EmbedDistill: A Geometric Knowledge Distillation for Information
Retrieval [83.8] 大規模なニューラルモデル(トランスフォーマーなど)は、情報検索(IR)のための最先端のパフォーマンスを達成する
本研究では,大規模教師モデルで学習したクエリとドキュメント間の相対的幾何を利用した新しい蒸留手法を提案する。
提案手法は, 両エンコーダ (DE) とクロスエンコーダ (CE) の2種類の教師モデルから, 95～97%の教師性能を維持できる1/10の非対称な学生への蒸留に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 20:02:28 GMT)
A unified stochastic approximation framework for learning in games [82.7] ゲームにおける学習の長期的挙動(連続的・有限的)を解析するためのフレキシブルな近似フレームワークを開発する。
提案する分析テンプレートには,勾配に基づく手法,有限ゲームでの学習のための指数的/乗算的重み付け,楽観的および帯域的変異など,幅広い一般的な学習アルゴリズムが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:51:31 GMT)
A Survey on Generative Diffusion Model [75.9] 拡散モデルは、深層生成モデルの新たなクラスである。
時間を要する反復生成過程や高次元ユークリッド空間への閉じ込めなど、いくつかの制限がある。
本調査では,拡散モデルの向上を目的とした高度な手法を多数提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:37:01 GMT)
Shi-NeSS: Detecting Good and Stable Keypoints with a Neural Stability
Score [73.9] 我々は、Shi検出器によって提供される原則および局所化キーポイントの上に構築し、ニューラルネットワークによって回帰されたキーポイント安定性スコアを用いて、それらの選択を行う。
We evaluate Shi-NeSS on HPatches, ScanNet, MegaDepth and IMC-PT。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:50:14 GMT)
Sphere2Vec: A General-Purpose Location Representation Learning over a
Spherical Surface for Large-Scale Geospatial Predictions [73.6] 現在の2Dおよび3D位置エンコーダはユークリッド空間における点距離をモデル化するために設計されている。
本研究では,球面上の点座標を符号化する場合に,球面距離を保存できるSphere2Vecというマルチスケール位置エンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 01:26:30 GMT)
Reliable AI: Does the Next Generation Require Quantum Computing? [71.8] デジタルハードウェアは、最適化、ディープラーニング、微分方程式に関する問題の解決に本質的に制約されていることを示す。
対照的に、Blum-Shub-Smale マシンのようなアナログコンピューティングモデルは、これらの制限を克服する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 19:10:45 GMT)
SketchMetaFace: A Learning-based Sketching Interface for High-fidelity
3D Character Face Modeling [69.3] SketchMetaFaceは、アマチュアユーザーを対象に、高忠実度3D顔を数分でモデリングするスケッチシステムである。
我々は"Implicit and Depth Guided Mesh Modeling"(IDGMM)と呼ばれる新しい学習ベース手法を開発した。
メッシュ、暗黙、深度表現の利点を融合させ、高い効率で高品質な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:41:07 GMT)
Bidirectional End-to-End Learning of Retriever-Reader Paradigm for
Entity Linking [69.0] RetrieverとReaderのための双方向エンドツーエンドトレーニングフレームワークであるBEER$2$を提案する。
設計した双方向のエンドツーエンドトレーニングを通じて、BEER$2$は、レトリバーとリーダーをガイドし、互いに学び、一緒に前進し、最終的にELパフォーマンスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:03:22 GMT)
Sampling the lattice Nambu-Goto string using Continuous Normalizing
Flows [68.8] ESTはヤン・ミルズ理論における閉じ込めを記述するための強力な非摂動的アプローチである。
そこで本研究では,新しい階層の深部生成モデルを用いることで,EST予測の信頼性の高い数値推定値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:34:36 GMT)
Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey [66.0] 人間のポーズ推定は、過去10年間に注目を集めてきた。
ヒューマン・コンピュータ・インタラクション、モーション・アナリティクス、拡張現実、バーチャル・リアリティーなど幅広い用途で利用されている。
最近のディープラーニングベースのソリューションは、人間のポーズ推定において高いパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 21:21:19 GMT)
Is ChatGPT Fair for Recommendation? Evaluating Fairness in Large
Language Model Recommendation [63.2] LLM(FaiRLLM)を用いたFairness of Recommendationと呼ばれる新しいベンチマークを提案する。
このベンチマークは、慎重に作成されたメトリクスと、8つの機密属性を考慮に入れたデータセットで構成されている。
FaiRLLMベンチマークを用いて、ChatGPTの評価を行い、レコメンデーションを生成する際には、いくつかの機密属性に対して不公平であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:24:39 GMT)
The power of noisy quantum states and the advantage of resource dilution [63.0] 絡み合った蒸留により、ノイズの多い量子状態が一重項に変換される。
エンタングルメント希釈は局所雑音に対する共有量子状態のレジリエンスを高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:08:44 GMT)
ContextSpeech: Expressive and Efficient Text-to-Speech for Paragraph
Reading [62.6] 本研究は、軽量で効果的なテキスト音声合成システムであるContextSpeechを開発する。
まず,グローバルテキストと音声コンテキストを文エンコーディングに組み込むメモリキャッシュ再帰機構を設計する。
我々は,グローバルな文脈拡張の範囲を広げるため,階層的に構造化されたテキストセマンティクスを構築した。
実験の結果,ContextSpeechは段落読解における音質と韻律を競争モデル効率で著しく改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 06:55:03 GMT)
ReLU Fields: The Little Non-linearity That Could [62.2] 我々は,高忠実度結果の保持を可能にするグリッドベース表現に対する最小の変更点について検討する。
このようなアプローチが最先端技術と競合することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 00:27:54 GMT)
Artificial General Intelligence for Medical Imaging [62.1] 本稿では、医療における人工知能(AGI)モデルの可能性について検討する。
我々は,AGIモデルに臨床専門知識,ドメイン知識,マルチモーダル能力を統合することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 01:52:58 GMT)
PromptBoosting: Black-Box Text Classification with Ten Forward Passes [61.4] PromptBoostingは、LMのパラメータ、勾配、隠された表現にアクセスすることなく、ニューラルネットワークモデル(LM)からテキスト分類器を構築するためのクエリ効率のよい手順である。
実験によると、PromptBoostingは複数のブラックボックスのいくつかのショット分類タスクで最先端のパフォーマンスを達成し、既存のブラックボックスメソッドよりも10倍速くトレーニングしながら、少数ショットと標準学習のパラダイムの両方で完全な微調整をマッチまたは上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 02:28:27 GMT)
CausalBench: A Large-scale Benchmark for Network Inference from
Single-cell Perturbation Data [61.1] 本稿では,実世界の介入データに対する因果推論手法を評価するベンチマークスイートCausalBenchを紹介する。
CaulBenchには、新しい分散ベースの介入メトリクスを含む、生物学的に動機付けられたパフォーマンスメトリクスが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:12:49 GMT)
Networked Time Series Prediction with Incomplete Data [59.5] 我々は、歴史と未来の両方で欠落した値を持つ不完全なデータでトレーニングできる新しいディープラーニングフレームワークであるNetS-ImpGANを提案する。
3つの実世界のデータセットに対して、異なるパターンと欠落率で広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 16:18:31 GMT)
JourneyDB: A Benchmark for Generative Image Understanding [59.3] 生成画像におけるマルチモーダル視覚理解のための大規模データセットであるJourneyDBを提案する。
私たちのキュレートされたデータセットは、400万の多彩で高品質な生成画像と、それらを生成するために使用するテキストプロンプトをペアリングします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 02:39:08 GMT)
Using BOLD-fMRI to Compute the Respiration Volume per Time (RTV) and
Respiration Variation (RV) with Convolutional Neural Networks (CNN) in the
Human Connectome Development Cohort [55.4] 本研究では, RVとRVTの2つの呼吸対策を再現するための1次元CNNモデルを提案する。
その結果、CNNはBOLD信号の静止から情報的特徴を捉え、現実的なRVとRVTのタイムリーを再構築できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 18:06:36 GMT)
Multi-Scenario Empirical Assessment of Agile Governance Theory: A
Technical Report [55.2] アジャイルガバナンス理論(AGT)は、ビジネスユニットやチーム間での責任の組織的連鎖の潜在的なモデルとして登場した。
本研究は,AGTが実際にどのように反映されているかを評価することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 18:50:36 GMT)
Temporal Graph Benchmark for Machine Learning on Temporal Graphs [54.8] テンポラルグラフベンチマーク(TGB)は、困難で多様なベンチマークデータセットのコレクションである。
各データセットをベンチマークし、共通のモデルのパフォーマンスがデータセット間で大きく異なることを発見した。
TGBは、再現可能でアクセス可能な時間グラフ研究のための自動機械学習パイプラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:58:20 GMT)
A Systematic Survey in Geometric Deep Learning for Structure-based Drug
Design [54.2] 構造に基づく薬物デザイン(SBDD)は、薬物発見においてますます重要になっている。
構造に基づく薬物設計における幾何学的深層学習の最近の進歩を体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:38:17 GMT)
Why do CNNs excel at feature extraction? A mathematical explanation [53.8] 実世界のデータセットに似た画像を生成するのに使用できる特徴抽出に基づく画像分類の新しいモデルを提案する。
本研究では,特徴の存在を検知する一方向線形関数を構築し,畳み込みネットワークで実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 10:41:34 GMT)
VOLTA: Diverse and Controllable Question-Answer Pair Generation with
Variational Mutual Information Maximizing Autoencoder [52.7] 本稿では,変分オートエンコーダを用いたVOLTAモデルを提案する。
さらに,生成プロセス上で入出力独立性を実現するためにInfoGANスタイルの潜時符号を追加することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:45:42 GMT)
UnLoc: A Universal Localization Method for Autonomous Vehicles using
LiDAR, Radar and/or Camera Input [51.2] UnLocは、全ての気象条件におけるマルチセンサー入力によるローカライズのための、新しい統一型ニューラルネットワークアプローチである。
本手法は,Oxford Radar RobotCar,Apollo SouthBay,Perth-WAの各データセットで広く評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 04:10:55 GMT)
Review of Large Vision Models and Visual Prompt Engineering [50.6] レビューは、大きな視覚モデルと視覚プロンプトエンジニアリングのためにコンピュータビジョン領域で使用される手法を要約することを目的としている。
本稿では、視覚領域における影響力のある大規模モデルと、これらのモデルに使用される一連のプロンプトエンジニアリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:48:49 GMT)
Perceptual Quality Assessment of Virtual Reality Videos in the Wild [50.3] 既存のパノラマビデオデータベースでは、合成歪みのみを考慮し、一定の視聴条件を仮定し、サイズに制限がある。
我々はVRVQW(VR Video Quality in the Wild)データベースを構築した。
我々は,2つの異なる視聴条件下で,139ドルの被験者から,スキャンパスと品質スコアを記録するための正式な心理物理実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 06:41:26 GMT)
BigVideo: A Large-scale Video Subtitle Translation Dataset for
Multimodal Machine Translation [50.2] 本稿では,大規模ビデオ字幕翻訳データセットであるBigVideoについて述べる。
BigVideoは10倍以上の大きさで、450万の文対と9,981時間のビデオで構成されている。
テキストやビデオ間で共有される共通意味をモデル化するために,クロスモーダルエンコーダにコントラスト学習手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:10:10 GMT)
A Comprehensive Survey of Artificial Intelligence Techniques for Talent
Analytics [49.5] タレント分析は人的資源管理に応用されたデータ科学において有望な分野として現れてきた。
ビッグデータと人工知能技術の最近の発展は、人的資源管理に革命をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:53:20 GMT)
Enhanced Spectral Density of a Single Germanium Vacancy Center in a
Nanodiamond by Cavity-Integration [48.8] ダイヤモンド中の色中心、中でも負電荷のゲルマニウム空孔(GeV$-$)は、多くの量子光学の応用に有望な候補である。
開孔ファブリ・ペロト微小キャビティに優れた光学特性を有する1つのGeV中心を含むナノダイアモンドの移動を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 10:33:06 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） (Mon, 3 Jul 2023 12:29:03 GMT)
Real-time Monocular Full-body Capture in World Space via Sequential
Proxy-to-Motion Learning [45.8] 本研究では,世界空間における2次元スケルトンシーケンスと3次元回転運動のプロキシデータセットとともに,シーケンシャルなプロキシ・ツー・モーション学習手法を提案する。
より正確かつ物理的に妥当な予測のために,我々のネットワークでは,接触認識型ニューラルモーション降下モジュールが提案されている。
本研究では,世界空間における足場接触を可能とした実時間単眼フルボディキャプチャシステムについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:59:45 GMT)
Toward a Mapping of Capability and Skill Models using Asset
Administration Shells and Ontologies [44.0] 現在、モデリング機能とスキルには2つの非互換なアプローチがあります。
この2つの非互換なモデリング手法を結合する研究が進行中である。
本稿では,AASサブモデルと能力,スキルの双方向マッピングの概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:13:48 GMT)
Zero-Shot Cross-Lingual Summarization via Large Language Models [43.8] 言語間要約(CLS)は、異なる対象言語で要約を生成する。
近年のLarge Language Models (LLMs) の出現は、計算言語学コミュニティから広く注目を集めている。
本稿では,異なるパラダイムからゼロショットCLSを実行するために,LSMを誘導するために様々なプロンプトを経験的に使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:11:38 GMT)
Neural 3D Scene Reconstruction from Multi-view Images without 3D
Supervision [41.2] 本研究では,3次元の監督なしにシーンを再構築するニューラル再構成手法を提案する。
我々は、アクセス可能な2Dイメージを監督として利用して、シーン再構築のための可変ボリュームレンダリングを行う。
具体的には、シーンを表現するための符号付き距離関数(SDF)フィールド、カラーフィールド、確率フィールドを導入し、そのシーンを再構成するために、異なる光線マーキングの下でのフィールドを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:53:14 GMT)
Deep Learning for Genomics: A Concise Overview [40.7] 深層学習は視覚、音声、テキスト処理など様々な分野で成功している。
ゲノミクスは、深層学習から超人的知能を期待しているため、深層学習に固有の課題を伴います。
強力なディープラーニングモデルは、タスク固有の知識の洞察に頼らなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 21:24:57 GMT)
ContraNeRF: 3D-Aware Generative Model via Contrastive Learning with
Unsupervised Implicit Pose Embedding [40.4] 暗黙のポーズ埋め込みを用いたコントラスト学習による新しい3D認識型GAN最適化手法を提案する。
判別器は、与えられた画像から高次元の暗黙のポーズ埋め込みを推定し、ポーズ埋め込みについて対照的な学習を行う。
提案手法は、カメラのポーズを検索したり推定したりしないため、標準カメラのポーズが未定義であるデータセットに使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 11:34:38 GMT)
How Biased are Your Features?: Computing Fairness Influence Functions
with Global Sensitivity Analysis [38.5] 機械学習の公正性は、ハイテイクな意思決定タスクに広く適用されているため、大きな焦点をあてている。
本稿では,各特徴の偏りを個々の特徴と複数の特徴の交叉に分解するFairness Influence Function (FIF)を紹介する。
実験により、FairXplainerは個々の特徴と交叉特徴のFIFをキャプチャし、FIFに基づくバイアスのより優れた近似を提供し、FIFと公平な介入の相関を高く示し、また、分類器における公正肯定的/疑似的行動によるバイアスの変化を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 00:07:10 GMT)
A Survey on Segment Anything Model (SAM): Vision Foundation Model Meets
Prompt Engineering [37.7] Meta AI Researchが開発したSegment Any Model(SAM)が注目されている。
関連論文やプロジェクトが指数関数的に増加する中、読者がSAMの開発に追いつくことは困難である。
この研究はSAMに関する最初の包括的調査を実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:35:14 GMT)
HARP: Personalized Hand Reconstruction from a Monocular RGB Video [37.4] 本稿では,ヒトの手の短い単眼的RGB映像を入力として用いた,パーソナライズされた手指アバター作成手法であるHARPを提案する。
神経暗黙表現の大きな傾向とは対照的に、HARPはメッシュベースのパラメトリックハンドモデルで手をモデル化する。
HarPはリアルタイムレンダリング機能を備えたAR/VRアプリケーションで直接使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 21:16:17 GMT)
GA-DRL: Graph Neural Network-Augmented Deep Reinforcement Learning for
DAG Task Scheduling over Dynamic Vehicular Clouds [35.4] 本稿では、動的VC上でDAGタスクをスケジューリングするためのグラフニューラルネットワーク強化深部強化学習方式(GA-DRL)を提案する。
GA-DRLはDAGタスク完了時間で既存のベンチマークを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 06:41:15 GMT)
EmoGen: Eliminating Subjective Bias in Emotional Music Generation [34.9] EmoGenは感情と音楽の間の橋渡しとして感情関連音楽属性のセットを活用する感情音楽生成システムである。
主観的評価と客観的評価は,感情制御の精度と音楽品質において,EmoGenが従来の方法よりも優れていたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 05:54:29 GMT)
Distilling Cognitive Backdoor Patterns within an Image: A SOTA Method
for Backdoor Sample Detection [34.3] 本稿では, 画像中のバックドアパターンを抽出し, 検出する簡単な方法を提案する: emphCognitive Distillation (CD) について述べる。
抽出されたパターンは、クリーン/バックドア画像上のモデルの認知メカニズムを理解するのに役立つ。
我々は広範囲な実験を行い、CDが広範囲の高度なバックドア攻撃を確実に検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 01:18:19 GMT)
ENGAGE: Explanation Guided Data Augmentation for Graph Representation
Learning [34.2] 本稿では,グラフのキー部分を保存するために,コントラスト的な拡張過程を導出するENGAGEを提案する。
また、構造情報と特徴情報を摂動するグラフ上に2つのデータ拡張スキームを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:33:14 GMT)
CollabKG: A Learnable Human-Machine-Cooperative Information Extraction
Toolkit for (Event) Knowledge Graph Construction [34.1] CollabKGは、KGとEKG構築のための学習可能な人間機械協調IEツールキットである。
マルチタスク問題では、CollabKGは、名前付きエンティティ認識(NER)、エンティティリレーショナルトリプル抽出(RE)、イベント抽出(EE)など、異なるIEサブタスクを統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 06:18:13 GMT)
ImDiffusion: Imputed Diffusion Models for Multivariate Time Series
Anomaly Detection [33.9] 我々はImDiffusionという新しい異常検出フレームワークを提案する。
ImDiffusionは時系列計算と拡散モデルを組み合わせて、正確で堅牢な異常検出を実現する。
我々はImDiffusionの性能をベンチマークデータセットの広範な実験により評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 04:57:40 GMT)
RegionPLC: Regional Point-Language Contrastive Learning for Open-World
3D Scene Understanding [33.9] 既存の3Dシーン理解タスクは、クローズセットベンチマークでは高いパフォーマンスを達成しているが、現実のアプリケーションでは新しいカテゴリを処理できない。
そこで我々は,オープンワールド3Dシーン理解のためのRegional Point-Language Contrastive Learningフレームワーク,すなわちRegionalPLCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 04:52:17 GMT)
Model-Assisted Probabilistic Safe Adaptive Control With Meta-Bayesian
Learning [33.8] メタラーニング,ベイズモデル,制御バリア関数(CBF)メソッドを統合した新しい適応型安全制御フレームワークを開発した。
具体的には、CBF法の助けを借りて、統一適応ベイズ線形回帰モデルにより固有不確かさと外部不確かさを学習する。
新しい制御タスクのために,いくつかのサンプルを用いてメタ学習モデルを洗練し,安全制御を確保するためにCBF制約に悲観的信頼境界を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:16:01 GMT)
An Overview on Language Models: Recent Developments and Outlook [32.5] 従来の言語モデル(CLM)は、因果的に言語シーケンスの確率を予測することを目的としている。
事前学習言語モデル(PLM)はより広範な概念をカバーし、因果逐次モデリングと下流アプリケーションのための微調整の両方に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 05:52:04 GMT)
Trainable Transformer in Transformer [32.5] 本稿では,Transformer in Transformer(略してTinT)の効率的な構築法を提案する。
TinTは多くの変圧器の変種に対応しており、その設計思想は変圧器内部の単純なモデルの過去のインスタンス化の効率も改善している。
これらの結果から,大規模事前学習言語モデルでは複雑な推論が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:53:39 GMT)
Embeddings as Epistemic States: Limitations on the Use of Pooling
Operators for Accumulating Knowledge [32.3] 多くの標準的なプール演算子について、そのアイデアとどのような条件で互換性があるのかを考察し、それをエピステミック・プール原理(英語版)と呼ぶ。
これらの制約は、組込みが実際にどのように使われるかに重要な意味を持つことを示す。
この発見は、なぜグラフニューラルネットワークが推論タスクで低パフォーマンスなのかを明確化するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:46:06 GMT)
Adaptive Principal Component Regression with Applications to Panel Data [32.1] オンラインデータ収集において,最初のタイムユニフォーム有限サンプル保証を提供する。
結果は,現代のマルティンゲール濃度から変量設定への適応ツールに頼っている。
本研究では,介入が適応的にアサインされた場合のパネルデータ設定における実験設計のためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 21:13:40 GMT)
Shifting Attention to Relevance: Towards the Uncertainty Estimation of
Large Language Models [31.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語生成に大きな可能性を示している。
一部のトークンは、他のトークンよりも関連性(あるいは代表的)が高いが、不確実性を見積もる場合には、すべてのトークンが同等に評価される。
これらの不等式を生成的不等式とみなし、不確実性推定にどのように影響するかを考察する。
生成的不等式によって生じるこれらのバイアスに対処するために、より関連性の高い(SAR)コンポーネントに注意を移すことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 22:17:16 GMT)
Efficient Determination of Safety Requirements for Perception Systems [31.6] 完全積分閉ループシステムのブラックボックスシミュレータを用いて,安全な認識システムの性能特性の集合を効率的に決定することに集中する。
ガウス過程やしきい値帯域幅といった一般的なブラックボックス推定手法の利点を組み合わせて,スムーズな帯域幅と呼ばれる新しい推定法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 21:56:10 GMT)
Improving Language Plasticity via Pretraining with Active Forgetting [29.9] 本稿では,新しい言語に迅速に適応可能な PLM を作成する簡単な方法として,事前学習中に能動的に忘れる機構を提案する。
RoBERTaを用いた実験では、忘れるメカニズムで事前訓練されたモデルは、言語適応中により高速な収束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:12:44 GMT)
Continual Learning Beyond a Single Model [28.1] そこで本研究では,アンサンブルモデルを用いることで,連続的な性能向上を図った。
本稿では,単一モデルに類似した実行時間を持つ計算コストの低いアルゴリズムを提案し,アンサンブルの性能上の利点を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 23:48:35 GMT)
Cross-modal Place Recognition in Image Databases using Event-based
Sensors [28.1] イベントクエリが与えられたデータベースから正規画像を取得することができる,最初のクロスプラットフォームな視覚的位置認識フレームワークを提案する。
本手法は,ブリスベン-イベント-VPRデータセット上での最先端のフレームベースおよびイベントベース手法に関する有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:24:04 GMT)
Motion-X: A Large-scale 3D Expressive Whole-body Human Motion Dataset [28.1] Motion-Xは、大規模な3D表現型全身運動データセットである。
13.7Mの正確な3Dボディのポーズアノテーション(SMPL-X)で、巨大なシーンから96Kのモーションシーケンスをカバーしている。
Motion-Xは13.7Mフレームレベルの全身ポーズ記述と96Kシーケンスレベルのセマンティックラベルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:57:29 GMT)
Identification of Causal Relationship between Amyloid-beta Accumulation
and Alzheimer's Disease Progression via Counterfactual Inference [27.8] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、アミロイドーシスから始まる神経変性疾患である。
18F-florbetapir (AV45) ポジトロン・エミッション・トモグラフィー(PET)による脳内アミロイドベータの蓄積は、ADの早期診断に広く用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 23:02:26 GMT)
Bridging Offline Reinforcement Learning and Imitation Learning: A Tale
of Pessimism [26.1] オフライン強化学習(RL)アルゴリズムは、アクティブなデータ収集なしに、固定データセットから最適なポリシーを学習しようとする。
オフラインデータセットの構成に基づいて、模倣学習とバニラオフラインRLの2つの主要なカテゴリが使用される。
データ合成の2つの極端をスムーズに補間する新しいオフラインRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 04:47:42 GMT)
OpenSiteRec: An Open Dataset for Site Recommendation [25.7] 我々はオープンな総合データセットOpenSiteRecをリリースし、サイトレコメンデーションの研究を促進・促進する。
サイトレコメンデーションタスクにおける既存の一般的な手法の性能を評価するため,OpenSiteRec上でいくつかの代表的なレコメンデーションモデルのベンチマーク実験を行った。
OpenSiteRecデータセットは重要であり、サイトレコメンデーションのための高度なメソッドの開発を促進することが期待されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:54:32 GMT)
IndicMT Eval: A Dataset to Meta-Evaluate Machine Translation metrics for
Indian Languages [25.7] 5つのインドの言語と7つのMTシステムにまたがる、7000の細かいアノテーションからなるMQMデータセットを作成します。
この結果から,COMETなどの事前学習メトリクスはアノテータスコアと最も高い相関関係があることが示唆された。
これらの指標は,インドの言語におけるフラレンシに基づく誤りを適切に捉えていないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:26:38 GMT)
Data Poisoning Attack Aiming the Vulnerability of Continual Learning [25.5] 本稿では,新しいタスクの学習プロセスで使用できる,単純なタスク固有のデータ中毒攻撃について述べる。
2つの代表的な正規化に基づく連続学習手法に対する攻撃実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:50:12 GMT)
Transfer learning for atomistic simulations using GNNs and kernel mean
embeddings [24.6] 本稿では,化学環境記述におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の能力を活用した伝達学習アルゴリズムを提案する。
OC20データセット上で事前学習したGNNの特徴マップを抽出し,それを用いて触媒プロセスのシステム固有のデータセットからポテンシャルエネルギー面を学習する。
本手法は, 化学種情報を組み込んだフレキシブルカーネル機能によりさらに拡張され, 性能と解釈性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:07:54 GMT)
ELQA: A Corpus of Metalinguistic Questions and Answers about English [24.0] 2つのオンラインフォーラムから集められた70k以上の質問は、文法、意味、流布、語源など幅広いトピックをカバーしている。
ほとんどのNLPデータセットとは異なり、このコーパスはメタ言語であり、言語に関する言語で構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:42:36 GMT)
Progressive Multi-task Learning Framework for Chinese Text Error
Correction [23.7] Chinese Text Error Correction (CTEC) は、入力テキスト中のエラーを検出し、修正することを目的としている。
従来のアプローチは、過度な補正と過度な補正の問題に悩まされていた。
本稿では,CTECのための新しいモデルに依存しないプログレッシブマルチタスク学習フレームワークProTECを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 05:29:59 GMT)
Implicit 3D Human Mesh Recovery using Consistency with Pose and Shape
from Unseen-view [23.3] 人のイメージから、あいまいさがあっても自然の3Dポーズや形状を容易に推測できる。
Inmplicit 3D Human Mesh Recovery (ImpHMR) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 01:29:19 GMT)
LMBot: Distilling Graph Knowledge into Language Model for Graph-less
Deployment in Twitter Bot Detection [20.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)の知識を言語モデル(LM)に抽出する新しいボット検出フレームワークLMBotを提案する。
グラフベースのデータセットでは、LMの出力はGNNの入力機能を提供し、ボットの検出と知識の抽出を反復的かつ相互に強化するプロセスでLMに戻すことができる。
実験の結果,LMBotは4つのTwitterボット検出ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 11:22:09 GMT)
DifFSS: Diffusion Model for Few-Shot Semantic Segmentation [20.1] 本稿では,DifFSSと呼ばれるFSSタスクの拡散モデルを活用するための最初の研究について述べる。
新たなFSSパラダイムであるDifFSSは、ネットワーク構造を変更することなく、最先端のFSSモデルの性能をさらに向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 06:33:49 GMT)
Human-in-the-loop Evaluation for Early Misinformation Detection: A Case
Study of COVID-19 Treatments [20.0] 本稿では,新たな誤情報主張を事実チェックし,それをサポートするソーシャルメディアメッセージを特定するための,ループ内人間評価フレームワークを提案する。
提案手法は,レビューのために集計・ランク付けされたチェック価値のあるクレームを抽出する。
スタンス分類器は、新しい偽情報主張を支持するツイートを識別するために使用され、それらが関連するポリシーに違反しているかどうかを判断するためにさらにレビューされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:04:45 GMT)
V-LoL: A Diagnostic Dataset for Visual Logical Learning [19.9] 本稿では,視覚的および論理的課題をシームレスに組み合わせた視覚論理学習データセットV-LoLを提案する。
V-LoL-Trainsは、幅広い視覚的論理学習課題を調査するためのプラットフォームを提供する。
従来のシンボルAI、ニューラルAI、ニューラルシンボリックAIなど、さまざまなAIシステムを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 10:24:33 GMT)
Mining Clues from Incomplete Utterance: A Query-enhanced Network for
Incomplete Utterance Rewriting [19.6] 不完全な発話書き直しの問題に対処するQUEry-Enhanced Network (QUEEN)を提案する。
提案するクエリテンプレートは,不完全な発話と書き直された発話生成モデルの間の意味的構造的知識を明示的に提供する。
我々は、2つのトークンの関係をモデル化するために、高速で効果的な編集操作スコアリングネットワークを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:08:06 GMT)
Meta Adaptation using Importance Weighted Demonstrations [19.4] エージェントが新しいタスクを推測することが困難である場合も少なくない。
本稿では,特定のタスクの集合に関する事前知識を活用することで,関連するタスクを一般化する新しいアルゴリズムを提案する。
環境タスクの多様性からロボットを訓練し、目に見えない環境に適応できる実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 06:22:53 GMT)
A Closer Look at the Intervention Procedure of Concept Bottleneck Models [18.2] 概念ボトルネックモデル(コンセプションボトルネックモデル、CBM)は、その高レベルな概念に基づいて与えられた入力のターゲット応答を予測する、解釈可能なニューラルネットワークモデルのクラスである。
CBMは、ドメインの専門家が予測された概念に介入し、テスト時に間違いを修正できるので、最後にもっと正確なタスク予測ができる。
本研究では,介入効果を向上させるために介入概念を選択する様々な方法を開発し,異なる状況下でどのように進化するかを詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 03:54:26 GMT)
Empirically Validating Conformal Prediction on Modern Vision
Architectures Under Distribution Shift and Long-tailed Data [18.2] コンフォーマル予測は、確実な不確実性推定と安全性保証を備えたディープラーニングモデルを提供するための厳密な手段として登場した。
そこで本研究では,分散シフトと長期クラス分布の下で,いくつかのポストホックおよびトレーニングに基づく共形予測手法の性能を特徴付ける。
多数のコンフォメーション手法やニューラルネットワークファミリにおいて,分散シフトによる性能低下が安全保証を侵害していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:08:28 GMT)
When Can Linear Learners be Robust to Indiscriminate Poisoning Attacks? [18.1] 本研究では, 学習者に対する無差別な毒殺について検討し, 学習者に対して, 学習データにいくつかの工芸品を注入し, 誘導モデルに高い試験誤差を生じさせるよう強制することを目的とした。
そこで本研究では, 線形学習者に対して, 線形学習者に対する有害な攻撃を非差別化するために, データセットが本質的に堅牢であるかどうかを考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:54:13 GMT)
Super-Resolution of BVOC Maps by Adapting Deep Learning Methods [17.8] 生体内揮発性有機化合物(BVOC)は、生物圏-大気相互作用において重要な役割を果たす。
利用可能なほとんどのBVOCデータは、緩くスパースなサンプリンググリッドまたは小さな領域で得られる。
高解像度のBVOCデータは、大気質、大気化学、気候モニタリングなど多くの用途で望ましい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 11:04:30 GMT)
Shaped Policy Search for Evolutionary Strategies using Waypoints [17.8] 我々はブラックボックス法、特に進化戦略(ES)の探索を改善しようとしている。
ロールアウト/評価時に得られた軌跡から得られた状態-作用対を用いてエージェントのダイナミクスを学習する。
学習したダイナミクスは、トレーニングを高速化する最適化手順で使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 06:09:53 GMT)
DiffCLIP: Leveraging Stable Diffusion for Language Grounded 3D
Classification [17.8] 本稿では、視覚枝の領域ギャップを最小限に抑えるために、制御ネットとの安定拡散を取り入れた新しい事前学習フレームワークであるDiffCLIPを提案する。
ModelNet10、ModelNet40、ScanObjectNNデータセットの実験は、DiffCLIPが3D理解に強力な能力を持っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 04:12:14 GMT)
Towards Real Smart Apps: Investigating Human-AI Interactions in
Smartphone On-Device AI Apps [17.6] 優れたインタラクション設計は、AI機能を使いやすく、理解しやすいものにするために重要です。
既存のガイドラインやツールは、AI機能やモバイルアプリをカバーしていない。
モバイルアプリにおけるユーザとAIのインタラクションを調査するための,最初の実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 05:04:34 GMT)
Towards Building Self-Aware Object Detectors via Reliable Uncertainty
Quantification and Calibration [17.5] 本稿では,自己認識オブジェクト検出(SAOD)タスクを紹介する。
SAODタスクは、自律運転のような安全クリティカルな環境でオブジェクト検出器が直面する課題を尊重し、遵守する。
我々は、多数のオブジェクト検出器をテストするために、新しいメトリクスと大規模なテストデータセットを導入したフレームワークを広範囲に使用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 11:16:39 GMT)
Learning Noise-Resistant Image Representation by Aligning Clean and
Noisy Domains [17.2] 提案手法は,既存の学習システムに容易に組み込めるスケーラブルなモジュールである。
合成ノイズデータと実世界のノイズデータの両方を用いて、様々なタスクの総合的な試行により、提案手法は複雑なノイズ画像の面において顕著な性能と堅牢性を達成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 05:38:28 GMT)
A Dual Stealthy Backdoor: From Both Spatial and Frequency Perspectives [17.0] バックドア攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)に深刻なセキュリティ脅威をもたらす
バックドアモデルは、よく設計されたトリガーが埋め込まれた入力に対して、任意の(ターゲット化された)誤った予測を行う。
本研究では,空間領域と周波数領域の両方におけるトリガの視認性を同時に考慮した,DUBAと呼ばれる2次元ステルスBAckdoor攻撃法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 12:28:44 GMT)
A Critical Re-evaluation of Benchmark Datasets for (Deep) Learning-Based
Matching Algorithms [16.8] 確立された13のデータセットの難易度と適切性を評価するための4つの手法を提案する。
一般的なデータセットの多くは、かなり簡単な分類タスクを処理している。
ベンチマークデータセットを得るための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:54:54 GMT)
SSC3OD: Sparsely Supervised Collaborative 3D Object Detection from LiDAR
Point Clouds [16.6] 疎密な協調3Dオブジェクト検出フレームワークSSC3ODを提案する。
各エージェントは、シーン内の1つのオブジェクトをランダムにラベルするだけです。
疎調整された3Dオブジェクト検出器の性能を効果的に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 02:42:14 GMT)
Statler: State-Maintaining Language Models for Embodied Reasoning [16.6] Statlerは、時間とともに維持される'メモリの形式として、世界状態を明確に表現した大きな言語モデルを提供するフレームワークである。
本研究では,3つの模擬テーブルトップ操作領域と実ロボット領域に対するアプローチの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 16:32:03 GMT)
SAMAug: Point Prompt Augmentation for Segment Anything Model [16.4] 本稿では,Segment Anything Model (SAM) のための新しい視覚点拡張手法を提案する。
SAMAugはSAMにさらなる情報を提供するために拡張ポイントプロンプトを生成する。
ランダム選択,最大差分エントロピー,最大距離,サリエンシモデルという4つの点増分手法を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:52:44 GMT)
Knowledge-Driven Robot Program Synthesis from Human VR Demonstrations [16.3] バーチャルリアリティ(VR)におけるヒューマンタスクの実演から実行可能なロボット制御プログラムを自動生成するシステムを提案する。
我々は、人間のVRデモを意味論的に解釈するために、常識知識とゲームエンジンに基づく物理を利用する。
ロボットショッピングアシスタントにおける力覚的フェッチ・アンド・プレイスという文脈でのアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:57:00 GMT)
REAL: A Representative Error-Driven Approach for Active Learning [15.5] $REAL$は、$underlineR$epresentative $underlineE$rrors for $underlineA$ctive $underlineL$でデータインスタンスを選択する新しいアプローチである。
クラスタ内のEmphpseudoエラーとしてマイノリティ予測を識別し、推定エラー密度に基づいてクラスタの適応的なサンプリング予算を割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 12:39:26 GMT)
Synthesis of Contrast-Enhanced Breast MRI Using Multi-b-Value DWI-based
Hierarchical Fusion Network with Attention Mechanism [15.5] 造影MRI(CE-MRI)は腫瘍と浸潤した健全な組織との鑑別に優れる。
CE-MRIを得るためにガドリニウムベースの造影剤(GBCA)を使用することは、ネフローゼ性全身線維症と関連し、脳内での生体蓄積を引き起こす可能性がある。
造影剤の使用を減らすため,拡散強調画像(DWI)が重要画像技術として出現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:46:12 GMT)
Feasibility of Universal Anomaly Detection without Knowing the
Abnormality in Medical Images [15.1] 4つの医学データセットの様々な異常検出手法を比較した。
本稿では,異常を知らずに,様々な種類の異常検出の利点を活用するための簡易な判定レベルアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 04:56:17 GMT)
EVD Surgical Guidance with Retro-Reflective Tool Tracking and Spatial
Reconstruction using Head-Mounted Augmented Reality Device [15.0] Augmented Reality (AR) は、外室ドレイン(EVD)手術の外科的指導を促進するために用いられている。
主な課題は、AR環境における術前画像と実際の患者解剖との空間的関係を正確に推定することである。
本研究では、市販のARヘッドマウントデバイス(HMD)に組み込まれた飛行時間(ToF)深度センサを正確なEVD手術指導に用いる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:42:19 GMT)
Trading-Off Payments and Accuracy in Online Classification with Paid
Stochastic Experts [14.9] 有償専門家によるオンライン分類について検討する。
各ラウンドでは、学習者は専門家にいくら払うかを決め、予測しなければなりません。
本稿では,T$ラウンド後の総費用が予測値を上回るオンライン学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:20:13 GMT)
Towards Better Evaluation of GNN Expressiveness with BREC Dataset [14.8] $textbfBREC$は、4つの主要なカテゴリから慎重に選択された400組の非同型グラフを含む。
BRECデータセット上で,高い-1-WL表現率を持つ23のモデルを合成試験した。
我々の実験は、これらの1-WL GNNモデルを超える最先端の表現性を初めて徹底的に比較したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:10:47 GMT)
Novelty and Lifted Helpful Actions in Generalized Planning [14.5] 本稿では,計画プログラムに関する新規性を計算するアクションノベルティランクの概念を紹介する。
本稿では,新たな計画計画プログラムを創発する新規性に基づく一般化計画解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 03:44:12 GMT)
MWPRanker: An Expression Similarity Based Math Word Problem Retriever [12.6] オンラインアセスメントにおける数学語問題(MWP)は、学習者が重要な推論を行う能力をテストするのに役立つ。
本稿では,MWP検索のためのツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:44:18 GMT)
Analyzing and Improving Greedy 2-Coordinate Updates for
Equality-Constrained Optimization via Steepest Descent in the 1-Norm [12.6] 我々は,この問題に対する2座標更新と,1ノルムにおける等式制約付き急降下との接続を利用する。
次に、サポートベクトルマシン双対問題において生じるような、和制約と有界制約の両方で最小化を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:27:18 GMT)
Fitting an ellipsoid to a quadratic number of random points [12.5] 問題 $(mathrmP)$ が $n$ の標準ガウス確率ベクトルを $mathbbRd$ で中心楕円体の境界に収まることを $n, d to infty$ とみなす。
任意の$varepsilon > 0$ に対して、$n leq (1 - varepsilon) d2 / 4$ ならば、$(mathrmP)$ は高い確率の解を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:46:23 GMT)
Learning When to Advise Human Decision Makers [12.5] 本稿では,アルゴリズムがユーザと双方向に対話するAIシステムの設計を提案する。
大規模な実験の結果,私たちのアドバイスアプローチは,必要な時にアドバイスを提供することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:00:16 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） (Mon, 3 Jul 2023 09:29:49 GMT)
Minimizing Age of Information for Mobile Edge Computing Systems: A
Nested Index Approach [12.0] モバイルエッジ計算(MEC)は、情報更新性に敏感なリアルタイムアプリケーションを実現するための効率的なアプローチを提供する。
本稿では,MECシステム内の異種エッジサーバにタスクをオフロードする複数のユーザについて検討する。
我々のアルゴリズムは、ベンチマークと比較して最大40%の最適性ギャップの削減につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 21:47:21 GMT)
OpenClinicalAI: An Open and Dynamic Model for Alzheimer's Disease
Diagnosis [11.8] アルツハイマー病(AD)は逆転や治癒はできないが、タイムリーな診断は治療やケアの負担を大幅に軽減することができる。
AD診断モデルに関する現在の研究は、診断タスクを典型的な分類タスクと見なしている。
複雑で不確実な臨床環境下での直接AD診断のためのOpenClinicalAIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 12:35:03 GMT)
An End-to-End Multi-Module Audio Deepfake Generation System for ADD
Challenge 2023 [11.7] 本稿では、話者エンコーダ、Tacotron2に基づくシンセサイザ、WaveRNNに基づくボコーダを含む、エンドツーエンドのマルチモジュール合成音声生成モデルを構築する。
ADD 2023のトラック1.1で、44.97%の重み付き偽装成功率(WDSR)で優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 03:21:23 GMT)
Feature Partition Aggregation: A Fast Certified Defense Against a Union
of $\ell_0$ Attacks [11.7] 本稿では, 脱走, バックドア, 毒殺攻撃に対する防御策として, 機能分割アグリゲーション(FPA)を提案する。
FPAはアンサンブルを通じて強力な堅牢性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 05:35:48 GMT)
A Survey on Graph Classification and Link Prediction based on GNN [11.6] 本稿では,グラフ畳み込みニューラルネットワークの世界について述べる。
グラフ畳み込みニューラルネットワークの基礎を詳述する。
注意機構とオートエンコーダに基づいて、グラフニューラルネットワークモデルを解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:08:01 GMT)
Addressing Heterophily in Node Classification with Graph Echo State
Networks [11.5] ノード分類のためのグラフエコー状態ネットワーク(GESN)を用いた異種グラフの課題に対処する。
GESNはグラフのための貯水池計算モデルであり、ノードの埋め込みは訓練されていないメッセージパッシング関数によって計算される。
実験の結果, 貯水池モデルでは, ほぼ完全に訓練された深層モデルに対して, より優れた精度あるいは同等の精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 19:50:24 GMT)
Analysis of Task Transferability in Large Pre-trained Classifiers [11.5] 対象タスクに対して,最終線形層のみを微調整した場合に,分類タスクのパフォーマンスの伝達を解析する。
本稿では,クラス事前分布,ラベル,特徴空間を変更することで,ソース分布(および分類器)を変換するタスク伝達解析手法を提案する。
我々は、最先端の事前訓練モデルを用いて大規模な実証研究を行い、転送可能性の予測における境界と最適化の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:06:22 GMT)
Neural Hilbert Ladders: Multi-Layer Neural Networks in Function Space [11.5] ニューラルネットワーク(NN)によって探索される関数空間の特徴付けは、ディープラーニング理論の重要な側面である。
我々は、任意の幅を持つ多層NNを、再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)の階層として見る。
これにより、浅いNNの事前結果を一般化する関数空間と複雑性尺度を定義することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:40:58 GMT)
Learning Mixtures of Gaussians Using the DDPM Objective [11.1] 本研究では, 拡散確率モデル(DDPM)の目標値の勾配勾配が混合モデルの真理パラメータを効率的に回収できることを証明した。
この証明の鍵となる要素は、スコアベース手法と他の2つの分散学習アプローチの新たな関連性である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:44:22 GMT)
Increasing Fairness via Combination with Learning Guarantees [11.0] 個人と集団の公平性の両方を反映する差別的リスクという,公正性の品質指標を提案する。
また,一階と二階のオラクル境界を提案し,理論学習保証とアンサンブルの組み合わせにより公平性を高めることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 16:12:19 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） (Mon, 3 Jul 2023 21:23:18 GMT)
Attention-Based Depth Distillation with 3D-Aware Positional Encoding for
Monocular 3D Object Detection [10.8] ADDは、3D対応の位置符号化を備えた注意に基づく深度知識蒸留フレームワークである。
教師の設計によると、私たちのフレームワークはシームレスで、ドメインギャップフリーで、実装が容易で、オブジェクト指向の地層深度と互換性があります。
我々は,3つの代表的な単分子検出器上でのフレームワークを実装し,予測計算コストの増大を伴わず,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:07:45 GMT)
An Interdisciplinary Survey on Origin-destination Flows Modeling: Theory
and Techniques [8.9] 原点決定(OD)フローモデリングは、複数の分野にわたる広範囲にわたる研究対象である。
地域経済学、都市地理学、社会物理学は、ODフローの基盤となるメカニズムを探求するために理論的な研究手法を採用することに長けている。
交通、都市計画、コンピュータ科学は、主にOD予測、OD構築、OD推定、OD予測の4つの実践的な問題に対処することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 02:35:23 GMT)
TextSLAM: Visual SLAM with Semantic Planar Text Features [8.8] 本稿では,テキストオブジェクトをセマンティックな特徴として扱うことによって,テキストオブジェクトを密に統合する新しいビジュアルSLAM法を提案する。
地上の真理データを用いて様々な場面で本手法を検証した。
その結果、テクスチャ機能の統合により、日夜の画像にマッチするSLAMシステムがより優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 12:06:12 GMT)
Multilingual Language Models are not Multicultural: A Case Study in
Emotion [8.4] 2023年の多言語LMは、文化や言語間の感情表現の相違を反映しているかどうかを考察する。
LMから得られる埋め込みはアングロ中心であり、生成的LMは他言語のプロンプトに応答しても西洋のノルムを反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 21:54:28 GMT)
Tales from the Git: Automating the detection of secrets on code and
assessing developers' passwords choices [8.1] これは、異なるプログラミング言語とコンテキストにわたるパスワード選択における開発者の特性を調査する最初の研究である。
デベロッパーは、公開リポジトリのコードを不注意にリークしたかもしれないが、われわれの調査結果は、より安全なパスワードを使う傾向があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:44:10 GMT)
Efficient Visual Fault Detection for Freight Train Braking System via
Heterogeneous Self Distillation in the Wild [8.1] 本稿では,検出精度と速度を確保するため,不均一な自己蒸留フレームワークを提案する。
我々は,学習効率を向上させるために,ラベル付近の値にネットワークを集中させる新たな損失関数を用いる。
我々のフレームワークは毎秒37フレーム以上を達成でき、従来の蒸留法と比較して高い精度を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 01:27:39 GMT)
Neural Architecture Transfer 2: A Paradigm for Improving Efficiency in
Multi-Objective Neural Architecture Search [8.0] 我々は,多目的探索アルゴリズムを改善するニューラルアーキテクチャトランスファー(NAT)の拡張であるNATv2を提案する。
NATv2は、改良されたスーパーネットワークを利用することで、抽出可能なサブネットワークの質的な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 12:25:09 GMT)
Cross-modality Attention Adapter: A Glioma Segmentation Fine-tuning
Method for SAM Using Multimodal Brain MR Images [7.8] マルチモーダルMRI脳画像におけるグリオーマセグメンテーションの課題を達成するために, 基礎モデルを微調整するために, マルチモーダル融合に基づく多モーダルアテンダアダプタを提案する。
提案法はDice 88.38%, Hausdorff 距離10.64 の最先端手法よりも優れており, グリオーマ治療用グリオーマ領域の分画にはDice が4%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:55:18 GMT)
Derandomized Novelty Detection with FDR Control via Conformal E-values [7.8] p-値の代わりに適切な共形e-値を活用することにより、共形推論をより安定にすることを提案する。
提案手法は, 標準共形推論と比較して, 電力損失が少なく, ランダム性を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:14:00 GMT)
A Simple Approach for State-Action Abstraction using a Learned MDP
Homomorphism [7.5] 離散作用空間における準同型を構成するための新しい手法を提案する。
我々は、環境力学の部分モデルを用いて、どの状態のアクションペアが同じ状態につながるかを推測する。
提案手法は,33倍少ない学習データを用いながら,既存の準同型学習法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 20:09:05 GMT)
SynthCal: A Synthetic Benchmarking Pipeline to Compare Camera
Calibration Algorithms [7.4] 4つの共通パターン、2つのカメラタイプ、2つの環境、様々なビュー、歪み、照明、騒音レベルを持つSynthCal生成キャリブレーションデータセットを提案する。
このデータセットは、同一パターンとカメラ設定に対する再投影とルート平均二乗誤差を測定することにより、単一ビュー校正アルゴリズムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:44:36 GMT)
Applying and Extending the Delta Debugging Algorithm for Elevator
Dispatching Algorithms (Experience Paper) [7.3] エレベータディスパッチアルゴリズムでは、ソフトウェア開発者に最小限のテスト入力を提供するのが利点である。
本稿では,まずCPSが動作する環境と物理状態をモニタリングすることにより,この手法を強化する。
2番目のステップでは、このような安定した状態を用いて、デルタデバッグアルゴリズムがより効率的に障害発生テストインプットを分離するのを助ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 19:05:05 GMT)
The mapKurator System: A Complete Pipeline for Extracting and Linking
Text from Historical Maps [7.2] mapKuratorは、マシンラーニングモデルと包括的なデータ処理パイプラインを統合するエンドツーエンドシステムである。
我々はmapKuratorシステムをデプロイし、David Rumsey Historical Mapコレクションに6万以上の地図と1億以上のテキスト/場所名の処理を可能にしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 19:38:37 GMT)
Towards Safe Autonomous Driving Policies using a Neuro-Symbolic Deep
Reinforcement Learning Approach [7.0] 本稿では, DRLSL (Dybolic Logics) と呼ばれる新しいニューロシンボリックモデルフリーDRLアプローチを提案する。
DRL(経験から学ぶ)の長所と、知識駆動推論の象徴的な一階述語論理の長所を組み合わせることで、実環境における自動運転のリアルタイムインタラクションにおける安全な学習を可能にする。
我々は,ハイDデータセットを用いた自律走行にDRLSLフレームワークを実装し,トレーニングとテストの両段階において,安全でない動作を回避できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 19:43:21 GMT)
A physics-constrained machine learning method for mapping gapless land
surface temperature [6.7] 本稿では,物理的意味と高精度なLSTを生成する物理MLモデルを提案する。
勾配入力としてリモートセンシングデータのみを使用する光発振機(LGBM)モデルは、純粋なMLモデルとして機能する。
純粋な物理法や純粋なML法と比較して、PC-LGBMモデルはLSTの予測精度と物理的解釈性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 01:44:48 GMT)
Sequential Quantum Circuits as Maps between Gapped Phases [6.7] 逐次的にシステムの局所パッチ、ストリップ、その他のサブリージョンにユニタリ変換を適用するシークエンシャル量子回路を用いる。
一方の回路は絡み合い領域の法則を保ち、したがって量子状態の空隙性を保持する。
一方、回路は一般に線形深さを持ち、量子状態の長距離相関や絡み合いを変化させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 18:00:32 GMT)
Enhancing the Robustness of QMIX against State-adversarial Attacks [6.6] 本稿では,SARLアルゴリズムの堅牢性を向上し,それらをマルチエージェントシナリオに拡張する4つの手法について論じる。
我々は、この研究で様々な攻撃を用いてモデルを訓練する。
次に、トレーニングフェーズ全体を通して、対応する攻撃に適応して、他の攻撃を用いて教えられたモデルをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 10:10:34 GMT)
Att-KGCN: Tourist Attractions Recommendation System by using Attention
mechanism and Knowledge Graph Convolution Network [6.6] 我々は、改良された注意知識グラフ畳み込みネットワークモデル(Att-KGCN$)を提案する。
注意層は比較的類似した位置を集約し、隣接するベクトルでそれらを表現する。
観光客の好む選択によれば、このモデルはレコメンデーションシステムとして類似のスポットの確率を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:19:08 GMT)
Direct Superpoints Matching for Fast and Robust Point Cloud Registration [6.6] スーパーポイントを直接マッチングすることで、対応を抽出する、単純かつ効果的なアプローチを提案する。
対応する点を直接予測する手法と比較して、より正確な変換推定が得られる。
我々のアプローチは、高速であるだけでなく、挑戦的なModelNetと3DMatchベンチマークの最先端の結果も達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 21:33:40 GMT)
Surgical fine-tuning for Grape Bunch Segmentation under Visual Domain
Shifts [6.5] 我々は、ブドウ畑の移動ロボットが収集した画像からブドウの群れを分割する難しい作業に焦点をあてる。
本稿では,特定のモデル層のみを選択的にチューニングすることで,事前学習したディープラーニングモデルを新たに収集したブドウのイメージに適応させる方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:20:19 GMT)
Efficient and fully-automatic retinal choroid segmentation in OCT
through DL-based distillation of a hand-crafted pipeline [5.5] 本稿では,GPETをニューラルネットワークに利用して,完全自動かつ効率的な脈絡膜分割法を実現するDeepGPETを紹介する。
DeepGPETは3つの臨床研究から得られたデータに関して,GPETとの良好な一致を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 10:01:36 GMT)
Joint Coordinate Regression and Association For Multi-Person Pose
Estimation, A Pure Neural Network Approach [5.5] 我々は、JCRA(Joint Coordinate Regression and Association)として知られる、新しい1段階から2Dポーズ推定アルゴリズムを導入する。
提案アルゴリズムは高速,高精度,有効,シンプルであり,一段階のエンドツーエンドネットワークアーキテクチャはJCRAの推論速度を大幅に向上させる。
MS COCOとCrowdPoseベンチマークの大規模な実験により、JCRAは精度と効率の両方において最先端のアプローチよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:40:20 GMT)
The Evolution of Substance Use Coverage in the Philadelphia Inquirer [5.4] この研究はフィラデルフィア・インクワイアラーで10年間に出版された157,476の論文を分析した。
大麻と麻薬は最も頻繁に議論される薬物のクラスである。
幻覚剤は他のカテゴリーよりも肯定的に描写されるのに対し、麻薬は最も否定的に描写される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 19:09:04 GMT)
Improving Fast Auto-Focus with Event Polarity [5.4] 本稿では,新しい高速かつ高精度なイベントベースフォーカスアルゴリズムを提案する。
パブリックイベントベースのオートフォーカスデータセット(EAD)の実験は、モデルの堅牢性を示している。
焦点の深さが1度未満の正確なフォーカスは、私たちの自作高速フォーカスプラットフォームで0.004秒以内に達成されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 04:34:13 GMT)
Theory of Mind as Intrinsic Motivation for Multi-Agent Reinforcement
Learning [5.3] 本稿では,深いネットワークによってモデル化された政策の中で意味論的・人間解釈的信念を基礎づける手法を提案する。
各エージェントが他のエージェントの信念を予測する能力は,マルチエージェント強化学習の本質的な報奨信号として利用できることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:07:18 GMT)
Autism Spectrum Disorder Classification in Children based on Structural
MRI Features Extracted using Contrastive Variational Autoencoder [5.3] 自閉症スペクトラム障害(Autism spectrum disorder、ASD)は、患者に社会的相互作用能力の重大な障害をもたらす精神疾患である。
機械学習とニューロイメージング技術の発展に伴い、構造MRI(s-MRI)に基づくASDの機械分類に関する研究が盛んに行われている。
5歳未満の被験者に対するASDの機械分類を行う研究はほとんどないが、わずかに予測精度が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 12:46:19 GMT)
Neural Extended Kalman Filters for Learning and Predicting Dynamics of
Structural Systems [5.3] 複雑な物理系の潜在進化力学を学習するための学習可能な拡張カルマンフィルタ(EKF)を提案する。
ニューラルEKFは従来のEKFの一般化版であり、プロセスダイナミクスと感覚観測のモデリングをニューラルネットワークでパラメータ化することができる。
ニューラルEKFが課す構造は学習プロセスに有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:49:18 GMT)
Sneaky Spikes: Uncovering Stealthy Backdoor Attacks in Spiking Neural
Networks with Neuromorphic Data [4.9] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、エネルギー効率の向上と生物学的に有効なデータ処理機能を提供する。
本稿では,ニューロモルフィックデータセットと多様なトリガーを用いたSNNのバックドア攻撃について検討する。
我々は,攻撃成功率を100%まで達成しつつ,クリーンな精度に無視できる影響を保ちながら,様々な攻撃戦略を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:03:22 GMT)
Exploring the In-context Learning Ability of Large Language Model for
Biomedical Concept Linking [4.9] 本研究では,生物医学的概念リンクのための大規模モデルのコンテキスト内学習機能を活用する手法について検討する。
提案手法は2段階のレトリーブ・アンド・ランク・フレームワークを採用する。
BC5CDRの病体正規化では90.%、化学体正規化では94.7%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 16:19:50 GMT)
Can We Trust AI-Generated Educational Content? Comparative Analysis of
Human and AI-Generated Learning Resources [4.5] 大規模言語モデル(LLMs)は、大規模に学習教材を迅速に作成する上で、有望なソリューションを提供するように見える。
学習指導活動の一環として,LLMが生み出す資源の質と学生が生み出す資源の質を比較した。
その結果、学生が認識するAI生成リソースの品質は、同僚が生成するリソースの品質と同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 06:59:27 GMT)
Nontrivial worldline winding in non-Hermitian quantum systems [4.5] 相互作用する量子系、例えば様々な非エルミート量子スピン鎖における非エルミート物理学を考察する。
このような非自明な世界線巻線は、絡み合いのエントロピーに準長距離的寄与をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 18:00:02 GMT)
Augmenting Deep Learning Adaptation for Wearable Sensor Data through
Combined Temporal-Frequency Image Encoding [4.5] 本稿では、時間領域情報と周波数領域情報をシームレスに統合した、新しい修正繰り返しプロットベースの画像表現を提案する。
加速度センサを用いた活動認識データと事前訓練されたResNetモデルを用いて提案手法の評価を行い,既存の手法と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:29:27 GMT)
Human Detection of Political Speech Deepfakes across Transcripts, Audio,
and Video [4.4] コミュニケーション理論における従来の知恵は、あるストーリーの同じバージョンがビデオ対テキストとして提示されるとき、人々が偽のニュースに対してより頻繁に落ちることを予測している。
我々は、2,015人の参加者による4つの事前登録されたランダム化実験を行い、人間が実際の政治的言論と作文をいかに正確に区別するかを評価する。
音声アクターの音声と同一のディープフェイクよりも、最先端のテキスト音声合成アルゴリズムが生成するオーディオでは、誤情報のベースレートが識別やディープフェイクに最小限に影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 18:47:07 GMT)
DataCI: A Platform for Data-Centric AI on Streaming Data [4.4] 動的ストリーミングデータ設定において、データ中心のAIに特化して設計された、包括的なオープンソースプラットフォームであるDataCIを紹介します。
DataCIは、1)シームレスなストリーミングデータセット管理のためのリッチなAPIを備えたインフラストラクチャ、2)データ中心のパイプライン開発とストリーミングシナリオの評価、3)よりインタラクティブなユーザエクスペリエンスを実現するための直感的なグラフィカルインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:54:57 GMT)
WHAT, WHEN, and HOW to Ground: Designing User Persona-Aware
Conversational Agents for Engaging Dialogue [4.3] 本稿では,WWH問題に対処するオープンドメイン対話システムを構築する方法を提案する。
提案手法は、重み付けされたデータセットブレンディング、ネガティブなペルソナ情報拡張方法、パーソナライズされた会話データセットの設計を含む。
本研究は,対話の流速と接地傾向のバランスを効果的に保ちつつ,接地応答の制御性と説明性を向上させるための応答型ラベルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 22:44:12 GMT)
ContriMix: Unsupervised disentanglement of content and attribute for
domain generalization in microscopy image analysis [4.2] ドメインの一般化は、顕微鏡画像への機械学習モデルの現実的な応用に不可欠である。
ContriMix(コントリミクス、ContriMix)は、生物学的内容の分離・置換によって合成画像の生成を学習するドメイン一般化手法である。
本研究では,ContriMixの2つの病態データセットと1つの蛍光顕微鏡データセットの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:29:43 GMT)
Automated identification and quantification of myocardial inflammatory
infiltration in digital histological images to diagnose myocarditis [4.2] 核を同定し, 心筋炎症性浸潤を検出するため, 自動計算病理法が開発された。
心筋炎症性浸潤の有無を判定するために,リンパ球核密度(LND)遮断値が提案された。
1.02/mm2のLNDで心筋炎と診断できた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:19:54 GMT)
From Noisy Fixed-Point Iterations to Private ADMM for Centralized and
Federated Learning [4.2] 雑音の多い固定点反復の例として、差分プライベート(DP)機械学習アルゴリズムについて検討する。
我々は、プライバシーの増幅をサブサンプリングによって活用する強力なプライバシー保証を確立する。
雑音の多い不動点反復に対する最近の線形収束結果を利用する統一解析を用いてユーティリティ保証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:49:19 GMT)
Fixing confirmation bias in feature attribution methods via semantic
match [4.1] モデル上の仮説が特徴属性によって確認されるかどうかを検証するためには,構造的アプローチが必要である,と我々は主張する。
これは、人間の概念と(サブシンボリックな)説明の「セマンティックマッチ」と呼ばれるものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:50:08 GMT)
Quantum Machine Learning on Near-Term Quantum Devices: Current State of
Supervised and Unsupervised Techniques for Real-World Applications [4.0] この調査は、量子ハードウェア上に実装された教師なしおよび教師なしの学習アプリケーションに焦点をあてる。
量子ハードウェア上でのQML実装の現在の制限について検討し、強調する。
従来のQML実装と比較して,これらのQML実装の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 10:12:34 GMT)
A novel approach for predicting epidemiological forecasting parameters
based on real-time signals and Data Assimilation [3.5] 我々は、様々なデータソースと融合手法を用いて、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルのアンサンブルを実装し、ロバストな予測を構築する。
気象信号とソーシャルメディアを用いた人口密度マップを組み合わせることで、ロンドンにおける新型コロナウイルスの流行予測の性能と柔軟性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:05:29 GMT)
Transport, Variational Inference and Diffusions: with Applications to
Annealed Flows and Schr\"odinger Bridges [3.0] 本稿では,最適輸送と変分推論の関連について検討する。
本稿では,経路空間上の発散に着目したサンプリングおよび生成モデリングのための原理的かつ体系的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:28:36 GMT)
Elucidating Interfacial Dynamics of Ti-Al Systems Using Molecular
Dynamics Simulation and Markov State Modeling [2.9] Ti-Al系材料は、自動車、航空宇宙、防衛など多くの工学分野に多大な関心を集めている。
低密度、高強度、耐腐食性、耐酸化性などにより、これらの金属間合金と金属-金属複合材料は様々な用途を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 19:59:01 GMT)
Many tasks make light work: Learning to localise medical anomalies from
multiple synthetic tasks [2.9] シングルクラスモデリングとアウト・オブ・ディストリビューション検出への関心が高まっている。
完全な教師付き機械学習モデルは、トレーニングに含まれていないクラスを確実に識別することはできない。
我々は,複数の視覚的に識別可能な合成異常学習タスクを,トレーニングと検証の両方に利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:52:54 GMT)
NeuBTF: Neural fields for BTF encoding and transfer [2.9] 本稿では,BTF圧縮,タイリング,外挿といった問題に対処する新しい神経材料表現を提案する。
本手法では,この入力画像の構造的特徴にニューラルBTFを条件付けるために,インプットとして誘導画像を用いる。
私たちのフレームワークのすべてのコンポーネントは、最小パラメータ数と計算複雑性でBTF符号化品質を最大化するように設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:59:20 GMT)
Learning to Communicate using Contrastive Learning [2.8] 本稿では,コミュニケーション的メッセージが環境状態の異なる不完全なビューと見なされる,別の視点を紹介する。
送信したメッセージと受信したメッセージの関係を調べることで,コントラスト学習を用いてコミュニケーションを学ぶことを提案する。
通信環境において,本手法は性能と学習速度の両面で,従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 23:51:05 GMT)
Towards Suicide Prevention from Bipolar Disorder with Temporal
Symptom-Aware Multitask Learning [2.6] 本研究は,BD患者の症状を共同学習し,将来の自殺を予測できるマルチタスク学習モデルを提案する。
精神科医が臨床的に検証した新しいBDデータセットを構築し、818人のBD患者によって書かれた双極性関連下垂体に関する14年間の投稿を含む。
本実験は,BD症状の同定および今後の自殺予測タスクにおいて,提案モデルが最先端モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:18:55 GMT)
Robust Surgical Tools Detection in Endoscopic Videos with Noisy Data [2.6] ノイズデータを用いた手術用ツール検出のためのロバストなモデルを開発するための体系的手法を提案する。
提案手法では,(1)データセットの最小化のための知的能動学習戦略と,(2)学習者モデルに基づく自己学習フレームワークの組み立て戦略,の2点を紹介する。
提案手法は,クラス重み付きアンサンブルモデルを用いた自己学習では平均85.88%,うるさいラベルでは80.88%のF1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:12:56 GMT)
On-chip spin-photon entanglement based on single-photon scattering [2.5] 我々は、入射光子と静止量子ドットスピン量子ビットの間のオンチップエンタングゲートを実証する。
結果は、フォトニックエンタングルメント生成とオンチップ量子論理の両方が可能な量子ノードを実現するための大きなステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:54:54 GMT)
Coupled Gradient Flows for Strategic Non-Local Distribution Shift [2.4] 実世界のシステムにおける分散シフトのダイナミクスを解析するための新しいフレームワークを提案する。
より単純なモデルでは捉えられない偏極や異なる影響といった、よく文書化された形態の分布シフトを捉える手法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:18:50 GMT)
Human in the AI loop via xAI and Active Learning for Visual Inspection [2.3] 自動化の増大は、人間の労働者の役割を再認識させる。
まず産業5.0、人間と機械のコラボレーション、品質検査に関する最先端技術について説明する。
次に、視覚検査において、人間と機械のコラボレーションをどのように実現し、強化するかという視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:23:23 GMT)
Data-Driven Information Extraction and Enrichment of Molecular Profiling
Data for Cancer Cell Lines [2.3] 本研究では,新しいデータ抽出・探索システムの設計,実装,応用について述べる。
我々は、ゲノムコピー番号の変種プロットと、ランク付けされた関連エンティティの自動リンクを可能にする、新しい公開データ探索ポータルを導入する。
私たちのシステムは、https://cancercelllines.org.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 11:15:42 GMT)
Multi-Task Learning Improves Performance In Deep Argument Mining Models [2.2] 議論マイニングタスクは、議論マイニングのためのマルチタスクアプローチを実装することで、共通の意味と論理構造を共有していることを示す。
本研究は,テキストから議論的手法を抽出するための総合的アプローチを提案するとともに,課題が相似であることから,議論的マイニングにおいて重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 23:42:29 GMT)
Classification of sleep stages from EEG, EOG and EMG signals by SSNet [2.2] 睡眠段階の分類は、睡眠障害ブレスティング(SDB)病を含む睡眠関連疾患の診断において重要な役割を担っている。
我々は,CNNとLSTMに基づく2つのディープラーニングネットワークからなる,SSNetというエンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャを提案する。
本モデルでは, 睡眠段階の分類において, 最先端技術と比較して最高の性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 01:05:24 GMT)
Localized Questions in Medical Visual Question Answering [2.0] VQA(Visual Question Answering)モデルは、与えられた画像に関する自然言語の質問に答えることを目的としている。
既存の医療用VQAモデルは、画像全体を参照する質問に答えることに重点を置いている。
本稿では、画像領域に関する疑問に答えられるモデルを開発することにより、この限界に対処する医療用VQAの新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:47:18 GMT)
A Shortcut to Finite-time Memory Erasure [1.8] 本稿では,システムの平衡状態へ誘導する補助制御を組み込んだショートカット戦略を提案する。
エネルギーコストを最小限に抑えるための最適なショートカットプロトコルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 12:32:25 GMT)
Internet of Things Fault Detection and Classification via Multitask
Learning [1.8] 我々は,IIoTにおける故障検出と分類のためのSMTCNNを提案し,実世界のデータを用いた性能評価を行った。
SMTCNNはより優れた特異性(3.5%)を達成し、既存の技術と比較して精度、リコール、F1測定の大幅な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:30:20 GMT)
Bipol: Multi-axes Evaluation of Bias with Explainability in Benchmark
Datasets [1.3] 複数の軸に沿った5つの英語NLPベンチマークデータセットと2つのスウェーデンのバイアスデータセットを調査した。
これらのデータセットにどの程度のバイアスが存在するかを推定し、説明するために、説明可能性を備えた新しい多軸バイアスメトリクスであるbipolを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:00:36 GMT)
Microwave Gaussian quantum sensing with a CNOT gate receiver [1.1] テキスト連続変動(CV)絡み合った放射の非古典的相関を, テキスト連続照明(QI)において利用した。
本稿では,CVテキスト制御型ノットゲート(CNOT)を用いた新たなQI受信機を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:45:06 GMT)
A generalized scattering theory in quantum mechanics [1.1] 量子力学の教科書では、単一粒子散乱理論が導入された。
一般化されたリップマン・シュウィンガー散乱方程式が導出される。
2つの自由粒子の散乱の遷移確率は、相互過程の遷移確率と同一である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 11:07:46 GMT)
Analysis of a Deep Learning Model for 12-Lead ECG Classification Reveals
Learned Features Similar to Diagnostic Criteria [1.1] 12誘導心電図分類のための訓練済みディープニューラルネットワーク(DNN)に属性法を適用した。
我々は、公開データセットからデータを分類し、帰属法は、分類された各信号のサンプルに「関連スコア」を割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:46:58 GMT)
A numerical algorithm for attaining the Chebyshev bound in optimal
learning [1.0] 有限なデータ点集合からの最適学習の文脈において,チェビシェフ中心問題を解くための数値的に抽出可能なアルゴリズムを確立する。
バナッハ空間の有限次元部分空間のコンパクトであるが必ずしも凸部分集合として実現される仮説空間に対して、このアルゴリズムは仮説空間のチェビシェフ半径とチェビシェフ中心を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 19:20:54 GMT)
Fast spectrometer near the Heisenberg limit with direct measurement of
time and frequency for multiple single photons [0.8] 512個の単光子アバランシェダイオードの線形アレイに基づく単光子感度分光計を提案する。
我々は、同時単一光子の時間と周波数を直接測定できる高速なデータ駆動演算を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 21:37:50 GMT)
Analysing quantum systems with randomised measurements [0.8] 本稿では、様々な量子情報問題において、そのような測定値を活用するための進歩について述べる。
本稿では,真の多部絡みや有界絡みなど,様々な形の絡みを検知し,特徴付ける方法について述べる。
ベルの不等式は、ランダムな測定でも一般的に違反される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 18:00:01 GMT)
SCITUNE: Aligning Large Language Models with Scientific Multimodal
Instructions [0.7] 本研究では,SciTuneを,LLMが科学的マルチモーダル命令に従う能力を向上させるためのチューニングフレームワークとして提示する。
提案手法をテストするために,人間による科学的指導チューニングデータセットを使用し,大規模マルチモーダルモデルLLaMA-SciTuneを訓練する。
マシン生成データのみで微調整されたモデルと比較して、LLaMA-SciTuneは平均的およびScienceQAベンチマーク上の多くのサブカテゴリで人のパフォーマンスを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 16:25:49 GMT)
SparseOptimizer: Sparsify Language Models through Moreau-Yosida
Regularization and Accelerate via Compiler Co-design [0.7] 本稿では, BERT, ALBERT, GPTなどの大規模言語モデルにおいて, モロー・ヨシダ正規化を利用した新しいディープラーニングであるスペーサーを紹介する。
Sparserのプラグイン・アンド・プレイ機能は、コード修正の必要性を排除し、幅広い大きな言語モデルに対して普遍的に適応可能なツールである。
GLUE, RACE, SQuAD1, SQuAD2などのベンチマークデータセットに関する実証的な評価では、SBERTとSprserは、Sparserを使用すると、その密度の高いデータセットに匹敵するパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 16:25:34 GMT)
Towards Explainable AI for Channel Estimation in Wireless Communications [0.7] XAI-CHEST方式の目的は,無関係なモデルに対して高雑音を発生させることで,関連するモデル入力を同定することである。
その結果, 検討したDL型チャネル推定器の挙動をさらに解析し, 評価できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 11:51:00 GMT)
Exploring Randomly Wired Neural Networks for Climate Model Emulation [0.6] ランダムに配線されたニューラルネットワークをどのように構築し、それらを標準フィードフォワードと比較するかを説明する。
複雑なアーキテクチャの少ないモデルでは、ランダムな配線を追加することで、最大のパフォーマンス向上が期待できる。
また、標準フィードフォワード密度層を持つネットワークとランダムな有線層を持つネットワークとの間には、予測速度に有意な差は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 20:36:57 GMT)
Investigating Data Memorization in 3D Latent Diffusion Models for
Medical Image Synthesis [0.6] 光子計数冠状動脈造影および膝磁気共鳴画像データセットを用いた3次元潜時拡散モデルの記憶能力の評価を行った。
以上の結果から,このような潜伏拡散モデルがトレーニングデータを記憶し,記憶化を緩和するための戦略を考案する必要があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 16:39:28 GMT)
CardiGraphormer: Unveiling the Power of Self-Supervised Learning in
Revolutionizing Drug Discovery [0.6] CardiGraphormer は Graphormer と Cardinality Preserving Attention の新たな組み合わせである。
SSLは強力な分子表現を学習し、GNNを用いて分子指紋を抽出する。
CardiGraphormerの薬物発見と薬物相互作用への応用は、非常に大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:58:32 GMT)
Challenges in Domain-Specific Abstractive Summarization and How to
Overcome them [0.6] 大規模言語モデルは、ドメイン固有の抽象的テキスト要約のようなタスクに使用される際のいくつかの制限を示す。
本稿では,これら3つの制約を抽象的テキスト要約の文脈における研究問題として挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 12:26:44 GMT)
Discriminatory or Samaritan -- which AI is needed for humanity? An
Evolutionary Game Theory Analysis of Hybrid Human-AI populations [0.5] 我々は,AIの異なる形態が,一発の囚人のジレンマゲームをする人間の集団における協力の進化にどのように影響するかを研究する。
障害者を含む全員を無条件で支援するサマリア人のAIエージェントは、差別的AIよりも高いレベルの協力を促進することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 21:19:28 GMT)
Machine Learning and Polymer Self-Consistent Field Theory in Two Spatial
Dimensions [0.5] 深層学習を伴う自己整合場理論シミュレーションのデータを活用する計算フレームワークを提案する。
サドル点, 局所平均モノマー密度場を効率よく正確に予測するために, GAN(Generative Adversarial Network)を導入した。
このGANアプローチは、メモリと計算コストの両方を節約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 05:23:38 GMT)
Exploring the Multi-modal Demand Dynamics During Transport System
Disruptions [0.5] 本研究は、データ駆動型アプローチを用いて、ディスラプション下でのマルチモーダル需要ダイナミクスを探索する。
まず、過去の時間旅行需要データから異常なインスタンスを自動的に検出する手法を開発した。
そして、これらの異常時間にクラスタリングを適用し、破壊時に発生する様々な形態のマルチモーダル需要動態を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:15:28 GMT)
Generation of Probabilistic Synthetic Data for Serious Games: A Case
Study on Cyberbullying [0.5] 本稿では,対話型ナラティブに基づく現実的なゲームのための確率論的合成データを生成するシミュレータを提案する。
このアーキテクチャは、他の研究者が同様の問題を解決するために、汎用的でモジュール化された設計である。
提案したアーキテクチャと手法を,サイバーいじめに焦点を当てた真剣なゲームの場合に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:58:09 GMT)
1M parameters are enough? A lightweight CNN-based model for medical
image segmentation [0.4] 軽量なU-Netベースのモデルを模索しており、同じ状態を維持したり、より優れたパフォーマンス、すなわちU-Liteを実現できます。
我々は,CNNの強みを生かし,演算パラメータの著しい削減を図るために,Depthwise Separable Convolutionの原理に基づいてU-Liteを設計する。
全体として、U-Lite は 878K のパラメータしか持たず、従来の U-Net の35倍も小さく、現代の Transformer ベースのモデルよりもはるかに少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:38:29 GMT)
Robust Uncertainty Estimation for Classification of Maritime Objects [0.3] モンテカルロ・ドロップアウトにより達成されたクラス内不確実性と結合し,より包括的不確実性を示す手法を提案する。
我々の研究はFPR95を8%改善し、アウト・オブ・ディストリビューションデータを使わずにモデルがトレーニングされる場合の現在の最高性能の作業と比較した。
ベースラインに関してFPR95を44.2%改善し,ShiPSデータセットを公開し,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 19:54:53 GMT)
On the choice of training data for machine learning of geostrophic
mesoscale turbulence [0.3] データ」は、データ駆動手法において中心的な役割を果たすが、機械学習アルゴリズムの研究に焦点をあてることはあまりない。
横境界の存在下での回転成層乱流における渦-平均相互作用について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 03:43:21 GMT)
The ROAD to discovery: machine learning-driven anomaly detection in
radio astronomy spectrograms [0.3] 電波望遠鏡のための新しい機械学習異常検出フレームワークを提案する。
本稿では,Low Frequency Array (LOFAR) 望遠鏡から7050個の自己相関型スペクトログラムを用いたデータセットを提案する。
我々のシステムはLOFARデータ処理パイプラインのコンテキストにおいてリアルタイムであり、1msで1つのスペクトログラムを処理する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:34:27 GMT)
Lewis and Berry phases for a gravitational wave interacting with a
quantum harmonic oscillator [0.3] 横トラスレスゲージにおける量子調和振動子と相互作用する重力波を考える。
重力波は、最初はプラス偏光とクロス偏光の両方のシグネチャを持っている。
次に、系のハミルトニアン全体の分離可能部分に対応する2つのルイス不変量を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:55:23 GMT)
Critical dynamics of long-range quantum disordered systems [0.3] 量子乱れ系における長距離ホッピングは、量子多フラクタル性をもたらす。
長距離ホッピングシステムにおけるウェーブパケット拡張のモデルを提案する。
我々の発見は、多体ローカライゼーションやアンダーソンのランダムグラフのローカライゼーションの分野での応用にかなりの関心を寄せている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:25:54 GMT)
Simple and Rigorous Proof Method for the Security of Practical Quantum
Key Distribution in the Single-Qubit Regime Using Mismatched Basis
Measurements [0.3] 量子鍵分配(QKD)プロトコルは、2つのパーティが秘密の共有鍵を生成できるようにすることを目的としている。
理論上、多くのQKDプロトコルは無条件で安全であることが証明されているが、実験的なQKD実装の実際のセキュリティ分析は、可能なすべての抜け穴を考慮していないのが一般的である。
本稿では、離散変数QKDの実用的な実装に対して、安全な鍵レートを計算するための簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 16:55:26 GMT)
Large Language and Text-to-3D Models for Engineering Design Optimization [0.2] 工学領域における深層テキストから3Dモデルの可能性について検討する。
空力車両最適化の文脈において,OpenAIによるテキスト・ツー・3Dアセット・ネットワークであるShap-Eを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:54:09 GMT)
Locality and error correction in quantum dynamics with measurement [0.2] 我々はリーブ・ロビンソン理論を測定を伴う量子力学に拡張する。
我々は、少なくとも$(M hspace-0.5mm +hspace-0.5mm)$-fold の量子情報の速度 $v$ の強化を見出した。
その結果,量子情報処理の高速化のため,計測とアクティブフィードバックの利用に制限が課された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 19:49:57 GMT)
ChatGPT is not a pocket calculator -- Problems of AI-chatbots for
teaching Geography [0.1] ChatGPTは、評価の妥当性を脅かすため、不正である可能性がある。
地理とGIScienceの質問に回答する際のChatGPTの質に関する予備調査に基づいて,この仮定がかなり単純であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:35:21 GMT)
Worldwide AI Ethics: a review of 200 guidelines and recommendations for
AI governance [0.0] 本稿では、公共機関、学術機関、民間企業、市民社会団体が公表した200のガバナンス政策とAI利用に関する倫理ガイドラインのメタ分析を行う。
オープンソースデータベースとツールとしてリリースされているデータセットのポリシとガイドラインで一般的な少なくとも17の共鳴原理を特定します。
本研究は, 今後の規制に組み込むべき合意の領域を提示し, 分析結果の批判的分析と組み合わせたグローバルスケール分析研究の実施の限界を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 20:29:12 GMT)
Violation of Detailed Balance in Quantum Open Systems [0.0] 熱力学平衡における希薄気体に浸漬された量子系の力学を考察する。
浴槽温度のギブス状態は常に定常であり、この状態の詳細なバランス状態はボルン近似を超えて破ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 16:33:06 GMT)
Variations of Squeeze and Excitation networks [0.0] 畳み込みニューラルネットワークは空間的特徴を学習し、カーネル内で強くリンクされている。
本報告では,SEモジュールの変形により,圧縮・励起のプロセスが改善され,性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:20:03 GMT)
Streaking single-electron ionization in open-shell molecules driven by
X-ray pulses [0.0] 我々はHartree-Fockフレームワークにおける開殻分子の連続分子波動関数を得る。
我々は、円偏光赤外パルス(IR)を用いて電子力学を制御または歪曲する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:11:40 GMT)
Spectral Theory of Non-Markovian Dissipative Phase Transitions [0.0] 我々は、DPTのスペクトル理論を任意の非マルコフ系に拡張し、それらのシグネチャを抽出するための一般的かつ体系的な方法を提案する。
まず、第1次DPTを示すモデルにおいて、位相境界を制御するためのリソースとしてメモリ効果をどのように利用できるかを示す。
次に,従来の試みが失敗していた2モードDickeモデルにおいて,挑戦的な2階DPTのすべての特徴を捉えることによって,手法のパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:48:38 GMT)
Spatio-Temporal Surrogates for Interaction of a Jet with High
Explosives: Part II -- Clustering Extremely High-Dimensional Grid-Based Data [0.0] 本稿では,高爆薬と相互作用するジェット機のシミュレーションから得られた出力データについて考察する。
ランダムなプロジェクションのランダム性と,k平均クラスタリングにおける初期セントロイドの選択を併用して,データセット内のクラスタ数を決定する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 23:36:43 GMT)
Spatio-Temporal Surrogates for Interaction of a Jet with High
Explosives: Part I -- Analysis with a Small Sample Size [0.0] 高い爆発物と相互作用するジェットの2次元問題を用いて、高品質なサロゲートをどうやって構築できるかを理解する。
それぞれのシミュレーションから得られるベクトル値出力は200万以上の空間的位置で利用可能である。
我々は、これらの非常に大きなデータセットを分析し、分析に使用されるアルゴリズムのパラメータを設定し、時間的・時間的サロゲートの精度を向上させるために簡単な方法を用いる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 23:10:23 GMT)
Spatio-Angular Convolutions for Super-resolution in Diffusion MRI [0.0] パラメトリック連続畳み込みフレームワーク上に広がるdMRI角超解像に対する新しいアプローチを提案する。
完全にパラメトリックな連続畳み込みネットワーク(PCCNN)を構築し、既存のモデルと比較する。
この定式化は、Fixel-based analysis,neurite orientationvariance and density imagingなどの臨床的に関係のある下流解析によく応用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:33:56 GMT)
Some challenges of calibrating differentiable agent-based models [0.0] エージェントベースモデル(ABM)は複雑なシステムのモデリングと推論に有望なアプローチである。
それらの応用は、その複雑さ、離散的性質、パラメータ推論と最適化タスクの実行の難しさによって妨げられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:07:10 GMT)
Single atom in a superoscillatory optical trap [0.0] 我々は、標準のエアリー焦点から通常のアブブの回折限界よりも小さい波長以下のホットスポットまで連続的に調整できる光トラップにおける単一超低温原子のトラップを報告する。
超振動トラップと連続ポテンシャルチューニングは、量子シミュレーターのためのコンパクトで持続可能な原子アンサンブルを生成するだけでなく、単一分子量子化学においても有用であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 20:37:40 GMT)
Proof of avoidability of the quantum first-order transition in
transverse magnetization in quantum annealing of finite-dimensional spin
glasses [0.0] 任意の有限次元スピン系に対する適切な量子アニールは、横磁化における量子一階遷移を持たない。
この結果は有限次元スピングラスシステムに適用でき、基底状態探索問題は解くのが難しいことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:15:43 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） (Mon, 3 Jul 2023 05:01:12 GMT)
Predicting beauty, liking, and aesthetic quality: A comparative analysis
of image databases for visual aesthetics research [0.0] 対象認識のために開発された畳み込みニューラルネットワークの層を, (A) 先行研究された20の統計画像特性の集合を用いて, 連続して評価を予測できるかを検討する。
以上の結果から,各データセットにおける審美評価の予測可能性に有意な変化が認められた。
意外なことに、統計的画像特性と畳み込みニューラルネットワークは、類似した精度で美的評価を予測し、この2つの手法が捉えた画像情報の顕著な重複を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:03:17 GMT)
Predicting Angular-Momentum Waves Based on Yang-Mills Equations [0.0] ヤン・ミルズ(YM)理論はマクスウェルの方程式を電磁界を統一するものである。
角-運動量波は、スピン角運動量の振動によって実験で実現されることが望まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 01:46:36 GMT)
Population Age Group Sensitivity for COVID-19 Infections with Deep
Learning [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、世界中の政府や医療システムにとって前例のない課題を生み出している。
この研究は、米国の郡レベルでの新型コロナウイルス感染率において最も影響力のある年齢層を特定することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 04:56:55 GMT)
Performance metrics for the continuous distribution of entanglement in
multi-user quantum networks [0.0] 遠方のノード間で共有される絡み合った状態は、量子ネットワークアプリケーションで頻繁に使用される。
本稿では,絡み合いの連続分布のためのプロトコルの定常的性能解析に着目する。
我々の分析から得られた主な結論の1つは、絡み合いの消費率は、忠実度要求よりもプロトコルの性能に大きな影響を及ぼすということである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 23:55:02 GMT)
Optimizing Measurements Sequences for Quantum State Verification [0.0] 複数の測定値を使用する必要がある場合、測定の順序が正確さを迅速に評価するために重要であることを示す。
最適または準最適測定シーケンスを計算するための異なる戦略を提案し,比較する。
数値シミュレーションにより,提案アルゴリズムは検証に必要な測定回数を大幅に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:23:17 GMT)
Optimized experimental optical tomography of quantum states of
room-temperature alkali-metal vapor [0.0] 本稿では,集合密度行列の量子状態トモグラフィーのための新しい実験手法を示す。
光の偏光の測定に基づいて、原子の蒸気を横切る。
誤差に対する手法の堅牢性を評価するため,数値シミュレーションにより実験的研究が支持されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:10:27 GMT)
Optimal form of light cones for bosonic transport in long-range systems [0.0] 粒子輸送に要する最小時間は、常にソース領域とターゲット領域の間の距離によって制限されることを示す。
対象領域内の特定のボソン数の観測確率の上限を導出する。
我々の結果は、長距離ホッピングと長距離相互作用の両方の下で任意の初期状態に対して成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:37:11 GMT)
Optimal Control Theory Techniques for Nitrogen Vacancy Ensembles in
Single Crystal Diamond [0.0] 窒素Vacancy Center Ensemblesは、ベクトル磁気量計の能力のため、量子センサーの優れた候補である。
円偏光マイクロ波はスピンロック実験と集団制御による任意の同時制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:26:43 GMT)
Normalized mutual information is a biased measure for classification and
community detection [0.0] 正規化された相互情報によって返される結果は2つの理由から偏りがあることが示される。
本稿では,どのアルゴリズムが最適かという結論が,従来の相互情報のバイアスに大きく影響されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 18:12:32 GMT)
Non-local interference in arrival time [0.0] そこで本研究では, 交絡原子を用いた2つの二重スリット実験の修正版を提案し, 到着時間分布における非局所干渉を観測した。
数値シミュレーションにより,到着時刻分布における1粒子と2粒子の干渉可視性の間に相補的な関係が示された。
予測された非局所的時間的干渉と関連する相補性関係は、絡み合った量子系の普遍的な挙動である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 18:26:56 GMT)
Neural Chronos ODE: Unveiling Temporal Patterns and Forecasting Future
and Past Trends in Time Series Data [0.0] 実験結果から,ニューラルCODEはスパイラルのダイナミクスを前後に学習する際に,ニューラルODEよりも優れていた。
CODE-RNN/-GRU/-LSTMとCODE-BiRNN/-BiGRU/-BiLSTMの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:54:50 GMT)
Multipartite Spin Coherent States and Spinor States [0.0] スピンコヒーレント状態の多部一般化を導入,解析する。
このような多部スピンコヒーレントおよびスピノル状態の量子情報の保存方法としての有用性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:14:00 GMT)
Maximally entangled real states and SLOCC invariants: the 3-qutrit case [0.0] 実3量子系の場合について検討し、最大絡み合った状態の新たな集合を発見する。
アハロノフ状態が3つの基本不変量全体の同時最大値であることは注目すべきである。
基本行列演算を用いて、任意の3量子状態におけるこれらの不変量を評価する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 12:41:30 GMT)
Learning Generic Solutions for Multiphase Transport in Porous Media via
the Flux Functions Operator [0.0] DeepDeepONetは、レンダリングフラックスDEを高速化する強力なツールとして登場した。
我々は、入力ペア出力の観測を伴わずにこのマッピングを実現するために、Physical-In DeepONets (PI-DeepONets) を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 21:10:30 GMT)
From ChatGPT to ThreatGPT: Impact of Generative AI in Cybersecurity and
Privacy [0.0] この研究論文は、サイバーセキュリティとプライバシの領域におけるGenAIの限界、課題、潜在的なリスク、そして機会を強調している。
本稿では、サイバー犯罪者がGenAIツールをサイバー攻撃に利用する方法について検討する。
また、ChatGPTの社会的、法的、倫理的意味についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 00:36:57 GMT)
Fraunhofer SIT at CheckThat! 2023: Tackling Classification Uncertainty
Using Model Souping on the Example of Check-Worthiness Classification [0.0] 本稿では,Fraunhofer SITチームが開発したCLEF-2023 CheckThat! Lab Task 1B for Englishについて述べる。
政治的議論のテキストスニペットが与えられた場合、このタスクの目的は、チェックしやすさを評価すべきかどうかを判断することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:27:46 GMT)
First Steps towards a Runtime Analysis of Neuroevolution [0.0] 進化的アルゴリズムは、単純な人工ニューラルネットワークの重みとアクティベーション機能を最適化する。
次に、ネットワークによって学習される単純な例関数を定義し、単一のニューロンを持つネットワークと、複数のニューロンと2つのレイヤを持つより高度な構造に対して厳密な実行時解析を行う。
その結果,提案アルゴリズムは1つのニューロンに対して設計された2つのサンプル問題に対して効率が良く,二層ネットワークのサンプル問題に対して少なくとも一定の確率で効率がよいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:30:58 GMT)
Fighting the disagreement in Explainable Machine Learning with consensus [0.0] 機械学習モデルの内部動作は、その正確さと同程度に関連しています。
解釈可能性アルゴリズムは、しばしばモデルの説明に異を唱え、矛盾する説明につながる。
この問題に対処するために、モデルが説明されるとコンセンサス関数を適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 18:32:50 GMT)
Feature-Based Time-Series Analysis in R using the theft Package [0.0] 時系列機能の集合を計算するための多くのオープンソースソフトウェアパッケージは、複数のプログラミング言語にまたがって存在している。
ここでは、これらの問題の解決策を、盗難と呼ばれるRソフトウェアパッケージに紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:02:40 GMT)
Evaluation of medium-large Language Models at zero-shot closed book
generative question answering [0.0] 本稿では,少なくとも60億のパラメータを持つと定義される中規模言語モデル(MLM)に焦点を当てる。
本研究は,外部文書検索を行なわずに精巧な回答をモデルに求めるゼロショット生成質問応答を評価する。
その結果、最高の回答を組み合わせることで、全体の正解率は82.7%となり、ChatGPTの60.9%より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 18:26:23 GMT)
Enabling Quantum Cybersecurity Analytics in Botnet Detection: Stable
Architecture and Speed-up through Tree Algorithms [0.0] 我々は,100個のデータサンプルと5,000個のデータサンプルを用いた実デバイスシミュレーションを用いて,実量子コンピュータ上でのハイブリッド機械学習手法の実行を可能にする。
私たちは、データサンプル1000件と量子シミュレータのみを扱う2022年のSuryotrisongkoと武蔵を破りました。
我々はHoeffding決定木アルゴリズムに基づく新しいハイブリッド量子二項分類アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 19:08:11 GMT)
Dyson-Schwinger equations in zero dimensions and polynomial
approximations [0.0] 方程式の列が過小評価されるのは、方程式の無限列が有限列に切り替わるならば、方程式よりもグリーン関数の方が必ず多いからである。
この問題に対するアプローチは、最高グリーン函数を 0 に設定することで有限系を閉じることである。
すべての場合、根の列は、正確な答えから数パーセント異なる極限に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:41:11 GMT)
Dynamical Projective Operatorial Approach (DPOA) for out-of-equilibrium
systems and its application to TR-ARPES [0.0] 動的射影作用素アプローチ(DPOA)という新しいモデル-ハミルトニアン法を提案する。
DPOAはポンプ式システム、特にポンププローブ分光器に対処するために構築されている。
後者の拡張は、単光子共鳴と多光子共鳴、剛性シフト、バンドドレッシング、および異なる種類のサイドバンドの出現方法を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 17:32:34 GMT)
Doubly Robust Estimation of Direct and Indirect Quantile Treatment
Effects with Machine Learning [0.0] 本稿では, 直接的および間接的量子的処理効果の機械学習推定器を提案する。
提案手法は,確率結果の累積分布関数の効率的なスコア関数に基づく。
また,統計的推測のための乗算器ブートストラップを提案し,乗算器の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:27:15 GMT)
Domain shifts in dermoscopic skin cancer datasets: Evaluation of
essential limitations for clinical translation [0.0] メタデータに基づいて,ISICアーカイブから公開されている画像をグループ化し,意味のある領域を生成する。
複数の定量化手法を用いて、領域シフトの存在と強度を推定した。
グループ化されたドメインのほとんどでは、実際にはドメインシフトが存在します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:40:03 GMT)
Direct determination of optimal real-space orbitals for correlated
electronic structure of molecules [0.0] 原子や分子の任意の(関連する)状態のエネルギーを評価するのに最適な、ほぼ正確な正則軌道を決定する方法を示す。
軌道は、ユーザが指定した目標精度を達成するために適応的に洗練される多分解能スペクトル要素ベースを用いて、実空間で表現される。
単一のコンピュータノード上で100以上の完全相関数値軌道を最適化することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 03:16:59 GMT)
Dephasing effects on quantum correlations and teleportation in presence
of state dependent bath [0.0] 状態依存浴が単一量子ビットテレポーテーションの量子相関と忠実度に与える影響を解析した。
初期システムバス相関の存在により、システムは長い時間量子相関を維持することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 15:31:19 GMT)
Deep Direct Discriminative Decoders for High-dimensional Time-series
Data Analysis [0.0] 状態空間モデル(SSM)は時系列データの解析に広く利用されている。
本研究では,高次元観察プロセスにおけるSSMの新しい定式化を提案する。
我々は,高次元観測信号を用いて基礎となる状態過程を効率的に推定する新しいソリューションを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 13:40:46 GMT)
Deep Active Learning for Multi-Label Classification of Remote Sensing
Images [0.0] リモートセンシング(RS)における多ラベル分類問題に対する深層能動学習(AL)を導入する。
特に,RS画像のMLCに対する複数のALクエリ関数の有効性について検討する。
全てのクエリ関数は、RSのMLC問題のフレームワークで初めて導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 07:36:51 GMT)
Decoherence Limits the Cost to Simulate an Anharmonic Oscillator [0.0] 位相空間量子干渉に伴う微細なサブプランク構造をデコヒーレンスで洗い出す方法について検討する。
これをデコヒーレンスが半古典的 truncated Wigner 近似を回復する方法に結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 04:49:10 GMT)
ChatGPT vs. Google: A Comparative Study of Search Performance and User
Experience [0.0] 本稿では,情報検索タスクに検索エンジンとChatGPTツールを用いた場合のユーザ行動の違いについて検討する。
以上の結果から,ChatGPT群はタスク全体のパフォーマンスに有意な差はなく,全てのタスクに継続的に費やす時間が少ないことが明らかとなった。
ユーザはChatGPTのレスポンスを、Google検索と比較して情報品質が高いと認識している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 16:15:34 GMT)
Certification of unbounded randomness without nonlocality [0.0] 本稿では,Leggett-Gargの不等式の最大値違反に基づいて,デバイスに依存しない半非有界ランダム性を認証する手法を提案する。
このスキームは量子状態の選択とは独立であり、従って「量子」ノイズでさえ自己検定量子測定に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 20:11:08 GMT)
Center Preserving Automorphisms of Finite Heisenberg Group over $\mathbb
Z_N$ [0.0] 有限ハイゼンベルク群の中心自明な自己同型群の群構造を$mathbb Z_N$と$U(1)$拡張で調べる。
分割を利用して、対応する射影Weil表現が線型表現に持ち上げられることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 09:13:40 GMT)
Bright, low-noise source of single photons at 780 nm with improved
phase-matching in rubidium vapor [0.0] ルビジウム蒸気中の4波長混合に基づく波長可変GHz帯光子を用いた光子を高輝度多重化する実験を行った。
新しい実装では、位相整合性の良い周波数変調方式、単一モード繊維を用いた空間配向法、異なるルビジウム同位体、より高い蒸気セル透過を用いる。
我々の情報源は、20%以上の効率で検出された単一光子、88%のHong-Ou-Mandel干渉可視性、毎秒100キロ秒以上の発生率、100以上の信号-雑音比を発生させ、量子情報に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 08:46:21 GMT)
Block perturbation of symplectic matrices in Williamson's theorem:
imposed by multiplicities of symplectic eigenvalues [0.0] ウィリアムソンの定理の任意のシンプレクティック行列 $tildeS$ 対角化 $A+H$ は $tildeS=S Q+mathcalO(|H|)$ の形であることを示す。
我々の結果は、たとえ$A$がシンプレクティック固有値を繰り返したとしても成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:56:19 GMT)
Adaptability of Improved NEAT in Variable Environments [0.0] 神経進化(NeuroEvolution of Augmenting Topologies、NEAT)は、新しい遺伝的アルゴリズム(GA)である。
本稿では, NEATの改良版を可変環境に実装することにより, この課題について検討する。
すべての組み合わせで改善されているのは、リカレント接続、自動機能選択、人口増加である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 00:25:57 GMT)
Achieving Stable Training of Reinforcement Learning Agents in Bimodal
Environments through Batch Learning [0.0] バイモーダル環境は、典型的な強化学習問題に挑戦する。
本稿では,バッチ更新を用いることで,これらの課題に対処するための新しい学習手法を提案する。
この研究は、強化学習の実践的、産業的展開を可能にする大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 10:49:31 GMT)
Accelerated variational quantum eigensolver with joint Bell measurement [0.0] 本稿では,VQEアルゴリズムを高速化し,測定回数を削減するためのジョイントベル計測VQEというプロトコルを提案する。
我々のアプローチはVQEに限らず、コスト関数が多くのパウリ作用素の期待値である様々な量子アルゴリズムで利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 06:05:28 GMT)
ALBERTI, a Multilingual Domain Specific Language Model for Poetry
Analysis [0.0] 我々は、詩のための最初の多言語事前訓練された大規模言語モデルであるtextscAlbertiを提示する。
さらに12言語から1200万節以上のコーパスで多言語BERTを訓練した。
textscAlbertiは、ルールベースのシステムと比較して、ドイツ語の最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 22:50:53 GMT)
A versatile deep learning-based protein-ligand interaction prediction
model for accurate binding affinity scoring and virtual screening [0.0] 我々は,PLI予測におけるアフィニティスコアと仮想スクリーニングを正確に結合できる汎用モデルを開発した。
物理インフォームドニューラルネットワークとともに,新しいデータ拡張戦略を導入する。
結果のモデルでは、スコアリングとスクリーニングの両方が大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 14:46:49 GMT)
A Vision for Flexibile GLSP-based Web Modeling Tools [0.0] Webベースのモデリングツールは、業界におけるそのような言語に固執するモデルを視覚化し、編集するために、ますます人気が高まっている。
この新世代のツールの背景にある技術のひとつが、Eclipseファウンデーションの下でホストされているオープンソースのクライアントサーバフレームワークであるGraphical Language Server Platform(GLSP)である。
本稿では,GLSPベースのモデリングツールの開発経験を基にした,より柔軟なモデリングツールの展望について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 20:57:44 GMT)
A CNN regression model to estimate buildings height maps using
Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 MSI time series [0.0] 本研究では,Sentinel-1 (S1) とSentinel-2 (S2) の時系列を用いて,ビルの高さを空間分解能10mで推定するための教師付きマルチモーダルビルディングハイトネットワーク (MBHR-Net) を提案する。
我々のMBHR-Netは,S1画像とS2画像から意味のある特徴を抽出し,画像パターンと建築高さの複雑な時間的関係を学習することを目的としている。
モデルはオランダのRoot Mean Squared Error(RMSE)、Intersection over Union(IoU)、R-squared(R2)の10都市でトレーニングされ、テストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Jul 2023 22:16:17 GMT)