Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Advances in Deep Concealed Scene Understanding [145.9]
本研究では,シーン理解の隠蔽を目的としたディープラーニング技術に関する包括的調査を行う。私たちは隠されたオブジェクトセグメンテーションのための最大かつ最新のベンチマークを提供します。オープンな問題とCSU研究の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:40:01 GMT)
Bidirectional Looking with A Novel Double Exponential Moving Average to Adaptive and Non-adaptive Momentum Optimizers [109.5]
我々は,新しいtextscAdmeta(textbfADouble指数textbfMov averagtextbfE textbfAdaptiveおよび非適応運動量)フレームワークを提案する。我々は、textscAdmetaR と textscAdmetaS の2つの実装を提供し、前者は RAdam を、後者は SGDM をベースとしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 18:16:06 GMT)
Solving Linear Inverse Problems Provably via Posterior Sampling with Latent Diffusion Models [99.0]
本稿では,事前学習した潜在拡散モデルを利用した線形逆問題の解法を初めて提案する。線形モデル設定において,証明可能なサンプル回復を示すアルゴリズムを理論的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 17:21:30 GMT)
Large Language Models Enable Few-Shot Clustering [88.1]
大規模言語モデルは、クエリ効率が良く、数発のセミ教師付きテキストクラスタリングを可能にするために、専門家のガイダンスを増幅できることを示す。最初の2つのステージにLSMを組み込むことで、クラスタの品質が大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:17:11 GMT)
Learning to Optimize for Reinforcement Learning [79.0]
ゼロから強化学習を行うエージェントを学習することは可能であることを示す。おもちゃのタスクでしか訓練されないが、我々の学習はブラックスの複雑なタスクに一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:40:07 GMT)
MME: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language Models [77.7]
本稿では,MLLM 評価ベンチマーク MME について述べる。知覚能力と認知能力の両方を合計14のサブタスクで測定する。総計で12種類のMLLMを総合的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 02:56:04 GMT)
The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [77.3]
深層学習に基づくコンピュータビジョンのアルゴリズムを、15カ国の政治指導者を描いた220本のYouTubeビデオのサンプルに適用する。ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での否定的感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 10:33:00 GMT)
Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [77.3]
当社はChatGPTを使って、企業の株価に対する見出しが良いのか悪いのか、それとも無関係なニュースなのかを示す。次に、数値スコアを計算し、これらのChatGPTスコアとその後の日次株式市場のリターンとの間に正の相関関係を文書化する。 GPT-1, GPT-2, BERTのようなより基本的なモデルでは、リターンを正確に予測することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 15:41:47 GMT)
Multiclass Boosting: Simple and Intuitive Weak Learning Criteria [72.7]
実現可能性の仮定を必要としない,単純かつ効率的なブースティングアルゴリズムを提案する。本稿では,リスト学習者の向上に関する新たな結果と,マルチクラスPAC学習の特徴付けのための新しい証明を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 19:26:58 GMT)
Streaming Audio-Visual Speech Recognition with Alignment Regularization [69.3]
本稿では,ハイブリッド接続型時間分類(CTC)/アテンションニューラルネットワークアーキテクチャに基づくストリーミングAV-ASRシステムを提案する。提案したAV-ASRモデルは、オフラインおよびオンライン設定でLip Reading Sentences 3データセット上で、WERの2.0%と2.6%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 00:33:36 GMT)
SSP: Self-Supervised Post-training for Conversational Search [63.3]
本稿では,対話型検索モデルを効率的に初期化するための3つの自己教師型タスクを備えた学習後パラダイムであるフルモデル(モデル)を提案する。提案手法の有効性を検証するために,CAsT-19 と CAsT-20 の2つのベンチマークデータセットを用いて,会話検索タスクにモデルにより訓練後の会話エンコーダを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 13:36:36 GMT)
ARHNet: Adaptive Region Harmonization for Lesion-aware Augmentation to Improve Segmentation Performance [61.0]
本研究では,合成画像をよりリアルに見せるために,前景調和フレームワーク(ARHNet)を提案する。実画像と合成画像を用いたセグメンテーション性能の向上に本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 10:39:29 GMT)
Domain Transfer Through Image-to-Image Translation for Uncertainty-Aware Prostate Cancer Classification [60.2]
臨床的に有意なPCa分類のための前立腺mp-MRIの非対位画像変換のための新しいアプローチを提案する。我々は、明らかなディープラーニングアプローチにより、モデルの不確実性を見積もる。提案手法は, ROC曲線(AUC)を20%以上改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 05:26:54 GMT)
When Not to Trust Language Models: Investigating Effectiveness of Parametric and Non-Parametric Memories [58.3]
本稿では,事実知識を記憶する上でのLMの強みと限界を理解することを目的とする。 LMは、あまり一般的でない事実知識に苦しむと同時に、長期にわたる事実知識の記憶力向上に失敗する。我々は、必要時にのみ非パラメトリックメモリを検索する、強力かつ効率的な検索拡張LMの簡易かつ効果的な手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 07:21:59 GMT)
RSC: Accelerating Graph Neural Networks Training via Randomized Sparse Computations [56.6]
トレーニンググラフニューラルネットワーク(GNN)は、疎グラフベースの操作がハードウェアによって加速することが難しいため、時間を要する。我々は,サンプリングに基づく近似による時間的複雑性を低減するために,計算精度のトレードオフを検討する。本稿では,GNNを近似演算でトレーニングする可能性を初めて示すランダム化スパース計算を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 22:54:45 GMT)
Few-shot Reranking for Multi-hop QA via Language Model Prompting [56.5]
オープンドメイン質問を用いたマルチホップQAにおける数点のリランクについて検討した。本稿では,マルチホップパスの再ランク付けを促す大規模言語モデルに依存するPromptRankを提案する。 PromptRankは、HotpotQA上で128のトレーニング例で強力な検索性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 18:32:21 GMT)
Learning Hidden Markov Models When the Locations of Missing Observations are Unknown [54.4]
本研究では、未知の観測位置を持つデータからHMMを学習する際の一般的な問題について考察する。我々は、下層の鎖の構造に関する仮定を一切必要としない再構成アルゴリズムを提供する。適切な仕様の下では、プロセスのダイナミクスを再構築でき、また、見当たらない観測位置が分かっていたとしても、その有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 11:08:09 GMT)
Automated 3D Pre-Training for Molecular Property Prediction [54.2]
新たな3D事前学習フレームワーク(3D PGT)を提案する。 3D分子グラフのモデルを事前訓練し、3D構造のない分子グラフに微調整する。提案した3次元PGTの精度, 効率, 一般化能力を示すために, 2次元分子グラフの大規模実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 13:03:27 GMT)
Minimum Description Length Clustering to Measure Meaningful Image Complexity [53.1]
本稿では,階層的なパッチクラスタリングによる画像複雑性の指標を提案する。最小記述長の原理を用いて、クラスタ数を決定し、特定の点を外れ値として指定し、ホワイトノイズを低いスコアに正しく割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 08:50:00 GMT)
Budget-Aware Pruning for Multi-Domain Learning [50.6]
この作業は、ユーザが定義した予算に従って複数のドメインを処理可能なモデルを立案することを目的としている。これを実現するために、全てのドメインがベースラインモデルから同様のフィルタのサブセットを使用するように促します。提案手法は、リソース制限されたデバイスへの適応性の向上によって革新される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 14:40:08 GMT)
RH20T: A Robotic Dataset for Learning Diverse Skills in One-Shot [49.8]
オープンドメインでのロボット操作における重要な課題は、ロボットの多様性と一般化可能なスキルの獲得方法である。単発模倣学習の最近の研究は、訓練されたポリシーを実証に基づく新しいタスクに移行する可能性を示唆している。本稿では,エージェントがマルチモーダルな知覚で数百の現実世界のスキルを一般化する可能性を解き放つことを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 15:33:31 GMT)
Gazeformer: Scalable, Effective and Fast Prediction of Goal-Directed Human Attention [44.1]
我々は、これまで研究されなかった物体の視線を予測できるゼロショット学習のための新しいモデルを開発した。 Gazeformerは自然言語モデルを使ってターゲットを符号化し、スキャンパス予測における意味的類似性を活用する。また、目標現在および目標存在探索タスクの標準視線予測において、既存の目標検出モデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 22:52:37 GMT)
Reconsidering Learning Objectives in Unbiased Recommendation: A Distribution Shift Perspective [42.8]
偏りのないアルゴリズムをバイアスフィードバックから学習し、推奨する問題について検討する。アンバイアスド・レコメンデーションの最近の研究は、様々な技術で最先端の技術を推し進めている。本稿では,既存の非バイアス学習の目的がなぜ非バイアス学習の推奨に働くのかを理論的に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 16:00:32 GMT)
Quick-Tune: Quickly Learning Which Pretrained Model to Finetune and How [41.6]
本稿では,最適事前学習モデルとハイパーパラメータを共同で探索し,微調整する手法を提案する。本手法は,一連のデータセット上で,事前学習したモデルの性能に関する知識を伝達する。得られたアプローチによって、新しいデータセットの正確な事前学習モデルを迅速に選択できることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 07:41:07 GMT)
A high on-off ratio beamsplitter interaction for gates on bosonically encoded qubits [41.0]
高品質の超伝導マイクロ波空洞における量子ビットは、単一のデバイスで最初のエラー補正を行う機会を提供する。我々は3波混合結合素子を用いて1オクターブ以上の周波数で分離された2つのボゾンモード間のプログラム可能なビームスプリッタ相互作用を設計する。次に,2つのボソニックモードのSWAPに対して,トランスモンが制御ビットを提供するレシエーション$g_bsapproxchi$におけるハイブリッド制御SWAP演算を実現するための新しいプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 18:26:16 GMT)
Moments, Random Walks, and Limits for Spectrum Approximation [40.4]
我々は、ワッサーシュタイン1距離において精度$epsilon$に近似できない$[-1,1]$に分布が存在することを示す。正規化グラフ隣接行列のスペクトルに対する$epsilon$-accurate近似を一定の確率で計算することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 05:03:38 GMT)
Federated Few-shot Learning [40.1]
フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが独自のローカルデータを交換することなく、機械学習モデルを共同で学習することを可能にする。実際には、特定のクライアントは限られた数のサンプル(例:数発のサンプル)のみを含むことができる。本稿では、2つの個別に更新されたモデルと専用のトレーニング戦略を備えた、新しいフェデレーション付き数ショット学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 14:11:00 GMT)
Likelihood Annealing: Fast Calibrated Uncertainty for Regression [39.4]
この研究は、Likelihood Annealingと呼ばれる回帰タスクに対する高速な校正不確実性推定手法を提案する。低次元回帰問題にのみ焦点をあてる従来の回帰の不確実性を校正する手法とは異なり、本手法は高次元回帰を含む幅広い回帰問題に対してうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 13:01:05 GMT)
A Dual-Stream Recurrence-Attention Network with Global-Local Awareness for Emotion Recognition in Textual Dialogue [38.5]
Recurrent Neural Network(RNN)とMulti-head Attention Network(MAT)に基づくDualRAN(Dual-stream Recurrence-Attention Network)を提案する。提案モデルでは,現在の手法の複雑なネットワーク構造を推定し,注意に基づく手法と反復型手法を組み合わせることに焦点を当てた。広範に使用されている4つのベンチマークデータセットについて広範な実験を行い、提案モデルがすべてのベースラインを超越していることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 01:25:47 GMT)
X-Detect: Explainable Adversarial Patch Detection for Object Detectors in Retail [38.1]
既存の物体検出器に対する対向攻撃検出手法では、新たな実生活攻撃の検出が困難であった。本稿では,X-Detectについて述べる。X-Detect,X-Detect,X-Detect,X-Detect,X-Detect,X-Detect,X-Detect。 X-Detectは、オブジェクト抽出、シーン操作、特徴変換技術を利用する、説明可能な設計毎の検出器のアンサンブルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 06:39:59 GMT)
Task-Specific Skill Localization in Fine-tuned Language Models [36.5]
本稿では,この問題に対するスキルローカライゼーションという用語を紹介する。単純な最適化は、非常に小さなパラメータのサブセットを特定するために使われる。この小さなサブセットの微調整された値を事前訓練されたモデルに移植することで、微調整されたモデルとほぼ同等のパフォーマンスが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 01:55:00 GMT)
Don't Memorize; Mimic The Past: Federated Class Incremental Learning Without Episodic Memory [36.4]
本稿では,過去のデータの一部を格納するのではなく,生成モデルを用いて過去の分布からサンプルを合成する,連邦化クラスインクリメンタルラーニングのためのフレームワークを提案する。生成モデルは、クライアントからデータを要求することなく、各タスクの最後にデータフリーのメソッドを使用してサーバ上でトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 07:06:45 GMT)
Query-Efficient Decision-based Black-Box Patch Attack [36.0]
本稿では,クエリ効率の高い決定ベースのパッチアタックに対して,DevoPatchという微分進化アルゴリズムを提案する。 DevoPatchは、パッチ領域とアタック成功率の点で、最先端のブラックボックスパッチ攻撃を上回っている。本稿では,ViTの脆弱性評価と画像分類を,初めて決定ベースのパッチアタック設定で実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 05:15:43 GMT)
Is Risk-Sensitive Reinforcement Learning Properly Resolved? [32.4]
そこで本稿では,RSRL問題に対して最適ポリシーに収束可能な新しいアルゴリズムであるトラジェクトリQ-Learning(TQL)を提案する。新たな学習アーキテクチャに基づいて,さまざまなリスク対応政策を学習するための,さまざまなリスク対策の汎用的かつ実践的な実装を自由に導入できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 11:47:21 GMT)
MissDiff: Training Diffusion Models on Tabular Data with Missing Values [29.9]
この研究は、欠落した値を持つデータから学習するための統一的で原則化された拡散ベースのフレームワークを示す。まず、広く採用されている「インプット・ザ・ジェネレーション」パイプラインが、バイアスのある学習目標に繋がる可能性があることを観察する。提案手法は,データ分布のスコアの学習に一貫性があることを証明し,提案手法は特定の場合において負の確率の上限として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 03:49:47 GMT)
Tools for Verifying Neural Models' Training Data [29.3]
The Proof-of-Training-Data”では、モデルトレーナーがモデルの重みを発生させたトレーニングデータの検証を納得させることができる。検証手順が多種多様な攻撃をキャッチできることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 23:27:00 GMT)
Shared Growth of Graph Neural Networks via Free-direction Knowledge Distillation [29.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の強化学習による初のフリーダイレクト知識蒸留フレームワークを提案する。私たちの中核となる考え方は、強化学習を通じて知識を交換するために、2つの浅いGNNを協調的に学習することです。提案手法は, 基本GNNよりも高い性能を示し, 各種GNNに対して有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 10:03:01 GMT)
Low-discrepancy Sampling in the Expanded Dimensional Space: An Acceleration Technique for Particle Swarm Optimization [29.3]
本研究では、粒子群最適化(PSO)の誤差解析を完了させる。各反復における PSO の誤差境界は、拡張次元空間における標本集合の分散に依存する。拡張次元空間における低差分サンプリングによるPSO型アルゴリズムの高速化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 04:55:27 GMT)
Restore Anything Pipeline: Segment Anything Meets Image Restoration [27.9]
本稿では,インタラクティブでオブジェクトごとのイメージ復元手法であるRestore Anything Pipeline (RAP)を紹介する。 RAPは、最新のSegment Anything Model(SAM)によるイメージセグメンテーションを、制御可能なイメージ復元モデルに組み込む。 RAPは最先端の手法に比べて優れた視覚結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 13:42:46 GMT)
Optimizing protein fitness using Gibbs sampling with Graph-based Smoothing [26.6]
非常に大きなシーケンス空間をブルートフォースで探索することは不可能である。本稿では,グラフに基づくSmoothing (GGS) を用いたギブスサンプリングを提案する。我々の方法は、トレーニングセットから最大8個の変異を持つ高適合性タンパク質を発見するための最先端技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 06:55:31 GMT)
Less is More: Selective Layer Finetuning with SubTuning [26.4]
事前訓練されたモデルを微調整することは、ニューラルネットワークを新しいタスクで訓練するための標準的なアプローチとなり、高速な収束と性能の向上をもたらす。本研究では、ネットワークのすべての重みを微調整する代わりに、慎重に選択された層のサブセットのみを訓練し、残りの重みを初期(事前の)値で凍結する、代替的な微調整法について検討する。実験結果から,emphsubsetファインタニング(あるいはSubTuning)がモデルの完全ファインタニングに匹敵する精度を達成し,トレーニングデータが少ない場合のフルファインタニングの性能を超越することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 12:28:46 GMT)
MERGE: Fast Private Text Generation [25.8]
トランスフォーマーに基づく言語モデルのための高速なプライベートテキスト生成フレームワークであるMERGEを提案する。 MERGEは、ワード埋め込みとして出力隠蔽状態を再利用し、埋め込みをバイパスし、トランスフォーマーモジュール内の線形操作を再編成し、フォワードプロシージャを高速化する。実験の結果、MERGEはシーケンス長512で26.5倍のスピードアップを達成でき、80%の通信バイトを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 11:56:55 GMT)
Conditionally Invariant Representation Learning for Disentangling Cellular Heterogeneity [25.5]
本稿では,不必要な変数や乱れに条件付き不変な表現を学習するために,ドメインの可変性を活用する新しい手法を提案する。単細胞ゲノム学におけるデータ統合など,生物の課題に対して本手法を適用した。具体的には、提案手法は、対象のタスクと無関係なデータバイアスや興味の因果的説明から生物学的信号を解き放つのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 12:52:41 GMT)
ChatGPT vs SBST: A Comparative Assessment of Unit Test Suite Generation [25.2]
本稿では,ChatGPT LLM と最先端 SBST ツール EvoSuite によるテストスイートの体系的比較を行う。私たちの比較は、正確性、可読性、コードカバレッジ、バグ検出機能など、いくつかの重要な要素に基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 15:09:40 GMT)
3D-IDS: Doubly Disentangled Dynamic Intrusion Detection [24.3]
ネットワークベースの侵入検知システム(NIDS)は、悪意のある活動のためのネットワークトラフィックを監視する。既存の手法は、様々な未知の攻撃を宣言したり、様々な既知の攻撃を検出する際に矛盾なく機能する。本稿では,2段階の特徴分散と動的グラフ拡散方式により,上記の課題に対処する新しい手法である3D-IDSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 00:26:26 GMT)
Referring Video Object Segmentation with Inter-Frame Interaction and Cross-Modal Correlation [23.3]
RVOSは、言語表現によって記述されたビデオシーケンスでターゲットオブジェクトをセグメントすることを目的としている。これらの問題を解決するために,IFIRVOSと呼ばれる新しいRVOSフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 10:29:35 GMT)
Deep Proxy Causal Learning and its Application to Confounded Bandit Policy Evaluation [23.1]
プロキシ因果学習(英: Proxy causal learning、PCL)は、治療の因果効果を未観察の結束の有無で推定する方法である。そこで本研究では,PCLの新しい手法であるDFPV(Deep Feature proxy variable method)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 15:56:15 GMT)
TensorGPT: Efficient Compression of the Embedding Layer in LLMs based on the Tensor-Train Decomposition [22.8]
本研究は, Matrix-Train Decomposition (TTD) に基づくアプローチを提案する。各トークンの埋め込みは、分散的に効率的に計算できる製品状態(MPS)として扱われる。 GPT-2実験の結果, 埋め込み層を最大38.40倍圧縮することができ, 圧縮係数が3.31倍であれば, 従来のGPT-2モデルよりも優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:33:09 GMT)
MP3: Movement Primitive-Based (Re-)Planning Policy [22.7]
我々は,移動原始的計画政策(MP3)と呼ばれる新しい深層強化学習(RL)アプローチを導入する。 MP3は学習プロセス全体を通してスムーズな軌道の生成を可能にし、スパースや非マルコフの報酬から効果的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 20:00:50 GMT)
ClipSitu: Effectively Leveraging CLIP for Conditional Predictions in Situation Recognition [22.5]
状況認識とは、活動動詞を用いて画像内で起きていることの構造化された要約を生成するタスクである。言語記述を通して画像の文脈を学習したCLIP基盤モデルを活用する。本研究では, より深い多層パーセプトロンブロックが, 状況認識タスクにおいて注目すべき結果を得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 15:05:15 GMT)
Protecting the Future: Neonatal Seizure Detection with Spatial-Temporal Modeling [22.0]
本稿では,時間的,空間的,モデルレベルでの厳密な設計による排他的課題に対処する深層学習フレームワークSTATENetを提案する。実世界の大規模新生児脳波データセットに対する実験により,我々のフレームワークは発作検出性能を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 14:28:12 GMT)
Intra- & Extra-Source Exemplar-Based Style Synthesis for Improved Domain Generalization [21.6]
セマンティックセグメンテーションにおけるドメインの一般化を改善するために,先進的なスタイル合成パイプラインを提案する。提案手法は,StyleGAN2インバージョンのためのマスク付きノイズエンコーダに基づく。データシフトの種類によって、ドライブシーンセマンティックセマンティックセグメンテーションの最大12.4%のmIoU改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 19:56:43 GMT)
End-to-End Out-of-distribution Detection with Self-supervised Sampling [21.5]
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、オープンワールドにおける未知のデータを特定するために、クローズドセットでトレーニングされたモデルに権限を与える。我々は,OOD検出のための自己教師付きサンプリング(SSOD)という,多くの既存手法とOODデータフリーモデルを解釈するための一般的な確率的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:02:53 GMT)
Data-Free Quantization via Mixed-Precision Compensation without Fine-Tuning [20.4]
本研究では,データと微調整を伴わない超低精度量子化モデルの性能を回復するデータフリー混合精度補償法を提案する。我々のDF-MPCは、データや微調整を伴わない最近の手法と比較して、超高精度量子化モデルの高精度化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 07:16:29 GMT)
SVDiff: Compact Parameter Space for Diffusion Fine-Tuning [20.0]
パーソナライズのための既存のテキスト・画像拡散モデルにおける制約に対処する新しいアプローチを提案する。本手法は, 重み行列の特異値の微調整を伴い, コンパクトかつ効率的なパラメータ空間を導出する。また、マルチオブジェクト画像生成の質を高めるためのカット・ミクス・Unmixデータ拡張手法と、簡単なテキストベースの画像編集フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 21:16:39 GMT)
Tackling Shortcut Learning in Deep Neural Networks: An Iterative Approach with Interpretable Models [19.0]
我々は,解釈可能な専門家 (MoIE) と残留ネットワークの混合を反復的に彫刻する。各専門家は第一次論理(FOL)を用いてデータのサブセットを説明するサンプルを説明しながら、偏りのあるBB由来のMoIEからFOLがショートカットを効果的に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 03:44:09 GMT)
Verifying Properties of Tsetlin Machines [18.9]
本稿では、命題論理にTsMsを正確に符号化し、SATソルバを用いてTsMsの特性を正式に検証する。文献からの堅牢性と等価性の概念を考察し,それらをTsMに適用する。実験では,MNISTとIMDBのデータセットを画像と感情の分類に使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 13:47:37 GMT)
Exploring Diffusion Models for Unsupervised Video Anomaly Detection [17.8]
本稿では,ビデオ異常検出(VAD)における拡散モデルの性能について検討する。 2つの大規模異常検出データセットで実施された実験は、最先端の生成モデルよりも提案手法の一貫性のある改善を実証している。本研究は, 拡散モデルを用いて, 監視シナリオにおけるVOD検査の指針を示す最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 08:55:34 GMT)
Understand Legal Documents with Contextualized Large Language Models [16.4]
本稿では,SemEval-2023タスク6について,法的テキストの理解について述べる。我々はまず,文内および文間両方の包括的文脈情報を考慮した法-BERT-HSLNモデルを開発した。次に、法的なエンティティを認識するために、法的なコンテキスト化とエンティティ認識を備えた法的なLUKEモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 22:51:52 GMT)
Morse Neural Networks for Uncertainty Quantification [16.3]
モースニューラルネットワークは、正規化されていないガウス密度を、ただの離散点ではなく高次元部分多様体のモードを持つように一般化する。その汎用性のため、モースニューラルネットワークは多くの技術を統合する。モースニューラルネットワークは、トポロジーにおけるベクトルマシン、カーネルメソッド、モース理論をサポートする接続を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 21:05:42 GMT)
T-Person-GAN: Text-to-Person Image Generation with Identity-Consistency and Manifold Mix-Up [16.2]
テキストのみに条件付けされた高解像度の人物画像を生成するためのエンドツーエンドアプローチを提案する。 2つの新しいメカニズムで人物画像を生成するための効果的な生成モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 10:23:51 GMT)
SUGAR: Spherical Ultrafast Graph Attention Framework for Cortical Surface Registration [15.6]
皮質表面の登録は、個人間で皮質の機能的特徴と解剖学的特徴の整合において重要な役割を担っている。近年,学習ベースの登録アルゴリズムが有望なソリューションとして登場している。我々は,厳密な登録と非厳密な登録のための統一された教師なしディープラーニングフレームワークSUGARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 08:19:15 GMT)
Don't Stop Self-Supervision: Accent Adaptation of Speech Representations via Residual Adapters [14.6]
大規模未ラベル音声コーパスから自己教師型で学習した音声表現は、複数の下流タスクに適応することに成功した。そこで本研究では,アクセント固有のアダプタを訓練し,パラメータ効率の高い手法で音声表現を適応させる手法を提案する。全4アクセントに対して,HuBERT-largeよりも強い単語誤り率(WERR)が減少し,アクセント特異的アダプターでは平均WERRが22.7%,全エンコーダがアクセント適応であれば平均WERRが25.1%となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 02:21:29 GMT)
CAB: Comprehensive Attention Benchmarking on Long Sequence Modeling [14.3]
ロングレンジ・アリーナ(Long Range Arena、LRA)は、標準的な双方向(または非因果的な)自己注意のみに焦点を当てている。本研究では,4つの注意パターンを持つ詳細な注意条件下で,包括的注意ベンチマーク(CAB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 12:07:48 GMT)
Searching from Area to Point: A Hierarchical Framework for Semantic-Geometric Combined Feature Matching [14.3]
我々は,特徴的意味領域マッチングを含むマッチング画像領域として,点マッチングの初期探索空間を設定した。この検索空間は、有意な特徴による点マッチングを好んでおり、最近のTransformerベースのマッチング手法の精度制限を緩和している。本稿では、画像間のセマンティックな領域マッチングを最初に見つけるために、A2PM(Area to Point Matching)という階層的な特徴マッチングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 03:11:26 GMT)
DRSOM: A Dimension Reduced Second-Order Method [13.8]
信頼的な枠組みの下では,2次法の収束を保ちながら,数方向の情報のみを用いる。理論的には,この手法は局所収束率と大域収束率が$O(epsilon-3/2)$であり,第1次条件と第2次条件を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 16:11:27 GMT)
Partial-label Learning with Mixed Closed-set and Open-set Out-of-candidate Examples [13.2]
部分ラベル学習は、各トレーニング例の真のラベルが候補ラベルセットになければならないという重要な仮定に依存している。この制限的な仮定は、複雑な実世界のシナリオで破られる可能性があり、したがって収集されたいくつかの実例の真のラベルは、割り当てられた候補のラベルセットの外側に予期せず置かれる可能性がある。本稿では,真のラベルがOOC (out-of-candidate) の例の外部にある事例を述べるとともに,OOCの例から学ぶための新たな研究の先駆者となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 12:27:02 GMT)
Disentangling Hype from Practicality: On Realistically Achieving Quantum Advantage [13.2]
我々は、量子コンピュータを実際に有用なものにするためには、小さなデータ問題と超二乗スピードアップを伴う量子アルゴリズムが不可欠であると主張している。提案された量子アルゴリズムや応用のほとんどは、実用的と考えられるために必要なスピードアップを達成できていないが、物質科学や化学において、すでに大きなポテンシャルを見出している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:14:32 GMT)
Seeing is not Believing: An Identity Hider for Human Vision Privacy Protection [13.0]
本稿では,人間の視覚に対する視覚的変化を顕著に表すためのアイデンティティ隠蔽装置を提案する。アイデンティティ隠蔽装置は、プライバシー保護と識別性において優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 05:48:19 GMT)
Graph Neural Network based Log Anomaly Detection and Explanation [12.5]
イベントログは、ハイテクシステムのステータスを記録するために広く使用されている。ほとんどの既存のログ異常検出方法は、ログイベントカウント行列またはログイベントシーケンスを入力として取り込む。我々はLogs2Graphsと呼ばれる教師なしログ異常検出のためのグラフベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:38:43 GMT)
Mode-wise Principal Subspace Pursuit and Matrix Spiked Covariance Model [12.4]
行列データに対して行次元と列次元の両方に隠れたバリエーションを抽出するために,モードワイド・プリンシパル・サブスペース・スーツ (MOP-UP) と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。提案フレームワークの有効性と実用性は、シミュレーションと実データの両方の実験を通して実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 13:59:47 GMT)
SRCN3D: Sparse R-CNN 3D for Compact Convolutional Multi-View 3D Object Detection and Tracking [12.3]
本稿では,スパースクエリ,ボックスワイズサンプリングによるスパースアテンション,スパース予測を組み込んだ新しい2段フルスパース検出器であるスパースR-CNN3Dを提案する。 nuScenesデータセットの実験では、SRCN3Dは3Dオブジェクト検出とマルチオブジェクト追跡の両方で競合性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 01:11:12 GMT)
STG4Traffic: A Survey and Benchmark of Spatial-Temporal Graph Neural Networks for Traffic Prediction [11.8]
本稿では,グラフ学習戦略と一般的なグラフ畳み込みアルゴリズムの体系的なレビューを行う。次に、最近提案された空間時間グラフネットワークモデルの長所と短所を包括的に分析する。ディープラーニングフレームワークPyTorchを用いたSTG4Trafficという研究を構築し,2種類のトラフィックデータセットに対して,標準化されたスケーラブルなベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 06:56:52 GMT)
Pay Attention to the Atlas: Atlas-Guided Test-Time Adaptation Method for Robust 3D Medical Image Segmentation [11.8]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、トレーニング(ソース)データ分布とは異なるターゲットデータでテストした場合、パフォーマンスが低下することが多い。そこで我々は,AdaAtlas という3次元医用画像分割のための新しいアトラス誘導テスト時間適応法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 22:08:24 GMT)
DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training [11.6]
我々は、より効率的で効果的なDETRベースの検出器を学習するために、Co-DETRという新しい協調型ハイブリット割り当てトレーニングスキームを提案する。この新たなトレーニングスキームは、エンド・ツー・エンド検出器におけるエンコーダの学習能力を容易に向上させることができる。提案手法の有効性を評価するため, 広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 14:40:26 GMT)
LLM4CBI: Taming LLMs to Generate Effective Test Programs for Compiler Bug Isolation [11.3]
既存のコンパイラのバグ分離アプローチは、通常、問題をテストプログラムの突然変異問題に変換する。コンパイラのバグ分離に有効なテストプログラムを生成するために,LLM4CBIという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 15:20:54 GMT)
A unified logical framework for explanations in classifier systems [10.3]
本稿では,二項入力分類器とその性質の推論を支援するセテリスパリバスの性質のモーダル言語を提案する。我々は、モデルの族を研究し、言語の濃度に関する2つの証明システムとしてそれを公理化し、我々の公理学の完全性を示す。我々は、この言語を利用して反実的条件を定式化し、帰納的、対照的な、反実的説明を含む様々な説明概念を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 21:45:31 GMT)
Effects of Explanation Specificity on Passengers in Autonomous Driving [9.9]
本研究では、自然言語説明の特異性が自動運転における乗客に与える影響について検討する。特定度(抽象的・特異性)の異なる聴覚的自然言語説明法を作成した。その結果, 抽象的・特異的な説明は, 乗客の安心感や不安感に類似した効果が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 18:40:05 GMT)
Solving Multi-Agent Target Assignment and Path Finding with a Single Constraint Tree [9.5]
TAPF(Target-Assignment and Path-Finding problem)とTAPF(Target-Assignment and Path-Finding problem)は、エージェントに同時にターゲットを割り当てることを必要とする。競合ベースのターゲティング・アサインメント(CBS-TA)は、TAPFに対処するための主要なアプローチである。我々は,理論上,ITA-CBSは最適解を見つけることが保証され,実際は計算効率が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 20:52:16 GMT)
Make Text Unlearnable: Exploiting Effective Patterns to Protect Personal Data [9.4]
本稿では、深層学習モデルにおける不正な公開データの使用による倫理的懸念に対処する。我々はHuangらによる二段階最適化手法を拡張し、勾配に基づく探索手法を用いて学習不能テキストを生成する。両レベルの最適化によって生成される未知のテキストから単純なパターンを抽出し、未知のモデルに対してデータが未学習のままであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 02:34:57 GMT)
Diversity Induced Environment Design via Self-Play [9.2]
本研究では,与えられたレベルを表す観測・隠蔽状態を特定するタスク非依存の手法を提案する。この手法の結果は, 2つのレベル間の多様性を特徴付けるために利用され, 有効性能に欠かせないことが示されている。さらに, サンプリング効率を向上させるために, 環境生成装置がトレーニングエージェントに有利な環境を自動的に生成する自己再生技術を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:19:55 GMT)
Defending Against Malicious Behaviors in Federated Learning with Blockchain [9.0]
ブロックチェーンと分散台帳技術に基づくセキュアで信頼性の高いフェデレーション学習システムを提案する。本システムでは,オンチェーン型スマートコントラクトを利用したピアツーピア投票機構と報酬アンドスラッシュ機構を組み込んで,悪意ある行動の検出と検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 11:23:33 GMT)
A multi-task learning framework for carotid plaque segmentation and classification from ultrasound images [8.8]
超音波頸動脈プラーク分割と分類のためのマルチタスク学習フレームワークを提案する。提案手法は,1つのタスクで訓練された既存のネットワークと比較して,性能を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 14:43:59 GMT)
Learning Robust, Agile, Natural Legged Locomotion Skills in the Wild [8.7]
我々は、挑戦的な地形上で頑丈で、アジャイルで、自然な足の運動スキルを学ぶための新しいフレームワークを提案する。四足歩行ロボットのシミュレーションと実世界における実証実験の結果,提案アルゴリズムは難易度の高い地形を頑健に横断できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:40:31 GMT)
Collaborative Policy Learning for Dynamic Scheduling Tasks in Cloud-Edge-Terminal IoT Networks Using Federated Reinforcement Learning [8.4]
動的スケジューリングタスクのための新しい協調型ポリシー学習フレームワークを提案する。本フレームワークは,各ラウンドにおける協調学習のタスクを適応的に選択し,タスク間の公平さを考慮に入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 11:09:00 GMT)
More Synergy, Less Redundancy: Exploiting Joint Mutual Information for Self-Supervised Learning [8.3]
自己教師付き学習(SSL)は、データアノテーションを必要としないにもかかわらず、教師付き学習にとって深刻な競争相手となっている。いくつかのベースラインは、SSLモデルをデータ配布に関する情報を利用して、拡張効果に頼らないよう試みている。本稿では、SSLにおける相互情報の役割について検討し、相互情報に対する新たな視点の文脈においてSSLの問題を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 20:02:58 GMT)
TopicFM+: Boosting Accuracy and Efficiency of Topic-Assisted Feature Matching [8.3]
本研究は,異なるシーンや限られたテクスチャを持つシーンなど,難易度の高いシナリオにおける画像マッチングの課題に対処する。従来の研究では、トランスフォーマーを用いてグローバルシーンコンテキストを符号化することで、この問題に対処しようと試みてきた。本稿では、トピックモデリング戦略を利用して画像中の高レベルなコンテキストをキャプチャする新しい画像マッチング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 06:14:07 GMT)
Soft Actor-Critic Algorithm with Truly-satisfied Inequality Constraint [8.1]
強化学習におけるソフトアクター批判(SAC)は,次世代ロボット制御方式の一つとして期待されている。現在のSACは、私たちの期待に反して、政策のエントロピーを最大化しない。本稿では,学習可能な状態依存スラック変数を用いて実装を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 08:48:56 GMT)
Contrasting Intra-Modal and Ranking Cross-Modal Hard Negatives to Enhance Visio-Linguistic Fine-grained Understanding [7.9]
現在のビジョンと言語モデル(VLM)は、様々な視覚言語タスクにおいて強いパフォーマンスを示すが、細かな理解に苦慮している。カリキュラム学習として機能する適応しきい値を持つモード内コントラスト損失とユニークなクロスモーダルランク損失を導入する。提案手法は,4つの細粒度ベンチマークにおいて顕著な改善をもたらし,X-VLMの性能も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 00:31:36 GMT)
Let the Chart Spark: Embedding Semantic Context into Chart with Text-to-Image Generative Model [7.6]
画像視覚化は、データとセマンティックコンテキストを視覚表現にシームレスに統合する。本稿では,テキストから画像への生成モデルに基づく意味コンテキストをグラフに組み込む新しいシステムであるChartSparkを提案する。本研究では,テキストアナライザ,編集モジュール,評価モジュールを統合したインタラクティブなビジュアルインタフェースを開発し,画像視覚化の生成,修正,評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 11:12:56 GMT)
Towards Unbiased Exploration in Partial Label Learning [7.4]
我々は、ソフトマックスを最終層とした標準的なニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、部分的にラベル付けされた監視から確率的分類器を学習することを検討する。単純なアーキテクチャであっても、ソフトマックス層から生じるバイアス現象を特定します。代替出力の空間内での偏りのない探索を可能にする新しい損失関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 03:47:10 GMT)
DSTCGCN: Learning Dynamic Spatial-Temporal Cross Dependencies for Traffic Forecasting [7.4]
本研究では,動的空間依存と時間依存を協調的に学習する動的時空間グラフ畳み込みネットワークを提案する。 6つの実世界のデータセットの実験は、DSTCGCNが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 08:53:10 GMT)
Filter Bubbles in Recommender Systems: Fact or Fallacy -- A Systematic Review [7.1]
フィルターバブルとは、インターネットのカスタマイズによって様々な意見や素材から個人を効果的に隔離する現象を指す。我々は,レコメンデータシステムにおけるフィルタバブルの話題について,系統的な文献レビューを行う。本稿では,フィルタバブルの影響を緩和する機構を提案し,多様性をレコメンデーションに組み込むことで,この問題を緩和できる可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 13:41:42 GMT)
Entangling Two Bosonic Polaritons via Dispersive Coupling with a Third Mode [7.0]
我々は、2つのハイブリッド化(偏光子)モードを形成する2つの強結合ボソニック系を絡む一般的なメカニズムを提供する。絡み合いは、系の散逸と浴槽温度に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 08:29:00 GMT)
Spectral Compressive Imaging Reconstruction Using Convolution and Contextual Transformer [6.9]
本稿では,CCoT(Contextual Transformer)ブロックというハイブリッドネットワークモジュールを提案する。提案したCCoTブロックを,一般化された交互投影アルゴリズムに基づく深層展開フレームワークに統合し,さらにGAP-CTネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 06:44:05 GMT)
Cloud Ensemble Learning for Fault Diagnosis of Rolling Bearings with Stochastic Configuration Networks [6.1]
構成ネットワーク(SCN)ベースのクラウドアンサンブル学習(SCN-CEL)は,本研究で開発された。提案手法は, 少数のショットシナリオにおいて, 転がり軸受の故障カテゴリの識別に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 07:50:36 GMT)
Bidirectional Temporal Diffusion Model for Temporally Consistent Human Animation [5.6]
本研究では,1つの画像,ビデオ,ランダムノイズから時間的コヒーレントな人間のアニメーションを生成する手法を提案する。両方向の時間的モデリングは、人間の外見の運動あいまいさを大幅に抑制することにより、生成ネットワーク上の時間的コヒーレンスを強制すると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 13:57:45 GMT)
Multi-crop Contrastive Learning and Domain Consistency for Unsupervised Image-to-Image Translation [5.6]
我々は,MCDUTと呼ばれる,マルチクロップのコントラスト学習とドメイン整合性に基づく,教師なしのイメージ・ツー・イメージ翻訳フレームワークを提案する。多くの画像と画像の翻訳タスクにおいて,本手法は最先端の結果を達成し,その利点は広範囲な比較実験とアブレーション研究によって証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:44:10 GMT)
BioCPT: Contrastive Pre-trained Transformers with Large-scale PubMed Search Logs for Zero-shot Biomedical Information Retrieval [5.5]
ゼロショットバイオメディカルIRのための第1次コントラスト事前訓練トランスモデルであるBioCPTを紹介する。 BioCPTをトレーニングするために、PubMedから2億5500万のユーザクリックログを収集しました。実験の結果,BioCPTは5つのバイオメディカルIRタスクに新しい最先端性能を設定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 15:11:59 GMT)
Bounce: a Reliable Bayesian Optimization Algorithm for Combinatorial and Mixed Spaces [5.5]
高次元ブラックボックス関数は、混合空間と入力空間で最適化する必要がある。バウンス(英: Bounce)は、様々な変数型の写像を次元が増加するネスト埋め込みに頼った新しいアルゴリズムである。実験によると、バウンスは様々な高次元問題に対して最先端のパフォーマンスを達成し、しばしば改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 17:18:17 GMT)
CLIMAX: An exploration of Classifier-Based Contrastive Explanations [5.4]
我々は,ブラックボックスの分類を正当化する対照的な説明を提供する,ポストホックモデルXAI手法を提案する。 CLIMAXと呼ばれる手法は,局所的な分類法に基づく。 LIME, BayLIME, SLIMEなどのベースラインと比較して, 一貫性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 22:52:58 GMT)
Practical PCG Through Large Language Models [5.3]
大規模言語モデル(LLM)は、その分野以外の様々な領域で有用なツールであることが証明されている。本研究では,メタボイダル(Metavoidal)という開発下ゲーム用2DゲームルームをLLMで生成する方法の実践的方向性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:11:17 GMT)
Finding Lookalike Customers for E-Commerce Marketing [5.2]
マーケティングキャンペーンのターゲット層を拡大するスケーラブルで効率的なシステムを提案する。深層学習に基づく埋め込みモデルを用いて顧客を表現し、近隣の検索手法を用いて興味のある顧客を素早く見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 01:04:01 GMT)
HeGeL: A Novel Dataset for Geo-Location from Hebrew Text [5.1]
本稿では,Hebrew Geo-Location (HeGeL) コーパスについて述べる。我々はイスラエルの3都市で5,649件のヘブライ語地名をクラウドソーシングした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 08:09:10 GMT)
Equal Confusion Fairness: Measuring Group-Based Disparities in Automated Decision Systems [5.1]
本稿では,公正度の自動判定システムをチェックするための等混乱公正度試験と,不公平度を定量化するための新しい混乱パリティ誤差を提案する。全体として、ここで提供される方法とメトリクスは、より広範な説明責任評価の一環として、自動決定システムの公正性を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 04:44:19 GMT)
The Vendi Score: A Diversity Evaluation Metric for Machine Learning [4.6]
我々は、生態学と量子統計力学のアイデアを機械学習(ML)に結びつけるVendi Scoreを提案する。類似機能を入力として取り込むことで、Vendi Scoreはユーザが望む多様性の形式を指定することができる。我々は、分子生成モデリングに関するVendi Scoreを紹介し、その領域における現在の多様性指標の欠点に対処することを発見した。また、Vendi Scoreを画像の生成モデルやテキストの復号アルゴリズムに適用し、それらの領域の多様性に関する既知の結果を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 22:58:51 GMT)
X-MLP: A Patch Embedding-Free MLP Architecture for Vision [4.5]
視覚のための多層パーセプトロン (MLP) アーキテクチャが再び人気となった。 X-MLPは、完全に接続された層上に完全に構築され、パッチの埋め込みが不要なアーキテクチャである。 X-MLPは10のベンチマークデータセットでテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 15:20:25 GMT)
A Proximal Algorithm for Network Slimming [4.5]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の一般的なチャネルプルーニング法は、CNNの訓練に段階的な降下を用いる。我々は、CNNをスパースで正確な構造に向けて訓練するための、近位NSと呼ばれる代替アルゴリズムを開発した。実験の結果,1ラウンドのトレーニングの後,近位NSは競争精度と圧縮性を備えたCNNが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 23:34:12 GMT)
SAT-based Formal Fault-Resistance Verification of Cryptographic Circuits [4.4]
本稿では,NP完全であることを示す耐故障性検証問題を定式化する。そこで我々は,耐故障性検証問題をBoolean satisfiability (SAT)問題として符号化する新しい手法を考案した。この手法は、リアルな暗号回路ベンチマークで広く評価されているオープンソースツールFIRMERで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 13:01:32 GMT)
Entropy Accumulation under Post-Quantum Cryptographic Assumptions [4.4]
デバイス非依存(DI)量子プロトコルでは、セキュリティステートメントは量子装置の特性を損なう。本稿では,量子情報理論のツールの組み合わせを利用して,そのようなプロトコルの安全性を証明するフレキシブルなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 12:52:54 GMT)
Robust Extrinsic Symmetry Estimation in 3D Point Clouds [4.4]
3次元点雲で表される物体の反射対称性面を検出することは、3次元コンピュータビジョンと幾何学処理の基本的な問題である。本稿では,外乱や欠落部分に対して頑健な反射対称性の平面に対する統計的推定器に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 06:25:17 GMT)
Human-to-Human Interaction Detection [4.4]
ヒューマン・ツー・ヒューマン・インタラクション検出(HID)という新しいタスクを導入する。 HIDは、被験者の検出、個人的行動の認識、対話的な関係に応じたグループ化に、1つのモデルで取り組みます。まず、アクション検出のために作成された人気のあるAVAデータセットに基づいて、AVA-Interaction(AVA-I)と呼ばれる新しいHIDベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 03:24:58 GMT)
TinySiamese Network for Biometric Analysis [4.2]
バイオメトリック認識は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やシームズネットワークなど、機械学習アルゴリズムを必要とする複雑なタスクである。提案されたTinySiameseと標準のSiameseの主な利点は、トレーニングにCNN全体を必要としないことである。 CNNを特徴抽出器として使用し、TinySiameseを用いて抽出した特徴を学習することで、生体認証の標準であるSiameseとほぼ同等の性能と効率が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 14:15:52 GMT)
Quantum criticality at the boundary of the non-Hermitian regime of a Floquet system [4.1]
非エルミート量子キックローターにおける量子スクランブルのダイナミクスについて検討する。線形成長の速度は無限大に分岐し、非エルミート状態の境界における量子臨界性の存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 03:20:56 GMT)
Dense Hebbian neural networks: a replica symmetric picture of supervised learning [4.1]
我々は教師が指導する高密度で連想的なニューラルネットについて検討する。スピングラスの統計力学およびモンテカルロシミュレーションによる数値計算能力の解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 14:36:23 GMT)
Dense Hebbian neural networks: a replica symmetric picture of unsupervised learning [4.1]
我々は、監督なしで訓練された密集的で連想的なニューラルネットを考える。本稿では,モンテカルロシミュレーションを用いて,その計算能力を解析的に,統計力学的手法を用いて,数値解析的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 14:41:24 GMT)
ENN: A Neural Network with DCT-Adaptive Activation Functions [4.1]
離散コサイン変換(DCT)を用いて非線形活性化関数をモデル化する新しいアーキテクチャであるExpressive Neural Network(ENN)を提案する。このパラメータ化は、トレーニング可能なパラメータの数を低く保ち、勾配ベースのスキームに適合し、異なる学習タスクに適応する。 ENNのパフォーマンスは、いくつかのシナリオで最大40%の精度で、最先端のベンチマークよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 21:46:30 GMT)
BrainNPT: Pre-training of Transformer networks for brain network classification [3.9]
我々は脳機能ネットワーク分類のためのトランスフォーマーベースニューラルネットワークであるBrainNPTを提案した。我々は、ラベルのない脳ネットワークデータを活用するために、BrainNPTモデルのための事前学習フレームワークを提案した。分類実験の結果, 事前学習を伴わないBrainNPTモデルが最も優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 01:54:19 GMT)
Self-supervised Equality Embedded Deep Lagrange Dual for Approximate Constrained Optimization [3.7]
ニューラルネットワーク(NN)を用いた高速最適近似器としてDeepLDEを提案する。不等式制約を課すために,DeepLDEと初等・非双対学習法の収束を証明した。提案したDeepLDEソリューションは,最小のNNベースアプローチ間の最適ラグギャップを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 10:19:17 GMT)
A High-dimensional Convergence Theorem for U-statistics with Applications to Kernel-based Testing [3.5]
次数2のU-統計量に対して収束定理を証明し、データ次元$d$はサンプルサイズ$n$でスケールすることができる。我々はこの理論を、高次元性能の研究が困難である2つのカーネルベースの分散テスト MMD と KSD に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 10:23:11 GMT)
Label Shift Quantification with Robustness Guarantees via Distribution Feature Matching [3.2]
筆者らはまず,従来の文献で導入された様々な推定器の特定の例として回復する分散特徴マッチング(DFM)の統一フレームワークを提案する。次に、この解析を拡張し、正確なラベルシフト仮説から逸脱した不特定条件下でのDFM手順の堅牢性について検討する。これらの理論的発見は、シミュレーションおよび実世界のデータセットに関する詳細な数値的研究によって確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 19:43:53 GMT)
Classifying World War II Era Ciphers with Machine Learning [3.2]
我々は第二次世界大戦のエニグマ、M-209、Sigaba、Purple、Typexを分類する。古典的な機械学習モデルは、少なくともディープラーニングモデルと同様に機能する。設計においてより類似した暗号は、区別するのがやや難しいが、予想されるほど難しくはない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 07:20:47 GMT)
The Upper Bound of Information Diffusion in Code Review [3.1]
我々は,大規模な(Microsoft),中規模の(Spotify),および通信ネットワークとしてモデル化された小さなコードレビューシステム内での人工情報拡散をシミュレートする。参加者間のトポロジカルおよび時間的距離を最小に計測し、コードレビューにおいてどの程度の速さで情報を拡散できるかを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 11:48:28 GMT)
FrankenSplit: Efficient Neural Feature Compression with Shallow Variational Bottleneck Injection for Mobile Edge Computing [2.9]
資源依存型圧縮モデルのための新しいフレームワークを導入し,非対称環境下での手法を広範囲に評価する。提案手法は精度を低下させることなく最先端のSC法よりも60%低く,既存の標準のオフロードよりも16倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 23:51:57 GMT)
Conformer LLMs -- Convolution Augmented Large Language Models [2.9]
この研究は、大きな言語モデル(LLM)のための2つの一般的なニューラルネットワークブロック、すなわち畳み込み層とトランスフォーマーを構築する。トランスフォーマーデコーダは、いくつかのモダリティ上の長距離依存関係を効果的にキャプチャし、機械学習におけるモダンな進歩の中核となるバックボーンを形成する。この研究は、大規模言語モデリングのための音声アプリケーション以外の因果的な設定で統合し、適応できる頑健な音声アーキテクチャを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 03:05:41 GMT)
Numerical Association Rule Mining: A Systematic Literature Review [2.5]
数値アソシエーション・ルール・マイニング(英語版)は、アソシエーション・ルール・マイニングの技法の多用された変種である。数値相関ルールマイニングの開始から出版された1,140の学術論文から得られた多種多様な方法、アルゴリズム、メトリクス、データセットについて詳細に研究する。本稿は,数値関連ルールマイニングの重要課題,現状,今後の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 20:44:01 GMT)
Neural Wave Functions for Superfluids [2.4]
超流動基底状態を持つことが知られている強い短距離二体相互作用を持つ系である一元性フェルミガスについて検討する。我々は、一元性フェルミガスの研究におけるフェルミネット・アンザッツの重要な限界を示す。本稿では,従来のFermiNetよりも大幅に性能が向上し,高精度な結果が得られる簡単な修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 17:44:37 GMT)
Enhanced Quantum Force Sensing by Digital Twinning of Atomic Bose-Einstein Condensates [2.4]
高感度検出は、科学的発見と技術応用において重要な役割を担っている。本稿では,弱い信号検出感度を著しく向上させるために,機械学習の能力を活用する革新的な手法を提案する。原子ボース-アインシュタイン凝縮体(BEC)からの飛行時間測定に基づいて生成機械学習モデルを訓練することにより、実験システムのデジタル双極子を作成する。感度は1.7(4)times10-25N/sqrtHz$に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 06:10:00 GMT)
A Cross-Linguistic Analysis of Intertemporal Preferences in GPT-3.5 [2.4]
GPT-3.5(以下、GPTと呼ぶ)の複数の言語におけるプロンプトに対する応答を解析した。以上の結果から,GPTは将来性基準が弱い言語において,より忍耐度が高いことが示唆された。しかし、さらに分析した結果、早期または後期の報酬の嗜好は報酬ギャップによって体系的に変化しないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 05:09:35 GMT)
Fourier-Mixed Window Attention: Accelerating Informer for Long Sequence Time-Series Forecasting [2.3]
提案手法は,クエリの空間性仮説と,InformerのProbSparseの注意を基礎とした経験的近似に依存しない。 FWin変換器はインフォーマーの予測精度を向上し,推論速度を40%から50%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 06:48:19 GMT)
PatternGPT :A Pattern-Driven Framework for Large Language Model Text Generation [1.7]
本稿では,大規模言語モデルの抽出能力によってリッチなパターンを生成するパターン抽出選択フレームワークPatternGPTを提案する。モデル生成プロセスのガイダンスをパーソナライズするための基準と最適化アルゴリズムを定義することにより、高品質なパターンを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 04:32:41 GMT)
Enhancing Super-Resolution Networks through Realistic Thick-Slice CT Simulation [1.7]
本研究の目的は, 濃厚なCT画像を生成するための革新的なシミュレーションアルゴリズムを開発し, 評価することである。提案手法はPak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) とRoot Mean Square Error (RMSE) を用いて評価した。新たなアルゴリズムによって生成されたデータを用いて訓練すると、4つのSRモデルすべてが性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 11:09:08 GMT)
New intelligent defense systems to reduce the risks of Selfish Mining and Double-Spending attacks using Learning Automata [1.4]
我々は、二重投機と利己的な鉱業攻撃を組み合わせた新たな攻撃を導入する。我々はSDTLAとWVBMの2つのモデルを開発した。我々の発見は、ブロックチェーンネットワークのセキュリティと効率を高めるための有望なソリューションとして、SDTLAとWVBMの可能性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:46:05 GMT)
Automatic MILP Solver Configuration By Learning Problem Similarities [1.2]
混合線形プログラム(MILP)は、内部アルゴリズムを制御するために多数の構成パラメータを公開する。我々は,探索・評価設定のオーバーヘッドを伴わずに,低コストなソリューションを実現する未確認問題インスタンスの構成パラメータを予測することを目的としている。 1つのソルバ構成で同様のコストを持つインスタンスも、同じランタイム環境で別のソルバ構成で同様のコストを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 21:31:47 GMT)
On efficient computation in active inference [1.1]
計算量を大幅に減らした有限時間地平線に対する新しい計画アルゴリズムを提案する。また、新規かつ既存のアクティブな推論計画スキームに対して適切な目標分布を設定するプロセスを簡単にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 07:38:56 GMT)
On Addressing the Limitations of Graph Neural Networks [1.1]
本稿では,グラフ畳み込みネットワーク (GCN) に関する2つの問題を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 20:34:31 GMT)
Data-Driven Probabilistic Energy Consumption Estimation for Battery Electric Vehicles with Model Uncertainty [1.1]
本稿では,モデル不確実性を伴う確率的ニューラルネットワークを用いた運転行動中心のEVエネルギー消費推定モデルを提案する。モデル不確実性をニューラルネットワークに組み込むことで、モンテカルロを用いたニューラルネットワークのアンサンブルを作成しました。提案手法は, 平均絶対誤差9.3%を達成し, 既存のEVエネルギー消費モデルよりも精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 04:30:20 GMT)
Adaptive reinforcement learning of multi-agent ethically-aligned behaviours: the QSOM and QDSOM algorithms [0.9]
本稿では,環境変化に適応可能なQSOMとQDSOMという2つのアルゴリズムを提案する。我々は、小さなスマートグリッド地区におけるマルチエージェントエネルギー分割のユースケースでそれらを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 12:22:02 GMT)
FAIR-FATE: Fair Federated Learning with Momentum [0.4]
本研究では,グループフェアネスの達成を目的としたFAIRフェデレート学習アルゴリズムを提案する。我々の知る限りでは、公正なモメンタム推定を用いて公平性を達成することを目的とした機械学習における最初のアプローチである。実世界のデータセットに対する実験結果から、FAIR-FATEは最先端のフェデレート学習アルゴリズムよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 18:35:14 GMT)
MixUp-MIL: Novel Data Augmentation for Multiple Instance Learning and a Study on Thyroid Cancer Diagnosis [0.4]
複数のインスタンス学習は、ピクセルレベルのアノテーションやパッチレベルのアノテーションがない場合に、スライド画像全体の診断に強力なアプローチを示す。穴のスライド画像の巨大さにもかかわらず、個々のスライドの数は比較的少なく、ラベル付きサンプルは少ない。特徴ベクトルの線形性(MixUp)に基づく複数インスタンス学習のための異なるデータ拡張戦略を提案し,検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 18:27:59 GMT)
Variational Autoencoding Molecular Graphs with Denoising Diffusion Probabilistic Model [0.2]
本稿では,階層構造を確率論的潜在ベクトルに組み込んだ新しい深層生成モデルを提案する。本モデルは,物理特性と活性に関する小さなデータセットを用いて,分子特性予測のための有効な分子潜在ベクトルを設計できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 17:29:41 GMT)
Using Cascade in Quantum Key Distribution [0.0]
本稿では,2方向誤り訂正プロトコルカスケードを用いた量子鍵分配(QKD)プロトコルの解析における重大な欠陥を指摘する。この欠陥に対処し、有効なキーレートを生成する、単純でエレガントな代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 14:01:46 GMT)
Transfer-Once-For-All: AI Model Optimization for Edge [0.0]
計算訓練コストを一定に抑えた小データセット上でのスーパーネット型トレーニングのためのTransfer-Once-For-All(TOFA)を提案する。小さなデータから生じる課題を克服するため、TOFAは、統合された半教師付きトレーニング損失を使用して、スーパーネット内のすべての既存のものを同時にトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 17:21:51 GMT)
Towards quantum turbulence theory: A simple model with interaction of the vortex loops [0.0]
この力学系の量子化スキームは、著者によって提案された以前のアプローチに基づいている。量子乱流理論への応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 14:34:29 GMT)
The Forward-Forward Algorithm as a feature extractor for skin lesion classification: A preliminary study [0.0]
皮膚がんは米国では23%の生存率を示し、診断は遅れている。ディープラーニング技術は、臨床意思決定自動化に革命をもたらした。本研究では、バックプロパゲーション(BP)を必要としない新しいタイプのニューラルネットワークを探索する。 FFAは非常に低消費電力のアナログハードウェアを使用していると主張されているが、BPは分類精度の点で優れている傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 17:01:28 GMT)
Susceptibility of a single photon wave packet [0.0]
プローブ光子は硬く、試験光子は柔らかく、全エネルギーは電子-陽電子対生成閾値以下であると仮定される。光散乱過程において、単一光子波パケットを複屈折ジャイロ方分散媒体とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 04:50:29 GMT)
Stronger EPR-steering criterion based on inferred Schrodinger-Robertson uncertainty relation [0.0]
本稿では,SRURに基づく完全推論分散EPRステアリング基準をバイパーティイトシナリオで導出する。また,2立方体,2立方体,2立方体等方性状態に対する操舵基準の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 19:45:13 GMT)
Spectra of generators of Markovian evolution in the thermodynamic limit: From non-Hermitian to full evolution via tridiagonal Laurent matrices [0.0]
我々は、ランク-$r$-摂動を持つ有限範囲双無限ローラン行列の直積分としてのリンドブラディアンの表現を得る。我々は、ギャップレス性、残留スペクトルの欠如、有限体積スペクトルを無限体積スペクトルに収束させる条件を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 17:49:41 GMT)
SDC-HSDD-NDSA: Structure Detecting Cluster by Hierarchical Secondary Directed Differential with Normalized Density and Self-Adaption [0.0]
本稿では,低密度領域で分離されていない高密度領域の構造を検出できる密度に基づくクラスタリング手法を提案する。このアルゴリズムは二次指向微分、階層、正規化密度、および自己適応係数を用いる。その結果, 構造検出の妥当性, 騒音に対する頑健性, および粒度の独立性を検証し, 従来よりも優れた性能を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 22:30:08 GMT)
Real-time Vision-based Navigation for a Robot in an Indoor Environment [0.0]
このシステムは、視覚に基づく技術と高度な経路計画アルゴリズムを利用して、障害物を避けながらロボットが目的地に向かって移動できるようにする。この知見は、屋内ロボットナビゲーションの進歩に寄与し、リアルタイムで自律的なナビゲーションのための視覚ベースの技術の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 21:01:56 GMT)
Quantized valley Hall response from local bulk density variations [0.0]
2次元材料への機械的ひずみの適用は擬似磁場を発生させ、量子化されたバレーホール効果をもたらす。ここでは、局所密度測定に完全に依存する量子化バレーホール効果を検出する別の方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 13:39:33 GMT)
Pricing European Options with Google AutoML, TensorFlow, and XGBoost [0.0]
本稿では,Google Cloud の AutoML Regressor と Neural Networks と XGBoost Gradient Boosting Decision Trees を用いて,欧州のオプションを価格で比較する。 3種類のモデルは全て平均的な絶対誤差でブラック・ショールズ・モデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 05:12:06 GMT)
On time-dependent projectors and on generalization of thermodynamical approach to open quantum systems [0.0]
一般論として、任意のアンサーゼの場合の非線形マスター方程式は観測可能なある種の集合と整合する。結果の大部分は非常に一般的なものですが、議論では、オープン量子系の理論へのこれらの結果の適用に焦点を当てます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 16:27:25 GMT)
Non-equilibrium dynamics of Jaynes-Cummings dimer in presence of Kerr nonlinearity [0.0]
ヨーゼフソン結合したJanes-CummingsダイマーのKerr非線形性の存在下での非平衡ダイナミクスについて検討する。特定の自己捕捉状態の場合、原子量子ビット間の相互情報は光子集団の不均衡と直接相関を示す。安定状態から不安定状態への急激なクエンチの下では、光子分布は熱状態に似たコヒーレンスが急速に失われる相空間の混合を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 16:49:10 GMT)
Neuro-Symbolic Sudoku Solver [0.0]
我々は,神経論理マシン(NLM)の機能を拡張して,9×9のスドゥークゲームを解く。本研究では,3から10までの空の細胞を用いて,スドクの解法を100%精度で行うことができるNLMについて紹介する。同じ問題におけるグラフプロットを用いて収束時間を比較することにより,NLMの挙動を逆追跡アルゴリズムで解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 20:04:01 GMT)
Multichannel scattering for the Schr\"{o}dinger equation on a line with different thresholds at both infinities [0.0]
両無限遠点で異なるしきい値を持つ直線上の定常シュリンガー方程式の散乱問題について検討した。スペクトルパラメータの関数としてのJost解の解析構造とJost解に関する遷移行列について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 04:56:33 GMT)
Minimum Levels of Interpretability for Artificial Moral Agents [0.0]
道徳的意思決定に関わるモデル、または人工道徳的エージェント(英語版)(AMA)では、解釈可能性(英語版)は、効果的使用と誤り訂正のためのエージェントの内部推論機構を信頼し理解する手段を提供する。我々は,MLI(Minimum Level of Interpretability)の概念を導入し,さまざまなエージェントに対してMLIを推奨し,実際の環境における安全なデプロイを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 20:27:55 GMT)
Measurement-Device-Independenization of Quantum Key Distribution Protocols [0.0]
量子鍵分配(QKD)により、正統なパートナーは、物理法則にのみ依存する秘密鍵を確立することができる。近年,測定デバイスに依存しないQKD(MDI-QKD)という,安全でない測定装置を用いたQKDの研究が増加している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 23:28:20 GMT)
Lingering Times at Resonance: The Case of Sb-based Tunneling Devices [0.0]
緩和、組換え、トラップング、ドリフト処理に付随する自然時間スケールは、半導体ヘテロ構造が外部駆動に対する応答を制御している。本稿では,電子-ホール力学の定量的チューニングだけでなく,時間分解光応答の質的コントラストの定量化にもストーチノメトリーが果たす役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 15:40:38 GMT)
LEDITS: Real Image Editing with DDPM Inversion and Semantic Guidance [0.0]
LEDITSはリアルタイム編集のための軽量なアプローチであり、Edit Friendly DDPMインバージョン技術とSemantic Guidanceを統合している。このアプローチは、微妙で広範囲な編集や構成やスタイルの変更といった多彩な編集を実現すると同時に、アーキテクチャの最適化や拡張も必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 09:11:09 GMT)
IoT-Based Air Quality Monitoring System with Machine Learning for Accurate and Real-time Data Analysis [0.0]
本研究では, どこでも使用可能な携帯型空気質検知装置の開発を提案する。収集されたデータは、クラウドベースのWebアプリThinkSpeakを使って保存および視覚化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 14:18:04 GMT)
High-Q trampoline resonators from strained crystalline InGaP for integrated free-space optomechanics [0.0]
引張拘束材料は、ナノ・マイクロメカニカル共振器を超低調波で製造するために使用されている。これらの機械共振器は室温での力覚や量子光学の応用に特に関心がある。 InGaPはAlGaAsヘテロ構造上にエピタキシャルに成長可能な結晶材料である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 21:44:03 GMT)
G-NM: A Group of Numerical Time Series Prediction Models [0.0]
数値時系列予測モデル(G-NM)のグループは、線形および非線形の依存関係、季節性、時系列データに存在する傾向の両方をカプセル化する。 G-NMは、複雑な自然現象に固有のパターンや傾向に関連する予測能力を増強するために明確に構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 22:28:53 GMT)
Fraunhofer SIT at CheckThat! 2023: Mixing Single-Modal Classifiers to Estimate the Check-Worthiness of Multi-Modal Tweets [0.0]
本稿では,マルチモーダルつぶやきのチェックしやすさを検知する新しい手法を提案する。これは2つの分類器を利用し、それぞれが単一のモダリティで訓練される。画像データについては,OCR解析による埋め込みテキストの抽出が最良であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 16:35:54 GMT)
FedDefender: Backdoor Attack Defense in Federated Learning [0.0]
Federated Learning(FL)は、プライバシを保存する分散機械学習技術である。 FLにおける標的毒攻撃に対する防御機構であるFedDefenderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 03:40:04 GMT)
Externally Valid Policy Choice [0.0]
対外的あるいは一般化可能なパーソナライズされた治療方針を学習することの問題点を考察する。まず,実験人口に対する福祉最大化政策は,成果の分布の変化に対して堅牢であることを示す。そして、結果や特徴の変化に頑健な政策を学ぶための新しい方法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 16:16:00 GMT)
Evaluation of the MACE Force Field Architecture: from Medicinal Chemistry to Materials Science [0.0]
MACEは一般に、幅広いシステムにおいて代替品よりも優れていることを示す。制約付き幾何最適化から分子動力学シミュレーションに至るまでのタスクにおけるモデルの有効性を実証する。 MACEは非常にデータ効率が高く、50個のランダムに選択された基準構成でトレーニングした場合、実験分子振動スペクトルを再現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 12:11:30 GMT)
Electron delocalization in aromaticity as a superposition phenomenon [0.0]
この手紙は、量子化学の領域における量子重ね合わせの資源理論の適用と拡張について考察する。本研究は, ベンゼンとその誘導体の構造対称性, エネルギー安定性, 化学反応性を解明するための基本概念である芳香族の探索に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 21:44:25 GMT)
Cryptoart: Ethical Challenges of the NFT Revolution [0.0]
芸術界のデジタルトランスフォーメーションは、この分野の革命となった。この研究は、NFT革命(NFT Revolution)として知られるものの基礎となる倫理的側面を掘り下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 08:56:50 GMT)
Convolutional Neural Network (CNN) to reduce construction loss in JPEG compression caused by Discrete Fourier Transform (DFT) [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は他の多くのディープニューラルネットワークよりも注目されている。本研究では,オートエンコーダを用いた効率的な画像圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 23:41:55 GMT)
Camera Calibration from a Single Imaged Ellipsoid: A Moon Calibration Algorithm [0.0]
この研究は、画像化された楕円体と観測者の目標相対状態の情報を組み合わせて、単一の画像化された楕円体からカメラキャリブレーションを実現する。カメラキャリブレーションアルゴリズムは、エリプシドの合成画像や、カッシーニ探査機が捉えた土星の衛星の惑星画像に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 23:55:27 GMT)
CNN-BiLSTM model for English Handwriting Recognition: Comprehensive Evaluation on the IAM Dataset [0.0]
オフラインの英語手書き文字認識のためのCNN-BiLSTMシステムを提案する。 CNN-BiLSTMネットワークとCTC層を用いて, 3.59%のCERと9.44%のWERを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 20:59:03 GMT)
Boltzmann machines and quantum many-body problems [0.0]
この課題に対処するために、機械学習を使った新しいアプローチが導入された。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） (Sun, 2 Jul 2023 13:40:56 GMT)
Anomalous Loss Reduction Below Two-Level System Saturation in Aluminum Superconducting Resonators [0.0]
容量結合型半波長コプラナー導波路共振器について検討した。共振器の損失は低励起域での温度低下とTLS飽和度以下の温度で減少することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 21:16:11 GMT)
Active Sensing with Predictive Coding and Uncertainty Minimization [0.0]
生物学的にインスパイアされた2つの計算に基づいて,エンド・ツー・エンドな探索手法を提案する。まず、迷路ナビゲーションタスクで我々のアプローチを実証し、我々のモデルが基盤となる遷移分布を発見することができることを示す。我々のモデルは教師なしの表現を構築でき、センサのシーンを積極的にサンプリングし、効率的に分類できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 21:14:49 GMT)
A MIL Approach for Anomaly Detection in Surveillance Videos from Multiple Camera Views [0.0]
閉塞と乱れは、監視ビデオで異常を検出するのが難しくなる2つのシーン状態である。我々は、ラベルの欠如とマルチカメラビュー(MC)に対応するためにMIL(Multiple Instance Learning)を組み合わせることで、監視ビデオにおける異常検出の典型的な問題に取り組む。その結果、シングルカメラ構成に比べてF1スコアが大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Jul 2023 13:03:39 GMT)