Guiding Pretraining in Reinforcement Learning with Large Language Models [133.3] テキストコーパスからの背景知識を用いて探索を図形化する手法について述べる。
このメソッドはELLMと呼ばれ、言語モデルによって提案される目標を達成するエージェントに報酬を与える。
大規模な言語モデルの事前訓練を活用することで、ELLMはエージェントをループに人間を必要とせず、人間に有意義で、もっとも有用な行動へと導く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 02:42:40 GMT)
MixStyle Neural Networks for Domain Generalization and Adaptation [122.4] MixStyleは、データ収集やモデルのキャパシティ向上を必要とせずに、ドメインの一般化性能を向上させるプラグイン・アンド・プレイモジュールである。
実験の結果,MixStyleは画像認識,インスタンス検索,強化学習など幅広いタスクにおいて,分布外一般化性能を大幅に向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:42:36 GMT)
The Impact of Different Backbone Architecture on Autonomous Vehicle
Dataset [120.1] バックボーンアーキテクチャによって抽出された特徴の質は、全体的な検出性能に大きな影響を与える可能性がある。
本研究は,KITTI,NuScenes,BDDの3つの自律走行車データセットを評価し,対象検出タスクにおける異なるバックボーンアーキテクチャの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:32:15 GMT)
Visual Speech Recognition for Low-resource Languages with Automatic
Labels From Whisper Model [96.4] 本稿では,複数の言語を対象とした強力な視覚音声認識(VSR)手法を提案する。
言語識別と音声認識の両方が可能なWhisperモデルを用いる。
自動ラベルで訓練されたVSRモデルと人称ラベルで訓練したVSRモデルの性能を比較することにより,人間対応ラベルと類似のVSR性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:53:01 GMT)
Automatic Data Augmentation via Invariance-Constrained Learning [94.3] 下位のデータ構造は、しばしば学習タスクのソリューションを改善するために利用される。
データ拡張は、入力データに複数の変換を適用することで、トレーニング中にこれらの対称性を誘導する。
この作業は、学習タスクを解決しながらデータ拡張を自動的に適応することで、これらの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 19:51:05 GMT)
The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey [91.7] 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)の潜在的な火花と見なされる
まず、エージェントの概念を哲学的起源からAI開発まで追跡し、LLMがAIエージェントに適した基盤である理由を説明します。
単一エージェントシナリオ,マルチエージェントシナリオ,ヒューマンエージェント協調の3つの側面において,LLMベースのエージェントの広範な応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 01:46:36 GMT)
Exploring Meta Information for Audio-based Zero-shot Bird Classification [88.7] 本研究では,メタ情報を用いてゼロショット音声分類を改善する方法について検討する。
我々は,多種多様なメタデータが利用可能であることから,鳥種を例として用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:50:16 GMT)
Empowering Private Tutoring by Chaining Large Language Models [87.8] 本研究は,最先端の大規模言語モデル(LLM)を活用した,本格的な知的チューリングシステムの開発を探求する。
このシステムは、相互に接続された3つのコアプロセス(相互作用、反射、反応)に分けられる。
各プロセスは LLM ベースのツールと動的に更新されたメモリモジュールによって実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 02:42:03 GMT)
Towards Practical and Efficient Image-to-Speech Captioning with
Vision-Language Pre-training and Multi-modal Tokens [87.5] 我々は、提案したIm2Spの出力を離散化音声単位、すなわち自己教師付き音声モデルの定量化音声特徴として設定した。
ビジョン言語による事前学習戦略により、広く使われている2つのベンチマークデータベース上で、最先端のIm2Spのパフォーマンスを新たに設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:48:34 GMT)
Are Multilingual LLMs Culturally-Diverse Reasoners? An Investigation
into Multicultural Proverbs and Sayings [80.3] 大規模言語モデル (LLM) は質問への回答や推論に非常に適している。
本研究は,多言語多言語LLMの会話文脈における証明や言説の推論能力について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:45:28 GMT)
VQA-GNN: Reasoning with Multimodal Knowledge via Graph Neural Networks
for Visual Question Answering [79.2] 本稿では,VQA-GNNモデルを提案する。VQA-GNNは,非構造化知識と構造化知識の双方向融合を行い,統一知識表現を得る。
具体的には,シーングラフとコンセプトグラフを,QAコンテキストを表すスーパーノードを介して相互接続する。
課題2つのVQAタスクにおいて,本手法はVCRが3.2%,GQAが4.6%,強いベースラインVQAが3.2%向上し,概念レベルの推論を行う上での強みが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 08:16:01 GMT)
Breathing New Life into 3D Assets with Generative Repainting [74.8] 拡散ベースのテキスト・ツー・イメージ・モデルは、ビジョン・コミュニティ、アーティスト、コンテンツ・クリエーターから大きな注目を集めた。
近年の研究では、拡散モデルとニューラルネットワークの絡み合いを利用した様々なパイプラインが提案されている。
予備訓練された2次元拡散モデルと標準3次元ニューラルラジアンスフィールドのパワーを独立したスタンドアロンツールとして検討する。
我々のパイプラインはテクスチャ化されたメッシュや無テクスチャのメッシュのような、レガシなレンダリング可能な幾何学を受け入れ、2D生成の洗練と3D整合性強化ツール間の相互作用をオーケストレーションします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:34:51 GMT)
A Survey on Deep Learning based Time Series Analysis with Frequency
Transformation [74.4] 周波数変換(FT)は、時系列解析における最先端の精度と効率を高めるために、ディープラーニングモデルにますます取り入れられている。
この新興分野における注目の高まりと研究の高まりにもかかわらず、現在、FTを用いたディープラーニングベースの時系列モデルの体系的レビューと詳細な分析が欠如している。
本稿では,FTを用いた深層学習に基づく時系列解析における最近の研究成果を体系的に研究し,要約する総合的なレビューを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 12:20:04 GMT)
Scaling Laws for Sparsely-Connected Foundation Models [70.4] 大規模データセット上でトレーニングしたトランスフォーマーのスケーリング挙動に及ぼすパラメータ空間の影響について検討する。
重み空間,非ゼロパラメータ数,およびトレーニングデータの量との関係を記述した最初のスケーリング法則を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:29:27 GMT)
Connecting Large Language Models with Evolutionary Algorithms Yields
Powerful Prompt Optimizers [70.2] EvoPromptは離散的なプロンプト最適化のためのフレームワークである。
進化的アルゴリズム(EA)の概念は、優れた性能と高速収束を示すものである。
人為的なプロンプトと既存の方法では、それぞれ25%と14%を自動プロンプト生成で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:50:09 GMT)
WanJuan: A Comprehensive Multimodal Dataset for Advancing English and
Chinese Large Models [70.0] ワンフアン(Wan Juan)は、中国語と英語のデータからなる大規模なマルチモーダルデータセットであり、幅広いWebソースから収集されている。
同様のスケールのモデルと比較して,多次元評価において有意な優位性を示すモデルであるInternLMのトレーニングに利用された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:52:14 GMT)
When do Generative Query and Document Expansions Fail? A Comprehensive
Study Across Methods, Retrievers, and Datasets [69.3] LMに基づく拡張の最初の包括的解析を行う。
抽出器の性能と拡張による利得との間には強い負の相関関係があることが判明した。
より弱いモデルに拡張を使用するか、ターゲットデータセットがフォーマットのトレーニングコーパスと大きく異なる場合。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:05:43 GMT)
Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images Driven by
Transformer [69.2] 光リモートセンシング画像(ORSI-SOD)のためのGlobal extract Local Exploration Network(GeleNet)を提案する。
具体的には、GeleNetはまずトランスフォーマーバックボーンを採用し、グローバルな長距離依存関係を持つ4レベルの機能埋め込みを生成する。
3つの公開データセットに関する大規模な実験は、提案されたGeleNetが関連する最先端メソッド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） (Fri, 15 Sep 2023 07:14:43 GMT)
Deformable Neural Radiance Fields using RGB and Event Cameras [65.4] 我々は,RGBとイベントカメラを用いた変形可能なニューラル放射場をモデル化する新しい手法を開発した。
提案手法は,イベントの非同期ストリームと疎RGBフレームを用いる。
現実的にレンダリングされたグラフィックと実世界のデータセットの両方で実施された実験は、提案手法の有益性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:19:36 GMT)
HAKE: A Knowledge Engine Foundation for Human Activity Understanding [65.2] 人間の活動理解は人工知能に広く興味を持ち、医療や行動分析といった多様な応用にまたがっている。
本稿では,この課題を2段階にまとめた新しいパラダイムを提案する。まず,原子活動プリミティブを対象とする中間空間に画素をマッピングし,解釈可能な論理規則で検出されたプリミティブをプログラムして意味論を推論する。
我々のフレームワークであるHAKE(Human Activity Knowledge Engine)は、挑戦的なベンチマークよりも優れた一般化能力と性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 08:00:19 GMT)
Leveraging the Power of Data Augmentation for Transformer-based Tracking [64.5] トラッキング用にカスタマイズされた2つのデータ拡張手法を提案する。
まず、動的探索半径機構と境界サンプルのシミュレーションにより、既存のランダムトリミングを最適化する。
第2に,背景干渉などの問題に対するモデルを可能にする,トークンレベルの機能混在強化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:18:54 GMT)
From Quantity to Quality: Boosting LLM Performance with Self-Guided Data
Selection for Instruction Tuning [54.2] 我々は大規模言語モデルのための自己誘導手法を導入し、大規模なオープンソースデータセットからサクラサンプルを自律的に識別し、選択する。
私たちの重要なイノベーションであるIFD(Instruction-Following Difficulty)メトリックは、モデルが期待する応答と自動生成技術との間の相違を識別するための重要なツールとして現れます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 20:33:44 GMT)
MetaF2N: Blind Image Super-Resolution by Learning Efficient Model
Adaptation from Faces [51.4] メタ学習フレームワークにおいて,自然画像全体に対応するためのモデルパラメータを微調整するメタF2Nという手法を提案する。
復元された顔と接地構造とのギャップを考慮すると,低信頼領域の影響を低減するために,異なる位置における損失重みを適応的に予測するMaskNetを配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 02:45:21 GMT)
System Fingerprint Recognition for Deepfake Audio: An Initial Dataset
and Investigation [51.1] システム指紋認識(SFR)のための最初のディープフェイク音声データセットを提案する。
最新の最先端のディープラーニング技術を利用する7つの中国ベンダーの音声合成システムからデータセットを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:19:46 GMT)
OpenAI Cribbed Our Tax Example, But Can GPT-4 Really Do Tax? [50.5] 筆者らは,GPT-4のライブストリームデモにおいて,OpenAIが税法の実例を得た理由を説明している。
彼らはまた、なぜGPT-4が間違った答えを得たのか、どうやって確実に税を計算できないのかを説明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 20:00:27 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Efficient and Fair Allocation of Health
Care Resources [50.0] 医療資源の枯渇は、レーションの避けられない結果をもたらす可能性がある。
医療資源割り当てプロトコルの普遍的な標準は存在しない。
本稿では,患者の疾患進行と患者間の相互作用効果を統合するためのトランスフォーマーベースのディープQネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:28:06 GMT)
Heteroscedastic sparse high-dimensional linear regression with a
partitioned empirical Bayes ECM algorithm [49.5] 本稿では, 分割型ベイズ期待条件最大化アルゴリズムを用いて, ヘテロセダスティックな高次元線形回帰モデルを提案する。
本研究の動機は,脳卒中患者の脳損傷の高分解能T2神経像に対する失語症クオシエント(Aphasia Quotient)に関する研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 22:06:29 GMT)
CenTime: Event-Conditional Modelling of Censoring in Survival Analysis [49.4] CenTimeは、イベントへの時間を直接見積もる、サバイバル分析の新しいアプローチである。
本手法は,非検閲データが少ない場合でも,堅牢なイベント条件検閲機構を特徴とする。
以上の結果から,CenTimeは同等の性能を維持しつつ,死までの時間を予測する上で,最先端のパフォーマンスを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 10:27:43 GMT)
Quantum Detection of Gravitationally Interacting Dark Matter [47.0] 我々は、重力によって媒介される量子位相シフトの非常に高い感度を用いて、純粋に重力的に相互作用するダークマターを検出する理論的可能性について指摘する。
特に、重力によって媒介される量子位相シフトの非常に高い感度を用いて、純粋に重力的に相互作用するダークマターを検出する可能性を指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 08:22:46 GMT)
Compositional Foundation Models for Hierarchical Planning [46.7] 本稿では,言語,視覚,行動データを個別に訓練し,長期的課題を解決するための基礎モデルを提案する。
我々は,大規模なビデオ拡散モデルを用いて,環境に根ざした記号的計画を構築するために,大規模言語モデルを用いている。
生成したビデオプランは、生成したビデオからアクションを推論する逆ダイナミクスモデルを通じて、視覚運動制御に基礎を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:44:05 GMT)
Social media polarization reflects shifting political alliances in
Pakistan [45.0] 2018年から2022年にかけて、我々のTwitterデータの分析によって、パキスタンの政治領域における重要な変化と発展を捉えることができます。
主要政党に属する政治家が生み出す相互作用やコンテンツを調べることで、Twitter上での政治家の存在が一貫して活発であることを明らかにする。
我々の分析は、政治家が野党同盟に移行するなど、政治的提携の大幅な変化も明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 00:07:48 GMT)
Modelling Irregularly Sampled Time Series Without Imputation [44.8] 不規則サンプリング時系列(ISTS)のモデル化は、値の欠如により困難である。
既存のほとんどのメソッドは、不規則にサンプリングされたデータをインプットによって定期的にサンプリングされたデータに変換することで、ISTSの処理に重点を置いている。
我々は,LSTMのセットを用いてISTSを計算せずにモデル化し,基礎となるプロセスの仮定を排除したSLANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:43:41 GMT)
MusiLingo: Bridging Music and Text with Pre-trained Language Models for
Music Captioning and Query Response [44.6] MusiLingoは音楽キャプション生成と音楽関連クエリ応答のための新しいシステムである。
広範囲な音楽キャプションデータセットでトレーニングし、インストラクショナルデータで微調整する。
音楽キャプションの生成と音楽関連Q&Aペアの構成において,その競争性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 19:31:40 GMT)
TreeLearn: A Comprehensive Deep Learning Method for Segmenting
Individual Trees from Forest Point Clouds [42.9] 森林点雲のセマンティックスとインスタンスセグメンテーションのための深層学習に基づくアプローチであるmboxTreeLearnを提案する。
TreeLearnは、すでにセグメンテーションされたポイントクラウドにデータ駆動でトレーニングされているため、事前に定義された機能やアルゴリズムに依存しない。
我々は、Lidar360ソフトウェアを使って6665本の木の森林点雲上でTreeLearnを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:20:16 GMT)
Frustratingly Simple Memory Efficiency for Pre-trained Language Models
via Dynamic Embedding Pruning [42.7] プレトレーニング言語モデル(PLM)のメモリフットプリントは、メモリ制限された設定でのデプロイメントを妨げる可能性がある。
本稿では, 組込み行列のメモリフットプリントを最小化するために, この発見を活用する, 単純かつ効果的な手法を提案する。
このアプローチは、幅広いモデルやタスクにわたるメモリ使用量を大幅に削減することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 19:00:00 GMT)
Self-Consistent Narrative Prompts on Abductive Natural Language
Inference [42.2] アブダクションは、物語の理解と日常の状況の推論に欠かせないものと見なされてきた。
本稿では,自己整合性と相互整合性を考慮した即時チューニングモデル$alpha$-PACEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 10:48:10 GMT)
Chunked Attention-based Encoder-Decoder Model for Streaming Speech
Recognition [42.0] 本稿では,デコーダ,あるいはデコーダとデコーダのいずれにおいても,チャンクと呼ばれる既定の固定サイズのウィンドウで動作する,ストリーム可能な注目型エンコーダ・デコーダモデルについて検討する。
特別なエンディング・オブ・チャンクのシンボルは、あるチャンクから次のチャンクへと進化し、従来のエンディング・オブ・シーケンスのシンボルを効果的に置き換える。
提案モデルでは,非可読な変種と比較して競争性能を保ち,長文音声に非常によく対応していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:36:24 GMT)
SCT: A Simple Baseline for Parameter-Efficient Fine-Tuning via Salient
Channels [40.1] そこで本研究では,Salient Channel Tuning (SCT) と呼ばれる簡易かつ効果的な手法を提案する。
実験はVTAB-1Kベンチマークの19タスク中18タスクに対して、VT-Bの0.11Mパラメータを追加することで完全な微調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:19:09 GMT)
Fake News Detectors are Biased against Texts Generated by Large Language
Models [39.4] フェイクニュースの拡散は、信頼を弱め、社会への脅威を訴える重要な課題として浮上している。
本稿では,人間の書き起こしとLLM生成の両方の誤情報を含むシナリオにおいて,偽ニュース検知器を評価するための新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:04:40 GMT)
To Predict or to Reject: Causal Effect Estimation with Uncertainty on
Networked Data [36.3] GraphDKLは、グラフによる因果効果推定を行う際に、肯定的仮定違反に対処する最初のフレームワークである。
本研究では,ネットワークデータに対する不確実性を考慮した因果効果推定における提案手法の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 05:25:43 GMT)
Virchow: A Million-Slide Digital Pathology Foundation Model [35.6] Virchowは、計算病理のための6億2200万のパラメータディープニューラルネットワーク基盤モデルである。
150万個のヘマトキシリンとエオシンで、様々な組織群のスライド画像全体を染色する。
膵管タイル分類では93%の精度でAUCが0.983であり,大腸微小衛星不安定状態予測では0.983である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 12:32:35 GMT)
Quantitative and Qualitative Evaluation of Reinforcement Learning
Policies for Autonomous Vehicles [35.6] 本稿では、強化学習アルゴリズムを用いて、AVの選択を最適化するための新しいアプローチを提案する。
我々は,イタリア・ミラノのラウンドアバウトにおいて,交通渋滞を最小化(シナリオを横断する時間を最小限にする)し,汚染を最小限にする政策を学んだ。
最先端のコックピットを用いて学習方針を定性的に評価し,実世界に近い環境下での性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:02:16 GMT)
Investigating Answerability of LLMs for Long-Form Question Answering [35.4] 実用的で影響力のある応用がいくつかあるので、長文質問応答(LFQA)に焦点を当てる。
本稿では,要約の要約から質問生成手法を提案し,長い文書の要約からフォローアップ質問を生成することで,困難な設定を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:22:56 GMT)
HM-Conformer: A Conformer-based audio deepfake detection system with
hierarchical pooling and multi-level classification token aggregation methods [34.8] HM-Conformerはシーケンス対シーケンスタスク用に設計されている。
様々なシーケンス長を処理し、それらを集約することで、スプーフィングエビデンスを効率的に検出することができる。
実験の結果、HM-Conformerは15.71%のEERを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:18:30 GMT)
Efficient Estimation of the Local Robustness of Machine Learning Models [33.6] 局所ロバスト性は入力周辺の局所領域におけるモデル予測の整合性である。
マルチクラス離散モデルの局所ロバスト性を効率的に計算する最初の解析計算推定器を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 22:16:40 GMT)
Text-Driven Foley Sound Generation With Latent Diffusion Model [33.5] Foley Sound Generationは、マルチメディアコンテンツのための背景音を合成することを目的としている。
テキスト条件によるフォリー音声生成のための拡散モデルに基づくシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:42:08 GMT)
PoseFix: Correcting 3D Human Poses with Natural Language [33.4] 逆問題(すなわち自然言語のフィードバックに基づいて3Dポーズを書き換えること)に取り組むことは、3Dキャラクターのアニメーションやロボット教育を支援するのに役立つ。
数千対の3Dポーズとそれに対応するテキストフィードバックからなるPoseFixデータセットを紹介する。
本研究は,(1)検索ポーズとテキスト修飾器を付与した補正された3Dボディポーズを生成するためのテキストベースのポーズ編集,(2)2つのボディポーズの違いに基づいて指示を生成する補正テキスト生成という2つのタスクにおいて,このデータセットの可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:36:50 GMT)
Exploiting Noise as a Resource for Computation and Learning in Spiking
Neural Networks [32.0] 本研究では,雑音型スパイクニューラルネットワーク(NSNN)とノイズ駆動学習規則(NDL)を紹介する。
NSNNは、スケーラブルでフレキシブルで信頼性の高い計算をもたらす理論的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 02:55:04 GMT)
Deep-learning-powered data analysis in plankton ecology [31.9] ディープラーニングアルゴリズムの実装は、プランクトン生態学に新たな視点をもたらした。
深層学習は様々な環境下でプランクトン生物を研究する客観的スキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:04:11 GMT)
Fin-Fact: A Benchmark Dataset for Multimodal Financial Fact Checking and
Explanation Generation [31.2] Fin-Factは金融ドメイン内のマルチモーダル事実チェックのためのベンチマークデータセットである。
専門的なファクトチェッカーアノテーションと正当化が含まれ、専門知識と信頼性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 22:24:00 GMT)
TIDE: Time Derivative Diffusion for Deep Learning on Graphs [31.0] グラフニューラルネットワークの顕著なパラダイムは、メッセージパッシングフレームワークに基づいている。
本フレームワークでは,近隣ノード間のみの情報通信を実現する。
本稿では,時間微分グラフ拡散(TIDE)に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:45:39 GMT)
FaceScape: 3D Facial Dataset and Benchmark for Single-View 3D Face
Reconstruction [29.9] 大規模な3次元顔データセット、FaceScape、およびそれに対応するベンチマークを提示し、単視点顔の3次元再構成を評価する。
FaceScapeデータをトレーニングすることにより、単一の画像入力から精巧な3次元顔モデルを予測する新しいアルゴリズムを提案する。
また、FaceScapeデータを用いて、最新の単一視点顔再構成手法の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 20:00:07 GMT)
Adversarial Attacks on Tables with Entity Swap [22.3] テキストに対する敵対的攻撃は、大規模言語モデル(LLM)の性能に大きな影響を与えることが示されている。
本稿では,コラム型アノテーション(CTA)タスクに対する回避型エンティティスワップ攻撃を提案する。
我々のCTA攻撃はテーブルに対する最初のブラックボックス攻撃であり、類似性に基づくサンプリング戦略を用いて敵の例を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:03:33 GMT)
Out of Distribution Detection via Domain-Informed Gaussian Process State
Space Models [22.2] ロボットが見えないシナリオを安全にナビゲートするためには、オンラインのトレーニング外配布(OoD)状況を正確に検出することが重要である。
我々は,既存のドメイン知識をカーネルに埋め込む新しい手法を提案し,また(ii)遅延水平予測に基づくOoDオンラインランタイムモニタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 21:20:20 GMT)
Diversifying the High-level Features for better Adversarial
Transferability [21.5] 本稿では,高次特徴量(DHF)の多角化を提案する。
DHFは、ハイレベルな特徴をランダムに変換し、良質なサンプルの特徴と混ぜることで、ハイレベルな特徴を摂動させる。
ImageNetデータセットの実証的な評価は、DHFが既存のモーメントベースの攻撃の転送性を効果的に改善できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 02:14:34 GMT)
Universal Neural-Cracking-Machines: Self-Configurable Password Models
from Auxiliary Data [21.3] ユニバーサルパスワードモデル(ユニバーサルパスワードモデル、Universal password model)は、ターゲットシステムに基づく推測戦略を適応させるパスワードモデルである。
これは、ユーザの補助情報、例えばメールアドレスをプロキシ信号として利用して、基盤となるパスワードの配布を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 08:06:48 GMT)
PromptTTS++: Controlling Speaker Identity in Prompt-Based Text-to-Speech
Using Natural Language Descriptions [21.2] 本稿では,自然言語記述を用いた話者識別制御が可能な音声合成システムPromptTTS++を提案する。
本稿では,話し方とほぼ独立に設計された音声特性を記述した話者プロンプトの概念を紹介する。
主観評価の結果,提案手法は話者プロンプトを使わずに話者特性を制御できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 04:11:37 GMT)
Chain-of-Thought Reasoning is a Policy Improvement Operator [20.5] SECToRは、言語モデルが自分自身で新しいスキルを学べる、概念実証のデモである。
SECToRは、強化学習と人間の認知の両方における過去の研究に触発され、まずチェーン・オブ・シークレット(チェーン・オブ・シークレット)の推論を使って、問題を徐々に考えていく。
SECToRは、チェーン・オブ・シークレットの推論を使わずに、モデルを微調整して同じ回答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:44:17 GMT)
Exploring the State of the Art in Legal QA Systems [20.2] 質問応答システム(QA)は、人間の言語で質問された質問に対する回答を生成するように設計されている。
QAには、カスタマーサービス、教育、研究、言語間コミュニケーションなど、さまざまな実践的応用がある。
法分野における質問応答のための14のベンチマークデータセットをレビューする包括的調査を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 10:19:53 GMT)
Optimization of Rank Losses for Image Retrieval [19.8] 我々は、堅牢で分解可能なランク損失最適化のための一般的なフレームワークを導入する。
非微分可能性(non-differentiability)と非分解性(non-decomposability)の2つの大きな課題に対処する。
最初の階層的ランドマーク検索データセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 08:51:30 GMT)
BROW: Better featuRes fOr Whole slide image based on self-distillation [19.3] 各種疾患の標準診断において,WSI処理が重要な要素となっている。
ほとんどのWSI関連タスクのパフォーマンスは、WSIパッチの特徴表現を抽出するバックボーンの有効性に依存します。
我々は、WSIのより良い特徴表現を抽出するための基礎モデルBROWを提案し、微調整を伴わずに下流タスクに便利に適用できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:11:09 GMT)
Casteist but Not Racist? Quantifying Disparities in Large Language Model
Bias between India and the West [19.3] 大規模言語モデル(LLM)は社会的バイアスを符号化し、ユーザを表現上の害に晒す。
我々は、インド中心の枠組みに従って、人気のあるLLMにおけるステレオタイプバイアスを定量化し、インドと西洋の文脈間のバイアスレベルを比較する。
テストされたLLMの大多数は、特に西洋の文脈と比較して、インドの文脈におけるステレオタイプに強く偏っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:38:41 GMT)
InvestLM: A Large Language Model for Investment using Financial Domain
Instruction Tuning [19.2] 我々はLLaMA-65B(Touvron et al., 2023)に基づく新たな金融領域大言語モデルInvestLMを提案する。
より少ないアライメントにインスパイアされた我々は、小さなが多様な命令データセットを手作業でキュレートし、幅広い金融関連トピックをカバーした。
InvestLMは、財務文書の理解における強力な能力を示し、投資関連の質問に対する有益な回答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 02:59:31 GMT)
Wasserstein Distributionally Robust Policy Evaluation and Learning for
Contextual Bandits [19.0] 我々は不確実性集合の代わりにワッサーシュタイン距離を利用する新しい分布ロバスト最適化(DRO)手法を提案する。
また,提案手法の有限標本複雑性と反復複雑性の理論的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 20:21:46 GMT)
Conditional Diffusion Models for Weakly Supervised Medical Image
Segmentation [19.0] 条件拡散モデル(CDM)は、特定の分布の対象となる画像を生成することができる。
我々は,対象対象物の予測マスクを取得するために,CDMに隠されたカテゴリ認識意味情報を利用する。
本手法は,2つの医用画像セグメンテーションデータセット上で,最先端のCAMおよび拡散モデル法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 21:08:12 GMT)
ReorientDiff: Diffusion Model based Reorientation for Object
Manipulation [19.0] 望ましい設定でオブジェクトを操作できることは、ロボットが様々な実践的な応用を完了するための基本的な要件である。
本稿では,拡散モデルに基づく手法を用いたリオリエンテーション計画手法であるReorientDiffを提案する。
提案手法は,YCBオブジェクトの集合と吸引グリップを用いて評価し,95.2%のシミュレーション成功率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 03:14:03 GMT)
Local Differential Privacy in Graph Neural Networks: a Reconstruction
Approach [18.6] ユーザレベルでノードのプライバシを提供するための学習フレームワークを提案する。
我々は、分散化された微分プライバシーの概念、すなわちローカル微分プライバシに焦点を当てる。
摂動データから特徴やラベルを近似する再構成手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:35:51 GMT)
A Stochastic Online Forecast-and-Optimize Framework for Real-Time Energy
Dispatch in Virtual Power Plants under Uncertainty [18.5] 本稿では,2つの要素から構成されるリアルタイム不確実性を考慮したエネルギー分散フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,リアルタイムデータ配信に迅速に適応すると同時に,データドリフトやモデルの不一致,制御プロセスの環境摂動などによる不確実性もターゲットとすることができる。
このフレームワークはCityLearn Challenge 2022で優勝し、エネルギー領域におけるAIアプリケーションの可能性を調べる影響力のある機会となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 00:04:00 GMT)
Advancing the Evaluation of Traditional Chinese Language Models: Towards
a Comprehensive Benchmark Suite [17.8] 本稿では,既存の英語データセットを活用し,中国語の言語モデルを評価するための新しいベンチマークセットを提案する。
これらのベンチマークには、コンテキスト質問、要約、分類、テーブル理解など、幅広いタスクが含まれている。
本稿では,これらのベンチマークを用いて,GPT-3.5,台湾-LLaMa-v1.0,モデル7-Cの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:52:23 GMT)
DP-PQD: Privately Detecting Per-Query Gaps In Synthetic Data Generated By Black-Box Mechanisms [17.6] 本稿では,DP-PQDという新しいフレームワークを提案する。このフレームワークは,プライベートデータセットと合成データセットの問合せ回答が,ユーザの指定しきい値内にあるかどうかを検出する。
提案手法は,クエリごとのクエリ数,総和,中央値のクエリに対してプライベートアルゴリズム群を提供し,その特性を分析し,実験的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:38:59 GMT)
A Comprehensive Study on the Robustness of Image Classification and
Object Detection in Remote Sensing: Surveying and Benchmarking [17.0] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、リモートセンシング(RS)画像の解釈に広く応用されている。
従来の研究では、DNNは様々な種類のノイズ、特に敵対的なノイズに弱いことが示されている。
本研究は,RS課題における自然的頑健性と対角的頑健性の両方を包括的に検討した初めての事例である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:00:01 GMT)
Viewpoint Integration and Registration with Vision Language Foundation
Model for Image Change Understanding [15.4] 画像変化理解(ICU)に直接適用した場合,既存の視覚言語基盤モデル (VLFM) が不十分であることを示す。
ICUは複数の画像間の実際の変化をキャプチャし、それらを言語で記述するためにモデルを必要とする。
本稿では,これらの問題に対処するための視点統合と登録手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:41:29 GMT)
DPA-1: Pretraining of Attention-based Deep Potential Model for Molecular
Simulation [13.6] 本稿では,新しいアテンション機構を持つディープポテンシャルモデルDPA-1を提案する。
56要素を含む大規模データセットに事前トレーニングされた場合、DPA-1は様々な下流タスクにうまく適用できる。
異なる要素に対して、学習された型埋め込みパラメータは潜在空間において$spiral$を形成し、周期表上のそれらの位置と自然な対応を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 03:33:54 GMT)
SEEDS: Emulation of Weather Forecast Ensembles with Diffusion Models [13.3] 不確かさの定量化は意思決定に不可欠である。
天気予報の不確実性を表す主要なアプローチは、予測の集合を生成することです。
本稿では,これらの予測を歴史的データから学習した深部生成拡散モデルを用いてエミュレートし,計算コストを補正することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 06:36:27 GMT)
Neutral Atom Quantum Computing Hardware: Performance and End-User
Perspective [13.2] 我々は、状態準備、qubit-to-qubit接続、ゲート忠実性、ネイティブゲート命令セット、個々のqubit安定性に影響を及ぼす物理量子ビットアーキテクチャに焦点を当てる。
最後に、中性原子ベースの量子コンピュータの特殊な性質にどの応用が適しているかを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:22:04 GMT)
DSRRTracker: Dynamic Search Region Refinement for Attention-based
Siamese Multi-Object Tracking [13.1] 本稿では,ガウスフィルタにインスパイアされた動的探索領域改良モジュールを用いたエンドツーエンドMOT法を提案する。
提案手法は,最先端の性能を妥当な速度で達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 10:14:34 GMT)
STDG: Semi-Teacher-Student Training Paradigram for Depth-guided
One-stage Scene Graph Generation [13.0] STDGはAvant-garde Depth-Guided One-Stage Scene Graph Generationの方法論である。
STDGの革新的なアーキテクチャは、カスタムビルドモジュールのトリアードである。
実験により,本手法は1段階のシーングラフ生成ベースラインの性能を大幅に向上させることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 06:06:33 GMT)
HINT: Healthy Influential-Noise based Training to Defend against Data
Poisoning Attacks [12.9] 本研究では,影響関数に基づくデータ中毒攻撃を効果的かつ堅牢に防ぐためのトレーニング手法を提案する。
影響関数を用いて、有害な攻撃に対する分類モデルを強化するのに役立つ健全なノイズを創出する。
実験の結果,HINTは非標的および標的の毒殺攻撃の効果に対して,ディープラーニングモデルを効果的に保護できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:12:19 GMT)
Uncertainty-aware Traffic Prediction under Missing Data [12.4] 実際のシナリオでは、予算の制限とインストールの可用性のために、センサーのデプロイが制限される可能性がある。
本研究では,(1)過去の記録のない場所まで予測を拡張できる不確実性を考慮したフレームワークを提案し,その空間的範囲を著しく拡張する。
また,本モデルにより,輸送分野におけるセンサ配置タスクを支援することができ,センサ配置予算を限定して高精度化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 00:45:34 GMT)
Oobleck: Resilient Distributed Training of Large Models Using Pipeline
Templates [11.9] Oobleckは,フォールトトレランスを保証した大規模DNNモデルのレジリエントな分散トレーニングを可能にする。
プランニング・エグゼクティブの共同設計アプローチを採用し、まずは不均一なパイプラインテンプレートを生成する。
Oobleckは、初期生成されたパイプラインテンプレートの組み合わせによって、$f$以下の同時障害後に利用可能なすべてのリソースをカバーできることを確実に保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 03:27:02 GMT)
EgoObjects: A Large-Scale Egocentric Dataset for Fine-Grained Object
Understanding [11.9] EgoObjectsは、きめ細かいオブジェクト理解のための大規模なエゴセントリックなデータセットである。
パイロットバージョンには、50か国以上の250人の参加者が4つのウェアラブルデバイスを使って収集した9Kビデオが含まれている。
EgoObjectsはまた、各オブジェクトにインスタンスレベルの識別子をアノテートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 23:55:43 GMT)
"I'm Not Confident in Debiasing AI Systems Since I Know Too Little":
Teaching AI Creators About Gender Bias Through Hands-on Tutorials [11.8] 学校のカリキュラムは、このトピックでAIクリエーターを教育することができない。
ジェンダーバイアスはAIシステムにおいて増加し、悪いユーザー体験、不正、そして女性に精神的危害をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 03:09:36 GMT)
OccupancyDETR: Making Semantic Scene Completion as Straightforward as
Object Detection [11.7] 3Dセマンティック占有感は、自律運転のようなロボットアプリケーションのための新しい知覚パラダイムである。
我々は,DETRのようなオブジェクト検出モジュールと3D占有デコーダモジュールからなる,新しい3D意味的占有認識手法OccupancyDETRを提案する。
提案手法がSemantic KITTIデータセットに与える影響を実証し,mIoUが23で,処理速度が毎秒6フレームであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:06:23 GMT)
Towards Last-layer Retraining for Group Robustness with Fewer
Annotations [11.7] ニューラルネットワークの経験的リスク最小化(ERM)は、急激な相関に過度に依存する傾向がある。
最近のDeep Feature Reweighting技術は、単純な最終層再トレーニングによって最先端のグループロバスト性を実現する。
重み付けデータセットが最低群データのごく一部しか持たない場合でも、最終層再トレーニングは最悪のグループ精度を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:52:29 GMT)
Evaluating the Impact of Local Differential Privacy on Utility Loss via
Influence Functions [11.5] 我々は、特定のプライバシパラメータ値がモデルのテスト損失にどのように影響するかについて、インフルエンス関数が洞察を与える能力を示す。
提案手法により,データキュレーターは,プライバシ・ユーティリティのトレードオフに最も適したプライバシパラメータを選択できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:08:24 GMT)
FedJudge: Federated Legal Large Language Model [11.3] 大規模言語モデル(LLMs)は、法律専門家や平民を支援するための潜在的な応用を提供する法的な知能の分野で有名になった。
本稿では,LLMとFederated Learning(FL)の方法論の統合について検討する。
本稿では,FedJudge(Federated Legal Large Language Model)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 05:45:44 GMT)
Designs from Local Random Quantum Circuits with SU(d) Symmetry [11.3] 局所的なユニタリ回路のアンサンブルを$k$-designsに収束させることは、ランダム量子回路モデルにおける中心的な問題である。
我々は、SU$(d)$対称性を持つユニタリ$k$-設計を達成できる明示的な局所ユニタリアンサンブルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 04:41:10 GMT)
Assessing the potential of AI-assisted pragmatic annotation: The case of
apologies [10.9] 本研究では,大言語モデル(LLM)を用いたプラグマ離散コーパスアノテーションの自動化について検討する。
そこで我々は,ChatGPT,Bingチャットボット,および人間のコーダを用いて,局所文法フレームワークに基づく英語の謝罪コンポーネントの注釈付けを行った。
結果は、AIをうまくデプロイして、プラグマの分散コーパスアノテーションを補助し、プロセスをより効率的かつスケーラブルにすることができることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:55:47 GMT)
Towards Robust and Smooth 3D Multi-Person Pose Estimation from Monocular
Videos in the Wild [10.8] POTR-3Dは3DMPPEのためのシーケンスツーシーケンス2D-to-3Dリフトモデルである。
多様な見えないビューに強く一般化し、重いオクルージョンに対するポーズを強く回復し、より自然でスムーズなアウトプットを確実に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 06:17:22 GMT)
BANSAC: A dynamic BAyesian Network for adaptive SAmple Consensus [10.8] RANSACベースのアルゴリズムはコンピュータビジョンにおけるロバストな推定の標準手法である。
主な改善点の1つは、RANSACサイクルを早く停止させるガイド付きサンプリングを行うことである。
本稿では,RANSACの新しい適応サンプリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:31:36 GMT)
A Precision-Scalable RISC-V DNN Processor with On-Device Learning
Capability at the Extreme Edge [10.7] 車両内スマートデバイスのような極端エッジプラットフォームは、量子化されたディープニューラルネットワーク(DNN)の効率的なデプロイを必要とします。
デバイス上での学習機能を備えた高精度RISC-V DNNプロセッサを提案する。
我々のプロセッサは推論スループットを1.6$sim$14.6$times$で、エネルギー効率を1.1$sim$14.6$times$で改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 06:25:10 GMT)
Estimation of Counterfactual Interventions under Uncertainties [10.7] 「ローンを承認するために違うことをすべきだったのか。」
「ローンを承認するために違うことをすべきだったのか。」
「ローンを承認するために違うことをすべきだったのか。」
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 11:41:23 GMT)
An Efficient Wide-Range Pseudo-3D Vehicle Detection Using A Single
Camera [10.6] 本稿では,1台のカメラからの画像に基づく広帯域Pseudo-3D車両検出手法を提案する。
擬似3次元物体を検出するために,本モデルは特別に設計された検出ヘッドを採用する。
オブジェクトボックスとSPLを併用した共同制約損失はモデルトレーニング時に設計され、モデルの効率、安定性、予測精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 12:50:09 GMT)
A Ground Segmentation Method Based on Point Cloud Map for Unstructured
Roads [10.4] 関心領域抽出, ポイントクラウド登録, バックグラウンドサブトラクションの3つの部分を含む, ポイントクラウドマップに基づくグラウンドセグメンテーション手法を提案する。
実験の結果, グラウンドポイントの正しいセグメンテーション率は99.95%であり, ランニング時間は26msであることがわかった。
提案手法は,オープンピット鉱山に代表される非構造道路シナリオに適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 05:23:16 GMT)
Privacy-preserving Early Detection of Epileptic Seizures in Videos [10.2] 新たなフレームワーク(SETR-PKD)の導入によるビデオによるてんかん発作分類の開発に寄与する。
本フレームワークは, 患者のプライバシを保ちながら, 発作運動半減期をエンコードする, 発作映像から抽出した光学的フロー特徴に基づいて構築されている。
我々のフレームワークは、トニック・クロニック発作(TCS)を83.9%の精度でプライバシー保護方法で検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 22:29:07 GMT)
MAPLE: Mobile App Prediction Leveraging Large Language model Embeddings [10.2] 本稿では,Large Language Model Embeddings(MAPLE)モデルを用いたモバイルアプリ予測を提案する。
この革新的なアプローチは、アプリケーション使用率を正確に予測するために、LLM(Large Language Models)を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:15:54 GMT)
Pointing the Way: Refining Radar-Lidar Localization Using Learned ICP
Weights [10.0] 本稿では,ライダーマップに対するレーダー計測の局所化を改善するための,ディープラーニングに基づく新しいアプローチを提案する。
ICPベースのレーダーライダーローカライゼーションシステム上に構築されており、高レベルのスキャン情報に基づいてレーダーポイントを重み付けする学習前処理ステップを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 19:37:58 GMT)
LLM4TS: Two-Stage Fine-Tuning for Time-Series Forecasting with
Pre-Trained LLMs [10.0] 我々は,事前訓練されたLarge Language Models (LLMs) を利用して時系列予測を強化する。
時系列パッチとテンポラリエンコーディングを組み合わせることで、時系列データを効果的に扱うLLMの能力を強化した。
我々のモデルは、頑健な表現と効果的な数発学習者の両方として、例外的な能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 08:57:56 GMT)
Fast and Accurate Deep Loop Closing and Relocalization for Reliable
LiDAR SLAM [9.7] 両課題に効果的に取り組むために,新しいマルチヘッドネットワークLCR-Netを提案する。
特徴抽出とポーズ対応アテンション機構を利用して、類似性とLiDARスキャン間の6-DoFのポーズを正確に推定する。
最終的に、LCR-NetをSLAMシステムに統合し、屋外運転環境におけるロバストで正確なLiDAR SLAMを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 00:59:31 GMT)
Data Distribution Bottlenecks in Grounding Language Models to Knowledge
Bases [9.6] 言語モデル(LM)は、自然言語と形式言語の両方を理解し、生成する際、すでに顕著な能力を示している。
本論文は,知識ベース質問応答(KBQA)を課題として,LMが直面する課題を明らかにすることを目的とした実験的研究である。
実験の結果,提案手法を応用しても,様々な次元において,先進的な小・大規模言語モデルの性能が低下していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 12:06:45 GMT)
counterfactuals: An R Package for Counterfactual Explanation Methods [9.5] 本稿では, 対物的説明法のためのモジュール・統一インターフェースを提供する, 対物的Rパッケージについて紹介する。
提案手法は,既存の3つの対実的説明法を実装し,オプションの方法論拡張を提案する。
本稿では,パッケージに反実的説明手法を組み込む方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 19:01:33 GMT)
Chupa: Carving 3D Clothed Humans from Skinned Shape Priors using 2D
Diffusion Probabilistic Models [9.5] 拡散モデルを用いてリアルな人間のデジタルアバターを生成する3D生成パイプラインを提案する。
われわれの方法であるChupaは、知覚的品質とアイデンティティの多様性を向上したリアルな3D衣服を作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 12:23:21 GMT)
Practical Homomorphic Aggregation for Byzantine ML [9.5] 完全同型かつビザンチン頑健な分散学習アルゴリズムであるSABLEを提案する。
SABLEでは、平文上のロバストなアグリゲーションの実装を可能にする新しいエンコーディング手法を基本的に頼りにしています。
SABLEは、非プライベートな実行時間とマッチングしながら、実用的な実行時間を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:38:25 GMT)
3D Arterial Segmentation via Single 2D Projections and Depth Supervision
in Contrast-Enhanced CT Images [9.3] 3D深層ネットワークのトレーニングには、専門家による大量の手動3Dアノテーションが必要である。
そこで本研究では,1つの注釈付き2Dプロジェクションのみから3次元膵動脈を分画する新しい手法を提案する。
トレーニングサンプル毎にランダムに選択された1つのプロジェクションをアノテートすることで、複数の2次元プロジェクションにアノテートするのに匹敵する性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:41:40 GMT)
R^3: On-device Real-Time Deep Reinforcement Learning for Autonomous
Robotics [9.2] 本稿では、デバイス上でのリアルタイムDRLトレーニングにおけるタイミング、メモリ、アルゴリズム性能を管理するための総合的なソリューションR3を提案する。
R3は、(i)動的バッチサイズを最適化するためのデッドライン駆動フィードバックループ、(ii)メモリフットプリントを削減し、より大きなリプレイバッファサイズを実現するための効率的なメモリ管理、(iii)ランタイム分析によってガイドされるランタイムコーディネータ、およびメモリリソース予約を調整するランタイムプロファイラを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 04:00:38 GMT)
A new method of modeling the multi-stage decision-making process of CRT
using machine learning with uncertainty quantification [9.2] 本研究の目的は、心不全患者に対する心臓再同期療法(CRT)反応を予測するための多段階機械学習モデルを構築することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:18:53 GMT)
A Real-Time Active Speaker Detection System Integrating an Audio-Visual
Signal with a Spatial Querying Mechanism [9.1] 低消費電力エッジコンピューティングに最適化されたリアルタイム,因果的,ニューラルネットワークに基づくアクティブ話者検出システムを導入する。
このシステムは仮想撮影モジュールを駆動し、商用デバイスにデプロイされる。
参加者14人とのミーティングには,参加者1人当たり127 MFLOPしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 10:20:16 GMT)
UniST: Towards Unifying Saliency Transformer for Video Saliency
Prediction and Detection [9.1] このフレームワークは、ビデオ・サリエンシ・予測とビデオ・サリエンシ・オブジェクト検出の基本的な属性を包括的に活用する。
私たちの知る限りでは、これは、両方の相性モデリングタスクのためのトランスフォーマー構造の設計を探求する最初の作業です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:39:53 GMT)
P-ROCKET: Pruning Random Convolution Kernels for Time Series
Classification [8.9] ROCKETとMINIROCKETの2つの時系列分類モデルは、トレーニングコストの低さと最先端の精度で多くの注目を集めている。
有用な機能を包括的に捉えるには、リソース制約のあるデバイスでは互換性のない多数のランダムカーネルが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:03:23 GMT)
AdsorbML: A Leap in Efficiency for Adsorption Energy Calculations using
Generalizable Machine Learning Potentials [8.6] 機械学習のポテンシャルを利用して、低エネルギー吸着面の配置をより正確に、効率的に特定できることを示す。
我々のアルゴリズムは、精度と効率のトレードオフのスペクトルを提供し、1つのバランスの取れたオプションは、その時間の87.36%のエネルギー構成を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 19:56:43 GMT)
Differentiable Retrieval Augmentation via Generative Language Modeling
for E-commerce Query Intent Classification [8.6] 本稿では,この問題を解決するために,ジェネレーティブなLanguageモデリング(Dragan)による識別可能な検索拡張を提案する。
本稿では,eコマース検索における難解なNLPタスク,すなわちクエリ意図分類における提案手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:27:20 GMT)
An Empirical Study on Instance Selection Strategies in Self-training for
Sentiment Analysis [7.4] 自己学習は感情分析モデルを開発するための経済的かつ効率的な手法である。
本稿では,2つの公開感情データセット上での自己学習のための様々な事例選択戦略に関する実証的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 21:42:46 GMT)
Talkin' 'Bout AI Generation: Copyright and the Generative-AI Supply
Chain [7.3] 「生成AIは著作権を侵害するのか?」というのは緊急の質問である。
ジェネレーティブAIは、一つの企業の製品だけではない。
それは、ゆるい関連技術の巨大なエコシステムのキャッチオールな名前です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 04:02:48 GMT)
Neural Network Compression using Binarization and Few Full-Precision
Weights [7.2] 自動Prune Binarization (APB) は量子化とプルーニングを組み合わせた新しい圧縮技術である。
APBは、数個の完全精度重みを使ってバイナリネットワークの表現能力を向上する。
APBは最先端の方法よりも精度とメモリのトレードオフが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 12:13:30 GMT)
Gaussian Processes with Linear Multiple Kernel: Spectrum Design and
Distributed Learning for Multi-Dimensional Data [7.1] 本稿では、任意の定常カーネルを近似可能なLMKであるグリッドスペクトル混合(GSM)カーネルに焦点を当てる。
本稿では,多次元データに対する新しいGSMカーネルの定式化を提案し,ハイパーパラメータの数を削減した。
また、分散SCA(D$2$SCA)アルゴリズムを導入し、ビッグデータの文脈でGSMカーネルを協調的に学習できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:05:33 GMT)
An inspection technology of inner surface of the fine hole based on
machine vision [7.1] ファインホールは工業部品の重要な構造成分であり、その内部表面の質はその機能と密接に関連している。
本論文では, 微細孔内面の品質を検出するために, 特殊な光学計測システムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:40:33 GMT)
A Unified View Between Tensor Hypergraph Neural Networks And Signal
Denoising [7.1] テンソル・ハイパーグラフ畳み込みネットワーク(T-HGCN)がハイパーグラフ上の高次相互作用を維持するための強力なアーキテクチャとして登場したことを示す。
さらに,ハイパーGSD問題に基づくテンソル・ハイアグラフ反復ネットワーク(T-HGIN)を設計し,各層に複数ステップの更新手法を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:19:31 GMT)
Let's Roll: Synthetic Dataset Analysis for Pedestrian Detection Across
Different Shutter Types [7.0] 本稿では,機械学習(ML)オブジェクト検出モデルに異なるシャッター機構が与える影響について検討する。
特に、合成合成されたGSとRSのデータセットを用いて、主流検出モデルを訓練し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 04:07:42 GMT)
Structure-Preserving Transformers for Sequences of SPD Matrices [6.9] トランスフォーマーをベースとした自動アテンション機構は、様々なコンテキスト依存データ型の分析に成功している。
本稿では,対称正定値行列の列を分類する機構を提案する。
本手法は,脳波由来の共分散行列を標準データセットからタイムリーに自動睡眠ステージングに応用し,ステージワイドのパフォーマンスを高いレベルに向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:10:30 GMT)
Price of Safety in Linear Best Arm Identification [6.8] 線形フィードバックを用いた安全ベストアーム識別フレームワークを提案する。
エージェントは、未知のパラメータベクトルに線形に依存する段階的な安全制約を受ける。
本稿では,段階的安全性を確保しつつ,有意義なサンプル複雑性を実現するギャップベースアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 19:01:21 GMT)
Representing Edge Flows on Graphs via Sparse Cell Complexes [6.7] 本研究では, セルの集合による観測グラフの増大問題に対する効率的な近似アルゴリズムを提案する。
実世界のデータと合成データの実験により、我々のアルゴリズム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, 15 Sep 2023 15:21:56 GMT)
Make Deep Networks Shallow Again [6.6] 余剰接続の概念によってブレークスルーが達成されている。
残差接続層のスタックはテイラー展開に類似した項の拡張として表すことができる。
言い換えれば、シーケンシャルなディープアーキテクチャは、平行な浅層アーキテクチャに置き換えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:18:21 GMT)
Neural Network Driven, Interactive Design for Nonlinear Optical
Molecules Based on Group Contribution Method [6.6] Lewis-mode group contribute method (LGC) -- Multi-stage Bayesian Neural Network (msBNN)
進化的アルゴリズム(EA)フレームワークはD-Pi-A型有機小分子非線形光学材料の合理的設計のために報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:36:27 GMT)
Refining time-space traffic diagrams: A simple multiple linear
regression model [6.5] 時間空間トラフィック(TS)ダイアグラムは、時間空間セル内のトラフィック状態を色で表示する。
輸送研究と工学において重要であるにもかかわらず、既に存在するか製造されているほとんどのTSダイアグラムは、詳細な交通力学を示すには大きすぎる。
本稿では,TS図の改良問題を紹介し,その問題を解決するための線形回帰モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:56:30 GMT)
D3: Data Diversity Design for Systematic Generalization in Visual
Question Answering [6.4] 単純なタスクの多様性が、体系的な一般化を達成する上で重要な役割を担っていることを示す。
これは、多種多様な複雑なタスクを収集することは必須ではないかもしれないことを意味しており、これは入手するのにコストがかかる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 22:45:02 GMT)
Large Language Models for Failure Mode Classification: An Investigation [6.4] 故障モード分類における大規模言語モデルの有効性について検討する。
監視を対応する障害モードコードで自動的にラベル付けするタスクは、メンテナンス領域において重要なタスクである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 06:13:01 GMT)
A Testbed for Automating and Analysing Mobile Devices and their
Applications [6.0] 携帯電話は、その動的な振る舞いとネットワーク上の可視性の欠如により、状況認識のネットワーク化に重大なリスクを負う。
我々は,現実的なトラフィックを生成し,ラベル付けするためのモバイル機器上のアプリケーションを自動化するテストベッドを開発した。
テストベッド自動化の信頼性を分析し、アプリケーション分類タスクのデータセットをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 04:48:58 GMT)
A Geometric Perspective on Autoencoders [6.0] オートエンコーダは、テキストマニフォールドとそのテキストコーディネートチャートを同時に学習する。
この幾何学的観点は自然に「有限なデータポイントの集合は1つの多様体に対応するのか?」といった問いを提起する。
これらの問題に対処する最近の幾何学的アプローチを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 08:41:12 GMT)
A Comprehensive Review and a Taxonomy of Edge Machine Learning:
Requirements, Paradigms, and Techniques [6.0] エッジコンピューティング(EC)と人工知能(AI)の連合は、エッジAIの概念を推進し、エンドユーザ環境に近いインテリジェントなソリューションを提供した。
機械学習(ML)は、ここ数年でAIの最も先進的な分野であり、エッジ環境における奨励的な結果と応用を示している。
本稿では,Edge ML技術に関する包括的分類と体系的レビューを提供することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:20:42 GMT)
HealthFC: A Dataset of Health Claims for Evidence-Based Medical
Fact-Checking [5.7] 医療専門家による正確性を示す750件の健康関連クレームのデータセットについて紹介する。
データセットの分析を行い、その特性と課題を強調します。
データセットは、自動ファクトチェックに関連する機械学習タスクに使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:05:48 GMT)
The Use of Multi-Scale Fiducial Markers To Aid Takeoff and Landing
Navigation by Rotorcraft [5.5] 本稿では,ロータクラフトに装着したカラーカメラによるフィデューシャルマーカーの検出に対する環境条件の影響を定量化する。
我々は、複数のスケールで検出できるようにネストできる格子細胞の白黒パターンを持つ正方形マーカーに注意を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 21:22:51 GMT)
Towards Head Computed Tomography Image Reconstruction Standardization
with Deep Learning Assisted Automatic Detection [5.3] 頭部CT像の3次元再構成は組織構造の複雑な空間的関係を解明する。
偏差のない最適な頭部CTスキャンを確保することは、技術者による低い位置決め、患者の身体的制約、CTスキャナの傾斜角度制限など、臨床環境では困難である。
そこで本研究では,手動による介入を低減し,精度と再現性を向上し,効率的な頭部CT画像の3D再構成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:44:05 GMT)
ConTEXTual Net: A Multimodal Vision-Language Model for Segmentation of
Pneumothorax [5.2] 胸部X線写真における気胸セグメンテーションのための新しい視覚言語モデルConTEXTual Netを提案する。
気胸3,196例のCANDID-PTXデータセットを用いて訓練を行った。
Diceのスコアは0.716$pm$0.016で、これは読者間のばらつきの程度に似ていた。
視覚のみのモデルと競合する視覚言語モデルの両方を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 21:48:20 GMT)
ISLE: A Framework for Image Level Semantic Segmentation Ensemble [5.1] 従来のセマンティックセグメンテーションネットワークは、最先端の予測品質に到達するために、大量のピクセル単位のアノテートラベルを必要とする。
クラスレベルで異なるセマンティックセグメンテーション手法のセットに「擬似ラベル」のアンサンブルを用いるISLEを提案する。
私たちはISLEの個々のコンポーネントよりも2.4%改善しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:18:59 GMT)
Find What You Want: Learning Demand-conditioned Object Attribute Space
for Demand-driven Navigation [5.1] 視覚オブジェクトナビゲーション(VON)のタスクは、特定のシーン内で特定のオブジェクトを特定できるエージェントの能力を含む。
現実のシナリオでは、これらの条件が常に満たされることを保証することはしばしば困難である。
本稿では,ユーザの要求をタスク命令として活用する,需要駆動ナビゲーション(DDN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 04:07:57 GMT)
Chinese Fine-Grained Financial Sentiment Analysis with Large Language
Models [5.0] そこで我々は,企業早期警戒のための,中国の財務感情分析データセットFinChina SAを提案する。
われわれのデータセットは、現実の財務感情分析タスクの探索を進めるための貴重なリソースとして役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 08:19:44 GMT)
ReFit: A Framework for Refinement of Weakly Supervised Semantic
Segmentation using Object Border Fitting for Medical Images [4.9] Weakly Supervised Semantic (WSSS)は、画像レベルの監視のみに依存しているため、ネットワークの必要性に対処する上で有望なアプローチである。
本稿では,最新クラスのアクティベーションマップとポストプロセッシング手法を組み合わせたReFitフレームワークを提案する。
本手法をWSSS予測に適用することにより,医用画像の最先端WSSS法に対して最大10%の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:17:37 GMT)
GPT-Lab: Next Generation Of Optimal Chemistry Discovery By GPT Driven
Robotic Lab [4.9] GPT-Labは、GPTモデルを用いてロボットに人間のような知性を与えるパラダイムである。
我々のロボット実験プラットフォームでは、GPT-Labは材料や方法の文献を採掘し、その結果を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 10:51:21 GMT)
Silent Vulnerability-fixing Commit Identification Based on Graph Neural
Networks [4.8] VFFINDERは、サイレント脆弱性の自動検出のためのグラフベースのアプローチである。
VFFINDERは、アテンションベースのグラフニューラルネットワークモデルを使用して、脆弱性修正コミットと非修正コミットを区別する。
以上の結果から,VFFINDERは精度272-420%,リコール22-70%,F13.2X-8.2Xに改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:51:39 GMT)
Wasserstein Distributionally Robust Control Barrier Function using
Conditional Value-at-Risk with Differentiable Convex Programming [4.8] 制御バリア関数 (CBF) は、現実世界の安全クリティカルシステムのための安全なコントローラの設計に広く注目を集めている。
分布変化下でのレジリエンスを達成するために, 分散ロバストCBFを提案する。
また、高次システムに対するDR-CBFの近似変種も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:45:09 GMT)
Don't Get Me Wrong: How to Apply Deep Visual Interpretations to Time
Series [4.7] 画像や自然言語処理に対する説明的視覚解釈アプローチにより、ドメインの専門家はほとんどのディープラーニングモデルの検証と理解が可能になる。
いずれのメソッドもすべてのメトリクスで他のメソッドよりも常に優れていますが、場合によっては先進的なものもあります。
私たちの洞察とレコメンデーションにより、専門家はモデルとタスクに適した可視化テクニックを選択できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:25:58 GMT)
Classical shadows meet quantum optimal mass transport [4.6] 学習すべき状態のO(log n)コピーを測定した古典的影は,提案した距離に対して正確な推定値であることを示す。
量子生成逆数ネットワークに適用し、学習すべき状態への量子アクセスは、そのような状態に関する事前情報がある場合にのみ有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:29:57 GMT)
Understanding the limitations of self-supervised learning for tabular
anomaly detection [4.6] 自己教師付き学習は、コンピュータビジョンと自然言語処理における異常検出を改善した。
これは、ニューラルネットワークが無関係な特徴を導入し、異常検出の有効性を低下させることによるものである。
ニューラルネットワークの表現のサブスペースを使用することで、性能を回復できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:04:11 GMT)
AV-MaskEnhancer: Enhancing Video Representations through Audio-Visual
Masked Autoencoder [3.9] 視覚情報と音声情報を組み合わせて高品質な映像表現を学習するためのAV-MaskEnhancerを提案する。
本手法は,モーダリティコンテンツにおける音声とビデオの特徴の相補的な性質を実証することによる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 19:56:15 GMT)
Resolving Legalese: A Multilingual Exploration of Negation Scope
Resolution in Legal Documents [3.8] 法的テキストの複雑さと注釈付きドメイン内否定コーパスの欠如は、最先端(SotA)モデルに課題をもたらす。
本実験は, 法的なデータを持たない事前学習モデルにおいて, 否定範囲解決の課題において過小評価されていることを示す。
我々は、ドイツ語、フランス語、イタリア語で注釈付き裁判所決定のセットを新たにリリースし、ゼロショットとマルチランガルの両方の設定における否定範囲の解決を改善するためにそれを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:38:06 GMT)
Improved Breast Cancer Diagnosis through Transfer Learning on
Hematoxylin and Eosin Stained Histology Images [3.7] 本研究では,最新のBRACS染色画像を用いて乳癌腫瘍の分類を行った。
我々は、Xception、EfficientNet、ResNet50、InceptionResNetといった、ImageNet重みに基づいて事前訓練された様々なディープラーニングモデルを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 20:16:17 GMT)
Constraint-Based Causal Discovery using Partial Ancestral Graphs in the
presence of Cycles [3.7] 本稿では,フィードバックを伴うシステムによって生成された観測データに適用した場合,高速因果推論アルゴリズムの出力が正しいことを示す。
これらの結果を制約に基づく因果探索アルゴリズムに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 10:41:08 GMT)
Electroencephalogram Sensor Data Compression Using An Asymmetrical
Sparse Autoencoder With A Discrete Cosine Transform Layer [3.3] 脳波信号を圧縮するために、離散コサイン変換(DCT)層を有する非対称スパースオートエンコーダを提案する。
提案手法は,各種データ圧縮実験における平均品質スコアを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 21:55:56 GMT)
The Adjoint Is All You Need: Characterizing Barren Plateaus in Quantum
Ans\"atze [3.3] 可観測値がリー代数に属するパラメタライズド量子回路に対してバレンプラトーの理論を定式化する。
量子回路の非自明な部分空間制御不能な族に対するコスト関数の勾配の分散を計算する。
可観測関数がリー代数の外部にある場合、ケースを扱うための潜在的拡張を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:50:42 GMT)
Cryptocurrency in the Aftermath: Unveiling the Impact of the SVB Collapse [3.3] 我々は,実情の要約,ユーザ感情の分析,市場パフォーマンスの検証を含む多次元調査を行う。
SVB崩壊は暗号通貨の破壊につながらず、代わりにレジリエンスを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 01:25:58 GMT)
How can feature usage be tracked across product variants? Implicit
Feedback in Software Product Lines [3.2] この研究はソフトウェア製品ライン(SPL)における暗黙のフィードバックに取り組む
プラットフォーム中心のフィードバックの必要性により、SPLのフィードバックは、両方のアーティファクトをトラックするアプリケーションのフィードバックから切り離される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:37:41 GMT)
Segmentation of Tubular Structures Using Iterative Training with
Tailored Samples [3.1] 分割マスクを同時に計算し,線トポロジーを用いた管状構造物の中心線を抽出する最小経路法を提案する。
本手法は, セグメンテーションマスクとセンターラインの両面において, 最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 19:25:18 GMT)
Non-Markovianity between site-pairs in FMO complex using discrete-time
quantum jump model [3.1] 内部構造と環境効果がより高速な輸送に有利である場合, 特定の部位対における非マルコフ記憶効果の上昇が示される。
我々の研究は、輸送効率の向上を伴う量子ジャンプにおける非マルコビアン性の間の関係に傾いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:26:49 GMT)
IHT-Inspired Neural Network for Single-Snapshot DOA Estimation with
Sparse Linear Arrays [3.0] スパース線形アレイを用いた単発DOA推定のためのIHTにインスパイアされたニューラルネットワークを提案する。
我々は、IHTアルゴリズムをパラメータ化するために、繰り返しニューラルネットワーク構造を利用する。
また、浅層オートエンコーダを統合して t-SVD を置き換えることにより、計算オーバーヘッドを低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:30:38 GMT)
hear-your-action: human action recognition by ultrasound active sensing [3.0] アクション認識は多くの産業用途において重要な技術である。
プライバシー問題により、個人情報が組み込まれているため、広く利用できない。
超音波能動センシングによるプライバシー保護行動認識を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 01:00:55 GMT)
Using Large Language Models for Knowledge Engineering (LLMKE): A Case
Study on Wikidata [3.0] ISWC 2023 LM-KBC Challengeの文脈において,知識工学のタスクにLarge Language Models (LLMs) を用いることを検討する。
本課題では,Wikidata から抽出した対象と関係のペアについて,学習済みの LLM を用いて,関連オブジェクトを文字列形式で生成し,それぞれの Wikidata QID にリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:51:14 GMT)
Investigating the Applicability of Self-Assessment Tests for Personality
Measurement of Large Language Models [2.9] 人間の行動を研究するために作成した人格自己評価テストを用いた大規模言語モデル(LLM)の人格測定について3つの研究を行った。
3つのプロンプトがそれぞれ異なるパーソナリティスコアを導いていることが分かりました。
これらの簡単なテストは、ChatGPTとLlama2モデルで行われ、人間のために作成された自己評価のパーソナリティテストは、LLMのパーソナリティを測定するのに適していないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 05:19:39 GMT)
Robust Localization with Visual-Inertial Odometry Constraints for
Markerless Mobile AR [2.9] 本稿では、絶対的なポーズ回帰器とローカルなVIOトラッキングシステムを組み合わせた、マーカーレスモバイルARのための新しいフレームワークであるVIO-APRを紹介する。
VIO-APRはVIOを用いてAPRとAPRの信頼性を評価し、VIOドリフトの識別と補償を行う。
私たちは、その能力を実証するためにUnityを使用してモバイルARアプリケーションにVIO-APRを実装します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:20:43 GMT)
A More Secure Split: Enhancing the Security of Privacy-Preserving Split Learning [2.9] Split Learning(SL)は、参加者がクライアントが生データを共有せずに機械学習モデルをトレーニングすることを可能にする、新たなコラボレーティブな学習テクニックである。
以前の研究は、アクティベーションマップ(AM)の再構築がクライアントデータのプライバシー漏洩をもたらすことを示した。
本稿では,U字型SLをベースとしたプロトコルを構築し,同義的に暗号化されたデータを操作することにより,従来の作業を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:39:30 GMT)
Biased Attention: Do Vision Transformers Amplify Gender Bias More than
Convolutional Neural Networks? [2.8] コンピュータビジョンで使用されるディープニューラルネットワークは、性別バイアスのような多くの社会的バイアスを示すことが示されている。
ビジョントランスフォーマー(ViT)は、コンピュータビジョンアプリケーションにおいて、画像分類などの多くのタスクにおいて、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を上回っている。
この研究により、ViTsはCNNよりも男女の偏見を増幅していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 20:59:12 GMT)
Quantum illumination using polarization-path entangled single photons
for low reflectivity object detection in noisy background [2.7] 偏光と経路自由度に絡み合った単光子を用いた量子照明の利点を示す。
これは、単一光子ベースの量子LiDARと量子イメージングの開発に直接関係する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:32:02 GMT)
T-UDA: Temporal Unsupervised Domain Adaptation in Sequential Point
Clouds [2.5] 教師なしドメイン適応(UDA)メソッドは、1つの(ソース)ドメインでトレーニングされたモデルに、アノテーションが利用可能な他の(ターゲット)ドメインに適応する。
本稿では,両トレンドの長所を活かした新しい領域適応手法を提案する。この組み合わせにより,運転シーンの3次元セマンティックセマンティックセグメンテーションのタスクにおいて,大きなパフォーマンス向上が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 10:47:12 GMT)
Enterprise Architecture as an Enabler for a Government Business
Ecosystem: Experiences from Finland [2.5] 本研究では,フィンランドの調達単位におけるエンタープライズアーキテクチャの利用について,半構造化インタビューを通して検討する。
調査には5つの調達部門と4つのベンダーが参加し、合計12のインタビューが行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:21:44 GMT)
Computational Capabilities and Compiler Development for Neutral Atom
Quantum Processors: Connecting Tool Developers and Hardware Experts [2.4] Neutral Atom Quantum Computing (NAQC)は、有望なハードウェアプラットフォームとして登場した。
本研究では,NAQCプラットフォームに固有の機能スペクトルとそのコンパイルプロセスへの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:00:00 GMT)
Neural Machine Translation Models Can Learn to be Few-shot Learners [2.3] In-context Learning (ICL) を実行するために、はるかに小さなモデルを訓練できることが示される。
ICLのこの能力により、モデルは関連する少数ショットの例を利用して、その出力をドメインに適応させることができる。
提案手法により、ドメインの混合による効率的なバッチ推論が可能となり、翻訳品質と即時適応率の両方において最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:44:21 GMT)
Research on Joint Representation Learning Methods for Entity
Neighborhood Information and Description Information [2.2] エンティティ・エリア・インフォメーションと記述情報を組み合わせた共同学習モデルを提案する。
実験結果から,提案したモデルが,プログラム設計コースの知識グラフデータセット上で良好な性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 01:38:07 GMT)
The resource theory of tensor networks [2.2] 結合次元の概念を多部交絡を用いた絡み合い構造に一般化する自然資源理論について検討する。
エンタングルメント構造の間には、エッジ・バイ・エッジ変換を超える変換が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:34:43 GMT)
Sameness Entices, but Novelty Enchants in Fanfiction Online [2.2] 成功しているアーティファクトは、斬新さと慣習性のバランスをとるものである、というのが一般的な信念である。
このバランス理論は、人々は慣れ親しんだが、退屈なこと、斬新なこと、ジャンルの考えに反するものではないことを示唆している。
文化的な成功は、観客を惹きつけるために、同性の役割が支配的であることから、その逆のパターンを示すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 21:32:58 GMT)
Detecting Relevant Information in High-Volume Chat Logs: Keyphrase
Extraction for Grooming and Drug Dealing Forensic Analysis [2.2] 本稿では,グルーミングと薬物取引を含む多量チャットログにおける関連情報を検出するために,教師付きキーフレーズ抽出手法を提案する。
提案手法であるJointKPE++は,より長いテキストを効果的に処理するための改良を活用して,JointKPEキーフレーズ抽出器上に構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 03:18:31 GMT)
Lattice attack on group ring NTRU: The case of the dihedral group [2.1] 本稿では,NTRU型暗号システムの公開鍵に対する格子攻撃に対して,二面体群はより優れたセキュリティを保証していないことを示す。
二面体群に基づくGR-NTRUで生成された原格子の次元の半分の2つの格子でSVPを解くことで、秘密鍵の取得が可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 10:50:46 GMT)
Stable and Safe Reinforcement Learning via a Barrier-Lyapunov
Actor-Critic Approach [1.9] Barrier-Lyapunov Actor-Critic(BLAC)フレームワークは、前述のシステムの安全性と安定性の維持を支援する。
RLベースのコントローラが有効な制御信号を提供できない場合、追加のバックアップコントローラが導入される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:02:52 GMT)
Learning in the Dark: Privacy-Preserving Machine Learning using Function Approximation [1.9] Learning in the Darkは、暗号化された画像を高精度に分類できる、プライバシ保護機械学習モデルである。
暗号化データ上で直接計算を行うことで、高精度な予測を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 06:45:58 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Multilevel Approach for Maximum Cuts on Graphs [1.8] 我々は、Max-Cutの大規模インスタンスを解決するために、スケーラブルなハイブリッドマルチレベルアプローチを導入する。
フレームワークでのQAOAの使用は、古典的なアプローチに匹敵するものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 23:54:46 GMT)
Exploring Embeddings for Measuring Text Relatedness: Unveiling
Sentiments and Relationships in Online Comments [1.7] 本稿では,様々なソーシャルメディアプラットフォームにおけるコメント間の感情的・意味的関係について検討する。
単語の埋め込みを使って文や文書のコンポーネントを分析する。
我々の分析は、オンラインコメントの相互接続性をより深く理解し、大きな相互接続脳として機能するインターネットの概念を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 04:57:23 GMT)
Performance Metrics for Probabilistic Ordinal Classifiers [1.7] 通常の分類モデルは、真のクラスからさらに離れた予測により高い罰則を割り当てる。
本稿では,階層化確率スコア(RPS, Ranked Probability Score)を画像グレーティングに活用することを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:45:15 GMT)
Beyond Labels: Leveraging Deep Learning and LLMs for Content Metadata [1.7] メタデータの分析は、ユーザの好みを理解して、パーソナライズされたレコメンデーションとアイテムのコールドスタートを生成するのに役立つ。
本稿では,ジャンルラベル情報の利用に関わる課題について紹介し,ジャンル情報を調べる新しい方法を提案する。
Genre Spectrumは、さまざまなジャンルをタイトルで捉えるのに役立ち、オフラインとオンラインの実験は、このアプローチの有効性を裏付けます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 22:11:29 GMT)
Learning Linearized Models from Nonlinear Systems with Finite Data [1.6] 真の基礎となる力学が非線形であるとき、線形化モデルを同定する問題を考察する。
複数のトラジェクトリに基づく決定論的データ取得アルゴリズムを提供し、次に正規化最小二乗アルゴリズムを提案する。
我々の誤差境界は、非線形性による誤差とノイズによる誤差とのトレードオフを示し、任意に小さな誤差で線形化された力学を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 22:58:03 GMT)
PatFig: Generating Short and Long Captions for Patent Figures [1.6] 本稿では,11,000以上の欧州特許出願から3万以上の特許を抽出した,新たな大規模特許フィギュアデータセットであるQatent PatFigを紹介する。
各図に対して、このデータセットは、短くて長いキャプション、参照数字、対応する用語、画像の構成要素間の相互作用を記述する最小限のクレームセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:10:36 GMT)
Nuclear shell-model simulation in digital quantum computers [1.5] 核基底状態を見つけるためのシェルモデル量子回路設計戦略を提案する。
実際のシェルモデル波動関数を符号化するために,回路深さ,幅,ゲート数の定量化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:43:42 GMT)
Solving multiphysics-based inverse problems with learned surrogates and
constraints [1.5] マルチモーダルなタイムラプスデータは、数値をシミュレートするために収集とコストがかかる。
計算的に安価に学習されたサロゲートと学習制約を組み合わせることで、これらの課題を克服する。
本稿では,2つの異なるデータモダリティに対する制約付き最適化手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 01:05:15 GMT)
Convergence of ADAM with Constant Step Size in Non-Convex Settings: A
Simple Proof [1.5] ニューラルネットワークトレーニングにおいて、RMSPropとADAMは依然として広く好まれる最適化アルゴリズムである。
パフォーマンスの鍵は、正しいステップサイズが、その効果に大きく影響する可能性があることです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 11:47:14 GMT)
MIML: Multiplex Image Machine Learning for High Precision Cell
Classification via Mechanical Traits within Microfluidic Systems [1.2] 我々は、新しい機械学習フレームワーク、Multiformx Image Machine Learning (MIML)を開発した。
MIMLは、ラベルのない細胞画像と生体力学的特性データを組み合わせて、各細胞に固有の、しばしば使われにくい形態情報を利用する。
このアプローチにより、細胞分類における98.3%の精度が著しく向上し、単一のデータ型のみを考慮するモデルよりも大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:23:51 GMT)
Robust Burned Area Delineation through Multitask Learning [1.1] 森林火災はその頻度と重大さの増大のために重大な課題を提起してきた。
バイナリセグメンテーションモデルに依存する従来のアプローチは、堅牢で正確な結果を達成するのに苦労することが多い。
本稿では,土地被覆分類を補助課題として組み込んだマルチタスク学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 12:49:17 GMT)
Efficient and robust Sensor Placement in Complex Environments [1.1] 本稿では,複雑な環境下での効率的な監視やコミュニケーションの課題に対処する。
目的を達成するための欲求的アルゴリズムを提案する。
深層学習技術は目的関数の評価を加速するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:10:19 GMT)
Large Intestine 3D Shape Refinement Using Point Diffusion Models for
Digital Phantom Generation [1.1] 我々は, 幾何学的深層学習の最近の進歩と拡散確率モデルのデノベーションを活用して, 大腸のセグメンテーション結果を改善した。
階層型潜在空間における2つの条件付き微分拡散モデルを訓練し、形状改善を行う。
実験の結果,臓器形状のグローバル分布と微細な細部の両方を捉えるためのアプローチの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 10:10:48 GMT)
3D SA-UNet: 3D Spatial Attention UNet with 3D ASPP for White Matter
Hyperintensities Segmentation [1.0] コンピュータ技術を用いたWhite Matter Hyperintensity(WMH)の正確なセグメンテーションは早期診断に不可欠である。
自動WMHセグメンテーションのための3次元空間注意U-Netと呼ばれる深層学習モデルを提案する。
提案した3D SA-UNetモデルは,他の最先端の3D畳み込みニューラルネットワークと比較して精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:54:48 GMT)
Non-recursive perturbative gadgets without subspace restrictions and
applications to variational quantum algorithms [1.0] 本研究では,非再帰的・非断熱的摂動型ガジェットをサブスペース制約なく多目的に導入する。
我々の構成では、$r$項からなる$k$ボディハミルトニアンに対して、$rk$追加キュービットが必要である。
また、異なる特性に合わせることができる類似のガジェットを構築するためのレシピも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:41:33 GMT)
Three-dimensional magnetic resonance tomography with sub-10 nanometer
resolution [1.0] 分解能を5.99+-0.07nmまで下げた3次元磁気共鳴トモグラフィーを実証した。
本研究で得られた分解能は, サイト指向のスピンラベリングの位置決め精度に近づき, 磁気勾配トモグラフィーによる三次元構造解析への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 19:24:36 GMT)
Virtual Harassment, Real Understanding: Using a Serious Game and
Bayesian Networks to Study Cyberbullying [0.9] 本研究は,データ収集と教育のための非侵襲的なツールとして,真剣なゲームを活用する,革新的なアプローチを探求する。
本ゲームを用いた予備試験では,従来の人口統計調査や心理調査よりも有望な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:30:28 GMT)
Cross-Modal Synthesis of Structural MRI and Functional Connectivity
Networks via Conditional ViT-GANs [0.9] 構造的磁気共鳴画像(sMRI)と機能的ネットワーク接続(FNC)の相互合成は、医用画像では比較的研究されていない。
本研究では、条件付き視覚変換器生成適応ネットワーク(cViT-GAN)を用いて、sMRI入力に基づいてFNCデータを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 05:03:08 GMT)
Projected Langevin dynamics and a gradient flow for entropic optimal
transport [0.8] エントロピー規則化された最適輸送からサンプリングした類似拡散力学を導入する。
部分多様体 $Pi(mu,nu)$ の誘導されたワッサーシュタイン幾何学の研究により、SDE はこの結合空間上のワッサーシュタイン勾配フローとみなすことができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:55:56 GMT)
A Hybrid Quantum-assisted Column Generation Algorithm for the Fleet
Conversion Problem [0.7] フリート・コンバージョン(Fleet Conversion)は、所定のツアーのために車両を運用する際の二酸化炭素排出量とコストを削減することを目的としている。
量子および古典的解法が産業規模のユースケースにどのようにアプローチできるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:23:15 GMT)
Change Point Detection with Conceptors [0.7] オフラインの変更点検出は、時系列内の変更点を振り返って特定する。
平均と分散の変化を対象とする多くの非パラメトリック手法は、非線形時間依存の存在下では失敗する。
本稿では,任意の依存構造を持つベースライン学習窓の特性を学習するための概念行列を提案する。
関連するエコー状態ネットワークはデータのデファシライザとして機能し、特徴間の相互作用の性質とベースライン状態との関係から変化点を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 20:44:19 GMT)
Intent Detection at Scale: Tuning a Generic Model using Relevant Intents [0.5] 本研究は,単一のジェネリックモデルとクライアント毎のインテントリストを組み合わせることで,インテント予測を多種多様なクライアントに効果的に拡張するシステムを提案する。
当社のアプローチは、クライアントに対してパーソナライズされたエクスペリエンスを提供しながら、トレーニングとメンテナンスのコストを最小限に抑え、関連する意図の変化にシームレスに対応できるようにします。
最終的なシステムは、業界固有のモデルと比較して非常に優れたパフォーマンスを示し、柔軟性と多様なクライアントニーズに対応する能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:15:20 GMT)
Symbolically integrating tensor networks over various random tensors by
the second version of Python RTNI [0.5] 我々は、Haar分散ユニタリ行列上のテンソルネットワークを象徴的に統合するRTNIのPythonバージョンをアップグレードしている。
現在、PyRTNI2 はハール分布行列と実かつ複素正規ガウステンソルも扱うことができる。
本稿では,プログラムの背後にある数学を説明し,それを用いてどのようなテンソルネットワーク計算を行うことができるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:04:42 GMT)
\textit{Ab initio} quantum scattering calculations and a new potential
energy surface for the HCl($X^1\Sigma^+$)-O$_{2}$($X^3\Sigma^-_g$) system:
collision-induced line-shape parameters for O$_{2}$-perturbed R(0) 0-0 line
in H$^{35}$Cl [0.5] 空気関連分子によって摂動されたH$35$の純粋な回転線形状の衝突摂動に関する最初の完全な量子計算を報告する。
この結果は、地上大気の重要分子系に対する正確なテキスト・アブ・イニシアチブ線形状パラメータを持つデータベースの計算人口に向けて重要なステップとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:18:01 GMT)
Mining Patents with Large Language Models Demonstrates Congruence of
Functional Labels and Chemical Structures [0.4] 新しい機械学習アルゴリズムは、多くの異なる化学機能にまたがる一般的な予測モデルの可能性を広げている。
本稿では,これらの資源が獲得した化学機能に関する情報を統合・活用するために,大規模言語モデルを化学特許に適用することの課題について考察する。
我々は100K分子とその特許由来の機能ラベルを含むケミカルファンクションデータセットを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 21:08:41 GMT)
Dynamical correlations and order in magic-angle twisted bilayer graphene [0.3] ツイスト二層グラフェン中のひずみの欠如における電子相関と長距離秩序の出現について検討した。
本稿では,3つの中心現象によって引き起こされる金属状態と,その遷移の性質を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:46:36 GMT)
Mysterious and Manipulative Black Boxes: A Qualitative Analysis of
Perceptions on Recommender Systems [0.3] 本稿では,欧州のレコメンデーション制度における一般市民,市民社会グループ,企業,その他の認識の質的分析について述べる。
調査したデータセットは、欧州連合(EU)で最近施行されたデジタルサービス法(DSA)に関する協議に提出された回答に基づいている。
質的な結果によると、ヨーロッパ人は一般的にレコメンデーションシステムとレコメンデーションの品質について否定的な意見を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 02:40:42 GMT)
ASA-SimaaS: Advancing Digital Transformation through Simulation Services
in the Brazilian Air Force [0.1] 本研究は、潜在的シナリオの結果を予測・評価するための軍事シミュレーションの利用について検討する。
これは、軍事シミュレーションの進化と、人工知能の進歩によって生じた能力の増大を強調している。
この論文はその後、ブラジル空軍による独自のシミュレーションツールの開発に焦点をあてている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:10:13 GMT)
Towards a High-Performance Object Detector: Insights from Drone
Detection Using ViT and CNN-based Deep Learning Models [0.1] 我々は,CNN と ViT をベースとした各種モデルを構築し,単流体検出において,基本型 ViT が最高の CNN ベース転送学習モデルより4.6 倍堅牢であることを示す。
最先端のCNN検出器の能力を全面的に超えるためには、ViTはCNNよりも優れていますが、トレーニングデータ、計算能力、高度でパフォーマンス指向な設計も必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 20:05:05 GMT)
Personality Profiling: How informative are social media profiles in
predicting personal information? [0.0] パーソナリティ・プロファイリングは、ターゲット広告、政治キャンペーン、ワクチンキャンペーンのために企業によって利用されてきた。
我々は,マイアーズ・ブリッグス(Myers-Briggs,マイアーズ・ブリッグス)のパーソナリティをプロファイリングするために,人々のオンラインデジタルフットプリントがどの程度活用できるかを検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 03:09:43 GMT)
XFedHunter: An Explainable Federated Learning Framework for Advanced
Persistent Threat Detection in SDN [0.0] この研究は、Software-Defined Networking (SDN)におけるAPT検出のための説明可能なフェデレート学習フレームワークであるXFedHunterを提案する。
XFedHunterでは、悪意のある事象を効果的に明らかにするために、グラフニューラルネットワーク(GNN)とディープラーニングモデルが使用される。
NF-ToN-IoTとDARPA TCE3データセットの実験結果は、我々のフレームワークがMLベースのシステムの信頼性と説明責任を高めることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:44:09 GMT)
X-PDNet: Accurate Joint Plane Instance Segmentation and Monocular Depth
Estimation with Cross-Task Distillation and Boundary Correction [0.0] X-PDNetは平面インスタンス分割と深さ推定のマルチタスク学習のためのフレームワークである。
我々は、境界回帰損失を増大させるために、基底真理境界を用いることの現在の限界を強調した。
境界領域分割を支援するために深度情報を利用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:27:54 GMT)
VulnSense: Efficient Vulnerability Detection in Ethereum Smart Contracts
by Multimodal Learning with Graph Neural Network and Language Model [0.0] VulnSenseはスマートコントラクトの脆弱性を効率的に検出するための包括的なアプローチである。
我々のフレームワークは、ソースコード、オプコードシーケンス、制御フローグラフを含むスマートコントラクトの3種類の機能を組み合わせています。
我々は、変換器(BERT)、双方向長短期記憶(BiLSTM)、グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを用いて、これらの特徴を抽出し分析する。
実験の結果,脆弱なスマートコントラクトの3つのカテゴリで平均77.96%の精度を達成し,提案手法の優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:26:44 GMT)
Using Large Language Model to Solve and Explain Physics Word Problems
Approaching Human Level [0.0] テキスト上で事前訓練された大言語モデル(LLM)は、純粋数学の単語問題を解くだけでなく、物理用語の問題も計算と推論によって解ける。
われわれはOpenAIのs GPT3.5を用いてこれらの問題の答えを生成し、GPT3.5はゼロショット学習における問題の49.3%と少数ショット学習における73.2%を自動的に解けることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 06:13:06 GMT)
Towards the generation of synchronized and believable non-verbal facial
behaviors of a talking virtual agent [0.0] 本稿では,会話中の仮想エージェントに対して,リズミカルな非言語的顔行動を生成する新しいモデルを提案する。
1つのデータではなく2つの異なるデータセットでモデルをトレーニングすることは、必ずしもパフォーマンスを向上するとは限らないことに気付きました。
また、学習期間中に偽の偽例が紹介される逆モデルを用いることで、音声との同期の知覚が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:25:36 GMT)
Toward responsible face datasets: modeling the distribution of a
disentangled latent space for sampling face images from demographic groups [0.0] 近年、一部の現代の顔認識システムが特定の人口集団を識別できることが明らかにされている。
そこで我々は,StyleGANラテント空間の非交叉射影をモデル化し,サンプリングするための簡単な手法を提案する。
実験の結果、人口集団の組み合わせを効果的に合成できることが示され、同一性は元のトレーニングデータセットと異なることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:42:04 GMT)
Spoken Humanoid Embodied Conversational Agents in Mobile Serious Games:
A Usability Assessment [0.0] この研究の目的は、複数のエージェントの影響と人間の錯覚が相互作用の質に与える影響を評価することである。
実験では,ハイヒューマンライクネス(HECA)エージェントと低ヒューマンライクネス(テキスト)エージェントの2種類のエージェント提示について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:42:02 GMT)
Sparse Autoencoders Find Highly Interpretable Features in Language
Models [0.0] 多意味性は、ニューラルネットワークが内部で何をしているのかについて、簡潔で理解しやすい説明を見つけるのを妨げます。
スパースオートエンコーダを用いて言語モデルの内部アクティベーションを再構築する。
この研究は、スケーラブルで教師なしの手法を用いて、言語モデルにおける重ね合わせを解決することが可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:56:55 GMT)
Simulating Neutral Atom Quantum Systems with Tensor Network States [0.0] 多数の量子ビットを持つ回路は、より頻繁にノイズの下で故障し、量子ビット人口を減少させることを示す。
また、最適化されたパラメータは特にノイズに対して堅牢であり、ノイズの多い量子系が最適パラメータを見つけるのに利用できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:38:37 GMT)
Simplest fidelity-estimation method for graph states with depolarizing
noise [0.0] ノイズを位相フリップ誤差としてモデル化することができれば,一つの測定値が十分であることを示す。
また、位相フリップと非偏極雑音を補間するノイズモデルについて、最も単純な手法を数値的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:50:52 GMT)
Signature of quantum interference upon sudden ionization and excitation
of an electronic wavepacket in fluoro-benzene [0.0] 我々は、ベンゼンとフッ化ベンゼン分子の異なる電子波束へのイオン化によって、全次元の量子結合電子核力学をシミュレートする。
フルオロベンゼンでは、計算は状態間および状態内量子干渉の両方を解き、自己相関関数の形状に明確なシグネチャを残す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:27:02 GMT)
Scaling up prime factorization with self-organizing gates: A memcomputing approach [0.0] 本稿では,MEMCPUtexttrademark Platform を用いた大規模バイプリムの素因数分解計算の予備的結果について報告する。
私たちはまた、今日の最も先進的なメソッドの範囲を超えた問題に対してMEMCPUプラットフォームをチューニングするためのアプローチについても論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:02:54 GMT)
Reply to "Comment on `Extending the laws of thermodynamics for arbitrary
autonomous quantum systems'" [0.0] Philip Strasberg (PS) はコメント [1] の中で、我々が提示したフレームワークは、マクロ的な教科書の熱力学の既知の結果を回復しないと主張している。
ここでは、前述の既定結果の前提条件を適用すると、このような明らかな矛盾が消えることを示す。
これらの仮定を緩和する能力は、我々のフレームワークのモチベーションであり、教科書の熱力学では捉えられないスケールでも、仕事と熱を交換する量子システムの能力を調べることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 08:36:42 GMT)
Reconsidering evaluation practices in modular systems: On the
propagation of errors in MRI prostate cancer detection [0.0] 人工知能(AI)システムは、臨床的に重要な(csPCa)および非臨床的に重要な(ncsPCa)病変の分類と分類によって放射線学的評価を支援することができる
本結果は,システムに関わるすべてのサブモジュールを考慮し,全体的評価の妥当性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:15:09 GMT)
Quantum butterfly effect at the crossroads of symmetry breaking [0.0] 数値カオス診断ツールOut-of-Time-Order Correlator(OTOC)を用いた1次元量子力学モデルのカオスに対する対称性の破れの影響について検討する。
我々は、ハミルトニアンへの小さな対称性の破れ(摂動)項による局所的な最大値の除去は、OTOCの挙動に大きな影響を与えないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 12:54:27 GMT)
Quantum Probability and the Born Ensemble [0.0] 我々は、ある状態、古典的または量子的状態の観測確率を、その状態におけるテクストイヴェントの数に比例して定義する。
量子過程は古典的なものと異なり、量子ウォーカーは1対の量子ビットであり、それぞれが観測点までの全ての可能な経路を通して独立に伝達される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 23:23:35 GMT)
Quantum Machine Learning in the Cognitive Domain: Alzheimer's Disease
Study [0.0] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、神経変性脳疾患の1つである。
認知障害による影響の1つは手書きである。
高齢者のADを手書き解析により検出するための古典的人工知能(AI)アプローチがいくつか提案されている。
近年の研究では、医療における量子コンピューティング技術の使用は、これらの問題に対処するだけでなく、複雑なデータ分析を加速し、大規模データセットをより効率的に処理できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:50:57 GMT)
Policy Gradient Optimal Correlation Search for Variance Reduction in
Monte Carlo simulation and Maximum Optimal Transport [0.0] 我々は、ある微分方程式の解として$f(X_T)$を推定し、$f$がテスト関数であるときに、分散還元のための新しいアルゴリズムを提案する。
新しい推定器は$(f(XT) + f(X2_T))/2$であり、ここでは$X1$と$X2$は$X2$と同じ限界法則を持つが、分散を減らすために経路的に相関している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:43:25 GMT)
On the spectrum of the screened Coulomb potential $V(r)=-r^{-1}e^{-C/r}$ [0.0] 我々は、スクリーニングされたクーロンポテンシャル$V(r)=-r-1e-C/r$のスペクトルに関する最近の矛盾した結果と結論を分析する。
スクリーニングパラメータ$C$の十分小さな値に対する固有値に対する簡単な近似解析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:34:08 GMT)
On the limitations of data-driven weather forecasting models [0.0] 本稿では,現在のMLモデルの先駆者であるPangu-Weather氏の予測のいくつかの側面について検討する。
主な結論は、Pangu-Weather予測が、同様のMLモデルの予測を拡張することによって、物理ベースのモデルの忠実性と物理的整合性を持たないということである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:21:57 GMT)
OMOD: An open-source tool for creating disaggregated mobility demand
based on OpenStreetMap [0.0] 我々はOpenStreetMap Mobility Demand Generator (OMOD)を紹介した。
OMODは、エージェントの集団を作り、各エージェントが行う予定の行動、場所、およびどれくらいの期間を記述した詳細な日々の活動スケジュールを作成する。
本稿は,OMODの建築を概説し,人口20万人から250万人までの3都市を対象としたモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:32:35 GMT)
Neural Network Exemplar Parallelization with Go [0.0] また,これらの並列化タスクに対して,マルチコアハードウェアシステムに制限が課されることが示唆された。
MNIST桁認識のための単純なフィードフォワードネットワークとプログラミング言語Goは、その答えを見つけるために作られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:46:43 GMT)
Multidimensional well-being of US households at a fine spatial scale
using fused household surveys: fusionACS [0.0] 社会科学は、しばしば家庭や個人の調査に頼っている。
このような調査はアメリカ合衆国政府によって定期的に実施されている。
fusionACSプロジェクトは、複数の米国世帯調査のデータを統合することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:19:54 GMT)
Multi-body wave function of ground and low-lying excited states using
unornamented deep neural networks [0.0] 本稿では,ディープニューラルネットワークと教師なし機械学習技術を用いて,波動関数とエネルギーを計算する手法を提案する。
また, 同一粒子からなる系に対しては, ボソニック系のシンメトリゼーションとフェルミオン系のアンチシンメトリゼーションを簡易に行う方法も提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:19:35 GMT)
Model-based Deep Learning for High-Dimensional Periodic Structures [0.0] 提案モデルは非常に汎用性が高く,任意の幾何形状の穿孔やパッチに基づいて,任意の周波数選択面で使用することができる。
ここでは、長方形穿孔を有するスクリーンからなる周波数選択面の例を示し、予測性能とフルウェーブシミュレータで得られた特性との間に優れた一致を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:38:18 GMT)
Majorana Demonstrator Data Release for AI/ML Applications [0.0] 囲われたデータリリースは、Majorana Demonstrator実験のキャリブレーションデータのサブセットで構成されている。
それぞれのマヨラナ現象には、ゲルマニウム検出器の生波形、パルス形状の判別カット、調整された最終エネルギーが伴う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 00:46:38 GMT)
Lower bound on phase noise of classical states [0.0] 単モード場状態の数と位相の不確実性関係を導出する。
その後、古典状態の位相ノイズの低い境界を見つけるために用いられる。
そのような古典的でない状態の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:53:23 GMT)
Long-term Neurological Sequelae in Post-COVID-19 Patients: A Machine
Learning Approach to Predict Outcomes [0.0] 主な目的は、さまざまな臨床データとニューロイメージングパラメータに基づいた機械学習アプローチによる結果の予測であった。
機械学習モデルの適用は、長期的な神経学的結果を予測する上で有望な結果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 21:36:43 GMT)
Leveraging multi-view data without annotations for prostate MRI
segmentation: A contrastive approach [0.0] U-Net, tU-Net (triplet U-Net) に基づくトリプルトエンコーダとシングルデコーダネットワークを提案する。
提案アーキテクチャでは,非注釈の矢状図とコロナ図を対照的な学習によって活用し,ボリュームの観点からセグメンテーションを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 09:46:14 GMT)
Leveraging Memory Effects and Gradient Information in Consensus-Based
Optimization: On Global Convergence in Mean-Field Law [0.0] 高次元のグローバルおよび非スムース最適化に適した多目的で柔軟でカスタマイズ可能なコンセンサスベース最適化(CBO)法を提案する。
我々は、力学が平均場法則における目的関数の大域的最小化に収束することを証明した。
我々は,機械学習や圧縮センシング剤などの応用において,このCBO変種が優れているという証拠を提示し,CBOの適用範囲を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:14:37 GMT)
Let's Predict Who Will Move to a New Job [0.0] 機械学習を使って、誰が新しい仕事に移行するかを予測する方法について論じる。
データはMLモデルに適したフォーマットに前処理される。
モデルは、精度、リコール、F1スコア、精度などの意思決定支援メトリクスを使用して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 11:43:09 GMT)
Increasing diversity of omni-directional images generated from single
image using cGAN based on MLPMixer [0.0] 従来の手法は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく生成的敵ネットワークに依存していた。
TheMixerは、長距離依存関係とコンテキスト情報をキャプチャするトランスフォーマーの自己アテンションの代替として提案されている。
その結果、メモリ消費と計算コストの削減により競合性能が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 03:43:29 GMT)
Implementing fault-tolerant non-Clifford gates using the [[8,3,2]] color
code [0.0] 非クリフォードゲートを実装した符号化回路の性能改善を観察する。
本結果は,量子ゲートを用いた非自明なアルゴリズムの実装の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:00:02 GMT)
High-fidelity robust qubit control by phase-modulated pulses [0.0] 本稿では,パラダイム演算を実現する頑健で高忠実なパルスについて述べる。
これらのパルスは制御場の位相変調に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 13:54:57 GMT)
HAE-RAE Bench: Evaluation of Korean Knowledge in Language Models [0.0] 本稿では、語彙、歴史、一般知識を含む6つのタスクをカバーしたHAE-RAE Benchを紹介する。
注目すべきは、GPT-3.5の約13倍のモデルでは、言語固有の知識検索において、同様のパフォーマンスレベルを示すことができることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 06:02:53 GMT)
Generation of stable Gaussian cluster states in optomechanical systems
with multifrequency drives [0.0] 光学系における$N$機械共振器の量子状態を散逸的に安定化する方法を示す。
ガウスクラスター状態の定常的準備のためのこのアプローチの性能解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:23:03 GMT)
Five policy uses of algorithmic transparency and explainability [0.0] 本稿では,ポリシー設定において,アルゴリズムの透明性と説明可能性を用いた5つの方法を示すケーススタディを提案する。
説明のための特定の要件;アルゴリズムの内部統制のための非拘束的ガイドライン;高度に規制された設定に適用可能な規則。
ケーススタディは、特定のタイプの説明のための正確な要件から、より広範な透明性の概念に焦点を当てた非特定の要件まで、幅広い範囲にわたっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 03:46:30 GMT)
Feature Enforcing PINN (FE-PINN): A Framework for Learning the
Underlying-Physics to Resolve Unbalancing in the Objective Function Terms [0.0] 我々は新しいデータフリーフレームワークFeature Enforcecing Physics Informed Neural Network (FE-PINN)を提案する。
FE-PINNはバニラPINNにおける不均衡損失関数の課題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:13:59 GMT)
Exploring the Potential of ChatGPT in Automated Code Refinement: An
Empirical Study [0.0] 最先端の言語モデルであるChatGPTは、様々な自然言語処理タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。
コードレビュータスクにおけるChatGPTの機能を理解するための実証的研究を行った。
その結果,ChatGPTは高いEMとBLEUのスコアを22.78と76.44で達成し,最先端のコードレビューデータセットでは15.50と62.88しか達成していないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:41:33 GMT)
Explaining Search Result Stances to Opinionated People [0.0] スタンスラベルとその説明が、ユーザーがより多様な検索結果を消費するのに役立つかどうかを検討する。
スタンスラベルや説明が、より多様な検索結果の消費につながることがわかりました。
しかし、この文脈では、ユーザ間で体系的な意見変化の証拠は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:08:24 GMT)
Experimental Assessment of a Forward-Collision Warning System Fusing
Deep Learning and Decentralized Radio Sensing [0.0] 本稿では、分散無線センシング(RS)に基づく自動前方衝突警報システムを提案する。
この枠組みでは、受信モードの車両は、第2の車両によって送信される連続波形(CW)をプローブ信号として使用し、対向する車両を検出する。
CWプローブ信号に印加されたドップラー信号の特徴を高速に接近する車両によって解析する深層学習(DL)モジュールにより、対向車両の検出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 19:55:10 GMT)
Ensuring Toplogical Data-Structure Preservation under Autoencoder
Compression due to Latent Space Regularization in Gauss--Legendre nodes [0.0] 我々は、正規化されたオートエンコーダが初期データ多様体をその潜在表現に1対1で再埋め込みすることを証明した。
この観察は、古典的なFashionMNISTデータセットを通じて、MRI脳スキャンの問題を実世界まで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:58:26 GMT)
Effect of the F\"orster Interaction and the Pulsed Pumping on the
Quantum Correlations of a Two Quantum Dot-Microcavity System in the Strong
Coupling Regime [0.0] 2つの量子ドットとF"オスター相互作用の系の量子相関を理論的に研究した。
F"オースター相互作用の存在は、量子的不協和が系の支配的な相関性であることを好んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 18:44:47 GMT)
Do Random and Chaotic Sequences Really Cause Different PSO Performance?
Further Results [0.0] テスト関数のベンチマークに基づいて性能を評価することにより,その現象を解析する。
以上の結果から,基礎となる分布が性能の主要な要因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:53:07 GMT)
Diversity in deep generative models and generative AI [0.0] 本稿では,カーネルをベースとした測度量子化手法を提案する。
これにより、生成されたオブジェクトの多様性が向上する。
この方法は古典的な機械学習ベンチマークでテストされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 16:55:40 GMT)
Comparing the effects of nuclear and electron spins on the formation of
neutral hydrogen molecule [0.0] 我々は中性水素分子の結合解離モデルを導入する。
原子核の運動は量子形式で表される。
核スピンと電子スピンが中性水素分子形成に及ぼす影響も考慮されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:18:29 GMT)
BioinspiredLLM: Conversational Large Language Model for the Mechanics of
Biological and Bio-inspired Materials [0.0] オープンソースの自己回帰変換器大言語モデルであるBioinspiredLLMが報告されている。
このモデルは、構造的生物学的および生体的インスパイアされた材料分野において、1,000以上の査読された記事のコーパスで微調整された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 22:12:44 GMT)
Back-Action Evading Measurement in Gravitational Wave Detectors to
Overcome Standard Quantum Limit, Using Negative Radiation Pressure [0.0] 本稿では,オプトメカニカルキャビティ上で実施した量子バックアクション回避計測手法を提案する。
セットアップにより、標準量子限界以下で出力ノイズを圧縮することができ、効率が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:01:54 GMT)
Attention-Only Transformers and Implementing MLPs with Attention Heads [0.0] 内部次元1のマスキングアテンションヘッドによりニューロンを実装できることを実証する。
また,アテンションヘッドが任意のマスキングパターンを任意に小さな誤差で符号化できることも証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 17:47:45 GMT)
Asymmetric Quantum Illumination with three-mode Gaussian State [0.0] 非対称戦略による量子照明について検討した。
このシナリオは、2モードの圧縮真空状態に比べてエラー確率が低いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 06:41:39 GMT)
Astrocyte-Integrated Dynamic Function Exchange in Spiking Neural
Networks [0.0] 本稿では,スパイキングニューラルネットワーク(SNN)の堅牢性と計算効率を向上させるための革新的な手法を提案する。
提案手法はヒト脳に広く分布するグリア細胞であるアストロサイトをSNNに統合し、アストロサイトを増強したネットワークを形成する。
特に、アストロサイトを拡張したSNNは、ほぼゼロのレイテンシと理論上無限のスループットを示し、計算効率が極めて高いことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 08:02:29 GMT)
Application of Quantum Density Matrix in Classical Question Answering
and Classical Image Classification [0.0] 古典的質問応答タスクに量子密度行列を適用することで、より効果的な性能が得られると論じる。
一連の実験により、画像分類における量子密度行列の応用は、異なるデータセットに対する一般化と高効率性を有することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 07:55:24 GMT)
An Explainable Deep-learning Model of Proton Auroras on Mars [0.0] 我々は,火星大気と揮発性エボリューティオN(MAVEN)をその場観察および下肢スキャンで用いて,純粋にデータ駆動型プロトンオーロラモデルを構築した。
太陽ゼニス角、季節的なCO2大気変動、太陽風温度、密度が、モデル化された陽子オーロラの最も重要な特徴であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 06:53:13 GMT)
AlbNER: A Corpus for Named Entity Recognition in Albanian [0.0] 本稿では、アルバニア語ウィキペディアの記事から収集した900文のコーパスであるAlbNERについて述べる。
BERTとRoBERTaによる予備的な結果から、AlbNERデータを用いて微調整およびテストした結果、モデルサイズがNERのパフォーマンスにわずかに影響を与えているのに対して、言語転送は大きな影響を与えていることがわかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 20:03:19 GMT)
Adiabatic Quantum Computation with the Fermionic Position Space
Schr\"odinger Equation [0.0] スピン系であるハミルトニアンとしてのフェルミオンシュル「オーディンガー方程式の効率的な符号化は長期的な問題である。
局所ポテンシャルを持つ有限周期格子上のフェルミオン位置空間 Schr"odinger 方程式の符号化を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 01:39:57 GMT)
A Spiking Binary Neuron -- Detector of Causal Links [0.0] 因果関係認識は、学習行動、行動計画、外界ダイナミクスの推論を目的としたニューラルネットワークの基本的な操作である。
本研究は、単純なスパイク二元性ニューロンを用いた因果関係認識を実現するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 15:34:17 GMT)
3D-Spatiotemporal Forecasting the Expansion of Supernova Shells Using
Deep Learning toward High-Resolution Galaxy Simulations [0.0] 超新星(SNe)の短い統合タイムステップは、高分解能銀河シミュレーションにおいて深刻なボトルネックとなっている。
SN爆発後の殻膨張を予測するための深層学習モデルである3D-MIMを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 15 Sep 2023 14:29:21 GMT)