Improving Adversarial Robustness of Masked Autoencoders via Test-time
Frequency-domain Prompting [133.6] 以上の結果から,MAEは他のBERT事前学習法に比べて,対向的堅牢性が著しく低下していることが示唆された。
我々は,MAEの対角的堅牢性を高めるための,シンプルで効果的な方法を提案する。
提案手法は,ImageNet-1k分類のクリーンな性能を維持しつつ,MAEの対向ロバスト性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:27:17 GMT)
StableLLaVA: Enhanced Visual Instruction Tuning with Synthesized
Image-Dialogue Data [129.9] 本稿では,視覚的インストラクションチューニングのための画像と対話を同期的に合成する新しいデータ収集手法を提案する。
このアプローチは生成モデルのパワーを活用し、ChatGPTとテキスト・ツー・イメージ生成モデルの能力とを結合する。
提案するパイプラインのテストベッドとして,オープンソースのLAVAモデルを用いて,さまざまなデータセット上で実施した総合的な実験を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:43:52 GMT)
From Global to Local: Multi-scale Out-of-distribution Detection [129.4] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、イン・ディストリビューション(ID)トレーニングプロセス中にラベルが見られない未知のデータを検出することを目的としている。
近年の表現学習の進歩により,距離に基づくOOD検出がもたらされる。
グローバルな視覚情報と局所的な情報の両方を活用する第1のフレームワークであるマルチスケールOOD検出(MODE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 11:56:25 GMT)
Rethinking Client Drift in Federated Learning: A Logit Perspective [125.4] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが分散した方法で協調的に学習し、プライバシ保護を可能にする。
その結果,局所モデルとグローバルモデルとのロジット差は,モデルが継続的に更新されるにつれて増大することがわかった。
我々はFedCSDと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。FedCSDは、ローカルモデルとグローバルモデルを調整するためのフェデレーションフレームワークにおけるクラスプロトタイプの類似度蒸留である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 04:41:01 GMT)
Omnidirectional Information Gathering for Knowledge Transfer-based
Audio-Visual Navigation [95.3] ORANは、クロスタスクナビゲーションスキル転送に基づく全方向オーディオ視覚ナビゲータである。
ORANは、ウェイフィンディング(ウェイフィンディング)とオーディオ視覚情報収集(オーディオ視覚情報収集)という、2つの基本的な能力を強化している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:03:54 GMT)
Coordinate Transformer: Achieving Single-stage Multi-person Mesh
Recovery from Videos [91.4] ビデオから複数人の3Dメッシュを回収することは、バーチャルリアリティーや理学療法などにおけるグループ行動の自動認識に向けた重要な第一歩である。
本稿では,複数人物の時空間関係を直接モデル化し,同時にエンドツーエンドでマルチ・メッシュ・リカバリを行うコーディネート・トランスフォーマーを提案する。
3DPWデータセットの実験では、CoordFormerが最先端の精度を大幅に向上し、MPJPE、PAMPJPE、PVEの計測値でそれぞれ4.2%、8.8%、そして4.7%を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 18:23:07 GMT)
ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy
in Transformer [88.6] 明示的な構文に基づくテキストスポッティング変換フレームワーク(ESTextSpotter)を紹介する。
本モデルは,1つのデコーダ内におけるテキスト検出と認識のための識別的,インタラクティブな特徴をモデル化することにより,明示的な相乗効果を実現する。
実験結果から,本モデルが従来の最先端手法よりも有意に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:22:23 GMT)
StyleDiffusion: Prompt-Embedding Inversion for Text-Based Editing [86.9] 我々は、画像の編集に事前訓練された拡散モデルの驚くべき能力を利用する。
彼らはモデルを微調整するか、事前訓練されたモデルの潜在空間で画像を反転させる。
選択された地域に対する不満足な結果と、非選択された地域における予期せぬ変化の2つの問題に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 11:58:44 GMT)
NeuroGF: A Neural Representation for Fast Geodesic Distance and Path
Queries [77.0] 本稿では,ニューラル暗黙関数を用いた3次元メッシュモデル上での測地線表現の試みについて述べる。
具体的には、与えられたメッシュの全対測地線を表現するために学習されたニューロ測地場(NeuroGF)を紹介する。
NeuroGFは、単一ソースのオールデスティネーション(SSAD)とポイント・ツー・ポイントの測地学を解く上で、非常に優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:10:58 GMT)
SSMG: Spatial-Semantic Map Guided Diffusion Model for Free-form
Layout-to-Image Generation [68.4] 本稿では,レイアウトから派生した特徴写像を用いた空間意味マップガイド(SSMG)拡散モデルを提案する。
SSMGは,従来の研究に比べて空間的,意味的な制御性に優れた生成品質を実現する。
また,RSA(Relation-Sensitive Attention)機構とLSA(Location-Sensitive Attention)機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 04:09:12 GMT)
DiffFacto: Controllable Part-Based 3D Point Cloud Generation with Cross
Diffusion [68.4] DiffFactoは,部品レベルの制御で形状の分布を学習する新しい確率的生成モデルである。
実験により,複数の制御軸を持つ新しい形状を生成可能であることが示された。
最先端のパートレベルの生成品質を実現し、可塑性かつコヒーレントな形状を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 22:57:46 GMT)
WMFormer++: Nested Transformer for Visible Watermark Removal via Implict
Joint Learning [68.0] 既存の透かし除去方法は、複数のデコーダブランチを持つUNetアーキテクチャに依存している。
本稿では,透かし抽出とバックグラウンド復元を単一タスクとして扱う,統一デコーダブランチを用いたトランスフォーマーベースの新しいアプローチを提案する。
提案手法は最先端の性能を実現し,高品質な画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 07:56:34 GMT)
CircNet: Meshing 3D Point Clouds with Circumcenter Detection [67.2] 3次元点雲を三角形メッシュに再構成することは、計算幾何学と表面再構成の重要な問題である。
我々は,点雲三角測量を実現するために,周辺を検知するディープニューラルネットワークを導入する。
我々は水密面と開面面の両方の顕著なデータセットに対して本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 23:34:39 GMT)
GeT: Generative Target Structure Debiasing for Domain Adaptation [67.2] ドメイン適応(DA)は、ドメインシフトの下で、完全にラベル付けされたソースからほとんどラベル付けされていない、または完全にラベル付けされていないターゲットに知識を転送することを目的としています。
近年,擬似ラベリングを利用した半教師付き学習(SSL)技術がDAでますます普及している。
本稿では,高品質な擬似ラベルを用いた非バイアス対象埋め込み分布を学習するGeTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 08:52:43 GMT)
Thompson Sampling for Real-Valued Combinatorial Pure Exploration of
Multi-Armed Bandit [65.3] 本稿では,マルチアームバンディット(R-CPE-MAB)問題の実測値について検討する。
一般トンプソンサンプリング探索法(GenTS-Explore)と呼ばれるアルゴリズムを導入する。これは,アクションセットのサイズが指数関数的に$d$で大きい場合でも動作可能な,最初のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 11:56:02 GMT)
Towards Real-World Visual Tracking with Temporal Contexts [64.8] 時間的文脈を効率的に活用できる2段階フレームワーク(TCTrack)を提案する。
これに基づいて、現実世界の視覚的トラッキング、すなわちTCTrack++のためのより強力なバージョンを提案する。
特徴抽出のために,空間的特徴を高めるために注意に基づく時間適応的畳み込みを提案する。
類似性マップの改良のために,時間的知識を効率的に符号化する適応型時間的変換器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 17:59:40 GMT)
Bayesian Prompt Learning for Image-Language Model Generalization [64.5] 我々はベイズ法の正規化能力を用いて、変分推論問題としてプロンプト学習をフレーム化する。
提案手法は,プロンプト空間を正規化し,目に見えないプロンプトへの過剰適合を低減し,目に見えないプロンプトのプロンプト一般化を改善する。
ベイジアン・プロンプト学習がプロンプト空間の適切なカバレッジを提供する15のベンチマークを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 13:08:34 GMT)
Unilaterally Aggregated Contrastive Learning with Hierarchical
Augmentation for Anomaly Detection [64.5] 階層的拡張(UniCon-HA)を用いた一方的集約型コントラスト学習を提案する。
我々は、教師付きおよび教師なしの対照的な損失を通じて、インレーヤの濃度と仮想外れ値の分散を明示的に奨励する。
本手法は,ラベルなし1クラス,ラベルなしマルチクラス,ラベル付きマルチクラスを含む3つのAD設定で評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 04:01:50 GMT)
ViT-Lens: Towards Omni-modal Representations [64.4] ViT-Lensは、事前訓練されたViTで新しいモダリティを知覚し、予め定義された空間に整列することで、効率的なOmni-Modal表現学習を可能にする。
ゼロショット3D分類では、ViT-Lensは従来の最先端技術よりも大幅に改善されている。
近い将来、さらなるモダリティに関するViT-Lensの結果を公表します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 07:26:51 GMT)
Collaborative Propagation on Multiple Instance Graphs for 3D Instance
Segmentation with Single-point Supervision [63.4] 本稿では,1つのオブジェクトを1つのポイントでラベル付けするだけでよい,弱教師付き手法RWSegを提案する。
これらの疎いラベルにより、セマンティック情報とインスタンス情報を伝達する2つの分岐を持つ統一的なフレームワークを導入する。
具体的には、異なるインスタンスグラフ間の競合を促進するクロスグラフ競合ランダムウォークス(CRW)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 10:56:45 GMT)
Contrastive Diffusion Model with Auxiliary Guidance for Coarse-to-Fine
PET Reconstruction [62.3] 本稿では, 粗い予測モジュール (CPM) と反復的修正モジュール (IRM) から構成される粗大なPET再構成フレームワークを提案する。
計算オーバーヘッドの大部分をCPMに委譲することで,本手法のサンプリング速度を大幅に向上させることができる。
2つの追加戦略、すなわち補助的な誘導戦略と対照的な拡散戦略が提案され、再構築プロセスに統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 04:10:36 GMT)
VideoFlow: Exploiting Temporal Cues for Multi-frame Optical Flow
Estimation [61.7] VideoFlowはビデオのための新しい光フロー推定フレームワークである。
まず、TRiフレーム光フロー(TROF)モジュールを提案し、3フレーム方式で中央フレームの双方向光フローを推定する。
反復流量推定精細化により、個々のTROFに融合した情報をMOPを介して全シーケンスに伝播することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 15:14:34 GMT)
CharacterChat: Learning towards Conversational AI with Personalized
Social Support [61.2] 本稿ではS2Conv(Social Support Conversation)フレームワークを紹介する。
一連のサポートエージェントと、ペルソナ互換の仮想サポーターと個人をリンクする対人マッチングメカニズムから構成される。
我々は、ペルソナと記憶によって駆動される会話モデルを含む総合的なS2Convシステムである characterChat を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:24:26 GMT)
ExpeL: LLM Agents Are Experiential Learners [60.5] 実験学習エージェント(ExpeL)を導入し、パラメトリック更新を必要とせずにエージェント体験から学習できるようにする。
我々のエージェントは、経験を自律的に収集し、学習課題の集合から自然言語を用いて知識を抽出する。
推論において、エージェントは抽出された洞察と過去の経験をリコールし、情報的決定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:03:34 GMT)
Make-It-4D: Synthesizing a Consistent Long-Term Dynamic Scene Video from
a Single Image [59.2] 本研究では,1枚の画像のみから長期ダイナミック映像を合成する問題について検討する。
既存の方法は、一貫性のない永遠の視点を幻覚させるか、長いカメラの軌跡に苦しむかのいずれかである。
一つの画像から一貫した長期動画像を生成する新しい方法であるMake-It-4Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:53:50 GMT)
Beyond Object Recognition: A New Benchmark towards Object Concept
Learning [57.9] 本稿では,オブジェクト理解の包絡を推し進めるための課題であるオブジェクト概念学習タスクを提案する。
機械は、オブジェクトの余裕を推論し、同時に理由を与える必要がある。
OCLの因果構造を解析することにより、ベースラインである Object Concept Reasoning Network (OCRN) を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 15:44:31 GMT)
HODN: Disentangling Human-Object Feature for HOI Detection [51.5] 本稿では,Human and Object Disentangling Network (HODN) を提案し,Human-Object Interaction (HOI) の関係を明示的にモデル化する。
インタラクションに人間的特徴がより寄与していることを考慮し,インタラクションデコーダが人間中心の領域に焦点を当てていることを確認するためのヒューマンガイドリンク手法を提案する。
提案手法は,V-COCOとHICO-Det Linkingデータセットの競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 04:12:50 GMT)
Scalable Multi-agent Covering Option Discovery based on Kronecker Graphs [49.7] 本稿では,分解が容易なマルチエージェントスキル発見法を提案する。
我々のキーとなる考え方は、合同状態空間をクロネッカーグラフとして近似することであり、そのフィドラーベクトルを直接見積もることができる。
ラプラシアンスペクトルを直接計算することは、無限大の状態空間を持つタスクには難易度が高いことを考慮し、さらに本手法の深層学習拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:26:52 GMT)
PreSTU: Pre-Training for Scene-Text Understanding [49.3] シーンテキスト理解(STU)に特化した新しい事前学習レシピであるPreSTUを提案する。
PreSTUは、OCR対応の事前学習目標を導入し、モデルが画像からテキストを認識し、残りの画像コンテンツに接続することを奨励する。
8つの視覚的質問応答と4つの画像キャプションベンチマークに対して,この事前学習アプローチの有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 00:25:44 GMT)
Soft Decomposed Policy-Critic: Bridging the Gap for Effective Continuous
Control with Discrete RL [47.8] 本稿では,この制限を克服するために,ソフトRLとアクター批判技術を組み合わせたSDPCアーキテクチャを提案する。
SDPCは各アクション次元を独立に識別し、共有批評家ネットワークを用いてソフトな$Q$関数を最大化する。
提案手法は,MujocoのHumanoidやBox2dのBiWalkerなど,さまざまな連続制御タスクにおいて,最先端の連続RLアルゴリズムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 08:32:11 GMT)
Evading Watermark based Detection of AI-Generated Content [45.5] 生成AIモデルは、非常に現実的なコンテンツを生成することができる。
WatermarkはAI生成コンテンツの検出に活用されている。
類似の透かしをデコードできれば、コンテンツはAI生成として検出される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 00:55:52 GMT)
NeTO:Neural Reconstruction of Transparent Objects with Self-Occlusion
Aware Refraction-Tracing [44.2] ボリュームレンダリングによる2次元画像から固体透明物体の3次元形状を抽出する新手法NeTOを提案する。
提案手法は, 忠実な復元結果を達成し, 先行作業よりも大きなマージンで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:32:10 GMT)
Representation Disparity-aware Distillation for 3D Object Detection [44.2] 本稿では,表現格差問題に対処する新しい表現格差対応蒸留法を提案する。
RDD は CP-Voxel-S の mAP を nuScenes データセット上で57.1% に引き上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:06:42 GMT)
FS-DETR: Few-Shot DEtection TRansformer with prompting and without
re-training [43.9] 本稿では,視覚的プロンプトに基づく簡易かつ強力で少数ショット検出変換器 (FS-DETR) を初めて紹介する。
我々のシステムは、DeTRフレームワークの上に構築され、2つの主要なアイデアに基づいて拡張します。
微調整やマッチングを必要としないすべての方法よりもはるかに正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:23:49 GMT)
BAVS: Bootstrapping Audio-Visual Segmentation by Integrating Foundation
Knowledge [43.9] 音声・視覚のセグメンテーションを行う2段階のブートストラップフレームワークを提案する。
第1段階では,視覚データから潜在的聴覚オブジェクトを局所化するためにセグメンテーションモデルを用いる。
第2段階では、音響-視覚的セマンティック統合戦略(AVIS)を開発し、音響-音響オブジェクトをローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 06:48:08 GMT)
Mitigating the Performance Sacrifice in DP-Satisfied Federated Settings
through Graph Contrastive Learning [43.7] グラフエッジに差分プライバシ(DP)を実装する方法について検討し,性能低下を観察する。
そこで本研究では,DPによる性能低下を軽減するために,グラフのコントラスト学習を活用することを提案する。
5つの広く使用されているベンチマークデータセット上で4つの代表グラフモデルを用いて実施された大規模な実験により、対照的な学習は、モデルがDPによって引き起こされるパフォーマンス低下を実際に緩和することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 01:28:25 GMT)
LATR: 3D Lane Detection from Monocular Images with Transformer [42.3] 単眼画像からの3次元車線検出は、自動運転の基本的な課題である。
最近の進歩は、前面画像の特徴とカメラパラメータから構築された構造的な3Dサロゲートに依存している。
本稿では, 3D-aware front-view機能を用いた3次元車線検出システムであるLATRモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 13:31:54 GMT)
TransFace: Calibrating Transformer Training for Face Recognition from a
Data-Centric Perspective [40.5] 視覚変換器(ViT)は、その本質的なデータ・ハングリーの性質により、様々な視覚タスクにおいて強力な表現能力を示す。
しかし、非常に大きなデータセットを持つ顔認識(FR)のシナリオに適用すると、予期せぬ結果が得られます。
本稿では,DPAPというパッチレベルのデータ拡張戦略とEHSMというハードサンプルマイニング戦略を併用した,TransFaceと呼ばれる優れたFRモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 02:02:16 GMT)
On Specifying for Trustworthiness [39.8] 私たちは、ASのレジリエンス、信頼、機能、検証可能性、セキュリティ、ガバナンスと規制を考慮して、様々なASドメインを調査します。
我々は、ASにおける信頼性の特定にかかわる知的課題を強調し、ASが運用する必要がある環境にかかわる本質的な不確実性によって悪化している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:16:20 GMT)
DomainAdaptor: A Novel Approach to Test-time Adaptation [33.8] DomainAdaptorは、テスト中に未確認のドメインにトレーニング済みのCNNモデルを適用することを目的としている。
AdaMixBNは、正規化層のトレーニングとテスト統計を適応的に融合することで、ドメインシフトに対処する。
実験によると、DomainAdaptorは4つのベンチマークで最先端のメソッドを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 15:37:01 GMT)
March in Chat: Interactive Prompting for Remote Embodied Referring
Expression [33.6] 本稿では,新たに提案されたRoom-and-Object Aware Scene Perceiver (ROASP) に基づいて,LLMとリアルタイムで対話し,動的に計画を行うことができる3-in-Chat(MiC)モデルを提案する。
我々のMiCモデルは、REVERIEベンチマークにおいて、SPLとRGSPLの指標により、これまでの最先端よりも大きなマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:00:20 GMT)
Reducing Sensitivity on Speaker Names for Text Generation from Dialogues [33.3] 対話を通して一貫して話者名を変更することは、対話からテキストを生成するための意味やそれに対応する出力に影響を与えるべきではない。
対話処理タスクのバックボーンとして機能する事前訓練された言語モデルは、ニュアンスに敏感であることが示されている。
本稿では,話者名に対するモデルの感度を定量的に測定し,話者名に対する感度を下げるための多くの既知の手法を包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 08:42:07 GMT)
GPFL: Simultaneously Learning Global and Personalized Feature
Information for Personalized Federated Learning [32.9] GPFLと呼ばれる新しいpFL手法を提案し、各クライアントのグローバルおよびパーソナライズされた特徴情報を同時に学習する。
GPFLはオーバーフィッティングを軽減し、ベースラインの精度を最大8.99%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:25:31 GMT)
Blind Face Restoration for Under-Display Camera via Dictionary Guided
Transformer [32.1] Under-Display Camera (UDC)は、前面カメラをディスプレイパネルの下に隠してフルスクリーン体験を提供する。
UDC画像はディスプレイの特性によって著しく画質が劣化する。
UDC-DMNetと呼ばれる2段階のUDC分解モデルネットワークを提案し、UDCイメージングの過程をモデル化してUDC画像を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 08:02:23 GMT)
Preserving Specificity in Federated Graph Learning for fMRI-based
Neurological Disorder Identification [31.7] rs-fMRI解析と自動脳障害識別のための特異性を考慮したグラフ学習フレームワークを提案する。
各クライアントにおいて、我々のモデルは共有ブランチとパーソナライズされたブランチで構成されており、そこでは共有ブランチのパラメータがサーバに送信され、パーソナライズされたブランチのパラメータはローカルのままです。
被験者1,218人の2つのfMRIデータセットの実験結果から、SFGLは最先端のアプローチよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 15:55:45 GMT)
DeepTransport: Learning Spatial-Temporal Dependency for Traffic
Condition Forecasting [31.7] 交通状況を予測するために,DeepTransportというエンドツーエンドのフレームワークを提案する。
CNNとRNNは、交通ネットワークトポロジ内の時空間交通情報を得るために利用される。
5分間の解像度で,実世界の大規模交通条件データセットを構築し,リリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 02:36:27 GMT)
Tetra-NeRF: Representing Neural Radiance Fields Using Tetrahedra [31.7] 本稿では,一様部分分割や点ベース表現の代わりに,デラウネーによって得られるテトラヘドラに基づく適応表現を用いることを提案する。
このような表現が効率的なトレーニングを可能にし、最先端の成果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 07:25:50 GMT)
LMTuner: An user-friendly and highly-integrable Training Framework for
fine-tuning Large Language Models [30.3] LMTunerは、大規模言語モデルをトレーニングするための、非常に使いやすく、統合可能でスケーラブルなシステムである。
このモジュールは、Interaction、Training、Inference Modulesという3つの主要なモジュールから構成される。
注目すべきは、初心者でも5分以内に大きな言語モデルのトレーニングを開始できることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:42:19 GMT)
Strata-NeRF : Neural Radiance Fields for Stratified Scenes [29.6] 現実の世界では、複数のレベルでシーンをキャプチャし、レイヤー化されたキャプチャをもたらすかもしれません。
複数レベルのシーンを暗黙的にキャプチャする単一神経放射場であるStrata-NeRFを提案する。
Strata-NeRFは階層化されたシーンを効果的に捉え、アーティファクトを最小化し、高忠実度ビューを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 18:45:43 GMT)
A Survey on Fairness in Large Language Models [28.1] 大規模言語モデル(LLM)は、強力なパフォーマンスと開発見通しを示している。
LLMは、未処理のトレーニングデータから社会的バイアスをキャプチャし、そのバイアスを下流のタスクに伝達する。
不公平なLLMシステムは、望ましくない社会的影響と潜在的な害がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:30:22 GMT)
Boosting Adversarial Transferability by Block Shuffle and Rotation [28.0] ブロックシャッフル・アンド・ローテーション(BSR)と呼ばれる新しい入力変換に基づく攻撃を提案する。
BSRは入力画像を複数のブロックに分割し、次にランダムにシャッフルし、これらのブロックを回転させ、勾配計算のための新しい画像群を構築する。
ImageNetデータセットの実験的評価により、BSRは既存の入力変換に基づく手法よりもはるかに優れた転送性が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 15:38:40 GMT)
Adversarial Collaborative Filtering for Free [27.9] CF(Collaborative Filtering)は、ユーザが関心のある項目を見つけるのに役立つ。
既存の方法はノイズの多いデータ問題に悩まされ、推奨の質に悪影響を及ぼす。
本稿では, 計算コストを犠牲にすることなく, 対向学習を行う簡易かつ効果的な手法として, シャープネス対応協調フィルタリング(CF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 19:25:38 GMT)
A Human-on-the-Loop Optimization Autoformalism Approach for
Sustainability [27.7] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたパーソナライズされたエネルギー問題に対する自然な対話的アプローチについて概説する。
我々は,LLMを最適化解決器で強化し,ユーザの仕様や好みを理解し,応答する能力を高める戦略を提唱した。
提案手法は,自然言語タスク仕様を自動で最適化インスタンスに翻訳することで,人間誘導最適化オートフォーマリズムという新しい概念を開拓する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 22:42:04 GMT)
AutoReP: Automatic ReLU Replacement for Fast Private Network Inference [26.9] AutoRePは、非線形演算子を小さくし、これらの問題を緩和するための勾配に基づくアプローチである。
我々は現在の最先端手法に対して6.12%(94.31%、12.9KのReLU予算、CIFAR-10)、8.39%(74.92%、12.9KのReLU予算、CIFAR-100)、9.45%(63.69%、55KのReLU予算、Tiny-ImageNet)の大幅な精度向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 02:03:50 GMT)
Head-to-Tail: How Knowledgeable are Large Language Models (LLM)? A.K.A.
Will LLMs Replace Knowledge Graphs? [26.7] Head-to-Tailは、ヘッド、トーソ、テールファクトに関する18Kの質問対で構成されるベンチマークである。
既存のLSMは、特に胴体と尾部の実体の事実において、事実知識の把握の観点からはまだ完璧ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 05:31:03 GMT)
Towards Designing Optimal Sensing Matrices for Generalized Linear
Inverse Problems [26.3] 逆問題 $mathbfy= f(mathbfAx)$ を考える。
スパイカースペクトルが回復性能を損なうか助かるかは、$f$に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 02:02:10 GMT)
DomainDrop: Suppressing Domain-Sensitive Channels for Domain
Generalization [25.9] DomainDropは、チャンネルの堅牢性をドメインシフトに継続的に拡張するフレームワークである。
我々のフレームワークは、他の競合する手法と比較して最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:48:52 GMT)
Wasserstein Geodesic Generator for Conditional Distributions [25.4] 統計的距離によって定義される距離空間によって条件分布が完全に特徴づけられる新しい条件生成アルゴリズムを提案する。
我々は最適輸送理論を用いて、ワッサーシュタイン測地学を学習する新しい条件生成器であるtextitWasserstein測地学生成器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:12:10 GMT)
Development and Evaluation of a Learning-based Model for Real-time
Haptic Texture Rendering [25.2] 触覚テクスチャレンダリングのための学習に基づく行動条件モデルを提案する。
提案手法は,最先端手法に匹敵する,あるいは高品質な高周波数テクスチャレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 07:57:57 GMT)
To Healthier Ethereum: A Comprehensive and Iterative Smart Contract
Weakness Enumeration [25.0] 本稿では,2023年までの包括的で実用的な脆弱性リストであるSmart Contract Weaknession (SWE)を紹介する。
SWEはスマートコントラクトの脆弱性の体系的かつ包括的なリストを提供しており、ここ数年で既存の脆弱性と出現する脆弱性をカバーしている。
定期的な更新には、将来のトップペーパーから新たな脆弱性が含まれているが、不規則な更新では、個人がレビューやSWEへの潜在的な追加のために、新たな脆弱性を報告できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 10:46:39 GMT)
Karma: Adaptive Video Streaming via Causal Sequence Modeling [24.3] 最先端の学習ベースのABRアルゴリズムは、次のアクションを決定するために過去の観測にのみ依存している。
本稿では、因果シーケンスモデリングを用いて一般化を改善するABRアルゴリズムであるKarmaを提案する。
我々は、トレース駆動シミュレーションと実世界のフィールドテストを通してKarmaを評価し、既存の最先端ABRアルゴリズムと比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 11:25:57 GMT)
Co-Evolution of Pose and Mesh for 3D Human Body Estimation from Video [23.9] ビデオから3次元の人間の動きを復元するPose and Mesh Co-Evolution Network (PMCE)を提案する。
提案したPMCEは、フレーム単位の精度と時間的一貫性の両方の観点から、従来の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:03:21 GMT)
Continual Learning as Computationally Constrained Reinforcement Learning [23.9] 知識を効率的に蓄積し、長期間にわたって高度なスキルを身につけるエージェントは、人工知能能力のフロンティアを前進させるかもしれない。
このようなエージェントの設計は、人工知能の長年の課題であり続けており、継続的な学習の主題によって対処されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 19:58:49 GMT)
LibriSQA: Pioneering Free-form and Open-ended Spoken Question Answering
with a Novel Dataset and Framework [23.6] 本稿では,LibriSQAデータセット上でSpoken Question Answering(SQA)タスクを実行するための軽量なエンドツーエンドフレームワークを提案する。
ASRをSQAフォーマットに書き換えることで、ASRタスクの処理におけるフレームワークの機能をさらに裏付ける。
我々の経験的発見は、多モーダル情報の整合と解釈に対するLLMの適性を高め、ユニバーサル多モーダルLLMの開発への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 23:47:23 GMT)
VLN-PETL: Parameter-Efficient Transfer Learning for Vision-and-Language
Navigation [23.2] 本稿では,VLNタスクのためのPETL法を初めて検討し,VLN固有のPETL法であるVLN-PETLを提案する。
VLN-PETLは、完全な微調整に匹敵するあるいはさらに優れた性能を達成し、有望なマージンを持つ他のPETL法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 05:55:30 GMT)
Domain Reduction Strategy for Non Line of Sight Imaging [22.4] 本稿では,NLOS(Non-line-of-sight)イメージングのための新しい最適化手法を提案する。
本手法は,隠れ体積の各点から帰還する光子を独立に計算できるという観測に基づいて構築されている。
提案手法は,非平面リレー壁,スパース走査パターン,共焦点・非共焦点・表面形状再構成など,様々なNLOSシナリオにおいて有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:00:33 GMT)
Algorithm of Thoughts: Enhancing Exploration of Ideas in Large Language
Models [20.6] 本稿では,アルゴリズム的推論経路を通じて大規模言語モデルを促進する新しい手法を提案する。
この結果から,LLMをアルゴリズムを用いて指導すると,アルゴリズム自体よりも性能が向上する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 22:36:23 GMT)
A Comprehensive Empirical Evaluation on Online Continual Learning [20.4] オンライン連続学習に取り組む文献から手法を評価する。
画像分類の文脈におけるクラスインクリメンタル設定に焦点をあてる。
これらの手法をSplit-CIFAR100とSplit-TinyImagenetベンチマークで比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 17:52:02 GMT)
High-performance Data Management for Whole Slide Image Analysis in
Digital Pathology [20.0] 本稿では、アダプタブルIOシステムバージョン2(ADIOS2)を実装することで、このデータアクセス課題に取り組む取り組みについて詳述する。
CPUのシナリオでは、ADIOS2はブルートフォースのアプローチに比べて2倍のスピードアップを示している。
私たちの知る限り、これはデジタル病理学の分野でADIOS2を利用する最初の例のようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 20:21:44 GMT)
Scaled-up Discovery of Latent Concepts in Deep NLP Models [19.7] 事前学習された言語モデル(pLM)は、膨大なテキストデータに対する教師なし学習を通じて複雑なパターンとコンテキスト依存を学習し、NLPタスク全体のブレークスルーを駆動する。
近年の研究では、事前学習されたモデル内の潜在空間のクラスタリングによる表現解析が検討されている。
本研究では,pLMからの表現の符号化された概念発見のスケーリングを目的としたクラスタリングアルゴリズムの比較に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 13:20:54 GMT)
Cell Spatial Analysis in Crohn's Disease: Unveiling Local Cell
Arrangement Pattern with Graph-based Signatures [19.2] クローン病(Crohn's disease, CD)は、慢性的に再発する炎症性疾患である。
細胞数や組織形態以外の より広い形態計測と 局所的な配列を理解することは 依然として困難です
我々は,H&E画像から6種類の異なる細胞を特徴付け,各細胞の局所的空間的シグネチャに対する新しいアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 05:26:25 GMT)
FoodGPT: A Large Language Model in Food Testing Domain with Incremental
Pre-training and Knowledge Graph Prompt [18.7] 私たちは食品試験のための大きな言語モデルを構築します。
本稿では,段階的な事前学習において構造化知識とスキャンされた文書を取り扱う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 05:58:33 GMT)
KD-MVS: Knowledge Distillation Based Self-supervised Learning for
Multi-view Stereo [18.5] 改良型マルチビューステレオ (MVS) 法は, 大規模地下深度収集の難しさに悩まされている。
KD-MVSと呼ばれる知識蒸留に基づくMVSのための新しい自己教師型トレーニングパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 07:53:22 GMT)
Privileged Anatomical and Protocol Discrimination in Trackerless 3D
Ultrasound Reconstruction [18.4] 追加の外部追跡装置を使わずに3次元3次元自由手超音波(US)再構成は、ディープニューラルネットワーク(DNN)で最近進歩している。
筆者らはまず,DNNをベースとした再構成を可能にする学習フレーム間相関の要因として,解剖学とプロトコルの2つについて検討した。
そこで本稿では,既存のDNN手法を改良するための特権情報として,これらの2つの要因を表現できることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 15:30:20 GMT)
Learning Rate Schedules in the Presence of Distribution Shift [18.3] 我々は、変化するデータ分布の存在下で、後悔するネットワークが累積的に学習する学習スケジュールを設計する。
我々は, 高次元回帰モデルを用いて, 後悔モデルを増加させる実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 15:57:07 GMT)
UAV 3-D path planning based on MOEA/D with adaptive areal weight
adjustment [17.4] 本稿では、分解(MOEA/D)に基づく改良された多目的進化アルゴリズムを提案する。
アダプティブ・アダルト・ウェイト・アダプティブ・ウェイト・アダプティブ・アダルト・アダプティブ・ウェイト・アダプティブ・アダルト・アダプティブ・アダルト・アダプティブ・アダルト・アダプティブ・アダルト・アダプティブ(AAWA)
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:05:02 GMT)
Resource-Adaptive Newton's Method for Distributed Learning [16.6] 本稿では,Newtonの手法の限界を克服するRANLというアルゴリズムを提案する。
従来の一階法とは異なり、RANLは問題の条件数から著しく独立している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 04:01:30 GMT)
LegalBench: A Collaboratively Built Benchmark for Measuring Legal
Reasoning in Large Language Models [16.0] LegalBenchは6種類の法的推論をカバーする162のタスクからなるベンチマークである。
本稿では、LegalBenchについて述べるとともに、20のオープンソースおよび商用LCMの実証的な評価を行い、LegalBenchがもたらす研究のタイプについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 22:08:03 GMT)
ThermRad: A Multi-modal Dataset for Robust 3D Object Detection under
Challenging Conditions [15.9] ThermRadと呼ばれる新しいマルチモーダルデータセットは、3D LiDAR、4Dレーダー、RGBカメラ、サーマルカメラを含む。
本研究では4次元レーダーとサーマルカメラの相補的な強度を利用して物体検出性能を向上させるRTDF-RCNNと呼ばれる新しいマルチモーダル融合法を提案する。
本手法は,自動車,歩行者,自転車の検出において,それぞれ7.98%,24.27%,27.15%以上の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 04:34:30 GMT)
Towards Few-shot Coordination: Revisiting Ad-hoc Teamplay Challenge In
the Game of Hanabi [15.9] 現状のZSCアルゴリズムは、異なる学習手法で訓練されたエージェントとペアリングした場合、性能が劣っていることを示す。
我々は,MARL手法の適応性を評価するために,ハナビと呼ばれる人気のある協調型マルチエージェントゲームに基づくフレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:44:50 GMT)
Temporal DINO: A Self-supervised Video Strategy to Enhance Action
Prediction [15.7] 本稿では、DINOにインスパイアされた行動予測(ラベルのない自己蒸留)を強化するための、新しい自己教師型ビデオ戦略を提案する。
実験結果は、3D-ResNet、Transformer、LSTMアーキテクチャで予測性能が大幅に向上したことを示している。
これらの知見は,行動認識,運動計画,シーン理解など,多様な映像ベースタスクにおけるアプローチの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 11:05:09 GMT)
Ethosight: A Reasoning-Guided Iterative Learning System for Nuanced
Perception based on Joint-Embedding & Contextual Label Affinity [15.6] Ethosightは、フレキシブルで適応可能なゼロショットビデオ分析システムである。
Ethosightは、自然言語やキーワードで指定された、ユーザ定義のビデオ分析のクリーンなスレートから始まる。
Ethosightは低コストのエッジデバイスで効果的に動作し、ランタイム適応の強化をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 21:24:13 GMT)
Log Parsing: How Far Can ChatGPT Go? [15.6] 本稿では,ChatGPTが2つの研究課題に対処してログ解析を行う能力を評価する。
以上の結果から,ChatGPTは適切なプロンプトでログ解析を行う上で有望な結果が得られることがわかった。
本稿では,ChatGPTに基づくログ解析の課題と可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 00:29:24 GMT)
ProSpire: Proactive Spatial Prediction of Radio Environment Using Deep
Learning [14.7] 本稿では,プロアクティブな空間予測のアイデアを活用することで,スペクトル共有を可能にする,教師付き深層学習フレームワークProSpireを提案する。
ProSpireの中核となるコンポーネントは、RSSu-netと呼ばれる深層学習に基づく画像から画像への変換手法である。
評価の結果,RSSu-netは信号強度の予測において,絶対誤差が5dBであり,他の手法の平均誤差と同等であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 07:48:34 GMT)
Spiking-Diffusion: Vector Quantized Discrete Diffusion Model with
Spiking Neural Networks [14.2] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、エネルギー効率のよいニューロモルフィックチップにとって大きな可能性を秘めている。
本稿では,ベクトル量子化離散拡散モデルに基づくスパイキング拡散モデルを提案する。
MNIST,FMNIST,KMNIST,Realsの実験結果から,スパイキング拡散が既存のSNN生成モデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 07:29:03 GMT)
How Good Are Large Language Models at Out-of-Distribution Detection? [14.2] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、機械学習(ML)モデルの信頼性を高める上で重要な役割を果たす。
既存の研究では、BERTやRoBERTaのようなエンコーダベースの小さなトランスフォーマーを用いてOOD検出を調査している。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の領域におけるOOD検出の先駆的実証研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 13:15:18 GMT)
OCHID-Fi: Occlusion-Robust Hand Pose Estimation in 3D via RF-Vision [13.8] 3次元ポーズ推定機能を備えた最初のRF-HPE法としてOCHID-Fiを導入する。
OCHID-Fiは、スマートデバイスで広く利用可能な広帯域RFセンサーを使用して、3Dの手のポーズを探索し、障害物の背後にある骨格を抽出する。
事前訓練されたCM-HPEネットワークと同期されたCM/RFデータセットを使用して、複雑な値のRF-HPEネットワークをLoS条件下でトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:13:17 GMT)
Scene-Driven Exploration and GUI Modeling for Android Apps [13.6] ATG,WTG,STGなどのアプリケーションに対する抽出された遷移グラフは,遷移カバレッジが低く,粒度が粗い。
動的にGUIシーンを抽出するシーン駆動探索手法であるSceneDroidを提案する。
既存のGUIモデリングツールと比較すると、SceneDroidは168.74%のトランジションペアと162.42%のシーン抽出で改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 10:54:25 GMT)
Vehicle Cameras Guide mmWave Beams: Approach and Real-World V2V
Demonstration [13.1] ミリ波(mmWave)とテラヘルツ(THz)の細いビームの正確な整列は、5Gの信頼性と高いデータレートを満足し、無線通信システムを超えたものに不可欠である。
車両に装着した360度カメラの画像を用いて将来のビームを予測するための,V2Vシナリオのためのディープラーニングソリューションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 20:43:11 GMT)
Mimicking To Dominate: Imitation Learning Strategies for Success in
Multiagent Competitive Games [13.1] 我々は、対戦者の次の動きを予測するための新しいマルチエージェント模倣学習モデルを開発する。
また、模倣学習モデルとポリシートレーニングを組み合わせた、新しいマルチエージェント強化学習アルゴリズムを1つのトレーニングプロセスに導入する。
実験結果から,本手法は既存のマルチエージェントRLアルゴリズムと比較して性能が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 07:30:13 GMT)
Privacy Perceptions and Behaviors of Google Personal Account Holders in
Saudi Arabia [13.0] サウジアラビアのGoogleアカウント保有者30人に、プライバシーに対する認識についてインタビューした。
私たちの結果は、ほとんどの参加者はGoogleのデータプラクティスについてある程度の意識を持っているが、多くは曖昧な認識しか持っていないことを示している。
多くの参加者は、Googleが提供したサービスを改善するためにデータを使用することを容認しているが、大多数は広告目的でデータを使用することを容認できないと考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:25:18 GMT)
Online Detection of Golden Circuit Cutting Points [12.8] 我々は、再構築時に不要な基底成分を識別し、関連する下流計算を避ける黄金切断点の概念を導入する。
本稿では,Qiskit の Aer シミュレータ上での手法の適用性を実証し,壁面の時間短縮を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:56:31 GMT)
The DKU-DUKEECE System for the Manipulation Region Location Task of ADD
2023 [12.7] 本稿では,Audio Deepfake Detection Challenge (ADD 2023) のトラック2のためのシステムについて紹介する。
我々のトップパフォーマンスソリューションは、82.23%の文精度と60.66%のF1スコアを達成する。
その結果、最終的なABDスコアは0.6713となり、ABD 2023のトラック2で1位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:29:04 GMT)
ExtremeBB: A Database for Large-Scale Research into Online Hate,
Harassment, the Manosphere and Extremism [12.6] エクストリームBB(ExtremeBB)は、オンラインハラスメント、ハラスメント、マンスフィア、その他の過激主義を奨励する12の過激派掲示板フォーラム上で38.5kユーザーが作成した53.5万以上の投稿のテキストデータベースである。
これは20年間に遡る定性的かつ定量的な歴史的傾向を大規模に分析することを可能にする。
ExtremeBBには堅牢な倫理的データ共有体制があり、世界中の学者とデータを共有できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 22:38:14 GMT)
DiffPrep: Differentiable Data Preprocessing Pipeline Search for Learning
over Tabular Data [12.4] 与えられたデータセットに対するデータ前処理パイプラインを自動かつ効率的に検索するDiffPrepを提案する。
実験の結果,DiffPrepは実世界の18のデータセットのうち15の精度で最高のテスト精度を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 23:40:26 GMT)
Towards Generalizable Morph Attack Detection with Consistency
Regularization [12.1] 一般化可能なモルヒネ攻撃検出は注目されている。
現実的な形態変換の広い空間を探索するために、単純で効果的な2つのモルヒネ拡張法が提案されている。
提案した一貫性の規則化は、モーフィック・アタック・イメージにまたがって、モデルの隠れたレイヤの抽象化を整列させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 23:50:22 GMT)
An interpretable deep learning method for bearing fault diagnosis [12.1] 我々は、グラディエント重み付きクラス活性化マッピング(Grad-CAM)可視化を用いた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、ベアリング障害を分類するための解釈可能なディープラーニング(DL)手法を構築した。
モデル評価過程において,提案手法は特徴量の類似性に応じて,健康図書館から予測ベースサンプルを検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 15:22:08 GMT)
Graph Neural Networks on SPD Manifolds for Motor Imagery Classification:
A Perspective from the Time-Frequency Analysis [11.3] 運動画像(MI)分類は脳脳波(EEG)に基づく脳-コンピュータインタフェースにおける顕著な研究課題である。
本研究では,時間周波数解析の観点から,深層学習に基づく幾何学的MI-EEG分類器を増幅する。
Graph-CSPNetは、時間周波数領域における脳波の特徴を捉えるために、新しい多様体評価技術を利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 13:05:33 GMT)
Polymerized Feature-based Domain Adaptation for Cervical Cancer Dose Map
Prediction [11.2] 本稿では,別の癌,すなわち直腸癌から学んだ豊富な知識を移植し,頸部癌に対する線量マップ予測性能を向上させることを提案する。
ソース(直腸癌)とターゲット(頸部癌)との先天性領域ギャップを埋めるため,トランスフォーマーを用いた効果的な機能モジュール(PFM)を開発した。
2つの社内臨床データセットによる実験結果から,提案手法が最先端の手法に比べて優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:00:27 GMT)
False Negative/Positive Control for SAM on Noisy Medical Images [10.7] Segment Anything Model (SAM) は画像セグメンテーションのための全範囲基盤モデルである。
医療画像のセグメンテーションにおけるSAMの性能向上を目的とした改良されたテストフェーズプロンプト拡張手法を提案する。
ノイズの多い低コントラストの医用画像においても,SAMの有効利用が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 23:01:46 GMT)
Robotic Planning under Hierarchical Temporal Logic Specifications [10.0] 時間論理仕様を用いたロボット計画のための階層構造を提案する。
我々のモデルは、複数のレベルの構成仕様を持ち、より優れた構文的簡潔さ、より良い解釈可能性、より効率的なプランニングなどの利点を提供する。
シミュレーション実験の結果, 階層型の表現力の増強と提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 23:53:13 GMT)
Generic Attention-model Explainability by Weighted Relevance
Accumulation [9.8] 本稿では,トークン値の重要性を考慮に入れた重み付き関連性戦略を提案する。
提案手法を評価するために,CLIPをベースとした2段階モデルCLIPmapperを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:02:30 GMT)
Minimalist Traffic Prediction: Linear Layer Is All You Need [9.7] 交通予測は、インテリジェントトランスポーテーションシステム(ITS)の進展とスマートシティのビジョンに不可欠である。
STGNNは、RNNまたはTransformerと統合されたグラフニューラルネットワーク(GNN)を活用することで、この領域で有望であることを示した。
本稿ではこれらの課題に対処し,ノード埋め込みアプローチ,時系列分解,周期学習の3つの主要なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:12:11 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Artificial Upwelling Energy Management [9.2] 深部強化学習(DRL)アルゴリズムを応用した新しいエネルギー管理手法を提案する。
その結果, DRLを基盤としたアプローチは, AUS の効率向上と海藻栽培の持続可能性の向上, および海洋における炭素沈降の持続可能性向上に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 08:16:36 GMT)
Towards Explainable Land Cover Mapping: a Counterfactual-based Strategy [9.2] 陸域被覆分類タスクのための多クラス設定において,衛星画像時系列に対する生成的逆実逆法を提案する。
提案手法の特徴の1つは、ある対実的説明に対する対象クラスに対する事前仮定の欠如である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 20:37:31 GMT)
Detecting Images Generated by Deep Diffusion Models using their Local
Intrinsic Dimensionality [9.0] 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） (Sun, 20 Aug 2023 19:37:26 GMT)
A Study on Robustness and Reliability of Large Language Model Code
Generation [8.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を理解し、プログラミングコードを生成する素晴らしい能力を示している。
生成されたコードでのAPIの誤使用は、リソースリークやプログラムクラッシュなどの深刻な問題を引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 18:36:28 GMT)
Rapid-INR: Storage Efficient CPU-free DNN Training Using Implicit Neural
Representation [8.2] Implicit Neural Representation (INR) は、複雑な形状や物体を、その形状や表面構造を明確に定義せずに表現するための革新的なアプローチである。
従来の研究では、画像圧縮のINRとしてニューラルネットワークを使用することの有効性が実証されており、JPEGのような従来の手法に匹敵する性能を示している。
本稿では、画像のエンコーディングと圧縮にINRを利用する新しいアプローチであるRapid-INRを紹介し、コンピュータビジョンタスクにおけるニューラルネットワークトレーニングを高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 20:20:15 GMT)
Learning to Exploit Elastic Actuators for Quadruped Locomotion [8.0] 足の移動におけるスプリングベースのアクチュエータは、エネルギー効率と性能の向上を提供するが、コントローラ設計の難しさは増す。
実ロボットでモデルフリーのコントローラを直接学習することを提案する。
提案手法をDLR弾性四重項ベルトに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:46:59 GMT)
A Review on Deep Learning in UAV Remote Sensing [7.7] 本稿では,UAV画像に適用されるDeep Learning(DL)の基礎を概観する。
そのために、国際科学雑誌データベースに掲載された合計232の論文が調査された。
本稿では,有望な結果をDLが提示し,UAV画像データに関連するタスクを処理できる可能性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 19:43:18 GMT)
GAEI-UNet: Global Attention and Elastic Interaction U-Net for Vessel
Image Segmentation [7.6] 血管画像のセグメンテーションは、血管疾患の早期発見と治療を支援する医療診断において重要な役割を担っている。
本稿では,グローバルアテンションと弾性相互作用に基づく手法を組み合わせた新しいモデルGAEI-UNetを提案する。
ターゲット形状と予測形状のずれによって生じる力を捕捉することにより,本モデルでは,容器ネットワークの正確なトポロジを効果的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:42:37 GMT)
Efficient-VRNet: An Exquisite Fusion Network for Riverway Panoptic
Perception based on Asymmetric Fair Fusion of Vision and 4D mmWave Radar [7.6] 本研究では,コンテキストクラスタリング(CoC)に基づくモデルであるEfficient-VRNetと,視覚の非対称融合と4D mmWaveレーダを提案する。
実験では、Efficient-VRNetは、収集したデータセット上で、他のユニモーダルモデルよりも優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:53:27 GMT)
ChatEDA: A Large Language Model Powered Autonomous Agent for EDA [7.2] 本稿では,大規模な言語モデルであるAutoMageによって強化されたEDAのための自律エージェントであるChatEDAを紹介する。
ChatEDAは、タスク計画、スクリプト生成、タスク実行を効果的に管理することで、登録-転送レベル(RTL)からグラフデータシステムバージョンII(GDSII)への設計フローを合理化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 08:32:13 GMT)
Efficient Real-time Path Planning with Self-evolving Particle Swarm
Optimization in Dynamic Scenarios [7.0] 操作形式(TOF)は、粒子の操作をテンソル操作に変換する。
自己進化粒子群最適化(SEPSO)を開発した。
SEPSOはより優れたパスを生成でき、リアルタイムのパフォーマンスがかなり向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 05:31:48 GMT)
Enhancing Spatiotemporal Traffic Prediction through Urban Human Activity
Analysis [6.9] 本稿では,グラフ畳み込み深層学習アルゴリズムに基づく交通予測手法を提案する。
本研究では,宮内庁旅行調査の人的活動頻度データを活用し,活動と交通パターンの因果関係の推測能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:31:55 GMT)
Counterfactual communication without a trace in the transmission channel [6.7] 伝送路を通過する光子によって残される環境痕跡を除去する修正された対物通信プロトコルを提案する。
過去の粒子経路を推定するホイーラーの基準と比較すると、我々のトレース基準は通信の反事実性の主張を強く支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 05:25:04 GMT)
Large Transformers are Better EEG Learners [6.6] AdaCEは、EEGデータを画像やテキスト形式に変換するためのプラグアンドプレイアダプタである。
AdaCEは様々なEEGベースの予測タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
提案したAdaCEをより大きな事前学習モデルの微調整に適用することにより,脳波に基づく予測タスクの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:54:17 GMT)
Demystifying the Performance of Data Transfers in High-Performance
Research Networks [6.5] ファイル転送のための主要なパフォーマンス指標を収集し,保存するための,スケーラブルでエンドツーエンドな監視フレームワークを提案する。
提案するフレームワークでは,最大400のホスト毎の転送と40,000以上の転送を監視でき,パフォーマンス統計を1秒の精度で収集することができる。
また、収集した性能指標を自動的に処理し、Fスコア87～98%で性能異常の根本原因を特定する手法も導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:17:18 GMT)
A Fourier representation of kernel Stein discrepancy with application to
Goodness-of-Fit tests for measures on infinite dimensional Hilbert spaces [6.4] Kernel Stein discrepancy (KSD) は、確率測度間の差異のカーネルベースの尺度である。
我々は、分離可能なヒルベルト空間に横たわるデータの一般性において、KSDを初めて解析する。
これにより、KSDが測定を分離できることを証明できるので、実際は有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:13:41 GMT)
Quantile-based Maximum Likelihood Training for Outlier Detection [6.3] 我々は,推定時の外乱分離を改善するために,不整合分布を学習するための量子化に基づく最大極大目標を提案する。
本手法は, 事前学習した識別特徴に正規化フローを適合させ, 評価されたログ類似度に応じて異常値を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 22:27:54 GMT)
Black-box Selective Inference via Bootstrapping [6.0] 条件選択推論は選択イベントの正確な特徴を必要とするが、ラッソのようないくつかの例を除いてしばしば利用できない。
この研究は、選択イベントを推定するための一般的なアプローチを導入し、選択イベントに条件付けされた実行可能な推論を容易にすることで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 23:09:45 GMT)
Exact new mobility edges between critical and localized states [5.7] 障害系には、拡張、局所化、臨界状態と呼ばれる3種類の基本量子状態がある。
本稿では, 局所状態と強臨界状態とを分離した新しいタイプの正確な移動エッジ(ME)をホストする, 正確な可解モデルのクラスを提案する。
この研究は、臨界状態と実験可能な新しいME物理を正確に探求する道を開くかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 07:05:05 GMT)
Unsupervised Opinion Aggregation -- A Statistical Perspective [5.7] 複雑な意思決定システムは、根底にある真実が何であるかを理解するために意見に依存する。
本報告では, 基礎的真理を必要とせず, 各専門家の立場から知識を推測する統計的アプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 23:14:52 GMT)
A Trainable Approach to Zero-delay Smoothing Spline Interpolation [5.4] スムーズな信号は、データサンプルが利用可能になり、後続のデータにアクセスできなくなると、順次再構成されなければならない。
ここで各ステップは、コストメトリックを最小化しながら、スムーズな信号再構成を保証するピースを出力する。
本稿では,この累積コストを平均でさらに削減するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 21:27:52 GMT)
Varying quench dynamics: the Kibble-Zurek, saturated, and pre-saturated
regimes [5.0] クエンチ速度が遅いから非常に速い限界に変化するにつれて, クエンチダイナミクスの遷移について検討する。
飽和状態とキブル・ズールク状態の間に位置する飽和状態を特定する。
本研究では, 劣化効果の減衰と, ガウス崩壊から指数崩壊へのキンクキンク相関関数の挙動の変化を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:42:23 GMT)
Hyper Association Graph Matching with Uncertainty Quantification for
Coronary Artery Semantic Labeling [5.0] ICAを用いた冠状動脈セマンティックラベリングにおける不確実性定量化(HAGMN-UQ)を用いたハイパーアソシエーショングラフマッチングニューラルネットワークの革新的アプローチを提案する。
冠動脈セマンティックラベリングの精度は0.9345,高速推論速度は0。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:59:17 GMT)
FedSIS: Federated Split Learning with Intermediate Representation
Sampling for Privacy-preserving Generalized Face Presentation Attack
Detection [4.2] 目に見えないドメイン/アタックへの一般化の欠如は、FacePAD(face presentation attack detection)アルゴリズムのアキレスヒールである。
本研究では、プライバシ保護ドメインの一般化のために、中間表現サンプリング(FedSIS)を用いたFederated Split Learningと呼ばれる新しいフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 11:49:12 GMT)
I/O Burst Prediction for HPC Clusters using Darshan Logs [3.6] 本稿では,3台のスーパーコンピュータからのDarshanレポートを分析し,システムレベルの読み書きI/Oレートを5分間隔で抽出する。
我々は機械学習モデルをトレーニングし、システムレベルのI/Oバーストの発生を5分から120分前に見積もる。
I/Oバーストの度合いを推定すると,MLモデルは70%以上の精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:16:26 GMT)
Fant\^omas: Understanding Face Anonymization Reversibility [3.6] 顔画像は、個人を特定し、それらの個人情報を推測するのに使用できる豊富な情報源である。
このプライバシーリスクを軽減するために、匿名化では、鮮明な画像を変換して機密情報を難読化している。
匿名化画像を実際の入力に類似させることは、匿名化の欠陥を示す最強の指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 10:45:27 GMT)
Towards Synthesizing Datasets for IEEE 802.1 Time-sensitive Networking [3.4] タイムセンシティブネットワーク(TSN)プロトコルは、最近ミッションクリティカルシステム間でレガシーネットワーク技術を置き換えるために提案されている。
本稿では、TSNシステムのためのAI/ML技術の研究を盛んにするために、TSNデータセットの必要性を再カプセル化することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:47:35 GMT)
Exploring the Landscape of Natural Language Processing Research [3.4] NLP関連のいくつかのアプローチが研究コミュニティで調査されている。
確立したトピックを分類し、傾向を特定し、今後の研究分野を概説する総合的研究はいまだに残っていない。
その結果,NLPにおける研究分野の分類,最近のNLPの発展分析,研究成果の要約,今後の研究の方向性について概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:32:56 GMT)
Efficient Domain Adaptation of Sentence Embeddings Using Adapters [3.4] 特定のドメインに文を埋め込むには、良い結果を得るためにモデルを適用する必要がある。
これは、関心領域のための文埋め込みモデル全体を微調整することで行われる。
対象領域毎の文埋め込みモデルを個別に微調整する代わりに,軽量なアダプタを訓練することを提案する。
文埋め込みのパラメータ効率の良いドメイン適応にアダプタを用いることで、ドメイン適応型完全に微調整された文埋め込みモデルの1%以内の競合性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:01:30 GMT)
MPI-rical: Data-Driven MPI Distributed Parallelism Assistance with
Transformers [3.2] 本稿では,シリアルコードスニペットに基づいて訓練されたトランスフォーマーモデルを用いて,MPI-ricalと呼ばれる新しいMPIコード生成手法を提案する。
MPICodeCorpusデータセットと実世界の科学的コードベンチマークでMPI-ricalを評価し、コード補完と翻訳タスクのパフォーマンスを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 04:54:10 GMT)
Future Vision of Dynamic Certification Schemes for Autonomous Systems [3.2] 私たちは、重大な安全リスクをもたらす可能性のある、現在の認定戦略に関するいくつかの問題を特定します。
我々は、絶えず進化するシステムにおけるソフトウェア変更の不適切な反映と、システムの協力に対するサポートの欠如を強調します。
その他の欠点としては、認定の焦点が狭く、自律的なソフトウェアシステムの倫理的振る舞いを無視することが挙げられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 19:06:57 GMT)
Adaptive Uncertainty-Guided Model Selection for Data-Driven PDE
Discovery [3.1] 擬似偏微分方程式(PDE)を優先するパラメータ適応型不確実性補償ベイズ情報量規準(UBIC)を提案する。
UBICによる真のPDEの特定に成功していることを数値的に確認する。
BICスコアとモデル複雑度の間のトレードオフを改善するために観測データをノイズ化する興味深い効果を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:36:45 GMT)
SBSM-Pro: Support Bio-sequence Machine for Proteins [2.7] 本稿では,生物配列分類に特化して設計されたタンパク質のバイオシーケンスマシンを提案する。
配列アライメントを組み込んでタンパク質間の類似性を測り、新しいMKLアプローチを用いて様々な種類の情報を統合する。
以上の結果から,タンパク質の機能同定と翻訳後修飾の点から,本モデルが10個のデータセットにまたがる可換性を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:10:50 GMT)
Hiding Backdoors within Event Sequence Data via Poisoning Attacks [2.5] コンピュータビジョンでは、毒という敵の攻撃を行うことで、推論中に出力を形作ることができる。
顧客の金融取引のシーケンスでは、バックドアの挿入は困難である。
クリーンなモデルを、バックドアの可用性を認識して、この知識を活用する有毒なものに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 08:27:42 GMT)
Imaginations of WALL-E : Reconstructing Experiences with an
Imagination-Inspired Module for Advanced AI Systems [2.5] 本システムは,テキスト入力と他のモダリティのギャップを埋めるイマジネーションに着想を得たモジュールを備える。
これは、人間の解釈と異なるが、等しく有効であるかもしれない概念の独特な解釈につながる。
この研究は、想像力に触発されたAIシステムの開発における重要な進歩を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 20:10:55 GMT)
Qubits on programmable geometries with a trapped-ion quantum processor [2.0] 通勤ハミルトニアンのStroboscopic sequencesを通して最大8キュービットの1次元(1次元)イオン鎖を用いた高次元イジング相互作用のクラスを開発する。
我々は、この手法を非可換回路に拡張し、可変対称性を持つフロケ周期ドライブを用いて量子XYとハイゼンベルクモデルを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 07:01:57 GMT)
Navigating the acceptance of implementing business intelligence in
organizations: A system dynamics approach [1.6] ビジネスインテリジェンス(BI)は、データ駆動による洞察を活用して意思決定を改善する。
本研究では,BIプロジェクトの実施に影響を及ぼす要因について検討する。
従来の実装とセルフサービスの実装のアプローチを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:14:20 GMT)
An Empirical Evaluation of Temporal Graph Benchmark [1.4] 動的グラフライブラリ(DyGLib)をTGBに拡張することにより,時間グラフベンチマーク(TGB)の実証評価を行う。
その結果,(1) 異なるモデルでは, 過去の観測結果と一致して, 様々なデータセットに対して異なる性能を示すこと, (2) DyGLib を用いた場合の報告結果よりも, ベースラインの性能が著しく向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 13:50:10 GMT)
NeSyFOLD: Neurosymbolic Framework for Interpretable Image Classification [1.4] 画像分類タスクのためのニューロシンボリック(NeSy)モデルを作成するため,NeSyFOLDと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
FOLD-SE-Mと呼ばれるルールベースの機械学習アルゴリズムを用いて、階層化された回答セットプログラムを導出する。
NeSyモデルによる予測の正当性は、ASPインタープリタを使って得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 21:19:13 GMT)
Efficient selective attention LSTM for well log curve synthesis [1.2] 本稿では,既存のデータを用いて坑井の伐採曲線を推定する機械学習手法を提案する。
提案手法は,従来のLong Short-Term Memory(LSTM)ニューラルネットワーク上に自己注意機構を組み込むことで構築する。
実験により,提案手法は従来の曲線合成法と比較して精度が高いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:10:52 GMT)
Neural Architectures Learning Fourier Transforms, Signal Processing and
Much More.... [1.2] 音声信号処理アプリケーションにおいて,スクラッチからカーネルを学習する方法を示す。
ニューラルネットワークは正弦波のカーネル形状を学習するだけでなく、あらゆる種類の素晴らしい信号処理特性を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 23:30:27 GMT)
Automated mapping of virtual environments with visual predictive coding [1.1] 本稿では,エージェントが視覚的予測コーディングをしながら仮想環境をナビゲートするフレームワークを提案する。
次の画像予測タスクを学習しながら、エージェントは、距離を定量的に反映する環境の内部表現を自動的に構築する。
内部マップにより、エージェントは視覚情報のみを使用してランドマークに対して位置を特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 22:29:16 GMT)
Learning Disentangled Representation with Mutual Information
Maximization for Real-Time UAV Tracking [1.1] 本稿では,相互情報(DR-MIM)による不整合表現を利用して,UAV追跡の精度と効率を向上させる。
我々のDR-MIMトラッカーは最先端のUAVトラッカーよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 13:16:15 GMT)
cantnlp@LT-EDI@RANLP-2023: Homophobia/Transphobia Detection in Social
Media Comments using Spatio-Temporally Retrained Language Models [0.9] 本稿ではLTERAN@LP-2023共有タスクの一部として開発されたマルチクラス分類システムについて述べる。
我々は、BERTに基づく言語モデルを用いて、5つの言語条件におけるソーシャルメディアコメントにおけるホモフォビックおよびトランスフォビックな内容を検出する。
重み付きマクロ平均F1スコアに基づくマラヤラムの7ラベル分類システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 21:30:34 GMT)
Activation Addition: Steering Language Models Without Optimization [0.8] 我々は,アクティベーションエンジニアリングについて検討する。モデル動作を予測可能に変更するために,推論時にアクティベーションを変更する。
我々の推論時間アプローチは、出力の高レベルな特性を制御し、ターゲット外のモデル性能を保ちます。
微調整やRLHFよりもはるかに少ない計算と実装の労力で、ユーザは自然言語の仕様を提供し、そのオーバーヘッドはモデルのサイズとともに自然にスケールできる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:21:05 GMT)
Dissipative quantum Fisher information for a general Liouvillian
parameterized process [0.6] まず、リウヴィル空間における一般散逸発生器を導出し、その分解形式に基づいて、2つの部分からDQFIを導出する。
この部分と時間の関係は、調和振動、純粋な指数利得、減衰を含む豊富な特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 07:12:43 GMT)
EDDense-Net: Fully Dense Encoder Decoder Network for Joint Segmentation
of Optic Cup and Disc [0.3] 緑内障(英: Glaucoma)は、視神経に損傷を与える眼疾患であり、視覚障害と永久盲眼を引き起こす。
緑内障の診断には、光ディスク(OD)検査におけるカップ・ツー・ディスク比(CDR)の推定が用いられる。
OCとODの結合分割のためのEDDense-Netセグメンテーションネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 07:45:03 GMT)
Investigating Conversion from Mild Cognitive Impairment to Alzheimer's
Disease using Latent Space Manipulation [0.2] 本稿では、MCIからアルツハイマー病への変換の識別子である変数を発見するためのディープラーニングフレームワークを提案する。
特に、MCIおよびアルツハイマー病患者で訓練された変分自己エンコーダネットワークの潜時空間を操作し、重要な特性を得る。
生成型デコーダとアルツハイマー病の診断に繋がる寸法を利用して、データセット中のMCI患者から合成認知症患者を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 19:40:45 GMT)
Towards Sustainable Development: A Novel Integrated Machine Learning
Model for Holistic Environmental Health Monitoring [0.0] 都市化は経済成長を可能にするが、劣化によって環境を害する。
機械学習は、主要な予測的特徴を特定することによって環境劣化を追跡するための有望なツールとして登場した。
本研究の目的は、介入点の特定、計画と保全の取り組みの改善、そして究極的には持続可能な開発への貢献を支援することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:35:21 GMT)
The Quantum Curriculum Transformation Framework for the development of
Quantum Information Science and Technology Education [0.0] Quantum Curriculum Transformation Framework (QCTF)は、量子技術のカリキュラムの作成と変換に関する実践的な視点を提供する。
本稿では、量子通信の基本概念として、例カリキュラム、より具体的には量子テレポーテーションを用いて、これをどのように実現できるかを示す。
このフレームワークは、QISTの教えの物語を構造化することを目的としており、QISTの実践に関するさらなる研究の基礎を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 21:44:10 GMT)
SLD Fisher information for kinetic uncertainty relations [0.0] オープン量子系の運動的不確実性関係(KUR)に対する対称対数微分(SLD)フィッシャー情報について検討する。
有限時間および任意の初期状態において、SLD Fisher 情報の簡潔な表現を導出する。
我々は,マンデルスタム-タmm関係に基づいて,SLD Fisher の情報も速度限界に現れることを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:35:43 GMT)
Reformulating the NMR Quantum Mechanics Fundamental Aspects: Spin 1/2
Evolution in Magnetic Field Gradients [0.0] 我々は、スピン系のエネルギーが磁場と相互作用し、エネルギーの他の全ての部分が一定の貯水池であると考えている。
RF磁場を使わずにNMR画像を作る可能性は、絡み合ったスピン1/2状態が磁場勾配によって操作できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 10:06:17 GMT)
Quantum State Tomography using Quantum Machine Learning [0.0] 量子状態トモグラフィ(QST)の効率を高めるために,量子機械学習(QML)技術の統合を提案する。
以上の結果から,QMLに基づくQST手法は従来手法に比べて測定精度が著しく低い高忠実度(98%)を実現可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 17:51:24 GMT)
Quantum Codes on Graphs [0.0] 様々なグラフを用いて構築されたコードに関するいくつかの疑問について考察する。
創発性フェルミオンを用いて構築できるフロケット符号について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 13:22:58 GMT)
Quantization-based Optimization with Perspective of Quantum Mechanics [0.0] 量子化に基づくシュル「オーディンガー方程式」に基づく最適化について解析する。
量子化に基づく最適化におけるシュル・オーディンガー方程式によって導かれるトンネル効果は、局所的な最小値から逃れることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 05:03:31 GMT)
Prediction of Pneumonia and COVID-19 Using Deep Neural Networks [0.0] 胸部X線画像から肺炎を予測する機械学習手法を提案する。
DenseNet121は他のモデルより優れており、精度は99.58%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 21:26:37 GMT)
On-chip indistinguishable photons using III-V nanowire/SiN hybrid
integration [0.0] ナノワイヤ量子ドットを用いた不明瞭な光子のオンチップ生成を実証する。
量子ドット放出は、SiN導波路への量子ドット放出の結合であり、テーパーされたナノワイヤのエバネッセントモードを介して行われる。
光子の時間的範囲における励起タイミングジッタ,スペクトル拡散,純劣化の役割について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 09:51:53 GMT)
Non-separable Covariance Kernels for Spatiotemporal Gaussian Processes
based on a Hybrid Spectral Method and the Harmonic Oscillator [0.0] 物理引数に基づいて共分散カーネルを生成するためのハイブリッドスペクトル手法を提案する。
このアプローチは、物理的に動機づけられた非分離性共分散カーネルの新しいクラスを導出するために用いられる。
LDHOカーネルは、時空相関のモノトニックとテンポラルの両方のプロセスを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 19:31:29 GMT)
Mean-Field Description of Cooperative Scattering by Atomic Clouds [0.0] 拡張原子雲による光散乱の解析式について述べる。
平均場モデルは、$N$の離散原子によって散乱される光子の負の干渉のため、サブラジアント散乱を記述しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 18:12:12 GMT)
Lorentz and gauge invariance of quantum space [0.0] ローレンツ対称性とゲージ対称性を尊重する空間の離散像を導出する。
この離散性は、自然界で異なるエネルギースケールで観察される結晶構造と準結晶構造を説明することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 08:10:33 GMT)
Logarithmic Regret in Multisecretary and Online Linear Programming
Problems with Continuous Valuations [0.0] 私は、nドル以上の顧客がnドル以上の期間に順次到着する一般的な収益管理問題を研究します。
satifying the period-$ t $ yields utility $ u_t in mathbbR_+ $ and the inventory holds by $ A_t in mathbbR_++M $.
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:56:37 GMT)
Indonesian Automatic Speech Recognition with XLSR-53 [0.0] 本研究では,XLSR-53事前学習モデルを用いたインドネシア語自動音声認識(ASR)の開発に焦点を当てた。
このXLSR-53事前学習モデルは、非英語言語におけるトレーニングデータの量を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 09:59:40 GMT)
Homogenising SoHO/EIT and SDO/AIA 171\AA$~$ Images: A Deep Learning
Approach [0.0] 太陽の極端紫外線画像は、宇宙天気予報タスクの不可欠な部分となっている。
我々は、SoHO/EITとSDO/AIA 171AAサーベイの時間重なりを利用して、深層学習モデルのアンサンブルを訓練し、2回の太陽周期でEUV画像の1つの均一なサーベイを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 17:17:27 GMT)
Global Warming In Ghana's Major Cities Based on Statistical Analysis of
NASA's POWER Over 3-Decades [0.0] 本研究では,異なる気候帯を示す4つの主要ガーナ都市の長期気温変動について検討した。
その結果,特に工業化アクラにおける温暖化傾向が明らかになった。
2023年半ばの平均気温は、Acra 27.86degC、Kumasi 27.15degC、Kete-Krachi 29.39degC、Wa 30.76degCである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:23:42 GMT)
Fusing VHR Post-disaster Aerial Imagery and LiDAR Data for Roof
Classification in the Caribbean [0.0] 屋上特性の自動分類には深層学習の手法を応用した。
この作業は、カリブ海での弾力性と災害対応を改善するために、政府がよりタイムリーに構築する情報を作成するのを助けることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 03:57:52 GMT)
FedAVO: Improving Communication Efficiency in Federated Learning with
African Vultures Optimizer [0.0] Federated Learning (FL) は分散機械学習技術である。
本稿では,通信効率を向上させる新しいFLアルゴリズムであるFedAVOを紹介する。
我々はFedAVOがモデル精度と通信ラウンドにおいて大幅な改善を達成していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 17:05:10 GMT)
Exact solutions of a spin-orbit coupling model in two-dimensional
central-potentials and quantum-classical correspondence [0.0] 円筒対称電場を持つ2次元中心ポテンシャルで制約された中性スピン粒子の古典的および量子的周期軌道について述べる。
非アベリア・アノンモデルが自然に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:49:30 GMT)
Electrical Magnetochiral current in Tellurium [0.0] 我々は, 電気磁気キラル異方性 (eMChA) が$p$型テルル結晶に与える影響を理論的に検討した。
ホールハミルトニアンにおける$k_i B_j$は波動ベクトル $mathbf k$ と磁場 $mathbf B$ の両方で線型であり、eMChA にはならないことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 20:17:03 GMT)
Economic Policy Uncertainty: A Review on Applications and Measurement
Methods with Focus on Text Mining Methods [0.0] 経済政策不確実性(Economic Policy Uncertainty、EPU)は、経済政策変更時に投資家が実現した不確実性を表す。
EPU値は、直接的に財務パラメータに基づいて推定したり、テキストマイニング手法を用いて間接的に不確実性を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 16:00:53 GMT)
Developing a Machine Learning-Based Clinical Decision Support Tool for
Uterine Tumor Imaging [0.0] 子宮平滑筋肉腫 (LMS) は稀ながら積極的な悪性腫瘍である。
遺伝性平滑筋腫(LM)とLMSを区別することは困難である。
UT症例110例のT2強調画像115例に5種類の腫瘍を認めた。
nnU-Netを適用し,25,45,65,85のトレーニングセット画像をランダムに生成することにより,トレーニングセットサイズがパフォーマンスに与える影響を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 21:46:05 GMT)
Data Augmentation using Transformers and Similarity Measures for
Improving Arabic Text Classification [0.0] 本稿では,最近の強力なモデリング手法であるAraGPT-2を用いた新しいアラビアDA手法を提案する。
生成された文は、ユークリッド、コサイン、ジャカード、BLEU距離を用いて、文脈、意味、多様性、新規性の観点から評価される。
AraSarcasm, ASTD, ATT, MOVIEの4つの感情アラビアデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 15:32:29 GMT)
Can Large Language Models Find And Fix Vulnerable Software? [0.0] GPT-4は、その脆弱性の約4倍の脆弱性を同定した。
各脆弱性に対して実行可能な修正を提供し、偽陽性率の低いことを証明した。
GPT-4のコード修正により脆弱性の90%が減少し、コード行数はわずか11%増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 19:33:12 GMT)
Boson Operator Ordering Identities from Generalized Stirling and
Eulerian Numbers [0.0] 生成と消滅演算子からなるボソン弦は、他のそのような弦の線形結合として拡張することができる。
i) 弦のパワーが$Omega$、(ii) 弦のパワーが$Omega$、(ii) 弦のパワーが$Omega$のツイストバージョンが$Omega$である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 18:14:40 GMT)
Beyond Individual Input for Deep Anomaly Detection on Tabular Data [0.0] 異常検出は、金融、医療、サイバーセキュリティなど、さまざまな分野において重要である。
本稿では,非パラメトリックトランスフォーマー(NPT)を利用した新しい深層異常検出手法を提案する。
非パラメトリックな方法では、推論中にトレーニングセット全体を活用し、マスクした特徴を再構成して異常スコアを生成するモデルの能力を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 13:30:36 GMT)
Analog simulation of high harmonic generation in atoms [0.0] 我々は、非常に制御可能なポテンシャルを持つ閉じ込められた超低温原子が、現象を記述できるツールとなることを示した。
本研究では,高調波発生の放射収率をシミュレートする実験プロトコルを提案する。
以下に示すように、これらのシミュレータによって提供されるベンチマークは、拡張された短い核ポテンシャルの変換効率に関する新たな洞察を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 10:22:24 GMT)
An alternative to SVM Method for Data Classification [0.0] サポートベクトルマシン(SVM)は、データ分類のための一般的なカーネル手法である。
この方法は、時間処理、高次元ケースにおける最適化プロセスの失敗のリスクなど、いくつかの弱点に悩まされている。
本稿では, 上記の欠点を微妙に改善した, 類似性能の代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 14:09:01 GMT)
A theorem for the normalization of continuous spectrum stationary states [0.0] ここで開発された単純な解析式は、1次元シュリンガー方程式の連続スペクトル定常状態の正規化の計算を大幅に単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:06:40 GMT)
A probabilistic analysis of selected notions of iterated conditioning
under coherence [0.0] デ・フィネッティの条件付き概念は3つの値を持つ対象であり、賭けの枠組みにおける条件付き乱数量であると考えている。
複素確率定理やその他の基本的な性質がこれらの対象によって保存されないことを示す。
すべての基本特性は, 主に Gilio と Sanfilippo によって開発された反復条件によってのみ満たされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 18:48:37 GMT)
A Variational Qubit-Efficient MaxCut Heuristic Algorithm [0.0] 新しい変分Qubit-Efficient MaxCut (QEMC)アルゴリズムは、MaxCut問題の解を見つけるために特別に設計されている。
最大2048ノード(11量子ビット)の正則グラフ上でのノイズレスQEMCシミュレーションを提案する。
最大32ノード(5threshold qubits)のグラフの最先端の結果を達成した実際の量子デバイス上でのQEMCの実行
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 23:06:18 GMT)
A Review on Objective-Driven Artificial Intelligence [0.0] 人間は、コミュニケーションにおける文脈、ニュアンス、微妙な手がかりを理解する能力を持っている。
人間は、世界に関する論理的推論と予測を行うのに役立つ、常識的な知識の広大なリポジトリを持っています。
機械はこの本質的な理解に欠けており、人間が自明に感じる状況を理解するのに苦労することが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 02:07:42 GMT)
A MIL Approach for Anomaly Detection in Surveillance Videos from
Multiple Camera Views [0.0] 閉塞と乱れは、監視ビデオで異常を検出するのが難しくなる2つのシーン状態である。
我々は、ラベルの欠如とマルチカメラビュー(MC)に対応するためにMIL(Multiple Instance Learning)を組み合わせることで、監視ビデオにおける異常検出の典型的な問題に取り組む。
その結果、シングルカメラ構成に比べてF1スコアが大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 20 Aug 2023 12:31:04 GMT)