Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Information Retrieval Meets Large Language Models: A Strategic Report from Chinese IR Community [180.3]
大規模言語モデル(LLM)は、テキスト理解、生成、知識推論において例外的な能力を示した。 LLMと人間は、情報検索のためにより強力な新しい技術パラダイムを形成します。 LLMがIR研究に与える影響を徹底的に議論するため、中国のIRコミュニティは2023年4月に戦略的ワークショップを開催した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:23:43 GMT)
DNA-Rendering: A Diverse Neural Actor Repository for High-Fidelity Human-centric Rendering [147.2]
ニューラルアクターレンダリングのための人間のパフォーマンスデータの大規模かつ高忠実なリポジトリであるDNAレンダリングを提案する。我々のデータセットには、1500人以上の被験者、5000のモーションシーケンス、67.5Mのフレームのデータボリュームが含まれています。我々は,最大解像度4096 x 3000の60個の同期カメラと15fpsの速度,ステルカメラキャリブレーションステップを含む,データをキャプチャするプロフェッショナルなマルチビューシステムを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:58:03 GMT)
LongNet: Scaling Transformers to 1,000,000,000 Tokens [146.4]
LongNetはTransformerの変種で、シーケンス長を10億以上のトークンに拡張できる。我々の研究は、例えば、コーパス全体やインターネット全体をシーケンスとして扱うなど、非常に長いシーケンスをモデリングする新たな可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:25:35 GMT)
Super Vision Transformer [131.5]
ImageNetの実験結果から, 我々のSuperViTは, 性能の向上とともに, ViTモデルの計算コストを大幅に削減できることが示された。我々のSuperViTは、効率的な視覚変換器に関する既存の研究よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:25:37 GMT)
DialogStudio: Towards Richest and Most Diverse Unified Dataset Collection for Conversational AI [123.4]
DialogStudioは、一貫したフォーマットで統一された対話データセットの最大かつ最も多様なコレクションである。本コレクションは,オープンドメイン対話,タスク指向対話,自然言語理解,対話レコメンデーション,対話要約,知識基底対話などのデータを含む。データセット収集を用いて対話型AIモデルを開発し、ゼロショットと少数ショットの学習シナリオにおける実験により、DialogStudioの優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:57:53 GMT)
Rethinking Backdoor Attacks [122.1]
バックドア攻撃では、悪意ある構築されたバックドアの例をトレーニングセットに挿入し、結果のモデルを操作に脆弱にする。このような攻撃に対する防御は、典型的には、これらの挿入された例をトレーニングセットの外れ値として見ることと、堅牢な統計からのテクニックを使用してそれらを検出し、削除することである。トレーニングデータ分布に関する構造情報がなければ,バックドア攻撃は自然に発生するデータの特徴と区別できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:44:54 GMT)
H$_2$O: Heavy-Hitter Oracle for Efficient Generative Inference of Large Language Models [119.8]
メモリフットプリントを大幅に削減する新しいKVキャッシュの実装手法を提案する。我々のアプローチは、トークンのごく一部が、注意点の計算において、ほとんどの価値に寄与する、という観察に基づいている。我々は,最近のトークンとH$のバランスを動的に保持するKVキャッシュ消去ポリシーであるヘビーヒッター(H$O)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:02:38 GMT)
Sequential Predictive Two-Sample and Independence Testing [114.4]
逐次的非パラメトリック2サンプルテストと独立テストの問題点について検討する。私たちは賭けによる(非パラメトリックな)テストの原則に基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:06:46 GMT)
Amazon-M2: A Multilingual Multi-locale Shopping Session Dataset for Recommendation and Text Generation [109.5]
Amazon Multi-locale Shopping Sessionデータセット、すなわちAmazon-M2を提示します。 6つの異なるローカライズされた数百万のユーザセッションからなる、最初の多言語データセットである。注目すべきは、データセットがパーソナライズとユーザの好みの理解を高めるのに役立つことだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 00:08:49 GMT)
Generative Prompt Model for Weakly Supervised Object Localization [108.8]
判別対象の少ない部分のローカライズのための生成的プロンプトモデル(GenPromp)を提案する。トレーニング中、GenPrompはイメージカテゴリラベルを、生成モデルに供給される学習可能なプロンプト埋め込みに変換する。 CUB-200-2011 と ILSVRC の実験では、GenPromp がそれぞれ最高の識別モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:40:38 GMT)
Sequential Kernelized Independence Testing [101.2]
我々は、カーネル化依存度にインスパイアされたシーケンシャルなカーネル化独立試験を設計する。シミュレーションデータと実データの両方にアプローチのパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:56:01 GMT)
NTIRE 2023 Quality Assessment of Video Enhancement Challenge [97.8]
NTIRE 2023 Quality Assessment of Video Enhancement Challengeについて報告する。課題は、ビデオ処理分野における大きな課題、すなわち、強化されたビデオに対するビデオ品質評価(VQA)に対処することである。参加者数は167名。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:33:42 GMT)
Let's ViCE! Mimicking Human Cognitive Behavior in Image Generation Evaluation [96.7]
生成/編集された画像と対応するプロンプト/インストラクションの整合性を評価するために,視覚概念評価(ViCE)の自動手法を提案する。 ViCEは、Large Language Models(LLM)とVisual Question Answering(VQA)の強みを統合パイプラインに統合し、品質評価において人間の認知プロセスを再現することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:27:50 GMT)
SPRINT: A Unified Toolkit for Evaluating and Demystifying Zero-shot Neural Sparse Retrieval [92.3]
ニューラルスパース検索を評価するための統一PythonツールキットであるSPRINTを提供する。我々は、よく認識されているベンチマークBEIRにおいて、強く再現可能なゼロショットスパース検索ベースラインを確立する。 SPLADEv2は、元のクエリとドキュメントの外で、ほとんどのトークンでスパース表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 22:48:02 GMT)
From West to East: Who can understand the music of the others better? [91.8]
我々は、異なる音楽文化間の類似性についての洞察を導き出すために、伝達学習手法を活用する。西洋音楽の2つのデータセット、地中海東部の文化に由来する伝統的・民族的な2つのデータセット、インドの芸術音楽に属する2つのデータセットを使用します。 CNNベースの2つのアーキテクチャとTransformerベースのアーキテクチャを含む3つのディープオーディオ埋め込みモデルがトレーニングされ、ドメイン間で転送される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:29:14 GMT)
Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models [91.7]
大規模言語モデルの基盤アーキテクチャとしてRetentive Network(RetNet)を提案する。理論的には、再発と注意の関係を導出する。言語モデリングの実験結果から、RetNetは優れたスケーリング結果、並列トレーニング、低コストなデプロイメント、効率的な推論を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:56:42 GMT)
Improved Distribution Matching for Dataset Condensation [91.6]
本稿では,分布マッチングに基づく新しいデータセット凝縮法を提案する。提案手法は,計算資源の少ない従来の最適化指向手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 04:07:33 GMT)
Lazy Visual Localization via Motion Averaging [89.9]
本研究では,データベースからシーンを再構築することなく,高精度なローカライゼーションを実現することができることを示す。実験の結果、我々の視覚的ローカライゼーションの提案であるLazyLocは、最先端の構造に基づく手法に対して同等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） (Wed, 19 Jul 2023 13:40:45 GMT)
Making Substitute Models More Bayesian Can Enhance Transferability of Adversarial Examples [89.9]
ディープニューラルネットワークにおける敵の例の転送可能性は多くのブラックボックス攻撃の欠如である。我々は、望ましい転送可能性を達成するためにベイズモデルを攻撃することを提唱する。我々の手法は近年の最先端を大きなマージンで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:31:35 GMT)
Divert More Attention to Vision-Language Object Tracking [87.3]
大規模な視覚言語アノテートビデオと非効果的な視覚言語対話学習が欠如していることは、トラッキングのためのより効果的な視覚言語表現の設計を動機づけている、と我々は主張する。本稿では,まず,6つの人気追跡ベンチマークで動画をデコレートする属性アノテーション戦略を提案する。次に,非対称なアーキテクチャ探索とモダリティミキサー(ModaMixer)を提案する,統一適応型VL表現の学習によるトラッキング向上のための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:22:06 GMT)
Efficiency Pentathlon: A Standardized Arena for Efficiency Evaluation [82.9]
Pentathlonは、モデル効率の総合的で現実的な評価のためのベンチマークである。 Pentathlonは、モデルライフサイクルにおける計算の大部分を占める推論に焦点を当てている。レイテンシ、スループット、メモリオーバーヘッド、エネルギー消費など、さまざまな効率面をターゲットにしたメトリクスが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:05:33 GMT)
ConCerNet: A Contrastive Learning Based Framework for Automated Conservation Law Discovery and Trustworthy Dynamical System Prediction [82.8]
本稿では,DNNに基づく動的モデリングの信頼性を向上させるために,ConCerNetという新しい学習フレームワークを提案する。本手法は, 座標誤差と保存量の両方において, ベースラインニューラルネットワークよりも一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:14:31 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） (Wed, 19 Jul 2023 22:24:29 GMT)
Improving Text Matching in E-Commerce Search with A Rationalizable, Intervenable and Fast Entity-Based Relevance Model [78.8]
エンティティベース関連モデル(EBRM)と呼ばれる新しいモデルを提案する。この分解により、高精度にクロスエンコーダQE関連モジュールを使用できる。また、ユーザログから自動生成されたQEデータによるQEモジュールの事前トレーニングにより、全体的なパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:55:04 GMT)
Two Approaches to Supervised Image Segmentation [78.0]
画像セグメンテーションを行うために、ディープラーニングとマルチセットアプローチを比較する。ディープラーニングアプローチは、画像セグメンテーションの実行の可能性を確認した。代替のマルチセット手法では、計算資源をほとんど必要とせずに精度を高めることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:42:52 GMT)
Symmetric Equilibrium Learning of VAEs [77.6]
可変オートエンコーダ(VAE)をデコーダ-エンコーダペアとみなし,データ空間内の分布を潜在空間内の分布にマッピングする。本研究では,制約を緩和し,データと潜伏分布の両方がサンプリングによってのみアクセス可能な状況下でのVAEの学習を可能にするナッシュ均衡学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:27:34 GMT)
Evaluation of Complexity Measures for Deep Learning Generalization in Medical Image Analysis [77.3]
PAC-ベイズ平坦度とパスノルムに基づく測度は、モデルとデータの組み合わせについて最も一貫した説明をもたらす。また,乳房画像に対するマルチタスク分類とセグメンテーションのアプローチについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:19:53 GMT)
Correcting Underrepresentation and Intersectional Bias for Fair Classification [77.3]
偏見バイアスによって劣化したデータから学習する問題について考察し, 正の例を, 一定の数のセンシティブなグループに対して, 異なる未知のレートでフィルタする。交叉群のメンバーシップが各交叉率を計算不能にするような設定であっても,少数の偏りのないデータを用いてグループワイド・ドロップアウトパラメータを効率的に推定できることが示される。我々は,この学習と再重み付け過程をカプセル化するアルゴリズムを提案し,高い確率で真の分布に対する仮説のリスクが任意に近いことをPACスタイルの強い保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 21:08:41 GMT)
Explainable Data-Driven Optimization: From Context to Decision and Back Again [76.8]
データ駆動最適化では、コンテキスト情報と機械学習アルゴリズムを使用して、不確実なパラメータによる決定問題の解決策を見つける。本稿では,データ駆動型問題に対する解法を説明するために,対実的説明手法を提案する。在庫管理やルーティングといった運用管理における重要な問題を説明することで,我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:37:04 GMT)
Demonstrating a long-coherence dual-rail erasure qubit using tunable transmons [76.8]
共振結合された一対のトランスモンからなる「デュアルレールキュービット」は、非常にコヒーレントな消去キュービットを形成することができる。トランスモンノイズの抑制により、このデュアルレールキュービットは広い動作範囲で高いコヒーレンスを維持することができることを示す。この研究は、ハードウェア効率の量子誤り訂正のための魅力的なビルディングブロックとして、トランスモンベースのデュアルレールキュービットを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:52:28 GMT)
Similarity Min-Max: Zero-Shot Day-Night Domain Adaptation [71.4]
低照度条件は人間の視覚経験を妨げるだけでなく、下流の視覚タスクにおけるモデルの性能を低下させる。この論文は、境界適用性、すなわちゼロショットの昼夜ドメイン適応に関するより複雑なシナリオに挑戦する。我々は、それらを統一された枠組みで考える類似性 min-max パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:43:45 GMT)
Persistent Animal Identification Leveraging Non-Visual Markers [71.1]
乱雑なホームケージ環境下で各マウスにユニークな識別子を時間をかけて発見し提供することを目的としている。これは、(i)各マウスの視覚的特徴の区別の欠如、(ii)一定の閉塞を伴うシーンの密閉性のため、非常に難しい問題である。本手法は, この動物識別問題に対して77%の精度を達成し, 動物が隠れているときの急激な検出を拒否することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:50:21 GMT)
Self-Supervised Learning for Videos: A Survey [70.4]
自己教師型学習は、画像ドメインとビデオドメインの両方で有望である。本稿では,ビデオ領域に着目した自己教師型学習における既存のアプローチについて概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:00:08 GMT)
On sampling determinantal and Pfaffian point processes on a quantum computer [68.8]
DPPは1970年代の量子光学のモデルとしてマッキによって導入された。ほとんどのアプリケーションはDPPからのサンプリングを必要としており、その量子起源を考えると、古典的なコンピュータでDPPをサンプリングするのは古典的なものよりも簡単かどうか疑問に思うのが自然である。バニラサンプリングは、各コスト$mathcalO(N3)$と$mathcalO(Nr2)$の2つのステップから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:16:22 GMT)
Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8]
AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 19:30:52 GMT)
Boosting 3-DoF Ground-to-Satellite Camera Localization Accuracy via Geometry-Guided Cross-View Transformer [66.8]
地上レベルの画像と一致/検索衛星画像との相対的な回転と変換を推定することにより、地上カメラの位置と方向の精度を向上させる手法を提案する。実験の結果,本手法は最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:18:12 GMT)
Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models [65.4]
Llama 2は、事前訓練と微調整を施した大規模言語モデル(LLM)のコレクションである。 Llama 2-Chatと呼ばれる細調整 LLM は対話のユースケースに最適化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:08:59 GMT)
Multi-Grained Multimodal Interaction Network for Entity Linking [65.3]
マルチモーダルエンティティリンクタスクは、マルチモーダル知識グラフへの曖昧な言及を解決することを目的としている。 MELタスクを解決するための新しいMulti-Grained Multimodal InteraCtion Network $textbf(MIMIC)$ frameworkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:11:19 GMT)
Sionna RT: Differentiable Ray Tracing for Radio Propagation Modeling [65.2]
Sionnaは、リンクレベルのシミュレーションをベースとしたGPUアクセラレーションのオープンソースライブラリである。リリース v0.14 以降、電波伝搬のシミュレーションのために微分可能なレイトレーサ (RT) を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:42:10 GMT)
Invariant Causal Set Covering Machines [64.9]
決定木のようなルールベースのモデルは、解釈可能な性質のために実践者にアピールする。しかし、そのようなモデルを生成する学習アルゴリズムは、しばしば刺激的な関連に弱いため、因果関係の洞察を抽出することが保証されていない。 Invariant Causal Set Covering Machines は、古典的集合被覆マシンアルゴリズムの拡張であり、二値ルールの結合/分離を可能とし、スプリアス関係を確実に回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 22:41:05 GMT)
CValues: Measuring the Values of Chinese Large Language Models from Safety to Responsibility [62.7]
LLMのアライメント能力を測定するために,中国初の人的価値評価ベンチマークであるCValuesを提案する。その結果、我々は10のシナリオにまたがる敵の安全プロンプトを手作業で収集し、8つのドメインから責任プロンプトを誘導した。以上の結果から,ほとんどの中国のLLMは安全面では良好に機能するが,責任面では十分な改善の余地があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:22:40 GMT)
Outline, Then Details: Syntactically Guided Coarse-To-Fine Code Generation [61.5]
ChainCoderは、Pythonコードを段階的に生成するプログラム合成言語モデルである。自然言語記述と構文的に整合したI/Oデータサンプルを共同で符号化するために、カスタマイズされたトランスフォーマーアーキテクチャを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:41:58 GMT)
CPCM: Contextual Point Cloud Modeling for Weakly-supervised Point Cloud Semantic Segmentation [60.1]
疎アノテーションを用いた弱教師付きポイントクラウドセマンティックセマンティックセグメンテーションの課題について検討する。本研究では,地域マスキング(RegionMask)戦略とコンテキストマスキングトレーニング(CMT)手法の2つの部分からなるコンテキストポイントクラウドモデリング(CPCM)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 04:41:18 GMT)
Towards Robust Scene Text Image Super-resolution via Explicit Location Enhancement [59.7]
シーンテキスト画像スーパーレゾリューション(STISR)は、下流のシーンテキスト認識精度を高めながら画質を向上させることを目的としている。既存の手法のほとんどは、前景(文字領域)と背景(非文字領域)を前方プロセスで等しく扱う。超解像のための高レベルテキスト特異的ガイダンスを生成するために,文字領域を明示的にモデル化する新しい手法 LEMMA を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:08:47 GMT)
Class Attention to Regions of Lesion for Imbalanced Medical Image Recognition [59.3]
データ不均衡問題に対処するため,textbfClass textbfAttention to textbfRegions of the lesion (CARE)を提案する。 CAREフレームワークは、まれな疾患の病変領域を表すために、バウンディングボックスを必要とする。その結果,自動バウンディングボックス生成によるCARE変種は,オリジナルのCAREフレームワークに匹敵することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:19:02 GMT)
Multimodal brain age estimation using interpretable adaptive population-graph learning [59.0]
下流タスクに最適化された人口グラフ構造を学習するフレームワークを提案する。注意機構は、画像と非画像の特徴のセットに重みを割り当てる。グラフ構築において最も重要な注意重みを可視化することにより、グラフの解釈可能性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:08:51 GMT)
Thrust: Adaptively Propels Large Language Models with External Knowledge [58.7]
大規模事前学習言語モデル(PTLM)は、モデルパラメータの豊富な知識を符号化する。 PTLMの固有の知識は不透明または静的であり、外部の知識を必要とする。本稿では,外部知識のインスタンスレベル適応推進(IAPEK)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:16:46 GMT)
Technical Challenges of Deploying Reinforcement Learning Agents for Game Testing in AAA Games [58.7]
本稿では,既存の自動ゲームテストソリューションに,スクリプト型ボットをベースとして,実験的な強化学習システムを追加する取り組みについて述べる。ゲーム制作において強化学習を活用するためのユースケースを示し、ゲームのために同じ旅をしたいと思う人なら誰でも遭遇する最大の時間をカバーしています。我々は、機械学習、特にゲーム生産において効果的なツールである強化学習を作るのに価値があり、必要であると考えるいくつかの研究指針を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:19:23 GMT)
Source-Free Domain Adaptation for Medical Image Segmentation via Prototype-Anchored Feature Alignment and Contrastive Learning [57.4]
医用画像セグメンテーションのための2段階のソースフリードメイン適応(SFDA)フレームワークを提案する。プロトタイプアンコールされた特徴アライメントの段階では,まず,事前学習した画素ワイド分類器の重みを原プロトタイプとして利用する。そこで,本研究では,目標となる特徴とクラスプロトタイプとの整合性を期待するコストを最小化し,双方向輸送を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:07:12 GMT)
Drone navigation and license place detection for vehicle location in indoor spaces [55.7]
この研究は、駐車中の車両の列を行き来し、ナンバープレートを検出するナノドローンに基づくソリューションを作成することを目的としている。すべての計算はドローン上でリアルタイムで行われ、2Dマップの作成を可能にする位置と検出された画像が送信される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:46:55 GMT)
TREEMENT: Interpretable Patient-Trial Matching via Personalized Dynamic Tree-Based Memory Network [54.3]
臨床試験は薬物開発に不可欠であるが、しばしば高価で非効率な患者募集に苦しむ。近年,患者と臨床試験を自動マッチングすることで患者採用を高速化する機械学習モデルが提案されている。本稿では,TREement という名前の動的ツリーベースメモリネットワークモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:35:09 GMT)
AlpaServe: Statistical Multiplexing with Model Parallelism for Deep Learning Serving [53.0]
モデル並列性は、複数のモデルを提供する場合、複数のデバイスの統計多重化に利用できることを示す。本稿では,大規模ディープラーニングモデルのコレクションを配置・並列化するための効率的な戦略を決定する新しいサービスシステムAlpaServeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 04:03:11 GMT)
Measuring and Modeling Uncertainty Degree for Monocular Depth Estimation [50.9]
単分子深度推定モデル(MDE)の本質的な不適切さと順序感性は、不確かさの程度を推定する上で大きな課題となる。本稿では,MDEモデルの不確かさを固有確率分布の観点からモデル化する。新たなトレーニング正規化用語を導入することで、驚くほど単純な構成で、余分なモジュールや複数の推論を必要とせずに、最先端の信頼性で不確実性を推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:11:15 GMT)
Bipolar single-molecule electroluminescence and electrofluorochromism [50.6]
酸化亜鉛フタロシアニン(ZnPc)分子のAg(111)上の極薄NaCl膜に吸着したカチオンおよびアニオン蛍光をSTMLを用いて検討した。これらは先端サンプルバイアス極性に依存し、特定の分子軌道のオンセットエネルギーと相関する閾値電圧に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:34:10 GMT)
Injecting Domain Adaptation with Learning-to-hash for Effective and Efficient Zero-shot Dense Retrieval [50.0]
我々は,TAS-B高密度検索器の下流ゼロショット検索精度を向上させるためのLTHおよびベクトル圧縮技術を評価する。以上の結果から, 従来の研究とは異なり, LTH法はゼロショットTAS-B高密度レトリバーを平均14%のnDCG@10で過小評価できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:05:57 GMT)
Robust Driving Policy Learning with Guided Meta Reinforcement Learning [49.9]
本稿では,ソーシャルカーの多種多様な運転方針を一つのメタ政治として訓練する効率的な方法を提案する。ソーシャルカーのインタラクションに基づく報酬関数をランダム化することにより、多様な目的を生み出し、メタ政治を効率的に訓練することができる。本研究では,社会自動車が学習メタ政治によって制御される環境を利用して,エゴ自動車の運転方針の堅牢性を高めるためのトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:42:36 GMT)
General vs. Long-Tailed Age Estimation: An Approach to Kill Two Birds with One Stone [48.8]
本稿では, GLAE という, シンプルで効果的で柔軟な訓練パラダイムを提案する。私たちのGLAEはMorph IIを驚くほど改善し、それぞれ1.14年と1.27年で最低のMAEとCMAEに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:51:59 GMT)
Lego-MT: Learning Detachable Models for Massively Multilingual Machine Translation [48.4]
そこで我々は,Lego-MTを効果的に分離可能なモデルとして構築する,新しい効率的なトレーニングレシピを提案する。実験の結果、1.2BパラメータのLego-MTでは平均3.2spBLEUが得られた。提案したトレーニングレシピは、従来のマルチウェイトレーニング方法よりも28.2$times$のスピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:52:32 GMT)
Adversarial Likelihood Estimation with One-way Flows [47.3]
GAN(Generative Adversarial Networks)は、高品質なサンプルを生成することができるが、サンプル周辺の確率密度を見積もることはできない。 1) ワッサーシュタイン GAN は分割関数の偏り推定を行い, 代わりに非偏り推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:26:29 GMT)
Contextual Reliability: When Different Features Matter in Different Contexts [45.1]
ディープニューラルネットワークは、しばしば急激な相関に頼って破滅的に失敗する。我々は、使用すべき"右"機能がコンテキストによって異なる可能性があるという事実を考慮し、コンテキスト信頼性と呼ばれる新しい設定を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:11:04 GMT)
Revisiting Softmax for Uncertainty Approximation in Text Classification [45.1]
テキスト分類における不確かさ近似は、ドメイン適応と解釈可能性において重要な領域である。最も広く使われている不確実性近似法の一つにモンテカルロ・ドロップアウトがある。我々は、その不確実性近似と下流テキスト分類性能について、ソフトマックスとMC Dropoutの効率的なバージョンを比較した。 MCのドロップアウトは最適な不確実性近似を生成するが、単純なソフトマックスを用いることで競合し、場合によってはより低い計算コストでテキスト分類に対する不確実性推定がより優れていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:43:07 GMT)
SurCo: Learning Linear Surrogates For Combinatorial Nonlinear Optimization Problems [44.0]
私たちは、$textbfSurCo$が既存の$underlinetextCo$mbinatorialソルバで使用できる線形$underlinetextSur$rogateコストを学習していることを示します。実験によると、$textttSurCo$は最先端のドメインエキスパートアプローチよりも高速なソリューションを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:16:50 GMT)
Probabilistic Forecasting with Coherent Aggregation [41.9]
本稿では, 因子モデル構造を利用して構築によるコヒーレントな予測を生成する新しいモデルを提案する。我々のモデルは3つの階層的予測データセットに対して11.8-41.4%の価格で大幅な改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:31:37 GMT)
The importance of feature preprocessing for differentially private linear optimization [41.0]
線形分類の単純な場合であっても、非プライベートな最適化とは異なり、(プライベートな)特徴前処理は微分プライベートな最適化に不可欠であることを示す。我々はDPSGDFと呼ばれるアルゴリズムを提案し、DPSGDと特徴前処理を組み合わせることで、分類タスクにおいて、特徴の直径に比例したプライバシーエラーが発生することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:20:52 GMT)
Distilling Large Vision-Language Model with Out-of-Distribution Generalizability [40.1]
本稿では,大規模教師の視覚言語モデルから軽量学生モデルへの視覚表現の蒸留について検討する。本稿では,いくつかの指標を提案し,その手法を検証するための広範囲な実験を行う。その結果,オープン・ボキャブラリ・アウト・オブ・ディストリビューションの分類において,ゼロショットと少数ショットの学生のパフォーマンスが著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:28:30 GMT)
Graph Positional Encoding via Random Feature Propagation [39.8]
ノード特徴拡張スキームの2つの主要なファミリーがGNNの強化のために検討されている。本稿では、上記の2つのアプローチのリンクを引いた、位置符号化方式の新たなファミリーを提案する。我々は、RFPが複数のノード分類とグラフ分類ベンチマークにおいてスペクトルPEとランダムの特徴の両方を著しく上回っていることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:51:00 GMT)
IST-Net: Prior-free Category-level Pose Estimation with Implicit Space Transformation [39.6]
カテゴリーレベルの6Dポーズ推定は、特定のカテゴリから見えないオブジェクトのポーズとサイズを予測することを目的としている。与えられたオブジェクトインスタンスの前にカテゴリ固有の3Dを明示的に適応する事前変形のおかげで、事前ベースのメソッドは大きな成功を収めた。しかし、カテゴリー固有の先行データを取得するには、大量の3Dモデルを集める必要がある。我々は、カメラ空間の機能を世界空間に変換するために、単純な事前自由な暗黙空間変換ネットワーク、IST-Netを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:11:13 GMT)
DISA: DIfferentiable Similarity Approximation for Universal Multimodal Registration [39.4]
表現力のあるクロスモーダル記述子を作成するための汎用フレームワークを提案する。私たちは、小さな畳み込みニューラルネットワークの特徴空間において、既存のメトリクスをドット積で近似することで、これを実現する。本手法は局所的なパッチベースの指標よりも数桁高速であり,臨床現場で直接適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:12:17 GMT)
Improving Multimodal Datasets with Image Captioning [39.4]
生成したキャプションが非記述テキストによるWebスクラッピングデータポイントの有用性を高める方法について検討する。 DataComp の大規模字幕 (1.28B 画像テキストペア) を用いた実験により,合成テキストの限界について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:47:12 GMT)
A Siamese-based Verification System for Open-set Architecture Attribution of Synthetic Images [36.9]
本稿では,合成画像のオープンセット属性問題に対処するために,シームズネットワークを利用した検証フレームワークを提案する。提案システムの主な強みは、クローズドシナリオとオープンセットシナリオの両方で運用できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:19:08 GMT)
FedBug: A Bottom-Up Gradual Unfreezing Framework for Federated Learning [35.7]
Federated Learning(FL)は、複数のクライアントが共有モデルにコントリビュート可能な、協調的なトレーニングフレームワークを提供する。ローカルデータセットの異種性のため、更新されたクライアントモデルは、クライアントドリフトの問題として知られる、互いにオーバーフィットし、分岐する可能性がある。クライアントのドリフトを効果的に軽減する新しいFLフレームワークであるFedBugを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:44:35 GMT)
Make-A-Volume: Leveraging Latent Diffusion Models for Cross-Modality 3D Brain MRI Synthesis [35.5]
クロスモダリティ医療画像合成は重要なトピックであり、医療画像分野における多くの応用を促進する可能性がある。現在の医療画像合成法のほとんどは、生成的敵ネットワークに依存しており、悪名高いモード崩壊と不安定な訓練に悩まされている。本稿では,2次元バックボーンを利用した医療データ合成のための新しいパラダイムを提案し,拡散型フレームワークであるMake-A-Volumeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:01:09 GMT)
MELON: NeRF with Unposed Images in SO(3) [35.1]
ニューラルネットワークは、非提示画像から最先端の精度でニューラルラジアンス場を再構築でき、対向的アプローチの10倍のビューを必要とすることを示す。ニューラルネットを用いてポーズ推定を正則化することにより,提案手法は非ポーズ画像から最先端の精度でニューラルレイディアンス場を再構築し,敵のアプローチの10倍のビューを要求できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:19:58 GMT)
Boundary-Refined Prototype Generation: A General End-to-End Paradigm for Semi-Supervised Semantic Segmentation [34.9]
原型に基づく分類は機械学習の古典的手法であり,近年,半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションにおいて顕著な成功を収めている。そこで本研究では,BRPG(Border-refined prototype generation)法を提案する。提案手法は,クラス境界に近いプロトタイプを生成することを目的として,信頼性しきい値に基づいて,高信頼度と低信頼度の特徴を別々にサンプリングし,クラスタ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:12:37 GMT)
Our Model Achieves Excellent Performance on MovieLens: What Does it Mean? [34.1]
MovieLensのデータセットを精巧に分析する。 MovieLensプラットフォームと対話する場合、異なる段階でのユーザインタラクションには大きな違いがある。 MovieLensデータセット上で優れたレコメンデーション精度を達成するモデルは、実際には優れたパフォーマンスを示すものではないかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:44:32 GMT)
No-Regret Linear Bandits beyond Realizability [34.1]
報酬関数が線形でない場合の線形帯域について検討する。既存の作業は、最良の線形近似のsup-norm誤差を測定する均一な不特定パラメータ$epsilon$に依存している。ここでは、各入力においてx$の近似誤差のみを必要とし、x$の準最適差に比例する、より自然なミス種別モデルを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:05:45 GMT)
Alternately Optimized Graph Neural Networks [34.0]
グラフ上の半教師付き学習のための新しい最適化フレームワークを提案する。提案手法は交互最適化アルゴリズムにより便利に解けるので,効率は大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:43:10 GMT)
Schema Inference for Interpretable Image Classification [33.9]
本稿では,従来のディープニューラルネットワーク(DNN)の手法を再構築することにより,説明可能な予測を誘導的に推論することを学ぶ,スキーマ推論と呼ばれる新しい推論パラダイムについて検討する。いくつかのベンチマークにおける理論的解析と実験結果は,提案したスキーマ推論が性能向上を実現することを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:05:29 GMT)
Trustworthy Recommender Systems [33.6]
Recommender System (RS) は、ユーザーが大きなカタログから興味のあるアイテムを効果的に取り出すのを支援することを目的としている。近年では、攻撃やシステムやユーザ生成ノイズ、システムのバイアスなど、RSに対する脅威が増加している。エンドユーザーにとって、信頼できるRS(TRS)は正確であるだけでなく、透明で偏りがなく公正であり、ノイズや攻撃に対して堅牢であるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:08:06 GMT)
XSkill: Cross Embodiment Skill Discovery [33.4]
XSkillは、非ラベルの人間とロボットの操作ビデオから純粋に、スキルプロトタイプと呼ばれるクロスボデーメント表現を発見する模倣学習フレームワークである。シミュレーションと実環境における実験により,見知らぬタスクのスキル伝達と構成を容易にする技術プロトタイプが発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:51:28 GMT)
LDP: Language-driven Dual-Pixel Image Defocus Deblurring Network [33.3]
対照的な言語画像事前学習フレームワーク(CLIP)を導入し,DPペアからの正確なボケマップ推定を実現する。提案手法は,広範囲な実験において最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:03:53 GMT)
6G Network Business Support System [33.0]
6Gは次世代のインテリジェントで統合されたデジタル情報基盤である。本稿では,6G BSSシステムの全体的なビジョン,潜在的キー技術,機能アーキテクチャについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:38:30 GMT)
IncDSI: Incrementally Updatable Document Retrieval [32.9]
IncDSIは、データセット全体のモデルをトレーニングすることなく、リアルタイムでドキュメントを追加する方法である。我々は、制約付き最適化問題として文書の追加を定式化し、ネットワークパラメータの変更を最小限に抑える。私たちのアプローチは、データセット全体のモデルの再トレーニングと競合しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:20:30 GMT)
Embedded Heterogeneous Attention Transformer for Cross-lingual Image Captioning [32.7]
言語横断画像キャプションは、マルチメディア分析における言語横断とモーダル横断の両方の課題に直面している。 The proposed EHAT consist of a Masked Heterogeneous Cross-attention (MHCA), Heterogeneous Attention Reasoning Network (HARN) and Heterogeneous Co-attention (HCA)。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:35:21 GMT)
SAMConvex: Fast Discrete Optimization for CT Registration using Self-supervised Anatomical Embedding and Correlation Pyramid [32.4]
特徴空間で計算されたコスト体積による変位ベクトル場の推定は,画像登録において大きな成功を収めた。既存の特徴記述子は、グローバルな意味情報を表現できないローカル特徴のみを抽出する。我々は,CT登録のための高速な粗い離散最適化手法SAMConvexを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:28:41 GMT)
CREPE: Learnable Prompting With CLIP Improves Visual Relationship Prediction [30.9]
視覚オブジェクト関係の予測において,視覚言語モデル(VLM),特にCLIPの可能性を検討する。現在の最先端の手法では、この課題に対処するために言語キューと視覚的特徴を利用する複雑なグラフィカルモデルを使用している。我々はUVTransE関係予測フレームワークを採用し、シーンから主題、オブジェクト、ユニオンボックスへの翻訳埋め込みとして関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:59:03 GMT)
Detecting Vulnerable Nodes in Urban Infrastructure Interdependent Network [30.8]
我々は、相互依存型ネットワークを異種グラフとしてモデル化し、強化学習を用いたグラフニューラルネットワークに基づくシステムを提案する。提案システムは,深層学習技術を活用して異種グラフを解析し,カスケード故障のリスクを把握し,都市の脆弱なインフラを発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:53:56 GMT)
Fairness Testing: A Comprehensive Survey and Analysis of Trends [30.6]
機械学習(ML)ソフトウェアの不公平な振る舞いは、ソフトウェアエンジニアの間で注目と関心が高まっている。本稿では,本分野における既存研究を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:21:43 GMT)
DVPT: Dynamic Visual Prompt Tuning of Large Pre-trained Models for Medical Image Analysis [30.6]
医用画像解析のための動的視覚的プロンプトチューニング手法DVPTを提案する。トレーニング可能なパラメータがいくつかある大きなモデルから、下流タスクに有益な知識を抽出することができる。最大60%のラベル付きデータと、ViT-B/16の99%のストレージコストを節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:11:11 GMT)
Data Augmentation is a Hyperparameter: Cherry-picked Self-Supervision for Unsupervised Anomaly Detection is Creating the Illusion of Success [30.4]
自己教師付き学習(SSL)は、現実の問題に対する監督的なシグナルを作成するための、有望な代替手段として登場した。近年の研究では、この拡張のタイプが精度に重大な影響を与えていると報告されている。この研究は、画像ベースのSSADをより大きなレンズの下に配置し、SSADにおけるデータ拡張の役割を調べることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:39:54 GMT)
Planning to Fairly Allocate: Probabilistic Fairness in the Restless Bandit Setting [30.1]
ProbFairは、予想される全報酬を最大化し、予算制約を満たす確率的に公正な政策である。本研究は,CPAP(Continuous positive airway pressure, CPAP)治療への介入を支援する実世界での応用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:45:15 GMT)
MotionBERT: A Unified Perspective on Learning Human Motion Representations [30.0]
本研究では,大規模・異種データ資源から人の動き表現を学習することで,人間中心のビデオタスクに取り組むための統一的な視点を示す。本研究では,ノイズのある部分的な2次元観測から基礎となる3次元運動を復元するために,モーションエンコーダを訓練する事前学習段階を提案する。動作エンコーダをDST(Dual-stream Spatio-temporal Transformer)ニューラルネットワークで実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:54:27 GMT)
Finite-Time Analysis of Natural Actor-Critic for POMDPs [30.0]
部分観測されたマルコフ決定過程(POMDP)に対する強化学習問題について考察する。本稿では、ポリシーパラメータ化に有限内部メモリを用いる自然なアクター批判法について考察する。より大きなブロックサイズを用いて,スライディングブロックコントローラの場合,この誤差を小さくすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:55:17 GMT)
Density-invariant Features for Distant Point Cloud Registration [29.7]
Group-wise Contrastive Learning (GCL) スキームは密度不変な幾何学的特徴を抽出する。我々は,同じ空間位置にある複数の点雲の特徴を類似させる,シンプルで効果的な訓練手法を提案する。結果として得られる完全畳み込み特徴抽出器は、最先端の手法よりも強力で密度不変である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:11:45 GMT)
SwinGNN: Rethinking Permutation Invariance in Diffusion Models for Graph Generation [29.6]
置換同変ネットワークに基づく拡散モデルは、グラフデータの置換不変分布を学習することができる。我々は、効率的なエッジツーエッジ2-WLメッセージパッシングネットワークを利用する、$textitSwinGNN$と呼ばれる不変な拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 04:59:35 GMT)
Revisiting Scene Text Recognition: A Data Perspective [29.5]
本稿では,シーンテキスト認識(STR)をデータ指向の観点から再評価することを目的とする。我々は、400万のラベル付き画像と1000万のラベルなし画像からなる大規模な実STRデータセット、すなわちUnion14Mを統合する。実験により, ラベル付き画像400万枚に対して平均精度66.53%しか達成できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:35:54 GMT)
Applicability of Measurement-based Quantum Computation towards Physically-driven Variational Quantum Eigensolver [29.3]
量子多体シミュレーションタスクのための効率的な計測に基づく量子アルゴリズムを提案する。 2つの量子多体系モデルにおいて、その有効性、効率、利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:07:53 GMT)
ClickSeg: 3D Instance Segmentation with Click-Level Weak Annotations [29.2]
3次元のインスタンスセグメンテーション法は、トレーニングのために完全に注釈付けされた高密度ラベルを必要とすることが多い。 ClickSegは、クリックレベルの弱教師付き3Dインスタンスセグメンテーション手法である。 ClickSegは、完全に教師された相手の精度の90%の$simを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:49:44 GMT)
Impatient Bandits: Optimizing for the Long-Term Without Delay [29.2]
本稿では,遅延報酬を伴うマルチアームバンディット問題として定式化したコンテンツ探索課題について検討する。これまでに得られたすべての情報を組み込んだ遅延報酬の予測モデルを開発した。提案手法をポッドキャストレコメンデーション問題に適用し,ユーザが2ヶ月以上繰り返し参加する番組を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:35:16 GMT)
BSDM: Background Suppression Diffusion Model for Hyperspectral Anomaly Detection [29.0]
ハイパースペクトル異常検出(HAD)の大きな課題は、入力ハイパースペクトル画像(HSI)の複雑な背景である。本稿では,HADのための新しいソリューションBSDM(backgroundpression diffusion model)を提案する。これは,遅延背景分布を同時に学習し,複雑な背景を抑えるために異なるデータセットに一般化することができる。我々の研究は、手動でラベル付けされたデータを必要とすることなく、HADの性能を向上させる新しいバックグラウンド抑圧手法を練り上げた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:45:06 GMT)
Quantifying the Echo Chamber Effect: An Embedding Distance-based Approach [28.7]
本稿では,Echo Chamber Score(ECS)について紹介する。ユーザ間の距離測定を容易にするために,自己教師付きグラフオートエンコーダを用いたユーザ埋め込みモデルであるEchoGAEを提案する。本研究は、エコーチャンバーの定量化とオンライン談話のダイナミックスに光を流すツールとしてのECSの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:54:01 GMT)
Joint Demosaicking and Denoising Benefits from a Two-stage Training Strategy [28.7]
カラー画像生成パイプラインの最初の2つの重要なステップは、画像の復号化と復号化である。本稿では,ハイブリッド機械学習手法を用いてこの問題に対処する。従来の手法と残差畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせたノイズレス画像に基づく復調アルゴリズムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:05:27 GMT)
A Note on Hardness of Computing Recursive Teaching Dimension [28.6]
指数時間仮説(ETH)を仮定して,概念クラスに対する再帰的教育次元(RTD)の計算には$nOmega(log n)$-timeが必要であることを示す。これは問題に対するブルートフォースアルゴリズムの実行時間$nO(log n)$と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:17:06 GMT)
AesPA-Net: Aesthetic Pattern-Aware Style Transfer Networks [28.1]
我々は、注意機構の強化と、スタイルを整理するパターンのリズムの獲得に重点を置いている。パターンの再現性に基づいて、AesPA-Net(Aesthetic Pattern-Aware Style Transfer Networks)を提案する。さらに,注意機構が正確で意味のある意味的対応を学習することを奨励する,新たな自己監督タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:26:20 GMT)
FinGPT: Democratizing Internet-scale Data for Financial Large Language Models [27.9]
我々は,大規模言語モデル(LLM)のためのインターネット規模の財務データを民主化することを目指している。我々は、リアルタイム財務データの収集とキュレーションを自動化する、オープンソースでデータ中心のフレームワーク、textitFinancial Generative Pre-trained Transformer (FinGPT)を導入する。 FinGPTは、FinLLMを民主化し、イノベーションを刺激し、オープンファイナンスにおける新たな機会を開放することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 22:43:57 GMT)
How Curvature Enhance the Adaptation Power of Framelet GCNs [27.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データのモデリングにおいて強力に実証されている。本稿では,離散グラフリッチ曲率によるGNNの拡張手法を提案する。曲率に基づくGNNモデルは、ホモフィリーグラフとヘテロフィリーグラフの両方において、最先端のベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:05:33 GMT)
3Deformer: A Common Framework for Image-Guided Mesh Deformation [27.7]
ソース3Dメッシュにセマンティック素材とユーザが指定したセマンティックイメージが与えられた場合、3Deformerはソースメッシュを正確に編集することができる。私たちの3Deformerは素晴らしい結果をもたらし、最先端のレベルに達することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:44:44 GMT)
Watch out Venomous Snake Species: A Solution to SnakeCLEF2023 [27.7]
SnakeCLEF2023コンペティションは、ヘビ種識別のための高度なアルゴリズムの開発を目的としている。本稿では,画像とメタデータの両方を活用する手法を提案する。本手法は,F1と他の指標を組み合わせて,F1の91.31%のスコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 04:59:58 GMT)
UniMatch: A Unified User-Item Matching Framework for the Multi-purpose Merchant Marketing [27.5]
1つのモデルでアイテムレコメンデーションとユーザターゲティングを同時に行うために,統合されたユーザイテムマッチングフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、最先端の手法と比較して大幅に性能が向上し、計算資源や日々のメンテナンスにかかるコストが大幅に削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:49:35 GMT)
Deep projection networks for learning time-homogeneous dynamical systems [27.4]
本研究では,観測データから状態の有意義な表現を学習する問題について検討する。この表現は、一般的にニューラルネットワークを介してパラメータ化され、射影演算子に関連付けられている。本手法を離散力学系に応用し,従来の手法に対する改善について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:32:24 GMT)
Invariant Aggregator for Defending against Federated Backdoor Attacks [27.4]
フェデレートラーニングは、プライベートデータを共有せずに、複数のクライアントで高ユーティリティモデルをトレーニングすることを可能にする。欠点として、フェデレートされた設定は、悪意のあるクライアントの存在下での様々な敵攻撃に対して、モデルを脆弱にする。本稿では、集約された更新を一般的に有用である不変方向へリダイレクトする不変アグリゲータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:50:47 GMT)
LightPath: Lightweight and Scalable Path Representation Learning [26.9]
軽量でスケーラブルな経路表現学習フレームワークであるLightPathを提案する。まず,そのフレームワークがパス長に対して優れたスケーラビリティを実現するためのスパースオートエンコーダを提案する。次に,より堅牢なスパースパスエンコーダの高速なトレーニングを実現するための関係推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:57:27 GMT)
Sequential Kernel Embedding for Mediated and Time-Varying Dose Response Curves [26.9]
本稿では,カーネルリッジ回帰に基づく媒介および時間変化量応答曲線に対する簡易な非パラメトリック推定器を提案する。我々の重要な革新は、シーケンシャルカーネル埋め込みと呼ばれるヒルベルト空間の再現技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:46:38 GMT)
Backdoor Attack against Object Detection with Clean Annotation [26.2]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、オブジェクト検出タスクにおいて前例のない成功を収めている。対象物検出タスクに対するバックドア攻撃は、適切に調査され、調査されていない。そこで本研究では,オブジェクト検出に対して,接地真理アノテーションを変更することなく,簡易かつ効果的なバックドア攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 22:46:35 GMT)
Improving the Transferability of Adversarial Attacks on Face Recognition with Beneficial Perturbation Feature Augmentation [26.0]
顔認識(FR)モデルは、良質な顔画像に知覚不能な摂動を加えることで、敵対的な例によって容易に騙される。本稿では,既存のFRモデルの盲点を明らかにするために,対向顔例の移動性を改善する。 BPFA(Besticial Perturbation Feature Augmentation Attack)と呼ばれる新しい攻撃法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:34:37 GMT)
ZeroQuant-FP: A Leap Forward in LLMs Post-Training W4A8 Quantization Using Floating-Point Formats [25.5]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)における浮動小数点量子化(FP)の実現可能性について検討する。 LLMでは、FP8のアクティベーションは整数(INT8)を一貫して上回り、性能エッジは10億を超えるパラメータを持つモデルではより顕著になる。重量量子化では、FP4はINT4に匹敵する性能を示し、H100のようなFP対応ハードウェアへの展開を単純化している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:58:03 GMT)
LLMs as Workers in Human-Computational Algorithms? Replicating Crowdsourcing Pipelines with LLMs [25.4]
LLMは、以前は人間の能力専用と考えられていたクラウドソーシングタスクにおいて、人間のような行動の複製を約束している。 LLMがより複雑なクラウドソーシングパイプラインを複製できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:54:43 GMT)
Iterative Scale-Up ExpansionIoU and Deep Features Association for Multi-Object Tracking in Sports [25.3]
提案手法は,多対象追跡のためのIterative Scale-Up ExpansionIoUとDeep Featuresという,オンラインかつ堅牢な多対象追跡手法である。従来の手法とは異なり、カルマンフィルタの使用を放棄し、反復スケールアップ拡張IoUの利用を提案する。提案手法は不規則な運動物体の追跡において顕著な効果を示し, HOTAの76.9%のスコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 03:46:37 GMT)
ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities [25.0]
我々は、迅速なエンジニアリングのための設計原則と高レベルの関数ライブラリの作成を組み合わせた戦略の概要を述べる。我々は,様々なロボットタスクの実行に向けて,異なるプロンプトエンジニアリング手法とダイアログ戦略の有効性に焦点をあてる。我々の研究は、基本的な論理的、幾何学的、数学的推論から、航空航法、操作、エンボディドエージェントといった複雑な領域まで、ロボット領域内の様々なタスクを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 19:30:28 GMT)
Generalization Error Bounds for Noisy, Iterative Algorithms via Maximal Leakage [24.4]
我々は,雑音学習アルゴリズムのクラスにおける一般化挙動を解析するために,情報理論の枠組みを採用する。更新関数の仮定が雑音の最適選択にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:48:46 GMT)
Online Continual Learning for Robust Indoor Object Recognition [24.3]
ホームロボットに搭載された視覚システムは、環境の変化の中で見えないクラスと対話する必要がある。本稿では,高次統計モーメントを演算するリッチな特徴空間を構成するRobOCLeを提案する。異なるモーメントにより、RobOCLeは変形の異なる特性を捉えることができ、推論速度を低下させることなく高いロバスト性が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:32:59 GMT)
Enhancing quantum synchronization through homodyne measurement, noise and squeezing [23.8]
ホモジン測定は、このタスクの成功候補の1つとして現れる。ホモダイン測定によって引き起こされる増強が量子状態に持続することを示す。また、単一光子減衰速度が十分に大きい場合、ノイズによる量子同期の強化も報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:53:50 GMT)
Tackling Provably Hard Representative Selection via Graph Neural Networks [22.9]
代表選択(Representive Selection, RS)は、データセットの代表であるデータセットから、例の小さなサブセットを見つける問題である。本稿では,グラフのRSについて検討し,選択した代表に対して学習したモデルの精度を最適化する代表ノードの探索に焦点をあてる。グラフニューラルネットワークに基づく表現学習に基づくRSモデルであるRS-GNNを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:23:17 GMT)
(Ab)using Images and Sounds for Indirect Instruction Injection in Multi-Modal LLMs [22.4]
マルチモーダルLLMにおける間接的プロンプトおよびインジェクションインジェクションに画像と音をどのように利用できるかを示す。攻撃者は、プロンプトに対応する敵の摂動を生成し、それを画像またはオーディオ記録にブレンドする。ユーザが画像またはオーディオに関する(修正されていない、良心的な)モデルを尋ねると、摂動はモデルを操り、攻撃者長文を出力し、/またはその後のダイアログを攻撃者の指示に従うようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:03:20 GMT)
Learner Referral for Cost-Effective Federated Learning Over Hierarchical IoT Networks [21.8]
本稿では,連合選択(LRef-FedCS),通信資源,局所モデル精度(LMAO)手法を支援する。提案したLRef-FedCSアプローチは,高いグローバル精度とコスト削減のバランスをとることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:33:43 GMT)
Self-Supervised Learning for WiFi CSI-Based Human Activity Recognition: A Systematic Study [21.7]
WiFi CSIベースのHARは、学術や産業のコミュニティから注目を集めている。 SSLは、ラベル付き例に大きく依存することなく、データから意味のある表現を学ぶための有望なアプローチとして登場した。我々は、WiFi CSIベースのHARの文脈におけるSSLアルゴリズムの詳細な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:21:15 GMT)
Alpha-divergence Variational Inference Meets Importance Weighted Auto-Encoders: Methodology and Asymptotics [21.5]
我々はIWAE(Importance Weighted Auto-Encoder)境界の一般化であるVR-IWAE境界を定式化し研究する。我々はVR-IWAE境界がいくつかの望ましい特性を享受していることを示し、特にVR境界と同じ勾配降下手順を導出することを示した。次に、VR-IWAE境界と標準IWAE境界の相補的理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:08:21 GMT)
Findings of Factify 2: Multimodal Fake News Detection [20.9]
本稿では,マルチモーダルな事実検証と風刺ニュースデータセットを提供するFactify 2共有タスクの結果を示す。このデータでは,マルチモーダル関係に基づく5つのクラスに分けて,ソーシャルメディアの主張をテキストと画像の両方で支援文書と組み合わせることで,タスクに対する比較に基づくアプローチが求められている。全5クラスの平均得点は81.82%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 22:14:49 GMT)
Dividing Good and Better Items Among Agents with Bivalued Submodular Valuations [20.8]
本稿では,2値のサブモジュラー評価を持つエージェント間で,分割不可能な商品の集合を適切に割り当てる問題について検討する。我々は、レキシミンとMNWの割り当てが1つの利益まで自由になされることは保証されていないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 21:50:59 GMT)
A 137.5 TOPS/W SRAM Compute-in-Memory Macro with 9-b Memory Cell-Embedded ADCs and Signal Margin Enhancement Techniques for AI Edge Applications [20.7]
CIMマクロは4x4ビットMAC演算を実行し、9ビット符号付き出力を出力できる。細胞の無害放電枝を用いて、時間変調MACと9ビットADC読み出し操作を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:58:58 GMT)
Enhancing conversational quality in language learning chatbots: An evaluation of GPT4 for ASR error correction [20.5]
本稿では,会話環境における ASR 誤り訂正における GPT4 の利用について検討する。 We found that corrected by GPT4 has to higher conversation quality, while a increase of WER。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 04:25:21 GMT)
AirNet: Neural Network Transmission over the Air [20.5]
多くのエッジアプリケーションの最先端性能はディープニューラルネットワーク(DNN)によって達成される本稿では,新しいトレーニングと伝送方法のファミリーであるAirNetを紹介する。 AirNetは、送信電力と遅延制限の下で、DNNを無線チャネル上で効率的に配信することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 19:32:53 GMT)
A Step Towards Worldwide Biodiversity Assessment: The BIOSCAN-1M Insect Dataset [20.4]
本稿では,画像に基づく分類学的評価が可能なコンピュータビジョンモデルの訓練を目的とした,100万画像データセットを提案する。このデータセットは魅力的な特徴も示しており、その研究はより広範な機械学習コミュニティにとって興味深いものとなるだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:54:08 GMT)
Towards Reliable Rare Category Analysis on Graphs via Individual Calibration [20.2]
本稿では,レアカテゴリ分析のユニークな課題を軽減するために,CALIRAREという新たな個別校正フレームワークを提案する。特に、RCAの不確かさを定量化するために、重なり合う支持領域を高い不確実性でモデル化するノードレベルの不確実性定量化を開発する。誤校正計算におけるマイノリティークラスの希少性を扱うため、分布に基づく校正基準をインスタンスレベルに一般化し、個人誤差(EICE)と呼ばれるグラフ上での最初の個別校正測定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:38:52 GMT)
PreDiff: Precipitation Nowcasting with Latent Diffusion Models [20.0]
確率的予測が可能な条件付き潜伏拡散モデルを開発した。予測をドメイン固有の物理的制約と整合させるために,明示的な知識制御機構を組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 19:19:13 GMT)
Mechanical Artifacts in Optical Projection Tomography: Classification and Automatic Calibration [20.0]
光プロジェクショントモグラフィー(OPT)は生体医学研究の強力なツールである。従来のトモグラフィ再構成アルゴリズムを用いて,高分解能のメソスコピックな生体試料の3次元可視化を実現する。しかし, 各種の人工物は, 実験装置の欠陥により復元画像の品質を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:19:40 GMT)
TinyTrain: Deep Neural Network Training at the Extreme Edge [20.0]
TinyTrainは、モデルの一部を選択的に更新することで、トレーニング時間を劇的に短縮するオンデバイストレーニングアプローチである。 TinyTrainはネットワーク全体のバニラ微調整を3.6-5.0%精度で上回る。 9.5$times$より速く3.5$times$よりエネルギー効率の良いトレーニングを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:49:12 GMT)
Global Optimization with Parametric Function Approximation [19.7]
雑音の多いゼロ次オラクルによる大域的最適化の問題を考察する。代わりにパラメトリック関数の族を利用するアルゴリズムGO-UCBを提案する。 GO-UCB が O$(sqrtT)$ の累積後悔を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:13:50 GMT)
Reinforced Disentanglement for Face Swapping without Skip Connection [19.0]
我々は、スキップ接続を取り除き、2つのターゲットエンコーダを使用する「WSCスワップ」と呼ばれる新しいフェイススワップフレームワークを導入する。我々の結果は、アイデンティティの整合性を測定するための新しい指標を含む、リッチなメトリクスセットに関する以前の研究よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:43:59 GMT)
STRAPPER: Preference-based Reinforcement Learning via Self-training Augmentation and Peer Regularization [18.8]
優先に基づく強化学習(PbRL)は、複雑な報酬関数を2進的な人間の好みで学習することを約束する。本稿では,不定形ラベルを記憶した報酬モデルをペナルティ化し,自信ある予測を得る自己学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 00:31:58 GMT)
Why Does Little Robustness Help? Understanding Adversarial Transferability From Surrogate Training [18.7]
DNNの逆例(AE)は転送可能であることが示されている。本稿では,敵対的伝達可能性の理解に向けてさらなる一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:23:43 GMT)
pyRDDLGym: From RDDL to Gym Environments [18.7]
pyRDDLGymは、RDDLの宣言的記述からOpenAI Gym環境の自動生成のためのPythonフレームワークである。本稿では、pyRDDLGymの設計と組込み例と、フレームワークに組み込まれたRDDL言語への追加について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:40:45 GMT)
Exploring Transformer Extrapolation [18.5]
長尺外挿は、トレーニングで使用されるものよりも長いシーケンスでトランスフォーマーをテストできるため、近年、かなりの注目を集めている。従来の研究では、慎重に設計された相対位置コーパスを用いることで、この特性を達成できることが示されている。本稿では, 数学的および経験的解析により, 長さ外挿が可能なRPEの種類を決定することを試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:37:03 GMT)
Markov Decision Processes with Time-Varying Geometric Discounting [18.3]
時間変化の割引係数を持つ無限水平MDPのモデルについて検討する。アルゴリズムは$epsilon$-SPEを計算するために提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:03:50 GMT)
Unsupervised Video Anomaly Detection with Diffusion Models Conditioned on Compact Motion Representations [17.8]
教師なしビデオ異常検出(VAD)問題とは、ビデオ内の各フレームをラベルにアクセスすることなく正常または異常に分類することである。提案手法は条件付き拡散モデルを用いて,事前学習したネットワークから入力データを抽出する。提案手法は,データ駆動しきい値を用いて,異常事象の指標として高い再構成誤差を考慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:39:36 GMT)
Two Tales of Platoon Intelligence for Autonomous Mobility Control: Enabling Deep Learning Recipes [17.7]
コミュニケーションネットワーク(CommNet)は、複数のエージェントが共通の目的のために分散的に行動することを可能にするために導入された。ニューラルマイヤーソンオークションは、複数のエージェント間の信頼を保証し、高度にダイナミックなシステムの最適収益を達成する。我々は,MARLとニューラルマイソンのオークションの統合が,効率的で信頼性の高い自律移動サービスにとって重要であることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:46:38 GMT)
Implicit Identity Representation Conditioned Memory Compensation Network for Talking Head video Generation [17.1]
対話型ヘッドビデオ生成は静止画像中の人間の顔を動的ポーズと動き情報を用いた表情でアニメーションすることを目的としている。それでもソース画像は、隠された領域や微妙な表現のバリエーションに対して十分な外観情報を提供できない。 MCNetと呼ばれる暗黙的同一性表現条件付きメモリ補償ネットワークを,高忠実度音声ヘッド生成のために提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:10:26 GMT)
Towards Saner Deep Image Registration [16.6]
本稿では,衛生検査顕微鏡による一般的な学習に基づく深層登録の動作について検討する。既存のほとんどの登録は、過度に最適化された画像の類似性により、逆一貫性が低く、同一のペアの非識別に悩まされている。本稿では, 逆整合性誤差を低減し, 同時に識別力を高めるために, 奥行きモデルに2つの正準チェックを課す新しい正則化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 00:41:39 GMT)
BOF-UCB: A Bayesian-Optimistic Frequentist Algorithm for Non-Stationary Contextual Bandits [16.6]
本研究では,非定常環境におけるコンテキスト線形帯域に対するベイズ・最適周波数帯域上信頼境界(BOF-UCB)アルゴリズムを提案する。このベイジアンと頻繁な原理の独特な組み合わせは、動的設定における適応性と性能を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:23:29 GMT)
Entanglement and replica symmetry breaking in a driven-dissipative quantum spin glass [16.5]
本稿では,共焦点共焦点共振器QEDシステムの量子力学シミュレーションについて述べる。我々は、最大15個のスピン-1/2粒子からなる完全連結でフラストレーションされたスピンネットワークにおいて、レプリカ対称性の破れの出現において、絡み合いが重要な役割を担っていることを観察した。この実践可能なシステムは、量子効果がスピングラスの物理学をいかに豊かにするかを探求するためのテストベッドとして機能する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:59:14 GMT)
Understand Legal Documents with Contextualized Large Language Models [16.4]
本稿では,SemEval-2023タスク6について,法的テキストの理解について述べる。我々はまず,文内および文間両方の包括的文脈情報を考慮した法-BERT-HSLNモデルを開発した。次に、法的なエンティティを認識するために、法的なコンテキスト化とエンティティ認識を備えた法的なLUKEモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:30:31 GMT)
An Improved NeuMIP with Better Accuracy [16.3]
我々は、スペックルハイライトときめ細かい詳細をよりよく保存する新しいニューラルリフレクタンスモデルを導入する。我々は、NeRFにインスパイアされた入力データを周波数空間に符号化することで、ニューラルネットワークの性能を向上させる。提案手法の有効性を, 各種合成例と実例を用いて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:00:45 GMT)
Impact of Disentanglement on Pruning Neural Networks [16.1]
変分オートエンコーダ(VAE)ネットワークが生成する乱数表現は,モデル圧縮を実現する上で有望な手法である。本研究では,Beta-VAEフレームワークと標準的なプルーニング基準を組み合わせることで,ネットワークが絡み合った表現を学習することを強制する影響を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:58:01 GMT)
MODA: Mapping-Once Audio-driven Portrait Animation with Dual Attentions [15.6]
本稿では,多人数多人数多人数多人数多人数多人数多人数多人数多人数多人数多人数多人数音声画像生成のための統一システムを提案する。提案手法は,(1)デュアルアテンション(MODA)を用いたマッピング・オース・ネットワークの3段階を含む。提案システムは,従来の手法と比較して,より自然でリアルな映像像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:45:11 GMT)
A Dual Formulation for Probabilistic Principal Component Analysis [15.5]
ヒルベルト空間における確率的主成分分析を特徴付ける方法を示し、最適解が双対空間における表現をどう受け入れるかを示す。また、Kernelのプリンシパルコンポーネント分析をエングローブして、おもちゃと実際のデータセットの開発を例示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:51:25 GMT)
Non-linear Embeddings in Hilbert Simplex Geometry [15.3]
機械学習とコンピュータビジョンの重要な技術は、離散重み付きグラフを連続した空間に埋め込んで、さらに下流の処理を行うことである。本稿では、変分ポリトープノルムを備えたベクトル空間に等長な標準単純群に対するヒルベルト幾何を考える。以上の結果から,ヒルベルト単純幾何は,ポアンカーの双曲球やユークリッド幾何学などの代替幾何学と競合し,高速かつ数値的に頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:17:10 GMT)
Multi-modal Learning based Prediction for Disease [15.3]
非アルコール性脂肪肝疾患(NAFLD)は慢性肝疾患の最も一般的な原因であり、進行性線維症や肝硬変を防ぐために正確に予測できる。本稿では,包括的臨床データセット(FLDData)とマルチモーダル学習に基づくNAFLD予測手法(DeepFLD)を組み合わせたNAFLD診断システム(DeepFLDDiag)を提案する。提案されているDeepFLDは、メタデータや顔画像を含むマルチモーダル入力を使用してNAFLDを予測するように設計されたディープニューラルネットワークモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:21:01 GMT)
Joint Service Caching, Communication and Computing Resource Allocation in Collaborative MEC Systems: A DRL-based Two-timescale Approach [15.3]
端末の厳格なQuality of Service(QoS)要件を満たすため、Multi Access Edge Computing(MEC)システムに課題が課されている。エッジサーバ間のリソース共有を容易にする協調的なフレームワークを提案する。提案アルゴリズムは,平均スイッチングおよびキャッシュコストにおいて,ベースラインアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 00:27:49 GMT)
Exceptional entanglement phenomena: non-Hermiticity meeting non-classicality [15.2]
量子力学ハミルトニアンの非エルミタン(NH)拡張は物理学における最も重要な進歩の1つである。ここでは、NH相互作用量子系の例外点(EP)で発生する、異なる特異な絡み合い現象を、絡み合い遷移によって例示する。この結果から, 真に量子力学的な NH 物理学の研究の基盤が築かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:40:13 GMT)
Deep Exploration for Recommendation Systems [14.9]
我々はレコメンデーションシステムのための深層探査手法を開発した。特に、逐次決定問題としてレコメンデーションを定式化する。本実験は高忠実度産業用シミュレータを用いて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 21:28:52 GMT)
Spuriosity Didn't Kill the Classifier: Using Invariant Predictions to Harness Spurious Features [14.4]
ラベルなしで、テスト領域で不安定な機能を使う方法を学ぶことができることを示す。本研究では、安定かつ条件に依存しない不安定な特徴を分離する予測器の学習アルゴリズムである安定特徴ブースティング(SFB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:15:06 GMT)
Curvature-based Clustering on Graphs [14.1]
グラフの幾何学を利用して、クラスタやコミュニティを形成する密接な連結部分構造を同定するアルゴリズムについて研究する。本手法は, 離散リッチ曲率とそのそれに付随する幾何フローを実装し, グラフのエッジ重みを進化させて, そのコミュニティ構造を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:35:08 GMT)
DiffDP: Radiotherapy Dose Prediction via a Diffusion Model [13.4]
がん患者の放射線線量分布を予測するための拡散型線量予測(DiffDP)モデルを提案する。前処理では、DiffDPは小さなノイズを加えることで線量マップをガウスノイズに徐々に変換し、ノイズ予測器を訓練し、各時間ステップに付加されるノイズを予測する。逆処理では、よく訓練されたノイズ予測器を用いて、元のガウス雑音から複数のステップでノイズを除去し、最終的に予測された線量分布マップを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:25:33 GMT)
Towards the Sparseness of Projection Head in Self-Supervised Learning [13.3]
投影ヘッドの内部機構と次元崩壊現象との関係について考察した。 SparseHead - プロジェクションヘッドの空間性を効果的に制限し、自己教師付き学習(SSL)アプローチとシームレスに統合できる正規化用語である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:18:00 GMT)
MixPath: A Unified Approach for One-shot Neural Architecture Search [13.2]
本稿では,異なる特徴統計を正規化するためのシャドウバッチ正規化(SBN)と呼ばれる新しいメカニズムを提案する。我々は、統合されたマルチパスワンショットアプローチをMixPathと呼び、ImageNet上で最先端の結果を得る一連のモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:58:18 GMT)
ThoughtSource: A central hub for large language model reasoning data [13.2]
ThoughtSource(リンク)は、CoT(リンク)推論のためのメタデータおよびソフトウェアライブラリである。 ThoughtSourceの目標は、CoTの質的理解を促進することによって、将来の人工知能システムを改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:25:37 GMT)
Integrating a Heterogeneous Graph with Entity-aware Self-attention using Relative Position Labels for Reading Comprehension Model [13.2]
本稿では,複雑な推論タスクにおける変圧器モデルの限界を克服する新しい注意パターンを提案する。ヘテロジニアスグラフから派生した推論知識を、グラフ強化自己認識機構を用いてトランスフォーマーアーキテクチャに統合する。実験結果は,ReCoRDデータセット上での最先端LUKE-GraphモデルとベースラインLUKEモデルの両方より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:17:37 GMT)
PharmacyGPT: The AI Pharmacist [13.1]
本稿では,臨床薬理士の役割を模擬した大規模言語モデル(LLM)の能力を評価するためのフレームワークであるPharmacyGPTを紹介する。我々はノースカロライナ大学チャペルヒル病院(UNC)で集中治療室(ICU)から取得した実データを用いて調査を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 19:40:34 GMT)
Text2Layer: Layered Image Generation using Latent Diffusion Model [12.9]
階層化画像生成の観点から階層化画像を生成することを提案する。階層画像生成を実現するために,階層画像の再構成が可能なオートエンコーダを訓練する。実験結果から,提案手法は高品質な階層画像を生成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） (Wed, 19 Jul 2023 06:56:07 GMT)
A Novel Spatial-Temporal Variational Quantum Circuit to Enable Deep Learning on NISQ Devices [12.9]
本稿では,量子学習における非線形性を統合するために,新しい時空間設計,ST-VQCを提案する。 ST-VQCは、実際の量子コンピュータ上の既存のVQCと比較して30%以上の精度向上を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:17:16 GMT)
Meta-Learning Parameterized Skills [12.8]
本稿では,伝達可能なパラメータ化スキルを学習し,それらを新しいアクション空間に合成することを目的とした,新しいスキル学習アルゴリズムを提案する。本研究では,提案アルゴリズムによってエージェントが難易度の高い長期作業(障害物コースとロボット操作)を解くことができることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 04:52:33 GMT)
Empirical Evaluation of ChatGPT on Requirements Information Retrieval Under Zero-Shot Setting [12.7]
要求情報検索タスクにおいてChatGPTの性能を実証的に評価する。ゼロショット設定では、ChatGPTが要求情報を検索する有望な能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:28:45 GMT)
Eliminating Label Leakage in Tree-Based Vertical Federated Learning [12.6]
我々は,新たなラベル推論攻撃であるID2Graphを導入し,プライベートトレーニングラベルを推論する。 ID2Graph攻撃は、ランダムフォレストやXGBoostのようなツリーベースのモデルに重大なリスクをもたらす。本稿では,相互情報正規化に着目し,ラベルの漏洩を防止する効果的な防御機構ID-LMIDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:28:12 GMT)
Mining Negative Temporal Contexts For False Positive Suppression In Real-Time Ultrasound Lesion Detection [12.5]
汎用リアルタイム物体検出モデルは、超音波ビデオに適用した場合に明らかな偽陽性(FP)を誤って報告することができる。本稿では、逆光流の誘導により、負の時間的文脈(NTC)を含む以前のフレームからコンテキストを抽出することを提案する。抽出した文脈を集約することにより、NTCを利用してFPを抑えることができる。提案するUltraDetは,従来の最先端技術よりも大幅に向上し,リアルタイム推論速度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:13:39 GMT)
Confidence Estimation Using Unlabeled Data [12.5]
トレーニングラベルがほとんど利用できない場合, 半教師付き設定に対する最初の信頼度推定法を提案する。トレーニングの一貫性を代理関数として使用し、信頼度推定のための一貫性ランキング損失を提案する。画像分類とセグメンテーションの両方のタスクにおいて,本手法は信頼度推定における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:11:30 GMT)
Co-creating a Transdisciplinary Map of Technology-mediated Harms, Risks and Vulnerabilities: Challenges, Ambivalences and Opportunities [12.5]
我々は、オンラインハーネスアジェンダによってアニメーション化された大規模な研究イニシアチブの中で、知識基盤を共同で構築する旅から教訓を引き出す。我々は、マップとマッピングのプロセスが3つの機能を実行し、同時にメソッド、メディア、挑発として機能すると主張している。我々は,知識基盤の多時期性,社会生活,政治的感性について,CSCW研究の展開と関与を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:18:46 GMT)
A3D: Adaptive, Accurate, and Autonomous Navigation for Edge-Assisted Drones [12.4]
本稿では,エッジサーバによるドローンナビゲーションフレームワークであるA3Dを提案する。 A3Dは、非適応的なソリューションと比較して、エンドツーエンドのレイテンシを28.06%削減し、フライト距離を27.28%まで拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:23:28 GMT)
Test-takers have a say: understanding the implications of the use of AI in language tests [12.4]
本研究は,テストテッカーの観点から,言語テストにおけるAI導入の影響を明らかにすることを目的とした,最初の実証的研究である。私たちは、AI統合が公正さ、一貫性、可用性の知覚を高める可能性があると認識しています。信頼性と対話性に関する不信を提起し、その後、テストテイカーの行動や幸福に影響を与えるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:28:59 GMT)
Boundary Distribution Estimation for Precise Object Detection [12.2]
オブジェクト検出の分野では、オブジェクトのローカライゼーションのタスクは、バウンディングボックスのレグレッションに重点を置いて達成されるのが一般的である。これは伝統的に、ボックスの中央の位置とスケーリング要素を後退させることで、オブジェクトの位置を予測する。本稿では,従来の手法の欠点を理論的解析と実験的検証によって解決する。本手法は,物体の境界における推定分布に基づいてボックスエッジを精製することにより,境界ボックスの局所化の精度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:55:05 GMT)
A decision making framework for recommended maintenance of road segments [12.1]
国が限られた予算を道路整備事業に割り当てることはよく知られており、道路管理部門は科学的に把握された保守決定を下すのに困難に直面している。本稿では, 様々な人工知能による意思決定技術を統合し, 過去の保守データを徹底的に探索し, 道路維持科学的意思決定の文脈に適応する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:55:25 GMT)
Multi-IMU with Online Self-Consistency for Freehand 3D Ultrasound Reconstruction [12.1]
Freehand 3D USは、複雑さを増すことなくスキャンされた領域をより深く理解する技術である。標高の変位と累積誤差の推定は依然として困難である。複数慣性測定ユニット(IMU)を用いた新しいオンライン自己整合ネットワーク(OSCNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:53:36 GMT)
Near-Linear Time Projection onto the $\ell_{1,\infty}$ Ball; Application to Sparse Autoencoders [12.0]
本稿では,$ell_1,infty$ norm ballに対する新しいプロジェクションアルゴリズムを提案する。また,本手法が最高速であることは,生物学的ケースにおいても,一般の場合においても明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:47:41 GMT)
VITS : Variational Inference Thomson Sampling for contextual bandits [11.9]
我々は、文脈的帯域幅に対するトンプソンサンプリング(TS)アルゴリズムの変種を導入・解析する。ガウス変分推論に基づく新しいアルゴリズムであるValational Inference Thompson sample VITSを提案する。我々は,VITS が線形文脈帯域に対して従来の TS の次元とラウンド数で同じ順序のサブ線形後悔境界を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:53:22 GMT)
Fix your downsampling ASAP! Be natively more robust via Aliasing and Spectral Artifact free Pooling [11.7]
畳み込みニューラルネットワークは、画像に一連の畳み込み、正規化、非線形性、およびダウンサンプリング操作をエンコードする。以前の研究では、サンプリング中のわずかなミスでさえエイリアスに繋がる可能性があることが、ネットワークの堅牢性の欠如に直接起因していることが示された。本稿では,アーティファクトを含まないアーティファクト・プール・ショートASAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:47:23 GMT)
As large as it gets: Learning infinitely large Filters via Neural Implicit Functions in the Fourier Domain [11.7]
我々は、視覚アプリケーションにおけるコンテキスト認識ニューラルネットワークにおいて、受容野が本当にどれほど大きい必要があるかを調査することを目的としている。本稿では,ニューラルネットワークの暗黙関数としてフィルタ重みの空間的・周波数的表現を学習することを提案する。結果として生じるニューラル暗黙周波数CNNは、大規模な画像分類ベンチマークの最先端と同等の結果を得る最初のモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:21:11 GMT)
Unified Adversarial Patch for Cross-modal Attacks in the Physical World [11.2]
単一パッチにより同時に可視・近赤外物体検出装置を騙すための一元対向パッチを提案する。可視・赤外線センサの異なるイメージング機構を考慮すると、我々の研究は対向パッチの形状をモデル化することに集中している。その結果、我々の統一パッチは、それぞれ73.33%と69.17%のアタック成功率(ASR)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 03:04:50 GMT)
SAFARI: Versatile and Efficient Evaluations for Robustness of Interpretability [11.2]
ディープラーニング(DL)の解釈可能性(Interpretability of Deep Learning)は、信頼できるAIの障壁である。 XAI法を考慮すれば, DLの堅牢性を評価することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:37:48 GMT)
Towards Fair Face Verification: An In-depth Analysis of Demographic Biases [11.2]
近年,深層学習に基づく人物識別・検証システムは,精度の面で著しく向上している。しかし、このようなシステムは人種、年齢、性別に関する重大な偏見を呈している。本稿では,これらの要因の交叉性に着目した詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:49:14 GMT)
Space Engage: Collaborative Space Supervision for Contrastive-based Semi-Supervised Semantic Segmentation [11.1]
Semi-Supervised Semantic (S4) は、ラベル付き画像に制限のあるセグメンテーションモデルをトレーニングすることを目的としている。本稿では,潜在空間(表現空間)において,その表現をプロトタイプに完全に教師付きで集約する画素単位のコントラスト学習手法を提案する。 2つの公開ベンチマークの結果は、最先端の手法と比較して、提案手法の競合性能を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:39:15 GMT)
Disentangle then Parse:Night-time Semantic Segmentation with Illumination Disentanglement [11.1]
そこで我々は,DTP(disentangle then parse)という新しいセマンティックセグメンテーションパラダイムを提案する。 DTPは夜間画像を光不変反射率と光特異的照明成分に明確に分離する。 DTPは夜間セグメンテーションの最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:21:30 GMT)
U-CE: Uncertainty-aware Cross-Entropy for Semantic Segmentation [11.1]
我々は、よく知られたクロスエントロピー損失(CE)のピクセルワイド重み付けにより、動的予測の不確かさをトレーニングプロセスに組み込んだ、不確かさを意識したクロスエントロピー損失(U-CE)を提案する。本稿では、ResNet-18とResNet-101という2つの一般的なバックボーンアーキテクチャを用いて、CityscapesとACDCの2つのベンチマークデータセット上での通常のCEトレーニングよりも、U-CEの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:41:54 GMT)
Covert Communication over Classical-Quantum Channels [11.0]
固定有限サイズの入力アルファベットを持つ一般メモリレス古典量子チャネルにおける秘密通信について検討する。平方根法則(SRL)は、$n$入力状態の積が用いられる場合、この設定で秘密通信を管理する。また、送信前に通信相手が秘密に共有するJ_rm SRLsqrtn+o(sqrtn)$ bitsが必要であることも示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:41:54 GMT)
RAR: Region-Aware Point Cloud Registration [10.8]
ニューラルネットワークによってパラメータ化された暗黙のニューラルネットワーク領域表現で形成される新しい領域認識デコーダ(RAD)モジュールを開発する。地域対応デコーダ(RAD)モジュールは、地域対応トランスフォーメーション(RAT)モジュールと地域対応重み(RAW)モジュールのトレーニングをガイドする。実験の結果、RARは様々なベンチマークデータセットよりも優れた登録性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:46:34 GMT)
Beyond Accuracy: A Critical Review of Fairness in Machine Learning for Mobile and Wearable Computing [10.8]
この研究は、モバイルおよびウェアラブルコンピューティングコミュニティが、データセットやモデルに関する情報を表面化し、最終的にはバイアスに対処する方法をどの程度採用しているかを探求する。論文のごく一部が近代的公正レポートに適合していることが,本研究で確認された。我々の研究は、正確さと公正さを追求するモバイルおよびウェアラブル技術の設計と開発のための実践的なガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:00:06 GMT)
Benchmarking Potential Based Rewards for Learning Humanoid Locomotion [10.4]
十分に設計されたシェーピング報酬は、学習を著しく速くする可能性がある。理論的には、PBRS(英語版)は最適政策に影響を与えることなく学習プロセスを導くのに役立つ。本稿では,ヒューマノイドロボットのPBRSによる標準形状のベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:12:28 GMT)
TokenFlow: Consistent Diffusion Features for Consistent Video Editing [10.4]
本稿では,テキスト駆動ビデオ編集作業において,テキスト間拡散モデルのパワーを利用するフレームワークを提案する。提案手法は,入力ビデオの空間的レイアウトと動きを保ちながら,ターゲットテキストに付着した高品質な映像を生成する。我々のフレームワークは、トレーニングや微調整を一切必要とせず、市販のテキスト・ツー・イメージ編集手法と連携して動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:00:03 GMT)
SimuQ: A Domain-Specific Language For Quantum Simulation With Analog Compilation [10.3]
SimuQは量子ハミルトンシミュレーションのための最初のドメイン固有言語である。これは異種アナログ量子シミュレータへのパルスレベルのコンパイルをサポートする。我々は、ネイティブ操作やインタラクションベースのゲートを持つデバイスのハミルトンレベルのプログラマビリティを公開する利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:00:41 GMT)
Semantic-Aware Dual Contrastive Learning for Multi-label Image Classification [10.2]
本稿では,サンプル対サンプルのコントラスト学習を取り入れた,セマンティック・アウェアな2つのコントラスト学習フレームワークを提案する。具体的には、セマンティック・アウェアな表現学習を活用して、カテゴリに関連する局所的識別特徴を抽出する。提案手法は, 最先端の手法よりも有効であり, 性能も優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:57:31 GMT)
AdaMSS: Adaptive Multi-Modality Segmentation-to-Survival Learning for Survival Outcome Prediction from PET/CT Images [10.2]
深層学習に基づくディープサバイバルモデルは、医療画像からエンド・ツー・エンドのサバイバル予測を行うために広く採用されている。近年のディープサバイバルモデルでは, 生存予測と共同で腫瘍セグメンテーションを行い, 有望な性能を達成している。既存のディープサバイバルモデルは、マルチモダリティイメージを効果的に活用することはできない。本稿では,融合戦略の適応最適化を実現する多モード情報を融合するためのデータ駆動型戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:15:08 GMT)
Nonadiabatic holonomic quantum gate based on the surface electron [10.2]
非線形ホロノミック量子計算は、内蔵ノイズとデコヒーレンスに対して堅牢である。表面電子系におけるCNOT非線形ホロノミック量子ゲートの実現手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:58:08 GMT)
TbExplain: A Text-based Explanation Method for Scene Classification Models with the Statistical Prediction Correction [10.1]
我々は,XAI技術と事前学習対象検出器を用いたTbExplainというフレームワークを提案し,シーン分類モデルのテキストベース説明を行う。 TbExplainは、初期予測が信頼できない場合に、入力画像内のオブジェクトの統計に基づいて予測を補正し、それらをテキストで説明するための新しい手法を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:23:26 GMT)
The Meta-Evaluation Problem in Explainable AI: Identifying Reliable Estimators with MetaQuantus [10.1]
説明可能なAI(XAI)分野における未解決課題の1つは、説明方法の品質を最も確実に見積もる方法を決定することである。我々は、XAIの異なる品質推定器のメタ評価を通じてこの問題に対処する。我々の新しいフレームワークMetaQuantusは、品質推定器の2つの相補的な性能特性を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:18:34 GMT)
M-FLAG: Medical Vision-Language Pre-training with Frozen Language Models and Latent Space Geometry Optimization [10.1]
本稿では,医療ビジョン言語モデルの事前学習と正規化のための新しい手法を提案する。提案手法は,凍結言語モデルとLatent spAce Geometry Optimization (M-FLAG)を用いた医用視覚言語事前学習と呼ばれ,凍結言語モデルを用いて安定性と効率を訓練する。 5つの公開データセットにわたる大規模な実験により、M-FLAGは既存の医療ビジョン言語による事前トレーニングアプローチよりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:55:32 GMT)
YOLIC: An Efficient Method for Object Localization and Classification on Edge Devices [10.1]
YOLIC(You Only Look at Interested Cells)は、エッジデバイス上でのオブジェクトのローカライズと分類の効率的な方法である。個々のピクセルではなく分類にCells of Interestを採用することで、YOLICは関連する情報をカプセル化し、計算負荷を低減し、粗いオブジェクト形状の推論を可能にする。本稿では、複数のデータセットに対する広範な実験を行い、YOLICが最先端のYOLOアルゴリズムに匹敵する検出性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:09:42 GMT)
ProtoCaps: A Fast and Non-Iterative Capsule Network Routing Method [10.0]
トレーニング可能なプロトタイプクラスタリングにインスパイアされた,新しい非イテレーティブなルーティング機構を導入する。私たちは共有のCapsuleサブスペースを利用し、各下位のCapsuleを各上位のCapsuleに投影する必要性を否定します。提案手法は,現在最高の非定性カプセルネットワークとImagewoofデータセットによるテストと比較して,優れた結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:39:40 GMT)
Leveraging Spatio-Temporal Dependency for Skeleton-Based Action Recognition [10.0]
骨格をベースとした行動認識は、人体の骨格縫合のコンパクトな表現により、かなりの注目を集めている。グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた最近の多くの手法が目覚ましい性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:20:18 GMT)
The RL Perceptron: Generalisation Dynamics of Policy Learning in High Dimensions [9.9]
強化学習アルゴリズムは、様々な領域において変形的であることが証明されている。 RLの多くの理論は、離散状態空間や最悪のケース解析に焦点を当てている。本稿では,様々な学習プロトコルを捉えることができるRLの高次元解像モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:17:09 GMT)
Challenges and Applications of Large Language Models [9.6]
大規模言語モデル(LLM)は、数年のうちに、機械学習の議論において、存在しないものからユビキタスなものへと移行した。この分野の速いペースのため、残りの課題を特定することは困難であり、既に実りある応用分野である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:55:13 GMT)
Improving Pre-trained Language Models' Generalization [9.5]
Mask-tuning は Masked Language Modeling (MLM) トレーニング目標を微調整プロセスに統合し,PLM の一般化を促進する。実験により、マスクチューニングは現在の最先端技術を上回ることが示された。この結果から,マスクチューニングにより,見えないデータ上でのPLMの再利用性が向上し,現実のアプリケーションにおいてより実用的で効果的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 21:00:16 GMT)
TinyTracker: Ultra-Fast and Ultra-Low-Power Edge Vision In-Sensor for Gaze Estimation [9.3]
この研究は、ソニーによるIMX500と呼ばれる最初の「センサーのAI」ビジョンプラットフォームを活用し、超高速で超低消費電力のエッジビジョンアプリケーションを実現する。本研究では,2次元視線推定のための高効率完全量子化モデルTinyTrackerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:06:34 GMT)
Classification of Visualization Types and Perspectives in Patents [9.1]
我々は、特許画像の可視化タイプと視点の分類に最先端のディープラーニング手法を採用する。我々は、画像の観点から弱いラベル付きデータを提供するデータセットから、階層的な一連のクラスを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 21:45:07 GMT)
Hierarchically Composing Level Generators for the Creation of Complex Structures [9.1]
簡単な低レベルジェネレータを構成する構成レベル生成手法を導入し,大規模かつ複雑な生成システムを構築する。提案手法は,設計者の機能要件をより正確に満たし,非構成ベースラインよりも優れていることを実証的に実証する。簡単なベースジェネレータを用いて生成した,大規模かつ複雑な,しかしなお一貫性のある構造を,(Minecraftで)定性的な展示会として紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:55:34 GMT)
Mitigating Viewer Impact from Disturbing Imagery using AI Filters: A User-Study [9.0]
本稿では,人工知能(AI)に基づく画像フィルタを用いて,乱れたコンテンツを視聴する際の感情的影響を緩和する機能について検討する。従来型(ブラリングと部分ブラリング)とAIベースの(ドローイング,カラードローイング,ペイント)の5種類のフィルタスタイルを試験した。我々の研究結果は、AIベースの描画スタイルフィルタが最高のパフォーマンスを示し、ネガティブな感情を減らすための有望なソリューションを提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:17:22 GMT)
Beyond the ML Model: Applying Safety Engineering Frameworks to Text-to-Image Development [8.9]
我々は、テキスト・ツー・イメージ・モデルを含むケーススタディに、2つの確立された安全工学フレームワーク(FMEA,A)を適用した。分析の結果,社会的・倫理的リスクを生じさせる障害や危険を明らかにするための安全枠組みが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:46:20 GMT)
Mining Conditional Part Semantics with Occluded Extrapolation for Human-Object Interaction Detection [8.8]
人間と物体の相互作用の検出は、人間中心のシーン理解の重要な側面である。既存の手法では、人間の手掛かりを使って難易度を緩和しようとするが、外部のアノテーションや知識に大きく依存する。この問題を解決するための新しいパートセマンティックネットワーク(PSN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:55:15 GMT)
Revisiting invariances and introducing priors in Gromov-Wasserstein distances [8.7]
我々は、Augmented Gromov-Wassersteinと呼ばれる、新しい最適輸送ベース距離を提案する。変換に対する剛性のレベルをある程度制御することができる。また、機能アライメントも組み込まれており、インプットデータに対する事前の知識をより活用して、パフォーマンスを向上させることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:00:29 GMT)
Mitigation of quantum crosstalk in cross-resonance based qubit architectures [8.7]
我々は、量子クロストークと周波数衝突の両方を受動的に緩和するCRゲートベースのトランスモンアーキテクチャを導入する。高速かつ高忠実なCRゲートをサポートするために,XY結合を維持しながらZZクロストークを抑制可能であることを示す。この研究は、大規模量子プロセッサにおける量子クロストークの抑制とゲート忠実性の改善に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:59:10 GMT)
Graph Federated Learning Based on the Decentralized Framework [8.6]
グラフフェデレーション学習は主に古典的なフェデレーション学習フレームワーク、すなわちクライアントサーバーフレームワークに基づいている。グラフフェデレーション学習に分散フレームワークを導入する。提案手法の有効性を検証するため,提案手法をFedAvg,Fedprox,GCFL,GCFL+と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:40:51 GMT)
Deep unrolling Shrinkage Network for Dynamic MR imaging [8.6]
本稿では,各チャネルの閾値を学習する,チャネルアテンション付きソフトしきい値処理(AST)を提案する。我々は,乗算器の交互方向をアンロールすることで,新しいディープ・アンロール・ストレナージ・ネットワーク(DUS-Net)を提案する。オープンアクセス型動的シネMRデータセットの実験結果から,提案したDUS-Netは最先端の手法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） (Wed, 19 Jul 2023 08:06:37 GMT)
Towards Building More Robust Models with Frequency Bias [8.5]
本稿では,中間特徴表現の低周波成分と高周波成分を適応的に再構成するプラグイン・アンド・プレイ・モジュールを提案する。実験により,提案するモジュールは,任意の対戦型トレーニングフレームワークに容易に組み込むことができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:46:56 GMT)
Longitudinal Data and a Semantic Similarity Reward for Chest X-Ray Report Generation [8.5]
胸部X線(CXR)レポート生成は, 解釈効率を向上させるための有望なアプローチである。そこで本稿では, 縦断データを考慮した放射線技師のワークフローとよりインラインなフレームワークを提案する。また,CXR-BERTに基づく強化学習のための新たな報奨を提案し,レポート間の類似性を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:41:14 GMT)
DAPrompt: Deterministic Assumption Prompt Learning for Event Causality Identification [8.1]
事象因果同定(ECI)は、2つの事象の言及の間に因果関係があるかどうかを決定することを目的としている。 ECIタスクに対して,DAPromptと呼ばれる決定論的仮定プロンプト学習モデルを提案する。我々は、予測事象の確率を用いて、最終事象因果決定の仮定合理性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:02:20 GMT)
Execution-based Code Generation using Deep Reinforcement Learning [8.1]
PPOCoderは、事前訓練されたPLモデルとプロキシポリシー最適化を組み合わせた、コード生成のための新しいフレームワークである。 PPOCoderは、外部コード固有の知識をモデル最適化プロセスにシームレスに統合する。 PPOCoderはタスクに依存しない、モデルに依存しないフレームワークで、さまざまなコード生成タスクやPLで使用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 19:55:31 GMT)
A Conceptual Model for End-to-End Causal Discovery in Knowledge Tracing [8.0]
我々は,知識追跡における因果発見問題の解決に向けて,予備的な一歩を踏み出した。第3回NeurIPS 2022章「教育における学習経路の因果的洞察への挑戦」の項目の1つにその解決策が挙げられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:42:46 GMT)
Automatic Traffic Scenario Conversion from OpenSCENARIO to CommonRoad [8.0]
我々はOpenSCENARIOフォーマットからCommonRoadフォーマットへの最初のオープンソースコンバータを提示する。コンバータはシミュレーションツールを用いてOpenSCENARIOで定義された動的要素を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:04:44 GMT)
Synthesizing Speech Test Cases with Text-to-Speech? An Empirical Study on the False Alarms in Automated Speech Recognition Testing [8.0]
4つのTSシステムから生成された合成音声と2つのデータセットから得られた人間の音声を用いて、一般的な5つのASRシステムにおける誤警報の発生について検討した。以上の結果から,Deepspeechでは誤報が最少であり,Wav2vec2では誤報が最多であることが判明した。 TTSシステムの中で、Google TTSは最小数の偽アラーム(17%)を生成し、Espeak TTSは4つのTSシステムの中で最も多くの偽アラーム(32%)を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:17:42 GMT)
GenKL: An Iterative Framework for Resolving Label Ambiguity and Label Non-conformity in Web Images Via a New Generalized KL Divergence [7.9]
ノンコンフォーミング(NC)インスタンスの負の効果を緩和するための最近のアプローチでは、中核的な暗黙の仮定は、NCインスタンスはエントロピーによって見つけることができるということである。本稿では,インスタンスの識別とリラベルを行う新しいトレーニングフレームワークであるGenKLを紹介する。 3つのWebイメージデータセットで評価すると、新しい最先端の分類精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:58:21 GMT)
Learning Formal Specifications from Membership and Preference Queries [7.9]
本稿では,会員ラベルとペアワイズ選好の組み合わせを要求できる新しいフレームワークを提案する。ペアワイズ選好とメンバシップラベルの組み合わせにより、アクティブな仕様学習に対するより柔軟なアプローチが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 19:53:24 GMT)
Uncertainty-Driven Multi-Scale Feature Fusion Network for Real-time Image Deraining [7.8]
本研究では、ペア画像間の確率マッピング分布を学習し、不確実性を推定する不確実性駆動型マルチスケール特徴フュージョンネットワーク(UMFFNet)を提案する。 UMFFNetは、最先端の画像デライニングメソッドを超越した、パラメータの少ない大幅なパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:29:57 GMT)
AGAR: Attention Graph-RNN for Adaptative Motion Prediction of Point Clouds of Deformable Objects [7.4]
変形可能な3Dオブジェクトのポイントクラウド予測のための改良されたアーキテクチャを提案する。具体的には、変形可能な形状を扱うために、点雲の空間構造を学習し、活用するグラフベースのアプローチを提案する。提案した適応モジュールは各点の局所的および大域的な動きの合成を制御し、変形可能な3Dオブジェクトの複雑な動きをより効率的にモデル化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:21:39 GMT)
Novel Batch Active Learning Approach and Its Application to Synthetic Aperture Radar Datasets [7.4]
近年、合成開口レーダ(SAR)データarXiv:2204.00005のシーケンシャルな能動学習が実施されている。そこで我々は,Dijkstraのコアセット生成用Annulus Core-Set(DAC)とバッチサンプリング用LocalMaxという,バッチアクティブラーニングのための新しい2部構成のアプローチを開発した。 DACとLocalMaxを組み合わせたバッチアクティブラーニングプロセスは、逐次アクティブラーニングとほぼ同じ精度で、バッチサイズに比例して効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:25:21 GMT)
Exceptionally strong coupling of defect emission in hexagonal boron nitride to stacking sequences [7.2]
重み付けシーケンスとポリタイプを慎重に制御することにより、スペクトル形状と明るさを調節するファンデルワールス技術の応用を公表する。この研究は、欠陥の同定を向上し、高効率な単一光子源と量子ビットのエンジニアリングを容易にする方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:17:20 GMT)
Towards green AI-based software systems: an architecture-centric approach (GAISSA) [7.2]
GAISSAプロジェクトは、グリーンAIベースのシステムのモデリングと開発のために、データサイエンティストとソフトウェアエンジニアがツールでサポートし、アーキテクチャ中心の方法を提供することを目的としている。プロジェクトはまだ初期段階であるが,GAISSA目標達成の可能性を示す現在の研究成果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:14:47 GMT)
Hierarchically Decomposed Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition [7.1]
階層的に分解されたグラフ畳み込みネットワーク(HD-GCN)アーキテクチャを提案する。提案モデルは,4つの大規模で一般的なデータセットに対して,最先端の性能を評価・達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:15:05 GMT)
Generating Redstone Style Cities in Minecraft [7.0]
本稿では,2023年度マインクラフト開発コンペティションコンペティション(Minecraft Settlement Generation Competition for Minecraft)のエントリーとして提出された都市ジェネレータについて紹介する。生成手順は、植生の除去、地形の変更、建築レイアウトの生成、ルート計画、街灯配置、壁建設の6つの主要なステップで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:36:01 GMT)
Gradient Sparsification For Masked Fine-Tuning of Transformers [6.9]
調整済みの自己教師型言語モデルが下流タスクへの変換学習に広く採用されている。緩やかな凍結は、トレーニング中に層全体の勾配を徐々に解凍することで両者のトレードオフをもたらす。徐々に凍結する層が、緩やかに変化して徐々に凍結する層に比べて、トレーニング全体を通して徐々に凍結する層が最適であるかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:13:13 GMT)
Hierarchical Semantic Perceptual Listener Head Video Generation: A High-performance Pipeline [6.9]
ViCo@2023 ACM Multimedia 2023 Conferenceにおける会話型ヘッドジェネレーションチャレンジ本稿は、ACM Multimedia 2023 conferenceにおけるViCo@2023 Conversational Head Generation Challengeのテクニカルレポートである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:16:34 GMT)
Hierarchical Spatio-Temporal Representation Learning for Gait Recognition [6.9]
歩行認識は、個人を独自の歩行スタイルで識別する生体計測技術である。粗いものから細かいものまで歩行特徴を抽出する階層的時間的表現学習フレームワークを提案する。本手法は,モデル精度と複雑性の適切なバランスを維持しつつ,最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:30:00 GMT)
Does Circuit Analysis Interpretability Scale? Evidence from Multiple Choice Capabilities in Chinchilla [6.6]
本稿では,70Bチンチラモデルにおける回路解析のケーススタディを示す。我々は,正しい回答文の知識を与えられた正しい回答文を識別するチチラの能力について検討する。本研究は,特徴のセマンティクスを理解することを目的としたアテンションヘッドの正しい文字のカテゴリーについて,混合結果を用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:22:02 GMT)
Memory Efficient And Minimax Distribution Estimation Under Wasserstein Distance Using Bayesian Histograms [6.2]
例えば、$d 2v$の場合、ヒストグラムは特別なテキストメモリ効率特性を持ち、サンプルサイズが$nであるのに対して、$nd/2v$ binsはミニマックスレートの最適性を得るために必要であることを示す。達成されたメモリフットプリントは、既存のミニマックス最適手順を$n$の係数で克服する。例えば、ボレル確率測度クラスのミニマックス推定器である経験的測度と比較した場合、フットプリントを$n1 - d/2v$に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:13:20 GMT)
On the equivalence between squeezing and entanglement potential for two-mode Gaussian states [6.2]
連続変数状態による受動変換の下で達成できる最大の絡み合いは、絡み合いポテンシャルと呼ばれる。近年の研究では, 絡み合い電位は, 形状の単純な関数によって上界に作用することが示されている。我々は、境界が飽和することを証明できるより大きい状態のクラスを導入し、2つのモードのガウス状態は全て、受動的にこのクラスに変換できると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:00:23 GMT)
The existence of distinguishable bases of $\bbC^3\otimes \bbC^n$ three-dimensional subspaces under one-way local operations and classical communication [6.1]
bbC3otimes bbCn$のすべての3次元部分空間は、一方的な局所演算と古典的通信(LOCC)の下で区別可能な基底を持つことを示す。結果を拡張し、一方向LOCCの下で$bbC3otimes bbC12$の4次元局所微分可能部分空間を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:21:41 GMT)
Europepolls: A Dataset of Country-Level Opinion Polling Data for the European Union and the UK [6.1]
欧州連合と英国における国レベルの歴史的世論調査データの公開データセットを提案する。データはWikipediaから収集され、パンダライブラリを使って前処理された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:05:55 GMT)
Exploring Non-Regular Extensions of Propositional Dynamic Logic with Description-Logics Features [5.7]
ALCを拡張した記述論理において、非正規経路表現が満足度チェックとクエリの決定可能性に与える影響について検討する。以上の結果から, ALCvpl における概念満足度問題に対する決定性は, 一見無作為な自己演算子を加えると失われることがわかった。古典的なデータベース設定とは対照的に、r#s#の非正則な原子を含むクエリに対するクエリエンテーメントの不確定性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:32:49 GMT)
Bidirectional Temporal Diffusion Model for Temporally Consistent Human Animation [5.6]
本研究では,1つの画像,ビデオ,ランダムノイズから時間的コヒーレントな人間のアニメーションを生成する手法を提案する。両方向の時間的モデリングは、人間の外見の運動あいまいさを大幅に抑制することにより、生成ネットワーク上の時間的コヒーレンスを強制すると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:27:14 GMT)
Polyffusion: A Diffusion Model for Polyphonic Score Generation with Internal and External Controls [5.6]
ポリフュージョン(Polyffusion)は、ポリフォニック音楽の楽譜を画像のようなピアノロール表現として生成する拡散モデルである。内部および外部制御を用いることで、Polyffusionは幅広い音楽生成タスクを統一することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:36:31 GMT)
A New Computationally Simple Approach for Implementing Neural Networks with Output Hard Constraints [5.5]
ニューラルネットワークの出力値に厳密な凸制約を課す新しい手法を提案する。マッピングは、出力の制約のある追加のニューラルネットワーク層によって実装される。提案手法は,出力ベクトルだけでなく,入力による共同制約にも制約が課される場合に,単純に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 21:06:43 GMT)
Convergence Guarantees for Stochastic Subgradient Methods in Nonsmooth Nonconvex Optimization [5.1]
モーメント項と変数を更新するためのステップ化に異なる時間尺度を割り当てる新しいフレームワークを開発する。提案手法は, ヘビーボールSGD, SignSGD, Lion, 正規化SGD, クリッピングSGDなど, 広く知られたSGD型手法を含む。特に、これらのSGD型手法は、ランダムに選択されたステップサイズと初期点を持つ目的関数のクラーク定常点を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:26:18 GMT)
From $O(\sqrt{n})$ to $O(\log(n))$ in Quadratic Programming [5.1]
特に "direct" メソッドのように振る舞う$O(log(n)$ 反復複雑性QPアルゴリズムを提示するのは、これが初めてである。このブレークスルーにより、$O(sqrtn)$から$O(log(n))$最適化アルゴリズムに移行することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:45:57 GMT)
Amortised Experimental Design and Parameter Estimation for User Models of Pointing [5.1]
我々は、データを収集し、パラメーターをできるだけ効率的に推論するために実験をどのように設計するかを示す。シミュレーション参加者を用いて実験設計を選択するための政策を訓練する。提案手法は, モデル空間から採取したシリカ内エージェントと相互作用して, パラメータ推定に最も有用なデータを提供する実験を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:17:35 GMT)
Amortised Design Optimization for Item Response Theory [5.1]
教育における項目応答理論(IRT)は、学生の反応から学生の能力とテスト項目の特徴を推定するために用いられる。そこで本研究では、IRTにアモートされた実験設計を取り入れることを提案する。計算コストは、Deep Reinforcement Learning (DRL)エージェントを合成データでトレーニングすることにより、事前計算フェーズに移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:42:56 GMT)
Uncovering Bias in Personal Informatics [5.0]
本稿では,個人情報学(PI)システムにおけるバイアスの包括的および分析的研究について紹介する。これまでで最も詳細なフレームワークを使用して、さまざまなバイアス源を探索し、データ生成とモデル学習と実装ストリームの両方にバイアスが存在することを見つけました。その結果, 糖尿病, 関節症, 高血圧などの健康上の問題を持つユーザ, 女性ユーザが最も影響を受けやすいグループとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:16:21 GMT)
POV-Surgery: A Dataset for Egocentric Hand and Tool Pose Estimation During Surgical Activities [5.0]
POV-Surgeryは、異なる手術用手袋と3つの整形外科器具を持つ手のポーズ推定に焦点を当てた、大規模で合成されたエゴセントリックなデータセットである。我々のデータセットは53のシーケンスと88,329のフレームで構成され、高解像度のRGB-Dビデオストリームとアクティビティアノテーションを備えている。我々はPOV-Surgeryにおける現在のSOTA法を微調整し、手術用手袋と工具を用いた実生活症例に適用する際の一般化性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:00:32 GMT)
Adversarial Latent Autoencoder with Self-Attention for Structural Image Synthesis [4.8]
本稿では, 複雑な工学部品の設計画像を生成可能な, 自己注意適応遅延オートエンコーダ (SA-ALAE) を提案する。 SA-ALAEでは、ユーザーは既存のデザインの新しいバリエーションを探索できるだけでなく、潜在空間で操作することで生成プロセスを制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:50:03 GMT)
Universal Properties of the Spectral Form Factor in Open Quantum Systems [4.8]
閉じた量子カオス系では、SFFは普遍的なディップ・ランプ・プラトーの振る舞いを示す。オープンシステムでは,SFFは指数関数的に崩壊し,その後,ある中間時間スケールで線形に増加し,最終的に飽和プラトー値に低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:39:14 GMT)
Forecasting Early with Meta Learning [4.8]
本稿では,追加データセットからのサンプルを活用するメタ学習手法を考案し,対象データセットの補助タスクとして,逆学習を通じて時系列を拡大する学習を行う。我々のモデル(FEML)は、異なるデータセットから異なる長さ入力の特徴を学習する共有畳み込みバックボーンを備えており、異なる出力長を予測するためのデータセット固有のヘッドを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:30:01 GMT)
An analysis on the effects of speaker embedding choice in non auto-regressive TTS [4.6]
本稿では,非自己回帰的分解型マルチ話者音声合成アーキテクチャが,異なる話者埋め込みセットに存在する情報をどのように活用するかを理解するための最初の試みを紹介する。使用済みの埋め込みと学習戦略にかかわらず、ネットワークは様々な話者識別を等しく扱うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:57:54 GMT)
Value Summation: A Novel Scoring Function for MPC-based Model-based Reinforcement Learning [4.5]
本稿では,MPCを用いた強化学習手法の計画モジュールのための新しいスコアリング機能を提案する。提案手法は,値の割引和を用いた既存のMPCベースのMBRL手法の学習効率を向上させる。提案手法は,学習効率と平均報酬率の点で,現在最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:45:18 GMT)
Twits, Toxic Tweets, and Tribal Tendencies: Trends in Politically Polarized Posts on Twitter [4.4]
政治イデオロギーが個人のユーザレベルとTwitterのトピックレベルの両方で毒性に寄与する役割について検討する。 55,415人のTwitterユーザーから1億8700万のツイートを集めた結果、政治イデオロギーやアカウント年齢などのアカウントレベルの特徴が、各ユーザーが有害コンテンツを投稿する頻度を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:24:47 GMT)
Sub-Standards and Mal-Practices: Misinformation's Role in Insular, Polarized, and Toxic Interactions [4.4]
Reddit上での政治的市民性や毒性の引き金となる偽情報の役割について検討する。偽情報を広めることで知られるウェブサイトの記事に対するRedditのコメントは、本物のニュース記事に対するコメントよりも71.4%が有毒である可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:27:02 GMT)
Modeling Rabbit-Holes on YouTube [4.2]
ウサギホール(RH)現象は、主流の勧告の崩壊として緩やかに理解されている。これらのRHの出現を説明する理論を提案する。我々は、YouTubeで1600万以上のパーソナライズされたレコメンデーションを集めた後、見つかったRHをいくつか強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:45:55 GMT)
Improving Automated Hemorrhage Detection in Sparse-view Computed Tomography via Deep Convolutional Neural Network based Artifact Reduction [4.1]
3000例のSparse-view cranial CTによるアーティファクト削減のためのU-Netの訓練を行った。自動出血検出のために17,545例の完全CTデータを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:55:01 GMT)
GEmo-CLAP: Gender-Attribute-Enhanced Contrastive Language-Audio Pretraining for Speech Emotion Recognition [4.1]
音声感情認識のためのジェンダー属性付きコントラスト言語事前学習(CLAP)手法であるGEmo-CLAPを提案する。 2つのGEmo-CLAPモデルは、異なる事前訓練されたモデルでベースラインのEmo-CLAPを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 04:56:33 GMT)
Interpreting and Correcting Medical Image Classification with PIP-Net [4.0]
本稿では,リアルタイム医用画像データの自動診断支援における,解釈可能な機械学習,特にPIP-Netの適用可能性について検討する。 PIP-Netは、人間の理解可能な画像部品を学習し、その精度と、骨折検出と皮膚癌診断の解釈性を評価する。我々は、人間が望ましくないプロトタイプを直接無効にすることで、PIP-Netの推論を手動で修正できることを初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:19:18 GMT)
Pseudo Outlier Exposure for Out-of-Distribution Detection using Pretrained Transformers [3.9]
拒否ネットワークは、テストOODサンプルを検出するために、IDと多様な外れ値サンプルで訓練することができる。本稿では,Pseudo Outlier Exposure (POE) と呼ばれる手法を提案する。本手法は外部OODデータを一切必要とせず,既製のトランスフォーマーで容易に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 04:13:11 GMT)
What do neural networks learn in image classification? A frequency shortcut perspective [3.8]
本研究では,ニューラルネットワーク(NN)における周波数ショートカットの学習力学を実験的に研究する。 NNは、分類のための単純な解を見つける傾向があり、訓練中に最初に何を学ぶかは、最も特徴的な周波数特性に依存する。本稿では,クラスワイズ周波数特性を測定するための指標と,周波数ショートカットの同定方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:34:25 GMT)
TimeTuner: Diagnosing Time Representations for Time-Series Forecasting with Counterfactual Explanations [3.8]
本稿では,モデル行動が局所化,定常性,時系列表現の相関とどのように関連しているかをアナリストが理解するために,新しいビジュアル分析フレームワークであるTimeTunerを提案する。 TimeTunerは時系列表現を特徴付けるのに役立ち、機能エンジニアリングのプロセスを導くのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:40:15 GMT)
Off-Policy Average Reward Actor-Critic with Deterministic Policy Search [3.6]
我々は、平均報酬性能基準に対して、オン・ポリティとオフ・ポリティズム的政策勾配定理の両方を提示する。また,ARO-DDPG(Average Reward Off-Policy Deep Deterministic Policy Gradient)アルゴリズムを提案する。提案したARO-DDPGの平均報酬性能を比較し,MuJoCo環境上での最先端の平均報酬評価アルゴリズムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:32:04 GMT)
From Ukraine to the World: Using LinkedIn Data to Monitor Professional Migration from Ukraine [3.5]
熟練したプロのウクライナからの強制移住は、2014年のウクライナ紛争と2022年のロシア侵攻によって引き起こされた。我々は、主にポーランドとドイツに惹かれる、教育を受けた個人の継続的な、そしてエスカレートするエクソドスを特定します。主な発見は、高度に教育されたウクライナ人転職者のLinkedInの推定と国連難民統計との強い相関関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:38:44 GMT)
Android in the Wild: A Large-Scale Dataset for Android Device Control [3.5]
デバイス制御研究のためのデータセット、Android in the Wild (AITW) を提示する。データセットには、画面やアクションを含むデバイスインタラクションの人間によるデモと、対応する自然言語命令が含まれている。 30kのユニークな命令、Androidの4つのバージョン(v10-13)、そして8つのデバイスタイプ(Pixel 2 XLからPixel 6)にまたがる715kのエピソードで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:57:24 GMT)
MS-DCANet: A Novel Segmentation Network For Multi-Modality COVID-19 Medical Images [3.3]
新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックは公衆衛生の負担を増し、人間に深刻な災害をもたらした。境界線がぼやけたり、コントラストが低かったり、感染部位が違っていたりした新型コロナウイルスの医療画像に特筆すべき点として、より複雑なものを追加することで精度を向上させた研究者もいる。本稿では,MSDCANetという対称自動セグメンテーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:54:25 GMT)
Tangling schedules eases hardware connectivity requirements for quantum error correction [3.2]
本稿では,遠方量子ビット間の観測可能性の測定が可能なタングルドシンドローム抽出回路を提案する。ハードウェア自体を物理的に変更することなく、前述の不規則な非局所安定化器を計測する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:21:50 GMT)
iSLAM: Imperative SLAM [3.0]
ローカライゼーションとマッピングを同時に行うことは、ロボットナビゲーションにおける重要な課題の1つだ。近年の進歩は、教師あり学習に基づく手法が、フロントエンドのドメトリーにおいて印象的な性能をもたらすことを示唆している。従来の最適化に基づく手法は、見積もりのドリフトを最小化するために、バックエンドにおいて依然として重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:57:12 GMT)
Explaining Autonomous Driving Actions with Visual Question Answering [3.0]
本稿では,質問応答に基づく因果推論を用いた運転行動の説明を行う視覚質問応答(VQA)フレームワークを提案する。実証的な結果は、VQAメカニズムが自動運転車のリアルタイム意思決定を支援することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:37:57 GMT)
Quantum Talagrand, KKL and Friedgut's theorems and the learnability of quantum Boolean functions [2.9]
ブール関数の影響の分析から関連する3つの結果を量子不等式に拡張する。この結果は、最近研究された超収縮率と勾配推定の併用によって導かれる。我々は、等尺型不等式の非可換拡張、量子回路の複雑さの低い境界、および量子可観測体の学習可能性に関する結果の意味についてコメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:35:39 GMT)
Network-GIANT: Fully distributed Newton-type optimization via harmonic Hessian consensus [2.9]
本稿では,GIANTに基づくNewton型完全分散最適化アルゴリズムであるNetwork-GIANTを紹介する。このアルゴリズムは,強い凸関数と滑らかな損失関数を仮定して,ネットワーク上の厳密解に対する半言語的および指数的収束を保証する。我々は,Network-DANEやNewton-Raphson Consensusのような最先端の分散学習アルゴリズムに比べて,Network-GIANTの収束性能が優れていることを示す実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:15:20 GMT)
Planning with Dynamically Estimated Action Costs [2.8]
実際のAI計画アプリケーションには、アクションコストに関する情報が不可欠だ。近年のアプローチでは、データからしばしば学習されるブラックボックス外部アクションコスト推定器が計画段階で適用されている。本稿では,行動コストを考慮した決定論的計画の一般化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:19:51 GMT)
Leveraging Visemes for Better Visual Speech Representation and Lip Reading [2.8]
そこで本研究では,音声学的に類似した唇形状群であるビセムを利用して,より差別的で堅牢な唇読解ビデオ特徴を抽出する手法を提案する。提案手法は,従来手法と比較して,唇読解単語誤り率(WER)を9.1%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:38:26 GMT)
Blind Image Quality Assessment Using Multi-Stream Architecture with Spatial and Channel Attention [2.6]
BIQA(Blind Image Quality Assessment)は、画像を自動的に評価する重要な研究分野である。ほとんどのアルゴリズムは重要な関心領域を強調せずに品質を生成する。この問題を解決するために,マルチストリーム空間およびチャネルアテンションに基づくアルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:36:08 GMT)
Reinforcement Learning for Credit Index Option Hedging [2.6]
本稿では,強化学習を用いたクレジットインデックスオプションの最適ヘッジ戦略の探索に焦点をあてる。実践的なアプローチでは、離散時間、トランザクションコスト、実際の市場データに対するポリシーのテストなど、リアリズムに重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:03:41 GMT)
The MONET dataset: Multimodal drone thermal dataset recorded in rural scenarios [2.5]
私たちは、農村部を飛行するドローンに搭載されたサーマルカメラを使って、新しいマルチモーダルデータセットであるMONETを紹介します。モネは162Kの注釈付きバウンディングボックスを備えた約53K画像で構成されている。各画像は、姿勢、速度、高度、GPS座標に関する情報を含むドローンメタデータとタイムスタンプで一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:01:29 GMT)
A Fast and Map-Free Model for Trajectory Prediction in Traffics [2.4]
本稿では,交通地図に依存しない効率的な軌道予測モデルを提案する。注意機構、LSTM、グラフ畳み込みネットワーク、時間変換器を包括的に活用することにより、我々のモデルは全てのエージェントのリッチな動的および相互作用情報を学習することができる。提案モデルでは,既存のマップフリー手法と比較して高い性能を達成し,Argoverseデータセット上のほとんどのマップベース最先端手法を超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:36:31 GMT)
A reinforcement learning approach for VQA validation: an application to diabetic macular edema grading [2.4]
非常に強力なVisual Question Answering (VQA)アルゴリズムに対して、よりリッチでより適切な検証アプローチを提供することに注力する。本稿では,VQAアルゴリズムの推論動作を明らかにすることを目的とした自動適応質問手法を提案する。実験により、そのようなエージェントは臨床医と同じような振る舞いを示し、主要な臨床概念に関連する質問を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:31:35 GMT)
Generating Mathematical Derivations with Large Language Models [2.4]
本稿では,記号エンジンを応用して,大規模方程式の導出を行う。我々は、GPTの文脈内学習とT5モデルの微調整を用いて、事前学習戦略の堅牢性と一般化を特殊化モデルと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:13:02 GMT)
A Matrix Ensemble Kalman Filter-based Multi-arm Neural Network to Adequately Approximate Deep Neural Networks [2.3]
ディープラーニング(DL)は多くの分野で応用されている最先端の予測メカニズムである。サンプルサイズが小さすぎてマルチアームDLを訓練できない場合, DLを模倣できるKFベースのDL近似器のマルチアーム拡張を提案する。我々は,MEnKF-ANNが炭水化物基質の消化を分類するために訓練されたLSTMネットワークを「適切に」近似する方法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:00:00 GMT)
Quantum repeaters: From quantum networks to the quantum internet [2.1]
量子リピータの概念的フレームワークとアーキテクチャについて概観する。我々は、ポイント・ツー・ポイントの量子通信によって設定される通信速度の限界を克服するための様々な短期的提案について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:22:22 GMT)
LA-Net: Landmark-Aware Learning for Reliable Facial Expression Recognition under Label Noise [2.0]
ラベルノイズの影響を2つの観点から緩和するために,Landmark-Aware Net(LA-Net)という新しいFERモデルを提案する。まず、LA-Netは、表現空間の不確実性を抑制するためにランドマーク情報を使用する。第二に、設計した表現ランドマークの対照的な損失を用いて、ランドマーク情報を表現表現に組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:30:48 GMT)
A benchmark of categorical encoders for binary classification [1.9]
本論文は,これまでで最も包括的な分類エンコーダのベンチマークである。さまざまな家系の32のエンコーダ構成の評価、36の実験要素の組み合わせ、50のデータセットを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:24:31 GMT)
API-Miner: an API-to-API Specification Recommendation Engine [1.8]
API-MinerはAPI-to-API仕様推奨エンジンである。 OpenAPIで記述された関連する仕様コンポーネントを検索する。定量的タスクと定性タスクの両方において,API-Minerを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:30:33 GMT)
Reproducibility in Machine Learning-Driven Research [1.8]
研究は生存可能性の危機に直面しており、多くの研究の結果や発見は、再現することが困難または不可能である。機械学習(ML)と人工知能(AI)の研究においても、これは同じである。 MLプラットフォームの使用などの研究コミュニティでは,この問題に対処するさまざまなソリューションが議論されているが,MLによる研究のレベルは大幅に上昇していない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:00:22 GMT)
Quantum Optics based Algorithm for Measuring the Similarity between Images [1.8]
画像表現の基本的な量子資源としてコヒーレントな状態を用いる量子光学の定式化に基づくアルゴリズムを報告する。得られた位相分散多モードコヒーレント状態は画像検索方式に入力され、類似度測定に適したレーザ強度パラメータを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:13:55 GMT)
Properties of Discrete Sliced Wasserstein Losses [1.7]
スライスされたワッサーシュタイン距離(SW)は、確率測度を比較するためにワッサーシュタイン距離の代替として人気がある。広範囲のアプリケーションには画像処理、ドメイン適応、生成モデリングが含まれており、SWを最小化するためにパラメータを最適化することが一般的である。このエネルギーの正則性と最適化特性、およびモンテカルロ近似 $mathcalE_p$ について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 21:21:18 GMT)
Characterizing the effect of retractions on scientific careers [1.7]
論文の妥当性や著者の整合性に疑問が呈される場合、学術論文の抽出は品質管理の基本的なツールである。従来の研究は、引用数と共著者の引用に対するリトラクションの悪影響を強調してきた。本研究は,リトラクションの後に学術出版を終了する可能性,コラボレーションネットワークの進化に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 00:53:31 GMT)
Neural Fields for Interactive Visualization of Statistical Dependencies in 3D Simulation Ensembles [1.6]
大規模な3次元シミュレーションアンサンブルにおいて、物理変数の値間の統計的依存関係をコンパクトに表現し、効率的に再構築できる最初のニューラルネットワークを提案する。シミュレーショングリッド250 x 352 x 20 に複数の物理変数を格納し,1000人のメンバからなる大規模な天気予報アンサンブルによる学習と再構築を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:34:22 GMT)
GlobalMapper: Arbitrary-Shaped Urban Layout Generation [1.5]
建物のレイアウトは、道路のネットワークによって定義される都市ブロック内の建物のセットで構成されています。本稿では,グラフアテンションネットワークを用いたレイアウト生成のための完全自動手法を提案する。ユーザスタディを含む本研究の結果は,従来のレイアウト生成ネットワークと比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 00:36:05 GMT)
Eye Disease Classification Using Deep Learning Techniques [1.5]
アイケア提供者は、視力喪失や盲目から患者を守ることができる。 CNNと転写学習は正常眼と糖尿病性網膜症、白内障、緑内障を鑑別するために用いられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:57:39 GMT)
DP-TBART: A Transformer-based Autoregressive Model for Differentially Private Tabular Data Generation [1.4]
差分プライバシーを維持する変圧器をベースとした自己回帰モデルであるDP-TBART(Darientially-Private TaBular AutoRegressive Transformer)を提案する。我々は、限界に基づくアプローチの限界を理解するための理論的枠組みを提供し、深層学習に基づくアプローチが最も貢献する場を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 19:40:21 GMT)
IntelliGraphs: Datasets for Benchmarking Knowledge Graph Generation [1.4]
本稿では,モデルが有意かつ意味論的に有効な部分グラフを生成する必要がある部分グラフ推論タスクを提案する。 IntelliGraphsデータセットには、サブグラフ推論を評価するための論理ルールで表現されたセマンティックスを含むサブグラフが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:23:07 GMT)
Mood Classification of Bangla Songs Based on Lyrics [1.4]
本稿は、バングラの歌を分析し、歌詞に基づいて彼らの気分を分類することを目的としている。 4000曲中1513曲は悲しい気分で、1362曲はロマンチックな気分で、86曲は幸福で、残り239曲はリラックスしている。歌詞を埋め込むことで、歌詞をハッピー、サッド、ロマン主義、レラクシードの4つのムードに分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 03:31:41 GMT)
Exploring Strange Entanglement: Experimental and Theoretical Perspectives on Neutral Kaon Systems [1.4]
カオンとは、奇妙な振る舞いを示す量子システムである。 K_S$の再生について検討し、その基盤となるメカニズムを明らかにする。カオン対の絡み合った状態 $(K0,bar K0)$ は、最大エンタングルされた中性カオンと非最大エンタングル状態に焦点をあてて検討される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:02:55 GMT)
ProtiGeno: a prokaryotic short gene finder using protein language models [1.2]
現在の遺伝子発見者は長い遺伝子を見つけることに非常に敏感であるが、その感度は短い遺伝子を見つける際に顕著に低下する。我々はProtiGenoと呼ばれる深層学習に基づく手法を開発し、特に短いプロカリアティック遺伝子を標的とした。 4,288個のプロカリーゼゲノムの系統的大規模実験において、ProtiGenoは、現在の最先端遺伝子ファインダーよりも高精度で短いコードと非コード遺伝子を予測できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:46:42 GMT)
Unsupervised Accuracy Estimation of Deep Visual Models using Domain-Adaptive Adversarial Perturbation without Source Samples [1.2]
本研究では,未ラベルのターゲットデータに対して,ソースデータにアクセスせずにモデル精度を推定する新しいフレームワークを提案する。提案手法は,ソース仮説と対象の擬似ラベル関数との相違率を測定する。提案するソースフリーフレームワークは,分散シフトの困難なシナリオに効果的に対処し,トレーニングにソースデータやラベルを必要とする既存の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:33:11 GMT)
VAPI: Vectorization of Algorithm for Performance Improvement [1.2]
ベクトル化(Vectorization)は、一度に1つの値で動作するアルゴリズムを、一度に1つの値のコレクションで動作して高速に実行するアルゴリズムに変換するテクニックである。ベクトル化手法はまた、複数の繰り返しを1つの演算に置き換えることで、アルゴリズムの性能を高速化する。本研究では,メタヒューリスティックアルゴリズムの1つにベクトル化手法を適用し,ベクトル化アルゴリズムと非ベクトル化アルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:23:03 GMT)
GOOSE Algorithm: A Powerful Optimization Tool for Real-World Engineering Challenges and Beyond [1.2]
GOOSEアルゴリズムは19のよく知られたテスト関数でベンチマークされる。提案アルゴリズムは, 最新のベンチマーク関数10を用いて検証する。得られた結果は,提案アルゴリズムの優れた性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 19:14:25 GMT)
Online calibration scheme for training restricted Boltzmann machines with quantum annealing [1.1]
そこで本研究では,D波量子アニーラーの内部パラメータを校正し,よく近似されたサンプルを得る手法を提案する。得られたサンプルのKullback-Leibler分散を古典的なギブズサンプリングと比較することにより,提案手法の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:07:52 GMT)
The Connection Between R-Learning and Inverse-Variance Weighting for Estimation of Heterogeneous Treatment Effects [1.1]
私たちのモチベーションは、広く普及しているR-Learnerのパフォーマンスを光らせることです。 R-Learningは重み付き擬似アウトカム回帰(POR)として表現できる
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:05:15 GMT)
BCDDO: Binary Child Drawing Development Optimization [1.0]
ベクトル化(Vectorization)は、一度に1つの値で動作するアルゴリズムを、一度に1つの値のコレクションで動作して高速に実行するアルゴリズムに変換するテクニックである。ベクトル化手法はまた、複数の繰り返しを1つの演算に置き換えることで、アルゴリズムの性能を高速化する。本研究では,メタヒューリスティックアルゴリズムの1つにベクトル化手法を適用し,ベクトル化アルゴリズムと非ベクトル化アルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:32:34 GMT)
PyTAG: Challenges and Opportunities for Reinforcement Learning in Tabletop Games [0.9]
我々は、Tabletop Gamesフレームワーク(TAG)と対話するためのPython APIであるPyTAGを紹介した。 Tagには、AIエージェントのための共通APIを備えた、20以上のモダンなテーブルトップゲームのセットが含まれている。本稿では,これらのゲームにおいてRLエージェントをトレーニングするためのテクニックと,ゲームサブセット上での近似ポリシー最適化アルゴリズムのトレーニング後のベースライン結果を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:08:59 GMT)
Compressive Image Scanning Microscope [0.9]
レーザ走査顕微鏡(LSM)における圧縮センシングを実現するための新しい手法を提案する。我々は,データ取得中に行や列をスキップする固定サンプリング戦略を採用し,各要素がスキャンする点数を4倍に削減する。本研究では,SPADアレイによって生成された並列画像を利用して,再構成した圧縮ISM画像の品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:55:39 GMT)
Perturbing a Neural Network to Infer Effective Connectivity: Evidence from Synthetic EEG Data [0.8]
ニューラルネットワークをトレーニングして、過去のデータに基づいて将来の脳波信号を予測し、ネットワークの入力を摂動させ、効果的な接続性を得ました。 CNNとTransformerは3チャンネルと90チャンネルの合成脳波データで最高の性能を示し、古典的なグランガー因果性法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:14:54 GMT)
Uncertainty Quantification for Molecular Property Predictions with Graph Neural Architecture Search [0.8]
本稿では,分子特性予測のための自動不確実性定量化(UQ)手法であるAutoGNNUQを紹介する。我々のアプローチでは、分散分解を用いてデータ(アラート)とモデル(エステミック)の不確実性を分離し、それらを減らすための貴重な洞察を提供する。 AutoGNNUQは、正確な不確実性定量化が意思決定に不可欠である薬物発見や材料科学などの領域で広く適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:03:42 GMT)
Alleviating the quantum Big-$M$ problem [0.6]
我々は量子ビッグ-M$問題の理論を発展させる。 SDP緩和に基づく実用的なQUBO変換アルゴリズムを提供する。我々の発見は、現在および短期量子だけでなく、量子に着想を得た解法にも関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:00:05 GMT)
Beyond Single-Feature Importance with ICECREAM [0.5]
本稿では,変数の連立が対象変数の分布に与える影響に関する情報理論尺度を提案する。合成および実世界のデータを用いた実験では、ICECREAMは説明可能性や根本原因分析において最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:48:33 GMT)
Lane Change Intention Recognition and Vehicle Status Prediction for Autonomous Vehicles [0.5]
レーン変更プロセスは、自動運転車が周囲の環境をよりよく理解し、潜在的な安全リスクを認識し、交通安全を改善するのに役立つ。本稿では,LCの意図を認識するための注意機構を備えた時間的畳み込みネットワークを最初に開発したLCプロセスに焦点を当てる。出力変数間の本質的な関係を考慮すると、マルチタスク学習(MTL)フレームワークは複数のLC車両ステータスインジケータを同時に予測するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:18:55 GMT)
Efficient Guided Generation for LLMs [0.5]
本稿では,正規表現と文脈自由文法を用いた言語モデルテキスト生成のための効率的なアプローチについて述べる。実装はオープンソースのPythonライブラリOutlinesで提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:14:49 GMT)
Kondo QED: The Kondo effect and photon trapping in a two-impurity Anderson model ultra-strongly coupled to light [0.4]
近藤効果は強い相関の量子多体物理学の最も研究された例の1つである。 2つの不純物アンダーソンモデルと1つのモードの空洞を超強結合した2つの現象を組み合わせたシステムについて検討する。抽象モデルとして提示されているが、将来のハイブリッドキャビティ-QEDシステムに関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:47:59 GMT)
CB-HVTNet: A channel-boosted hybrid vision transformer network for lymphocyte assessment in histopathological images [0.4]
本稿では,トランスファーラーニングを用いてチャネルを再生し,医療画像中のリンパ球を解析するためにトランスフォーマとCNNの両方を用いるCB HVT(Channel Boosted Hybrid Vision Transformer)を提案する。 CB HVTは、チャネル生成モジュール、チャネルエクスプロイトモジュール、チャネルマージモジュール、リージョン認識モジュール、検出およびセグメンテーションヘッドを含む5つのモジュールからなる。以上の結果から,CB HVTは術式検出モデルの他の状態よりも優れており,病理医のツールとしての価値が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:52:30 GMT)
Solvent: A Framework for Protein Folding [0.4]
AlphaFold2の後、タンパク質の折り畳みタスクは新しい段階に入り、AlphaFold2の構成要素に基づいて多くの方法が提案されている。タンパク質の折り畳みにおける統一された研究フレームワークの重要性は、様々なアプローチを一貫して、公平に比較するための実装とベンチマークを含んでいる。本稿では,タンパク質の折りたたみ構造である溶剤について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:43:44 GMT)
Millisecond electron spin coherence time for erbium ions in silicon [0.3]
我々は、核スピンフリーシリコン結晶内で測定された、長い光スピンコヒーレンス時間と電子スピンコヒーレンス時間を持つ通信互換Er3+サイトについて報告する。これらの特性は、幅広い量子情報処理用途にシリコンで光学的にアクセス可能なスピンを使用するための重要なマイルストーンである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:01:12 GMT)
Efficient Linearizability Checking for Actor-based Systems [0.3]
本稿では,分散アクタシステムの特定,合成,テストを行う統合フレームワークDS2における線形化可能性チェックについて述べる。 DS2は、システムが到着可能な並行スケジュールを自動で探索し、観測されたシステムの出力を比較して、シーケンシャルな実装が生成したものと同等であることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:15:45 GMT)
An Empirical Study on Fertility Proposals Using Multi-Grined Topic Analysis Methods [0.3]
負の成長傾向の中で、60年ぶりに中国の人口が増加したことで、出生率政策の変更はコミュニティにとって大きな関心事となっている。この話題はかつてインターネット上でホットな話題であり、出生登録と婚姻の関係が社会的議論の焦点となっている。婚姻制限を出生登録から外すという提案に関する議論は, 個人, 社会, 国家を3次元で行うことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:09:50 GMT)
Performance enhancement of surface codes via recursive MWPM decoding [0.3]
従来のMWPMデコーダを、バイアス、非均一性、および$X$、$Y$および$Z$エラーの関係を考慮するように修正する。また、バイアスノイズと独立に分布する非識別誤差モデル(i.ni.d.)を考慮すると、性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:53:35 GMT)
Repeated Observations for Classification [0.3]
繰り返し観測を行った結果,非パラメトリック分類の問題について検討した。本分析では, 名目密度によるロバスト検出, プロトタイプ分類, 線形変換, 線形分類, スケーリングなどのモデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:50:36 GMT)
Reinforcing POD based model reduction techniques in reaction-diffusion complex networks using stochastic filtering and pattern recognition [0.3]
複雑なネットワークは、多くの現実世界のシステムをモデル化するために使用される。このような場合、PODのような次元減少技術を用いることができる。本稿では,パターン認識(PR)とフィルタリング理論を組み合わせたアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:45:05 GMT)
Point spread function modelling for astronomical telescopes: a review focused on weak gravitational lensing studies [0.2]
ポイントスプレッド関数(PSF)の正確なモデリングは、天文学的な観測において最も重要である。本稿では,より物理的に高強度なPSFモデリングに必要な光学的背景を紹介する。我々は,光学・検出器レベルのコントリビュータや大気など,PSFの様々な物理的コントリビュータについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:53:15 GMT)
Manifold Learning with Sparse Regularised Optimal Transport [0.2]
実世界のデータセットはノイズの多い観測とサンプリングを受けており、基礎となる多様体に関する情報を蒸留することが大きな課題である。本稿では,2次正規化を用いた最適輸送の対称版を利用する多様体学習法を提案する。得られたカーネルは連続的な極限においてLaplace型演算子と整合性を証明し、ヘテロスケダスティックノイズに対する堅牢性を確立し、これらの結果をシミュレーションで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:05:46 GMT)
TUNeS: A Temporal U-Net with Self-Attention for Video-based Surgical Phase Recognition [0.0]
本稿では,U-Netのような構造の粗い段階で自己注意を組み込んだ,効率的かつシンプルな時間モデルTUNeSを紹介する。実験では, 時間的文脈の長い特徴抽出器上で, 時間的モデルが良好に動作した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:10:55 GMT)
When Dialects Collide: How Socioeconomic Mixing Affects Language Use [0.0]
より異なる社会経済階級が混在するほど、標準文法からの離脱頻度と収入の相互依存度は低下する。本稿では,データに見られる観察結果を生成するメカニズムに光を当てる,言語多様性導入のエージェントベースモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:55:50 GMT)
What does it mean to be a responsible AI practitioner: An ontology of roles and skills [0.0]
いわゆる責任あるAI実践者あるいはAI倫理主義者は、AIシステムの倫理的かつ安全な設計のためのベストプラクティスを解釈し、運用することを担当する。将来の雇用主やAI倫理学者にとって、これらの役割がどのような役割を果たすのか、機能に役立てるために必要なスキルは何かは不明だ。本研究は、AI実践者が業界で何をするか、仕事でどのようなスキルを身につけているのかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 02:24:39 GMT)
What can we learn from Data Leakage and Unlearning for Law? [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングデータ(電子メールや電話番号などの個人識別可能な情報(PII)を含む)を記憶し、推論中にそれを漏洩させるため、プライバシー上の懸念がある。忘れられる権利(right to be forget)”のようなプライバシー法に従うために、抽出に最も脆弱なユーザのデータポイントを削除することができる。また, トレーニング前段階で記憶したトレーニング前データ(およびPII)を漏洩させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 22:14:58 GMT)
Virtual mitigation of coherent non-adiabatic transitions by echo verification [0.0]
本稿では,コヒーレントな誤りと非コヒーレントな誤りの両方を緩和するアディバティックなエコー検証プロトコルを提案する。ハードウェアノイズの軽減に加えて,本手法では正時ダイナミクスのみを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:00:00 GMT)
Unmaking AI Imagemaking: A Methodological Toolkit for Critical Investigation [0.0]
本稿では,AI画像モデルに対する3つの手法を提案する。エコシステムの開放は、モデルの生産を取り巻く価値、構造、インセンティブを分析します。出力をアンメイキングすると、モデルの生成結果が分析され、そのロジックが明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:26:10 GMT)
Ultra-Fast All-Electrical Universal Nano-Qubits [0.0]
本研究では,グラフェンナノリボン系における実空間局在スピン量子ビットの生成,制御,読み出し方法を提案する。超高速全電法によるグラフェン系量子コンピューティングの実現に向けた新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:40:46 GMT)
Tunable Quantum Neural Networks in the QPAC-Learning Framework [0.0]
量子確率近似(QPAC)学習フレームワークにおけるチューナブル量子ニューラルネットワークの性能について検討する。チューナブルニューラルネットワーク(Tunable Neural Network)は、マルチ制御された$mathbfX$ゲートからなる量子回路である。ターゲット概念を近似できるようにネットワークをチューニングするために,振幅増幅に基づくアルゴリズムを考案し,実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 19:37:35 GMT)
Towards a population-informed approach to the definition of data-driven models for structural dynamics [0.0]
ここでは人口ベーススキームを踏襲し、メタラーニング領域からの2つの異なる機械学習アルゴリズムを用いる。このアルゴリズムは、従来の機械学習アルゴリズムよりも、関心の量を近似するのが目的のようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:45:41 GMT)
Time evolution operator for a $\left\{ h(1) \oplus h(1) \right\} \uplus u(2)$ time-dependent quantum Hamiltonian; a self-consistent resolution method based on Feynman's disentangling rules [0.0]
すべての問題は、複素リカティ型微分方程式を解くために減少する。この微分方程式のいくつかの閉解が発見され、時間順序進化作用素に対する具体的な解が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:25:32 GMT)
Time evolution of spread complexity in quenched Lipkin-Meshkov-Glick model [0.0]
本稿では,Lipkin-Meshkov-Glick(LMG)モデルの2つの相を区別する方法について述べる。拡散エントロピーに寄与する和は対称相においてゆっくりと収束することを示す。臨界クエンチでは、拡散エントロピーは後期に対数的に分岐する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:30:07 GMT)
Thermometry by correlated dephasing of impurities in a 1D Fermi gas [0.0]
一般的なフェルミ気体に埋め込まれた2つの静的不純物量子ビットの純粋退化ダイナミクスについて検討する。その結果, 不純物はRuderman-Kittel-Kasuya-Yosida型との相互作用によって相関することがわかった。これらの相関関係は、2量子温度計の感度を2つの独立した不純物の感度以上に高め、気象学的優位性を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:55:35 GMT)
The Qudit ZH-Calculus: Generalised Toffoli+Hadamard and Universality [0.0]
位相自由キュービット規則をキューディットに一般化する方法を示す。量子ビットの場合、位相自由なZH-ダイアグラムとToffoli+Hadamard回路の間には強い接続がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:09:48 GMT)
Testing the Quantum of Entropy [0.0]
ボルツマン定数 k によって与えられるエントロピーの量子、およびより低いエントロピー極限 $S geq k ln 2$ について話すことができれば明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:34:54 GMT)
Temporal Label-Refinement for Weakly-Supervised Audio-Visual Event Localization [0.0]
AVEL(英: AVEL)とは、ビデオの中で同時に可視かつ可聴な事象を時間的に局所化し、分類するタスクである。本稿では,ビデオレベルのイベントラベルのみをトレーニングの監督として利用できる弱教師付き環境でAVELを解く。我々の考えは、ベースモデルを用いて、ビデオレベルよりも微妙な時間分解能でトレーニングデータのラベルを推定し、これらのラベルでモデルを再訓練することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:51:37 GMT)
Stochastic Ricci Flow dynamics of the gravitationally induced wave-function collapse [0.0]
我々は、量子力学における波動関数の崩壊を、一般相対性理論における信号の伝播の有限性と整合する。量子気体の波動関数に対するダイオシ-ペンローズ崩壊モデルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:00:48 GMT)
Sig-Splines: universal approximation and convex calibration of time series generative models [0.0]
本アルゴリズムは,従来のニューラルネットワークのシームレスな置換として線形変換とシグネチャ変換を取り入れたアルゴリズムである。このアプローチにより、ニューラルネットワークに固有の普遍性だけでなく、モデルパラメータの凸性も実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:58:21 GMT)
Sharing EPR steering between sequential pairs of observers [0.0]
Alice-Bobペアは、初期共有状態が絡み合った2ビット純状態である限り、EPRステアリングを共有することができることを示す。この主張は混合絡み合い状態の特定のクラスにも当てはまる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:06:04 GMT)
Selection functions of strong lens finding neural networks [0.0]
レンズ探索ニューラルネットワークの選択関数の理解は、強い重力レンズ系の大きな試料の可能性を十分に実現するための鍵となる。我々は、銀河ギャラクシーと銀河クエーサーのレンズ探索ニューラルネットワークのトレーニングに使用される3つのトレーニングデータセットを使用する。レンズ付きクエーサーを見つけるために訓練されたモデルは、レンズ付き銀河を見つけるために訓練されたモデルよりも高いレンズ楕円性を好むことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:00:00 GMT)
Routing a quantum state in a bio-inspired network [0.0]
我々は、$alpha$-helix構造に類似したスピンネットワークを考察し、このネットワーク上での量子情報伝達を研究する。本研究では,あるノードから別のノードへの量子状態移動の確率に上限を与えるネットワークにおける完全状態移動(PST)を解析的および数値的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:28:16 GMT)
Rob\^oCIn Small Size League Extended Team Description Paper for RoboCup 2023 [0.0]
RoboCInは2019年からRoboCup Small Size Leagueに参加し、2022年に初めて世界タイトルを獲得した(ディビジョンB)。本稿では,フランス・ボルドーのRoboCup 2023において,SSL(Small Size League)ディビジョンBを防衛するための改良について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:58:30 GMT)
Representing Random Utility Choice Models with Neural Networks [0.0]
ディープラーニングの成功に触発されて、ニューラルネットワークに基づく離散選択モデルであるRUMnetを提案する。 RUMnetsはサンプル平均近似を用いてエージェントのランダムなユーティリティ関数を定式化する。 RUMnetsは、2つの実世界のデータセットの精度の観点から、いくつかの選択肢モデリングや機械学習手法と競合することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:38:55 GMT)
Reduction of Class Activation Uncertainty with Background Information [0.0]
マルチタスク学習は、一般化を改善したハイパフォーマンスニューラルネットワークをトレーニングするための一般的なアプローチである。本稿では,背景画像の選択手法を提案し,今後の改善について論じる。 STL-10、Caltech-101、CINIC-10データセット上で、トランスフォーマーと提案したバックグラウンドクラスを適用して、SOTA(State-of-the-art)パフォーマンスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:20:12 GMT)
Recoverability of quantum channels via hypothesis testing [0.0]
量子チャネルは、この集合上で逆転できるならば、入力状態の集合に対して十分である。十分な量子チャネルと回復可能性のキャラクタリゼーションの簡単な証明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:26:01 GMT)
RaTE: a Reproducible automatic Taxonomy Evaluation by Filling the Gap [0.0]
我々は、自動分類学評価(ATE)は分類学の構築と同じくらい重要であると論じている。本稿では,大規模な事前学習型言語モデルに依存する,ラベルなしの自動分類法であるRaTEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:37:31 GMT)
Quantum-Classical Hybrid Systems and their Quasifree Transformations [0.0]
量子自由度と古典自由度を同一の足場で組み合わせて扱う連続変数系について検討する。これにより、測定や古典的パラメータへの依存を含む様々な量子演算を統一的に扱うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:13:18 GMT)
Quantum simulation of jet evolution in a medium [0.0]
我々は、色背景の存在下で多粒子ジェットプローブの進化を追跡する量子回路を構築する。運動量拡大とグルーオン生成の両面において, 媒質によるジェットの進化の変化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:45:59 GMT)
Quantum computing Floquet energy spectra [0.0]
実効的なフロケモードとエネルギースペクトルを決定するための2つの量子アルゴリズムを提案する。時間領域と周波数領域におけるフロケットモードの定義特性とパラメタライズド量子回路の表現性を組み合わせ、古典的アプローチの限界を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:21:09 GMT)
Quantum computation from dynamic automorphism codes [0.0]
低ウェイトな測定シーケンスからなる量子計算の新しいモデルを提案する。測定シーケンスは論理情報を同時に符号化し、誤り訂正を可能にし、論理ゲートを適用する。非クリフォード論理ゲートはアダプティブ2量子ビット測定により実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:00:00 GMT)
QAOA Performance in Noisy Devices: The Effect of Classical Optimizers and Ansatz Depth [0.0]
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、Near-term Intermediate-Scale Quantum Computer (NISQ)のための変分量子アルゴリズムである。本稿では,古典的雑音に対する現実的雑音の影響と最適回路深さの決定について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:22:44 GMT)
Projective Quantum Phase Difference Estimation Algorithm for the Direct Computation of Eigenenergy Gaps on a Quantum Computer [0.0]
量子コンピュータは、量子位相差推定アルゴリズムを用いて、2つの電子状態のエネルギーギャップを計算することができる。量子フーリエ変換に基づくQPDEを量子ビットの$N_astituteで報告する。概念実証実験として,水素分子の一重項-三重項エネルギーギャップの数値エネルギーについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:27:12 GMT)
Pre or Post-Softmax Scores in Gradient-based Attribution Methods, What is Best? [0.0]
本稿では,事前ソフトマックススコアとポストソフトマックススコアの勾配を用いた場合の実用的差異と,それぞれの利点と欠点について論じる。分類器として機能するニューラルネットワークの勾配に基づく帰属法は、ネットワークスコアの勾配を用いると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:19:24 GMT)
Pinching operators for approximating multiphoton entangled states [0.0]
ピンチ作用素を導入し、スキーズ作用素の理論をガウス作用素と高次非ガウス作用素に拡張する。単純な再帰関係は、ボゴリューボフ変換された生成および消滅作用素を生成するために導かれる。このモデルでは、実験的に作製された多光子絡み合った状態に匹敵する忠実な状態を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 22:22:33 GMT)
Pattern Recovery in Penalized and Thresholded Estimation and its Geometry [0.0]
実数値多面体ゲージによるペナルティ項の与えられるペナルティ推定の枠組みを考察する。我々は,部分微分に基づくパターンの一般概念を定義し,その複雑性を測るアプローチを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:39:30 GMT)
On the Origin of LLMs: An Evolutionary Tree and Graph for 15,821 Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、ChatGPTやBardといったLLMが数百万のユーザを獲得して、非常に注目されている。我々は15,821 LLMのコンステレーションをナビゲートし探索するための公開ウェブアプリケーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:17:43 GMT)
On Quantum Annealing Without a Physical Quantum Annealer [0.0]
量子加速アニーリング(QASA)のハイブリッド量子古典の提案と評価を行う。シミュレーションの結果,QASAはSAと相容れない性能を示したが,段差は小さくなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 00:37:34 GMT)
OPHAvatars: One-shot Photo-realistic Head Avatars [0.0]
ポートレートが与えられた場合、駆動キーポイント機能を用いて、粗い音声ヘッドビデオを合成する。粗いアバターのレンダリング画像を用いて,低画質の画像をブラインド顔復元モデルで更新する。数回繰り返して、本手法は光リアルなアニマタブルな3Dニューラルヘッドアバターを合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:27:17 GMT)
Non-Hermitian optomechanical cooling and squeezing under synthetic gauge field control [0.0]
光空洞と2つの機械共振器からなる非エルミート三成分結合系における最適冷却とスクイーズについて検討する。光加熱と機械的冷却係数の相違が観察された。キャビティポンピングレーザに振幅変調を施して機械的スクイーズを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:19:53 GMT)
Lower bounds for adiabatic quantum algorithms by quantum speed limits [0.0]
本稿では,アディバティック量子アルゴリズムのランタイム上での下位境界を推定するためのフレームワークを提案する。ランダムグラフにおけるk-cliqueを求めるためのアディバティックアルゴリズムの下位境界を解析的に取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:40:25 GMT)
Long-time relaxation of a finite spin bath linearly coupled to a qubit [0.0]
有限個のN$スピンの入浴に線形に結合した量子ビットの長時間緩和について論じる。モデルは完全に可積分であるにもかかわらず、有効なシステムの緩和について興味深い2つの観察を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:36:12 GMT)
Leveraging triplet loss for unsupervised action segmentation [0.0]
本稿では,アクションセグメンテーションタスクに適したアクション表現を,単一入力ビデオ自体から学習する,完全に教師なしのフレームワークを提案する。本手法は,三重項損失が類似度分布に作用する浅層ネットワークに根ざした深部距離学習手法である。このような状況下では、既存の教師なしアプローチと比較して、学習された行動表現の時間的境界を高い品質で回復することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:12:58 GMT)
Learning from Abstract Images: on the Importance of Occlusion in a Minimalist Encoding of Human Poses [0.0]
2D-to-D表現は、クロスデータセットのベンチマークではパフォーマンスが悪い。本稿では,それを符号化しながら3次元情報を用いた新しい表現を提案する。その結果、カメラの視点から完全に独立したポーズを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:45:49 GMT)
Large Language Models can accomplish Business Process Management Tasks [0.0]
大規模言語モデル(LLM)がテキスト関連ビジネスプロセス管理タスクをどのように達成できるかを示す。 LLMは、テキスト記述からプロセスモデルを達成し、テキスト記述から宣言的プロセスモデルをマイニングし、ロボットプロセス自動化のためのテキスト記述からプロセスタスクの適合性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:54:46 GMT)
Information loss, mixing and emergent type III$_1$ factors [0.0]
2点函数(時間のクラスタリング)の崩壊が可観測代数の性質の重要な手がかりとなることを示す。情報損失問題は、I型代数では混合作用素が存在しないという主張の特別な場合である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 16:33:36 GMT)
I See Dead People: Gray-Box Adversarial Attack on Image-To-Text Models [0.0]
我々は、画像からテキストへのグレーボックスの逆攻撃を、未ターゲティングとターゲットの両方に提示する。攻撃はグレーボックス方式で実行され、デコーダモジュールに関する知識は不要です。また、私たちの攻撃は人気のあるオープンソースプラットフォームHugging Faceを騙していることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:04:59 GMT)
Hyperbolic non-Abelian semimetal [0.0]
我々は、位相的に保護された半金属バンド交差の概念を、負の曲面空間における双曲格子に拡張する。我々は、低エネルギー状態の密度におけるクォートスケールを発見し、相互空間における余次元5のノルダル多様体を照らし出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 10:14:57 GMT)
How to choose the most appropriate centrality measure? A decision tree approach [0.0]
本稿では,簡単なグラフ上での集中度行動に関する専門家の嗜好を活用するカリング手法を提案する。一連の候補測度を作成し、可能な限り小さなグラフのリストを生成して、お互いの測度を分離する。この手法を,新しいカーネルベース尺度を含む40の中央値の多種多様な集合に適用し,公理的アプローチと組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:43:37 GMT)
Hilbert space fragmentation in a long-range system [0.0]
ヒルベルト空間の断片化と多体散乱状態における相互作用範囲の役割について検討する。ヒルベルト空間の傷痕状態と弱い断片化は、ほぼ任意の結合範囲で存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:42:03 GMT)
Generalized Uncertainty Principle Impact on Nonextensive Black Hole Thermodynamics [0.0]
一般化不確実性原理(GUP)がブラックホールに適用した非励起熱力学に及ぼす影響について検討した。我々はR'enyi, Tsallis-Cirto, Kaniadakis, Sharma Mittal, Barrow Entropies, temperature, and heat capacityについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:37:02 GMT)
GUIDO: A Hybrid Approach to Guideline Discovery & Ordering from Natural Language Texts [0.0]
GUIDOはプロセスモデル抽出タスクに対するハイブリッドアプローチである。提案したアプローチは、純粋なルールベースのアプローチよりもはるかに優れた結果が得られる。それでも、純粋に機械学習ベースのアプローチと比較して、アノテーションのコストは低いままだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 13:01:03 GMT)
Frame representations of qudit quantum mechanics [0.0]
qudit は、d-次元複素ヒルベルト空間 H で表される量子系である。キューディット量子力学の通常の離散位相空間の定式化は、L(H) と A(H) の記述に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:35:25 GMT)
FABRIC: Personalizing Diffusion Models with Iterative Feedback [0.0]
視覚コンテンツ生成が機械学習によってますます推進される時代において、人間のフィードバックを生成モデルに統合することは、ユーザエクスペリエンスと出力品質を高める重要な機会となる。 FABRICは,広範に普及している拡散モデルに適用可能な学習自由アプローチであり,最も広く使用されているアーキテクチャにおける自己認識層を利用して,フィードバック画像の集合に拡散過程を条件付ける。本研究では,複数ラウンドの反復的フィードバックに対して,任意のユーザの好みを暗黙的に最適化することで,生成結果が改良されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:39:39 GMT)
Entropy regularization in probabilistic clustering [0.0]
クラスタリング構成の新しいベイズ推定器を提案する。提案手法は,スパースクラスタ数の削減を目的とした後処理手法と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:36:40 GMT)
Enhanced bipartite entanglement and Gaussian quantum steering of squeezed magnon modes [0.0]
両キャビティが2モードの真空真空場によって駆動される二重キャビティマグノン系における2つの圧縮マグノンモードの絡み合わせ方式について検討する。我々は,強いマグノン-マグノンの絡み合いを達成するための最適パラメータ条件を得るとともに,キャビティ-マグノン結合と崩壊パラメータの両方のミスマッチに対するこのスキームの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:07:01 GMT)
Efficient Dicke state generation in a network of lossy channels [0.0]
マルチパート光ネットワークにおける絡み合いの発生を解析する。我々のプロトコルは、W状態とDicke状態の星間ネットワーク上での分散に有利な速度損失スケーリングを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:04:09 GMT)
Efficient Bayesian travel-time tomography with geologically-complex priors using sensitivity-informed polynomial chaos expansion and deep generative networks [0.0]
本稿では,PCA-PCEサロゲートモデリングの精度とピリオ表現の観点から,VAEの優れた再構成性能を両立させる戦略を提案する。 MCMCプロセス内では、VOEのパラメトリゼーションが事前探索とサンプル提案に利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:24:29 GMT)
Edge-set reduction to efficiently solve the graph partitioning problem with the genetic algorithm [0.0]
エッジベース遺伝的アルゴリズム(GA)における染色体サイズ変更の影響について検討する。大型の高密度インスタンスの場合,符号化表現のサイズが巨大になり,GAの効率に影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 18:39:15 GMT)
Dynamical Onset of Light-Induced Unconventional Superconductivity -- a Yukawa-Sachdev-Ye-Kitaev study [0.0]
湯川-サハデフ-イ・キタエフモデルにおける超伝導の開始について検討した。過冷却状態の動的緩和は、普遍的に超伝導に繋がる。強い相関にもかかわらず、出現する次数パラメータのダイナミクスは、粗い粒度のギンズバーグ・ランダウ理論によってよく捉えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 12:16:55 GMT)
Does conditional entropy squeezing indicate normalized entropic uncertainty relation steering? [0.0]
2量子系における一方向正規化エントロピー不確かさ関係(NEUR)のステアリングを評価するための新しい手法が導入された。条件付きエントロピースクイーズとNEURステアリングの数学的表現を導出し提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 07:38:43 GMT)
Determination of the critical points for systems of directed percolation class using machine learning [0.0]
我々はCNNとDBSCANを用いて、有向結合パーコレーション(ボンドDP)モデルとドマニ・キンゼル細胞普遍性(DK)モデルの臨界点を決定する。両アルゴリズムの結果から,格子サイズの非常に小さな値であっても,マシンは両モデルの臨界点を正確に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:58:12 GMT)
Deep Operator Network Approximation Rates for Lipschitz Operators [0.0]
我々は,リプシッツ連続写像を模擬したニューラルディープ・オペレーター・ネットワーク(DON)のクラスに対して,普遍性と表現率境界を確立する。 DON アーキテクチャは線形エンコーダ $mathcal E$ とデコーダ $mathcal D$ を (biorthogonal) Riesz bases of $mathcal X$, $mathcal Y$ で使用する。現在の表現率境界の証明における鍵は、超表現的アクティベーションの使用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:46:47 GMT)
Data-driven discovery of relevant information in quantum simulators [0.0]
合成量子物質における情報抽出の理論的枠組みを提案する。我々は、支配的な自由度を特定するためのシステムに依存しないアプローチを実証する。仮定不要のアプローチは、すぐに様々な実験プラットフォームに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:20:11 GMT)
Cryo-forum: A framework for orientation recovery with uncertainty measure with the application in cryo-EM image analysis [0.0]
本稿では,10次元特徴ベクトルを用いて方向を表現し,予測方向を単位四元数として導出し,不確実な距離で補足する擬似制約擬似プログラムを提案する。本手法は,2次元Creo-EM画像からの向きをエンドツーエンドで効果的に復元することを示し,不確実性を含むことにより,データセットを3次元レベルで直接クリーンアップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:09:24 GMT)
Constructing Extreme Learning Machines with zero Spectral Bias [0.0]
極端学習機械(ELM)は、スペクトルバイアス(SB)の理論的基礎を提供する反復解過程を妨害するこの研究は、この仮定の信頼性を検証し、それが誤りであることを示す。 ELMの構造は、ANNでSBを緩和することが示されているフーリエ特徴埋め込みの変種の実装に自然に対応できる。この手法はSBを完全に排除するために実装・検証されており、高い周波数の分解能が不可欠であるPINNのような実用上の問題に対してELMを適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 05:41:40 GMT)
Connecting Beliefs, Mindsets, Anxiety, and Self-Efficacy in Computer Science Learning: An Instrument for Capturing Secondary School Students' Self-Beliefs [0.0]
CS Interests and Beliefs Inventory(CS Interests and Beliefs Inventory, CSIBI)は、初等中等生がプロジェクトの設計から学ぶための楽器である。インベントリには、問題解決能力、デザインの魅力、CSの価値、創造的表現、文脈固有のCS能力に関する信念に関するサブスケールが含まれている。我々は,この楽器の作成と,自尊心の仲介者としてのマインドセットの役割と,CSIBIが他のK-12プロジェクトベースの学習環境にどのように適応されるかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:47:08 GMT)
Complying with the EU AI Act [0.0]
EU AI法は、AIシステムに関するEUの法律である。本稿では,AI法のいくつかのカテゴリについて述べる。サイズやセクターなどの組織特性の影響について検討し,コンプライアンスへの影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 21:04:46 GMT)
Code Detection for Hardware Acceleration Using Large Language Models [0.0]
本研究は,大規模言語モデル(LLM)を用いたコード検出の最初の解析である。コード検出のための予備的かつ素直なプロンプトと,新しいプロンプト戦略を提案する。その結果, GEMM, 畳み込み, FFTでは68.8%, 22.3%, 79.2%の精度が得られた。我々の新たなプロンプト戦略は偽陽性を大幅に減らし, 総合的精度(91.1%, 97.9%, 99.7%)は良好である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:21:58 GMT)
Chit-Chat or Deep Talk: Prompt Engineering for Process Mining [0.0]
本研究では,Large Language Models (LLMs) のプロセスマイニングにおける会話エージェント強化への応用について検討する。本稿では,対話型エージェントを対象とした自然言語処理(NLP)の先行研究により,既存のソリューションにおける多くの問題を解決する革新的なアプローチを提案する。我々のフレームワークは、公開質問やデータセットで実証されたように、アクセシビリティとエージェントのパフォーマンスの両方を改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 11:25:12 GMT)
ChatGPT is Good but Bing Chat is Better for Vietnamese Students [0.0]
本研究では,ベトナムの学生のニーズに応えた2つのSOTA大言語モデル,すなわちChatGPTとMicrosoft Bing Chat(BingChat)の有効性について検討した。我々は、数学、文学、英語、物理学、化学、生物学、歴史、地理、市民教育を含む様々な分野における彼らの学術的成果の比較分析を行う。以上の結果から, BingChatはChatGPTよりも優れた性能を示し, 文献を除けばChatGPTが優れた性能を示したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:52:23 GMT)
ChatGPT Outperforms Crowd-Workers for Text-Annotation Tasks [0.0]
また、ChatGPTは、いくつかのアノテーションタスクにおいて、クラウドワーカーよりも優れていることを示す。 ChatGPTのアノテーションあたりのコストは0.003ドル未満で、MTurkの約20倍安い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:10:55 GMT)
Cavity induced many-body localization [0.0]
電子と光子のグローバルな結合は、局在化の出現に有利であることを示す。我々は、多体局在が光子数の強い量子ゆらぎに耐える証拠を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:16:20 GMT)
Capturing Emerging Complexity in Lenia [0.0]
この研究プロジェクトは、デジタル生物の生態系をシミュレートする人工生命プラットフォームLeniaを調査する。レニアの生態系は、移動し、消費し、成長し、再生できる単純な人工生物で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 08:04:24 GMT)
Can Instruction Fine-Tuned Language Models Identify Social Bias through Prompting? [0.0]
本稿では、ゼロショットプロンプトによるバイアスを識別する微調整言語モデルの評価について述べる。 LLaMAと2つの命令を微調整したバージョンで、Alpaca 7Bは56.7%の精度でバイアス識別タスクで最善を尽くしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 22:03:40 GMT)
Can In-context Learners Learn a Reasoning Concept from Demonstrations? [0.0]
言語モデルは少数のインプット・アウトプット・デモから新しいタスクを学ぶことができる。一般的に用いられている数ショット評価は、そのようなバイアスに対するモデルの依存を阻害するものではないと論じる。提案手法では,提案手法が提案する概念をサンプルと共有するデモの中から選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 06:48:35 GMT)
Blockchain-Based Federated Learning: Incentivizing Data Sharing and Penalizing Dishonest Behavior [0.0]
本稿では,フェデレートラーニングにおけるデータ信頼を,InterPlanetary File System,ブロックチェーン,スマートコントラクトと統合する包括的フレームワークを提案する。提案モデルは,データ共有プロセスの安全性と公平性を確保しつつ,フェデレーション学習モデルの精度向上に有効である。研究論文では、MNISTデータセット上でCNNモデルをトレーニングした分散化したフェデレーション学習プラットフォームについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:05:49 GMT)
Automatic Conversion of MiniZinc Programs to QUBO [0.0]
我々は、大規模な最適化問題と満足度問題をどのように処理し、それらを同等のQUBOに変換し、プロセス全体を効果的に最適化するかを示す。本稿では,MiniZincからQUBOへの自動変換器をベースとして,制約の最適化と満足度の問題の集合を処理し,それらを等価なQUBOに変換し,プロセス全体を効果的に最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:16:01 GMT)
An exponentially-growing family of universal quantum circuits [0.0]
この研究は、2つの新しいアーキテクチャを導入し、そのFourier次数は指数関数的に増加する。実際、並列指数型アーキテクチャは1次元のテスト問題において、最終的な平均2乗誤差値を44.7%まで削減することで、既存の線形アーキテクチャよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:43:40 GMT)
An Analysis of Bugs In Persistent Memory Application [0.0]
我々は,NVMレベルのハッシュPMアプリケーションをテストするために,オープンソースの自動バグ検出ツール(AGAMOTTO)を評価した。私たちの忠実な検証ツールは、PMDKライブラリで65の新しいNVMレベルのハッシュバグを発見しました。本稿では,PM-Aware 探索アルゴリズムを用いたディープQ学習探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:12:01 GMT)
Algebras and States in JT Gravity [0.0]
正準量子化されたJT重力における境界可観測物の代数を、物質の有無で解析する。 II$_infty$は、あらゆる温度またはエネルギーの状態を記述する。ワームホールとトポロジーの変化は、摂動的に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 01:30:57 GMT)
Adaptive Trotterization for time-dependent Hamiltonian quantum dynamics using instantaneous conservation laws [0.0]
デジタル量子シミュレーションは、時間進化を基本的な量子ゲートに区別するためにトロッター化に依存する。本稿では,時間依存型ハミルトニアンに対処するための適応的トロッタライズアルゴリズムを提案する。時間依存量子スピンチェーンのアルゴリズムを検証し、制御誤差で一定のステップサイズで従来のトロッターアルゴリズムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 09:20:02 GMT)
Accurate deep learning sub-grid scale models for large eddy simulations [0.0]
大型渦流シミュレーション(LES)のために開発されたサブグリッドスケール(SGS)乱流モデルについて述べる。彼らの開発には、物理インフォームド・ロバストで効率的なDeep Learning (DL)アルゴリズムの定式化が必要だった。 2つの摩擦レイノルズ数における正準流路流れの直接シミュレーションによるデータの明示的なフィルタリングは、訓練と試験のための正確なデータを提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 15:30:06 GMT)
Absolutist AI [0.0]
絶対的な制約でAIシステムを訓練することは、多くのAI安全問題にかなりの進歩をもたらす可能性がある。ミスアライメントの最悪の結果を避けるためのガードレールを提供する。非常に価値のある結果を得るために、AIが大惨事を引き起こすのを防げるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 03:40:37 GMT)
A gap between holographic and quantum mechanical extreme rays of the subadditivity cone [0.0]
6つ以上のパーティに対して、量子状態によって実現されるがホログラム状態によって実現されるものではない、部分付加性円錐の極端な光線が存在することを示す。これは、arXiv:2204.00075で最初に定式化された予想に対する反例であり、深いホログラフィック制約の存在を暗示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 17:03:06 GMT)
A data science axiology: the nature, value, and risks of data science [0.0]
データサイエンスは、知識発見のための未完成のスコープ、スケール、複雑さ、パワーを持つ研究パラダイムである。本稿では、データサイエンスの公理、その目的、性質、重要性、リスク、問題解決の価値について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 21:12:04 GMT)
A comparative analysis of SRGAN models [0.0]
実世界の画像のベンチマークデータセットを用いて,SRGAN(Super Resolution Generative Adversarial Network)モデル,ESRGAN,Real-ESRGAN,EDSRの性能評価を行った。いくつかのモデルは、視覚的品質を維持しながら入力画像の解像度を著しく向上させるように見えるが、これはTesseract OCRエンジンを用いて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 14:27:57 GMT)
A Competitive Learning Approach for Specialized Models: A Solution for Complex Physical Systems with Distinct Functional Regimes [0.0]
本稿では,物理システムのデータ駆動モデルを得るための新たな競合学習手法を提案する。提案手法の背景にある基本的な考え方は、データに基づいて同時にトレーニングされたモデルの集合に対して、動的損失関数を使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 23:29:40 GMT)
A Bayesian Programming Approach to Car-following Model Calibration and Validation using Limited Data [0.0]
ワークゾーン(WZ)は、これまでのモデルが現実的な運転行動を再現していないシナリオのひとつです。これにより、WZを設計する際の安全性やその他のメトリクスの最適化が困難になる。データ分析とパラメータ推定にベイジアン法を使用し、可能であればこれらの問題に対処します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 19 Jul 2023 20:01:38 GMT)