Voxurf: Voxel-based Efficient and Accurate Neural Surface Reconstruction [142.6] 本稿では,ボクセルをベースとした表面再構成手法であるVoxurfを提案する。
ボクサーフは,(1)コヒーレントな粗い形状を達成し,細部を連続的に再現する2段階の訓練手順,2)色-幾何学的依存性を維持する2色ネットワーク,3)ボクセル間の情報伝達を促進する階層的幾何学的特徴などを通じて,上記の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 15:52:52 GMT)
MMBench: Is Your Multi-modal Model an All-around Player? [117.5] 大規模な視覚言語モデルを評価する方法は依然として大きな障害であり、将来のモデル開発を妨げる。
従来のベンチマークは、定量的なパフォーマンス測定を提供するが、きめ細かい能力評価と非破壊評価の指標が欠如している。
近年のOwlEvalのような主観的ベンチマークは、人間の労働を取り入れたモデル能力の包括的な評価を提供するが、それらはスケーラブルではなく、重大なバイアスを示す。
MMBenchは、視覚言語モデルの様々な能力を頑健に評価するための、体系的に設計された客観的ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 13:12:47 GMT)
LAW-Diffusion: Complex Scene Generation by Diffusion with Layouts [107.1] LAW拡散(LAW-Diffusion)と呼ばれる意味制御可能なレイアウト・AWare拡散モデルを提案する。
LAW拡散は、特にコヒーレントな対象関係を持つ最先端の生成性能をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 08:06:18 GMT)
Decentralized SGD and Average-direction SAM are Asymptotically
Equivalent [101.4] 分散勾配降下(D-SGD)は、中央サーバを制御せずに大規模デバイス上で協調学習を可能にする。
既存の理論では、分散化は必ず一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 16:09:33 GMT)
Reinforcement Graph Clustering with Unknown Cluster Number [91.5] 本稿では,Reinforcement Graph Clusteringと呼ばれる新しいディープグラフクラスタリング手法を提案する。
提案手法では,クラスタ数決定と教師なし表現学習を統一的なフレームワークに統合する。
フィードバック動作を行うために、クラスタリング指向の報酬関数を提案し、同一クラスタの凝集を高め、異なるクラスタを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 18:12:28 GMT)
Dynamic Perceiver for Efficient Visual Recognition [87.1] 特徴抽出手順と早期分類タスクを分離する動的知覚器(Dyn-Perceiver)を提案する。
特徴ブランチは画像の特徴を抽出し、分類ブランチは分類タスクに割り当てられた遅延コードを処理する。
早期出口は分類枝に限られており、低レベルの特徴において線形分離性は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 05:44:54 GMT)
CLE Diffusion: Controllable Light Enhancement Diffusion Model [80.6] 制御可能な光拡張拡散モデル(CLE Diffusion)は、ユーザがリッチな制御性を提供するための新しい拡散フレームワークである。
条件付き拡散モデルを用いて構築された照明埋め込みは,ユーザが希望する明るさレベルを制御できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 09:05:56 GMT)
Neural LiDAR Fields for Novel View Synthesis [80.5] 本稿では,LiDAR計測からニューラルネットワークシーンの表現を最適化する手法であるLiDAR(NFL)について述べる。
NFLは、ニューラルネットワークのレンダリングパワーと、LiDARセンシングプロセスの詳細な物理的動機付けモデルを組み合わせる。
合成されたビューの改良されたリアリズムは、ドメインギャップを実際のスキャンに狭め、より良い登録とセマンティックセグメンテーション性能に変換することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 09:25:18 GMT)
StyleNAT: Giving Each Head a New Perspective [71.8] 高い効率と柔軟性を備えた高品質な画像生成をターゲットとした,StyleNATと呼ばれる新しいトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
私たちのモデルの中核となるのは、ローカルおよびグローバルな情報を捉えるために注意を分割する、慎重に設計されたフレームワークです。
StyleNATはFFHQ-256で新たなSOTA FIDスコアを2.046で獲得し、StyleGAN-XLやHITやStyleSwinといったトランスフォーマーのような畳み込みモデルで先行芸術を圧倒した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 00:03:25 GMT)
CheckerPose: Progressive Dense Keypoint Localization for Object Pose
Estimation with Graph Neural Network [66.2] 単一のRGB画像から固い物体の6-DoFのポーズを推定することは、非常に難しい課題である。
近年の研究では、高密度対応型解の大きな可能性を示している。
そこで本研究では,CheckerPoseというポーズ推定アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 20:11:23 GMT)
Camouflaged Image Synthesis Is All You Need to Boost Camouflaged
Detection [65.9] 本研究では,カモフラージュデータの合成フレームワークを提案する。
提案手法では,既存の物体検出モデルのトレーニングに使用可能な,現実的なカモフラージュ画像の生成に生成モデルを用いる。
我々のフレームワークは3つのデータセット上で最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 06:55:05 GMT)
Free-ATM: Exploring Unsupervised Learning on Diffusion-Generated Images
with Free Attention Masks [64.7] テキストと画像の拡散モデルは、画像認識の恩恵を受ける大きな可能性を示している。
有望ではあるが、拡散生成画像の教師なし学習に特化した調査は不十分である。
上記フリーアテンションマスクをフル活用することで、カスタマイズされたソリューションを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 10:07:46 GMT)
Slice Transformer and Self-supervised Learning for 6DoF Localization in
3D Point Cloud Maps [64.1] 本稿では,360円のLiDARスキャンのスライスを再編成し,その軸方向特性を活かしたプレテキストタスクを提案する。
我々のモデルはSlice Transformerと呼ばれ、スライスを体系的に処理しながらマルチヘッドで処理する。
私たちの知る限りでは、これは屋外の点雲にマルチヘッドアテンションを利用する最初の例です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 05:53:08 GMT)
Name Your Colour For the Task: Artificially Discover Colour Naming via
Colour Quantisation Transformer [62.8] そこで本研究では,色空間を定量化しつつ,画像上での認識を維持しつつ,色空間を定量化する新しい色量子化変換器CQFormerを提案する。
人工色システムと人間の言語における基本色用語との一貫性のある進化パターンを観察する。
我々のカラー量子化法は、画像記憶を効果的に圧縮する効率的な量子化法も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:15:35 GMT)
Localizing Object-level Shape Variations with Text-to-Image Diffusion
Models [60.4] 本稿では,特定の物体の形状の変化を表現した画像の集合を生成する手法を提案する。
オブジェクトのバリエーションを生成する際の特に課題は、オブジェクトの形状に適用される操作を正確にローカライズすることである。
画像空間の操作をローカライズするために,自己注意層と交差注意層を併用する2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:50:42 GMT)
Isomer: Isomerous Transformer for Zero-shot Video Object Segmentation [59.9] コンテクスト共有変換器(CST)とセマンティックガザリング散乱変換器(SGST)の2つの変種を提案する。
CSTは、軽量な計算により、画像フレーム内のグローバル共有コンテキスト情報を学習し、SGSTは、前景と背景のセマンティック相関を別々にモデル化する。
多段核融合にバニラ変換器を使用するベースラインと比較して,我々は13倍の速度向上を実現し,新しい最先端ZVOS性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 06:12:00 GMT)
Shrinking Class Space for Enhanced Certainty in Semi-Supervised Learning [59.4] そこで我々はShrinkMatchと呼ばれる新しい手法を提案し、不確実なサンプルを学習する。
それぞれの不確実なサンプルに対して、元の Top-1 クラスを単に含むスランク類空間を適応的に求める。
次に、スランク空間における強と弱に強化された2つのサンプル間の整合正則化を課し、識別的表現を試みます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 14:05:24 GMT)
Nexus sine qua non: Essentially Connected Networks for Traffic
Forecasting [57.2] グラフニューラルネットワーク(STGNN)は、トポロジと相関構造に基づくトラフィックデータセットの表現と予測を学習するための主要なアプローチとして登場した。
我々は、効率的なメッセージパスバックボーン上に構築された本質的に接続されたネットワークであるSinetemporal qua non (NexuSQN) を設計する。
NexuSQは、サイズ、計算効率、精度の点で、複雑な設計のベンチマークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 08:42:08 GMT)
SimMatchV2: Semi-Supervised Learning with Graph Consistency [53.3] 半教師付き学習アルゴリズムSimMatchV2を導入する。
グラフの観点からラベル付きデータとラベルなしデータの間の様々な一貫性の規則化を定式化する。
SimMatchV2は、複数の半教師付き学習ベンチマークで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 05:56:36 GMT)
Approximation and Non-parametric Estimation of ResNet-type Convolutional
Neural Networks [53.0] 本稿では,ResNet型CNNが重要な関数クラスにおいて最小誤差率を達成可能であることを示す。
Barron と H'older のクラスに対する前述のタイプの CNN の近似と推定誤差率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 09:04:34 GMT)
Tissue Segmentation of Thick-Slice Fetal Brain MR Scans with Guidance
from High-Quality Isotropic Volumes [52.2] 本稿では,高品位等方性ボリュームから学習した知識を高密度スライススキャンの正確な組織セグメント化のために効率的に伝達するC2DA-Netを提案する。
我々のC2DA-Netは、注釈のない厚いスライススキャンで組織分画をガイドするために、注釈付き等方性ボリュームの小さなセットを十分に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 12:51:15 GMT)
TextPainter: Multimodal Text Image Generation with Visual-harmony and
Text-comprehension for Poster Design [50.9] 本研究では,テキスト画像を生成するための新しいマルチモーダルアプローチであるTextPainterを紹介する。
TextPainterは、グローバルなローカル背景画像をスタイルのヒントとして取り、テキスト画像生成を視覚調和でガイドする。
約80Kのポスターに文レベルのバウンディングボックスとテキストの内容が付加されたPosterT80Kデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:11:55 GMT)
Target before Shooting: Accurate Anomaly Detection and Localization
under One Millisecond via Cascade Patch Retrieval [49.5] 異常検出(AD)の「マッチング」性を再検討する
本稿では,ADの精度と実行速度を同時に向上する新しいADフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 11:49:05 GMT)
SAILOR: Structural Augmentation Based Tail Node Representation Learning [49.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年,グラフの表現学習において最先端のパフォーマンスを実現している。
実世界のシナリオにおけるグラフのほとんどは、ノードの次数における長い尾の分布、すなわちグラフ内のノードの大部分は、わずかに連結されたエッジを持つ尾のノードである。
本稿では,SAILORと呼ばれる構造拡張に基づくTaIL nOde表現学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 16:04:03 GMT)
Conic Descent Redux for Memory-Efficient Optimization [48.9] 円錐型プログラミングは、信号処理と機械学習タスクの多用において、十分に文書化された利点がある。
このコントリビューションは、最近開発された1次円錐降下(CD)ソルバを再検討し、直観、理論、アルゴリズム実装の3つの側面でそれを前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 13:29:41 GMT)
Large-scale Autonomous Flight with Real-time Semantic SLAM under Dense
Forest Canopy [48.5] 本研究では,大規模自律飛行とリアルタイムセマンティックマッピングを,挑戦的なアンダーキャノピー環境下で実現可能な統合システムを提案する。
我々は、スキャン全体で関連付けられ、木のトランクモデルと同様にロボットのポーズを制約するために使用されるLiDARデータから、木の幹と地面の平面を検出し、モデル化する。
ドリフト補償機構は、プランナー最適性とコントローラ安定性を維持しつつ、セマンティックSLAM出力を用いたドリフトをリアルタイムで最小化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 13:55:29 GMT)
Shape-guided Conditional Latent Diffusion Models for Synthesising Brain
Vasculature [47.6] ウィリスのサークル(英: Circle of Willis、略称:CoW)は、脳血管の一部であり、脳に血液を届ける役割を担っている。
本稿では,3次元CoWセグメンテーションを生成するために,形状と解剖学的ガイダンスを備えた条件付き潜伏拡散モデルを用いた新しい生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 14:27:28 GMT)
Benign Shortcut for Debiasing: Fair Visual Recognition via Intervention
with Shortcut Features [47.0] 本稿では,まず,対象タスクのバイアス特性の学習をバイアス特徴からショートカット特徴へ伝達する。
我々は,最先端のデバイアス法に対して,精度と公平性を両立させ,大幅な改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 00:40:22 GMT)
Towards Modeling Software Quality of Virtual Reality Applications from
Users' Perspectives [44.5] ユーザの視点からVRアプリケーションのソフトウェア品質をモデル化するための,初の大規模実証的研究を行った。
私たちは、半自動レビューマイニングアプローチにより、7つのアプリストアで14,150のVRアプリケーションの1,132,056のユーザーレビューを分析します。
分析の結果,VR特有の品質特性はユーザにとって非常に重要であり,VRアプリケーションの最もユニークな特性と密接に関連していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 14:42:47 GMT)
NightHazeFormer: Single Nighttime Haze Removal Using Prior Query
Transformer [39.9] 我々はナイトヘイズフォーマー(NightHazeFormer)と呼ばれる夜間ヘイズ除去のためのエンドツーエンドのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
提案手法は,教師付き事前学習と半教師付き微調整の2段階からなる。
いくつかの合成および実世界のデータセットの実験は、最先端の夜間ヘイズ除去法よりもNightHazeFormerの方が優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 15:31:58 GMT)
AlignDet: Aligning Pre-training and Fine-tuning in Object Detection [38.3] AlignDetは統合された事前トレーニングフレームワークで、様々な既存の検出器に適応して、相違を緩和することができる。
検出アルゴリズム、モデルバックボーン、データ設定、トレーニングスケジュールなど、さまざまなプロトコル間で大幅な改善が達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 15:23:43 GMT)
Scalable Decision-Focused Learning in Restless Multi-Armed Bandits with
Application to Maternal and Child Health [36.4] 本稿では、未知のアーム遷移ダイナミクスを持つが、既知の相関アーム特徴を持つ、レスレスマルチアーム・バンディット(RMAB)問題について検討する。
目標は、WhittleインデックスポリシーがRMAB問題を予測トランジションを用いて解決する、与えられた特徴の遷移ダイナミクスを予測するモデルを学ぶことである。
そこで本研究では,Whittle指数解の品質を最大化するために,予測モデルを直接訓練するRMABにおける意思決定型学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 05:44:37 GMT)
Condition-Adaptive Graph Convolution Learning for Skeleton-Based Gait
Recognition [35.2] グラフ畳み込みネットワークは骨格に基づく歩行認識に広く応用されている。
この課題の鍵となる課題は、様々な視点で異なる被験者の個々の歩行スタイルを区別することである。
本研究では,各骨格配列の特定の属性に動的に適応できる条件適応型グラフ畳み込みネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 07:51:59 GMT)
PInKS: Preconditioned Commonsense Inference with Minimal Supervision [35.2] 最小限の監督によって事前条件付き推論モデルであるPInKSを提案する。
我々は、PInKSがコモンセンス知識の前提条件による推論に焦点を当てたベンチマークの結果を改善することを実証的および理論的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 20:53:43 GMT)
Estimator Meets Equilibrium Perspective: A Rectified Straight Through
Estimator for Binary Neural Networks Training [35.1] ニューラルネットワークのバイナリ化は、ニューラルネットワーク圧縮において支配的なパラダイムである。
本稿では,推定誤差と勾配安定性のバランスをとるために,ReSTE(Rectified Straight Through Estimator)を提案する。
ReSTEは優れたパフォーマンスを持ち、補助モジュールや損失を伴わずに最先端のメソッドを超える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 05:38:47 GMT)
UGC Quality Assessment: Exploring the Impact of Saliency in Deep
Feature-Based Quality Assessment [35.0] 自然シーン統計とディープニューラルネットワークの特徴を抽出・組み合わせた最先端メトリクスについて検討する。
予備的な結果は、深い特徴のみを用いて高い相関性が得られる一方で、塩分濃度を追加しても必ずしも性能が向上するとは限らないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 22:14:01 GMT)
PaCo: Preconditions Attributed to Commonsense Knowledge [34.4] 人間はコモンセンス知識の状況条件でシームレスに推論することができる。
最先端のSOTA(State-of-the-art language model)は,コモンセンス知識の推測における印象的な性能を示すが,状況条件を理解するかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 20:32:28 GMT)
Learning on Graphs with Out-of-Distribution Nodes [33.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上で予測タスクを実行するための最先端モデルである。
この研究は、分散ノードによるグラフ学習の問題を定義する。
本稿では,異なるノード間の相互作用を明示的にモデル化する新しいGNNモデルであるOut-of-Distribution Graph Attention Network (OODGAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 08:10:23 GMT)
LabelPrompt: Effective Prompt-based Learning for Relation Classification [31.3] 本稿では,関係分類タスクのための新しいプロンプト型学習手法であるLabelPromptを提案する。
GIVE MODEL CHOICES!'の直感により、まず関係ラベルを表すための追加トークンを定義し、これらのトークンを意味的初期化を伴う動詞としてみなす。
そして、予測関係と与えられた実体との整合性を緩和するために、コントラスト学習を伴うエンティティ認識モジュールを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:04:08 GMT)
Dual Meta-Learning with Longitudinally Generalized Regularization for
One-Shot Brain Tissue Segmentation Across the Human Lifespan [30.6] 本稿では,縦に一貫した表現を学習し,微調整時に継続するメタラーニングパラダイムを提案する。
具体的には,縦貫した解剖的表現を抽出するプラグアンドプレイ特徴抽出器を学習する。
iSeg 2019とADNIデータセットの実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 14:02:27 GMT)
SVDFormer: Complementing Point Cloud via Self-view Augmentation and
Self-structure Dual-generator [30.5] 本稿では,ポイントクラウド補完における2つの課題に対処するために,新たなネットワークSVDFormerを提案する。
我々はまず,複数視点深度画像情報を利用して不完全な自己形成を観測するセルフビューフュージョンネットワークを設計する。
次に,自己構造デュアルジェネレータ (Self-structure Dual-generator) と呼ばれる改良モジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:12:23 GMT)
Hard-Constrained Deep Learning for Climate Downscaling [30.3] 高解像度の気候と気象データは、気候適応と緩和に関する長期的な決定を知らせるために重要である。
予測モデルは計算コストによって制限されるため、しばしば粗い解像度の予測を生成する。
深層学習からの超解像法を含む統計的ダウンスケーリングは、低分解能データをアップサンプリングする効率的な方法を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 21:33:26 GMT)
Improving Few-shot and Zero-shot Entity Linking with Coarse-to-Fine
Lexicon-based Retriever [30.1] 少数ショットとゼロショットのエンティティリンクは、テールと新興エンティティに重点を置いている。
本稿では,エンティティ候補を効果的に検索する粗大なレキシコンベースレトリバーを提案する。
NLPCC 2023では,中国のFew-shotとZero-shot Entity Linkingで第1位にランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 07:02:16 GMT)
Compositional Feature Augmentation for Unbiased Scene Graph Generation [28.9] シーングラフ生成(SGG)は、与えられた画像内のすべての視覚的関係三重項、pred、obj>を検出することを目的としている。
ユビキタスな長い尾の述語分布のため、今日のSGGモデルはいまだに頭部述語に偏っている。
本稿では, バイアス問題を緩和する最初の非バイアス型SGG作業である, 合成特徴増強(CFA)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 08:02:14 GMT)
Training Spiking Neural Networks Using Lessons From Deep Learning [28.8] シナプスとニューロンの内部構造は、ディープラーニングの未来を垣間見ることができます。
いくつかのアイデアはニューロモルフィックエンジニアリングコミュニティでよく受け入れられ、一般的に使われているが、他のアイデアはここで初めて提示または正当化されている。
PythonパッケージであるsnnTorchを使って、この論文を補完する一連のインタラクティブチュートリアルも利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 04:51:16 GMT)
Unsupervised Image Denoising in Real-World Scenarios via
Self-Collaboration Parallel Generative Adversarial Branches [28.6] ディープラーニング手法は、特に大規模なペア化されたデータセットでトレーニングされた場合、画像の認知において顕著なパフォーマンスを示している。
ディープラーニング手法は、特に大規模なペア化されたデータセットでトレーニングされた場合、画像の認知において顕著なパフォーマンスを示している。
しかし、そのようなペア化されたデータセットを現実のシナリオで取得することは、大きな課題となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 14:04:46 GMT)
Generalized Independent Noise Condition for Estimating Causal Structure
with Latent Variables [28.4] 線形非ガウス非巡回因果モデルに対する一般化独立雑音(GIN)条件を提案する。
GIN条件下でLiNGLaHの因果構造が同定可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 08:13:34 GMT)
FemtoDet: An Object Detection Baseline for Energy Versus Performance
Tradeoffs [27.0] 常にオンの監視カメラのような畳み込みニューラルネットワークの視覚応用は、エネルギー制約にとって重要である。
本稿では,2つの視点からエネルギーと性能のトレードオフに到達するための検出器を設計し,ベースラインとして機能することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 17:25:45 GMT)
RMP-Loss: Regularizing Membrane Potential Distribution for Spiking
Neural Networks [26.0] 生物学に触発されたモデルの1つとしてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)が最近注目を集めている。
本稿では,正則化膜電位損失(RMP-Loss)を提案し,量子化誤差に直接関係する分布をスパイクに近い範囲に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 14:59:27 GMT)
SmartGD: A GAN-Based Graph Drawing Framework for Diverse Aesthetic Goals [24.9] 本稿では,グラフ描画のための新しいGAN(Generative Adversarial Network)フレームワークであるSmartGDを提案する。
SmartGDは、その差別性に関係なく、さまざまな定量的な美的目標を最適化できる。
いくつかのグラフ描画アルゴリズムと比較して,実験結果から,SmartGDは定量的かつ定性的に優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 06:55:39 GMT)
Influence Function Based Second-Order Channel Pruning-Evaluating True
Loss Changes For Pruning Is Possible Without Retraining [23.6] 我々は,再訓練をせずに真の損失変化を評価する手法を開発した。
我々は,全てのチャネルの重要性を同時に評価する方法を示し,新しいグローバルチャネルプルーニングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 12:23:06 GMT)
A Survey on Deep Neural Network Pruning-Taxonomy, Comparison, Analysis,
and Recommendations [23.6] 現代のディープニューラルネットワークには、膨大な計算とストレージリソースを必要とする巨大なモデルサイズが伴っている。
研究者たちは、ニューラルネットワーク圧縮の一般的な研究方向として、プルーニングテクニックを探求している。
我々は,1)普遍的/特異的なスピードアップ,2)いつプーンするか,3)プーンする方法,および4)プルーニングと他の圧縮技術との融合について,ディープニューラルネットワークプルーニングに関する既存の研究成果をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 13:34:04 GMT)
AerialVLN: Vision-and-Language Navigation for UAVs [23.4] AerialVLNという,UAVをベースとした,屋外環境に向けた新しいタスクを提案する。
都市レベル25のシナリオをほぼリアルに表現した3次元シミュレータを開発した。
AerialVLNが新しい課題であることを示唆するベースラインモデルと人的パフォーマンスの間にはまだ大きなギャップがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 09:55:04 GMT)
MDB: Interactively Querying Datasets and Models [22.5] MDBは、データセットとモデルをインタラクティブにクエリするフレームワークである。
MDBは関数型プログラミングと代数を統合して表現型クエリを構築する。
MDBは、他のベースラインよりも最大10倍高速で、40%短いクエリを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 05:22:49 GMT)
Overparameterized random feature regression with nearly orthogonal data [22.0] 本研究では,2層ニューラルネットワークによるランダム特徴リッジ回帰(RFRR)の非漸近挙動について検討した。
我々の結果は、ほぼ決定論的性質を示す様々なアクティベーション関数と入力データセットに対して成り立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 06:23:46 GMT)
FastLLVE: Real-Time Low-Light Video Enhancement with Intensity-Aware
Lookup Table [21.8] 我々は,フレーム間輝度の一貫性を効果的に維持するために,FastLLVEという名前の効率的なパイプラインを提案する。
FastLLVEは1080pのビデオを$mathit50+$ Frames Per Second (FPS)で処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 11:54:14 GMT)
UDTIRI: An Open-Source Intelligent Road Inspection Benchmark Suite [21.6] 都市デジタル双生児の新興分野における強力な深層学習手法を活用する大きな可能性を秘めている。
われわれのデータセットは1000枚の穴の画像で構成されており、様々なシナリオで異なる照明と湿度条件で撮影されている。
私たちの意図は、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーションタスクにこのデータセットを使用することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 11:31:34 GMT)
PentestGPT: An LLM-empowered Automatic Penetration Testing Tool [21.3] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域において大きな進歩を見せている。
実世界の浸透試験におけるLLMの性能を,プラットフォームを用いたテストマシンから作成した頑健なベンチマークを用いて評価した。
LLMを利用した自動浸透試験ツールであるPentestGPTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 14:35:50 GMT)
TextDiff: Mask-Guided Residual Diffusion Models for Scene Text Image
Super-Resolution [18.7] TextDiffは、シーンテキストイメージの超解像度に適した拡散ベースのフレームワークである。
公開ベンチマークデータセット上での最先端(SOTA)パフォーマンスを実現する。
提案するMDDモジュールは,SOTA法により生成されたテキストエッジを効果的にシャープするプラグイン・アンド・プレイである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 11:02:16 GMT)
Large Language Models can Implement Policy Iteration [18.4] In-Context Policy Iterationは、基礎モデルを用いてReinforcement Learning(RL)を実行するアルゴリズムである。
ICPIは、専門家によるデモンストレーションやグラデーションなしでRLタスクを実行することを学ぶ。
ICPIは、RL環境との試行錯誤によってポリシーを導出するプロンプトの内容を反復的に更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 18:27:52 GMT)
MACO: A Modality Adversarial and Contrastive Framework for
Modality-missing Multi-modal Knowledge Graph Completion [18.2] 本稿では,MMKGCにおけるモダリティ欠落問題を解決するために,モダリティ対向・コントラッシブ・フレームワーク(MACO)を提案する。
MACOは、MMKGCモデルに組み込むことができる欠落したモダリティ特徴を生成するために、ジェネレータと識別器を逆さまに訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 06:29:38 GMT)
Probabilistic Imputation for Time-series Classification with Missing
Data [18.0] 時系列データを欠落した値で分類する新しいフレームワークを提案する。
我々の深層生成モデル部分は、欠落した値を複数の可算的な方法で解釈するように訓練されている。
分類部は、インプットされた不足値とともに時系列データを取り込み、信号を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 10:04:13 GMT)
Fr\'echet Statistics Based Change Point Detection in Multivariate Hawkes
Process [17.7] 本稿では,Frechet統計を用いた因果ネットワークにおける変化点検出のための新しい手法を提案する。
提案手法は点過程を重なり合うウィンドウに分割し,各ウィンドウのカーネル行列を推定し,符号付きラプラシアンを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 13:46:38 GMT)
Joint Task and Data Oriented Semantic Communications: A Deep Separate
Source-channel Coding Scheme [17.4] データ伝達とセマンティックタスクの両方に役立てるために、共同データ圧縮とセマンティック分析がセマンティックコミュニケーションにおいて重要な問題となっている。
本稿では,共同作業とデータ指向のセマンティックコミュニケーションのためのディープ・ソースチャネル・コーディング・フレームワークを提案する。
深層学習モデルの過度な問題に対処するために,反復学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:26:27 GMT)
Multi-View Zero-Shot Open Intent Induction from Dialogues: Multi Domain
Batch and Proxy Gradient Transfer [16.8] タスク指向対話(TOD)システムでは,新たな意図の検出と誘導が,実世界でシステムを適用する上で大きな課題である。
これら2つの課題を解決するために,セマンティック・マルチビュー・モデルを提案する。
本稿では,クラスタリング手法を用いてモデルを微調整するために,Siameseネットワークを用いた新しいPGTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 15:06:43 GMT)
Few-shot Class-incremental Learning: A Survey [16.7] FSCIL(Few-shot Class-Incremental Learning)は、機械学習においてユニークな課題である。
本稿は、FSCILの総合的かつ体系的なレビューを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 13:01:21 GMT)
MASC: A Tool for Mutation-Based Evaluation of Static Crypto-API Misuse
Detectors [16.6] 本論文では,静的暗号API誤用検知器(MASC)の評価のための変異解析という,ツールの技術的詳細と利用シナリオについて述べる。
暗号APIの誤用事例のコンパイル可能な変種を表現的にインスタンス化するために,12ドル(約1万2000円)の一般化可能,使用法に基づく突然変異演算子と3つの突然変異スコープ,すなわちMain Scope,Simisity Scope,Exhaustive Scopeを開発した。
MASCはコマンドラインインターフェースとWebベースのフロントエンドの両方を備えており、異なるレベルの専門知識を持つユーザには実用的です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 06:28:16 GMT)
Unsupervised Adaptation of Polyp Segmentation Models via Coarse-to-Fine
Self-Supervision [16.0] 本稿では,アノテートされたソースデータへの依存を解消する,ソースフリードメイン適応(Source-Free Domain Adaptation, SFDA)の実践的問題について検討する。
現在のSFDA法は、ソーストレーニングされたモデルからドメイン知識を抽出することに重点を置いているが、対象ドメインの本質的な構造を無視している。
本稿では,領域レベルと画素レベルの識別表現を粗大な自己超越によって学習する,領域間適応ネットワーク(RPANet)と呼ばれる新しいSFDAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 02:37:08 GMT)
Learning Human-Human Interactions in Images from Weak Textual
Supervision [15.7] 静止画像から自由テキストとして人間と人間の相互作用を学習する新しいパラダイムを提案する。
本手法により生成された擬似ラベルは,キャプションモデルのトレーニングに利用できることを示す。
私たちはWaldoやWendaとともにコードと擬似ラベルを公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 12:17:51 GMT)
Helion: Enabling Natural Testing of Smart Homes [15.0] Helionは、n-gram言語モデリングを使用して、ユーザ駆動プログラムの規則性を学ぶシステムである。
We demonstrate the HelionHA platform, developed by integrate with Helion with the popular Home Assistant smart home platform。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 06:17:24 GMT)
Foundation Models in Smart Agriculture: Basics, Opportunities, and
Challenges [15.0] 本研究の目的は,スマート農業分野におけるFMの可能性を探ることである。
コンピュータサイエンス分野における最近のFMをまずレビューし、言語FM、視覚FM、マルチモーダルFM、強化学習FMの4つのカテゴリに分類した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 02:59:36 GMT)
Defense-Prefix for Preventing Typographic Attacks on CLIP [14.8] 一部の敵対的攻撃は、モデルを偽りまたはばかげた分類に騙す。
我々は,クラス名の前にトークンを挿入して単語を堅牢にする「Defense-Prefix(DP)」を導入する。
本手法は, モデルにおけるゼロショット能力を維持しつつ, タイポグラフィー攻撃データセットの分類タスクの精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 08:41:40 GMT)
On the Power of Gradual Network Alignment Using Dual-Perception
Similarities [14.8] ネットワークアライメント(NA)は、ネットワーク構造とノード属性に基づいて、2つのネットワーク間のノードの対応を見つけるタスクである。
我々の研究は、既存のNA手法のほとんどが一度に全てのノード対を発見しようとしたため、ノード対応の暫定的な発見によって得られた情報を利用していないという事実に動機づけられている。
強い一貫性を示すノード対をフル活用することにより、ノード対を徐々に発見する新しいNA法であるGrad-Alignを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 18:00:10 GMT)
Ground Manipulator Primitive Tasks to Executable Actions using Large
Language Models [13.8] 大規模言語モデル(LLM)を用いた低レベル動作ロボットのためのマニピュレータ・プリミティブ・タスクを基礎とする新しい手法を提案する。
このようにして、LLMはハイブリッド制御のための位置/力のセットポイントを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 16:52:36 GMT)
Model-Based Safe Reinforcement Learning with Time-Varying State and
Control Constraints: An Application to Intelligent Vehicles [13.4] 本稿では、時間変化状態と制御制約を持つ非線形システムの最適制御のための安全なRLアルゴリズムを提案する。
多段階の政策評価機構が提案され、時間変化による安全制約の下での政策の安全性リスクを予測し、安全更新を誘導する。
提案アルゴリズムは、シミュレーションされたセーフティガイム環境において、最先端のRLアルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 08:14:24 GMT)
Token-Scaled Logit Distillation for Ternary Weight Generative Language
Models [13.1] ジェネレーティブ言語モデル(GLM)は、テキスト生成、理解、推論といったタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
生成モデルに対する現在の量子化アウェアトレーニング(QAT)手法は、精度を著しく低下させる結果となった。
本研究は大規模GLMの3次量量化学習における初回評価であり, パープレキシティは1.0未満で, 推理作業における精度の低下は生じない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 11:07:55 GMT)
A Primal-Dual Algorithm for Hybrid Federated Learning [12.0] Fenchel Dualityをベースとした,ハイブリット・フェデレーション・ラーニングのための高速で堅牢なアルゴリズムを提案する。
また、クライアントデータを保護するためのプライバシーの考慮と必要な手順も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 18:07:47 GMT)
Law of Balance and Stationary Distribution of Stochastic Gradient
Descent [11.9] 我々は、損失関数が再スケーリング対称性を含む場合、勾配降下(SGD)のミニバッチノイズが平衡解に対する解を正則化することを証明した。
次に、任意の深さと幅を持つ対角線ネットワークの勾配流の定常分布を導出する。
これらの現象はディープ・ネットワークに独自に存在することが示され、ディープ・モデルと浅瀬モデルの間に根本的な違いが示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:13:03 GMT)
Understanding the robustness difference between stochastic gradient
descent and adaptive gradient methods [11.9] 勾配降下法(SGD)と適応勾配法はディープニューラルネットワークの訓練に広く用いられている。
SGD学習ニューラルネットワークは,適応勾配法で訓練されたものよりも,入力摂動の堅牢性が高いことを説明して,より小さなリプシッツ定数を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 07:03:22 GMT)
When Monte-Carlo Dropout Meets Multi-Exit: Optimizing Bayesian Neural
Networks on FPGA [11.6] 本稿では,モンテカルロ・ドロップアウト(MCD)をベースとした新しいベイズNNを提案する。
我々の自動生成アクセラレーターは、CPU、GPU、その他の最先端ハードウェア実装よりも高いエネルギー効率を達成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 21:42:31 GMT)
POSTER: A Pyramid Cross-Fusion Transformer Network for Facial Expression
Recognition [11.5] 顔の表情認識(FER)はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、人間とコンピュータのインタラクション、教育、医療、オンラインモニタリングといった分野に実践的な応用がある。
特に大きな問題は、クラス間類似性、クラス内類似性、スケール感度の3つである。
本稿では,これら3つの問題を総括的に解決することを目的とした2ストリームのピラミッド crOss-fuSion TransformER ネットワーク (POSTER) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 20:49:39 GMT)
IP-Adapter: Text Compatible Image Prompt Adapter for Text-to-Image
Diffusion Models [11.1] テキストプロンプトの代替として、画像プロンプトがある。
我々は、事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルに対して、画像のプロンプト機能を実現するための、効果的で軽量なアダプタであるIP-Adapterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 08:34:51 GMT)
What Constitutes Good Contrastive Learning in Time-Series Forecasting? [10.4] 自己教師付きコントラスト学習(SSCL)は、様々な領域にわたる表現学習において顕著に改善されている。
本稿では,様々なSSCLアルゴリズムの有効性,学習戦略,モデルアーキテクチャ,それらの相互作用を包括的に分析することを目的とする。
平均二乗誤差(MSE)損失とSSCLを用いたトランスフォーマーモデルのエンドツーエンドトレーニングが時系列予測において最も効果的な手法として現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 22:59:19 GMT)
Self-supervised Noise2noise Method Utilizing Corrupted Images with a
Modular Network for LDCT Denoising [9.8] ディープラーニングは低線量CT(LDCT)画像復調のための有望な手法である。
従来のディープラーニング手法では、ペア化されたノイズとクリーンなデータセットが必要です。
本稿では,LDCTデータのみを用いてLDCT画像の復調を行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 11:26:56 GMT)
Matrix Reordering for Noisy Disordered Matrices: Optimality and
Computationally Efficient Algorithms [9.2] 単細胞生物学とメダゲノミクスの応用により,ノイズモノトンToeplitz行列モデルに基づく行列化の問題を考察した。
我々は、決定理論の枠組みでこの問題の基本的な統計的限界を確立し、制約付き最小二乗率を示す。
そこで本研究では,性能向上を保証した新しい時間適応ソートアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 13:54:10 GMT)
Cross-Region Building Counting in Satellite Imagery using Counting
Consistency [8.7] 都市分析、災害管理、公共政策決定に欠かせない要素である。
衛星画像のローカライズとカウントのためのディープラーニング手法は、実現可能で安価な代替手段として機能する。
しかし、これらのアルゴリズムは、訓練されていない領域に適用した場合、性能劣化に悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 07:16:43 GMT)
Neural Deformable Models for 3D Bi-Ventricular Heart Shape
Reconstruction and Modeling from 2D Sparse Cardiac Magnetic Resonance Imaging [8.7] 心臓の3次元心室形状の再構築とモデリングを目的としたニューラルデフォルマブルモデル(NDM)を提案する。
パラメータ関数の集合によってパラメータ化される混合変形可能なスーパークワッドリックを用いて、両心室形状をモデル化する。
我々のNDMは、任意のスケールで疎い心点雲を密度化し、高品質な三角メッシュを自動的に生成することを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:22:34 GMT)
CaRT: Certified Safety and Robust Tracking in Learning-based Motion
Planning for Multi-Agent Systems [7.8] CaRTは、学習ベースのモーションプランニングポリシーの安全性と堅牢性を保証するために、新しい階層的な分散アーキテクチャである。
定性障害や有界障害があっても,CaRTは軌道追跡誤差の安全性と指数関数性を保証する。
本稿では, 非線形動作計画と制御問題のいくつかの例において, CaRTの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 20:36:46 GMT)
Spectral Ranking Inferences based on General Multiway Comparisons [7.2] MLE(Maximum Likelihood Estor)と同じバニラ効率を2段階のスペクトル法で実現できることを示す。
有効な2サンプルランク試験法が提案されたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 13:00:00 GMT)
Weighted Sparse Partial Least Squares for Joint Sample and Feature
Selection [7.2] 本稿では, 共同サンプルと特徴選択のために, $ell_infty/ell_0$-norm制約付きスパースPSS(ell_infty/ell_$-wsPLS)法を提案する。
我々は,各マルチビューwsPLSモデルに対して効率的な反復アルゴリズムを開発し,その収束性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 10:09:25 GMT)
Neural Networks for Programming Quantum Annealers [6.5] 量子機械学習は、古典的なコンピュータで難解な問題を解くなど、人工知能の進歩を可能にする可能性がある。
本研究では、古典的な完全分岐ニューラルネットワークを小さな量子アニールで接続する、類似しているが全く同じではない場合について考察する。
このシステムをシミュレートして、画像や音声認識など、いくつかの一般的なデータセットを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 16:43:07 GMT)
Tiny-PPG: A Lightweight Deep Neural Network for Real-Time Detection of
Motion Artifacts in Photoplethysmogram Signals on Edge Devices [6.4] 光胸腺X線信号は、現実の環境での動き人工物によって容易に汚染される。
この研究は、IoTデバイス上で正確なリアルタイムPSGアーティファクトセグメンテーションを実現するために、Tiny-edgeと呼ばれる軽量なディープニューラルネットワークを提案した。
Tiny-edgeは、リアルタイムPSGアーティファクト検出のために、STM32組み込みシステムにうまくデプロイされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 12:30:29 GMT)
StairNetV3: Depth-aware Stair Modeling using Deep Learning [6.1] 視覚に基づく階段認識は、自律的な移動ロボットが階段を登るという課題に対処するのに役立つ。
現在の単眼視法では、深度情報なしで階段を正確にモデル化することは困難である。
本稿では,単眼視のための深度対応階段モデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 08:11:40 GMT)
Video Captioning with Aggregated Features Based on Dual Graphs and Gated
Fusion [6.1] ビデオキャプションモデルの応用は、正確な自然言語を用いて動画の内容を翻訳することを目的としている。
既存の方法は、しばしばビデオコンテンツの十分な特徴表現を生成するのに失敗する。
二重グラフとゲート融合に基づくビデオキャプションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 05:18:08 GMT)
Faithful to Whom? Questioning Interpretability Measures in NLP [5.8] 入力トークンの繰り返しマスキングに基づくメトリクスは、異なるニューラルテキスト分類器の解釈可能性を比較するには適していないことを示す。
本研究は,敵対的攻撃と敵対的訓練が忠実度スコアに及ぼす影響について検討し,テキスト敵対的攻撃における特徴的サリエンスの分析における忠実度尺度の妥当性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 15:44:39 GMT)
Exploring the Optimal Cycle for Quantum Heat Engine using Reinforcement
Learning [5.1] 本研究では、量子熱エンジンの最適サイクルを出力するために強化学習を用いる。
3レベルコヒーレントな量子熱エンジンのサイクルを最適化するために、ソフトアクター・クリティックアルゴリズムが採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 15:43:33 GMT)
Generalizing Topological Graph Neural Networks with Paths [5.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は様々な分野で大きな進歩を遂げてきたが、1-Weisfeiler-Lehmannテストとして知られる理論的な制約によって妨げられている。
すべてのグラフに固有のパスに重点を置いています。
この分野でのアプローチは、いくつかのベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成するために、これまでの手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 19:45:20 GMT)
Manifold DivideMix: A Semi-Supervised Contrastive Learning Framework for
Severe Label Noise [4.9] 実世界のデータセットには、データセットのどのクラスにも意味のないノイズの多いラベルサンプルが含まれている。
最先端の手法の多くは、IDラベル付きノイズサンプルを半教師付き学習のためのラベルなしデータとして利用する。
自己指導型トレーニングの利点を生かして,すべてのトレーニングデータからの情報を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 23:33:33 GMT)
Diagnostic Reasoning Prompts Reveal the Potential for Large Language
Model Interpretability in Medicine [4.8] そこで我々は,大言語モデル(LLM)が臨床推論を実行し,正確な診断を行うことができるかどうかを,新たな診断推論プロンプトを開発した。
GPT4は診断精度を犠牲にすることなく臨床医の一般的な臨床推論過程を模倣することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 19:04:07 GMT)
Estimating and Incentivizing Imperfect-Knowledge Agents with Hidden
Rewards [4.7] 実際には、インセンティブ提供者はインセンティブ付きエージェントの報酬実現を観察できないことが多い。
本稿では,自己関心学習エージェントと学習プリンシパルの繰り返し選択ゲームについて検討する。
我々は,プリンシパルのインセンティブとエージェントの選択履歴のみを入力とする推定器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 08:12:01 GMT)
Quantifying U-Net Uncertainty in Multi-Parametric MRI-based Glioma
Segmentation by Spherical Image Projection [4.7] 球面投影型U-Net(SPU-Net)セグメンテーションモデルの設計を提案する。
複数の独立セグメンテーション予測は、1つのMRIから得られる。
このモデルは正しいセグメンテーション予測のための低い不確実性を達成し、不正確な結果に対する高い不確実性を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:48:51 GMT)
3D Scene Graph Prediction on Point Clouds Using Knowledge Graphs [4.6] 3Dシーングラフ予測は、オブジェクトクラスとその関係を3D環境内で同時に予測することを目的としたタスクである。
本稿では,屋内シーンの点雲上での3次元シーングラフ予測におけるコモンセンス知識グラフの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 08:20:17 GMT)
Kairos: Practical Intrusion Detection and Investigation using
Whole-system Provenance [4.1] 警告グラフは、システムの実行履歴を記述した構造化監査ログである。
証明に基づく侵入検知システム(PIDS)の開発を促進する4つの共通次元を同定する。
4次元のデシラタを同時に満足させる最初のPIDSであるKAIROSについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 06:36:34 GMT)
Ethical Aspects of ChatGPT in Software Engineering Research [4.1] ChatGPTは、自然言語の相互作用に基づいた効率的でアクセスしやすい情報分析と合成を提供することで、ソフトウェア工学(SE)の研究プラクティスを改善することができる。
しかしChatGPTは、盗用、プライバシー、データセキュリティ、バイアスや有害なデータを生成するリスクを含む倫理的課題をもたらす可能性がある。
本研究の目的は、モチベーター、デモティベーター、SEリサーチでChatGPTを使用する倫理的原則といった重要な要素を解明することで、与えられたギャップを埋めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 06:36:28 GMT)
Augmented balancing weights as linear regression [3.9] 自動脱バイアス機械学習(AutoDML)としても知られる拡張バランスウェイトの特徴を新たに提供する。
これらの人気の高い2倍堅牢または2倍の機械学習推定器は、結果モデリングと重みのバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 00:07:23 GMT)
A deep learning framework for multi-scale models based on
physics-informed neural networks [3.9] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、ディープニューラルネットワークと偏微分方程式(PDE)の解を結合する
本稿では,損失関数を再構成することで,マルチスケールの問題を解決するための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:26:01 GMT)
Polar Collision Grids: Effective Interaction Modelling for Pedestrian
Trajectory Prediction in Shared Space Using Collision Checks [3.8] 軌道予測は、自動運転車の安全な航法にとって重要な能力である。
歩行者と歩行者の相互作用をモデル化することは、歩行者の軌道予測モデルの精度を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 00:20:22 GMT)
InTune: Reinforcement Learning-based Data Pipeline Optimization for Deep
Recommendation Models [3.7] 深層学習に基づくレコメンデータモデル(DLRM)は多くの現代のレコメンデータシステムにおいて重要なコンポーネントとなっている。
典型的なディープラーニングトレーニングジョブはモデル実行に支配されているが、DLRMトレーニングパフォーマンスの最も重要な要素は、しばしばオンラインデータの取り込みである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 18:28:56 GMT)
Permutation Decision Trees [3.6] Effort-To-Compress (ETC) は、不純物尺度として初めて複雑性尺度である。
本稿では,不規則な特徴選択やサブサンプリングを必要とせず,置換決定木を用いて達成した置換バギングの概念を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 10:11:09 GMT)
Py-Tetrad and RPy-Tetrad: A New Python Interface with R Support for
Tetrad Causal Search [3.6] 因果モデリング,検索,推定のための新しいPythonおよびRインターフェースを (Java) Tetrad プロジェクトで提供します。
テトラド・プロジェクト(Tetrad Project)は、30年以上にわたって一貫して開発が続けられてきた文学のメインステイである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 16:29:05 GMT)
Q-Learning for MDPs with General Spaces: Convergence and Near Optimality
via Quantization under Weak Continuity [2.7] 状態と行動の量子化による標準ボレル MDP のQ-ラーニングが限界に収束することを示す。
本稿では,連続型MDPに対するQ-ラーニングの適用性について,非常に一般的な収束と近似結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 12:59:43 GMT)
A Parallel Ensemble of Metaheuristic Solvers for the Traveling Salesman
Problem [2.4] トラベリングセールスマン問題(TSP)は、文献でよく研究されているNPハード問題の一つである。
最近の研究は、再起動機構を持つEAXが広範囲のTSPインスタンスで良好に動作することを示唆している。
2,000から85,900の問題について検討する。
ハイブリッド版のアンサンブルは、1万以上の都市で、最先端の問題解決者より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 21:12:56 GMT)
Fine-grained Graph Learning for Multi-view Subspace Clustering [2.4] マルチビューサブスペースクラスタリング(FGL-MSC)のためのきめ細かいグラフ学習フレームワークを提案する。
主な課題は、クラスタリングタスクに適合する学習グラフを生成しながら、微細な融合重みを最適化する方法である。
8つの実世界のデータセットの実験では、提案されたフレームワークは最先端の手法に匹敵する性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 14:29:00 GMT)
Separable Gaussian Neural Networks: Structure, Analysis, and Function
Approximations [2.2] 我々は新しいフィードフォワードネットワーク-分離型ガウスニューラルネットワーク(SGNN)を提案する。
SGNNはガウス関数の分離性を利用して、データを複数の列に分割し、順次並列層にフィードする。
実験により,SGNNはGRBFNNよりも100倍の精度で高速化できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:54:30 GMT)
Analysis of functional neural codes of deep learning models [2.0] 自己組織化マップ(SOM)を用いて、ディープラーニングモデルの意思決定に関連する内部コードを分析する。
解析の結果, 入力層近傍の浅層は圧縮された空間に圧縮され, 出力層近傍の深層は特徴空間を拡大することが示唆された。
また、圧縮された特徴がDNNの脆弱性を敵の摂動に負わせる可能性があることを示す証拠も発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 23:17:26 GMT)
Approximate and Weighted Data Reconstruction Attack in Federated
Learning [2.0] 分散学習(FL)は、クライアントがプライベートデータを共有せずに、機械学習モデルを構築するためのコラボレーションを可能にする。
最近のデータ再構成攻撃は、攻撃者がFLで共有されたパラメータに基づいてクライアントのトレーニングデータを復元できることを実証している。
本稿では、クライアントのローカルトレーニングプロセスの中間モデル更新を生成することにより、FedAvgシナリオの攻撃を可能にする近似手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 17:40:56 GMT)
SATHUR: Self Augmenting Task Hallucinal Unified Representation for
Generalized Class Incremental Learning [1.9] クラスインクリメンタルラーニング(CIL)は、従来のクラスを忘れずに新しいクラスを学習する人間の能力にインスパイアされている。
一般化クラスインクリメンタルラーニング(GCIL)は、各段階的なステップがより現実的に構造化される場所である。
本研究は,自己拡張タスク・ハロキナル統一表現(SATHUR)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 00:17:13 GMT)
Sustainable development-oriented campus bike-sharing site evaluation
model: A case study of Henan Polytechnic University [1.9] 自転車シェアリングプログラムは、交通渋滞を緩和し、二酸化炭素排出量を削減し、キャンパス全体の持続可能性を高める能力にかなりの注意を払っている。
しかし、自転車共有サイトの不適切な選択は、キャンパス内での持続不可能なプラクティスの増大に繋がった。
本稿では,改良型Delphiとファジィ総合評価手法を統合した,持続可能な開発指向型自転車共有サイト評価モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 00:16:05 GMT)
The Hard-Constraint PINNs for Interface Optimal Control Problems [1.7] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は,インターフェースといくつかの制御制約による最適制御問題に応用可能であることを示す。
結果として得られるアルゴリズムはメッシュフリーで、異なるPDEに対してスケーラブルであり、制御の制約を厳格に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 07:56:01 GMT)
Statistics of local level spacings in quantum chaology [1.3] 局所的なレベルの間隔の概念を導入し、確率行列理論のアプローチでそれらの統計を研究する。
量子系の展開スペクトルを記述した局所間隔分布の2つの普遍クラスを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 13:30:54 GMT)
PV-SSD: A Projection and Voxel-based Double Branch Single-Stage 3D
Object Detector [1.1] LIDARに基づく3Dオブジェクトの検出と分類は、自動運転に不可欠である。
非常にスパースな3Dデータからリアルタイムに推測することは、恐ろしい挑戦だ。
本稿では、ボクセルとプロジェクション二重分岐特徴抽出に基づく3次元物体検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 15:30:02 GMT)
ALGAN: Time Series Anomaly Detection with Adjusted-LSTM GAN [0.9] 時系列データの異常検出は、製造、医療画像、サイバーセキュリティといった様々な領域で一般的な問題である。
近年,GAN(Generative Adversarial Networks)は時系列データの異常検出に有効であることが示されている。
本稿では,ALGAN(Adjusted-LSTM GAN)と呼ばれる新しいGANモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 02:17:19 GMT)
Rotation-equivariant Graph Neural Networks for Learning Glassy Liquids
Representations [0.6] ガラスの静的構造の堅牢な表現を学習するグラフニューラルネットワーク(GNN)を構築する。
この制約は予測力を著しく向上するだけでなく、目に見えない温度に一般化する能力も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 19:58:52 GMT)
Building Trust in Conversational AI: A Comprehensive Review and Solution
Architecture for Explainable, Privacy-Aware Systems using LLMs and Knowledge
Graph [0.3] 我々は150以上の大規模言語モデル(LLM)の詳細なレビューを提供する包括的ツールを紹介する。
本稿では,LLMの言語機能と知識グラフの構造的ダイナミクスをシームレスに統合する機能的アーキテクチャを提案する。
我々のアーキテクチャは言語学の洗練と実情の厳密さを巧みにブレンドし、ロールベースアクセス制御によるデータセキュリティをさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 22:47:51 GMT)
Discovering the Symptom Patterns of COVID-19 from Recovered and Deceased
Patients Using Apriori Association Rule Mining [0.3] 本稿では、アソシエーションルールマイニングに基づくAprioriアルゴリズムを用いて、新型コロナウイルス患者の症状パターンを発見する。
2875件の患者記録を用いて、最も一般的な症状は無呼吸(72%)、64%(64%)、発熱(59%)、弱気(18%)、筋痛(14.5%)、喉痛(12%)であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 13:00:50 GMT)
Maximum entropy optimal density control of discrete-time linear systems
and Schr\"odinger bridges [0.1] 決定論的離散時間線形系の最適密度制御のエントロピー正規化版を考える。
これらの利点にもかかわらず、規則化によって誘導される高エントロピー制御ポリシーはシステムに確率的不確実性をもたらす。
我々は、マックスエント最適密度制御が、離散時間線形系に付随するいわゆる「シュリンガー橋」を与えることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 05:13:11 GMT)
Transforming Sentiment Analysis in the Financial Domain with ChatGPT [0.1] 本研究では,金融感情分析における大規模言語モデル,特にChatGPT 3.5の可能性について検討する。
ChatGPTは、感情分類で約35%向上し、市場リターンと36%高い相関を示した。
この研究は、特にゼロショットの文脈において、迅速なエンジニアリングの重要性を浮き彫りにすることで、ChatGPTが金融アプリケーションにおける感情分析を大幅に強化する可能性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 09:20:47 GMT)
Wigner's Phase Space Current for the Conditional Dynamics in Entangled
Two Mode Systems -Seeing Beam Splitters in a New Light- [0.0] 連続的な単一モード系に対する位相空間における量子力学について検討する。
我々は、一方のモードの条件付きウィグナー電流Jの形状を、他方のモードをトレースした後に導出し、研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 07:50:32 GMT)
Vacuum Branching, Dark Energy, Dark Matter [0.0] 我々はミンコフスキー空間の格子上の時間ゲージにおける量子電磁力学の初期の定式化に適応する。
物理真空そのものは、未分岐真空よりもエネルギー密度がわずかに大きい枝を分岐させると予測される。
真空エネルギー再正規化定数が通常通り選択され、非分岐真空に0エネルギー密度を与えると、真空枝はダークエネルギーとダークマターの組み合わせを持つように見えるが、追加の粒子含有量は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 20:27:05 GMT)
Universal quantum Otto heat machine based on the Dicke model [0.0] 量子オットー熱機械において、作用物質はN個の同一量子ビットからなり、ボゾン場の単一モードに結合する。
エンジン、冷凍機、ヒーター、加速器として機能する普遍量子熱機械(UQHM)を構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 02:27:17 GMT)
Ultrafast light-induced long range antiferromagnetic correlations in
paramagnets [0.0] 一次元鎖における欠陥のない反強磁性クラスターの相関長やサイズを最大化する最適駆動パラメータを導出する。
クラスターフロントの共鳴駆動力学は、完全に解ける自由フェルミオンのモデルに写像される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 12:40:26 GMT)
The unphysicality of Hilbert spaces [0.0] 量子状態を数学的に表現するために、空間は正しい'空間と見なすべきでないことを示す。
まず、複素内積空間による要求が物理的に正当化されることを証明した。
すると、無限次元の場合の完全性は無限の期待を持つ状態の包含を必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:03:22 GMT)
Sub-SQL electronic field sensing by simultaneously using quantum
entanglements and squeezings [0.0] 量子エンタングルメントと量子スクイージングは、標準量子限界を破る最も典型的な2つのアプローチである。
ここでは,これらの感度利得が,関連するパラメータを適切に設定すれば,効果的に超えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 18:39:23 GMT)
SoK: Realistic Adversarial Attacks and Defenses for Intelligent Network
Intrusion Detection [0.0] 本稿では,現実的な実例を生み出すことのできる,最先端の対人学習アプローチの統合と要約を行う。
これは、逆例が現実的であるために必要な基本的性質を定義する。
研究者が将来の実験が実際の通信ネットワークに適切であることを確実にするためのガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 17:23:36 GMT)
Review of medical data analysis based on spiking neural networks [0.0] 本稿では,第3世代ニューラルネット,スパイクニューロンネットワークに基づく信号分類と疾患診断に関する最近の研究について述べる。
従来のネットワークと比較してパルスニューラルネットワークの利点と欠点を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 06:02:06 GMT)
Representations of epistemic uncertainty and its perception in
data-driven initiatives [0.0] 本稿では,エージェントが介在する情報伝達に関する知識表現や推論の不確実性に対処する新しい概念モデルを提案する。
これらの組み合わせによって更新が表現され、その説明可能性はその異なる次元表現における一貫性に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 08:07:00 GMT)
Quantum-enhanced performance in superconducting Andreev-reflection
engines [0.0] アンドレーフ過程は、通常の鉛における有限サブギャップ電流とクーパー対の生成または破壊につながる。
アンドレーフ・リフレクションエンジンはクーパー対の破壊によって利益を上げ、通常の導体接触部で電流を発生させる作業を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 21:38:51 GMT)
Precipitation nowcasting with generative diffusion models [0.0] 降水処理における拡散モデルの有効性について検討した。
本研究は, 確立されたU-Netモデルの性能と比較したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 09:51:16 GMT)
Optimizing Offensive Gameplan in the National Basketball Association
with Machine Learning [0.0] ORTG (Offensive Rating) はディーン・オリバーによって開発された。
本稿では,NBAのプレイタイプと統計ORTGの相関関係について検討した。
モデルの精度を正当化するために、次のステップはモデルの出力を最適化することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 22:03:35 GMT)
Optimizing Brain Tumor Classification: A Comprehensive Study on Transfer
Learning and Imbalance Handling in Deep Learning Models [0.0] MRIデータを用いた脳腫瘍分類のための新しい深層学習手法であるTransfer Learning-CNNを提案する。
公開のBrain MRIデータセットを活用することで、実験はさまざまな腫瘍タイプを分類するための様々な転写学習モデルを評価した。
VGG-16とCNNを組み合わせた提案手法は,96%の精度で,代替手法をはるかに上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 17:30:32 GMT)
On Quantum Complexity [0.0] 量子複雑性の候補として、ある量を考える。
この論文で検討した明示的な例では、同様の振る舞いを示す量は無限に多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 09:17:47 GMT)
Nonadiabatic holonomic quantum computation based on commutation relation [0.0] 非線形ホロノミック量子計算を実現するための重要なステップは、全位相から動的位相を取り除くことである。
本稿では, 並列輸送条件ではなく, 通勤関係に基づく非断熱的ホロノミック量子計算を設計する戦略を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 03:30:13 GMT)
Neural Networks at a Fraction with Pruned Quaternions [0.0] プルーニングは、不要な重量を取り除き、トレーニングと推論のリソース要求を減らす1つの手法である。
入力データが多次元であるMLタスクでは、複素数や四元数などの高次元データ埋め込みを用いることで、精度を維持しながらパラメータ数を削減することが示されている。
いくつかのアーキテクチャでは、非常に高い空間レベルにおいて、四元数モデルは実際のアーキテクチャよりも高い精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 14:25:54 GMT)
Modeling the Dashboard Provenance [0.0] 調査によると、ダッシュボードは4分の1にも満たない。
Provenanceは、データやオブジェクトの製造、影響、デリバリに重要な役割を果たしている人々、組織、エンティティ、アクティビティを記述した記録である。
本稿では,標準化,モデリング,生成,キャプチャ,ビジュアライゼーションを付与する証明表現モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 15:03:31 GMT)
Loss-tolerant architecture for quantum computing with quantum emitters [0.0] 我々は、フォトニック量子エミッタを用いた計測に基づく量子コンピューティングのためのアーキテクチャを開発する。
我々は、スピン-光子絡み合いを資源状態と標準ベル測定として利用し、それらを大きなスピン-量子クラスター状態に融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 10:20:24 GMT)
JAX-DIPS: Neural bootstrapping of finite discretization methods and
application to elliptic problems with discontinuities [0.0] この戦略は、偏微分方程式のニューラルネットワークサロゲートモデルを効率的に訓練するために使用できる。
提案したニューラルブートストラップ法(以下 NBM と呼ぶ)は,PDE システムの有限離散化残基の評価に基づいている。
NBMは他のPINNタイプのフレームワークとメモリとトレーニングの速度で競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 19:25:46 GMT)
Improving Face Recognition from Caption Supervision with Multi-Granular
Contextual Feature Aggregation [0.0] 我々は,COTS(Commercial-off-the-Shelf)顔認識システムの性能向上のための新しいフレームワークとして,キャプション誘導顔認識(CGFR)を導入した。
本稿では,2つの顔認識モデル(ArcFaceとAdaFace)にCGFRフレームワークを実装し,その性能をマルチモーダルCelebA-HQデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 23:52:15 GMT)
Generating observation guided ensembles for data assimilation with
denoising diffusion probabilistic model [0.0] 本稿では拡散確率モデルから生成した擬似アンサンブルを用いたアンサンブルデータ同化法を提案する。
生成したアンサンブルのばらつきにより,提案手法はシミュレーションモデルが不完全である場合に,確立されたアンサンブルデータ同化法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 07:55:46 GMT)
Foiling Explanations in Deep Neural Networks [0.0] 本稿では,画像ベースDNNにおける説明手法の問題点を明らかにする。
進化戦略を用いて、説明を任意に操作する方法を実証する。
我々の新しいアルゴリズムは、人間の目では認識できない方法で画像の操作に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 16:37:17 GMT)
Evaluating the anticipated outcomes of MRI seizure image from
open-source tool- Prototype approach [0.0] てんかん発作性精垂は脳の異常な神経活動であり、世界の人口の約7000万人に影響を及ぼす。
多くのオープンソースのニューロイメージングツールは、チェックアップと分析のために使われています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 10:27:55 GMT)
Effect of Choosing Loss Function when Using T-batching for
Representation Learning on Dynamic Networks [0.0] Tバッチは動的ネットワークモデルをトレーニングする上で貴重なテクニックである。
t-batchingで使用する訓練損失関数の制限について検討した。
これらの問題を克服する2つの代替損失関数を提案し、結果としてトレーニング性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 23:34:36 GMT)
Distributed bundle adjustment with block-based sparse matrix compression
for super large scale datasets [0.0] 超大規模データセットに対する厳密なLevenberg-Marquardt(LM)アルゴリズムを用いた分散バンドル調整(DBA)手法を提案する。
はじめに、118万画像と1000万画像の合成データセットを持つ実データセットに対して、LMアルゴリズムを用いた並列バンドル調整を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 06:47:15 GMT)
Casimir energy of $N$ magnetodielectric $\delta$-function plates [0.0] 複数の$delta$-functionプレートを実装したN$体におけるカシミール電磁相互作用について検討する。
カシミールエネルギーは多重散乱パラメータ$Delta$に依存することを示す。
このようにして、カシミールエネルギー密度は図形ループの表現における体系的なパターンを同定することにより、$N$プレートに一般化された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 05:51:53 GMT)
An Ensemble Approach to Question Classification: Integrating Electra
Transformer, GloVe, and LSTM [0.0] 本稿では,Electra,GloVe,LSTMといった最先端モデルを用いた質問分類のための新しいアンサンブル手法を提案する。
提案したモデルは,質問分類タスクの確立したベンチマークであるTRECデータセットを用いて,訓練および評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Aug 2023 18:14:10 GMT)