Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Object-Centric Multiple Object Tracking [124.3]
本稿では,多目的追跡パイプラインのためのビデオオブジェクト中心モデルを提案する。オブジェクト中心のスロットを検出出力に適応するインデックスマージモジュールと、オブジェクトメモリモジュールで構成される。オブジェクト中心学習に特化して、オブジェクトのローカライゼーションと機能バインディングのためのスパース検出ラベルしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 03:34:12 GMT)
Baseline Defenses for Adversarial Attacks Against Aligned Language Models [109.8]
我々は,大規模言語モデルに対する主要な敵攻撃に対するベースライン防衛戦略を評価した。検出(複雑度に基づく)、入力前処理(言い換えと再帰化)、対人訓練の3種類の防衛について検討する。驚くべきことに、他のドメインで予想されるよりも、フィルタリングや前処理で成功しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:59:44 GMT)
Speculative Decoding with Big Little Decoder [103.7]
Big Little Decoder (BiLD) は、幅広いテキスト生成アプリケーションの推論効率と遅延を改善するフレームワークである。 NVIDIA T4 GPUでは、当社のフレームワークは最大2.12倍の高速化を実現し、生成品質の最小化を実現している。私たちのフレームワークは完全にプラグアンドプレイで、トレーニングプロセスやモデルアーキテクチャの変更なしに適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:58:52 GMT)
Point-Bind & Point-LLM: Aligning Point Cloud with Multi-modality for 3D Understanding, Generation, and Instruction Following [88.4]
ポイントクラウドを2次元画像,言語,音声,ビデオと整合させる3次元マルチモーダリティモデルであるPoint-Bindを紹介する。また、3次元マルチモーダル命令に続く最初の3次元大規模言語モデル(LLM)であるPoint-LLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:59:47 GMT)
On the Localization of Ultrasound Image Slices within Point Distribution Models [84.3]
甲状腺疾患は高分解能超音波(US)で診断されることが多い縦断追跡は病理甲状腺形態の変化をモニタリングするための重要な診断プロトコルである。 3次元形状表現におけるUS画像の自動スライスローカライズのためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:10:46 GMT)
Enhancing the vocal range of single-speaker singing voice synthesis with melody-unsupervised pre-training [82.9]
本研究では, メロディ非教師型マルチスピーカ事前学習法を提案し, シングルスピーカの発声域を拡大する。合成音声のリズム自然性を改善するために、識別可能な持続時間調整器を導入するのは、これが初めてである。実験により,提案したSVSシステムは,音質と自然性の両方において,ベースラインよりも優れていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 06:40:41 GMT)
FLatten Transformer: Vision Transformer using Focused Linear Attention [80.6]
線形注意(linear attention)は、その線形複雑性に対して、はるかに効率的な代替手段を提供する。現在の線形アテンションアプローチは、大きなパフォーマンス劣化に悩まされるか、追加の計算オーバーヘッドを導入するかのいずれかである。本研究では,高効率と表現性の両方を実現するために,新しいFocused Linear Attentionモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:01:36 GMT)
Identifiable Cognitive Diagnosis with Encoder-decoder for Modelling Students' Performance [77.2]
既存の認知診断モデル(CDM)は、熟練度応答パラダイムに従う。本稿では,新しい認知診断フレームワークを提案する。我々は,ID-CDMの診断結果の識別性,説明性,正確性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:18:02 GMT)
Viewset Diffusion: (0-)Image-Conditioned 3D Generative Models from 2D Data [76.4]
Viewset Diffusionは拡散に基づくジェネレータで、3Dオブジェクトを出力する。拡散モデルをトレーニングし、ビューセットを生成するが、ニューラルネットワークジェネレータを設計し、内部で対応する3Dモデルを再構成する。モデルはフィードフォワード方式で効率的に再構成を行い、ビューセット当たり3ビューのレンダリング損失のみを用いてトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 11:09:36 GMT)
Geometry-Informed Neural Operator for Large-Scale 3D PDEs [76.1]
大規模偏微分方程式の解演算子を学習するために,幾何インフォームド・ニューラル演算子(GINO)を提案する。我々はGINOを訓練し、わずか500点のデータポイントで車両表面の圧力を予測することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 16:59:21 GMT)
VideoGen: A Reference-Guided Latent Diffusion Approach for High Definition Text-to-Video Generation [73.5]
VideoGenはテキスト・ツー・ビデオ生成方式であり、フレームの忠実度が高く、時間的一貫性の強い高精細なビデオを生成することができる。我々は,テキストプロンプトから高品質な画像を生成するために,既製のテキスト画像生成モデル,例えば,安定拡散(Stable Diffusion)を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 11:14:43 GMT)
FederatedScope-LLM: A Comprehensive Package for Fine-tuning Large Language Models in Federated Learning [70.4]
本稿では, ファインチューニング LLM のこれらの課題について論じ, 本パッケージ FS-LLM を主な貢献として紹介する。我々は、FLシナリオにおける将来の拡張のために、包括的フェデレーションパラメータ効率の良い微調整アルゴリズムの実装と汎用プログラミングインタフェースを提供する。本研究では, FS-LLM の有効性を検証し, FL 設定におけるパラメータ効率の高いパラメータ調整アルゴリズムを用いて, 高度な LLM のベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:40:36 GMT)
Ref-Diff: Zero-shot Referring Image Segmentation with Generative Models [68.7]
本稿では,画像分割を参照するための新しい参照拡散分割器(Referring Diffusional segmentor, Ref-Diff)を提案する。提案生成器がなければ、生成モデルだけで既存のSOTAの弱教師付きモデルに匹敵する性能を達成できることを実証する。このことは、生成モデルがこのタスクに有益であり、より優れたセグメンテーションを参照するために識別モデルを補完できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 05:57:47 GMT)
C-PMI: Conditional Pointwise Mutual Information for Turn-level Dialogue Evaluation [68.6]
本稿では,システムとユーザ間のターンレベルインタラクションを測定するための,モデルに依存しない新しいアプローチを提案する。提案手法は,既存の評価システムと比較して,人間の判断との相関性を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 16:11:40 GMT)
Fine-grained Recognition with Learnable Semantic Data Augmentation [68.5]
きめ細かい画像認識は、長年続くコンピュータビジョンの課題である。本稿では,識別領域損失問題を軽減するため,特徴レベルのトレーニングデータを多様化することを提案する。本手法は,いくつかの人気分類ネットワーク上での一般化性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 11:15:50 GMT)
DARC: Distribution-Aware Re-Coloring Model for Generalizable Nucleus Segmentation [68.4]
ドメインギャップは、異なるフォアグラウンド(核)-バックグラウンド比によっても引き起こされる可能性があると我々は主張する。まず、異なる領域間の劇的な画像色変化を緩和する再カラー化手法を提案する。次に,前景-背景比の変動に頑健な新しいインスタンス正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:01:13 GMT)
Large Content And Behavior Models To Understand, Simulate, And Optimize Content And Behavior [68.2]
シャノンはコミュニケーションを技術、意味、効力の3つのレベルに分けた。大きな言語モデル(LLM)は第2の目標に向かって多少前進するが、第3のレベルはまだほとんど触れられていない。振舞いトークンは、共有、いいね、クリック、購入、リツイートなど、コミュニケーション上の受信者動作を定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:34:49 GMT)
Randomized Polar Codes for Anytime Distributed Machine Learning [66.5]
本稿では,低速な計算ノードに対して堅牢で,線形演算の近似計算と精度の両立が可能な分散コンピューティングフレームワークを提案する。本稿では,復号化のための計算複雑性を低く保ちながら,実数値データを扱うための逐次復号アルゴリズムを提案する。大規模行列乗算やブラックボックス最適化など,様々な文脈において,このフレームワークの潜在的な応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:02:04 GMT)
LEVER: Learning to Verify Language-to-Code Generation with Execution [64.4]
本稿では,プログラムの実行結果の検証を学習することで,言語からコードへの生成を改善するシンプルな手法であるLEVERを提案する。具体的には、LLMからサンプリングされたプログラムが、自然言語入力、プログラム自体とその実行結果に基づいて正しいか否かを判定するために、検証者を訓練する。 LEVER はベースコード LLMs (4.6% から 10.9% まで) を継続的に改善し、それらすべてに対して新しい最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:37:42 GMT)
Analyzing Dataset Annotation Quality Management in the Wild [63.1]
最先端モデルのトレーニングと評価に使用される一般的なデータセットでさえ、間違った量のアノテーション、バイアス、あるいはアノテーションのアーティファクトを含んでいる。文献に記載されているように,まず,データセット作成のための推奨品質管理プラクティスを調査し,要約する。我々は、テキストデータセットを導入した591の学術出版物のコーパスをコンパイルし、アノテータ管理、合意、判断、データ検証などの品質関連の側面に注釈を付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 22:23:09 GMT)
PathLDM: Text conditioned Latent Diffusion Model for Histopathology [63.0]
そこで我々は,高品質な病理像を生成するためのテキスト条件付き遅延拡散モデルPathLDMを紹介した。提案手法は画像とテキストデータを融合して生成プロセスを強化する。我々は,TCGA-BRCAデータセット上でのテキスト・ツー・イメージ生成において,SoTA FIDスコア7.64を達成し,FID30.1と最も近いテキスト・コンディショナブル・コンペティタを著しく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 22:08:32 GMT)
Efficient RLHF: Reducing the Memory Usage of PPO [61.5]
本稿では,PPOのためのメモリセーブ技術におけるメモリ使用量,性能,トレーニング時間を総合的に分析する。まず、SFTモデルとRewardモデルを統合し、訓練中にLoRAを動的にオフにすることで、Hydra-RLHFを導入する。以上の結果から,Hydra-PPOはRLHFをより広く活用するためのシンプルで有望なソリューションであることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 22:57:20 GMT)
Variational Denoising Network: Toward Blind Noise Modeling and Removal [59.4]
ブラインド画像のデノイングはコンピュータビジョンにおいて重要な問題であるが、非常に難しい問題である。本稿では,ノイズ推定と画像デノーミングを併用した新しい変分推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:37:22 GMT)
Zero-Shot Video Moment Retrieval from Frozen Vision-Language Models [58.2]
モーメント・テキストアライメントを容易にするため、任意のVLMから一般化可能なビジュアル・テクスチャの事前適応のためのゼロショット手法を提案する。 3つのVMRベンチマークデータセットで実施された実験は、ゼロショットアルゴリズムの顕著なパフォーマンス上の利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:06:50 GMT)
Label Denoising through Cross-Model Agreement [58.0]
ノイズのあるラベルを記憶することはモデルの学習に影響を与え、準最適性能をもたらす可能性がある。雑音ラベルから堅牢な機械学習モデルを学習するための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:38:59 GMT)
Minimally-Supervised Speech Synthesis with Conditional Diffusion Model and Language Model: A Comparative Study of Semantic Coding [57.4]
Diff-LM-Speech, Tetra-Diff-Speech, Tri-Diff-Speechを提案する。また,変分オートエンコーダと韻律ボトルネックに基づくプロンプトエンコーダ構造を導入し,プロンプト表現能力の向上を図る。実験の結果,提案手法はベースライン法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:16:20 GMT)
CPSP: Learning Speech Concepts From Phoneme Supervision [57.1]
本稿では,3つのエンコーダ,1つのデコーダ,およびコントラスト学習を用いて,音素と音声を協調したマルチモーダル空間に導入するコントラスト型音声合成訓練(CPSP)を提案する。 CPSPモデルは、210kの音声と音素のテキストペアで訓練され、最小限に制御されたTS、VC、ASRを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:35:43 GMT)
LaserMix for Semi-Supervised LiDAR Semantic Segmentation [56.7]
We study the underexplored semi-supervised learning (SSL) in LiDAR segmentation。当社の中核となる考え方は、LiDAR点雲の強い空間的手がかりを活用して、ラベルのないデータをうまく活用することです。我々は、異なるLiDARスキャンからレーザービームを混合し、一貫性と自信のある予測を行うことを奨励するLaserMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:58:15 GMT)
Long-Term Memorability On Advertisements [56.6]
ML文学における広告の記憶可能性に関する研究は行われていない。 276のブランドをカバーする1203の参加者と2205の広告からなる,最初の大規模記憶可能性調査を行った。速く動くシーンを持つコマーシャルを使うブランドは、遅いシーンを持つブランドよりも記憶に残るものが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:27:04 GMT)
Simple and Efficient Heterogeneous Graph Neural Network [55.6]
不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)は、不均一グラフの豊富な構造的および意味的な情報をノード表現に埋め込む強力な能力を持つ。既存のHGNNは、同種グラフ上のグラフニューラルネットワーク(GNN)から多くのメカニズム、特に注意機構と多層構造を継承する。本稿では,これらのメカニズムを詳細に検討し,簡便かつ効率的なヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(SeHGNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:23:17 GMT)
Reinforcement Learning with Human Feedback for Realistic Traffic Simulation [53.9]
効果的なシミュレーションの鍵となる要素は、人間の知識と整合した現実的な交通モデルの導入である。本研究では,現実主義に対する人間の嗜好のニュアンスを捉えることと,多様な交通シミュレーションモデルを統合することの2つの主な課題を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 19:29:53 GMT)
JoTR: A Joint Transformer and Reinforcement Learning Framework for Dialog Policy Learning [53.8]
対話政策学習(DPL)は対話モデリングの重要な構成要素である。フレキシブルな対話行動を生成するための新しいフレームワークであるJoTRを導入する。従来の方法とは異なり、JoTRはよりダイナミックで適応可能な対話アクション生成を可能にするワードレベルのポリシーを定式化している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 03:19:53 GMT)
Recommender AI Agent: Integrating Large Language Models for Interactive Recommendations [53.8]
InteRecAgentという,大きな言語モデルを脳として,レコメンダモデルをツールとして使用する,効率的なフレームワークを紹介します。 InteRecAgentは会話レコメンデーションシステムとして満足度を達成し、汎用LLMよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:40:16 GMT)
Learning Shared Safety Constraints from Multi-task Demonstrations [53.1]
安全なタスク完了のエキスパートによる実証から制約を学習する方法を示す。私たちは、専門家が取ることができたが、選択しなかった、高い報酬を与える行動を禁じる制約を学びます。高次元連続制御タスクのシミュレーション実験により本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 19:37:36 GMT)
Improving 3D Imaging with Pre-Trained Perpendicular 2D Diffusion Models [52.5]
本稿では,2つの垂直2次元拡散モデルを用いて3次元逆問題の解法を提案する。 MRI Z軸超解像, 圧縮センシングMRI, スパースCTなどの3次元医用画像再構成作業に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:04:30 GMT)
Mutual-Guided Dynamic Network for Image Fusion [51.6]
画像融合のための新しい相互誘導動的ネットワーク(MGDN)を提案する。 5つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法は4つの画像融合タスクにおいて既存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, 1 Sep 2023 04:51:13 GMT)
Trust your Good Friends: Source-free Domain Adaptation by Reciprocal Neighborhood Clustering [50.5]
我々は、ソースデータがない場合に、ソース事前学習されたモデルをターゲット領域に適応させる、ソースフリー領域適応問題に対処する。提案手法は,ソースドメイン分類器と一致しない可能性のあるターゲットデータが,依然として明確なクラスタを形成しているという観測に基づいている。本研究では, この地域構造を, 地域住民, 相互隣人, 及び拡張近所を考慮し, 効率的に把握できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:31:18 GMT)
Amyloid-Beta Axial Plane PET Synthesis from Structural MRI: An Image Translation Approach for Screening Alzheimer's Disease [49.6]
定量的に正確な構造MRIから合成アミロイドベータPET画像を生成するために、画像翻訳モデルを実装した。その結果, 合成PET画像は, 形状, コントラスト, 全体的なSSIMおよびPSNRにおいて, 真実と高い類似性で生成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 16:26:42 GMT)
Quantum Cognitive Modeling: New Applications and Systems Research Directions [49.5]
我々は新しい量子応用のクラスとして計算認知モデルを導入する。私たちが発見した研究の機会の中で、量子クラウドスケジューリングの2つの簡単なアイデアについて研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:34:53 GMT)
EasyNet: An Easy Network for 3D Industrial Anomaly Detection [49.3]
3D異常検出は、産業生産において、新しくて重要なコンピュータビジョンタスクである。我々は,事前訓練されたモデルやメモリバンクを使わずに,容易に展開可能なネットワーク(EasyNet)を提案する。実験の結果、EasyNetはトレーニング済みのモデルやメモリバンクを使わずに92.6%の異常検出AUROC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, 1 Sep 2023 02:33:26 GMT)
CityDreamer: Compositional Generative Model of Unbounded 3D Cities [48.3]
本研究では,3次元都市を対象とした合成モデルであるCityDreamerを提案する。我々は2つのデータセット、OSMとGoogleEarthを構築し、膨大な量の現実世界の都市画像を含む。 CityDreamerは、さまざまな生活スタイルの3D都市を創造する最先端の手法よりも優れていることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:57:02 GMT)
ARFA: An Asymmetric Receptive Field Autoencoder Model for Spatiotemporal Prediction [47.0]
本稿では、この問題に対処するために、非対称受容時空間オートエンコーダ(ARFA)モデルを提案する。具体的には、異なる機能に合わせた受容場加群の対応するサイズを設計する。デコーダでは,局所的な情報時間的再構成のためのカーネルモジュールを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:55:53 GMT)
Robust Point Cloud Processing through Positional Embedding [46.6]
PointNetや、より最近のポイントクラウドトランスフォーマーやその変種といったメソッドはすべて、学習されたポイント毎の埋め込みを採用しています。帯域幅の基準に基づく解析的ポイント毎の埋め込みの役割について検討する。我々は,OODノイズのいくつかのカテゴリで,ポイントクラウド分類や登録などの下流タスクにおける説得力のある結果を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:47:52 GMT)
Towards Contrastive Learning in Music Video Domain [46.3]
我々は、オーディオとビデオのモダリティのためのデュアルエンコーダを作成し、双方向のコントラスト損失を用いてトレーニングする。実験では、50万曲のミュージックビデオを含む業界データセットと、公開ミリオンソングデータセットを使用します。この結果から, コントラスト的な微調整のない事前学習ネットワークは, 両タスクで評価した場合に, コントラスト的な学習手法より優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:08:21 GMT)
High-Resolution Document Shadow Removal via A Large-Scale Real-World Dataset and A Frequency-Aware Shadow Erasing Net [46.2]
ドキュメントをカジュアルな機器でキャプチャすると、シャドウが発生することが多い。自然なシャドウ除去のアルゴリズムとは異なり、文書シャドウ除去のアルゴリズムはフォントや数字の詳細を高精細な入力で保存する必要がある。より大規模な実世界のデータセットと、慎重に設計された周波数対応ネットワークを介して、高解像度のドキュメントシャドウ除去を処理します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:16:20 GMT)
Domain-Agnostic Molecular Generation with Self-feedback [44.9]
MolGenは、分子生成に特化した事前訓練された分子言語モデルである。 MolGenは1億以上の分子SELFIESを再構成することで、本質的な構造的および文法的な洞察を得る。 MolGenは分子の分布を正確に把握し、構造的特性を暗黙的に学習し、化学空間を効率的に探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:50:44 GMT)
Language-Conditioned Change-point Detection to Identify Sub-Tasks in Robotics Domains [44.0]
言語命令を用いて,実証されたロボット軌道内のサブタスクを同定する。本稿では,問題のサブタスクを識別する言語条件の変更点検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 21:40:34 GMT)
Activation Addition: Steering Language Models Without Optimization [43.9]
我々は,アクティベーションエンジニアリングについて検討する。モデル動作を予測可能に変更するために,推論時にアクティベーションを変更する。我々の推論時間アプローチは、出力の高レベルな特性を制御し、ターゲット外のモデル性能を保ちます。微調整よりもはるかに少ない計算と実装の労力で、ユーザは自然言語の仕様を提供し、そのオーバーヘッドはモデルサイズで自然にスケールできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:07:29 GMT)
SoK: Safer Digital-Safety Research Involving At-Risk Users [43.5]
コンピュータのセキュリティとプライバシーに関する研究は、リスクの高いユーザーのデジタル安全のニーズを満たす方法を理解するために不可欠である。成長する研究者コミュニティが使用する14の研究リスクと36の安全プラクティスを引き出すために,196の学術研究の分析を行った。本稿では,リスクの高いユーザリサーチの報告,研究,資金提供に関する今後の研究分野を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 21:15:39 GMT)
Topological Josephson Junctions in the Integer Quantum Hall Regime [42.4]
チューニング可能なジョセフソン接合(TJJ)は、異常なジョセフソン効果と位相量子絶縁体応用を研究する上で望ましいプラットフォームである。本稿では、整数量子ホール(IQH)と超伝導体の物理を組み合わせることで、頑健で静電気的に調整可能なTJJを提案する。スケーラブルでロバストなAndreev-qubitプラットフォームへの特に関連性があり、また効率的な位相電池でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:05:39 GMT)
AAN: Attributes-Aware Network for Temporal Action Detection [41.7]
本稿では,Attributes-Aware Network (AAN) について述べる。 AANは,2つの一般的なアクション検出データセット – CharadesとToyota Smarthome Untrimmedデータセット – に対して,最先端のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:35:31 GMT)
Privacy Attacks and Defenses for Digital Twin Migrations in Vehicular Metaverses [40.8]
Vehicular Twins (VTs)はVehicular Metaverse Users (VMUs)のデジタルレプリカである。 VTはRoadSide Units (RSU) で確立され、十分な計算資源とストレージ資源を持つ。 VTマイグレーションの間、物理仮想同期とVT間の大規模な通信は、アイデンティティと位置プライバシーの開示を引き起こす可能性がある。そこで本研究では,VMU-VTの2つの擬似化方式と,これらの攻撃を防御するための同期擬似化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:14:33 GMT)
On progressive sharpening, flat minima and generalisation [39.9]
深層学習における損失曲率と入出力モデル行動の関係を理解するための新しい手法を提案する。我々は、深層ニューラルネットワークのロス・ヘッセンと入力出力ヤコビアンをトレーニング全体を通してトレーニングサンプルに結びつけるアンザッツを接地する。次に、モデルの入出力ヤコビアンがそのデータ分布上のリプシッツノルムを近似する程度を定量化する一連の理論的結果を証明する。我々は、我々のアンサッツと理論結果を用いて、最近観測されたプログレッシブ・シャープニング現象の新しい説明と、平らなミニの一般化特性を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:22:22 GMT)
Causal Policy Gradient for Whole-Body Mobile Manipulation [39.3]
Causal MoMaは、典型的なMoMaタスクのポリシーをトレーニングする新しいフレームワークである。ロボットのアクション空間の最も好ましい部分空間を利用して、各サブオブジェクトに対処する。異なるタスクを対象とした3種類の模擬ロボットにおけるCausal MoMaの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:10:54 GMT)
A Locality-based Neural Solver for Optical Motion Capture [37.3]
ノイズの多いマーカーデータから、マーカーと関節を異なるタイプのノードとして扱う異種グラフニューラルネットワークを提案する。本手法は,隠蔽マーカー位置誤差の予測精度の観点から,最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:40:17 GMT)
Local and adaptive mirror descents in extensive-form games [37.0]
我々は,ゼロサム不完全な情報ゲーム (IIG) において,軌道フィードバックを用いて$epsilon$-Optimal戦略を学習する方法を研究する。我々は、プレイヤーが時間とともにポリシーを更新する固定サンプリングアプローチを検討するが、与えられた固定サンプリングポリシーによって観察される。このアプローチは高い確率で$tildemathcalO(T-1/2)$の収束率を保証し、ゲームパラメータにほぼ最適に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:20:49 GMT)
Vec2Face-v2: Unveil Human Faces from their Blackbox Features via Attention-based Network in Face Recognition [36.2]
蒸留フレームワーク(DAB-GAN)における意図に基づく客観的生成適応ネットワーク(Bijective Generative Adversarial Networks)と呼ばれる新しい手法を提案する。 DAB-GAN法は、新しく定義されたBijective Metrics Learningアプローチによる、新しい注意に基づく生成構造を含む。我々は,難解な顔認識データベースについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 20:51:48 GMT)
Towards Addressing the Misalignment of Object Proposal Evaluation for Vision-Language Tasks via Semantic Grounding [36.0]
Vision-Language (VL)タスクで生成されたオブジェクト提案のパフォーマンスは、現在利用可能なすべてのアノテーションで評価されている。我々の研究は、この現象の研究として役立ち、セマンティックグラウンドディングの有効性を探求し、その効果を緩和する。提案手法は一貫性があり,画像キャプションの指標と人間のアノテーションによって選択されたアノテーションとのアライメントが大幅に改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 02:19:41 GMT)
Irregular Traffic Time Series Forecasting Based on Asynchronous Spatio-Temporal Graph Convolutional Network [35.8]
本研究では,道路の交通状態を予測するために,Asynchronous Spatio-tEmporal graph convolutional nEtwoRk (ASeer)を提案する。不規則なトラフィック状態シーケンス内の時間依存性をキャプチャするために、各レーンの連続時間を埋め込むために学習可能なパーソナライズされた時間符号化を考案する。 2つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、6つのメトリクスでASeerの有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:27:52 GMT)
Learning to Prompt in the Classroom to Understand AI Limits: A pilot study [35.1]
大規模言語モデル(LLM)と、ChatGPTのような派生したチャットボットは、AIシステムの自然言語処理能力を大幅に改善した。しかし、AI手法が顕著な貢献を示しているにもかかわらず、興奮は否定的な感情を引き起こしている。パイロット教育は21人の生徒を抱えた高校で実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:31:21 GMT)
OpenIns3D: Snap and Lookup for 3D Open-vocabulary Instance Segmentation [34.4]
現在の3次元オープンボキャブラリシーン理解手法は,3次元特徴を言語で学習するためのブリッジとして,よく整列した2次元イメージを主に利用している。 2次元画像入力を必要としないOpenIns3Dを導入し、インスタンスレベルでの3次元オープン語彙シーン理解を実現する。この2Dインプットフリーで、訓練が容易で柔軟なアプローチは、さまざまな屋内および屋外データセットに対して最先端の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:59:56 GMT)
Topology-aware Tensor Decomposition for Meta-graph Learning [33.7]
不均一グラフから有用な情報を抽出するための一般的なアプローチは、メタグラフを使用することである。メタグラフの学習におけるテンソルからの新たな視点を提案する。また、DAGの構造を反映した位相対応テンソル分解(TENSUS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:49:08 GMT)
GNFactor: Multi-Task Real Robot Learning with Generalizable Neural Feature Fields [33.2]
ロボット工学において、非構造化現実環境における視覚的観察から多様な操作タスクを実行することができるエージェントを開発するための長年の課題である。マルチタスクロボット操作のための視覚行動クローニングエージェントであるGNFactorについて述べる。 GNFactorは現状の課題や目に見えない課題に比較して大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:00:11 GMT)
Task Aware Dreamer for Task Generalization in Reinforcement Learning [32.9]
強化学習の長年の目標は、トレーニングタスクと、同じような動的だが異なる報酬関数を持つ、見知らぬタスクをうまく学習できるエージェントを取得することである。一般的な課題は、これらの異なるタスク間の類似度を測定することであり、これはタスクの分布を分析し、より強力な一般化を伴うアルゴリズムを設計するのに不可欠である。本稿では,タスク分布の関連性を定量的に捉えるために,タスクの最適Q関数を介してタスク分布関連意識(TDR)という新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:58:12 GMT)
NeuroSurgeon: A Toolkit for Subnetwork Analysis [32.4]
ニューラルネットワークが表現することを学ぶアルゴリズムについて、多くのことが分かっていない。最近の研究は、訓練されたモデルを機能回路に分解することで理解しようと試みている。 NeuroSurgeonは、Hugingface Transformersライブラリ内のモデル内でのワークの検出と操作に使用できるピソンライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:26:55 GMT)
VisAlign: Dataset for Measuring the Degree of Alignment between AI and Humans in Visual Perception [32.4]
画像分類の観点からAIと人間の視覚的アライメントを測定するための新しいデータセットを提案する。我々のデータセットは、Must-Act(Must-Classify)、Must-Abstain、Uncertainの3つのサンプルからなる。一般的な5つの視覚知覚モデルと7つの禁忌手法の視覚的アライメントと信頼性を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:52:02 GMT)
Universal Normalization Enhanced Graph Representation Learning for Gene Network Prediction [32.3]
本稿では,ベースGNNの性能を高めるために,UNGNN(Universal Normalized GNN)フレームワークを提案する。遺伝子ネットワークに基づくバイオインフォマティクスタスクに関する包括的な実験は、我々のUNGNNモデルが人気のあるGNNベンチマークを著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 21:23:04 GMT)
SortedNet, a Place for Every Network and Every Network in its Place: Towards a Generalized Solution for Training Many-in-One Neural Networks [31.6]
SortedNetは、ディープニューラルネットワークの固有のモジュラリティを利用して効率的な動的推論を行う。我々のトレーニングでは、パラメータを共有するサブモデルのネストアーキテクチャを検討し、それらをソートされ確率的な方法でメインモデルと一緒に訓練する。提案手法の広範な拡張性を示すため,160種類のサブモデルを同時にトレーニング可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 05:12:25 GMT)
SSD-MonoDETR: Supervised Scale-aware Deformable Transformer for Monocular 3D Object Detection [28.6]
本稿では,モノクロ3次元物体検出のための"Supervised Scale-aware Deformable Attention"(SSDA)を提案する。スケール認識を取り入れたSSDAは、オブジェクトクエリの正確な受容領域を予測できる。 SSDAは検出精度を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 16:17:54 GMT)
Gaussian Boson Sampling with Pseudo-Photon-Number Resolving Detectors and Quantum Computational Advantage [28.4]
擬似光子数分解検出を用いた新しいガウス粒子サンプリング実験を報告する。ノイズの多いガウスボソンサンプリングのキャラクタリゼーションのための,より完全なモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:38:13 GMT)
Asymmetric double-winged multi-view clustering network for exploring Diverse and Consistent Information [28.3]
教師なしのシナリオでは、ディープコントラッシブ・マルチビュー・クラスタリング(DCMVC)がホットな研究スポットになりつつある。我々はCodingNetと呼ばれる新しいマルチビュークラスタリングネットワークを提案し、多様な一貫した情報を同時に探索する。フレームワークの有効性は、広く使用されている6つのベンチマークデータセットに関する広範な実験を通じて検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:13:22 GMT)
New metrics for analyzing continual learners [27.9]
継続学習(CL)は、標準的な学習アルゴリズムに課題をもたらす。この安定性・塑性ジレンマはCLの中心であり、安定性と塑性を個別に適切に測定するために複数の測定基準が提案されている。課題の難しさを考慮に入れた新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:53:33 GMT)
Data-Driven Projection for Reducing Dimensionality of Linear Programs: Generalization Bound and Learning Methods [27.4]
本稿では,高次元線形プログラム(LP)に対する単純なデータ駆動型アプローチについて検討する。我々は$ntimes k$ textitprojection matrixを学び、これは次元を$n$から$k$に減らす。次に、$k$-dimensional LPを解き、プロジェクション行列を乗算して$n$-dimensional の解を復元することにより、将来のLPインスタンスに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:44:57 GMT)
Multitask Deep Learning for Accurate Risk Stratification and Prediction of Next Steps for Coronary CT Angiography Patients [26.5]
リスク階層化と下流テスト選択を支援するマルチタスク深層学習モデルを提案する。提案手法は,CADのリスク層化において0.76AUC,下流試験では0.72AUCの受信機動作特性を持つCurve(AUC)のエリアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:34:13 GMT)
When Do Discourse Markers Affect Computational Sentence Understanding? [26.5]
本章では,自動文処理システムの背後にある主要なメカニズムを紹介する。我々は、文脈と言語理解タスクが接続的理解に与える影響を分析する。その結果、NLPシステムは全ての談話接続を等しく処理しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:54:28 GMT)
Neural Augmented Kalman Filtering with Bollinger Bands for Pairs Trading [26.1]
ペア・トレーディング(英: Pairs trading)は、ペア・アセット間の関係の監視に基づいてその政策を決定する取引技法のファミリーである。共通のペアトレーディングアプローチは、ペアワイズ関係をガウスノイズを持つ線形空間状態(SS)モデルとして記述することに依存する。我々は,KF支援BB取引の運用を強化する深層学習支援政策であるKalmenNet-aided Bollinger Bands Pairs Trading (KBPT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:18:17 GMT)
RigNet++: Efficient Repetitive Image Guided Network for Depth Completion [25.4]
画像案内ネットワークにおいて, 深度を徐々に, 十分に再現する効率的な繰り返し設計を提案する。具体的には、画像誘導枝と深度生成枝の両方に効率的な繰り返しを具備する。後者では、動的畳み込みに基づく反復誘導モジュールを導入し、高頻度構造を段階的にモデル化しながら複雑さを低減するために効率的な畳み込み分解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:11:20 GMT)
Human-Inspired Facial Sketch Synthesis with Dynamic Adaptation [25.3]
顔画像から鮮明なスケッチ画像を生成することを目的とした顔画像合成(FSS)。本稿では,Human-Inspired Dynamic Adaptation (HIDA)法を提案する。 HIDAは複数のスタイルで高品質なスケッチを生成することができ、従来の手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 02:27:05 GMT)
A multinode quantum network over a metropolitan area [24.5]
本稿では,大都市圏における多ノード交絡型量子ネットワークのデビュー実装について報告する。約12.5km離れた2つの量子ノード間の密接な絡み合いの発生を実証した。我々の研究は、マルチノード量子ネットワークプロトコルの評価と探索のための大都市圏規模のテストベッドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 02:49:19 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, 1 Sep 2023 15:30:24 GMT)
Anomaly Detection under Distribution Shift [24.1]
異常検出(AD)は、通常のトレーニングサンプルのセットからパターンを学習し、テストデータの異常サンプルを特定することを目的とした、重要な機械学習タスクである。既存のAD研究の多くは、トレーニングデータとテストデータは同一のデータ分布から引き出されると仮定しているが、テストデータは大きな分散シフトを持つ可能性がある。トレーニングおよび推論段階のOOD標準試料の分布ギャップを最小化することにより, 多様な分布シフトに対する新しいロバストADアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:42:54 GMT)
Almost-Orthogonal Layers for Efficient General-Purpose Lipschitz Networks [23.5]
我々は小さなリプシッツ定数を持つディープネットワークを構築するための新しい手法を提案する。リプシッツ定数の形式的な保証を提供し、実装が容易で、実行が効率的であり、任意のトレーニング目標と最適化メソッドと組み合わせることができる。画像分類の文脈における実験とアブレーション研究により、AOL層が既存のほとんどの手法と同等の結果を得ることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:13:48 GMT)
Reveal the Unknown: Out-of-Knowledge-Base Mention Discovery with Entity Linking [23.0]
NIL エンティティとマッチングすることで、対応するKB エンティティを持たない参照を識別できるBERT ベースの Entity Linking (EL) 手法を提案する。 5つのデータセットの結果は、既存のメソッドよりもBLINKoutの方がKB外参照を識別できるという利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 20:32:05 GMT)
Why do universal adversarial attacks work on large language models?: Geometry might be the answer [22.4]
この研究は、大規模言語モデルに対する普遍的敵対攻撃を説明する新しい幾何学的視点を提示する。 117M パラメータ GPT-2 モデルを攻撃することにより、普遍的な逆引き金がベクトルを埋め込む可能性があることを示す証拠が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 05:09:49 GMT)
Communication-Efficient Distributed Deep Learning: A Comprehensive Survey [22.4]
本稿では,コミュニケーション効率のよい分散学習アルゴリズムの総合的な調査を行う。まず,データ並列分散トレーニングアルゴリズムの分類法を提案する。次に、これらの4次元の問題に対処する最先端の研究について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 11:18:38 GMT)
Diffusion Model with Clustering-based Conditioning for Food Image Generation [22.2]
深層学習に基づく手法は、食品分類、セグメンテーション、部分サイズ推定などの画像解析に一般的に用いられている。潜在的な解決策の1つは、データ拡張に合成食品画像を使用することである。本稿では,高品質で代表的な食品画像を生成するための効果的なクラスタリングベースのトレーニングフレームワークであるClusDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:40:39 GMT)
Ontology Enrichment from Texts: A Biomedical Dataset for Concept Discovery and Placement [22.1]
新しい概念のメンションはテキストに定期的に現れ、収穫とそれらを知識ベースに配置するために自動化されたアプローチを必要とする。既存のデータセットは3つの問題に悩まされており、(i)新しい概念が事前に発見され、KB外の参照発見をサポートできないことを前提にしている。我々は,最近のLarge Language Modelベースの手法である発見と概念配置について,アウト・オブ・KBを参照するためのデータセットを用いて評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:26:45 GMT)
Temporal-Distributed Backdoor Attack Against Video Based Action Recognition [21.9]
ビデオデータに対する、シンプルで効果的なバックドア攻撃を導入する。我々の提案した攻撃は、変換されたドメインに摂動を加えることで、ビデオフレームに知覚不能で時間的に分散されたトリガーを配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:55:14 GMT)
NPC: Neural Point Characters from Video [21.5]
高忠実な人間の3Dモデルは、ビデオから直接学ぶことができる。以前の方法はテンプレートの使用を避けるが、観測から標準空間への高コストあるいは不適切なマッピングに依存していた。アニマタブルな文字を再構成するためのハイブリッドなポイントベース表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:20:25 GMT)
ComCLIP: Training-Free Compositional Image and Text Matching [21.2]
コントラスト言語-画像事前訓練は画像とテキストのマッチングに優れたゼロショット性能を示した。我々は新しいtextbftextittraining-free compositional CLIP model (ComCLIP) を提案する。 ComCLIPは、入力された画像を被写体、オブジェクト、アクションのサブイメージに切り離し、CLIPのビジョンエンコーダとテキストエンコーダを構成して、合成テキスト埋め込みとサブイメージ埋め込みに対する進化的なマッチングを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 05:07:18 GMT)
Improving Differentiable Architecture Search via Self-Distillation [20.6]
微分可能アーキテクチャサーチ(DARTS)は、単純だが効率的なニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)手法である。本稿では,自己拡散微分可能なニューラルアーキテクチャ探索(SD-DARTS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:09:55 GMT)
BPKD: Boundary Privileged Knowledge Distillation For Semantic Segmentation [20.5]
本稿では,セマンティックセグメンテーションのための境界優先型知識蒸留(BPKD)を提案する。 BPKDは、教師モデルの体とエッジの知識を、コンパクトな学生モデルと別々に蒸留する。 BPKD法は, エッジ領域とボディ領域を広範囲に改良し, 集約する手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 03:30:19 GMT)
A Comprehensive Empirical Evaluation on Online Continual Learning [20.4]
オンライン連続学習に取り組む文献から手法を評価する。画像分類の文脈におけるクラスインクリメンタル設定に焦点をあてる。これらの手法をSplit-CIFAR100とSplit-TinyImagenetベンチマークで比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:16:59 GMT)
How Does Forecasting Affect the Convergence of DRL Techniques in O-RAN Slicing? [20.3]
本稿では,DRLの収束性を高めるため,新しい予測支援型DRL手法とそのO-RAN実運用ワークフローを提案する。提案手法では, 平均初期報酬値, 収束率, 収束シナリオ数において最大22.8%, 86.3%, 300%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:30:04 GMT)
DocumentCLIP: Linking Figures and Main Body Text in Reflowed Documents [20.3]
本稿では,文書内の画像と長文間の相互作用を理解するために,視覚言語事前学習モデルを強制するためのDocumentCLIPを提案する。我々のモデルは、言語的にも視覚的にもリッチなコンテンツを含む、ニュース記事、雑誌、製品記述などの実世界のマルチモーダル文書理解にとって有益である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:41:58 GMT)
Iterative Multi-granular Image Editing using Diffusion Models [20.2]
EMILIE:イテレーティブ・マルチグラニュラー画像エディタを提案する。新たに提案した設定を評価するためのベンチマークデータセットを新たに導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:59:29 GMT)
Robust Principles: Architectural Design Principles for Adversarially Robust CNNs [20.0]
本研究の目的は,CNNの対立的ロバスト性に及ぼす建築要素の影響について,既存作品の多様な意見を統合することである。目的を達成するために、我々は3つの一般化可能な堅牢なアーキテクチャ設計原則のスイートを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 03:50:47 GMT)
Single Entanglement Connection Architecture between Multi-Layer HEA for Distributed VQE [20.0]
可変量子固有解器(VQE)における多層ハードウェア効率アンサッツ(HEA)のための単一絡み合い接続アーキテクチャ(SECA)を提案する。数値計算の結果,SECAの表現性,安定性,計算性能は,完全絡み合い接続アーキテクチャ (FECA) と比較して,絡み合い能力の損失が少なかった場合に優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:55:39 GMT)
A Zipf's Law-based Text Generation Approach for Addressing Imbalance in Entity Extraction [19.6]
本稿では,その量的情報を通して問題を観察し,新たなアプローチを提案する。実体がある種の共通性を示す一方で、他の実体が不足していることを認識しており、これは単語の量的分布に反映できる。 Zipfの法則は、よく適合した採用として現れ、単語から実体へ移行するために、文書内の単語は、一般的で稀なものとして分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 00:09:09 GMT)
SCALE: Scaling up the Complexity for Advanced Language Model Evaluation [19.3]
現在のLarge Language Models (LLM) に課題をもたらす新しい NLP ベンチマークを導入する。我々のベンチマークはスイスの法体系の様々な法的NLPデータセットで構成されている。本研究の一環として,ベンチマークで事前学習した複数言語モデルを評価し,基準点として強いベースラインを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:00:57 GMT)
PolyGET: Accelerating Polymer Simulations by Accurate and Generalizable Forcefield with Equivariant Transformer [19.3]
一般化可能な等変変換器を用いた高分子力場のための新しいフレームワークであるPolyGETを提案する。 PolyGETは、原子間の複雑な量子相互作用を捕捉し、様々なポリマーファミリーにまたがって一般化するように設計されている。我々は,24種類の異なるポリマーの大規模データセット上でPolyGETを評価し,力の精度およびロバストMDシミュレーションにおける最先端性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:01:04 GMT)
Amortizing Pragmatic Program Synthesis with Rankings [19.1]
プログラム合成において、インテリジェントシステムはユーザ生成例の集合を取り込み、これらの例と論理的に整合したプログラムを返す。合理的音声法(RSA)フレームワークの使用は、プログラムシンセサイザーの構築に成功している。この研究は、すべての仮説を単一の全順序で順序付けする言語的プラグマティックランキングを活用することにより、RSAアルゴリズムを再生する新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 20:12:01 GMT)
SpectralDiff: A Generative Framework for Hyperspectral Image Classification with Diffusion Models [18.4]
拡散モデルを用いたHSI分類のための生成フレームワーク(SpectralDiff)を提案する。 SpectralDiffは、高次元および高冗長なデータの分布情報を効果的にマイニングする。 3つの公開HSIデータセットの実験により、提案手法は最先端の手法よりも優れた性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:09:37 GMT)
Test-Time Adaptation for Point Cloud Upsampling Using Meta-Learning [18.0]
本稿では,点群アップサンプリングのモデル一般性を高めるためのテスト時間適応手法を提案する。提案手法はメタラーニングを利用してテスト時間適応のためのネットワークパラメータを明示的に学習する。我々のフレームワークは汎用的であり、既存のバックボーンネットワークをポイントクラウドのアップサンプリングにプラグイン・アンド・プレイで適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:12:45 GMT)
Point-TTA: Test-Time Adaptation for Point Cloud Registration Using Multitask Meta-Auxiliary Learning [18.0]
我々は、ポイントクラウド登録(PCR)のための新しいテスト時間適応フレームワークであるPoint-TTAを提案する。我々のモデルは、テストデータの事前の知識を必要とせずに、テスト時に目に見えない分布に適応することができる。訓練中は, 補助タスクによる適応モデルにより主タスクの精度が向上するように, メタ補助学習アプローチを用いて訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:13:58 GMT)
Fast and Regret Optimal Best Arm Identification: Fundamental Limits and Low-Complexity Algorithms [17.8]
本稿では,2つの目的を持つマルチアーム・バンディット(MAB)問題について考察する。両目的の同時実現は依然として未解決の問題である。本稿では,これら2つの目的を達成することを目的としたEmphRegret Best Arm Identification (ROBAI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:12:43 GMT)
CLIPAG: Towards Generator-Free Text-to-Image Generation [17.6]
知覚的配向勾配(PAG)の研究を視覚言語アーキテクチャに拡張する。我々は,CLIPAGを「プラグ-n-play」方式でシームレスに統合することで,視覚言語生成アプリケーションを大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:53:44 GMT)
Constructing Holistic Measures for Social Biases in Masked Language Models [17.5]
Masked Language Models (MLM)は多くの自然言語処理タスクで成功している。現実世界のステレオタイプバイアスは、大きなテキストコーパスから学んだことから、インスパイアされる可能性が高い。 Kullback Leiblergence Score (KLDivS) とJensen Shannon Divergence Score (JSDivS) の2つの評価指標を提案し,社会バイアスの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:44:14 GMT)
Self-Sampling Meta SAM: Enhancing Few-shot Medical Image Segmentation with Meta-Learning [17.4]
数ショットの医用画像分割のための自己サンプリングメタSAMフレームワークを提案する。提案手法は,数発のセグメンテーションにおいて最先端の手法よりも大幅に向上する。そこで本研究では,対話型画像分割における高速なオンライン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 02:35:11 GMT)
Sparse resultant based minimal solvers in computer vision and their connection with the action matrix [17.3]
いくつかのカメラ幾何問題に対して、我々の余剰手法は、最先端のGrobnerベースベースの解法よりも小さく、より安定な解法をもたらすことを示した。コンピュータビジョンにおける最小限の問題に対して、一般的なベースベースの方法に代わる競争力のある代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:38:13 GMT)
STEm-Seg: Spatio-temporal Embeddings for Instance Segmentation in Videos [17.2]
例えば、ビデオのセグメンテーションは、通常、トラッキング・バイ・検出のパラダイムに従っている。単一段階における時間と空間をまたいだインスタンスのセグメント化と追跡を行う新しい手法を提案する。提案手法は,複数のデータセットやタスクにまたがる最先端の処理結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:25:14 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, 1 Sep 2023 13:58:57 GMT)
A Smart Robotic System for Industrial Plant Supervision [16.7]
本稿では,各種センサとインテリジェントデータ処理を統合した自律走行ロボットによるシステムを提案する。メタン漏れを検出し、流量を推定し、より一般的なガス異常を検出し、音源をローカライズし、故障事例を検出し、環境を3Dでマッピングし、自律的にナビゲートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:50:30 GMT)
Making a Case for 3D Convolutions for Object Segmentation in Videos [16.2]
本研究では,3次元畳み込みネットワークが高精細な物体分割などの高密度映像予測タスクに効果的に適用可能であることを示す。本稿では,新しい3Dグローバル・コンボリューション・レイヤと3Dリファインメント・モジュールからなる3Dデコーダアーキテクチャを提案する。提案手法は,DAVIS'16 Unsupervised, FBMS, ViSalベンチマークにおいて,既存の最先端技術よりもはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:02:37 GMT)
Fine-Grained Spatiotemporal Motion Alignment for Contrastive Video Representation Learning [16.1]
モーション情報は、堅牢で一般化されたビデオ表現に不可欠である。近年の研究では、ビデオコントラスト学習における動き情報の源として、フレーム差が採用されている。本稿では,適切な動き情報を導入可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:03:27 GMT)
Learned Visual Features to Textual Explanations [15.9]
本稿では,事前学習した画像分類器の学習特徴を解釈するために,大規模言語モデル(LLM)の機能を利用する新しい手法を提案する。提案手法は,与えられた画像の分類器によって学習された特徴を説明するために,膨大な数の文を生成する。提案手法は,視覚表現に対応する頻繁な単語を初めて利用し,意思決定プロセスに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 20:59:46 GMT)
Copiloting the Copilots: Fusing Large Language Models with Completion Engines for Automated Program Repair [15.4]
Repilotは、修復プロセス中により有効なパッチを合成することによって、AIの"copilots"(すなわちLLM)とさらなる連携を行うためのフレームワークである。広く使用されているDefects4j 1.2と2.0データセットのサブセットに対する評価は、Repilotがそれぞれ66と50のバグを修正していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:54:14 GMT)
Let the Models Respond: Interpreting Language Model Detoxification Through the Lens of Prompt Dependence [15.1]
いくつかの言語モデルに一般的な解毒アプローチを適用し、その結果のモデルの素早い依存に対する影響を定量化する。反物語的微調整の有効性を評価し,それを強化学習による解毒法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 22:26:06 GMT)
General and Practical Tuning Method for Off-the-Shelf Graph-Based Index: SISAP Indexing Challenge Report by Team UTokyo [14.8]
本研究では,市販のグラフベースインデックスの性能をチューニングする手法を提案する。我々はブラックボックス最適化アルゴリズムを用いて、必要なリコールレベルと待ち時間(QPS)を満たす統合チューニングを行う。 SISAP 2023 Indexing Challengeの10万トラックと3000万トラックで2位になった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:11:19 GMT)
One Object at a Time: Accurate and Robust Structure From Motion for Robots [14.7]
視線固定ロボットは、固定対象物と周辺対象物の相対位置との距離を即時、正確に、かつ、堅牢に知覚する。動きながら1つの物体を見る行為である固定は、3次元空間の幾何学における規則性を生かして情報を得る方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:02:16 GMT)
Mechanism of feature learning in convolutional neural networks [14.6]
我々は、畳み込みニューラルネットワークが画像データからどのように学習するかのメカニズムを特定する。我々は,フィルタの共分散とパッチベースAGOPの相関関係の同定を含む,アンザッツの実証的証拠を提示する。次に、パッチベースのAGOPを用いて、畳み込みカーネルマシンの深い特徴学習を可能にすることにより、結果の汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 16:30:02 GMT)
SMDP-Based Dynamic Batching for Efficient Inference on GPU-Based Platforms [14.4]
本稿では、効率とレイテンシのバランスをとる動的グラフィックポリシーを提供することを目的とする。提案されたソリューションは、消費電力とレイテンシのバランスをとる上で、顕著な柔軟性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:56:36 GMT)
A Penalty-Based Method for Communication-Efficient Decentralized Bilevel Programming [14.4]
バイレベルプログラミングは、その幅広い応用のために、最近この文献で注目を集めている。基礎となる双レベル最適化問題は、1台のマシンか、星型ネットワークに接続された複数のマシンのどちらかによって解決される。本稿では,このクラスの最適化問題を理論的に保証したペナルティ関数に基づく分散アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:37:06 GMT)
Yet another Improvement of Plantard Arithmetic for Faster Kyber on Low-end 32-bit IoT Devices [14.3]
定数によるプランタード乗算の入力範囲は、TCHES2022の原設計より少なくとも2.45倍大きいことを示す。 NTT/INTTの最適化手法を提案する。我々のNTT/INTT実装は、最先端の作業と比べてかなりのスピードアップを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:16:13 GMT)
Tango: rethinking quantization for graph neural network training on GPUs [13.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、重要なグラフ関連タスクにおける優れたパフォーマンスのために、ますます人気が高まっている。量子化はGNN計算の高速化に広く利用されているが、量子化トレーニングは前例のない課題に直面している。本稿では、GPU上でのグラフニューラルネットワークトレーニングにおける量子化の課題と機会を再考するTangoを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 03:30:05 GMT)
GrOVe: Ownership Verification of Graph Neural Networks using Embeddings [13.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、大規模グラフ構造化データから推論をモデル化および描画するための最先端のアプローチとして登場した。以前の研究によると、GNNは抽出攻撃をモデル化する傾向がある。 GrOVeは最先端のGNNモデルフィンガープリント方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:59:33 GMT)
Silent Bugs in Deep Learning Frameworks: An Empirical Study of Keras and TensorFlow [13.3]
ディープラーニング(DL)フレームワークは今や広く使われており、複雑なモデルの作成を単純化し、DLの専門家でない人たちにも様々なアプリケーションとの統合が可能である。本稿では,無声バグと呼ばれるバグのサブカテゴリを扱い,誤った動作を導くが,システムクラッシュやハングを発生させることなく,エラーメッセージをユーザに提示する。本稿では,Kerasとサイレントバグに関する最初の実証的研究とそのユーザプログラムへの影響について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:01:40 GMT)
Hierarchical Distribution-Aware Testing of Deep Learning [13.3]
深層学習(DL)は、安全クリティカルなアプリケーションでますます使われており、信頼性への懸念が高まっている。逆数例(AEs)として知られる逆数摂動に直面した場合、DLは堅牢性に欠けるよく知られた問題に悩まされる。本稿では,特徴量分布と画素レベル分布の両方を考慮したAE検出のための新しいロバストネステスト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 21:05:16 GMT)
The FruitShell French synthesis system at the Blizzard 2023 Challenge [13.2]
本稿では,Blizzard Challenge 2023のためのフランス語音声合成システムを提案する。この課題は、女性話者から高品質な音声を生成することと、特定の個人によく似た音声を生成することの2つのタスクから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 02:56:20 GMT)
Interactive and Concentrated Differential Privacy for Bandits [13.1]
本稿では,対話型微分プライバシ(DP)のレンズを用いた信頼性の高い集中型意思決定者との盗聴者のプライバシーについて検討する。有限武装および線形バンディットに対する後悔の最小限と問題依存の下位境界を提供する。 AdaC-UCBとAdaC-GOPEの2つのZCDP帯域幅アルゴリズムを,それぞれ有限武装および線形帯域幅に対して提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 16:08:00 GMT)
Contextual Biasing of Named-Entities with Large Language Models [13.1]
本稿では,Large Language Models (LLM) を用いた文脈バイアスについて検討する。 LLMに追加のコンテキスト情報を提供して、自動音声認識(ASR)性能を向上する。本稿では, バイアスリストと少数ショット例を組み込んだ再描画時に, 微調整を行なわずに, LLMのプロンプトを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 20:15:48 GMT)
FedDD: Toward Communication-efficient Federated Learning with Differential Parameter Dropout [13.1]
フェデレートラーニング(FL)では、頻繁にモデルパラメータを交換する必要があるため、長い通信遅延が発生する。差分パラメータDropout (FedDD) を用いたフェデレーション学習手法を提案する。 FedDDは2つの主要なモジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:57:54 GMT)
A Comparative Study of Reference Reliability in Multiple Language Editions of Wikipedia [12.9]
本研究は,複数言語版における参照の信頼性を評価するために,500万以上のウィキペディア記事について検討する。ある言語(すなわち英語)では信頼できないとされる文献は、他の言語では記事に現れ続けている。ページの英語版に見られる権威のない情報源は、そのページの他の言語バージョンで持続する傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:19:59 GMT)
Declarative Reasoning on Explanations Using Constraint Logic Programming [12.0]
REASONXは制約論理プログラミング(CLP)に基づく説明法である本稿では,ユーザに近いPythonレイヤとCLPレイヤで構成されるREASONXのアーキテクチャについて述べる。 REASONXのコア実行エンジンは論理理論の観点から宣言的意味論を持つPrologメタプログラムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:31:39 GMT)
Selective Scene Text Removal [12.0]
シーンテキスト削除(STR)は、シーン画像中のテキスト領域を削除する画像変換タスクである。本稿では,ユーザが指定したターゲット単語のみを除去する,選択シーンテキスト削除(SSTR)という新しいタスク設定を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:07:40 GMT)
SQLdepth: Generalizable Self-Supervised Fine-Structured Monocular Depth Estimation [11.7]
自律走行とロボット工学における多くの応用において、自己監督された単眼深度推定が人気を集めている。既存のソリューションは主に、直近の視覚的特徴から深度を推定し、限定的な一般化できめ細かなシーンの詳細の復元に苦慮している。本稿では,動きから微粒なシーン構造を効果的に学習できる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:27:45 GMT)
Recovery of a generic local Hamiltonian from a degenerate steady state [11.6]
Hamiltonian Learning (HL) は量子システムの精度を検証する重要な方法である。ここでは、遺伝的な固有状態によって分解される特定のタイプの定常状態についてHLを解析する。 OSEの方程式数は、ハミルトニアンが一定の定常状態から回復できるかどうかを決定するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:40:50 GMT)
Consistency of Lloyd's Algorithm Under Perturbations [11.6]
ロイドのアルゴリズムは最も広く使われているクラスタリングアルゴリズムの1つである。準ガウス混合のサンプルに対するロイドのアルゴリズムの誤クラスタリング速度は、$O(log(n))$ iterationsの後に指数関数的に有界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 16:45:52 GMT)
Publicly Shareable Clinical Large Language Model Built on Synthetic Clinical Notes [11.3]
バイオメディカル文献から抽出した公開症例報告を用いて, 大規模臨床記録を合成する。次に、これらの合成ノートを使用して、専門的な臨床大言語モデルであるAsclepiusを訓練します。我々は、GPT-3.5-turboや他のオープンソースの代替品を含む、いくつかの大きな言語モデルに対してAsclepiusをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:01:20 GMT)
FAM: fast adaptive federated meta-learning [11.0]
単一グローバルモデルの協調学習のための高速適応型メタラーニング(FAM)フレームワークを提案する。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） (Fri, 1 Sep 2023 06:42:53 GMT)
PivotNet: Vectorized Pivot Learning for End-to-end HD Map Construction [10.9]
我々は、ピボットベースの地図表現を統一したPivotNetという、シンプルで効果的なアーキテクチャを提案する。 PivotNet は他の SOTA よりも5.9 mAP の方がはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 03:14:03 GMT)
Diversified Ensemble of Independent Sub-Networks for Robust Self-Supervised Representation Learning [10.8]
ニューラルネットワークの組み立ては、モデルの性能を高め、不確実性を推定し、深い教師付き学習における堅牢性を改善するために広く認識されているアプローチである。独立サブネットワークのアンサンブルを活用した,新たな自己指導型トレーニングシステムを提案する。提案手法は,高多様性のサブモデルアンサンブルを効率的に構築し,モデル不確実性の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 11:38:56 GMT)
M^2UNet: MetaFormer Multi-scale Upsampling Network for Polyp Segmentation [10.6]
近年,ポリプのセグメンテーションが注目され,様々な手法が提案されている。この課題に対処するために、CNNとTransformerを統合するベースラインとして導入されたMetaFormerとUNetフレームワークを組み合わせて、Multi-scale Upsampling Block(MU)を統合することを提案する。この単純なモジュールは、浅いデコーダステージの複数の受容フィールドパスを探索し、より高いステージを追加して、より優れた特徴表現を集約することで、マルチレベル情報を組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:54:52 GMT)
Towards Causal Analysis of Empirical Software Engineering Data: The Impact of Programming Languages on Coding Competitions [10.5]
本稿では,構造因果モデルに基づく新しい手法について述べる。 Code Jamにおけるプログラマのパフォーマンスに関する公開データを解析するために,これらのアイデアを適用した。全く同じデータの純粋に関連性のある解析と因果解析の間には,かなりの差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:42:09 GMT)
MeDM: Mediating Image Diffusion Models for Video-to-Video Translation with Temporal Correspondence Guidance [10.5]
本研究では,一貫した時間的流れを伴うビデオ間翻訳において,事前学習した画像拡散モデルを用いた効率よく効果的な方法であるMeDMを提案する。我々は、生成したフレームの物理的制約を強制し、独立したフレーム単位のスコアを仲介する実用的な符号化を構築するために、明示的な光学フローを用いる。 MeDMは拡散モデルの微調整やテストタイムの最適化を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 05:28:31 GMT)
Interpretable Outlier Summarization [10.4]
外乱検出は、ファイナンシャル不正の防止、ネットワーク侵入の防御、差し迫ったデバイス障害の検出など、実際のアプリケーションにおいて極めて重要である。本稿では,人間の理解可能なルールのコンパクトな集合を学習し,異常検出結果の要約と説明を行うSTAIRを提案する。以上の結果から,STAIRは外乱検出結果の要約に要するルールの複雑さを著しく低減することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:49:21 GMT)
Clutter Detection and Removal in 3D Scenes with View-Consistent Inpainting [10.1]
本稿では,3次元のシーンやインペイントの粗さをコヒーレントな形状とテクスチャで除去するシステムを提案する。ノイズの多いラベルをグループ化し、仮想レンダリングを活用し、インスタンスレベルの領域依存的な損失を課します。 ScanNetとMatterportのデータセットを用いた実験により,本手法はクラッタセグメンテーションと3Dインパインティングのベースラインよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:22:19 GMT)
BatchPrompt: Accomplish more with less [10.1]
本稿では,複数のデータポイントを1つのプロンプトに計算することで問題を緩和することを目的とする。 BatchPromptの適用は、大幅なパフォーマンス低下のため、非常に難しい。 BatchPromptにBatch PermutationとEnsemblingを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:44:36 GMT)
FactLLaMA: Optimizing Instruction-Following Language Models with External Knowledge for Automated Fact-Checking [10.0]
本稿では,命令追従言語モデルと外部エビデンス検索を併用して,ファクトチェック性能を向上させることを提案する。我々のアプローチは、与えられた入力クレームに関する適切な証拠を検索するために検索エンジンを活用することである。そして、この証拠を用いて、LLaMAと呼ばれるオープンソースの言語モデルを作成し、入力クレームの正確性をより正確に予測できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:14:39 GMT)
Nonparametric Identification and Estimation of Earnings Dynamics using a Hidden Markov Model: Evidence from the PSID [9.8]
本稿では,収益持続性の複雑な性質を明らかにするために,隠れマルコフモデルを提案する。その結果, 非線形持続性, 条件付きスキューネス, 条件付きカルトシスが認められた。また,2～8年間の地平線におけるARCH効果の存在が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:45:00 GMT)
Multi-granulariy Time-based Transformer for Knowledge Tracing [9.8]
過去のテストスコアを含む学生の過去のデータを活用して、各学生にパーソナライズされたモデルを作成します。次に、これらのモデルを使用して、将来のパフォーマンスを所定のテストで予測します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:09:15 GMT)
Improved Sales Forecasting using Trend and Seasonality Decomposition with LightGBM [9.8]
時系列上での傾向と季節成分のユニークな影響を示すための新しい尺度を提案する。実験の結果,提案手法は精度を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 19:00:00 GMT)
On the Aggregation of Rules for Knowledge Graph Completion [9.6]
知識グラフ補完のためのルール学習アプローチは、純粋にニューラルモデルに対して効率的、解釈可能、競争的である。既存のアグリゲーションアプローチは,予測ルールよりも限界推論操作として表現できることを示す。本稿では,従来の戦略を組み合わさり,計算上より高価なアプローチと競合する,効率的で見落とされがちなベースラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:32:11 GMT)
MIMOCrypt: Multi-User Privacy-Preserving Wi-Fi Sensing via MIMO Encryption [9.6]
Wi-Fi信号は、低コストで非侵襲的な人間のセンシングを実現するのに役立ちますが、盗聴器によってプライベート情報をキャプチャするために利用することもできるのです。現実的なマルチユーザシナリオをサポートするために,プライバシ保護型Wi-Fiセンシ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, 1 Sep 2023 04:45:57 GMT)
Image Hijacking: Adversarial Images can Control Generative Models at Runtime [9.4]
本研究は視覚言語モデル(VLM)への画像入力に焦点を当てる。我々は、実行時に生成モデルを制御する画像ハイジャック、逆画像を発見する。 CLIPおよびLLaMA-2に基づく最先端のVLMであるLLaVA-2に対するこれらの攻撃について検討し、我々の攻撃タイプが90%以上の成功率であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 03:53:40 GMT)
Generalised Bayesian Inference for Discrete Intractable Likelihood [9.3]
本稿では、離散的難易度に適した新しい一般化されたベイズ推論手法を開発する。連続データに対する最近の方法論的な進歩にインスパイアされた主なアイデアは、離散的なフィッシャー分岐を用いてモデルパラメータに関する信念を更新することである。結果は一般化された後部であり、マルコフ・モンテカルロのような標準的な計算ツールからサンプリングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:57:04 GMT)
MuraNet: Multi-task Floor Plan Recognition with Relation Attention [9.3]
フロアプランデータにおけるセグメンテーションと検出タスクのためのアテンションベースマルチタスクモデルであるMuraNetを紹介する。検出タスクとセグメンテーションタスクの両方でモデルを共同でトレーニングすることで、MuraNetは両方のタスクに関係のある機能を効果的に抽出し活用できると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:10:04 GMT)
Mapping the landscape of histomorphological cancer phenotypes using self-supervised learning on unlabeled, unannotated pathology slides [9.3]
病理形態学的現象型学習は、小さな画像タイルにおける識別画像の特徴の自動発見を通じて行われる。タイルは、組織形態学的表現型のライブラリを構成する形態学的に類似したクラスターに分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:26:29 GMT)
Provably Fast Finite Particle Variants of SVGD via Virtual Particle Stochastic Approximation [9.1]
SVGD(Stein Variational Gradient Descent)は、相互作用する粒子系をターゲット分布からおよそサンプルにシミュレートする一般的な変分推論である。仮想粒子の概念を導入し、確率測度空間における集団限界ダイナミクスの新たな近似を開発する。 VP-SVGD と GB-SVGD によって出力される$n$パーティクルは、バッチサイズ$K$で$T$のステップで実行されるが、ターゲットに対する Kernel Stein Disrepancy が少なくとも $Oleft(tfrac) であるような分布からの i.i.d サンプルと同程度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 19:32:45 GMT)
C3: Cross-instance guided Contrastive Clustering [9.0]
クラスタリングは、事前に定義されたラベルを使わずに、類似したデータサンプルをクラスタに収集するタスクである。我々は,新しいコントラストクラスタリング手法であるクロスインスタンスガイドコントラストクラスタリング(C3)を提案する。提案手法は、ベンチマークコンピュータビジョンデータセット上で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, 1 Sep 2023 04:27:44 GMT)
Contrastive Image Synthesis and Self-supervised Feature Adaptation for Cross-Modality Biomedical Image Segmentation [8.8]
CISFAは、画像ドメインの翻訳と、クロスモーダルなバイオメディカルなイメージセグメンテーションのための教師なしの機能適応に基づいている。我々は,片側生成モデルを用いて,入力画像のサンプルパッチと対応する合成画像との重み付けパッチワイドコントラスト損失を付加する。腹腔・全心に対するCTおよびMRI画像を含むセグメンテーションタスクについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:08:02 GMT)
An Improved Encoder-Decoder Framework for Food EnergyEstimation [8.4]
我々はエネルギー推定に改良されたエンコーダ・デコーダ・フレームワークを用いる。エンコーダは、画像を、簡単に抽出可能な形式で、食品エネルギー情報に埋め込まれた表現に変換する。本手法は,MAPE法とMAE法でそれぞれ10%以上,30kCal法を改良した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:09:10 GMT)
Time Series Analysis of Urban Liveability [8.2]
本研究は,オランダの都市における縦断的生活性変化を近隣レベルで観測する深層学習モデルについて考察する。生活可能性基準データは、生活可能性スコア(Leefbaarometer)と組み合わせた指標のセットに基づいて、国別年次調査によって定義される。我々は、2016年からの空中画像とLeefbaarometerスコアに基づいてトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークをデプロイし、2012年と2020年の新たなタイムステップで生存率を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:20:07 GMT)
Fusing Monocular Images and Sparse IMU Signals for Real-time Human Motion Capture [8.1]
本研究では,モノクロ画像とスパースIMUを融合してリアルタイムな人体モーションキャプチャを実現する手法を提案する。本手法は, モーションキャプチャにおいて, 目標の異なるIMU信号を完全に探索する2つの座標戦略を含む。我々の手法は最先端のビジョン, IMU, およびグローバルな向きと局所的なポーズ推定の併用方法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:52:08 GMT)
Affine-Transformation-Invariant Image Classification by Differentiable Arithmetic Distribution Module [8.1]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像分類において有望な結果を得た。 CNNは回転、翻訳、フリップ、シャッフルなどのアフィン変換に弱い。本研究では,分散学習手法を取り入れた,より堅牢な代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 22:31:32 GMT)
Lingua Manga: A Generic Large Language Model Centric System for Data Curation [7.9]
本稿では,Lingua Mangaについて紹介する。Lingua Mangaは,学習済みの大規模言語モデルを利用したユーザフレンドリで汎用的なシステムである。データキュレーションの課題に対処するために、熟練したプログラマとローコード、さらにはノーコードユーザの両方を効果的に支援できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:40:40 GMT)
Many-body localization transition in the disordered Bose-Hubbard chain [7.7]
一次元における不規則なボソン系の多体局在を数値的に研究した。スロー量子力学は3つの異なる局在領域の存在を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:07:13 GMT)
Deep-learning-based Early Fixing for Gas-lifted Oil Production Optimization: Supervised and Weakly-supervised Approaches [7.7]
混合整数線形計画(MILP)は、ガス回収油井からの石油生産を最大化するために用いられる。本稿では,全ての整数変数に値を提供するために訓練されたディープラーニングモデルに基づくテーラーメイドのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:23:28 GMT)
Demystifying Dependency Bugs in Deep Learning Stack [7.5]
本稿では、Deep Learningスタック全体にわたる依存性バグ(DB)の症状、根本原因、修正パターンを特徴付ける。以上の結果から,依存性管理の実践的意義が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 16:54:38 GMT)
Artificial intelligence is ineffective and potentially harmful for fact checking [7.4]
我々は、一般的なAIモデルによって生成された事実チェックが、政治的ニュースの信条および共有意図に与える影響を調査する。被験者が見出しの正確さを識別したり、正確なニュースを共有したりする能力には影響しないことがわかった。しかし、AIファクトチェッカーは特定のケースでは有害であり、真実の見出しにおいて、それが偽の見出しと誤記しているという信念を減らし、不確実な見出しに対する信念を増す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:04:03 GMT)
Robust Networked Federated Learning for Localization [7.3]
本稿では,データを複数のデバイスに分散するフェデレーション環境での非滑らかな近似問題に対処する。本稿では,分散サブグラディエントフレームワークにおけるロバストな定式化を,これらの障害に対処するために明示的に設計した,$L_$-normを採用する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:30:02 GMT)
Laminar: A New Serverless Stream-based Framework with Semantic Code Search and Code Completion [7.3]
Laminarは、並列ストリームベースのデータフローライブラリであるDispel4pyをベースにした、新しいサーバレスフレームワークである。 Laminarは専用のレジストリを通じてストリーミングとコンポーネントを効率的に管理し、サーバレスエクスペリエンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:00:48 GMT)
Cross-temporal Detection of Novel Ransomware Campaigns: A Multi-Modal Alert Approach [7.0]
本研究では,被害者ネットワーク内の攻撃タイムライン表現からランサムウェアを識別する手法を提案する。複数のアラートソースから開発された悪意あるアクティビティプロファイルは、アラートグラフの構築をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:46:00 GMT)
Advancing Personalized Federated Learning: Group Privacy, Fairness, and Beyond [6.7]
Federated Learning(FL)は、機械学習モデルを分散的かつ協調的にトレーニングするためのフレームワークである。本稿では、FLフレームワーク内で訓練されたモデルによって達成されたパーソナライズ、プライバシ保証、公平性の3つの相互作用について述べる。グループプライバシ保証を$d$-privacyを利用して導入する手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:20:19 GMT)
Rural Access Index: A global study [6.7]
本研究では, RAI を補完する指標として, NSRP (Not-served Rural Population) を提案する。 203カ国におけるRAIおよびNSRP指標の空間パターンを分析し,これら2指標と他の10因子との相関について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:52:14 GMT)
What Makes Good Open-Vocabulary Detector: A Disassembling Perspective [6.6]
Open-vocabulary Detection (OVD)は、新しいオブジェクト検出パラダイムである。先行研究は主にオープン語彙分類部に焦点をあて、ローカライゼーション部分にはあまり注意を払わなかった。本研究は, 局所化とクロスモーダル分類の改善が相互に補完し, 良好なOVD検出器を共同で構成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 03:03:50 GMT)
Bespoke Nanoparticle Synthesis and Chemical Knowledge Discovery Via Autonomous Experimentations [6.5]
本稿では,光学特性を目標としたナノ粒子(NP)の設計のための自律的な実験プラットフォームについて報告する。このプラットフォームは、AI最適化モデリングのフィードバックに基づいて、NPのバッチ合成モジュールとUV-Vis分光モジュールの間をクローズループで動作させる。優れた材料開発効率に加えて、合成変数の解析により、Ag NP合成におけるクエン酸の効果を含む新しい化学が明らかにされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:15:04 GMT)
Vision-aided nonlinear control framework for shake table tests [6.5]
地震励振時の構造応答は, スケールダウンモデルシェイクテーブル試験やフルスケールモデルシェイクテーブル試験によってシミュレーションできる。適応制御理論は非線形揺動テーブル制御アルゴリズムとして用いられる。提案した制御フレームワークは、シェイクテーブル制御に効果的に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 00:59:43 GMT)
Satisfiability Checking of Multi-Variable TPTL with Unilateral Intervals Is PSPACE-Complete [6.5]
時間命題時間論理(TPTL)の0,infty$フラグメントの決定可能性について検討する。 TPTL$0,infty$はPSPACE完全であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:49:19 GMT)
Improving the matching of deformable objects by learning to detect keypoints [6.5]
本研究では,非剛性画像対応タスクにおける正しいマッチング数を増やすための新しい学習キーポイント検出手法を提案する。我々はエンドツーエンドの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をトレーニングし、考慮された記述子により適したキーポイント位置を見つける。実験により,本手法は検出手法と併用して多数の記述子の平均マッチング精度を向上させることを示した。また,本手法を,現在利用可能な最も優れたキーポイント検出器と同等に動作する複雑な実世界のタスクオブジェクト検索に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:02:19 GMT)
Publishing Wikipedia usage data with strong privacy guarantees [6.4]
約20年間、ウィキメディア財団はウィキペディアの各ページを毎日何人訪問したかという統計を公表してきた。 2023年6月、ウィキメディア財団はこれらの統計データをより細かい粒度で公開し始めた。本稿では、このデータ公開について、その目標、プロセスの展開開始とデータリリースの結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:07:46 GMT)
Materials Informatics Transformer: A Language Model for Interpretable Materials Properties Prediction [6.3]
本稿では,材料特性予測のための材料情報変換器(MatInFormer)について紹介する。具体的には、関連する空間群情報のトークン化を通じて結晶学の文法を学習する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:40:29 GMT)
Unsupervised bias discovery in medical image segmentation [6.2]
医学画像における解剖学的セグメンテーションのためのディープラーニングモデルは、特定のサブ集団に対するバイアスを示すことができる。そこで本研究では,バイオメディカルイメージセグメンテーションのモデルバイアスを予測できる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:29:26 GMT)
Test Time Embedding Normalization for Popularity Bias Mitigation [6.1]
人気バイアスはレコメンデーションシステムの分野で広く問題となっている。本稿では,人気バイアスを軽減するための簡易かつ効果的な戦略として,'Test Time Embedding Normalization'を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:17:54 GMT)
Qutrit Circuits and Algebraic Relations: A Pathway to Efficient Spin-1 Hamiltonian Simulation [6.1]
本稿では、Quditベースのアプローチ、特にQuditベースの回路の高忠実性実装における課題について述べる。クディット回路の忠実性を高めるための革新的なアプローチとして、ヤン・バクスターのようなターンオーバー方程式のような代数的関係を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 21:31:14 GMT)
Learning multi-modal generative models with permutation-invariant encoders and tighter variational bounds [6.1]
マルチモーダルデータに対する深い潜伏変数モデルの開発は、機械学習研究において長年のテーマであった。本研究では、データログのような境界を厳格に下げることができる変動境界について考察する。我々は、異なるモダリティから符号化された特徴を組み合わせることで、PoE や MoE のアプローチを一般化するより柔軟なアグリゲーションスキームを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:32:21 GMT)
Quantum readiness for scheduling of Automatic Guided Vehicles (AGVs) as job-shop problem [5.9]
このケーススタディは、自動誘導車両(AGV)のスケジューリングのための実生活生産環境に基づいている。線形プログラミングモデルは、所定の経路とタスク割り当てでAGVをスケジューリングするために定式化される。このモデルは、ノイズの多い中間サイズの量子デバイス時代の最先端のハイブリッド量子古典解法でも解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:11:53 GMT)
Does qubit connectivity impact quantum circuit complexity? [5.9]
量子コンピューティングのいくつかの物理的実装スキームは、特定の量子ビットのペアにのみ2量子ゲートを適用することができる。本稿では、$O(4n)$ depthと$O(4n)$ sizeの量子回路により、すべての$n$-qubitユニタリ演算を実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:33:29 GMT)
Taken out of context: On measuring situational awareness in LLMs [5.6]
大規模言語モデル(LLM)における「状況認識の出現」をよりよく理解することを目的としている。モデルは、モデルであることを認識しているかどうかを状況的に認識し、現在テスト中なのか、デプロイ中なのかを認識できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:27:37 GMT)
Dense Voxel 3D Reconstruction Using a Monocular Event Camera [5.6]
イベントカメラは、従来のフレームベースのカメラよりも多くの利点がある。それらのVRアプリケーションのための3D再構成の応用は、あまり研究されていない。単一イベントカメラのみを用いた高密度3次元再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:46:57 GMT)
Curating Naturally Adversarial Datasets for Trustworthy AI in Healthcare [5.3]
既存の研究は、入力データに知覚不能な摂動を加えて作られた合成敵の例に対する堅牢性に焦点を当てている。本研究では, モデルロバスト性を評価するために, 自然な逆例からなるデータセットをキュレートする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:52:32 GMT)
Multi-fidelity reduced-order surrogate modeling [5.3]
我々は,次元削減と多要素ニューラルネットワークのサロゲートを組み合わせた新しいデータ駆動型戦略を提案する。このサロゲート法により不安定性と過渡性の開始が良好に捉えられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:16:53 GMT)
Monitoring and Maintenance of Telecommunication Systems: Challenges and Research Perspectives [5.3]
本稿では,Ericssonにおける大規模通信システムの監視と保守に関する課題について述べる。この論文は、そのようなシステムを設計、開発、保守した経験に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:38:38 GMT)
A New Multifractal-based Deep Learning Model for Text Mining [5.3]
本研究は,テキストランドスケープに埋め込まれたマルチフラクタル属性を解読するマルチフラクタル法を応用し,テキストを複雑なシステムとして知覚する基盤を構築した。この試みは,ニューラルネットワークアーキテクチャ内での非線形情報伝達を容易にするために提案された活性化関数のパワーを利用する,新しいモデルが誕生した際の成果である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 00:05:04 GMT)
Quantum Approximate Optimization Algorithm in Non-Markovian Quantum Systems [5.2]
本稿では,非マルコフ量子系上でQAOAを実行するためのフレームワークを提案する。我々はQAOAを拡張システムの断片的ハミルトン制御として数学的に定式化する。非マルコビアン性は量子資源として利用でき、QAOAの比較的優れた性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:00:29 GMT)
Efficient and Explainable Graph Neural Architecture Search via Monte-Carlo Tree Search [5.1]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまな領域でデータサイエンスタスクを実行する強力なツールである。人的労力と計算コストを削減するため、グラフニューラルアーキテクチャ探索(Graph NAS)が準最適GNNアーキテクチャの探索に使用されている。本稿では, (i) 様々なグラフに適応可能な単純な探索空間と, (ii) 決定プロセスを説明可能な検索アルゴリズムからなるExGNASを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:10:06 GMT)
Structure and Gradient Dynamics Near Global Minima of Two-layer Neural Networks [5.0]
グローバルミニマ付近の2層ニューラルネットワークの損失景観構造について検討する。完全な一般化を与えるパラメータの集合を決定し、その周りの勾配流を完全に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:53:51 GMT)
Geometry-aware Line Graph Transformer Pre-training for Molecular Property Prediction [4.6]
Geometry-Aware line graph transformer (Galformer) は、新しい自己教師型学習フレームワークである。 Galformerは、分類タスクと回帰タスクの両方において、すべてのベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:20:48 GMT)
Scalable and adaptive variational Bayes methods for Hawkes processes [4.6]
本稿では,スペーサ性誘導法を提案し,一般的なシグモイドホークスプロセスに対する適応平均場変動アルゴリズムを導出する。我々のアルゴリズムは並列性があり、したがって高次元設定では計算効率がよい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 00:14:55 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, 1 Sep 2023 06:23:18 GMT)
Enhanced quantum sensing with amplification and deamplification [4.6]
高速スピン交換衝突によるアルカリ-金属-貴ガス間のファノ共鳴の最初の実演を報告する。本研究では, 増幅とデアンプリフィケーションにより強化された量子センシングの新たな手法を開発し, 検出ノイズの緩和要件について検討する。我々の研究は、超新星観測の制約を超える感度を持つ超軽量ダークマターの探索に新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 00:09:08 GMT)
Entangling Two Bosonic Polaritons via Dispersive Coupling with a Third Mode [4.6]
我々は、2つのハイブリッド化(偏光子)モードを形成する2つの強結合ボソニック系を絡む一般的なメカニズムを提供する。絡み合いは、系の散逸と浴槽温度に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:19:40 GMT)
Anomaly detection with semi-supervised classification based on risk estimators [4.5]
本稿では,2つの新しい分類に基づく異常検出手法を提案する。まず、偏りのないリスク推定器に基づく半教師付き浅層異常検出手法を提案する。次に,非負(バイアス)リスク推定器を用いた半教師付き深部異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:30:48 GMT)
Leveraging Prior Knowledge in Reinforcement Learning via Double-Sided Bounds on the Value Function [4.5]
本稿では、値関数の任意の近似を用いて、関心の最適値関数上の二辺境界を導出する方法を示す。連続状態とアクション空間のエラー解析でフレームワークを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:03:09 GMT)
DetOFA: Efficient Training of Once-for-All Networks for Object Detection by Using Pre-trained Supernet and Path Filter [4.5]
本稿では,トランスファーラーニングと探索空間プルーニングを併用した,効率的なスーパーネットベースニューラルネットワーク探索手法を提案する。提案手法は,最適ネットワークアーキテクチャの計算コストを30%と63%削減し,精度の高い浮動小数点演算を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 02:26:18 GMT)
Where Did the Gap Go? Reassessing the Long-Range Graph Benchmark [4.3]
グラフ変換器がメッセージパッシングGNN(MPGNN)を著しく上回っているという実証的証拠報告された性能ギャップは、最適以下のパラメータ選択によって過大評価されることを示す。本論文の主な目的は,グラフ機械学習コミュニティにおいて,より高度な経験的厳密性を確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:47:33 GMT)
The Projected Covariance Measure for assumption-lean variable significance testing [4.3]
単純だが一般的なアプローチは、線形モデルを指定し、次に$X$の回帰係数が 0 でないかどうかをテストすることである。条件付き平均独立性のモデルフリーなnullをテストする問題、すなわち条件付き平均の$Y$$$X$と$Z$は$X$に依存しない。本稿では,加法モデルやランダムフォレストなど,柔軟な非パラメトリックあるいは機械学習手法を活用可能な,シンプルで汎用的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 06:35:53 GMT)
Hybrid algorithm for the time-dependent Hartree-Fock method using the Yang-Baxter equation on quantum computers [4.2]
本稿では,量子コンピュータのためのハイブリッドなTDHF実装を提案する。この研究は、量子デバイスを用いてTDHFをシミュレートする新しい方法を提供し、量子化学シミュレーションにおけるYBE対称性の適用のための新しい方向を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 21:19:03 GMT)
Gap and Overlap Detection in Automated Fiber Placement [4.0]
高品質な複合部品の確保には、製造欠陥、特にギャップと重複の特定と補正が不可欠である。本稿では,光学コヒーレンス・トモグラフィ(OCT)センサとコンピュータビジョン技術を用いて,複合部品のギャップや重なりを検出する手法を提案する。その結果,ギャップと重なりのセグメンテーションにおいて高い精度と効率が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:48:21 GMT)
Unsupervised Learning of Style-Aware Facial Animation from Real Acting Performances [4.0]
本稿では, ブレンド形状, 動的テクスチャ, ニューラルレンダリングに基づく写真リアルな頭部モデルのテキスト/音声駆動アニメーションのための新しい手法を提案する。本手法は,テキストや音声をアニメーションパラメータの列に変換する条件付きCNNに基づいている。リアルなリアルタイムレンダリングのために、私たちは、改良された色と前景マットを演算することで、ピクセル化ベースのレンダリングを洗練するU-Netを訓練します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:08:05 GMT)
Establishing Markov Equivalence in Cyclic Directed Graphs [3.7]
我々は、有向グラフ間のマルコフ同値性を確立するための新しい効率的な手順を提案する。この理論は、90年代半ばにトーマス・リチャードソン(Thomas Richardson)によるサイクリックモデルに関するセミナルな研究において、CET(Cyclic Equivalence Theorem)に基づいているが、現在では祖先の観点から言い換えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:44:39 GMT)
Psy-LLM: Scaling up Global Mental Health Psychological Services with AI-based Large Language Models [3.7]
Psy-LLMフレームワークは、大規模言語モデルを利用したAIベースのツールである。我々のフレームワークは、トレーニング済みのLLMと心理学者や広範囲にクロールされた心理学記事の現実のプロフェッショナルQ&Aを組み合わせる。医療専門家のためのフロントエンドツールとして機能し、即時対応とマインドフルネス活動を提供して患者のストレスを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:52:38 GMT)
RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback [3.6]
人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデル(LLM)と人間の嗜好の整合に有効であるが、高品質な人選好ラベルの収集は重要なボトルネックである。我々はAIフィードバック(RLAIF)からRLHF対RLの直接比較を行う。要約のタスクでは、人間の評価者はRLAIFとRLHFの両方の世代を、70%のケースでベースライン監督された微調整モデルよりも好んでいる。 RLAIF vs. RLHFサマリーの評価を求めると、人間は両者を同等のレートで求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 05:53:33 GMT)
Account Abstraction, Analysed [3.6]
EIP-hlhrefhttps://eips.ethereum.org/EIPS/eip-30744337は会計抽象化の基礎標準である。 AAは、ユーザアクセシビリティを高め、機能の拡張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, 1 Sep 2023 13:27:34 GMT)
Solving multiscale elliptic problems by sparse radial basis function neural networks [3.5]
楕円偏微分方程式 (PDE) を多スケール係数で解くために, スパースラジアル基底関数ニューラルネットワーク法を提案する。深層混合残差法に着想を得て,2次問題を1次システムに書き換え,複数の放射基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)を用いて未知の関数を近似する。提案手法の精度と有効性は,1次元から3次元までのスケール分離,不連続性,複数スケールのマルチスケール問題の集合を通して実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:11:34 GMT)
Will Sentiment Analysis Need Subculture? A New Data Augmentation Approach [3.3]
よく書かれた文章は文化の中で深く共鳴し、深い感情を伝えます。今日、インターネットの全盛期は、現代ミリュー周辺に集まるサブカルチャーを育んでいる。本稿では,感情分析が直面するトレーニングデータ不足に対処するため,サブカルチャーのレンズを通してのデータ豊か化に努める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 00:11:56 GMT)
Exploring the law of text geographic information [3.3]
地理的情報は人間の行動、認知、表現、思考プロセスに影響されていると我々は主張する。様々な言語や型を含む24種類のデータセットの厳密な実験を通じて、我々はこの仮説を実証した。地理的情報の人的利用の上限を推定し,非チャート領域の存在を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 00:14:51 GMT)
No Train Still Gain. Unleash Mathematical Reasoning of Large Language Models with Monte Carlo Tree Search Guided by Energy Function [3.0]
大規模言語モデル(LLM)は、印象的な言語理解とコンテキスト内学習能力を示す。しかしながら、数学的推論タスクに PLM を適用することは、しばしば正しい推論ステップと最終的な答えを生成するのに失敗する。モンテカルロ木探索による即時反応と微妙な推論システムによりLLMを育む手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:10:54 GMT)
Towards solving model bias in cosmic shear forward modeling [3.0]
弱い重力レンズは、宇宙のせん断と呼ばれる銀河形態のわずかなせん断を発生させる。楕円度測定の統計に基づくせん断推定の現代の技術は、楕円度が任意の銀河の光のプロファイルに対して適切に定義された量ではないという事実に悩まされている。生成モデルが銀河形態を捉えるハイブリッド物理・ディープラーニング階層ベイズモデルにより、現実的な銀河上でのせん断の偏りのない推定を復元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:25:39 GMT)
Subjectivity in Unsupervised Machine Learning Model Selection [2.9]
本研究では、モデル選択に関わる主観性を調べる例として、隠れマルコフモデルを用いる。主観性の源泉には、異なる基準とメトリクスの重要性についての異なる意見、モデルがどのように同化されるべきなのか、データセットのサイズがモデル選択にどのように影響するかについての異なる見解が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:40:58 GMT)
Industrial Anomaly Detection with Domain Shift: A Real-world Dataset and Masked Multi-scale Reconstruction [2.9]
産業品質検査の自動化には,産業異常検出(IAD)が不可欠である。既存のIADデータセットは、データカテゴリの多様性に重点を置いている。本稿では,2つのサブデータセットからなるエアロエンジンブレード異常検出(AeBAD)データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:26:08 GMT)
Graph Structural Residuals: A Learning Approach to Diagnosis [2.8]
本稿では,モデルに基づく診断の概念と深層グラフ構造学習を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。本研究は,グラフ構造学習とモデルに基づく診断のシームレスな統合を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:09:44 GMT)
Learning-based NLOS Detection and Uncertainty Prediction of GNSS Observations with Transformer-Enhanced LSTM Network [2.8]
本研究では,N-LOSを検出するディープラーニング手法を提案する。香港とAachenのデータセットを使って、提案したネットワークをトレーニングし、評価する。提案手法は,NLOS観測の分類・排除により,実世界の車両位置の軌跡のばらつきを回避できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:17:02 GMT)
Improving the Validity of Decision Trees as Explanations [2.8]
精度が不均衡な決定木は誤解を招く説明を与えることができる。葉ノード間の最大誤分類誤差を最小限に抑えるために,浅い木を訓練する。葉が伸びた浅葉樹の全体的な統計性能は、古典的手法を用いて訓練された無限深度の決定木により改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 19:45:26 GMT)
Interpretable Medical Imagery Diagnosis with Self-Attentive Transformers: A Review of Explainable AI for Health Care [2.7]
ビジョントランスフォーマー(ViT)は、自己注意モジュールの恩恵を受け、最先端のコンピュータビジョンモデルとして登場した。ディープラーニングモデルは複雑で、しばしば"ブラックボックス"として扱われる。本稿では、最近のViTの進歩と、ViTの意思決定プロセスを理解するための解釈的アプローチを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 05:01:52 GMT)
Identifying Generalized Neural Representation Across Hamiltonian Manifolds via Meta-learning [2.7]
本研究では,グラフニューラルネットワークを用いて我々のシステムをモデル化し,メタ学習アルゴリズムを用いてタスクの分散に関する経験を得られるようにする。異なる物理系のデータセットを用いてモデルをトレーニングし、それぞれ固有の力学によって制御され、未知の物理を持つ新しいタイプの力学系上での性能を評価する。メタトレーニングモデルでは,メタトレーニングフェーズ中に見つからなかった新しいシステムに効果的に適応することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:08:25 GMT)
Security Verification of Low-Trust Architectures [2.7]
我々は、特定の低信頼アーキテクチャであるSequestered Encryption (SE)アーキテクチャの完全な形式検証を行う。まず、SE低信頼アーキテクチャのISAのセキュリティ要件を定義します。本稿では,これらの証明義務を商用の形式的検証ツールを用いてうまく解約できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 00:22:24 GMT)
Capturing Smart Contract Design with DCR Graphs [2.4]
DCRグラフは,これらの特徴を明示的にかつ視覚的に捉えるため,スマートコントラクトに適した形式化ツールである,と我々は主張する。これらのパターンを適用することで、DCRグラフは正確で信頼性の高いスマートコントラクトの開発と分析を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 19:18:44 GMT)
A Machine Vision Method for Correction of Eccentric Error: Based on Adaptive Enhancement Algorithm [2.3]
アダプティブ・エンハンスメント・アルゴリズム(AEA)は、クロスヘア画像を強化するために提案される。 AEAは、既存のガイドフィルタダークチャネルデハージングアルゴリズム(GFA)と、軽量マルチスケールDensely Connected Network(MDC-Net)で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:06:39 GMT)
Scenario-based model predictive control of water reservoir systems [2.3]
最適な水の放出は通常、インフローの(予測された)軌道に基づいて計算される。本研究では, 貯水池に対するMPCアプローチを初めて検討し, 将来的な流れの集合に基づいて制御を最適化する。この手法の有効性は、イタリアのコモ湖からの実際の流入データを用いて、モンテカルロの広範な試験によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:11:49 GMT)
Fairness in Preference-based Reinforcement Learning [2.3]
そこで我々は,FPbRL (FPbRL) を設計した。 FPbRLの主な考え方は、新しい福祉ベースの嗜好を通じて、複数の目的に関連するベクトル報酬関数を学習することである。実験により,FPbRLアプローチは効率とエクイティの両方を効果的かつ公正な政策で達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 05:04:28 GMT)
Fermionic quantum computation with Cooper pair splitters [2.3]
量子ビットではなく局所フェルミオンモード(LFM)を用いる普遍量子コンピュータの実践的実装を提案する。我々の設計は、ハイブリッド超伝導島で結合された量子ドットトンネルと、ドット間の可変容量結合からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:26:40 GMT)
Adaptive function approximation based on the Discrete Cosine Transform (DCT) [2.3]
本稿では,離散コサイン変換(DCT)の代わりに近似係数を求める教師あり学習について検討する。余弦基底関数の有限ダイナミクスと勾配性により、正規化リースト平均正方形 (NLMS) のような単純なアルゴリズムはその恩恵を受けることができる。この論文は、1973年にNasir Ahmed氏によるDCT出版50周年を記念している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:31:26 GMT)
The alignment problem from a deep learning perspective [2.2]
我々は、それを防ぐためのかなりの努力がなければ、AIGは人間の利益と対立する目標(すなわち、不一致)を追求することを学ぶことができると論じる。我々は、AGIの展開が世界における人間のコントロールを不可逆的に損なう可能性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 20:09:09 GMT)
Leveraging Learning Metrics for Improved Federated Learning [2.2]
textbf(1) は、最初のフェデレーション付き学習メトリックアグリゲーション法 textbf(2) は、効果的なランクがフェデレーション付き問題に適していることを示す。 citekonevcny2016federated と textbf(3) は、効果的なランクに依存した新しいウェイトアグリゲーションスキームを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 05:25:05 GMT)
A Theoretical and Practical Framework for Evaluating Uncertainty Calibration in Object Detection [2.1]
本研究では,不確実性校正の文脈において,物体検出システムを評価するための理論的,実践的な枠組みを提案する。提案した不確実性校正指標のロバスト性は, 一連の代表的な実験を通して示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:02:44 GMT)
DiffuGen: Adaptable Approach for Generating Labeled Image Datasets using Stable Diffusion Models [2.1]
DiffuGenは、安定拡散モデルのパワーを利用してラベル付き画像データセットを効率的に作成する、シンプルで適応可能なアプローチである。安定した拡散モデルを利用することで、我々のアプローチは生成されたデータセットの品質を保証するだけでなく、ラベル生成のための汎用的なソリューションも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:42:03 GMT)
A Text-based Approach For Link Prediction on Wikipedia Articles [2.0]
本稿では,ウィキペディア記事のリンク予測に関するDSAA 2023 Challengeで紹介する。 POSタグ(part-of-speechタグ)を備えた従来の機械学習モデルを使用して、2つのノードにリンクがあるかどうかを予測する分類モデルをトレーニングする。 F1スコアは0.99999で,競技では7位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:00:43 GMT)
GPTCloneBench: A comprehensive benchmark of semantic clones and cross-language clones using GPT-3 model and SemanticCloneBench [1.9]
本稿では,SemanticCloneBenchとOpenAIのGPT-3モデルを利用して,包括的セマンティッククローンと言語間クローンベンチマークGPTCloneBenchを提案する。 GPT-3出力の79,928個のクローンペアから、37,149個の真のセマンティッククローンペア、19,288個の偽セマンティックペア(Type-1/Type-2)、および4言語(Java、C、C#、Python)にわたる20,770個のクロス言語クローンのベンチマークを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:44:38 GMT)
Matchgate Shadows for Fermionic Quantum Simulation [1.8]
古典的影」は、適切に分布したランダムな測定から構築された未知の量子状態の推定器である。任意の量子状態とフェルミオンガウス状態の間の内部積を効率的に推定するために、これらのマッチゲート影をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 22:23:12 GMT)
StyleHumanCLIP: Text-guided Garment Manipulation for StyleGAN-Human [1.7]
本論文は、フルボディの人体画像における衣服編集のためのスタイルGANのテキスト誘導制御に取り組む。本稿では,注意に基づく潜在コードマッパーを用いたテキスト誘導フルボディ画像合成のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:13:10 GMT)
Searching for long faint astronomical high energy transients: a data driven approach [1.6]
宇宙起源の高エネルギー検出器のバックグラウンドカウント率を評価するための新しいフレームワークを提案する。我々は、異なる時間スケールで背景光曲線を推定するためにニューラルネットワーク(NN)を用いる。我々は,NASAのFermi Gamma-ray Burst Monitor(GBM)のアーカイブデータに基づいて,新しいソフトウェアをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 21:13:03 GMT)
Prediction Error Estimation in Random Forests [1.5]
分類の場合、ランダムフォレストによる予測誤差の推定は、真の誤差率と平均的に近いことを示す。さらに、この結果は、クロスバリデーション、バッグング、データ分割など、さまざまなエラー推定戦略にまたがることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 21:16:02 GMT)
Online Distributed Learning over Random Networks [1.1]
本研究は, 実運用による課題として, (i) オンライン学習, (i) ローカルデータの時間的変化, (ii) 非同期エージェントの計算, (iii) 信頼性の低い限られた通信, (iv) ローカルの計算を不正確に行うことに焦点を当てる。マルチプライヤの交互方向法(ADMM)の分散演算子理論(DOT)版を紹介する。我々は,凸学習の問題に収束することが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:18:05 GMT)
Jointly Exploring Client Drift and Catastrophic Forgetting in Dynamic Learning [1.1]
クライアントのDriftとCaastrophic Forgettingは、一貫したパフォーマンスを保証するための基本的な障害です。クライアントドリフトとカタストロフィック・フォーッティングのための制御されたテスト環境を構築するための統一的なフレームワークを提案する。我々は、中程度のクライアントドリフトとカタストロフィックフォーッティングの組み合わせによって、結果のモデルの性能も向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:14:30 GMT)
Breaking Language Barriers: A Question Answering Dataset for Hindi and Marathi [1.0]
本稿では,ヒンディー語とマラティー語という2つの言語を対象とした質問回答データセットの開発に焦点をあてる。ヒンディー語は世界第3位の言語であり、マラシ語は世界第11位の言語であるにもかかわらず、両方の言語は効率的な質問回答システムを構築するための限られた資源に直面している。これらの言語で利用可能な最大の質問回答データセットをリリースし、各データセットには28,000のサンプルが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 00:37:43 GMT)
Approximate orthogonality of permutation operators, with application to quantum information [1.0]
異なるユニタリ行列の$n$$$d$次元量子系を考える。 dgeq n$ ならば、それらは線型独立である。この単純な点は、量子情報とランダム行列理論にいくつかの応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 19:45:30 GMT)
Neural-network quantum state study of the long-range antiferromagnetic Ising chain [0.9]
長距離反強磁性相互作用の崩壊を伴う横磁場イジング鎖の量子相転移について検討する。中心電荷は、短距離(SR)イジング値に非常に近い臨界指数に対して、小さな崩壊指数$alpha_mathrmLR$で1/2から逸脱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:25:21 GMT)
Examining the Effectiveness of Chatbots in Gathering Family History Information in Comparison to the Standard In-Person Interview-Based Approach [0.8]
本研究は,家族史の収集をめざした最初のチャットボットであると考えられるものを提示する。インタビューの実施に要する平均時間は、利用者が親子関係を利用したり、対人インタビューに参加した場合よりも長いかもしれないが、誤りの数と混乱の度合いは、他の2つの方法よりも低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:09:09 GMT)
Euler Characteristic Tools For Topological Data Analysis [0.8]
データから構築された単純複体族のオイラー特性をポイントワイドに計算すると、いわゆるオイラー特性プロファイルが生まれる。この単純な記述子は、教師付きタスクにおける最先端の性能を非常に低い計算コストで達成できることを示す。信号解析にインスパイアされた我々は、オイラー特性プロファイルのハイブリッド変換を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:00:39 GMT)
Qualitative and quantitative evaluation of a methodology for the Digital Twin creation of brownfield production systems [0.7]
デジタルツイン(Digital Twin)は、仮想コミッショニングや予測保守など、サイバー物理生産システムのサイバー部分である。既存のプロダクションシステムはDigital Twinを欠いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:19:35 GMT)
Graphical CSS Code Transformation Using ZX Calculus [0.7]
位相フリーなZXダイアグラムと等価性に基づいてCSSコードを変換する汎用的なアプローチを提案する。本稿では、ZXおよびグラフィカルエンコーダマップが、これらのコード変換操作において、どのようにいくつかの等価な視点を関連づけるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 06:07:27 GMT)
ICDARTS: Improving the Stability and Performance of Cyclic DARTS [0.6]
本研究は, サイクルDARTSの安定性と一般化性の向上をもたらす。 ICDARTSは,評価ネットワークの重み付けが検索ネットワークの重み付けに依存することを排除した改良手法である。また、ICDARTSの検索空間を拡大する手法についても検討し、その動作範囲を拡大し、連続的な検索セルを識別するための代替手法を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:51:38 GMT)
Contrastive Learning for Lane Detection via Cross-Similarity [0.6]
レーンマーキングは以前の形状が強いが、視認性は容易に損なわれる。視界の低さによる自然の変化に耐えられる車線検出アプローチを訓練するには、大量のデータが必要である。クロスシミラリティ(CLLD)による車線検出のためのコントラスト学習(Contrastive Learning for Lane Detection)は,自己教師あり学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:12:30 GMT)
Exact Solution to the Driven Jaynes-Cummings System [0.5]
2レベル原子が量子化された場と相互作用し、原子と磁場の両方が外部古典場によって駆動されるような、駆動されたJaynes-Cummingsモデルのダイナミクスについて検討する。駆動系に対するシュル・オーディンガー方程式の正確な解析解が得られ、その力学変数のいくつかを分析するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 20:36:11 GMT)
Application of Machine Learning in Melanoma Detection and the Identification of 'Ugly Duckling' and Suspicious Naevi: A Review [0.5]
メラノーマをモニターする際、「Ugly Duckling Naevus」が登場し、特徴的な特徴を持つ病変を指す。コンピュータ支援診断 (CAD) は, 研究開発において重要な役割を担っている。本稿では,メラノーマと疑わしいナエビを検出するための最新の機械学習およびディープラーニングアルゴリズムについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 05:50:47 GMT)
Detecting Suicidality in Arabic Tweets Using Machine Learning and Deep Learning Techniques [0.3]
本研究は,Twitterからアラビアの自殺検知データセットを開発した。これは、Twitterからアラビアの自殺検知データセットを開発した最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:30:59 GMT)
Machine learning for classifying and interpreting coherent X-ray speckle patterns [0.3]
我々は深層ニューラルネットワークを訓練し、対応する構造のディスク数密度に応じてコヒーレントX線スペックルパターンを分類する。この分類法は, 分散分布と分散分布の両方において正確であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 22:20:53 GMT)
ALJP: An Arabic Legal Judgment Prediction in Personal Status Cases Using Machine Learning Models [0.3]
本研究では,ディープラーニング(DL)と自然言語処理(NLP)技術を用いて,アラビア語のケーススクリプトから判定結果を予測するシステムを開発した。 TF-IDFや word2vec などの表現技術を用いて,サポートベクトルマシン(SVM),ロジスティック回帰(LR),長短短期記憶(LSTM),双方向長短期記憶(BiLSTM)などの異なる機械学習モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:08:45 GMT)
Mi-Go: Test Framework which uses YouTube as Data Source for Evaluating Speech Recognition Models like OpenAI's Whisper [0.2]
Mi-Goは汎用音声認識機械学習モデルの性能評価を目的とした新しいテストフレームワークである。このフレームワークは、YouTubeをリッチで継続的に更新されたデータソースとして活用し、複数の言語、アクセント、方言、話し方、オーディオ品質レベルを考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:31:35 GMT)
Calibrated Explanations for Regression [0.2]
Calibrated Explanations (CE)は、高速で信頼性があり、安定し、堅牢な説明を提供する。標準回帰のためのCEは、高速で信頼性があり、安定し、堅牢な説明を提供する。安定性と速度に関する確率的回帰に対するCEの性能はLIMEに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 05:16:01 GMT)
Large Language Models for Semantic Monitoring of Corporate Disclosures: A Case Study on Korea's Top 50 KOSPI Companies [0.1]
OpenAIのGPT-3.5-turboやGPT-4のような最先端の言語モデルは、複雑なタスクを自動化する前例のない機会を提供する。本研究は、韓国の文脈における企業情報開示のセマンティック分析におけるこれらのモデルの有効性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:51:28 GMT)
CSM-H-R: A Context Modeling Framework in Supporting Reasoning Automation for Interoperable Intelligent Systems and Privacy Protection [0.1]
ケーススタディは、スマートセッティングのインテリジェントエレベーターシステムに基づいて開発されている。匿名化はラベル埋め込みによる匿名化と情報相関の低減によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 03:43:40 GMT)
Interpretation of High-Dimensional Linear Regression: Effects of Nullspace and Regularization Demonstrated on Battery Data [0.0]
本稿では, 化学系や生物系からしばしば得られるような, 基礎となる滑らかな潜伏過程の離散的な測定データについて考察する。ヌル空間とその正規化との相互作用は回帰係数を形作る。正規化とz-scoringは設計上の選択であり、事前の物理知識に対応して選択すると、解釈可能な回帰結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 16:20:04 GMT)
dacl10k: Benchmark for Semantic Bridge Damage Segmentation [0.0]
dacl10kは、現実世界の橋梁検査から得られる9,920枚の画像からなる、セマンティックセグメンテーションのための非常に多様なRCDデータセットである。 dacl10kは、建物評価と推奨行動において重要な役割を果たす6つのブリッジコンポーネントに加えて、12の損傷クラスを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:46:24 GMT)
Uniqueness of steady states of Gorini-Kossakowski-Sudarshan-Lindblad equations: a simple proof [0.0]
ゴリーニ-コサコフスキー-スダルシャン-リンドブラッド方程式の非平衡定常状態の特異性に対する十分条件の証明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:41:31 GMT)
Typical Correlation Length of Sequentially Generated Tensor Network States [0.0]
テンソルネットワーク状態によって相関が極めてよく捉えられる局所相互作用を持つスピンに焦点をあてる。逐次生成を許容する1次元と2次元のランダムテンソルネットワーク状態のアンサンブルを定義する。検討対象の空間次元にのみ依存する相関長が一貫した出現を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:34:14 GMT)
Tunable Coupler for Mediating Interactions between a Two-Level System and a Waveguide from a Decoupled State to the Ultra-Strong Coupling Regime [0.0]
導波路に結合した2レベルシステム(TLS)は、光-物質相互作用と量子ネットワークの基本的なパラダイムである。本研究では, フラックス量子ビットとして実装されたTLSと, 疎結合状態から結合強度への導波路導波路との相互作用を調整する方法を実験的に導入し, 実験を行った。このシステムはスピンボソンモデル、マイクロ波フォトニクス、相対論的量子情報の力学に関する将来の研究を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 21:57:17 GMT)
Towards Cross-Provider Analysis of Transparency Information for Data Protection [0.0]
本稿では,サービスプロバイダ間の大規模透明性情報分析を実現するための新しいアプローチを提案する。我々は、高度な透明性情報分析のための一般的なアプローチ、オープンソースのアーキテクチャ、クエリ可能な分析プラットフォームという形での実装を提供する。今後の作業は、私たちのコントリビューションに基づいて、隠れたデータ共有プラクティスに関する洞察を得ることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:36:09 GMT)
Topological and nontopological degeneracies in generalized string-net models [0.0]
任意のユニタリ融合圏に付随する一般化文字列-ネットハミルトンのエネルギー準退化を計算する。非可換圏に対して、これらの内積は余分な非位相退化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:02:46 GMT)
The Qudit ZH-Calculus: Generalised Toffoli+Hadamard and Universality [0.0]
位相自由キューディット規則の全てをクォーディットに一般化する方法を示す。任意の奇素数 d に対して、|0> 制御された X とアダマールゲートの回路は、クディット量子コンピューティングにおいて概ね普遍的であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 06:08:22 GMT)
Tempestas ex machina: A review of machine learning methods for wavefront control [0.0]
ウェーブフロント制御アルゴリズムは適応光学系の重要な構成要素です現代の機械学習手法は波面制御問題に対処するために研究されている。機械学習を最も単純な用語で定義し、ウェーブフロント制御の文脈で適用される最も一般的な機械学習手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 20:47:18 GMT)
Strong coupling between a microwave photon and a singlet-triplet qubit [0.0]
我々は、強スピン軌道相互作用を持つ亜鉛ブレンドInAsナノワイヤダブル量子ドットを磁場抵抗性、高品質共振器に導入する。電荷パリティ状態や大きな磁場での実験は、関連するスピン状態の同定を可能にする。結果は、シングルトリップキュービットに基づく大規模量子システムへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:47:21 GMT)
Spiking based Cellular Learning Automata (SCLA) algorithm for mobile robot motion formulation [0.0]
スパイキングに基づくセルラーラーニングオートマタは、任意のランダムな初期点から目標に到達するための移動ロボットとして提案されている。提案手法は, セルラーオートマトンとスパイクニューラルネットワークを統合した結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:16:23 GMT)
Spectral Theory of Non-Markovian Dissipative Phase Transitions [0.0]
我々は、DPTのスペクトル理論を任意の非マルコフ系に拡張し、それらのシグネチャを抽出するための一般的かつ体系的な方法を提案する。まず、第1次DPTを示すモデルにおいて、位相境界を制御するためのリソースとしてメモリ効果をどのように利用できるかを示す。次に,従来の試みが失敗した2モードDickeモデルにおいて,挑戦的な2階DPTのすべての特徴を捉えることで,手法のパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:46:07 GMT)
SparseSat-NeRF: Dense Depth Supervised Neural Radiance Fields for Sparse Satellite Images [0.0]
従来のマルチビューステレオマッチング(MVS)を用いたデジタルサーフェスモデル生成は、非ランベルト曲面に対して不十分に動作する。 NeRFは連続的な体積表現を用いて表面のジオメトリを再構築するための新しいパラダイムを提供する。 SpS-NeRFは、サット-NeRFの拡張であり、衛星視界のスパースに適応している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 06:21:02 GMT)
Simulation comparisons between Bayesian and de-biased estimators in low-rank matrix completion [0.0]
本稿では,学習課題のクラスである低ランク行列補完問題について検討する。我々はベイズ的アプローチと最近導入された非バイアス推定器を比較し、利害関係の信頼区間を構築するのに有用な方法を提供する。その結果,非バイアス推定器で得られた信頼区間の被曝率は,信頼区間よりも絶対的に低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:46:27 GMT)
Sherlock Holmes Doesn't Play Dice: The significance of Evidence Theory for the Social and Life Sciences [0.0]
エビデンス理論は、事象が成立する恐れから生じる不確実性を表現することができる。確率論は、意思決定者が現在検討している可能性に制限されなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:52:28 GMT)
Role of ICT Innovation in Perpetuating the Myth of Techno-Solutionism [0.0]
情報通信技術におけるイノベーションは、我々の技術依存の世界における重要な経済要因の1つとなっている。一般的な概念では、テクノロジー産業やICTがよく知られていることは、モダニティを推進しているすべての技術と同義語になっている。過去数十年間、ICT分野におけるイノベーションのペースは、人類の歴史において前例のないものだった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:51:20 GMT)
Real-time Strawberry Detection Based on Improved YOLOv5s Architecture for Robotic Harvesting in open-field environment [0.0]
本研究では, 屋外環境下でイチゴを検出するために, YOLOv5を用いたカスタムオブジェクト検出モデルを提案する。最も高い平均精度は80.3%であり、提案されたアーキテクチャを用いて達成された。このモデルは、リアルタイムのイチゴ検出とロボットピッキングのローカライズに十分高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:52:01 GMT)
Rational kernel-based interpolation for complex-valued frequency response functions [0.0]
この研究は、データからの複素値関数のカーネルベースの近似に関するものである。複素値関数の新しいヒルベルト核空間を導入し、これらの空間の最小ノルムとしてカーネル対を用いて複素値の問題を定式化する。電磁法や音響法など,様々な分野の例に対する数値的な結果から,本手法の性能が説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 05:59:00 GMT)
Rapid single-shot parity spin readout in a silicon double quantum dot with fidelity exceeding 99 % [0.0]
シリコンベースのスピン量子ビットは、スケーラブルな量子コンピュータを実現するための潜在的経路を提供する。最近の実験では、高忠実度量子ゲートやマルチキュービット演算など重要な技術が実証されている。フォールトトレラント量子コンピュータの実現には、デコヒーレンスよりも高速な高忠実度スピン計測が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 02:59:04 GMT)
Quantum phase transitions in quantum Hall and other topological systems: role of the Planckian time [0.0]
本研究では、整数と分数QHEの量子臨界状態における実験データを定量的に説明できることを示す。このモデルはまた、異常QHEの基底状態とアクシオンとチャーン絶縁体との間のQPTの定量的な記述も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 22:25:48 GMT)
Quantum nonlinear spectroscopy via correlations of weak Faraday-rotation measurements [0.0]
ゆらぎの相関は、基本的な量子物理学と量子多体系を研究する上で鍵となる。分光法とノイズスペクトロスコピーは揺らぎを特徴づける強力なツールであるが、高次相関の多くのタイプのうち、ごくわずかしかアクセスできない。量子非線形分光法(QNS)と呼ばれる体系的な量子センシング手法は、最近、時間順序相関の任意の型と順序を抽出するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:50:33 GMT)
Quantum Monte Carlo simulations in the restricted Hilbert space of Rydberg atom arrays [0.0]
ライドバーグ原子配列は、多くのエキゾチックな量子基底状態と相転移をシミュレートする強力なプラットフォームとして登場した。我々は、リードベルク封鎖の制約を強制することによって生成されるヒルベルト空間を縮小する多用途量子モンテカルロサンプリング手法を開発した。カゴムの結合格子上で、Rydberg原子配列の位相図を、関連するすべてのエネルギースケールよりもはるかに小さい温度に効率的に生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:18:54 GMT)
QUBO.jl: A Julia Ecosystem for Quadratic Unconstrained Binary Optimization [0.0]
QUBO.jlは、QUBOインスタンスを扱うためのエンドツーエンドのJuliaパッケージである。 QUBO.jlは、ユーザが前述のハードウェアとインターフェースし、様々なファイルフォーマットでQUBOモデルを送信し、その後の分析結果を取得することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 02:07:26 GMT)
Polynomial-Model-Based Optimization for Blackbox Objectives [0.0]
ブラックボックス最適化は、事前定義された目的関数が最小化されるようなシステムに対して最適なパラメータを求める。 PMBOは目的関数にサロゲートを合わせることで最小値を求める新しいブラックボックスである。 PMBOは、与えられた人工的解析関数のセットに対して、他の最先端のアルゴリズムとベンチマークされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:11:03 GMT)
Periodic patterns for resolution limit characterization of correlation plenoptic imaging [0.0]
光の次元時間相関の相関は、標準撮像の伝統的な限界を克服するための興味深いツールとなる。光の空間分布と光方向の両方を検出し、分解能と磁場の深さを波動光学の基本的な限界まで押し上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:45:04 GMT)
Nuclear Spectra from Quantum Lanczos Algorithm with Real-Time Evolution and Multiple Reference States [0.0]
そこで,20Ne,22Na,29Naの低次固有状態を求める数値シミュレーションを行った。本稿では、QLanczosアルゴリズムの量子回路について、実時間進化と多重参照について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 23:25:57 GMT)
Non-stabilizerness and entanglement from cat-state injection [0.0]
猫の状態は、不安定性や絡み合いを量子回路に注入するために用いられる。キャットステートインジェクションは古典シミュレーションのスピードアップに繋がらないことを示す。猫状態の説得力のある応用範囲を広げるために,我々のガジェットが利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:30:53 GMT)
Multi-stage Deep Learning Artifact Reduction for Computed Tomography [0.0]
本稿では,ニューラルネットワークを複数の領域に適用した人工物除去のための多段階ディープラーニング手法を提案する。ニューラルネットワークは、逐次的に効果的にトレーニングでき、簡単に使用でき、計算的に効率的にトレーニングできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:40:25 GMT)
Moyal deformation of the classical arrival time [0.0]
古典的到着時刻 $mathcalT_C(q,p)$ の適切な量子像が、通常作用素形式 $hatmathrmT$ で見つかる。得られた量子画像は実数値で時間反転対称関数 $mathcalT_M(q,p)$ の形式的級数$hbar2$ であり、古典的到着時刻を主項とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 02:50:52 GMT)
Microscopic scale of quantum phase transitions: from doped semiconductors to spin chains, cold gases and moir\'e superlattices [0.0]
量子系はスケール不変となり、臨界指数の集合によって特徴づけられるクラスに分類できることを示す。 QPT に近い様々な物理量は、局所化のスケーリング理論によって予測される一般的な指数依存に従うと推測する。超伝導膜やナノワイヤ, 高温超伝導体La$_1.92$Sr$_0.08$CuO$_4$, $L_$は超伝導コヒーレンス長に匹敵することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 22:13:00 GMT)
Microscopic scale of pair-breaking quantum phase transitions in superconducting films, nanowires and La$_{1.92}$Sr$_{0.08}$CuO$_{4}$ [0.0]
超伝導基底状態は量子相転移によって生成され破壊される。量子相転移はキャリア密度や磁場のような非熱的パラメータによって駆動される。本研究では,クーパー対密度の抑制を引き起こすペアブレーキング機構が,磁場駆動型QPTの統一的一貫した記述を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 21:55:23 GMT)
Low-noise quantum frequency conversion in a monolithic bulk ppKTP cavity [0.0]
ダイヤモンド中の窒素空孔中心は、量子ネットワークのノードを形成する主要な候補である。モノリシックバルクpKTPキャビティに基づく高効率低雑音量子周波数変換のための新しいプラットフォームを実証する。オフザシェルフポンプレーザーの出力を共鳴的に高めることにより、内部変換効率は(72.3pm 0.4)%で、ターゲット波長での雑音は(110pm 4) mbox kHz/nmである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:18:13 GMT)
Loophole-free Bell tests with randomly chosen subsets of measurement settings [0.0]
ループホールのないベル非局所性検査は,少数のランダムな設定しか検出できない場合もある。この手法は、局所システムの寸法、可視性、検出効率を考慮し、検出されたループホールのない状態に到達するのに必要なコンテキストの分数を計算することができる、ループホールのないベル試験の設計に新しいアプローチを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:19:25 GMT)
Local discrimination of orbital angular momentum in entangled states [0.0]
本研究では,微少かつ制御された空間シフトの導入を生かした識別が可能であることを示す。この技術は、長距離量子通信技術の今後の発展に利用することができると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:01:14 GMT)
Lee-Yang theory of quantum phase transitions with neural network quantum states [0.0]
ニューラルネットワーク量子状態は、強相関スピン格子の臨界点を予測するために、量子相転移のLee-Yang理論と組み合わせることができることを示す。この結果は、より複雑な量子多体系の位相図を決定するための出発点となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 10:46:03 GMT)
Learning the tensor network model of a quantum state using a few single-qubit measurements [0.0]
人工量子システムの次元性は常に増大し、その特徴付けとベンチマークのために非常に効率的な方法が要求される。本稿では,未知の量子系のテンソルネットワークモデルを学習する構成的かつ数値的に効率的なプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 11:11:52 GMT)
Latent Painter [0.0]
ラテンディフューザーは、生成的AIに革命を起こし、創造的芸術にインスピレーションを与えた。この作品では、ラテント絵画をキャンバスとして使用し、ディフューザ予測を計画として、絵画アニメーションを生成するラテント絵画を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 23:37:46 GMT)
Large-Separation Behavior of the Casimir-Polder Force from Real Graphene Sheet Deposited on a Dielectric Substrate [0.0]
エネルギーギャップと化学ポテンシャルの任意の値を持つグラフェンコーティングは、ディラックモデルの枠組みに記述されている。グラフェン被覆基板からのカシミール・ポルダー力は、約5.6$mu$mで大きな分離の限界に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:41:50 GMT)
Infernal and Exceptional Edge Modes: Non-Hermitian Topology Beyond the Skin Effect [0.0]
固有点ギャップ位相を持つ2次元位相のエッジシグネチャを導出する。 1) 皮膚効果が1つの辺運動量でのみ起こる非エルミート点と、他のすべてのエッジモーメントがエッジ状態を持たない非エルミート点の2つの広いクラスを見出す。驚くべきことに、後者のシステムのクラスは、すべての一般的なエッジ項に沿ってよく定義された分散を持つ有限で非指数的なエッジ状態の数を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:30:33 GMT)
Indexing Irises by Intrinsic Dimension [0.0]
正規化虹彩画像の小さな未閉塞部分を未知の個人を迅速に識別するための鍵部分として選択する。アイリス画像がアイリスデータベースに提示されて識別されると、4D固有空間内の鍵部分の位置付近で検索が開始される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 19:19:53 GMT)
Impact of Image Context for Single Deep Learning Face Morphing Attack Detection [0.0]
顔認識システム(FRS)は普及しているが、顔形態攻撃などの画像操作技術には依然として脆弱である。本研究では,入力画像のアライメント設定が深層学習顔形態検出性能に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:57:24 GMT)
Human trajectory prediction using LSTM with Attention mechanism [0.0]
我々は注意スコアを用いて、モデルが予測を行う際にどの部分に注目すべきかを判断する。提案アルゴリズムは,混み合った空間における歩行者の将来の軌跡を予測する上で,ソーシャルLSTMよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:35:24 GMT)
How You Split Matters: Data Leakage and Subject Characteristics Studies in Longitudinal Brain MRI Analysis [0.0]
深層学習モデルは、医療画像分析の分野に革命をもたらし、診断と患者のケアを改善するための重要な約束を提供する。しかし、そのパフォーマンスは「データ漏洩」という隠された落とし穴のため、誤解を招くほど楽観的である。本研究では,脳MRI解析に3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた3次元医用画像におけるデータ漏洩について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:15:06 GMT)
Geometric Deep Learning: a Temperature Based Analysis of Graph Neural Networks [0.0]
重みを非量子および非相対論的粒子として扱う熱力学系として幾何学的深層学習モデルを検討した。我々は、[7]で以前に定義された温度の概念を用いて、GCNおよびGATモデルのための様々な層でそれを研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:42:53 GMT)
Fused Classification For Differential Face Morphing Detection [0.0]
顔モフティング(Face morphing)は、顔認証システムに重大なセキュリティリスクをもたらす。従来の方法では、複数の顔画像が混在するモルヒネ攻撃を検出するのに苦労している。非参照シナリオに対する融合分類法に基づく拡張アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 16:14:29 GMT)
From prediction markets to interpretable collective intelligence [0.0]
我々は、任意の専門家のグループから、任意の論理命題の真理の確率を導き出すシステムを作成する。我々は,専門家間の直接情報交換にインセンティブを与える遊び金による自己解決型予測市場の開発の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 16:37:50 GMT)
Fast quantum gates based on Landau-Zener-St\"uckelberg-Majorana transitions [0.0]
解析方程式を導出し、単一キュービットと2つのキュービットゲートの実装のための特定の駆動パラメータの集合を決定する。その結果,単一量子ビット$X_fracpi2$,$Y_fracpi2$およびIDゲートの研究に焦点をあてた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:43:57 GMT)
Fast Diffusion EM: a diffusion model for blind inverse problems with application to deconvolution [0.0]
現在の手法では、劣化が知られ、品質回復と多様性の点で印象的な結果をもたらすと仮定している。本研究では,これらのモデルの効率を活用し,復元された画像と未知のパラメータを共同で推定する。本手法は,拡散モデルから抽出したサンプルを用いて,逆問題の対数類似度を近似し,未知のパラメータを推定する方法とを交互に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 06:47:13 GMT)
Explainable Active Learning for Preference Elicitation [0.0]
我々は、最小限のユーザ労力で情報取得を最大化することを目的として、この問題を解決するためにアクティブラーニング(AL)を採用している。 ALは、大きなラベルのない集合から情報的データを選択して、それらをラベル付けするオラクルを問い合わせる。ベースとなる機械学習(ML)モデルを更新するために、ユーザからのフィードバック(提示された項目に関するシステムの説明のために)を情報的なサンプルから収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:22:33 GMT)
Exact Learning with Tunable Quantum Neural Networks and a Quantum Example Oracle [0.0]
量子完全学習フレームワークにおける可変量子ニューラルネットワークアーキテクチャについて検討する。本稿では,振幅増幅を用いてネットワークを目標概念に正しく調整する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 16:18:39 GMT)
Enhancing E-Learning System Through Learning Management System (LMS) Technologies: Reshape The Learner Experience [0.0]
このEラーニングシステムは、チャット、バーチャルクラス、学生支援リソース、個人およびグループ監視、LMSを最大限の効率で活用する評価など、あらゆる教育的ニーズに適合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 02:19:08 GMT)
Engineering Graph States of Atomic Ensembles by Photon-Mediated Entanglement [0.0]
我々は、原子スピンアンサンブルの連続可変グラフ状態の生成について報告する。エッジは絡み合い構造を表しており、光共振器における大域光子を介する相互作用と局所スピン回転を組み合わせてプログラムする。さらに4モードの正方形グラフの状態を設計し、このアプローチの柔軟性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 01:14:28 GMT)
End-to-end Lidar-Driven Reinforcement Learning for Autonomous Racing [0.0]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、自動化とロボット工学の領域において、変革的なアプローチとして登場した。本研究は、フィードフォワード生ライダーと速度データのみを用いて、レース環境をナビゲートするRLエージェントを開発し、訓練する。エージェントのパフォーマンスは、実世界のレースシナリオで実験的に評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:03:05 GMT)
Efficient Surrogate Models for Materials Science Simulations: Machine Learning-based Prediction of Microstructure Properties [0.0]
いくつかの機械学習アルゴリズムがこれらの科学分野に応用され、シミュレーションモデルや代理モデルを強化し、加速している。材料科学分野の2つの異なるデータセットに基づいて,6つの機械学習技術の応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:29:44 GMT)
Effective medium approach of the resonance distribution in a random point field [0.0]
前報では、量子粒子の散乱に伴う波数$k$の複素平面における共振極の分布が数値的に発見された。本稿では,これらの構造の起源を説明し,その位置を複雑な$k$平面で予測するために,波動輸送理論に基づく詳細な理論的研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 15:50:26 GMT)
Dynamics of polaron formation in 1D Bose gases in the strong-coupling regime [0.0]
弱相互作用するボース凝縮体に不純物が注入されるとき、ボースポーラロンの形成のダイナミクスについて議論する。我々は、量子ゆらぎの影響が小さい条件下でのTrncated Wignerシミュレーションを用いて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:20:44 GMT)
Dissipative Optomechanics in High-Frequency Nanomechanical Resonators [0.0]
我々は,光線幅よりも機械周波数が大きいサイドバンド分解系で動作する最初の散逸型オプテメカティカルシステムを示す。この数値は, 機械周波数の2次跳躍と, 従来の研究に比べて10倍の散逸性オプテメカカルカップリング速度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 11:13:17 GMT)
Discrete Versus Continuous Algorithms in Dynamics of Affective Decision Making [0.0]
感情的意思決定のダイナミクスは、異なるタイプのメモリを持つエージェントで構成されるインテリジェントネットワークとして考慮されている。本研究の目的は、インテリジェントネットワークの2つのマルチステップ演算アルゴリズムの比較である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 09:23:02 GMT)
Discrete Morphological Neural Networks [0.0]
二元画像演算子の設計における古典的アプローチは数学的形態学(MM)である本稿では,二元画像解析のための離散形態ニューラルネットワーク(DMNN)を提案し,W-演算子を表現し,機械学習を用いて推定する。本論文の主な貢献は、古典的設計と機械学習による自動設計という、形態的演算子を設計するための2つの主要なパラダイムの融合である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:04:48 GMT)
Determining the validity of cumulant expansions for central spin models [0.0]
多対一接続を持つモデルでは、平均場理論が正確な多粒子$Ntoinfty$極限を捉えることが広く期待されている。ここでは、これは必ずしもそうではないことを示す。高次の累積展開が正しい極限を回復したとしても、誤差はN$で単調ではなく平均場理論を超えうる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:37:04 GMT)
Deep learning in medical image registration: introduction and survey [0.0]
本論文では,簡単な数値例を用いて画像登録を行う。空間指向のシンボル表現とともに、画像登録の定義を提供する。また、画像ガイド下手術、運動追跡、腫瘍診断の応用も検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 20:35:00 GMT)
Decoding algorithms for surface codes [0.0]
現在、表面コードはエラー修正キュービットを構築する最も有望な候補である。量子技術は古典的な方法で計算が難しい問題を解く可能性がある。誤り訂正は、量子情報を信頼できるものにし、フォールトトレラントな量子コンピューティングの究極の目標を実現するための貴重なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 20:56:51 GMT)
Critical behaviours of non-stabilizerness in quantum spin chains [0.0]
非安定化器性は、量子状態が安定化器状態から逸脱する程度を測定する。本研究では, 量子スピン鎖の臨界度に関する非安定化剤の挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 18:00:04 GMT)
Controlling quantum chaos: time-dependent kicked rotor [0.0]
最近の手紙[Phys.Rev.Lett. 130, 020201 (2023) では、量子システムへのこのターゲティング手法の一般化が示されている。本稿では、さらに詳細が述べられ、重要な極めて一般的な拡張が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 20:35:17 GMT)
Comparative Topic Modeling for Determinants of Divergent Report Results Applied to Macular Degeneration Studies [0.0]
本研究は, 比較トピックモデリング手法を提案する。本手法は, 補充栄養成分が黄斑変性(MD)に有益であるか否かを, 広視野で検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 07:53:28 GMT)
City electric power consumption forecasting based on big data & neural network under smart grid background [0.0]
都市電力消費は、電力供給と規制、発電所の立地、送電損失の制御と密接に関連している。本稿では, ニューラルネットワークを構築し, 都市電力消費に対する様々な非線形要因の影響について考察する。電力消費予測を実現するためにモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 04:28:20 GMT)
Blueprint for quantum computing using electrons on helium [0.0]
本稿では,液体ヘリウム表面上の電子のスピン状態を用いた耐故障性量子コンピュータを構築するための青写真について述べる。本研究では、強磁性マイクロピラーを用いて、その上に単一電子をトラップし、局所磁場勾配を生成することを提案する。局所磁場勾配の導入は電荷とスピン自由度をハイブリダイズし、スピン状態の長いコヒーレンス時間と電荷状態に影響を与える長距離クーロン相互作用の恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 08:38:26 GMT)
Bayesian deep learning for cosmic volumes with modified gravity [0.0]
本研究では,不確実性推定による深層ニューラルネットワークを用いて,修正重力(MG)シミュレーションから宇宙パラメータを抽出することを目的とした。実空間密度場とパワースペクトルの両BNNを2000ダークマターのみの粒子メッシュのスイートから訓練する。 BNNは$Omega_m$と$sigma_8$のパラメータとMGパラメータとの相関を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:59:06 GMT)
Area-norm COBRA on Conditional Survival Prediction [0.0]
本稿では,条件付き生存関数を計算するために,複合回帰戦略の異なるバリエーションについて検討する。我々は、回帰に基づく弱い学習者を用いて、提案したアンサンブル手法を作成する。提案したモデルでは、ランダム生存林よりも優れた性能を発揮する構造を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 12:20:30 GMT)
Application of Deep Learning Methods in Monitoring and Optimization of Electric Power Systems [0.0]
この論文の最初の大きな貢献は、電力系統状態推定を強化するためのグラフニューラルネットワークの適用である。この論文の第2の鍵となる側面は、動的分散ネットワーク再構成のための強化学習の利用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 14:42:27 GMT)
A shape-based heuristic for the detection of urban block artifacts in street networks [0.0]
ストリートネットワークは都市のユビキタスな構成要素であり、開発を指導し、場所から場所への移動を可能にする。グラフ表現は主に交通目的のために設計されている。この表現は、交通ネットワークを単純化する必要がある他のユースケースには適していない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 13:11:35 GMT)
A Semi-classical Spacetime Region with Maximum Entropy [0.0]
4次元球面対称な静的時空領域を半古典的アインシュタイン方程式における量子の集まりと考える。十分に励起された状態に対して、エントロピーの非局所性と熱力学との整合性を考慮したWKBライクな方法でエントロピーを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 17:44:24 GMT)
A Hamiltonian for the Hilbert-P\'olya Conjecture [0.0]
我々は、ディリクレ境界で固有函数が消えるベリー・ケイト・ハミルトンの類似性変換を構築する。類似性変換が、ベリー・キート・ハミルトニアンが自己随伴であるような領域上で有界かつ有界に可逆であることを証明する。実効ハミルトニアンは、$hatH_textBK$が自己随伴である領域を変更することなく、ベリー-ケーティング・ハミルトニアン、$hatH_textBK$に変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Sep 2023 11:50:37 GMT)