Improving Online Lane Graph Extraction by Object-Lane Clustering [133.7] 本稿では,局所レーングラフの推定精度を向上させるために,アーキテクチャと損失の定式化を提案する。
提案手法は,中心線をクラスタ中心とすることで,対象を中心線に割り当てることを学ぶ。
提案手法は既存の3次元オブジェクト検出手法の出力を用いて,大幅な性能向上を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 15:21:28 GMT)
Heterogeneous Federated Learning: State-of-the-art and Research
Challenges [129.1] 不均一フェデレートラーニング(HFL)はより困難であり、それに対応するソリューションは多様で複雑である。
HFLの新たな進歩を概説し,既存のHFL手法の新たな分類法を提案する。
HFLにおけるいくつかの重要かつ将来的な研究方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 06:32:14 GMT)
DialogStudio: Towards Richest and Most Diverse Unified Dataset
Collection for Conversational AI [122.3] 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） (Thu, 20 Jul 2023 17:59:35 GMT)
Frequency Domain Adversarial Training for Robust Volumetric Medical
Segmentation [111.6] 医療などの重要な応用において、ディープラーニングモデルの堅牢性を確保することが不可欠である。
本稿では,ボリューム医療画像分割モデルに対する3次元周波数領域対逆攻撃について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:59:25 GMT)
Meta-Transformer: A Unified Framework for Multimodal Learning [105.8] マルチモーダル学習は、複数のモーダルからの情報を処理し、関連付けるモデルを構築することを目的としている。
この分野での長年の開発にもかかわらず、様々なモダリティを処理する統一ネットワークを設計することは依然として困難である。
我々は、textbffrozen$ encoderを利用してマルチモーダル認識を行うMeta-Transformerというフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 12:10:29 GMT)
DETReg: Unsupervised Pretraining with Region Priors for Object Detection [103.9] DETRegは、オブジェクト検出ネットワーク全体を事前トレーニングする、新しい自己教師型メソッドである。
事前トレーニング中、DETRegはオブジェクトのローカライゼーションを予測し、教師なしのリージョン提案ジェネレータからのローカライゼーションにマッチする。
対応する機能埋め込みと、自己教師付きイメージエンコーダからの埋め込みを同時に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 02:00:22 GMT)
Learning and Evaluating Human Preferences for Conversational Head
Generation [101.9] そこで我々は,異なる次元の定量的評価に基づいて,人間の嗜好を適合させる学習ベース評価尺度であるPreference Score(PS)を提案する。
PSは人間のアノテーションを必要とせずに定量的評価を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 07:04:16 GMT)
Deep Spiking-UNet for Image Processing [101.5] 本稿では,SNN(Spike Neural Networks)とU-Netアーキテクチャを組み合わせた,画像処理のためのスパイキング-UNetの概念を紹介する。
効率的なスパイキング-UNetを実現するためには,スパイクによる高忠実度情報伝播の確保と,効果的なトレーニング戦略の策定という2つの課題に直面する。
実験の結果,画像のセグメンテーションとデノイングにおいて,スパイキングUNetは非スパイキングと同等の性能を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:00:19 GMT)
Torchhd: An Open Source Python Library to Support Research on
Hyperdimensional Computing and Vector Symbolic Architectures [99.7] 我々はHD/VSA用の高性能オープンソースPythonライブラリであるTorchhdを紹介する。
Torchhdは、HD/VSAをよりアクセスしやすくし、さらなる研究とアプリケーション開発のための効率的な基盤となることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:57:36 GMT)
Metric3D: Towards Zero-shot Metric 3D Prediction from A Single Image [85.9] ゼロショット単視距離深度モデルの鍵は、大規模データトレーニングと様々なカメラモデルからの距離あいまいさの解消の組合せにあることを示す。
本稿では,あいまいさ問題に明示的に対処し,既存の単分子モデルにシームレスに接続可能な標準カメラ空間変換モジュールを提案する。
本手法は, ランダムに収集したインターネット画像上での計測3次元構造の正確な復元を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:14:23 GMT)
Kick Back & Relax: Learning to Reconstruct the World by Watching SlowTV [68.3] 自己教師付き単分子深度推定(SS-MDE)は、膨大な量のデータにスケールする可能性がある。
我々は,既存の自動車用データセットよりも桁違いに多くのデータを含む,YouTubeから収集した大規模SlowTVデータセットを提案する。
SS-MDEモデルをトレーニングし、屋内/屋外の大量のデータセットにゼロショットの一般化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 09:13:32 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） (Thu, 20 Jul 2023 04:26:46 GMT)
Overlapping qubits from non-isometric maps and de Sitter tensor networks [58.8] 局所的な実効理論の過程は、自由度が低い量子系と密接な関係を持つことが示される。
重なり合う量子ビットが、概念的にはヒルベルト空間次元の検証、ブラックホールやホログラフィーにおける自由度数とどのように結びついているかを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 10:15:54 GMT)
GLSFormer : Gated - Long, Short Sequence Transformer for Step
Recognition in Surgical Videos [57.9] 本稿では,シーケンスレベルのパッチから時間的特徴を直接学習するための視覚変換器に基づくアプローチを提案する。
本研究では,白内障手術用ビデオデータセットである白内障-101とD99に対するアプローチを広範に評価し,各種の最先端手法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:57:04 GMT)
A LLM Assisted Exploitation of AI-Guardian [57.6] IEEE S&P 2023で発表された敵に対する最近の防衛であるAI-Guardianの堅牢性を評価する。
我々は、このモデルを攻撃するためのコードを書かず、代わりに、GPT-4に命令とガイダンスに従って全ての攻撃アルゴリズムを実装するよう促します。
このプロセスは驚くほど効果的で効率的であり、言語モデルでは、この論文の著者が実行したよりも高速に曖昧な命令からコードを生成することもあった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:33:25 GMT)
Preprocessors Matter! Realistic Decision-Based Attacks on Machine
Learning Systems [56.6] 決定に基づく攻撃は、ハードラベルクエリのみを作成することによって、機械学習(ML)モデルに対する逆例を構築する。
我々は,(i)プリプロセッサをリバースエンジニアリングし,(ii)この抽出した情報を用いてエンド・ツー・エンド・システムを攻撃する手法を開発した。
我々のプリプロセッサ抽出法は数百のクエリしか必要とせず、我々のプリプロセッサ・アウェア・アタックはモデルのみを攻撃する場合と同じ効果を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 19:28:22 GMT)
SqueezerFaceNet: Reducing a Small Face Recognition CNN Even More Via
Filter Pruning [55.8] 我々は,100万パラメータ未満の軽量顔認識ネットワークであるSqueezerFaceNetを開発した。
性能を損なうことなく、さらに(最大40%)削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:38:50 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） (Thu, 20 Jul 2023 08:53:13 GMT)
Efficient Beam Tree Recursion [55.0] Beam Tree Recursive Neural Network (BT-RvNN) はGumbel Tree RvNNの単純な拡張として提案されている。
BT-RvNNのメモリ使用量を10-16ドルで削減する戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:29:17 GMT)
DREAM: Domain-free Reverse Engineering Attributes of Black-box Model [51.4] ブラックボックス対象モデルの属性をドメインに依存しないリバースエンジニアリングの新しい問題を提案する。
対象のブラックボックスモデルの属性を未知のトレーニングデータで推測するために,ドメインに依存しないモデルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:25:58 GMT)
Class-Incremental Learning based on Label Generation [48.3] 本稿では,CILを連続ラベル生成問題として定式化した場合,CFは劇的に減少することを示す。
本稿では,語彙の空間性を活用して生成に集中し,ラベルセマンティクスを用いて擬似再生サンプルを作成する新しいCIL法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:04:19 GMT)
Positive-Augmented Contrastive Learning for Image and Video Captioning
Evaluation [47.4] 画像キャプションのための新しいコントラストベース評価指標,すなわち肯定的拡張コントラスト学習スコア(PAC-S)を提案する。
PAC-Sは、生成した画像とキュレートされたデータにテキストを追加することで、対照的な視覚的意味空間の学習を統一する。
複数のデータセットにまたがる実験により、私たちの新しい測定基準は、画像とビデオの両方で人間の判断と最も高い相関を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:16:09 GMT)
HyperReenact: One-Shot Reenactment via Jointly Learning to Refine and
Retarget Faces [47.3] 提案手法は,音源識別のリアルな音声頭部画像を生成することを目的とした,HyperReenactと呼ばれるニューラルフェイス再現法を提案する。
提案手法は, 単発設定(すなわち, 単一音源フレーム)の下で動作し, 被検体固有の微調整を必要とせず, クロスオブジェクトの再現を可能にする。
我々は,VoxCeleb1とVoxCeleb2の標準ベンチマークにおけるいくつかの最先端技術と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:59:42 GMT)
MotionGPT: Human Motion as a Foreign Language [47.2] 人間の動きは人間の言語に似た意味的な結合を示し、しばしば身体言語の一種として認識される。
大規模モーションモデルで言語データを融合することにより、動き言語事前学習は、動きに関連したタスクのパフォーマンスを向上させることができる。
我々は,複数の動作関連タスクを処理するために,統一的で汎用的でユーザフレンドリな動作言語モデルであるMotionGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 03:39:19 GMT)
General Debiasing for Multimodal Sentiment Analysis [47.1] 本稿では,MSAモデルのOF(Out-Of-Distribution)一般化能力を高めることを目的とした,MSAタスクの一般化を提案する。
我々はIPWを用いて、大きなバイアスのあるサンプルの効果を低減し、感情予測のための堅牢な特徴学習を容易にする。
実験結果は,提案フレームワークのより優れた一般化能力を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 00:36:41 GMT)
Adaptive interventions for both accuracy and time in AI-assisted human
decision making [32.1] 私たちは、質問に応じてAI支援を適用することが有益であることを示し、時間と正確性の間に良いトレードオフをもたらすことを示しています。
今後の研究は、機械学習アルゴリズム(強化学習など)を迅速に適応させることを検討するだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 18:50:58 GMT)
FigCaps-HF: A Figure-to-Caption Generative Framework and Benchmark with
Human Feedback [31.2] FigCaps-HFは、新しいフィギュアキャプション生成フレームワークである。
本フレームワークは,1) 図形選択ペアの品質を評価するための自動手法,2) 人物フィードバックを用いた新しい強化学習(RLHF) により,読取者の好みに応じて生成図形選択モデルを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 13:40:22 GMT)
Fractional Denoising for 3D Molecular Pre-training [30.7] コーディネート・デノナイジング(Coordinate denoising)は、様々な下流の薬物発見タスクにおいて顕著な性能を発揮した3D分子前処理法である。
効果的な力場、すなわち低カバレッジサンプルと等方性力場を学習するために、コーディネート認知には2つの課題がある。
本稿では,2面エンジェルと座標の両方のノイズを含む,新しいハイブリッドノイズ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:20:12 GMT)
A Holistic Assessment of the Reliability of Machine Learning Systems [30.6] 本稿では,機械学習(ML)システムの信頼性に関する総合評価手法を提案する。
本フレームワークは, 分散精度, 分散シフト堅牢性, 対向ロバスト性, キャリブレーション, 分布外検出の5つの重要な特性を評価する。
異なるアルゴリズムアプローチの性能に関する洞察を提供するため、我々は最先端技術を特定し分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 05:00:13 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） (Thu, 20 Jul 2023 04:59:45 GMT)
Integrating Pretrained ASR and LM to Perform Sequence Generation for
Spoken Language Understanding [30.0] 本稿では,ASR と LMworks を,シーケンス生成タスクのための SLU の定式化に効果的に統合する 3 パスのエンドツーエンド(E2E) SLU システムを提案する。
提案した3パスSLUシステムは,2つのベンチマークSLUデータセット上でのカスケードモデルとE2E SLUモデルの性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:34:40 GMT)
Sharpness Minimization Algorithms Do Not Only Minimize Sharpness To
Achieve Better Generalization [29.9] 既存の理論では、一般的なアーキテクチャはトレーニング損失のより平らな最小化を好んでいる。
この研究は、この説明を批判的に検証する。
以上の結果から,シャープネスと一般化の関係は微妙にデータに依存することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:34:58 GMT)
Domain Adaptation based Enhanced Detection for Autonomous Driving in
Foggy and Rainy Weather [26.0] ドメインギャップのため、晴れた天候下で訓練された検出モデルは、霧や雨の条件下ではうまく機能しない可能性がある。
本稿では,ドメイン適応型オブジェクト検出のための新しいフレームワークを提案する。
画像レベルとオブジェクトレベルの両方の適応は、画像スタイルとドメイン間のオブジェクトの外観の違いを最小限に抑えることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:04:11 GMT)
When are Local Queries Useful for Robust Learning? [25.8] 本研究では,学習者が局所的なクエリを用いてより多くのパワーを与えられる学習モデルについて検討する。
我々は、ロバストな経験的リスク最小化を行う最初の分布自由アルゴリズムを与える。
我々は、0,1n$でハーフスペースに対してロバストな学習アルゴリズムを与え、その後、精度に縛られた敵に対して$mathbbRn$でハーフスペースに対してロバスト性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:01:03 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） (Thu, 20 Jul 2023 18:47:20 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） (Thu, 20 Jul 2023 02:29:25 GMT)
RetouchingFFHQ: A Large-scale Dataset for Fine-grained Face Retouching
Detection [25.1] 大規模かつきめ細かい顔リタッチデータセットであるRetouchingFFHQを紹介する。
4種類の顔リタッチ操作と異なる顔リタッチレベルを含むことにより、両顔リタッチ検出を細粒度、マルチリタッチ型、マルチリタッチレベル推定問題に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 07:12:56 GMT)
Monotonic Risk Relationships under Distribution Shifts for Regularized
Risk Minimization [25.0] 機械学習システムは、トレーニング分布とは異なる分布から引き出されたデータに適用されることが多い。
近年の研究では,様々な分類問題や信号再構成問題に対して,アウト・オブ・ディストリビューション性能がイン・ディストリビューション性能と強く線形に相関していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 18:48:37 GMT)
A novel integrated method of detection-grasping for specific object
based on the box coordinate matching [25.0] 本論文では,ボックス座標マッチングに基づく特定対象に対する新たな検出グラスピング手法を提案する。
オブジェクト検出とグリップ推定を別々に行い、改良されたモデルの優越性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 12:23:12 GMT)
UP-DP: Unsupervised Prompt Learning for Data Pre-Selection with
Vision-Language Models [24.5] 我々は、データ事前選択に視覚言語モデルを適用する、シンプルで効果的な教師なしのプロンプト学習手法UP-DPを導入する。
具体的には,BLIP-2パラメータを凍結することにより,テキストプロンプトをトレーニングして,表現性の向上による関節特徴の抽出を行う。
提案手法を,異なる設定の7つのベンチマークデータセットを用いて,最先端の手法と比較し,最大20%の性能向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 20:45:13 GMT)
Beyond Black-Box Advice: Learning-Augmented Algorithms for MDPs with
Q-Value Predictions [24.3] 一般のMDPモデルの下でQ値のアドバイスが与えられた場合、第一種一貫性とロバスト性トレードオフが証明される。
結果から,Q値アドバイスを利用することで,より優れた機械学習アドバイスと堅牢なベースラインを動的に追求できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 01:56:10 GMT)
Leveraging Offline Data in Online Reinforcement Learning [24.2] 強化学習(RL)コミュニティには,オンラインRLとオフラインRLという,2つの中心的なパラダイムが出現している。
オンラインRL設定では、エージェントは環境に関する事前の知識を持っておらず、$epsilon$-Optimal Policyを見つけるためには、それと対話する必要がある。
オフラインのRL設定では、学習者はそこから学ぶために固定されたデータセットにアクセスするが、それ以外は環境との相互作用ができず、このオフラインデータから可能な限りのポリシーを取得する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 13:11:13 GMT)
Towards Non-Parametric Models for Confidence Aware Image Prediction from
Low Data using Gaussian Processes [24.1] 我々は、非常に少ないトレーニングデータから、画像シーケンスの将来の画像を予測する問題に焦点をあてる。
逐次予測画像上で確率分布を生成し、時間を通して不確実性を伝播し、信頼度を生成する。
本研究では,スムーズな流体シミュレーション環境における将来のフレームの予測に成功して,本手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 22:35:27 GMT)
See More and Know More: Zero-shot Point Cloud Segmentation via
Multi-modal Visual Data [22.5] ゼロショットポイントクラウドセグメンテーションは、トレーニングフェーズで目に見えないポイントクラウド内の新しいオブジェクトを認識することができるディープモデルを作ることを目的としている。
本稿では,点群と画像の相補的な情報をより正確な視覚・意味的アライメントに活用するための,新しいマルチモーダルゼロショット学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:32:51 GMT)
Joint Skeletal and Semantic Embedding Loss for Micro-gesture
Classification [22.4] 動作分類性能を向上させるために骨格とセマンティック埋め込み損失を組み込んだ3D-CNNを用いたマイクロ位置認識ネットワークを提案する。
私たちは、トップ1の正確さで2位を1.10%上回る微身長分類チャレンジで1位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 06:44:42 GMT)
CNOS: A Strong Baseline for CAD-based Novel Object Segmentation [22.3] CADモデルを用いて、RGB画像に見えないオブジェクトを分割する簡単な3段階のアプローチを提案する。
CADを用いた新しいオブジェクトセグメンテーションにおいて,本手法が最先端の成果を達成できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:46:21 GMT)
Fast Unsupervised Deep Outlier Model Selection with Hypernetworks [21.3] 我々はDODモデルのチューニングにHYPERを導入し、監視なしでの検証とHP/モデル空間の効率的な探索という2つの基本的な課題に対処する。
鍵となるアイデアは、HPをメインのDODモデルの最適な重みにマッピングする新しいハイパーネットワーク(HN)を設計し、訓練することである。
HYPERは、多くのDODモデルの重みを動的に生成できる単一のHNを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 02:07:20 GMT)
Model Selection for Generic Contextual Bandits [20.2] 適応文脈帯域(tt Family ACB)と呼ばれる改良型アルゴリズムを提案する。
我々は、このアルゴリズムが適応的であること、すなわち、リットレートが任意の証明可能な文脈帯域幅アルゴリズムと整合していることを証明する。
また,真のモデルクラスを知らないにもかかわらず,ETCスタイルのアルゴリズムでも同様の後悔境界が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:54:22 GMT)
Estimation of control area in badminton doubles with pose information
from top and back view drone videos [19.7] 我々はバドミントンダブルスでトップとバックビューから最初の注釈付きドローンデータセットを提示する。
チームワークのパフォーマンスを評価するために,制御領域の確率マップを推定するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 04:28:36 GMT)
Vesper: A Compact and Effective Pretrained Model for Speech Emotion
Recognition [19.3] 本稿では,一般的な大規模事前学習モデル(PTM)を音声感情認識タスクに適用するパラダイムを提案する。
本稿では,Vesperという,感情固有の事前学習エンコーダを提案する。
ヴェスパーは、アコースティックおよびセマンティック表現をキャプチャする能力を改善するために階層的およびクロスレイヤーな自己スーパービジョンを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 10:42:16 GMT)
Extreme Multi-Label Skill Extraction Training using Large Language
Models [19.1] 本稿では,スキル抽出のための精度の高い完全合成ラベル付きデータセットを生成するための費用対効果のアプローチについて述べる。
以上の結果より,textitR-Precision@5では15～25ポイントの連続的な増加が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:29:15 GMT)
Robust Principal Component Analysis: A Median of Means Approach [17.4] 主成分分析(main Component Analysis)は、データビジュアライゼーション、デノイング、次元削減のためのツールである。
最近の教師付き学習手法は、外見的な観察を扱う上で大きな成功を収めている。
本稿では,MoM原理に基づくPCA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 05:58:30 GMT)
On Combining Expert Demonstrations in Imitation Learning via Optimal
Transport [17.4] IL(Imitation Learning)は、専門家によるデモンストレーションを通じて、エージェントに特定のタスクを教えることを目的としている。
ILの主要なアプローチの1つは、エージェントと専門家の間の距離を定義することである。
本稿では,マルチマージ最適輸送距離を用いた代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 12:20:18 GMT)
Towards a Complete Analysis of Langevin Monte Carlo: Beyond Poincar\'e
Inequality [15.9] この研究プログラムは、ログソボレフの不等式で結果を確立したベンパラとウィビソノによって始められた。
この結果は,初期化器がLangevin Monte Carlo (LMC) アルゴリズムの性能に与える影響を明示的に定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:15:01 GMT)
Data-Efficient Augmentation for Training Neural Networks [15.9] 本稿では,データポイントのサブセットを選択するための厳密な手法を提案する。
SVHNのCIFAR10では6.3倍,SVHNでは2.2倍の高速化を実現し,様々なサブセットサイズでベースラインを最大10%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 05:41:18 GMT)
AlignAtt: Using Attention-based Audio-Translation Alignments as a Guide
for Simultaneous Speech Translation [15.9] 本稿では,アテンション情報を利用してソース・ターゲットアライメントを生成する同時音声翻訳(SimulST)のための新しいポリシーを提案する。
AlignAttは、オフライン学習モデルに適用された従来のSimulSTポリシーよりも2点のBLEUと8言語で0.5から0.8のレイテンシ削減率で優れていたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 00:58:30 GMT)
Friendly Noise against Adversarial Noise: A Powerful Defense against
Data Poisoning Attacks [15.8] 目に見えない)データ中毒攻撃の強力なカテゴリは、特定のテストタイムデータの予測を変更するために、小さな敵の摂動によってトレーニングサンプルのサブセットを変更する。
そこで本研究では, 従来の手法とは異なり, 一般化性能の低下により, 各種の目に見えない毒素攻撃を破る手法を提案する。
提案手法は, 性能を劣化させることなく, 最大摂動例に最適化された親和性雑音と, ランダムに変化する雑音成分の2成分からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 05:42:46 GMT)
Quantitative CLTs in Deep Neural Networks [15.5] ランダムなガウス重みとバイアスを持つ完全連結ニューラルネットワークの分布について検討する。
我々は、大まかではあるが有限の$n$および任意の固定されたネットワーク深さで有効な正規近似の量的境界を得る。
我々の境界は、それまでの文献で利用できたものよりも、ネットワーク幅に依存しているという点で厳格に強い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 12:54:32 GMT)
Intrinsic Appearance Decomposition Using Point Cloud Representation [13.6] 提案手法であるPoint Intrinsic Netは,点雲表現を用いてアルベド,光源方向,シェーディングを共同で予測する。
PoInt-Netの利点は、正確性の観点からは、データセットをまたいだ複数のメトリクスにおける2D表現アプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:51:28 GMT)
ThoughtSource: A central hub for large language model reasoning data [13.2] ThoughtSource(リンク)は、CoT(リンク)推論のためのメタデータおよびソフトウェアライブラリである。
ThoughtSourceの目標は、CoTの質的理解を促進することによって、将来の人工知能システムを改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:58:12 GMT)
Fisher-Rao distance and pullback SPD cone distances between multivariate
normal distributions [12.7] 正規多様体の準多様体への微分同相埋め込みに基づく距離のクラスを導入する。
コーン上の射影ヒルベルト距離が埋め込み正規部分多様体上の計量となることを示す。
このような距離をクラスタリングタスクでどのように使うかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 07:14:58 GMT)
Spinal nerve segmentation method and dataset construction in endoscopic
surgical scenarios [12.6] 内視鏡下手術における脊髄神経のリアルタイム分割法について検討した。
本稿では,フレーム間情報と自己認識機構を利用して,最先端の性能を実現する FUnet (Frame-Unet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 15:26:57 GMT)
Player-optimal Stable Regret for Bandit Learning in Matching Markets [12.5] ここでは、各プレイヤーの最適な安定な後悔は、$O(Klog T/Delta2)$、$K$は腕の数、$T$は地平線、$Delta$は、最初の$N+1$の腕の中でプレイヤーの最小の好みの差であることを示す。
我々の研究は、プレイヤー・ペシミカルの安定したマッチング目標がより弱かったり、特別な仮定を持った市場のみに適用されたりした以前の作品を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:10:33 GMT)
Instance-Dependent Near-Optimal Policy Identification in Linear MDPs via
Online Experiment Design [12.1] この研究は、ほぼ最適ポリシーを学ぶことの「インスタンスに依存した」複雑さを理解することを目的としている。
本稿では,複雑性の詳細なインスタンス依存尺度を実現するアルゴリズムである textscPedel を提案する。
我々は、textscPedel が低regret, minimax-optimal アルゴリズムよりも有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 12:59:44 GMT)
SMURF: Spatial Multi-Representation Fusion for 3D Object Detection with
4D Imaging Radar [12.0] 本稿では,単一4次元イメージングレーダを用いた新しい3次元物体検出手法である空間多重表現融合(SMURF)を提案する。
SMURFは、狭角分解能とレーダ信号のマルチパス伝搬による測定精度の低下を緩和する。
The experimental evaluations on View-of-Delft (VoD) and TJ4DRadSet datasets showed the effective and generalization ability of SMURF。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:33:46 GMT)
Exploring Perspectives on the Impact of Artificial Intelligence on the
Creativity of Knowledge Work: Beyond Mechanised Plagiarism and Stochastic
Parrots [11.1] 創造性と独創性は、オブジェクトの注目に値する、あるいは情報理論的な性質の定義にどのように抵抗するかを示します。
AIは、知識労働を物質生産から重要な統合へとシフトさせることを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 10:26:57 GMT)
Variational Mixture of HyperGenerators for Learning Distributions Over
Functions [10.9] VAMoHと呼ばれる新しい深層生成モデルを提案する。
VAMoHは、INRを用いた連続関数のモデリング機能と変分オートエンコーダ(VAE)の推論機能を組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:40:14 GMT)
Synthetic Control Methods by Density Matching under Implicit
Endogeneitiy [10.9] 合成制御(SC)の精度は因果効果を推定するために重要である。
既存のSCMは、非処理単位の結果と非処理結果のモデルにおける誤差項との相関関係である暗黙の内在性問題に悩まされる。
本研究では, 処理単位の結果の密度を未処理単位の密度の重み付け平均で近似できるとする, 密度マッチングに基づく新しいSCMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 15:52:22 GMT)
Diffusion Models for Probabilistic Deconvolution of Galaxy Images [10.8] 画像がもっとシャープなPSFでどのように見えるかを推測することは、PSFの畳み込みは可逆変換ではないため、不適切である。
深部生成モデルは、候補画像上の後部分布を推測できるため、PSFのデコンボリューションに訴えている。
銀河画像のPSFデコンボリューションのための条件拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 15:29:01 GMT)
Investigating VTubing as a Reconstruction of Streamer Self-Presentation:
Identity, Performance, and Gender [10.8] VTuberは、アニメーション2Dまたは3D仮想アバターを使用してストリーミングコンテンツを作成するライブストリーマーである。
本研究は、この柔軟性がクリエーター自身の提示方法にどのように影響するかを考察する。
VTubingの社会技術的側面は、性嫌がらせや性差別を減らし、自己目的化の懸念も高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:53:41 GMT)
Data-Driven Latency Probability Prediction for Wireless Networks:
Focusing on Tail Probabilities [10.7] スイッチングネットワークのこれらの要件を達成するために、TSN(Time-sensitive Network)を使用することができる。
無線リンクを99.999%の信頼性レベルに適合させるためには、遅延確率分布における極めて稀な外れ値の挙動を分析し、制御する必要がある。
この研究は、最先端のデータ駆動アプローチを用いて、レイテンシ分布のテールを予測することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 07:23:15 GMT)
Improving Uncertainty Quantification of Variance Networks by
Tree-Structured Learning [10.6] 本研究では,不確実性に基づいて特徴空間を複数の領域に分割する木構造局所ニューラルネットワークモデルを提案する。
提案したUncertainty-Splitting Neural Regression Tree (USNRT)は、新しいスプリッティング基準を採用している。
USNRTやそのアンサンブルは、分散を伴う不確実性を定量化するための最近の一般的な手法と比較して、優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 03:00:05 GMT)
"It Felt Like Having a Second Mind": Investigating Human-AI
Co-creativity in Prewriting with Large Language Models [10.6] 本研究では,前書き中の人間-LLM協調パターンとダイナミクスについて検討する。
共同作業では,3段階の反復的Human-AI共同創造プロセスが存在するようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:55:25 GMT)
Differentially Flat Learning-based Model Predictive Control Using a
Stability, State, and Input Constraining Safety Filter [10.5] 学習に基づく最適制御アルゴリズムは、過去の軌跡データとシステムダイナミクスの学習モデルを用いて未知のシステムを制御する。
本稿では、微分平坦性を利用して、最先端の学習ベースコントローラに類似した性能を実現する非線形制御器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 02:42:23 GMT)
Assessing the Use of AutoML for Data-Driven Software Engineering [10.4] AutoMLは、エンドツーエンドのAI/MLパイプラインの構築を自動化することを約束する。
関心の高まりと高い期待にもかかわらず、AutoMLが現在採用されている範囲に関する情報が不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:14:24 GMT)
Regular SE(3) Group Convolutions for Volumetric Medical Image Analysis [10.4] 連続的なSO(3)(回転)カーネルと空間的カーネルに分離されたSE(3)群畳み込みカーネルを考案する。
提案手法は,通常のCNNに比べて最大16.5%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 10:26:56 GMT)
Addressing Compiler Errors: Stack Overflow or Large Language Models? [10.2] 本研究では,コンパイラエラーに遭遇するプログラマに対して,最も効果的なアプローチを決定するために,3つのソースからの100個のコンパイラエラーメッセージを体系的に検討する。
その結果、GPT-4は、コンパイラエラーメッセージの説明においてStack Overflowよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:46:48 GMT)
Diffusion Sampling with Momentum for Mitigating Divergence Artifacts [10.2] 本研究では, 分散アーティファクトの潜在的な原因について検討し, 数値的手法の小さな安定性領域が主な原因である可能性が示唆された。
第1のテクニックは、最適化を改善するためのよく知られたテクニックであるヘビーボール運動量(HB)を、既存の拡散数値法に組み入れて安定性領域を広げることである。
第2のテクニックは、GHVB(Generalized Heavy Ball)と呼ばれ、精度とアーティファクトの抑制のトレードオフを提供する新しい高階法を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:37:30 GMT)
Nonadiabatic holonomic quantum gates based on the surface electron [10.2] 本研究では,表面電子系における非断熱的ホロノミック量子ゲートの実現手法を提案する。
ゲートは、リドベルク状態とスピン状態を組み合わせた3層構造によって、不均一磁場を介して実現される。
出力状態の忠実度は、実験的に達成可能なパラメータを持つ0.99を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 12:52:08 GMT)
Context-Conditional Navigation with a Learning-Based Terrain- and
Robot-Aware Dynamics Model [10.1] 我々は,TRADYNと呼ばれる新しい確率的,地形的,ロボット対応のフォワードダイナミクスモデルを開発した。
本研究では,一輪式ロボットと空間的に異なる摩擦係数を持つ異なる地形配置を備えた2次元ナビゲーション環境において,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 13:29:27 GMT)
A Systematic Evaluation of Federated Learning on Biomedical Natural
Language Processing [10.0] 言語モデル(LM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらした
しかし、プライバシに敏感なドメインは、データアクセスとプライバシの制約が制限されているため、LMをトレーニングするための課題に直面している。
フェデレートラーニング(FL)は、コラボレーティブラーニングを可能にする分散型ソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 22:10:04 GMT)
Quaternion tensor ring decomposition and application for color image
inpainting [10.0] 本稿では、TR分解の強力で一般化された表現能力を継承する四元数テンソル環(QTR)分解を提案する。
また、QTR分解に基づくカラー画像インペイントのための低ランク四元数テンソル補完(LRQTC)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 06:37:47 GMT)
What, Indeed, is an Achievable Provable Guarantee for Learning-Enabled
Safety Critical Systems [8.9] 機械学習は目覚ましい進歩を遂げているが、安全クリティカルな領域で学習可能なコンポーネントを確実に活用することは、依然として課題となっている。
まず,そのようなシステムの設計と検証に関わる工学的課題と研究課題について論じる。
そして,既存の研究が実際に証明可能な保証を達成できないという観察に基づいて,証明可能な統計的保証の最終的な達成のための2段階の検証手法を推進した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 12:40:55 GMT)
Ethosight: A Joint-Embedding Based System for Nuanced Perception Using
Contextual Label Affinity Metric and Reasoning Based Iterative Learning [8.9] ゼロショットコンピュータビジョンアルゴリズムであるEthosightを提案する。
Ethosightは、既存の象徴的知識の必要性を根絶する。
シーンの詳細を推測し、ラベルセットを反復的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 04:41:39 GMT)
RCVaR: an Economic Approach to Estimate Cyberattacks Costs using Data
from Industry Reports [8.5] 本稿では、サイバーセキュリティコストを見積もる経済的なアプローチであるReal Cyber Value at Risk (RCVaR)を紹介する。
RCVaRは、様々な情報源から最も重要なサイバーリスク要因を特定し、それらの定量的結果を組み合わせて、企業の特定のサイバー攻撃コストを見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:52:47 GMT)
Adaptive Control of Resource Flow to Optimize Construction Work and Cash
Flow via Online Deep Reinforcement Learning [8.4] 建設における既存のアプローチは、不確実性のある動的環境における資源フローの最適制御を達成できなかった。
本稿では,建設工事の作業とキャッシュフローを最適化するために,資源フローを適応制御するモデルと手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 04:31:39 GMT)
Refining the Optimization Target for Automatic Univariate Time Series
Anomaly Detection in Monitoring Services [8.0] 本稿では,時系列異常検出モデルにおけるパラメータ自動最適化のための包括的フレームワークを提案する。
このフレームワークには,予測スコア,形状スコア,感度スコアという,3つの最適化目標が導入されている。
提案されたフレームワークは6ヶ月以上オンラインで適用され、毎分5万回以上の時系列が配信されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 07:33:36 GMT)
Adversarial attacks for mixtures of classifiers [7.6] 我々は、混合体を原則的に攻撃する問題について論じる。
本稿では,この問題の幾何学的解析に基づいて,攻撃の望ましい2つの特性を紹介する。
次に、既存の攻撃が両方の特性を満たしていないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:38:55 GMT)
IvyGPT: InteractiVe Chinese pathwaY language model in medical domain [7.5] ChatGPTのような一般的な大規模言語モデル(LLM)は顕著な成功を収めている。
LLaMAをベースとしたLLMであるIvyGPTを提案する。
トレーニングでは、QLoRAを使用して、少数のNVIDIA A100(80GB)上で33億のパラメータをトレーニングしました。
実験の結果、IvyGPTは他の医療用GPTモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 01:11:14 GMT)
Differences Between Hard and Noisy-labeled Samples: An Empirical Study [7.1] ハード/ディフルトなサンプルを含むラベル付きデータセットからのノイズや誤ったラベル付きサンプルは、重要だが未調査のトピックである。
硬さを保ちながらノイズのあるラベル付きサンプルをフィルタリングする,単純で効果的な計量法を提案する。
提案手法は,半教師付き学習フレームワークにおいて,他の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 09:24:23 GMT)
Comparison between transformers and convolutional models for
fine-grained classification of insects [7.1] 私たちはInsectaの分類学クラスを考えます。
昆虫の識別は多くの生態系の基盤にある住民の1つであるため、生物多様性監視に不可欠である。
何十億もの画像が自動的に分類され、ディープニューラルネットワークアルゴリズムが、きめ細かいタスクのために研究されている主要なテクニックの1つです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 10:00:04 GMT)
A Survey of What to Share in Federated Learning: Perspectives on Model
Utility, Privacy Leakage, and Communication Efficiency [6.9] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、プライバシー保護のための協調トレーニングにおいて、非常に効果的なパラダイムとして登場した。
本稿では,情報共有の観点からFL法の新しい分類法を提案する。
我々は、異なる共有方法の脆弱性をプライバシ攻撃に分析し、特定のプライバシ保証を提供する防衛メカニズムをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 07:35:42 GMT)
Identifying the Hazard Boundary of ML-enabled Autonomous Systems Using
Cooperative Co-Evolutionary Search [6.9] 機械学習対応自律システムにおけるMLコンポーネント(MLC)のハザード境界を解析により同定することが不可欠である。
協調進化アルゴリズム(CCEA)に基づく新しい手法であるMLCSHEを提案する。
複雑な自律走行車(AV)のケーススタディにおけるMLCSHEの有効性と効率について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 20:57:08 GMT)
The Role of Entropy and Reconstruction in Multi-View Self-Supervised
Learning [6.9] エントロピーと再構成項(ER)からなる相互情報の異なる下限を考える。
本稿では,DeepClusterやSwaVといったクラスタリングベースの手法がMIを最大化することを示す。
また,BYOLやDINOといった蒸留法に基づく手法のメカニズムを再解釈し,再構築期間を明示的に最大化し,安定なエントロピーを暗黙的に促進することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:29:51 GMT)
Neuron Sensitivity Guided Test Case Selection for Deep Learning Testing [6.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々なタスクに対処するために、ソフトウェアに広くデプロイされている。
DNN開発者は、自然界からリッチなラベル付きデータセットを収集し、DNNモデルをテストするためにラベル付けすることが多い。
ラベル付きデータセットから有意なテストケースを選択することで、ラベル付け時間を短縮できるNAS, Neuron Sensitivity guided test case Selectionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:36:04 GMT)
Learned Thresholds Token Merging and Pruning for Vision Transformers [6.7] 本稿では,トークンマージとトークンプルーニングの両方の長所を活用する新しいアプローチであるLTMP(Learned Thresholds token Merging and Pruning)を紹介する。
我々は、ImageNet分類タスクにおいて、視覚変換器に関する広範な実験を行い、我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:30:12 GMT)
A Convergence Rate for Manifold Neural Networks [6.4] ラプラスベルトラミ作用素のスペクトル分解を用いた多様体ニューラルネットワークの構成法を提案する。
この結果に基づいて、多様体の内在次元に依存する収束率を確立する。
また,ネットワークの深さと各層で使用されるフィルタ数に依存する収束率についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 18:58:11 GMT)
Bounded Combinatorial Reconfiguration with Answer Set Programming [6.4] 我々は、Answer Set Programming(ASP)に基づく再構成問題の解法として、境界再構成と呼ばれるアプローチを開発する。
コンフィグレーションに関する最新の国際コンペ(CoRe Challenge 2022)におけるコンフィグレーショントラックのすべての指標をカバーしたコンフィグレーションソルバ(CoRe Challenge 2022)
本稿では、有界再構成の設計と実装について述べるとともに、最も研究されている再構成問題の一つである独立セット再構成問題のASPエンコーディングについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:30:56 GMT)
Challenges and Solutions in AI for All [6.3] 我々は,AIの多様性と傾斜度に関する課題と解決策を明らかにするために,システマティックレビューを実施した。
厳格な調査の結果、2017年から2022年にかけて48の論文が得られた。
これらの論文のオープンコーディングでは、55の独特な課題と33のソリューション、24の独特な課題、23のソリューションがAIを使用してそのようなプラクティスを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 05:43:39 GMT)
A stochastic optimization approach to minimize robust density
power-based divergences for general parametric density models [6.2] 本研究では,一般パラメトリック密度モデルに対するDPDの最小化のための簡単な最適化手法を提案する。
提案手法は、非正規化モデルの助けを借りて、別の密度電力ベースの$gamma$-divergenceの最小化にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 03:09:06 GMT)
Pluvio: Assembly Clone Search for Out-of-domain Architectures and
Libraries through Transfer Learning and Conditional Variational Information
Bottleneck [6.2] アセンブリクローン検索は、リリースされた実行ファイルの再利用によって生じる脆弱性のあるコードを特定するのに有効である。
組立クローン探索に関する最近の研究は、組立コードの変種に合わせて機械学習に基づく手法を用いる傾向を示している。
本稿では,大規模な事前学習型自然言語モデルによる人間の共通知識を,移動学習の形で,組立クローン探索のための現在の学習に基づくアプローチに組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 06:55:37 GMT)
Perceptron Theory Can Predict the Accuracy of Neural Networks [6.1] 多層ニューラルネットワークは、多くの技術的分類問題に対する技術の現状を定めている。
しかし、これらのネットワークは基本的にはブラックボックスであり、分析してパフォーマンスを予測する。
本稿では, 1層パーセプトロンの統計的理論を開発し, 驚くほど多種多様なニューラルネットワークの性能を予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:38:57 GMT)
Robust ground-state energy estimation under depolarizing noise [6.0] 我々は,大域的な分極誤差チャネルの下で頑健な新しい基底状態エネルギー推定アルゴリズムを提案する。
本研究は, 脱分極雑音の存在下での地中エネルギー推定の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 22:30:12 GMT)
Dynamic Large Language Models on Blockchains [6.0] ブロックチェーン上で動的に大規模言語モデルをトレーニングし、デプロイすることを提案する。
ブロックチェーンは、セキュアで分散化された透明なシステムであり、トランザクションのためのタンパー保護台帳の作成を可能にする。
我々の手法は,大規模言語モデルを開発するための新しい方法を提供し,次世代人工知能システムに光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 03:26:57 GMT)
Performance Issue Identification in Cloud Systems with
Relational-Temporal Anomaly Detection [5.5] パフォーマンス上の問題は、大規模なクラウドサービスシステムに浸透し、大きな収益損失をもたらす可能性がある。
信頼性の高いパフォーマンスを保証するためには、サービス監視メトリクスを使用してこれらの問題を正確に識別することが不可欠です。
いくつかの既存手法は、異常を検出するために各計量を独立に解析することでこの問題に対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 13:41:26 GMT)
PAPR: Proximity Attention Point Rendering [5.1] 本稿では,ポイントベースシーン表現と微分可能な勾配からなる新しい手法であるPAPR(Proximity Attention Point Rendering)を提案する。
本手法は,相似点のみを用いて微細なテクスチャの詳細を抽出する。
また,本手法の実用的応用として,幾何学的編集,オブジェクト操作,テクスチャ転送,露出制御の4つを挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:59:33 GMT)
A direct optimization algorithm for input-constrained MPC [5.1] 本稿では,入力制約付きMPCのテキスト指向最適化アルゴリズムを初めて提案する。
繰り返しの数はデータに依存しず、問題の次元$n$に依存し、正確な値は$leftlceilfraclogleft(frac2nepsilonright)-2log(frac14sqrt2n)rightrceil+1$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 21:46:52 GMT)
Sabi\'a: Portuguese Large Language Models [5.0] 対象言語における単言語事前学習は,すでに多種多様なコーパスで訓練されているモデルを大幅に改善することを示した。
ポルトガルの14のデータセットからなるスイートであるPoetaに関するわずかな評価によると、我々のモデルは、英語と多言語で比較すると、かなり差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:34:39 GMT)
Entanglement blossom in a simplex matryoshka [5.0] この写本は、ハウスドルフ次元 1 と拡大局所ヒルベルト空間を持つ格子上の高次元空間に虹の鎖を一般化する。
このモデルはSYKモデルと自由フェルミオンXXスピン鎖の間を補間するので、ブラックホール物理学やホログラフィーを理解するのに有用かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:36:28 GMT)
UMLS-KGI-BERT: Data-Centric Knowledge Integration in Transformers for
Biomedical Entity Recognition [4.9] この研究は、UMLSからテキストシーケンスを抽出することにより、バイオメディカルトランスフォーマーエンコーダLMの言語表現を強化するためのデータ中心パラダイムに寄与する。
予め訓練したLMの拡張およびスクラッチからのトレーニングによる実験の結果から,複数の生物医学的,臨床的な名前付きエンティティ認識(NER)タスクにおける下流性能の向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 18:08:34 GMT)
A Deep Dive into the Disparity of Word Error Rates Across Thousands of
NPTEL MOOC Videos [4.8] 英語のSsim9.8$Kの技術講義とインド・デモグラフィーの様々な部分を表すインストラクターによる書き起こしからなる8740時間の大規模音声データセットのキュレーションについて述べる。
私たちは、キュレートされたデータセットを使用して、インドの多様な話者の人口統計学的特徴にまたがる、YouTube Automatic CaptionsとOpenAI Whisperモデルのパフォーマンスの既存の格差を測定します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 05:03:00 GMT)
Multi-objective point cloud autoencoders for explainable myocardial
infarction prediction [4.7] 心筋梗塞は世界で最も多い死因の1つである。
画像ベースのバイオマーカーは、心臓の3D解剖においてより複雑なパターンを捉えることができない。
本稿では,多目的クラウドオートエンコーダについて,説明可能な梗塞予測のための新しい幾何学的深層学習手法として紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:45:16 GMT)
Modeling 3D cardiac contraction and relaxation with point cloud
deformation networks [4.7] 本稿では,3次元心収縮と緩和をモデル化する新しい幾何学的深層学習手法として,ポイントクラウド変形ネットワーク(PCD-Net)を提案する。
英国バイオバンクの調査から,1万件以上の症例の大規模データセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:56:29 GMT)
Gaussian Process Priors for Systems of Linear Partial Differential
Equations with Constant Coefficients [4.5] 偏微分方程式(PDE)は物理系をモデル化するための重要なツールである。
我々はガウス過程(GP)のファミリを提案し、これをEPGPと呼び、すべての実現がこのシステムの正確な解となるようにしている。
我々はPDEの3種類の系、熱方程式、波動方程式、マクスウェル方程式に対するアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:37:12 GMT)
Boundary State Generation for Testing and Improvement of Autonomous
Driving Systems [4.4] 我々は、自律運転システム(ADS)テストのための新しいテストジェネレータであるGenBoを紹介する。
GenBoは、障害のない環境インスタンスで収集されたエゴ車の運転条件を変更し、挑戦的な運転条件を効率的に生成する。
このような境界条件を用いて、初期トレーニングデータセットを拡張し、テスト中のDNNモデルを再訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 05:07:51 GMT)
Music Genre Classification with ResNet and Bi-GRU Using Visual
Spectrograms [4.4] 手動のジャンル分類の限界は、より高度なシステムの必要性を強調している。
従来の機械学習技術はジャンル分類の可能性を示してきたが、音楽データの完全な複雑さを捉えられなかった。
本研究では,視覚スペクトログラムを入力として用いる新しいアプローチを提案し,Residual Neural Network(ResNet)とGated Recurrent Unit(GRU)の強みを組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:10:06 GMT)
Do RESTful API Design Rules Have an Impact on the Understandability of
Web APIs? A Web-Based Experiment with API Descriptions [4.3] 参加者105名を対象に,制御型Webベースハイブリッド実験を行った。
私たちは、APIスニペットを使って、12の設計ルールを2つのバージョンで研究しました。
12のルールのうち11のルールにおいて,「違反」は理解作業において「ルール」よりも有意に悪い結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:14:19 GMT)
Leveraging arbitrary mobile sensor trajectories with shallow recurrent
decoder networks for full-state reconstruction [4.2] LSTM(long, short-term memory)ネットワークやデコーダネットワークのようなシーケンス・ツー・ベクター・モデルでは,動的情報を全状態空間推定にマッピング可能であることを示す。
ネットワークアーキテクチャの例外的な性能は、3つのアプリケーションで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 21:42:01 GMT)
Signal Amplification Assisted by Multiple Sideband Interference in 1D
Waveguide QED Systems [3.7] 本研究では1次元導波路量子電磁力学系における複数のRabiサイドバンドコヒーレンスによる信号増幅について理論的に検討する。
我々は、強い駆動場の下で複数の服を着たサイドバンドを明示的に考慮し、プローブ信号の反射振幅を解析する理論を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 18:19:17 GMT)
Sequential Multi-Dimensional Self-Supervised Learning for Clinical Time
Series [3.6] 本稿では,臨床時系列データを対象とした自己教師付き学習手法を提案する。
本手法は各レベルにおける損失関数の特定の形態に依存しない。
本手法を実世界の2つの臨床データセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:49:58 GMT)
Label Calibration for Semantic Segmentation Under Domain Shift [3.5] 本研究では,事前学習したモデルを,ドメインシフトの下でソフトラベルのプロトタイプを計算することで,未学習のターゲット領域データに適用可能であることを示す。
提案した適応手順は高速で、計算資源の面ではほとんど無料で提供され、大幅な性能向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 13:02:45 GMT)
Feed-Forward Source-Free Domain Adaptation via Class Prototypes [3.5] 本稿では,フィードバックに基づく適応の必要性に挑戦するフィードフォワードアプローチを提案する。
提案手法は,事前学習モデルを用いて,ドメインシフト下でのクラスプロトタイプの計算に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:36:45 GMT)
MediaGPT : A Large Language Model Target Chinese Media [3.5] 本稿では,様々なメディアデータを用いた大規模言語モデルトレーニングであるMediaGPTを紹介し,中国メディアの実践的ニーズに対処する。
我々は、ドメインの特定の要件を満たすために、多様なタスク命令タイプを設計しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:59:02 GMT)
Detecting Images Generated by Deep Diffusion Models using their Local
Intrinsic Dimensionality [3.4] 拡散モデルは驚くほどリアルな画像の視覚合成に成功している。
これにより、悪意のある目的のために、彼らの可能性に対する強い懸念が持ち上がる。
合成画像の自動検出に軽量な多重局所固有次元法(multiLID)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 09:54:41 GMT)
Science in the Era of ChatGPT, Large Language Models and Generative AI:
Challenges for Research Ethics and How to Respond [3.4] 本稿では,生成AIの出現にともなう科学行為における課題,倫理的・整合性リスクを概観する。
研究機器と主題としてのAI言語モデルの役割は、科学者、参加者、レビュアーに対する倫理的意味とともに精査されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 10:43:57 GMT)
Decoding the Enigma: Benchmarking Humans and AIs on the Many Facets of
Working Memory [3.2] この目的のために、包括的なワーキングメモリ(WorM)ベンチマークデータセットを導入します。
WorMは10のタスクと100万のトライアルで構成され、WMの4つの機能、3つのドメイン、11の行動および神経特性を評価している。
以上の結果から、AIモデルは脳内のWMの特徴を再現し、特にプライマリシーとリレーレンシー効果を再現し、WMの異なる領域と機能に特有な神経クラスターと相関関係があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 10:57:02 GMT)
Large language models shape and are shaped by society: A survey of arXiv
publication patterns [3.2] 近年,大規模言語モデル (LLM) 論文の数が急増している。
ここでは、CSとStat arXivsに投稿された388万件の論文を分析し、2023年と2018-2022年の出版パターンの変化に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:45:00 GMT)
Reading Radiology Imaging Like The Radiologist [3.2] 我々は、より正確で現実的に整合性のある疾患記述を生成するために、事実整合キャプションジェネレータを設計する。
本研究の枠組みは,病型指向マスクの検索により,CXRデータベースから最も類似した疾患の報告を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:14:17 GMT)
Different temperature-dependence for the edge and bulk of entanglement
Hamiltonian [3.1] 経路積分定式化のワームホール効果に基づく物理画像を提案し, 絡み合いスペクトル(ES)のメカニズムを説明する。
本研究は,ESを経路積分におけるワームホール効果,およびESのエッジとバルクの温度依存性の一般性を支持するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 04:19:36 GMT)
Quantum-accelerated algorithms for generating random primitive
polynomials over finite fields [3.1] ハイブリッド古典アルゴリズムを用いて有限体上のランダムプリミティブを生成する問題を解く方法を示す。
我々の研究は、様々な量子通信と応用において、ランダムプリミティブを迅速かつリアルタイムに生成する方法を開拓する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 09:43:53 GMT)
Mitigating Calibration Bias Without Fixed Attribute Grouping for
Improved Fairness in Medical Imaging Analysis [2.9] クラスタ・フォーカス (Cluster-Focal) は、まず粗悪な校正されたサンプルを識別し、それらをグループに分類し、その後、校正バイアスを改善するためにグループ指向の焦点損失を導入する。
HAM10000データセットを用いた皮膚病変分類と,多発性硬化症(MS)患者の将来の病変活動の予測について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:53:41 GMT)
VoteLab: A Modular and Adaptive Experimentation Platform for Online
Collective Decision Making [2.8] 本稿では,投票実験のモジュール化と適応設計のためのオープンソースプラットフォームであるVoteLabを紹介する。
異なる投票方法を選択することで、視覚的かつインタラクティブに再利用可能なキャンペーンを構築することができる。
投票者はスマートフォンで登録された投票質問に簡単に反応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:26:21 GMT)
SCA-PVNet: Self-and-Cross Attention Based Aggregation of Point Cloud and
Multi-View for 3D Object Retrieval [2.8] 大規模データセットを用いた多モード3Dオブジェクト検索はめったに行われない。
本稿では,3次元オブジェクト検索のための点群と多視点画像の自己・横断的アグリゲーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 05:46:32 GMT)
Tranfer Learning of Semantic Segmentation Methods for Identifying Buried
Archaeological Structures on LiDAR Data [2.8] 本稿では、2つのLiDARデータセット上の2つのセマンティックセグメンテーションディープニューラルネットワークを用いて、様々な伝達学習構成の性能を比較する。
実験結果から, 考古学における伝達学習に基づくアプローチは, 性能改善につながる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 18:27:42 GMT)
Nonuniqueness and Convergence to Equivalent Solutions in Observer-based
Inverse Reinforcement Learning [2.7] オンラインおよびリアルタイムに決定論的逆強化学習(IRL)問題を解決する上で重要な課題は、複数のソリューションの存在である。
非特異性は等価解の概念の研究を必要とする。
IRL問題のほぼ等価解に収束する正規化履歴スタックオブザーバを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 05:27:03 GMT)
Effectiveness and predictability of in-network storage cache for
scientific workflows [2.6] 大規模な科学的コラボレーションでは、複数の科学者が異なる分析をしながら同じファイルにアクセスしていることが多い。
これらのデータアクセスは、距離によって長いレイテンシを持ち、広域ネットワーク上で利用可能な帯域幅を占有する。
広域ネットワークトラフィックとデータアクセス遅延を低減するため、地域データストレージキャッシュがインストールされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:52:19 GMT)
Unveiling Emotions from EEG: A GRU-Based Approach [2.6] ゲーテッド・リカレント・ユニット(GRU)アルゴリズムは、感情状態を予測するために脳波信号が使えるかどうかをテストする。
我々の公開データセットは、幸せ、中立、ネガティブな感情を呼び起こす刺激にさらされた人々の脳波記録と同様に、中立なデータを休ませることから成り立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:04:46 GMT)
Towards General Game Representations: Decomposing Games Pixels into
Content and Style [2.6] ゲームのピクセル表現を学習することは、複数の下流タスクにまたがる人工知能の恩恵を受けることができる。
本稿では,コンピュータビジョンエンコーダの汎用化について検討する。
我々は、ゲームジャンルに基づく事前学習されたビジョントランスフォーマーエンコーダと分解技術を用いて、個別のコンテンツとスタイルの埋め込みを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:53:04 GMT)
Risk-optimized Outlier Removal for Robust Point Cloud Classification [2.5] ここでは、標準学習モデルに付加的な出力を排除し、データを復元するPointCVaRを提案する。
追加の訓練は必要とせず,様々な除去・分類実験において例外的な結果が得られた。
全体として、提案したPointCVaRはノイズポイントを効果的に排除し、ポイントクラウド分類を強化し、有望なプラグインモジュールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 13:47:30 GMT)
Modifications of the Miller definition of contrastive (counterfactual)
explanations [2.5] ミラーは最近、よく知られたハルパーン・パール(HP)による原因の定義と(矛盾しない)説明に基づく対照的な(非現実的な)説明の定義を提案した。
我々は、ミラーの定義が元のHPの定義にある問題を継承していることを示す。
我々はより堅牢なHPとBornerの定義に基づく2つの改良された変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 12:52:30 GMT)
Ensemble Learning based Anomaly Detection for IoT Cybersecurity via
Bayesian Hyperparameters Sensitivity Analysis [2.3] IoT(Internet of Things)は、世界中の何十億ものインテリジェントデバイスを統合し、他の接続デバイスと通信する機能を備えている。
IoTによって収集されたデータには、異常検出のための膨大な情報が含まれている。
本稿では,異常検出によるIoTサイバーセキュリティ向上のためのアンサンブル機械学習手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 05:23:49 GMT)
FairMobi-Net: A Fairness-aware Deep Learning Model for Urban Mobility
Flow Generation [2.3] 本研究では,地域間フロー予測のための,公平性を意識した新しい深層学習モデルFairMobi-Netを提案する。
本研究では,米国4都市を対象とした総合的な人体移動データを用いて,人口統計レベルでの人体フローを予測し,そのモデルの有効性を検証した。
モデルは様々な領域にわたって高い精度を維持しており、以前の公正な懸念に対処している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 19:56:30 GMT)
EdgeAL: An Edge Estimation Based Active Learning Approach for OCT
Segmentation [2.2] 本研究では,未確認画像のエッジ情報を不確実性を測定するための事前情報として利用するEdgeALを提案する。
この不確実性は、エッジ間のモデル予測におけるばらつきとエントロピーを分析することによって定量化される。
We demonstrate the effective of EdgeAL on multi-class Optical Coherence Tomography (OCT) segmentation task。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 10:16:03 GMT)
Reverse Knowledge Distillation: Training a Large Model using a Small One
for Retinal Image Matching on Limited Data [2.0] 限られたデータで大規模モデルを訓練するための逆知識蒸留に基づく新しい手法を提案する。
我々は、より軽量なCNNモデルを用いて、視覚変換器エンコーダに基づく計算的に重いモデルを訓練する。
実験結果から,表現空間における高次元フィッティングは,最終出力に適合するトレーニングと異なり,過度な適合を防止できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:39:20 GMT)
Multimodal LLMs for health grounded in individual-specific data [1.8] 基礎となる大規模言語モデル(LLM)は、健康を含む幅広い分野のタスクを解く素晴らしい能力を示している。
我々は、個人固有のデータに基づいて、健康のためのマルチモーダルLSMを作成するための一歩を踏み出した。
我々は,HLMが高次元時系列データに加えて,人口統計学的,臨床的特徴を効果的に利用し,疾患リスクを推定できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 06:35:34 GMT)
$k$-positivity and Schmidt number under orthogonal group symmetries [1.8] 我々は標準群対称性の下で$k$-陽性とシュミット数を研究する。
シュミット数(Schmidt number)は、量子情報理論における絡み合いの自然な量子化である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 09:20:25 GMT)
PatternGPT :A Pattern-Driven Framework for Large Language Model Text
Generation [1.7] 本稿では,大規模言語モデルのためのパターン駆動型テキスト生成フレームワークであるPatternGPTを提案する。
このフレームワークは、大規模言語モデルの抽出機能を利用して、リッチで多様な構造化および形式化されたパターンを生成する。
判断基準や最適化アルゴリズムなどの外部知識は、高品質なパターンの探索に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 03:03:25 GMT)
What Twitter Data Tell Us about the Future? [1.7] 本研究の目的は, 未来学者がTwitter上で予測する未来を調査し, 予測思考に対する言語指導の影響を探ることである。
我々は、将来のインフルエンサーによる100万以上の公開ツイートの集合データセットを提示し、SOTAモデルを用いたスケーラブルなNLPパイプラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:02:47 GMT)
ChatGPT Chemistry Assistant for Text Mining and Prediction of MOF
Synthesis [1.7] 我々は、金属-有機フレームワーク(MOF)合成条件のテキストマイニングの自動化において、ChatGPTを誘導するために、即時エンジニアリングを使用する。
これはChatGPTが情報を幻覚させる傾向を効果的に緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 02:20:35 GMT)
Yelp Reviews and Food Types: A Comparative Analysis of Ratings,
Sentiments, and Topics [1.6] 本研究はYelpのレビューと食品タイプとの関係について検討する。
評価と評価は、食品の種類によって異なる。
評価と感情に基づく4種類の食品の種類を特定し,特定の食品の種類をレビューする際,レビュアーは異なる話題に注目する傾向にあることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 12:41:35 GMT)
On-Sensor Data Filtering using Neuromorphic Computing for High Energy
Physics Experiments [1.6] 本稿では, 粒子の逆運動量に基づいてセンサデータをフィルタリングする小型ニューロモルフィックモデルを提案する。
入ってくる電荷波形は二値イベントのストリームに変換され、SNNによって処理される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 21:25:25 GMT)
Brain2Music: Reconstructing Music from Human Brain Activity [1.5] 機能的磁気共鳴画像(fMRI)を用いた脳活動からの音楽再構成手法を提案する。
本手法では,fMRIデータからの埋め込みを条件とした音楽検索やMusicLM音楽生成モデルを用いる。
生成された音楽は、ジャンル、楽器、ムードといった意味的特性に関して、人間の被験者が経験した音楽刺激に類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:55:17 GMT)
$\alpha$-$\beta$-Factorization and the Binary Case of Simon's Congruence [1.4] 1991年、H'ebrardは単語の因数分解を導入し、単語の散らばった要因を調べる強力なツールとなった。
これに基づいて、最初のカランディカールとシュネーベレンは$k$-richness(英語版)という概念を導入し、後にBarkerらに$k$-universality(英語版)という概念を導入した。
2022年、フライシュマンらは、単語のアーチ因数分解とその逆を交差させることにより、アーチ因数分解の一般化を提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 15:20:51 GMT)
Improvements on "Multi-Party Quantum Summation without a Third Party
based on $d$-Dimensional Bell States" [1.4] Wuらは、D次元ベル状態の絡み合い特性を利用した多次元量子和スキームを提示した。
彼らのプロトコルは外部や参加者の攻撃に対して安全であると主張されている。
しかし、この研究は、Wuのプロトコルには抜け穴があること、すなわち、特定の位置関係を満たす2つ以上の不正直な参加者が、検出されずに一部の正直な参加者のプライベートな入力を得るのを共謀することができることを指摘している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:30:02 GMT)
Full Characterization of Adaptively Strong Majority Voting in
Crowdsourcing [1.4] クラウドソーシングでは、労働者がアイテムを調べ、その正確性に投票することで、品質管理が一般的に達成される。
信頼できないワーカー応答の影響を最小限に抑えるため、$delta$-marginの投票プロセスが使用される。
本研究は,マルコフ連鎖を吸収し,この投票プロセスの特性をモデル化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:45:12 GMT)
Is Grad-CAM Explainable in Medical Images? [1.4] Grad-CAMは、ディープラーニングモデルの意思決定プロセスで使用される画像の最も重要な領域を強調するベースラインである。
これは、分類や説明などの多くのコンピュータビジョン(CV)タスクに適用されている。
本研究では,説明可能な深層学習の原理と医用画像との関連について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 00:06:46 GMT)
Cycle discrete-time quantum walks on a noisy quantum computer [1.3] 量子ウォークは、量子アルゴリズムの使用の可能性から、関心の高まりを経験している。
我々は、IBMが提供する現在の世代の量子コンピュータが、どのようにしてサイクル離散時間量子ウォークをシミュレートできるかを検証した。
ibmq_santiago量子デバイスにおけるノイズレベルを少なくとも94%削減する必要があると推定するために、カスタムノイズモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:55:15 GMT)
A physical noise model for quantum measurements [1.3] 本稿では, 間接的測定方式による量子計測のための新しいノイズモデルを提案する。
量子システムとプローブ間の相互作用を制御しているランダムなダイナミクスを平均として、自然の物理的ノイズモデルが出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 15:46:10 GMT)
It Is All About Data: A Survey on the Effects of Data on Adversarial
Robustness [1.3] 逆の例は、攻撃者が意図的にモデルを混乱させてミスを犯すように設計された機械学習モデルへの入力である。
この問題に対処するために、敵の堅牢性の領域は、敵の攻撃の背後にあるメカニズムとこれらの攻撃に対する防御を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 02:51:15 GMT)
Investigating minimizing the training set fill distance in machine
learning regression [1.1] 本研究では,選択した集合の充填距離を最小化するためのサンプリング手法を提案する。
トレーニングセットの充足距離に線形に依存する最大予測誤差の上限を導出する。
実験により,フィリング距離を最小化し,バウンダリを最小化し,様々な回帰モデルの最大予測誤差を著しく低減させることで,トレーニングセットを選択することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:18:33 GMT)
Multi-view self-supervised learning for multivariate variable-channel
time series [1.1] 入力チャネルを個別に操作するための1つのエンコーダの学習を提案する。
次に、メッセージパッシングニューラルネットワークを使用して、チャネル間の単一の表現を抽出します。
TS2Vecの損失と組み合わせることで、ほとんどの設定で他のメソッドよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:36:52 GMT)
Sufficient conditions for quantum advantage in random access code
protocols with two-qubit states [1.0] ランダムアクセスコード(RAC)は重要な通信プロトコルである。
量子ビットの通信や、古典的な通信と共に使用される共用量子状態を考える。
量子状態の単一コピーを補助する$n geq 4$ RACは、古典的なRACよりも優れていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 13:43:52 GMT)
The Extractive-Abstractive Axis: Measuring Content "Borrowing" in
Generative Language Models [0.8] 生成モデルのベンチマークを行うために,いわゆる抽出-抽象軸を提案する。
対応するメトリクス、データセット、ガイドラインの開発の必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 02:12:00 GMT)
Intelligent model for offshore China sea fog forecasting [0.8] 本研究は, 数値気象予報モデルに埋もれた深海霧予測手法を開発することを目的とする。
本研究では,海霧発生の要因を解明するために,時間差相関解析手法を用いて鍵予測器を同定し,そのメカニズムを解明する。
提案手法の精度を検証するため,1年にわたる包括的データセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 04:46:34 GMT)
Exploring the Landscape of Natural Language Processing Research [0.7] 自然言語処理(NLP)は近年急速に普及し、広く普及している。
研究コミュニティではNLP関連のアプローチがいくつか調査されているが、確立されたトピックを分類し、トレンドを特定し、今後の研究分野を概説する総合的な研究はいまだに残っていない。
本報告では,NLPにおけるフィールド・オブ・スタディの分類,最近のNLPの展開分析,研究成果の要約,今後の研究の方向性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 07:33:30 GMT)
Random insights into the complexity of two-dimensional tensor network
calculations [0.3] 投影された絡み合ったペア状態は、いくつかの量子多体状態のメモリ効率の表現を提供する。
投影された絡み合ったペア状態は、絡み合い領域の法則に従う量子多体状態のメモリ効率の表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:34:06 GMT)
Driving Policy Prediction based on Deep Learning Models [0.2] 我々は,通常のカメラからの映像フレームの視覚的特徴と,クラウドポイントスキャナからの深度情報を組み合わせたエンドツーエンドシステムを実装した。
我々は,予測結果と実世界の経験者による標準的な行動を比較することで,システムの安全性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:38:55 GMT)
Simulating Quantum Mean Values in Noisy Variational Quantum Algorithms:
A Polynomial-Scale Approach [0.1] 大規模変動量子アルゴリズムは量子優位性を達成するための潜在的な経路として広く認識されている。
パウリパス上のオブザーバブルのバックプロパゲーションの積分パスに基づく新しい$lambda$メソッドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 15:48:19 GMT)
LLM Cognitive Judgements Differ From Human [0.1] 認知科学文献からの限定データ帰納的推論課題におけるGPT-3とChatGPTの機能について検討する。
その結果、これらのモデルの認知的判断は人間に似ていないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:22:36 GMT)
Special features of the Weyl-Heisenberg Bell basis imply unusual
entanglement structure of Bell-diagonal states [0.1] Weyl-Heisenberg 作用素による完全正則ベル基底の標準構成は誤り訂正スキームに強い意味を持つことを示す。
特に、これはパウリチャネルとツワールチャネルの等価性を意味する。
他の完全正則ベル基底は同値を破り、全く異なる絡み合い構造をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 09:40:59 GMT)
Weak universality, quantum many-body scars and anomalous
infinite-temperature autocorrelations in a one-dimensional spin model with
duality [0.0] 3スピン相互作用を持つ1次元スピン-1/2モデルと横磁場$h$について検討した。
このモデルは、Z 倍の Zrel$対称性を持ち、$h$ と $1/h$ の双対性を持つことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 18:00:05 GMT)
Violating Bell inequality using weak coherent states [0.0] 連続波レーザーを用いた2光子干渉の実験的検討を行った。
連続波レーザーの位相ランダム化弱状態を用いたCHSH不等式違反を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 15:31:07 GMT)
Variational Point Encoding Deformation for Dental Modeling [0.0] 歯のメッシュの広範なデータセットを公開し、さらなる研究を奨励します。
本稿では,点クラウド表現の確率論的学習を可能にするために,変分FoldingNet(VF-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:18:44 GMT)
Uncertainty relations from graph theory [0.0] 量子測定は本質的に確率的であり、しばしば同時測定の結果を正確に予測することを禁じる量子理論である。
我々は、任意の二コトミック観測値に対して妥当な不確実性関係を導出する。
応用として, エントロピーの不確実性関係, 分離性基準, 絡み合いの証人について, 直接的に定式化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 09:43:25 GMT)
TwinLiteNet: An Efficient and Lightweight Model for Driveable Area and
Lane Segmentation in Self-Driving Cars [0.0] 本稿では、駆動可能領域と車線分割のための軽量モデルを提案する。
BDD100Kデータセット上でTwinLiteNetを評価し,最新のモデルと比較した。
具体的には、TwinLiteNetは、乾燥領域タスクで91.3%、レーン検出タスクで31.08%のIoUというmIoUスコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:53:47 GMT)
Towards an architectural framework for intelligent virtual agents using
probabilistic programming [0.0] KorraAIは、Embodied conversational Agent(ECAs)の構想と構築のためのフレームワークである
ECAは、人間のパートナーとの対話を開始することができるため、積極的な行動を示すことができる。
仮想セールスエージェント、カスタマーサービスエージェント、仮想コンパニオン、芸能人、家庭教師など、KorraAI ECAのいくつかの応用が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:37:14 GMT)
Towards Ontologically Grounded and Language-Agnostic Knowledge Graphs [0.0] 知識グラフ(KG)は、リコメンデーションエンジン、検索、質問応答システムなどのアプリケーションにおける事実情報の表現の標準技術となっている。
KGの継続的な更新と、異なるドメインや言語からのKGの統合は、依然として大きな課題である。
ここでの示唆は、抽象オブジェクトの再構築と、概念と型の間の存在論的区別の認識によって、KG統合の困難を緩和できる存在論的根拠と言語に依存しない表現にたどり着くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 19:48:55 GMT)
The Effect of Epidemiological Cohort Creation on the Machine Learning
Prediction of Homelessness and Police Interaction Outcomes Using
Administrative Health Care Data [0.0] 精神病はホームレスや警察との交流などの有害な結果をもたらす可能性がある。
ロジスティック回帰(LR)や機械学習(ML)モデルを備えた固定された観測窓コホートを使用することで、適応的およびパーセル化されたウィンドウと比較すると、性能が低下する可能性がある。
本研究は,初期ホームレスと警察の相互作用に関連する重要な特徴を明らかにし,フレキシブルウィンドウが予測モデリングを改善することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 19:53:09 GMT)
The Compositional Structure of Bayesian Inference [0.0] ベイズの規則は、新たな証拠に照らして私たちの信念を更新するために、因果過程を逆転する方法を教えてくれる。
本稿では, この構成規則の構造について考察し, 関数型プログラミングにおけるレンズパターンとの関係について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 09:13:06 GMT)
Syntactic vs Semantic Linear Abstraction and Refinement of Neural
Networks [0.0] 抽象化はスケーラビリティを改善するための重要な検証テクニックです。
分類ネットワークを抽象化するための従来のアプローチは、いくつかのニューロンをそれと十分に類似した1つに置き換えるものだった。
本研究では、ニューロンを他のニューロンの線形結合に置き換えることにより、より柔軟な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:10:40 GMT)
Spectral splitting of a stimulated Raman transition in a single molecule [0.0] 我々はコヒーレント刺激されたラマン転移を個々の分子で駆動するために、コモンモード共鳴のフランク・コンドン因子を利用する。
本研究は、固体量子光学および情報処理への応用のために、分子の固有な光学的自由度を利用するための基礎を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 19:33:14 GMT)
SC VALL-E: Style-Controllable Zero-Shot Text to Speech Synthesizer [0.0] 表現型音声合成モデルは、データセットに多様な話者、様々な感情、異なる話し方を加えたコーパスを追加することで訓練される。
本稿では,ニューラルネットワークモデル(VALL-E)に基づくスタイル制御(SC)VALL-Eモデルを提案する。
提案したSC VALL-Eは、テキストから入力を受け、音声をプロンプトし、制御可能な音声を生成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 03:28:06 GMT)
Robustness and eventual slow decay of bound states of interacting
microwave photons in the Google Quantum AI experiment [0.0] 最近のGoogle Quantum AI実験では、積分性が壊れた場合でも、このような集合的な励起が持続していることが実証された。
実験で実現したモデルのスペクトルを,正確な対角化と物理的議論を用いて検討した。
積分可能モデルの正確な有界状態の子孫に対応する孤立バンドは、幅広いシステムサイズでスペクトルで明らかに観測可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 18:00:30 GMT)
Pythae: Unifying Generative Autoencoders in Python -- A Benchmarking Use
Case [0.0] 我々はPythaeについて紹介する。Pythaeは多種多様なオープンソースPythonライブラリで、生成オートエンコーダモデルの単純で再現性があり、信頼性の高い利用を提供する。
本稿では、下流タスクにおける主な改善点として、19の生成オートエンコーダモデルを紹介し、比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 05:32:00 GMT)
Provably Faster Gradient Descent via Long Steps [0.0] 短期的な目的値を増加させる長いステップは、長期的収束を確実に速くすることを示す。
勾配降下のより高速な$O(1/Tlog T)$レートを証明するための予想も、単純な数値検証と共に動機付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 19:51:06 GMT)
Progressive distillation diffusion for raw music generation [0.0] 本稿では,生のオーディオファイルを生成するタスクに,新たなディープラーニングアプローチを適用することを目的とする。
これは近年の深層生成モデルである拡散モデルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:25:00 GMT)
Prediction of Handball Matches with Statistically Enhanced Learning via
Estimated Team Strengths [0.0] ハンドボールゲームを予測するため,統計的に強化された学習モデル(別名SEL)を提案する。
SELで強化された機械学習モデルは、80%以上の精度で最先端のモデルより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 00:50:26 GMT)
Potential Benefits of Employing Large Language Models in Research in
Moral Education and Development [0.0] 近年,計算機科学者は大規模言語コーパスと人間強化を用いた予測モデルを訓練することで,大規模言語モデル(LLM)を開発した。
LLMが道徳教育・開発研究にどのように貢献するかについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:45:54 GMT)
Performance Comparison of Large Language Models on VNHSGE English
Dataset: OpenAI ChatGPT, Microsoft Bing Chat, and Google Bard [0.0] 3つの大きな言語モデル(LLM)をVNHSGEの英語データセットで比較した。
結果は、BingChatがChatGPTやBardより優れていることを示している。
BingChat、Bard、ChatGPTは、英語の習熟度でベトナムの学生を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 01:13:27 GMT)
Parrondo's game of quantum search based on quantum walk [0.0] 量子ウォークに基づくパロンドゲームと量子ウォークによる探索アルゴリズムは,それぞれ広く研究されている。
本稿では,両モデルを組み合わせた量子ウォークに基づくParrondoゲームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 01:01:42 GMT)
Parallelization of a new embedded application for automatic meteor
detection [0.0] 本稿では,新しいコンピュータビジョンアプリケーションを並列化する手法について述べる。
このシステムは、不安定なカメラとノイズの多いビデオシーケンスから隕石を自動的に検出する。
このアプリケーションは、気象気球や空中観測キャンペーンに組み込むように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 06:58:11 GMT)
Optimal quantum speed for mixed states [0.0] 最適状態の場合、どちらも純度の単調関数であり、量子の進化を加速させ、量子速度の制限を小さくすることができる。
状態のコヒーレンス(英語版)は進化の速度に責任があるが、最も速い状態においては、二次対角線上に位置する非対角線エントリーによって引き起こされるコヒーレンスのみが役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:18:27 GMT)
On the Fisher-Rao Gradient of the Evidence Lower Bound [0.0] 本稿は、 ELBO という証拠の下界のフィッシャー・ラオ勾配(英語版)、または自然勾配(英語版)について研究する。
ELBOの自然勾配は、学習の主目的関数である目標分布からのクルバック・リーブラー分岐の自然勾配と関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 21:49:38 GMT)
On reflected entropy and computable cross-norm negativity: Free theories
and symmetry resolution [0.0] 本稿では,計算可能なクロスノーム(CCNR)と,CCNR負性度(CCNR Negativity)と呼ばれる関連量に基づく分離性基準について検討する。
自由フェルミオンおよびボゾン理論に対しては、2点相関関数の項で正確な公式を導出する。
大域的な$U(1)$対称性を持つ系に対しては、対称性を解いた反射エントロピーとCCNRの負性について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:35:49 GMT)
Of Models and Tin Men -- a behavioural economics study of
principal-agent problems in AI alignment using large-language models [0.0] 我々は,GPTモデルが主エージェント間の衝突に対してどのように反応するかを検討する。
GPT-3.5とGPT-4の両方をベースとしたエージェントが,簡単なオンラインショッピングタスクで主目的をオーバーライドすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:19:15 GMT)
Object detection and rangefinding with quantum states using simple
detection [0.0] 本稿では,単純な検出器を用いた同時マルチショットデータ解析のための理論的枠組みを提案する。
ノイズの多い熱環境下でターゲット判別を行う場合、古典照明よりも量子の利点を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 11:34:52 GMT)
OCTraN: 3D Occupancy Convolutional Transformer Network in Unstructured
Traffic Scenarios [0.0] 我々は2次元画像特徴を3次元占有特徴に変換するために反復アテンションを用いたトランスフォーマーアーキテクチャOCTraNを提案する。
また、LiDARの地上真実の必要性を排除し、任意のシーンにモデルを一般化するための自己教師型トレーニングパイプラインも開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 15:06:44 GMT)
Neural Network Complexity of Chaos and Turbulence [0.0] 我々は、深いニューラルネットワークの観点から、カオスと乱流の相対的な複雑さを考察する。
本研究では,乱流状態における流体分布のイメージをネットワークが識別しなければならない,一連の分類問題を解析する。
本研究では,内部特徴表現の内在的な次元性を通じて,ネットワークが行う計算の複雑さを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 12:18:49 GMT)
NeoSySPArtaN: A Neuro-Symbolic Spin Prediction Architecture for
higher-order multipole waveforms from eccentric Binary Black Hole mergers
using Numerical Relativity [0.0] ニューラルネットワークのパワーとシンボリック回帰を組み合わせた新しいニューロシンボリックアーキテクチャ(NSA)を提案する。
以上の結果から,合併におけるスピン大小予測のための頑健かつ解釈可能な枠組みが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:30:51 GMT)
Fundamental speed limits on entanglement dynamics of bipartite quantum
systems [0.0] エンタングルメントの相対エントロピーとトレース距離エンタングルメントを用いて,エンタングルメントの速度制限を導出する。
任意の量子力学により一定量の絡み合いを発生または分解するのに要する時間で、より低い境界を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:15:21 GMT)
From computational ethics to morality: how decision-making algorithms
can help us understand the emergence of moral principles, the existence of an
optimal behaviour and our ability to discover it [0.0] 本稿では, 道徳の自然化に向けた進化倫理の取り組みを, 計算倫理観から導かれた洞察を提供することによって追加する。
本稿では,強化学習に基づく人的意思決定のスタイリングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:39:08 GMT)
Forecasting Battery Electric Vehicle Charging Behavior: A Deep Learning
Approach Equipped with Micro-Clustering and SMOTE Techniques [0.0] 排出削減のため、世界中の交通電化が推進されている。
多くの自動車メーカーが近くバッテリー電気自動車(BEV)の生産を開始する
本研究では,BEVの走行と充電データの学習に極めて有効な,ニューラルネットワークアルゴリズムであるMicro Clustering Deep Neural Network (MCDNN)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 05:03:25 GMT)
FAIR: A Causal Framework for Accurately Inferring Judgments Reversals [0.0] ケースリバース(FAIR)の正確な推論のための因果的枠組みを提案する。
我々は、因果推論法により判断の逆転の原因を抽出し、得られた因果関係を優先知識としてニューラルネットワークに注入する。
我々のフレームワークは、判断の逆転において最も重要な要素を利用でき、得られた因果関係は、ニューラルネットワークの性能を効果的に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:31:10 GMT)
Exploring reinforcement learning techniques for discrete and continuous
control tasks in the MuJoCo environment [0.0] 高速な物理シミュレータ MuJoCo を利用して連続的な制御環境でタスクを実行する。
Q-learning と SARSA を比較して,連続制御のための値ベース手法をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 18:01:48 GMT)
Exactness of the first Born approximation in electromagnetic scattering [0.0] この媒体は、入射波の偏光にかかわらず、$kleq alpha/2$に対して全方向可視であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 12:27:50 GMT)
Exact recovery for the non-uniform Hypergraph Stochastic Block Model [0.0] 非一様ハイパーグラフブロックモデルに基づくランダムなハイパーグラフにおけるコミュニティ検出問題について考察する。
すべての均一層からの情報を集約することにより、各層が単独で考慮されていれば、それが不可能に見える場合であっても、正確な回復が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 21:21:46 GMT)
Empirical Evaluation of a Live Environment for Extract Method
Refactoring [0.0] 我々は,抽出手法を視覚的に識別し,推奨し,適用するLive Refactoring Environmentを開発した。
私たちの結果は、追加の助けなしに手作業で行うコードとは大きく異なり、改善されました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:36:02 GMT)
Emission of twisted photons by a scalar charged particle in a strong
magnetic field [0.0] 電荷のみを検出する場合について検討し、発光光子の物性について検討する。
放出された光子状態は、$ell-ell'$で与えられる全角運動量を持つねじれたベッセルビームを表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 19:18:10 GMT)
Deep learning for classification of noisy QR codes [0.0] 我々は、健康パスを読む際に得られた情報から生成されたQRコードに基づいて画像分類モデルを訓練する。
深層学習に基づくモデルが抽象画像の理解に有効であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 07:57:14 GMT)
Data Analytics with Differential Privacy [0.0] 我々は分散データとストリーミングデータを解析するための差分プライベートアルゴリズムを開発した。
分散モデルでは、学習の特定の問題 -- 分散形式で -- がデータのグローバルモデルであると考えている。
私たちは、ストリーミングモデル、ユーザーレベルのパンプライバシに対して、最も強力なプライバシー保証の1つを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 17:43:29 GMT)
Convergence of Adam for Non-convex Objectives: Relaxed Hyperparameters
and Non-ergodic Case [0.0] 本稿では,バニラ・アダムの収束と非エルゴード収束の課題について考察する。
これらの発見は、非ゴーディック最適化問題を解くために、Adamの確固たる理論基盤を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 12:02:17 GMT)
Contra multos verbos: On scandals of quantum mechanics [0.0] 詳しくは、Arman Allahverdyan と Roger Balian の20年間の研究から抽出された量子力学の現状について述べる。
統計的解釈のある種の最小形態を具現化し、存在論的つながりを排除している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:11:47 GMT)
Continuous variable entanglement between propagating optical modes using
optomechanics [0.0] 本稿では,空間的に分離された2つの出力レーザ場を,中間に膜を配置したオプテメカルキャビティから絡み合わせる新しい手法を提案する。
放射圧力結合は、入力と出力場の四角形の間の相関を修正するために用いられる。
光学キャビティ出力のレーザー場は量子バックアクション無効化計を用いて絡み合っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 15:27:18 GMT)
Conservative Estimation of Perception Relevance of Dynamic Objects for
Safe Trajectories in Automotive Scenarios [0.0] 関連性の概念はいまだ十分に定義されておらず、特定されていない。
本稿では,ハイウェイ領域における衝突安全への模範的適用により,この課題を克服する新しい手法を提案する。
本稿では、動的対象が知覚に関連し、完全な評価のために考慮する必要がある、保守的な推定法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 13:43:48 GMT)
Confidence intervals for performance estimates in 3D medical image
segmentation [0.0] 医用画像セグメンテーションにおける典型的な信頼区間について検討した。
与えられた精度を達成するのに必要なテストサイズは、しばしば分類タスクよりもはるかに低いことを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:52:45 GMT)
Computing the gradients with respect to all parameters of a quantum
neural network using a single circuit [0.0] 本稿では,回路深度を小さくし,古典レジスタを小さくした単一回路のみを用いた勾配計算手法を提案する。
また、実量子ハードウェアとシミュレータの両方において、回路が従来の手法よりもはるかに短い時間でコンパイルできるという利点があることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 23:08:11 GMT)
Comprehensive scheme for identifying defects in solid-state quantum
systems [0.0] 固体量子エミッタは、光学量子技術に必要なコンポーネントの1つである。
六方晶窒化ホウ素中の量子エミッタの完全な光学指紋の計算を実証する。
本稿では, 特定の量子アプリケーションにおけるエミッタの適合性を予測するために本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:47:58 GMT)
Comparing EventB, $\{log\}$ and Why3 Models of Sparse Sets [0.0] この論文は、値の有限集合である整数変数領域を表現するためにいくつかの制約解決器で使われるスパース集合に焦点を当てている。
本稿では,スパース集合の実装をEventB,$log$,Why3という3つの帰納的形式検証ツールで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 21:10:49 GMT)
Coherent Electric-Field Control of Orbital state in a Neutral
Nitrogen-Vacancy Center [0.0] 軌道状態のコヒーレントな制御は、極端に低出力な操作を実現するためにダイヤモンドの色中心にとって不可欠である。
我々は、電場による軌道制御の理想的なシステムとして、中性帯電窒素空孔中心(NV$0$)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 06:41:35 GMT)
Chiral currents in Bose-Einstein condensates subject to current-density
interactions [0.0] 準1次元ボース・アインシュタイン凝縮体の持続電流は、電流-密度相互作用の存在下でキラルとなる。
解析学的には、運動の平均場方程式に対する既知解を一般化することが知られている。
この分野における最近の実験は、これらの状態が実験的な到達範囲内に置かれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:05:23 GMT)
Can point cloud networks learn statistical shape models of anatomies? [0.0] クラウド・エンコーダ・デコーダ・ベース・コンプリート・ネットワークは,統計的形状モデリングにおいて未解決の可能性を秘めていることを示す。
私たちの研究は、SSMのためのポイントクラウド深層学習のさらなる探求の道を開くものです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 16:46:36 GMT)
Best practices for quantum error mitigation with digital zero-noise
extrapolation [0.0] デジタルゼロノイズ外挿法(dZNE)は、その概念的単純さ、アクセシビリティ、資源効率のために量子エラー緩和(QEM)の一般的なアプローチとして登場した。
ワークフローの各ステップにおいて、ノイズ増幅、量子デバイス上での実行、ゼロノイズ限界への外挿、および他のQEMメソッドとの合成など、QEMとdZNEのベストプラクティスを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 13:41:33 GMT)
Assessing the feasibility of near-ambient conditions superconductivity
in the Lu-N-H system [0.0] 窒素添加水素化ルテチウム(Lu-N-H)の近環境超伝導に関する最近の報告
予測された構造はいずれも高温超伝導を支える可能性を示しておらず、窒素の含有は絶縁相の出現を好んでいる。
その結果, 高温超伝導は, 近環境圧力下での安定相では不可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:42:07 GMT)
Applying QNLP to sentiment analysis in finance [0.0] 金融における感情分析問題に対する2つの中心的アプローチであるDisCoCatとQuantum-Enhanced Long Short-Term Memory(QLSTM)の実用性について検討する。
QLSTMはDisCoCatよりも大幅に高速にトレーニングでき、また利用可能なソフトウェア実装の古典的な結果に近い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 18:30:35 GMT)
Analyzing HC-NJDG Data to Understand the Pendency in High Courts in
India [0.0] インド司法裁判所は、あらゆるレベルで裁判所で待機している何百万もの事件の重荷に苦しんでいる。
本稿では,インドの24の高等裁判所で収集したデータについて分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 06:25:53 GMT)
A new picture of quantum tunneling in the real-time path integral from
Lefschetz thimble calculations [0.0] 我々は、量子トンネルは一般に複雑なサドル点の寄与によって特徴づけられるという声明を確立する。
簡単な量子力学系のモンテカルロシミュレーションによってこれを明示的に示す。
また、この図に基づいて古典力学への移行についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 19:23:33 GMT)
A method to discriminate between localized and chaotic quantum systems [0.0] カオスシステムとローカライズされたシステムを区別できる基準を推測する。
カオス的なシステムに対する私たちの評価基準は、エジネネルギのレベル反発を意味していることを示す。
また、カオス的状態においては、任意の局所可観測物の期待値は固有状態の関数として弱くしか変化しないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:55:02 GMT)
A biological sequence comparison algorithm using quantum computers [0.0] 本稿では,2つのゲノム配列間の類似性を量子コンピュータ上に表示し,解析する手法を提案する。
量子コンピュータ上での視覚の人間の知覚と画像のピクセル表現に触発され、これらの技術を利用してペアワイズシーケンス解析を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 13:49:35 GMT)
A Review of Machine Learning Methods Applied to Structural Dynamics and
Vibroacoustic [0.0] Vibroacoustic(SD&V)の主要な3つのアプリケーションが機械学習(ML)を活用している。
構造的健康モニタリングでは、ML検出と予後が安全な操作とメンテナンススケジュールの最適化につながる。
システムの識別と制御設計は、アクティブノイズ制御およびアクティブ振動制御におけるML技術によって活用される。
いわゆるMLベースのサロゲートモデルは、コストのかかるシミュレーションに代わる高速な代替手段を提供し、堅牢で最適化された製品設計を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 15:48:35 GMT)
A Quantum Detectable Byzantine Agreement Protocol using only EPR pairs [0.0] 本稿では,検出可能ビザンチン合意のための新しい量子プロトコルを提案する。
EPRペアのみを使用し、特に$Psi + $ペアを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 00:40:36 GMT)
A Personalized Recommender System Based-on Knowledge Graph Embeddings [0.0] 近年、知識グラフを情報モデリングの形式として利用することへの関心が高まっており、リコメンダシステムへの採用が増加している。
関連するユーザと関連するアイテムを知識グラフに組み込むことで、これらのシステムはそれらの間の暗黙のつながりをよりよく捉え、より正確なレコメンデーションを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 08:14:06 GMT)
A Markov Chain Model for Identifying Changes in Daily Activity Patterns
of People Living with Dementia [0.0] 食事や飲酒行動の過度な変化は、しばしば栄養失調や脱水を引き起こす。
現在、このような変化を客観的に検出する方法は確立されていない。
PLWDの73世帯から収集した家庭内モニタリングデータについて,広範囲にわたる定量的分析を行った結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 15:47:58 GMT)
A Dataset and Strong Baselines for Classification of Czech News Texts [0.0] チェコ最大の分類データセットであるCZE-NEC(CZE-NEC)について述べる。
我々は、ニュースソース、ニュースカテゴリ、推論された著者の性別、週の日という4つの分類タスクを定義した。
本研究では,市販の大規模生成言語モデルにおいて,言語固有の事前学習エンコーダ解析が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 07:47:08 GMT)
$\nu^2$-Flows: Fast and improved neutrino reconstruction in
multi-neutrino final states with conditional normalizing flows [0.0] $nu2$-Flowsは、$nu$-Flowsメソッドを複数のニュートリノを含むファイナルステートに拡張したものである。
推論時間は競合する手法よりも大幅に速く、グラフィック処理ユニット上で並列に評価することでさらに削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Jul 2023 14:10:24 GMT)