのエージェントに合わせた、優先順位付けされた体験リプレイの形式であるCurious Replayを紹介します。 Curious Replay を用いたエージェントは、動物行動にインスパイアされた探索パラダイムのパフォーマンスを向上させる。 DreamerV3 with Curious ReplayはCrafterベンチマークで最先端のパフォーマンスを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:34:53 GMT)
Multitime Quantum Communication: Interesting But Not Counterfactual [3.8]
Salih et al., Phys. 110 (2013) 170502 (以下SLAZ) によって導入された2つのパーティ間での情報伝達プロトコルは、一連のステップで量子チャネルを通して量子振幅を前後に送信する。著者らは、これらのプロトコルはパーティを接続するために量子チャネルが必要であるが、ステップの数が無限大になる傾向にあるため、実際の使用量は無限小になる、という意味で「偽善的」であると主張した。ここでは、量子干渉の有無で中間時間で有効でない確率論的推論を利用するため、この主張は誤りであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:18:32 GMT)
PeakNet: An Autonomous Bragg Peak Finder with Deep Neural Networks [3.8]
PeakNetは、ディープニューラルネットワークを利用する、自律的なBraggピークファインダである。専門家レベルの実時間連続結晶学データ解析には高いデータレートで適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:55:56 GMT)
Self-supervised Equality Embedded Deep Lagrange Dual for Approximate Constrained Optimization [3.7]
ニューラルネットワーク(NN)を用いた高速最適近似器としてDeepLDEを提案する。不等式制約を課すために,DeepLDEと初等・非双対学習法の収束を証明した。提案したDeepLDEソリューションは,最小のNNベースアプローチ間の最適ラグギャップを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:13:54 GMT)
Separable Physics-Informed Neural Networks [3.6]
PINNのためのネットワークアーキテクチャとトレーニングアルゴリズムを提案する。 SPINNは、多次元PDEにおけるネットワーク伝播数を著しく削減するために、軸単位で動作している。そこで, SPINN は, 2+1-d Navier-Stokes 方程式を, より高速に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:11:39 GMT)
Learning with Noisy Labels by Adaptive Gradient-Based Outlier Removal [3.5]
本稿では,Adaptive GRAdient-based outlier removal を用いて,雑音のあるラベルで学習する新しい手法 AGRAを提案する。本手法は,サンプルの集合勾配と個々のサンプル勾配を比較して,対応するサンプルがモデルに役立つかどうかを動的に決定する。いくつかのデータセットに対する広範囲な評価はAGRAの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:14:29 GMT)
Minimising surface-code failures using a color-code decoder [3.4]
偏極雑音モデルにより生じる誤差に対する低重補正演算子を求める表面符号のデコーダを提案する。デコーダは、表面符号のシンドロームをカラー符号のシンドロームにマッピングすることで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:04:49 GMT)
Positive Label Is All You Need for Multi-Label Classification [3.4]
マルチラベル分類(MLC)は、各画像に様々な意味ラベルを注釈付けすることが困難であるため、トレーニングデータにおいて避けられないラベルノイズに悩まされる。肯定的・未ラベルなマルチラベル分類(PU-MLC)と呼ばれる新しい手法を提案する。本手法は,正のラベルとラベルなしデータのみをモデルとし,損失関数に適応的再バランス係数と適応的温度係数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:44:00 GMT)
OpenNDD: Open Set Recognition for Neurodevelopmental Disorders Detection [3.4]
NDDのスクリーニングと検出のための新しいオープンセット認識フレームワークを提案する。オートエンコーダと逆数点のオープンセット認識を組み合わせて、既知のクラスを正確に識別し、遭遇したことのないクラスを認識する。異なる被験者間の強い類似性を考慮すると、未知の障害を識別するためのMMSと呼ばれる共同スケーリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:28:33 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） (Wed, 28 Jun 2023 12:57:11 GMT)
Complex-valued Adaptive System Identification via Low-Rank Tensor Decomposition [3.3]
本研究では、複素数値信号の処理を可能にする2つの新しいアーキテクチャを導出する。これらの拡張は、パフォーマンスの観点から、オリジナルのアーキテクチャの自明で複雑な拡張を超えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:01:08 GMT)
CoCoFL: Communication- and Computation-Aware Federated Learning via Partial NN Freezing and Quantization [3.2]
我々は,すべてのデバイス上でNN構造を完全に維持する新しいFL手法であるCoCoFLを提案する。 CoCoFLはデバイス上の利用可能なリソースを効率的に利用し、制約されたデバイスがFLシステムに多大な貢献をすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:36:27 GMT)
Increasing Performance And Sample Efficiency With Model-agnostic Interactive Feature Attributions [3.1]
我々は,2つの一般的な説明手法(Occlusion と Shapley の値)に対して,モデルに依存しない実装を提供し,その複雑なモデルにおいて,完全に異なる属性を強制する。提案手法は,修正された説明に基づいてトレーニングデータセットを増強することで,モデルの性能を著しく向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:23:28 GMT)
Automatic Annotation of Direct Speech in Written French Narratives [2.9]
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） (Wed, 28 Jun 2023 07:44:53 GMT)
Social World Knowledge: Modeling and Applications [2.9]
社会世界の知識は、人間や機械による効果的なコミュニケーションと情報処理の重要な要素である。ソーシャルネットワークで発生する社会的文脈から低次元の実体埋め込みを抽出するフレームワークであるSocialVecを紹介する。テキストセマンティクスを含む作業を容易にする単語埋め込みと同様に、学習されたソーシャルエンティティ埋め込みは、複数のソーシャルフレーバーのタスクに利益をもたらすことを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:25:30 GMT)
Quantum computing is scalable on a planar array of qubits with fabrication defects [2.9]
任意に大きい量子計算は、2次元の雑音量子ビット配列を用いて失敗の確率を消し去ることができることを示す。我々のアプローチは、大規模な量子コンピュータを構築するための実験的な試みと容易に互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:44:17 GMT)
A systematic study of the foreground-background imbalance problem in deep learning for object detection [2.8]
対象物検出におけるF-B不均衡問題の包括的解析と実験を行った。 F-B不均衡の異なる側面が検出性能に及ぼす影響を実験的に検討した。 F-Bの不均衡は検出性能を著しく低下させる可能性があると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:27:11 GMT)
Low-ground/High ground capacity regions analysis for Bosonic Gaussian Channels [2.7]
本稿では, 単一モード, 位相非感受性ガウスボソニックチャネル間の相互接続の包括的特徴について述べる。この特徴付けにより、これらのマップのパラメータ空間において、低地と高地という2つの異なる領域を特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:26:42 GMT)
Unified machine learning: Classification with simultaneous observed and unobserved novelty detection [2.6]
Positive and Unlabelled (PU)-learning, Semi-Supervised Learning (SSL), and Open-Set Recognition (OSR) の統一的なアプローチは、コスト効率の高いアプリケーショングレード分類器の開発を大幅に促進する。これまでの試みは、mboxtextitobservedとmboxtextitunobservedの新規カテゴリの定義を混乱させた。 Open-LACUは、観察および保存されていない新しいカテゴリを一般化する最初の機械学習ポリシーである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:00:14 GMT)
ETO Meets Scheduling: Learning Key Knowledge from Single-Objective Problems to Multi-Objective Problem [2.4]
ETOは「進化計算研究の新しいフロンティア」として機能する。 ETOによるスケジューリングでは、インテリジェントなスケジューリングとグリーンスケジューリングの両方に非常に競争力のある"ミーティング"フレームワークを構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:51:25 GMT)
Confidence-Calibrated Ensemble Dense Phrase Retrieval [2.4]
変換器をベースとしたDense Passage Retrieval(DPR)アルゴリズムが,事前学習なしに最適化できる範囲について検討する。このやや徹底的なアプローチは、Google NQやSQuADといったベンチマークデータセットで、最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:40:21 GMT)
Complete equational theories for the sum-over-paths with unbalanced amplitudes [2.3]
ヴィルマートは最近、トフォリ・ハダマール回路上のバランスの取れた和-オーバーパスについて完全な方程式理論を導いた。ここでは局所和を自然に支持する不均衡経路和における完全性の問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:02:24 GMT)
Generative User-Experience Research for Developing Domain-specific Natural Language Processing Applications [2.3]
本稿では,生成UX研究をドメインNLPアプリケーションに組み込む手法を提案する。本稿では,プロセス産業における日常業務のためのドメイン固有セマンティックサーチのフルサイクルプロトタイプ開発について報告する。ケーススタディでは、ドメインエキスパートの関与がNLPアプリケーションへの関心を高め、信頼を高めることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:17:45 GMT)
Relevant Entity Selection: Knowledge Graph Bootstrapping via Zero-Shot Analogical Pruning [2.2]
そこで本研究では,KGのシードエンティティから始まり,その近傍のエンティティを保存・熟成するアナロジーに基づくアプローチを提案する。ウィキデータに対する我々のアプローチは、ドメイン均質または異質なシードエンティティを含む2つの手動ラベル付きデータセットを通して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:17:59 GMT)
ICSVR: Investigating Compositional and Semantic Understanding in Video Retrieval Models [2.2]
我々は,MSRVTT,MSVD,DIDEMOなどの標準ベンチマークを用いて,ビデオ検索モデルの合成と意味的理解を評価する。実験の結果,アクションやセマンティクスは映像理解におけるオブジェクトや属性よりも小さな役割を担っていることが明らかとなった。 CLIP(Pre-trained Image-text representations)を用いたビデオ検索モデルは、ビデオテキストデータ上で事前トレーニングされたモデルと比較して、セマンティックおよび構成的理解が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:06:36 GMT)
Towards a Better Theoretical Understanding of Independent Subnetwork Training [2.2]
独立サブネットワークトレーニング(IST)の理論的考察 ISTは、上記の問題を解決するための、最近提案され、非常に効果的である。圧縮通信を用いた分散手法など,ISTと代替手法の基本的な違いを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:14:22 GMT)
Transfer Learning with Random Coefficient Ridge Regression [2.1]
ランダム係数のリッジ回帰は、高次元設定における固定係数回帰の重要な代替となる。本稿では,移動学習の設定におけるランダム係数リッジ回帰の推定と予測について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:36:37 GMT)
On the Validity of Conformal Prediction for Network Data Under Non-Uniform Sampling [2.0]
本研究では,様々なサンプリング機構下でのネットワークデータに対する共形予測の特性について検討する。選択規則が置換不変性を満たす場合、サンプルサブアレイは選択イベント上で交換可能であることを示す。以上の結果から,エゴネットワークや雪玉サンプリングに関連する特定の選択事象に対する共形予測の有限サンプルの有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:12:00 GMT)
A hybrid framework for estimating nonlinear functions of quantum states [2.0]
モーメント$tr(rhom)$のような量子状態の非線形関数を推定することは、量子科学と技術に対する基礎的で実践的な関心である。そこで、量子部分は一般化スワップテストによって構成され、古典的部分はランダム化測定から結果を後処理することで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:29:15 GMT)
Pure exploration in multi-armed bandits with low rank structure using oblivious sampler [2.0]
純粋探索問題の報酬系列の下位構造を考察する。報酬ベクトルのカーネル情報を含むことにより、時間変化と固定の両方のケースに対して効率的なアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 01:14:55 GMT)
Maximum Likelihood Training of Autoencoders [1.9]
本稿では,制約のないオートエンコーダの最大可能性トレーニングを初めて導入する。既存のフリーフォームネットワークの最大確率推定器は受け入れがたいほど遅い。自己エンコーダに極大極大を鼻で適用すると、分岐解が導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:43:16 GMT)
Hierarchical Graph Neural Networks for Proprioceptive 6D Pose Estimation of In-hand Objects [1.8]
マルチモーダル(ビジョンとタッチ)データを組み合わせた階層型グラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。また、グラフベースのオブジェクト表現を学習するために、モダリティ内および横断的に情報を流す階層的なメッセージパッシング操作を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 01:18:53 GMT)
Stone Needle: A General Multimodal Large-scale Model Framework towards Healthcare [1.8]
Stone Needleは、医療アプリケーションに特化して設計された、一般的なマルチモーダルな大規模モデルフレームワークである。アーキテクチャは複数ラウンドの対話でマルチモーダルインタラクションを行うことができる。異なるモダリティの融合と複雑な医療情報をストーンニードルで処理する能力は、正確な診断、治療勧告、患者医療に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:04:56 GMT)
Action-conditioned Deep Visual Prediction with RoAM, a new Indoor Human Motion Dataset for Autonomous Robots [1.8]
ロボット自律運動(RoAM)ビデオデータセットについて紹介する。このロボットは、ロボットのエゴビジョンから様々な人間の動きを記録する様々な屋内環境において、カスタムメイドのタートルボット3バーガーロボットで収集される。データセットには、LiDARスキャンの同期記録や、静的で動く人間のエージェントの周りを移動する際にロボットが取るすべての制御アクションも含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 00:58:44 GMT)
The False Dawn: Reevaluating Google's Reinforcement Learning for Chip Macro Placement [1.6]
Google 2021 Natureの論文で、シリコンチップの物理的設計のための強化学習は、文書化されていない主張のために論争を巻き起こした。 Natureの論文は、報告された結果を生成するのに必要なほとんどのインプットと、方法論におけるいくつかの重要なステップを支持した。しかし、2つの異なる評価がギャップを埋め、Google RLが人間のデザイナーより遅れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:39:16 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） (Wed, 28 Jun 2023 11:53:18 GMT)
Pgx: Hardware-accelerated Parallel Game Simulators for Reinforcement Learning [1.6]
JAXで書かれたボードゲーム強化学習(RL)環境のスイートであるPgxを提案する。 Pgxは、アクセラレータ上で数千の並列実行に効率的にスケールできる。 Pgxには、バックギャモン、チェス、ショギ、GoといったRL研究のベンチマークとして一般的に使用されるRL環境が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 02:48:17 GMT)
Theater Aid System for the Visually Impaired Through Transfer Learning of Spatio-Temporal Graph Convolution Networks [1.5]
本研究の目的は、視覚障害者や視覚障害者を支援するためにステージで行う人間の行動を認識することである。我々は,深度画像で捉えた骨格データを入力として利用する演劇人間行動認識システムを開発した。トランスファーラーニングの使用は、劇場の文脈における人間の行動システムの性能向上に寄与した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:40:52 GMT)
Deep Learning assisted microwave-plasma interaction based technique for plasma density estimation [1.5]
本稿では,マイクロ波-プラズマ相互作用に基づく非侵襲的診断を支援するDeep Learning (DL)を提案する。プラズマからのマイクロ波散乱による電界パターンを利用して密度分布を推定する。得られた結果から,線状プラズマ装置の密度の2次元半径分布を推定する上で有望な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:55:30 GMT)
Dyck Paths and Topological Quantum Computation [1.4]
3つのフィボナッチアロンの融合基底、|1rangle, |taurangle$と2つの長さ 4 Dyck 経路の間の写像を示す。また、この回転空間において、任意の所望の単一キュービット演算の実行を効率的に行うことができるブレイドワードを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:52:08 GMT)
Action and Trajectory Planning for Urban Autonomous Driving with Hierarchical Reinforcement Learning [1.3]
本稿では,階層型強化学習法(atHRL)を用いた行動・軌道プランナを提案する。我々は、複雑な都市運転シナリオにおける広範な実験を通して、atHRLの有効性を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:11:02 GMT)
MAF-Net: Multiple attention-guided fusion network for fundus vascular image segmentation [1.3]
網膜基底画像の血管を正確に検出するマルチアテンション誘導核融合ネットワーク(MAF-Net)を提案する。従来のUNetベースのモデルは、長距離依存を明示的にモデル化するため、部分的な情報を失う可能性がある。提案手法は,いくつかの最先端手法と比較して良好な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:49:32 GMT)
Blockchain in Oil and Gas Supply Chain: A Literature Review from User Security and Privacy Perspective [1.3]
ブロックチェーンの影響は金融を超えて広がり、不動産、石油、ガス、教育といった様々な分野に影響を及ぼす。サプライチェーン管理とデータハンドリングを備えたブロックチェーンの合併は、注目すべきトレンドだ。サプライチェーンの既存のセキュリティとプライバシの無効性に対処するブロックチェーンの可能性にもかかわらず、実践的な実装が大幅に欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:45:23 GMT)
Prethermalization in aperiodically kicked many-body dynamics [1.2]
周期的蹴り系の熱力学について検討する。高周波状態から離れても複数の加熱チャネルを除去できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:19:34 GMT)
Pseudo-Labeling Enhanced by Privileged Information and Its Application to In Situ Sequencing Images [1.0]
本研究では,空間転写学において,半教師付き物体検出問題として重要な問題を提起する。提案フレームワークは,情報ソースを半教師付き学習フレームワークに組み込む。利用可能な特権情報は、データドメイン固有のものだが、擬似ラベルの一般的な戦略を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:44:42 GMT)
Localising In-Domain Adaptation of Transformer-Based Biomedical Language Models [1.0]
我々は、英語以外の言語で生物医学的言語モデルを導出するための2つのアプローチを提案する。 1つは、英語リソースのニューラルネットワーク翻訳に基づくもので、品質よりも量を好む。もう一つは、イタリア語で書かれた高品位で細いスコープのコーパスに基づいており、量よりも質を優先している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:36:20 GMT)
A systematic literature review on source code similarity measurement and clone detection: techniques, applications, and challenges [1.0]
本稿では,コード類似度測定と評価手法に関する体系的な文献レビューとメタアナリシスを提案する。深い調査によると、80のソフトウェアツールがあり、5つのアプリケーションドメインで8つの異なるテクニックで作業している。信頼性のあるデータセットの欠如、経験的評価、ハイブリッドメソッド、マルチパラダイム言語にフォーカスしたことがこの分野の主な課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:49:22 GMT)
A Framework for Identifying Depression on Social Media: MentalRiskES@IberLEF 2023 [1.0]
本稿では,IberLEF 2023におけるMentalRiskESタスクへの参加について述べる。この課題は、ソーシャルメディアの活動に基づいてうつ病を経験する個人の可能性を予測することであった。データセットは175人のTelegramユーザーによる会話で構成されており、それぞれが障害に苦しむ証拠に基づいてラベル付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:53:07 GMT)
Data-Driven Linear Complexity Low-Rank Approximation of General Kernel Matrices: A Geometric Approach [0.9]
K_ij = kappa(x_i,y_j)$ ここで $kappa(x,y)$ はカーネル関数である。我々は、点の集合 X$ と $Y$ が大きいカーネル行列に対する低ランク近似を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 19:03:48 GMT)
Increasing the Measured Effective Quantum Volume with Zero Noise Extrapolation [0.9]
ZNEはベンダーが測定した量子体積よりも有効な量子体積を増大させることができることを示す。具体的には、4つのIBM量子超伝導プロセッサユニットの有効量子量を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 01:31:41 GMT)
Dynamic Dense RGB-D SLAM using Learning-based Visual Odometry [0.8]
本稿では,学習に基づくビジュアルオドメトリーであるTartanVOに基づく高密度な動的RGB-D SLAMパイプラインを提案する。我々のパイプラインは、光学フロー出力を利用して動的/静的セグメンテーションを解決し、静的点のみをマップに融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:31:20 GMT)
DNA-TEQ: An Adaptive Exponential Quantization of Tensors for DNN Inference [0.7]
量子化は、ストレージと計算の複雑さを減らすためにディープニューラルネットワーク(DNN)で一般的に使用される。そこで本研究では,DNNテンソルを指数関数的に定量化するDNA-TEQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:21:27 GMT)
Points for Energy Renovation (PointER): A LiDAR-Derived Point Cloud Dataset of One Million English Buildings Linked to Energy Characteristics [0.7]
本稿では,ビルの3次元表現とそのエネルギー特性をデータ駆動で大規模に理解するビルディングポイントクラウドデータセットを提案する。ジオレファレンスなLiDARデータとビルディングフットプリントを交わし、英国のエネルギーパフォーマンスデータベースの属性とリンクすることで、ビルディングポイントクラウドを生成します。代表的サンプルを得るため、イングランドの農村部や都市部から100万棟の建物を選定し、その内50万棟がエネルギー特性に結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:48:22 GMT)
Analysis of LiDAR Configurations on Off-road Semantic Segmentation Performance [0.7]
本稿では、3次元LiDARポイントクラウドセマンティックセグメンテーションモデルの性能に及ぼすLiDAR構成シフトの影響について検討する。 Cylinder3Dモデルは、ミシシッピ州立大学自動運転車シミュレータ(MAVS)で作成したシミュレーションされた3D LiDARポイントクラウドデータセットと、実世界のオフロード環境で収集されたRELLIS-3Dデータセットの32,64チャンネルのLiDARポイントクラウドでトレーニングされ、テストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:41:45 GMT)
Prediction of Rapid Early Progression and Survival Risk with Pre-Radiation MRI in WHO Grade 4 Glioma Patients [0.5]
非REP症例からのREP予測のための診断・予後ツールとして,Ra-diomics,高度多分解能フラクタルテクスチャ,分子特性について検討した。コホートの生存予測は0.881の精度で、標準偏差は0.056である。さらに, マルチ分解能フラクタルテクスチャ特性は, REPやサバイバル結果の従来の放射能特性よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:03:18 GMT)
Most Language Models can be Poets too: An AI Writing Assistant and Constrained Text Generation Studio [0.5]
ほとんどの言語モデルは、大きな制約の下でも魅力的なテキストを生成する。本稿では,言語モデルの語彙にフィルタ関数を合成することにより,言語モデルの出力を変更する手法を提案する。また,この技術であるGadsbyを紹介するHuggingfaceスペースWebアプリケーションについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:10:51 GMT)
Quantum two-block group algebra codes [0.5]
量子2ブロック群代数 (2BGA) は、これまで研究されていない最小の持ち上げ積 (LP) 符号の族である。特別な場合として、2BGA符号は、準巡回符号を含むアーベル群上の正方行列LP符号のサブセットと、古典群符号の対から構築された全正方行列ハイパーグラフ積符号を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:50:33 GMT)
1M parameters are enough? A lightweight CNN-based model for medical image segmentation [0.4]
軽量なU-Netベースのモデルを模索しており、同じ状態を維持したり、より優れたパフォーマンス、すなわちU-Liteを実現できます。我々は,CNNの強みを生かし,演算パラメータの著しい削減を図るために,Depthwise Separable Convolutionの原理に基づいてU-Liteを設計する。全体として、U-Lite は 878K のパラメータしか持たず、従来の U-Net の35倍も小さく、現代の Transformer ベースのモデルよりもはるかに少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:17:37 GMT)
Beyond the Hype: Assessing the Performance, Trustworthiness, and Clinical Suitability of GPT3.5 [0.4]
医用画像プロトコル割り当てのためのGPT3.5モデルの性能と信頼性を評価するためのアプローチを提案する。細調整されたBERTモデルと放射線科医を比較した。以上の結果から,GPT3.5はBERTと放射線科医に遅れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:03:51 GMT)
Differentially Private Distributed Estimation and Learning [0.3]
ネットワーク環境における分散推定と学習の問題について検討する。エージェントは、プライベートに観察されたサンプルからランダム変数の未知の統計特性を推定するために情報を交換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 01:41:30 GMT)
Land Cover Segmentation with Sparse Annotations from Sentinel-2 Imagery [0.3]
土地被覆(LC)セグメンテーションは, 環境分析や自然災害管理など, 様々な分野で重要な役割を担っている。本稿では,LCセグメンテーションに関わる課題に,スパースアノテーションとドメイン適応手法を用いて対処する,燃料マップ記述のためのフレームワークSPADAを紹介する。 LUCASやUrban Atlasといった信頼性の高い地上事実を用いた性能評価は、この手法の有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:26:57 GMT)
Support Vector Regression: Risk Quadrangle Framework [0.2]
基本リスク四角形理論の文脈におけるベクトル回帰(SVR)のサポート。 $varepsilon$-SVRと$nu$-SVRは等価なエラー対策の最小化に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:22:01 GMT)
Fast Recognition of birds in offshore wind farms based on an improved deep learning model [0.2]
鳥類検出作業におけるこのモデルの精度は87.40%に達し、21.25%の増加となる。このモデルでは、風力タービン付近の鳥をリアルタイムで検出でき、夜間、雨季、不安定な条件で強い安定性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:47:04 GMT)
Composite QDrift-Product Formulas for Quantum and Classical Simulations in Real and Imaginary Time [0.2]
最近の研究は、与えられたシミュレーション問題に対してハミルトニアン$H$をサブセットに分割する合成チャネルを実装するのが有利であることを示した。このアプローチは想像上の時間で成り立ち、量子モンテカルロ計算の古典的アルゴリズムの候補となる。一定の誤差耐性を満たすために,$e-iH_j t$および$e-H_j beta$のゲート数を数えることにより,アルゴリズムコストの正確な数値シミュレーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:31:26 GMT)
Uncovering Exceptional Contours in non-Hermitian Hyperbolic Matter [0.0]
非エルミート双曲性物質を導入し、その特異な性質を深く解明する。双曲的ブロッホ理論を用いて、非エルミート的オンサイトゲインとロスの存在下での双曲的格子のバンド構造を研究する。この結果から, 双曲型非エルミート系物質における異常な退化現象が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:31:24 GMT)
Towards fully covariant machine learning [0.0]
機械学習において、最も可視的な受動的対称性はグラフの可逆対称性または置換対称性である。受動的対称性を尊重すべきならば,機械学習の実践について,dos と not について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:02:31 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） (Wed, 28 Jun 2023 17:26:48 GMT)
Time Regularization in Optimal Time Variable Learning [0.0]
近年、arXiv:2204.08528では、ディープニューラルネットワーク(DNN)における最適時変学習が導入されている。離散力学系における時間的地平線に直接関係する正規化項を導入することにより、この概念を拡張する。本稿では,Residual Neural Networks(ResNets)に対する適応型プルーニング手法を提案する。提案した概念を、よく知られたMNISTとFashion MNISTデータセットの分類タスクに適用することによって、その結果が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:27:48 GMT)
The geometric tensor for classical states [0.0]
我々は可積分系に焦点をあて、幾何学的テンソルの虚部がハンナイ曲率と関連していることを示す。幾何テンソルの特異点と AGP は、アーノルド・リウヴィル積分性からカオスへの遷移と、量子相転移の数学的形式論のいくつかを結びつけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:28:33 GMT)
The Potential Inversion Theorem [0.0]
格子ホッピングモデル、スピン相互作用モデル、量子場理論の文脈におけるポテンシャル反転定理を証明する。一見無関係な物理効果を単純化し、説明することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 22:39:17 GMT)
The Local Approach to Causal Inference under Network Interference [0.0]
エージェントが社会的・経済的ネットワークにどのようにリンクされているかに依存する場合の因果推論のための新しい非パラメトリックモデリングフレームワークを提案する。提案手法は, エージェントがネットワーク上でどのようにリンクされているかを, 経路距離によって測定された他のエージェントと接続の設定を用いて特徴付ける。ポリシーや治療課題の影響は、同様に構成されたエージェントにまたがって結果データをプールすることで学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 19:39:54 GMT)
The Dissipative Spectral Form Factor for I.I.D. Matrices [0.0]
散逸スペクトル形状因子(DSFF)は、散逸量子系の普遍的性質を研究するための鍵となるツールである。 DSFFの連結成分は,短時間で第4累積に依存する非普遍的補正を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:43:56 GMT)
Systematic analysis of the impact of label noise correction on ML Fairness [0.0]
偏りのあるデータセットで学習したモデルの公平性を確保するため,ラベルノイズ補正手法の有効性を実証的に評価する手法を開発した。その結果,ハイブリッドラベル雑音補正法は,予測性能と公平性との最良のトレードオフを実現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:08:14 GMT)
Streaming quantum gate set tomography using the extended Kalman filter [0.0]
量子プロセッサのリアルタイム校正のためのクローズドループ制御アルゴリズムは、測定された量子回路結果のストリームに基づいて物理誤差パラメータを推定できる効率的なフィルタを必要とする。拡張カルマンフィルタを量子ゲートセットトモグラフィーのデータに適用し,システムエラーモデルと不確実性の両方をストリーミング推定する。我々の数値的な例では、拡張カルマンフィルタは最大推定値と同等の性能を達成できるが、計算コストは劇的に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 00:57:23 GMT)
Sparse Representations, Inference and Learning [0.0]
弱い長距離相互作用を伴う多種多様な問題に使用できる汎用フレームワークを提案する。キャビティ法の開発により、これらの問題をレプリカ対称レベルでどのように研究できるかを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 10:58:27 GMT)
Solar Coronal Hole Analysis and Prediction using Computer Vision and LSTM Neural Network [0.0]
コロナホール(英語:coronal hole)は、磁場線と比較的低温が特徴の太陽上の領域である。本研究の目的は,コロナホール行動のパターンと傾向を特定し,それが宇宙気象事象にどのように影響するかを理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:45:16 GMT)
Slow relaxation of out-of-time-ordered correlators in interacting integrable and nonintegrable spin-1/2 XYZ chains [0.0]
時間外順序相関器(OTOC)は、量子情報のスクランブルを特徴付ける。古典的整合性および非可積分性スピン-1/2XYZ鎖の相互作用におけるOTOCの緩和ダイナミクスを比較する。 OTOCs の緩和は、連鎖が可積分であるか非可積分であるかに関わらず、重複が存在する場合(そうでない場合)に遅い(高速)ことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:30:35 GMT)
Si/SiGe QuBus for single electron information-processing devices with memory and micron-scale connectivity function [0.0]
量子コンピューティングアーキテクチャにおける量子接続のためのスピン量子ビットのスピン保存輸送について述べる。我々は最大34個の電子の位置と検出を行い、任意に選択されたゼロ電子と単一電子のパターンを持つ34個の量子ドットのレジスタを初期化する。単純な演算信号、産業製造との互換性、28ドルのSiGeでの低スピン環境相互作用、量子コンピューティングアーキテクチャにおけるスピン量子ビットのスピン保存輸送を約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:12:40 GMT)
Sentence-to-Label Generation Framework for Multi-task Learning of Japanese Sentence Classification and Named Entity Recognition [0.0]
文分類(SC)と名前付きエンティティ認識(NER)のためのSLGフレームワークを開発する。フォーマット変換器を用いて、入力形式を統一し、生成モデルを用いてSCラベル、NERラベル、および関連するテキストセグメントを生成する。その結果、SCの精度はSCNMで1.13ポイント、NERで1.06ポイント向上し、CMはフォーマットの精度を63.61から100に引き上げた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:29:44 GMT)
Semi-definite programming and quantum information [0.0]
本稿では,量子情報の文脈における半定値プログラミング(SDP)手法の包括的探索について述べる。凸最適化、双対性、SDP定式化の数学的基礎について検討する。これらのツールを活用することで、研究者や実践者は古典的および量子的相関を特徴づけ、量子状態を最適化し、効率的な量子アルゴリズムとプロトコルを設計することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:02:06 GMT)
Salient signatures of entanglement in the surrounding environment [0.0]
量子系における絡み合いの存在は、系を取り巻く環境の粗い観察を通して確認することができる。システムと環境の間の相互作用が、絡み合う証人である観測可能なものと比例すると、反直感効果が実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:29:40 GMT)
Relating non-local quantum computation to information theoretic cryptography [0.0]
非局所量子計算(NLQC)は位置検証スキームの不正な方法であり、AdS/CFT対応の文脈に現れている。我々は、NLQCの特別な場合として、$f$-routing(英語版)と呼ばれ、シークレットプリミティブの条件開示の量子アナログと等価であることを示す。これらの暗号プリミティブに位置検証を関連付けることで、暗号文学における多くの結果がNLQCに新しい意味を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:00:05 GMT)
Recognizing Handwriting Styles in a Historical Scanned Document Using Unsupervised Fuzzy Clustering [0.0]
特異な手書きスタイルは、文字サイズ、ストローク幅、ループ、ダクト、スラットアングル、カーシブリグチュアなど、いくつかの要素のブレンドで異なってくることがある。隠れマルコフモデル、サポートベクターマシン、半教師付きリカレントニューラルネットワークによるラベル付きデータの研究は、中程度から高い成功を収めている。本研究では, ファジィソフトクラスタリングと線形主成分分析を併用して, 歴史写本の手動変化を検知することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:41:39 GMT)
Real-World Performance of Autonomously Reporting Normal Chest Radiographs in NHS Trusts Using a Deep-Learning Algorithm on the GP Pathway [0.0]
DLアルゴリズムは2022年12月からSomerset NHS Foundation Trust (SFT)とCalderdale & Huddersfield NHS Trust (CHFT)に展開されている。このアルゴリズムは展開前に開発・訓練され,各GP要求胸部X線(CXR)に異常スコアを割り当てるために使用される。このアルゴリズムは、最も低い異常スコアを持つ試験のサブセットを、HCN(High Confidence Normal)として分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:34:42 GMT)
Quantum-information theory of magnetic field influence on circular dots with different boundary conditions [0.0]
円周がディリクレとノイマンの境界条件(BC)の等質性を支持する2次元円量子ドット(QD) 物理的解釈は、2つの紀元前の異なる役割と、その分野との相互作用に基づいている: ディリクレ(ノイマン)曲面は反発的(魅力的な)界面である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:33:11 GMT)
Quantum quenches in fractonic field theories [0.0]
フラクトロンスカラー場理論における大域量子クエンチによる平衡外ダイナミクスについて検討する。我々は$mathbbZ_n$-symmetric場の理論への一般化について議論し、適切な正則化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:59:45 GMT)
Quantum operations with the time axis in a superposed direction [0.0]
我々は、量子演算の未来と過去のヒルベルト空間の一般的な二部ユニタリ変換を考慮に入れた行列変換という拡張された概念を導入する。このフレームワークは、時間と空間を等しく量子重力のように扱うアプローチに応用できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:53:04 GMT)
Quantum conformal symmetries for spacetimes in superposition [0.0]
我々は、明快な量子作用素を構築し、時空の重ね合わせに量子場を記述する状態と、ミンコフスキーの背景に質量の重ね合わせを持つ量子場を表す状態とをマッピングする。曲がりくねった時空における粒子生成の現象を同値な同値な時空にインポートするために使用することができ、改良されたミンコフスキー時空における新しい特徴を明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:26:42 GMT)
Quantum Imaginary Time Propagation algorithm for preparing thermal states [0.0]
本稿では,量子想像時間伝搬法に基づく熱状態を生成する新しい量子アルゴリズムを提案する。 2つの中性子系と3つの中性子系の実際の量子ハードウェア計算熱特性の信頼性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 22:04:15 GMT)
Quantum Control of Heat Current [0.0]
2つの熱浴に接続された高調波発振器の量子三量体における局所熱輸送について検討した。提案した量子システムは、熱電流を利用して量子熱・メモリデバイスに適用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:42:14 GMT)
Quantum Bayesian Inference in Quasiprobability Representations [0.0]
ベイズの法則は情報や物理科学においても重要な論理的推論を担っている。ベイズの規則の量子バージョンはヒルベルト空間の言語で表現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 05:13:40 GMT)
Propagating single photons from an open cavity: Description from universal quantization [0.0]
量子光学は、初期の実験で高品質な空洞から漏れモードを含む新しい空洞の設計へと進化してきた。我々は異なるアプローチをとり、元の真モード表現から派生した内面表現を定義する。本稿では, 単一光子生成のための原子空洞非共振方式を提案し, 出力する単一光子を時間および周波数領域で厳密に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:00:32 GMT)
Point2Point : A Framework for Efficient Deep Learning on Hilbert sorted Point Clouds with applications in Spatio-Temporal Occupancy Prediction [0.0]
ヒルベルト空間充填曲線によって誘導される局所性保存1次元秩序として点雲を表現する新しい手法を提案する。また、Hilbert分類のポイントクラウドで効果的に学習できるニューラルネットワークであるPoint2Pointを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:30:08 GMT)
PhD Thesis: Exploring the role of (self-)attention in cognitive and computer vision architecture [0.0]
トランスフォーマーをベースとした自己アテンションをモデルとして分析し,メモリで拡張する。本稿では,アクティブビジョン理論に触発された注意と記憶を組み合わせた認知アーキテクチャGAMRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:22:14 GMT)
Parallel multi-two-qubit SWAP gate via QND interaction of OAM light and atomic ensemble [0.0]
本稿では、離散変数でSWAP論理演算を行うためのスキームを提案する。また,並列マルチツーキュービット量子SWAPゲートの実装の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:13:08 GMT)
Optimal tests following sequential experiments [0.0]
本研究の目的は, それらの特性を解析することにより, 逐次実験のための最適試験の開発を支援することである。我々の重要な発見は、任意のテストのパワー関数が極限実験でテストによって一致できることである。この結果は、強力な充足結果を含む重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:21:07 GMT)
On the link between generative semi-supervised learning and generative open-set recognition [0.0]
本研究では,GANにおける半教師付き学習(SSL)とオープンセット認識(OSR)の関係について検討する。その結果,すべてのSSL-GANとOSR-GANは同じ目標に向かって動作し,SSLに最適化されたMargin-GANがSSL-OSRの組み合わせタスクに対して,新たな最先端を設定できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:03:48 GMT)
On the energy density in quantum mechanics [0.0]
本稿では,量子粒子を含む井戸の大きさを変化させることで,システムの探究方法を提案する。壁を移動させることによる平均的な作業は、エネルギー密度の定義の1つと密接に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:19:56 GMT)
On Translation-Invariant Matrix Product States and $W$-State Representations [0.0]
この研究は、周期的境界条件を持つ翻訳不変行列積状態を構築する方法の開発に焦点をあてる。特に$n$-party $W$-state の結合次元表現は、現在知られている方法を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:00:02 GMT)
Observation of near-quantum-limited velocity distributions of a levitated particle [0.0]
超低温浮遊ナノ粒子の飛行時間測定を実証し、量子状態におけるその翻訳速度を明らかにする。その結果, 繰り返し測定により得られた速度分布は, ナノ粒子の液状化運動により著しく拡大することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 23:34:43 GMT)
Neural directional distance field object representation for uni-directional path-traced rendering [0.0]
パストレーシングのようなレンダリングアルゴリズムは、画像のサイズ、光バウンス数、ピクセルごとのサンプル数など、望ましい品質の画像を得たい場合は、すべて固定される。本稿では,対象物の機能的表現として有向距離場を導入し,(b)ニューラルネットワークとして格納された場合の有向距離関数を最適化し,(c)修正パストレースアルゴリズムを用いてそのような対象を描画する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:16:38 GMT)
Multi-Body Entanglement and Information Rearrangement in Nuclear Many-Body Systems [0.0]
我々は、Lipkin-Meshkov-Glick(LMG)モデルを用いて、核の絡み合い駆動による記述の動機付けと洞察を提供する。我々は,複数体の絡み合いを推定するために,1次元および2次元の絡み合いエントロピー,相互情報,および$n$-tangles for $n=2,4$に着目した。その結果,低エネルギーEMS技術は,多体系における低次観測値の予測に有効であり,量子相関や多体絡みの類似効果を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:18:11 GMT)
More efficient manual review of automatically transcribed tabular data [0.0]
ノルウェーの1950年国勢調査(97%)の230万個の手書きの職業コードを書き起こすのに機械学習を使いました。モデルの信頼性が最も低い90,000(3%)のコードを手作業でレビューしました。 9万のコードを人間のレビュアーに割り当て、アノテーションツールを使ってコードをレビューしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:56:09 GMT)
Mastering Percolation-like Games with Deep Learning [0.0]
ネットワークを破壊しようとする攻撃者の論理を模倣した格子上にシングルプレイヤーゲームを作成する。ゲームの目的は、最も少ないステップ数で全てのノードを無効にすることである。私たちは、堅牢性の異なる定義でエージェントを訓練し、学習した戦略を比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:35:36 GMT)
Mastering Nordschleife -- A comprehensive race simulation for AI strategy decision-making in motorsports [0.0]
本稿では,GTレースに適した新しいシミュレーションモデルを開発する。シミュレーションをOpenAIのGymフレームワークに統合することにより、強化学習環境を作成し、エージェントを訓練する。本論文は,レースシミュレーションにおける強化学習の広範な適用に寄与し,FIAフォーミュラ1を超えるレース戦略最適化の可能性の解放に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 10:39:31 GMT)
Limits of Machine Learning for Automatic Vulnerability Detection [0.0]
自動脆弱性検出のための機械学習の最近の成果は非常に有望である。しかし、これらの結果が一般的なものであり、データセットに特有でないことをどうやって知るのか? トレーニングセットまたはテストセットの増幅中に意味保存変換を適用するクロスバリデーションアルゴリズムを提案する。改善されたロバスト性は、トレーニングデータ増幅時に使用される特定の変換にのみ適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:41:39 GMT)
Leveraging Trust for Joint Multi-Objective and Multi-Fidelity Optimization [0.0]
本稿では,ベイズ的多目的・多忠実度最適化(MOMF)に対する新しいアプローチについて検討する。複数目的とデータソースの同時最適化を支援するために,信頼度基準の革新的利用を提案する。本手法はプラズマ物理学や流体力学などの分野におけるシミュレーション問題の解法に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:43:27 GMT)
Lagrangian based A* algorithm for automated reasoning [0.0]
重み付けはA*アルゴリズムの一部として導入され、効率が向上する。このアルゴリズムの応用はUAV経路計画に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:01:03 GMT)
Is the diagonal case a general picture for Loop Quantum Cosmology? [0.0]
この対称性の役割はガウスの制約によって表される。適切な変数を用いて、3つのAbelian制約に再キャストできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 13:23:51 GMT)
Influences of Fourier Completely Bounded Polynomials and Classical Simulation of Quantum Algorithms [0.0]
量子クエリアルゴリズムは、フーリエ完全有界な新しいクラスによって特徴づけられることを示す。我々は、すべてのそのような変数は影響のある変数を持つと推測する。我々の証明は単純で、より良い定数を得ることができ、ランダム性を使用しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:39:58 GMT)
High-Q trenched aluminum coplanar resonators with an ultrasonic edge microcutting for superconducting quantum devices [0.0]
誘電損失は超伝導量子ビットのコヒーレンスを制限する重要な要因の1つである。高出力で5x106、低出力で2x106以上の内部品質因子を有する超伝導CPWマイクロ波共振器について報告する。エアブリッジとシリコン基板エッチングの両方を用いたジョセフソン接合互換CPW共振器製造法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:25:37 GMT)
HNO: Hyena Neural Operator for solving PDEs [0.0]
ディープラーニングの最近の進歩は、偏微分方程式を解くための新しいアプローチをもたらした。近年のディープラーニングの進歩は、ニューラル演算子の使用を含むPDEの解決に新たなアプローチをもたらした。この研究は、多層パーセプトロンによってパラメータ化される長い畳み込みフィルタを用いる、ハイエナと呼ばれる新しいニューラル演算子を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 19:45:45 GMT)
HIVA: Holographic Intellectual Voice Assistant [0.0]
Holographic Intellectual Voice Assistant (HIVA) は、視覚効果と3Dアバターを用いた人間のコンピュータインタラクションを促進することを目的としている。 HIVAは、入学、研究問題、手数料、部署、大学構造と歴史、伝道所、人事、図書館、学生生活とイベント、国と都市に関する情報など、大学に関する完全な情報を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:29:32 GMT)
G-NM: A Group of Numerical Time Series Prediction Models [0.0]
数値時系列予測モデル(G-NM)のグループは、線形および非線形の依存関係、季節性、時系列データに存在する傾向の両方をカプセル化する。 G-NMは、複雑な自然現象に固有のパターンや傾向に関連する予測能力を増強するために明確に構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:48:59 GMT)
Floquet insulators and lattice fermions [0.0]
フロッケ絶縁体は周期的に駆動される量子系であり、駆動パラメータの関数として新しい位相位相をホストすることができる。この提案は、ある駆動パラメータに対する非相互作用(1+1)D Floquet 絶縁体のスペクトルを、時間非依存ハミルトニアンによる離散時間格子フェルミオン理論のスペクトルにマッピングすることで具体化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:00:05 GMT)
Fine-grained 3D object recognition: an approach and experiments [0.0]
3次元物体認識技術は、自動車の自律運転などの先進技術における中核技術として利用されている。 i)Global Orthographic Object Descriptor (GOOD)のような手作りのアプローチと、(ii)MobileNetやVGGのようなディープラーニングベースのアプローチである。本稿では,オブジェクトビューを入力とし,カテゴリラベルを出力として生成するオフライン3Dオブジェクト認識システムを最初に実装した。オフラインの段階では、インスタンスベースの学習(IBL)が新しいものを形成するために使用される
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:48:21 GMT)
Feature Selection: A perspective on inter-attribute cooperation [0.0]
高次元データセットは、データマイニングと機械学習におけるタスク学習の課題を描いている。特徴選択は次元削減に有効な手法である。本稿では,機能間協調によるフィルタ特徴選択手法に関する最新の研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:00:52 GMT)
Fast classical simulation of evidence for the utility of quantum computing before fault tolerance [0.0]
スパースパウリ力学に基づく古典的アルゴリズムは、IBMのイーグルプロセッサの127量子ビットに関する最近の実験で研究された量子回路を効率的にシミュレートできることを示す。ラップトップの単一コア上でのシミュレーションは、報告された量子シミュレーションのウォールタイムよりも桁違いに高速であり、ゼロノイズ外挿実験結果とよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:08:00 GMT)
Extensions of Hardy-type true-implies-false gadgets to classically obtain indistinguishability [0.0]
ハーディ型引数は、相互に絡み合ったコンテキストとその可観測物の集合として一様に表現および拡張することができる。グラフ理論の「ガジェット」として機能し、選択された各観測可能な終点と選択された各観測可能な終点の相関を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:04:58 GMT)
Exponential separations between classical and quantum learners [0.0]
我々は,定義の微妙な違いが,学習者が満足して解決すべき要件や課題を著しく異なるものにする可能性について論じる。本稿では,データ生成関数の同定に古典的困難を主眼として,2つの新たな学習分離を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:55:56 GMT)
Exponential Lower Bounds for Threshold Circuits of Sub-Linear Depth and Energy [0.0]
しきい値回路$C$ of size $s$, depth $d$, energy $e$ and weight $w$ satisfies $log (rk(M_C)) le ed。離散化ReLE回路や復号化シグモノイド回路などの他のニューラルネットワークのモデルに対しては、同様の不等式が離散化回路の$C$についても成り立つことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:49:37 GMT)
Exploring weight initialization, diversity of solutions, and degradation in recurrent neural networks trained for temporal and decision-making tasks [0.0]
リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Networks, RNN)は、脳機能と構造をモデル化するために頻繁に使用される。本研究では,時間変化刺激による時間・流れ制御タスクを行うために,小型完全接続型RNNを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:52:10 GMT)
Exploring Spatial-Temporal Variations of Public Discourse on Social Media: A Case Study on the First Wave of the Coronavirus Pandemic in Italy [0.0]
本稿では,ソーシャルメディア上での言語行動を用いて重要な出来事に対する社会的反応を探索する手法を提案する。本手法は時系列分析とクラスタリングを用いて,ツイート利用傾向の時空間カテゴリーを定位する。また,パンデミック時の政策変化と時間的カテゴリーが密接に対応していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:59:50 GMT)
Existence of processes violating causal inequalities on time-delocalised subsystems [0.0]
量子的および古典的なプロセスが存在し、それぞれのパーティによって実行される操作は、明確に定義された因果順序で発生しない。トリパルタイトプロセスのすべてのユニタリ拡張に対して、時間非局在化サブシステム上の実現が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:28:48 GMT)
Exact description of transport and non-reciprocity in monitored quantum devices [0.0]
連続モニタリング中の非相互作用性フェルミオン系について検討する。系の粒子と熱流の正確な公式を導出する。我々は、モニター誘起非弾性過程が非相互電流につながることを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:00:02 GMT)
Evaluation of Reinforcement Learning Techniques for Trading on a Diverse Portfolio [0.0]
本研究は,S&P500指数上での強化学習の実現可能性に関する重要な研究課題に答えようとしている。 The on-policy Technique of Value Iteration (VI) and State-action-Reward-State-action (SARSA) is implemented with the off-policy Technique of Q-Learning。これらのモデルは、2000年から2023年までの数年間の株式市場データからなるデータセット上で、トレーニングされ、テストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 22:39:14 GMT)
Engineering and probing non-Abelian chiral spin liquids using periodically driven ultracold atoms [0.0]
そこで本研究では,北エフのハニカムモデルと低温原子を周期的(フロッケ)駆動に基づいて実装する手法を提案する。実効ハミルトニアンを逆周波数展開の先行順序に導出し、その駆動がスペクトルの位相的ギャップを開くことを示す。マヨラナフェルミオンの物理を探索する上での課題に対処する一方で、元の合成スピン度にしかアクセスできない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:08:12 GMT)
Emulating the dynamics of complex systems using autoregressive models on manifolds (mNARX) [0.0]
1次元ランダム励起により励起される古典的結合ばね質量系の応答を予測するため,mNARXは従来の自己回帰サロゲートよりも優れていることを示す。また、mNARXは、アクティブコントローラの影響を受けても、非常に高次元の時間・状態依存システムのエミュレートに適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:11:50 GMT)
Empirical Loss Landscape Analysis of Neural Network Activation Functions [0.0]
非線型性を有効にすることで、活性化関数はニューラルネットワーク設計において重要な役割を果たす。本研究では, 双曲的接点, 整流線形単位, 指数線型単位活性化関数に関連するニューラルネットワークの損失景観を実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 10:46:14 GMT)
Emotion Analysis of Tweets Banning Education in Afghanistan [0.0]
本稿ではアフガニスタンで話されているペルシア語のダリ変種に対する最初の感情注釈データセットを紹介する。 LetHerLearnのデータセットには、2022年にタリバンで女性教育の権利が禁止されたことを受けて投稿された7,600のツイートが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:50:49 GMT)
EmoSpeech: Guiding FastSpeech2 Towards Emotional Text to Speech [0.0]
最先端の音声モデルは、人間の声にできるだけ近づこうとしている。感情をモデル化することは、Text-To-Speech (TTS) 研究の不可欠な部分である。 EmoSpeechは、生成された音声におけるMOSスコアと感情認識の精度に関する既存のモデルを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 19:34:16 GMT)
Efficient sampling of noisy shallow circuits via monitored unraveling [0.0]
本稿では,2次元量子ビットアレイ上でのノイズ乱数回路の出力をサンプリングする古典的アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、最近提案された空間進化ブロックデシメーション'(SEBD)に基づいて構築され、ノイズ回路の場合に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:00:02 GMT)
Effective quantum volume, fidelity and computational cost of noisy quantum processing experiments [0.0]
実験的なノイズの多い量子プロセッサは、最先端のスーパーコンピュータで既知の全てのアルゴリズムと競合し、超えることができる。本稿では,特定の観測可能な信号対雑音比と,それに対応する計算コストとのトレードオフを説明する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:12:47 GMT)
Dynamical Maps for Accelerating Detectors [0.0]
ミンコフスキー真空を無質量スカラー場に弱結合して加速する2レベル粒子検出器の開量子力学について検討する。加速前の慣性運動は検出器と磁場を絡み合わせることができ、NCPダイナミクスに繋がる。本研究では,前慣性運動の時間と加速度の大きさの関数として,加速相中の開力学の性質について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 09:19:46 GMT)
Duality between quantum channels and super-channels is basis-dependent [0.0]
Choi-Jamiolkowski-Kraus-Sudarshan量子チャネル状態同型における完全正の対正の対応は基底の選択に依存する。スーパーマップの空間と入力と出力の空間のテンソル積の間にも対応性が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:43:32 GMT)
Does Saliency-Based Training bring Robustness for Deep Neural Networks in Image Classification? [0.0]
Deep Neural Networksのブラックボックスの性質は、内部動作の完全な理解を妨げる。オンラインサリエンシ誘導トレーニング手法は、この問題を軽減するために、モデルのアウトプットの顕著な特徴を強調しようとする。我々は、ロバスト性を定量化し、モデル出力のよく説明された視覚化にもかかわらず、健全なモデルは敵のサンプル攻撃に対して低い性能に苦しむと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 22:20:19 GMT)
Discovering stochastic partial differential equations from limited data using variational Bayes inference [0.0]
データから部分微分方程式(SPDE)を発見するための新しいフレームワークを提案する。提案手法は、計算学、変分ベイズ理論、スパースラーニングの概念を組み合わせたものである。これはデータからSPDEを発見する最初の試みであり、様々な科学的応用に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 02:18:04 GMT)
Dirac materials in parallel non-uniform electromagnetic fields generated by SUSY: A new class of chiral Planar Hall Effect? [0.0]
電場と磁場が横たわる同じ平面に非自明な電流密度があるが、両者に垂直である。この密度は、左と右のキラル性に対する電流密度の和であり、ネット電流がキラル対称性の結果であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 17:48:56 GMT)
Detection of Bosenovae with Quantum Sensors on Earth and in Space [0.0]
質量10-22textrmeV m_phi 1textrmeV$。 ULDMが自己相互作用を示すと、ボセノヴァ爆発で崩壊するボソン星から相対論的ボソンによって運ばれる膨大なエネルギーが放出される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:00:29 GMT)
Defining data science: a new field of inquiry [0.0]
現代のデータサイエンスは生まれたばかりで、1962年から徐々に発展し、2000年から急速に発展し、21世紀の最も活発で強力で急速に進化しているイノベーションの1つです。その価値、パワー、適用性のために、40以上の規律、何百もの研究領域、何千ものアプリケーションに現れています。本研究は、データサイエンス参照フレームワークに基づく一貫性のある統一された定義の開発を提案することにより、このデータサイエンスの多重定義問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 12:58:42 GMT)
Deep Manifold Learning for Reading Comprehension and Logical Reasoning Tasks with Polytuplet Loss [0.0]
この研究は、新しい損失関数と、他のモデルよりも解釈可能なコンポーネントを持つモデルアーキテクチャを提供することに焦点を当てている。本研究は,学習モデルの学習にこのような戦略を適用することで,読解理解と論理的推論の問題を解き明かす効果について検討する。本稿では,三重項損失関数の拡張であるポリタップレット損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 03:12:00 GMT)
Deep Learning Models for Water Stage Predictions in South Florida [0.0]
本研究では,複数のディープラーニングモデル(DL)をサロゲートモデルとして使用して,水ステージを高速に予測する。 DLモデルの性能は、極端な降水条件下であっても物理モデルに匹敵する。今後の水ステージを予測するため,我々のDLモデルは,近年の河川水系の測定値を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 04:15:01 GMT)
DeePLT: Personalized Lighting Facilitates by Trajectory Prediction of Recognized Residents in the Smart Home [0.0]
本稿では、認識されたユーザの現在位置における照明をパーソナライズするインテリジェントシステムを提案する。提案手法は、仕様、顔画像、カスタム照明設定など、各人物にユニークなプロファイルを提供する。全ての人に対して常に点灯することを考える他の方法とは異なり、我々のシステムは、直接の介入なしに、色や光の強度の観点から、各人の所望の点灯を適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 07:01:19 GMT)
DC CoMix TTS: An End-to-End Expressive TTS with Discrete Code Collaborated with Mixer [0.0]
改良された韻律モデリングを実現するために,新しい入力表現とシンプルなアーキテクチャを提案する。 TTSにおける離散コードの使用の成功に触発されて,参照エンコーダの入力に離散コードを導入する。主観的評価と客観的評価の両面から,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:42:15 GMT)
Counterdiabatic driving for long-lived singlet state preparation [0.0]
本報告では, 高速駆動によるLSS調製を高速化するために, 反断熱駆動(CD)を用いたことを報告する。また,CDは従来の断熱運転よりも短い期間でLSSの順序を維持できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:34:16 GMT)
Correlated oscillations in Kerr parametric oscillators with tunable effective coupling [0.0]
パラメトリック振動の2次位相は相互に相関し, ポンプ位相の調整により相関のパリティと強度を制御可能であることを示す。本結果は、KPOネットワークからなるIsingマシンハードウェアで使用可能な外部マイクロ波の位相によるハミルトンパラメータのチューニング性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 00:53:52 GMT)
Collective advantages in finite-time thermodynamics [0.0]
有限時間熱力学における中心課題は、熱湯に浸漬されたシステムの状態を操作する際に、余剰あるいは散逸した作業である$W_rm diss$を最小化することである。 W_rm disssim Nx$は、プロトコルに沿って対話が適切に作成される集合プロトコルを考えることで、劇的に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 20:10:02 GMT)
Classically computing performance bounds on depolarized quantum circuits [0.0]
我々は、分極ノイズの存在下で量子回路の出力状態によって達成可能な最小エネルギー上の証明可能な下界を計算する。提案手法は,雑音量子回路の性能に依存する回路構造境界を与えることができるという理論的,数値的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:41:56 GMT)
Classical Fisher information for differentiable dynamical systems [0.0]
本稿では,従来のシステムにノイズを伴わない決定論的力学について,古典的情報を紹介する。局所状態空間構造と線形安定性の解析により,この情報に対する上下境界が導かれる。この数値計算により, 流れの位相空間の曲率と速度に直接依存していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:39:09 GMT)
Characterizing quantum gases in correlated-disorder realizations using density-density correlations [0.0]
調整可能な相関時間を持つ超低温量子ガスの時間依存性光スペックル障害を作製し,特徴付ける。これらの研究は、制御された動的非秩序ポテンシャルを用いて相互作用する量子気体の非平衡物理学を研究するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 11:02:03 GMT)
Chaotic Roots of the Modular Multiplication Dynamical System in Shor's Algorithm [0.0]
Shorのファクタリングアルゴリズムは、古典計算よりも指数関数的なスピードアップを提供すると考えられており、量子モジュラー乗算演算子の周期の発見に依存している。エルゴード性やカオスのシグネチャが実際にカオスシステムの「可積分」量子化にエンコードされているかどうかを考察する。この研究は、ショアのモジュラー乗法作用素の可積分性が、同じ写像の族に属する他の「カオス的」量子化の干渉に起因することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:00:01 GMT)
Causal inference for the expected number of recurrent events in the presence of a terminal event [0.0]
終端イベントの存在下での繰り返し事象の因果推論と効率的な推定について検討した。絶対連続性の仮定は、障害、検閲、観察されたデータの基本的な確率分布についてなされない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 21:31:25 GMT)
Cascaded variational quantum eigensolver algorithm [0.0]
本稿では,各繰り返しではなく,一組の量子回路の実行のみを必要とするカスケード型変分量子固有解法を提案する。アンザッツ形式はフォック空間を制限せず、アンザッツ状態を完全に制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:53:57 GMT)
Beyond Fermi's golden rule with the Jacobi method [0.0]
エルゴードハミルトニアンへのクエンチ後の忠実度の解析式を導出する。この式は弱クエンチと強クエンチの両方に対して有効であり、ヒルベルト空間の有限性が忠実性を制限する前の時間スケールである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:00:02 GMT)
Bending the Automation Bias Curve: A Study of Human and AI-based Decision Making in National Security Contexts [0.0]
私たちは、AIに関する背景知識とAIに対する信頼の関係、自動化バイアスの確率に影響を与える他の要因との相互作用について理論を立てています。我々は、AI産業のレベルが異なる9カ国の9000人の成人の代表例を対象に、事前登録されたタスク識別実験でテストを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:57:36 GMT)
BayesFlow: Amortized Bayesian Workflows With Neural Networks [0.0]
この原稿はPythonライブラリのBayesFlowを紹介し、アモートされたデータ圧縮と推論のための確立したニューラルネットワークアーキテクチャのシミュレーションベースのトレーニングを行う。 Amortized Bayesian推論は、BayesFlowで実装されているもので、モデルシミュレーションでカスタムニューラルネットワークをトレーニングし、その後のモデル適用のためにこれらのネットワークを再使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 08:41:49 GMT)
Autonomous distribution of programmable multi-qubit entanglement in a dual-rail quantum network [0.0]
デュアルレール導波路QEDセットアップにおいて、空間分布多ビット絡み合った状態を作成するためのスケーラブルで完全自律的なスキームを提案し、解析する。このスキームは、大規模な量子ネットワークにまたがって、準備の整ったマルチパーティントの絡み合った状態を分散するための興味深い新しいルートを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:00:02 GMT)
Automated Questions About Learners' Own Code Help to Detect Fragile Knowledge [0.0]
学生は、実際にどのように動作するかを脆弱に理解していても、正しく機能するプログラムコードを作成できる。個々のエクササイズ提出書(QLC)から自動的に抽出された質問は、学生が作成したコードの構造とロジックを十分に理解しているかどうかを調査することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:49:16 GMT)
An Adversarial Multi-Task Learning Method for Chinese Text Correction with Semantic Detection [0.0]
中国語文文脈における文字認識のモデル化と検出能力を高めるために, 逆多タスク学習法を提案する。モンテカルロ木探索戦略とポリシーネットワークを導入し,意味検出による効率の良い中国語テキスト修正作業を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:46:00 GMT)
All-in-fiber dynamic orbital angular momentum mode sorting [0.0]
超高速な動的再構成性を備えたOAMモードソートのための最初のオールインファイバ法を示す。我々の設定は、OAMモードの超高速ルーティングの実行にも利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:02:55 GMT)
A universal approach to Krylov State and Operator complexities [0.0]
我々の形式主義では、クリロフ複雑性は関連する状態の密度行列の観点で定義される。この統合された複雑性の定義により、クリロフ複雑性の概念を部分領域あるいは混合状態複素量へ拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 14:37:42 GMT)
A minimal completion theorem and almost everywhere equivalence for Completely Positive maps [0.0]
そのような完備化が可能であればいつでも、一意に最小限の完備化が存在することが示されている。この定理は、いくつかの非常に一般的な条件下では、準純写像とほぼ至る所で完全に正の写像が実際にその写像と等しいことを示すために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 06:25:40 GMT)
A Work Based on GAN [0.0]
この作業は提出段階に入るので、特定の情報は一時的に隠され、タイトルも隠される。この作業は提出段階に入るので、特定の情報は一時的に隠され、タイトルも隠される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 18:02:51 GMT)
A Meta-Learning Method for Estimation of Causal Excursion Effects to Assess Time-Varying Moderation [0.0]
本稿では,メタ・ラーナーの観点からの因果抽出効果の推定について再検討する。これは、新しい推定器の特性を示し、理論上および広範なシミュレーション実験を通じてそれらを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 15:19:33 GMT)
A DeepONet multi-fidelity approach for residual learning in reduced order modeling [0.0]
本稿では,多面的視点とDeepONetsを利用して,縮小順序モデルの精度を高める新しい手法を提案する。モデル削減を機械学習残差学習と組み合わせて、上記の誤りをニューラルネットワークで学習し、新しい予測のために推論することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 28 Jun 2023 16:27:38 GMT)