MADAv2: Advanced Multi-Anchor Based Active Domain Adaptation
Segmentation [98.1] セマンティックセグメンテーションタスクに関するドメイン適応を支援するために,アクティブなサンプル選択を導入する。
これらのサンプルを手動でアノテートする作業量が少ないため、ターゲット領域分布の歪みを効果的に緩和することができる。
長期分布問題を緩和するために、強力な半教師付きドメイン適応戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 08:15:54 GMT)
Synthetic data, real errors: how (not) to publish and use synthetic data [86.7] 生成過程が下流MLタスクにどのように影響するかを示す。
本稿では、生成プロセスモデルパラメータの後方分布を近似するために、Deep Generative Ensemble (DGE)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 09:15:05 GMT)
OmniForce: On Human-Centered, Large Model Empowered and Cloud-Edge
Collaborative AutoML System [85.8] 我々は人間中心のAutoMLシステムであるOmniForceを紹介した。
我々は、OmniForceがAutoMLシステムを実践し、オープン環境シナリオにおける適応型AIを構築する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 16:50:22 GMT)
Polynomial Width is Sufficient for Set Representation with
High-dimensional Features [79.4] DeepSetsは集合表現のための最も広く使われているニューラルネットワークアーキテクチャである。
a) 線形 + パワーアクティベーション (LP) と (b) 線形 + 指数的アクティベーション (LE) の2つの集合要素埋め込み層を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 16:00:59 GMT)
Physics-Driven Diffusion Models for Impact Sound Synthesis from Videos [78.5] 従来の衝撃音合成法では、音を表現・合成できる物理パラメータのセットを得るために物理シミュレーションを用いていた。
既存のビデオ駆動ディープラーニングベースのアプローチは、視覚コンテンツと衝撃音の間の弱い対応を捉えることしかできなかった。
サイレントビデオクリップに高忠実度衝撃音を合成できる物理駆動拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 07:12:28 GMT)
Bounding data reconstruction attacks with the hypothesis testing
interpretation of differential privacy [78.3] レコンストラクションロバストネス(ReRo)は、機械学習モデルに対するデータ再構成攻撃の成功の上限として最近提案されている。
これまでの研究では、差分プライバシー(DP)機構がReRoを提供することを示したが、これまではモンテカルロによるReRo境界の厳密な推定しか示されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 08:02:47 GMT)
High Fidelity 3D Hand Shape Reconstruction via Scalable Graph Frequency
Decomposition [77.3] 周波数分割ネットワークを設計し,周波数帯域の異なる3次元ハンドメッシュを粗い方法で生成する。
高周波パーソナライズされた詳細を捉えるため、3Dメッシュを周波数領域に変換し、新しい周波数分解損失を提案する。
提案手法は高忠実度3次元手指再建のための微細な細部情報を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 19:26:09 GMT)
Talk the Walk: Synthetic Data Generation for Conversational Music
Recommendation [76.0] 本稿では, 商品コレクションに符号化されたドメイン知識を活用することで, リアルな高品質な会話データを合成する技術であるTalkTheWalkを提案する。
TalkTheWalkを音楽レコメンデーションに適用し、100万以上の多様なプレイリストのキュレーション会話を生成します。
人間による評価では、会話は関連する項目集合と一貫した発話を含んでおり、このタスクのための小さな人間による会話データの品質とほぼ一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 21:41:23 GMT)
TractGeoNet: A geometric deep learning framework for pointwise analysis
of tract microstructure to predict language assessment performance [66.4] 拡散磁気共鳴画像(dMRI)による回帰処理を行うための幾何学的深層学習フレームワークであるTractGeoNetを提案する。
回帰性能を向上させるために,新しい損失関数 Paired-Siamese Regression Los を提案する。
本手法の有効性を,2つの言語神経心理学的評価に対して予測することで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 14:10:37 GMT)
On Regularization and Inference with Label Constraints [62.6] 機械学習パイプラインにおけるラベル制約を符号化するための2つの戦略、制約付き正規化、制約付き推論を比較した。
正規化については、制約に不整合なモデルを前置することで一般化ギャップを狭めることを示す。
制約付き推論では、モデルの違反を訂正することで人口リスクを低減し、それによってその違反を有利にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 03:39:22 GMT)
Improving Textless Spoken Language Understanding with Discrete Units as
Intermediate Target [58.6] Spoken Language Understanding (SLU) は、音声音声から意味情報を抽出することを目的としたタスクである。
本研究では,テキストレスSLUの性能向上のための中間ガイダンスとして離散単位を用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 07:25:14 GMT)
A Stitch in Time Saves Nine: Detecting and Mitigating Hallucinations of
LLMs by Validating Low-Confidence Generation [52.0] 大規模な言語モデルは、しばしば信頼性を著しく損なう「ハロシン化」する傾向がある。
生成過程における幻覚を積極的に検出・緩和する手法を提案する。
提案手法は, GPT-3モデルの幻覚を平均47.5%から14.5%に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 14:25:57 GMT)
Stimulating the Diffusion Model for Image Denoising via Adaptive
Embedding and Ensembling [51.3] DMID(Diffusion Model for Image Denoising)と呼ばれる新しい手法を提案する。
本手法は, 雑音像を事前学習した拡散モデルに埋め込む適応埋め込み法と, 雑音像の歪みを低減する適応組込み法とを含む。
我々のDMID戦略は、ガウス的および実世界のイメージデノーミングにおいて、あらゆる歪みに基づく知覚的メトリクスに対する最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 14:59:41 GMT)
Qualitative Failures of Image Generation Models and Their Application in
Detecting Deepfakes [47.6] 生成した画像の品質と、現実世界に見られるものとの間には、ギャップが残っている。
これらの失敗を理解することで、これらのモデルに改善が必要な領域を特定することができます。
今日の社会におけるディープフェイクの流行は深刻な懸念である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 23:28:54 GMT)
Calibration-Aware Margin Loss: Pushing the Accuracy-Calibration
Consistency Pareto Frontier for Deep Metric Learning [46.0] 最先端のメトリクス学習損失は、しばしばクラス内およびクラス間埋め込み構造を高度に変化させ、しきい値のキャリブレーションを非自明なプロセスにする。
本稿では,オペレーティング・ポイント・インコシスタンス・スコア(OPIS)と呼ばれる新たな指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 21:16:41 GMT)
On decoder-only architecture for speech-to-text and large language model
integration [43.3] Speech-LLaMAは、音声情報をテキストベースの大規模言語モデルに効果的に組み込む新しいアプローチである。
我々は多言語音声からテキストへの翻訳タスクの実験を行い、強いベースラインよりも大幅に改善されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 06:47:58 GMT)
Inductive Meta-path Learning for Schema-complex Heterogeneous
Information Networks [38.6] Heterogeneous Information Networks (HIN) は、複数のノードとエッジを持つ情報ネットワークである。
メタパスの概念、すなわち2つのエンティティを接続するエンティティタイプと関係型のシーケンスは、様々なHINタスクのためのメタレベル説明可能なセマンティクスを提供するために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 09:10:43 GMT)
How to Index Item IDs for Recommendation Foundation Models [37.3] Recommendation foundation modelは、リコメンデーションタスクを自然言語タスクに変換することで、リコメンデーションのために大きな言語モデル(LLM)を利用する。
推奨項目を決定する際に、過剰に長いテキストを生成するのを避けるために、推奨基礎モデルにはLLM互換アイテムIDを作成することが不可欠である。
本稿では,シーケンシャルインデックス,協調インデックス,セマンティックインデックス(コンテンツベース)インデックス,ハイブリッドインデックスの4つを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 18:57:21 GMT)
VS-TransGRU: A Novel Transformer-GRU-based Framework Enhanced by
Visual-Semantic Fusion for Egocentric Action Anticipation [33.4] エゴセントリックなアクション予測は、一人称視点で将来のアクションを先進的に予測することを目的とした課題である。
既存のほとんどの手法は、視覚入力とリカレントニューラルネットワークに基づくモデルアーキテクチャと損失関数の改善に重点を置いている。
本稿では,新しいビジュアル・セマンティック融合とトランスフォーマーGRUに基づくアクション予測フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 06:49:54 GMT)
Noisy Tensor Ring approximation for computing gradients of Variational
Quantum Eigensolver for Combinatorial Optimization [33.1] 変分量子アルゴリズムは最適化の領域で計算上の優位性を提供する可能性を確立している。
これらのアルゴリズムは、スケーラビリティを制限する古典的に難解な勾配に悩まされる。
本研究では,パラメータシフト則を用いた古典的勾配法を提案するが,テンソルリング近似を用いて回路から期待値を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 03:14:28 GMT)
Lightweight Improved Residual Network for Efficient Inverse Tone Mapping [31.4] インターネット上のほとんどのメディア画像は8ビット標準ダイナミックレンジ(SDR)フォーマットのままである。
逆トーンマッピング(ITM)は、豊富なメディア画像の潜在能力を最大限に活用するために重要である。
我々は,効率的なIMMを実現するために,一般的な残差ブロックのパワーを増強し,軽量な改良された残差ネットワーク(IRNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 15:43:49 GMT)
Pre-Training Protein Encoder via Siamese Sequence-Structure Diffusion
Trajectory Prediction [29.4] タンパク質の自己教師付き事前学習法が近年注目され、ほとんどのアプローチはタンパク質配列または構造に焦点をあてている。
配列構造共分散モデルを用いて,タンパク質エンコーダを事前学習するためのDiffPreT手法を提案する。
我々は,シムズ拡散軌道予測(SiamDiff)と呼ばれる手法によりDiffPreTを強化し,タンパク質の異なるコンホメータ間の相関を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 14:46:58 GMT)
Reading Between the Lanes: Text VideoQA on the Road [27.9] RoadTextVQAは、ビデオ質問応答(VideoQA)タスクのための新しいデータセットである。
RoadTextVQAは、複数の国から集められた3222ドルのドライビングビデオで構成され、10,500ドルの質問が付録されている。
RoadTextVQAデータセット上で、最先端のビデオ質問応答モデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 10:11:29 GMT)
Bidirectional Attention as a Mixture of Continuous Word Experts [21.7] 双方向アテンション$x2013$は、位置エンコーディングとマスキング言語を備えた自己アテンションで構成されている。
意図しない前者とは何が違うのか?
両方向の注意は、線形な単語の類似を示すために、はるかに強い仮定を必要とすることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 23:25:55 GMT)
Autonomy 2.0: The Quest for Economies of Scale [21.7] スケーラビリティは技術的観点からも非常に必要であり、経済的観点からも非常に有利である、と私たちは主張する。
現在の開発パラダイムであるAutonomy 1.0は、データや計算リソースの量ではなく、エンジニア数でスケールする。
自律性2.0(Autonomy 2.0)と呼ばれる新しい開発パラダイムが、これらの問題に対処し、自律性産業を大きく向上させる方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 13:13:20 GMT)
Learning to Group Auxiliary Datasets for Molecule [20.8] 高親和性補助データセットの同定にMollGroupを提案する。
MolGroupはデータセット親和性をタスクと構造親和性に分離する。
実験の結果,MollGroupが選択した分子データセット群を用いてトレーニングしたGIN/Graphormerでは,平均4.41%/3.47%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 22:02:22 GMT)
Revisiting Cross-Lingual Summarization: A Corpus-based Study and A New
Benchmark with Improved Annotation [19.8] ConvSumXは言語間会話要約ベンチマークである。
本稿では,ソース入力コンテキストを明示的に考慮した新しいアノテーションスキーマを提案する。
ソース入力テキストと要約の両方が、言語間要約のモデル化に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 17:20:56 GMT)
Designing a Direct Feedback Loop between Humans and Convolutional Neural
Networks through Local Explanations [18.7] DeepFuseは、ユーザとCNN間の直接的なフィードバックループを実現する最初のインタラクティブデザインである。
CNN経験者12名を対象に2日間の研究を行った。
DeepFuseを使うことで、参加者は現在の最先端のモデルよりも正確で“合理的”なモデルを作りました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 19:51:01 GMT)
Is ChatGPT a Good Personality Recognizer? A Preliminary Study [17.1] 本稿では,ChatGPTが与えられたテキストから人格を認識する能力について検討する。
2つの代表的な実世界のデータセットにおけるChatGPTの性能を、従来のニューラルネットワーク、微調整されたRoBERTa、およびそれに対応するタスク固有モデルと比較する。
ゼロショットチェーンによるChatGPTは、印象的なパーソナリティ認識能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 11:02:02 GMT)
Prompting classes: Exploring the Power of Prompt Class Learning in
Weakly Supervised Semantic Segmentation [16.8] 本稿では,プロンプトチューニングが弱教師付きセマンティックセグメンテーションに与える影響について検討する。
PrOmpt cLass lEarning(POLE)戦略に基づく新しいアプローチを提案する。
我々は、よく知られたWSSSベンチマークにおいて、シンプルで効率的なアプローチがSOTA性能を達成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 15:51:51 GMT)
DDAC-SpAM: A Distributed Algorithm for Fitting High-dimensional Sparse
Additive Models with Feature Division and Decorrelation [16.2] 本稿では,高次元のスパース加法モデルの下で特徴を分割する分散統計学習アルゴリズムDDAC-SpAMを提案する。
提案アルゴリズムの有効性と有効性は, 合成データと実データの両方に関する理論的解析と実験結果によって実証される。
提案手法は, スパース加法モデルと, 広範囲の領域で有望な応用を実現するための実用的ソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 21:05:03 GMT)
Graph Neural Networks for temporal graphs: State of the art, open
challenges, and opportunities [15.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、(静的)グラフ構造化データを学ぶための主要なパラダイムとなっている。
近年, 時間グラフのためのGNNベースのモデルが, GNNの能力を拡張すべく, 有望な研究領域として浮上している。
本稿では、時間的GNNの現状を概観し、学習設定とタスクの厳密な形式化を導入する。
調査は、研究と応用の両方の観点から、この分野における最も関連性の高いオープン課題に関する議論で締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 12:43:42 GMT)
When Giant Language Brains Just Aren't Enough! Domain Pizzazz with
Knowledge Sparkle Dust [15.5] 本稿では,大規模言語モデルの実践的ユースケースへの適応におけるギャップを埋めることを目的とした経験的分析を提案する。
本研究は, 推論の課題によるケーススタディとして, 保険の質問応答(QA)タスクを選択する。
本課題に基づいて,保険政策ルールブックやDBPediaから抽出した付加的な知識により,LLMに依存した新たなモデルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 08:13:06 GMT)
Embedding Mental Health Discourse for Community Recommendation [15.3] 本稿では,ソーシャルメディア上でのメンタルヘルス支援グループに焦点をあてたコミュニティレコメンデーションシステムの開発に,談話埋め込み技術の利用について検討する。
提案手法では,レコメンデーションシステムの性能を高めるために,コンテンツベースおよび協調フィルタリング技術を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 03:59:58 GMT)
Optimization-based Learning for Dynamic Load Planning in Trucking
Service Networks [14.6] 本稿では,フロー計画と負荷計画の両課題を共同で検討する動的負荷計画問題(DLPP)について考察する。
本研究の目的は,ネットワーク上の端末で意思決定を行う計画立案者に対して,意思決定支援ツールを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 21:28:20 GMT)
Quantization-Aware and Tensor-Compressed Training of Transformers for
Natural Language Understanding [12.0] 本稿では,変圧器モデルにおけるモデルサイズ,演算演算,実行遅延を低減するために,量子化対応テンソル圧縮トレーニング手法を提案する。
あらかじめ訓練された変圧器から量子化およびテンソル圧縮された学生モデルを蒸留するために層間蒸留を適用した。
パフォーマンスは2つの自然言語理解タスクで実証され、最大6,3倍の圧縮率、精度の低下、顕著な推論とトレーニングのスピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 04:29:09 GMT)
Applying human-centered AI in developing effective human-AI teaming: A
perspective of human-AI joint cognitive systems [11.3] 研究と応用は、AIシステムを開発するための新しいパラダイムとして、HAT(Human-AI Teaming)を使用している。
我々は,人間とAIの協調認知システム(HAIJCS)の概念的枠組みについて詳しく検討する。
本稿では,HATを表現・実装するためのヒューマンAI共同認知システム(HAIJCS)の概念的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 06:26:38 GMT)
Evaluating the Capability of Large-scale Language Models on Chinese
Grammatical Error Correction Task [10.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて顕著な能力を示している。
本報告では,中国語の文法的誤り訂正タスクにおける大規模言語モデルの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 13:10:59 GMT)
BlackVIP: Black-Box Visual Prompting for Robust Transfer Learning [10.4] BlackVIPは、最小限のメモリ要件で、PTMのパラメータにアクセスすることなく、多様なドメインへの堅牢な適応を可能にする。
16のデータセットの実験では、最小限のメモリ要件で、PTMのパラメータにアクセスすることなく、BlackVIPが多様なドメインへの堅牢な適応を可能にすることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 12:13:50 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） (Sat, 8 Jul 2023 20:20:03 GMT)
Ariadne's Thread:Using Text Prompts to Improve Segmentation of Infected
Areas from Chest X-ray images [10.1] 本稿では,テキストプロンプトを用いてセグメンテーション結果を改善する言語駆動セグメンテーション手法を提案する。
QaTa-COV19データセットの実験から,本手法は,少なくともユニモーダル法と比較して,Diceのスコアを6.09%向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 09:36:17 GMT)
Camouflaged Object Detection with Feature Grafting and Distractor Aware [9.8] そこで我々は,Camouflaged Object Detectionタスクを処理するために,FDNet(Feature Grafting and Distractor Aware Network)を提案する。
具体的には、CNNとTransformerを使ってマルチスケール画像を並列にエンコードする。
Distractor Aware Moduleは、CODタスクで考えられる2つの障害を明示的にモデル化して、粗いカモフラージュマップを洗練させるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 09:37:08 GMT)
FTFDNet: Learning to Detect Talking Face Video Manipulation with
Tri-Modality Interaction [9.8] 特に唇領域では、フェイク音声映像の光学的流れが乱れている。
より情報的な特徴を発見するために,新しい音声視覚アテンション機構 (AVAM) を提案する。
提案したFTFDNetは、他の最先端のDeepFakeビデオ検出方法よりも優れた検出性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 14:45:16 GMT)
Fast Interpretable Greedy-Tree Sums [8.3] Fast Interpretable Greedy-Tree Sums (FIGS) は、CARTアルゴリズムを一般化し、要約において柔軟な数の木を成長させる。
G-FIGSは、ドメイン知識を反映し、感度や解釈性を犠牲にすることなく(CARTよりも20%も向上した)特異性を享受するCDIを導出する。
Bagging-FIGSは、現実世界のデータセット上でランダムなフォレストやXGBoostと競合するパフォーマンスを享受している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 16:18:03 GMT)
Right to be Forgotten in the Era of Large Language Models: Implications,
Challenges, and Solutions [8.0] Forgotten (RTBF) はスペインで最初に設立された。
本稿では,RTBFの技術的ソリューションの実装方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 09:28:50 GMT)
Robust Learning-Based Incipient Slip Detection using the PapillArray
Optical Tactile Sensor for Improved Robotic Gripping [7.7] そこで本研究では,PapillArray (Contactile, Australia) 触覚センサを用いて,創発性すべりを検出する新しい学習手法を提案する。
結果のモデルは、初期スリップに関連するパターンを識別するのに非常に効果的であり、オフラインデータセットでテストした場合、検出成功率は95.6%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 16:43:47 GMT)
BPNet: B\'ezier Primitive Segmentation on 3D Point Clouds [7.5] BPNetは、3Dポイントクラウド上のB'ezierプリミティブセグメンテーションを学ぶための、新しいエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークである。
B'ezierプリミティブセグメンテーションと幾何フィッティングを同時に学習するための共同最適化フレームワークが提案されている。
実験では,推定速度が大幅に速く,従来の作業よりもセグメンテーションにおいて優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 16:46:01 GMT)
Phased Geometric Controls of V-Shaped Three-Level System for Zero-field
Quantum Sensing [7.4] V型3レベルスピン系におけるゼロフィールド二重量子ゲートに対する位相幾何学的制御プロトコルの提案と実証を行う。
ダイヤモンド中の単一窒素空孔中心を用いた低出力マルチパルスゼロフィールドセンシング技術を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 06:42:41 GMT)
Conformal Prediction with Large Language Models for Multi-Choice
Question Answering [7.0] 共形予測からの不確実性推定は予測精度と密接に相関していることがわかった。
この研究は、安全クリティカルな状況において、より信頼性が高く信頼性の高い大規模言語モデルの活用に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 02:20:29 GMT)
Measuring the Success of Diffusion Models at Imitating Human Artists [7.0] モデルが特定のアーティストを模倣する能力を測定する方法を示す。
コントラスト言語-画像事前訓練(CLIP)エンコーダを用いてゼロショット方式で画像の分類を行う。
また,アーティストの作品のサンプルを,これらの模倣画像と高い統計的信頼性で一致させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 18:31:25 GMT)
Face Image Quality Enhancement Study for Face Recognition [6.9] 画像品質の低い大容量データベースを組み立て,3種類の品質セットを対象とした顔認識アルゴリズムの性能について検討する。
我々は,低画質の顔写真で認識するための新しいプロトコルを開発し,その性能を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 08:51:26 GMT)
Enhanced Strong Coupling between Spin Ensemble and non-Hermitian
Topological Edge States [6.8] トポロジカルおよび非エルミートフォトニクスは、堅牢性と広範な制御の自由のための枠組みを提供している。
我々はパリティ時間対称二量体格子を構築し、自発的PT対称性の破れによって複素値のエッジ状態を生成する。
本研究は, 微妙な非エルミート位相境界状態を明らかにし, トポロジカル光-物質相互作用の実現と工学的手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 09:51:04 GMT)
Improving Prototypical Part Networks with Reward Reweighing,
Reselection, and Retraining [6.7] Prototypeal part network (ProtoPNet) は、入力の有意義な部分に基づいて画像の分類を試みる。
我々は、R3-ProtoPNet(reweighted, reselected, and retrained prototypeal part network)を提案する。
R3-ProtoPNetは、プロトタイプの全体的な一貫性と意味を向上するが、独立して使用する場合のテスト予測精度は低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 03:42:54 GMT)
Towards Efficient In-memory Computing Hardware for Quantized Neural
Networks: State-of-the-art, Open Challenges and Perspectives [6.4] エッジ上の限られたエネルギーと計算資源は、フォン・ノイマンのアーキテクチャからインメモリコンピューティング(IMC)への移行を押し進める。
量子化は、メモリフットプリント、レイテンシ、エネルギー消費を削減できる最も効率的なネットワーク圧縮手法の1つである。
本稿では、IMCベースの量子ニューラルネットワーク(QNN)の総合的なレビューを行い、ソフトウェアベースの量子化アプローチとIMCハードウェアの実装を関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 09:10:35 GMT)
Can LLMs be Good Financial Advisors?: An Initial Study in Personal
Decision Making for Optimized Outcomes [6.4] 大規模言語モデル(LLM)ベースのチャットボットは、意思決定の質に革命をもたらす可能性を秘めている。
金融包摂が銀行の目指す大局的な目的である個人金融分野において、このようなシステムがどう機能するかを考察する。
チャットボットのアウトプットは流動的で信頼性が高いが、正確で信頼性の高い財務情報の提供には依然として重大なギャップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 17:21:55 GMT)
The Value of Chess Squares [6.3] チェスAIの出現により、チェスのゲームにおけるポジションの価値を正確に評価することが可能になった。
我々はこの分析を、部品と正方形の両方の限界評価を導入することで強化する。
我々は、騎士と司教の位置を調べることによって我々の方法を示し、ポーンの評価について貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 20:17:24 GMT)
Sup-Norm Convergence of Deep Neural Network Estimator for Nonparametric
Regression by Adversarial Training [5.7] ニュートラルニューラルネットワーク推定器の超ノルム収束を,新しい対角トレーニング方式で示す。
深部ニューラルネットワーク推定器は、補正付き対向訓練により、超ノルム感覚の最適率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 20:24:14 GMT)
Feature selection simultaneously preserving both class and cluster
structures [5.6] 本稿では,クラス識別と構造保存の両方を統合的に重視するニューラルネットワークに基づく特徴選択手法を提案する。
実験の結果から,提案した特徴/帯域選択により,分類とクラスタリングの両方に適する特徴のサブセットを選択できると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 04:49:51 GMT)
A Physics-Informed Low-Shot Learning For sEMG-Based Estimation of Muscle
Force and Joint Kinematics [4.9] 表面筋電図(sEMG)による筋力と関節キネマティクス推定はリアルタイム生体力学的解析に不可欠である。
ディープニューラルネットワーク(DNN)の最近の進歩は、完全に自動化され再現可能な方法で生体力学解析を改善する可能性を示している。
本稿では,筋力と関節キネマティクスのsEMGに基づく新しい物理インフォームドローショット学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 23:01:12 GMT)
A Machine with Short-Term, Episodic, and Semantic Memory Systems [4.7] 明示的な人間の記憶システムの認知科学理論に触発されて、我々は短期的、エピソード的、セマンティックな記憶システムを持つエージェントをモデル化した。
実験により,人間のような記憶システムを持つエージェントは,このメモリ構造を環境に残さずにエージェントよりも優れた性能を発揮できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 10:50:19 GMT)
Large Language Models for Supply Chain Optimization [4.6] 大規模言語モデル(LLM)がサプライチェーンの自動化と人間の理解と信頼のギャップを埋めるのにどのように役立つかを検討する。
本フレームワークは,テキストの入力クエリとして受け入れ,基礎となる最適化結果に関する洞察を出力する。
当社のフレームワークがMicrosoftのクラウドサプライチェーン内の実際のサーバ配置シナリオに与える影響を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 01:42:22 GMT)
Deep Generative Models for Decision-Making and Control [4.2] この論文の2つの目的は、これらの欠点の理由を研究し、未解決問題に対する解決策を提案することである。
本稿では、ビームサーチを含む現代の生成モデリングツールボックスからの推論手法を、強化学習問題のための実行可能な計画戦略として再解釈する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 05:14:46 GMT)
Active Learning in Physics: From 101, to Progress, and Perspective [3.5] Active Learning (AL) は、機械学習(ML)アルゴリズムのファミリーであり、人工知能の現在の時代をさかのぼる。
本稿では,様々な領域における最新の進歩をレビューするAL理論について,包括的でアクセスしやすい紹介を行う。
量子MLへのALの統合の可能性を探り、古典MLを量子領域への単なる拡張と見なすのではなく、これらの2つのフィールドの相乗的融合を想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 04:36:53 GMT)
Employing Deep Learning and Structured Information Retrieval to Answer
Clarification Questions on Bug Reports [3.5] 本稿では,CodeT5 と Lucene を併用して質問に対する回答を推薦する手法を提案する。
我々は,正規化Smooth BLEUスコア, METEOR, Word Mover's Distance, Semantic similarity などの類似度指標を用いて,手動で注釈付き回答を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 12:16:53 GMT)
Training Physics-Informed Neural Networks via Multi-Task Optimization
for Traffic Density Prediction [3.4] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、機械学習における新たな研究フロンティアである。
マルチタスク最適化(MTO)パラダイムに基づく新しいPINNトレーニングフレームワークを提案する。
提案手法を実装し,交通密度予測問題に対処するためのPINNの訓練に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 07:11:52 GMT)
Multi-Intent Detection in User Provided Annotations for Programming by
Examples Systems [3.3] Programming by Example (PBE) は、コンピュータプログラムの自動推論を目標とし、ユーザが提供する入力および出力サンプルからフォーマットまたは文字列変換タスクを達成する技術である。
本稿では,入力出力文字列を解析し,複数の目的に責任を負う特性の異なるセットにマッピングする,ディープニューラルネットワークに基づくあいまいさ予測モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 12:35:10 GMT)
Integrating Curricula with Replays: Its Effects on Continual Learning [3.2] 人間は、新しいスキルや知識を得る際に、カリキュラムを使って学習とレビューを行う。
目標は、人間の学習プロセスをエミュレートし、知識の保持を改善し、学習の伝達を容易にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 14:14:55 GMT)
Domain Adaptation using Silver Standard Labels for Ki-67 Scoring in
Digital Pathology: A Step Closer to Widescale Deployment [3.2] 本研究は,ゴールド・スタンダード (GS) ソース・ドメイン・データの拡張に使用される銀標準 (pseudo) ラベルを対象ドメインに生成するフレームワークを提案する。
提案するパイプラインは,手動のアノテーションを使わずに対象の分布を効率よく学習する方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 01:23:36 GMT)
GP-guided MPPI for Efficient Navigation in Complex Unknown Cluttered
Environments [3.0] 本研究では,モデル予測パスインターガル(MPPI)と局所知覚モデルを統合するオンライン学習ベースの制御戦略であるGP-MPPIを提案する。
我々は,2次元自律ナビゲーションタスクのシミュレーションおよび実世界の実験を通じて,提案した制御戦略の効率性とロバスト性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 17:33:20 GMT)
A qubit regularization of asymptotic freedom at the BKT transition
without fine-tuning [2.7] 本研究では, 2次元のハードコアループ-ガスモデルを提案し, 理論的に自由な大規模連続体量子場理論を定式化する方法を提案する。
微調整がなければ、我々のモデルは、位相遷移に近づくにつれて、古典格子XYモデルの普遍的なステップスケーリング関数を大相で再現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 09:43:35 GMT)
Copilot for Xcode: Exploring AI-Assisted Programming by Prompting
Cloud-based Large Language Models [2.5] Copilot for Xcodeは、人間のソフトウェア開発者をサポートするためのプログラム構成と設計のためのAI支援プログラミングツールである。
クラウドベースのLarge Language Models(LLM)をAppleのローカル開発環境であるXcodeとシームレスに統合することにより、このツールは生産性を高め、Appleソフトウェアエコシステムにおけるソフトウェア開発の創造性を解放する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 09:11:19 GMT)
ScriptWorld: Text Based Environment For Learning Procedural Knowledge [2.0] ScriptWorldは、現実世界の日々の雑用についてエージェントに教えるテキストベースの環境である。
10日間の活動にゲーム環境を提供し,提案環境の詳細な分析を行う。
RLエージェントの事前学習言語モデルから得られた特徴を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 05:43:03 GMT)
Typology of Risks of Generative Text-to-Image Models [1.9] 本稿では,DALL-EやMidjourneyといった現代テキスト・画像生成モデルにかかわる直接的なリスクと害について検討する。
これらのリスクの理解と治療に関する知識のギャップは,すでに解決されているものの,我々のレビューでは明らかである。
データバイアスから悪意のある使用まで、22の異なるリスクタイプを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 20:33:30 GMT)
Some convexity and monotonicity results of trace functionals [1.9] 我々は、トレース汎函数の凸性を$(A,B,C)mapsto textTr|BpACq|s,$$ for parameters $(p,q,s)$で証明する。
我々は citeHP12quasi,CFL16some のいくつかの結果を拡張し、行列設定におけるciteRZ14 の予想を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 22:12:35 GMT)
HUMS2023 Data Challenge Result Submission [1.9] 実装された手法は、与えられたマットファイルをプロットし、サンプル上に連続ウェーブレット変換(CWT)を実行することによって生成された頭文字画像を分析する。
また、各信号の平均値、標準偏差(STD)、ピーク対ピーク(P2P)値も故障信号の検出に役立った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 01:21:26 GMT)
StyleGAN3: Generative Networks for Improving the Equivariance of
Translation and Rotation [1.7] StyleGANは、顔の姿勢やアイデンティティに影響を及ぼすスタイルや、髪、しわ、肌の色、その他の詳細に影響を及ぼすノイズを利用することができる。
styleGAN2 と styleGAN3 の2つの改良版のパフォーマンス差を比較した。
その結果,アニメーションやビデオの制作に肯定的な影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 04:34:09 GMT)
Achieving Efficiency in Black Box Simulation of Distribution Tails with
Self-structuring Importance Samplers [1.6] 本稿では,線形プログラムや整数線形プログラム,ピースワイド線形・二次目的,ディープニューラルネットワークで指定された特徴マップなど,多種多様なツールでモデル化されたパフォーマンス指標の分布を推定する,新しいImportance Smpling(IS)方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 04:59:42 GMT)
Long-range interacting Stark many-body probes with Super-Heisenberg
precision [1.5] 種々の充填因子における長距離相互作用が、小さな勾配場を測定するためのスターク量子プローブの性能に及ぼす影響について検討する。
我々の結果は、超ハイゼンベルク精度は常にあらゆる相互作用範囲において達成可能である一方で、長距離相互作用するスタークプローブは2つの異なる挙動を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 05:22:56 GMT)
Visual-LiDAR Odometry and Mapping with Monocular Scale Correction and
Visual Bootstrapping [0.8] 低ドリフト特性を有する新しい視覚-LiDARオドメトリーおよびマッピング法を提案する。
提案手法は,ORB-SLAM と A-LOAM の2つの一般的な手法に基づく。
ORB-SLAM2 と A-LOAM を比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 09:07:10 GMT)
AI Ethics on Blockchain: Topic Analysis on Twitter Data for Blockchain
Security [0.7] 既存の研究は、MEVが深刻なセキュリティ問題であると認識し、著名なFlashbotを含む潜在的なソリューションを提案する。
我々は自然言語処理(NLP)手法を適用し,MEV上のツイートのトピックを包括的に分析した。
以上の結果から, このツイートは, セキュリティ, 公平性, 情緒的感情, およびMEVに対するソリューションへの欲求など, 倫理的懸念の深いトピックを議論した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 10:00:29 GMT)
ReviewRanker: A Semi-Supervised Learning Based Approach for Code Review
Quality Estimation [0.7] レビュープロセスの有効性と継続的改善の検査は、開発生産性を高めることができる。
本稿では,各コードレビューに信頼性スコアを割り当てることを目的とした,半教師付き学習システムであるReviewRankerを提案する。
提案手法は,開発者が提供したシンプルで明確なラベルに基づいて訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 15:37:48 GMT)
The Critical Behavior of Quantum Stirling Heat Engine [0.7] 量子ラビモデル(QRM)をモデルとした作業物質(WS)を用いたスターリングサイクルの性能について検討する。
以上の結果から,QRMの臨界値がスターリングサイクルの効率向上に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 04:16:34 GMT)
Approximately Stationary Bandits with Knapsacks [0.3] Knapsacks (BwK) は、世界的な予算制約の下でのバンドイッツ問題の一般化である。
これまでの研究では、各ラウンドのリソースの報酬と消費がi.d.分布からサンプリングされるBwKと、これらのパラメータが相手によって選択されるAdversarial BwKの2つの極端に焦点が当てられていた。
私たちの仕事は、このギャップを埋めることを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 22:16:18 GMT)
The Spherical Grasshopper Problem [0.2] このエッセイの目的は、単位球面上のグラスホッパー問題をよりよく理解することである。
芝生のホッパーが球体に着陸し、ランダムな方向に固定された距離をジャンプします。
グラッパーが同じ色に着陸する確率を最大化するために、どのように球体を色付けすべきか?
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 17:46:41 GMT)
Opening up ChatGPT: Tracking openness, transparency, and accountability
in instruction-tuned text generators [0.1] コードのオープン性、トレーニングデータ、モデルウェイト、RLHFデータ、ライセンス、科学文書、アクセス方法の観点からプロジェクトを評価する。
オープンソース”と自称するプロジェクトのリストが急速に伸びているのに対して、多くのプロジェクトは、疑わしい合法性の文書化されていないデータを継承している。
オープン性の度合いは、あらゆる点で公平性と説明責任に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 07:08:20 GMT)
Transport in a periodically driven tilted lattice via the extended
reservoir approach: Stability criterion for recovering the continuum limit [0.0] 拡張された貯水池は、マクロな連続的な環境を捉えるためのフレームワークを提供する。
本稿では、この手法の周期駆動システムへの応用、特に量子輸送の文脈において検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 14:39:35 GMT)
Towards a Probabilistic Foundation of Relativistic Quantum Theory: The
One-Body Born Rule in Curved Spacetime [0.0] この研究は、曲がった時空に対する粒子位置の確率を決定する量子力学ボルン則の一般化に基づいている。
この研究の主要な動機は、量子場理論の内部数学的問題を克服することである。
この研究の数学物理学文学への主な貢献は、ラグランジアン像の発展である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 19:46:41 GMT)
The Bayan Algorithm: Detecting Communities in Networks Through Exact and
Approximate Optimization of Modularity [0.0] コミュニティのモジュール化は、ネットワーク科学における古典的な問題である。
Bayan は最適性または最適エッジに近接したパーティションを返す。
Bayanはオープンソースや商用のソリューションよりも数倍高速だ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 16:23:56 GMT)
Real-Time Simulation of Open Quantum Spin Chains with Inchworm Method [0.0] オープン量子系の実時間シミュレーションについて検討し、スピン鎖でモデル化し、各スピンは自身のハーモニックバスに関連付けられている。
本手法はスピン-ボソンモデルに対するインヒワーム法とスピン系に対するモジュラーパス積分法とを結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 07:46:39 GMT)
Re-imagining health and well-being in low resource African settings
using an augmented AI system and a 3D digital twin [0.0] 我々は,疫病の流行と疫病対策に対する公衆衛生緊急対応の事例を用いている。
分析と予測のための高度なAI手法を開発するために、データとデジタル化の可用性の増大を利用する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 08:25:19 GMT)
Proceedings Ninetheenth conference on Theoretical Aspects of Rationality
and Knowledge [0.0] TARKカンファレンスは、さまざまな分野の研究者を集結させることを目的としている。
1986年以降、世界各国で隔年開催されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 16:22:42 GMT)
Predicting Race and Ethnicity From the Sequence of Characters in a Name [0.0] 我々は、様々な手法を用いて、名前と人種と民族の関係をモデル化する。
Long Short-Term Memory を用いたモデルでは、サンプル外精度は.85 である。
最高のパフォーマンスのラストネームモデルは、サンプル外精度が.81である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 01:41:11 GMT)
Pointers for Quantum Measurement Theory [0.0] 我々は、慣れ親しんだポインタ変数をそのような検出器の配列に置き換えることで、標準のフォン・ノイマン測度形式をリキャストする。
予備測定プロセスのユニタリダイナミクスは,検出器出力を単一結果のサブ空間に制限することを示す。
本稿では,各検出器を読み出し装置に結合したアンシラビットに置き換える物理的拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 19:21:09 GMT)
Physical realization of realignment criteria using structural physical
approximation [0.0] 絡み合い検出は量子情報理論において重要な問題である。
配向基準は、二部量子系と多部量子系における絡み合った状態を検出する強力なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 07:24:56 GMT)
PUFFIN: A Path-Unifying Feed-Forward Interfaced Network for Vapor
Pressure Prediction [0.0] 蒸気圧の正確な予測は、様々な産業や環境用途に不可欠である。
ドメイン知識にインスパイアされた新しい帰納バイアスノードとトランスファーラーニングを組み合わせた機械学習フレームワークPUFFINを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 09:11:58 GMT)
On "Indifference" and Backward Induction in Games with Perfect
Information [0.0] ゲームの2つの異なる結果に対するプレイヤーの無関心は、小さな摂動では扱えない。
合理的選択間の結びつきは、他のプレイヤーの効用に基づく合理性の概念の洗練によって解決できると論じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 18:38:56 GMT)
Novel Pipeline for Diagnosing Acute Lymphoblastic Sensitive to Related
Biomarkers [0.0] 急性リンパ芽球性白血病(ALL)は小児の血液型で最も多い。
これらの患者の血液スミア画像を調べることは、専門医がこの病気を診断するために使う方法の1つである。
深層学習に基づく手法は医学分野に多くの応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 16:46:16 GMT)
NLP Meets RNA: Unsupervised Embedding Learning for Ribozymes with
Word2Vec [0.0] 本研究では,自然言語処理の教師なし学習手法であるWord2Vecを実装し,リボザイムの埋め込みを学習する。
Ribo2Vecは9000以上の多様なリボザイムで訓練され、配列を128次元および256次元のベクトル空間にマッピングすることを学んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 15:06:48 GMT)
Method of Hydrodynamic Images and Quantum Calculus in Fock-Bargmann
Representation of Quantum States [0.0] 古典的流体力学の観点から, フォック空間における量子状態に対する新しいアプローチを提案する。
複素解析関数の共形写像により、Fock-Bargmann表現における量子状態の波動関数を表現し、複素ポテンシャルを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 17:51:00 GMT)
Machine learning for discovering laws of nature [0.0] ダーウィンの自然選択に基づいて、生データから学習することで自然の法則を発見する「機械科学者」を開発した。
機械科学者」は論理木(状態決定木)と値木(観測関数木)を応用して物理理論を構築する
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 16:37:46 GMT)
Local transfer learning from one data space to another [0.0] 1つのデータ空間上の関数をもう1つのデータ空間に持ち上げることで、新しいデータセット上の関数を近似することができることを示す。
我々は、リフトが定義できる対象データ空間のサブセットを決定することに興味を持ち、関数の局所的滑らかさとそのリフトの関連性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 03:04:32 GMT)
Kencorpus: A Kenyan Language Corpus of Swahili, Dholuo and Luhya for
Natural Language Processing Tasks [0.0] Kencorpusプロジェクトは、テキストと音声データの収集と保存によってギャップを埋めようとしている。
ケンコーパスデータセット(Kencorpus dataset)は、ケニアで主に話されている3つの言語(スワヒリ語、ドゥルオ語、ルヒャ語)のテキストと音声コーパスである。
データセットは、モデルトレーニングや翻訳といった下流の機械学習タスクに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 20:37:28 GMT)
Insights of quantum time for quantum evolution [0.0] 2つの絡み合った量子ビットを持つ系の進化の量子時間についての洞察を探索する。
最初のケースでは、内部の絡み合いの増加が進化を加速する主な結果を得る。
第2のケースでは,時間系エンタングルメントエントロピーの進化距離依存性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 20:41:55 GMT)
Incorporating Deep Q -- Network with Multiclass Classification
Algorithms [0.0] 我々はKaggleのベンチマークデータセットを使用して、既存の教師付きマルチクラス分類アルゴリズムにDQNを組み込んだフレームワークを作成する。
本研究は、企業における財政難の予測と、マルチクラス分類におけるディープQネットワークの広範な適用に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 05:47:22 GMT)
Extending spin dephasing time of perfectly aligned Nitrogen-Vacancy
centers by mitigating stress distribution on highly misoriented
chemical-vapor-deposition diamond [0.0] 完全に整列した窒素空孔(NV)中心のスピン降下時間(T2*)をCVDダイヤモンドに拡張すると、直流磁気感度が向上する。
CVDダイヤモンド薄膜の応力分布を緩和する手法を開発し, アンサンブルNV中心のT2*拡大に繋がった。
本研究は,高感度量子センサに用いる高品質ダイヤモンド材料を合成するための重要な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 16:09:59 GMT)
Efficient Compressed Ratio Estimation Using Online Sequential Learning
for Edge Computing [0.0] 我々は,アクタクリティカルオンライン逐次学習マシン(AC-OSELM)と呼ばれるエッジデバイスのための効率的なRL手法を開発した。
エッジデバイスにおける他のRL法と比較し,圧縮比を推定する手法の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 14:39:00 GMT)
Digital Twins for Patient Care via Knowledge Graphs and Closed-Form
Continuous-Time Liquid Neural Networks [0.0] デジタル双生児は、製造業、サプライチェーンのロジスティクス、土木インフラなどの産業で急速に勢いを増している。
マルチモーダル患者データを用いた複雑な疾患のモデル化の課題と、その解析の複雑さは、生体医療分野におけるデジタル双生児の採用を阻害している。
本稿では,計算コストとモデリング複雑さによる臨床双対モデリングの障壁に対処する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 12:52:31 GMT)
Designing Mixed-Initiative Video Games [0.0] スネークストーリー(Snake Story)は、ゲームのように「スネーク」をプレイすることで、プレイヤーがAI生成したテキストを選択してヘビのストーリーを書くことができる混合開始型ゲームである。
ゲームコンポーネントを設計したインタフェースで使用せずにプレイヤとAIのインタラクションのダイナミクスを調べるために,制御された実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 01:45:25 GMT)
Combining transmission speckle photography and convolutional neural
network for determination of fat content in cow's milk -- an exercise in
classification of parameters of a complex suspension [0.0] 乳脂肪含有クラスの直接分類と認識のために,透過スペックル写真と機械学習を組み合わせた。
牛乳の場合、主に脂肪含有量を構成する脂肪球の大きさ分布と濃度である。
我々は畳み込みニューラルネットワークを訓練し、異なる脂肪量クラスからレーザースペックルを認識し分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 23:59:31 GMT)
Building and Road Segmentation Using EffUNet and Transfer Learning
Approach [0.0] この論文は、衛星とUAVが捉えた空中画像から建物と道路を分割することを目的としている。
セグメンテーションマップ構築のためのUNetデコーダを用いた特徴抽出のためのエンコーダとして,Googleが新たに提案したEfficientNetV2に基づく新しいアーキテクチャを提案する。
このアプローチを使用して、マサチューセッツ・ビルディングとロードのデータセットのベンチマークスコアをそれぞれ0.8365と0.9153で達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 14:08:37 GMT)
Bridging closed and dissipative discrete time crystals in spin systems
with infinite-range interactions [0.0] 我々は,周期的に駆動されるスピンボソン系において,時間結晶(TC)の出現と安定性において,ボゾンチャネルの散逸が果たす役割を解明する。
強い消散のために、有効な原子のみの記述と閉リプキン-メシュコフ-グリックモデルを用いて力学を研究する。
TCは閉系と散逸系の両方で見られるが、散逸性TCはドライブのランダムノイズに対してより堅牢であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 04:25:08 GMT)
All Real Projective Measurements Can be Self-tested [0.0] すべての実射影測定が自己検査可能であることを示す。
我々は、既存の自己テストを拡張して、信頼できない追加測定を検証できるという考えを取り入れている。
我々は,ポストホック自己検査を逐次的に活用する,反復自己検査の新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 10:37:55 GMT)
Advancements in Scientific Controllable Text Generation Methods [0.0] 7つのコンポーネントがスキーマを構成し、それぞれが生成プロセスに不可欠である。
7つのコンポーネントのそれぞれを変調するために使用される様々な変調戦略について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 15:22:29 GMT)
A novel framework for Shot number minimization in Quantum Variational
Algorithms [0.0] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、様々な量子コンピューティングアプリケーションに対する潜在的な解決策として注目されている。
量子デバイスにこれらのアルゴリズムを実装するには、かなりの数の測定を必要とすることが多い。
本稿では,VQAにおけるショット評価の削減を目的とした最適化アルゴリズムの一般化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 19:14:01 GMT)
A Survey of Spiking Neural Network Accelerator on FPGA [0.0] 我々は最近広く使われているスパイキングニューロンモデル、ネットワーク構造、信号符号化フォーマットを収集し、FPGAベースのSNN実装のための関連するハードウェア設計スキームを列挙した。
そこで本研究では,FPGA上でSNNを実装する上でのアクセラレーションの可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 06:02:12 GMT)
A Comprehensive Survey on Generative Diffusion Models for Structured
Data [0.0] 生成拡散モデルは 深層生成モデルにおいて 急激なパラダイムシフトを達成しました
構造化データは、ディープラーニング研究コミュニティから比較的限られた注目を集めている。
このレビューは、構造化データの生成拡散モデルの発展を促進する研究コミュニティの触媒となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Jul 2023 18:08:01 GMT)