Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion [135.2]
GAN(Generative Adversarial Network)は、安定してトレーニングすることが難しい。フォワード拡散チェーンを利用してインスタンスノイズを生成する新しいGANフレームワークであるDiffusion-GANを提案する。我々は,Diffusion-GANにより,最先端のGANよりも高い安定性とデータ効率で,よりリアルな画像を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:33:42 GMT)
MultiCapCLIP: Auto-Encoding Prompts for Zero-Shot Multilingual Visual Captioning [108.1]
MultiCapCLIPは、下流データセットのラベル付きビジョンキャプションペアなしで、さまざまなシナリオや言語に対する視覚的なキャプションを生成することができる。本手法はBLEU@4とCIDErの基準で4.8%と21.5%の絶対的な改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:32:34 GMT)
SpeechGen: Unlocking the Generative Power of Speech Language Models with Prompts [108.0]
本稿では,SpeechGenと呼ばれる統合フレームワークを用いて,各種タスクの音声LMを刺激するための即時チューニングの適用について検討する。提案した統合フレームワークは効率と有効性に大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:10:18 GMT)
Dual Compensation Residual Networks for Class Imbalanced Learning [98.4]
そこで本研究では,尾と頭の両方に適合する2次元補償残差ネットワークを提案する。オーバーフィッティングを引き起こす重要な要因は、トレーニングとテールクラスのテストデータの間に深刻な特徴ドリフトがあることである。また,不適合問題を軽減するためにResidual Balanced Multi-Proxies分類器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:06:30 GMT)
Fine-tuning can cripple your foundation model; preserving features may be the solution [95.4]
タスク上の概念を認識できる微調整モデルの能力は、事前訓練されたモデルに比べて大幅に低下することを示す。ファインタニング時に元の基盤モデルの特徴を簡易に保存するLDIFSという手法を提案する。 LDIFSは,下流タスク性能に顕著な影響を及ぼすことなく,概念の忘れを著しく低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:49:51 GMT)
Frequentist Regret Bounds for Randomized Least-Squares Value Iteration [94.5]
有限水平強化学習(RL)における探索・探索ジレンマの検討本稿では,ランダム化最小二乗値 (RLSVI) の楽観的な変種を紹介する。マルコフ決定過程が低ランク遷移ダイナミクスを持つという仮定の下で、RSVIの頻繁な後悔は、$widetilde O(d2 H2 sqrtT)$$ d $ が特徴次元であり、$ H $ が地平線であり、$ T $ が総数であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:02:15 GMT)
Code Llama: Open Foundation Models for Code [94.3]
私たちはLlama 2.0をベースにしたコードのための大規模言語モデルのファミリーであるCode Llamaをリリースした。 Code Llamaは、いくつかのコードベンチマークで、オープンモデルの最先端のパフォーマンスに達する。私たちはCode Llamaをパーミッシブライセンスでリリースし、研究と商用の両方の使用を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:51:22 GMT)
SoTaNa: The Open-Source Software Development Assistant [81.9]
SoTaNaはオープンソースのソフトウェア開発アシスタントだ。ソフトウェア工学の分野のための高品質な命令ベースのデータを生成する。オープンソースの基盤モデルであるLLaMAを強化するためにパラメータ効率のよい微調整アプローチを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:56:21 GMT)
How to Estimate Model Transferability of Pre-Trained Speech Models? [80.0]
事前学習音声モデルの伝達可能性推定のためのスコアベースアセスメントフレームワークベイズ確率推定と最適輸送という2つの表現理論を利用して、PSM候補のランクスコアを生成する。本フレームワークは,候補モデルやレイヤを実際に微調整することなく,転送可能性スコアを効率的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:50:19 GMT)
Defensive Few-shot Learning [77.8]
本稿では,防御的数発学習という新たな課題について検討する。敵の攻撃に対して頑丈な数発のモデルを学習することを目的としている。提案したフレームワークは、既存の数発のモデルを敵攻撃に対して効果的に堅牢にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:19:54 GMT)
Single-Stage Diffusion NeRF: A Unified Approach to 3D Generation and Reconstruction [77.7]
3D対応画像合成は、シーン生成や画像からの新規ビュー合成など、様々なタスクを含む。本稿では,様々な物体の多視点画像から,ニューラルラディアンス場(NeRF)の一般化可能な事前学習を行うために,表現拡散モデルを用いた統一的アプローチであるSSDNeRFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:36:57 GMT)
AccFlow: Backward Accumulation for Long-Range Optical Flow [70.4]
本稿では、長距離光フロー推定のためのAccFlowと呼ばれる新しいリカレントフレームワークを提案する。従来の前方累積よりも後方累積の方が優れていることを示す。長距離光流量推定におけるAccFlowの有効性を検証する実験
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 01:51:26 GMT)
Diffusion Policies as an Expressive Policy Class for Offline Reinforcement Learning [70.2]
オフライン強化学習(RL)は、以前に収集した静的データセットを使って最適なポリシーを学ぶことを目的としている。本稿では,条件付き拡散モデルを用いたディフュージョンQ-ラーニング(Diffusion-QL)を提案する。本手法はD4RLベンチマークタスクの大部分において最先端の性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 19:39:32 GMT)
Go Beyond Imagination: Maximizing Episodic Reachability with World Models [68.9]
本稿では,GoBI-Go Beyond Imaginationという新たな固有報酬設計を提案する。学習した世界モデルを用いて、ランダムな動作で予測された将来の状態を生成する。本手法は,Minigridナビゲーションタスクの12の課題において,従来の最先端手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 20:30:20 GMT)
Physics-Inspired Neural Graph ODE for Long-term Dynamical Simulation [66.6]
そこで我々はPINGOアルゴリズムを提案する。PINGO(Physical-Inspired Neural Graph ODE)アルゴリズムは、離散的な監視信号によって遅延軌道をモデル化する。我々のモデルは、特に長期予測とロールアウトエラーに基づいて、最先端のベースラインに対する技術的改善をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:15:58 GMT)
EntropyRank: Unsupervised Keyphrase Extraction via Side-Information Optimization for Language Model-based Text Compression [65.3]
本稿では,事前学習言語モデル(LM)とシャノンの情報に基づいて,テキストからキーワードやキーワードを抽出する教師なし手法を提案する。具体的には,LMの条件エントロピーが最も高い句を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:23:40 GMT)
PMC-LLaMA: Towards Building Open-source Language Models for Medicine [62.4]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解において顕著な能力を示した。 LLMは、ドメイン固有の知識が不足しているため、医学的応用のような正確性を必要とする領域で苦労している。 PMC-LLaMAと呼ばれる医療応用に特化した強力なオープンソース言語モデルの構築手順について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:08:38 GMT)
Bridging the Gap: Fine-to-Coarse Sketch Interpolation Network for High-Quality Animation Sketch Inbetweening [62.3]
スケッチ間相互作用を克服するためにFC-SIN(Fun-to-Co-arse Interpolation Network)を提案する。 FC-SINには、地域レベルの対応、スケッチレベルの対応、ピクセルレベルのダイナミクスを定式化するマルチレベルガイダンスが組み込まれている。大規模なデータセットSTD-12Kを構築し、30のスケッチアニメーションシリーズを多種多様な芸術的スタイルで構成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:51:03 GMT)
MLLM-DataEngine: An Iterative Refinement Approach for MLLM [62.3]
本稿では,データ生成,モデルトレーニング,評価を橋渡しする新しいクローズドループシステムを提案する。各ループ内で、MLLM-DataEngineはまず評価結果に基づいてモデルの弱点を分析する。ターゲットとして,異なる種類のデータの比率を調整する適応型バッドケースサンプリングモジュールを提案する。品質については、GPT-4を用いて、各データタイプで高品質なデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 01:41:04 GMT)
Reinforcement Learning-assisted Evolutionary Algorithm: A Survey and Research Opportunities [61.5]
進化的アルゴリズムの構成要素として統合された強化学習は,近年,優れた性能を示している。強化学習と進化的アルゴリズムを導入する。次に、RL-EA統合手法、RL-EAが採用したRL-EA支援戦略とその応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:06:05 GMT)
Composing Task Knowledge with Modular Successor Feature Approximators [60.4]
本稿では,新しいニューラルネットワークアーキテクチャ "Modular Successor Feature Approximator" (MSFA) を提案する。 MSFAは、SFやモジュールアーキテクチャを学ぶためのベースラインアーキテクチャと比較して、より一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:28:51 GMT)
GridPull: Towards Scalability in Learning Implicit Representations from 3D Point Clouds [60.3]
大規模クラウドから暗黙の表現を学習する効率を改善するため,GridPullを提案する。我々の斬新さは、ニューラルネットワークを使わずにグリッド上に定義された離散距離場の高速な推論にある。我々は、一様格子を用いて高速グリッド探索を行い、サンプルクエリをローカライズし、木構造内の表面点を整理し、表面への距離の計算を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:52:52 GMT)
Do-Not-Answer: A Dataset for Evaluating Safeguards in LLMs [59.6]
本稿では,大規模な言語モデルにおけるセーフガードを評価するための,最初のオープンソースデータセットを収集する。我々は、自動安全性評価において、GPT-4に匹敵する結果を得るために、BERTライクな分類器をいくつか訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:02:12 GMT)
Black-box Unsupervised Domain Adaptation with Bi-directional Atkinson-Shiffrin Memory [59.5]
Black-box Unsupervised Domain adaptation (UDA)は、トレーニング中にソースデータまたはソースモデルにアクセスすることなく、ターゲットデータのソース予測で学習する。両方向の記憶機構であるBiMemを提案する。 BiMemは、画像分類、セマンティックセグメンテーション、オブジェクト検出など、さまざまな視覚的タスクに一貫して優れたドメイン適応性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:06:48 GMT)
TMR: Text-to-Motion Retrieval Using Contrastive 3D Human Motion Synthesis [59.5]
我々は、テキストから3次元の人間の動きを抽出する簡単な方法であるTMRを提案する。提案手法は,最先端のテキスト-モーション合成モデルTEMOSを拡張した。運動生成損失の維持は、対照的な訓練とともに、優れた性能を得るためには不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:35:46 GMT)
OmniQuant: Omnidirectionally Calibrated Quantization for Large Language Models [59.2]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクに革命をもたらした。最近のPTQ法はメモリフットプリントの削減に有効であるが、極端に低ビットの量子化に対処できない。多様な量子化設定において優れた性能を実現するLLMのOmnidirectly calibrated Quantization手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 02:28:35 GMT)
DeS3: Adaptive Attention-driven Self and Soft Shadow Removal using ViT Similarity [58.8]
本稿では,適応的注意とViT類似性に基づいて,ハード,ソフト,セルフシャドーを除去する手法を提案する。提案手法はSRD, AISTD, LRSS, USR, UIUCデータセットの最先端手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:07:06 GMT)
Unified Concept Editing in Diffusion Models [58.7]
一つのアプローチで全ての問題に取り組む方法を提案する。本手法,Unified Concept Editing (UCE) は,クローズドフォーム・ソリューションを用いて学習せずにモデルを編集する。テキスト・ツー・イメージ・プロジェクションを編集することで、拡張性のある同時デバイアス、スタイル消去、コンテンツモデレーションを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:59:59 GMT)
VadCLIP: Adapting Vision-Language Models for Weakly Supervised Video Anomaly Detection [58.5]
弱教師付きビデオ異常検出(WSVAD)のための新しいパラダイムであるVadCLIPを提案する。 VadCLIPは、CLIPの強度に関する視覚と言語の間のきめ細かい関連をフル活用している。本稿では,VadCLIPが粗粒度および細粒度 WSVAD の両面において最高の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 06:55:14 GMT)
Experts Weights Averaging: A New General Training Scheme for Vision Transformers [57.6]
推論コストを増大させることなく性能向上を実現するビジョントランスフォーマー(ViT)のトレーニング手法を提案する。トレーニング中、ViTのFeed-Forward Networks(FFN)を、特別に設計されたより効率的なMoEに置き換える。トレーニング後、各MoEを専門家を平均化してFFNに変換し、モデルを推論のために元のViTに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:30:45 GMT)
Diffusion Language Models Can Perform Many Tasks with Scaling and Instruction-Finetuning [56.0]
拡散言語モデルを拡張することで、強力な言語学習者が効果的に学習できることが示される。大規模データから知識を最初に取得することで,大規模に有能な拡散言語モデルを構築する。実験により、拡散言語モデルのスケーリングは、下流言語タスクにおけるパフォーマンスを一貫して改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:32:31 GMT)
TC-LIF: A Two-Compartment Spiking Neuron Model for Long-term Sequential Modelling [55.0]
潜在的な可能性や危険に関連する感覚的手がかりの同定は、長期間の遅延によって有用な手がかりを分離する無関係な事象によってしばしば複雑になる。 SNN(State-of-the-art spiking Neural Network)は、遠方のキュー間の長期的な時間的依存関係を確立する上で、依然として困難な課題である。そこで本研究では,T-LIFとよばれる,生物学的にインスパイアされたTwo-compartment Leaky Integrate- and-Fireのスパイキングニューロンモデルを提案する。提案モデルでは,長期的時間的依存関係の学習を容易にするように設計された,厳密な設計のソマティック・デンドライト・コンパートメントが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:54:41 GMT)
Spatial and Modal Optimal Transport for Fast Cross-Modal MRI Reconstruction [54.2]
本稿では,T1重み付き画像(T1WIs)を補助モダリティとして活用し,T2WIsの取得を高速化するエンド・ツー・エンドのディープラーニングフレームワークを提案する。最適輸送(OT)を用いてT1WIを整列させてT2WIを合成し、クロスモーダル合成を行う。再構成されたT2WIと合成されたT2WIがT2画像多様体に近づき、繰り返しが増加することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:01:20 GMT)
QKSAN: A Quantum Kernel Self-Attention Network [54.0]
SAM(Self-Attention Mechanism)は、データの内部から重要な情報を抽出し、モデルの計算効率を向上させる。多くの量子機械学習(QML)モデルにはSAMのような情報固有の接続を区別する能力がない。量子カーネル自己注意ネットワーク(QKSAN)フレームワークは,DMP(Dederred Measurement Principle)と条件測定技術を用いて,QKSAMに基づいて構築されている。 4つのQKSANモデルをPennylaneプラットフォーム上に展開し、MNIST画像のバイナリ分類を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:08:19 GMT)
Effective Whole-body Pose Estimation with Two-stages Distillation [52.9]
全体ポーズ推定は、画像内の人体、手、顔、足のキーポイントをローカライズする。 textbfWhole-body textbfPose 推定器の2段階ポーズ textbfDistillation を提案し,その有効性と効率性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 02:46:35 GMT)
EventTransAct: A video transformer-based framework for Event-camera based action recognition [52.5]
イベントカメラは、RGBビデオの標準アクション認識と比較して、新しい機会を提供する。本研究では,最初にイベントフレーム当たりの空間埋め込みを取得するビデオトランスフォーマーネットワーク(VTN)という,計算効率のよいモデルを用いる。イベントデータのスパースできめ細かい性質にVTNをよりよく採用するために、イベントコントラストロス(mathcalL_EC$)とイベント固有の拡張を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 23:51:07 GMT)
Joint Modeling of Feature, Correspondence, and a Compressed Memory for Video Object Segmentation [52.1]
現在のビデオオブジェクト(VOS)メソッドは通常、特徴抽出後のカレントフレームと参照フレームの密マッチングを実行する。本稿では,特徴量,対応性,圧縮メモリの3要素を共同モデリングするための統合VOSフレームワークであるJointFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:30:08 GMT)
Representing Timed Automata and Timing Anomalies of Cyber-Physical Production Systems in Knowledge Graphs [52.0]
本稿では,学習されたタイムドオートマトンとシステムに関する公式知識グラフを組み合わせることで,CPPSのモデルベース異常検出を改善することを目的とする。モデルと検出された異常の両方を知識グラフに記述し、モデルと検出された異常をより容易に解釈できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:25:57 GMT)
Distributed Graph Neural Network Training: A Survey [51.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフに基づいてトレーニングされたディープラーニングモデルの一種で、さまざまな領域にうまく適用されている。 GNNの有効性にもかかわらず、GNNが大規模グラフに効率的にスケールすることは依然として困難である。治療法として、分散コンピューティングは大規模GNNをトレーニングするための有望なソリューションとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:26:35 GMT)
On a gap in the proof of the generalised quantum Stein's lemma and its consequences for the reversibility of quantum resources [51.2]
一般化された量子シュタインの補題の証明は、Lemma III.9 につながる議論のギャップのために正しくないことを示す。このことは、文献、特に量子絡み合いの可逆性においていくつかの確立された結果に疑問を呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:04:32 GMT)
Generative Diffusion Models on Graphs: Methods and Applications [50.4]
拡散モデルは、新しい生成パラダイムとして、様々な画像生成タスクにおいて顕著な成功を収めた。グラフ生成は多くの実世界のアプリケーションを持つグラフ上で重要な計算タスクである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 19:27:50 GMT)
Position-Enhanced Visual Instruction Tuning for Multimodal Large Language Models [50.1]
MLLM(Multimodal Large Language Models)の機能を拡張するために, PVIT( Position-enhanced Visual Instruction Tuning)を提案する。この統合により、MLLMの画像のより詳細な理解が促進される。本稿では,提案モデルの優位性を示す定量的実験と定性解析の両方について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:33:47 GMT)
A2Q: Accumulator-Aware Quantization with Guaranteed Overflow Avoidance [49.2]
accumulator-aware Quantization (A2Q)は、量子化されたニューラルネットワーク(QNN)をトレーニングして、推論時のオーバーフローを回避するために設計された新しい重み量子化手法である。 A2Qは重み正規化にインスパイアされたユニークな定式化を導入し、アキュミュレータビット幅境界に従ってモデルの重みのL1ノルムを制約する。 A2Qは浮動小数点ベースラインと競合するモデルの精度を維持しつつ、低精度のアキュムレータのためのQNNを訓練できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:28:58 GMT)
Recovering 3D Human Mesh from Monocular Images: A Survey [49.0]
単眼画像から人間のポーズと形状を推定することは、コンピュータビジョンにおける長年の問題である。本調査は, 単分子型3次元メッシュ回収の課題に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:30:32 GMT)
Editing Implicit Assumptions in Text-to-Image Diffusion Models [48.5]
テキストから画像への拡散モデルは、画像を生成するときに世界について暗黙の仮定をすることが多い。本研究では,事前学習した拡散モデルにおいて,与えられた暗黙の仮定を編集することを目的とする。モデルパラメータの2.2%を1秒以下で変更するため,本手法は極めて効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:18:51 GMT)
Meta-Calibration: Learning of Model Calibration Using Differentiable Expected Calibration Error [46.1]
我々は、キャリブレーション品質を直接最適化できる、期待キャリブレーション誤差(DECE)のための新しい微分可能なサロゲートを導入する。また、DECEを用いて検証セットの校正を最適化するメタラ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） (Fri, 25 Aug 2023 19:18:31 GMT)
EfficientDreamer: High-Fidelity and Robust 3D Creation via Orthogonal-view Diffusion Prior [45.4]
与えられたテキストプロンプトに対して4つのサブイメージからなる画像を生成する2次元拡散モデルを提案する。 3Dコンテンツはこの拡散モデルで作成され、3D一貫性を高め、強力な構造化されたセマンティック先行を提供する。生成した3Dコンテンツの品質を大幅に向上させる,プログレッシブな3D合成戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:39:26 GMT)
Adiabatic Shortcuts Completion in Quantum Field Theory: Annihilation of Created Particles [45.0]
本研究では、2つの可動鏡を含む1次元空洞内に閉じ込められた量子場に対する非断熱的進化の短絡への完了について検討する。 STAを実装したムーア関数の滑らかな拡張を実現する。非相対論的量子力学における同等の問題の存在に注意を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:19:21 GMT)
Heterogeneous Decentralized Machine Unlearning with Seed Model Distillation [44.9]
情報セキュリティ法は、訓練された機械学習モデルによって忘れられる無条件の権利を持つユーザーを許した。蒸留したシードモデルを用いて,すべてのクライアントに対して,消去可能なアンサンブルを構築する,HDUSと呼ばれる分散アンラーニングフレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:42:54 GMT)
Federated Linear Bandit Learning via Over-the-Air Computation [42.7]
サーバと複数のデバイスから構成される無線システムにおけるコンテキスト線形帯域学習について検討する。主な目的は、有限時間地平線内のすべてのデバイスにおける累積的後悔を最小限にすることである。本稿では、各デバイスがアナログ信号を送信し、サーバがチャネルノイズによって歪んだこれらの信号の重畳を受信する、カスタマイズされた線形バンディット方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:47:37 GMT)
A Perceptually Optimized and Self-Calibrated Tone Mapping Operator [41.8]
我々は、自己校正され、知覚的に最適化された2段階のニューラルネットワークベースのTMOを開発する。まず,HDR画像を正常化したラプラシアピラミッドに分解した。ステージ2では、入力されたHDR画像を自己校正して最終LDR画像を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:48:15 GMT)
Replace Scoring with Arrangement: A Contextual Set-to-Arrangement Framework for Learning-to-Rank [40.8]
ラーニング・トゥ・ランク(Learning-to-rank)は、トップNレコメンデーションタスクの中核的なテクニックであり、理想的なランク付けはアイテムからアレンジへのマッピングである。既存のソリューションのほとんどは確率的ランキング原理(PRP)のパラダイムに該当する。すなわち、まず候補セットで各項目をスコアし、次にソート操作を行い、トップランキングリストを生成する。本稿では,個別のスコアリングやソートを必要とせずに,候補項目の順列を直接生成する新しいフレームワークであるSet-To-Arrangement Ranking (STARank)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:59:36 GMT)
Exploiting Diverse Feature for Multimodal Sentiment Analysis [40.4]
我々は, MuSe 2023 Multimodal Sentiment Analysis Challenge において, MuSe-Personalization sub-challenge に対するソリューションを提案する。異なる人物が個性を持っていることを考えると、このタスクの主な課題は、感情予測のための堅牢性機能プレゼンテーションを構築する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:06:14 GMT)
PAITS: Pretraining and Augmentation for Irregularly-Sampled Time Series [40.0]
PAITSは、スパースおよび不規則サンプル時系列データセットに適した事前学習戦略を特定するためのフレームワークである。このアプローチは、複数のデータセットやドメインにわたる事前トレーニングを継続的に改善する上で有効です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 23:21:53 GMT)
HiFiHR: Enhancing 3D Hand Reconstruction from a Single Image via High-Fidelity Texture [40.0]
一つの画像から学習フレームワークのレンダリング・アンド・コンパレンスを利用する高忠実手再構成手法であるHiFiHRを提案する。 FreiHAND や HO-3D などの公開ベンチマークによる実験結果から, テクスチャ再構築における手作り工法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:48:40 GMT)
Linking the Dynamic PicoProbe Analytical Electron-Optical Beam Line / Microscope to Supercomputers [39.5]
Argonne National Laboratory(アルゴンヌ国立研究所)のDynamic PicoProbe(ダイナミック・ピコプローブ)は、1日に最大100GBのデータを生成できるアップグレードを行っている。このデータは、基本的な科学と産業の両方のアプリケーションにとって非常に重要であるが、現在、これらの高ボリュームのデータストリームを扱うためのオンサイトインフラストラクチャは限られている。本稿では,隣接するArgonne Leadership Computing Facilityにおいて,近隣のスーパーコンピュータへの大規模データ転送を支援するソフトウェアアーキテクチャを提供することにより,この問題に対処する。このインフラストラクチャは、期待されるワークロードをサポートし、ドメインサイエンティストに過去の実験からデータを再インターロゲートして、さらなる科学的価値をもたらし、新たな洞察を導き出す機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 23:07:58 GMT)
Maskomaly:Zero-Shot Mask Anomaly Segmentation [39.4]
Maskomaly と呼ばれる異常セグメンテーションのためのフレームワークを提案する。マスクベースのセマンティックセグメンテーションネットワーク上に構築され、単純な推論時間後処理ステップを追加する。 SMIYC、RoadAnomaly、StreetHazardsの手法の上位結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 23:28:45 GMT)
Q-Learning based system for path planning with unmanned aerial vehicles swarms in obstacle environments [38.8]
Q-Learning を利用した強化学習システムを提案する。これらのパスの目標は、フィールド探索のようなタスクのための固定された障害のある領域の完全なカバレッジを保証することである。結果は十分であり、システムはより少ない動きの解を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:42:26 GMT)
LATFormer: Locality-Aware Point-View Fusion Transformer for 3D Shape Recognition [38.5]
そこで我々は,3次元形状検索と分類のためのLATFormer(Locality-Aware Point-View Fusion Transformer)を提案する。 LATFormerの中核となるコンポーネントはLocality-Aware Fusion (LAF) という名前のモジュールで、2つのモードにまたがる関連領域の局所的特徴を統合する。 LATFormerでは,LAFモジュールを用いて双方向および階層的に2つのモードのマルチスケール機能を融合し,より情報的な特徴を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:02:38 GMT)
360BEV: Panoramic Semantic Mapping for Indoor Bird's-Eye View [38.1]
狭い視野(FoV)を単独で使用する場合、鳥眼視(BEV)の知覚は制限される。 360BEVタスクは、トップダウンビューで室内シーンの全体的表現を実現するために、初めて確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:59:04 GMT)
Integrating Boxes and Masks: A Multi-Object Framework for Unified Visual Tracking and Segmentation [37.9]
本稿では,多目的マスクボックス統合フレームワークを提案する。高精度なマルチオブジェクトボックス予測のための新しいピンポイントボックス予測器を提案する。 MITSは、Visual Object Tracking (VOT)とVideo Object Tracking (VOS)ベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:37:51 GMT)
Non-exemplar Class-incremental Learning by Random Auxiliary Classes Augmentation and Mixed Features [37.5]
クラス増分学習(クラス増分学習)とは、古いクラスのサンプルを保存することなく、新しいクラスと古いクラスを分類することである。本稿では,Random Auxiliary Class Augmentation と Mixed Feature を組み合わせたRAMF と呼ばれる実効非経験的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:17:41 GMT)
IOMatch: Simplifying Open-Set Semi-Supervised Learning with Joint Inliers and Outliers Utilization [36.1]
多くの現実世界のアプリケーションでは、ラベル付けされていないデータは必然的に、ラベル付けされたクラスのどれにも属さない、目に見えないクラスの外れ値を含む。我々は,新しいオープンセットSSLフレームワークであるIOMatchを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:14:02 GMT)
SVQNet: Sparse Voxel-Adjacent Query Network for 4D Spatio-Temporal LiDAR Semantic Segmentation [36.1]
4次元LiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのSparse-Adjacent Query Network (SVQNet)を提案する。歴史的枠組みを高効率に活用するために、歴史的点を現在の点に関して2つのグループにまとめる。我々のSVQNetは、SemanticKITTIベンチマークとnuScenesデータセットのLiDARセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスにおいて、最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:53:00 GMT)
The Curse of Unrolling: Rate of Differentiating Through Optimization [35.3]
未分化は反復解法を用いて解を近似し、計算経路を通して解を微分する。我々は,(1)高速収束につながる大きな学習率を選択することができるが,アルゴリズムが任意に長いバーンインフェーズを持つことを受け入れるか,あるいは(2)即時収束につながるより少ない学習率を選択するかのどちらかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:24:33 GMT)
CryCeleb: A Speaker Verification Dataset Based on Infant Cry Sounds [35.3]
Ubenwa CryCeleb データセットは幼児の泣き声のラベル付きコレクションであり、それに付随する CryCeleb 2023 タスクは幼児の泣き声に基づいた公的な話者検証チャレンジである。 786人の新生児から手動で発声した涙音を6時間以上利用し,乳児の涙の分析を奨励した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:54:35 GMT)
Estimator Meets Equilibrium Perspective: A Rectified Straight Through Estimator for Binary Neural Networks Training [35.1]
ニューラルネットワークのバイナリ化は、ニューラルネットワーク圧縮において支配的なパラダイムである。本稿では,推定誤差と勾配安定性のバランスをとるために,ReSTE(Rectified Straight Through Estimator)を提案する。 ReSTEは優れたパフォーマンスを持ち、補助モジュールや損失を伴わずに最先端のメソッドを超える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:51:25 GMT)
Enhanced Mortality Prediction In Patients With Subarachnoid Haemorrhage Using A Deep Learning Model Based On The Initial CT Scan [34.9]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像データから高精度な予測を生成することができる。本研究の目的は,CNN を用いたCT スキャンにより,下垂体出血患者の死亡率を予測することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:33:56 GMT)
Can Linguistic Knowledge Improve Multimodal Alignment in Vision-Language Pretraining? [34.6]
本研究の目的は,意味表現や構文構造を含む包括的言語知識がマルチモーダルアライメントに与える影響を明らかにすることである。具体的には、最初の大規模マルチモーダルアライメント探索ベンチマークであるSNAREを設計、リリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:22:53 GMT)
Implicit Regularization of Bregman Proximal Point Algorithm and Mirror Descent on Separable Data [34.5]
本稿では,Bregman近位点アルゴリズム(BPPA)の線形分類器を分離可能なデータで学習し,計算特性について検討する。固定されたブレグマン発散を持つ任意のBPPAに対して、任意に選択されたノルムに対してBPPAによって得られるマージンの低い境界を与える。条件数への依存がきついことを示し、学習した分類器の品質に影響を及ぼすためのばらつきの重要性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 03:48:04 GMT)
Kissing to Find a Match: Efficient Low-Rank Permutation Representation [33.9]
そこで本稿では,低ランク行列係数化を用いて近似し,次いで非線形性を用いて,大きな置換行列の次元性の呪いに取り組むことを提案する。提案手法の適用性とメリットを,様々な問題に対する一連の実験を通じて実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:59:03 GMT)
COCO: Testing Code Generation Systems via Concretized Instructions [33.1]
COCOは、コード生成システムの堅牢性をテストする技術である。これは、コード生成システムの使用シナリオを利用して、元のプログラミング命令をより具体的にする。我々はCOCOをCopilotやChatGPTといった商用ツールを含む8つの先進的なコード生成システムで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:49:27 GMT)
Large-scale error-tolerant programmable interferometer fabricated by femtosecond laser writing [32.7]
本稿では,最近提案されたエラー耐性アーキテクチャを用いて,プログラム可能な8ポート干渉計を提案する。干渉計はフェムト秒レーザーによる書き込みで製造されており、これまでで最大のプログラム可能な干渉計である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:54:14 GMT)
Injection and nucleation of topological defects in the quench dynamics of the Frenkel-Kontorova model [30.7]
トポロジカル欠陥は材料の弾性と非弾性の両方に強い影響を与える。本研究では, 固体格子構造の量子シミュレータにおいて, 位相的欠陥を制御的に注入する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:33:37 GMT)
ChatGPT as Data Augmentation for Compositional Generalization: A Case Study in Open Intent Detection [30.1]
本稿では,ChatGPTをデータ拡張技術として活用し,オープンな意図検出タスクにおける合成一般化を強化するケーススタディを提案する。本稿では,ChatGPTが生成した合成データをトレーニングプロセスに組み込むことで,モデル性能を効果的に改善できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:51:23 GMT)
Region-Disentangled Diffusion Model for High-Fidelity PPG-to-ECG Translation [29.7]
Region-Disentangled Diffusion Modelは、ECG信号の複雑な時間的ダイナミクスをキャプチャする。新しいモデルでは、PSGから10段階の拡散ステップで高忠実度ECGを生成することができる。新しいモデルは生体信号領域におけるクロスモーダル信号-信号-信号間の最初の拡散モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 02:44:51 GMT)
Unsupervised Prototype Adapter for Vision-Language Models [29.5]
我々はUnsupervised Prototype Adapter (UP-Adapter)と呼ばれる視覚言語モデルのための教師なし微調整アプローチを設計する。具体的には、アノテーションのないターゲットデータセットに対して、CLIPのテキストイメージ整合機能を活用して、各クラスに対して最も確実なサンプルを自動的に選択する。微調整後、プロトタイプモデル予測と元のCLIPの予測を残りの接続で組み合わせて下流認識タスクを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 00:07:50 GMT)
EmoTalk: Speech-Driven Emotional Disentanglement for 3D Face Animation [29.0]
音声駆動型3D顔アニメーションは、音声の内容と感情にマッチする現実的な表情を生成することを目的としている。本稿では,3次元表情を豊かに表現するために,音声のさまざまな感情をアンタングルするエンド・ツー・エンドニューラルネットワークを提案する。我々のアプローチは最先端の手法より優れ、より多様な顔の動きを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:50:47 GMT)
Diff-Retinex: Rethinking Low-light Image Enhancement with A Generative Diffusion Model [28.8]
Diff-Retinexと呼ばれる低照度画像強調のための物理的に説明可能な生成拡散モデルを提案する。 In the Retinex decomposition, we integrated the superiority of attention in Transformer to decompose the image into illumination and reflectance map。そこで我々は,正規光レチネックス確率分布を再構成する多経路生成拡散ネットワークを設計し,各成分の様々な劣化を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:03:41 GMT)
Augmenting Reinforcement Learning with Transformer-based Scene Representation Learning for Decision-making of Autonomous Driving [27.8]
本研究では,強化学習による意思決定能力の向上を目的としたScene-Rep Transformerを提案する。マルチステージトランスフォーマー(MST)エンコーダは、エゴ車とその隣人との相互作用認識をモデル化するために構築される。自己教師型学習目標を持つ逐次潜時変圧器(SLT)を用いて、将来の予測情報を潜時シーン表現に蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:41:23 GMT)
Safe Perception-Based Control under Stochastic Sensor Uncertainty using Conformal Prediction [27.5]
本稿では,知覚マップの推定不確かさを定量化する知覚ベース制御フレームワークを提案する。また、これらの不確実性表現を制御設計に統合する。本稿では,LiDAR対応F1/10thカーに対する認識制御の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:58:06 GMT)
Eventful Transformers: Leveraging Temporal Redundancy in Vision Transformers [27.0]
本稿では,時間とともに大きく変化したトークンのみを識別・再処理する手法について述べる。ビデオオブジェクト検出のための大規模データセット(ImageNet VID)と行動認識(EPIC-Kitchens 100)について評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:10:12 GMT)
Min-Max Optimization under Delays [26.8]
大規模な機械学習問題では遅延と非同期は避けられない。 min-max最適化に類似した理論は存在しない。たとえ小さな遅延であっても、エクストラグラディエントのような顕著なアルゴリズムが分岐する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 03:14:32 GMT)
Rethinking the Role of Pre-Trained Networks in Source-Free Domain Adaptation [26.5]
ソースフリードメイン適応(SFDA)は、完全にラベル付けされたソースドメインでトレーニングされたソースモデルを、ラベル付けされていないターゲットドメインに適応させることを目的としている。大規模データ事前トレーニングネットワークは、ソーストレーニング中にソースモデルを初期化するために使用され、その後破棄される。本稿では,事前学習されたネットワークを対象適応プロセスに統合し,一般化に重要な特徴を多様化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:39:23 GMT)
TpuGraphs: A Performance Prediction Dataset on Large Tensor Computational Graphs [26.3]
本稿では,フルテンソルプログラムの性能予測データセットであるTpuGraphsを紹介する。データセットの各グラフは、機械学習のワークロードの主計算を表します。 TpuGraphsは、最大のグラフプロパティ予測データセットよりも25倍のグラフを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:04:35 GMT)
Learning to Intervene on Concept Bottlenecks [26.2]
本稿では、概念ボトルネックモデル(CBM)の拡張である概念ボトルネックメモリモデル(CB2M)を提案する。 CB2Mは、2倍のメモリで適切な新しい状況への介入を一般化し、ミスを検出し、以前の介入を再適用することを学ぶ。以上の結果から,CB2Mはユーザのインタラクションを誘導し,介入を少なくすることで,CBMに対して対話的なフィードバックを提供する上で,優れたツールであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:54:22 GMT)
Chunk, Align, Select: A Simple Long-sequence Processing Method for Transformers [25.9]
そこで本研究では,オフザシェルフ事前学習型トランスフォーマーにおいて,より長いシーケンス処理を実現するための簡単なフレームワークを提案する。提案手法では,各時系列入力をチャンクのバッチに分割し,エンコーディングステップ中にインターチャンク情報をアライメントする。我々は,変圧器のデコーダを環境とみなす効果的な隠れ選択ポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:52:05 GMT)
How to Evaluate the Generalization of Detection? A Benchmark for Comprehensive Open-Vocabulary Detection [25.5]
我々は,9つのサブタスクを含むOVDEvalという新しいベンチマークを提案し,コモンセンス知識の評価を導入する。データセットは、モデルによる視覚的および言語的入力の真の理解に挑戦する強烈なネガティブを提供するために、慎重に作成されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:54:32 GMT)
Face Encryption via Frequency-Restricted Identity-Agnostic Attacks [25.2]
悪意あるコレクターは、生体情報を簡単に盗むためにディープフェイス認識システムを使用します。非許可の顔認識から顔画像を暗号化するための周波数制限ID非依存(FRIA)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 03:20:12 GMT)
1.5 million materials narratives generated by chatbots [25.1]
我々はOQMD, Materials Project, JARVIS, COD, AFLOW2データベースを組み合わせた1,494,017の自然言語教材のデータセットを作成した。生成されたテキストの物語は、人間の専門家とChatGPT-4によって、技術的正確性、言語と構造、コンテンツの関連性と深さという3つのルーブリックに基づいてポーリングされ、スコア付けされた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 22:00:53 GMT)
Online Open-set Semi-supervised Object Detection by Valuable Instances Mining [25.1]
本稿では,性能と効率を向上するエンドツーエンドのOSSODフレームワークを提案する。実験の結果,提案手法は既存の手法と比較してOSSODベンチマークの最先端性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:59:21 GMT)
A Re-Parameterized Vision Transformer (ReVT) for Domain-Generalized Semantic Segmentation [24.9]
セマンティックセグメンテーションのためのドメイン一般化のための拡張駆動型アプローチを提案する。我々は、小型モデルで47.3%(先行技術:46.3%)、一般的なベンチマークデータセットで中型モデルで50.1%(先行技術:47.8%)の最先端mIoU性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:06:00 GMT)
Towards Efficient Record and Replay: A Case Study in WeChat [24.7]
GUIレンダリング状態に基づいてイベント間時間を動的に調整する,ライトウェイトなイメージベースアプローチであるWeReplayを導入する。評価の結果,WeChatアプリのGUIレンダリング状態を識別すると,92.1%の精度と93.3%のリコールが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:14:35 GMT)
Text Style Transfer Evaluation Using Large Language Models [24.6]
テキストスタイル転送(TST)は、生成されたテキストの品質が複数の側面で表されるため、評価が難しい。人体評価はTST評価における金の基準であるが,高価であり,再現は困難である。近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は, マッチングだけでなく, 平均的な人的パフォーマンスを上回る能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:07:33 GMT)
Why Does Little Robustness Help? Understanding and Improving Adversarial Transferability from Surrogate Training [24.4]
DNNの逆例(AE)は転送可能であることが示されている。本稿では,敵対的伝達可能性の理解に向けてさらなる一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 06:01:01 GMT)
Prototypical few-shot segmentation for cross-institution male pelvic structures with spatial registration [24.1]
この研究は、完全に3次元のショットセグメンテーションアルゴリズムを記述している。トレーニングされたネットワークは、トレーニングに欠落している臨床的に興味深い構造に効果的に適応することができる。実験は、介入計画において重要な8つの解剖学的構造を分割する応用として提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:17:46 GMT)
ConSlide: Asynchronous Hierarchical Interaction Transformer with Breakup-Reorganize Rehearsal for Continual Whole Slide Image Analysis [24.1]
医用画像コミュニティではWSI解析がますます重要になっている。本稿では,WSI分析のためのFIRST連続学習フレームワークであるConSlideを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:58:25 GMT)
Unpaired Multi-domain Attribute Translation of 3D Facial Shapes with a Square and Symmetric Geometric Map [23.5]
本稿では3次元顔属性変換のための学習フレームワークを提案する。我々は3次元形状表現に新しい幾何学的マップを使用し、それをエンド・ツー・エンドな生成対角ネットワークに埋め込む。マルチドメイン属性変換には,統一的かつ不公平な学習フレームワークを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:37:55 GMT)
Towards Optimal Head-to-head Autonomous Racing with Curriculum Reinforcement Learning [22.7]
車両力学を正確にモデル化した強化学習のためのヘッド・ツー・ヘッドレース環境を提案する。また,エージェントの安全性を高めるために,制御バリア関数に基づく安全強化学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:05:41 GMT)
Fact Check: Analyzing Financial Events from Multilingual News Sources [22.5]
ディープラーニングモデルを用いたWebベースのニュースアグリゲータであるFactCheck in Financeを提案する。トランスフォーマーベースのファクトチェッカーを用いてニュース記事の信頼性を調べるためのWebインターフェースを提供する。ファクトチェッカーの性能は、合併・買収(M&A)イベントに関連するデータセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:40:07 GMT)
Pose Modulated Avatars from Video [22.4]
周波数領域において適応的かつ明示的な2分岐ニューラルネットワークを開発する。最初のブランチは、体の部分間の相関を局所的にモデル化するグラフニューラルネットワークである。第2のブランチは、これらの相関特徴を大域周波数のセットと組み合わせて、特徴符号化を変調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:52:03 GMT)
Self-supervised Scene Text Segmentation with Object-centric Layered Representations Augmented by Text Regions [22.1]
本稿では,オブジェクト中心の表現を階層的に分離し,画像からテキストや背景に分割する自己教師付きシーンテキストセグメンテーションアルゴリズムを提案する。いくつかの公開シーンのテキストデータセットにおいて、この手法は最先端の教師なしセグメンテーションアルゴリズムよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:00:05 GMT)
Symmetry-Preserving Program Representations for Learning Code Semantics [22.1]
大規模言語モデル(LLM)は、プログラムの自動推論において有望であることを示している。重要な一般化の課題は、制御やデータフローを含むコードセマンティクスの知識を取り入れることである。我々は、コード対称性を意味論的保存変換として正式に定義する厳密なグループ理論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:08:51 GMT)
SIESTA: Efficient Online Continual Learning with Sleep [21.5]
SIESTAは、学習のためのウェイク/スリープフレームワークに基づくオンライン連続学習手法である。より計算効率が良く、単一のGPU上で ImageNet-1K 上で2.4時間未満で連続的な学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 19:58:50 GMT)
Training and Meta-Evaluating Machine Translation Evaluation Metrics at the Paragraph Level [21.5]
本稿では,メタ評価とトレーニングのための段落レベルのデータ作成手法を提案する。実験の結果, 文レベルの指標を用いて段落全体を評価することは, 段落レベルで機能するように設計された指標と同程度に効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:31:46 GMT)
Textureless Deformable Surface Reconstruction with Invisible Markers [21.5]
対象表面の特徴を積極的に豊かにするための新しい種類のマーカーを提案する。我々のマーカーは蛍光染料でできており、紫外線(UV)の下でのみ可視であり、通常の照明条件下では見えない。可視光の下では、マーカーは見えなくなり、物体の元々の触れられていない外観を捉えることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 21:35:14 GMT)
CNOS: A Strong Baseline for CAD-based Novel Object Segmentation [21.5]
CADモデルを用いて、RGB画像に見えないオブジェクトを分割する簡単な3段階のアプローチを提案する。 CADを用いた新しいオブジェクトセグメンテーションにおいて,本手法が最先端の成果を達成できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:21:57 GMT)
LExecutor: Learning-Guided Execution [21.4]
本稿では,任意のコードスニペットを制約の少ない方法で実行するための学習誘導型LExecutorを提案する。キーとなるアイデアは、プログラムが立ち往生する原因となる欠落した値をニューラルモデルに予測させ、これらの値を実行に注入することです。我々は、人気のあるオープンソースプロジェクトからのPythonコードに対するアプローチと、Stack Overflowから抽出されたコードスニペットについて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:44:06 GMT)
Escaping the Sample Trap: Fast and Accurate Epistemic Uncertainty Estimation with Pairwise-Distance Estimators [21.1]
PaiDE は 100$times$ 以上の不確実性を、より広い空間 (最大 100$times$) で推定することができ、より高次元でより正確に実行することができる。各実験環境では、PaiDEの利点を示すためにActive Learningフレームワークが適用された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:13:42 GMT)
Unlocking the Performance of Proximity Sensors by Utilizing Transient Histograms [21.0]
近距離時間(ToF)距離センサのクラスで捉えた一過性ヒストグラムを利用して平面風景形状を復元する手法を提案する。過渡ヒストグラム(Transient histogram)は、ToFセンサに入射した光子の到着時刻を符号化した1次元の時間波形である。本稿では,ロボットアームのエンドエフェクタに装着したセンサから平面面の距離と傾斜を計測するために,本手法を用いたシンプルなロボット工学アプリケーションを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:20:41 GMT)
On Model Identification and Out-of-Sample Prediction of Principal Component Regression: Applications to Synthetic Controls [21.0]
固定設計による高次元誤差変数設定における主成分回帰(PCR)の解析を行う。我々は、最もよく知られたレートで改善される非漸近的なアウト・オブ・サンプル予測の保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:33:22 GMT)
DARWIN Series: Domain Specific Large Language Models for Natural Science [20.9]
本稿では,物理,化学,物質科学を中心に,自然科学に適したLLMのシリーズであるDARWINを紹介する。我々は6万以上の命令データポイントを用いてモデルを微調整し、事実の正しさを強調した。 DARWINシリーズは、様々な科学的タスクに関する最先端の結果を達成するだけでなく、クローズドソースAIモデルへの依存を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 01:40:48 GMT)
Journey to the Center of the Knowledge Neurons: Discoveries of Language-Independent Knowledge Neurons and Degenerate Knowledge Neurons [20.6]
事前訓練された言語モデル(PLM)には膨大な事実知識が含まれている。知識がパラメータにどのように格納されているかは、まだ不明である。本稿では,多言語 PLM における事実知識の保存方法を理解するための複雑な課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 06:26:05 GMT)
Modern Constraint Programming Education: Lessons for the Future [20.4]
本稿では,CPインストラクターのレンズによる現代制約プログラミング(CP)教育の展望を詳述する。現状のCPコースの概要と指導方法について概説し,オンライン・仮想配信コースに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:01:17 GMT)
Model-free Reinforcement Learning with Stochastic Reward Stabilization for Recommender Systems [20.4]
あるユーザの異なる時間における同じ項目に対するフィードバックはランダムである。直接フィードバックを教師付きモデルで学んだものと置き換える2つの報酬安定化フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:42:45 GMT)
A Human-Machine Joint Learning Framework to Boost Endogenous BCI Training [20.2]
内因性脳-コンピュータインターフェース(BCI)は、脳から外部デバイスへの直接的な経路を提供する。自発的なBCI制御をマスターするには、画像によって識別的で安定した脳信号パターンを生成する必要がある。そこで本研究では,内因性BCIにおける学習の促進を目的とした人間機械共同学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 01:24:18 GMT)
Observation of multiple steady states with engineered dissipation [19.9]
汎用多体オープン量子系をエミュレートするために, 1次元10量子ビット超伝導量子プロセッサにエンジニアリングノイズを導入する。初期状態に保存された情報は、5量子鎖上の連続散逸によって駆動される定常状態を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:06:44 GMT)
Channel Estimation in RIS-Enabled mmWave Wireless Systems: A Variational Inference Approach [19.7]
本稿では,完全パッシブ・リコンフィギュアブル・インテリジェント・サーフェス (RIS) 支援mmWave通信システムにおいて,変化型推論 (VI) に基づくチャネル状態情報 (CSI) 推定手法を提案する。具体的には、まず、ユーザ・エクイプメント(UE)をRIS(UE-RIS)とRISを基地局(RIS-BS)に推定するVI-based joint channel Estimation法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:18:47 GMT)
Towards Learning and Explaining Indirect Causal Effects in Neural Networks [19.7]
NNを構造因果モデル(Structuor causal model, SCM)とみなし、入力ニューロン間にフィードフォワード接続を導入することで間接因果効果を含むように焦点を絞る。 NNモデルトレーニング中の直接的・間接的・総因果効果を捕捉・維持するアンテホック法を提案する。また,NNモデルにおける学習因果効果の定量化アルゴリズムと,高次元データにおける因果効果の定量化のための効率的な近似手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:31:36 GMT)
Beyond Sharing: Conflict-Aware Multivariate Time Series Anomaly Detection [18.8]
本稿では,衝突を意識した異常検出アルゴリズムCADを紹介する。その結果,バニラMMoEの粗悪な性能は,MTS定式化の入力出力ミスアライメント設定に起因していることが判明した。 CADは3つの公開データセットの平均F1スコアが0.943であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:01:23 GMT)
Adaptive whitening with fast gain modulation and slow synaptic plasticity [18.8]
適応的白化の既存の力学モデルは、適応のための生物学的基質としてシナプス的可塑性またはゲイン変調を排他的に用いている。我々はこれらのアプローチを,シナプス可塑性と変調の相補的な計算的役割で適応的に応答を白くする,規範的マルチタイム・メカニスティック・モデルで統一する。本モデルは, 逆白化行列を, シナプス重みに対応する基底ベクトルと, ニューロンの利得に対応する対角行列に分解する新しい多時間白化対象から導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:58:53 GMT)
Direction-aware Video Demoireing with Temporal-guided Bilateral Learning [18.6]
DTNetはビデオ復調のための双方向学習ネットワークである。 DTNetは、モアレパターンの除去、アライメント、色補正、ディテール改善のプロセスを効果的に取り入れている。実験ではPSNRの2.3dBによる最先端の手法よりも優れており,優れた視覚体験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:04:17 GMT)
Fix Fairness, Don't Ruin Accuracy: Performance Aware Fairness Repair using AutoML [18.2]
本稿では、自動機械学習(AutoML)技術を用いてバイアスを軽減する新しい手法を提案する。 AutoMLのデフォルトの最適化機能を改善し、公平さの目標を取り入れることで、バイアスをほとんど、あるいは全く精度を損なわずに軽減することが可能になります。 Fair-AutoMLは64例中60例を修復し,既存のバイアス緩和法は64例中44例を修復した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 03:15:04 GMT)
Relighting Neural Radiance Fields with Shadow and Highlight Hints [18.0]
本稿では,非構造写真の小さな集合から自由視点を照らす新しい暗黙的放射率表現について述べる。この形状を多層パーセプトロンでモデル化した符号付き距離関数として表現する。我々は,多種多様な形状,材料特性,大域的な照明光輸送を示す合成シーンと実シーンにおける我々の神経暗黙表現を実証し,検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:27:03 GMT)
Knowledge-Driven CoT: Exploring Faithful Reasoning in LLMs for Knowledge-intensive Question Answering [17.7]
CoT(Chain-of-Thought)を備えた大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクにおいて顕著な推論能力を示している。我々は、外部知識との相互作用を通じてCoTの推論トレースを検証・修正する、KD-CoT(Knowled-Driven Chain-of-Thought)というフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:23:55 GMT)
Novel Class Discovery for Long-tailed Recognition [17.5]
我々は,新しいクラスと既知のクラスの分布が長い尾を持つ,新しいクラス発見のためのより現実的な設定を考える。この問題に対処するために,クラスを等角的に表現した適応型自己ラベル方式を提案する。本手法は, 緩和された最適輸送問題の解法により, 新たなクラスに対して高品質な擬似ラベルを推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:57:03 GMT)
Neural-Based Test Oracle Generation: A Large-scale Evaluation and Lessons Learned [17.4]
TOGAは、最近開発された自動テストオラクル生成のためのニューラルベース手法である。 24%の時間を必要とするオラクルのタイプを誤って分類し、その62%の時間で正しく分類すると、いかなるアサーション・オラクルも生成できない。これらの知見は、最先端のニューラルベースオラクル生成技術の限界を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 22:26:59 GMT)
A System-Level View on Out-of-Distribution Data in Robotics [17.4]
OOD入力は、現代のロボット自律スタックで学んだコンポーネントの信頼性をマージすることができる。我々は、OODデータとその関連する課題を、データ駆動型ロボットシステムという文脈で軽視する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:58:53 GMT)
How to Mask in Error Correction Code Transformer: Systematic and Double Masking [16.9]
通信やストレージシステムでは、エラー訂正符号(ECC)がデータの信頼性を確保する上で重要である。 Error Correction Code Transformer (ECCT)は最先端のパフォーマンスを達成し、他の手法よりも大きなマージンで優れている。本稿では,ECCTのための新しいマスキング行列を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:53:19 GMT)
GRASP: A Rehearsal Policy for Efficient Online Continual Learning [16.9]
ディープニューラルネットワーク(DNN)における継続的な学習は、成長するデータストリームからの知識を漸進的に蓄積する。リハーサル(rehearsal)は、この問題を軽減し、過去の観測結果をバッファに保存し、学習中にそれらを新しい観測と混ぜる、ポピュラーで効果的な方法である。クラスインクリメンタルな学習において、従来の研究は、単純なクラスバランスのランダム選択ポリシーがより洗練された手法よりも優れていることを示した。 GraSPはまず最も原型(クラス代表)なサンプルを選択し、その後徐々にDNNを更新するより原型(ハード)の少ないサンプルを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 19:34:21 GMT)
Self-Supervised Representation Learning with Cross-Context Learning between Global and Hypercolumn Features [16.7]
クロスコンテキスト学習は、モデルが2つのコンテキストの違いから学ぶことを可能にする。線形分類とダウンストリームタスクの実験結果から,本手法は最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:08:07 GMT)
Distribution-Aligned Diffusion for Human Mesh Recovery [16.6]
本稿では,人間のメッシュ回復のための拡散に基づくアプローチを提案する。本稿では,メッシュ回復を逆拡散過程とするHuman Mesh Diffusion(HMDiff)フレームワークを提案する。提案手法は, 広く使用されている3つのデータセットに対して, 最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:29:31 GMT)
Resource-Adaptive Newton's Method for Distributed Learning [16.6]
本稿では,Newtonの手法の限界を克服するRANLというアルゴリズムを提案する。従来の一階法とは異なり、RANLは問題の条件数から著しく独立している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:48:38 GMT)
Ngambay-French Neural Machine Translation (sba-Fr) [16.6]
アフリカや世界全体では、言語障壁を克服するニューラルネットワーク翻訳(NMT)システムの開発に注目が集まっている。このプロジェクトでは,Ngambay-to- French翻訳のコーパスである,最初のsba-Frデータセットを作成しました。実験の結果,M2M100モデルは,オリジナルとオリジナルの両方の合成データに対して,BLEUスコアの高い他のモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:13:20 GMT)
Harvard Glaucoma Detection and Progression: A Multimodal Multitask Dataset and Generalization-Reinforced Semi-Supervised Learning [16.5]
我々は、ラベルのないデータを活用するために擬似スーパーバイザと呼ばれる新しい半教師付き学習(SSL)モデルを開発した。次に、Harvard Glaucoma Detection and Progression (Harvard-GDP)データセットをリリースします。これは、3D OCTイメージングデータと、一般公開されている最初の緑内障進展予測データセットを備えた、最大の緑内障検出データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:38:51 GMT)
NeuRI: Diversifying DNN Generation via Inductive Rule Inference [16.5]
ディープラーニング(DL)は、意思決定の改善とプロセスの自動化のために、さまざまな産業で広く使われている。 NeuRIは、数百種類の演算子からなる有効かつ多様なDLモデルを生成するための、完全に自動化されたアプローチである。 NeuRIはDNNとPyTorchのブランチカバレッジを、最先端のモデルレベルのファザよりも24%と15%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 06:36:08 GMT)
Class-relation Knowledge Distillation for Novel Class Discovery [16.5]
主な課題は、既知のクラスデータの知識を新しいクラスの学習に転送することである。本稿では,既知のクラスに基づいて学習したモデルの予測クラス分布に基づいて,新しいクラスに対するクラス関係表現を提案する。本稿では,クラス関係表現を利用して新しいクラスの学習を規則化する新しい知識蒸留フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:59:08 GMT)
DISGO: Automatic End-to-End Evaluation for Scene Text OCR [16.2]
我々は,シーンテキストOCRを評価するための新しい測定基準として,単語誤り率(WER)を均一に利用する。特にe2eメトリックについては、削除、挿入、置換、グループ化/順序付けエラーを考慮したdisGO WERと名付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:45:37 GMT)
Decoupled Structure for Improved Adaptability of End-to-End Models [16.2]
本稿では,アテンションベースエンコーダデコーダ(Decoupled-AED)とニューラルトランスデューサ(Decoupled-Transducer)モデルのためのデカップリング構造を提案する。 E2Eモデルデコーダ(または予測ネットワーク)の音響的および言語的部分は分離され、言語的コンポーネントは置換可能である。リブリ100hコーパスで訓練されたE2E ASRモデルの実験により、提案された分離された構造は15.1%と17.2%の相対的な単語誤り率の減少を与えた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:31:12 GMT)
On the Impact of Language Selection for Training and Evaluating Programming Language Models [16.1]
CodeBERTモデルを用いて言語表現を解析することにより,プログラミング言語の類似性を評価する。実験の結果,C++,Python,Javaなどの言語ではトークン表現が互いに近接していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:57:59 GMT)
DRIP: Deep Regularizers for Inverse Problems [15.9]
逆問題の解法としてニューラル正則化器を新たに導入する。これらの正規化器は変分定式化に基づいており、データに適合することが保証されている。画像の劣化から限られた角度トモグラフィーに至るまで,多くの問題に対してそれらの使用を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:06:36 GMT)
Hyperbolic Random Forests [15.9]
我々は、よく知られたランダムな森林を双曲空間に一般化する。ホロスフィアを用いて分割の概念を再定義することでこれを実現できる。また、最小の共通祖先に基づくクラスと、大マルジン損失のクラスバランスバージョンを結合する新しい手法についても概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:01:53 GMT)
Six Lectures on Linearized Neural Networks [15.9]
まず、ニューラルネットワークと線形モデルとの対応を遅延状態(lazy regime)と呼ぶ方法で思い出す。次に、線形化ニューラルネットワークの4つのモデルについてレビューする: 集中した特徴を持つ線形回帰、カーネルリッジ回帰、ランダム特徴モデル、ニューラルタンジェントモデル。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:23:06 GMT)
BubbleML: A Multi-Physics Dataset and Benchmarks for Machine Learning [15.7]
このデータセットは、様々な重力条件、流量、サブ冷却レベル、そして79のシミュレーションを含む壁のスーパーヒートを含む幅広いパラメータをカバーしている。 BubbleMLは、実験的な観察とトレンドに対して検証されており、機械学習(ML)研究の貴重なリソースとして確立されている。本稿では, (a) 気泡力学を捉えるための光フロー解析と (b) 温度力学を学習するための演算子ネットワークという2つのベンチマークを導入することで, 下流タスクの探索を容易にする可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 03:17:29 GMT)
Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents [15.2]
我々は,科学文書をマークアップ言語に変換する光学文字認識(OCR)タスクを実行するビジュアルトランスフォーマーモデルを提案する。提案手法は,デジタル時代の科学的知識のアクセシビリティを高めるための,有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:03:36 GMT)
Gotta match 'em all: Solution diversification in graph matching matched filters [14.9]
非常に大きな背景グラフに複数のノイズを埋め込んだテンプレートグラフを見つけるための新しい手法を提案する。提案手法は,Sussmanらによって提案されたグラフマッチング・マッチング・フィルタ技術に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:53:30 GMT)
Attending Generalizability in Course of Deep Fake Detection by Exploring Multi-task Learning [14.8]
本研究は,MTL(Multi-task Learning)手法を,動画をオリジナルあるいは操作可能なクロスマニピュレーションシナリオとして分類することを目的とした様々な手法を探求する。評価で使用されるデータセットはFaceForensics++で、4つの異なるテクニックで操作された1000本のオリジナルビデオと、合計5000本のビデオが特徴です。提案した検出モデルは非常に一般化されており、すなわち、訓練中に遭遇しない操作方法を、最先端技術と比較して正確に検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:28:23 GMT)
Prompting Visual-Language Models for Dynamic Facial Expression Recognition [14.8]
本稿ではDFER-CLIPと呼ばれる新しい視覚言語モデルを提案する。これはCLIPモデルに基づいており、幅内動的顔表情認識のために設計されている。 DFEW、FERV39k、MAFWベンチマークの現在の教師付きDFER法と比較すると、最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:52:05 GMT)
A Survey of Diffusion Based Image Generation Models: Issues and Their Solutions [14.8]
オープンソースの安定拡散モデルにより、学術コミュニティは画像生成モデルの性能を広範囲に分析できるようになった。本調査は、画像生成モデルに関する既存の問題と現在の解決策を検討することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 02:35:54 GMT)
Pre-trained Model-based Automated Software Vulnerability Repair: How Far are We? [14.7]
プレトレーニングモデルの予測精度は32.94%44.96%で、最先端技術であるVRepairを一貫して上回っていることを示す。驚くべきことに、転送学習を採用する単純なアプローチは、事前訓練されたモデルの予測精度を平均9.40%向上させる。我々の研究は、現実世界の脆弱性にパッチを当てるためにトレーニング済みのモデルを採用するという将来性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 01:34:33 GMT)
GEMTrans: A General, Echocardiography-based, Multi-Level Transformer Framework for Cardiovascular Diagnosis [14.7]
視覚ベースの機械学習(ML)手法は、検証の二次レイヤとして人気を集めている。本稿では,説明可能性を提供する汎用のマルチレベルトランス(GEMTrans)フレームワークを提案する。大動脈狭窄症(AS)の重症度検出と排卵率(EF)の2つの重要な課題を考慮し,本フレームワークの柔軟性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:30:18 GMT)
A Neural-Network-Based Convex Regularizer for Inverse Problems [14.6]
画像再構成問題を解決するためのディープラーニング手法は、再構築品質を大幅に向上させた。これらの新しい手法は信頼性と説明性に欠けることが多く、これらの欠点に対処する関心が高まっている。本研究では,凸リッジ関数の和である正則化器を再検討することにより,この問題に対処する。このような正規化器の勾配は、活性化関数が増加し学習可能な単一の隠蔽層を持つニューラルネットワークによってパラメータ化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:53:01 GMT)
MatchXML: An Efficient Text-label Matching Framework for Extreme Multi-label Text Classification [13.8]
eXtreme Multi-label text Classification (XMC) は、大規模なラベルセットから関連するラベルにテキストサンプルを割り当てる分類器の訓練を指す。 XMCのための効率的なテキストラベルマッチングフレームワークであるMatchXMLを提案する。実験の結果、MatchXMLは6つのデータセットのうち5つで最先端の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 02:32:36 GMT)
Discovering Mental Health Research Topics with Topic Modeling [13.7]
本研究は,精神保健研究論文の大規模データセットを解析することにより,現場における一般的な傾向を把握し,ハイインパクトな研究トピックを特定することを目的とする。本データセットは、精神保健に関する96,676件の研究論文からなり、その要約を用いて、異なるトピック間の関係を調べることができる。分析を強化するため,精神保健研究に応用された機械学習モデルの包括的概要を提供するために,ワードクラウドも生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:25:05 GMT)
Staleness-Alleviated Distributed GNN Training via Online Dynamic-Embedding Prediction [13.6]
本稿では,新しい分散GNNトレーニングフレームワークSAT(Staleness-Alleviated Training)を提案する。 SATのキーとなる考え方は、GNNの埋め込み進化を時間グラフとしてモデル化し、その上にモデルを構築し、将来の埋め込みを予測することである。実験により,SATは埋込安定性を効果的に低減し,より優れた性能と収束速度を実現することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:10:44 GMT)
Cumulative Reasoning with Large Language Models [13.4]
累積推論は、人間の思考過程をエミュレートするために累積的かつ反復的に言語モデルを採用する。論理推論タスクでは、CRは既存のメソッドを最大9.3%上回っている。 24のゲームでは、CRは98%の精度を達成するが、これは従来の最先端手法よりも24%の大幅な向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 02:40:37 GMT)
Residual Denoising Diffusion Models [13.3]
現在の拡散に基づく画像復元手法は、劣化した入力画像をノイズ推定ネットワークに条件として供給する。画像生成と復元のための統一的で解釈可能なモデルを確立するために,残差分分解拡散モデルを提案する。革新的なフレームワークのさらなる探索、応用、開発を促進するために、コードと事前訓練されたモデルを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 23:54:15 GMT)
Self-Deception: Reverse Penetrating the Semantic Firewall of Large Language Models [13.3]
本稿では, LLM ジェイルブレイク問題を調査し, 自動ジェイルブレイク手法を初めて提案する。従来のファイアウォールを逆のトンネルで貫く攻撃にインスパイアされた私たちは、セマンティックファイアウォールをバイパスできる"自己認識"アタックを導入しました。私たちは7つの仮想シナリオで6つの言語で合計2,520の攻撃ペイロードを生成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 00:25:06 GMT)
DPF-Net: Combining Explicit Shape Priors in Deformable Primitive Field for Unsupervised Structural Reconstruction of 3D Objects [12.7]
本稿では,新しい変形可能なプリミティブフィールド表現に基づく非教師なし構造再構成手法DPF-Netを提案する。パラメータ化幾何プリミティブで事前に符号化された強い形状により、DPF-Netは高次構造を抽出し、きめ細かい形状の細部を連続的に復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:50:59 GMT)
Measuring Spurious Correlation in Classification: 'Clever Hans' in Translationese [12.5]
トピックベースの素早い相関に注目し,2つの方向から質問にアプローチする。本研究では,教師なしトピックと対象分類ラベルとのアライメントを指標として,データ中の素早いトピック情報の表示方法を開発した。本手法はクラスタリングにおける純度と同一であることを示し,分類のための「トピックフロア」(「ノイズフロア」など)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:19:58 GMT)
Weakly-Supervised Text-driven Contrastive Learning for Facial Behavior Understanding [12.5]
本稿では,顔行動理解のための2段階のコントラスト学習フレームワークについて紹介する。第1段階は、粗い活動情報を用いて構築された正負の対から表現を学習する、弱教師付きコントラスト学習法である。第2段階は、画像と対応するテキストラベル名との類似性を最大化することにより、表情や顔の動作単位の認識を訓練することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:31:35 GMT)
SciEval: A Multi-Level Large Language Model Evaluation Benchmark for Scientific Research [12.3]
これらの問題に対処するための総合的・多分野評価ベンチマークSciEvalを提案する。ブルームの分類に基づいて、SciEvalは科学的研究能力を体系的に評価する4つの次元をカバーしている。主観的質問も主観的質問もSciEvalに含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 03:05:33 GMT)
GeoExplainer: A Visual Analytics Framework for Spatial Modeling Contextualization and Report Generation [12.3]
GeoExplainerは、説明的なドキュメントの作成においてアナリストをサポートするために設計されたビジュアル分析フレームワークである。我々は,2016年アメリカ合衆国大統領選挙における投票決定要因をモデル化したケーススタディを用いて,我々の枠組みを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:55:33 GMT)
Approximating Online Human Evaluation of Social Chatbots with Prompting [11.7]
既存の評価指標は、オフラインユーザ評価の自動化と、事前計算したダイアログの人的判断の近似を目的としている。 GPTファミリーの大規模言語モデル(LLM)を利用したオンライン人間評価の近似手法を提案する。 Prompting (DEP) に基づく新しいダイアログシステム評価フレームワークを導入し,完全な自動評価パイプラインを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:58:41 GMT)
ReST: A Reconfigurable Spatial-Temporal Graph Model for Multi-Camera Multi-Object Tracking [11.6]
Multi-Camera Multi-Object Tracking (MC-MOT)は、複数のビューからの情報を利用して、閉塞や混み合ったシーンの問題に対処する。現在のグラフベースの手法では、空間的および時間的整合性に関する情報を効果的に利用しない。本稿では,まず,検出対象を空間的に関連づけて時間グラフに再構成する,新しい再構成可能なグラフモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:02:04 GMT)
AdvisingNets: Learning to Distinguish Correct and Wrong Classifications via Nearest-Neighbor Explanations [11.2]
本研究の目的は,入力画像とポストホック,最寄りの説明とを比較して,両者の精度を高めることである。 CUB-200では、人間とアドバイスネットの両方が意思決定を行う最先端のAIチームの精度も達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 19:40:56 GMT)
A Game of Bundle Adjustment -- Learning Efficient Convergence [11.2]
バンドル調整の収束に達するのに必要なイテレーションの数を減らす方法を示す。この削減は古典的なアプローチの恩恵を受けており、他のバンドル調整加速度法と統合可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:44:45 GMT)
Cultural Alignment in Large Language Models: An Explanatory Analysis Based on Hofstede's Cultural Dimensions [11.2]
提案された文化的アライメントテスト(CAT)は、ホフステデの文化的次元の枠組みを用いて文化的アライメントを定量化する。我々は、各国の多様な文化にまたがる最先端の大規模言語モデル(LLM)に埋め込まれた文化的価値を評価するために、我々のアプローチを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:50:13 GMT)
Match-And-Deform: Time Series Domain Adaptation through Optimal Transport and Temporal Alignment [10.9]
我々は、ソースとターゲット時系列の対応を見つけることを目的としたMatch-And-Deform(MAD)アプローチを導入する。ディープニューラルネットワークに組み込むと、MADは両方のドメインを整列する時系列の新しい表現を学ぶのに役立つ。ベンチマークデータセットとリモートセンシングデータに関する実証研究は、MADが有意義なサンプルとサンプルのペアリングと時間シフト推定を行うことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:12:02 GMT)
Dynamics Investigation of the quantum-control-assisted multipartite uncertainty relation in Heisenberg model with Dzyaloshinski-Moriya interaction [10.7]
Zhengは量子制御による多部分散に基づく不確実性関係を構築する。ハイゼンベルク系における新しい不確実性関係とジアロシンスキー-モリヤ相互作用のダイナミクスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:11:42 GMT)
FrFT based estimation of linear and nonlinear impairments using Vision Transformer [10.6]
非線形信号対雑音比(SNRNL)、光信号対雑音比(OSNR)、色分散(CD)、差分群遅延(DGD)の4つの重要な障害を共同で評価することが不可欠である。提案手法は,光学性能モニタリング(OPM)分野における顕著な進歩を示すとともに,広い範囲にわたる線形および非線形障害の正確な推定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:59:35 GMT)
Multipartite Entanglement in Quantum Networks using Subgraph Complementations [10.5]
量子ネットワーク上でグラフ状態を分散する新しい手法を提案する。グラフ状態の分布は,部分グラフ補完システムによって特徴づけられることを示す。また、任意のグラフ状態を分配する操作の最適なシーケンスを見つけるためのフレームワークも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 23:03:25 GMT)
Target-Grounded Graph-Aware Transformer for Aerial Vision-and-Dialog Navigation [10.3]
本報告では,ICCV CLVL 2023におけるAVDNチャレンジの入賞方法について詳述する。 Aerial Navigation from Dialog History (andH)タスクに対処するため、ドローンエージェントが対話履歴と空中観測を関連付ける必要がある。ドローンエージェントのクロスモーダルグラウンド機能を改善するために,Target-Grounded Graph-Aware Transformer (TG-GAT) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:57:28 GMT)
Uncertainty Estimation using the Local Lipschitz for Deep Learning Image Reconstruction Models [10.2]
診断の再構築に頼る前に、与えられた入力がトレーニングデータ配信の外部にあるかどうかを知ることが重要である。 AUTOMAP と UNET アーキテクチャを用いて,MRI 再構成と CT スパース表示の両面からフルビュー再構成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:34:49 GMT)
Qubit-based distributed frame synchronization for quantum key distribution [10.1]
本稿では,連続的に動作するシステムにおいて,時間回復が可能なキュービットベースの分散フレーム同期手法を提案する。実験の結果,提案手法はQubit4Syncよりも優れていることがわかった。我々は,ドローンによるQKDや量子ネットワーク構築など,幅広いQKDシナリオに適用できると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 03:17:43 GMT)
SAR2EO: A High-resolution Image Translation Framework with Denoising Enhancement [10.1]
本稿では,低解像度画像から高解像度画像への変換を実現するためのフレームワークであるSAR2EOを提案する。まず、高品質なEO画像を生成するために、粗大な発電機、マルチスケールの判別器、およびピクセル2pixHDモデルにおける対向損失を改善する。次に,SAR画像のノイズを除去するデノナイジングモジュールを導入し,画像の構造情報を保存しながらノイズを抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:28:26 GMT)
Leveraging Knowledge and Reinforcement Learning for Enhanced Reliability of Language Models [10.1]
本研究では,知識グラフの埋め込みとしてコンセプションネットやウィキペディアの知識を統合するために,強化学習を活用する知識誘導型LMアンサンブルアプローチについて検討する。このアプローチは、データセットの情報不足を補うために外部知識に頼った人間のアノテーションを模倣する。 9つのGLUEデータセットを通して、我々の研究は、アンサンブルが信頼性と精度のスコアを強化し、技術の性能を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:11:08 GMT)
Diverse, Top-k, and Top-Quality Planning Over Simulators [9.9]
本稿ではモンテカルロ木探索(MCTS)を用いた新しい代替手法を提案する。本稿では,事前生成した探索木から最優先の順序で計画の有界集合を抽出する手法と,探索木を通る経路の相対的品質を評価する指標について述べる。提案手法は,古典的プランナが適用できない領域において,多様かつ高品質なプランセットを生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 02:55:19 GMT)
Block majorization-minimization with diminishing radius for constrained nonconvex optimization [9.9]
BMM(Block tensor regularization-minimization)は、ブロックごとの大きなサロゲートを最小化する非制約最適化のための単純な反復アルゴリズムである。凸サロゲートを用いた場合、BMMは勾配$O(epsilon-2(logepsilon-1)2)$を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:48:34 GMT)
Masked Feature Modelling: Feature Masking for the Unsupervised Pre-training of a Graph Attention Network Block for Bottom-up Video Event Recognition [9.3]
本稿では,グラフ注意ネットワーク(GAT)ブロックの教師なし事前学習のための新しいアプローチであるMasked Feature Modelling (MFM)を紹介する。 MFMは、トレーニング済みのVisual Tokenizerを使用して、MiniKineticsデータセットを使用して、ビデオ内のオブジェクトのマスクされた特徴を再構築する。次に、トレーニング済みのGATブロックを最先端のボトムアップ監視ビデオイベント認識アーキテクチャ(ViGAT)に組み込んで、モデルの開始点と全体的な精度を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:03:28 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Artificial Upwelling Energy Management [9.2]
深部強化学習(DRL)アルゴリズムを応用した新しいエネルギー管理手法を提案する。具体的には,AUSのエネルギー効率をマルコフ決定過程として最大化する問題を定式化し,QR-DQNにおける量子ネットワークと深層デュエルネットワークを統合する。その結果, DRLを基盤としたアプローチは, AUSのエネルギー効率を向上し, 海藻栽培の持続可能性を高め, 海洋における炭素沈降を促進できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:25:46 GMT)
Is Deep Learning Network Necessary for Image Generation? [9.1]
深層学習ネットワークを使わずに画像生成の可能性を検討する。画像が高次元分布に従うという仮定を検証する。実験により, 画像のFID値が, 可変オートエンコーダのFID値よりも低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:14:19 GMT)
Decoding Natural Images from EEG for Object Recognition [8.9]
脳波信号から画像表現を学習するための自己教師型フレームワークを提案する。類似性を制限することによって、これらの2つのモダリティを整合させるために、対照的な学習を採用する。我々のアプローチは、最も広範な脳波画像データセットの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:05:37 GMT)
Nonparametric Additive Value Functions: Interpretable Reinforcement Learning with an Application to Surgical Recovery [8.9]
強化学習における解釈可能な値関数を推定するための非パラメトリック加算モデルを提案する。提案手法をシミュレーション研究により検証し, 脊椎疾患への応用として, 臨床知識に根ざしたリカバリレコメンデーションを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 02:05:51 GMT)
JAX-LOB: A GPU-Accelerated limit order book simulator to unlock large scale reinforcement learning for trading [8.9]
金融取引所はリミット・オーダー・ブック(LOB)を使用して注文を処理し、取引にマッチする。多くのアプリケーションでは、ABMの校正やRLエージェントの訓練のために複数の書籍を処理する必要がある。我々は,数千冊の書籍を並列に処理できるGPU対応LOBシミュレータを初めて紹介し,メッセージ単位の処理時間を著しく短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:26:43 GMT)
SGMM: Stochastic Approximation to Generalized Method of Moments [8.5]
本稿では,モーメントの一般化法 (Generalized Method of Moments, SGMM) というアルゴリズムを導入し, モーメント制約モデルの推定と推定を行う。我々のSGMMは、人気のあるHansen (1982) (オフライン) GMMの新たな近似であり、ストリーミングデータセットをリアルタイムに処理できる高速でスケーラブルな実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 00:22:45 GMT)
An investigation into the impact of deep learning model choice on sex and race bias in cardiac MR segmentation [8.4]
被検者の性別と人種の不均衡が、AIによる心臓磁気共鳴画像のセグメンテーションにどのように影響するかを検討する。 4つのモデルのうち3つのモデルに有意な性的偏見があり、すべてのモデルに人種的偏見がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:55:38 GMT)
WellXplain: Wellness Concept Extraction and Classification in Reddit Posts for Mental Health Analysis [8.4]
伝統的なセラピーセッションでは、専門家は、基礎となる精神的な課題の起源と成果を手動で特定する。本稿では、Redditコンテンツ中のウェルネス次元の同定を、ウェルネス概念抽出とカテゴリー化の課題として考慮し、この複雑なメンタルヘルス分析へのアプローチを紹介する。 WELLXPLAINという名前のユニークなデータセットは、3,092のエントリと72,813のワードで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 23:50:05 GMT)
Task allocation planning based on HTN for national economic mobilization [8.2]
HTN計画アルゴリズムはタスク割り当てを解き、最適化するために設計され、リソース不足に対処する手法が検討されている。国家経済動員における実際のタスク割り当て事例に基づいて,提案手法の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:38:38 GMT)
One-Class Risk Estimation for One-Class Hyperspectral Image Classification [8.2]
ハイパースペクトル画像(HSI)の1クラス分類は、HSIから単一のターゲットクラスを特定することを目的としている。深層学習に基づく手法は,HSIマルチクラス化における分散重複を克服するために現在主流である。本稿では、弱い教師付き深いHSI一級分類であるHOneClsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:45:02 GMT)
Stronger Reverse Uncertainty Relation for Multiple Incompatible Observables [8.2]
逆不確実性関係という新しい興味深い概念を導入する。これは、結合した小さな不確実性を持つ量子状態を作るだけでなく、非互換な可観測物に対して大きな不確実性を持つことを示す。純度検出における新しい不確実性関係の適用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:07:28 GMT)
NVAutoNet: Fast and Accurate 360$^{\circ}$ 3D Visual Perception For Self Driving [8.0]
我々は、自動運転のためにNVAutoNetというエンドツーエンドのサラウンドカメラ認識システムを導入する。 NVAutoNetはマルチタスクのマルチカメラネットワークであり、時間同期カメライメージの可変セットを入力として取り込む。サイズ、方向、障害物の位置、駐車場、自由空間などの3D信号の豊富なコレクションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 00:15:14 GMT)
Cross-domain Transfer Learning and State Inference for Soft Robots via a Semi-supervised Sequential Variational Bayes Framework [8.0]
状態ラベルが欠落したソフトロボットの移動学習と状態推論のための半教師付き逐次変分ベイズ(DSVB)フレームワークを提案する。既存の移動学習手法とは異なり,提案するDSVBは,ソフトロボットデータにおける非線形ダイナミクスと時間的コヒーレンスをモデル化するために,リカレントニューラルネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:50:16 GMT)
Active learning for fast and slow modeling attacks on Arbiter PUFs [7.9]
ほとんどのモデリング攻撃では、機械学習アルゴリズムのラベル付きデータとして、チャレンジ-レスポンス-ペア(CRP)のランダムなサブセットが使用される。 SVMアルゴリズムが高速に学習し、遅く学習するのを助けるために、チャレンジセレクションに重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 19:34:01 GMT)
Inter-Rater Uncertainty Quantification in Medical Image Segmentation via Rater-Specific Bayesian Neural Networks [7.6]
医用画像セグメンテーションにおけるレータ間不確実性を推定するための新しいベイズニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。まず,不確実性推定に適したワンエンコーダ・マルチデコーダアーキテクチャを提案する。次に,新しいアーキテクチャのベイズモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:09:32 GMT)
Heterogeneous Federated Learning via Personalized Generative Networks [7.6]
フェデレートラーニング(FL)は、データを共有することなく、複数のクライアントが共通のグローバル機械学習モデルを構築することを可能にする。本稿では,サーバがクライアント固有のジェネレータを訓練するクライアント間の知識伝達手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:37:02 GMT)
Unveiling the Role of Message Passing in Dual-Privacy Preservation on GNNs [7.6]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ソーシャルネットワークなどのグラフ上で表現を学習するための強力なツールである。プライバシを保存するGNNは、ノードやリンクのプライバシの保護に重点を置いて提案されている。本稿では,ノードとリンクの両方を効果的に保護するプライバシー保護型GNNフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:46:43 GMT)
Improving the speed of variational quantum algorithms for quantum error correction [7.6]
本稿では、量子回路に作用する汎用量子ノイズに対して、適切な量子誤り補正(QEC)手順を考案する問題を考察する。一般に、符号化と補正のユニタリゲートを得るための解析的普遍的な手順は存在しない。次数1の量子ワッサーシュタイン距離に基づくコスト関数を用いてこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:10:57 GMT)
Pathology Steered Stratification Network for Subtype Identification in Alzheimer's Disease [7.6]
アルツハイマー病(英: Alzheimers disease、AD)は、β-アミロイド、病理学的タウ、神経変性を特徴とする異種多時性神経変性疾患である。本稿では,AD病理学に確立されたドメイン知識を反応拡散モデルにより組み込んだ新しい病理組織形成ネットワーク(PSSN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:59:21 GMT)
Optically Detected Magnetic Resonance of Nitrogen-Vacancy Centers in Diamond under Weak Laser Excitation [7.5]
弱い532nmレーザー励起下でのNV中心アンサンブルの光検出磁気共鳴について検討した。結果は、感光性アプリケーションにおけるNVベースの量子センシングの理解と設計に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:47:48 GMT)
ACTI at EVALITA 2023: Overview of the Conspiracy Theory Identification Task [7.4]
ACTIチャレンジは、電報の補足的なチャンネルで公開されたコメントにのみ基づき、2つのサブタスクに分けられる。このタスクには合計15チームが参加し、81チームが参加した。本稿では,大規模言語モデルの活用をベースとした,最も優れた手法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:58:22 GMT)
Rethinking Language Models as Symbolic Knowledge Graphs [7.2]
シンボリック・ナレッジグラフ(英語版)(KG)は、検索、質問応答、レコメンデーションといった知識中心のアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。我々は、対称性、非対称性、階層性、双方向性、構成性、パス、エンティティ中心性、バイアス、曖昧さを含む属性のスペクトルを含む9つの定性的ベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 21:25:08 GMT)
On Using Information Retrieval to Recommend Machine Learning Good Practices for Software Engineers [6.8]
優れた機械学習プラクティスを受け入れていないと、MLシステムのパフォーマンスが損なわれる可能性がある。多くの非ML専門家は、助けやガイダンスを探すとき、ブログやQ&Aシステムのようなグレーの文献に目を向ける。本稿では,ユーザのコンテキストに基づいてMLプラクティスを推奨するレコメンデーションシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:05:52 GMT)
Risk-Aware Reward Shaping of Reinforcement Learning Agents for Autonomous Driving [6.6]
本稿では,自律運転におけるRLエージェントのトレーニングとテスト性能を活用するために,リスク認識型報酬形成手法について検討する。我々は、危険運転行動の探索と罰則を奨励する追加のリフォーム報酬項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 06:50:38 GMT)
Variational Quantum-Neural Hybrid Error Mitigation [6.6]
量子エラー軽減(QEM)は、量子コンピュータ上で信頼性の高い結果を得るために重要である。量子-ニューラルハイブリッド固有解法 (VQNHE) アルゴリズムは, 本質的にはノイズ耐性であり, ユニークなQEM容量を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:49:46 GMT)
Computing the quantum guesswork: a quadratic assignment problem [6.4]
従来の計算手法は、半定値の標準的なプログラミング技術に基づいていた。確率分布が均一な量子ビットアンサンブルの量子推定処理を計算すれば、よりクワッドラティックなスピードアップがもたらされることを示す。例として、正則および準正則なクォービット状態集合の推理を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:59:56 GMT)
AudioFormer: Audio Transformer learns audio feature representations from discrete acoustic codes [6.4]
離散音響符号の取得により音声特徴表現を学習するAudioFormerという手法を提案する。以上の結果から,AudioFormerはモノモーダル音声分類モデルに比べて性能が大幅に向上したことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:33:22 GMT)
Human-in-the-loop online just-in-time software defect prediction [6.4]
我々は,SQAスタッフからのフィードバックを統合して予測プロセスを強化するHuman-In-The-Loop (HITL) O-JIT-SDPを提案する。また,k-fold分散ブートストラップ法とWilcoxon符号ランク試験を併用した性能評価フレームワークを提案する。これらの進歩は、産業アプリケーションにおけるO-JIT-SDPの価値を大幅に向上させる可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 23:40:08 GMT)
Challenges of Testing an Evolving Cancer Registration Support System in Practice [6.2]
ノルウェーがん登録 (CRN) は、がん患者のデータ履歴を収集・収集する公共機関である。近年,人間による手作業による意思決定を強化するために,機械学習アルゴリズムが導入されている。システムが正確で堅牢であり、プライバシー上の懸念に反しないことを保証するため、自動テストソリューションが開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:09:39 GMT)
DAG-ACFL: Asynchronous Clustered Federated Learning based on DAG-DLT [5.8]
フェデレートラーニング(FL)は、クライアントデータのプライバシを確保しながら、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることを目的としている。有向非巡回グラフ分散台帳技術(DAG-DLT)に基づく非同期クラスタリングFLフレームワークDAG-ACFLを提案する。複数のデータセット上でのDAG-ACFLのクラスタリングとトレーニング性能を評価し,通信とストレージのコストを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 03:35:29 GMT)
PGB: A PubMed Graph Benchmark for Heterogeneous Network Representation Learning [5.7]
バイオメディカル文献のための異種グラフ埋め込み評価のための新しいベンチマークであるPubMed Graph Benchmark (PGB)を紹介する。ベンチマークには、抽象的な著者、引用、MeSH階層、MeSH階層、その他の情報を含む豊富なメタデータが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:24:59 GMT)
ML-Powered Index Tuning: An Overview of Recent Progress and Open Challenges [5.7]
現代のクラウドサービスにおけるワークロードのスケールと複雑さは、自動インデックスチューニングにおける重要な課題に、より焦点を絞っている。本稿では、自動インデックスチューニングにおけるこれらの課題に注意を向け、機械学習(ML)技術がそれらの緩和に新たな機会をもたらす方法を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 19:20:28 GMT)
A Fast Minimization Algorithm for the Euler Elastica Model Based on a Bilinear Decomposition [5.6]
本稿では,Euler Elastica(EE)モデルのための,高速なハイブリッド交互最小化(HALM)アルゴリズムを提案する。 HALMアルゴリズムは3つの部分最小化問題を含み、それぞれが閉じた形で解かれるか、高速解法によって近似される。数値実験の実施により,新しいアルゴリズムは高い効率で良好な結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:15:38 GMT)
Kernel Density Matrices for Probabilistic Deep Learning [5.5]
量子力学において、密度行列は量子系の状態を記述する最も一般的な方法である。本稿では,確率的深層学習,カーネル密度行列に対する新しいアプローチを提案する。これは連続確率変数と離散確率変数の両方の結合確率分布を表現するためのより単純で効果的なメカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:28:38 GMT)
Ultrafast-and-Ultralight ConvNet-Based Intelligent Monitoring System for Diagnosing Early-Stage Mpox Anytime and Anywhere [5.5]
我々はFast-MpoxNetという超高速で超軽量なネットワークを提案する。 Fast-MpoxNetは0.27Mパラメータしか持たず、CPU上で68フレーム/秒(FPS)で入力画像を処理できる。また、パソコンと携帯電話の両方にMpox-AISM V2というアプリケーションシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:06:30 GMT)
Feature Unlearning for Pre-trained GANs and VAEs [5.4]
我々は、事前訓練された画像生成モデル、GANとVAEから特徴学習を行う問題に取り組む。我々は,事前学習した生成モデルから,顔画像のヘアスタイルなどの特定の特徴を解き放つことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 06:34:14 GMT)
Random Inverse Problems Over Graphs: Decentralized Online Learning [5.4]
ネットワークグラフ上の分散ランダム逆問題とオンライン計測のフレームワークを構築した。無限ヒルベルト空間におけるL2-漸近安定理論を開発する。非定常および非独立オンラインデータに基づく分散オンライン学習アルゴリズムをRKHSで提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:35:30 GMT)
Optimizing Group-Fair Plackett-Luce Ranking Models for Relevance and Ex-Post Fairness [5.3]
学習からランクへの学習において、関連性のみを最適化することは、特定のカテゴリの項目に表現的害をもたらす可能性がある。本稿では,与えられた表現制約を満たすランキングに対して,期待される妥当性を最大化する新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:27:43 GMT)
Generating and Explaining Corner Cases Using Learnt Probabilistic Lane Graphs [5.3]
本稿では,車両が走行する車線の位置と方向の有限セットを記述するために,確率的レーングラフ(PLG)を導入する。 PLGの構造は、歴史的交通データから直接学習される。我々は、このポリシーを変更するために強化学習技術を使用し、現実的で説明可能なコーナーケースシナリオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 20:17:49 GMT)
Parameter space investigation for spin-dependent electron diffraction in the Kapitza-Dirac effect [5.2]
2光子ブラッグ散乱のシナリオにおいて、スピン依存電子回折はスムーズレンジの逆電子モーメントに対して可能であることを示す。我々の分析はスピン依存回折を定量化するための一般化された仕様を導入することで可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 06:35:52 GMT)
Q-Drug: a Framework to bring Drug Design into Quantum Space using Deep Learning [5.2]
本稿では、量子インスパイアされたアルゴリズムを利用して分子を最適化するQ-Drugという分子最適化フレームワークを提案する。このフレームワークは、レーザーパルス、FPGAイジングマシン、量子コンピュータなど、様々な量子コンピューティング機器に直接デプロイすることができる。我々の研究は、量子コンピューティングとAIの利点を活用して実用上有用な問題を解決する新しいパラダイムを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:26:02 GMT)
Prompting a Large Language Model to Generate Diverse Motivational Messages: A Comparison with Human-Written Messages [5.1]
大規模言語モデル(LLM)は、ますます有能で普及しており、クリエイティブなコンテンツを作成するために使用することができる。以前のクラウドソーシングパイプラインを使用して、さまざまなモチベーションメッセージのコーパスを生成するのに役立ちました。次に,GPT-4を用いて同じパイプラインを用いてメッセージを生成し,(1)クラウドライター,(2)GPT-4を用いたパイプライン,(3)GPT-4プロンプトの2つのベースラインのGPT-4プロンプトからメッセージの集合的多様性を比較した。クラウドソーシングパイプラインを用いたLCMプロンプトにより,GPT-4は2つのベースラインプロンプトよりも多様なメッセージを生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:35:06 GMT)
ARTIST: ARTificial Intelligence for Simplified Text [5.1]
テキスト単純化は、テキストの言語的複雑さを減らすことを目的とした、自然言語処理の重要なタスクである。生成人工知能(AI)の最近の進歩により、語彙レベルと構文レベルの両方で自動テキストの簡略化が可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:06:06 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation for Anatomical Landmark Detection [5.1]
非教師なし領域適応(UDA)の設定下での解剖学的ランドマーク検出のための新しい枠組みを提案する。このフレームワークは、自己学習とドメインの敵対的学習を活用して、適応中のドメインギャップに対処する。脳波および肺のランドマーク検出実験は,領域間隙を広いマージンで低減し,他のUDA法より一貫して優れる手法の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:22:13 GMT)
Using Adamic-Adar Index Algorithm to Predict Volunteer Collaboration: Less is More [5.0]
AAI(Adamic-Adar Index)、Jaccard Coefficient(JC)、Common neighbor centrality(CNC)を用いて、潜在的なコラボレーションを予測する。本稿では,AAIアルゴリズムが従来のJCやCNC,その他の機械学習アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:52:54 GMT)
Party Prediction for Twitter [4.9]
我々は、現在の党予測の実践を包括的に調査し、実証的に比較する。本稿では,最先端手法と競合する,あるいは性能のよい新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 23:02:10 GMT)
Arrhythmia Classifier Based on Ultra-Lightweight Binary Neural Network [4.8]
本稿では,ECG信号に基づく5クラス,17クラスの不整脈分類が可能な超軽量バイナリニューラルネットワークを提案する。本モデルは17クラス分類において最適精度を達成し,エレガントにシンプルなネットワークアーキテクチャを有する。我々の研究は、医療産業における軽量なディープラーニングモデルの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:10:53 GMT)
Learning Cyber Defence Tactics from Scratch with Multi-Agent Reinforcement Learning [4.8]
コンピュータネットワーク防衛の役割における知的エージェントのチームは、サイバーおよび運動的資産を保護するための有望な道を明らかにする可能性がある。エージェントは、ホストベースの防衛シナリオにおける攻撃活動を共同で緩和する能力に基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:07:50 GMT)
To Spike or Not To Spike: A Digital Hardware Perspective on Deep Learning Acceleration [4.7]
生物学的脳のパワー効率は、いかなる大規模深層学習(DL)モデルよりも優れている。利用可能な生物学的基質は、生物学的脳の進化を厳しく制限している。人工ニューラルネットワーク(ANN)とスパイクニューラルネットワーク(SNN)のデジタルハードウェアアクセラレーション技術とプラットフォームの比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:24:48 GMT)
TriGait: Aligning and Fusing Skeleton and Silhouette Gait Data via a Tri-Branch Network [4.7]
歩行認識は、非侵襲性と長距離性のため、識別のための有望な生体認証技術である。服装の変化や視点の違いなどの外的変化は、歩行認識に重大な課題をもたらす。本稿では,新しい三脚歩行認識フレームワークTriGaitを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:19:51 GMT)
TE2Rules: Explaining Tree Ensembles using Rules [4.6]
Tree Ensemble (TE)モデルは、単一の決定木よりも高い予測性能を提供する。 TEモデルは一般に、人間が意思決定ロジックを理解するのが難しいため、透明性と解釈可能性に欠ける。本稿では、二項分類タスクのために訓練されたTEを、TEを密接に近似し、人間に解釈可能なルールリスト(RL)に変換するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 22:20:23 GMT)
Stochastic Configuration Machines for Industrial Artificial Intelligence [4.6]
産業人工知能(IAI)におけるコンフィグレーションネットワーク(SCN)の役割本稿では、効率的なモデリングとデータサイズ削減を強調するために、SCMと呼ばれる新しいランダム化学習モデルを提案する。いくつかのベンチマークデータセットと3つの産業応用に関する実験的研究が行われている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:52:41 GMT)
Bayesian polynomial neural networks and polynomial neural ordinary differential equations [4.6]
ニューラルネットワークとニューラル常微分方程式(ODE)によるシンボリック回帰は、多くの科学・工学問題の方程式回復のための強力なアプローチである。これらの手法はモデルパラメータの点推定を提供しており、現在ノイズの多いデータに対応できない。この課題は、ラプラス近似、マルコフ連鎖モンテカルロサンプリング法、ベイズ変分推定法の開発と検証によって解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:05:06 GMT)
Gaussian boson sampling at finite temperature [4.4]
一般量子光学サンプリング実験の古典的誘引性に及ぼす熱雑音の影響について検討する。量子サンプリング実験が古典的にシミュレート可能なしきい値温度が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:33:06 GMT)
Scale Federated Learning for Label Set Mismatch in Medical Image Classification [4.3]
フェデレートラーニング(FL)は、分散型ラーニングパラダイムとして医療分野に導入されている。これまでのほとんどの研究は、全てのクライアントが同一のラベルセットを持っていると仮定している。本稿では,ラベルセットミスマッチの問題を解決するためのフレームワークFedLSMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:07:43 GMT)
Calculations of Chern number: equivalence of real-space and twisted-boundary-condition formulae [4.3]
実空間チャーン数は、翻訳対称性を伴わずに系の位相的性質を抽出することができる。一方、ツイスト境界条件(TBC)は、翻訳対称性のないチャーン数を定義するためにも用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:14:09 GMT)
Deep Active Audio Feature Learning in Resource-Constrained Environments [4.3]
ラベル付きデータの不足により、バイオ音響アプリケーションにおけるDeep Neural Network(DNN)モデルのトレーニングが困難になる。アクティブラーニング(AL)は、ラベル付けの労力をほとんど必要とせず、この学習を支援するアプローチである。本稿では,ALループに特徴抽出を組み込んだALフレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 06:45:02 GMT)
RestNet: Boosting Cross-Domain Few-Shot Segmentation with Residual Transformation Network [4.2]
クロスドメイン小ショットセグメンテーション(CD-FSS)は、注釈付きサンプルの数が限られている未確認領域における意味セグメンテーションを実現することを目的としている。ドメイン内サポートクエリの特徴情報を保持しながら知識伝達を容易にする新しい残差変換ネットワーク(RestNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:13:22 GMT)
Unlocking Fine-Grained Details with Wavelet-based High-Frequency Enhancement in Transformers [4.2]
医用画像のセグメンテーションは、診断、治療計画、疾患モニタリングにおいて重要な役割を担っている。本稿では,自己注意マップを慎重に再設計することで,トランスフォーマーモデルの局所的特徴不足に対処する。そこで本研究では,マルチスケールのコンテキスト拡張ブロックをスキップ接続内で提案し,スケール間の依存関係を適応的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:42:19 GMT)
Construction Grammar and Language Models [4.2]
近年のディープラーニングの進歩は、主にクローゼのようなタスクで訓練された強力なモデルを生み出している。この章は、自然言語処理と構築文法の分野における研究者間のコラボレーションを促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:37:56 GMT)
Dynamic Residual Classifier for Class Incremental Learning [4.0]
古いクラスと新しいクラスの間に不均衡なサンプル番号があれば、学習はバイアスを受けることができる。既存のCIL手法は、例えば、調整された損失やデータ再サンプリング手法など、Longtailed (LT) 認識技術を利用する。この挑戦的なシナリオに対処するために、新しい動的残留適応(DRC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:07:11 GMT)
Learning to Control Autonomous Fleets from Observation via Offline Reinforcement Learning [3.9]
オフライン強化学習のレンズによる自律移動システム制御の形式化を提案する。オフラインRLは、経済的にクリティカルなシステムにおいて、RLベースのソリューションを適用する上で有望なパラダイムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:28:20 GMT)
On the Depth between Beam Search and Exhaustive Search for Text Generation [3.7]
ビームサーチは検索幅と深さの両方で制限されているが、網羅的なサーチはそのような制限のないグローバルサーチである。そこで,Lookahead Beam Search (LBS)を提案する。 LBSは、機械翻訳タスクにおけるビームサーチ全体の性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 22:57:53 GMT)
Early Stopping for Deep Image Prior [3.7]
本稿では,複数の視覚タスクおよびDIP変種間でのニアピーク性能を継続的に検出する効率的なES戦略を提案する。連続的なDIP再構成の分散を簡易に測定した結果, ES法は既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:48:53 GMT)
Layered Decoding of Quantum LDPC Codes [3.7]
ハードウェアレイテンシの制限の下で,量子LDPC符号のメッセージパスに基づく復号化を行うという問題に対処する。本稿では, 量子制約に適合し, 浸水スケジューリングに優れる階層化復号法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:37:56 GMT)
Bursts of polarised single photons from atom-cavity sources [3.7]
本稿では、一般化された原子エミッタを光キャビティに結合させることにより、偏光単光子のバーストを生成する手法を提案する。 2つの再準備法に関連して、シミュレーションは1kHzのオーダーで10光子バーストの同時カウント率を予測する。これは、原子キャビティ源を用いた新しいn-光子実験の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:45:54 GMT)
Challenges and Practices of Deep Learning Model Reengineering: A Case Study on Computer Vision [3.5]
多くのエンジニアリング組織が、研究コミュニティからディープニューラルネットワークを再実装し、拡張しています。ディープラーニングモデルの再設計は、ドキュメント不足の参照モデル、要件の変更、実装とテストのコストといった理由から難しい。本研究は「プロセス」の観点からのリエンジニアリング活動に重点を置いており、リエンジニアリングプロセスに特に携わるエンジニアに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:58:49 GMT)
Fusion of Infrared and Visible Images based on Spatial-Channel Attentional Mechanism [3.4]
Infrared and visible image fusion (IVIF) の革新的アプローチであるAMFusionNetを提案する。可視光源からのテクスチャ特徴と赤外線画像からの熱的詳細を同化することにより,包括的情報に富んだ画像を生成する。提案手法は, 品質と量の観点から, 最先端のアルゴリズムより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 21:05:11 GMT)
Formalising Natural Language Quantifiers for Human-Robot Interactions [3.4]
本稿では,人間-ロボット相互作用の文脈における自然言語における量化器の定式化手法を提案する。この解は、変数の濃度を表す能力を拡張した一階述語論理に基づいており、一般化量化器と同様に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 06:05:57 GMT)
Investigating the Impact of Vocabulary Difficulty and Code Naturalness on Program Comprehension [3.4]
本研究の目的は,言語習得の観点から可読性と可読性を評価することである。我々は,それらの相関関係を理解するために統計的解析を行い,可読性および可読性予測法の性能向上にコード自然性および語彙難易度を用いることができるか分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:15:00 GMT)
SDR-GAIN: A High Real-Time Occluded Pedestrian Pose Completion Method for Autonomous Driving [3.3]
本稿では,SDR-GAIN(SDR-GAIN)と呼ばれる新規な歩行者ポーズキーポイント完了手法を提案する。 SDR-GAINアルゴリズムは、約0.4msの驚くほど短い実行時間を示し、例外的なリアルタイム性能を誇っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:34:42 GMT)
Benchmarking Neural Network Generalization for Grammar Induction [3.2]
完全に指定された形式言語に基づくニューラルネットワークの一般化の尺度を提供する。ベンチマークには、$anbn$, $anbncn$, $anbmcn+m$, Dyck-1, 2などの言語が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:40:31 GMT)
AI in Thyroid Cancer Diagnosis: Techniques, Trends, and Future Directions [3.2]
本報告では, 甲状腺癌の診断に使用される人工知能(AI)技術に関する大量の論文を要約する。この研究は、教師なし、教師なし、またはハイブリッド技術を通じて、AIベースのツールが甲状腺癌の診断と治療をどのようにサポートするかに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:27:53 GMT)
A Bayesian Active Learning Approach to Comparative Judgement [3.0]
伝統的なマーキングは、不整合と無意識のバイアスの源であり、評価者に高い認知的負荷を課す。 CJでは、評価者には2つのアイテムが提示され、より良いものを選択するように求められます。 CJはマーキングの信頼できる方法と考えられているが、透明性に関する懸念がある。比較項目のランクを決定するために,CJ (BCJ) に対する新しいベイズ的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:33:44 GMT)
Learning Collaborative Information Dissemination with Graph-based Multi-Agent Reinforcement Learning [3.0]
本稿では、より分散化され、効率的で協調的なソリューションを実現するための重要なステップとして、マルチエージェント強化学習アプローチを紹介する。本稿では,情報伝達のための分散型POMDPの定式化を提案し,各エージェントがメッセージ転送を独立に決定できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 21:30:16 GMT)
Exploring the Optimization Objective of One-Class Classification for Anomaly Detection [2.9]
一級分類(英: One-class classification, OCC)は、異常検出の長年の方法である。本研究では,OCCの最適化目標について徹底的に検討する。適切なノルムを持つ任意の空間は、超球中心の代用として機能する。この新たな洞察は、単純でデータに依存しないディープワンクラス分類法に火をつけている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 06:38:23 GMT)
Enhancing Landmark Detection in Cluttered Real-World Scenarios with Vision Transformers [2.9]
本研究は,視覚的位置認識におけるランドマーク検出の進歩に寄与する。これは、現実のシナリオを散らかすことによって引き起こされる課題を克服するために、ビジョントランスフォーマーを活用する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 21:01:01 GMT)
Enhancing Core Image Classification Using Generative Adversarial Networks (GANs) [2.8]
本研究の目的は,コア検出と分類のプレス問題に対処することである。最初の課題は、コアを検出し、画像に穴を埋めることです。次に,コア画像の穴を埋める問題に対処する。最後に、コア画像の分類に洗練されたテクスチャ認識モデルを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 19:30:58 GMT)
Falcon: Accelerating Homomorphically Encrypted Convolutions for Efficient Private Mobile Network Inference [2.8]
ホモモルフィック暗号化(HE)ベースの2次元計算(2PC)フレームワークはこれらのネットワークに最適化されておらず、高い推論オーバーヘッドに悩まされている。 HEベースの2PCフレームワークのための効率的な高密度パッキングアルゴリズムであるFalconを提案する。 Falconは、ゼロ・アウェアのグレディ・パッキングアルゴリズムと、奥行きの畳み込みのためのパッキング密度を改善するコミュニケーション・アウェア・オペレーター戦略を備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:48:33 GMT)
Interactive segmentation in aerial images: a new benchmark and an open access web-based tool [2.7]
我々は,対話型セグメンテーションとリモートセンシング画像解析のギャップを,様々な深層学習に基づく対話型セグメンテーションモデルのベンチマーク研究によって埋めることを目的としている。リモートセンシングにおいて,これらの対話的セグメンテーション手法を様々な土地被覆タイプ,オブジェクトサイズ,バンドの組み合わせで評価した。これらの知見に基づいて、リモートセンシングデータの対話的セグメンテーションのためのRSISegという専用オンラインツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 04:49:49 GMT)
On the lifting and reconstruction of nonlinear systems with multiple attractors [2.7]
クープマン作用素は非線形力学の線型視点を提供する。本研究では,アトラクションの盆地間の固有対称性を利用することで,クープマン可観測空間における3自由度線形再構成がシステム全体にわたって線形化するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:23:38 GMT)
ACC-UNet: A Completely Convolutional UNet model for the 2020s [2.7]
ACC-UNet は完全に畳み込み型 UNet モデルであり、コンブネットの固有の帰納バイアスとトランスフォーマーの設計決定を両世界の長所から得ている。 ACC-UNetは、5つの異なる医用画像セグメンテーションベンチマークで評価され、一貫してコンブネット、トランスフォーマー、およびそれらのハイブリッドよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 21:39:43 GMT)
Network Embedding Using Sparse Approximations of Random Walks [2.7]
本稿では,拡散ウェーブレットアルゴリズムの修正版により得られたネットワーク上での拡散過程のスパース近似を用いて,通勤時間に基づくネットワーク埋め込みの効率的な数値的実装を提案する。本稿では,データクラスタリングとマルチラベル分類における本手法の有効性をいくつかの例で示し,その性能を効率と精度の観点から比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 20:35:45 GMT)
TFDNet: Time-Frequency Enhanced Decomposed Network for Long-term Time Series Forecasting [2.6]
長期の時系列予測は重要な課題であり、幅広い応用がある。最近の手法は、1つのドメインから下位のパターンをキャプチャすることに焦点を当てている。本稿では時間周波数拡張分解ネットワーク(TFDNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:01:43 GMT)
Decoding ChatGPT: A Taxonomy of Existing Research, Current Challenges, and Possible Future Directions [2.5]
Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT)は、2022年11月の打ち上げ以来、大きな関心を集めている。われわれはChatGPT上で100冊以上のScoops-indexedの出版物を総合的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:00:08 GMT)
IntelliGraphs: Datasets for Benchmarking Knowledge Graph Generation [2.5]
本稿では,モデルが有意かつ意味論的に有効な部分グラフを生成する必要がある部分グラフ推論タスクを提案する。 IntelliGraphsデータセットには、サブグラフ推論を評価するための論理ルールで表現されたセマンティックスを含むサブグラフが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:37:10 GMT)
Comparative Study: Standalone IEEE 16-bit Floating-Point for Image Classification [2.4]
本研究では,IEEEの16ビットフォーマットを比較解析に利用することに焦点を当てた。一連の厳密な実験によって支援された研究は、スタンドアロンのIEEE 16ビット浮動小数点ニューラルネットワークが、様々な画像分類タスクにおいて32ビットと混合精度のネットワークと同等に動作可能である理由を定量的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:57:08 GMT)
Resource-Efficient Federated Learning for Heterogenous and Resource-Constrained Environments [2.1]
Federated Learning(FL)は、機械学習のプライバシ強化サブドメインである。本稿では,資源制約のあるデバイスにおける計算と通信の課題に対処する新しいアプローチであるRE-FLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 20:33:30 GMT)
CS-Mixer: A Cross-Scale Vision MLP Model with Spatial-Channel Mixing [2.1]
本稿では,局所的および大域的集約による空間チャネル混合のための動的低ランク変換を学習する階層的ビジョンを提案する。我々の最大のモデルであるCS-Mixer-Lは、13.7 GFLOPと94Mパラメータを持つImageNet-1kで83.2%の精度に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:18:14 GMT)
Vectorized Scenario Description and Motion Prediction for Scenario-Based Testing [2.1]
本稿では,道路形状と車両軌跡によって定義されたベクトル化されたシナリオ記述を提案する。この形式のデータは3つのシナリオに対して生成され、マージされ、モーション予測モデルであるVectorNetのトレーニングに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:21:50 GMT)
Burnt area extraction from high-resolution satellite images based on anomaly detection [1.9]
本稿では,ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を用いて,非教師なし領域抽出を行う。 VQ-VAEをエンド・ツー・エンドのフレームワークに統合し、専用の植生、水、明るさ指数を用いて、集中的な後処理を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:25:27 GMT)
Meaningful XAI Based on User-Centric Design Methodology [1.9]
この報告書はまず、EUのさまざまな指令、規制、ガイドライン、CJEUの事例法に現れるXAI関連の要件の株式を取り上げます。我々は、競争性、エンパワーメント/レポーティング情報非対称性、システムパフォーマンスの制御、アルゴリズム決定の評価、行政の透明性の5つのカテゴリに分けられる。これらの意味のあるXAIソリューションを開発するために使われるプロセスは、第2部で検証されたユーザー中心の設計原則に基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:00:09 GMT)
Structural Cycle GAN for Virtual Immunohistochemistry Staining of Gland Markers in the Colon [1.7]
ヘマトキシリンとエオシン(H&E)染色は疾患解析、診断、グレーディングにおいて最も頻繁に用いられる染色の一つである。病理学者は、特定の構造や細胞を分析するために異種化学染色(IHC)を必要とする。ヘマトキシリンとエオシン(H&E)染色は疾患解析、診断、グレーディングにおいて最も頻繁に用いられる染色の一つである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:24:23 GMT)
Self-supervised learning for hotspot detection and isolation from thermal images [1.7]
熱画像におけるホットスポット検出の問題に対して,自己教師付き学習手法を提案する。我々は、容易にアクセス可能な熱画像の可視性の問題に対処するために、新しい大規模な熱画像データセットを作成する。我々は既存のホットスポット識別技術と比較して最も高いDice係数0.736を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 06:59:26 GMT)
Number-State Tomography with a Single Single-Photon Avalanche Detector [1.7]
単光子アバランシェ検出器(SPAD)のみを用いた光子数状態トモグラフィーの手法を提案する。我々は、既知の入力パルスと、最大$$approx 10$光子とピーク入力光子レートが最大数Mcounts/sのコヒーレントな状態に対する再構成との良好な一致を達成する。これらの結果は、単一の商用SPADで実現され、安価な数状態トモグラフィー法を提供し、単光子検出器の能力を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:00:35 GMT)
AtmoRep: A stochastic model of atmosphere dynamics using large scale representation learning [1.7]
本研究では,大気力学のタスク非依存型コンピュータモデルであるAtmoRepを提案する。 AtmoRepは、幅広いアプリケーションに熟練した結果を提供することができる。我々の研究は、大規模ニューラルネットワークが大気力学の巧妙でタスクに依存しないモデルを提供できることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:02:26 GMT)
Software Defect Prediction by Online Learning Considering Defect Overlooking [1.7]
オンライン学習に基づく欠陥予測モデルの構築は、予測精度を向上させることができる。新しいデータポイントを追加する際に、新しい予測モデルを継続的に再構築する。しかし、モジュールを"非欠陥"(負の予測)として予測すると、そのようなモジュールのテストケースが少なくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:02:22 GMT)
DebtViz: A Tool for Identifying, Measuring, Visualizing, and Monitoring Self-Admitted Technical Debt [1.6]
技術的負債、特にSelf-Admitted Technical Debt (SATD)は、ソフトウェア開発者やマネージャにとって重要な課題である。本稿では,ソースコードコメントやイシュートラッキングシステムにおいて,様々なSATDを自動検出,分類,可視化,監視するための革新的なSATDツールであるDebtVizを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 01:05:38 GMT)
Topological inverse band theory in waveguide quantum electrodynamics [1.6]
トポロジカルフェーズは、光-物質相互作用の基礎物理学と量子技術の新たな応用において重要な役割を担っている。本稿では、逆エネルギーバンドの概念を導入し、量子エミッタの配列を持つ導波路における解析的トポロジカル散乱を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 02:11:41 GMT)
Multilevel orthogonal Bochner function subspaces with applications to robust machine learning [1.5]
このデータを、関連するボヒナー空間内のランダムフィールドのインスタンスとみなす。私たちのキーとなる観察は、クラスが主に2つの異なる部分空間に存在することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:23:26 GMT)
Undercover Deepfakes: Detecting Fake Segments in Videos [1.3]
ディープフェイク・ジェネレーションはディープフェイクの新しいパラダイムだほとんどは真実を歪めるためにわずかに修正された実際のビデオだ本稿では,フレームとビデオレベルでディープフェイク予測を行うことにより,この問題に対処できるディープフェイク検出手法を提案する。特に、私たちが取り組むパラダイムは、ディープフェイクのモデレーションのための強力なツールを形成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 03:12:20 GMT)
Quasilocal entanglement across the Mott-Hubbard transition [1.1]
冷原子量子シミュレータを用いて,Mott-Hubbard金属絶縁体の遷移を研究する。近接する近傍の2地点の絡み合いは、サイト間距離が増加するにつれて急速に減衰する。準局所的な2つの部位の絡み合いは、強い相関量子状態としてモット絶縁体の特徴的な性質を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 23:31:30 GMT)
Integrating Competency-Based Education in Interactive Learning Systems [1.0]
本稿では,アルテミスを能力に基づく教育に活用する方法について述べる。インストラクターが能力間の関係を定義して能力関係グラフを作成する方法を示す。本稿では,新たに設計した能力視覚化のユーザビリティに関するユーザスタディの結果を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:11:53 GMT)
STRIDE: Street View-based Environmental Feature Detection and Pedestrian Collision Prediction [1.0]
本研究では,大規模なパノラマ画像に構築された環境検知タスクと,歩行者衝突頻度予測タスクを導入する。本実験は,建築環境要素の物体検出と歩行者衝突頻度予測との間に有意な相関関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 05:25:01 GMT)
Quantum and quantum-inspired optimization for an in-core fuel management problem [1.0]
原子力発電所の運用管理は、いくつかの計算上の難しい問題から成り立っている。この最適化問題の主な課題は、多くのロード要素を持つ探索空間の指数関数的成長である。この研究は、エネルギー産業における量子コンピュータと量子インスパイアされたアルゴリズムの潜在的な応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:40:19 GMT)
Inter-Particle Correlations in the Dissipative Phase Transition of a Collective Spin Model [1.0]
相転移中のオープン量子系では、ユニタリ過程と散逸過程の間の複雑な相互作用は多くの情報理論的性質を不透明に残している。ここでは、これらの系内の粒子間相関、特に、駆動散逸集合スピンモデルの定常状態における量子絡み合い、量子不協和、古典的相関について検討することに興味がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:48:22 GMT)
Asch Meets HRI: Human Conformity to Robot Groups [0.9]
本稿では,産業ロボットの文脈におけるグループダイナミクスとピアプレッシャの探索を目的とした研究概要について述べる。我々は,産業ロボットの文脈におけるグループサイズ,ロボットの信頼性,心理的ストレス,およびピアプレッシャーの影響を明らかにすることに興味を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:14:24 GMT)
cantnlp@LT-EDI-2023: Homophobia/Transphobia Detection in Social Media Comments using Spatio-Temporally Retrained Language Models [0.9]
本稿ではLTERAN@LP-2023共有タスクの一部として開発されたマルチクラス分類システムについて述べる。我々は、BERTに基づく言語モデルを用いて、5つの言語条件におけるソーシャルメディアコメントにおけるホモフォビックおよびトランスフォビックな内容を検出する。重み付きマクロ平均F1スコアに基づくマラヤラムの7ラベル分類システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 01:41:17 GMT)
LLM2KB: Constructing Knowledge Bases using instruction tuned context aware Large Language Models [0.9]
本稿では,大規模言語モデルを用いた知識ベース構築システム LLM2KB を提案する。 ISWC 2023で開かれたLM-KBCチャレンジでは,21関係の平均F1スコアが0.6185に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:04:16 GMT)
Distinctive Self-Similar Object Detection [0.8]
火と煙の自己相似性の特徴的なフラクタル特性は, 様々な形状に苦しむのを緩和できる可能性が示唆された。ケース間の類似性を記述するためにハウスドルフ距離を用いた半教師付き手法を設計する。本実験は, 一般公開された火災・煙検知データセットを用いて実施した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:34:23 GMT)
Overcoming Adversarial Attacks for Human-in-the-Loop Applications [0.8]
人間の分析を含めると、ディープニューラルネットワークの堅牢性に肯定的な影響を与える可能性がある。ニューラルネットワークの視覚的説明地図は、敵の攻撃に弱いことが示されている。我々の課題は、HITL評価がこの敵対的な状況でいかに堅牢になるかである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:59:15 GMT)
StepMix: A Python Package for Pseudo-Likelihood Estimation of Generalized Mixture Models with External Variables [0.8]
StepMixは、擬似的な推定のためのオープンソースのPythonパッケージである。主な目的は、個人を潜在クラスにクラスタリングするだけでなく、これらのクラスを使用してより複雑な統計モデルを開発することである。 StepMixは、文献から最も重要なステップワイズ推定方法を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:11:50 GMT)
Non-line-of-sight imaging in the presence of scattering media using phasor fields [0.8]
非視線画像(NLOS)は、部分的にあるいは完全に閉鎖されたシーンを再構成することを目的としている。散乱媒質に浸漬されたシーンを再構成するために, ファサー磁場に基づく最先端NLOSイメージング手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:05:36 GMT)
Gender Gaps in Online Social Connectivity, Promotion and Relocation Reports on LinkedIn [0.7]
本稿では、英国および米国情報技術(IT)分野の約1000万人のLinkedInユーザーから匿名化されたデータを解析する。 IT部門ではLinkedInの男性に比べて女性の割合は少ない。女性は、仕事で最近昇進したことを報告した男性よりも多く、高学歴の女性はLinkedInで自己選択しているかもしれないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:43:30 GMT)
Does Asking Clarifying Questions Increases Confidence in Generated Code? On the Communication Skills of Large Language Models [0.7]
トップレベルのソフトウェアエンジニアは、要件とコーディングソリューションのあいまいさを減らすために、明確な質問をすることが多い、と私たちは主張しています。本稿では,LLM生成コミュニケータを用いて,問題記述や生成されたコードに対する曖昧さや信頼性の低い問題を識別する通信中心プロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:33:05 GMT)
Queering the ethics of AI [0.7]
この章は、AIが差別を永続させる可能性をめぐる倫理的懸念を強調している。この章は、しばしば非差別法を支える平等の概念に対する批判的な検証が必要であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:26:05 GMT)
Understanding and Interpretations of Quantum Mechanics [0.7]
デ・レヒトの文脈論的理解理論は、正確な計算を行わずに理論Tの質的に特徴的な結果を認識することは、科学的理解の基準であると主張している。量子力学の理解が既に完了している場合、量子力学の理解に関する文脈理論と量子力学の解釈との間には矛盾がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:59:30 GMT)
3D Face Alignment Through Fusion of Head Pose Information and Features [0.7]
顔アライメント性能を向上させるために頭部ポーズ情報を利用する新しい手法を提案する。提案するネットワーク構造は,2次元ネットワークを介して頑健な顔アライメントを行う。予測された顔のランドマークと頭部ポーズ情報との相関と,顔のランドマークの精度の変動を実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:01:24 GMT)
Polarization Jumps across Topological Phase Transitions in Two-dimensional Systems [0.6]
偏極の跳躍は、中間ワイル半金属相におけるワイル点の位置と単極電荷によって記述されることを示す。チャーン数が位相遷移で変化するとき、ジャンプは相互空間の基準点から測定されたワイル点の相対的な位置で表される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:08:23 GMT)
Refined finite-size analysis of binary-modulation continuous-variable quantum key distribution [0.6]
我々は、離散変数QKDで使用される相補性に基づくセキュリティ証明を、以前に開発されたバイナリ変調CV-QKDプロトコルに拡張する。特に、制限の鍵レートは、最適スケーリングとして知られているが、以前の有限サイズ解析では達成されない減衰率に対して線形にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 00:15:11 GMT)
Grimm in Wonderland: Prompt Engineering with Midjourney to Illustrate Fairytales [0.5]
本稿では,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションとプロンプト・エンジニアリングを用いて,一般的な妖精の基本的な図像を作成できるかどうかを考察する。 Midjourney v4を使って、私たちは5つの人気のある妖精のそれぞれに5つの可能なイラストを作成しようとしています。生成モデルが特定の図形と苦労する3つの理由について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:12:43 GMT)
A Large-Scale Study of IoT Security Weaknesses and Vulnerabilities in the Wild [0.5]
モノのインターネット(モノのインターネット、Internet of Things、IoT)は、スマートコンピューティングデバイスを介してインターネットやネットワーク上での場所と物理的オブジェクト(物)の接続として定義される。以前の調査では、Stack Overflowで共有されたC/C++コードの例で脆弱性や脆弱性が見つかった。本稿では,3つのStack Exchangeサイトで共有されているIoT C/C++コード例について,大規模な実証的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 02:34:11 GMT)
JISA: A Polymorphic Test-and-Measurement Automation Library [0.3]
JISAはJavaで書かれたソフトウェアライブラリで、物理科学研究者のための実験的な制御ソフトウェアを作成することを目的としている。これは、データの記録と処理の簡単な方法と、事前に構築されたグラフィカルユーザインタフェース(GUI)"ブロック"を提供する。これらを組み合わせることで、ユーザインターフェースの一貫性によって、テストと測定のプログラムを迅速に組み立てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 00:40:59 GMT)
Actuator Trajectory Planning for UAVs with Overhead Manipulator using Reinforcement Learning [0.3]
制御可能なアームを備えたUAVを2自由度で開発し、飛行中に作動作業を行う。我々のソリューションは、腕の先端の軌跡を制御するためのQ-learning法(End-effector)を用いています。提案手法は,15,000エピソードのQ-ラーニングを用いて,平均変位誤差の92%の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:28:12 GMT)
Temporal Uncertainty Localization to Enable Human-in-the-loop Analysis of Dynamic Contrast-enhanced Cardiac MRI Datasets [0.3]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、DCE-CMRIデータセットを分析することを約束している。本稿では,DNNに基づくDCE-CMRIデータセットの分割のためのDQCツールとして,新しい時空間不確実性尺度を提案する。その結果,提案するdQCフレームワークは,品質の悪いセグメンテーションを正確に識別できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:55:30 GMT)
Macroscopic distant magnon modes entanglement via a squeezed drive [0.2]
量子システムアレイにおける堅牢な絡み合いの生成は、効率的な量子情報処理を実現する上で重要な側面である。提案手法では, 一つのイットリウム鉄ガーネット(YIG)球体を各空洞に収容した一次元結合キャビティアレイを用いる。量子情報処理および量子通信システムにおけるキャビティ-マグノンアレイの応用を見出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:14:03 GMT)
On marginal feature attributions of tree-based models [0.1]
辺縁的なシャプリー、オーウェンまたはバンジャフの値など、辺縁的な期待に基づく局所的な特徴属性を用いることができる。パス依存(path-dependent)のTreeSHAPが特徴のランク付けを行うのと全く同じ関数を計算する2つの(統計的に類似した)決定木を提示する。我々は、CataBoostモデルの余剰Shapley(およびBanzhafとOwen)値についてのみ、複雑さを改善し、内部モデルパラメータの観点からのみ、明示的な式を導出するために対称性を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:18:49 GMT)
Antagonising explanation and revealing bias directly through sequencing and multimodal inference [0.1]
深層生成モデルは、例えば拡散モデルのような学習された表現に従ってデータを生成する。生成モデリングの将来、すなわち映画やオーディオヴィジュアルアートは、未来を計算するプロセスとして拡散システムを扱うことで恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 22:51:00 GMT)
Misinformation Concierge: A Proof-of-Concept with Curated Twitter Dataset on COVID-19 Vaccination [0.1]
ソーシャルメディアで普及している誤情報に関する実用的な情報を提供する概念実証である誤情報コンシェルジュを実証する。言語処理と機械学習ツールを使用して、談話のサブトピックを特定し、誤解のないポストを識別する。政策立案者が適切な誤報の全体像をタイムリーに理解するための統計レポートを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:06:05 GMT)
An Ensemble Approach to Personalized Real Time Predictive Writing for Experts [0.1]
大きな言語モデル、伝統的なマルコフモデル、シャーレベルモデルなど、さまざまなアプローチを結びつけて、エンドツーエンドシステムを作ります。提案されたシステムは、パーソナライズした文章を書きながら、自動補完文、フレーズまたは単語を作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:45:46 GMT)
Work statistics for Quantum Spin Chains: characterizing quantum phase transitions, benchmarking time evolution, and examining passivity of quantum states [0.0]
スピン鎖上の急激なクエンチによる研究は、量子相転移を特徴づけるために用いられる。我々は、いくつかの循環的インパルス過程下での量子スピン鎖の基底状態と熱状態の相似性について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:22:57 GMT)
Training normalizing flows with computationally intensive target probability distributions [0.0]
本稿では,REINFORCEアルゴリズムに基づく流れの正規化のための推定器を提案する。ウォールタイムでは最大10倍高速で、最大30%のメモリを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:40:46 GMT)
What's the Difference? The potential for Convolutional Neural Networks for transient detection without template subtraction [0.0]
本稿では、画像から天体物理学的トランジェントを分離するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の可能性について検討する。ダーク・エナジー・サーベイのデータを用いて、我々はCNNを用いて「リアル・ボガス」分類を自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:56:40 GMT)
What gravity mediated entanglement can really tell us about quantum gravity [0.0]
本稿では,Bose-Marletto-Vedral (BMV) テーブルトップ実験について再検討する。重力を介する絡み合いを用いて量子重力を目撃することを目的としている。重力場の自由度に訴えることなく、重力を介する絡み合いをどう説明できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:41:41 GMT)
Weak versus deterministic macroscopic realism, and Einstein-Podolsky-Rosen's elements of reality [0.0]
Leggett-Garg不等式の違反は、量子力学とマクロ現実主義(MR)と非侵襲的可測性(NIM)の複合前提(マクロリアリズム)の不整合性の証明を可能にする
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:07:50 GMT)
Using Visual and Vehicular Sensors for Driver Behavior Analysis: A Survey [0.0]
危険ドライバーは米国での死亡事故の70%を占めている。本稿では,視覚・車体データを用いた運転者の行動分析手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:33:59 GMT)
Unavoidability of nonclassicality loss in PT-symmetric systems [0.0]
我々は、PT対称系の増幅により非古典性の損失(量子絡み合いを含む)を補償できないことを示す。 PT対称系における非線形結合振動子の2つのモードのダイナミクスを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:49:41 GMT)
Transforming the Output of Generative Pre-trained Transformer: The Influence of the PGI Framework on Attention Dynamics [0.0]
本稿では,GPTモデルによる課題に対処するため,Persona-Grouping-Intelligence (PGI) という新しいアプローチを提案する。このアプローチの主な目的は、広範で単調で反復的なタスクにおいて、GPTモデルを活用して、人間の作業負荷を削減することである。興味深いことに、この実験は、モデルが生成した4,000の応答を検証する際に、93.81%の精度で得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:41:05 GMT)
Topological photonic band gaps in honeycomb atomic arrays [0.0]
本研究では,二次元平面型ハニカム格子の励起スペクトルについて検討した。バンドギャップ開きの条件を確立し,ギャップの幅を計算し,そのトポロジ的特性をトポロジ的指標により特徴付ける(Chern number)。より大きな$d$は、キャビティミラーの反射によって構築され、自由な格子のバンドギャップ内に周波数を持つ光学モードの伝播を可能にし、後者を閉じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:08:49 GMT)
Thouless pumping in Josephson junction arrays [0.0]
電気的に調整可能なジョセフソン接合アレイにおけるThouless量子ポンピングを実現するためのプロトコルを提案する。クーロン閉塞状態における数値制御可能な超伝導アイランドの長期挙動について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:00:01 GMT)
The Poison of Alignment [0.0]
そこで本研究では,アライメントの有無の影響を受け,命令調整モデルの性能に新たな洞察を与える。その結果,様々な推論ベンチマークで得られた微調整モデルの性能が著しく低下することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:51:15 GMT)
Synergistic Fusion of Graph and Transformer Features for Enhanced Molecular Property Prediction [0.0]
本稿では,GNN と Transformer の事前学習機能を組み合わせた新しい手法を提案する。このアプローチは包括的分子表現を提供し、大域分子構造と個々の原子特性の両方をキャプチャする。 MoleculeNetベンチマークの実験結果は,7つの分類データセット中5つ,6つの回帰データセット中4つに,以前のモデルよりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:47:46 GMT)
Symbolic Relational Deep Reinforcement Learning based on Graph Neural Networks and Autoregressive Policy Decomposition [0.0]
我々は、自然にオブジェクト、それらの関係、およびオブジェクト中心のアクションの観点で定義される関係問題における強化学習に焦点を当てる。本稿では、グラフニューラルネットワークと自己回帰ポリシー分解に基づく深いRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:31:09 GMT)
Supersensitive phase estimation by thermal light in nonlinear interferometers [0.0]
超感度位相推定は、例えば熱などの非コヒーレントなKerr-nonlinear 2モードカプラによる干渉計の入力によって達成できる。ハイゼンベルクの精度境界は達成可能であり、そのような非線形干渉計では超えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:38:40 GMT)
Sub-SQL electronic field sensing by simultaneously using quantum entanglements and squeezings [0.0]
量子エンタングルメントと量子スクイージングは、標準量子限界を破る最も典型的な2つのアプローチである。ここでは、内部(スピン)-外部(オシレータ)状態の絡み合いと発振器の絡み合いを同時に利用することにより、これらの感度利得を効果的に超えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:44:41 GMT)
Squeeze aggregated excitation network [0.0]
畳み込みニューラルネットワークは、視覚タスクのパターンを読み取る空間表現を持つ。本稿では,Squeeze集約励起ネットワークであるSaEnetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:30:48 GMT)
Simulating LDPC code Hamiltonians on 2D lattices [0.0]
システムサイズにおけるエネルギーペナルティを犠牲にして, 2次元近傍相互作用のみを用いたLDPC符号のシミュレーションを構築した。我々は、ハミルトニアン符号の基底状態をおよそ再現できるシミュレーションの保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 09:59:47 GMT)
Scenario generation for market risk models using generative neural networks [0.0]
本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)を内部市場リスクモデルに拡張する方法について述べる。 GANをベースとした内部モデルの結果が,欧州の規制当局が承認した内部モデルと類似していることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:19:16 GMT)
Realtime dynamics of hyperon spin correlations from string fragmentation in a deformed four-flavor Schwinger model [0.0]
Lambda$-hyperonsの自己偏極弱崩壊は、QCD弦における絡み合いの役割についての洞察を与える。モデルハミルトニアンのリッチ構造に敏感な異なる文字列構成に対するこれらの相関関係の進化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:00:01 GMT)
Quantum-Informed Recursive Optimization Algorithms [0.0]
最適化問題に対する量子インフォームド再帰最適化(QIRO)アルゴリズムのファミリを提案し,実装する。提案手法は、量子資源を利用して、問題固有の古典的還元ステップで使用される情報を得る。バックトラック技術を用いて、量子ハードウェアの要求を増大させることなく、アルゴリズムの性能をさらに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:02:06 GMT)
Quantum model of hydrogen-like atoms in hilbert space by introducing the creation and annihilation operators [0.0]
級数を用いた解析的アプローチは、ほとんどの量子教科書における波動力学理論に基づいて広く用いられている。本稿では,コヒーレントな状態を発見するための適切な基礎を体系的に構築することで,行列表現に付随するエネルギー量子化と正規化ラジアル波関数を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:42:55 GMT)
Quantum friction for a scalar model: spatial dependence and higher orders [0.0]
本研究では、平面の特定の領域における励起自由度単位時間当たりの確率密度について述べる。これにより、例えばナノデバイスの設計において、実用的な関連性を持つエフェクトの空間的特徴を知ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:43:24 GMT)
Quantum dynamics is linear because quantum states are epistemic [0.0]
局所定性(Local Definiteness)を量子論の修正に適用し、力学を非線形にすることができる。そのような理論が局所定性を満たすことは、その力学が線型である場合に限る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:06:18 GMT)
Protective measurements of photon polarization using a temporal pointer [0.0]
単一光子レベルの磁場の偏光を、光子の到着時間に対応する測定ポインターに弱結合させることにより、保護測定を実験的に示す。我々は,光子偏光の期待値の測定を,光子偏光状態を同時に保護しながら,到着時刻を計測して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 00:14:42 GMT)
Pretty darn good control: when are approximate solutions better than approximate models [0.0]
DRLアルゴリズムは,漁業における非線形3変数モデルにおける解の近似に成功していることを示す。 DRLで得られた政策は, 一定の死亡率の政策よりも収益性が高く, 持続性も高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 19:58:17 GMT)
Physics-inspired Equivariant Descriptors of Non-bonded Interactions [0.0]
LODE(Long-Distance equivariant)フレームワークは、非結合ポテンシャルに似た原子環境の局所的な記述子を生成するために提案されている。我々は、LODE形式は一般化多重極展開の観点で直接物理的解釈に順応可能であることを示す。このアプローチは、異なるタイプの非結合相互作用を組み込むための実践的なスキームと、物理的およびデータ関連の考慮事項の相互作用を研究するための枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:04:16 GMT)
Open Gaze: An Open-Source Implementation Replicating Google's Eye Tracking Paper [0.0]
本稿では,GooglePaperが提案する方法論をエミュレートした,スマートフォンベースのガウントラッカーのオープンソース実装について述べる。機械学習技術の統合により、スマートフォンにネイティブな正確な視線追跡ソリューションを公開する。本研究は眼球運動研究を顕著に増幅する本質的な可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:10:22 GMT)
Ontologies for increasing the FAIRness of plant research data [0.0]
オンロジーは特定の領域の概念と概念間の関係を提供する。データ用語でタグ付けすることで、データはヒューマンマシンの解釈可能になり、再利用と相互運用性が向上する。植物科学の根本的研究と、植物固有の実験に関するデータのアノテートにどのように使用できるかについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:08:26 GMT)
On the {\eta} pseudo PT symmetry theory for non-Hermitian Hamiltonians: time-independent systems [0.0]
エタ擬PT対称性理論 (eta pseudo PT symmetric theory) は記号 eta で表され、非エルミート・ハミルトニアンが真のスペクトルを持つことができる条件を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:31:45 GMT)
Molecular Dynamics in Rydberg Tweezer Arrays: Spin-Phonon Entanglement and Jahn-Teller Effect [0.0]
光ツイーザーアレイに閉じ込められた原子は、量子コンピュータとシミュレータの実装のためのプラットフォームを構成する。 2つの原子が同時に高密度電子状態に励起されたときに生じる静電双極子相互作用を探索する。このことは、誇張された長さスケールでの分子現象の研究において、Rydberg tweezer配列の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:51:52 GMT)
Mesh-Wise Prediction of Demographic Composition from Satellite Images Using Multi-Head Convolutional Neural Network [0.0]
本稿では,事前学習したResNet50からの伝達学習を用いたマルチヘッド畳み込みニューラルネットワークモデルを提案する。 Landsat-8/OLIとSuomi NPP/VIIRS-DNSの衛星画像の入力と人口統計をラベルとして扱う。トレーニングされたモデルは、すべての人口構成群に対して、少なくとも0.8914 in $textR2$の試験スコアを持つテストデータセット上で実行され、2022年の非センセーション年として、推定された人口構成が生成され、可視化された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:41:05 GMT)
Localized Virtual Purification [0.0]
不純物に基づく量子シミュレーション法は、環境からの冷却温度やノイズなどの実験における制限を緩和することができる。この方法は、システムサイズと指数関数的にスケールする多数の測定値を持つ大域的絡み合い測定を必要とするという欠点がある。そこで本稿では, 局所観測装置の近傍に絡み合った測定値を制限することで, これらの問題を克服できることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:19:26 GMT)
Local Operator Entanglement in Spin Chains [0.0]
局所摂動は量子系全体に影響を及ぼす。量子コンピュータは計算に非平衡プロセスを用いる。本稿では、時間進化作用素とパウリスピン作用素の双方向および三分割作用素相互情報の進化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 01:41:55 GMT)
Linear Oscillation: The Aesthetics of Confusion for Vision Transformer [0.0]
線形振動(LoC)活性化関数を$f(x) = x times sin(alpha x + beta)$と定義する。非線型性を主に導入する従来の活性化関数とは違い、LoCは線形軌道と振動偏差をシームレスにブレンドする。私たちの経験的研究によると、多様なニューラルネットワークに組み込むと、LoCアクティベーション機能は、ReLUやSigmoidといった確立したアーキテクチャよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 20:59:51 GMT)
Learning Compact Neural Networks with Deep Overparameterised Multitask Learning [0.0]
パラメータ化ニューラルネットワーク設計よりも単純で効率的で効果的なマルチタスク学習を提案する。 2つの挑戦的マルチタスクデータセット(NYUv2とCOCO)の実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:51:02 GMT)
Large Language Models in Analyzing Crash Narratives -- A Comparative Study of ChatGPT, BARD and GPT-4 [0.0]
交通安全研究において,テキスト分析を用いた事故談話から情報を抽出することが一般的である。本研究は、ChatGPT, BARD, GPT4の3つのLLMインタフェースを用いている。 LLMの全体的な類似性は, 70%, 35%, 96%, 89%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 00:09:16 GMT)
LSTM-based QoE Evaluation for Web Microservices' Reputation Scoring [0.0]
本研究では,Web レビューにおける感情分析を行い,提供した情報を利用して評価し,評価する手法を提案する。提案手法では,感情分析を行うLong Short-Term Memory (LSTM)モデルと評価スコアを評価するNet Brand Reputation (NBR)アルゴリズムを用いる。このアプローチは1万以上のレビューでテストされ、実験の結果、我々のアプローチは既存のアプローチよりも正確であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:23:12 GMT)
Interacting Two-Level Systems as a Source of 1/f Noise in Silicon Quantum Dot Qubits [0.0]
シリコン量子ドットの電荷ノイズは1/fのスペクトルを持つ。本稿では,量子ドットの対を2次元のゆらぎを持つ2次元浴槽に結合するモデルを提案する。量子ドットにおける1/fの電位雑音スペクトルと2つの量子ドット間のノイズの相互相関が実験と定性的に一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 21:19:51 GMT)
Integrating LLMs and Decision Transformers for Language Grounded Generative Quality-Diversity [0.0]
品質多様性(Quality-Diversity)は最適化の一分野であり、強化学習と制御ドメインの問題によく適用される。本稿では,レパートリーをトラジェクトリの自然言語記述で拡張する大規模言語モデルを提案する。また、このような生成エージェントの性能を評価するためのLCMベースのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:00:06 GMT)
Influence of direct dipole-dipole interactions on the optical response of 2D materials in extremely inhomogeneous infrared cavity fields [0.0]
自己組織化分子単分子膜やヴァンデルウォール材の単層によって形成される二次元(2D)材料は、フォトニックナノキャビティと効率的に結合することができる。ここでは、これらの直接双極子-双極子相互作用を含む系の全ハミルトニアンを対角化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:42:57 GMT)
In-context learning for model-free system identification [0.0]
従来のシステム識別では、与えられた入力/出力シーケンスと利用可能な物理知識に基づいて未知の力学系のモデルを推定する。しかし、インプット/アウトプットパターンだけでなく、同じクラス内の他のシステムの振る舞いを観察することで、動的システムの複雑さを理解することもできるのだろうか? 本稿では,1段階の予測と複数段階のシミュレーションという2つの主要な課題に対処する,システム識別のための新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:50:17 GMT)
Identification of acoustically induced spin resonances of Si vacancy centers in 4H-SiC [0.0]
本研究では, 表面音波の動的ひずみは, 極低温上でのスピン制御の限界を克服できることを示す。それらの励起状態の中心にある$mathrmV_mathrmSi$の両方の種類の音響スピン制御は、スピン-オプトメカニクスに基づく量子技術への応用のための新しい方法を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 10:08:11 GMT)
How to cross an energy barrier at zero Kelvin without tunneling effect [0.0]
本稿では、エネルギー障壁を持つ単一スピンまたは集合スピンS$の幅広い種類の磁気システムを扱う。基本的な特徴に加えて、このアプローチは量子情報の研究の新たな方向性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 06:08:18 GMT)
Holography for Small Values of the Cosmological Constant [0.0]
有限領域ダイヤモンドにおける作用素の代数は、UVカットオフテンソルネットワーク構築においてよく定義される。我々の議論は、回転不変性を保存するテンソルネットワークの新規な構築に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:10:27 GMT)
High-fidelity robust qubit control by phase-modulated pulses [0.0]
本稿では,パラダイム演算を実現する頑健で高忠実なパルスについて述べる。これらのパルスは制御場の位相変調に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:49:48 GMT)
Handwritten and Printed Text Segmentation: A Signature Case Study [0.0]
我々は手書きテキストセグメンテーションの課題に対処するための新しいアプローチを開発する。我々の目的は、クラス全体からテキストを復元することであり、特に重なり合う部分のセグメンテーション性能を向上させることである。私たちの最高の設定は、以前の2つの異なるデータセットで17.9%、IoUスコアで7.3%のパフォーマンスを上回っています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 21:42:05 GMT)
Germanium Vacancy in Diamond Quantum Memory Exceeding 20 ms [0.0]
ミリケルビン温度におけるゲルマニウム空洞中心(GeV)のコヒーレント制御を示す。我々は、そのコヒーレンス時間を数桁の桁から20ミリ秒以上まで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:54:30 GMT)
Generalized stability conditions for binary bose mixtures [0.0]
極低温ボース-ボース混合系における崩壊・相分離に対する一般化された安定性条件を導出した。新しいLHY様効果は、励起分岐に従って安定性を強制または破壊する可能性があるため、液滴状態の存在を許可または禁止する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 18:04:57 GMT)
Few-shot $\mathbf{1/a}$ Anomalies Feedback : Damage Vision Mining Opportunity and Embedding Feature Imbalance [0.0]
過去10年間で、これまでのバランスのとれたデータセットは、産業の損傷ビジョンタスクにおけるディープラーニングアルゴリズムの進歩に使われてきた。本研究では,異常なクラスの有無に関わらず,一級異常検出アプリケーションに注目する。損傷ビジョンマイニングの利点について重要な結果を提供し、より効果的な正の比率の範囲、異常フィードバックの精度向上を仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 02:15:05 GMT)
Federated Object Detection for Quality Inspection in Shared Production [0.0]
フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを損なうことなく、分散データ上で機械学習モデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。本稿では,オブジェクト検出アルゴリズムとしてYOLOv5,FLアルゴリズムとしてFederated Averaging(FedAvg)を用いた品質検査タスクにおけるオブジェクト検出のためのFLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:13:55 GMT)
Federated Learning in IoT: a Survey from a Resource-Constrained Perspective [0.0]
分散機械学習技術であるフェデレートラーニング(FL)は、さまざまな分散データソースから機械学習モデルを収集、トレーニングするために広く使用されている。しかし、IoTデバイスのリソース制限の性質は、現実世界における大規模デプロイメントFLを妨げている。本研究では,資源制約型モノのインターネット(IoT)環境におけるフェデレートラーニング(FL)導入に伴う課題と解決策を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 03:31:22 GMT)
Federated Ensemble YOLOv5 -- A Better Generalized Object Detection Algorithm [0.0]
フェデレートラーニング(FL)はプライバシー保護アルゴリズムとして大きな注目を集めている。本稿では,物体検出へのFLの適用を一般化性を高める手法として検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 17:08:34 GMT)
Exploring IoT in Smart Cities: Practices, Challenges and Way Forward [0.0]
IoT(Internet of Things)技術は都市生活に革命をもたらし、スマートホーム、スマートインフラストラクチャ、スマート産業がインテリジェントな都市エコシステムの発展に寄与する重要な側面であるスマートな都市に、大きな可能性を秘めている。スマートホーム技術の統合は、データのプライバシとセキュリティに関する懸念を高め、スマートインフラストラクチャの実装は堅牢なネットワークと相互運用性ソリューションを必要としている。本研究は,スマートシティにおけるIoT分野の公開研究の体系的な文献レビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 19:23:33 GMT)
Entanglement and absorbing state transitions in $(d+1)$-dimensional stabilizer circuits [0.0]
ユニタリダイナミクスと測定の競合は、絡み合い相転移をもたらす。フィードバックは、ダイナミクスを吸収状態に向けて操り、吸収状態の相転移をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:55:36 GMT)
Enhancing Breast Cancer Classification Using Transfer ResNet with Lightweight Attention Mechanism [0.0]
本稿では,ResNetモデルに基づく画像分類手法を提案し,性能向上のための軽量アテンション機構フレームワークを提案する。このアルゴリズムの有効性をBreakhisデータセットで検証し,多くの点で優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 03:08:41 GMT)
Efficient Simulation of Quantum Circuits by Model Order Reduction [0.0]
本稿では,古典コンピュータ上での量子回路シミュレーションの効率化について論じる。特に、配列のサイズは量子ビット数で指数関数的であることを示す。量子コンピューティングベンチマークを大規模に評価することにより、量子コンピューティングにおけるモデル縮小手法の適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:46:36 GMT)
EOG Artifact Removal from Single and Multi-channel EEG Recordings through the combination of Long Short-Term Memory Networks and Independent Component Analysis [0.0]
脳波信号からのEOGアーチファクト除去の課題に対処するために,LSTM(Long Short-term memory)ベースのニューラルネットワークとICAを組み合わせた新しい手法を提案する。本研究の目的は,1) 汚染された脳波データから水平および垂直EOG信号を推定し,2) ICAを用いて脳波から推定EOG信号を除去することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:32:28 GMT)
E-commerce users' preferences for delivery options [0.0]
本研究は、異なるデリバリオプションとタイムスロットの中から、回答者が選択タスクに直面しているという、明確な選択調査を設計する。モデル推定結果から, 料金, 時間, タイムスロットサイズを含む配送属性が, 配送オプションの選択において重要な決定要因であることが示唆された。これらの発見は、ラストマイル配送のためのサービスのレベルを設計し、その効率を大幅に改善するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:27:10 GMT)
Compressor-Based Classification for Atrial Fibrillation Detection [0.0]
心房細動(英: atrial fibrillation、AF)は、公衆衛生に問題のある最も一般的な不整脈の1つである。本稿では,最近導入された圧縮機を用いたテキスト分類手法をAF検出タスクに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:02:13 GMT)
Communicating on Security within Software Development Issue Tracking [0.0]
著名なイシュートラッカからインターフェースを分析して、セキュリティコミュニケーションをどのようにサポートし、セキュリティスコアをどのように統合するかを確認します。本研究ではCVSS分析に満足しなかったが,CVSSと互換性のある推論が可能であった。これは、問題追跡ソフトウェアにおけるCVSSのような質問によるコミュニケーションの改善により、より良いセキュリティインタラクションが引き起こされる可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 16:38:27 GMT)
ChatMOF: An Autonomous AI System for Predicting and Generating Metal-Organic Frameworks [0.0]
ChatMOFは、金属-有機フレームワーク(MOF)を予測および生成するために開発された自律人工知能(AI)システムである。大規模言語モデル(GPT-4とGPT-3.5-turbo)を活用することで、ChatMOFはテキスト入力から重要な詳細を抽出し、適切な応答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 15:13:46 GMT)
Characteristics of networks generated by kernel growing neural gas [0.0]
カーネルGNGは、成長するニューラルガス(GNG)アルゴリズムのカーネルバージョンである。本稿ではカーネルGNGのアプローチを紹介し,カーネルGNGが生成するネットワークの特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 14:43:36 GMT)
CEIMVEN: An Approach of Cutting Edge Implementation of Modified Versions of EfficientNet (V1-V2) Architecture for Breast Cancer Detection and Classification from Ultrasound Images [0.0]
乳がんは女性の死亡数の最大の原因となっている。本研究では,EfficientNet の最先端版の改良版に対する厳密な実装と反復的な結果分析に焦点をあてた。我々のディープラーニングモデルトレーニングアプローチは、関心領域(ROI)技術と複数の分類(良性、悪性、正常)によるがん患領域の同定に関連していた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:05:06 GMT)
Bayesian Reasoning for Physics Informed Neural Networks [0.0]
我々は、MacKayによって構成されたベイズニューラルネットワークフレームワークを採用する。各モデル(適合)について、いわゆるエビデンスが計算される。最も最適な解は証拠の最大値を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 07:38:50 GMT)
Bang and the Artefacts are Gone! Rapid Artefact Removal and Tissue Segmentation in Haematoxylin and Eosin Stained Biopsies [0.0]
我々は,全スライディング画像(WSI)における組織を迅速検出するためのH&E大津しきい値作成手法を提案する。本手法では, 簡易な大津しきい値設定により, 背景および人工物から組織を分離できる低画像化RGB概要画像の入札モーダル表現を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 11:04:35 GMT)
Assessing Keyness using Permutation Tests [0.0]
トークン単位のサンプリングモデルを,トークンではなく文書のサンプルであるコーパスモデルに置き換える。トークンがドキュメント内やドキュメント間でどのように整理されているかという仮定は必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:52:57 GMT)
An Open Hyperspectral Dataset with Sea-Land-Cloud Ground-Truth from the HYPSO-1 Satellite [0.0]
HYPSO-1Sea-Land-Cloud-Labeledデータセットは、HYPSO-1ミッションから200の多様なハイパースペクトル画像を持つオープンデータセットである。これらの画像のうち38枚は、海と陸とクラウドのカテゴリにラベル付けされた約2500万のスペクトルシグネチャで、ピクセルレベルの地平線ラベルを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 21:35:22 GMT)
An Ensemble Approach to Question Classification: Integrating Electra Transformer, GloVe, and LSTM [0.0]
本研究では,Electra,GloVe,LSTMモデルの強みを組み合わせた質問分類のための革新的なアンサンブル手法を提案する。このモデルは、よく認識されたTRECデータセットで厳密にテストされ、これらの異なる技術の統合がより優れた結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 23:49:44 GMT)
Accessing continuous-variable entanglement witnesses with multimode spin observables [0.0]
連続可変二部量子系の分離性基準にアクセスするためのいくつかの測定手法を提案する。ボゾンモード作用素のモーメントから始めると、目撃者の絡み合いに適した基準は、ジョルダン・シュウィンガー写像(英語版)を通して多重モードスピン観測可能量(英語版)で表される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:45:44 GMT)
Accelerating Continuous Integration with Parallel Batch Testing [0.0]
大規模な継続的インテグレーションはソフトウェア開発に不可欠です。テスト選択や優先順位付けなどの様々なテクニックは、コスト削減を目的としている。本研究では,テストマシン数を調整することで並列化の効果を評価する。我々はDynamic TestCaseを提案し、新しいビルドが完全なテスト実行の前にバッチに結合できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 01:09:31 GMT)
A topological model for partial equivariance in deep learning and data analysis [0.0]
我々はP-GENEOsと呼ばれる演算子のクラスを導入し、測定によって表されるデータを非拡張的に変更する。そのような空間はどのように近似と凸性を持つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 13:06:13 GMT)
A Simplified Variant of G\"odel's Ontological Argument [0.0]
本研究は,計算メタ物理における実りある人間とコンピュータの相互作用を実証するものである。提示された結果が、存在論的議論の魅力と説得力を増すか減らすかは、私が哲学と神学に伝えたい問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 08:50:34 GMT)
A Generic Machine Learning Framework for Fully-Unsupervised Anomaly Detection with Contaminated Data [0.0]
本稿では,ADタスクに対する汚染されたトレーニングデータの完全教師なし改善のためのフレームワークを提案する。このフレームワークは汎用的であり、任意の残差ベースの機械学習モデルに適用することができる。本研究は, 改質を伴わない汚染データを用いた学習において, ナイーブなアプローチよりも明らかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 25 Aug 2023 12:47:59 GMT)