MOST: Multiple Object localization with Self-supervised Transformers for
object discovery [97.5] 自己教師型トランスフォーマー(MOST)を用いた複数オブジェクトのローカライゼーションを提案する。
MOSTは、自己教師付き学習を用いて訓練されたトランスフォーマーの機能を使用して、実世界の画像に複数のオブジェクトをローカライズする。
対象検出器の自己教師付き事前学習にはMOSTが有効であり, 半教師付きオブジェクト検出と非教師付き領域提案生成において一貫した改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 23:25:27 GMT)
Domain Specialization as the Key to Make Large Language Models
Disruptive: A Comprehensive Survey [90.8] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を著しく進歩させた。
広範囲のアプリケーションに対して、非常に有用でタスクに依存しない基盤を提供する。
しかし、特定の領域における洗練された問題を解決するために直接LLMを適用することは、多くのハードルを満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 02:42:49 GMT)
Improving Video Violence Recognition with Human Interaction Learning on
3D Skeleton Point Clouds [88.9] 我々は骨格点の新たな視点からビデオ暴力認識法を開発した。
まず、ビデオから抽出した人間の配列から3Dスケルトン点雲を定式化する。
そして、これらの3Dスケルトン点雲上で相互作用学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 12:55:18 GMT)
TuneUp: A Simple Improved Training Strategy for Graph Neural Networks [84.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)の予測性能向上のためのカリキュラムベースのトレーニング戦略であるTuneUpを提案する。
第1段階では、TuneUpは従来のトレーニングを適用して、強力なベースGNNを取得する。
TuneUpの第2段階は、合成されたテールノードデータに基づいてベースGNNをさらにトレーニングすることで、難しいテールノードの予測を改善することに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 23:25:50 GMT)
Boosting Residual Networks with Group Knowledge [75.7] 最近の研究は、暗黙のアンサンブルモデルの新しい視点から、残余ネットワークを理解する。
深度学習や刺激訓練といった従来の手法は, サンプリングとトレーニングにより, 残留ネットワークの性能をさらに向上させてきた。
残余ネットワークの性能を高めるためのグループ知識に基づくトレーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 05:39:57 GMT)
Point-Query Quadtree for Crowd Counting, Localization, and More [69.0] 群集カウントは分解可能な点問合せプロセスとみなすことができる。
PET(Point quEry Transformer)と呼ばれる新しいカウントモデルを提案する。
PETはデータ依存のクワッドツリー分割による分解可能なポイントクエリを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 08:38:27 GMT)
Large-scale gradient-based training of Mixtures of Factor Analyzers [67.2] 本稿では,勾配降下による高次元学習を効果的に行うための理論解析と新しい手法の両立に寄与する。
MFAトレーニングと推論/サンプリングは,学習終了後の行列逆変換を必要としない精度行列に基づいて行うことができることを示す。
理論解析と行列の他に,SVHNやMNISTなどの画像データセットにMFAを適用し,サンプル生成と外乱検出を行う能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 06:12:33 GMT)
A Survey of Imbalanced Learning on Graphs: Problems, Techniques, and
Future Directions [64.8] グラフは、現実世界の無数に存在する相互接続構造を表す。
グラフ学習方法のような効果的なグラフ分析により、ユーザはグラフデータから深い洞察を得ることができる。
しかし、これらの手法はデータ不均衡に悩まされることが多く、グラフデータでは、あるセグメントが豊富なデータを持っているのに、他のセグメントが不足しているのが一般的な問題である。
これは、より正確で代表的な学習結果のために、これらのデータ分散スキューを補正することを目的として、グラフ上の不均衡学習の出現する分野を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 09:11:44 GMT)
DriveAdapter: Breaking the Coupling Barrier of Perception and Planning
in End-to-End Autonomous Driving [64.6] 最先端の手法は通常、教師-学生のパラダイムに従う。
学生モデルは、生のセンサーデータのみにアクセスし、教師モデルによって収集されたデータに基づいて行動クローニングを行う。
本稿では,学生(知覚)と教師(計画)モジュール間の機能アライメント目的関数を持つアダプタを用いたDriveAdapterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 03:47:35 GMT)
Learning Prior Feature and Attention Enhanced Image Inpainting [63.2] 本稿では,事前学習に基づくMasked AutoEncoder(MAE)を塗装モデルに組み込む。
マスク付き領域とマスキングされていない領域間の長距離依存性をより学習させるために,MAE の注意点を用いた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 03:30:36 GMT)
Generalized Lightness Adaptation with Channel Selective Normalization [62.7] 光の適応は、予期せぬ視覚劣化を避けるために画像処理の成功に不可欠である。
既存の手法は、訓練された光度条件ではうまく機能するが、その限定的な一般化能力のため、未知の手法ではうまく機能しない。
チャネルフィルタ設計により従来の正規化手法を拡張した,新しい一般化光度適応アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 06:35:32 GMT)
Joint Gaze-Location and Gaze-Object Detection [62.7] 現在、フレームガウン位置検出(GL-D)とガウンオブジェクト検出(GO-D)は2つの異なるタスクである。
本稿では,検出後の視線を合理化するために,検出後の下線Gazeを短縮したGTRを提案する。
GTRはGazeFollowingで12.1mAP、GL-DでVideoAttentionTargetで18.2mAP、GO-Dで19mAP向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 12:12:24 GMT)
Late Stopping: Avoiding Confidently Learning from Mislabeled Examples [61.0] そこで本研究では,DNNの長期学習プロセスを通じて,本質的な頑健な学習能力を生かした新しいフレームワークであるLatlas Stoppingを提案する。
誤ラベルとクリーンな例は、それらが一貫して正しく分類されるために必要なエポックの数に相違があることを実証的に観察する。
ベンチマークシミュレーションと実世界のノイズデータセットによる実験結果から,提案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） (Sat, 26 Aug 2023 12:43:25 GMT)
TransVisDrone: Spatio-Temporal Transformer for Vision-based
Drone-to-Drone Detection in Aerial Videos [57.9] 視覚的フィードを用いたドローンからドローンへの検知は、ドローンの衝突の検出、ドローンの攻撃の検出、他のドローンとの飛行の調整など、重要な応用がある。
既存の手法は計算コストがかかり、非エンドツーエンドの最適化に追随し、複雑なマルチステージパイプラインを持つため、エッジデバイス上でのリアルタイムデプロイメントには適さない。
計算効率を向上したエンドツーエンドのソリューションを提供する,シンプルで効果的なフレームワークであるitTransVisDroneを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 00:54:05 GMT)
Translate Meanings, Not Just Words: IdiomKB's Role in Optimizing
Idiomatic Translation with Language Models [57.6] idiomsは非構成的な性質を持ち、Transformerベースのシステムに特別な課題を提起する。
既存の知識ベース(KB)を使ってイディオムを置き換える伝統的な手法は、しばしばスケールとコンテキストの認識を欠いている。
大規模なLMを用いて開発した多言語イディオムKB (IdiomKB) を提案する。
このKBはBLOOMZ (7.1B)、Alpaca (7B)、InstructGPT (6.7B)のようなより小さなモデルによるより良い翻訳を促進する
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 21:38:31 GMT)
Logical Message Passing Networks with One-hop Inference on Atomic
Formulas [57.5] 本稿では,ニューラルネットワーク演算子から知識グラフの埋め込みを分解する,複雑な問合せ応答のためのフレームワークを提案する。
クエリグラフの上に、局所的な原子式上のワンホップ推論とグローバル論理的推論を結びつける論理メッセージパッシングニューラルネットワーク(LMPNN)を提案する。
我々のアプローチは、最先端のニューラルCQAモデルをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 07:45:41 GMT)
Inaccurate Label Distribution Learning [56.9] ラベル分布学習(LDL)は、ラベルの集合(ラベル分布(LD)と呼ばれる)のインスタンスへの関連性を予測するためにモデルを訓練する。
本稿では,不正確なLDL,すなわち雑音性LDを用いたLCLモデルの開発について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 06:20:33 GMT)
A Survey on Knowledge Graphs for Healthcare: Resources, Applications,
and Promises [48.0] 医療知識グラフ(HKG)は、構造化され解釈可能な方法で医療知識を組織化するための有望なツールとして登場した。
本調査は,HKGの総合的な概要を初めて明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 02:21:05 GMT)
Unified Single-Stage Transformer Network for Efficient RGB-T Tracking [47.9] 我々は、上記3つのステージを単一のViT(Vision Transformer)バックボーンに統合するシングルステージのRGB-Tトラッキングネットワーク、すなわちUSTrackを提案する。
この構造により、ネットワークは、モダリティの相互相互作用の下でテンプレートと検索領域の融合特徴を抽出することができる。
3つのRGB-T追跡ベンチマーク実験により,提案手法は高速な推論速度84.2FPSを維持しつつ,新しい最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 05:09:57 GMT)
Reinforcement Learning Based Multi-modal Feature Fusion Network for
Novel Class Discovery [47.3] 本稿では,人間の認知過程をシミュレートするために強化学習フレームワークを用いる。
また,マルチモーダル情報から特徴を抽出・融合するマルチエージェントフレームワークをデプロイした。
我々は、OS-MN40、OS-MN40-Miss、Cifar10データセットを用いて、3Dドメインと2Dドメインの両方でのアプローチの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 07:55:32 GMT)
DLSIA: Deep Learning for Scientific Image Analysis [45.8] DLSIAはPythonベースの機械学習ライブラリで、さまざまな科学的領域にまたがって、さまざまなカスタマイズ可能な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを持つ科学者や研究者に権限を与える。
DLSIAは、オートエンコーダ、チューニング可能なU-Net、パラメータリーン混合スケールネットワーク(MSDNets)などの使いやすいアーキテクチャを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 18:03:39 GMT)
Near-term quantum algorithm for computing molecular and materials
properties based on recursive variational series methods [45.0] 本稿では,分子の特性を短期量子デバイスを用いて推定する量子アルゴリズムを提案する。
エネルギー領域における一粒子グリーン関数と時間領域における自己相関関数を計算し,本手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 11:23:56 GMT)
A small vocabulary database of ultrasound image sequences of vocal tract
dynamics [41.9] 本稿では,音声データと調音データを組み合わせた新しいデータベースを提案する。
調音データは声道動態の超音波ビデオに対応し、音声生成過程における舌上部の輪郭の可視化を可能にする。
音響データは、指向性心内膜マイクによって取得された30の短い文から成り立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 18:58:10 GMT)
EvoX: A Distributed GPU-accelerated Framework for Scalable Evolutionary
Computation [40.7] EvoXは、ECアルゴリズムの自動化、分散、均一な実行に適した包括的なフレームワークである。
問題解決シナリオのスペクトルを扱うために設計されたECアルゴリズムの豊富なライブラリを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:27:55 GMT)
PointCLIP V2: Prompting CLIP and GPT for Powerful 3D Open-world Learning [40.3] 私たちはまず、CLIPとGPTを協力して、PointCLIP V2という名前の3Dオープンワールド学習者にしました。
PointCLIP V2は、ゼロショット3D分類、セグメンテーション、検出の可能性を完全に解放する。
我々のアプローチは、ゼロショット3D分類のための3つのデータセットにおいて、ポイントCLIPを+42.90%、+40.44%、+28.75%の精度で大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 16:14:09 GMT)
How Can Context Help? Exploring Joint Retrieval of Passage and
Personalized Context [39.3] コンテキスト認識型文書地下会話システムの概念に触発され,コンテキスト認識型文節検索の課題が紹介される。
本稿では,パーソナライズド・コンテクスト・アウェア・サーチ(PCAS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 04:49:46 GMT)
i-Align: an interpretable knowledge graph alignment model [35.1] 知識グラフ(KG)は多くの下流アプリケーションにとって重要なリソースになりつつある。
この問題に対処する戦略の1つはKGアライメントであり、2つ以上のKGをマージすることでより完全なKGを形成する。
本稿では,解釈可能なKGアライメントモデルであるi-Alignを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 03:48:52 GMT)
Devignet: High-Resolution Vignetting Removal via a Dual Aggregated
Fusion Transformer With Adaptive Channel Expansion [35.0] Vignettingは一般的に、レンズ設計、不適切なレンズフードの使用、カメラセンサーの制限などの要因から生じる画像に発生する。
ウィグレット除去のための先駆的なデータセットであるVigsetを紹介する。
DeVigNetは、ナビゲート除去用に設計された新しい周波数対応トランスフォーマーアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 02:55:12 GMT)
EditSum: A Retrieve-and-Edit Framework for Source Code Summarization [34.8] 既存の研究によると、コード要約は開発者がソースコードを理解し維持するのに役立ちます。
コード要約は、ソースコードのための自然言語記述を自動的に生成することを目的としている。
本稿では,コード要約のための新しい検索・編集手法であるEditSumを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 05:48:57 GMT)
A Probabilistic Fluctuation based Membership Inference Attack for
Diffusion Models [33.8] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、機械学習モデルのトレーニングセットに、モデルをクエリすることでレコードが存在するかどうかを特定する。
PFAMI(Probabilistic Fluctuation Assessing Membership Inference Attack)を提案する。
PFAMIは最高のベースラインと比較して攻撃成功率(ASR)を約27.9%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 02:42:04 GMT)
A Wide Evaluation of ChatGPT on Affective Computing Tasks [32.6] GPT-4 と GPT-3.5 という ChatGPT モデルの13 個の感情計算問題に対する性能について検討した。
我々はChatGPTを、エンドツーエンドのリカレントニューラルネットワークやトランスフォーマーといった従来のNLP手法と比較する。
この結果は、ChatGPTモデルが幅広い感情的コンピューティング問題において創発的能力を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 16:10:30 GMT)
Unsupervised Domain Adaptation via Domain-Adaptive Diffusion [31.8] 非教師付きドメイン適応(UDA)は、ソースドメインとターゲットドメインの間に大きな分散不一致があるため、非常に難しい。
大規模なギャップをまたいでデータ分散を段階的に変換する能力を持つ拡散モデルに着想を得て,その課題に対処する拡散手法について検討する。
提案手法は, 広く使用されている3つのUDAデータセットに対して, 現在の最先端技術よりも大きなマージンを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:28:18 GMT)
SamDSK: Combining Segment Anything Model with Domain-Specific Knowledge
for Semi-Supervised Learning in Medical Image Segmentation [27.0] Segment Anything Model (SAM)は、自然画像に広範囲のオブジェクトを分割する機能を示す。
本稿では、SAMとドメイン固有の知識を組み合わせて、ラベルなし画像の信頼性の高い利用法を提案する。
本研究は,医用画像セグメンテーションのための半教師あり学習の新たな方向性を創出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 04:46:10 GMT)
Pedestrian Attribute Recognition: A Survey [26.9] 歩行者属性認識(PAR)の背景について紹介する。
一般的なデータセットや評価基準を含む既存のベンチマークを導入する。
歩行者属性を考慮に入れ、より良い性能を実現するアプリケーションをいくつか紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 05:06:59 GMT)
Self-Supervised Scalable Deep Compressed Sensing [26.7] 圧縮センシングはサンプリングコストを削減するための有望なツールである。
現在のディープニューラルネットワーク(NN)ベースのCS手法は、ラベル付き測定地上真実(GT)データを収集する際の課題に直面している。
本稿では,新しい$mathbfS$elf-supervised s$mathbfC$alable Deep CS法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 06:03:06 GMT)
The Confluence of Networks, Games and Learning [26.4] 新興ネットワークアプリケーションは、分散ネットワークインテリジェンスを作成するためのゲーム理論モデルと学習に基づくアプローチを要求する。
本稿では,ネットワーク,ゲーム,学習の相違を具体化し,ネットワーク上でのマルチエージェント意思決定を理解するための理論的基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 16:29:18 GMT)
DeLELSTM: Decomposition-based Linear Explainable LSTM to Capture
Instantaneous and Long-term Effects in Time Series [26.4] LSTMの解釈性を改善するために,分解に基づく線形説明可能LSTM(DeLELSTM)を提案する。
3つの経験的データセット上でのDeLELSTMの有効性と解釈性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 07:45:41 GMT)
InsertNeRF: Instilling Generalizability into NeRF with HyperNet Modules [24.7] ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)を新しいシーンに一般化することは大きな課題である。
InsertNeRF, INStilling gEneRalizabiliTy into NeRF。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:50:24 GMT)
Prior-guided Source-free Domain Adaptation for Human Pose Estimation [24.5] 2次元人間のポーズ推定のためのドメイン適応法は、典型的にはソースデータへの連続的なアクセスを必要とする。
我々は、人気のある平均教師フレームワークを基盤とした擬似ラベル方式である、事前指導型自己学習(POST)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 20:30:04 GMT)
Multi-View Reasoning: Consistent Contrastive Learning for Math Word
Problem [24.1] 数学語問題解法は、テキスト中の量に関する正確な関係推論と、多様な方程式に対する信頼性のある生成の両方を必要とする。
より完全なセマンティクスから方程式マッピングのためのマルチビューコントラスト学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 05:57:06 GMT)
MST-compression: Compressing and Accelerating Binary Neural Networks
with Minimum Spanning Tree [21.2] エッジコンピューティングデバイスにおける計算コストとメモリストレージを削減するために、バイナリニューラルネットワーク(BNN)が広く採用されている。
しかしながら、ニューラルネットワークが精度を向上し、実用的な要件を満たすためにより広く、より深くなるにつれて、計算の負担はバイナリバージョンにおいても大きな課題である。
本稿では,BNNの圧縮と高速化を学習する,最小スパンニングツリー(MST)圧縮法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 02:42:12 GMT)
Exploring Linguistic Style Matching in Online Communities: The Role of
Social Context and Conversation Dynamics [20.8] 会話における言語スタイルマッチング(LSM)は、力や説得といった社会的影響のいくつかの側面を反映することができる。
本研究では,Redditにおける対話スレッドの大規模コーパスを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 16:56:27 GMT)
Commitment with Signaling under Double-sided Information Asymmetry [19.3] この研究は、ベイジアン・スタックルバーグのゲームにおいて、両面の情報非対称性を考える。
我々は,リーダが実現した行動に関する部分的な情報をフォロワーに開示するシグナリング装置を適切に設計することにより,シグナリングなしでより高い実用性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） (Sat, 26 Aug 2023 16:46:51 GMT)
Uncovering Promises and Challenges of Federated Learning to Detect
Cardiovascular Diseases: A Scoping Literature Review [18.4] 心臓血管疾患(CVD)は世界的な死因であり、早期発見は患者の予後を著しく改善する。
機械学習(ML)モデルはCVDの早期診断に役立つが、その性能はモデルトレーニングで利用可能なデータによって制限される。
フェデレートラーニング(FL)は、機械学習の新たなアプローチであり、個々のデータオーナのプライバシを損なうことなく、複数のソースのデータ上でモデルをトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 00:19:44 GMT)
Boosting Multitask Learning on Graphs through Higher-Order Task
Affinities [17.7] 与えられたグラフ上のノードラベルの予測は、コミュニティ検出や分子グラフ予測など、多くのアプリケーションにおいて広く研究されている問題である。
本稿では,グラフ上の複数のノードラベリング関数を同時に予測し,マルチタスク学習の観点からこの問題を再考する。
我々は高次タスク親和性尺度に基づいて,タスクをグループにクラスタリングするアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 16:33:19 GMT)
A Computational Evaluation Framework for Singable Lyric Translation [17.5] 本稿では,音節翻訳の定量的評価のための計算フレームワークを提案する。
音節数距離,音素繰り返し類似度,音楽構造距離,意味類似度を測定した。
我々の枠組みは、音楽的、言語的、文化的側面をシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 00:27:08 GMT)
Exploring Large Language Models for Knowledge Graph Completion [17.1] 我々は知識グラフのトリプルをテキストシーケンスとみなし、知識グラフLLMと呼ばれる革新的なフレームワークを導入する。
提案手法では,三重項の実体的記述と関係的記述をプロンプトとして利用し,その応答を予測に利用する。
種々のベンチマーク知識グラフを用いた実験により,三重分類や関係予測といったタスクにおいて,本手法が最先端の性能を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 16:51:17 GMT)
Vision-Based Human Pose Estimation via Deep Learning: A Survey [16.9] 人間のポーズ推定(HPE)はコンピュータビジョンコミュニティからかなりの注目を集めている。
ディープラーニングベースのアプローチは、HPEベースのアプリケーションで最先端のパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 13:14:48 GMT)
VIDES: Virtual Interior Design via Natural Language and Visual Guidance [16.4] 本稿では,この課題に対応する仮想内装署名(VIDES)システムを提案する。
生成AIにおける最先端技術を活用することで,室内シーンの概念の生成と編集を支援することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 07:41:42 GMT)
DM-VTON: Distilled Mobile Real-time Virtual Try-On [16.4] Distilled Mobile Real-time Virtual Try-On (DM-VTON) は、シンプルで効率的な仮想トライオンフレームワークである。
学生ネットワーク内に効率的なモバイル生成モジュールを導入し,実行時間を大幅に削減する。
実験結果から,提案手法は1台のNvidia Tesla T4 GPUで毎秒40フレームを実現することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 07:46:27 GMT)
Learning Efficient Representations for Image-Based Patent Retrieval [16.3] 本稿では,コンテンツに基づく特許検索のためのシンプルで軽量なモデルを提案する。
当社のアプローチは,大規模なベンチマークにおいて,他の方法よりも大幅に優れています。
我々のモデルは、93.5%という驚くほど高いmAPを達成するために、精巧にスケールアップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 03:19:14 GMT)
The DiffuseStyleGesture+ entry to the GENEA Challenge 2023 [16.3] DiffuseStyleGesture+は,非言語行動の生成と評価のためのソリューションである。
提案モデルであるDiffuseStyleGesture+は拡散モデルを利用してジェスチャーを自動的に生成する。
オーディオ、テキスト、スピーカーID、シードジェスチャなど、さまざまなモダリティが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 13:34:17 GMT)
Effectively Heterogeneous Federated Learning: A Pairing and Split
Learning Based Approach [16.1] 本稿では,クライアントと異なる計算資源をペアリングする,新しい分割フェデレーション学習(SFL)フレームワークを提案する。
グラフエッジ選択問題として,学習遅延の最適化を再構築し,グレディアルゴリズムを提案する。
シミュレーションの結果,提案手法はFLトレーニング速度を大幅に向上し,高い性能を実現することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 11:10:54 GMT)
Controlling Class Layout for Deep Ordinal Classification via Constrained
Proxies Learning [15.2] 本稿では,各順序クラスのプロキシを学習し,それらのプロキシを制約することでクラス全体のレイアウトを調整可能な,制約付きプロキシ学習(CPL)手法を提案する。
実験により,提案手法は特徴抽出器の同一設定下において,従来の深層順序分類法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 07:08:38 GMT)
Modeling Programmer Attention as Scanpath Prediction [14.8] 本稿では,眼球運動のスキャンパスを予測することで,プログラマの注意をモデル化するための新たな取り組みを開始する。
プログラマーの注意のモデルは、研究者がより良いインターフェイス、補助技術、そしてより人間らしいAIを構築するのを助けるために重要である。
本研究では,27人のプログラマとプロトタイプのスキャンパス予測器による視線追跡実験を行い,事前結果を提示し,早期のコミュニティフィードバックを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 17:35:19 GMT)
Central Similarity Multi-View Hashing for Multimedia Retrieval [14.8] 本稿では,CSMVH(Central similarity Multi-View Hashing)法を提案する。
MS COCO と NUS-WIDE では,提案したCSMVH は最先端の手法よりも大きなマージンで性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 05:43:29 GMT)
Semi-Supervised Semantic Segmentation via Marginal Contextual
Information [14.7] セマンティックセグメンテーションにおける疑似ラベルを強化する新しい信頼度向上手法を提案する。
S4MCと命名された本手法は,擬似ラベルの品質を維持しつつ,トレーニング中に使用するラベルなしデータの量を増加させる。
S4MCは、最先端の半教師あり学習手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 15:02:00 GMT)
TinyML Design Contest for Life-Threatening Ventricular Arrhythmia
Detection [14.5] TDC'22は、AI/MLアルゴリズムの革新と実装を必要とする現実世界の医療問題に焦点を当てている。
本稿ではまず,医療問題,データセット,評価手順について述べる。
さらに、主要なチームによって開発されたデザインを実証し、議論すると同時に、代表的な結果も示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:45:33 GMT)
A Comprehensive Survey for Evaluation Methodologies of AI-Generated
Music [14.5] 本研究の目的は,AI生成音楽を評価するための主観的,客観的,複合的な方法論を包括的に評価することである。
究極的には、音楽評価分野における生成的AIの統合のための貴重な参考資料を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 02:44:33 GMT)
A Preliminary Evaluation of LLM-Based Fault Localization [14.4] 本稿では,単一障害テストのみを必要とする自動障害ローカライゼーション手法であるAutoFLについて述べる。
我々の結果は、広く使われているDefects4Jベンチマークにおいて、AutoFLは、以前の作業から比較したすべてのスタンドアロン技術よりも、最初の試行で失敗するメソッドを特定することができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 05:00:56 GMT)
Spiking-Diffusion: Vector Quantized Discrete Diffusion Model with
Spiking Neural Networks [14.2] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、エネルギー効率のよいニューロモルフィックチップにとって大きな可能性を秘めている。
本稿では,ベクトル量子化離散拡散モデルに基づくスパイキング拡散モデルを提案する。
MNIST、FMNIST、KMNIST、Leters、Cifar10の実験結果は、スパイキング拡散が既存のSNNベースの生成モデルより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 17:31:34 GMT)
Packet Header Recognition Utilizing an All-Optical Reservoir Based on
Reinforcement-Learning-Optimized Double-Ring Resonator [13.7] 本稿では,統合二重リング共振器(DRR)をノードとする全光貯留層を提案する。
ディープ強化学習アルゴリズムはノードの遅延帯域幅積(DBP)を最大化するために用いられる。
3ビットおよび6ビットのパケットヘッダ認識タスクは、全光貯水池で実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 09:00:12 GMT)
Pretrained Language Models as Visual Planners for Human Assistance [12.9] Visual Planning for Assistance (VPA)は、ユーザが複雑な多段階目標を達成するためのツールである。
VPAをビデオアクションセグメンテーションと予測に分解する。
この新しいアプローチは、Visual Language Model Based Planner (VLaMP)と呼ばれ、一連のメトリクスでベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 06:22:41 GMT)
Bias in Unsupervised Anomaly Detection in Brain MRI [12.9] 教師なし異常検出法は、教師付きアプローチに代わる有望で柔軟な代替手段を提供する。
現状では, テストケースとトレーニング分布の違いは, 病的条件のみに起因していると推定されることが多い。
スキャナー、年齢、性別、人種など、他の潜在的な分布シフト源の存在は、しばしば見過ごされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 12:39:25 GMT)
Solving Math Word Problem with Problem Type Classification [12.7] 数学語問題(MWP)は、解を導出するためにテキスト記述を分析し、数学的方程式を生成する必要がある。
既存の研究は、木ベースの解法と大規模言語モデル(LLM)の2種類の解法でMWPを解くことに重点を置いている。
本稿では,MWP解決能力の向上に複数のアンサンブル手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 10:35:16 GMT)
Personalized First Issue Recommender for Newcomers in Open Source
Projects [12.4] 我々は37人の新参者を分析し、その最初の問題は複数のプロジェクトにわたって解決した。
同じ新参者によって解決された最初の問題は、タスクタイプ、プログラミング言語、プロジェクトドメインにおける類似点を共有している。
提案するPFIRecは,特定された影響力のある特徴を生かして,新参者の候補課題のランク付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 11:54:55 GMT)
Boosting DNN Cold Inference on Edge Devices [12.0] 我々は,コールド推論を最適化した最初のオンデバイス推論エンジンであるNNV12を提案する。
NNV12は3つの新しい最適化ノブの上に構築されている。
エッジCPUとGPUの最先端DNNエンジンと比較して最大15.2倍、401.5倍を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:08:06 GMT)
Graph Edit Distance Learning via Different Attention [11.8] 本稿では,新しいグラフレベル融合モジュールdifferate Attention(DiffAtt)を提案する。
DiffAttは2つのグラフレベルの埋め込みの違いを注目のメカニズムとして使用し、2つのグラフのグラフ構造の違いをキャプチャする。
DiffAtt に基づいた新しい GSC 手法である Graph Edit Distance Learning via Different Attention (REDRAFT) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 13:05:01 GMT)
FAM: fast adaptive meta-learning [11.0] フェデレーション学習により、複数のクライアントが協力して、データを共有せずにモデルをトレーニングできる。
クライアントの特定の情報を使って適応できるグローバルモデルを学ぶ必要がある。
このスケルトンネットワークは各クライアントで成長し、ローカルデータから追加のクライアント固有のパラメータを学習することでパーソナライズされたモデルをトレーニングする。
パーソナライズされたクライアントモデルは、ローカルにトレーニングされたモデルよりも優れ、FAMメカニズムの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 22:54:45 GMT)
STAEformer: Spatio-Temporal Adaptive Embedding Makes Vanilla Transformer
SOTA for Traffic Forecasting [10.9] 適応埋め込み(Adaptive Embedding)と呼ばれる,優れた利得を得られるコンポーネントを提案する。
実験により,本質的な時間的関係と情報トラフィック時系列を捉えることにより,適応的な埋め込みが交通予測において重要な役割を担っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 02:18:39 GMT)
Which is a better programming assistant? A comparative study between
chatgpt and stack overflow [10.9] プログラマの生産性を向上させるために,Stack OverflowとChatGPTのパフォーマンスを比較した。
コード品質に関しては、ChatGPTがStack Overflowをはるかに上回り、アルゴリズムやライブラリ関連のタスクの完全化を支援している。
プログラミング支援における2つのプラットフォーム間の相違したパフォーマンスの背景にある理由を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 11:25:18 GMT)
Adaptive Experimentation in the Presence of Exogenous Nonstationary
Variation [10.7] マルチアームバンディットアルゴリズムは、ハイパフォーマンスなアームへの計測作業を動的に割り当てることで効率を向上させることができる。
我々は、トンプソンサンプリングアルゴリズムのより堅牢な変種である、分解されたトンプソンサンプリング(DTS)を提案する。
一般的な高信頼度有界アルゴリズムのデコンストラクタが完全にフェール可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 16:02:42 GMT)
LMSanitator: Defending Prompt-Tuning Against Task-Agnostic Backdoors [10.1] トランスフォーマーモデル上でタスク非依存のバックドアを検出し除去するための新しいアプローチであるLMSanitatorを提案する。
LMSanitatorは960モデルで92.8%のバックドア検出精度を達成し、ほとんどのシナリオで攻撃成功率を1%以下に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 15:21:47 GMT)
PE-MED: Prompt Enhancement for Interactive Medical Image Segmentation [9.7] 本稿では,対話型医用画像分割のためのプロンプトエンハンスメント(PE-MED)を備えた新しいフレームワークを提案する。
まず、最初のプロンプトに基づいて、温かい初期セグメンテーション結果を生成するセルフループ戦略を導入する。
第2に、1つのインタラクションにおいて有用な情報をマイニングするための新しいPrompt Attention Learning Module (PALM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 03:11:48 GMT)
Planning with Logical Graph-based Language Model for Instruction
Generation [9.7] 本稿では,論理を言語モデルに注入するグラフベースの言語モデルであるLogical-GLMを提案する。
言語モデルトレーニングのガイドとして論理スケルトンを生成し,言語モデルにドメイン知識を注入する。
我々のアプローチは、内部化されたドメイン知識により、より正確な論理で命令文を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 06:28:14 GMT)
Guaranteed Stable Quadratic Models and their applications in SINDy and
Operator Inference [9.6] 動的モデルを構築する演算子推論手法に着目する。
推論のために、適切な最適化問題を設定することによってモデルの演算子を学習することを目的とする。
本稿では,安定性の維持を図示する数値的な例をいくつか提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 09:00:31 GMT)
Deep Learning for Structure-Preserving Universal Stable Koopman-Inspired
Embeddings for Nonlinear Canonical Hamiltonian Dynamics [9.6] シンプレクティック変換による正準非線形ハミルトン系に対する大域的線形化埋め込みの同定に着目する。
連続スペクトルを持つ系に対するクープマン作用素の欠点を克服するため、持ち上げ原理を適用し、大域的な立方体埋め込みを学習する。
我々は、コンパクトなシンプレクティック座標変換とそれに対応する単純な力学モデルを取得するためのディープラーニングの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 09:58:09 GMT)
Retention Is All You Need [9.6] 本稿では,人的資源(HR)意思決定支援システムであるHR-DSS手法を提案する。
このシステムは、機械学習モデルによって提供される予測を解釈するHR部門を支援するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 21:06:13 GMT)
Class Binarization to NeuroEvolution for Multiclass Classification [9.2] マルチクラス分類は、機械学習における基本的で挑戦的なタスクである。
多クラス分類をバイナリ分類の集合に分解することは、クラスバイナライゼーション(class binarization)と呼ばれる。
マルチクラス分類のための神経進化のクラスバイナライズ戦略を設計するために,誤り訂正出力符号(ECOC)を適用した新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 13:26:13 GMT)
Muffin: A Framework Toward Multi-Dimension AI Fairness by Uniting
Off-the-Shelf Models [9.0] モデルフェアネス(すなわちバイアス)は、幅広いAIアプリケーションにおいて最も重要な問題の一つとなっている。
本稿では,マルチ次元フェアネスフレームワーク,すなわちMuffinを提案する。このフレームワークは,複数の属性に対するフェアネスを同時に向上するために,市販モデルを統合する自動ツールを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 02:04:10 GMT)
Federated Fine-tuning of Billion-Sized Language Models across Mobile
Devices [8.5] FwdLLMはFedLLMの効率を高めるために設計された革新的なFLプロトコルである。
FwdLLMはバックプロパゲーション(BP)なしのトレーニング手法を採用しており、デバイスは摂動推論のみを実行する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:36:30 GMT)
Remote-charging and anti-aging quantum battery [8.1] 直方体中空導波路にQBと充電器を結合させて遠隔充電を実現するQB方式を提案する。
導波路内のQB、帯電体、電磁環境からなる全系のエネルギースペクトルにおいて、2つの境界状態が形成される限り、理想的な帯電が実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 06:42:25 GMT)
A Two-Dimensional Deep Network for RF-based Drone Detection and
Identification Towards Secure Coverage Extension [7.7] 時間領域情報と周波数領域情報の両方を含む生信号から2次元特徴を抽出するために,ショートタイムフーリエ変換を用いる。
次に、ResNet構造で構築された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、マルチクラス分類を実現する。
実験の結果,提案したResNet-STFTは,拡張データセット上でより精度が高く,より高速に収束できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 15:43:39 GMT)
ISR-LLM: Iterative Self-Refined Large Language Model for Long-Horizon
Sequential Task Planning [7.7] 大規模言語モデル(LLM)は、タスクに依存しないプランナとして一般化性を高める可能性を提供する。
ISR-LLMは,反復的な自己複製プロセスを通じてLCMに基づく計画を改善する新しいフレームワークである。
ISR-LLM は現状の LLM ベースのプランナに比べてタスク達成率を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 01:31:35 GMT)
Continuous-time stochastic gradient descent for optimizing over the
stationary distribution of stochastic differential equations [7.7] 定常分布の微分方程式(SDE)モデルを最適化するための新しい連続時間勾配降下法を開発した。
線形SDEモデルに対するオンライン前方伝播アルゴリズムの収束性を厳密に証明し、非線形例に対する数値結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 23:36:08 GMT)
Time-to-Pattern: Information-Theoretic Unsupervised Learning for
Scalable Time Series Summarization [7.3] 時系列要約におけるT2P(Time-to-Pattern)という手法を提案する。
T2Pは、最小記述長の概念に従って、最も有能な情報をエンコードする多様なパターンの集合を見つけることを目的としている。
人工的および実世界の実験により、T2Pはノイズや複雑な環境においても、情報的パターンを発見することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 01:15:32 GMT)
Quantifying the Impact of Large Language Models on Collective Opinion
Dynamics [7.0] 我々は、大言語モデル(LLM)の意見をエンコードするために、意見ネットワークダイナミクスモデルを作成する。
その結果, LLMのアウトプットは, 集団的意見差に一意かつ肯定的な影響を及ぼすことが明らかとなった。
我々の実験は、反対/中立/ランダムの意見を持つ追加のエージェントを導入することで、バイアスや有害なアウトプットの影響を効果的に軽減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 01:53:37 GMT)
Towards Top-Down Stereoscopic Image Quality Assessment via Stereo
Attention [6.9] 立体画像品質評価(SIQA)は、3Dコンテンツの視覚的体験を評価し改善する上で重要な役割を担っている。
本稿では,SIQAをステレオ・アテンション(ステレオ・アテンション)として利用し,品質評価プロセスの指針としてトップダウン・パースペクティブを用いた新しいネットワークを提案する。
実験結果は,視覚知覚の特性をシミュレートする上で,トップダウン手法の優位性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 08:40:25 GMT)
Counterfactual Reasoning for Bias Evaluation and Detection in a Fairness
under Unawareness setting [6.0] 現在のAI規制では、不公平な結果を防ぐために、アルゴリズムの意思決定プロセスで機密機能を破棄する必要がある。
本稿では、機密機能が破棄された場合でも継続可能な機械学習モデルの潜在的な隠れバイアスを明らかにする方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 08:04:19 GMT)
DPA-P2PNet: Deformable Proposal-aware P2PNet for Accurate Point-based
Cell Detection [6.0] ポイントベース細胞検出(PCD)は、計算病理学のコミュニティで注目を集めている。
中間密度マップ表現に依存する主流のPCD法とは異なり、P2PNet(Point-to-Point Network)は近年PCDのエンドツーエンドソリューションとして登場している。
P2PNetは、ポイント提案のスケールに依存しない性質のため、単一レベルの特徴マップからのデコードに制限されている。
提案手法は,階層的特徴写像上の点提案の座標に従って,復号化のためのマルチスケール特徴を直接抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 07:24:35 GMT)
ReFuSeg: Regularized Multi-Modal Fusion for Precise Brain Tumour
Segmentation [6.0] 本稿では,4つの異なる画像モダリティからの情報を活用した,脳病変セグメンテーションのための新しいマルチモーダルアプローチを提案する。
提案する正規化モジュールは,これらのシナリオに対して堅牢であり,病変のセグメンテーションの信頼性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 13:41:56 GMT)
Language Model Behavior: A Comprehensive Survey [5.7] 本稿では,タスク固有の微調整前における英語モデル行動に関する最近の250以上の研究について論じる。
モデルが数十億のパラメータにスケールするにつれて、生成テキストの品質は劇的に向上するが、モデルはまだ、非現実的な応答、常識的エラー、暗記されたテキスト、社会的偏見の傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 00:33:23 GMT)
Warm-Started QAOA with Custom Mixers Provably Converges and
Computationally Beats Goemans-Williamson's Max-Cut at Low Circuit Depths [5.5] 本稿では,QAOA-warmestがFarhiらの標準QAOAよりも優れていることを示す。
重み付きグラフ上でMax-Cutをシミュレートすることで、QAOA-warmestと呼ぶQAOAのこのバージョンを実証する。
シミュレーションにより,従来のQAOA,古典的なGoemans-Williamsonアルゴリズム,カスタムミキサーを使わずにウォームスタートしたQAOAと比較して,品質の低下が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 00:21:14 GMT)
No Easy Way Out: the Effectiveness of Deplatforming an Extremist Forum
to Suppress Hate and Harassment [5.4] オンラインハラスメントやハラスメントを抑えるために、アクティブなコミュニティを非プラットフォーム化することは困難である。
ケーススタディでは、2022年後半に最大で最長のハラスメントフォーラム「キウイ・ファームズ」が中断された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 23:55:56 GMT)
Fixating on Attention: Integrating Human Eye Tracking into Vision
Transformers [5.2] この研究は、人間の視覚入力、特に視線追跡装置から収集された修正をトランスフォーマーモデルに統合して、複数の運転状況やデータセットの精度を向上させる方法を示す。
我々は、人体と視覚変換器(ViT)の両方で見られるように、左右駆動決定における固定領域の重要性を確立する。
運転現場からの情報を固定データに組み込み、JSF(Joint Space-fixation)のアテンション設定を取り入れ、最後に、人が固定した地域と同じ領域でViTモデルをトレーニングするための「固定アテンション交差点」(FAX)の損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 22:48:06 GMT)
Forces are not Enough: Benchmark and Critical Evaluation for Machine
Learning Force Fields with Molecular Simulations [5.1] 分子動力学(MD)シミュレーション技術は様々な自然科学応用に広く用いられている。
我々は、最先端(SOTA)ML FFモデルの集合をベンチマークし、特に、一般的にベンチマークされる力の精度が、関連するシミュレーション指標とうまく一致していないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 21:43:19 GMT)
ResyDuo: Combining data models and CF-based recommender systems to
develop Arduino projects [4.8] 本稿では,Arduino開発者を支援するために,ResyDuoというプロトタイプを提案する。
ResyDuoは,ProjectHubリポジトリに格納されているタグや既存のArduinoプロジェクトを使用して,ハードウェアコンポーネントを検索する。
システムは最終的に、識別されたハードウェアデバイスに基づいて対応するソフトウェアライブラリを検索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 08:21:31 GMT)
StyleGAN3: Generative Networks for Improving the Equivariance of
Translation and Rotation [4.8] StyleGANは、顔の姿勢やアイデンティティに影響を及ぼすスタイルや、髪、しわ、肌の色、その他の詳細に影響を及ぼすノイズを利用することができる。
styleGAN2 と styleGAN3 の2つの改良版のパフォーマンス差を比較した。
その結果,アニメーションやビデオの制作に肯定的な影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 05:23:06 GMT)
Memory-aware Scheduling for Complex Wired Networks with Iterative Graph
Optimization [4.6] 本稿では,反復グラフ最適化に基づく効率的なメモリ認識スケジューリングフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、スケジューリングの最適性を保ちながらグラフを単純化する反復グラフ融合アルゴリズムを備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:52:02 GMT)
AspectCSE: Sentence Embeddings for Aspect-based Semantic Textual
Similarity Using Contrastive Learning and Structured Knowledge [4.6] 文埋め込みのアスペクトベースのコントラスト学習手法であるAspectCSEを提案する。
アスペクト固有の情報検索タスクにおいて,複数アスペクトの埋め込みが単一アスペクトの埋め込みよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 07:24:28 GMT)
Simulate Time-integrated Coarse-grained Molecular Dynamics with
Multi-Scale Graph Networks [4.4] 学習に基づく力場はアブ・イニシアトMDシミュレーションの高速化に大きな進歩を遂げているが、現実の多くのアプリケーションでは不十分である。
非常に大きな時間ステップで、粗粒MDを直接シミュレートするマルチスケールグラフニューラルネットワークを学習することで、これらの課題に対処することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 21:35:16 GMT)
On the Estimation of Derivatives Using Plug-in Kernel Ridge Regression
Estimators [4.4] 非パラメトリック回帰における単純なプラグインカーネルリッジ回帰(KRR)推定器を提案する。
我々は,提案した推定器の挙動を統一的に研究するために,非漸近解析を行う。
提案した推定器は、導関数の任意の順序に対するチューニングパラメータを同じ選択で最適収束率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 01:21:10 GMT)
Price-Discrimination Game for Distributed Resource Management in
Federated Learning [4.2] FedAvgのようなバニラ連合学習(FL)では、パラメータサーバ(PS)と複数の分散クライアントが典型的な買い手市場を形成する。
本稿では、異なるクライアントに対して同じサービス価格を提供するのではなく、異なるクライアントが提供するサービスの価格を区別することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 10:09:46 GMT)
Disjoint Pose and Shape for 3D Face Reconstruction [4.1] 本稿では,ポーズと形状の相違を解消し,最適化を安定かつ正確にするためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。
提案手法は, エンドツーエンドのトポロジ的整合性を実現し, 反復的な顔ポーズ改善を可能とし, 定量的および定性的な結果の両面で顕著な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 15:18:32 GMT)
Out-of-distribution detection using normalizing flows on the data
manifold [3.7] 本研究では,正規化フローを用いた多様体学習が分布外検出に及ぼす影響について検討した。
本研究では,正規化フローとして知られる確率ベースモデルの分布外検出能力を,多様体学習により向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 07:35:16 GMT)
Dynamic Mode Decomposition for data-driven analysis and reduced-order
modelling of ExB plasmas: II. dynamics forecasting [3.2] 最適化動的モード分解(OPT-DMD)と呼ばれる変数予測最適化に基づく動的モード分解(DMD)アルゴリズムの変種を開発する。
我々は、OPT-DMDの適用範囲を拡張し、このアルゴリズムからプラズマ力学の時間予測への線形ROMの能力について検討する。
OPT-DMDは、全てのプラズマ条件に対する一般適用性に限界があるにもかかわらず、計算コストの低いデータ駆動の低次モデルを開発するための信頼性の高い方法として証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 01:48:29 GMT)
Dynamic Mode Decomposition for data-driven analysis and reduced-order
modelling of ExB plasmas: I. Extraction of spatiotemporally coherent patterns [3.2] データ駆動解析とプラズマ力学の低次モデリングのための動的モード分解(DMD)アルゴリズムの一般性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 01:37:52 GMT)
SyMOT-Flow: Learning optimal transport flow for two arbitrary
distributions with maximum mean discrepancy [3.1] 本稿では,2つの未知分布からの標本間の対称最大平均誤差を最小化することにより,可逆変換を訓練するSyMOT-Flowと呼ばれる新しいモデルを提案する。
結果として得られる変換はより安定で正確なサンプル生成をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 08:39:16 GMT)
On Philomatics and Psychomatics for Combining Philosophy and Psychology
with Mathematics [3.1] 哲学と心理学と数学のハイブリッドな組み合わせとして,フィロマティクスと心理学の概念を提案する。
フィロマティクスと心理学の様々な例を列挙し、それらの一部はより深く説明されている。
本稿では,哲学と心理学と数学を組み合わせるための研究の扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 02:52:42 GMT)
Certification of non-Gaussian Einstein-Podolsky-Rosen Steering [2.9] 本稿では,高次観測値に基づく非ガウス的操舵基準を提案する。
調整可能な大きさの多成分猫状態を生成するための実現可能なスキームを提案する。
我々の研究は、非ガウス性および量子相関の基本的な特徴を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 12:57:22 GMT)
Brain-like representational straightening of natural movies in robust
feedforward neural networks [2.9] 表現の直線化(Representational straightening)とは、自然映画から撮影された一連のフレームの視覚的特徴表現の曲率を減少させることである。
入力画像中の雑音に対するロバスト性は、フィードフォワードニューラルネットワークにおいて表現的ストレート化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 13:04:36 GMT)
HoloPOCUS: Portable Mixed-Reality 3D Ultrasound Tracking, Reconstruction
and Overlay [2.1] HoloPOCUSは、米国のリッチな情報を医療現場でユーザーの視界にオーバーレイする複合現実型システムである。
既存のMR-USよりも高精度な追跡パイプラインを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 09:28:20 GMT)
Differentiable Weight Masks for Domain Transfer [2.0] コンピュータビジョンにおけるディープラーニングモデルの大きな欠点の1つは、モジュラー方式で複数の情報ソースを保持することができないことである。
本研究では,これら3つの重みマスキング手法について検討し,その課題に対する「鍛造」を緩和する能力について検討した。
異なるマスキング手法は、目標タスクのパフォーマンスに悪影響を及ぼすことなく、ソースタスクの知識を維持するためにトレードオフがあることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 20:45:52 GMT)
Edge Storage Management Recipe with Zero-Shot Data Compression for Road
Anomaly Detection [1.5] 本研究では,高忠実度音声を保存しながら,効率的なストレージ管理手法を提案する。
収集した高解像度オーディオをコンパクトなコードに符号化する計算ファイル圧縮手法を推奨する。
そこで本研究では,単純かつ効果的なオートエンコーダに基づくデータ圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:44:39 GMT)
Performance of Genetic Algorithms in the Context of Software Model
Refactoring [1.4] 本稿では,3つの遺伝的アルゴリズムの性能解析を行い,その性能と品質を比較検討する。
その結果,アルゴリズムの性能に有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 13:25:42 GMT)
Class-constrained t-SNE: Combining Data Features and Class Probabilities [1.3] 本稿では,データ特徴とクラス確率を併用したクラス制約t-SNEを提案する。
モデル評価と視覚対話型ラベリングにおけるその応用可能性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 10:05:07 GMT)
Autonomous Underwater Robotic System for Aquaculture Applications [1.2] 本研究の目的は, 生物汚染, 植生, 網穴, プラスチックなどの異なる養殖網の欠陥をリアルタイムに検出することを目的として, オン・ROV処理を指向した養殖網ペンの自動欠陥検出システムを開発することである。
提案システムは,アクアネット周辺の車両移動に対する深層学習に基づく欠陥検出法とフィードバック制御法を併用して,網状画像の明確なシーケンスを取得し,検査タスクによって網の状態を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 10:45:39 GMT)
Improving Knowledge Distillation for BERT Models: Loss Functions,
Mapping Methods, and Weight Tuning [1.2] 本研究は, BERTモデル圧縮のための知識蒸留について検討し, 適用する。
本研究では, 損失関数を用いた実験, トランスフォーマー層マッピング法, 注意の重み付けと表現損失の調整など, 知識蒸留を改善するための様々な手法について検討する。
この研究の目的は、知識蒸留の効率性と効率を改善し、自然言語処理タスクのより効率的で正確なモデルの開発を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 20:59:21 GMT)
Applications of machine Learning to improve the efficiency and range of
microbial biosynthesis: a review of state-of-art techniques [1.1] 本稿では, 生合成に使用される異なる機械学習プログラムについて概説する。
課題や研究の方向性も強調し、成長する分野におけるさらなる研究と開発を推し進める役割を果たしている。
本論文は, 研究を行う研究者, 産業専門家のプロセス改善, 生合成における機械学習の概念の理解を目指す学生のリファレンスとして機能することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 13:27:40 GMT)
Neural Implicit Morphing of Face Images [0.8] 顔のフォーミングは、ポーズ、照明、性別、民族性の違いによって、非常に難しい。
本稿では,座標に基づくニューラルネットワークを用いて,顔画像の歪みやブレンドを表現することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:12:19 GMT)
Classical variational optimization of PREPARE circuit for quantum phase
estimation of quantum chemistry Hamiltonians [0.8] 本稿では,量子化学における分子ハミルトニアンの量子位相推定のための$textttPREPARE$回路の構成法を提案する。
textttPREPARE$回路は、ハミルトニアンにおける項の係数を確率振幅として符号化する量子状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 05:32:38 GMT)
Drug Interaction Vectors Neural Network: DrIVeNN [0.8] ポリファーマシー(英: Poly Pharmacy)とは、複数の薬物を同時に併用して単一の疾患を治療することである。
ポリファーマシーに関連する多くの重篤なADEは、薬物の使用後にのみ知られるようになる。
臨床試験において、あらゆる可能な薬物の組み合わせをテストすることは不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:24:41 GMT)
A Comparative Study on Reward Models for UI Adaptation with
Reinforcement Learning [0.7] 強化学習は、使用状況ごとにインターフェイスをパーソナライズするために使用することができる。
それぞれのアダプティブの報酬を決定することは、UIアダプティブに対するRLの課題である。
最近の研究では、この課題に対処するための報酬モデルの使用について検討されているが、このタイプのモデルに関する実証的な証拠はない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 18:31:16 GMT)
Towards Real Time Egocentric Segment Captioning for The Blind and
Visually Impaired in RGB-D Theatre Images [0.6] 本稿では,視覚障害者が画像キャプションを用いて周囲を理解できるようにするアプローチを提案する。
本研究の特長は,地域の位置や対象,地域間の位置関係を記述できることである。
TS-RGBDデータセットにこのソリューションを適用することで、劇場演劇へのアクセスを目標としています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:27:10 GMT)
Sparse Models for Machine Learning [0.3] スパース・モデリングは パーシモニーの原理を捉えた 明らかな証拠だ
統計学において、スパースモデリングの多くの応用は、回帰、分類、グラフィカルモデル選択、スパースM推定器、スパース次元減少にまたがる。
また、画像の認知、セグメンテーション、復元とスーパーレゾリューション、視覚シーンにおける物体または顔の検出と認識、行動認識など、様々な人工視覚タスクに直接関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 21:32:13 GMT)
Evaluating Deep Learning Assisted Automated Aquaculture Net Pens
Inspection Using ROV [0.3] 魚は魚の養殖場から海に逃げ出す。
従来の検査システムは、専門家のダイバーやROVによる視覚検査に依存している。
本稿では,養殖網ペンを対象としたロボットによる自動網欠陥検出システムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 09:35:49 GMT)
Transfer Learning for Microstructure Segmentation with CS-UNet: A Hybrid
Algorithm with Transformer and CNN Encoders [0.2] 顕微鏡画像上で事前学習したTransformerモデルとCNNモデルのセグメンテーション性能を、自然画像上で事前学習したモデルと比較する。
また,画像セグメンテーションにおいて,事前学習したトランスフォーマーとCNNエンコーダの組み合わせは,事前学習したCNNエンコーダ単独よりも一貫して優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 16:56:15 GMT)
Bottom-Up Grounding in the Probabilistic Logic Programming System
Fusemate [0.2] フーセメイトの推論エンジンは、グラウンディング成分と確率的推論のための可変除去方法とを含む。
提案手法は,マルコフモデルのような「時間」を含む例で詳細に提示し,実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 00:35:59 GMT)
Generalization in Deep Reinforcement Learning for Robotic Navigation by
Reward Shaping [0.2] ローカルナビゲーション問題におけるDRLアルゴリズムの適用について検討する。
DRLに基づく衝突回避ポリシーにはいくつかの利点があるが、それらは局所的なミニマの影響を受けやすい。
本稿では,学習段階において得られた地図情報を取り入れた新たな報酬関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:07:48 GMT)
A method of approximation of discrete Schr\"odinger equation with the
normalized Laplacian by discrete-time quantum walk on graphs [0.1] 離散時間量子ウォークモデルによって誘導されるグラフ上の連続時間量子ウォークモデルのクラスを提案する。
誘導された連続時間量子ウォークは、正規化されたラプラシアンによって駆動される(自由な)離散シュリンガー方程式の拡張版である。
それぞれの離散時間量子ウォークがパラメータ $epsilon$ の適切な設定で、長い時間制限で、その連続時間量子ウォークによって識別されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 02:57:47 GMT)
Zero-Shot Edge Detection with SCESAME: Spectral Clustering-based
Ensemble for Segment Anything Model Estimation [0.0] 本稿では,SCESAMEを用いた新しいゼロショットエッジ検出法を提案する。
SCESAMEは、スペクトルクラスタリングに基づくセグメンテーションモデル推定のためのアンサンブルの略である。
我々はBSDS500とNYUDv2の2つのデータセットでエッジ検出実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 06:19:59 GMT)
The complexity paradox: An analysis of modeling education through the
lens of complexity science [0.0] 私は複雑なシステムを研究するための理論的枠組みである複雑性科学のレンズから、モデリング教育を分析する。
教育文献をモデル化することによる複雑性に関する課題を再考し、複雑性の観点から議論し、モデリングを教える際の複雑性の試行を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 08:22:11 GMT)
Tabletop Reversibility of Processes, and Product-Preserving Maps [0.0] 2つのレシピは、古典的および量子形式論の両方において、厳密に同一であることを示す。
逆チャネルが適切に定義されている場合、製品保存はテーブルトップの可逆性に十分な条件であるが必要ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 15:56:03 GMT)
Squeezing of light from Planck-scale physics [0.0] ハイゼンベルクの不確実性関係の変形モデルが, 単一モード光と多モード光に広く研究されている。
このモデルにより変形した分散関係が導かれ、光子の到着時に進行する。
遠方の天体物理源に由来する光の古典的でない性質の測定は、これらの予測をテストするために窓を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 07:02:16 GMT)
Simultaneous temperature estimation and nonuniformity correction from
multiple frames [0.0] 低コストのマイクロボロメーターベースの赤外線カメラは、空間的に不均一であり、温度測定でドリフトする傾向がある。
低コストマイクロボロメータカメラで捉えた複数フレームからの同時温度推定と非均一性補正(NUC)のための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 16:25:44 GMT)
Revealing the Underlying Patterns: Investigating Dataset Similarity,
Performance, and Generalization [0.0] 教師付きディープラーニングモデルは、特定のタスクで許容可能なパフォーマンスを達成するために、大量のラベル付きデータを必要とする。
モデル動作に関する洞察を得るために、画像イメージ、データセット、画像データセット距離を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 13:39:47 GMT)
Random Projection using Random Quantum Circuits [0.0] 大規模低ランクデータセットの次元化における局所乱数量子回路の短期的利用について検討する。
十分短い深さを持つ局所ランダム量子回路の行列表現が乱射影のよい候補であることを示す。
また、よく用いられる古典的ランダムプロジェクションに対して、量子ランダムプロジェクションの性能をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 17:32:48 GMT)
Quantum walks on blow-up graphs [0.0] グラフ$G$の$n$コピーは、グラフ$oversetnuplusG$である。
ブローアップグラフ $oversetnuplusG$ 上の量子状態移動の存在について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:07:25 GMT)
Pulse shape effects in qubit dynamics demonstrated on an IBM quantum
computer [0.0] 一定キャリア周波数のパルス形外界と量子ビットのコヒーレント相互作用について検討する。
理論的および実験的に、5つの異なるパルス形状の遷移線プロファイルを探索する。
sech$2$パルスに対して、ローゼンツェナー予想(英語版)を用いて遷移確率の解析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:56:00 GMT)
Preparing and Analyzing Solitons in the sine-Gordon Model with Quantum
Gas Microscopes [0.0] sine-Gordonモデルは、多くの量子多体系において低エネルギー理論として現れる。
ソリトンを調製・解析するための超低温原子の量子ガス顕微鏡のプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 08:31:25 GMT)
PGTask: Introducing the Task of Profile Generation from Dialogues [0.0] プロファイル生成タスク(PGTask)は、対話からプロファイル情報を抽出する新しいデータセットである。
最先端の手法を用いて、この新しいデータセットのプロファイル生成のベンチマークを提供する。
本実験では,プロファイル生成の課題を明らかにするとともに,新たな研究方向性がもたらされることを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 05:55:48 GMT)
Optimal Transport-inspired Deep Learning Framework for Slow-Decaying
Problems: Exploiting Sinkhorn Loss and Wasserstein Kernel [0.0] 還元次数モデル(ROM)は、高次元システムに対処するために科学計算で広く使われている。
最適輸送理論とニューラルネットワークに基づく手法を統合した新しいROMフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、精度と計算効率の点で従来のROM手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 10:24:43 GMT)
On the {\eta} pseudo PT symmetry theory for non-Hermitian Hamiltonians:
time-dependent systems [0.0] 非エルミート的ハミルトニアン H は Hdag=PTHPT という関係を通じてその随伴 Hdag と関係を持つ。
擬PT対称性とeta-pseudo-Hermiticityを時間依存の非エルミート・ハミルトニアンに対して同時に導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 09:57:33 GMT)
Multivariate time series classification with dual attention network [0.0] 本研究では,時系列分類のための局所的特徴とグローバルな特徴を抽出する新しいネットワーク(DA-Net)を探索する。
DA-Netを構成する2つの異なるレイヤは、Squeeze-Excitation Window Attention(SEWA)層とWindows(SSAW)層内のSparse Self-Attention(SSAW)層である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 22:47:46 GMT)
Long-distance high-fidelity continuous-variable quantum key distribution
with non-Gaussian operations: An exact closed form solution [0.0] 純粋損失チャネルの特殊な場合、プロトコルの最大の範囲は、リピータレス量子通信の基本的な限界よりわずか6.5%少ない。
さらに, 余剰雑音の異なる値に対するプロトコルの検証により, 範囲と忠実度のトレードオフであり, プロトコル範囲をわずかに減らしたコストで忠実度の高い値が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 12:35:20 GMT)
Lars Brink and SIC_POVMs [0.0] 2022年の夏、私はLars Brinkに、次元$n2+3$のヒルベルト空間において、SIC-POVMを構築するために数理論的な洞察を使う方法を知っていると伝えた。
私はラーズの学生がどんな感じだったか、そして我々の建設に対する彼の反応についてスケッチします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 18:21:10 GMT)
Hellmann Feynman Theorem in Non-Hermitian system [0.0] 我々はPT不変な非エルミート量子物理学フレームワークにおけるヘルマン・ファインマンの定理(HFT)を再考する。
内部積の定義を変更して HFT の修正版を導出し、PT の破れも壊れていない相も、理論の例外的な点でさえも良いことを明確に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 16:31:31 GMT)
Flying Bird Object Detection Algorithm in Surveillance Video Based on
Motion Information [0.0] 監視ビデオでは、オブジェクトのサイズは小さい(低信号対雑音比(SNR))。
物体追跡アルゴリズムは、不審な飛行する鳥の物体を追跡し、その運動距離(MR)を計算するために使用される
同時に、不審飛行鳥物体のMRの大きさを移動速度に応じて適応的に調整する。
ASt-CubesをベースとしたLightWeight U-Shape Net (LW-USN)は、飛ぶ鳥の物体を検出するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 13:49:36 GMT)
Federated Learning for 5G Base Station Traffic Forecasting [0.0] 基地局LTEデータに分散学習を適用した時系列予測の有効性について検討した。
この結果から,フェデレートされた設定に適応した学習アーキテクチャは,集中型設定に等価な予測誤差をもたらすことがわかった。
さらに,基地局における前処理技術により予測精度が向上する一方,先進的な統合アグリゲータは単純なアプローチを超越しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 12:52:10 GMT)
External Reasoning: Towards Multi-Large-Language-Models Interchangeable
Assistance with Human Feedback [0.0] 本稿では、外部リポジトリからの知識の選択的統合により、LLM(Large Language Models)を拡張できることを提案する。
このアプローチの中心は、複数のLLMインターチェンジ支援に基づくTextbf外部推論のためのタイレッドポリシーの確立である。
結果は、Crefcomparisonにおける最先端のパフォーマンスを示し、ChatPDF.comを含む既存のソリューションを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 19:29:03 GMT)
Exploring Human Crowd Patterns and Categorization in Video Footage for
Enhanced Security and Surveillance using Computer Vision and Machine Learning [0.0] 本稿では,映像中の動きを追跡する新しいアプローチとして,コンピュータビジョンのセキュリティと監視の可能性について考察する。
動作をArcs, Lanes, Converging/Diverging, Random/Block動作に分類することにより、異なる光フロー技術、CNNモデル、機械学習モデルについて検討する。
その結果、異常検出モデルのトレーニング、動きに基づく行動洞察の提供、シーンの理解の向上が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 16:09:20 GMT)
Emoji Prediction in Tweets using BERT [0.0] 本稿では,広く使われている事前学習型言語モデルであるBERTを用いた絵文字予測のためのトランスフォーマーに基づく手法を提案する。
我々はBERTをテキストと絵文字の両方を含む大量のテキスト(つぶやき)のコーパスで微調整し、与えられたテキストに対して最も適切な絵文字を予測する。
実験の結果,提案手法は,75%以上の精度で絵文字の予測において,最先端のモデル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） (Sat, 26 Aug 2023 11:02:16 GMT)
Demonstrations of the Potential of AI-based Political Issue Polling [0.0] そこで我々は,ChatGPTから人間ライクなサーベイ応答を抽出するための迅速なエンジニアリング手法を開発した。
我々は大規模な実験を行い、人間の調査よりもはるかに低コストで何千ものシミュレーションされた応答を問い合わせる。
ChatGPTは,様々な政策問題について,世論の平均レベルと分布の両方を予測するのに有効である。
しかし、人口レベルでの違いを予想することは成功していない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 16:32:26 GMT)
Deep learning assisted robust detection techniques for a chipless RFID
sensor tag [0.0] 本稿では,チップレスRFIDセンサタグからの識別・センサデータのロバスト読み出し手法を提案する。
機械学習(ML)とディープラーニング(DL)の回帰モデリング技術が初めて、レーダークロスセクション(RCS)データのデータセットに適用される。
本報告では, タグ表面形状, 傾き角, 読み出し範囲が, ID と知覚値の頑健な検出のためのモデルのトレーニングに取り入れられていることを初めて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 19:20:35 GMT)
Controlling Work Output and Coherence in Finite Time Quantum Otto
Engines Through Monitoring [0.0] システム・ポインターの相互作用数とポインターの測定量が異なる3つのポインターベースの測定手法について考察する。
本研究では, 実測値の調整により, 作業物のコヒーレンスとエンジンの作業出力を制御可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 11:30:30 GMT)
C-rusted: The Advantages of Rust, in C, without the Disadvantages [0.0] C-rustedは、言語、システム、およびユーザ定義リソースのオーナシップ、排他性、共有性を表現するために(部分的に)Cプログラムに注釈を付けることができる革新的な技術である。
注釈付きCプログラムは、ISO Cコードを処理することができるコンパイルツールチェーンの修正されていないバージョンで変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 14:41:10 GMT)
Bengali Document Layout Analysis with Detectron2 [0.0] 文書レイアウト分析では、文書をテキストボックス、段落、画像、テーブルなどの意味のある単位に分割する。
我々は, ベンガル語文書のDLAモデルの精度を, Detectron2ライブラリで利用可能な高度なMask R-CNNモデルを用いて改善した。
その結果,ベンガル語の文書を正確に分類する上で,これらのモデルの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 05:29:09 GMT)
Adversarial Fine-Tuning of Language Models: An Iterative Optimisation
Approach for the Generation and Detection of Problematic Content [0.0] 大規模言語モデル(LLM)における意図しない有害コンテンツ生成の課題に挑戦する。
私たちの2つのアプローチでは、潜在的に有害なプロンプトを生成するために微調整された敵モデルと、これらのプロンプトを反復的に識別するように最適化された判断モデルを採用しています。
本研究は, 初歩的なモデルテキストタダを用いて, わずか数ラウンドでGPT-4よりも13%高い精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 05:20:58 GMT)
A transport approach to sequential simulation-based inference [0.0] 静的モデルパラメータの逐次ベイズ推定を効率的に行うためのトランスポートベース手法を提案する。
この戦略は、パラメータとデータの合同分布から条件分布を抽出し、構造化された(例えば、ブロック三角形)輸送マップを推定する。
これにより、モデルのないオンラインフェーズにおける輸送マップによる後部密度の勾配に基づく特徴付けが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 18:53:48 GMT)
A semantic backdoor attack against Graph Convolutional Networks [0.0] セマンティックバックドアアタックはディープニューラルネットワーク(DNN)に対する新しいタイプのバックドアアタックである
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に対するセマンティックバックドア攻撃を提案し,GCNにおけるこの脆弱性の存在を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 12:25:24 GMT)
A Deep Learning algorithm to accelerate Algebraic Multigrid methods in
Finite Element solvers of 3D elliptic PDEs [0.0] 本稿では,有限要素解法として用いる場合の代数的多重グリッド法の計算コストを最小化する新しいDeep Learningアルゴリズムを提案する。
本研究では,大きなスパース行列処理の計算コストを削減し,手前の回帰処理に必要な特徴を保存できることを実験的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 26 Aug 2023 09:02:56 GMT)