OBELICS: An Open Web-Scale Filtered Dataset of Interleaved Image-Text
Documents [122.6] 我々は、インターリーブされた画像テキスト文書のオープンなWebスケールフィルタリングデータセットであるOBELICSを紹介する。
データセット作成プロセスを説明し、包括的なフィルタリングルールを示し、データセットの内容を分析する。
IDEFICSという名前の9～800億のパラメータのビジョンと言語モデルをトレーニングし、異なるマルチモーダルベンチマークで競合性能を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:35:52 GMT)
A Measure-Theoretic Characterization of Tight Language Models [105.2] 病理学的には「確率質量」が無限列の集合に漏れることがある。
本稿では,言語モデリングの尺度論的扱いについて述べる。
多くのポピュラーな言語モデルファミリーが実際に密接な関係にあることを証明しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:01:57 GMT)
SeqGPT: An Out-of-the-box Large Language Model for Open Domain Sequence
Understanding [103.3] 大規模言語モデル(LLM)は、オープンドメインのNLPタスクに顕著な能力を示している。
本稿では、オープンドメインの自然言語理解に特化して強化された、バイリンガル(英語と中国語)のオープンソース自己回帰モデルSeqGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:31:19 GMT)
Can Language Models Learn to Listen? [96.0] 本稿では,話者の言葉に基づく社会的対話における聞き手から適切な表情応答を生成するための枠組みを提案する。
提案手法は,VQ-VAEを用いて定量化したリスナーの顔のジェスチャー列であるリスナーの応答を自己回帰的に予測する。
生成したリスナーの動きは,定量的メトリクスと質的ユーザスタディを通じて,言語意味論に精通し,反映していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:59:02 GMT)
AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring
Emergent Behaviors in Agents [95.5] 本稿では,その構成をより高機能なシステムとして協調的に調整できるマルチエージェントフレームワークを提案する。
実験により,フレームワークが単一エージェントより優れたマルチエージェントグループを効果的に展開できることが実証された。
これらの振舞いの観点から、我々は、ポジティブなものを活用し、ネガティブなものを緩和し、マルチエージェントグループの協調可能性を改善するためのいくつかの戦略について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:47:11 GMT)
Unified Visual Relationship Detection with Vision and Language Models [89.8] この研究は、複数のデータセットからラベル空間の結合を予測する単一の視覚的関係検出器のトレーニングに焦点を当てている。
視覚と言語モデルを活用した統合視覚関係検出のための新しいボトムアップ手法UniVRDを提案する。
人物体間相互作用検出とシーングラフ生成の双方による実験結果から,本モデルの競合性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:04:50 GMT)
A Survey of Self-supervised Learning from Multiple Perspectives:
Algorithms, Applications and Future Trends [86.8] 自己教師付き学習(SSL)は、ラベル付きラベルなしでラベルなしの例から有用な機能を学ぶことを目的としている。
本稿では,アルゴリズム,アプリケーション,3つの主要なトレンド,オープンな質問の観点から,さまざまなSSLメソッドのレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:07:45 GMT)
Texture Generation on 3D Meshes with Point-UV Diffusion [86.7] 本稿では, 粗い微細化パイプラインであるPoint-UV拡散モデルとUVマッピングを併用し, 高品質なテクスチャイメージをUV空間で生成する。
本手法は,任意の属のメッシュを処理し,多種多様で,幾何に適合し,高忠実度なテクスチャを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:20:54 GMT)
Diffusion Model as Representation Learner [86.1] Diffusion Probabilistic Models (DPMs) は、最近、様々な生成タスクにおいて顕著な結果を示した。
本稿では,DPMが獲得した知識を認識タスクに活用する新しい知識伝達手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 00:38:39 GMT)
Exploring Fine-Grained Representation and Recomposition for
Cloth-Changing Person Re-Identification [85.4] 補助情報のない2つの制限に対処するために,新しいFIne-fine Representation and Recomposition (FIRe$2$) フレームワークを提案する。
FIRe$2$は、広く使われている5つのRe-IDベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:59:48 GMT)
Rethinking Person Re-identification from a Projection-on-Prototypes
Perspective [84.2] 検索タスクとしてのPerson Re-IDentification(Re-ID)は,過去10年間で大きな発展を遂げてきた。
本稿では,新しいベースライン ProNet を提案する。
4つのベンチマークの実験では、提案したProNetは単純だが有効であり、以前のベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:38:10 GMT)
Tube-Link: A Flexible Cross Tube Framework for Universal Video
Segmentation [83.7] Tube-Linkは、ビデオセグメンテーションの複数のコアタスクを統一アーキテクチャで処理する汎用フレームワークである。
我々のフレームワークは、短いサブクリップを入力として取り、対応する時空間管マスクを出力するほぼオンラインアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:46:09 GMT)
Explore and Tell: Embodied Visual Captioning in 3D Environments [83.0] 現実のシナリオでは、ひとつのイメージは良い視点を与えず、きめ細かいシーン理解を妨げる可能性がある。
本稿では,視覚的キャプションモデルにナビゲーション機能を持たせるEmbodied Captioningという新しいタスクを提案する。
本稿では,この課題に対処するために,ナビゲータとキャプタを組み合わせたCascade Embodied Captioning Model (CaBOT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:46:04 GMT)
Vanishing Point Estimation in Uncalibrated Images with Prior Gravity
Direction [82.7] 我々はマンハッタンのフレームを推定する問題に取り組む。
2つの新しい2行解法が導出され、そのうちの1つは既存の解法に影響を与える特異点に悩まされない。
また、局所最適化の性能を高めるために、任意の行で実行される新しい最小でないメソッドを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:03:25 GMT)
UnLoc: A Unified Framework for Video Localization Tasks [82.6] UnLocは、未トリミングビデオにおける時間的ローカライズのための新しいアプローチである。
事前訓練された画像とテキストタワーを使用し、トークンをビデオテキスト融合モデルに供給する。
我々は,3つの異なるローカライゼーションタスクに対して,統一的なアプローチで成果を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:15:20 GMT)
X-VoE: Measuring eXplanatory Violation of Expectation in Physical Events [75.9] 本研究では,AIエージェントによる直感的な物理の把握を評価するベンチマークデータセットであるX-VoEを紹介する。
X-VoEは直感的な物理モデルの説明能力を高めるためのより高いバーを確立する。
本稿では、物理力学を捉え、隠蔽対象状態を推定する説明に基づく学習システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:28:23 GMT)
STEERER: Resolving Scale Variations for Counting and Localization via
Selective Inheritance Learning [74.2] スケールの変動はオブジェクトカウントにおける根深い問題であり、既存のスケールアウェアアルゴリズムでは効果的に対処されていない。
本稿では,オブジェクトカウントにおけるスケール変動の問題に対処する,STEERERと呼ばれる新しい手法を提案する。
STEERERは、特徴抽出を促進するために、パッチオブジェクトに最も適したスケールを選択し、下位から上位までの識別的特徴のみを徐々に継承する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 05:09:07 GMT)
SATR: Zero-Shot Semantic Segmentation of 3D Shapes [74.1] 大規模オフザシェルフ2次元画像認識モデルを用いて3次元形状のゼロショットセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションの課題について検討する。
本研究では、SATRアルゴリズムを開発し、ShapeNetPartと提案したFAUSTベンチマークを用いて評価する。
SATRは最先端のパフォーマンスを達成し、ベースラインアルゴリズムを平均mIoUの1.3%と4%で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 00:37:57 GMT)
An Empirical Study of Catastrophic Forgetting in Large Language Models
During Continual Fine-tuning [74.0] カタストロフィック・ナッシング(英: Catastrophic forgetting、CF)は、機械学習において、モデルが新しい情報を学ぶ際に学習した情報を忘れたときに発生する現象である。
本研究では,大言語モデルの知識における忘れ現象を,ドメイン知識,推論,理解という観点から実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:18:24 GMT)
Turning a CLIP Model into a Scene Text Spotter [73.6] 我々は,大規模コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)モデルの可能性を活用し,シーンテキストの検出とスポッティング作業を強化する。
このバックボーンは、CLIPにおける視覚的プロンプト学習とクロスアテンションを利用して、画像とテキストベースの事前知識を抽出する。
FastTCM-CR50では、画像とテキストの埋め込みのシナジーを高めるために、インスタンス言語マッチングプロセスが導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:25:48 GMT)
Autonomous Detection of Methane Emissions in Multispectral Satellite
Data Using Deep Learning [73.0] メタンは最も強力な温室効果ガスの1つである。
現在のメタン放出モニタリング技術は、近似的な放出要因や自己報告に依存している。
深層学習法は、Sentinel-2衛星マルチスペクトルデータにおけるメタン漏れの自動検出に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 19:36:50 GMT)
Image-free Classifier Injection for Zero-Shot Classification [72.7] ゼロショット学習モデルは、訓練中に見られなかったクラスからのサンプルのイメージ分類において顕著な結果が得られる。
我々は,画像データを用いることなく,ゼロショット分類機能を備えた事前学習モデルの装備を目指す。
提案したイメージフリーインジェクション・ウィズ・セマンティックス (ICIS) でこれを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:56:48 GMT)
LaGR-SEQ: Language-Guided Reinforcement Learning with Sample-Efficient
Querying [71.9] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、テキストを介してコンテキスト対応の応答を提供するという、印象的な能力を実証した。
この能力は、パターン補完に関連するシーケンシャルな意思決定タスクにおいて、妥当なソリューションを予測するために使われる可能性がある。
第一強化学習(RL)エージェントによって部分的に完了したタスクに対する解を提案するために,LLMのこの予測能力を利用するLaGRを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 02:07:35 GMT)
Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image Deblurring [71.8] 拡散モデル (DM) は画像劣化に導入され, 有望な性能を示した。
本稿では,階層型統合拡散モデル(HI-Diff)を提案する。
人工的および実世界のぼかしデータセットの実験は、HI-Diffが最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:16:27 GMT)
WanJuan: A Comprehensive Multimodal Dataset for Advancing English and
Chinese Large Models [70.0] ワンフアン(Wan Juan)は、中国語と英語のデータからなる大規模なマルチモーダルデータセットであり、幅広いWebソースから収集されている。
同様のスケールのモデルと比較して,多次元評価において有意な優位性を示すモデルであるInternLMのトレーニングに利用された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:40:48 GMT)
Faster Training of Neural ODEs Using Gau{\ss}-Legendre Quadrature [68.9] ニューラルネットワークの訓練を高速化する代替手法を提案する。
我々はGuss-Legendre乗法を用いて、ODEベースの方法よりも高速に積分を解く。
また、Wong-Zakai定理を用いて、対応するODEをトレーニングし、パラメータを転送することで、SDEのトレーニングにも拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:31:15 GMT)
Environment-Invariant Curriculum Relation Learning for Fine-Grained
Scene Graph Generation [66.6] シーングラフ生成(SGG)タスクは、主観オブジェクト対に基づいて述語を特定するように設計されている。
本研究では,既存のSGG手法にプラグイン・アンド・プレイ方式で適用可能な,環境不変なカリキュラム関係学習(EICR)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:19:33 GMT)
SCULPT: Shape-Conditioned Unpaired Learning of Pose-dependent Clothed
and Textured Human Meshes [66.6] SCULPTは,人間の布とテクスチャを用いた3次元メッシュの新規な3次元生成モデルである。
ポーズ依存型・テクスチャ型ヒューマンメッシュの非ペア学習手法を提案する。
本手法をSCULPTデータセット上で検証し,布を被った人体に対する最先端の3D生成モデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:23:25 GMT)
The Change You Want to See (Now in 3D) [65.6] 本稿の目的は、同じ3Dシーンの2つの「野生」画像の間で何が変わったかを検出することである。
我々は,全合成データに基づいて学習し,クラスに依存しない変化検出モデルに貢献する。
我々は,人間に注釈を付けた実世界のイメージペアによる評価データセットを新たにリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:59:45 GMT)
SPARF: Large-Scale Learning of 3D Sparse Radiance Fields from Few Input
Images [62.6] 本稿では、新しいビュー合成のための大規模ShapeNetベースの合成データセットであるSPARFを提案する。
少数の視点からスパースボクセル放射場を生成することを学習する新しいパイプライン(SuRFNet)を提案する。
SuRFNetは、少数の/1画像からの部分的なSRFと特別なSRF損失を用いて、高品質なボクセル放射場を生成することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:53:09 GMT)
CoNe: Contrast Your Neighbours for Supervised Image Classification [62.1] Contrast Your Neighbours (CoNe)は、教師付き画像分類のための学習フレームワークである。
CoNeは、より適応的で洗練されたターゲットを生成するために、類似した隣人の特徴をアンカーとして採用している。
私たちのCoNeは、最近のTimトレーニングレシピを上回るResNet-50で、ImageNetの80.8%のTop-1精度を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:49:37 GMT)
AutoML in the Age of Large Language Models: Current Challenges, Future
Opportunities and Risks [62.1] この2つの分野は、緊密な統合によって相互の境界を根本的に押し付けることができると想定している。
認識可能な相乗効果だけでなくリスクも強調することにより、AutoMLとLCMの交差点でのさらなる探索を促進することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:01:46 GMT)
Improving Diversity in Zero-Shot GAN Adaptation with Semantic Variations [61.1] 0ショットのGAN適応は、よく訓練されたジェネレータを再利用して、目に見えないターゲットドメインの画像を合成することを目的としている。
実際の画像の代わりに1つの代表的テキスト機能しか持たないため、合成された画像は徐々に多様性を損なう。
そこで本研究では,CLIP空間における対象テキストの意味的変化を見つけるための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:12:28 GMT)
Decentralized Riemannian Conjugate Gradient Method on the Stiefel
Manifold [59.7] 第一次最適化法である共役法は、最も急降下法よりも早く収束し、その計算コストは第二次法よりも低い。
本稿では、スティーフェル多様体上の勾配上の大域関数を最小化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:02:16 GMT)
FairDP: Certified Fairness with Differential Privacy [59.6] 本稿では,FairDPについて紹介する。FairDPは,差分プライバシ(DP)による証明された公正性を実現するために設計された,新しいメカニズムである。
FairDPは個別に個別のグループのモデルを訓練し、グループ固有のクリッピング用語を用いてDPの異なる影響を評価し、バウンドする。
広範に理論的および実証的な分析により、FairDPの有効性が検証され、モデルユーティリティ、プライバシ、フェアネス間のトレードオフが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 20:09:24 GMT)
Transferable Attack for Semantic Segmentation [59.2] 敵が攻撃し、ソースモデルから生成された敵の例がターゲットモデルを攻撃するのに失敗するのを観察します。
本研究では, セマンティックセグメンテーションのためのアンサンブルアタックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:05:22 GMT)
TeD-SPAD: Temporal Distinctiveness for Self-supervised
Privacy-preservation for video Anomaly Detection [59.0] 人間の監視のないビデオ異常検出(VAD)は複雑なコンピュータビジョンタスクである。
VADのプライバシー漏洩により、モデルは人々の個人情報に関連する不必要なバイアスを拾い上げ、増幅することができる。
本稿では,視覚的プライベート情報を自己管理的に破壊する,プライバシーに配慮したビデオ異常検出フレームワークTeD-SPADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:42:55 GMT)
COCA: Classifier-Oriented Calibration for Source-Free Universal Domain
Adaptation via Textual Prototype [58.5] Universal Domain Adaptation (UniDA)は、ソースとターゲットドメインの共通クラスとプライベートクラスを区別することを目的としている。
SF-UniDAメソッドは、ターゲットドメインへの適応を実行する際に、ソースサンプルに直接アクセスする必要がなくなる。
既存のSF-UniDAメソッドは、ソースモデルをトレーニングするために大量のラベル付きソースサンプルを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:50:19 GMT)
Pixel Adaptive Deep Unfolding Transformer for Hyperspectral Image
Reconstruction [58.3] 我々は,HSI再構成のためのPixel Adaptive Deep Unfolding Transformer (PADUT)を提案する。
データモジュールでは、画素レベルの劣化に焦点を合わせるために、画素適応降下ステップが使用される。
先行モジュールでは、非局所スペクトル変換器(NST)を導入し、回復のためのHSIの3次元特性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:12:31 GMT)
TADA! Text to Animatable Digital Avatars [57.5] TADAはテキスト記述を取り込み、高品質な幾何学とライフスタイルのテクスチャを備えた表現力のある3Dアバターを生産する。
我々は3次元変位とテクスチャマップを備えたSMPL-Xから最適化可能な高分解能ボディモデルを導出した。
我々は、生成した文字の正規表現とRGB画像をレンダリングし、SDSトレーニングプロセスにおけるそれらの潜伏埋め込みを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:59:10 GMT)
Patch Is Not All You Need [57.3] 本稿では,画像の変換を適応的に変換する新しいパターン変換器を提案する。
我々は畳み込みニューラルネットワークを用いて入力画像から様々なパターンを抽出する。
我々は,CIFAR-10とCIFAR-100で最先端のパフォーマンスを達成し,ImageNet上での競合的な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:54:00 GMT)
iPLAN: Intent-Aware Planning in Heterogeneous Traffic via Distributed
Multi-Agent Reinforcement Learning [57.2] 本稿では,高密度および不均一な交通シナリオにおける軌跡や意図を予測できる分散マルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムを提案する。
インテント対応プランニングのアプローチであるiPLANにより、エージェントは近くのドライバーの意図をローカルな観察からのみ推測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 05:06:36 GMT)
QD-BEV : Quantization-aware View-guided Distillation for Multi-view 3D
Object Detection [57.0] BEV (bird-eye-view) に基づく多視点3D検出は、最近大幅に改善されている。
本稿では,BEVタスクに量子化を直接適用することで,トレーニングが不安定になり,性能劣化が許容できないことを示す。
QD-BEVにより,新しいビュー誘導蒸留(VGD)の目標が実現され,QAT(量子化対応トレーニング)の安定化が図られ,モデル性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:06:49 GMT)
ICL-D3IE: In-Context Learning with Diverse Demonstrations Updating for
Document Information Extraction [56.8] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて、文脈内学習による顕著な結果を示している。
ICL-D3IEと呼ばれるシンプルだが効果的なテキスト内学習フレームワークを提案する。
具体的には、ハードトレーニング文書から最も困難で独特なセグメントをハードデモとして抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:57:18 GMT)
Reinforced Self-Training (ReST) for Language Modeling [56.8] 人間からのフィードバック(RLHF)からの強化学習は、人間の好みに合わせることで、大きな言語モデル(LLM)の出力の品質を向上させることができる。
強化自己学習(Reinforced Self-Training, ReST)と呼ばれる, バッチ強化学習(RL)の成長にインスパイアされたLLMを人間の好みに合わせるための簡単なアルゴリズムを提案する。
この結果から,ReSTは自動測定値と機械翻訳ベンチマークの人的評価によって,計算とサンプル効率で翻訳品質を大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:23:42 GMT)
CamP: Camera Preconditioning for Neural Radiance Fields [56.5] NeRFは、オブジェクトと大規模シーンの高忠実度3Dシーン再構成を得るために最適化することができる。
外部および固有のカメラパラメータは通常、NeRFの前処理ステップとしてStructure-from-Motion (SfM)法を用いて推定される。
本稿では,カメラパラメータ間の相関をなくし,その効果を正規化するホワイトニング変換を代用問題として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:59:54 GMT)
Multi-Modal Dataset Acquisition for Photometrically Challenging Object [56.3] 本稿では,3次元視覚タスクにおける現在のデータセットの限界について,精度,サイズ,リアリズム,および光度に挑戦する対象に対する適切な画像モダリティの観点から検討する。
既存の3次元認識と6次元オブジェクトポーズデータセットを強化する新しいアノテーションと取得パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:38:32 GMT)
The Impossibility of Parallelizing Boosting [56.2] 並列化促進の可能性について検討する。
私たちの主な貢献は強い負の結果であり、トレーニングに必要なコンピューティングリソースの総量に対して、大幅な並列化が急激な爆発を必要としていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:11:40 GMT)
Deep Person Generation: A Survey from the Perspective of Face, Pose and
Cloth Synthesis [55.7] まず、まず、人物生成の範囲を要約し、それから、最新の進歩と深い人物生成の技術的トレンドを体系的にレビューする。
200以上の論文が網羅的に紹介され、重要な技術的ブレークスルーを見るためにマイルストーンの作業が強調されている。
この調査は、ディープ・パーソン・ジェネレーションの将来的な展望に光を当て、デジタル・ヒューマンへの完全な応用のための有用な基盤を提供することを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:36:56 GMT)
Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [54.4] 我々は、ITの一般的な方法論、ITデータセットの構築、ITモデルのトレーニング、異なるモダリティ、ドメイン、アプリケーションへのアプリケーションを含む、文献を体系的にレビューする。
また、ITの潜在的な落とし穴とそれに対する批判、および既存の戦略の現在の欠陥を指摘し、実りある研究の道筋を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:35:16 GMT)
Neural Amortized Inference for Nested Multi-agent Reasoning [54.4] 本研究では,人間のような推論能力と計算限界のギャップを埋める新しい手法を提案する。
提案手法を2つの挑戦的マルチエージェント相互作用領域で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:40:36 GMT)
EALink: An Efficient and Accurate Pre-trained Framework for Issue-Commit
Link Recovery [54.3] 本稿では,イシュー・コミット・リンク・リカバリのためのEALinkという,効率的かつ正確な事前学習フレームワークを提案する。
大規模なデータセットを構築し、EALinkのパワーを実証するための広範な実験を行う。
その結果、EALinkは様々な評価指標において、最先端の手法よりも大きなマージン(15.23%-408.65%)優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:46:43 GMT)
Approximated Prompt Tuning for Vision-Language Pre-trained Models [54.3] 視覚言語による事前学習モデルでは、事前学習タスクと下流タスクのギャップを埋めるために、しばしば多くの学習可能なトークンを必要とする。
本稿では,効率的なVL転送学習を実現するために,APT(Approximated Prompt Tuning)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:18:57 GMT)
Neural Microfacet Fields for Inverse Rendering [54.2] 本研究では,シーンの画像から材料,幾何学,環境照明を復元する手法を提案する。
本手法では, 各試料を(潜在的に不透明な)表面として扱うことにより, ボリューム設定内にマイクロファセット反射率モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:23:56 GMT)
Dataset Distillation Using Parameter Pruning [53.8] 提案手法は, より堅牢な蒸留データセットを合成し, 蒸留過程での難解なパラメータを抽出することにより, 蒸留性能を向上させることができる。
2つのベンチマークデータセットの実験結果から,提案手法の優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:15:35 GMT)
Exploring Equation as a Better Intermediate Meaning Representation for
Numerical Reasoning [53.2] 我々は数値推論の問題を解くために方程式をIMRとして利用する。
本稿では、方程式(ブリッジ)の生成を分解したブースティング数値推論法を提案する。
本手法では,GSM8K,SVAMP,Algebraデータセットの2.2%,0.9%,1.7%の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:35:33 GMT)
Polarimetric Information for Multi-Modal 6D Pose Estimation of
Photometrically Challenging Objects with Limited Data [52.0] 6Dポーズ推定パイプラインは、RGBのみまたはRGB-Dデータに依存する。
このような制限を克服するために,補完分極情報を利用した教師付き学習ベース手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:56:00 GMT)
TokenSplit: Using Discrete Speech Representations for Direct, Refined,
and Transcript-Conditioned Speech Separation and Recognition [51.6] TokenSplit は Transformer アーキテクチャを使用するシーケンス・ツー・シーケンス・エンコーダ・デコーダモデルである。
また,本モデルでは,書き起こし条件付けの有無にかかわらず,分離の点で優れた性能を発揮することを示す。
また、自動音声認識(ASR)の性能を測定し、音声合成の音声サンプルを提供し、我々のモデルの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:52:01 GMT)
UniM$^2$AE: Multi-modal Masked Autoencoders with Unified 3D
Representation for 3D Perception in Autonomous Driving [51.4] Masked Autoencoders (MAE)は、強力な表現の学習において重要な役割を担い、様々な3D知覚タスクにおいて優れた結果をもたらす。
この研究は、自律運転における統一された表現空間に適したマルチモーダルのMasked Autoencodersに展開する。
画像に固有のセマンティクスとLiDAR点雲の幾何学的複雑さを複雑に結合するために、UniM$2$AEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 02:13:40 GMT)
Multi-Task Hypergraphs for Semi-supervised Learning using Earth
Observations [51.3] 本稿では,各ノードがタスクであり,与えられたタスクに到達したハイパーグラフが教師なしの教師になるような,強力なマルチタスクハイパーグラフを提案する。
我々のモデルは、地球観測の最も重要な問題の一つに応用され、それは非常に多タスクであり、しばしば地上データ不足に悩まされる。
ハイパーグラフは、そのマルチタスク・セルフ・スーパービジョン・プロセスを通じて、段階的なデータ分散シフトに教師なしで適応し、確実に回復可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 20:22:51 GMT)
Measurement events relative to temporal quantum reference frames [49.2] 本稿では,Page-Wootters形式に対する2つのアプローチを比較し,進化と測定の操作的意味を明らかにする。
非イデアルクロックに対して、浄化された測定手法は非局所的、非単位的進化の時間をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:26:12 GMT)
Entanglement and localization in long-range quadratic Lindbladians [49.2] 局在のシグナルは凝縮物質や低温原子系で観測されている。
本研究では, 局所的な浴槽のアンサンブルに結合した非相互作用性スピンレスフェルミオンの1次元鎖モデルを提案する。
系の定常状態は、コヒーレントホッピングの存在下で安定な$p$をチューニングすることで、局在エンタングルメント相転移を経ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:11:01 GMT)
LOPR: Latent Occupancy PRediction using Generative Models [49.2] LiDARの生成した占有グリッドマップ(L-OGM)は、頑丈な鳥の視線シーンを表現している。
本稿では,学習空間内での表現学習と予測という,占有率予測を分離する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 21:47:31 GMT)
Efficient Joint Optimization of Layer-Adaptive Weight Pruning in Deep
Neural Networks [47.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)のための新しい層適応型重み決定手法を提案する。
我々のアプローチは、レイヤ適応型プルーニングスキームを設計するためのすべてのレイヤの集団的影響を考慮に入れている。
我々の実験は、ImageNetとCIFAR-10データセット上の既存の手法よりも、我々のアプローチの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:22:47 GMT)
LightDepth: Single-View Depth Self-Supervision from Illumination Decline [47.5] 教師付きトレーニングに十分な地上深度データがあれば, 単視点深度推定は極めて効果的である。
そこで本研究では,教師付きケースと同様のパフォーマンスを実現する,シングルビューの自己監督手法を提案する。
我々の実験では、我々の自己監督モデルは、完全に教師されたモデルと同等の精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:25:58 GMT)
To Whom are You Talking? A Deep Learning Model to Endow Social Robots
with Addressee Estimation Skills [47.1] 本研究では,話者からの非言語的身体的手がかりを解釈し,活用することにより,発話者の宛先を理解する能力である宛先推定の問題に取り組む。
本研究では,話者の顔と身体姿勢の2次元ベクトルを表現した入力画像として,畳み込み層とLSTMセルからなるハイブリッドディープラーニングモデルを実装する。
我々は,ロボットの自我中心の視点から,空間におけるアドレスの局所化の観点から,我々のモデルがアドレス推定問題を解くことができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:43:42 GMT)
Privacy-Preserving Face Recognition Using Random Frequency Components [47.0] 顔認識によってプライバシーの懸念が高まっている。
人間の知覚可能な低周波成分を抽出することで視覚情報を隠蔽することを提案する。
得られた知見を,プライバシ保護のための新しい顔認識手法であるPartialFaceに抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 04:31:02 GMT)
FocalDreamer: Text-driven 3D Editing via Focal-fusion Assembly [46.7] FocalDreamerは、テキストプロンプトに従って編集可能な部分とベース形状をマージして、所望の領域内できめ細かい編集を行うフレームワークである。
独立した3Dパーツを完全なオブジェクトに組み立て、便利なインスタンスの再利用と部分的な制御のために調整します。
広く使われているグラフィックスエンジンと互換性のある高忠実な幾何学とPBRテクスチャを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:16:52 GMT)
Concept Evolution in Deep Learning Training: A Unified Interpretation
Framework and Discoveries [46.2] ConceptEvoはディープニューラルネットワーク(DNN)のための統合解釈フレームワーク
それは、訓練中に学んだ概念の発端と進化を明らかにします。
これは、ConvNeXtのような現代のDNNアーキテクチャと、VGGsやInceptionV3のような古典的なDNNの両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:30:58 GMT)
Towards Accelerated Model Training via Bayesian Data Selection [45.6] 本稿では,モデルの一般化損失に対するデータの影響を調べることによって,より合理的なデータ選択原理を提案する。
近年の研究では、モデルの一般化損失に対するデータの影響を調べることによって、より合理的なデータ選択の原則が提案されている。
この研究は、軽量ベイズ処理を活用し、大規模な事前訓練モデル上に構築された既製のゼロショット予測器を組み込むことにより、これらの問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:58:15 GMT)
Adversarial Attacks and Defenses for Semantic Communication in Vehicular
Metaverses [45.5] セマンティック・コミュニケーション (Semantic Communication, SemCom) は、車載メタバースアプリケーションにおいて、通信リソースの圧力を大幅に緩和する革命的パラダイムとして導入された。
SemComは、車両間のデータトラフィックが爆発的に増加しても、高品質で超効率的な車両通信を可能にする。
本稿では,グローバルメタバース,ローカルメタバース,セムコムモジュール,リソースプールからなる階層型セムコム対応車両メタバースフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:03:09 GMT)
Language-Specific Representation of Emotion-Concept Knowledge Causally
Supports Emotion Inference [45.4] 本研究では,言語由来の感情概念知識が感情推論を因果的に支援するかどうかを検討した。
感情概念の14の属性は、異なる人工ニューロン集団によって表されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:44:19 GMT)
Structured World Models from Human Videos [45.1] 私たちは、現実世界で、複雑で一般的な行動を直接学習する問題に取り組みます。
そこで本研究では,ロボットが操作スキルを効率よく学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:59:32 GMT)
Modeling of electronic dynamics in twisted bilayer graphene [45.0] ツイスト二層グラフェン中の電子の量子力学を数値計算する問題を考察する。
まず, 有限領域上の計算により, 非共分散二層グラフェンの強結合モデルのダイナミクスを近似できることを証明した。
次に,Bistritzer-MacDonaldモデルの有効性の範囲を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 02:50:13 GMT)
BoxDiff: Text-to-Image Synthesis with Training-Free Box-Constrained
Diffusion [44.4] 本稿では,ボックスやスクリブルなどのユーザ提供条件の最も単純な形式に焦点を当てる。
本研究では,空間条件に順応した合成画像のオブジェクトとコンテキストを制御する訓練自由な手法を提案する。
具体的には、3つの空間的制約、すなわち、インナーボックス、アウターボックス、コーナー制約を、拡散モデルの妄想的なステップにシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:07:10 GMT)
A Large-scale Benchmark for Log Parsing [44.2] さまざまなログデータセットが存在しており、これらのツールをベンチマークして機能やパフォーマンスを理解することが不可欠である。
ログ解析のための既存のデータセットは、スケールと代表性の点で制限されている。
我々は,実世界のソフトウェアシステムで観測されるログデータをより正確に反映した,LogPubという,大規模アノテートログデータセットのコレクションを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:24:15 GMT)
On the Adversarial Robustness of Multi-Modal Foundation Models [43.2] マルチモーダル基盤モデルのキャプション出力を変更するために、悪意のあるコンテンツプロバイダが画像に対する認識不能な攻撃を使用できることを示す。
敵攻撃に対する対策は、デプロイされたマルチモーダル・ファンデーション・モデルによって使用されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:09:09 GMT)
Analyzing Complex Systems with Cascades Using Continuous-Time Bayesian
Networks [42.9] 本研究では,複雑なシステムのカスケード挙動を解析するための連続時間ベイズネットワーク(CTBN)に基づくモデリングフレームワークを提案する。
イベントがシステムを介してどのように伝播するかを記述し、想定される感覚状態、すなわち、差し迫ったカスケード行動を引き起こす可能性のあるシステム状態を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:06:15 GMT)
Large Language Model as a User Simulator [42.3] ChatGPTは民主化への取り組みを刺激し、実際のユーザとChatGPTの会話を活用することで、注目すべき一歩を踏み出した。
BaizeやUltraChatのような現在の取り組みは、真の人間の学習ではなく、指示に基づく人間の振る舞いをシミュレートするためにChatGPTに依存している。
以上の課題に対処するため,本研究では,真の人間機械会話から抽出した人間の質問を学習目標とし,ユーザシミュレータであるUserGPTをトレーニングし,高品質な人間中心の合成会話データセットであるRealChatを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:51:56 GMT)
Neuromorphic Hebbian learning with magnetic tunnel junction synapses [41.9] 磁気トンネル接合(MTJ)の双対抵抗状態による高精度推論を実現するニューロモルフィックネットワークの提案と実験的検討を行った。
MTJシナプスで直接実装したニューロモルフィックネットワークの最初の実演を行った。
また,STT-MTJシナプスを用いた非教師型ヘビアン学習システムにより,MNIST手書き文字認識の競争精度が向上できることをシミュレーションにより実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 19:58:44 GMT)
Real-time Multi-person Eyeblink Detection in the Wild for Untrimmed
Video [41.4] 野生のリアルタイムアイブリンク検出は、疲労検出、顔の反偽造、感情分析などに広く役立ちます。
私たちはこの研究分野に初めて光を当て、データセット、理論、プラクティスに不可欠な貢献をしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:18:55 GMT)
Ref-DVGO: Reflection-Aware Direct Voxel Grid Optimization for an
Improved Quality-Efficiency Trade-Off in Reflective Scene Reconstruction [40.9] 本稿では,再構築の質を高め,トレーニングとレンダリングを高速化するための暗黙的・明示的なアプローチを提案する。
提案手法は, 競合する手法と比較して, 競合する品質効率のトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:22:53 GMT)
CHORD: Category-level Hand-held Object Reconstruction via Shape
Deformation [40.6] 日常生活では、人間は手を使って物体を操作する。
従来のアプローチでは、ハンドヘルドオブジェクトの正確な形状を再構築することは困難だった。
形状変形によるカテゴリーレベルのハンドヘルドオブジェクト再構成のための新しい手法CHORDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:14:18 GMT)
Foundation Model-oriented Robustness: Robust Image Model Evaluation with
Pretrained Models [40.4] 本稿では,サロゲートオラクルと比較して画像分類モデルの性能を直接測定する新しいロバストネス測定手法を提案する。
我々の新しい手法は、固定ベンチマークや制約付き摂動の制限なしに、モデルの堅牢性を評価する新しい方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:07:27 GMT)
Spear and Shield: Adversarial Attacks and Defense Methods for
Model-Based Link Prediction on Continuous-Time Dynamic Graphs [40.0] 本稿では,連続時間動的グラフ上でのリンク予測のための,単純かつ効果的な逆攻撃手法T-SPEARを提案する。
本稿では,T-SPEARがリンク予測タスクにおいて,被害者モデルの性能を著しく低下させることを示す。
我々の攻撃は他のTGNNに転送可能であり、攻撃者が想定する被害者モデルとは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:09:51 GMT)
AvatarCraft: Transforming Text into Neural Human Avatars with
Parameterized Shape and Pose Control [39.0] アバタークラフト(AvatarCraft)は、3Dの人間のアバターを作る方法である。
拡散モデルを用いて1つのテキストプロンプトに基づく神経アバターの幾何学とテクスチャの学習を導く。
我々は、暗黙の場を明示的なワープフィールドで変形させることにより、人間のアバターをアニマタブルにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:04:24 GMT)
Residual Pattern Learning for Pixel-wise Out-of-Distribution Detection
in Semantic Segmentation [38.8] 本稿では,新たな残差パターン学習 (RPL) モジュールを提案する。このモジュールはセグメンテーションモデルを用いて,イリヤセグメンテーション性能に影響を与えることなく,OoD画素の検出を支援する。
また,様々な文脈において,RPLがOoD画素を頑健に検出することを強制する新しいコンテクストロバストコントラスト学習(CoroCL)を提案する。
われわれのアプローチは、FPRが約10%改善し、AuPRCが7%向上し、フィッシュスケープ、Segment-Me-If-You-Can、RoadAnomalyデータセットの最先端になった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:14:04 GMT)
Towards Fair Graph Neural Networks via Graph Counterfactual [38.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ上での表現(GNN)学習の優れた能力を示し、さまざまなタスクを容易にしている。
最近の研究によると、GNNはトレーニングデータからのバイアスを継承し、増幅する傾向にあり、高いシナリオでGNNが採用されることが懸念されている。
本研究では,非現実的な反事実を避けるために,非現実的な反事実をトレーニングデータから選択できる新しいフレームワークCAFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:05:05 GMT)
DOMINO++: Domain-aware Loss Regularization for Deep Learning
Generalizability [38.4] OODの一般化性に着目した二重誘導および動的ドメイン認識損失正規化であるDOMINO++を提案する。
DOMINO++はその正規化において専門家誘導とデータ誘導の知識を統合している。
その優れたパフォーマンスは、実際の臨床データに対する深層学習の信頼性の高い展開を改善する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:58:04 GMT)
Ultra Dual-Path Compression For Joint Echo Cancellation And Noise
Suppression [38.1] 計算コストの広い圧縮比を達成するために、周波数デュアルパス圧縮を導入する。
固定圧縮比の下では、時間と周波数の両手法を組み合わせたデュアルパス圧縮により、さらなる性能向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 21:36:56 GMT)
FedDAT: An Approach for Foundation Model Finetuning in Multi-Modal
Heterogeneous Federated Learning [38.0] 我々はFederated Dual-Aadapter Teacher(Fed DAT)と呼ばれる異種マルチモーダル基礎モデルに適した微調整フレームワークを提案する。
Fed DATは、クライアントのローカル更新を規則化し、MKD(Mutual Knowledge Distillation)を効率的な知識伝達に適用することで、データの均一性に対処する。
その有効性を示すために、異なる種類のデータ不均一性を持つ4つの多モードFLベンチマークについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 21:57:01 GMT)
A Safe Deep Reinforcement Learning Approach for Energy Efficient
Federated Learning in Wireless Communication Networks [37.7] Federated Learning(FL)は、分散AI技術を保存する重要なプライバシとして登場した。
現在FLで行われている努力にもかかわらず、その環境への影響は依然として未解決の問題である。
本稿では,必要な総エネルギーを最小化するために,関連機器の計算・通信資源のオーケストレーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:02:54 GMT)
When Prompt-based Incremental Learning Does Not Meet Strong Pretraining [36.1] 本研究では,学習可能な適応型プロンプトジェネレータ(APG)を開発した。
鍵となるのは、プロンプト検索と学習プロセスを学習可能なプロンプトジェネレータに統一することである。
本手法は, 事前学習を伴わずに, 先進的な漸進的学習法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:33:21 GMT)
Large Language Models for Software Engineering: A Systematic Literature
Review [35.3] 大規模言語モデル(LLM)は、特にソフトウェア工学(SE)を含む多くの領域に大きな影響を与えている。
この体系的な文献レビューは、LLMとSEの交差点を深く掘り下げている。
我々は、2017年から2023年までの合計229の研究論文を収集し、分析し、4つの重要な研究質問(RQ)に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:37:49 GMT)
WeditGAN: Few-shot Image Generation via Latent Space Relocation [35.0] WeditGANを導入し、StyleGANの中間潜伏符号を学習定数オフセットで$w$で編集することでモデル転送を実現する(Delta w$)。
確立された潜在空間間の1対1マッピングは、モード崩壊やオーバーフィッティングを自然に防ぐことができる。
広く使われているソース/ターゲットデータセットのコレクションの実験は、現実的で多様な画像を生成するWeditGANの能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:29:17 GMT)
Backdooring Textual Inversion for Concept Censorship [34.8] 本稿では、テキスト・インバージョン(TI)と呼ばれるパーソナライズ技術に焦点を当てる。
TIは特定のオブジェクトに関する詳細な情報を含む単語を埋め込む。
TIモデルの概念検閲を実現するために, TI埋め込みにバックドアを注入することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:39:04 GMT)
MGMAE: Motion Guided Masking for Video Masked Autoencoding [34.8] 時間的冗長性は、ビデオMAEのマスキング比が高く、マスキング戦略をカスタマイズしている。
我々の動き誘導マスクは、時間的一貫したマスキングボリュームを構築するために、運動情報を明示的に組み込む。
我々は、Something V2 と Kinetics-400 のデータセット上で実験を行い、MGMAE が元の VideoMAE よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:39:41 GMT)
Adaptive Superpixel for Active Learning in Semantic Segmentation [34.1] 本稿では,ピクセル単位のアノテーションではなく,上位のラベルを収集する,スーパーピクセル単位のアクティブラーニングフレームワークを提案する。
スーパーピクセル毎に支配的なラベルを持つことは、クリック数が少なくなるため、アノテータの負担を大幅に削減する。
また、潜在的にノイズの多いアノテーションを学習から識別し排除するシービングメカニズムも考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:55:12 GMT)
Fairness Continual Learning Approach to Semantic Scene Understanding in
Open-World Environments [33.8] 本稿では,意味的セグメンテーション問題に対するフェアネス連続学習手法を提案する。
The fairness objective, a new fairness continual learning framework based on class distributions。
連続学習における重要な課題に対処するために, 新たにプロトタイプなコントラストクラスタリング損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:35:25 GMT)
Spectral Graphormer: Spectral Graph-based Transformer for Egocentric
Two-Hand Reconstruction using Multi-View Color Images [33.7] マルチビューRGB画像から2つの高忠実度ハンドを再構成するトランスフォーマーベースの新しいフレームワークを提案する。
本研究では, 実データへの合成学習モデルの一般化を実証し, 現実的な両手再構成を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 20:07:02 GMT)
Accelerating Antimicrobial Peptide Discovery with Latent Structure [33.3] 我々は、AMP(LSSAMP)を設計するための潜在シーケンス構造モデルを提案する。
LSSAMPは二次構造を表現するために潜在空間における多スケールベクトル量子化を利用する。
実験の結果,LSSAMPにより産生されるペプチドは抗菌活性が高い可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 00:36:44 GMT)
Simple Baselines for Interactive Video Retrieval with Questions and
Answers [33.2] 本稿では,質問応答による対話型ビデオ検索のための,シンプルで効果的なベースラインを提案する。
ユーザインタラクションをシミュレートするためにビデオQAモデルを用い,対話型検索タスクの生産性向上を可能にすることを示す。
MSR-VTT, MSVD, AVSDによる実験により, 問合せに基づくインタラクションを用いたフレームワークは, テキストベースのビデオ検索システムの性能を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 00:32:19 GMT)
Quantum Symmetric Private Information Retrieval with Secure Storage and
Eavesdroppers [33.0] X$-secure,$E$-eavesdropped,$T$-colluding symmetric private information search (SPIR)の古典的および量子的変動について考察する。
まず,古典的な$X$-secure,$E$-eavesdropped,$T$-colluding SPIR (XSETSPIR) を,クロス部分空間アライメント (CSA) の修正版に基づいて開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:30:38 GMT)
On the accuracy of interpolation based on single-layer artificial neural
networks [33.0] フィードフォワードアーキテクチャを持つ一層ANNを,浅層ネットワークあるいは二層ネットワークと呼ぶ。
エクストリーム・ラーニング・マシン(ELM)と呼ばれる手順を用いてパラメータを訓練する場合について述べる。
次に、与えられたサンプリングノードの外側の精度、Chebychev、およびランダムに選択されたノードに焦点が当てられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:40:09 GMT)
Improving the Transferability of Adversarial Examples with Arbitrary
Style Transfer [32.6] スタイル転送ネットワークは、人間の意味的内容を保持しながら、画像内の低レベルの視覚的特徴の分布を変更することができる。
本稿では、任意のスタイル転送ネットワークを用いて、画像を異なる領域に変換する新たな攻撃手法であるStyle Transfer Method (STM)を提案する。
提案手法は、通常訓練されたモデルまたは逆訓練されたモデルにおいて、逆変換性を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:58:13 GMT)
Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of
Consciousness [32.0] このレポートは、AI意識に対する厳密で実証的なアプローチを主張し、実証している。
我々は、反復処理理論、グローバルワークスペース理論、高次理論、予測処理、注意スキーマ理論など、意識に関するいくつかの顕著な科学的理論を調査した。
私たちの分析は、現在のAIシステムが意識的でないことを示唆していますが、意識的なAIシステムを構築するための明らかな障壁がないことも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:18:34 GMT)
ST-RAP: A Spatio-Temporal Framework for Real Estate Appraisal [31.8] 本稿では,不動産アプライサルのための新しい時空間フレームワークST-RAPを紹介する。
大規模な不動産データセットに関する包括的な実験を通じて、ST-RAPは従来の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:18:26 GMT)
Few-Shot Physically-Aware Articulated Mesh Generation via Hierarchical
Deformation [31.6] 数ショットの物理的認識によるメッシュ生成の問題について検討する。
少数の例のみを含む明瞭なオブジェクトデータセットを観察することにより、高い視覚的忠実度と物理的妥当性を持つ多様なメッシュを生成できるモデルを学びたい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:59:07 GMT)
One-shot Implicit Animatable Avatars with Model-based Priors [31.4] ELICITは、1つの画像から人間固有の神経放射場を学習する新しい方法である。
ELICITは、単一のイメージしか利用できない場合、アバター生成の強力なベースライン手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:59:06 GMT)
Software Entity Recognition with Noise-Robust Learning [31.3] ウィキペディアの分類を利用して、12のきめ細かいタイプで79Kのユニークなソフトウェアエンティティを持つ包括的なエンティティ辞書を開発する。
そこで我々は,多くのドロップアウトを考慮に入れたソフトウェアエンティティ認識モデルのトレーニングに対して,ノイズローバスト学習手法である自己正規化を提案する。
その結果、自己正規化でトレーニングされたモデルは、私たちのWikipediaベンチマークと2つのStack Overflowベンチマークにおいて、バニラと最先端のアプローチの両方よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:41:46 GMT)
MMD Aggregated Two-Sample Test [31.1] 平均最大離散性(MMD)に基づく2つの新しい非パラメトリック2サンプルカーネルテストを提案する。
まず、固定化されたカーネルに対して、置換またはワイルドブートストラップを用いてMDDテストを構築し、テストしきい値を決定するために2つの一般的な数値処理を行う。
本研究では,この実験が非漸近的にレベルを制御し,反復対数項までソボレフ球の最小値を達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:20:37 GMT)
BackTrack: Robust template update via Backward Tracking of candidate
template [30.4] BackTrackは一般的なテンプレート更新スキームであり、テンプレートベースのトラッカーに適用できる。
BackTrackは、過去のフレームで後方に追跡することで、候補テンプレートの信頼性を定量化する、堅牢で信頼性の高い方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:00:59 GMT)
3DPortraitGAN: Learning One-Quarter Headshot 3D GANs from a Single-View
Portrait Dataset with Diverse Body Poses [30.4] 3DGANは,360degPHQデータセットから3Dアバター分布を学習し,ボディポーズの自己学習を行う最初の3D対応ヘッドショット・ポートレート・ジェネレータである。
本モデルでは、全カメラアングルから4分の1のヘッドショット3D表現を用いて、ビュー一貫性のあるポートレート画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:35:44 GMT)
Decoupled Iterative Refinement Framework for Interacting Hands
Reconstruction from a Single RGB Image [30.2] 画素アライメント・ハンド再構成を実現するために,分離された反復的精細化フレームワークを提案する。
提案手法は、InterHand2.6Mデータセットにおいて、既存の2手再構成手法を大きなマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:46:50 GMT)
Adaptive Local Steps Federated Learning with Differential Privacy Driven
by Convergence Analysis [29.8] Federated Learning(FL)は、複数のデバイスや組織間で、データを共有せずにモデルトレーニングを可能にする分散機械学習技術である。
FLは、生データが外部の敵に直接アクセスできないことを保証しているが、敵は相変わらず差分攻撃によってデータに関する統計情報を取得することができる。
ディファレンシャルプライバシ(DP)は、敵が送信されたパラメータから個人情報を推測しないように、モデルや勾配にノイズを加える。
適応型ローカルステップ微分プライバシーフェデレーション学習(ALS-DPFL)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 04:09:59 GMT)
Artificial Intelligence and Aesthetic Judgment [29.7] 生成AIは人間の表現様式で創造的なアウトプットを生成する。
我々は、現代の生成型AIモデルの出力に遭遇することは、同じ種類の美的判断によって媒介されると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:40:54 GMT)
Generative Pretraining for Black-Box Optimization [29.6] 我々は,新しいブラックボックス関数を事前学習するための生成フレームワークBONETを提案する。
BONETでは、オフラインデータセットから派生した固定長軌道上で自己回帰モデルを訓練する。
BONETをDesign-Benchでランク付けします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:49:14 GMT)
Diffusion Models for Black-Box Optimization [29.6] オフラインブラックボックス最適化のためのDDOM(Denoising Diffusion Optimization Model)を提案する。
オフラインデータセットが与えられた場合、DDOMは関数値に基づいて条件付き生成モデルをブラックボックス関数のドメイン上で学習する。
DDOMは最先端のベースラインと競合する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:55:58 GMT)
Improving Continuous Sign Language Recognition with Cross-Lingual Signs [29.1] 本稿では,多言語手話コーパスを用いた連続手話認識の実現可能性について検討する。
まず、2つのデータセットに現れる独立した記号を含む2つの手話辞書を構築します。
次に、適切に最適化された手話認識モデルを用いて、2つの手話間の手話間の手話マッピングを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:58:47 GMT)
Coordinate Quantized Neural Implicit Representations for Multi-view
Reconstruction [28.9] 量子化座標を用いたニューラル暗黙表現を導入し、最適化時のフィールドの不確かさとあいまいさを低減する。
我々は離散座標とその位置符号化を用いてボリュームレンダリングを通して暗黙の関数を学習する。
広く使用されているベンチマークによる評価は、最先端技術よりも優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 20:27:33 GMT)
Stabilizing Unsupervised Environment Design with a Learned Adversary [28.4] 汎用エージェントの訓練における主な課題は、環境変動に対する広範な一般化と堅牢性を促進する訓練タスクの設計である。
教師なし環境設計(UED)の先駆的なアプローチは、強化学習を使用して教師の政策を訓練し、ゼロからタスクを設計するPAIREDである。
PAIREDは理論上の強い支持にもかかわらず、実用性能を阻害する様々な課題に悩まされている。
我々は、PAIREDが最先端の手法に適合または超えることを可能にし、いくつかの確立された手続き的環境において堅牢なエージェントを生産する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:42:56 GMT)
An Improved Best-of-both-worlds Algorithm for Bandits with Delayed
Feedback [28.1] 本稿では,フィードバックが可変に遅延するバンディットのためのベスト・オブ・ボス・ワールドス・アルゴリズムを提案する。
アルゴリズムとその後悔の限界は、遅延や最大遅延よりも、卓越した観測の回数に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:17:40 GMT)
Adaptive SGD with Polyak stepsize and Line-search: Robust Convergence
and Variance Reduction [27.0] AdaSPSとAdaSLSと呼ばれる2種類の新しいSPSとSLSを提案し、非補間条件における収束を保証する。
我々は, AdaSPS と AdaSLS に新しい分散低減技術を導入し, $smashwidetildemathcalO(n+1/epsilon)$グラデーション評価を必要とするアルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:28:13 GMT)
Sound Localization from Motion: Jointly Learning Sound Direction and
Camera Rotation [26.9] 我々は、頭部を回転させると微妙だが幾何的に一貫した変化を起こす画像と音を使って、カメラの回転と音源の定位を推定する。
視覚モデルは、一対の画像からカメラの回転を予測し、音声モデルは、音源の方向を音から予測する。
これらのモデルをトレーニングして、互いに一致する予測を生成します。
本モデルでは, 実シーンと合成シーンの両方で回転を推定し, 最先端の自己監督手法と競合する精度で音源のローカライズを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:59:10 GMT)
MetaGCD: Learning to Continually Learn in Generalized Category Discovery [26.7] 事前に定義されたクラスでトレーニングされたモデルが、ラベルのないデータに絶えず遭遇する実世界のシナリオを考察する。
目標は、既知のクラスのパフォーマンスを維持しながら、新しいクラスを継続的に発見することである。
そこで我々はMetaGCDと呼ばれる手法を提案し,忘れることなく漸進的に発見する方法を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:16:49 GMT)
Rethinking Data Distillation: Do Not Overlook Calibration [26.7] 蒸留されたデータは, (i) 最大ロジットのより集中的な分布と (ii) 意味論的だが分類タスクとは無関係な情報の喪失により, 校正不能なネットワークにつながることを示す。
本研究では, 蒸留データの限界を緩和し, キャリブレーションの精度を向上するMasked Temperature Scaling (MTS) と Masked Distillation Training (MDT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:16:59 GMT)
Task Relation-aware Continual User Representation Learning [26.5] ユーザモデリングにおけるこれまでの取り組みは、主に1つのタスク用に設計されたタスク固有のユーザ表現の学習に焦点を当てていた。
近年の研究では、様々なタスクに関連するユーザのより一般化された表現であるユニバーサルユーザ表現の概念が紹介されている。
その効果にもかかわらず、普遍的なユーザ表現を学習するための既存のアプローチは、現実世界のアプリケーションでは実用的ではない。
本稿では,学習タスク数が増加するにつれて,学習能力が制限されない,TERACONと呼ばれる新しい連続的ユーザ表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:07:53 GMT)
Towards Objective Evaluation of Socially-Situated Conversational Robots:
Assessing Human-Likeness through Multimodal User Behaviors [26.0] 本稿では,ロボットの人間的類似度を主評価指標として評価することに焦点を当てた。
本研究の目的は,観察可能なユーザ行動に基づいてロボットの人間性を評価することであり,客観性と客観性を高めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 20:21:07 GMT)
Information Theory-Guided Heuristic Progressive Multi-View Coding [25.9] マルチビュー表現学習は、共有コンテキストの複数のビューから包括的情報をキャプチャすることを目的としている。
最近の研究は、異なるビューに対して直感的に対照的な学習をペアワイズで適用していますが、これはまだスケーラブルです。
一般化多視点学習のための新しい情報理論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:19:47 GMT)
Label Selection Approach to Learning from Crowds [25.9] Crowdsからの学習は、群衆労働者のラベル付きデータを使ってモデルを直接訓練するフレームワークである。
本稿では,選択型予測問題に対してSelectiveNetに着想を得た新しいLearning from Crowdsモデルを提案する。
提案手法の主な利点は、教師付き学習問題のほとんど全ての変種に適用できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 00:22:32 GMT)
PaniniQA: Enhancing Patient Education Through Interactive Question
Answering [25.7] PaniniQAは、患者の退院指示を理解するために設計された、患者中心の対話型質問応答システムである。
パニーニQAは、まず患者の退院指示から重要な臨床内容を特定し、その後、患者固有の教育的質問を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 02:41:29 GMT)
Large Language Models as Superpositions of Cultural Perspectives [25.1] 大きな言語モデル(LLM)は、しばしば個性や値の集合を持つものとして誤解を招く。
LLMは、異なる価値観と性格特性を持つ視点の重ね合わせとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:28:34 GMT)
Agent-Centric Relation Graph for Object Visual Navigation [25.1] 環境の関連性に基づいて視覚表現を学習するためのエージェント・中心関係グラフ(ACRG)を提案する。
ACRGは、オブジェクト間の水平関係とエージェントとオブジェクト間の距離関係という2つの関係からなる、非常に効果的な構造である。
上記のグラフでは、エージェントは環境を認識し、ナビゲーションアクションを出力することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:13:12 GMT)
MV-DeepSDF: Implicit Modeling with Multi-Sweep Point Clouds for 3D
Vehicle Reconstruction in Autonomous Driving [25.1] 我々は,マルチスウィープ点雲からの最適符号距離関数(SDF)形状表現を推定するMV-DeepSDFと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
2つの実世界の自律走行データセットについて徹底的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:48:15 GMT)
Metaverse: A Vision, Architectural Elements, and Future Directions for
Scalable and Realtime Virtual Worlds [24.4] Metaverseはバーチャルリアリティーと拡張現実を使って物理的な世界を拡張する見込みがある。
ソーシャルメディアとの対話、仕事のコラボレーション、マーケティングとビジネスの実行、教育、学習、さらにはパーソナライズされたヘルスケアへのアクセスなど、人々に影響を及ぼす可能性がある。
本稿ではメタバース定義の時間的進化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:23:10 GMT)
SatlasPretrain: A Large-Scale Dataset for Remote Sensing Image
Understanding [24.4] 広さと規模の両方で大きなリモートセンシングデータセットであるSatlasPretrainを提示する。
そこで我々は,サトラスプレトレインの8つのベースラインと提案手法を評価し,改良の余地を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:09:13 GMT)
Long-Term Photometric Consistent Novel View Synthesis with Diffusion
Models [24.3] 本稿では,特定のカメラ軌跡に整合したフォトリアリスティックな画像列を生成できる新しい生成モデルを提案する。
生成したビューのシーケンス上の一貫性を測定するために、新しい計量、しきい値付き対称極性距離(TSED)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 19:01:42 GMT)
Self-Feedback DETR for Temporal Action Detection [23.8] 時間的行動検出(TAD)は、現実の動画アプリケーションには難しいが、基本である。
注意モジュールは時間的崩壊問題と呼ばれるいくつかの重要な要素に焦点を当てている。
本稿では,デコーダのクロスアテンションマップを用いて自己アテンションモジュールを再活性化する新たなフレームワークであるSelf-DETRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:01:14 GMT)
Refashioning Emotion Recognition Modelling: The Advent of Generalised
Large Models [23.7] 過去数十年間、感情認識モデルは、統計的に浅いモデルからニューラルネットワークベースのディープモデルへと徐々に移行してきた。
ディープモデルは常に感情認識の最初の選択肢とみなされてきた。
しかし、ChatGPTのような大型言語モデル(LLM)が登場したことで、世界は驚くほど驚かされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:14:32 GMT)
LatEval: An Interactive LLMs Evaluation Benchmark with Incomplete
Information from Lateral Thinking Puzzles [23.2] インタラクティブなフレームワーク内でモデルの横方向の思考を評価する新しい評価ベンチマークであるLatEvalを提案する。
本ベンチマークでは,モデルが提示する質問の質と,問題解決のための情報の統合能力の2つの側面でLCMに挑戦する。
例えば、最も先進的なモデルであるGPT-4でさえある程度の優位性を示しているが、人間と比較しても顕著なギャップは維持されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:49:40 GMT)
EigenPlaces: Training Viewpoint Robust Models for Visual Place
Recognition [23.0] EigenPlacesと呼ばれる新しい手法を提案し、異なる視点からの画像に基づいてニューラルネットワークをトレーニングする。
基本的な考え方は、トレーニングデータをクラスタ化して、同じ関心点の異なるビューでモデルを明示的に提示することだ。
文献における最も包括的なデータセットのセットに関する実験を行い、EigenPlacesは、ほとんどのデータセットにおいて、過去の最先端の技術を上回ることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:27:31 GMT)
One-Time Compilation of Device-Level Instructions for Quantum
Subroutines [22.7] デバイスレベルの部分コンパイル(DLPC)技術を開発し,コンパイルオーバーヘッドをほぼ一定に抑える。
我々は、この修正パイプラインを実際の捕捉イオン量子コンピュータ上で実行し、コンパイル時間の大幅な削減を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:23:09 GMT)
Feature-Suppressed Contrast for Self-Supervised Food Pre-training [22.5] 対照的な自己監督手法では、データ拡張によって画像からランダムに2つのビューが生成される。
ビュー間の相互情報を低減するためにFeaSC(FeaSC)を提案する。
プラグアンドプレイモジュールとして、提案手法は、BYOLとSimSiamを1.70%$sim$ 6.69%の分類精度で改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:37:56 GMT)
Temporal-Distributed Backdoor Attack Against Video Based Action
Recognition [21.9] 本稿では,ビデオデータに対するテクスタイスシンプルで効果的なバックドア攻撃を提案する。
提案した攻撃は、変換されたドメインに摂動を加えることで、ビデオフレームに時間的分散トリガを配置し、既存の防御戦略に耐性があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:31:54 GMT)
VQA Therapy: Exploring Answer Differences by Visually Grounding Answers [21.8] 視覚的な質問に対して各ユニークな回答を視覚的に根拠付ける最初のデータセットを紹介します。
次に,視覚的問題に1つの答えの根拠があるかどうかを予測する2つの新しい問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:57:21 GMT)
Federated Learning Robust to Byzantine Attacks: Achieving Zero
Optimality Gap [21.5] 本稿では,悪質なビザンツ人攻撃に効果的に取り組むことのできる,連邦学習(FL)のためのロバストな集約手法を提案する。
各ユーザでは、モデルのパラメータを複数のステップで更新し、イテレーションで調整可能となり、アグリゲーションセンターに直接プッシュする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 02:43:38 GMT)
Generalized Sum Pooling for Metric Learning [21.5] ディープラーニングのための学習可能な一般化和プーリング法(GSP)を提案する。
提案手法の有効性を4つの一般的なメトリクス学習ベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:39:35 GMT)
Color Prompting for Data-Free Continual Unsupervised Domain Adaptive
Person Re-Identification [20.9] そこで本研究では,データフリーな非教師付きドメイン適応型Re-IDのためのColorPrompting(CoP)手法を提案する。
CoPは過去のタスクに対して適切なデータ多様性で正確なカラースタイルのリカバリを実現し、より優れたアンチフォッゲッティング効果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:38:09 GMT)
IVP-VAE: Modeling EHR Time Series with Initial Value Problem Solvers [20.8] 状態進化をIPPによって直接近似できる連続プロセスを用いて、時系列を純粋にモデル化することを提案する。
これにより、リカレント計算が不要になり、複数の状態が並列に進化することが可能になる。
実世界の3つのデータセットの実験から,提案手法は先進国を体系的に上回り,最先端の結果が得られ,データ効率の面で大きな優位性を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:21:28 GMT)
Split Learning for Distributed Collaborative Training of Deep Learning
Models in Health Informatics [20.7] 分割学習は、異なる、あるいはプライベートにメンテナンスされた健康データセット間で、ディープラーニングモデルの協調トレーニングを可能にする方法を示す。
従来のフェデレーション学習と比較して高いレベルのプライバシを提供する,新たなプライバシ保護分散学習フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 20:30:51 GMT)
EVE: Efficient zero-shot text-based Video Editing with Depth Map
Guidance and Temporal Consistency Constraints [20.2] 現在のビデオ編集タスクは主に、高精細化コストと限られた生成能力との間のジレンマに悩まされている。
本研究では,堅牢で効率的なゼロショットビデオ編集手法であるEVEを提案する。
深度マップと時間的整合性制約のガイダンスの下で、EVEは良好なビデオ編集結果と安価な計算と時間コストを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:36:46 GMT)
Practical Parallel Algorithms for Non-Monotone Submodular Maximization [20.1] Submodularは、人工知能の分野における様々な分野に広く応用されている。
部分モジュラーアルゴリズムの並列化可能性の1つは適応的な複雑性であり、これは対象関数に対する多数のクエリを並列に実行できるラウンドの数を示している。
証明可能な近似比と非単調なサブモジュラー問題に対するサブ適応複雑性をともに持つ最初のアルゴリズムを$k$-systemに提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:48:34 GMT)
UGSL: A Unified Framework for Benchmarking Graph Structure Learning [19.9] 統合フレームワークを用いたグラフ構造学習のためのベンチマーク手法を提案する。
我々のフレームワークはUnified Graph Structure Learning (UGSL)と呼ばれ、既存のモデルを1つのモデルに再構成する。
我々の結果は、この領域における異なる方法の明確かつ簡潔な理解と、その強みと弱みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:05:21 GMT)
Context-aware multi-head self-attentional neural network model for next
location prediction [19.6] 我々は、歴史的位置情報から位置パターンを学習するマルチヘッド自己注意ニューラルネットワーク(A)を利用する。
提案モデルが他の最先端予測モデルより優れていることを示す。
我々は,提案モデルが文脈を考慮した移動予測に不可欠であると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:18:53 GMT)
ADNet: Lane Shape Prediction via Anchor Decomposition [19.2] 我々はアンカーベースレーン検出手法の限界を再考する。
アンカーの非フレキシビリティを克服するため、出発点とその関連した方向の熱マップを学習するためにそれらを分解する。
アンカーの品質を高めるため,特徴ピラミッドネットワーク(FPN)のためのLKA(Large Kernel Attention)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 05:42:13 GMT)
Boosting Salient Object Detection with Transformer-based Asymmetric
Bilateral U-Net [19.2] 既存のSOD法は主にスキップ接続を持つU字型畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に依存している。
SODのグローバル表現とローカル表現の両方を学ぶためのトランスフォーマーベースの非対称バイラテラルU-Net(ABiU-Net)を提案する。
ABiU-Netは、従来の最先端SOD法に対して好意的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 05:47:52 GMT)
Learning Support and Trivial Prototypes for Interpretable Image
Classification [19.0] Prototypeal part network (ProtoPNet) 法は解釈可能な分類を実現するために設計されている。
本稿では,特徴空間の分類境界付近にあるサポートプロトタイプを学習するための新しい手法により,ProtoPNetの分類を改善することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:30:12 GMT)
A Gated Attention Transformer for Multi-Person Pose Tracking [18.8] 本稿では,協会の課題に対処するゲーテッド・アテンション・トランスフォーマーを提案する。
我々のモデルの中核的な側面は、外観埋め込みの影響を自動的に適応するゲーティング機構である。
隠蔽された人物を再識別するために,ポーズ条件付き再識別ネットワークを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:45:29 GMT)
Measuring Social Biases in Grounded Vision and Language Embeddings [18.6] 社会的バイアスの概念を言語埋め込みから接地型視覚と言語埋め込みへと一般化する。
一般化の空間(Grounded-WEAT と Grounded-SEAT )を導入し、3つの一般化がバイアス、言語、視覚の相互作用について異なるが重要な疑問に答えることを示した。
これらのメトリクスは、COCO、Conceptual Captions、Google Imagesの10,228イメージで、標準言語バイアスベンチマークを拡張して作成した、グラウンドドバイアスの最初のデータセットである、新しいデータセットで使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 19:59:17 GMT)
LibriWASN: A Data Set for Meeting Separation, Diarization, and
Recognition with Asynchronous Recording Devices [18.5] We present LibriWASN, a data set that design along the LibriCSS meeting recognition data set。
9つの異なるデバイス、5つのスマートフォンに1つの録音チャンネルと4つのマイクアレイがあり、合計29のチャンネルが記録されている。
データは音声の重複率が異なるサブセットで構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:33:35 GMT)
When Less is Enough: Positive and Unlabeled Learning Model for
Vulnerability Detection [18.5] 本稿では,脆弱性検出のためのPositive and Unlabeled (PU)学習問題に焦点をあてる。
本稿では,脆弱性検出のためのPILOT,すなわちPositIveと未ラベル学習mOdelを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:21:38 GMT)
Large Language Models on Wikipedia-Style Survey Generation: an
Evaluation in NLP Concepts [18.3] 大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理(NLP)タスクで大きな成功を収めている。
LLMは一般的なタスクでは優れているが、ドメイン固有のアプリケーションでの有効性はいまだ探究中である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:32:45 GMT)
Mechanisms that play a game, not toss a coin [18.2] 本稿では,コインを投げる代わりにエージェントがゲームをしてランダム化メカニズムをデランドマイズすることを提案する。
このデランドマイゼーションは、元のメカニズムのよい規範的特性の多くを保っているが、決定論的で容易に監査できるメカニズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:43:08 GMT)
centroIDA: Cross-Domain Class Discrepancy Minimization Based on
Accumulative Class-Centroids for Imbalanced Domain Adaptation [18.0] IDA(centroIDA)の累積クラスセントロイドに基づくドメイン間差分最小化手法を提案する。
実験により,IDA問題,特にラベルシフトの程度が増大する中で,本手法が他のSOTA法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:35:32 GMT)
Local Spherical Harmonics Improve Skeleton-Based Hand Action Recognition [17.6] 本研究では, 局所球面高調波と相対角埋め込みを用いた手動作認識のための新しい手動作表現法を提案する。
Spherical Harmonicsの使用は、オブジェクト間の差異や視点の変化に対して手の動き認識をさらに堅牢にする回転不変表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:17:42 GMT)
Deciphering Raw Data in Neuro-Symbolic Learning with Provable Guarantees [17.6] ニューロシンボリックハイブリッドシステムは、機械学習とシンボリック推論を統合することを約束している。
ハイブリッドシステムが特定のタスクに成功し、いつ異なる知識ベースで失敗するかは、まだ不明である。
本研究では,知識ベースから指導信号を特徴付ける新しい手法を導入し,学習を成功させる上での知識の有効性を決定するための基準を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:04:53 GMT)
DataVinci: Learning Syntactic and Semantic String Repairs [17.2] 本稿では,完全教師なし文字列データエラー検出と修復システムであるDataVinciを紹介する。
DataVinciは、カラム内のほとんどの値をカバーする正規表現ベースのパターンを学び、データエラーのようなパターンを満足しない値を報告する。
さらなるユーザインタラクションを必要とせずに、他のカラムで学んだ多数パターンと制約に基づいて、自動的にデータエラーへの編集を導出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:09:16 GMT)
Spurious Correlations and Where to Find Them [17.1] モデルがデータから信頼できない特徴を学習すると、余計な相関が生じる。
突発的相関の発生の背後にある、よく研究されている仮説のいくつかを収集する。
因果グラフから生成された合成データセットを用いた標準ERMベースラインへの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 21:06:36 GMT)
Synthesizing Diverse Human Motions in 3D Indoor Scenes [16.9] そこで本研究では,仮想人間による3次元屋内シーンの映像化手法を提案する。
既存のアプローチは、キャプチャーされた人間の動きと、それらが相互作用する3Dシーンを含むトレーニングシーケンスに依存している。
仮想人間が3Dシーンをナビゲートし、現実的かつ自律的にオブジェクトと対話できる強化学習ベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:07:07 GMT)
Self-supervised Hypergraphs for Learning Multiple World Interpretations [16.8] マルチタスクハイパーグラフの形式で,これらの表現間の関係を利用して,小さなラベル付き集合を与えられた複数のシーン表現を学習する手法を提案する。
ラベル付きデータを追加せずに、ハイパーグラフを使って強力なトレーニング済みVisTransformerモデルを改善する方法を示す。
我々はまた、異なる複雑な現実世界のシーンでUAVでキャプチャされた大規模なビデオデータセットであるDronescapesを紹介し、マルチタスク学習に適した複数の表現を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:48:09 GMT)
Differentially Private Partial Set Cover with Applications to Facility
Location [16.8] また、2009guptadifferentiallyでは、Set Cover問題には差分プライバシー下での強い不可視性結果があることが観察された。
我々の研究では、これらの硬さは部分集合被覆問題に目を向けると解消され、そこでは、約$rhoin(0,1)$に対して、宇宙の要素の$rho$fractionをカバーしなければならない。
入力集合系のゆるい条件下では、非自明な近似保証付き明示的集合被覆を出力する差分プライベートなアルゴリズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:22:41 GMT)
Learning Clothing and Pose Invariant 3D Shape Representation for
Long-Term Person Re-Identification [16.8] 我々は、LT-ReIDを歩行者認識を超えて、より広範囲の現実世界の人間活動を含むよう拡張することを目指している。
この設定は、人間のポーズや衣服の多様性によって引き起こされる幾何学的ミスアライメントと外観の曖昧さによって、さらなる課題を生じさせる。
非同一性成分から同一性を引き離すための3DInvarReIDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:51:46 GMT)
Learning Weakly Convex Regularizers for Convergent Image-Reconstruction
Algorithms [16.8] 我々は,非処理正則化器を弱いエネルギーで学習することを提案する。
凸正則性プロモート正規化器を模倣することを示す。
また、学習された正規化器を配置して、スキームによる逆問題の解法を確実に収束させることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:52:39 GMT)
A step towards understanding why classification helps regression [16.7] 本研究では,不均衡データを用いた回帰において,分類損失の付加効果が最も顕著であることを示す。
回帰タスクでは、データサンプリングが不均衡であれば、分類損失を加えます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:00:46 GMT)
Towards Ubiquitous Intelligent Hand Interaction [16.7] 混合現実とIoTは、次世代の自然言語インターフェース(NUI)に新たな需要をもたらす
人間の手は、人々が日常生活の中で外界と対話する媒体として機能する。
現在のハンドトラッキングシステムは、第一視点視力に基づくソリューションに限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:52:16 GMT)
Tree-of-Mixed-Thought: Combining Fast and Slow Thinking for Multi-hop
Visual Reasoning [16.5] 大規模言語モデル(LLM)は、視覚的推論のような複雑な推論タスクのためのコードライクな計画を生成することができる。
ワンストップ推論 (fast) とツリー・オブ・シント (slow) を統合した階層型計画探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:08:52 GMT)
Anomalous Edge Detection in Edge Exchangeable Social Network Models [16.0] 我々は、異常なエッジと正常なエッジを区別するための基準として、エッジ交換性を利用する。
共形予測理論に基づく異常検知器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 04:28:43 GMT)
Extracting Protocol Format as State Machine via Controlled Static Loop
Analysis [16.0] この研究は、制約付き正規表現によって記述され、有限状態マシンを用いて解析されるプロトコルのクラスに焦点を当てる。
本手法では,各ループを状態として,ループ間の依存性を状態遷移として,状態マシンを抽出する。
評価結果は、状態マシンを推測し、90%以上の精度とリコールでメッセージフォーマットを5分以内で推測できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 23:51:19 GMT)
SelfDocSeg: A Self-Supervised vision-based Approach towards Document
Segmentation [16.0] 文書レイアウト分析は文書研究コミュニティにとって既知の問題である。
個人生活へのインターネット接続が拡大するにつれ、パブリックドメインでは膨大な量のドキュメントが利用できるようになった。
我々は,この課題に自己監督型文書セグメンテーションアプローチと異なり,自己監督型文書セグメンテーションアプローチを用いて対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 02:14:41 GMT)
Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models [15.7] Graph of Thoughts (GoT)は、大規模言語モデル(LLM)のプロンプト機能を向上させるフレームワークである。
GoTの主な利点は、LLMによって生成された情報を任意のグラフとしてモデル化できることである。
この研究は、推論を人間の思考や再発のような脳のメカニズムに近づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:51:42 GMT)
FLARE: Fingerprinting Deep Reinforcement Learning Agents using Universal
Adversarial Masks [15.5] FLAREは、疑わしいDeep Reinforcement Learning(DRL)ポリシーが他の(被害者)ポリシーの不正コピーであるかどうかを検証する最初のメカニズムである。
まず、被害者の方針から修正版へ移行できるが、個別に訓練された方針ではない敵の例を生成するために、移動不能で普遍的な敵のマスクを見つけることができることを示す。
我々は、FLAREが有効であること(盗難コピーに対する100%のアクション)、かつ、独立ポリシーを誤認しないこと(偽陽性ではない)を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:25:43 GMT)
Towards Balanced Active Learning for Multimodal Classification [15.3] マルチモーダルネットワークのトレーニングには、ユニモーダルネットワークと比較してパラメータ空間が大きいため、膨大な量のデータが必要である。
アクティブラーニングは、モデルの性能向上に寄与するサンプルのみを選択することで、データアノテーションコストを削減するために広く使われているテクニックである。
現在のアクティブラーニング戦略は、主に一助的なタスクのために設計されており、マルチモーダルデータに適用すると、支配的なモダリティからのサンプル選択にバイアスがかかることがしばしばある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 05:26:45 GMT)
Collaborative Route Planning of UAVs, Workers and Cars for Crowdsensing
in Disaster Response [14.9] 無人航空機(UAV)、作業員、車両は、災害に遭った地域で、データ収集などのセンシングタスクを達成するために協力することができる。
複数の効率的な設計を取り入れた異種多エージェント経路計画アルゴリズムMANF-RL-RPを提案する。
Greedy-SC-RPとMANF-DNN-RPのベースラインアルゴリズムと比較して、MANF-RL-RPはタスク完了率において大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 23:54:59 GMT)
Vox-E: Text-guided Voxel Editing of 3D Objects [14.9] 大規模テキスト誘導拡散モデルが注目されているのは、多様な画像を合成できるためである。
本稿では,既存の3次元オブジェクトの編集に潜時拡散モデルのパワーを利用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:45:55 GMT)
Self-distillation Regularized Connectionist Temporal Classification Loss
for Text Recognition: A Simple Yet Effective Approach [14.7] 損失関数の観点から、テキスト認識モデルの最適化方法を示す。
CTCに基づく手法は、性能と推論速度のバランスが良いため、実際は広く用いられているが、それでも精度は低下している。
本稿では,CTCモデルを用いた自己蒸留方式を提案し,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 02:50:42 GMT)
In-Rack Test Tube Pose Estimation Using RGB-D Data [14.6] そこで本研究では,色と深度データを用いたインラック試験管のポーズの検出と推定を行うフレームワークを提案する。
この手法は、試験管と管ラックの両方を効果的に分類し、ローカライズするために、YOLOオブジェクト検出器を利用する。
最適化に基づくアルゴリズムを用いることで,実験管のポーズを効果的に評価・改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:35:06 GMT)
GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of
Large Language Models [14.6] 米国労働市場における大規模言語モデル(LLM)の可能性について検討する。
調査の結果、米国の労働力の約80%が、少なくとも10%の作業タスクに影響を及ぼす可能性があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:58:25 GMT)
V2A-Mapper: A Lightweight Solution for Vision-to-Audio Generation by
Connecting Foundation Models [14.5] 基礎モデル(FM)の上に人工知能システムを構築することは、AI研究の新たなパラダイムになりつつある。
本稿では,基礎モデル,特にCLIP,CLAP,AudioLDMを活用することで,この問題に対する軽量な解決策を提案する。
提案手法では,V2A-Mapperを高速に訓練し,高忠実で視覚的に整合した音を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:51:00 GMT)
Approximately Equivariant Graph Networks [14.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は一般的に、グラフ内のノードレバーベリングに対する置換同変として記述される。
本研究では,GNNのアクティブな対称性に着目し,信号が固定されたグラフ上でサポートされる学習環境を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:13:38 GMT)
Differentiable Shadow Mapping for Efficient Inverse Graphics [14.0] トライアングルメッシュの微分可能なレンダリングにおいて,影を効率的に生成する方法を示す。
微分可能な影写像は、微分可能な光輸送シミュレーションよりも桁違いに高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:58:43 GMT)
Transformer-based Detection of Microorganisms on High-Resolution Petri
Dish Images [13.6] 医療や医薬品のプロセスには、継続的な衛生モニタリングに関する厳格なガイドラインがある。
これはしばしば、ペトリ料理の微生物を訓練された職員によって手動で数えるという労働集約的な作業を伴う。
本稿では,新しい変圧器変動を利用した高分解能検出パイプラインであるAttnPAFPNを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:32:29 GMT)
Long-Term Prediction of Natural Video Sequences with Robust Video
Predictors [12.8] 本研究では、ロバストビデオ予測器(RoViPs)の作成を支援する既存の作業の改善点をいくつか紹介する。
深い知覚と不確実性に基づく再建損失を組み合わせることで,高品質な短期予測を実現できることを示す。
注意に基づくスキップ接続は、入力特徴の長距離空間移動を可能とし、さらなる性能向上を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 23:16:58 GMT)
Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning Techniques for Code Generation
with Large Language Models [12.7] 大きな言語モデル(LLM)は、ゼロショットで自然言語の意図を与えられた意味のあるコードスニペットを生成するための印象的な能力を持っている。
これまでの研究は、タスク固有のデータにモデルを微調整するメリットを示してきた。
従来の研究では、微調整をせずに文脈的に適切なコードを生成する効果的な戦略として、インコンテキスト学習(ICL)が検討されていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 04:31:06 GMT)
Reinforcement Learning Based Sensor Optimization for Bio-markers [12.6] 本稿では、新しい強化学習に基づく2成分粒子群最適化(RLBPSO)を用いたIDC型RFセンサの感度向上について検討する。
RLBPSO法は,現在の最先端手法と比較して,様々な周波数域に最適化された設計法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:36:54 GMT)
Multimodal Channel-Mixing: Channel and Spatial Masked AutoEncoder on
Facial Action Unit Detection [12.5] 本稿では,MCM(Multimodal Channel-Mixing)と呼ばれる新しいマルチモーダル再構成ネットワークを提案する。
このアプローチは、Channel-Mixingモジュールを統合して、5つのうち2つをランダムにドロップする、初期の融合設定に従っている。
このモジュールはチャネルの冗長性を低下させるだけでなく、マルチモーダル学習と再構成機能も促進し、ロバストな特徴学習をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:12:05 GMT)
DocPrompt: Large-scale continue pretrain for zero-shot and few-shot
document question answering [12.2] 本稿では,ゼロショットと少数ショットのパフォーマンスを持つ文書質問応答タスクのためのDocpromptを提案する。
実験結果から, ドクトプロンプトモデルが既存の強いベースラインモデルより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） (Mon, 21 Aug 2023 18:14:00 GMT)
Multi-scale Target-Aware Framework for Constrained Image Splicing
Detection and Localization [11.8] 統合パイプラインにおける特徴抽出と相関マッチングを結合するマルチスケールなターゲット認識フレームワークを提案する。
提案手法は,関連パッチの協調学習を効果的に促進し,特徴学習と相関マッチングの相互促進を行う。
我々の実験では、統一パイプラインを用いたモデルが、いくつかのベンチマークデータセット上で最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:58:14 GMT)
SynDrone -- Multi-modal UAV Dataset for Urban Scenarios [11.3] ピクセルレベルのアノテーションを持つ大規模な実際のデータセットの不足は、研究者にとって大きな課題となっている。
本研究では,複数の飛行高度で撮影された画像と3次元データを含むマルチモーダル合成データセットを提案する。
データセットは、UAVアプリケーションをターゲットにした新しいコンピュータビジョンメソッドの開発をサポートするために公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:22:10 GMT)
CrossMap Transformer: A Crossmodal Masked Path Transformer Using Double
Back-Translation for Vision-and-Language Navigation [11.3] 自然言語命令で案内されるナビゲーションは、ユーザと自然に対話する国内サービスロボットに特に適している。
このタスクは、自然言語のナビゲーション命令が与えられた特定の目的地につながる一連のアクションの予測を含む。
言語的特徴と視覚的特徴を符号化して経路を逐次生成するCrossMap Transformerネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:08:58 GMT)
Sparse Linear Concept Discovery Models [11.1] 概念ボトルネックモデル(Concept Bottleneck Models, CBM)は、隠蔽層が人間の理解可能な概念に結びついている一般的なアプローチである。
本稿では,Contrastive Language Imageモデルと単一スパース線形層に基づく,シンプルかつ直感的に解釈可能なフレームワークを提案する。
実験により、我々のフレームワークは、最近のCBMアプローチを精度的に上回るだけでなく、一例あたりの疎度も高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:16:19 GMT)
Spatio-Temporal Adaptive Embedding Makes Vanilla Transformer SOTA for
Traffic Forecasting [10.9] 適応埋め込み(Adaptive Embedding)と呼ばれる,優れた利得を得られるコンポーネントを提案する。
実験により,本質的な時間的関係と情報トラフィック時系列を捉えることにより,適応的な埋め込みが交通予測において重要な役割を担っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 02:27:13 GMT)
"Guinea Pig Trials" Utilizing GPT: A Novel Smart Agent-Based Modeling
Approach for Studying Firm Competition and Collusion [10.7] 我々は、スマートエージェントが企業を代表し、相互に対話する、スマートエージェントベースモデリング(SABM)と呼ばれる革新的なフレームワークを提案する。
スマートエージェントは意思決定のための広範な知識基盤を持ち、従来のABMエージェントを超越した人間のような戦略能力を示す。
その結果、コミュニケーションがなければ、スマートエージェントは常に暗黙の共謀に到達し、バーランド均衡価格よりも高い値で収束するが、モノポリーやカルテル価格よりも低い値となることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:42:17 GMT)
Enhancing Medical Image Segmentation: Optimizing Cross-Entropy Weights
and Post-Processing with Autoencoders [10.6] 本稿では,医用画像セグメンテーションに適した深層学習手法を提案する。
提案手法は,U-Netでは平均12.26%,U-Net++では12.04%,皮膚筋炎データセットではResNetファミリーのエンコーダでは平均12.26%,最先端技術では12.04%に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:09:00 GMT)
FairBench: A Four-Stage Automatic Framework for Detecting Stereotypes
and Biases in Large Language Models [10.6] 本稿では,Large Language Models(LLMs)の生成したコンテンツのステレオタイプとバイアスを直接評価する4段階フレームワークを提案する。
教育部門を事例研究として,4段階の枠組みに基づくEdu-FairBenchを構築した。
実験結果から, Edu-FairBench で評価した5つの LLM のステレオタイプとバイアスの程度が異なっていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 00:25:17 GMT)
BaRe-ESA: A Riemannian Framework for Unregistered Human Body Shapes [10.5] BaRe-ESAは人体スキャン表現、外挿、外挿のための新しいフレームワークである。
BaRe-ESAは、事前のポイント対ポイント対応を確立することなく、登録されていないメッシュ上で直接動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 21:20:07 GMT)
Jumping through Local Minima: Quantization in the Loss Landscape of
Vision Transformers [10.4] Evol-Q は完全量子化された ViT-Base のトップ-1 の精度を 10.30%$,$0.78%$,$0.15%$ で$3$-bit,$4$-bit,$8$-bit で改善している。
私たちのコードはhttps://github.com/enyac-group/evol-q.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:03:35 GMT)
Federated learning for secure development of AI models for Parkinson's
disease detection using speech from different languages [10.0] 本稿では,ドイツ,スペイン,チェコの3つの実世界の言語コーパスからの音声信号を用いたPD検出にフェデレートラーニング(FL)を用いる。
その結果, FLモデルでは, 全局所モデルよりも診断精度が高いが, 集中的に組み合わせたトレーニングセットでは, モデルとは全く異なる性能が得られないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:35:20 GMT)
Empirical Analysis of a Segmentation Foundation Model in Prostate
Imaging [10.0] 医療画像セグメンテーションのための基盤モデルUniverSegについて考察する。
本研究では,前立腺画像の文脈における経験的評価研究を行い,従来のタスク固有セグメンテーションモデルの訓練手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:53:31 GMT)
Fusing Structural and Functional Connectivities using Disentangled VAE
for Detecting MCI [9.9] 階層型構造機能接続ファジング(HSCF)モデルを提案し,脳構造機能接続行列を構築した。
公的なアルツハイマー病神経画像イニシアチブデータベース上で行われた幅広いテストの結果、提案モデルは競合するアプローチよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:15:42 GMT)
Outcome-Oriented Prescriptive Process Monitoring Based on Temporal Logic
Patterns [9.9] 本稿では,新しいアウトカム指向の規範的プロセスモニタリングシステムを提案する。
プロセス実行中に保証されるアクティビティ間の時間的関係を推奨します。
これにより、特定の時点におけるアクティビティの強制実行が緩和されるため、ユーザによる自由度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:53:32 GMT)
Bias and Extrapolation in Markovian Linear Stochastic Approximation with
Constant Stepsizes [9.7] 定常的なステップサイズとマルコフデータを持つ線形近似(LSA)を考える。
この極限のバイアスベクトルは、ステップサイズに関して無限級数展開を持つことを示す。
リチャードソン・ロームバーグ外挿法と$mge 2$ stepsizes を用いてバイアスを低減できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:23:31 GMT)
Clustered Linear Contextual Bandits with Knapsacks [9.7] 本研究では,クラスタ固有の線形モデルの帰結として,報酬と資源消費が帰結するクラスタ化されたコンテキスト帯について検討する。
一定期間に腕を引っ張ると、複数のリソースのそれぞれに対して報酬と消費が生じる。
ランダムに選択された腕の部分集合に1回だけクラスタリングを実行するだけで十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:47:13 GMT)
Low Rank Matrix Completion via Robust Alternating Minimization in Nearly
Linear Time [9.6] 我々は、より効率的でエラーの少ない最小化フレームワークに向けて、大きな一歩を踏み出します。
我々のアルゴリズムは時間$widetilde O(|Omega| k)$で実行され、解の検証にはほぼ線形である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:07:47 GMT)
Dynamic Strategy Chain: Dynamic Zero-Shot CoT for Long Mental Health
Support Generation [9.1] ロングテキスト・ジェネレーション・フォー・メンタル・ヘルス・サポート(LTGM)は、より包括的で受け入れられる応答を通じて、精神的な健康支援を提供する。
CoTプロンプトとLLM(Large Language Models)の組み合わせが採用され、様々なNLPタスクでSOTAのパフォーマンスを得る。
ゼロショット動的戦略チェイン(DSC)プロンプト法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:31:20 GMT)
GradTree: Learning Axis-Aligned Decision Trees with Gradient Descent [9.1] 決定木(DT)は、高い解釈可能性のために多くの機械学習タスクに一般的に使用される。
本稿では,グリーディアルゴリズムを用いてDTを学習する新しい手法を提案する。
直進演算子と直進演算子を高密度DT表現とし,すべての木パラメータを協調的に最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:47:08 GMT)
RECOMED: A Comprehensive Pharmaceutical Recommendation System [8.7] Drugs.com と Druglib.com から抽出された患者と薬物の特徴に基づいて医薬品推薦システムが設計された。
本研究は, 患者に適切な特定の薬剤を選択するためのアプローチとして, 患者状況と病歴を考察した最初のグループである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 05:46:48 GMT)
Differentiable Retrieval Augmentation via Generative Language Modeling
for E-commerce Query Intent Classification [8.6] 本稿では,この問題を解決するために,ジェネレーティブなLanguageモデリング(Dragan)による識別可能な検索拡張を提案する。
本稿では,eコマース検索における難解なNLPタスク,すなわちクエリ意図分類における提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:43:56 GMT)
Fat Shattering, Joint Measurability, and PAC Learnability of POVM
Hypothesis Classes [8.6] 我々は、PAC学習性に必要な条件と十分な条件を整合させることにより、量子測定クラスの学習可能性を特徴づける。
有限次元POVMクラスであっても、前処理におけるVC次元の一般化上界は、しばしば無限大であることが示される。
有限次元ヒルベルト空間上で定義されるすべての測定クラスがPAC学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:38:24 GMT)
An Examination of the Compositionality of Large Generative
Vision-Language Models [8.6] GVLM(Generative Vision-Language Models)はマルチモーダル・インストラクション・チューニングによって構築されている。
既存の評価指標とベンチマークは、主にCLIPのような対照的なモデルの評価に焦点を当てている。
本稿では,GVLMを評価するための潜在的評価指標について検討し,構成性を評価するのに適した仮説生成スコア法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:50:29 GMT)
DoDo Learning: DOmain-DemOgraphic Transfer in Language Models for
Detecting Abuse Targeted at Public Figures [8.5] 我々は、DOmains(スポーツと政治)とDemOgraphics(女性と男性)にまたがる公人を対象にしたつぶやきを分類する。
少量の多様なデータが一般化やモデル適応に非常に有益であることがわかった。
一部の群は、他の群よりも一般性に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:20:02 GMT)
GradientCoin: A Peer-to-Peer Decentralized Large Language Models [8.5] 2022年以降、大きな言語モデル(LLM)は多くの実生活タスクにおいて人間よりも優れています。
我々は、Bitcoinキャッシュシステムと同様に動作する分散LDMの純粋に理論的設計を提案する。
この新しいシステムは、経済学における標準的なBitcoinシステムよりもパフォーマンスが良くない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:42:42 GMT)
Implicit Self-supervised Language Representation for Spoken Language
Diarization [8.5] コードスイッチング(CS)のシナリオでは,事前評価システムとしての音声言語ダイアリゼーション(LD)の利用が不可欠である。
話者ダイアリゼーション(SD)の文献から着想を得て,(1)固定分節,(2)変化点に基づく分節,(3)E2Eに基づく3つのフレームワークを提案する。
最も暗黙的なLD性能は、JER(Jaccard error rate)の点で6.38ドルであり、E2Eフレームワークを用いて達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 05:11:03 GMT)
Classification of White Blood Cells Using Machine and Deep Learning
Models: A Systematic Review [8.5] 機械学習(ML)とディープラーニング(DL)モデルは、医療画像の分析を大幅に改善するために採用されている。
モデル予測と分類は、様々ながんや腫瘍の診断を支援する。
本総説では,白細胞分類のための医用画像解析の領域内で適用された最新の技術について,詳細な分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:35:24 GMT)
Automatic Classification of Blood Cell Images Using Convolutional Neural
Network [8.5] ヒトの血液は、主に血漿、赤血球、白血球、血小板から構成される。
栄養素を異なる臓器に輸送する上で重要な役割を担っている。
血液分析は、医師が個人の生理状態を評価するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:08:11 GMT)
Beyond expectations: Residual Dynamic Mode Decomposition and Variance
for Stochastic Dynamical Systems [8.3] ダイナミックモード分解(Dynamic Mode Decomposition, DMD)は、プロジェクションベースの手法のポスターチャイルドである。
統計的コヒーレンシーを測るための分散擬似スペクトルの概念を導入する。
本研究は、シミュレーションデータと実験データの両方を用いた実用的応用を結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:05:12 GMT)
Federated Learning for Connected and Automated Vehicles: A Survey of
Existing Approaches and Challenges [8.2] 機械学習(ML)は、コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)の主要なタスクに広く使われている
フェデレートラーニング(FL)は、複数の車両が協調してモデルを開発することを可能にする、分散MLアプローチである。
本稿では, FL の CAV (FL4CAV) への適用における進歩を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:21:21 GMT)
Deep Semi-supervised Anomaly Detection with Metapath-based Context
Knowledge [8.1] 本稿では,エンコーダとデコーダの両方にGCN層を組み込んだMetapath-based Semi-supervised Anomaly Detection (MSAD) を提案する。
本稿では,最先端技術と比較してMSAD法が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 05:41:05 GMT)
A Clustering Algorithm to Organize Satellite Hotspot Data for the
Purpose of Tracking Bushfires Remotely [8.1] 本稿では,時空間クラスタリングアルゴリズムをRスポルーに実装する。
このアルゴリズムは2つの既存のクラスタリングアルゴリズムにインスパイアされているが、連続した時間間の移動とともに空間的にクラスタポイントに拡張される。
オーストラリアのビクトリア州のブッシュファイアのデータは、アルゴリズムとそのパッケージ内での使用を説明するのに使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:45:58 GMT)
Predicting Perfect Quality Segments in MT Output with Fine-Tuned OpenAI
LLM: Is it possible to capture editing distance patterns from historical
data? [8.0] 本研究は,TQEタスクとその機能に対して,最先端の大規模言語モデル(LLM)を微調整できるかどうかを検討する。
本稿ではChatGPTを例として、TQEをバイナリ分類タスクとしてアプローチする。
日本語,イタリア語,ドイツ語,フランス語,日本語,オランダ語,ポルトガル語,トルコ語,中国語の訓練コーパスを含むテキストbfeight言語ペアを用いて,そのAPIによる微調整ChatGPTは翻訳品質の予測において比較的高いスコアが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:23:14 GMT)
Topological Graph Signal Compression [7.8] 本稿では,グラフ上での信号圧縮のための新しいTDL法を提案する。
我々のフレームワークは標準GNNとフィードフォワードアーキテクチャの両方を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:26:21 GMT)
Giraffe: Adventures in Expanding Context Lengths in LLMs [7.8] 線形スケーリングは文脈長を拡張するのに最適であることを示す。
また,将来的な外挿機能についても検討した。
この領域のさらなる研究を支援するために,13Bパラメータ長コンテキストモデルを新たに3つリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:30:16 GMT)
Lifted Algorithms for Symmetric Weighted First-Order Model Sampling [7.7] 数量化器を用いた一階述語論理の2変数フラグメントのサンプリングにおけるドメインリフト性を証明する。
そして、この結果は、基数制約の存在下においても引き続き持続することを示す。
我々のアルゴリズムは、最先端のWMSサンプリングよりもかなりのマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:32:11 GMT)
Mixed-Integer Projections for Automated Data Correction of EMRs Improve
Predictions of Sepsis among Hospitalized Patients [7.6] 本稿では,領域制約として臨床専門知識をシームレスに統合する革新的プロジェクションに基づく手法を提案する。
我々は、患者データの健全な範囲を規定する制約から補正されたデータの距離を測定する。
AUROCは0.865で、精度は0.922で、従来のMLモデルを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:14:49 GMT)
Beyond Discriminative Regions: Saliency Maps as Alternatives to CAMs for
Weakly Supervised Semantic Segmentation [7.5] 本稿では,Wakly Supervised Semantic (WS3) におけるサリエンシと CAM の総合比較について述べる。
我々は,ベンチマークデータセットに関する実証研究を通じて,CAMの限界に対処する上でのサリエンシの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 21:30:48 GMT)
Large Linguistic Models: Analyzing theoretical linguistic abilities of
LLMs [7.5] 大規模言語モデルでは,言語データの一貫性のある形式解析が可能であることを示す。
形式言語学の3つのサブフィールド(構文、音韻学、意味論)に焦点を当てる。
この調査の行は、モデル表現が明示的なプロンプトによってアクセスされる深層学習の行動解釈可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:52:29 GMT)
On Solving the Rubik's Cube with Domain-Independent Planners Using
Standard Representations [7.5] 本稿では,人気のあるPDDL言語における最初のルービックキューブ表現について述べる。
1つの比較実験で、DeepCubeAは様々な複雑さを持つ全ての問題を解き、78.5%しか最適計画ではないことがわかった。
我々の研究は、表現的選択と計画最適性の間のトレードオフに関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:35:36 GMT)
Entanglement distillation based on polarization and frequency
hyperentanglement [7.5] エンタングルメント蒸留は量子情報処理に多くの応用がある。
本稿では1対の偏光周波数多角形光子のみを用いた絡み込み蒸留法を提案する。
その結果,高忠実度,高収率,高蒸留率が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 21:53:50 GMT)
Artificial intelligence is ineffective and potentially harmful for fact
checking [7.4] 我々は、一般的なAIモデルによって生成された事実チェックが、政治的ニュースの信条および共有意図に与える影響を調査する。
被験者が見出しの正確さを識別したり、正確なニュースを共有したりする能力には影響しないことがわかった。
しかし、AIファクトチェッカーは特定のケースでは有害であり、真実の見出しにおいて、それが偽の見出しと誤記しているという信念を減らし、不確実な見出しに対する信念を増す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:47:37 GMT)
Unsupervised Multimodal Word Discovery based on Double Articulation
Analysis with Co-occurrence cues [7.3] ヒトの幼児は、言語に関する最小限の事前知識で口頭語彙を取得する。
本研究では,音声単位を発見するための教師なし学習手法を提案する。
提案手法は教師なし学習を用いて音声信号から単語と音素を取得することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:58:13 GMT)
CVRecon: Rethinking 3D Geometric Feature Learning For Neural
Reconstruction [7.3] 本稿では,エンドツーエンドの3Dニューラル再構成フレームワークCVReconを提案する。
コストボリュームにリッチな幾何学的埋め込みを利用して、3次元の幾何学的特徴学習を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 21:15:49 GMT)
Self-Reference Deep Adaptive Curve Estimation for Low-Light Image
Enhancement [7.3] 自己参照深部適応曲線推定(Self-DACE)と呼ばれる2段階低照度画像強調手法を提案する。
最初の段階では、直感的で、軽量で、高速で、教師なしの輝度向上アルゴリズムを提示する。
また,自然画像の色,構造,忠実度を保存するために,物理モデルを単純化した新たな損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:31:09 GMT)
Personalized Event Prediction for Electronic Health Records [7.2] 臨床イベントシーケンスは、時間内の患者のケアの記録を表す数百の臨床イベントから構成される。
臨床シーケンスの予測モデルを学ぶ上で重要な課題は、患者固有の多様性である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 20:03:16 GMT)
The prediction of the quality of results in Logic Synthesis using
Transformer and Graph Neural Networks [7.2] 本稿では,回路最適化シーケンスペアの品質を予測するためのディープラーニング手法を提案する。
Transformerと3つの典型的なGNNは、目に見えない回路最適化シーケンスのQoR予測のための共同学習ポリシーとして使用される。
実験結果から, Transformer と GraphSage の併用学習が最適であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:00:03 GMT)
Benchmarking ChatGPT-4 on ACR Radiation Oncology In-Training (TXIT) Exam
and Red Journal Gray Zone Cases: Potentials and Challenges for AI-Assisted
Medical Education and Decision Making in Radiation Oncology [7.1] The 38th American College of Radiology (ACR) radiation oncology in-training (TXIT) testと2022 Red Journal Gray Zone caseを用いた放射線腫瘍学におけるChatGPT-4の性能評価を行った。
TXIT試験では、ChatGPT-3.5とChatGPT-4はそれぞれ63.65%と74.57%のスコアを得た。
ChatGPT-4は、ブラキセラピーやドシメトリーよりも診断、予後、毒性が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:20:48 GMT)
Teaching Smaller Language Models To Generalise To Unseen Compositional
Questions [6.9] 多様な推論能力を具現化するために,最大93タスクのマルチタスク事前学習の組み合わせを提案する。
検索強化トレーニングデータセットを追加することにより,性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 00:28:44 GMT)
Zero- and Few-Shot Prompting with LLMs: A Comparative Study with
Fine-tuned Models for Bangla Sentiment Analysis [6.8] 本研究では,33,605件のBanglaニュースツイートとFacebookコメントを含む手動注釈付きデータセットを提案する。
また,Flan-T5,GPT-4,Bloomzなどの言語モデルを用いて,ゼロショットと少数ショットのインコンテキスト学習についても検討した。
以上の結果から,モノリンガルトランスフォーマーに基づくモデルは,ゼロおよび少数ショットシナリオにおいても,他のモデルよりも一貫して優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:19:10 GMT)
SRFormer: Empowering Regression-Based Text Detection Transformer with
Segmentation [6.7] セグメンテーションベースのメソッドと回帰ベースのメソッドは、フォントのバリエーションに強力な堅牢性を提供する。
回帰ベースの手法は、インスタンス認識の予測を行うが、堅牢性とデータ効率の制限に直面している。
SRFormerは、インスタンスレベルの回帰の直接処理とともに、重複回帰を伴う統合DETRベースのモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:34:31 GMT)
A Homogenization Approach for Gradient-Dominated Stochastic Optimization [6.5] 本稿では, エンフィロン正則化を伴わない勾配支配正規化法のロバスト性について検討する。
本結果は, エンフィロン正則化を伴わない勾配支配正則化のための最先端試料境界値と一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:03:04 GMT)
DeepCut: Unsupervised Segmentation using Graph Neural Networks
Clustering [6.4] 本研究では,従来のクラスタリング手法を置き換える軽量グラフニューラルネットワーク(GNN)を提案する。
既存の手法とは異なり、GNNはローカル画像特徴と生特徴とのペアワイズ親和性の両方を入力として取ります。
画像セグメンテーションGNNを訓練するための自己教師付き損失関数として,古典的クラスタリングの目的を定式化する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:11:41 GMT)
Boosting Adversarial Attack with Similar Target [6.3] 敵対的な例は、ディープニューラルネットワークのアプリケーションに脅威をもたらす。
ディープニューラルネットワークは敵の例に対して脆弱であり、モデルのアプリケーションに脅威を与え、セキュリティ上の懸念を提起する。
我々はSimisal Target(ST)という類似の攻撃手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:16:36 GMT)
Multi-Directional Subspace Editing in Style-Space [6.3] 本稿では,StyleGANの潜在空間における不整合意味方向を見つけるための新しい手法について述べる。
本モデルでは,複数方向の1つの属性を編集できるので,生成可能な画像の範囲が拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:11:50 GMT)
Systematic Offensive Stereotyping (SOS) Bias in Language Models [6.3] 言語モデル(LM)における系統的攻撃的ステレオタイプ(SOS)バイアスについて検討する。
以上の結果から,検査対象のLMはSOSに偏りがあることが示唆された。
その結果, LMのSOSバイアスの除去は, 文献から一般的なデバイアス法を用いて, より悪いSOSバイアススコアをもたらすことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:37:42 GMT)
Neural Architecture for Online Ensemble Continual Learning [6.2] 我々は、エンドツーエンドのニューラルネットワークのアンサンブルを効率的に訓練できる、完全に微分可能なアンサンブル法を提案する。
提案手法は,メモリバッファを使わずにSOTA結果が得られ,参照手法よりも明らかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:21:13 GMT)
Frequency Compensated Diffusion Model for Real-scene Dehazing [6.1] 本研究では,実ヘイズへの一般化を改善する条件付き拡散モデルに基づく脱ヘイズフレームワークについて考察する。
本稿では,周波数補償ブロック(FCB)を用いた拡散モデルにより,知覚と歪みの両指標において有意な利得が得られることを示す。
また,HazeAugという新たなデータ合成パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:50:44 GMT)
Unsupervised Dialogue Topic Segmentation in Hyperdimensional Space [6.0] 教師なし対話トピックセグメンテーションに対する超次元計算(HDC)アプローチであるHyperSegを提案する。
HyperSegは5つのセグメンテーションベンチマークのうち4つで最先端のベンチマークを上回っている。
HyperSegは下流の要約精度も向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 04:42:24 GMT)
Polynomial-Time Algorithms for Counting and Sampling Markov Equivalent
DAGs with Applications [6.0] マルコフ同値類からの有向非巡回グラフの数え上げとサンプリングは因果解析の基本的な課題である。
これらのタスクはグラフィカルな時間で実行可能であることを示す。
我々のアルゴリズムは効果的で容易に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:31:24 GMT)
VAPI: Vectorization of Algorithm for Performance Improvement [5.8] ベクトル化(Vectorization)は、一度に1つの値で動作するアルゴリズムを、一度に1つの値のコレクションで動作して高速に実行するアルゴリズムに変換するテクニックである。
ベクトル化手法はまた、複数の繰り返しを1つの演算に置き換えることで、アルゴリズムの性能を高速化する。
本研究では,メタヒューリスティックアルゴリズムの1つにベクトル化手法を適用し,ベクトル化アルゴリズムと非ベクトル化アルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:55:17 GMT)
Four-wave mixing with anti-parity-time symmetry in hot $^{85}$Rb vapor [5.8] 熱ルビジウム蒸気中における反パリティ時間対称光4波混合の実験実験を行った。
特に、例外点近傍の2つの共役場間の量子強度相関の研究に興味がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:47:54 GMT)
Using Large Language Models for Cybersecurity Capture-The-Flag
Challenges and Certification Questions [5.8] サイバーセキュリティキャプチャー・ザ・フラッグ(CTF: Cybersecurity Capture-The-Flag)のエクササイズの評価には、システムの脆弱性を利用して、参加者が文字列やフラグを見つけることが含まれる。
LLM(Large Language Models)は、テキストの理解と生成のために大量の単語で訓練された自然言語モデルである。
本研究は,LCMの有効性,特にCTFの課題と課題の領域における有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:30:21 GMT)
Elucidating STEM Concepts through Generative AI: A Multi-modal
Exploration of Analogical Reasoning [5.8] 本研究では、生成人工知能(AI)と多モード類似推論の統合について検討する。
我々は、生成AIの能力を利用して、数学、物理学、プログラミングの複雑な原理を理解可能な比喩に変換する新しいシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 04:00:56 GMT)
Optimal Bandwidth Selection for DENCLUE Algorithm [5.7] クラスタリングアルゴリズムは2010年以前に急速に成長した。
ディープラーニングは、機械学習アプリケーションのための事実上の工業標準となった。
2007年、非線形データ構造に対するクラスタリング問題を解決するために密度に基づくクラスタリングアルゴリズムDENCLUEが発明された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:41:25 GMT)
No Easy Way Out: the Effectiveness of Deplatforming an Extremist Forum
to Suppress Hate and Harassment [5.4] オンラインハラスメントやハラスメントを抑えるために、アクティブなコミュニティを非プラットフォーム化することは困難である。
ケーススタディでは、2022年後半に最大で最長のハラスメントフォーラム「キウイ・ファームズ」が中断された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:24:04 GMT)
Amplifying Frequency Up-Converted Infrared Signals with a Molecular
Optomechanical Cavity [5.2] 分子量107ドルの分子キャビティシステムにおいて,1000以上の因子で信号強度を高めることができる増幅機構を提案する。
我々の研究は、赤外線信号を可視域にアップコンバートするための実現可能なアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:15:26 GMT)
Distributed Black-box Attack against Image Classification Cloud Services [5.2] ブラックボックスの敵攻撃は、モデル構造や重みへのアクセスを必要とせずに、画像分類器を誤分類する可能性がある。
最近の研究によると、攻撃の成功率は95%以上で、クエリは1000未満である。
本稿では,ローカルモデルではなく,クラウドAPIに直接ブラックボックス攻撃を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:45:47 GMT)
A Man-in-the-Middle Attack against Object Detection Systems [5.2] 本稿では,暗号におけるman-in-the-Middle攻撃に触発された新たなハードウェア攻撃を提案する。
この攻撃はUAP(Universal Adversarial Perturbation)を生成し、USBカメラと検出システムの間の摂動を注入する。
これらの知見は、自律運転のような安全クリティカルなシステムにおけるディープラーニングモデルの適用に対する深刻な懸念を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:42:48 GMT)
Risk of re-identification for shared clinical speech recordings [5.0] 本研究では, 話者認識システムを用いて, 人口統計やメタデータによらず, 音声記録の再同定リスクについて検討した。
小さな検索スペースではリスクが高いが、検索スペースが大きくなるにつれて減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 21:10:21 GMT)
Towards Top-Down Automated Development in Limited Scopes: A
Neuro-Symbolic Framework from Expressibles to Executables [4.8] 我々は、コードデータ、すなわちコード分類に基づいて分類を構築し、コード情報の分類を利用する。
テキストデータとコードデータを関連付ける3層セマンティックピラミッド(SP)を導入する。
本稿では,高モジュール性と低複雑性のソフトウェアに焦点を当てたセマンティックピラミッドフレームワーク(SPF)をアプローチとして提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:48:05 GMT)
PsyMo: A Dataset for Estimating Self-Reported Psychological Traits from
Gait [4.8] PsyMoは、歩行パターンに現れる心理的手がかりを探索するための、新しく、多目的かつマルチモーダルなデータセットである。
被験者312名から7種類の歩行変化と6種類のカメラアングルで歩行シーケンスを収集した。
被験者は歩数と合わせて6つの心理的質問紙に記入し,性格,自尊心,疲労,攻撃性,精神的健康に関連する17の心理指標を集計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:06:43 GMT)
Harmonization Across Imaging Locations(HAIL): One-Shot Learning for
Brain MRI [4.8] ニューラルスタイルの転送を調和に利用するワンショット学習法を提案する。
試験時には、臨床現場からの1つの画像を用いて、共同現場の強度スケールと一致する画像を生成する。
画像強度を新しい臨床部位に調整しながら, 患者の解剖学を保存するための方法の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 21:13:30 GMT)
Critical Points ++: An Agile Point Cloud Importance Measure for Robust
Classification, Adversarial Defense and Explainable AI [4.7] まず,3次元点雲の臨界点とOODサンプルとの相互作用について検討した。
臨界点の概念を重要度尺度に一般化する。
重要でない点のみに基づいて分類ネットワークをトレーニングすることで、ロバスト性が劇的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:21:24 GMT)
On Exact Bayesian Credible Sets for Classification and Pattern
Recognition [4.5] 既定の信頼レベルを達成できる一般化された信頼集合を導入する。
我々はまた、信頼できる集合を表すステアリングホイール・プロットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 20:50:30 GMT)
Meta-Learning with Adaptive Weighted Loss for Imbalanced Cold-Start
Recommendation [4.4] 本稿では,勾配に基づくメタラーニングに基づく新しいシーケンシャルレコメンデーションフレームワークを提案する。
私たちの仕事は、コールドスタートシーケンシャルなレコメンデーションシナリオにおいて、不均衡な評価の影響に最初に取り組みます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:37:37 GMT)
LDCSF: Local depth convolution-based Swim framework for classifying
multi-label histopathology images [4.3] 局所的な深層畳み込み型スイムフレームワーク (LDCSF) を提案し, マルチラベル病理像の分類を行った。
間質領域,壊死,非腫瘍,腫瘍のLCCSFの分類精度は0.9460,0.9960,0.9808,0.9847であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:44:54 GMT)
Walking Out of the Weisfeiler Leman Hierarchy: Graph Learning Beyond
Message Passing [4.3] グラフ学習のためのニューラルネットワークアーキテクチャであるCRaWlを提案する。
CRaWlはメッセージパッシンググラフニューラルネットワークとは根本的に異なる。
CRaWlの表現性はWeisfeiler Lemanアルゴリズムと相容れないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:14:25 GMT)
Scalable Stochastic Gradient Riemannian Langevin Dynamics in
Non-Diagonal Metrics [4.2] 本稿では,2つの非対角的指標について述べる。
完全接続型ニューラルネットワーク(NN)と疎結合型プリエントと、相関したプリエントを持つ畳み込みNNでは、これらのメトリクスを用いることで改善が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:33:30 GMT)
GaitPT: Skeletons Are All You Need For Gait Recognition [4.1] 我々は、Gait Pyramid Transformer (GaitPT) と呼ばれる新しい歩行認識アーキテクチャを提案する。
GaitPTはポーズ推定スケルトンを使用して、外観情報に頼ることなく、ユニークな歩行パターンをキャプチャする。
以上の結果から,GaitPTは,他の骨格に基づく歩行認識技術と比較して最先端の性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:47:52 GMT)
Coherent-cluster-state generation in networks of degenerate optical
parametric oscillators [4.0] 我々は,ビームスプリッタと古典ポンプの助けを借りて,DOPOネットワーク上でコヒーレントクラスタ状態を生成することができることを示す。
生成した状態をモジュラー変数を用いて有効スピン空間にマッピングすることにより、スピンベースのクラスタ状態に適した絡み合い基準を適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:30:33 GMT)
Unreflected Acceptance -- Investigating the Negative Consequences of
ChatGPT-Assisted Problem Solving in Physics Education [4.0] 大規模言語モデル(LLM)が、教育などの日常生活のセンシティブな領域に与える影響は、いまだ不明である。
本研究は,高次物理学教育に焦点をあて,問題解決戦略を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:14:34 GMT)
Deep Metric Loss for Multimodal Learning [3.9] マルチモーダル学習のための新しいテキストマルチモーダル損失パラダイムを提案する。
textMultiModal Losは、過剰適合による非効率な学習を防止し、マルチモーダルモデルを効率的に最適化する。
我々の損失は、最近のモデルの性能向上を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:04:30 GMT)
An Effective Method using Phrase Mechanism in Neural Machine Translation [3.9] ベトナム語と中国語の並列コーパスのためのニューラル機械翻訳(NMT)システムを構築する際に,フレーズ機構であるPhrase Transformerを用いて,強力なベースラインモデルトランスフォーマを改善する方法を提案する。
VLSP 2022コンペティションのMTデータセットに関する我々の実験は、ベトナム語から中国語へのBLEUスコアが35.3、中国語からベトナム語へのデータのBLEUスコアが33.2であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 05:46:40 GMT)
Poison Dart Frog: A Clean-Label Attack with Low Poisoning Rate and High
Attack Success Rate in the Absence of Training Data [3.7] バックドアアタックのための新しいクリーンラベル手法「Poison Dart Frog」を提案する。
Poison Dart Frogはトレーニングデータへのアクセスを必要としない。
LC、HTBA、BadNets、Blendに比べて高いアタック成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:06:41 GMT)
GBM-based Bregman Proximal Algorithms for Constrained Learning [3.7] 我々はBregman近位アルゴリズムのフレームワーク内で制約付き学習タスクにGBMを適用する。
本稿では,学習対象関数が凸である場合に,大域的最適性を保証する新しいブレグマン法を提案する。
本稿では,Bregmanアルゴリズムフレームワークの有効性を示すための実験的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:56:51 GMT)
Deep Evidential Learning for Bayesian Quantile Regression [3.6] 1つの決定論的フォワードパスモデルから正確な不確実性を推定することが望ましい。
本稿では,ガウス的仮定を使わずに連続目標分布の量子化を推定できるディープベイズ量子回帰モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:42:16 GMT)
DepreSym: A Depression Symptom Annotated Corpus and the Role of LLMs as
Assessors of Psychological Markers [3.6] DepreSym データセットは Beck Depression Inventory-II 症状に関連する21580 文からなる。
このデータセットは、臨床症状などのうつ病マーカーを組み込んだモデルの開発を進めるための貴重なリソースとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:44:31 GMT)
Reliable Detection and Quantification of Selective Forces in Language
Change [3.6] 我々は,最近導入された手法をコーパスデータに適用し,歴史的言語変化の特定の事例における選択の強さを定量化する。
本手法は,従来適用されてきた類似手法よりも信頼性が高く,解釈可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:51:10 GMT)
DPAN: Dynamic Preference-based and Attribute-aware Network for Relevant
Recommendations [3.5] そこで本稿では,Click-Through Rate (CTR) を予測するために,Dynamic Preference-based and Attribute-aware Network (DPAN) と呼ばれる新しい手法を提案する。
DPANは、当社のeコマースプラットフォームに、関連するレコメンデーションのための主要なトラフィックを提供するために、うまくデプロイされています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:26:09 GMT)
Machine-learning Kohn-Sham potential from dynamics in time-dependent
Kohn-Sham systems [3.5] 時間依存のコーン・シャム系のエネルギー汎関数とコーン・シャムポテンシャルを開発するための機械学習手法を提案する。
この方法はコーン・シャム系の力学に基づいており、モデルを訓練するために正確なコーン・シャムポテンシャルに関するデータを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:54:23 GMT)
VariGrad: A Novel Feature Vector Architecture for Geometric Deep
Learning on Unregistered Data [3.4] 本稿では,3次元幾何データの特徴ベクトル表現を計算するために,変数勾配を利用した新しい幾何学的深層を提案する。
我々のモデルでは、パラメータ化独立な幾何データの変数表現を使用することで、与えられたサンプリングやパラメータ化に依存しないデータ上でモデルのトレーニングとテストが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 21:11:44 GMT)
A Multi-Agent Systems Approach for Peer-to-Peer Energy Trading in Dairy
Farming [3.4] ピアツーピア市場に参加することができるマルチエージェント型ピーリーファームエネルギーシミュレータ(MAPDES)を提案する。
我々の戦略は、電力コストとピーク需要をそれぞれ約30%、ピーク需要を24%削減し、ベースラインシナリオと比較してエネルギー販売を37%増加させます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:22:20 GMT)
Test-time augmentation-based active learning and self-training for
label-efficient segmentation [3.4] 自己学習(ST)とアクティブラーニング(AL)を組み合わせた新しい手法を提案する。
アノテーションのケースは、最小のDiceスコアに基づいて選択される。
選択された注釈付きケースは、既存の注釈付きケースと境界スライスアノテーション付きSTケースで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:50:41 GMT)
AIGC In China: Current Developments And Future Outlook [3.4] 本研究は、AIGC分野における中国の現状を分析することを目的としている。
調査はAIGCの基礎技術と現在の応用の概要から始まる。
本稿は,AIGC製品とその対応するエコシステムを包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:23:13 GMT)
One-Vote Veto: Semi-Supervised Learning for Low-Shot Glaucoma Diagnosis [3.4] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,眼底画像から緑内障を自動診断するための有望な手法である。
CNNは通常、多くのバイオメディカル画像分類アプリケーションでは利用できない、十分なラベル付きデータをトレーニングに必要とします。
本稿では,(1)従来のシームズネットワークを拡張し,ラベル付きデータが限定的かつ不均衡な場合のローショット学習のトレーニング手法を導入し,(2)ラベル付きトレーニングデータを用いた新たな半教師付き学習戦略を導入し,精度の向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:23:10 GMT)
Learning Domain Invariant Representations by Joint Wasserstein Distance
Minimization [3.4] トレーニングデータのドメインシフトは、機械学習の実践的応用において一般的である。
理想的には、MLモデルは、例えばドメイン不変表現を学ぶことによって、これらのシフトとは独立して機能するべきです。
一般的なMLの損失は、MLモデルが異なるドメインに対していかに一貫して機能するかを強く保証するものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:56:25 GMT)
CVFC: Attention-Based Cross-View Feature Consistency for Weakly
Supervised Semantic Segmentation of Pathology Images [3.2] 病理組織像分割はがんの診断における金の基準である。
多くの研究が画像レベルのラベルを使用してピクセルレベルのセグメンテーションを実現し、微粒なアノテーションの必要性を減らしている。
そこで本研究では,CVFC という疑似マスク生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:50:09 GMT)
Weighting by Tying: A New Approach to Weighted Rank Correlation [3.2] ファジィ順序関係に基づく重み付きランク相関尺度を提案する。
我々の測度はスケールドガンマと呼ばれ、グッドマンとクルスカールのガンマランク相関と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:40:21 GMT)
Topical: Learning Repository Embeddings from Source Code using Attention [3.1] 本稿では,リポジトリレベルの埋め込みのための新しいディープニューラルネットワークであるTopicalを提案する。
attentionメカニズムはソースコード、フル依存グラフ、スクリプトレベルのテキストデータからリポジトリレベルの表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:21:01 GMT)
Cost-Efficient Online Decision Making: A Combinatorial Multi-Armed
Bandit Approach [3.1] 我々は,多武器の盗賊に基づくオンライン意思決定問題の新たな定式化と,テストの実行コストを考慮に入れた。
この定式化に基づいて,後方サンプリングやベイズUCBを探索に利用できる費用効率の高いオンライン意思決定のための新しい枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:09:31 GMT)
DynED: Dynamic Ensemble Diversification in Data Stream Classification [3.0] MMR(Maximal Marginal Relevance)に基づく新しいアンサンブル構築とメンテナンス手法を提案する。
4つの実データと11つの合成データセットの実験結果から、提案手法は5つの最先端ベースラインと比較して平均平均精度が高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:56:05 GMT)
CoMIX: A Multi-agent Reinforcement Learning Training Architecture for
Efficient Decentralized Coordination and Independent Decision Making [2.9] ロバストな調整スキルにより、エージェントは共有環境で凝集的に操作できる。
本稿では、フレキシブルポリシーによる創発的協調を可能にする分散型エージェントのための新しいトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:45:44 GMT)
DySuse: Susceptibility Estimation in Dynamic Social Networks [2.7] 本稿では,より現実的で,現実的な応用に有用な,動的ソーシャルネットワークにおける感受性推定というタスクを提案する。
構造的特徴モジュールを利用して、各グラフスナップショット上の影響拡散の構造的情報を独立にキャプチャする。
本フレームワークは,既存の動的グラフ埋め込みモデルよりも優れ,複数の影響拡散モデルにおいて良好な予測性能を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:28:34 GMT)
Dense Error Map Estimation for MRI-Ultrasound Registration in Brain
Tumor Surgery Using Swin UNETR [2.6] 術中超音波は脳の移動を追跡でき、MRI-iUS登録技術は手術前の計画を更新できる。
しかし,MRI-iUSのリアルタイム登録結果の手作業による評価は困難であり,データの3次元特性に起因して誤りを生じやすい。
We propose a novel deep-learning (DL) based framework with the Swin UNETR to improve 3D-patch-wise dense error map for MRI-iUS registration in iUS-guided brain tumor resection。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:19:32 GMT)
PHE-SICH-CT-IDS: A Benchmark CT Image Dataset for Evaluation Semantic
Segmentation, Object Detection and Radiomic Feature Extraction of
Perihematomal Edema in Spontaneous Intracerebral Hemorrhage [2.6] 脳内出血は、世界で最も死亡率が高く、予後不良な疾患の1つである。
PHE-SICH-CT-IDSと命名したCTデータセットを,脳内自然出血に用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:18:51 GMT)
Some Supervision Required: Incorporating Oracle Policies in
Reinforcement Learning via Epistemic Uncertainty Metrics [2.6] 批判的信頼誘導探索(Critical Confidence Guided Exploration)は、政策の行動を提案として受け取り、この情報を学習スキームに組み込む。
CCGEは, 託宣方針を利用する隣接アルゴリズムに対して, 競合的に動作可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:49:03 GMT)
Visual Crowd Analysis: Open Research Problems [2.5] 最新のディープラーニングアプローチにより、完全に自動化された視覚ベースのクラウド監視アプリケーションを開発できるようになった。
問題の大きさ、重要な技術進歩、研究コミュニティの一貫性のある関心にもかかわらず、克服すべき課題がまだたくさんある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:24:20 GMT)
Long-lived quantum memory enabling atom-photon entanglement over 101 km
telecom fiber [2.4] 本報告では, 長波長光ファイバー上での1つの87ドルRb原子と1つの光子との絡み合いを拡大する開発について報告する。
このような繊維を介して長い飛行時間に高い忠実性を維持するために、長寿命のクビット符号化を適用することにより、単一原子のコヒーレンス時間を7msに延長する。
これにより、101kmの光ファイバーを70.8$pm$2.4%以上の忠実度で通過させた後に、原子量子メモリと放出光子との間の絡み合いを観測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:26:46 GMT)
SpikingBERT: Distilling BERT to Train Spiking Language Models Using
Implicit Differentiation [2.3] 大型言語モデル(LLMs)は、ヒト脳よりもニューロンとシナプスが桁違いに少ない。
本稿では,脳内のシナプス情報の流れから動機づけを引き出すことにより,従来のLMの計算コストを削減することを目的とした,バイオインスパイアされたスパイク言語モデルを提案する。
我々の研究は、GLUEベンチマークで複数の異なるタスクにおいて、運用上のスパイクするLMアーキテクチャのパフォーマンスを実証する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:20:05 GMT)
Using Autoencoders and AutoDiff to Reconstruct Missing Variables in a
Set of Time Series [2.3] 時系列の集合において、欠落した変数を再構成するための新しいアプローチが提示される。
オートエンコーダは通常、両側のすべての機能で訓練される。
検索された変数はオートエンコーダ入力の欠落変数として定義され、自動微分によって最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:35:08 GMT)
A Block-Ring connected Topology of Parameterized Quantum Circuits [2.3] 本稿では,ブロックリングトポロジ(BR)と呼ばれる新しいトポロジを提案し,量子回路を構築する。
BRトポロジーは同様の性能を持ち、パラメータの数と2量子ゲートは0(n2)から0(mn)に減少する。
異なる2量子ゲートが回路に与える影響を考慮して、制御されたX回転ゲートと制御されたZ回転ゲートを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:35:03 GMT)
Double and Single Descent in Causal Inference with an Application to
High-Dimensional Synthetic Control [2.3] 機械学習では、非常に多くの自由パラメータがあり、モデルがトレーニングデータに完全に適合する。
多数の制御ユニットを有する高次元合成制御推定器の性能について述べる。
制御ユニットの追加は, 処理前適合が完璧である点を超えても, 計算性能の向上に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:43:29 GMT)
Deep Learning of Delay-Compensated Backstepping for Reaction-Diffusion
PDEs [2.3] 複数の演算子は異なるPDEクラスからPDEシステムの制御に現れる。
DeepONet近似非線形作用素(DeepONet-approximated linear operator)は、グールサット形式の1つの双曲的PDEと長方形上の1つの放物的PDEによって定義される作用素のカスケード/合成である。
遅延補償型PDEバックステッピングコントローラでは、プラント状態の$L2$ノルムと入力遅延状態の$H1$ノルムの指数的安定性が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:42:33 GMT)
PACS: Prediction and analysis of cancer subtypes from multi-omics data
based on a multi-head attention mechanism model [2.3] がんサブタイプの分類を成功させるために, 教師付きマルチヘッドアテンション機構モデル(SMA)を提案する。
SMAモデルのアテンション機構と特徴共有モジュールは、マルチオミクスデータのグローバルおよびローカルの特徴情報をうまく学習することができる。
SMAモデルは、シミュレーションされた単一細胞およびがんマルチオミクスデータセットにおけるがんサブタイプの最も正確なF1マクロスコープ、F1重み付きおよび正確な分類を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:54:21 GMT)
Ultrafast and Ultralight Network-Based Intelligent System for Real-time
Diagnosis of Ear diseases in Any Devices [2.3] リアルタイム耳疾患診断が可能な超高速・超軽量ネットワークBest-EarNetを開発した。
0.77Mパラメータで、Best-EarNetはCPU上で80秒毎の平均フレームを達成する。
また、一般的な電子デバイスにデプロイ可能なEar Keeperを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:20:46 GMT)
FiBiNet++: Reducing Model Size by Low Rank Feature Interaction Layer for
CTR Prediction [2.2] 本稿では,FiBiNetのモデル構造に対する新しいFiBiNet++モデルを提案する。
3つの公開データセットの実験によると、FiBiNet++は、3つのデータセットに対して、FiBiNetの非埋め込みモデルパラメータを12倍から16倍に効果的に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:00:47 GMT)
Gradient Descent for Deep Matrix Factorization: Dynamics and Implicit
Bias towards Low Rank [1.9] ディープラーニングでは、勾配発散は、よく一般化する解を好む傾向にある。
本稿では,線形ネットワークの簡易化における勾配降下のダイナミクスと推定問題について解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 00:53:49 GMT)
A deep complementary energy method for solid mechanics using minimum
complementary energy principle [1.9] 本稿では,最小相補エネルギーの原理に基づくDCEM(Deep complementary energy method)を提案する。
本稿では,Prandtl と Airy の応力関数を用いて数値計算を行い,既存の PINN と DEM のアルゴリズムとの比較を行った。
以上の結果から,DCEMはDEMよりも応力精度と効率が優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:00:13 GMT)
KGrEaT: A Framework to Evaluate Knowledge Graphs via Downstream Tasks [1.9] KGrEaTは、分類、クラスタリング、レコメンデーションといった実際の下流タスクを通じて知識グラフの品質を推定するフレームワークである。
フレームワークは知識グラフを入力として、評価対象のデータセットに自動的にマップし、定義されたタスクのパフォーマンスメトリクスを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:43:10 GMT)
HLSDataset: Open-Source Dataset for ML-Assisted FPGA Design using High
Level Synthesis [1.8] 本稿では,HLSを用いたML支援FPGA設計のためのデータセットであるHLSDatasetを提案する。
データセットはPolybench、Machsuite、CHStone、Rossettaなど、広く使用されているHLS Cベンチマークから生成される。
生成されたVerilogサンプルの総数はFPGAタイプあたり9000近い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:36:36 GMT)
MRI Field-transfer Reconstruction with Limited Data: Regularization by
Neural Style Transfer [1.8] Denoising (RED) による正規化は、画像再構成の先行として Denoiser を組み込む一般的なパイプラインである。
本稿では,ニューラル・スタイル・トランスファー(RNST)法による正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:26:35 GMT)
CT Perfusion is All We Need: 4D CNN Segmentation of Penumbra and Core in
Patients With Suspected Ischemic Stroke [1.7] 本稿では,時間情報を完全に活用する4つの畳み込みを入力として利用する方法について検討する。
提案した4D mJ-Netを用いることで、ペニブラとコア領域の分割にそれぞれ0.53と0.23のDice係数が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:02:23 GMT)
RaLLe: A Framework for Developing and Evaluating Retrieval-Augmented
Large Language Models [1.6] Retrieval-augmented large language model (R-LLMs) は、事前訓練された大きな言語モデル(LLMs)と情報検索システムを組み合わせたものである。
R-LLMを構築するための現在のライブラリは、プロンプトの評価と最適化に十分な透明性を持たず、ハイレベルな抽象化を提供する。
本稿では,知識集約型タスクのためのR-LLMの開発,評価,最適化を容易にするオープンソースフレームワークであるRaLLeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:08:16 GMT)
An engine to simulate insurance fraud network data [1.6] ネットワーク構造を持つ合成データを生成するシミュレーションマシンを開発した。
不正発生モデルにおいて、政策立案者及び当事者の総数、所望の不均衡レベル、および特徴(効果の大きさ)を特定できる。
シミュレーションエンジンは、研究者や実践者がいくつかの方法論的課題を検証し、保険詐欺検出モデルの(開発戦略)検証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:14:00 GMT)
Towards realization of universal quantum teleportation using weak
measurements [1.6] 弱い測定のような手法を用いてノイズ効果を低減し、量子相関を保護することができる。
この研究は、キュービットの量子テレポーテーションの効率を高めるために弱い測定の応用範囲に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:26:01 GMT)
A Profit-Maximizing Strategy for Advertising on the e-Commerce Platforms [1.6] 提案手法は,対象のオーディエンスを実際の購入者へ変換する確率を最大化するために,最適な機能セットを見つけることを目的としている。
提案手法が予算制約で広告戦略を効果的に最適化できることを示すため,Tmall の現実データを用いた実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:40:41 GMT)
Sampling From Autoencoders' Latent Space via Quantization And
Probability Mass Function Concepts [1.5] 本稿では,確率質量関数の概念に根ざした新しい学習後サンプリングアルゴリズムと量子化プロセスを紹介する。
提案アルゴリズムは,入力データから各潜伏ベクトルの近傍を定め,その近傍からサンプルを抽出する。
この戦略的なアプローチは、サンプル化された潜伏ベクトルが主に高確率領域に居住することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:18:12 GMT)
Extreme Multilabel Classification for Specialist Doctor Recommendation
with Implicit Feedback and Limited Patient Metadata [1.4] レコメンデーションシステム(Recommendation Systems, RS)は、医師紹介の問題に対処するためにしばしば用いられる。
本研究は, 診療紹介に焦点をあて, 新来の患者と相談歴のある患者の両方に対して, 医師の専門職における推薦を予測することを目的としている。
テキストベースの分類タスクで一般的に使用されるExtreme Multilabel Classification (XML)を使用して、利用可能な機能をエンコードし、異なるシナリオを探索します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 20:23:23 GMT)
Measuring the Effect of Causal Disentanglement on the Adversarial
Robustness of Neural Network Models [1.4] 因果ニューラルネットワークモデルは、敵の攻撃に対して高いレベルの堅牢性を示している。
このタイプの因果モデルによって達成される絡み合いのレベルは、まだ定量的に研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:22:12 GMT)
A New Pathway to Approximate Energy Expenditure and Recovery of an
Athlete [1.4] 我々は「三成分水理モデル」という理論概念を再考する
この油圧モデルは、必要な精度や量で取得できない生理的指標に依存するため、個々のアスリートに対して完全には検証されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:47:21 GMT)
Digital Twins for Ports: Derived from Smart City and Supply Chain
Twinning Experience [1.3] デジタルツインは、多面体および相互接続されたポートプロセスの効率を大幅に向上させる可能性を持つ新興技術である。
ポートのような複雑なシステムにおけるデジタルツインの実装は、まだ初期段階にある。
本稿では,デジタル双生児を構成するものを網羅したクロスドメイン文献レビューを行うことで,この研究ギャップを埋めようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:41:53 GMT)
Overcoming Overconfidence for Active Learning [1.3] 本稿では,アクティブな学習シナリオで発生する過信の問題に対処する2つの新しい手法を提案する。
1つ目はCross-Mix-and-Mix(CMaM)と呼ばれる拡張戦略で、限られたトレーニング分布を拡張してモデルを校正することを目的としている。
2つ目は Ranked Margin Sampling (RankedMS) という選択戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:04:54 GMT)
PrAIoritize: Learning to Prioritize Smart Contract Bugs and
Vulnerabilities [1.2] スマートコントラクトバグの優先順位を予測する自動アプローチであるPrAIoritizeを提案する。
PrAIoritizeは、1)自動ラベリングと2)モデル構築の2つの主要なフェーズから構成される。
我々の評価は最先端のベースラインよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 23:30:39 GMT)
Superconducting Quantum Circuits in the light of Dirac's Constraint
Analysis Framework [1.2] 我々は,超電導量子回路(SQC)の様々なタイプを,再統一かつあいまいな方法で研究する。
SQCのラグランジアンは、ハミルトンフレームワークに分類される制約を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:22:36 GMT)
Superconductivity in a Topological Lattice Model with Strong Repulsion [1.2] 時間反転対称性,バンドトポロジ,強い反発相互作用を組み込んだ最小2次元格子モデルを提案する。
本研究は,QSH絶縁体上の孔の弱い対から形成されることを示す。
このことから,本モデルとTBGのキラル限界における構造的類似点と相違点を解明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:00:01 GMT)
Comparing Measures of Linguistic Diversity Across Social Media Language
Data and Census Data at Subnational Geographic Areas [1.0] 本稿では,ニュージーランドのAotearoaにおけるオンライン空間(ソーシャルメディア言語データ)と実世界の空間の比較言語生態について述べる。
我々はこれらの異なる空間間の言語的多様性の尺度を比較し、ソーシャルメディアユーザーが現実世界の人口とどのように一致しているかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:54:23 GMT)
Debiasing Counterfactuals In the Presence of Spurious Correlations [1.0] 我々は、(i)人気のデバイアス分類器と(ii)対実画像生成の両方を統合した、最初のエンドツーエンドトレーニングフレームワークを紹介する。
以上の結果から, 人口全体にわたる一般化可能なマーカーを学習し, (ii) 急激な相関を無視し, 根底にある疾患の病理に焦点をあてる脱バイアス法が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 19:01:45 GMT)
Inducing room-temperature valley polarization of excitonic emission in
transition metal dichalcogenide monolayers [0.9] 1013$cm$-2$を超える強いドーピングレベルは, TMD単層における室温で61%, 37%の谷のコントラストを誘導できることを示した。
以上の結果から,TMD単層膜中の荷電励起子を量子単位として,300Kで作動する実用的なバレートロニクスデバイスの設計に活用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:01:39 GMT)
To pretrain or not to pretrain? A case study of domain-specific
pretraining for semantic segmentation in histopathology [0.9] ファインチューニング(ファインチューニング、英: Fine-tuning)は、疾患分類やセマンティックセグメンテーションなどのデジタル病理学の視覚応用において最も効果的な方法である。
そこで本研究では,腺と細胞分画タスクのパフォーマンスを,病理組織学的領域特異的および非ドメイン特異的(実世界の画像)の事前訓練重量と比較した。
その結果、ドメイン固有の事前トレーニングされた重み付けによるパフォーマンス向上は、トレーニングデータセットのタスクとサイズの両方に依存することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 23:56:44 GMT)
Quantum Volume in Practice: What Users Can Expect from NISQ Devices [0.9] 量子ボリューム(QV)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスの性能を定量化するデファクト標準ベンチマークとなっている。
我々は、現在IBM Q、IonQ、Rigetti、Oxford Quantum Circuits、Quantinuumが提供している24のNISQデバイス上で、独自のQV計算を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 04:14:41 GMT)
Incorprating Prompt tuning for Commit classification with prior
Knowledge [0.9] コミット分類(CC)はソフトウェアのメンテナンスにおいて重要なタスクである。
本稿では,事前知識を用いたコミット分類のためのプロンプトチューニングを組み込んだ生成フレームワークを提案する。
我々のフレームワークはCCの問題をシンプルに解決できるが、ほとんどショットやゼロショットのシナリオでは効果的に解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:17:43 GMT)
GPT-in-the-Loop: Adaptive Decision-Making for Multiagent Systems [0.9] GPT-in-the-loop"アプローチは,大規模言語モデルの高度な推論機能とマルチエージェントシステムを組み合わせた手法である。
本フレームワークでは,GPT-4を用いて問題解決と説明能力を向上させる。
GPT-4を統合することで、広範囲な訓練を必要とせず、優れた意思決定と適応性を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:08:16 GMT)
ADASSM: Adversarial Data Augmentation in Statistical Shape Models From
Images [0.8] 本稿では,データ依存型ノイズ生成やテクスチャ拡張を利用して,画像間SSMフレームワークのオンザフライデータ拡張のための新しい戦略を提案する。
提案手法は,画素値のみに頼らず,基礎となる幾何学に焦点をあてることにより,精度の向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:39:42 GMT)
Quantum Local Differential Privacy and Quantum Statistical Query Model [0.8] 量子統計クエリは、限られた量子資源を持つ学習者の計算能力を研究する理論的枠組みを提供する。
本研究では,局所モデルにおける量子統計クエリと量子微分プライバシーの等価性を確立する。
局所的な差分プライバシーの下での量子多要素計算の課題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:25:13 GMT)
A Modular and Adaptive System for Business Email Compromise Detection [0.7] Business Email Compromise (BEC) とスピアフィッシング攻撃は、世界中の組織にとって大きな課題となっている。
機械学習の最近の進歩、特に自然言語理解(NLU)は、そのような攻撃に対抗するための有望な道を提供する。
生産環境下で2年以上にわたって実証されてきた総合的かつ効率的なBEC検出システムCAPEについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:06:02 GMT)
Boosted Ensembles of Qubit and Continuous Variable Quantum Support
Vector Machines for B Meson Flavour Tagging [0.7] 量子機械学習手法をB中間子タギングに適用する。
従来の量子ビットベースおよび連続変数アーキテクチャに基づく量子支援ベクトルマシンの高速化アンサンブルをシミュレートする。
古典的にシミュレート可能な状態を超えた連続変数QSVMが、さらに高い性能を実現することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:49:34 GMT)
LTM: Scalable and Black-box Similarity-based Test Suite Minimization
based on Language Models [0.7] テストスイートはソフトウェアが進化するにつれて成長する傾向にあり、割り当てられたテスト予算ですべてのテストケースを実行することができないことが多い。
テストスイートの最小化(TSM)は、冗長なテストケースを削除することで、ソフトウェアテストの効率を改善するために使用される。
LTM(Language model-based Test suite Minimization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:51:50 GMT)
Phase-Sensitive Quantum Measurement without Controlled Operations [0.7] 本稿では,時間的連続関数である振幅の問題を克服する,複素解析に基づく量子アルゴリズムを提案する。
提案手法は,短時間の仮想時間進化を近似する浅部回路とリアルタイム進化の実装のみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:41:35 GMT)
Differential Privacy Amplification in Quantum and Quantum-inspired
Algorithms [0.7] 量子および量子に着想を得たアルゴリズムに対するプライバシー境界の増幅を提供する。
古典的なデータセットの量子符号化で実行されるアルゴリズムは、差分プライバシーを増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:31:18 GMT)
Hybrid Algorithm of Linear Programming Relaxation and Quantum Annealing [0.7] 1つのアプローチは、古典的アルゴリズムを用いて近似解を取得し、量子アニール(QA)を用いてそれを精製することである。
本稿では,リニアプログラミング(LP)緩和と呼ばれる単純な連続緩和手法を用いる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:53:43 GMT)
Contrastive Learning for Lane Detection via Cross-Similarity [0.6] レーンマーキングは以前の形状が強いが、視認性は容易に損なわれる。
視界の低さによる自然の変化に耐えられる車線検出アプローチを訓練するには、大量のデータが必要である。
クロスシミラリティ(CLLD)による車線検出のためのコントラスト学習(Contrastive Learning for Lane Detection)は,自己教師あり学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:13:59 GMT)
Co-Speech Gesture Detection through Multi-phase Sequence Labeling [0.5] 本稿では,タスクをマルチフェーズシーケンスラベリング問題として再編成する新しいフレームワークを提案する。
本稿では,タスク指向の対面対話における多様な音声ジェスチャーのデータセットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:27:18 GMT)
Hybrid classical-quantum computing: are we forgetting the classical part
in the binomial? [0.5] 本研究はハイブリッドスキームを分類するための予備分類法を提案する。
量子コンピューティングの応用に関する真の課題について、研究者の心をかき立てるために、いくつかの疑問が浮かび上がっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:56:50 GMT)
Solving Logistic-Oriented Bin Packing Problems Through a Hybrid
Quantum-Classical Approach [0.4] Bin Packing Problemは、幅広い産業応用性を持つ古典的な問題である。
我々は以前公表したQ4RealBPPと呼ばれる量子古典的フレームワークを活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:30:52 GMT)
Optimization tools for distance-preserving flag fault-tolerant error
correction [0.4] 我々は、フラグフォールトトレラントエラー訂正(FTEC)に必要な空間と時間オーバーヘッドを削減できるいくつかの最適化ツールを開発した。
我々の技術には、コンパクトなルックアップテーブルの構築、Meet-in-the-Middle技術、フラグFTECの適応時間デコード、フラグ情報のための古典的処理技術、分離された$X$と$Z$カウント技術が含まれる。
我々は,回路レベルの雑音下での六角形カラーコード3,5,7,9の距離の数値シミュレーションを用いて,ツールの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:27:22 GMT)
Simple Cycle Reservoirs are Universal [0.4] 貯留層モデル(Reservoir model)は、トレーニング不能な入力と動的結合重みを固定したリカレントニューラルネットワークのサブクラスを形成する。
制限のない線形貯水池系を普遍的に近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:35:59 GMT)
Towards a knowledge leakage Mitigation framework for mobile Devices in
knowledge-intensive Organizations [0.3] オーストラリアにおける知識集約型組織におけるモバイル機器の文脈における知識漏洩リスク(KLR)について検討した。
本論文では,KLRと戦うための緩和戦略を,文献に基づくモバイル機器を用いて説明し,分類するための概念的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:54:46 GMT)
Addressing Knowledge Leakage Risk caused by the use of mobile devices in
Australian Organizations [0.3] 情報や知識の漏洩は、オーストラリアの組織にとって重大なセキュリティリスクとなっている。
オーストラリアのビジネスにおけるセキュリティインシデントの平均費用は280万ドルである。
オーストラリアの組織は、情報漏洩の調査と評価に世界第2位(平均で120万ドル)を費やす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:03:26 GMT)
Duality between imperfect resources and measurements for propagating
entanglement in networks [0.3] 本稿では,ネットワークのための計測に基づく絡み合い伝搬戦略を提案する。
単一部位に作用する局所振幅減衰チャネルの存在下では、モノガミースコアによって測定された絡み合いの共有性が高くなる。
資源状態から入力された平均的なモノガミースコアに対するノイズの影響は、一方向プロトコルによりより早く低減される可能性があることを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:44:49 GMT)
bbOCR: An Open-source Multi-domain OCR Pipeline for Bengali Documents [0.2] 本稿では,Bengali.AI-BRACU-OCR (bbOCR)を紹介した。
評価の結果,提案手法は現在のベンガルOCRシステムよりも好適であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:35:28 GMT)
Optimization of probabilistic quantum search algorithm with a priori
information [0.2] グロバーの量子探索アルゴリズムは古典計算よりも量子コンピューティングの優位性を証明する典型的な量子アルゴリズムである。
本稿では,一般の確率分布を持つデータベースの故障確率をゼロにできる確率論的グロバー探索アルゴリズムについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 21:29:40 GMT)
Seeing the Intangible: Surveying Automatic High-Level Visual
Understanding from Still Images [0.2] コンピュータビジョンの分野は、入力画像の完全な意味論的解釈を提供することを目的として生まれた。
感情、社会的価値観、イデオロギーを含む非矛盾概念は、この「高いレベルの」視覚的意味理解の主人公であるようである。
このような「抽象概念」は画像管理と検索にとって重要なツールであるが、その自動認識は依然として課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:37:04 GMT)
Automated Identification of Failure Cases in Organ at Risk Segmentation
Using Distance Metrics: A Study on CT Data [0.2] オートマチック・オルガン・アット・リスク(OAR)セグメンテーションはCTスキャンにおける放射線治療計画に不可欠である。
本稿では,Dice と Hausdorff 距離の組み合わせのしきい値を設定することで,障害事例を自動的に識別する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:14:49 GMT)
Time Evolution of Uniform Sequential Circuits [0.2] 熱力学限界における一次元均一系の時間発展のためのハイブリッド量子古典スケーリングアルゴリズムを提案する。
このアナッツは、与えられた精度のためにシミュレーション時間に多くのパラメータを必要とすることを数値的に示す。
ハイブリッド最適化のすべてのステップは、短期的なデジタル量子コンピュータを念頭に設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:52:59 GMT)
Understanding Symmetry Breaking in Twisted Bilayer Graphene from Cluster
Constraints [0.1] 本研究では, ツイスト二層グラフェンの相図をハバードモデルにより, ハニカム格子上に2つのフェルミオン軌道 (バレー) で記述した。
量子モンテカルロ(QMC)では、原子価結合固体、N'eel-valley反強磁性または電荷密度波相が見つかる。
本研究は, ツイスト二層グラフェンの拡張ハバードモデルにおけるクラスタ制約の概念を活かし, ツイスト二層グラフェンシートにおけるいくつかの対称性破断絶縁相の実現に向けたスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:29:44 GMT)
Age Recommendation from Texts and Sentences for Children [0.1] 本稿では, 年齢推薦課題の最近の進歩について述べる。
我々は、年齢推薦を回帰タスクとみなし、最先端の機械学習モデル、すなわちトランスフォーマーの使用について検討する。
結果も専門家による推薦と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:40:19 GMT)
Molecule-photon interactions in phononic environments [0.1] 液体量子光学系は光子、電子自由度、局所的な機械振動、フォノンを相互作用させることができる。
特に、分子内の電子と核運動の間の強い振動相互作用は、光学的放射圧ハミルトニアンに類似している。
ここでは、結晶に埋め込まれた分子の非平衡力学に対するオープン量子系アプローチについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 04:40:16 GMT)
YOLOBench: Benchmarking Efficient Object Detectors on Embedded Systems [0.1] 4つの異なるデータセットと4つの異なる組込みハードウェアプラットフォーム上で、550以上のYOLOベースのオブジェクト検出モデルからなるベンチマークであるYOLOBenchを提案する。
我々は,これらの検出器と固定訓練環境との公正かつ制御された比較を行うことにより,様々なモデルスケールのYOLOベースの1段検出器の精度と遅延数を収集する。
我々は、YOLOBenchのニューラルネットワーク探索で使用されるトレーニング不要な精度推定器を評価し、最先端のゼロコスト精度推定器はMACカウントのような単純なベースラインよりも優れており、その一部は効果的に使用できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:55:07 GMT)
CSM-H-R: An Automatic Context Reasoning Framework for Interoperable
Intelligent Systems and Privacy Protection [0.1] ケーススタディは、スマートセッティングのインテリジェントエレベーターシステムに基づいて開発されている。
匿名化はラベル埋め込みによる匿名化と情報相関の低減によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:21:15 GMT)
Switched auxiliary loss for robust training of transformer models for
histopathological image segmentation [0.1] 我々は,HuBMAP+HPA-Hacking the Human Body competitionデータセットを利用して,5臓器に複数臓器のFTUを分割するモデルを開発した。
提案モデルでは,公開データセットで0.793,プライベートデータセットで0.778,提案手法で1%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 19:20:20 GMT)
Static Application Security Testing of Consensus-Critical Code in the
Cosmos Network [0.1] 本稿では、開発時に非決定性の原因を検出するための静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールの使用に焦点を当てる。
我々は、Goにおける非決定性の原因を分析するために、11の代表的コスモスベースのアプライチェーンのコーパスを作成する。
これらのルールは多くの偽陽性を生成し、ブロックチェーンロジックの一部として実行されるコード内でのみ、より正確に非決定性のソースを検出する一連のルールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:22:53 GMT)
What's the Problem, Linda? The Conjunction Fallacy as a Fairness Problem [0.0] 我々はリンダ問題を再検討し、公平性問題として定式化する。
構造的因果認識の枠組みを通じて、関心のパラメータとして知覚を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:04:09 GMT)
What's Race Got to do with it? Predicting Youth Depression Across Racial
Groups Using Machine and Deep Learning [0.0] うつ病は一般的だが深刻な精神障害であり、毎年何百万人もの高校生に影響を与えている。
本研究では、機械学習(ML)モデルと人工知能ニューラルネットワーク(ANN)モデルを用いて、学生のうつ病を分類する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:59:50 GMT)
Weakly synchronous systems with three machines are Turing powerful [0.0] 3つのプロセスの弱い同期システムの到達性問題は決定不可能であることを示す。
この研究の主な貢献は、3つのプロセスが任意に大きなツリー幅のMSCを生成する弱い同期システムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:24:12 GMT)
We Don't Need No Adam, All We Need Is EVE: On The Variance of Dual
Learning Rate And Beyond [0.0] 本稿では、勾配の異なる成分に異なる学習率を革新的に適用する新しい手法である強化速度推定法(EVE)を提案する。
学習率を2倍にすることで、EVEはよりニュアンスな制御とより高速な収束を可能にし、従来の単一学習率アプローチに関連する課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:08:42 GMT)
Vision Transformer Pruning Via Matrix Decomposition [0.0] ビジョン・トランスフォーマー・プルーニングの目的は、データセットの線形射影の次元を、それらの関連する重要度スコアを学習することによって推定することである。
本稿では,行列分解法の実装と比較により,線形射影の次元と複雑さをさらに削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:40:51 GMT)
Using language models in the implicit automated assessment of
mathematical short answer items [0.0] そこで本研究では,数学項目に対する短時間で構築された応答を評価できる新しい手法を提案する。
このアプローチでは、学生が応答で指定したキー値を特定するパイプラインを使用します。
次に、バリュー識別パイプラインからの情報を使用して、教師と学生にフィードバックを提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 19:45:48 GMT)
Tripartite Entanglement Extraction from the Black Hole Vacuum [0.0] 両端の絡み合いの収穫が難しい地域では, トリパルタイトの絡み合いの収穫は, 強いホーキング放射により不可能であることが知られている。
これらの状況下では、収穫された絡み合いはグリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー(GHZ)型であることが示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 04:14:52 GMT)
Supersymmetric quantum mechanics and the Riemann hypothesis [0.0] リーマンゼータ函数の自明かつ非自明な零点は、このモデルにおける消える基底状態エネルギーと自然に一致することを示す。
このモデルは超対称性の自然な形を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:30:00 GMT)
Superfluid weight in the isolated band limit within the generalized
random phase approximation [0.0] 魅力的なハバード相互作用を持つ一般格子モデルの超流動重みは、孤立帯域限界において解析的に計算される。
その結果,[https://link.aps.org/doi103/PhysRevB.106.014518] といわゆる最小量子計量の関係は, 一般化ランダム位相近似のレベルでも有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:11:32 GMT)
SupEuclid: Extremely Simple, High Quality OoD Detection with Supervised
Contrastive Learning and Euclidean Distance [0.0] アウト・オブ・ディストリビューション(OoD)検出はここ数年で大きく進歩している。
我々は、SCL(Supervised Contrastive Learning)を用いてトレーニングされたResNet18が、近距離および遠距離のOoD検出ベンチマークで最先端の結果を生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:41:11 GMT)
Stress representations for tensor basis neural networks: alternative
formulations to Finger-Rivlin-Ericksen [0.0] 有限条件下での超弾性変形材料モデリングのための様々なテンソルニューラルネットワークモデルについて検討する。
電位ベースおよび係数ベースのアプローチと異なるキャリブレーション手法を比較した。
9つの変種は、3つの異なる材料に対してノイズとノイズの無いデータセットの両方に対して試験される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 23:28:26 GMT)
Stabilizer entropies and nonstabilizerness monotones [0.0] 我々は安定度エントロピー(SE)の異なる側面について研究する。
我々は, ミン相対エントロピーや魔法の強靭性など, 既知の非安定化性モノトンと比較した。
従来開発されたR'enyi SEsの正確な計算法に加えて,完全MPSサンプリングに基づくスキームも提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:29:26 GMT)
Stability of a quantum skyrmion: projective measurements and the quantum
Zeno effect [0.0] 磁性スカイミオンは、長寿命と顕著なトポロジカルな性質を特徴とする渦状準粒子である。
局所射影測定対象の量子天空の力学を理論的に解析する。
量子スカイミオンの繰り返し測定を行うことで、量子ゼノ効果のアナログによって完全に安定化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 20:03:25 GMT)
Stability of Q-Learning Through Design and Optimism [0.0] 本論文は近似とQ-ラーニングに関するチュートリアルである。
これは、2023年6月にナンシー・フランスで発表されたINFORMS APS inaugural Applied Probability Trust Plenary Lectureの詳細を提供する。
また,これらのアルゴリズムの安定性を確保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） (Mon, 21 Aug 2023 14:14:04 GMT)
Simulation of Kerr Nonlinearity: Revealing Initial State Dependency [0.0] 数値結果が古典的安定性とどのように類似しているかを考察する。
ウィグナー状態の保留は、初期状態の残留的な影響を被るシステムを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:04:11 GMT)
Robustness of Energy Landscape Controllers for Spin Rings under Coherent
Excitation Transport [0.0] 制御パラメータと制御パラメータの不確実性に対する励振伝達の忠実度を最適化するために設計された制御器の頑健性について検討する。
我々は,コヒーレントトランスポートに最適化された量子系が,正確な時間Tでの読み出しに最適化されているか,あるいはTのタイムウインドウで最適化されているかによって,誤差とログ感度の相関が著しく異なることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 01:10:18 GMT)
Relax and penalize: a new bilevel approach to mixed-binary
hyperparameter optimization [0.0] 我々は混合二項ハイパーパラメータの挑戦的な最適化に取り組む。
混合バイナリソリューションの提供を保証するアルゴリズムフレームワークを提案する。
我々は、特定の機械学習問題に対するアプローチの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:24:52 GMT)
Real World Time Series Benchmark Datasets with Distribution Shifts:
Global Crude Oil Price and Volatility [0.0] 我々はCOB,Crude Oil Benchmarkデータセットを提示する。
COBには30年間の資産価格が含まれており、大きな流通シフトを示している。
これらのタスクラベルを組み込むことで、4つの連続学習アルゴリズムの性能が普遍的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:44:56 GMT)
Random unitaries, Robustness, and Complexity of Entanglement [0.0] 一般回路の存在下での絡み合いのダイナミクスは、絡み合いスペクトルの統計的性質の知識によって予測できることが広く受け入れられている。
局所ゲートの異なる集合によって生成されるメトロポリス型絡み合い冷却アルゴリズムを適用して,この仮定を検証した。
絡み合いのダイナミクスは異なるゲートの集合だけでなく位相にも強く依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:20:16 GMT)
Quantum tasks assisted by quantum noise [0.0] ランダムな横フィールドイジングモデルの基底状態とパリティゲームプレイの特定の問題にフォーマリズムを適用する。
逆場にゼロ平均非相関障害を加えると、ノイズがなければ存在しない弱い量子的優位性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:29:23 GMT)
Quantum statistical mechanics from a Bohmian perspective [0.0] 我々は、量子統計力学の一般的な定式化を開発する。
本稿では, エントロピー, 適切な混合, 不適切な混合, 熱力学の様々な概念が, ボヘミアンの観点からどのように理解されているかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:39:10 GMT)
Quantum correlation functions through tensor network path integral [0.0] テンソルネットワークは、オープン量子系の平衡相関関数を計算するために利用される。
溶媒が量子系に与える影響は、影響関数によって取り込まれている。
この手法の設計と実装は、速度理論、シンメトリゼーションされたスピン相関関数、動的感受性計算、量子熱力学からの図解とともに議論される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:46:51 GMT)
Quantum Query Lower Bounds for Key Recovery Attacks on the Even-Mansour
Cipher [0.0] Even-Mansour (EM)暗号はブロック暗号の有名な構成の一つである。
クワカドとモリイは、量子敵が$n$-bit秘密鍵を$O(n)$非適応量子クエリで回収できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 02:01:30 GMT)
Quadratic acceleration of multi-step probabilistic algorithms for state
preparation [0.0] 非単体作用素は通常、初期状態に含まれる望ましくない状態を崩壊させるように設計されている。
確率的アルゴリズムは古典的アルゴリズムに比べて計算過程を加速しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:14:19 GMT)
Pseudo-online framework for BCI evaluation: A MOABB perspective [0.0] BCI(Brain-Computer Interface)技術は、オンライン、オフライン、擬似オンラインの3つのモードで動作する。
そこで本研究では,現在のMOABBフレームワークをオフラインモードで動作させ,擬似オンライン設定における異なるアルゴリズムの比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:22:07 GMT)
Protecting backaction-evading measurements from parametric instability [0.0] 総和と差分周波数から2つのポンプを変形させることにより,系の安定化とBAE性能の回復が可能であることを示す。
また, 弱い信号検出実験で得られた加速度は, このデチューニング技術によってのみ達成可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 02:14:50 GMT)
Promoting the transition to quantum thinking: development of a secondary
school course for addressing knowledge revision, organization, and
epistemological challenges [0.0] 本稿では,中等教育のための量子力学コースの開発について述べる。
古典的知識の改訂に伴う課題に対処するために設計された。
このコースは、概念的変化に対する体系的なアプローチに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:55:38 GMT)
Powering quantum Otto engines only with q-deformation of the working
substance [0.0] 通常の量子オットーサイクルでは、ハミルトニアンパラメータは量子断熱の段階で変化し、作用物質の量子統計特性は固定されている。
ハミルトンパラメータが変化していない場合でも、作業物質の量子統計的変化によって作業が回収できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:44:25 GMT)
Observation of Universal Hall Response in Strongly Interacting Fermions [0.0] 我々は、原子量子シミュレータを用いて、人工磁場でスレッディングされた2脚リボンにおける超低温フェルミオンの運動を追跡する。
相互作用しきい値を超える普遍的な相互作用非依存の挙動を理論的解析と一致して明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:11:58 GMT)
Normative conditional reasoning as a fragment of HOL [0.0] 我々は条件付き義務(およびその拡張)のためのアクヴィストのシステムEに焦点を当てる。
我々の機械化は、Isabelle/HOLに浅いセマンティックな埋め込みを通して達成される。
フレームワークの2つの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:47:30 GMT)
Neural Networks Optimizations Against Concept and Data Drift in Malware
Detection [0.0] ドリフト問題に対処するベースラインニューラルネットワークを改善するためのモデルに依存しないプロトコルを提案する。
本稿では,最新の検証セットによる特徴量削減とトレーニングの重要性を示し,Drift-Resilient Binary Cross-Entropyという損失関数を提案する。
改良されたモデルは有望な結果を示し、ベースラインモデルよりも15.2%多いマルウェアを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:13:23 GMT)
Narain CFTs from quantum codes and their $\mathbb{Z}_2$ gauging [0.0] キュディット安定化符号から構築したナライン共形場理論における$mathbbZ$対称性のゲージングについて検討する。
オービフォールドとフェルミオン化の両方を考慮すると、$mathbbZ$ガウイングプロシージャと運動量格子の修正の間の接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:55:53 GMT)
Multipartite Bipartite Quantum Correlation and Its Three Types of
Measures [0.0] MQC(Multipartite Quantum correlation)は多くの新しい微視的およびマクロ的な量子現象を説明できるだけでなく、より優れた特定の潜在的な量子技術にも関係している。
我々は、MQC記述とその量子技術における実践的応用を根本的に再考し、直感的で明確な物理像を持つ多部分割QCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 00:50:24 GMT)
Modeling Digital Penetration of the Industrialized Society and its
Ensuing Transfiguration [0.0] 第4次産業革命は、デジタル技術のプロフェッショナルと社会空間への深い統合によって支えられ、社会に有意義に奉仕する機会を提供する。
本稿では, 価値創造, 価値消費, インフラの実現, 必要なスキル, 付加的なガバナンスを対象とする, 産業生態系の統一モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 06:45:23 GMT)
Mixed Quantum-Classical Dynamics for Near Term Quantum Computers [0.0] 混合量子古典力学は、完全に量子力学的に扱うには複雑すぎるシステムを理解するためにしばしば用いられる。
量子サブシステムと古典的サブシステムとを結合した一般混合量子古典力学のモジュラーアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:36:06 GMT)
Mean-field theories are simple for neural quantum states [0.0] 置換対称性を持つ平均場理論の基底状態は、独立したニューラルネットワークパラメータの限られた数しか必要としない。
完全連結横フィールドイジングモデル(TFIM)の基底状態への収束は1つのパラメータだけで実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:00:01 GMT)
Malware Classification using Deep Neural Networks: Performance
Evaluation and Applications in Edge Devices [0.0] 複数のディープニューラルネットワーク(DNN)は、マルウェアのバイナリを検出し分類するように設計されている。
エッジデバイスにこれらのDNNモデルをデプロイして、特にリソース制約のあるシナリオにおいて、リアルタイムな分類を可能にすることは、大規模なIoTシステムにとって不可欠であることが証明されている。
本研究は,マルウェア検出技術の進歩に寄与し,マルウェアの早期検出にサイバーセキュリティ対策を統合することの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:34:46 GMT)
Majorana Demonstrator Data Release for AI/ML Applications [0.0] 囲われたデータリリースは、Majorana Demonstrator実験のキャリブレーションデータのサブセットで構成されている。
それぞれのマヨラナ現象には、ゲルマニウム検出器の生波形、パルス形状の判別カット、調整された最終エネルギーが伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:50:59 GMT)
Low-Variance Forward Gradients using Direct Feedback Alignment and
Momentum [0.0] 本稿では,アクティビティ・パータード・フォワード・グラディエントと直接フィードバックアライメントとモーメントを組み合わせたアルゴリズムを提案する。
我々のアプローチは、バックプロパゲーションの他のローカル代替手段と比較して、より高速な収束と性能の向上を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:17:26 GMT)
Krylov Complexity of Open Quantum Systems: From Hard Spheres to Black
Holes [0.0] ベリー予想を用いて、ゆっくりと漏れる固球気体のクリロフ複雑性を解析的に計算する。
次に、複雑性=ヴォームの提案を用いて、$d+1$-蒸発ブラックホールのホログラフィック複雑性に接続する。
我々は、入射負エネルギーヌル衝撃波にまたがる静的シュワルツシルトパッチの列を縫い合わせることにより、ブラックホールの時空をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:00:05 GMT)
Joint learning of images and videos with a single Vision Transformer [0.0] 一般的に、画像とビデオは、しばしば別々のモデルによって訓練される。
本稿では,Vision Transformer IV-ViTへの入力として画像のバッチを取る方法と,遅延融合による時間アグリゲーションを伴うビデオフレームのセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:38:33 GMT)
Is the dynamical quantum Cheshire cat detectable? [0.0] 我々は、Aharonovらによって提案された動的量子チェシャー猫をどうやって検出するかを探る。
実際には、小さな確率振幅を加算・減算することで初期状態に偏りがあることが示される。
実験室でこれらの現象を実証する光学偏光実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 05:06:40 GMT)
Instance-based Learning with Prototype Reduction for Real-Time
Proportional Myocontrol: A Randomized User Study Demonstrating
Accuracy-preserving Data Reduction for Prosthetic Embedded Systems [0.0] 本研究は, 義肢制御におけるジェスチャー検出のためのkNNスキームに基づく学習手法の設計, 実装, 検証を行う。
8チャンネルSEMGアームバンドを用いて,パラメータ化と比例スキームの変化の影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 20:15:35 GMT)
Impact of geolocation data on augmented reality usability: A comparative
user test [0.0] 位置情報データの不正確さは、拡張オブジェクトがジッタやドリフトを引き起こします。
フリーでオープンソースのWeb ARアプリケーションを開発し、比較ユーザテストを実施しました。
その結果,RTK群が曝露した位置情報データは,コントロール群よりも平均値が低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:25:06 GMT)
ISEE.U: Distributed online active target localization with unpredictable
targets [0.0] 本稿では,各ノードにおける分散,単純,高速な計算によって定義されるオンライン能動学習アルゴリズムを用いて,ターゲットのローカライゼーションに対処する。
我々は、特定の目標ダイナミクスを前提とせず、予測不可能な目標に直面する場合、その手法は堅牢である。
我々は,提案手法を,目標運動が所定の軌道に従わない場合と,本手法が1つの中央CPU上で動作している場合のx100時間短縮時とを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 23:49:48 GMT)
Hidden tensor structures of any quantum mechanical system: Towards
single-particle quantum computation [0.0] 量子情報処理の単一粒子トップダウン設計が可能な隠れテンソル構造を,任意の量子システムが自動的に備えていることを示す。
結果として得られる構造は、量子計算、ベルの不等式違反、普遍的な量子ゲートの定式化を可能にするのに十分リッチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 12:59:47 GMT)
Heun-type solutions for the Dirac particle on the curved background of
Minkowski space-times [0.0] ミンコフスキー時空の背景にあるディラック方程式を光円錐上で研究する。
結果は磁場の文脈でスピンレス荷電粒子に対して有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 07:11:25 GMT)
Heisenberg-limited metrology with perturbing interactions [0.0] 本稿では,一般空間的局所的相互作用の存在下で,GHZ様の状態に対してハイゼンベルク限定のメトロジーを実行することができることを示す。
次元時間古典計算に基づく測定とフィードバックに依存する明示的なプロトコルは、ハイゼンベルク限界を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:00:00 GMT)
Ground or Excited State: a State-Specific Variational Quantum
Eigensolver for Them All [0.0] 変分量子固有解法 (VQE) は、量子デバイスにおける分子エネルギーを決定できるゲーミングプラットフォームを提供する。
我々は,同じ足場における基底状態と励起状態を扱う統一VQEフレームワークを提案する。
最適化の各ステップにおける参照の純度を維持する完全対称スピンスカラーユニタリの概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 13:39:58 GMT)
Griffiths Phase in a Facilitated Rydberg Gas at Low Temperature [0.0] 我々はRydberg多体系の高温・低温限界における力学を解析した。
吸収状態の相転移が拡張グリフィス相に置き換わることを示す。
我々は、リドベルク原子の凍結および有限温度状態における密度をより正確に記述するために、既存のマクロなランゲヴィン方程式を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:34:28 GMT)
Frequency limits of sequential readout for sensing AC magnetic fields
using nitrogen-vacancy centers in diamond [0.0] 周波数関数としての交流磁場の感度を逐次読み出し法を用いて検討した。
ほぼ最適周波数の1MHzでは,XY4-(4) DDシーケンスを用いて最大感度229 pT/$sqrtmathrmHz$に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 03:17:38 GMT)
Feature Extraction Using Deep Generative Models for Bangla Text
Classification on a New Comprehensive Dataset [0.0] バングラ語は世界で6番目に広く話されている言語であるにもかかわらず、テキストデータセットの不足によりほとんど注目を集めていない。
我々は7つのカテゴリで212,184のBangla文書の包括的なデータセットを収集し、注釈を付け、作成し、公開しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:18:09 GMT)
Extraction of Text from Optic Nerve Optical Coherence Tomography Reports [0.0] 光コヒーレンス・トモグラフィー・スキャンレポートからテキストデータの抽出を促進するためにルールベースのアルゴリズムを開発した。
開発したアルゴリズムは、RCFとGCCの両方のスキャンからデータを抽出する際の高精度さを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:34:32 GMT)
Evaluating quantum generative models via imbalanced data classification
benchmarks [0.0] 我々は、20種類の実世界のデータセットから適応したハイブリッド量子古典ニューラルネットワークから生成された合成データを解析する。
このアプローチを利用して問題の品質を解明し、量子古典的ハイブリッド生成モデルに適合する可能性が、多かれ少なかれ低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 16:46:36 GMT)
Evaluating Pauli errors on cluster states by weighted distances [0.0] 重み付き距離を用いて、単一量子ビットのパウリ誤差がクラスタ状態を変化させる回数を定量化する。
この研究は、重み付けされた距離が、多体量子系の鍵的だが解像的な性質を監視するのに役立つことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:58:47 GMT)
Enhancing Reasoning Capabilities of Large Language Models: A Graph-Based
Verification Approach [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は印象的な推論機能を示しています。
本稿では,LLMの推論能力をさらに向上するグラフベースの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 05:24:34 GMT)
Econometrics of Machine Learning Methods in Economic Forecasting [0.0] 本稿では、経済予測のための機械学習手法の最近の進歩について調査する。
調査では、現在放送、テキストデータ、パネルとテンソルデータ、高次元グランガー因果判定、時系列の相互検証、経済的な損失を伴う分類などについて取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 19:19:34 GMT)
Dynamical transition from localized to uniform scrambling in locally
hyperbolic systems [0.0] 双曲的不動点付近に局在した波動は、これらの2つの領域の間に明確な動的遷移を特徴付けることを示す。
この交叉の存在は可積分系におけるセパラトリクス力学の指標であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 08:09:53 GMT)
Discriminative Bayesian filtering lends momentum to the stochastic
Newton method for minimizing log-convex functions [0.0] 本稿では,Newton法が勾配およびヘッセン版のサブサンプル版を用いて,その推定値を反復的に更新する方法を示す。
ベイズフィルタを適用して、観測の歴史全体について考察する。
古い観測結果が減少する行列に基づく条件を確立する。
このアプローチのさまざまな側面を、Newtonメソッドの例や他のイノベーションで説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 14:44:30 GMT)
DiagGPT: An LLM-based Chatbot with Automatic Topic Management for
Task-Oriented Dialogue [0.0] 大規模言語モデル(LLM)はますます洗練され、人間のものに似た能力を示している。
AIの重要な応用は、チャットエージェントとしての使用であり、さまざまなドメインにわたる人間の問い合わせに応答する。
これらのシナリオは典型的にタスク指向対話(TOD)を必要とし、AIチャットエージェントは積極的に質問をポーズし、特定のタスク完了に向けてユーザーを誘導する必要がある。
本稿では,LLMをTODシナリオに拡張する革新的な方法であるDiagGPTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 05:22:44 GMT)
Data Fusion in Neuromarketing: Multimodal Analysis of Biosignals,
Lifecycle Stages, Current Advances, Datasets, Trends, and Challenges [0.0] 伝統的に、神経マーケティングの研究は提示された刺激からのフィードバックを得るために単一の生体信号に頼っている。
新しいデバイスと技術進歩のおかげで、最近のトレンドは多様なバイオシグナーの融合へのシフトを示している。
本稿では,神経マーケティング研究における目的,バイオシグナー,データ処理技術について包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:04:47 GMT)
Conditioning Generative Latent Optimization to solve Imaging Inverse
Problems [0.0] ディープラーニングアプローチは、大規模な教師付きデータセットの恩恵を受け、実験的な測定結果を医療スキャンにマッピングする。
完全に教師なしのテクニック、特にスコアベースの生成モデルの使用は、最近、類似またはより良いパフォーマンスを実証している。
生成遅延最適化フレームワークに対する教師なし条件付きアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:36:07 GMT)
Complexity of frustration: a new source of non-local non-stabilizerness [0.0] 我々はスピン鎖に埋め込まれた$W$状態を調べることにより、量子多体系の複雑性のキャラクタリゼーションを推し進める。
我々の研究によると、$W$状態/フラストレーション基底状態は、量子資源として収穫できる非局所的な複雑さを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:02:30 GMT)
Coherent control based on quantum Zeno and anti-Zeno effects: Role of
coherences and timing [0.0] 我々は、特定の時間における測定により、結合した量子状態から人口フローを制御する方法について検討する。
本稿では,時間依存密度行列摂動理論に基づく量子ゼノダイナミクスの解析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 00:54:49 GMT)
BundleSeg: A versatile, reliable and reproducible approach to white
matter bundle segmentation [0.0] ホワイトマター経路を抽出するための信頼性,再現性,高速な手法である BundleSeg を提案する。
本稿では,BundleSegが最先端セグメンテーション法よりも精度と再現性を向上し,大幅な高速化を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:03:49 GMT)
Bound entangled Bell diagonal states of unequal local dimensions, and
their witnesses [0.0] ベル対角状態は、2部量子状態のよく研究された族を構成する。
我々は、Sarbicki et al. の絡み合いの基準の族を非エルミート作用素基底に拡張し、一般化されたベル対角状態のクラスに対する絡み合いの証人を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 10:07:16 GMT)
Beating one bit of communication with and without quantum
pseudo-telepathy [0.0] 1ビットの通信は、任意の2ビットの絡み合った状態の射影測定をシミュレートするのに十分強力であることを示す。
マジック正方形の擬似テレパシーゲームのようなエンブレマティックベル表現の2つのコピーは、特に強力であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 15:01:27 GMT)
BAN-PL: a Novel Polish Dataset of Banned Harmful and Offensive Content
from Wykop.pl web service [0.0] 我々はポーランド語で最初のオープンデータセットであるBAN-PLを紹介した。
このデータセットは、人気のあるソーシャルネットワークサービスであるWykop.plから合計691,662個のコンテンツを含んでいる。
データ収集と事前処理の手順を包括的に記述し、データの言語的特異性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 09:47:31 GMT)
Average-Hard Attention Transformers are Constant-Depth Uniform Threshold
Circuits [0.0] 平均的注意力変換器はクラスTC0に該当する言語を認識する。
本稿は、第1結果を拡張して均一回路を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 18:54:56 GMT)
Analyzing Transformer Dynamics as Movement through Embedding Space [0.0] トランスフォーマー言語モデルは、自然言語の理解、パターンの認識、知識の獲得、推論、計画、反映、ツールの使用などの知的行動を示す。
我々はトランスフォーマーを詳細に分析するためのシステムアプローチを採用し、埋め込み空間を通した運動としてそれらの力学をフレーム化する数学的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 17:21:23 GMT)
ActiveAI: Introducing AI Literacy for Middle School Learners with
Goal-based Scenario Learning [0.0] ActiveAIプロジェクトは、小学校7～9年生のAI教育における重要な課題に対処する。
このアプリには、スライダー、ステッパー、コレクタなど、さまざまな学習者インプットが組み込まれており、理解を深めている。
このプロジェクトは、現在実装段階にあり、アプリ開発にインテリジェントなチューター設計原則を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 11:43:43 GMT)
A Deep Dive into the Connections Between the Renormalization Group and
Deep Learning in the Ising Model [0.0] 再正規化群(Renormalization group、RG)は、統計物理学と量子場理論において必須の手法である。
本研究では, 1D と 2D Ising モデルに対する広範な再正規化手法を開発し, 比較のためのベースラインを提供する。
2次元イジングモデルでは、Wolffアルゴリズムを用いてIsingモデルサンプルを生成し、準決定論的手法を用いてグループフローを実行した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Aug 2023 22:50:54 GMT)