DreamEditor: Text-Driven 3D Scene Editing with Neural Fields [118.1] テキストプロンプトを用いてニューラルフィールドを編集できる新しいフレームワークを提案する。
DreamEditorは非常に現実的なテクスチャと幾何学を生成し、量的および質的な評価において、以前の作品を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:38:04 GMT)
Identification and control of an environmental spin defect beyond the
coherence limit of a central spin [117.4] 電子スピンレジスタのサイズを拡大するためのスケーラブルなアプローチを提案する。
我々の研究は、より大きな量子スピンレジスタのエンジニアリングの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:55:16 GMT)
Log-linear Guardedness and its Implications [109.3] 線形性を仮定する神経表現から人間の解釈可能な概念を消去する方法は、抽出可能で有用であることが判明した。
この研究は、対数線ガードネスの概念を、敵が表現から直接その概念を予測することができないものとして正式に定義している。
バイナリの場合、ある仮定の下では、下流の対数線形モデルでは消去された概念を復元できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:16:31 GMT)
Deep Equilibrium Multimodal Fusion [88.0] 多重モーダル融合は、複数のモーダルに存在する相補的な情報を統合し、近年多くの注目を集めている。
本稿では,動的多モード核融合プロセスの固定点を求めることにより,多モード核融合に対する新しいDeep equilibrium (DEQ)法を提案する。
BRCA,MM-IMDB,CMU-MOSI,SUN RGB-D,VQA-v2の実験により,DEC融合の優位性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:02:20 GMT)
On the Usefulness of Embeddings, Clusters and Strings for Text Generator
Evaluation [86.2] Mauveは、弦上の2つの確率分布間の情報理論のばらつきを測定する。
我々は,Mauveが誤った理由で正しいことを示し,新たに提案された分岐はハイパフォーマンスには必要ないことを示した。
テキストの構文的およびコヒーレンスレベルの特徴を符号化することで、表面的な特徴を無視しながら、文字列分布に対するクラスタベースの代替品は、単に最先端の言語ジェネレータを評価するのに良いかもしれない、と結論付けています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:08:38 GMT)
Diagnosis Uncertain Models For Medical Risk Prediction [80.1] 本研究は, 患者の診断にはアクセスできない, バイタルサイン, 検査値, 既往歴にアクセス可能な患者リスクモデルについて考察する。
このようなすべての原因のリスクモデルが、診断全体にわたって良い一般化を持つが、予測可能な障害モードを持つことが示される。
患者診断の不確実性から生じるリスク予測の不確実性を明示的にモデル化し,この問題に対する対策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 23:36:04 GMT)
An Efficient General-Purpose Modular Vision Model via Multi-Task
Heterogeneous Training [79.8] 本稿では、複数の視覚タスクを実行でき、他の下流タスクに効率的に適応できるモデルを提案する。
提案手法は,単一タスク状態モデルに匹敵する結果を達成し,下流タスクの強力な一般化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:59:57 GMT)
The Drunkard's Odometry: Estimating Camera Motion in Deforming Scenes [79.0] このデータセットは、3Dシーンの中で地上の真実を語る最初の大規模なカメラ軌道である。
リアルな3Dビルディングのシミュレーションでは、膨大な量のデータと地上の真実のラベルが得られます。
本稿では,光学的フロー推定を剛体カメラ運動に分解するDrunkard's Odometryと呼ばれる,変形可能な新しいオドメトリー法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:09:31 GMT)
Learned Video Compression via Heterogeneous Deformable Compensation
Network [78.7] 不安定な圧縮性能の問題に対処するために,不均一変形補償戦略(HDCVC)を用いた学習ビデオ圧縮フレームワークを提案する。
より具体的には、提案アルゴリズムは隣接する2つのフレームから特徴を抽出し、コンテンツ近傍の不均一な変形(HetDeform)カーネルオフセットを推定する。
実験結果から,HDCVCは最近の最先端の学習ビデオ圧縮手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:05:06 GMT)
Curvature-Independent Last-Iterate Convergence for Games on Riemannian
Manifolds [77.4] 本研究では, 多様体の曲率に依存しないステップサイズが, 曲率非依存かつ直線的最終点収束率を達成することを示す。
我々の知る限りでは、曲率非依存率や/または最終点収束の可能性はこれまでに検討されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 01:20:44 GMT)
Comparison of Single- and Multi- Objective Optimization Quality for
Evolutionary Equation Discovery [77.3] 進化的微分方程式の発見は、より優先順位の低い方程式を得るための道具であることが証明された。
提案した比較手法は、バーガーズ方程式、波動方程式、コルテヴェーグ・ド・ブリーズ方程式といった古典的なモデル例で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:37:19 GMT)
GraMMaR: Ground-aware Motion Model for 3D Human Motion Reconstruction [74.6] 本研究では,GraMMaRという3次元人体動作再構成のための新しいグラウンド・アウェア・モーション・モデルを提案する。
GraMMaRは、動きシーケンスの各時間ステップにおいて、ポーズにおける遷移の分布と、各関節面と接地面の間の相互作用を学習する。
運動と地面への距離変化との整合性を明確に促進するように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:22:20 GMT)
Private Online Prediction from Experts: Separations and Faster Rates [74.5] 専門家によるオンライン予測は機械学習の基本的な問題であり、いくつかの研究がプライバシーの制約の下でこの問題を研究している。
本研究では,非適応的敵に対する最良な既存アルゴリズムの残差を克服する新たなアルゴリズムを提案し,解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 19:05:55 GMT)
LLaVAR: Enhanced Visual Instruction Tuning for Text-Rich Image
Understanding [73.4] この作業は、テキストリッチなイメージで現在のビジュアルインストラクションチューニングパイプラインを強化する。
まず、公開されたOCRツールを使用して、LAIONデータセットから422Kテキストリッチイメージの結果を収集します。
我々は、認識されたテキストと画像キャプションを持つテキストのみのGPT-4に16Kの会話を生成するよう促す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:08:16 GMT)
Unsupervised 3D registration through optimization-guided cyclical
self-training [71.8] 最先端のディープラーニングベースの登録方法は、3つの異なる学習戦略を採用している。
本稿では,教師なし登録のための自己指導型学習パラダイムを提案する。
腹部, 肺の登録方法の評価を行い, 測定基準に基づく監督を一貫して上回り, 最先端の競争相手よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:54:10 GMT)
Tokenization and the Noiseless Channel [71.3] 優れたトークン化器は、ある入力がモデルに伝達される手段であるチャネルの使用率を高める。
機械翻訳では、複数のトークン化器において、$alpha = 2.5$のR'enyiエントロピーがtextscBleu: $0.78$と非常に強い相関を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:32:09 GMT)
Learning Structure-Guided Diffusion Model for 2D Human Pose Estimation [71.2] ニューラルネットワークを用いてキーポイントのヒートマップを学習するための新しいスキームである textbfDiffusionPose を提案する。
トレーニング中、キーポイントはノイズを加えることでランダム分布に拡散され、拡散モデルはノイズ付きヒートマップから地中構造熱マップを復元する。
実験では、広く使用されているCOCO、CrowdPose、AI Challengeデータセット上で1.6、1.2、1.2mAPの改善による、私たちのスキームの長所が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:24:32 GMT)
A Formal Perspective on Byte-Pair Encoding [71.0] Byte-Pairimation (BPE) は、当初圧縮法として考案されたものの、NLPでデータをトークン化するために使われる一般的なアルゴリズムである。
我々は、ランタイムの複雑さを$mathcalOleft(N log Mright)$から$mathcalOleft(N log Mright)$に改善するBPEのより高速な実装を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:29:23 GMT)
A Hybrid System for Systematic Generalization in Simple Arithmetic
Problems [70.9] 本稿では,記号列に対する合成的および体系的推論を必要とする算術的問題を解くことができるハイブリッドシステムを提案する。
提案システムは,最も単純なケースを含むサブセットでのみ訓練された場合においても,ネストした数式を正確に解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:35:41 GMT)
Backdoor Cleansing with Unlabeled Data [70.3] 外部訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)は、バックドア攻撃を受ける可能性がある。
トレーニングラベルを必要としない新しい防衛手法を提案する。
ラベルなしで訓練された本手法は,ラベルを用いて訓練した最先端の防御手法と同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 21:30:38 GMT)
SWARM Parallelism: Training Large Models Can Be Surprisingly
Communication-Efficient [69.6] ディープラーニングアプリケーションは、数十億のパラメータを持つ大きなモデルを使用することの恩恵を受ける。
これらのモデルのトレーニングは、特殊なHPCクラスタを必要とするため、非常に高価である。
安価な"プリエンプティブル"インスタンスを使用するか、あるいは複数のリージョンから既存のリソースをプールする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:11:08 GMT)
Towards Open-Domain Topic Classification [69.2] ユーザが定義した分類をリアルタイムで受け入れるオープンドメイントピック分類システムを導入する。
ユーザは、任意の候補ラベルに対してテキストスニペットを分類し、Webインターフェースから即座にレスポンスを受け取ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 20:25:28 GMT)
High-Quality Automatic Voice Over with Accurate Alignment: Supervision
through Self-Supervised Discrete Speech Units [69.1] 本稿では,自己教師付き離散音声単位予測の学習目的を活用した新しいAVO手法を提案する。
実験結果から,提案手法は有意な唇音声同期と高音質を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:02:22 GMT)
Understanding Graph Neural Networks with Generalized 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） (Thu, 29 Jun 2023 01:28:23 GMT)
FarSight: A Physics-Driven Whole-Body Biometric System at Large Distance
and Altitude [65.9] 本稿ではFarSightの設計・開発・評価について述べる。
FarSightは、全身(顔、歩行、身体形状の融合)の生体認証のために設計された革新的なソフトウェアシステムである。
我々は、新たに取得したIARPAバイオメトリック認識とAltitude and Rangeデータセットによる同定を用いて、FarSightの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:14:27 GMT)
Would I have gotten that reward? Long-term credit assignment by
counterfactual contribution analysis [65.6] モデルベース信用代入アルゴリズムの新たなファミリーであるCOCOA(Counterfactual Contribution Analysis)を紹介する。
我々のアルゴリズムは、その後の報酬を得る際の行動の貢献度を測定することによって、正確な信用割当を実現する。
以上の結果から, 報酬効果に対するアクションコントリビューションのモデル化が, クレジット代入にどのように活用できるかが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:27:27 GMT)
Humans in 4D: Reconstructing and Tracking Humans with Transformers [63.9] 我々は、人間を再構築し、時間とともに追跡するアプローチを提案する。
このアプローチの中核として、人間のメッシュリカバリのためのネットワークの完全な"トランスフォーマライズ"バージョンを提案する。
このネットワークであるHMR 2.0は、芸術の状態を前進させ、過去に1枚の画像から再構成することが困難であった異常なポーズを分析する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:00:10 GMT)
Neural Polarizer: A Lightweight and Effective Backdoor Defense via
Purifying Poisoned Features [62.8] 近年の研究では、バックドア攻撃に対するディープニューラルネットワークの感受性が示されている。
本研究では,学習可能なニューラルポーラライザを中間層としてバックドアモデルに挿入することで,新たなバックドア防御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:39:58 GMT)
Principles and Guidelines for Evaluating Social Robot Navigation
Algorithms [61.7] 社会的ロボットナビゲーションは、動的エージェントとそのロボット行動の適切性に対する認識が関係しているため、評価が難しい。
コントリビューションには、(a)安全性、快適性、妥当性、丁寧さ、社会的能力、エージェント理解、活動性、文脈に対する応答性に関する原則、(b)メトリクスの使用のためのガイドライン、シナリオ、ベンチマーク、データセット、社会ナビゲーションを評価するためのシミュレーター、(c)様々なシミュレーター、ロボット、データセットの結果の比較を容易にするソーシャルナビゲーションメトリクスフレームワークなどが含まれます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:31:43 GMT)
LyricWhiz: Robust Multilingual Zero-shot Lyrics Transcription by
Whispering to ChatGPT [61.4] リリックウィズ(LyricWhiz)は、頑健で、多言語で、ゼロショットの自動歌詞書き起こし方式である。
我々は、弱教師付き頑健な音声認識モデルであるWhisperと、今日の最もパフォーマンスの高いチャットベースの大規模言語モデルであるGPT-4を使用している。
実験の結果,LyricWhizは英語の既存手法に比べて単語誤り率を大幅に低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:01:51 GMT)
MAGIC: Mask-Guided Image Synthesis by Inverting a Quasi-Robust
Classifier [61.1] 単一画像の操作を制御できるワンショットマスク誘導画像合成法を提案する。
提案手法は,事前学習した準ロバスト分類器から構造勾配を利用する。
MAGICは入力上の勾配を集約し、ガイドバイナリマスクによって駆動される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:44:52 GMT)
Seeing in Words: Learning to Classify through Language Bottlenecks [60.0] 人間は簡潔で直感的な説明を使って予測を説明することができる。
特徴表現がテキストである視覚モデルでは,画像ネットイメージを効果的に分類できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 00:24:42 GMT)
Surveying (Dis)Parities and Concerns of Compute Hungry NLP Research [57.5] 我々は,3つのトピック,すなわち環境影響,株式,およびピアレビューへの影響に関する懸念を定量化するための最初の試みを提供する。
我々は、高齢者、アカデミック、産業に関して、異なるグループと異なるグループ内の既存の(異なる)格差を捉えます。
私たちは、発見された格差を軽減するためのレコメンデーションを考案しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:44:53 GMT)
Computing Star Discrepancies with Numerical Black-Box Optimization
Algorithms [56.1] 我々は,L_infty$星差分問題に対する8つの一般的な数値ブラックボックス最適化アルゴリズムを比較した。
使用済みのソルバは、ほとんどのケースで非常にひどいパフォーマンスを示します。
我々は、最先端の数値ブラックボックス最適化手法が問題のグローバルな構造を捉えるのに失敗していると疑っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:57:56 GMT)
Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.4] 本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:00:01 GMT)
NeuralFuse: Learning to Improve the Accuracy of Access-Limited Neural
Network Inference in Low-Voltage Regimes [54.3] ディープラーニング(Deep Neural Network, DNN)は、機械学習においてユビキタスになったが、そのエネルギー消費は依然として注目すべき問題である。
我々は、低電圧状態における精度とエネルギーのトレードオフに対処する新しいアドオンモジュールであるNeuralFuseを紹介する。
1%のビットエラー率で、NeuralFuseはメモリアクセスエネルギーを最大24%削減し、精度を最大57%向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:38:22 GMT)
MPM: A Unified 2D-3D Human Pose Representation via Masked Pose Modeling [52.5] MPMは、3Dの人間のポーズ推定、3Dのポーズ推定、oc 2Dのポーズからの3Dのポーズ推定、単一のフレームワークでの3Dのポーズ完了など、複数のタスクを処理できる。
我々は、広く使われている複数の人間のポーズデータセットに関する広範な実験とアブレーション研究を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:30:00 GMT)
Bring Your Own Data! Self-Supervised Evaluation for Large Language
Models [52.2] 大規模言語モデル(LLM)の自己教師型評価のためのフレームワークを提案する。
閉書知識,毒性,長期文脈依存性を測定するための自己指導型評価戦略を実証する。
自己監督評価と人監督評価との間には強い相関関係が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:30:45 GMT)
BEDLAM: A Synthetic Dataset of Bodies Exhibiting Detailed Lifelike
Animated Motion [52.1] 合成データのみに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークは、実際の画像から3次元人間のポーズと形状推定の問題に対して最先端の精度が得られることを示す。
以前の合成データセットは小さく、非現実的で、現実的な衣服が欠けていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:35:16 GMT)
Domain Generalization for Mammographic Image Analysis with Contrastive
Learning [49.3] 効果的なディープラーニングモデルのトレーニングには、さまざまなスタイルと品質を備えた大規模なデータが必要である。
より優れたスタイルの一般化能力を備えた深層学習モデルを実現するために,新しいコントラスト学習法が開発された。
提案手法は,様々なベンダスタイルドメインのマンモグラムや,いくつかのパブリックデータセットを用いて,広範囲かつ厳密に評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:06:36 GMT)
Michelangelo: Conditional 3D Shape Generation based on Shape-Image-Text
Aligned Latent Representation [47.9] 本稿では2次元画像やテキストに基づいて3次元形状を生成する新しいアライメント前世代手法を提案する。
我々のフレームワークは、形状-画像-テキスト対応変分自動エンコーダ(SITA-VAE)と条件付き形状遅延拡散モデル(ASLDM)の2つのモデルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:17:57 GMT)
On the Power of Pre-training for Generalization in RL: Provable Benefits
and Hardness [47.1] 強化学習(RL)の一般化は、目標環境に一般化する訓練中にエージェントを学習することを目的としている。
本稿では,RLの一般化を理論的側面から考察する。
対象環境との相互作用が許されていない場合、我々は得られる最善策が平均的な意味でほぼ最適であると証明し、この目標を達成するアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:26:39 GMT)
Multi-Scenario Ranking with Adaptive Feature Learning [47.0] マルチシナリオラーニング(Multi-Scenario Learning、MSL)は、業界におけるレコメンデーションと検索システムにおいて広く使われている。
MSLは、より最適なネットワーク構造を探索することで、異なるパラダイムを生成する。
Alibabaの検索広告プラットフォーム上でのA/Bテストの結果は、Mariaがプロダクション環境で優れていることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:14:34 GMT)
End-to-end Autonomous Driving: Challenges and Frontiers [46.1] 自動運転コミュニティは、エンドツーエンドのアルゴリズムフレームワークを採用するアプローチの急速な成長を目撃している。
エンドツーエンドの自動運転におけるモチベーション、ロードマップ、方法論、課題、今後のトレンドについて、250以上の論文を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:17:24 GMT)
ChatCAD+: Towards a Universal and Reliable Interactive CAD using LLMs [45.9] ChatCAD+は普遍的で信頼性が高いように設計されている。
多様なドメインからの医療画像を処理し、信頼できる医療ウェブサイトからの最新の情報を活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 02:57:48 GMT)
Prompt Ensemble Self-training for Open-Vocabulary Domain Adaptation [45.0] 我々は、新しい教師なしドメイン適応フレームワークであるオープン語彙ドメイン適応(OVDA)について研究する。
視覚と言語間の相乗効果を利用したPEST(Prompt Ensemble Self-Trening)技術の設計を行う。
PESTは、10の画像認識タスクで最先端のタスクを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:39:35 GMT)
Deep Learning for Energy Time-Series Analysis and Forecasting [42.6] エネルギー時系列分析(Energy time-series analysis)は、過去のエネルギー観測とおそらく外的要因を分析し、未来を予測するプロセスを記述する。
広範囲の視覚タスクにおけるDeep Learning(DL)の異常なパフォーマンスに続いて、DLモデルは時系列予測タスクでうまく活用されている。
本稿では,エネルギー時系列予測タスクの性能向上を目的とした多種多様なDL手法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:37:46 GMT)
Unified Language Representation for Question Answering over Text,
Tables, and Images [42.5] 我々は、画像とテーブルを統一言語表現に変換する代替パラダイムを提唱する。
このアイデアは、事前訓練された言語モデルのパワーを活用し、Solarと呼ばれるフレームワークで実装されている。
実験の結果、Solarは2つのデータセットで既存の手法を10.6-32.3 ptsで上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:02:23 GMT)
DreamDiffusion: Generating High-Quality Images from Brain EEG Signals [42.3] DreamDiffusionは、脳脳波(EEG)信号から直接高品質な画像を生成する新しい方法である。
提案手法は、ノイズ、限られた情報、個人差などの画像生成に脳波信号を使用する際の課題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:33:02 GMT)
Improving Fairness in Deepfake Detection [41.5] ディープフェイク検出モデルの開発に使用するトレーニングデータのバイアスは、人口統計グループにとって不公平なパフォーマンスをもたらす可能性がある。
本研究では,人口統計要因を知らない,あるいは認識している方法で,公正な深度検出モデルを訓練するための新たな損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 02:19:49 GMT)
Eigensubspace of Temporal-Difference Dynamics and How It Improves Value
Approximation in Reinforcement Learning [39.2] Eigensubspace Regularized Critic (ERC) はQ値近似誤差の動的解析によって動機付けられる。
本研究では,ERCが値関数の分散を効果的に減少させることを示す。
これはQ値近似と分散還元において大きな利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:47:32 GMT)
Learngene: Inheriting Condensed Knowledge from the Ancestry Model to
Descendant Models [38.9] 本稿では,学習モデルに3つの重要な遺伝子特性を組み込むことができる新しい機械学習パラダイムであるLearngeneを提案する。
Learngeneは、子孫モデルをより高速に収束させ、ハイパーパラメータに対する感度を低くし、パフォーマンスを向上し、収束するトレーニングサンプルを少なくすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:04:26 GMT)
SVDinsTN: An Integrated Method for Tensor Network Representation with
Efficient Structure Search [38.3] SVDにインスパイアされたTN分解(SVDinsTN)という,効率的な統合(単一レベル)手法を提案する。
完全接続されたTNの各エッジに対角係数を挿入することにより、TNコアと対角因子を同時に計算し、最もコンパクトなTN構造を示す因子の空間性を明らかにする。
実世界のデータによる実験の結果、SVDinsTNは実行時に約10sim103$の加速を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:49:04 GMT)
Unbiased Scene Graph Generation in Videos [36.9] TEMPURA: temporal consistency and Memory-guided UnceRtainty Attenuation for unbiased dynamic SGG。
TEMPURAはトランスフォーマーシーケンスモデリングによってオブジェクトレベルの時間的整合性を採用し、バイアスのない関係表現を合成することを学ぶ。
提案手法は,既存手法に比べて大きな性能向上(場合によっては最大10%)を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 23:52:24 GMT)
iSmallNet: Densely Nested Network with Label Decoupling for Infrared
Small Target Detection [35.4] iSmallNetは高密度にネストされたネットワークで、赤外小物体検出のためにラベルをデカップリングする。
全体的なパフォーマンスを高めるために、2つの重要なモジュールを開発しました。
NUAA-SIRSTとNUDT-SIRSTの実験は、iSmallNetが11の最先端検出器よりも優れていることを明らかに示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:51:43 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） (Thu, 29 Jun 2023 08:44:48 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） (Thu, 29 Jun 2023 02:33:53 GMT)
Pick your Poison: Undetectability versus Robustness in Data Poisoning
Attacks [33.8] 大量のWebスクラッドデータに基づいてトレーニングされた深層画像分類モデルは、データ中毒の影響を受けやすい。
既存の作業は、効果的な防御を、(i)修理によってモデルの整合性を回復するか、(ii)攻撃を検出するものと見なしている。
我々は、このアプローチが重要なトレードオフを見落としていると論じている。攻撃者は、検知可能性(過剰投下)を犠牲にして増加したり、ロバスト性(過密投下)を犠牲にして検出可能性を減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:23:47 GMT)
PVP: Personalized Video Prior for Editable Dynamic Portraits using
StyleGAN [33.5] StyleGANは、人間の顔の写実的で正確な再構築において有望な結果を示している。
本研究の目的は,顔のモノクロ映像を入力として,編集可能な動的肖像画を作成することである。
ユーザーは新しい視点を作成し、外観を編集し、顔をアニメーションすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:26:51 GMT)
MAGE: MAsked Generative Encoder to Unify Representation Learning and
Image Synthesis [33.5] MASked Generative (MAGE)は、SOTA画像生成と自己教師付き表現学習を統合するための最初のフレームワークである。
以前の生成モデルにインスパイアされたMAGEは、入力と出力でベクトル量子化されたGANによって学習された意味トークンを使用する。
ImageNet-1Kでは、1つのMAGE ViT-Lモデルがクラス非条件画像生成のタスクで9.10 FIDを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:30:25 GMT)
Dynamic-Resolution Model Learning for Object Pile Manipulation [33.1] 本研究では,様々な抽象レベルで動的かつ適応的な表現を学習し,効率と効率の最適なトレードオフを実現する方法について検討する。
具体的には、環境の動的分解能粒子表現を構築し、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた統一力学モデルを学ぶ。
本手法は, 粒状オブジェクトの収集, ソート, 再分配において, 最先端の固定解像度ベースラインよりも優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:51:44 GMT)
VAD: Vectorized Scene Representation for Efficient Autonomous Driving [32.5] VADは、自動運転のためのエンドツーエンドのベクトル化パラダイムである。
VADはベクトル化されたエージェントの動きを利用し、要素を明示的なインスタンスレベルの計画制約としてマップする。
VADは従来のエンドツーエンドの計画手法よりもはるかに高速に動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:08:54 GMT)
Evaluating Paraphrastic Robustness in Textual Entailment Models [32.3] PaRTEは1,126対のRecognizing Textual Entailment (RTE)サンプルのコレクションである。
評価セットを用いて,実例を言い換えると,RTEモデルの予測が変化するかどうかを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:48:22 GMT)
Integrating Large Pre-trained Models into Multimodal Named Entity
Recognition with Evidential Fusion [31.2] 本稿では,MNERタスクに不確実性推定を取り入れ,信頼に値する予測を生成することを提案する。
提案アルゴリズムは,各モードの分布を正規逆ガンマ分布としてモデル化し,それらを統一分布に融合する。
2つのデータセットの実験により,提案手法がベースラインを上回り,新しい最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:50:23 GMT)
One-2-3-45: Any Single Image to 3D Mesh in 45 Seconds without Per-Shape
Optimization [31.0] 単一画像の3D再構成は、我々の自然界に関する広範な知識を必要とする重要な課題であるが、難しい課題である。
本研究では,任意の物体の1つの画像を入力として取り込み,360度3次元テクスチャメッシュを1回のフィードフォワードパスで生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:28:16 GMT)
Improving Online Continual Learning Performance and Stability with
Temporal Ensembles [30.9] オンライン連続学習における性能と安定性向上のためのモデルアンサンブルの効果について検討する。
テスト時の重み(EMA)の指数移動平均を計算するために,軽量時間アンサンブルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:53:24 GMT)
Effectiveness of Data Augmentation for Parameter Efficient Tuning with
Limited Data [30.9] P-tuningモデルとLoRAモデルの性能向上にデータ拡張が有効であることを示す。
我々は,P-tuningが文の埋め込みを異なる種類の拡張データから分離するより限定的な能力を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:13:01 GMT)
KDEformer: Accelerating Transformers via Kernel Density Estimation [30.9] 本稿では,Dot-product attention mechanismの正確な計算方法を提案する。
提案手法は, 精度, メモリ, 実行時間において, 他の注目度よりも優れていることを示す。
T2T-ViTを用いた画像分類では,精度低下が0.5%以下であるのに対して,18時間以上のスピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:51:10 GMT)
Detect Any Deepfakes: Segment Anything Meets Face Forgery Detection and
Localization [30.3] 本稿では,視覚的セグメンテーション基盤モデル,すなわちセグメンテーションモデル(SAM)をフォージェリ検出とローカライゼーションの対面に導入する。
SAMに基づいて,Multiscale Adapterを用いたDADFフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、エンドツーエンドのフォージェリーローカライゼーションと検出最適化をシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:25:04 GMT)
Interactive Volume Visualization via Multi-Resolution Hash Encoding
based Neural Representation [29.8] 我々は、最新のGPUコアとよく設計されたレンダリングアルゴリズムを用いて、インタラクティブにトレースボリュームニューラル表現(10-60fps)を描画できることを示します。
我々の神経表現は、高忠実性テラセル (PSNR > 30dB) とコンパクト (10-1000倍小さい) でもある。
極端に大規模なボリュームデータをサポートするために、我々は、私たちの神経表現トレーニングをテラスケールにスケールアップできる効率的なコア外のトレーニング戦略も開発しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 20:35:50 GMT)
ZeroGen: Zero-shot Multimodal Controllable Text Generation with Multiple
Oracles [29.5] マルチモーダル信号(textscZeroGen)を用いたゼロショット制御可能なテキスト生成の新しいパラダイムを提案する。
textscZeroGenはトークンレベルから文レベルまで連続的にテキストと画像の制御を利用し、復号時にそれらを統一された確率空間にマッピングする。
textscZeroGenはキャプションタスクにおいて、大きなマージンで上回るだけでなく、高い制御率を持つマルチモーダルニュース生成にも大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:22:43 GMT)
TCEIP: Text Condition Embedded Regression Network for Dental Implant
Position Prediction [28.8] ディープニューラルネットワークは、歯科インプラントの位置を設計する際に歯科医を支援するために提案されている。
文献は、複数の欠損歯がある場合、うまく機能せず、歯がまばらに分布しているとき、容易に偽の予測を発生させる。
本稿では,テキスト条件をエンコーダ・デコーダ・フレームワークに組み込むために,テキスト条件埋め込み型インプラント位置回帰ネットワーク(TCEIP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:52:56 GMT)
Computationally Assisted Quality Control for Public Health Data Streams [28.7] FlaSHは、公衆衛生データユーザのための実用的なアウトリー検出フレームワークである。
シンプルでスケーラブルなモデルを使用して、公衆衛生ストリームの統計特性をキャプチャします。
公衆衛生関係者が使用するデータストリームにデプロイされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:08:12 GMT)
Private Covariance Approximation and Eigenvalue-Gap Bounds for Complex
Gaussian Perturbations [28.4] この機構によって出力される行列と最高ランクの$k$の近似との差のフロベニウスノルムが、およそ$tildeO(sqrtkd)$で有界であることを示す。
これは、$M$のすべてのトップ-$k$固有値間のギャップが、同じ境界に対して少なくとも$sqrtd$であることを要求する以前の作業を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:18:53 GMT)
Towards Zero-Shot Scale-Aware Monocular Depth Estimation [28.4] 任意のテスト画像の計量スケールを予測できる新しい単眼深度推定フレームワークであるZeroDepthを紹介する。
これは、(i)入力レベルの幾何学的埋め込みを使用して、オブジェクトの前のスケールを学習し、(ii)エンコーダとデコーダのステージをデカップリングすることで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:46:11 GMT)
Are Neurons Actually Collapsed? On the Fine-Grained Structure in Neural
Representations [28.2] 最近の研究は、よく訓練されたニューラルネットワークで興味深い'Neural Collapse'現象を観測している。
これは、最後の層表現がラベルによって完全に決定されていることを示唆している。
明らかな崩壊は、表現において重要なきめ細かな構造を隠蔽することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:07:34 GMT)
Group Equivariant BEV for 3D Object Detection [28.1] 3Dオブジェクト検出は注目され、実際の道路シナリオで継続的な改善が達成されている。
群同変理論に基づく群同変鳥眼ビューネットワーク(GeqBevNet)を提案する。
GeqBevNetは、実際の道路シーンの3Dオブジェクト検出において、より回転的な特徴を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:22:08 GMT)
Gradient flows on graphons: existence, convergence, continuity equations [27.6] 確率測度上のワッサーシュタイン勾配流は、様々な最適化問題に多くの応用を見出した。
辺重みの適当な関数のユークリッド勾配流は、グラノン空間上の曲線によって与えられる新しい連続極限に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:11:22 GMT)
Streaming egocentric action anticipation: An evaluation scheme and
approach [27.4] エゴセントリックなアクション予測は、カメラ装着者が過去の観察から将来のアクションを予測することを目的としている。
現在の評価手法は、入力ビデオが観測された直後に予測が利用可能であると仮定している。
本稿では,モデルが現在の入力セグメントを処理した後のみ,オンラインで予測を行うと仮定したストリーミングエゴセントリックな行動評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 04:53:29 GMT)
Foundation Model for Endoscopy Video Analysis via Large-scale
Self-supervised Pre-train [27.0] 本研究では,大規模な内視鏡映像データを用いた基礎モデルであるEndo-FMを提案する。
我々は,空間的および時間的次元にわたる局所的および大域的長期的依存関係をキャプチャするビデオトランスフォーマーを構築した。
私たちのデータセット全体は、最大500万フレームの33Kビデオクリップで構成されており、さまざまなプロトコル、対象臓器、疾患タイプが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:34:25 GMT)
Language Models as Knowledge Embeddings [26.4] 本稿では,言語モデルを用いて知識埋め込みを導出するLMKEを提案する。
我々は、記述に基づくKE学習を対照的な学習フレームワークで定式化し、トレーニングと評価の効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:11:19 GMT)
Using Machine Teaching to Investigate Human Assumptions when Teaching
Reinforcement Learners [26.0] 本稿では,一般的な強化学習手法,Q-ラーニングに着目し,行動実験を用いた仮定について検討する。
本研究では,学習者の環境をシミュレートし,学習者の内的状態にフィードバックがどう影響するかを予測する深層学習近似手法を提案する。
この結果から,評価フィードバックを用いた学習の仕方や,直感的に機械エージェントを設計する方法についてのガイダンスが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 04:40:18 GMT)
Bridging the Gap: Neural Collapse Inspired Prompt Tuning for
Generalization under Class Imbalance [25.9] 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） (Thu, 29 Jun 2023 07:02:59 GMT)
Generate Anything Anywhere in Any Scene [25.8] パーソナライズされたオブジェクト生成のための制御可能なテキスト・画像拡散モデルを提案する。
本手法は,芸術,エンターテイメント,広告デザインなど,様々な応用の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:55:14 GMT)
Graph Sampling-based Meta-Learning for Molecular Property Prediction [25.2] 数ショットの分子特性予測のためのグラフサンプリングに基づくメタラーニングフレームワークを提案する。
ROC-AUCではGS-Metaが5.71%-6.93%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:34:01 GMT)
Towards Personalized Cold-Start Recommendation with Prompts [25.1] 本研究では,事前学習型言語モデルの能力を活かした,革新的で効果的なアプローチを提案する。
提案手法は,ユーザプロファイルや項目属性の情報を含む自然言語の感情分析に変換され,迅速な学習によって感情極性が予測される。
私たちの知る限りでは、これはシステムコールドスタートレコメンデーション問題に取り組む最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:50:12 GMT)
KITE: Keypoint-Conditioned Policies for Semantic Manipulation [24.9] Keypoints + Instructions to Execution (KITE) はセマンティック操作のための2段階のフレームワークである。
まず、2D画像キーポイントを通して視覚シーンに入力命令を接地する。
KITEは学習したキーポイント条件のスキルを実行し、命令を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 00:12:21 GMT)
OSP: Boosting Distributed Model Training with 2-stage Synchronization [24.7] オーバーラップ並列化(OSP)と呼ばれる新しいモデル同期手法を提案する。
OSPは2段階同期方式で効率的な通信を実現し、Local-Gradientベースを使用する。
古いパラメータによる精度損失を避けるための修正(LGP)。
その結果、OSPは、一般的な同期モデルと比較して、精度を損なうことなく、最大50%のスループット向上を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:24:12 GMT)
Low-Light Enhancement in the Frequency Domain [24.2] 低照度画像には、可視性、高密度ノイズ、偏光色がよく見られる。
周波数領域で学習した新しい残差多重ウェーブレット畳み込みニューラルネットワークR2-MWCNNを提案する。
このエンドツーエンドのトレーニング可能なネットワークは、マルチレベル離散ウェーブレット変換を使用して入力特徴写像を異なる周波数に分割し、より優れたノイズの影響をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:39:34 GMT)
MEMD-ABSA: A Multi-Element Multi-Domain Dataset for Aspect-Based
Sentiment Analysis [24.0] 5つの領域にまたがる4つの要素をカバーする大規模マルチ要素マルチドメインデータセット(MEMD)を提案する。
複数のABSAサブタスクにおける生成的および非生成的ベースラインをオープンドメイン設定下で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:03:49 GMT)
Learning from Synthetic Human Group Activities [23.7] M3Act(M3Act)は、マルチビューのマルチパーソン・ヒューマン・アトミック・アクションとグループ・アクティビティ・データ・ジェネレータである。
Unityエンジンを搭載したM3Actにはシミュレーション可能な3Dシーンと人的資産が含まれている。
我々はM3Act3Dをリリースした。これは87.6時間の人間の活動の3Dモーションデータセットで、グループサイズが大きく、対人インタラクションの複雑さが高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:13:57 GMT)
ReMaX: Relaxing for Better Training on Efficient Panoptic Segmentation [23.4] ReMaXは、汎視的セグメンテーションのトレーニング中にマスク予測とクラス予測に緩和を追加する。
提案手法はCOCO,ADE20K,Cityscapes上でのパノプティカルセグメンテーションの効率化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 22:05:56 GMT)
Inter-Instance Similarity Modeling for Contrastive Learning [22.6] 視覚変換器(ViT)におけるコントラスト学習のための新しい画像混合手法であるPatchMixを提案する。
既存のサンプルミキシング手法と比較して、我々のPatchMixは2つ以上の画像を柔軟に効率的に混ぜることができる。
提案手法は,ImageNet-1KとCIFARの両方のデータセットにおいて,従来の最先端技術よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:14:59 GMT)
Data Augmentation Approaches for Source Code Models: A Survey [21.9] ソースコードモデルに対するデータ拡張に関する包括的調査を行う。
DAの品質を最適化するための一般的な戦略とテクニックを強調します。
今後の研究の課題と可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:26:43 GMT)
CDMA: A Practical Cross-Device Federated Learning Algorithm for General
Minimax Problems [21.6] ミニマックス問題は、堅牢な敵対学習やGAN(Generative Adversarial Network)トレーニングを含む、幅広い重要な応用で発生する。
我々は,クロスデバイスFL設定における汎用ミニマックス問題に対して,CDMAと呼ばれる最初の実用的アルゴリズムを開発した。
CDMAはStart-Immediately-With-Enough-Ensponsesメカニズムに基づいており、サーバはまずクライアントのサブセットに信号を送り、各ラウンドで十分なクライアントから応答を受けたときにクライアントが報告したローカル結果の集約を開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 02:41:05 GMT)
Provable Advantage of Curriculum Learning on Parity Targets with Mixed
Inputs [21.5] 共通サンプル分布における標準(有界)学習率のトレーニングステップ数の分離結果を示す。
また,理論結果の具体的構造を超えた定性的分離を支持する実験結果も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:14:42 GMT)
Improving Tuning-Free Real Image Editing with Proximal Guidance [21.5] Null-text Inversion (NTI) はヌル埋め込みを最適化し、再構成とインバージョン軌道をより大きなCFGスケールと整合させる。
NPIは、NTIのトレーニング不要なクローズドフォームソリューションを提供するが、アーティファクトを導入し、DDIMの再構築品質に制約されている。
我々は、相互の自己注意制御を組み込むために概念を拡張し、編集プロセスにおける幾何学的・レイアウト的変更を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:10:29 GMT)
Generative AI for Programming Education: Benchmarking ChatGPT, GPT-4,
and Human Tutors [21.2] 我々は,ChatGPT(GPT-3.5に基づく)とGPT-4の2つのモデルを体系的に評価し,その性能を様々なシナリオにおいて人間の家庭教師と比較した。
以上の結果から, GPT-4はChatGPT(GPT-3.5をベースとした)を大幅に上回り, 複数のシナリオにおいて人間の指導者に近い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:57:40 GMT)
CLIPAG: Towards Generator-Free Text-to-Image Generation [21.2] 知覚的配向勾配(PAG)の研究を視覚言語アーキテクチャに拡張する。
我々は,CLIPAGを「プラグ-n-play」方式でシームレスに統合することで,視覚言語生成アプリケーションを大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:35:53 GMT)
Understanding the Overfitting of the Episodic Meta-training [21.1] 本研究では,教員モデルから新たな一般化知識を維持するために,知識蒸留技術を導入する。
具体的には,メタトレーニングにおいて,教師モデルを最高の検証精度を持つモデルとして選択する。
本稿では,メタトレーニングのためのNearest Neighbor Symmetric Kullback-Leibler(NNSKL)のばらつきを提案し,知識蒸留技術の限界を推し進める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:55:37 GMT)
AutoML in Heavily Constrained Applications [21.0] メタ学習を用いて自動MLパラメータを自動的に適応するCamlを提案する。
Camlの動的AutoML戦略は、ユーザ定義の制約を考慮に入れ、高い予測性能で制約を満たすパイプラインを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:05:12 GMT)
Macro Placement by Wire-Mask-Guided Black-Box Optimization [20.6] マクロ配置のための新しいブラックボックス最適化(BBO)フレームワーク(WireMask-BBO)を提案する。
WireMask-BBOは、経験的に従来の方法よりも大幅に改善し、より少ない時間でHPWLを大幅に短縮する。
既存の配置を初期解として扱い、HPWLを50%改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:34:23 GMT)
Understanding Pathologies of Deep Heteroskedastic Regression [20.1] 最近の研究では、ヘテロスケダスティック神経回帰モデルを用いて実世界のデータをモデル化する際の負の結果が報告されている。
本稿では、統計物理学の観点からこれらの困難を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:31:27 GMT)
End-to-end Reinforcement Learning for Online Coverage Path Planning in
Unknown Environments [19.6] 被覆経路計画は、与えられた制限領域の自由空間全体をカバーする最も短い経路を見つける問題である。
本研究では、連続状態と行動空間におけるエンドツーエンドの強化学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:32:06 GMT)
Intriguing properties of synthetic images: from generative adversarial
networks to diffusion models [19.4] 実際の画像と偽画像を区別する上で,どの画像の特徴がより優れているかを知ることが重要である。
本稿では, 実画像と生成画像の最も法学的に関係した特徴を発見することを目的とした, 異なる家系の多数の画像生成装置の系統的研究について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:33:42 GMT)
From Query Tools to Causal Architects: Harnessing Large Language Models
for Advanced Causal Discovery from Data [19.3] 大規模言語モデル (LLM) は、多くの社会的影響のある領域における概念間の因果解析の優れた能力を示す。
様々な因果発見および推論タスクにおけるLLM性能に関する最近の研究は、因果関係の古典的な3段階の枠組みに新たなはしごを生じさせている。
本稿では,知識に基づくLLM因果解析とデータ駆動因果構造学習を組み合わせた新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:48:00 GMT)
Towards Blockchain-Assisted Privacy-Aware Data Sharing For Edge
Intelligence: A Smart Healthcare Perspective [19.2] リンク攻撃はプライバシードメインにおける支配的な攻撃の一種である。
敵は 健康データを偽装するために 毒殺攻撃を仕掛ける 誤診や 身体的損傷までも 引き起こす
個人の健康データを保護するために,ユーザ間の信頼度に基づく個人差分プライバシモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 02:06:04 GMT)
DialoGPS: Dialogue Path Sampling in Continuous Semantic Space for Data
Augmentation in Multi-Turn Conversations [19.0] オープンドメイン対話生成タスクでは、ほとんどのデータセットのコンテキストとレスポンスは1対1でマッピングされる。
連続意味空間におけるDialoGue Path Smpling(DialoGPS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:12:47 GMT)
Automatic Speech Recognition of Non-Native Child Speech for Language
Learning Applications [18.8] 我々は、最先端のASRシステムであるWav2Vec2.0とWhisper AIの性能を評価する。
オランダ語母語,非母語母語母語,非母語母語母語,母語母語母語母語母語,母語母語母語母語母語,母語母語母語母語母語母語母語母語,母語母語母語母語母語母語母語母語,母語母語母語母語母語母語
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:14:26 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） (Thu, 29 Jun 2023 14:42:05 GMT)
Joint Multi-view Unsupervised Feature Selection and Graph Learning [18.3] 本稿では,JMVFG(Command Multi-view unsupervised feature selection and graph learning)アプローチを提案する。
複数視点の特徴選択を分解で定式化し、各対象行列をビュー固有の基底行列に分解する。
様々な実世界のマルチビューデータセットの実験は、マルチビュー特徴選択とグラフ学習タスクの両方において、我々のアプローチの優位性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:46:07 GMT)
Quantum Chebyshev Transform: Mapping, Embedding, Learning and Sampling
Distributions [18.1] システムサイズで指数関数的に増加する振幅を持つ量子状態にデータをエンコードする方法を示す。
指数容量の正則なチェビシェフ基底を生成するための埋め込み回路を提案する。
これにより、モデルの自動微分が可能となり、微分方程式の解法が開かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:19:32 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） (Thu, 29 Jun 2023 15:35:29 GMT)
Cross-Inferential Networks for Source-free Unsupervised Domain
Adaptation [17.7] クロス推論ネットワーク (CIN) と呼ばれる新しい手法を提案する。
主な考え方は、符号化された特徴からサンプルラベルを予測するためにネットワークモデルを適用する際に、これらの予測結果を用いて、派生したラベルを用いた新しいトレーニングサンプルを構築することである。
ベンチマークデータを用いた実験の結果,提案手法により,ソースフリーなUDAの性能が大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:04:24 GMT)
Did AI get more negative recently? [17.6] 我々は、自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)の分野における科学論文を、人工知能(AI)のコアサブフィールドとして分類する。
我々は、(i)の貢献を「肯定的姿勢」、(ii)の貢献を「否定的姿勢」とする。
我々は,NLPおよびMLにおける過去35年間の41k以上の論文の大規模傾向を分析し,論文は時間とともに著しく肯定的になったが,否定的な論文もさらに否定的になり,近年ではかなり否定的な論文が観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:53:07 GMT)
Sparse Model Soups: A Recipe for Improved Pruning via Model Averaging [17.5] Sparse Model Soups (SMS) は,各プルー・リトレインサイクルを前フェーズの平均モデルで開始することによりスパースモデルをマージする新しい手法である。
SMSはスパース性を維持し、モジュールで完全に並列化可能なネットワークの利点を生かし、IMPのパフォーマンスを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:49:41 GMT)
Online Learning with Set-Valued Feedback [17.1] 学習者は1つのラベルを予測するが、フィードバックとしてラベルのテキストセットを受け取る。
単一ラベルフィードバックによるオンラインマルチクラス学習とは異なり、決定論的かつランダムなオンライン学習は、実現可能な設定においてもテキストと同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 20:04:52 GMT)
Trajectory Poisson multi-Bernoulli mixture filter for traffic monitoring
using a drone [17.0] 本稿では,光・熱カメラを搭載したドローンを用いた交通監視のための多目的追跡(MOT)アルゴリズムを提案する。
画像上の物体検出は、カメラの種類ごとにニューラルネットワークを用いて行われる。
合成および実験データセットにおけるTPMBMフィルタの精度を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:22:47 GMT)
ID-Pose: Sparse-view Camera Pose Estimation by Inverting Diffusion
Models [16.7] オブジェクトのスパースビューを考えると、カメラのポーズを推定することは、長く持続し難い問題である。
本稿では,2つの入力画像が与えられた相対的なポーズを推定するために,デノナイズ拡散過程を逆転するID-Poseを提案する。
我々は高品質の3Dオブジェクトを用いて実験を行い、ID-Poseは最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:41:41 GMT)
Robust Roadside Perception for Autonomous Driving: an Annotation-free
Strategy with Synthesized Data [16.2] 本稿では,データ不足問題(Data-insufficiency problem)の最も重要な課題の1つに焦点をあてる。
高品質なラベル付き道路側センサデータの多様性の欠如は、現在の道路側認識システムのロバスト性、低転送性をもたらす。
本稿では,Augmented Reality and Generative Adversarial Networkを用いた学習データの作成により,この問題に対処する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 21:00:57 GMT)
The Segment Anything Model (SAM) for Remote Sensing Applications: From
Zero to One Shot [15.9] 本研究は,リモートセンシング画像解析におけるSegment Anything Model(SAM)の適用を推し進めることを目的としている。
SAMは例外的な一般化能力とゼロショット学習で知られている。
空間分解能の低い画像で発生する限界にもかかわらず、SAMはリモートセンシングデータ解析に有望な適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 01:49:33 GMT)
CMATH: Can Your Language Model Pass Chinese Elementary School Math Test? [15.5] 中国小学校数学語問題データセットについて, 詳細な注釈付き1.7kの小学校レベルの数学語問題を含む。
このデータセットは、人気のある大規模言語モデル(LLM)の能力を評価するためのベンチマークツールを提供することを目的としている。
商用とオープンソースの両方の選択肢を含む,多種多様なLCMを評価し,小学校6学年でGPT-4のみが成功(精度$geq$60%)していることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 02:19:50 GMT)
Benchmarking Large Language Model Capabilities for Conditional
Generation [15.4] 既存のアプリケーション固有の生成ベンチマークをPLMに適応させる方法について論じる。
PLMは異なるデータ体系に適用可能であり、複数の言語に一般化可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:59:40 GMT)
Guided Deep Generative Model-based Spatial Regularization for Multiband
Imaging Inverse Problems [14.9] 本稿では,高空間分解能の補助的獲得に乗じて,データ駆動型空間正規化を導出するための汎用フレームワークを提案する。
より正確には、この空間解像度の補助画像に含まれる空間意味的特徴を符号化できる深層生成ネットワークとして、正規化が考え出される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:48:50 GMT)
MIS-FM: 3D Medical Image Segmentation using Foundation Models Pretrained
on a Large-Scale Unannotated Dataset [14.8] 本稿では,3次元セグメンテーションモデルを事前学習するための,VF(Volume Fusion)と呼ばれる新たな自己教師型学習戦略を提案する。
VFは、手動のアノテーションなしで自己教師付きセグメンテーションタスクとして定式化される各ボクセルの融合係数を予測するようモデルを強制する。
頭部, 頸部臓器, 胸部, 腹部臓器など, 下流領域の異なる部位を対象とする実験により, 我々の事前訓練モデルがスクラッチからトレーニングに優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:22:13 GMT)
Universal Quantum Optimization with Cold Atoms in an Optical Cavity [14.6] 原子空洞系は任意の接続性を持つ量子最適化に普遍的であることを示す。
単一モードキャビティを考慮し、原子に対する工学的量子ハミルトニアンが直接数分割問題を符号化するラマンカップリング方式を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:42:19 GMT)
Group-based Robustness: A General Framework for Customized Robustness in
the Real World [14.3] 対象とするロバスト度を計測する従来の指標は、あるソースクラスから別のターゲットクラスへの攻撃に耐えるモデルの能力を適切に反映していないことが分かりました。
我々は、既存のメトリクスを補完し、特定の攻撃シナリオにおけるモデル性能を評価するのに適した新しい指標であるグループベースロバストネスを提案する。
同様の成功率で、新たな損失関数を用いた回避サンプルの発見は、対象とするクラスの数に匹敵する程度に削減できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 01:07:12 GMT)
A Comparison of Reinforcement Learning Frameworks for Software Testing
Tasks [14.2] Deep Reinforcement Learning (DRL)は、ゲームテスト、回帰テスト、テストケースの優先順位付けといった複雑なテストタスクに成功している。
DRLフレームワークは、DRLアプリケーションの開発を容易にし、高速化するために、十分に保守された実装されたDRLアルゴリズムを提供する。
DRLフレームワークにおける実装アルゴリズムの有効性と性能を実証的に評価する研究はない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:36:43 GMT)
ArrayBot: Reinforcement Learning for Generalizable Distributed
Manipulation through Touch [13.5] ArrayBotは、触覚センサーと統合された垂直にスライドする柱からなる分散操作システムである。
我々は、制御ポリシーの自動発見に強化学習アルゴリズムを利用する。
本稿では,分散操作のためのArrayBot上でのRLの膨大な可能性を示す,実世界の操作タスクを多数提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:07:14 GMT)
Towards Optimal Randomized Strategies in Adversarial Example Game [13.3] 敵対的なサンプル攻撃に対するディープニューラルネットワークモデルの脆弱性は、多くの人工知能アプリケーションにおいて実践的な課題である。
確率分布空間上の新しい無限次元連続時間フローを用いて問題をモデル化するFRATと呼ばれるアルゴリズムを提案する。
我々は、FRATの連続時間制限がディフェンダーとアタッカーによって形成されたゼロサムゲームにおいて混合ナッシュ平衡に収束することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:29:23 GMT)
MotionTrack: End-to-End Transformer-based Multi-Object Tracing with
LiDAR-Camera Fusion [13.1] 複数のクラスでオブジェクトを追跡するための多モードセンサ入力を用いたエンドツーエンドトランスフォーマーベースMOTアルゴリズム(MotionTrack)を提案する。
MotionTrackとそのバリエーションは、他の古典的なベースラインモデルと比較して、nuScenesデータセット上のより良い結果(AMOTAスコア0.55)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:00:12 GMT)
Diff-Foley: Synchronized Video-to-Audio Synthesis with Latent Diffusion
Models [12.9] Diff-Foley, a synchronized Video-to-Audio synthesis method with a Latent diffusion model (LDM)について述べる。
我々はDiff-Foleyが現在の大規模V2Aデータセット上で最先端のV2A性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:39:58 GMT)
PCDAL: A Perturbation Consistency-Driven Active Learning Approach for
Medical Image Segmentation and Classification [12.6] 監視された学習は、医用画像のアプリケーションを取得するのに費用がかかり、時間がかかり、実用的でない、大規模な注釈付きデータに大きく依存している。
アクティブラーニング(AL)手法は、アノテーションのコストを削減するために、自然な画像分類タスクに広く応用されている。
本稿では,2次元医用画像分類,セグメンテーション,および3次元医用画像分割タスクに同時に適用可能なALベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:11:46 GMT)
Differentially Private Algorithms for the Stochastic Saddle Point
Problem with Optimal Rates for the Strong Gap [12.4] 凸凹型リプシッツサドル点問題は、$(epsilon,delta)$differential privacyの制約の下で解決可能であることを示す。
また、安定性と精度の間には根本的なトレードオフがあることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:22:34 GMT)
Scaling Model Checking for DNN Analysis via State-Space Reduction and
Input Segmentation (Extended Version) [12.3] 既存のフレームワークは、トレーニングされたNNに対して堅牢性と/または安全性を保証する。
我々は、広範囲のNNプロパティを分析するための最初のモデルチェックベースのフレームワークであるFANNetを提案した。
本研究は,形式的NN解析のスケーラビリティとタイミング効率を向上させるために,状態空間の削減と入力セグメント化手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 22:18:07 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） (Thu, 29 Jun 2023 12:17:41 GMT)
Covariance-aware Feature Alignment with Pre-computed Source Statistics
for Test-time Adaptation to Multiple Image Corruptions [11.9] 実世界の画像認識システムは、しばしば破損した入力画像に直面し、それが分散シフトを引き起こし、モデルの性能を低下させる。
テスト時間適応(TTA)は、この問題に対処できる設定の1つです。
本稿では,テスト中の分散ギャップに対処するために,共分散認識特徴アライメント(CAFe)と呼ばれる新しいTTA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:08:00 GMT)
Policy Space Diversity for Non-Transitive Games [11.6] Policy-Space Response Oracles (PSRO) はゲームにおいて Nash Equilibrium (NE) を近似するための強力なアルゴリズムフレームワークである。
そこで本研究では,NEの精度向上を図った新しい多様性指標を提案する。
多様性の正規化をPSROの最適応答解に組み込むことで、PSROの新たなバリエーションであるポリシー空間多様性PSRO(PSD-PSRO)を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:07:30 GMT)
ORA3D: Overlap Region Aware Multi-view 3D Object Detection [11.6] 現在の多視点3Dオブジェクト検出法は、しばしば重なり合う領域のオブジェクトを適切に検出できない。
本稿では,(1)弱深度スーパービジョンのステレオ異方性推定と(2)適応オーバーラップ領域判別器の2つの主要なモジュールを提案する。
提案手法は,現在の最先端モデル,すなわちDETR3DとBEVDetより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:20:24 GMT)
Identifying Important Sensory Feedback for Learning Locomotion Skills [11.5] DRLを用いて学習した運動能力に対するフィードバック状態の相対的重要性を定量的に評価する。
我々のアプローチは、バランス回復、トロッティング、バウンディング、ペーシング、ギャロッピングなど、ロコモーションスキルの最も重要なフィードバック状態を特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:58:08 GMT)
Heisenberg-limited quantum metrology using 100-photon Fock states [11.4] 我々は,高品質超伝導マイクロ波キャビティにおいて,最大100個の光子を持つフォック状態を効率よく生成するプログラマブル光子数フィルタを開発した。
ハイゼンベルク限界に近い精度のスケーリングを示し、最大で14.8dBのメソジカルゲインを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:12:26 GMT)
Tube2Vec: Social and Semantic Embeddings of YouTube Channels [11.3] ソーシャル共有行動、ビデオメタデータ、YouTubeのビデオレコメンデーションをキャプチャする埋め込みを作成します。
クラウドソーシングと既存のデータセットを用いて,これらの埋め込みを評価する。
われわれは、将来の研究の利益のために、44,000のYouTubeチャンネルのソーシャルおよびセマンティック次元をキャプチャーする埋め込みを共有している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 20:43:57 GMT)
SRL: Scaling Distributed Reinforcement Learning to Over Ten Thousand
Cores [11.3] 本稿では,多種多様なアプリケーションを対象とした実践的RLトレーニングを汎用フレームワークに統合する,RLトレーニングのデータフローに関する新しい抽象化を提案する。
スケーラブルで効率的な分散RLシステムReaLly Scalable RL(SRL)を開発した。
SRLは、そのような大規模なRL実験を行った最初の学術コミュニティである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:16:25 GMT)
On the Relationship Between RNN Hidden State Vectors and Semantic Ground
Truth [11.2] クラスタリング仮説は、現代のニューラルネットワークアーキテクチャについて徹底的に研究されていない。
十分に訓練されたRNNの隠れ状態ベクトルは分離可能であることを示す。
教師なしクラスタリング技術は、類似した状態ベクトルのクラスタを見つけることに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:01:48 GMT)
Measured Albedo in the Wild: Filling the Gap in Intrinsics Evaluation [11.2] 固有画像分解と逆レンダリングは、コンピュータビジョンにおける長年の課題である。
アルベドの回収を評価するため、ほとんどのアルゴリズムは平均的ヒト診断率(W)で定量的な性能を報告している。
We propose three new metrics that complement W: intensity, chromaticity and texture metrics。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:42:44 GMT)
milliFlow: Scene Flow Estimation on mmWave Radar Point Cloud for Human
Motion Sensing [10.9] 我々は,mmWave点雲の相補的な動き情報として,シーンフロー推定のための新しい深層学習手法であるtextitmilliFlowを提案する。
実験により, 平均3次元終端誤差が4.6cmの手法の優れた性能を示した。
シーンフロー情報を取り入れることで、人間の活動認識、人間のパーシング、人体部分追跡において顕著な改善が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:06:21 GMT)
Obeying the Order: Introducing Ordered Transfer Hyperparameter
Optimisation [10.8] OTHPOは、タスクが逐次順序に従うトランスファー学習のバージョンである。
10のベンチマークを用いた順序付けの重要性を実証的に示す。
我々はこのベンチマークをオープンソースとして公開し、注文転送HPOの今後の研究を奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:08:36 GMT)
Query-based Hard-Image Retrieval for Object Detection at Test Time [10.6] 問合せに基づくハードイメージ検索タスクとして「ハード」な画像を見つけるという問題を再考する。
我々の手法は完全にポストホックであり、地平線アノテーションは必要とせず、効率的なモンテカルロ推定に依存している。
我々は、広く使われているRetinaNet、Faster-RCNN、Mask-RCNN、Cascade Mask-RCNNオブジェクト検出器を用いて、ランキングと分類タスクの結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:55:58 GMT)
RL4CO: an Extensive Reinforcement Learning for Combinatorial
Optimization Benchmark [10.5] 最適化(CO)ベンチマークのための拡張強化学習(RL)であるRL4COを紹介する。
RL4COは、モジュラリティや構成管理といった実装におけるベストプラクティスと同様に、最先端のソフトウェアライブラリを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:57:22 GMT)
DeciLS-PBO: an Effective Local Search Method for Pseudo-Boolean
Optimization [10.5] PBO(Pseudo-Boolean Optimization)の解法における局所探索アルゴリズムの改良法について検討する。
我々のアルゴリズムであるDeciLS-PBOは最先端のアルゴリズムと比較して有望な性能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:03:32 GMT)
GazeGNN: A Gaze-Guided Graph Neural Network for Chest X-ray
Classification [10.4] 本稿では,視線誘導型グラフニューラルネットワークGazeGNNを提案する。
本研究では,本論文で初めてリアルタイム・リアルタイム・エンド・ツー・エンド病の分類アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 01:03:20 GMT)
Diffusion-Jump GNNs: Homophiliation via Learnable Metric Filters [10.4] 高次グラフニューラルネットワーク(HO-GNN)は、ヘテロ親水系において一貫した潜伏空間を推論するために開発された。
ホモフィル化(英: Homophiliation)、すなわち、ヘテロフィル的状態における断片的に滑らかな潜在空間を学習する過程は、ディリクレ問題として定式化される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:31:07 GMT)
A Neural Separation Algorithm for the Rounded Capacity Inequalities [10.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)による正確な問題の解を学習するグラフ粗化を用いた学習ベース分離アルゴリズムを設計する。
CVRPSEPは,VRPの解決に使用される様々なカットのための,一般的な分離ソフトウェアパッケージである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 20:03:44 GMT)
Improving Identity-Robustness for Face Models [9.7] 顔認識ベクトルをアイデンティティのプロキシとして利用して、このような堅牢性を実現する。
我々は, プロキシ埋め込み空間における条件逆密度(CID)に応じて, サンプルを重み付けする。
このような単純なサンプル重み付け方式はトレーニングの堅牢性を向上するだけでなく,全体的な性能も向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:05:37 GMT)
Goal-conditioned GFlowNets for Controllable Multi-Objective Molecular
Design [9.6] シリコン内分子設計は、機械学習コミュニティから多くの注目を集めている。
従来のアプローチでは、多目的問題を優先条件の単一目的にするために、スカラー化方式を採用していた。
本研究では、より制御可能な条件モデルを得るために、ゴール条件付き分子生成の代替的な定式化を実験する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 21:25:27 GMT)
Stochastic Simulated Quantum Annealing for Fast Solution of
Combinatorial Optimization Problems [9.5] SSQAは計算と量子モンテカルロに基づいて設計されている。
QAと比較して100倍の問題を処理でき、従来のSA法よりも大きい問題を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:23:02 GMT)
A Survey on Datasets for Decision-making of Autonomous Vehicle [9.2] 意思決定は、ハイレベルな自動走行に向けた重要なモジュールの1つである。
データ駆動による意思決定アプローチは、ますます注目を集めています。
本研究では、車両、環境、運転者関連データの最先端データセットを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:42:18 GMT)
EgoCOL: Egocentric Camera pose estimation for Open-world 3D object
Localization @Ego4D challenge 2023 [9.2] オープンワールド3Dオブジェクトローカライゼーションのためのエゴセントリックカメラポーズ推定法であるEgoCOLを提案する。
提案手法は,2次元のカメラポーズをビデオとスキャンで独立に再現し,高いリコール精度と精度で3次元レンダリングにおける自己中心型フレームのカメラポーズを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 00:17:23 GMT)
A negation detection assessment of GPTs: analysis with the xNot360
dataset [9.2] 否定は自然言語の基本的側面であり、コミュニケーションと理解において重要な役割を果たす。
我々は,xNot360データセットに適用したゼロショット予測手法を用いて,自然言語における否定の識別に焦点を当てた。
GPT-4はGPT-3.5を上回り,GPT-3.5は顕著な性能低下を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 02:27:48 GMT)
N$^2$M$^2$: Learning Navigation for Arbitrary Mobile Manipulation
Motions in Unseen and Dynamic Environments [9.1] モバイル操作のためのニューラルナビゲーション(N$2$M$2$)を導入する。
結果として生じるアプローチは、動的障害物や環境変化に即座に反応しながら、探索されていない環境で、目に見えない、長い水平タスクを実行することができる。
提案手法は,複数の運動学的に多様な移動マニピュレータ上での広範囲なシミュレーションおよび実世界の実験において有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:54:25 GMT)
Learning Mixtures of Gaussians with Censored Data [9.1] 本稿では,ガウシアンと検閲データとの混合学習の問題点について考察する。
本稿では,$frac1varepsilonO(k)$サンプルだけで重量を$w_i$,平均$mu_i$を$varepsilon$エラーで推定するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 00:31:58 GMT)
Observation of Exceptional Points in Thermal Atomic Ensembles [8.8] 非エルミート系における例外点(EP)は、知覚を増強する興味深い可能性を生み出している。
我々は多層熱原子アンサンブルのEPを実験的に観察し、1桁の磁場の高感度センシングを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 02:31:19 GMT)
Classifying Crime Types using Judgment Documents from Social Media [8.7] 犯罪行為事実に基づく犯罪種別決定の課題は、社会科学において非常に重要かつ有意義な課題となっている。
データサンプル自体は、犯罪そのものの性質のため、不均一に分散されます。
本稿では,NLP処理手法を用いてこの問題を解決するための新しいトレーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:12:24 GMT)
Filtered-Guided Diffusion: Fast Filter Guidance for Black-Box Diffusion
Models [8.6] FilteredGuidedDiffusionは画像から画像への変換と編集のための新しいアプローチである。
前のステップの出力に基づいて各拡散ステップの入力に適応的にフィルタを適用する。
パフォーマンスに対するコストは無視でき、ガイダンスの強度を他のアプローチよりも継続的に調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:44:18 GMT)
End-to-End Learnable Multi-Scale Feature Compression for VCM [8.0] 抽出した特徴量に対するエンドツーエンドの最適化と軽量エンコーダの設計を可能にする,新しいマルチスケール特徴量圧縮手法を提案する。
我々のモデルは、BDレートを少なくとも52%削減し、オブジェクト検出の符号化時間を$times5$から$times27$に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 04:05:13 GMT)
Energy-based Detection of Adverse Weather Effects in LiDAR Data [7.9] 本稿では,LiDARデータにおける悪天候の影響を検知するための新しい手法を提案する。
提案手法では,低エネルギースコアを不整点,高エネルギースコアを不整点に関連付ける。
悪天候下でのLiDAR知覚の研究領域の拡大を支援するため、SemanticSprayデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:14:03 GMT)
Restore Translation Using Equivariant Neural Networks [7.8] 本稿では,畳み込みニューラルネットワークに変換された(あるいは回転した)入力を復元するための事前分類器復元器を提案する。
復元子は、テンソル空間上の変換同変であるアフィン作用素に十分かつ必要な条件を与える理論的な結果に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:34:35 GMT)
Prediction of COVID-19 Patients' Emergency Room Revisit using
Multi-Source Transfer Learning [7.8] 新型コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、世界的な重症度のパンデミックに繋がった。
患者は退院後短時間で救急室(ER)を再訪しなければならない。
このような患者の早期発見は、医師が生命を危険にさらす患者を治療するのを助けるのに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:51:42 GMT)
SaGess: Sampling Graph Denoising Diffusion Model for Scalable Graph
Generation [7.7] SaGess は拡散モデル (DiGress) を一般化された分割・分散フレームワークで拡張することで、大規模な現実世界のネットワークを生成することができる。
SaGessは、最先端のグラフ生成手法の大部分を重要な要因によって上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:02:39 GMT)
Defending Black-box Classifiers by Bayesian Boundary Correction [7.7] 脆弱なディープニューラルネットワークのための新しいブラックボックス防御フレームワークを提案する。
事前訓練された分類器を、モデル固有の知識がほとんどないレジリエントな分類器に変えることができる。
さらに、犠牲者を無傷に保つ新しいポストトレイン戦略も装備されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:33:20 GMT)
Why Shallow Networks Struggle with Approximating and Learning High
Frequency: A Numerical Study [7.6] この研究は、2層ニューラルネットワークが近似と学習において高い周波数を扱うのが難しい理由を示している。
以下の基本的な計算問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 20:58:48 GMT)
Answer Mining from a Pool of Images: Towards Retrieval-Based Visual
Question Answering [7.4] 本研究では,関連性のある無関係な画像のプールから回答を抽出しなければならない状況下で,視覚的質問応答について検討する。
そこで我々は,疑問を呈し,関連エンコーダを用いて画像検索を行うMulti Image BART (MI-BART) を提案する。
提案手法は,提案したデータセット,すなわちRETVQAにおいて76.5%の精度と79.3%の流速を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:22:43 GMT)
On-device modeling of user's social context and familiar places from
smartphone-embedded sensor data [7.3] ユーザの社会的文脈とその位置をモデル化するための,新しい,教師なし,軽量なアプローチを提案する。
ユーザとそのデバイス間の物理的およびサイバー的ソーシャルインタラクションに関連するデータを活用する。
日常の状況を認識するための3つの機械学習アルゴリズムの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:48:28 GMT)
Evaluation of Environmental Conditions on Object Detection using
Oriented Bounding Boxes for AR Applications [7.3] 拡張現実(AR)におけるシーン分析と物体認識の役割
性能と処理時間を改善するために,検出・認識深層ネットワークを備えた配向境界ボックスを用いた新しい手法が提案されている。
その結果, 提案手法は, 試験条件のほとんどにおいて, 平均精度が向上し, 小型物体の精度が向上する傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:17:58 GMT)
The mapKurator System: A Complete Pipeline for Extracting and Linking
Text from Historical Maps [7.2] 文書の空間的焦点を特定する伝統的なアプローチは、文書から位相を検出し、曖昧にすることに依存している。
大規模言語モデルを用いた最近のトピックモデリングアプローチでは、広範囲にわたるトピックを考慮に入れていることが多い。
文書と位置のエンコーダを分離した表現を共同で学習するマルチロカリットY(JELLY)の簡易かつ効果的な結合埋め込みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:05:40 GMT)
Transformers over Directed Acyclic Graphs [7.2] 有向非巡回グラフ(DAG)上の変換器について検討し,DAGに適したアーキテクチャ適応を提案する。
グラフトランスフォーマーは、DAGに適したグラフニューラルネットワークを概ね上回り、品質と効率の両面でSOTAグラフトランスフォーマーの性能を向上させるのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:01:25 GMT)
Classical-Assisted Quantum Ground State Preparation with Tensor Network
States and Monte Carlo Sampling [7.1] 量子多体システムのための古典的量子基底状態準備法を提案する。
我々は,早期のフォールトトレラント量子コンピュータ上で,量子アルゴリズムによって効率的に作成できるTLSのサンプリングにより試行状態を抽出する。
本手法は, ランダムな試行状態と比較して, 試行状態と真基底状態との重なり合いのスケーリングが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:14:27 GMT)
Bounded (O(1)) Regret Recommendation Learning via Synthetic Controls
Oracle [6.9] 一定嗜好を持つユーザが繰り返し到着するオンライン探索システムでは、後悔の限度が達成される。
この結果は、商品の人気が短命であることが多いレコメンデーションシステムにとって、興味のあるものかもしれない。
本研究は,これらの問題に対処しつつ,いまだに限定された後悔を達成しつつ,理論的研究を行うものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 22:13:51 GMT)
Nonconvex Stochastic Bregman Proximal Gradient Method with Application
to Deep Learning [6.8] 微分可能部のスムーズな近似のみを必要とするBregman Bregman法(SBPG)の家系について検討する。
MSBPGは、計算において普遍的なオープンソースとして使われる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:50:10 GMT)
Nonadiabatic Holonomic Quantum Computation and Its Optimal Control [6.8] 本稿では, 非線形ホロノミック量子計算の最近の進歩を概観する。
ゲート性能を改善するための様々な最適制御手法に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:56:02 GMT)
Optimal binary gratings for multi-wavelength magneto-optical traps [6.7] 光学的に異なる波長の多彩な二元格子を特徴付けることにより、回折効率データに簡単な経験的適合性を求める。
このモデルでは複雑な3次元光回折表面の計算は避けるが、それでも広い範囲のパラメータで数パーセントの精度で結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:34:29 GMT)
Representation learning of vertex heatmaps for 3D human mesh
reconstruction from multi-view images [6.7] 本稿では,オートエンコーダを用いたヒートマップの表現学習が,そのような手法の性能向上に役立つことを示す。
提案手法は,従来の手法より優れ,最先端のヒューマンメッシュ再構築性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 01:16:03 GMT)
Continual Learning for Predictive Maintenance: Overview and Challenges [6.6] 本稿では,予測保守,非定常環境,継続学習について紹介する。
次に,予測的メンテナンスと継続的学習の両面での現在の課題について議論し,両領域の交差点における今後の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:55:12 GMT)
Predicting Music Hierarchies with a Graph-Based Neural Decoder [6.6] 本稿では,楽譜を依存木に解析するデータ駆動型フレームワークについて述べる。
依存木は、音楽認知研究や音楽分析に使用される階層構造である。
このシステムの大きな利点の1つは、近代的なディープラーニングパイプラインに簡単に統合できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:59:18 GMT)
An image segmentation algorithm based on multi-scale feature pyramid
network [6.6] 臨床頚癌放射線療法では、MRI画像における臓器と腫瘍の高速かつ正確な画像分割は、臨床放射線療法のプロセスを最適化することができる。
従来のアプローチでは、専門医による手動アノテーションが用いられており、時間と手間がかかるため、腹下MRI画像の自動臓器分割が重要な研究トピックである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 01:15:02 GMT)
Superselection Rules, Quantum Error Correction, and Quantum
Chromodynamics [6.5] スーパーセレクション規則と量子誤り訂正符号の関係について検討する。
スーパーセレクション則の存在は、量子誤り訂正におけるKnill-Laflamme条件を意味することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:00:55 GMT)
A Fast Fourier Convolutional Deep Neural Network For Accurate and
Explainable Discrimination Of Wheat Yellow Rust And Nitrogen Deficiency From
Sentinel-2 Time-Series Data [6.4] 同様の症状を呈する2つの植物ストレスの高精度かつ説明可能な検出のための高速フーリエ畳み込みニューラルネットワーク(FFDNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:23:04 GMT)
GuidedMixup: An Efficient Mixup Strategy Guided by Saliency Maps [6.4] 本稿では,計算オーバーヘッドの少ない混合画像における局所領域の維持を目的とした GuidedMixup を提案する。
我々は,ペア画像の健全な領域の競合を最小限に抑えるために,効率的なペアリングアルゴリズムを開発した。
いくつかのデータセットの実験では、 GuidedMixupがオーバヘッドの増大と一般化のパフォーマンスのトレードオフとして優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 00:55:51 GMT)
Algorithmic Censoring in Dynamic Learning Systems [6.3] 検閲を形式化し、その発生方法を示し、検出の難しさを強調します。
我々は、検閲に対する保護 - 規則とランダムな探索 - を考える。
結果として得られたテクニックにより、検閲されたグループの例がトレーニングデータに入力され、モデルを修正できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:15:58 GMT)
Leveraging Cross-Utterance Context For ASR Decoding [6.0] クロス発話情報は、第2パスの再検査で有益であることが示されている。
ビームサーチによる音響モデルのクロス発話復号のための長文変換器LMの組込みについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:48:25 GMT)
Local Risk Bounds for Statistical Aggregation [5.9] 我々は、Lung と Barron による指数重み推定器の古典的境界の局所化バージョンと Q-集約推定器の偏差最適境界を証明した。
これらの境界は、固定設計回帰のための Dai, Rigollet と Zhang の結果とランダム設計回帰のための Lecu'e と Rigollet の結果よりも改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:51:42 GMT)
Moreau Envelope Based Difference-of-weakly-Convex Reformulation and
Algorithm for Bilevel Programs [5.9] 低レベル問題のモローエンベロープを用いた新しい改質を提案し、この改質が弱凸プログラムの違いであることを実証する。
その後、弱凸プログラムのこの差を解くための逐次収束アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:57:47 GMT)
UMASS_BioNLP at MEDIQA-Chat 2023: Can LLMs generate high-quality
synthetic note-oriented doctor-patient conversations? [5.9] 本稿では,タスクAとタスクCの共有タスクであるMEDIQA-Chat 2023に参加するUMASS_BioNLPチームについて述べる。
本稿では,特にタスクCに焦点をあて,高品質な会話データセットを生成するために,医師・患者ループと呼ばれる新しいLLM協調システムを提案する。
実験の結果, ROUGE, 医療コンセプトリコール, BLEU, 自己BLEUなどの自動測定値から, 適切な評価値が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:30:41 GMT)
Weight Compander: A Simple Weight Reparameterization for Regularization [5.7] 我々は、ディープニューラルネットワークの一般化を改善するための新しい効果的な方法であるウェイトコンパンダを導入する。
標準正規化法に加えて重みコンパンダを用いることで,ニューラルネットワークの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:52:04 GMT)
Spectral Batch Normalization: Normalization in the Frequency Domain [5.7] スペクトルバッチ正規化(SBN)は周波数領域における特徴写像の正規化による一般化を改善するための新しい有効な手法である。
実験では,SBNが開始時の特徴マップの爆発や,トレーニング中の大きな特徴マップ値を防止することを実証的に示す。
本稿では,標準正規化法に加えてSBNを用いることで,画像Net上のResNet50など,DNNの性能が0.71%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:59:43 GMT)
Performance Analysis of DNN Inference/Training with Convolution and
non-Convolution Operations [5.6] 本研究は、ASICベースの一般的なハードウェアアクセラレーションプラットフォームのための新しいパフォーマンス分析フレームワーク、SimDITを提案する。
SimDITはCNN推論とトレーニングの両方の畳み込みと非畳み込み操作を包括的にカバーしている。
SimDITはResNet-50推論のための一般的な静的リソース割り当てよりも18倍の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:11:36 GMT)
TrojanNet: Detecting Trojans in Quantum Circuits using Machine Learning [5.4] TrojanNetは、Trojan-inserted回路を検出して分類することで、量子回路のセキュリティを強化する新しいアプローチである。
トロイの木門型,ゲート数,挿入位置,コンパイラのバリエーションを導入し,12種類の多様なデータセットを生成する。
実験の結果、平均精度は98.80%、平均F1スコアは98.53%で、トロイの木馬挿入QAOA回路を効果的に検出し分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:56:05 GMT)
Randomized Reversible Gate-Based Obfuscation for Secured Compilation of
Quantum Circuit [5.4] 本稿では,可逆ゲートを用いた量子回路の難読化手法を提案する。
提案手法は, 最大1.92のTVDを実現し, これまでに報告した難読化法よりも少なくとも2倍高い性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:39:58 GMT)
ItyFuzz: Snapshot-Based Fuzzer for Smart Contract [5.4] スマートコントラクトをテストするために,スナップショットベースのファジィファジィイティファジィを導入する。
ItyFuzzでは、トランザクションのシーケンスを保存して変更するのではなく、ステートとシングルトントランザクションをスナップショットします。
ItyFuzzは、既存のファッジャを指導的カバレッジで上回り、オンチェーンプロジェクトの現実的なエクスプロイトを素早く見つけて生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:36:08 GMT)
Quantum Amplitude Estimation with Optimized Squared Error [5.3] 本稿では,量子位相推定回路の初期状態の最適化により,量子振幅推定の誤差挙動を最適化する手法を提案する。
このような最適化された量子振幅推定(OQAE)アルゴリズムは、約$sim 2.565/L$の標準偏差(STD)を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:31:52 GMT)
Chain-of-Thought Prompt Distillation for Multimodal Named Entity and
Multimodal Relation Extraction [5.1] 思考のテキストチェーン(CoT) -- 中間推論ステップのシーケンスを生成します。
本稿では,大規模言語モデルからのコモンセンス推論能力を同化するための新しい条件付きプロンプト蒸留法を提案する。
我々のアプローチは最先端の精度を達成し、解釈可能性、データ効率、ドメイン間の一般化に関する多くの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 04:51:00 GMT)
Training-Free Neural Matte Extraction for Visual Effects [4.9] アルファマットはビデオ会議や映画、テレビ、ソーシャルメディアで広く使われている。
マット抽出問題に対する深層学習のアプローチは、一貫した主題のため、ビデオ会議に適している。
本稿では,視覚効果生成の仮定を特に対象とする,トレーニング不要な高品質なニューラルネットワーク抽出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 22:08:12 GMT)
Rapid-INR: Storage Efficient CPU-free DNN Training Using Implicit Neural
Representation [4.9] Implicit Neural Representation (INR) は、複雑な形状や物体を、その形状や表面構造を明確に定義せずに表現するための革新的なアプローチである。
従来の研究では、画像圧縮のINRとしてニューラルネットワークを使用することの有効性が実証されており、JPEGのような従来の手法に匹敵する性能を示している。
本稿では、画像のエンコーディングと圧縮にINRを利用する新しいアプローチであるRapid-INRを紹介し、コンピュータビジョンタスクにおけるニューラルネットワークトレーニングを高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:49:07 GMT)
RAPGen: An Approach for Fixing Code Inefficiencies in Zero-Shot [4.8] 本稿では,RAPGen(Retrieval-Augmented Prompt Generation)と呼ばれる新しい手法を提案する。
パフォーマンス問題のあるコードスニペットが与えられた後、RAPGenは最初に、以前のパフォーマンスバグ修正の事前構築された知識ベースからプロンプトを検索する。
RAPGenは、60%のケースで開発者と同等かそれ以上のパフォーマンス改善提案を生成することができ、39%が冗長である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:28:34 GMT)
Optimized trajectory unraveling for classical simulation of noisy
quantum dynamics [4.8] 任意のデコヒーレンスチャネルでは、アンラベリング方式を最適化し、エンタングルメント相転移の閾値を下げることができることを示す。
また、与えられた雑音チャネルに対して、未発見の基底を適応的に最適化するアルゴリズムを提案する。
準局所アンラベリングを用いて、任意に小さいが有限なデコヒーレンス率で開系を効率的にシミュレートする可能性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:59:01 GMT)
SimPLe: Similarity-Aware Propagation Learning for Weakly-Supervised
Breast Cancer Segmentation in DCE-MRI [4.7] 癌領域の分節化は、その後の乳房MRI解析に不可欠である。
乳がんセグメンテーションのアノテーションとして極端点を用いた弱監督戦略を提案する。
実験により,SimPLe戦略を用いてネットワークを効率的に微調整する手法が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:22:50 GMT)
Metric-aligned Sample Selection and Critical Feature Sampling for
Oriented Object Detection [4.7] サンプルの品質を評価するためにアフィン変換を導入し、距離に基づくラベル割り当て戦略を提案する。
提案手法は,物体の形状と回転特性に応じて動的に試料を選択可能である。
その結果,提案した検出器の最先端の精度が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:36:46 GMT)
Synthetic Demographic Data Generation for Card Fraud Detection Using
GANs [4.7] 我々は、人口統計データ生成に使用されるDGGANと呼ばれるディープラーニングジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク(GAN)を構築している。
本モデルでは,モデルトレーニング中にサンプルを生成し,クラス不均衡問題を克服することの重要性を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:08:57 GMT)
A Generalized Multi-Modal Fusion Detection Framework [4.3] LiDARポイントクラウドは、自動運転において最も一般的なデータソースになっている。
点雲の広さのため、特定のシナリオでは正確で信頼性の高い検出ができない。
マルチモーダル機能を用いたMMFusionと呼ばれる汎用3次元検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:28:21 GMT)
Rapidity and momentum distributions of 1D dipolar quantum gases [4.3] 速度分布と運動量分布は双極子相互作用によってほとんど影響を受けないことが示される。
また,接触相互作用の強度を低下させると,これらの分布の顕著な変化が生じることも観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:03:13 GMT)
Modeling the Performance of Early Fault-Tolerant Quantum Algorithms [4.3] 誤差の度合いの異なるETTQCデバイス上でのアルゴリズム性能のモデル化手法を提案する。
位相推定のためのETTQCアルゴリズムの動作性能と耐障害性について検討する。
解析の結果、RFEはより高い実行時上限を持ちながら、物理量子ビット数の大幅な削減を実現していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:03:15 GMT)
Kernel $\epsilon$-Greedy for Contextual Bandits [4.1] 我々は文脈的盗賊に対する$epsilon$-greedy戦略のカーネル版を考える。
報奨関数に対するオンライン重み付きカーネルリッジ回帰推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 22:48:34 GMT)
Longitudinal Multimodal Transformer Integrating Imaging and Latent
Clinical Signatures From Routine EHRs for Pulmonary Nodule Classification [4.0] 単発性肺結節(SPN)分類におけるERHからの経時的臨床所見とリピート画像を統合するためのトランスフォーマーベースのマルチモーダル戦略を提案する。
臨床症状の非観血的非観血的切り離しを行ない, 時間依存性の自己注意を利用して, 臨床症状の表現と胸部CTスキャンから共同学習を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 20:56:31 GMT)
Intelligence of Astronomical Optical Telescope: Present Status and
Future Perspectives [4.0] 本稿では、望遠鏡インテリジェンスの発展状況と研究ホットスポットについて紹介し、その後、望遠鏡インテリジェンスの様々な研究方向に関する統計分析を行う。
人工知能技術の利点と望遠鏡の開発動向により、将来の望遠鏡インテリジェンスの研究ホットスポットが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:17:28 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） (Thu, 29 Jun 2023 04:46:08 GMT)
Multi-source adversarial transfer learning based on similar source
domains with local features [3.6] 場合によっては、全体的な類似したソースドメインを提供することは不可能であり、類似したローカル機能を持つソースドメインのみを提供することができる。
本稿では,ソースドメインと局所的特徴類似性に基づくマルチソース逆変換学習手法を提案する。
ソースドメインとターゲットドメインが局所的類似性しか持たない転送シナリオに対して,設計した転送学習が実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:35:07 GMT)
Impact-Oriented Contextual Scholar Profiling using Self-Citation Graphs [3.6] GeneticFlowは、構造化コンテキスト、学者中心、進化に富む3つの必須要件を満たすグラフベースの学者プロファイルのスイートである。
何百万人もの学者による大規模学術データソース上でGFを計算するためのフレームワークを提案する。
実験の結果, ベストGFプロファイルのF1スコアは, インパクトインジケータやバイオロメトリネットワークの代替手法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:21:35 GMT)
MooseNet: A Trainable Metric for Synthesized Speech with a PLDA Module [3.4] 聴取者の平均オピニオンスコア(MOS)を予測する訓練可能な音声メトリックであるMooseNetを提案する。
本稿では,確率線形識別分析(PLDA)生成モデルを用いた新しい手法を提案する。
PLDAは136の発話でのみ訓練された場合,非微細なSSLモデルでうまく機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:33:58 GMT)
DisasterResponseGPT: Large Language Models for Accelerated Plan of
Action Development in Disaster Response Scenarios [3.4] 本研究では,Large Language Models (LLMs) を利用して有効な行動計画を生成するアルゴリズムであるDerma ResponseGPTを提案する。
提案手法は数秒で複数のプランを生成し,ユーザのフィードバックに従ってさらに改良することができる。
予備的な結果は,災害対応GPTによって開発された行動計画が人為的な行動に匹敵するものであるとともに,リアルタイムな修正が容易であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 19:24:19 GMT)
Game Level Blending using a Learned Level Representation [3.4] 本稿では,クラスタリングに基づくタイル埋め込み(CTE)を利用したゲームレベルのブレンディング手法を提案する。
CTEは、ゲームレベルのタイルを連続ベクトル表現として表現し、視覚的、文脈的、行動的な情報を統一する。
我々はこのアプローチを2つのクラシックゲーム、Lode RunnerとThe Legend of Zeldaに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:55:09 GMT)
Cross-Domain Car Detection Model with Integrated Convolutional Block
Attention Mechanism [3.4] 統合畳み込みブロックアテンション機構を用いたクロスドメイン車目標検出モデルを提案する。
実験の結果,我々のフレームワークを使わずに,モデルの性能が40%向上したことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:08:22 GMT)
Stop Pre-Training: Adapt Visual-Language Models to Unseen Languages [3.3] 本稿では,MPLM を用いた視覚言語事前学習を未確認言語に適用するための,シンプルかつ効率的なアプローチを提案する。
我々のアプローチでは画像入力は必要とせず、主に機械翻訳を使用し、ターゲット言語データを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:20:57 GMT)
On the Predictive Accuracy of Neural Temporal Point Process Models for
Continuous-time Event Data [3.1] 時間的ポイントプロセス(TPP)は、非同期イベントシーケンスを連続的にモデル化するための標準的な数学的フレームワークとして機能する。
ニューラルネットワークのパラメトリゼーションを活用し、より柔軟で効率的なモデリングを提供するNeural TPPを提案する。
本研究では,最先端のニューラルTPPモデルの予測精度を系統的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:14:43 GMT)
Elastically-Constrained Meta-Learner for Federated Learning [3.0] フェデレートラーニング(Federated Learning)とは、データ共有を禁止する複数のパーティを対象とした、協調的な機械学習モデルに対するアプローチである。
フェデレーション学習の課題の1つは、クライアント間の非制約データである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:58:47 GMT)
Expert-Free Online Transfer Learning in Multi-Agent Reinforcement
Learning [3.0] Expert-Free Online Transfer Learning (EF-OnTL) は、マルチエージェントシステムにおけるエキスパートフリーリアルタイム動的トランスファー学習を可能にするアルゴリズムである。
EF-OnTLはアドバイスベースのベースラインと比較すると、全体的なパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:24:12 GMT)
Modeling Parallel Programs using Large Language Models [2.9] 大規模言語モデル(LLM)が,高性能および科学的コードに特有のタスクにどのように適用できるかを示す。
並列コードで訓練された新しいモデルHPC-Coderを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 19:44:55 GMT)
Numerical Data Imputation for Multimodal Data Sets: A Probabilistic
Nearest-Neighbor Kernel Density Approach [2.8] 近辺推定(k$NN)と密度推定をガウスカーネル(KDE)で組み合わせたデータ計算手法を提案する。
提案手法は, 複雑なデータ構造に対処し, より低いデータ計算誤差を発生し, 確率的推定を現在の手法よりも高い確率で行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:55:58 GMT)
MNISQ: A Large-Scale Quantum Circuit Dataset for Machine Learning on/for
Quantum Computers in the NISQ era [2.7] MNISQは9つのサブデータセットから構成される4,950,000のデータポイントで構成されている。
我々は、量子形式、回路として、古典形式、量子回路記述として、データセットを二重形式で提供します。
量子カーネル法を用いて回路データセットを検証し,97%の精度で優れた結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 02:04:14 GMT)
An Empirical Evaluation of the Rashomon Effect in Explainable Machine
Learning [2.6] 与えられたデータセットには、同等に優れたパフォーマンスを持つが、異なるソリューション戦略を持つモデルが多数存在する可能性がある。
3つの異なる比較シナリオについて統一されたビューを提供し、異なるデータセット、モデル、属性メソッド、メトリクスにわたって定量的評価を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:55:55 GMT)
Alternative Telescopic Displacement: An Efficient Multimodal Alignment
Method [2.5] マルチモーダル情報を完全に融合する特徴アライメント手法を提案する。
提案手法は,異なるモダリティの特徴間の高レベル相互作用を強固に捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:49:06 GMT)
SaaFormer: Spectral-spatial Axial Aggregation Transformer for
Hyperspectral Image Classification [2.5] 地球の観測衛星や航空機から撮影したハイパースペクトル画像(HSI)は、農業、環境モニタリング、鉱業などの分野でますます重要になっている。
利用可能なハイパースペクトルデータセットが限られているため、ピクセル単位のランダムサンプリングは、最も一般的に使われているトレーニング-テストデータセット分割アプローチである。
データ漏洩の可能性を最小限に抑えるブロックワイズサンプリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:55:43 GMT)
Exploring Self-Supervised Representation Learning For Low-Resource
Medical Image Analysis [2.5] 小型医用画像データセットにおける自己教師付き学習アルゴリズムの適用性について検討する。
ドメイン内の低リソースSSL事前トレーニングは、大規模なデータセットから学習を移行するための競合的なパフォーマンスをもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:22:52 GMT)
Surgical Phase and Instrument Recognition: How to identify appropriate
Dataset Splits [2.5] 本稿では,データセット分割のインタラクティブな探索を可能にするWebアプリケーションを提案する。
提案するビジュアルフレームワークは,外科的ワークフロー認識のためのデータセット分割の評価を容易にする。
ソフトウェアを用いて,各セットに表現されていない手術器具の位相,位相遷移,組み合わせを同定することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:02:16 GMT)
Sustainable Palm Tree Farming: Leveraging IoT and Multi-Modal Data for
Early Detection and Mapping of Red Palm Weevil [2.4] レッド・パーム・ウィービル(RPW)は、経済的損失を引き起こし、世界中のヤシの栽培に影響を及ぼす破壊的な昆虫である。
本稿では,RPWの早期検出・管理に先進技術を活用することで,持続的ヤシ作経営の革新的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:19:06 GMT)
ManimML: Communicating Machine Learning Architectures with Animation [2.4] 我々は,機械学習アルゴリズムのアニメーションをコードから直接生成する,オープンソースのPythonライブラリManimMLを開発した。
ManimMLには、Pytorchのような人気のあるディープラーニングフレームワークを模倣するニューラルネットワークを指定するための、おなじみの構文がある。
既存のニューラルネットワークアーキテクチャを使用すれば,ManimMLでアニメーションの仕様を簡単に記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:08:53 GMT)
Citations as Queries: Source Attribution Using Language Models as
Rerankers [2.4] 我々は、英語のウィキペディアと中世アラビア語の歴史的文章の2つのデータセットで実験を行う。
半教師付き手法は完全教師付き手法と同じくらい効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 22:13:38 GMT)
Graph Denoising Diffusion for Inverse Protein Folding [2.3] 逆タンパク質の折り畳みは、その固有の一対多マッピング特性のために困難である。
本稿では,逆タンパク質の折り畳みに対する拡散モデルを提案する。
本モデルは,シークエンスリカバリにおける一般的なベースライン手法のセットに対して,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:55:30 GMT)
Fast and Robust State Estimation and Tracking via Hierarchical Learning [2.2] 状態推定と追跡問題に対する2つのコンセンサス+イノベーションアルゴリズムを提案する。
我々は,状態推定と追跡問題の両方のシミュレーションにより,我々のアルゴリズムを数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 19:07:17 GMT)
A Backend Platform for Supporting the Reproducibility of Computational
Experiments [2.1] 同じフレームワークやコード、データソース、プログラミング言語、依存関係などを使って、同じ環境を再現することは困難です。
本研究では,実験の共有,構成,パッケージング,実行を可能にする統合開発環境を提案する。
これらの実験の20(80%)を再現し,その成果を最小限の努力で得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:29:11 GMT)
NNQS-Transformer: an Efficient and Scalable Neural Network Quantum
States Approach for Ab initio Quantum Chemistry [2.1] 電子構造計算のための高性能NNQS法を開発した。
1)量子波関数アンサッツとしてのトランスフォーマーベースアーキテクチャ、(2)データの局所性を保ち、異なる計算アーキテクチャによく適応する変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムのためのデータ中心並列化スキーム、(3)サンプリングコストを削減し、優れた負荷バランスを実現する並列バッチサンプリング戦略、(4)メモリと計算効率の両方に優れた並列ローカルエネルギー評価スキーム、(5)実化学システムの研究は、我々の手法の精度を最先端に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:04:43 GMT)
Laxity-Aware Scalable Reinforcement Learning for HVAC Control [2.1] 我々は,各操作要求の緊急レベルを定量化するために,遅延の概念を活用することにより,モデリングと制御における次元問題の呪いに取り組む。
本研究では,多くのHVACシステムに対する2段階のエネルギー最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 01:28:14 GMT)
Real-Time Fully Unsupervised Domain Adaptation for Lane Detection in
Autonomous Driving [2.0] 本稿では,モデルのバッチ正規化パラメータのみを適応させる軽量かつ教師なし,リアルタイム適応手法を提案する。
Nvidia Jetson Orin上で30FPSの厳密な制約の下で, デバイス上での推論, その後のデバイス上での適応を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:41:38 GMT)
Learning thermodynamically constrained equations of state with
uncertainty [1.8] この研究は、状態方程式(EOS)モデルを構築するためのデータ駆動機械学習アプローチを示す。
物理インフォームドガウス過程回帰(GPR)に基づく新しいフレームワークを提案する。
提案モデルを適用して,密度汎関数理論データと実験衝撃ユゴニオットデータの両方を用いて,炭素のダイヤモンド固体状態のEOSを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:02:16 GMT)
An end-to-end framework for gene expression classification by
integrating a background knowledge graph: application to cancer prognosis
prediction [1.5] 我々は、一次データの分類モデルを構築するために、二次データを扱うエンドツーエンドフレームワークを提案した。
我々はこの枠組みを,遺伝子発現データと生物学的ネットワークを用いた癌予後予測に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:20:47 GMT)
MLA-BIN: Model-level Attention and Batch-instance Style Normalization
for Domain Generalization of Federated Learning on Medical Image Segmentation [1.5] 医用画像のセグメンテーションでは、各医療施設はフェデレートラーニング(FL)のクライアントとして機能し、そのデータは自然にドメインを形成する。
FLは、見たドメインモデルの性能を改善する可能性を提供します。
しかし、実際のデプロイメントにおいてドメイン一般化(DG)の問題があり、つまり、FLが未確認領域で訓練したモデルの性能が低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:04:51 GMT)
Interactive Control over Temporal Consistency while Stylizing Video
Streams [1.5] 本稿では,ビデオストリームをフルHD解像度でリアルタイムにスタイリングし,インタラクティブな一貫性制御を実現する手法を提案する。
デスクトップシステム上で80FPSで動作するライト光フローネットワークを,十分な精度で開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 21:17:15 GMT)
SkiROS2: A skill-based Robot Control Platform for ROS [1.5] ROS上でのスキルベースのロボット制御プラットフォームであるSkiROS2を紹介する。
SkiROS2は、自動タスク計画とリアクティブ実行のための階層化されたハイブリッドコントロール構造を提案する。
本研究では,SkiROS2を現場に関連付け,タスク計画,推論,多感覚入力,製造実行システムの統合,強化学習の3つの事例を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:25:51 GMT)
Demonstrating Bayesian Quantum Phase Estimation with Quantum Error
Detection [1.4] 我々は,Quantinuumトラップイオンコンピュータ上でQPEアルゴリズムを実証することにより,フォールトトレラント量子コンピューティングへの一歩を踏み出した。
単純な量子化学の例として、2量子ハミルトニアンで表される水素分子を取り、QPEプロトコルを用いて基底状態エネルギーを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 00:22:07 GMT)
Toward a Perspectivist Turn in Ground Truthing for Predictive Computing [1.4] 我々は、従来の金の標準データセットから離れて、機械学習プロセスの知識表現ステップに関わる人的対象の意見と視点を統合する手法を採用するよう、データパースペクティビズム(Data perspectivism)と呼ぶ。
本稿では,MLにおけるパースペクティビズム的スタンスを採用することの主な利点と,そのデメリットと,そのようなスタンスを実際に実施できる様々な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:56:59 GMT)
Motion Informed Object Detection of Small Insects in Time-lapse Camera
Recordings [1.4] タイムラプスRGB画像における昆虫検出のためのパイプラインを提案する。
モーション・インフォームド・エンハンスメント(Motion-Informed-Enhancement)技術は、動きと色を使って画像中の昆虫を強化する。
You Only Look Once (YOLO) と Faster Region-based CNN (Faster R-CNN) によるディープラーニング物体検出法の改良
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:01:00 GMT)
Python Wrapper for Simulating Multi-Fidelity Optimization on HPO
Benchmarks without Any Wait [1.4] 我々はPythonラッパーを開発し、各ワーカーが数時間待つ代わりに10～2ドル秒で実際の実験と全く同じ評価順序を得られるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:27:23 GMT)
A geometrically aware auto-encoder for multi-texture synthesis [1.3] マルチテクスチャ合成のための自動エンコーダアーキテクチャを提案する。
画像はコンパクトで幾何学的に整合した潜在空間に埋め込まれる。
テクスチャ合成とタスクは、これらの潜在コードから直接実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:48:29 GMT)
Histopathology Slide Indexing and Search: Are We There Yet? [1.3] 固形腫瘍の3症例における3種類の病理組織学的スライドサーチエンジン(Yottixel,SISH,RetCCL)の臨床的準備について検討した。
3つの画像検索エンジンは、一貫して信頼性のある結果が得られず、悪性の粒度と微妙な特徴を捉えるのに困難であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:11:20 GMT)
Sparsity exploitation via discovering graphical models in multi-variate
time-series forecasting [1.3] 本稿では,グラフ生成モジュールとGNN予測モジュールを含む分離学習手法を提案する。
まず、Graphical Lasso(またはGraphLASSO)を使用して、データから空間パターンを直接利用してグラフ構造を構築します。
次に、これらのグラフ構造と入力データをGCRN(Graph Convolutional Recurrent Network)に適合させて予測モデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:48:00 GMT)
Sampling weights of deep neural networks [1.2] 完全に接続されたニューラルネットワークの重みとバイアスに対して,効率的なサンプリングアルゴリズムと組み合わせた確率分布を導入する。
我々は、教師付き学習問題の入力と出力のトレーニングデータの両方を用いて、浅いネットワークと深いネットワークの両方をサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:13:36 GMT)
LeanAI: A method for AEC practitioners to effectively plan AI
implementations [1.2] AIの使用に関する熱意にもかかわらず、現在のビッグデータプロジェクトの85%は失敗している。
AEC業界でAIプロジェクトが失敗する主な理由の1つは、AIの計画や使用を決定した人とそれを実装する人との接続を断つことである。
この研究はLeanAIメソッドを導入し、AIが解決すべきもの、解決すべきもの、解決すべきものを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:18:11 GMT)
A Restarted Large-Scale Spectral Clustering with Self-Guiding and Block
Diagonal Representation [1.1] 自己誘導とブロック対角表現を備えた再起動クラスタリングフレームワークを提案する。
この戦略の利点は、以前のサイクルから得られた有用なクラスタリング情報を保存できることである。
スペクトルクラスタリングにおける不正確な計算の合理性を示す理論的結果が確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:51:09 GMT)
A Survey on Blockchain-Based Federated Learning and Data Privacy [1.0] フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、複数のクライアントがローカルな計算能力とモデルの伝達を活用して協力できるようにする、分散機械学習パラダイムである。
一方、フェデレーション学習は、ストレージ、転送、共有に使用されるプライバシー保護機構が欠如しているため、データ漏洩の欠点がある。
この調査は、ブロックチェーンベースのフェデレーション学習アーキテクチャで採用されているさまざまなデータプライバシメカニズムのパフォーマンスとセキュリティを比較することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 23:43:25 GMT)
Benchmark dataset and instance generator for Real-World
Three-Dimensional Bin Packing Problems [1.0] このベンチマークは最初、量子ソルバの性能を評価するために提案された。
この一連のインスタンスの特徴は、現在の量子デバイスの制限に従って設計されている。
この記事では、量子コンピューティング研究者が現実世界のビンパッキング問題に取り組むことを奨励するベースラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:31:14 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） (Thu, 29 Jun 2023 07:02:59 GMT)
Joint Level Generation and Translation Using Gameplay Videos [1.0] 機械学習による手続き的コンテンツ生成(PCGML)は、画像やテキスト生成など他の分野と切り離す重要なハードルに直面している。
機械学習による手続き的レベルの生成には、レベル画像以外の二次的な表現が必要である。
我々は,同時翻訳と生成を同時に行うことを学ぶ,新しいマルチテールフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:46:44 GMT)
Concept-Oriented Deep Learning with Large Language Models [0.9] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成やAIチャットボットを含む多くの自然言語タスクやアプリケーションで成功している。
また、概念指向ディープラーニング(CODL)のための有望な新技術である。
画像からの概念抽出,画像からの概念グラフ抽出,概念学習など,CODLにおける視覚言語LLMの概念理解,最も重要なマルチモーダルLLMの活用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:47:11 GMT)
Exploring Bell inequalities and quantum entanglement in vector boson
scattering [0.8] 本稿ではベルの不平等の絡み合いと違反について考察する。
この研究の目的は、散乱結果が絡み合った後に最終ベクトルボソンが成立する位相空間の領域を決定することである。
We conclusion that $W+ W-togammagamma$ is the most promising vector boson scattering process for testing。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:29:31 GMT)
The Importance of Robust Features in Mitigating Catastrophic Forgetting [0.8] CLロバストデータセットを導入し、標準とCLロバストデータセットの両方で4つのベースラインモデルをトレーニングする。
その結果,CL頑健なデータセットでトレーニングしたCLモデルは,従来学習したタスクを標準データセットでトレーニングした場合よりも,破滅的な忘れを伴わないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:48:15 GMT)
The expected sum of edge lengths in planar linearizations of trees.
Theory and applications [0.8] 平面配置における期待和と射影配置における期待和の関係を示す。
エッジ長の和の期待値を計算するために,$O(n)$-timeアルゴリズムを導出する。
本研究は, 並列コーパスに適用し, 依存関係構造に対する公式制約の強度が増大するにつれて, 実際の依存性距離とランダムベースラインとのギャップが減少することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:56:02 GMT)
Self-Supervised MRI Reconstruction with Unrolled Diffusion Models [0.8] 自己監督型拡散再構成モデル(SSDiffRecon)を提案する。
SSDiffReconは、物理駆動処理のためのデータ一貫性ブロックと逆拡散ステップのためのクロスアテンショントランスフォーマーをインターリーブする条件拡散プロセスを表現する。
公開脳MRデータセットを用いた実験は、SSDiffReconの再構築速度と品質の点で、最先端の教師付きベースラインと自己教師付きベースラインに対する優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:31:46 GMT)
Decomposing spiking neural networks with Graphical Neural Activity
Threads [0.7] 本稿では,神経活動を複数の非結合な並列スレッドに分解するスパイクニューラルネットワークの解析手法を提案する。
このスパイク活性のグラフは自然に空間と時間に重なる解離連結成分に分解される。
我々は,大きなスパイクデータセットで再起する類似スレッドを見つけるための効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:10:11 GMT)
Evaluating ChatGPT's Decimal Skills and Feedback Generation in a Digital
Learning Game [0.7] ChatGPTは概念的問題によく対応できるが、十進的な位置値と数列問題に苦慮している。
学生の回答の75%の正しさを正確に評価し,全般的に高品質なフィードバックが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 02:28:09 GMT)
Tunable quantum emitters on large-scale foundry silicon photonics [0.6] 単一エミッターチューナビリティを持つ原子量子系の統合は、未解決の課題である。
ここでは、高輝度赤外半導体量子ドット単一光子エミッタを含む複数のInAs/InPマイクロチップのハイブリッド統合により、この障壁を克服する。
我々は、電気的に制御された非揮発性メモリにより、共鳴蛍光とスケーラブルな波長可変性によって単一光子放出を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:30:51 GMT)
Designing Stable Neural Networks using Convex Analysis and ODEs [0.6] 提案するResNetスタイルのニューラルネットワークアーキテクチャは,非拡張型(1-Lipschitz)演算子を符号化する。
提案手法は, 逆方向の頑健な画像分類問題, 画像デノイング問題, 逆方向のデブロアリング問題に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 22:59:47 GMT)
Adaptive variational quantum algorithms on a noisy intermediate scale
quantum computer [0.4] 本稿では,25量子ビットの誤差緩和量子ハードウェアと高速GPU加速量子シミュレータ上でハイブリッドアルゴリズムを実行する新しい手法を提案する。
物理応用として,新しいグリーディVQE法を用いて25体アイシングモデルの基底状態を計算する。
化学応用として、分子系の基底状態を近似するために、この欲求とオーバーラップ-ADAPT-VQEアルゴリズムを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:58:02 GMT)
A Theory of Interactively Coherent Entanglement for Intelligence-Like
Particles [0.3] 複雑適応学習は知的であり、生命と非生命の複雑なシステムにおいて不可欠である。
本稿では,複雑系における局所的動的平衡状態における普遍的規則や対話的コヒーレンス法則の抽出を試みる。
複雑な量子系の粒子は、強化座標において複雑な適応的な学習または知性のような性質を持つことができると仮定する。
これは、量子絡み合いはコヒーレントな状態の重ね合わせの状態ではなく、コペンハーゲンの主観的主張の流派であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:42:17 GMT)
Divide and Conquer the EmpiRE: A Community-Maintainable Knowledge Graph
of Empirical Research in Requirements Engineering [0.3] 要件エンジニアリング(RE)に関する実証研究は、常に進化している。
根底にある問題は、以前の作業からのデータが利用できないことだ。
オープンリサーチ知識グラフ(ORKG)を,REにおける経験的研究の知識グラフを構築,公開するための基盤として利用する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:55:35 GMT)
Harnessing the Power of Long-Range Entanglement for Clifford Circuit
Synthesis [0.3] 我々は,GHZ状態の注入により長距離操作を実現する絡み合い支援計算のモデルを考える。
我々は、CZ回路、CX回路、クリフォード回路合成など、いくつかのよく研究された問題に対して、回路サイズの境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 20:27:52 GMT)
"That Is a Suspicious Reaction!": Interpreting Logits Variation to
Detect NLP Adversarial Attacks [0.3] 敵攻撃は、現在の機械学習研究で直面する大きな課題である。
本研究は, 逆文例のモデルに依存しない検出法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:02:28 GMT)
Length of Stay prediction for Hospital Management using Domain
Adaptation [0.3] 入院期間 (LoS) は, 入院の効率的な計画, リソースの割り当て, ケアの改善に利用することができる重要な管理指標である。
過去の患者データと機械学習技術を用いて、LoS予測モデルを開発することができる。
倫理的には、これらのモデルは単位頭部の代わりに患者の退院には使用できないが、効果的な病院計画のための病院管理システムには最も必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:58:21 GMT)
Explainability in Practice: Estimating Electrification Rates from Mobile
Phone Data in Senegal [0.1] 我々は,セネガルの携帯電話データに基づいて,電化率を推定するために訓練されたMLモデルであるXAIのユースケースを提案する。
モデルに依存しない局所的説明手法を2つ適用し,モデルの検証が可能である一方で,人口密度に偏りがあることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:43:20 GMT)
Safety-Aware Task Composition for Discrete and Continuous Reinforcement
Learning [0.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は近年, タスク学習においてかなりの成功を収めている。
RLの既存のブール構成は、離散的な行動空間を持つ環境で満足な吸収状態に到達することに焦点を当てているが、構成可能な安全制約はサポートしていない。
本枠組みでは, 安全性の2つの概念を紹介し, 安全性のセマンティクスを強制し, 正当性を(いくつかの仮定の下で)証明し, 安全性概念間のトレードオフを解析する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:34:26 GMT)
Why interference phenomena do not capture the essence of quantum theory [0.0] 量子干渉現象は、古典的世界観への挑戦であると見なされている。
このような結論は、実際には、基本的な干渉現象によって強制されるものではない。
我々は古典的な離散体の統計理論である量子論の代替法を記述することでそうする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:55:40 GMT)
Universality in Quantum Measurements [0.0] 測定装置の環境誘起デコヒーレンスに基づく量子計測理論へのアプローチの主な特徴を概説する。
我々は、波動関数の崩壊仮説とは異なり、波動関数のユニタリな「オーディンガー進化」と一致するものとして現れるという2つの一般的な原理の形で、我々の観測を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:25:25 GMT)
Unified View of Damage leaves Planimetry & Analysis Using Digital Images
Processing Techniques [0.0] 本稿では,画像処理技術を用いて植物葉病の同定を試みる。
本研究はキツネ葉カンカー病の検出に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:15:45 GMT)
Tunable coupler to fully decouple superconducting qubits [0.0] 分散デチューンされたトランスモン量子ビットを互いに完全に分離できる新しいカプラモデルを提案する。
提案手法は,大規模集積量子ビットグリッドに適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:04:36 GMT)
Transfer Learning with Semi-Supervised Dataset Annotation for Birdcall
Classification [0.0] 本研究では,BirdCLEF 2023コンペティションのための半教師付きデータセットアノテーションを用いたトランスファー学習について検討する。
提案手法では,既存の市販モデルであるBirdNETとMixITを用いて,コンペティションにおける表現とラベル付けの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:56:27 GMT)
Towards a Self-Replicating Turing Machine [0.0] 我々はフォン・ノイマンの普遍コンストラクタと普遍コーパの部分実装を提供する。
同じ原理を用いてチューリングマシンも構築する。
我々の構成は、望めば突然変異を許容し、簡単な記述言語を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:50:58 GMT)
Towards Grammatical Tagging for the Legal Language of Cybersecurity [0.0] 法律言語は、典型的には法的職業に従事する人々によって使用される言語として理解することができる。
最近のサイバーセキュリティに関する法律では、明らかに法的言語が使われている。
本稿では,サイバーセキュリティの法的言語の本質的解釈の課題に直面する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:39:20 GMT)
The State of Applying Artificial Intelligence to Tissue Imaging for
Cancer Research and Early Detection [0.0] 回帰、分類、セグメンテーション、生成、圧縮タスクを含む、モデルが開発する5つのコアタスクを特定します。
このような方法が直面するメリットや課題に対処し,がん予防や治療にどのように適応できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:47:03 GMT)
The Future of AI-Assisted Writing [0.0] 我々は、情報検索レンズ(プル・アンド・プッシュ)を用いて、そのようなツールの比較ユーザスタディを行う。
我々の研究結果によると、ユーザーは執筆におけるAIのシームレスな支援を歓迎している。
ユーザはAI支援の書き込みツールとのコラボレーションも楽しんだが、オーナシップの欠如を感じなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 02:46:45 GMT)
The Dynamical Resource Theory of Informational Non-Equilibrium [0.0] 量子力学が情報非平衡を維持する能力をどのように特徴づけるか。
許容された操作の特徴付けは、キュービットチャネルと n 次元ワイル-共変チャネルに対して与えられる。
ベル状態測定による状態判別ゲームの動作解釈を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:42:54 GMT)
String Model Building on Quantum Annealers [0.0] 量子アニール上での弦モデルの直接構成を初めて探求する。
本研究では,量子アニーラーがもたらす潜在的な利点について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:20:18 GMT)
Solving Kernel Ridge Regression with Gradient-Based Optimization Methods [0.0] 我々は,KRRの目的関数の等価な定式化を導入する。
我々は、これらの罰則、およびそれに対応する勾配に基づく最適化アルゴリズムが、信号駆動型かつロバストな回帰解を生成する方法を理論的、実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:29:29 GMT)
Simultaneous nanorheometry and nanothermometry using intracellular
diamond quantum sensors [0.0] 動的セル環境下でのナノスケール温度測定とレオメトリーを同時に行うことができるデュアルモード量子センサを提案する。
複素媒体における温度依存性粘弾性のナノスケールセンシングを実証した。
次に, 生体細胞における細胞内力と細胞質レオロジーの相互作用を調べるためにセンサを用いて, アクティブ・トラヒッキングとナノスケール粘弾性の詳細を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 21:18:19 GMT)
Simulation of Human and Artificial Emotion (SHArE) [0.0] 人間と人工感情のシミュレーションのためのフレームワーク(SHArE)は、神経科学、心理学、人工知能の間で伝達可能なパラメータの観点から感情のアーキテクチャを記述する。
このモデルは、様々なメンタルヘルス問題に対する新しい治療ソリューションにつながる可能性のある、人間の感情的な軌道設計を可能にする。
人工知能にとって、この研究は、機械の感情や動機を観察する手段としてニューラルネットワークに適用できるコンパクトな表記法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:39:02 GMT)
Separability and entanglement of resonating valence-bond states [0.0] ロクサー=キヴェルソン状態は、量子スピン液体と物質の量子臨界状態を記述する。
RVB状態に対しては、非連結なサブシステムに対して指数関数的に小さな項まで分離性を示す。
我々の結果は任意の格子を保ち、RK状態とRVB状態の大規模なクラスを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:36:42 GMT)
Scattering Spectra Models for Physics [0.0] 本稿では定常場に対する散乱スペクトルモデルを提案する。
我々は、物理学で遭遇する幅広い分野について、正確で堅牢な統計的記述を提供することを示した。
これらのジェネリックモデルは、データ探索、分類、パラメータ推論、対称性検出、コンポーネント分離に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:00:00 GMT)
Scale-Space Hypernetworks for Efficient Biomedical Imaging [0.0] 内部再スケーリング要因の異なるCNNのスペクトルを学習するSSHN(Scale-Space HyperNetworks)を導入する。
SSHNはトレーニングコストのごく一部で、より優れた精度と効率のトレードオフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:34:47 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） (Thu, 29 Jun 2023 14:28:35 GMT)
Residual Feature Pyramid Network for Enhancement of Vascular Patterns [0.0] 本稿では,認識パイプラインに対する汎用的な前処理手法として,指紋強調技術であるResFPNを提案する。
新規な構造検出ブロック(SDBlock)を用いたボトムアップピラミッドアーキテクチャは,様々な幅の静脈の抽出を容易にする。
提案手法を改良することにより,一般的な認識パイプラインにおける平均認識誤差の最大5%まで低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:14:42 GMT)
Real-space entanglement in the Cosmic Microwave Background [0.0] 我々は、実空間における宇宙マイクロ波背景変動のエンタングルメントエントロピー、相互情報、および量子不協和を計算する。
特に、平面空間時間における2つの測定間の距離の4番目のパワーとして崩壊する相互情報と量子不協和は、宇宙学的な背景において一定である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:21:27 GMT)
Quantum time transfer: a practical method for lossy and noisy channels [0.0] 本稿では,量子ネットワークにおける低性能量子光子源の有用性について検討する。
高損失でもピコ秒レベルのタイミング精度を提供し、日中空間-地球リンクを表す高ノイズチャネル条件を提供する。
この方法は、日中の地球空間の量子ネットワークや、GPSが否定した環境での高精度なセキュアなタイミングの提供に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 21:24:54 GMT)
Quantum sensing via magnetic-noise-protected states in an electronic
spin dyad [0.0] 非ゼロ結晶体を特徴とするスピンS=1で形成されるヘテロスピン系のコヒーレントスピンダイナミクスについて検討した。
我々は、それらの間のゼロ量子コヒーレンスが驚くほど長寿命であることを示します。
これらのスピンダイアドは、精密磁力計のナノスケール勾配計や、磁気ノイズのない電気測定と熱センサーのプローブとして利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 19:27:17 GMT)
Quantum geometry and bounds on dissipation in slowly driven quantum
systems [0.0] 準断熱的に駆動される量子系の熱浴に弱結合したエネルギーの散逸は、多様体上の軌道の項で記述されることを示す。
二つの音の非共振駆動によってゆっくりと駆動される系において、散逸速度は2つの音間の位相エネルギー変換を記述する整数に比例して低い境界を持つことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:00:03 GMT)
Quantum Parrondo Games in Low-Dimensional Hilbert Spaces [0.0] 低次元ヒルベルト空間上のパロンドゲームの量子不変量を考える。
パロンドゲームを形成する2つのゲームは、長さ$M$の小さなサイクル上の量子ウォークとして実装される。
この方法で構成された量子パロンドゲームでは、長期の極限で体系的な勝利や損失が発生することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:37:20 GMT)
Purity based continuity bounds for quantum information measures [0.0] 量子情報理論では、通信容量はエントロピー公式の観点で主に与えられる。
我々は、関連する量子状態の純度の違いに基づいて、様々な情報測度に対する連続性境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 02:07:06 GMT)
Probabilistic Linguistic Knowledge and Token-level Text Augmentation [0.0] REDAとREDA$_NG$という2つのテキスト拡張プログラムを開発した。
RedA$_NG$は、事前訓練された$n$-gram言語モデルを利用して、REDAの出力から最も可能性の高い拡張テキストを選択する。
確率論的言語知識の役割は最小限である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:02:04 GMT)
Prethermal stability of eigenstates under high frequency Floquet driving [0.0] 局所的な可観測物は、エネルギー保存過程によってはるかに早く崩壊することを示した。
ここでは、忠実度減衰時間 $tau_rm f$ を記述する2チャンネル理論を示す。
本研究は,Floquet 工学を用いて興味深い多体ハミルトニアンを生成する実験手法の堅牢性について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:27:05 GMT)
Polarization-Encoded BB84 QKD Transmitter Sourced by a SiGe Light
Emitter [0.0] 偏光符号化されたBB84送信機をSiGe光源で実証する。
このような「全シリコン」QKDスキームはQBERしきい値以下で動作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:47:44 GMT)
Periodically and quasiperiodically driven-anisotropic Dicke model [0.0] 周期駆動および準周期駆動下での異方性Dickeモデルの解析を行う。
準周期的フィボナッチ(三重モーゼ)駆動下では, 加熱前の駆動周波数に指数的に増加する予熱プラトーが特徴的である。
驚いたことに、この値は周期駆動の周波数が減少するにつれて、常に無限温度状態に単調に近づくとは限らない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:44:52 GMT)
Partial Syndrome Measurement for Hypergraph Product Codes [0.0] ハイパーグラフ製品コードは、一定のオーバーヘッドでフォールトトレラント量子計算を達成するための有望な方法である。
この非局所性を実装することによる影響を軽減することを目的とした耐故障性スキームを導入する。
その結果, 発生器の定数が一定でない場合でも, 論理誤差率が指数関数的に抑制されることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:23:20 GMT)
Orbit Classification of asteroids using implementation of radial Basis
Function on Support Vector Machines [0.0] 本研究では,小惑星軌道分類のための放射基底関数 (RBF) 支援ベクトルマシン (SVM) の実装に焦点を当てた。
国際天文学連合は、様々な機械学習技術を試すための遊び場を提供するデータアーカイブを維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:39:01 GMT)
Optimizing the information extracted by a single qubit measurement [0.0] 我々は、$N$-qubitの量子状態の準備にあたり、情報の1ビットだけを抽出する量子計算を考える。
これは、システムの残りの部分がエラーを検出するために測定されるエラー軽減スキームに関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:53:03 GMT)
Optimizing for an arbitrary Schr\"odinger cat state. II. Application in
the presence of dissipation [0.0] 我々は、量子系力学のオープン化のために、共用紙から導かれた任意の猫状態の関数的ターゲティングを拡張した。
本研究は,量子技術の実用化に向けて,量子最適制御ツールボックスの汎用性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:52:26 GMT)
Optimizing for an arbitrary Schr\"odinger cat state [0.0] 任意の猫状態に最適化するための関数を導出し、2光子駆動を持つカー非線型ハミルトニアンの力学を最適化することでそれらの応用を実証する。
得られた制御場の戦略を特定し,猫状態の励起関数として量子速度限界を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:49:33 GMT)
Optimal mixers restricted to subspaces and the stabilizer formalism [0.0] 与えられた部分空間を保存するミキサーの理解と構築を両立させる新しい形式主義を提示する。
提案手法は,制御されたNotゲートの数で資源効率のよいミキサーを構築するための体系的な手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:36:07 GMT)
Onset of scrambling as a dynamical transition in tunable-range quantum
circuits [0.0] 長距離接続の異なる量子回路におけるスクランブルの開始を示す動的遷移を同定する。
異なる構造の回路の相互作用範囲の関数として、三部構造相互情報はスケーリング崩壊を示すことを示す。
従来のパワー-ロー相互作用を持つシステムに加えて、決定論的、スパース回路における同じ現象を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 09:16:52 GMT)
On Computational Mechanisms for Shared Intentionality, and Speculation
on Rationality and Consciousness [0.0] 人類の特異な特質は、新しい行動、協調行動、チームワークを行う能力である。
これは、個人の頭脳間で目標、計画、アイデアを伝達し、共通の意図を生み出すことを要求する。
先行言語型計算エージェント間の共有意図性を実現するための基本的なメカニズムの必要な特性を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:54:06 GMT)
Noise Detection with Spectator Qubits and Quantum Feature Engineering [0.0] 本稿では,オブザーバキュービットを用いてリアルタイムにノイズをモニタするプロトコルを提案する。
プロトコルの複雑さは、リアルタイム実行を可能にするキャラクタリゼーションフェーズでフロントロードされる。
本稿では,プロトコルの性能を示す数値シミュレーションの結果を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:58:59 GMT)
NAUTILUS: boosting Bayesian importance nested sampling with deep
learning [0.0] ベイジアン後部およびエビデンス推定のための重要ネストサンプリング(INS)技術の有効性を高めるための新しい手法を提案する。
我々は、このタスクを達成するために、ニューラルネットワークレグレッションを介してINSとディープラーニングを組み合わせる方法を示す。
また,この手法のオープンソースPython実装であるNAUTILUSを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:18:57 GMT)
Multidimensional Fourier series with quantum circuits [0.0] 多次元フーリエ列を生成する回路アンサーゼの表現性について検討する。
いくつかのアンサーゼに対して、そのような函数を適合させるために必要な自由度は、ヒルベルト空間の利用可能な次数よりも速く成長する。
回路のヒルベルト空間を、自由度を満たすために、より四角形あるいはより高次元の局所次元を用いて拡大できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:05:51 GMT)
Medoid splits for efficient random forests in metric spaces [0.0] 本稿では、Fr'echet回帰に対するランダムフォレストの適応を再検討し、計量空間における回帰の課題に対処する。
本稿では,Fr'echetの計算コストのかかる操作を,メドイドベースのアプローチで置き換えることによって回避する新たな分割規則を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:32:11 GMT)
Mathematical Foundations for a Compositional Account of the Bayesian
Brain [0.0] 現代応用圏論のツールを用いて、近似推論のための関手意味論を提供する。
統計ゲームのフィブレーションを定義し、統計的推論の様々な問題を対応する部分として分類する。
我々は,自由エネルギー原理の下で,予測符号化ニューラルネットワークの構成構造を説明する関手を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:34:05 GMT)
Machine learning for sports betting: should predictive models be
optimised for accuracy or calibration? [0.0] NBAのデータを数シーズンにわたってトレーニングし、単一のシーズンでベッティング実験を行います。
キャリブレーションの予測モデルを最適化することで,精度を最適化するよりも高いリターンが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 21:16:47 GMT)
Likelihood-free neural Bayes estimators for censored inference with
peaks-over-threshold models [0.0] 空間的極端依存モデルの推論は、中～高次元において計算的に重荷となる。
我々は,ニューラルネットワークアーキテクチャにおける検閲情報を符号化することで,検閲されたピーク・オー・スレッショルドモデルに対する高効率な推定器を構築するための新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:42:46 GMT)
Learning Multilingual Expressive Speech Representation for Prosody
Prediction without Parallel Data [0.0] 本稿では,個別音声単位のレベルで音声から音声への感情翻訳を行う手法を提案する。
この埋め込みは、対象言語における音声単位のピッチと持続時間を予測するのに有効であることを示す。
我々は、英語とフランス語の音声信号に対する我々のアプローチを評価し、ベースライン法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 08:06:54 GMT)
Learning Environment Models with Continuous Stochastic Dynamics [0.0] 本研究では,エージェントの制御下での環境行動のオートマトンモデルを学ぶことによって,エージェントが直面する決定に対する洞察を提供することを目的とする。
本研究では,複雑で連続的な力学を持つ環境のモデルを学習できるように,自動学習の能力を高める。
我々は,LunarLander,CartPole,Mountain Car,Acrobotなど,OpenAI GymのRLベンチマーク環境に自動学習フレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:47:28 GMT)
Learning Bilinear Models of Actuated Koopman Generators from
Partially-Observed Trajectories [0.0] クープマン生成器が支配する可観測体の力学を双線型隠れマルコフモデルとして記述する。
本手法の性能を3つの例に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 23:26:11 GMT)
IoT Data Processing for Smart City and Semantic Web Applications [0.0] 過去数十年間、世界は急速な都市化を経験しており、既存の都市インフラに負担をかけている。
また、環境、天然資源、健康状態を脅かす都市での汚染レベルも上昇している。
成長する都市の発展を可能にする統合行動計画を通じて、急速な都市化の悪影響を抑えることが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:11:05 GMT)
Invariant Subspace Problem in Hilbert Spaces: Exploring Applications in
Quantum Mechanics, Control Theory, Operator Algebras, Functional Analysis and
Accelerator Physics [0.0] 線形作用素の挙動と不変部分空間の存在を理解することの重要性について検討する。
数学や物理学における不変部分空間問題の広範な影響と関連性を明らかにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:16:30 GMT)
Interpretable Water Level Forecaster with Spatiotemporal Causal
Attention Mechanisms [0.0] 本研究は,先行知識に基づく因果関係を利用したトランスフォーマーを用いたニューラルテンポラルモデルを提案する。
2016年のHan Riverデータセットを2021と比較し、私たちのモデルが事前の知識と解釈可能で一貫性のあるモデルを提供することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:00:27 GMT)
Interdisciplinary Methods in Computational Creativity: How Human
Variables Shape Human-Inspired AI Research [0.0] クリエイティビティとは、計算システムの一部であり、計算クリエイティビティ(CC)の中核と見なされるときに何を意味するのか。
人間の心理学から計算への概念の移植によって、創造性の意味やその様な概念をピン留めする。
しかし、人間にインスパイアされた計算システムを形作る人間のプロセスはほとんど研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:17:04 GMT)
Improving Time and Memory Efficiency of Genetic Algorithms by Storing
Populations as Minimum Spanning Trees of Patches [0.0] 進化的アルゴリズムでは、演算子を適用し、人口を保存する計算コストは、適合性評価のコストに匹敵する。
個体群を最小のスパンニングツリーとして保存することは、頂点が個体に対応するが、それらのメタ情報しか含まない場合において、簡単な実装の代替として実現可能であることを示す。
我々の実験は、メモリ使用量と計算コストの両方の観点から、大幅な改善(クロスオーバー演算子の実行を含む)が達成可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 05:12:14 GMT)
Improving Patient Pre-screening for Clinical Trials: Assisting
Physicians with Large Language Models [0.0] LLM(Large Language Models)は臨床情報抽出や臨床推論に有効であることが示されている。
本稿では,患者の総合的医療プロファイルに基づく臨床治験の適性判定に医師を支援するために,インストラクションGPTを用いることを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:59:16 GMT)
Improved Privacy-Preserving PCA Using Space-optimized Homomorphic Matrix
Multiplication [0.0] 主成分分析(英: principal Component Analysis、PCA)は、機械学習とデータ分析の領域で広く利用されている重要な技術である。
近年,セキュアなクラウドコンピューティングシナリオにおいて,プライバシ保護型PCAアルゴリズムの同型暗号化を活用する取り組みが進められている。
本稿では,これらの制約に対処するプライバシー保護PCAに対して,従来の手法に比べて効率,精度,拡張性に優れる新たなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:47:24 GMT)
Identifiability of direct effects from summary causal graphs [0.0] 本稿では,要約因果グラフから直接効果が図形的に識別可能なすべてのケースを特徴付ける。
これは2つの音の有限調整セットを与え、それが特定可能なときに直接効果を推定するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 14:05:35 GMT)
ICDaeLST: Intensity-Controllable Detail Attention-enhanced for
Lightweight Fast Style Transfer [0.0] ICDaeLST と呼ばれる細部注意強調機能を備えた軽量かつ高速なスタイルトランスファーモデルを提案する。
このモデルは最小限の、浅い、小さなアーキテクチャを採用し、効率的なフォワード推論のための非常にコンパクトな軽量モデルを形成する。
現在の最高のパフォーマンスと軽量なモデルと比較して、我々のモデルはより優れたスタイル転送品質とより良いコンテンツ構造と詳細保持を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 10:37:29 GMT)
High-fidelity three-qubit iToffoli gate for fixed-frequency
superconducting qubits [0.0] 本稿では,2量子相互作用,いわゆるクロス共振効果に基づく高忠実iToffoliゲートを提案する。
iToffoliゲートは3量子ビットの線形鎖にマイクロ波パルスを同時に印加し、98.26(2)%のプロセス忠実度を示す。
我々は,トフォリゲートやiToffoliゲートよりも効率的なゲート合成を実現する3ビットゲートを新たに生成できることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 23:54:45 GMT)
High-accuracy Casimir-Polder force calculations using the Discontinuous
Galerkin Time-Domain method [0.0] マイクロ構造材料近傍のカシミール・ポルダー力の高精度計算のための数値時間領域アプローチについて述べる。
平均的な相対誤差は100万個に数個ほどあります。
適用例として、流体力学ドリューモデルにより記述された鋭い金くさび近傍のカシミール・ポルダー力の異方性誘起反発挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:34:58 GMT)
Harnessing the Power of Hugging Face Transformers for Predicting Mental
Health Disorders in Social Networks [0.0] 本研究では、ユーザ生成データを用いて精神疾患の症状を予測する方法について検討する。
本研究は,Hugging Faceの4種類のBERTモデルと標準的な機械学習技術を比較した。
新しいモデルは、最大97%の精度で以前のアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:25:19 GMT)
Estimating See and Be Seen Performance with an Airborne Visual
Acquisition Model [0.0] 分離プロビジョニングと衝突回避は、階層化コンフリクト管理システムの基本コンポーネントである。
パイロットは、航空機間の分離を維持するための視界に基づく分離責任を持つ。
乗員機とのドローンの対話は、従来の航空機との対話ほど危険ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:39:10 GMT)
Equilibrium Quantum Impurity Problems via Matrix Product State Encoding
of the Retarded Action [0.0] 本稿では,リタードアクションを行列積状態(RAMPS)として表す計算能力について検討する。
逆温度の弱い電力法則としての数値誤差スケーリングを伴って,RAMPS のアプローチが様々な相互作用強度 (U$) で近藤政権に確実に到達できることを実証した。
以上の結果から,RAMPSアプローチは,確立された手法に挑戦する体制における量子不純物問題研究の代替手段としての可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 18:00:01 GMT)
Entanglement R\'enyi Entropies from Ballistic Fluctuation Theory: the
free fermionic case [0.0] 熱力学および流体力学のゆらぎに対する大偏差理論との関連性を利用して絡み合いのエントロピーについて検討する。
我々は、R'enyiエンタングルメントエントロピーの平衡挙動と力学の両方が、弾道ゆらぎ理論から完全に導出可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:56:09 GMT)
Enhancement of broadband entangled two-photon absorption by resonant
spectral phase flips [0.0] 単一光子スペクトルにおける位相反転の効果を考察する。
共振位相のフリップは分散の非対称な虚部分の寄与を最大化する。
以上の結果から,スペクトル位相反転を有する広帯域交絡型TPAは,スペクトルの下端における位相感受性分光に適している可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:02:30 GMT)
Effect of non-unital noise on random circuit sampling [0.0] 分極チャネルのような一元的源の存在下でも、結合された雑音チャネルの下の分布は、最大エントロピー分布と決して似ていないことを示す。
これはノイズのない量子回路の挙動や、単位深度しか持たないものとは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 03:39:59 GMT)
Dynamical systems for eigenvalue problems of axisymmetric matrices with
positive eigenvalues [0.0] 我々は、S-Oja-Brockett方程式が固有値とその固有ベクトルに大域収束することを示し、その固有ベクトルは$A$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 20:39:55 GMT)
DiffusionSTR: Diffusion Model for Scene Text Recognition [0.0] Diffusion Model for Scene Text Recognition (DiffusionSTR)は、エンドツーエンドのテキスト認識フレームワークである。
拡散モデルがテキスト認識に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 06:09:32 GMT)
Deep Ensemble for Rotorcraft Attitude Prediction [0.0] ロータークラフトのコミュニティは、他の航空部門よりも高い死亡事故率を経験している。
人工知能(AI)の最近の進歩は、ロータークラフトの安全性問題に対処できるシステムの設計を支援する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:06:42 GMT)
Correspondence between entangled states and entangled bases under local
transformations [0.0] 局所次元が 2, 4$ または 8$ のバイパーティイト状態の場合、全ての状態が基底に対応することを証明している。
4つの量子ビットのいくつかの状態では基底が見つからないため、全ての量子状態が対応する測度を持つわけではないという予想が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:21:37 GMT)
Comment on "Multitime quantum communication: Interesting but not
counterfactual" [0.0] 対実性の概念の定義のきっかけとなった、もともとの対話自由度測定プロトコルは、この尺度では反実的ではないと私は論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 07:53:57 GMT)
Coherent loop states and angular momentum [0.0] ボーア=ソマーフェルト状態は SU(2) の既約表現の文脈で研究する。
物理学で用いられる角運動量固有状態の通常の基底を復元することを示す。
応用として、これらの状態を用いて、ウィグナー行列の要素に対するリトルジョンとユの幾何公式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 20:33:47 GMT)
Coherent error threshold for surface codes from Majorana delocalization [0.0] 既存の写像はコヒーレントノイズを前提としており、突発的なゲート回転によるコヒーレント誤差を無視している。
複素結合を持つ2次元(2D)イジングモデルと、さらに2次元マヨラナ散乱ネットワークに、X$-またはZ$-回転(自明なビットまたは位相)と呼ばれるコヒーレントな誤差で曲面コードをマッピングする。
どちらも、2Dネットワークと1Dフェルミオンを$mathbbZ$-自明な2D絶縁体にリンクすることで、エラー補正フェーズマップが明確に示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:57:59 GMT)
ChatGPT vs State-of-the-Art Models: A Benchmarking Study in Keyphrase
Generation Task [0.0] ChatGPTを含むトランスフォーマーベースの言語モデルは、様々な自然言語生成タスクにおいて例外的な性能を示した。
本研究は、ChatGPTのキーフレーズ生成性能と最先端モデルを比較し、この分野における2つの重要な課題に対する解決策としての可能性をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:40:42 GMT)
Boson Sampling with Gaussian input states: efficient scaling and
certification [0.0] 量子計算の中間モデルが拡張チャーチリングに挑戦する可能性がある。
線形光学で相互作用する単一光子に基づくこれらのモデルの1つは、ボソンサンプリング(Boson Sampling)と呼ばれる。
本稿では,切り替え可能なデュアルホモジンと単一光子検出,時間ループ技術,散乱ショットに基づくボソンサンプリングの組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 19:40:13 GMT)
Boltzmann machines and quantum many-body problems [0.0] 量子多体問題を解析するために機械学習を用いた新しい手法が導入された。
そのアイデアは、非自明な量子相関(量子絡み合い)を人工ニューラルネットワークに"埋め込む"ことである。
このレビューはボルツマンマシンに焦点をあて、最近の開発と応用の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 12:00:23 GMT)
BinaryViT: Pushing Binary Vision Transformers Towards Convolutional
Models [0.0] バイナリ化は、ViTモデルのサイズと計算コストを大幅に削減するのに役立つ。
ViTは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)バイナライゼーションメソッドを直接適用する場合、パフォーマンスが低下する。
我々は、CNNアーキテクチャにインスパイアされたBinaryViTを提案し、CNNアーキテクチャから純粋なViTアーキテクチャへの操作を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 04:48:02 GMT)
Belief propagation as a partial decoder [0.0] 復号サイクルを高速化する新しい2段復号器を提案する。
第1段階では、高い確率で発生したエラーを修正するために部分復号器が使用される。
第2段階では、従来のデコーダが残したエラーを補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:44:20 GMT)
Balancing Accuracy and Training Time in Federated Learning for Violence
Detection in Surveillance Videos: A Study of Neural Network Architectures [0.0] この研究は、ベンチマークビデオデータセットから抽出した時間的検出機能を用いた実験を含む。
スーパーコンバージェンスやトランスファーラーニングなど,さまざまな機械学習技術について検討した。
この研究は、フェデレートされた学習コンテキストにおける最高の暴力検出モデルを訓練することにより、最先端モデルと比較して精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 19:44:02 GMT)
Assessing the Performance of 1D-Convolution Neural Networks to Predict
Concentration of Mixture Components from Raman Spectra [0.0] ラマン分光法の新たな応用は、生薬製造中の化学反応器の状態を監視することである。
化学計測アルゴリズムは、反応が進行するにつれてバイオリアクターの複雑な混合物から生成されるラマンスペクトルを解釈するために用いられる。
特定のバイオリアクター環境に最適なアルゴリズムを見つけることは、ラマン混合データセットが不足しているため困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 01:41:07 GMT)
An alternative foundation of quantum mechanics [0.0] この論文は、提案された量子理論の基礎に関連するいくつかの数学的定理に焦点を当てている。
ここでは、アクセス可能な変数が有限次元である場合、このアプローチで必要とされる群と変換が明示的に構成できることが示される。
量子力学の解釈に関する議論は、基礎問題の徹底的な処理の後に行われるべきだ、というのが私の意見です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 15:32:12 GMT)
Advances and Applications of Computer Vision Techniques in Vehicle
Trajectory Generation and Surrogate Traffic Safety Indicators [0.0] 本稿では、サロゲート安全対策(SSM)を用いた交通安全モデリングにおけるコンピュータビジョン(CV)技術の適用について概観する。
車両の検知と追跡に使用されるCVアルゴリズムについて,最先端モデルへの早期アプローチについて要約する。
車両軌道データに対するSSMの検討と交通安全解析への応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 16:02:09 GMT)
A review of dental informatics : current trends and future directions [0.0] 歯科情報学は歯科医療と情報技術を組み合わせて、口腔ケア、研究、教育を改善する。
EHR、遠隔医療、デジタルイメージング、その他のデジタルツールは、歯科専門医が口腔の健康状態を診断し、治療し、管理する方法に革命をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 11:27:38 GMT)
A millimeter-wave atomic receiver [0.0] ライドバーグ量子センサーは、メガヘルツからテラヘルツ電磁波にまたがる超広帯域の電波磁場に敏感である。
ここでは、光周波数コムに安定化された連続波レーザを用いた原子ミリ波ヘテロダイン受信機を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 17:16:02 GMT)
A method to integrate and classify normal distributions [0.0] 我々は、任意のパラメータを持つ任意の次元における正規の任意の領域の確率を提供する結果とオープンソースソフトウェアを提示する。
自然界における物体の隠蔽やカモフラージュの検出といった視覚研究の応用を応用して,これらのツールを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 22:26:16 GMT)
A Quantum Otto Engine with Shortcuts to Thermalization and Adiabaticity [0.0] 我々は,オットーエンジンを加速するエネルギー的利点を,断熱(パワーと圧縮ストローク)と平衡(ホットアイソコール)にショートカットを用いて検討した。
どちらのショートカットも適用すれば、運転コストを考慮しても、パワーと効率が向上する。
我々は,エンジンのリミットサイクルの挙動を数値計算し,加速した等方性ストロークと断熱性ストロークのエンジンが,この動作モードにおいて優れた出力を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 19:16:07 GMT)
A Quantitative Functional Central Limit Theorem for Shallow Neural
Networks [0.0] 一般化活性化関数を持つ一層ニューラルネットワークに対する定量的機能中心極限定理を証明した。
私たちが確立する収束の速度は、活性化関数の滑らかさに大きく依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 29 Jun 2023 13:31:22 GMT)