Nano: Nested Human-in-the-Loop Reward Learning for Few-shot Language
Model Control [128.6] Nanoは、人間のフィードバックから継続的に学習する、ループ内の人間訓練アルゴリズムだ。
本研究では,Nanoが不適切な分布を学習し,パーソナライゼーションを実現し,個々の個人の好みの違いを高いサンプル効率で把握できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:06:45 GMT)
AVIS: Autonomous Visual Information Seeking with Large Language Model
Agent [123.8] 本稿では,視覚的質問応答フレームワークAVISを提案する。
本手法は,LLM(Large Language Model)を利用して外部ツールの利用を動的に強化する。
AVIS は Infoseek や OK-VQA などの知識集約型視覚質問応答ベンチマークの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:46:21 GMT)
Search-in-the-Chain: Towards Accurate, Credible and Traceable Large
Language Models for Knowledge-intensive Tasks [121.7] 本稿では,情報検索 (IR) と大規模言語モデル (LLM) のインタラクションのための検索・イン・ザ・チェイン (SearChain) という新しいフレームワークを提案する。
まず、LLMはChain-of-Query(CoQ)と呼ばれるグローバルな推論チェーンを生成し、各ノードはIR指向のクエリとクエリへの応答で構成される。
第2に、IRは、CoQの各ノードの回答を検証し、IRが高い信頼を与えると、取得した情報と一致しない回答を補正する。
第3に、LLMはCoQにおける不足した知識をマークすることができ、IRはこの知識を提供することができる
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:15:25 GMT)
MosaicFusion: Diffusion Models as Data Augmenters for Large Vocabulary
Instance Segmentation [110.2] 本稿では,大語彙のインスタンスセグメンテーションのための拡散に基づくデータ拡張手法を提案する。
本手法はトレーニングフリーであり,ラベル管理に依存しない。
MosaicFusionは既存のインスタンスセグメンテーションモデルの性能を大幅に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:59:42 GMT)
MetaMath: Bootstrap Your Own Mathematical Questions for Large Language
Models [94.7] 数学的推論を専門とする微調整言語モデルであるMetaMathを提案する。
具体的には、余分な知識を伴わずに複数の視点から質問を書き換えることで、数学的質問をブートストラップすることから始める。
私たちはMetaMathQAデータセット、異なるモデルサイズを持つMetaMathモデル、パブリック使用のためのトレーニングコードをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:51:40 GMT)
Towards Motion Forecasting with Real-World Perception Inputs: Are
End-to-End Approaches Competitive? [93.1] 運動予測は、自動運転車が周囲のエージェントの将来の軌道を予測できるようにするために不可欠である。
従来の予測手法は通常、現実世界のパイプラインでトレーニングやテストは行われない。
実世界の知覚入力を用いた予測手法の統一評価パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:19:45 GMT)
Make the U in UDA Matter: Invariant Consistency Learning for
Unsupervised Domain Adaptation [86.6] ICON (Invariant Consistency Learning) の略。
我々は2つの領域に等しくの地位を与えることで、教師なしDAのUを作成することを提案する。
ICON は古典的な UDA ベンチマークである Office-Home と VisDA-2017 で最先端のパフォーマンスを実現し、挑戦的な WILDS 2.0 ベンチマークでは従来の方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:43:32 GMT)
Privacy Assessment on Reconstructed Images: Are Existing Evaluation
Metrics Faithful to Human Perception? [86.6] 本研究では,手作りのメトリクスの忠実さを,再構成画像からの人間のプライバシー情報の認識に適用する。
本稿では,SemSimと呼ばれる学習に基づく尺度を提案し,オリジナル画像と再構成画像のセマンティック類似性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:58:04 GMT)
SAMRS: Scaling-up Remote Sensing Segmentation Dataset with Segment
Anything Model [85.9] 我々はSAMRSと呼ばれる大規模RSセグメンテーションデータセットを生成するための効率的なパイプラインを開発する。
SAMRSは完全に105,090の画像と1,668,241のインスタンスを持ち、既存の高解像度RSセグメンテーションデータセットを数桁上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:28:02 GMT)
AceGPT, Localizing Large Language Models in Arabic [75.6] 本稿では,アラビア語に適した局所的大言語モデル(LLM)を開発するための命令的ニーズと方法論について考察する。
本論文は、アラビア語テキストによる事前学習、ネイティブアラビア語命令を用いた教師付き微調整(SFT)、アラビア語でのGPT-4応答、AIフィードバックによる強化学習(RLAIF)を含むパッケージ化されたソリューションの概要を述べる。
目的は、文化的に認識され、価値に整合したアラビア語のLLMを訓練することであり、アラビア語を話すコミュニティの多様なアプリケーション固有のニーズに役立てることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:34:15 GMT)
Multi-Label Noise Transition Matrix Estimation with Label Correlations:
Theory and Algorithm [73.9] ノイズの多いマルチラベル学習は、大規模な正確なラベルの収集によって生じる課題により、注目を集めている。
遷移行列の導入は、マルチラベルノイズをモデル化し、統計的に一貫したアルゴリズムの開発に役立つ。
そこで本稿では, アンカーポイントを必要とせずに, ラベル相関を利用した新しい推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:35:38 GMT)
Better May Not Be Fairer: A Study on Subgroup Discrepancy in Image
Classification [73.9] CIFAR10とCIFAR100のテストセットを各画像の背景色に基づいてサブグループにアノテートすることで、自然背景色が刺激的な特徴としてどのように機能するかを検討する。
全体としての人間レベルの精度は、一貫したサブグループ性能を保証せず、この現象はImageNetで事前訓練されたモデルやデータ拡張後のモデルでも継続している。
実験の結果,FlowAugはCIFAR10/100およびCIFAR10/100-C上で,他のDA法よりも一貫したサブグループ結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 05:44:37 GMT)
Few-shot Link Prediction on N-ary Facts [70.8] n-ary 事実のリンク予測は、n-ary 事実の欠落要素を予測することである。
本稿では,n-ary 事実に関する新しいタスク,少数ショットリンク予測を提案する。
ラベル付きインスタンスに制限のあるn-aryファクトにおいて、欠落したエンティティを予測することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:34:57 GMT)
Ada3Diff: Defending against 3D Adversarial Point Clouds via Adaptive
Diffusion [70.6] ディープ3Dポイントクラウドモデルは敵攻撃に敏感であり、自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションに脅威をもたらす。
本稿では,適応強度推定器と拡散モデルを用いて,プリスタンデータ分布を再構築できる新しい歪み認識型防衛フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:42:02 GMT)
Global Context Aggregation Network for Lightweight Saliency Detection of
Surface Defects [70.5] 我々は,エンコーダ・デコーダ構造上の表面欠陥を簡易に検出するためのGCANet(Global Context Aggregation Network)を開発した。
まず、軽量バックボーンの上部層に新しいトランスフォーマーエンコーダを導入し、DSA(Depth-wise Self-Attention)モジュールを通じてグローバルなコンテキスト情報をキャプチャする。
3つの公開欠陥データセットの実験結果から,提案したネットワークは,他の17の最先端手法と比較して,精度と実行効率のトレードオフを良好に達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 06:19:11 GMT)
ProtoEM: A Prototype-Enhanced Matching Framework for Event Relation
Extraction [69.7] イベント関係抽出(ERE)は、テキスト中のイベント間の複数の種類の関係を抽出することを目的としている。
既存の手法では、イベント関係を異なるクラスに分類し、これらの関係の本質的な意味を不適切に捉えている。
複数種類の事象関係の連成抽出のためのプロトタイプ強化マッチング(ProtoEM)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:26:06 GMT)
Nested Event Extraction upon Pivot Element Recogniton [68.7] ネストイベントは、外部イベントの引数や内部イベントのトリガーとして同時に機能するPivot Elements(PE)の一種である。
本稿では,PEの認識に基づくネストイベントを抽出するPerNeeという新しいモデルを提案する。
PerNeeはACE2005-Nest、Genia11、Genia13の最先端のパフォーマンスを一貫して達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:58:06 GMT)
ReConcile: Round-Table Conference Improves Reasoning via Consensus among
Diverse LLMs [68.6] 大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクに苦戦している。
コンセンサスを改善するために,多様な思考と議論を促進するためにReConcileを提案する。
3つのエージェントとして、ChatGPT、Bard、Claude2でReConcileを実装します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:12:45 GMT)
Reinforce Data, Multiply Impact: Improved Model Accuracy and Robustness
with Dataset Reinforcement [68.4] 本研究では、強化データセット上でトレーニングされたモデルアーキテクチャの精度が、ユーザにとって追加のトレーニングコストなしで向上するように、データセットを改善する戦略を提案する。
ImageNet+と呼ばれるImageNetトレーニングデータセットの強化バージョンと、強化されたデータセットCIFAR-100+、Flowers-102+、Food-101+を作成します。
ImageNet+でトレーニングされたモデルは、より正確で、堅牢で、校正され、下流タスクにうまく転送されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:36:14 GMT)
Masking Improves Contrastive Self-Supervised Learning for ConvNets, and
Saliency Tells You Where [68.2] 我々は、畳み込みニューラルネットワークのためのコントラスト学習フレームワークにマスキング操作を組み込むことの負担を軽減することを目的としている。
マスクされた領域が、前景と背景の間に均等に分散されていることを考慮し、塩分濃度の制約を明示的に考慮することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:58:38 GMT)
Robotic Offline RL from Internet Videos via Value-Function Pre-Training [67.4] ロボットオフラインRLにおける大規模ビデオデータセットを活用するシステムを開発した。
ビデオデータセットにおける価値学習は、下流のロボットオフラインRLに対して、他のアプローチよりも理解しやすい表現を学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:59:14 GMT)
Seeing is not always believing: Benchmarking Human and Model Perception
of AI-Generated Images [66.2] 人工知能(AI)技術の進歩が偽写真を生み出すのではないかという懸念が高まっている。
本研究の目的は、最先端のAI生成視覚コンテンツを識別するためのエージェントを包括的に評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:16:28 GMT)
OneNet: Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by
Online Ensembling [65.9] ドリフト問題に対処するため,textbfOnline textbfensembling textbfNetwork (OneNet)を提案する。
OneNet は State-Of-The-Art (SOTA) 法と比較してオンライン予測エラーを $mathbf50%$ 以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 06:59:14 GMT)
Private Ad Modeling with DP-SGD [59.1] プライバシ保護MLにおけるよく知られたアルゴリズムは、差分プライベート勾配降下(DP-SGD)である
本研究では,DP-SGDをクリックスルー率,変換率,変換イベント数などの広告モデリングタスクに適用する。
私たちの研究は、DP-SGDが広告モデリングタスクのプライバシーとユーティリティの両方を提供できることを実証的に実証した初めてのものです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:20:15 GMT)
Towards Green AI in Fine-tuning Large Language Models via Adaptive
Backpropagation [58.6] ファインチューニングは、トレーニング済みの大規模言語モデル(LLM)を下流アプリケーションに適用する最も効果的な方法である。
既存の高速微調整技術は, FLOPの低減に限界がある。
本稿では,異なるテンソルのバックプロパゲーションコストを適応的に評価する新しい手法であるGreenTrainerについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 21:55:18 GMT)
Pixel Adaptive Deep Unfolding Transformer for Hyperspectral Image
Reconstruction [58.3] 我々は,HSI再構成のためのPixel Adaptive Deep Unfolding Transformer (PADUT)を提案する。
データモジュールでは、画素レベルの劣化に焦点を合わせるために、画素適応降下ステップが使用される。
先行モジュールでは、非局所スペクトル変換器(NST)を導入し、回復のためのHSIの3次元特性を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:20:22 GMT)
Scale-MAE: A Scale-Aware Masked Autoencoder for Multiscale Geospatial
Representation Learning [55.8] 本研究では,異なるスケールでデータ間の関係を明示的に学習する事前学習手法であるScale-MAEを提案する。
その結果,低周波画像と高周波画像の両方を再構成することで,リモートセンシング画像のマルチスケール表現が堅牢になることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 02:34:12 GMT)
Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection [55.5] 本稿では,学習中に識別情報を利用する自己指導型学習システムを導入するが,通常の例のデータ多様体に焦点をあてる。
MVTec ADデータセットを用いた実験では,高い検出性能と局所化性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:57:23 GMT)
Quantum advantage in a unified scenario and secure detection of
resources [55.2] 我々は、量子優位性を持つ異なるアプローチを研究するために単一のタスクを考える。
我々は、キュービット通信の全体プロセスにおける最適成功確率が、cbit通信のそれよりも高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:06:20 GMT)
Deepfake audio as a data augmentation technique for training automatic
speech to text transcription models [55.2] 本稿では,ディープフェイク音声に基づくデータ拡張手法を提案する。
インド人(英語)が生成したデータセットが選択され、単一のアクセントの存在が保証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 11:33:03 GMT)
Understanding Deep Gradient Leakage via Inversion Influence Functions [53.2] Deep Gradient Leakage (DGL)は、勾配ベクトルからプライベートトレーニングイメージを復元する非常に効果的な攻撃である。
得られた画像とプライベート勾配との間の閉形式接続を確立する新しいインバージョンインフルエンス関数(I$2$F)を提案する。
I$2$Fは、一般的に異なるモデルアーキテクチャ、データセット、アタック実装、ノイズベースの防御に基づいてDGLを効果的に近似したことを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:26:24 GMT)
Reduce, Reuse, Recycle: Is Perturbed Data better than Other Language
augmentation for Low Resource Self-Supervised Speech Models [52.9] 自己教師付き表現学習(SSRL)は、教師付きモデルと比較して下流音素認識の性能を改善した。
SSRLモデルのトレーニングには大量の事前学習データが必要である。
本稿では,低リソース条件下でのSSRLモデルの事前学習に音声拡張を用い,音素認識をダウンストリームタスクとして評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 10:09:09 GMT)
Self-Explanation Prompting Improves Dialogue Understanding in Large
Language Models [52.2] 大規模言語モデル(LLM)の理解能力を高めるための新たな「自己説明(Self-Explanation)」を提案する。
このタスクに依存しないアプローチでは、タスク実行前の各対話発話を分析し、様々な対話中心のタスクのパフォーマンスを向上させる必要がある。
6つのベンチマークデータセットによる実験結果から,本手法は他のゼロショットプロンプトよりも一貫して優れており,数ショットプロンプトの有効性を超えていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:41:34 GMT)
EMS: 3D Eyebrow Modeling from Single-view Images [51.9] 単視3D視線再構成のための最初の学習ベースフレームワークであるEMSを提案する。
根の位置が著しく隠蔽されている問題に対処するために,根の局在を密度マップ推定タスクとして定式化する。
提案する全てのネットワークのトレーニングを支援するため,我々は最初の3次元合成アイブロウデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 10:55:11 GMT)
Posterior Contraction Rates for Mat\'ern Gaussian Processes on
Riemannian Manifolds [51.7] 我々は,本質的なガウス過程が実際により優れた性能を発揮することを示す。
我々の研究は、データ効率の異なるレベルを区別するために、よりきめ細かい分析が必要であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 19:35:35 GMT)
Gravity Network for end-to-end small lesion detection [50.4] 本稿では,医療画像の小さな病変を特異的に検出するワンステージエンド・ツー・エンド検出器を提案する。
小さな病変の正確な局在化は、その外観と、それらが見つかる様々な背景によって困難を呈する。
この新たなアーキテクチャをGravityNetと呼び、新しいアンカーを重力点と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:02:22 GMT)
CNNs for JPEGs: A Study in Computational Cost [50.0] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は過去10年間で驚くべき進歩を遂げてきた。
CNNはRGBピクセルから直接データの堅牢な表現を学習することができる。
近年,圧縮領域から直接学習できる深層学習手法が注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 19:31:30 GMT)
How to Index Item IDs for Recommendation Foundation Models [49.4] Recommendation foundation modelは、リコメンデーションタスクを自然言語タスクに変換することで、リコメンデーションのために大きな言語モデル(LLM)を利用する。
過度に長いテキストや幻覚的なレコメンデーションを生成するのを避けるために、LCM互換のアイテムIDを作成することが不可欠である。
本稿では,シーケンシャルインデックス,協調インデックス,セマンティックインデックス(コンテンツベース)インデックス,ハイブリッドインデックスの4つを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:55:17 GMT)
Improving Generalization in Game Agents with Data Augmentation in
Imitation Learning [47.7] 一般化は、関連するが目に見えないシナリオでうまく機能する能力である。
アルゴリズムがトレーニング分布外の有意義な行動を取る必要があるため、模倣学習エージェントには一般化が難しい。
教師あり学習におけるデータ強化の成功に触発されて、トレーニングデータを強化し、データセット内の状態と行動の分布が実際の状態-行動分布をより良く表現できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:08:53 GMT)
Diffusion Augmentation for Sequential Recommendation [47.4] 本稿では,より高品質な生成のためのDiffuASR(Diffusion Augmentation for Sequential Recommendation)を提案する。
DiffuASRによる強化データセットは、複雑なトレーニング手順なしで、シーケンシャルレコメンデーションモデルを直接トレーニングするために使用することができる。
3つの逐次レコメンデーションモデルを用いた3つの実世界のデータセットに関する広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:31:34 GMT)
Model evaluation for extreme risks [46.5] AI開発のさらなる進歩は、攻撃的なサイバー能力や強力な操作スキルのような極端なリスクを引き起こす能力につながる可能性がある。
モデル評価が極端なリスクに対処するために重要である理由を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:48:42 GMT)
NOC: High-Quality Neural Object Cloning with 3D Lifting of Segment
Anything [46.4] 我々は,新しい高品質な3次元オブジェクト再構成法であるニューラルオブジェクトクローニング(NOC)を提案する。
本稿では,SAMの多視点2次元セグメンテーションマスクを統一された3次元変動場に引き上げるための新しい戦略を提案する。
さらに, SAMエンコーダの2次元特徴を3次元SAMフィールドに引き上げ, 対象物体の再現性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 11:02:57 GMT)
CNNs for JPEGs: A Study in Computational Cost [45.7] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は過去10年間で驚くべき進歩を遂げてきた。
CNNはRGBピクセルから直接データの堅牢な表現を学習することができる。
近年,圧縮領域から直接学習できる深層学習手法が注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 19:40:11 GMT)
Pixel-wise Smoothing for Certified Robustness against Camera Motion
Perturbations [45.6] 本稿では,3D-2Dプロジェクティブ・トランスフォーメーションのロバスト性を証明するための,新しい,効率的かつ実用的なフレームワークを提案する。
我々は3次元物理空間ではなく2次元ピクセル空間上の滑らかな分布を活用し、高価なカメラモーションサンプリングの必要性を排除した。
提案手法は,約80%の精度を達成し,投影された画像フレームの30%しか利用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 19:15:49 GMT)
One generalization of the Dicke-type models [45.3] 我々は、Jaynes-CummingsモデルとTavis-Cummingsモデルの可能な一般化の族について論じる。
我々は、パラダイム的量子光学モデルを一般化する(実際には)非エルミート的ハミルトニアンの族を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:29:45 GMT)
Deep Imbalanced Time-series Forecasting via Local Discrepancy Density [45.2] 本稿では, 急激な変化による損失の軽減と, 正常な状態による損失のアップ重み付けを行う再重み付けフレームワークを提案する。
我々は、我々の再重み付けフレームワークを適用することで、MSEを平均で10.1%減らし、最先端モデルで最大18.6%減らすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:21:07 GMT)
RadOnc-GPT: A Large Language Model for Radiation Oncology [42.9] RadOnc-GPTは、アリゾナ州のマヨクリニックの放射線腫瘍学患者記録と臨床記録の大規模なデータセットに基づいて微調整された。
このモデルは、放射線治療レギュレータの生成、最適な放射線モダリティの決定、診断記述/ICDコードの提供という、3つの重要なタスクを指導チューニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 05:54:26 GMT)
Learning to Diversify Neural Text Generation via Degenerative Model [40.0] 本稿では, 2つのモデルをトレーニングすることで, 再生不良を防止する新しい手法を提案する。
まず、望ましくないパターンを増幅するように設計されたモデルをトレーニングします。
次に、第1のモデルが学べないパターンに注目して、第2のモデルの多様性を高めます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 04:57:10 GMT)
The Cambridge Law Corpus: A Corpus for Legal AI Research [39.5] 我々は、法的なAI研究のためのコーパスであるCambridge Law Corpus (CLC)を紹介する。
英国から250,000件以上の訴訟が起こっている。
ほとんどのケースは21世紀のものであるが、コーパスには16世紀のものが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 19:35:21 GMT)
Learning algorithms for identification of whisky using portable Raman
spectroscopy [37.7] 我々は、さまざまな機械学習アルゴリズムを調べ、ポータブルなラマン分光装置で直接インターフェースした。
機械学習モデルは、28の商用サンプルのブランド識別において99%以上の精度を達成可能であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 02:27:05 GMT)
Human Action Co-occurrence in Lifestyle Vlogs using Graph Link
Prediction [33.6] 1組の視覚アクションとそれに対応するビデオクリップを共起する12kのグラフからなるACEデータセットを公開し、公開します。
視覚情報とテキスト情報を利用して2つのアクションが共起しているかどうかを自動的に推測するグラフリンク予測モデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:27:57 GMT)
Creativity Support in the Age of Large Language Models: An Empirical
Study Involving Emerging Writers [33.4] 経験的ユーザスタディを通じて,プロのライターを支援するため,現代の大規模言語モデルの有用性について検討する。
筆者らは3種類の認知活動の全てにLLMの助けを求める一方で、LLMは翻訳やレビューに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 01:49:36 GMT)
Development of Hybrid ASR Systems for Low Resource Medical Domain
Conversational Telephone Speech [33.2] HYKISTプロジェクトにおいて,ドイツ語を話す医師とアラビア語またはベトナム語を話す患者とのコミュニケーションについて検討した。
HYKISTの目的は、通常非専門のバイリンガルインタプリタを自動音声翻訳システムでサポートし、患者のケアを改善し、言語障壁を克服することである。
本研究では,2つの言語対,データ収集,各種音響モデルアーキテクチャ,方言による難易度について,この会話音声翻訳タスクのためのASRシステム開発作業について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 10:15:15 GMT)
PanoVOS: Bridging Non-panoramic and Panoramic Views with Transformer for
Video Segmentation [32.5] パノラマビデオデータセットPanoVOSを提案する。
データセットは150本のビデオに高解像度と多様なモーションを提供する。
パノラマ空間整合変換器(PSCFormer)は,従来のフレームのセマンティック境界情報を,現在のフレームとの画素レベルのマッチングに有効に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 04:39:47 GMT)
Automatic Answerability Evaluation for Question Generation [32.1] 本研究は,提案した質問が参照回答によって答えられるかどうかを評価するために,提案手法をPMAN(Prompting-based Metric on ANswerability)として提案する。
ChatGPTに基づくQGモデルの実装は,解答可能な質問を生成する上で,最先端(SOTA)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 00:13:07 GMT)
Decision Fusion Network with Perception Fine-tuning for Defect
Classification [32.0] 本稿では,意味決定を特徴決定に組み込んだ決定融合ネットワーク(DFNet)を提案する。
特に,意味決定枝と特徴決定枝の機能ベクトルから意味ベクトルを抽出し,それらを融合して最終分類決定を行う決定融合モジュール(DFM)を導入する。
セグメンテーション監視におけるラベルエッジの不確かさの影響に対処するために,内外分離重み行列を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 05:41:25 GMT)
H2O+: An Improved Framework for Hybrid Offline-and-Online RL with
Dynamics Gaps [31.6] 我々はH2O+と呼ばれる新しいアルゴリズムを開発し、オフラインおよびオンライン学習の様々な選択肢を橋渡しする優れた柔軟性を提供します。
先進的なクロスドメインとオフラインのRLアルゴリズムよりも優れた性能と柔軟性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:58:22 GMT)
DeFormer: Integrating Transformers with Deformable Models for 3D Shape
Abstraction from a Single Image [31.2] 本稿では,パラメータ化デフォルマブルモデルと統合された新しいバイチャネルトランスフォーマアーキテクチャを提案し,プリミティブのグローバルおよび局所的な変形を同時に推定する。
DeFormerは、最先端技術よりもより良い再構築精度を実現し、一貫したセマンティック対応で可視化し、解釈性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 02:46:43 GMT)
Automatic view plane prescription for cardiac magnetic resonance imaging
via supervision by spatial relationship between views [30.6] 本研究は、自動心臓磁気共鳴(CMR)ビュープランニングのための、臨床互換でアノテーションのないシステムを提案する。
システムは、特に、対象の平面とソースビューの間の交差する線の位置を空間的関係にマイニングする。
ソースビューで予測される複数のターゲット面の相互作用は、積み重ねられた時間ガラスアーキテクチャで利用され、徐々にレグレッションが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 11:36:42 GMT)
Talk2Care: Facilitating Asynchronous Patient-Provider Communication with
Large-Language-Model [30.0] LLMを利用したコミュニケーションシステムTalk2Careを,高齢者と医療提供者向けに開発した。
高齢者に対しては,音声アシスタント(VA)の利便性とアクセシビリティを活用し,効果的な情報収集のためのLLMを利用したVAインタフェースを構築した。
その結果,Talk2Careはコミュニケーションプロセスを促進し,高齢者の健康情報を充実させ,提供者の努力と時間を著しく節約できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 00:45:51 GMT)
Deformable 3D Gaussians for High-Fidelity Monocular Dynamic Scene
Reconstruction [29.8] 暗黙の神経表現は動的シーンの再構築とレンダリングのための新しい道を開いた。
本稿では,3次元ガウシアンを明示的に表現した3次元ガウシアンスプラッティング手法を提案する。
提案手法は,レンダリング品質と高速化の観点から,既存の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, 22 Sep 2023 16:04:02 GMT)
LoGoPrompt: Synthetic Text Images Can Be Good Visual Prompts for
Vision-Language Models [29.0] 合成テキスト画像は視覚言語モデルにとって良い視覚的プロンプトであることを示す。
視覚的プロンプト選択に分類対象を再構成する LoGoPrompt を提案する。
本手法は,数ショット学習,ベース・ツー・ニュージェネリゼーション,ドメイン・ジェネリゼーションにおいて,最先端の手法を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 02:46:55 GMT)
Truncated Laplace and Gaussian mechanisms of RDP [28.2] ラプラス機構とガウス機構は、微分プライバシーの主要なメカニズムである。
無限範囲の確率変数によって、ラプラスとガウスのメカニズムは、負数のような意味的に不可能な値を返すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 06:37:45 GMT)
Accurate and Fast Compressed Video Captioning [28.2] 既存のビデオキャプションアプローチでは、デコードされたビデオから最初にビデオフレームをサンプリングし、その後のプロセスを実行する必要がある。
圧縮領域の異なる視点からビデオキャプションについて検討し、既存のパイプラインに対してマルチフォールドの利点をもたらす。
本稿では,ビデオキャプションの圧縮領域において,ビデオキャプションの圧縮領域から学習可能な,シンプルで効果的なエンドツーエンド変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:43:22 GMT)
Realization of Causal Representation Learning to Adjust Confounding Bias
in Latent Space [28.1] 因果DAG (Directed Acyclic Graphs) は通常、2次元平面において考慮される。
本稿では,変数の値がもはや時間スタンプに依存しておらず,時系列を軸と見なすことができるEmphdo-DAGとして因果DAGを再定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:57:55 GMT)
Dynamic ASR Pathways: An Adaptive Masking Approach Towards Efficient
Pruning of A Multilingual ASR Model [27.9] 本稿では,多言語ASRモデルを効率的に刈り取るための2つのシナリオにおいて,適応マスキング手法を提案する。
提案手法は,固定されたサブネットワーク構造に関する未熟な決定を回避し,動的にサブネットワークに適応する。
本手法は,スパース単言語モデルを対象としている場合,既存のプルーニング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, 22 Sep 2023 17:30:28 GMT)
Measuring the Loschmidt amplitude for finite-energy properties of the
Fermi-Hubbard model on an ion-trap quantum computer [27.8] 本稿では,現在の量子コンピュータ上での量子古典的時系列アルゴリズムの動作について検討する。
具体的には,Fermi-Hubbardモデルに対するLoschmidt振幅をQuantinuum H2-1トラップイオンデバイス上の16$site ladder geometry(32軌道)で測定する。
有限エネルギーにおける局所観測可能量の期待値を測定することにより、量子古典アルゴリズムの完全動作に対する雑音の影響を数値解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:23:32 GMT)
Lessons learned from the evaluation of Spanish Language Models [27.7] 本稿では,スペイン語の言語モデルと,以下の結果との比較を行う。
我々は、その根底にある要因を理解するために、さらなる研究の必要性を論じる。
スペイン語のための言語技術開発における最近の活動は歓迎されるが、我々の結果は、言語モデルの構築は依然としてオープンでリソースの多い問題であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:55:52 GMT)
One Fits All:Power General Time Series Analysis by Pretrained LM [23.3] 自然言語や画像の事前学習モデルでは,すべてのメイン時系列解析タスクにおいて,同等あるいは最先端のパフォーマンスが得られることを示す。
この結果から,自然言語や画像を用いた事前学習モデルでは,すべての時系列解析タスクにおいて,同等あるいは最先端のパフォーマンスが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 22:56:03 GMT)
NeRRF: 3D Reconstruction and View Synthesis for Transparent and Specular
Objects with Neural Refractive-Reflective Fields [23.1] ニューラル放射場(NeRF)に屈折反射場を導入する
NeRFは直線線を使用し、屈折や反射によって引き起こされる複雑な光路の変化に対処できない。
本稿では,効果的かつ効果的なアンチエイリアスを実現するための仮想コーンスーパーサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:59:12 GMT)
Prototype-Enhanced Hypergraph Learning for Heterogeneous Information
Networks [22.6] 異種情報ネットワークにおけるノード分類のためのプロトタイプ強化ハイパーグラフ学習手法を提案する。
提案手法はノード間の高次関係を捕捉し,メタパスに依存することなく意味情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:51:15 GMT)
On Data Fabrication in Collaborative Vehicular Perception: Attacks and
Countermeasures [22.3] コネクテッド・自動運転車(CAV)の知覚能力を大幅に向上させる協調的知覚は、潜在的なセキュリティリスクをもたらす。
本研究では,攻撃者が悪質なデータを被害者に提供し,その知覚結果を妨害する各種リアルタイムデータ作成攻撃を提案する。
我々の攻撃は、高忠実度シミュレーションシナリオにおいて86%以上の高い成功率を示し、実世界の実験で実現可能である。
本研究では、良性車両が悪質な製造を共同で明らかにできる系統的異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:54:04 GMT)
CFGPT: Chinese Financial Assistant with Large Language Model [21.5] CFGPTと命名された中国の金融生成事前学習型トランスフォーマフレームワークを提案する。
CFDataは、事前トレーニングデータセットと教師付き微調整データセットの両方で構成されている。
CFLLMはCFDataで2段階の訓練を受け、事前訓練と微調整を継続する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:52:07 GMT)
Learning high-level visual representations from a child's perspective
without strong inductive biases [21.5] 我々は、子どもの視覚体験のリアルなプロキシ上で、明示的な監督なしに最先端のニューラルネットワークを訓練する。
埋め込みモデルと生成モデルの両方を、1人の子供から200時間のヘッドカムビデオでトレーニングします。
同じデータで訓練された生成モデルは、部分的にマスキングされたオブジェクトの単純な性質を外挿することに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:41:47 GMT)
SLAM for Visually Impaired Navigation: A Systematic Literature Review of
the Current State of Research [21.2] 視覚障害者(VIB)がナビゲーションの経験,ニーズ,課題を理解するために行った匿名世界調査の結果を報告する。
本稿では,VIB の人々を対象としたSLAM ベースのソリューションに関する最近の研究の体系的な文献レビューを行う。
SLAMベースのソリューションは、視覚障害者が効果的にナビゲートできる能力を改善する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:43:50 GMT)
Provably Robust and Plausible Counterfactual Explanations for Neural
Networks via Robust Optimisation [20.5] PROPLACE(Provably RObust and PLAUSible Counterfactual Explanations)を提案する。
証明可能な堅牢なCEを計算し、その収束性、健全性、完全性を証明するための反復アルゴリズムを定式化する。
ProPLACEは,3つの評価点において,計測値に対する最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 00:12:09 GMT)
PlanFitting: Tailoring Personalized Exercise Plans with Large Language
Models [20.1] 個人化された運動計画を支援する会話型AIであるPlanFittingを紹介する。
PlanFittingを使えば、自然言語でさまざまな制約やクエリを記述できる。
パーソナライズされ、行動可能で、エビデンスに基づくエクササイズプランを生成する上で、PlanFittingの可能性を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 00:55:52 GMT)
FITS: Modeling Time Series with $10k$ Parameters [19.4] 本稿では,時系列解析のための軽量かつ強力なモデルFITSを紹介する。
FITSは、時系列は複素周波数領域で直接操作できるという原理で機能する。
時系列予測や異常検出タスクの最先端モデルに匹敵するパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 01:54:38 GMT)
FairComp: Workshop on Fairness and Robustness in Machine Learning for
Ubiquitous Computing [18.5] ユビキタスコンピューティング(UbiComp)の研究成果が倫理的かつ公正であることを保証するにはどうすればいいのか?
本ワークショップは,ユビコン研究の公正性とその社会的,技術的,法的意味について論じることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:04:51 GMT)
BenLLMEval: A Comprehensive Evaluation into the Potentials and Pitfalls
of Large Language Models on Bengali NLP [18.4] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーの1つとして登場した。
低リソースバングラ語に対するLLMの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 20:29:34 GMT)
PASTA: Proportional Amplitude Spectrum Training Augmentation for
Syn-to-Real Domain Generalization [18.3] そこで我々は,PASTA(Proportional Amplitude Spectrum Training Augmentation)を提案し,合成-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-
PASTAは相補的でありながら、より複雑な最先端の一般化手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 19:38:35 GMT)
WiCV@CVPR2023: The Eleventh Women In Computer Vision Workshop at the
Annual CVPR Conference [18.1] WiCVは、コンピュータビジョンのコミュニティにおいて、表現不足の女性の声を増幅することを目的としている。
このような出来事は、フィールド内の男女不均衡に対処する上で重要な役割を担っていると我々は信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 10:15:38 GMT)
Breast Cancer Immunohistochemical Image Generation: a Benchmark Dataset
and Challenge Review [17.6] 乳がん化学画像生成に挑戦し,病理画像生成における深層学習技術の新たな考え方を探究した。
この課題は、登録されたH&EとIHCステインイメージペアを提供し、参加者はこれらのイメージを使用して、対応するH&EステインイメージからIHCステインイメージを直接生成できるモデルをトレーニングする必要がある。
我々は,PSNRとSSIMの指標に基づいて,上位5つの手法を選択し,レビューし,対応するパイプラインと実装の概要を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:14:42 GMT)
Modeling Recommender Ecosystems: Research Challenges at the Intersection
of Mechanism Design, Reinforcement Learning and Generative Models [17.5] システム内のすべてのアクターのインセンティブと行動のモデリングは、システムがこれらのアクターにもたらす価値を最大化し、全体のエコシステム「健康」を改善するために厳密に必要である、と我々は主張する。
本稿では、これらの要素を包含する概念的枠組みを提案し、これらの異なる分野の交差点に現れる多くの研究課題を明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 02:42:01 GMT)
Emergent mechanisms for long timescales depend on training curriculum
and affect performance in memory tasks [17.3] 私たちはRNNに$N$-parityと$N$-delayed Match-to-sampleタスクの解決を依頼します。
どちらのタスクにおいても、RNNはより長い時間スケールでN$を増大させるが、学習目標によって異なるメカニズムを使用する。
この結果から,タスク要求に対する時間スケールの適用により,より複雑な目標の学習が可能になり,RNNの性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:26:49 GMT)
Deep learning probability flows and entropy production rates in active
matter [17.1] 本研究では,システムの確率密度のスコアを推定するディープラーニングフレームワークを開発する。
このスコアを表すために、空間的に局所的なトランスフォーマーベースのネットワークアーキテクチャを導入する。
我々のネットワークの1つのインスタンスが、ひとつのパッキング分数で4096粒子のシステムで訓練された場合、位相図の他の領域に一般化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:44:18 GMT)
Forecasting Response to Treatment with Deep Learning and Pharmacokinetic
Priors [17.1] 薬物の薬物動態効果の深層学習モデルを示す新しいエンコーダを提案する。
現実的にシミュレーションされた実世界のデータを用いて血糖値を予測する作業において,本手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:43:41 GMT)
Assessing the Impact of Personality on Affective States from Video Game
Communication [17.0] 個性の違いは、私たちの好み、特徴、価値観を決定する。
本研究では,チームベースの協調現実ゲームにおけるプレイヤーが感情的に自己表現する傾向に及ぼす個性の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:24:37 GMT)
Large Language Models and Control Mechanisms Improve Text Readability of
Biomedical Abstracts [17.0] 本稿では,生物医学的抽象的単純化作業における最先端の大規模言語モデル(LLM)の能力について検討する。
適用方法は、ドメインファインチューニングとプロンプトベースの学習を含む。
BLEU,ROUGE,SARI,BERTscoreなど,さまざまな自動評価指標を用い,人的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 22:47:32 GMT)
Crime Hot-Spot Modeling via Topic Modeling and Relative Density
Estimation [16.6] そこで本研究では,類似の通話をグループ化して,犯罪記録の収集から相対的な空間分布を決定する手法を提案する。
アトランタ警察署の大量の物語資料を対象とした実験により,本手法の有効性が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 21:36:39 GMT)
OmniDrones: An Efficient and Flexible Platform for Reinforcement
Learning in Drone Control [16.6] 我々は、ドローン制御における強化学習に適した、効率的で柔軟なプラットフォームであるOmniDronesを紹介した。
ボトムアップ設計アプローチを採用しており、ユーザーは様々なアプリケーションシナリオを簡単に設計し、実験することができる。
また、シングルドローンホバリングから過度に作動するシステムトラッキングまで、さまざまなベンチマークタスクも提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:26:36 GMT)
LiSum: Open Source Software License Summarization with Multi-Task
Learning [16.5] オープンソースソフトウェア(OSS)ライセンスは、ユーザーが合法的にソフトウェアを再利用、修正、配布できる条件を規制している。
コミュニティには様々なOSSライセンスがあり、形式言語で書かれている。
ユーザスタディとコミュニティにおけるライセンスの急速な成長に動機付けられ,自動ライセンス要約に向けた最初の研究を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 06:27:57 GMT)
Right to be Forgotten in the Era of Large Language Models: Implications,
Challenges, and Solutions [16.5] Forgotten(RTBF)となる権利は、技術の進化の結果として最初に確立された。
近年のLarge Language Models (LLMs) は RTBF への準拠に新たな課題を提起している。
これらの課題を探求し、RTBFの技術的ソリューションをどのように実装するかについての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 01:43:33 GMT)
An Efficient and Secure Arbitrary N-Party Quantum Key Agreement Protocol
Using Bell States [16.3] ベル状態とベル測定を用いた2つの量子鍵合意プロトコルが最近Shuklaらによって提案された。
Zhu氏らは、いくつかのセキュリティ欠陥があることを指摘し、改善されたバージョンを提案した。
本研究は,量子鍵契約の正当性,セキュリティ,プライバシ,公正性を保証できるプロトコルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:02:18 GMT)
Robust Fitted-Q-Evaluation and Iteration under Sequentially Exogenous
Unobserved Confounders [16.2] 連続的に外生的でない共同設立者が存在する場合、ロバストな政策評価と政策最適化について検討する。
本研究は,敗血症治療のシミュレーションと実世界の縦断医療データの両方において,複雑性境界,洞察,有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:15:07 GMT)
GENTLE: A Genre-Diverse Multilayer Challenge Set for English NLP and
Linguistic Evaluation [15.9] GENTLEは17Kトークンからなる新しい混成英語チャレンジコーパスである。
GENTLEは様々なNLPタスクに手動で注釈付けされる。
我々は、GENTLE上での最先端NLPシステムの評価を行い、全てのタスクにおいて、少なくともいくつかのジャンルにおいて深刻な劣化が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 03:31:17 GMT)
Leveraging Large Language Models to Power Chatbots for Collecting User
Self-Reported Data [15.8] 大きな言語モデル(LLM)は、自然言語のプロンプトを受け入れてチャットボットを構築する新しい方法を提供する。
我々は,チャットボットが自然に会話し,データを確実に収集する上で,プロンプトの設計要因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 22:33:24 GMT)
Two for One: Diffusion Models and Force Fields for Coarse-Grained
Molecular Dynamics [15.7] 我々は、スコアベース生成モデル、力場、分子動力学の接続を利用して、トレーニング中に力入力を必要とせずにCG力場を学習する。
従来よりも大幅に簡易化されたトレーニングセットアップを持つ一方で,本手法がいくつかの小～中規模のタンパク質シミュレーションの性能向上につながることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 11:38:27 GMT)
Efficient N:M Sparse DNN Training Using Algorithm, Architecture, and
Dataflow Co-Design [15.5] 本稿では,アルゴリズム,アーキテクチャ,データフロー共設計を用いたN:MスパースDNNの計算効率向上学習手法を提案する。
アルゴリズムレベルでは、重みのN:M空間を利用するために、BDWPと呼ばれる双方向の重み決定法が提案されている。
アーキテクチャレベルでは、通常の高密度演算と計算効率のN:Mスパース演算の両方をサポートするために、DNNトレーニング用のスパースアクセラレータSATが開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:26:19 GMT)
Deep3DSketch+: Rapid 3D Modeling from Single Free-hand Sketches [15.4] 本稿では,1つのフリーハンドスケッチのみを用いて,複数のスケッチやビュー情報を入力せずに3次元モデリングを行う,新しいエンドツーエンドアプローチであるDeep3DSketch+を紹介する。
実験により, 合成データと実データの両方において, 最新技術(SOTA)の性能が有効であることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:12:13 GMT)
The Topology and Geometry of Neural Representations [15.4] 神経科学における中心的な問題は、知覚的および認知的内容の脳表現をどう特徴付けるかである。
従来の研究は、その表現幾何学によって脳の表現を特徴づけてきた。
本稿では,表現類似性分析の拡張であるトポロジカル表現類似性解析(tRSA)を提案する。
シミュレーションと機能的MRI(fMRI)データの両方を用いて,モデル選択の感度と特異性の観点から,この新たな統計群を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:55:25 GMT)
Robust Ellipsoid Fitting Using Axial Distance and Combination [15.4] ランダムサンプルコンセンサス(RANSAC)では、楕円体フィッティングの問題は点からモデルまでの距離を最小化する問題として定式化することができる。
代数的距離から変換される軸距離と呼ばれる新しい距離計量を提案する。
軸方向距離とサンプソン距離の組合せを用いて, 試料集束型楕円体フィッティング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:23:30 GMT)
SayNav: Grounding Large Language Models for Dynamic Planning to
Navigation in New Environments [15.0] 我々は,Large Language Models (LLMs) からの人間の知識を活用し,複雑なナビゲーションタスクへの効率的な一般化を行う新しいアプローチであるSayNavを提案する。
SayNavは、探索された環境の3Dシーングラフを漸進的に構築する、新しい接地メカニズムを使用している。
我々は,多目的ナビゲーションタスクのSayNavを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 20:35:17 GMT)
3D-MuPPET: 3D Multi-Pigeon Pose Estimation and Tracking [14.5] 3D-MuPPETは,対話的な速度で最大10羽のハトの3Dポーズをマルチビューで推定・追跡するフレームワークである。
対応マッチングでは,まず第1フレームのグローバルIDに2D検出を動的にマッチングし,次に2Dトラッカーを用いて後続のフレームでの対応性を維持する。
また、1羽のハトのデータで訓練されたモデルが、複数のハトを含むデータに匹敵する結果をもたらすという、新しいユースケースも紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:00:03 GMT)
Diagnosing and exploiting the computational demands of videos games for
deep reinforcement learning [14.0] 本稿では,タスクの知覚的および強化的学習要求を測定するツールであるLearning Challenge Diagnosticator (LCD)を紹介する。
我々はLCDを用いて、Procgenベンチマークの新たな課題の分類を発見し、これらの予測が信頼性が高く、アルゴリズム開発を指導できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 21:03:33 GMT)
LMC: Large Model Collaboration with Cross-assessment for Training-Free
Open-Set Object Recognition [13.7] 主な課題は、突発的な差別的な機能への依存を減らす方法だ。
本稿では,この課題に対処するために,Large Model Collaboration (LMC) という新しいフレームワークを提案する。
また,提案フレームワークをいくつかの新しい設計に組み込んで,大規模モデルから暗黙的な知識を効果的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 10:43:55 GMT)
How to Fine-tune the Model: Unified Model Shift and Model Bias Policy
Optimization [13.4] 本稿ではモデルに基づく強化学習のためのアルゴリズムを開発する。
モデルシフトとモデルバイアスを統一し、微調整プロセスを定式化する。
これは、いくつかの挑戦的なベンチマークタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:27:32 GMT)
TrTr: A Versatile Pre-Trained Large Traffic Model based on Transformer
for Capturing Trajectory Diversity in Vehicle Population [13.4] 本研究では,トランスフォーマーアーキテクチャを交通タスクに適用し,車内における軌道の多様性を学習することを目的とした。
我々は、注意機構に合わせてデータ構造を作成し、繰り返しの時間的要求に対応する一連のノイズを導入する。
設計した事前学習モデルは,車両の空間分布を捉える上で優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:36:22 GMT)
Effect of Measurement Backaction on Quantum Clock Precision Studied with
a Superconducting Circuit [13.3] ゼロ温度付近の量子時計の精度について検討する。
各体制における時計の精度は等しい。
我々は,我々の量子時計が精度の変動不確実性関係に従うことを実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 00:52:54 GMT)
HRoT: Hybrid prompt strategy and Retrieval of Thought for Table-Text
Hybrid Question Answering [13.0] 本稿では,TextTableQAのためのHybrid prompt strategyとRetrieval of Thoughtという新たなプロンプト戦略を提案する。
本手法は,MultiHierttデータセットのフル教師付きSOTAと比較して,数ショット設定で優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:26:17 GMT)
Trading-off Mutual Information on Feature Aggregation for Face
Recognition [12.8] 本稿では、2つの最先端(SOTA)深層顔認識(FR)モデルの出力を集約する手法を提案する。
提案手法では,2つの特徴写像の異なる部分間の関係を利用するために,変圧器の注意機構を利用する。
提案手法の有効性を評価するため,一般的なベンチマーク実験を行い,その結果を最先端のアルゴリズムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:48:38 GMT)
Non-Abelian dynamical gauge field and topological superfluids in optical
Raman lattice [12.8] 超低温フェルミオンに対する非アベリア力学ゲージ場を実現するための実験手法を提案する。
力学ゲージ場は、2次元(2D)光学ラマン格子における強ゼーマン分割とハバード相互作用の間の非自明な相互作用効果から生じる。
2次元力学ゲージ場によって駆動される新しいペアリングから得られるトポロジカル超流動に到達し,解析的および数値的結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:23:41 GMT)
eWand: A calibration framework for wide baseline frame-based and
event-based camera systems [12.6] 印刷または表示されたパターンの代わりに不透明な球体内でLEDを点滅させる新しい方法であるeWandを提案する。
本手法は,イベントベースカメラとフレームベースカメラの両方において,高精度なキャリブレーション手法を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:51:17 GMT)
Reward Function Design for Crowd Simulation via Reinforcement Learning [12.4] 強化学習は仮想的な群集をシミュレートする大きな可能性を示しているが、報酬関数の設計は効率的かつ効率的な結果を達成するために重要である。
本研究では, 特定の報酬関数の妥当性を解析的特性に応じて理論的に把握し, 様々なシナリオを用いて実証的に評価する。
本研究は,新しい群集シミュレーション技術の発展に寄与し,人間のようなナビゲーションの幅広い研究に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:55:30 GMT)
Contextual Biasing of Named-Entities with Large Language Models [12.4] 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, 22 Sep 2023 02:06:10 GMT)
On Sparse Modern Hopfield Model [12.3] 現代のホップフィールドモデルのスパース拡張として、スパース近代ホップフィールドモデルを導入する。
スパースなホップフィールドモデルが、その密度の強い理論的性質を保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:32:45 GMT)
CTP:A Causal Interpretable Model for Non-Communicable Disease
Progression Prediction [12.3] 本稿では,その限界に対応するために,因果軌道予測(CTP)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
CTPは、軌跡予測と因果発見を組み合わせて、疾患進行軌跡の正確な予測を可能にする。
シミュレーションおよび実際の医療データセットを用いてモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 05:54:02 GMT)
Neural-BO: A Black-box Optimization Algorithm using Deep Neural Networks [12.2] ニューラルネットワークを用いてブラックボックス関数をモデル化する新しいブラックボックス最適化アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは予測の不確実性を推定するためにベイズニューラルネットワークを必要としないので、計算に有利である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 03:09:14 GMT)
Importance of Smoothness Induced by Optimizers in FL4ASR: Towards
Understanding Federated Learning for End-to-End ASR [12.1] フェデレートラーニング(FL)を用いたエンドツーエンド自動音声認識(ASR)モデルの訓練から始める。
FLを用いて訓練したモデルと,その集中型モデルとの単語誤り率の観点から,性能ギャップを最小化する上で重要な基本的考察について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:23:01 GMT)
BOMs Away! Inside the Minds of Stakeholders: A Comprehensive Study of
Bills of Materials for Software Systems [11.7] Software Bills of Materials (SBOM) は、ソフトウェア依存関係、脆弱性、ライセンス、サプライチェーンの管理を容易にするツールとして登場した。
近年の研究では、SBOMはいまだにまだ十分に採用されていない初期の技術であることが示されている。
SBOMのコンテンツ作成と利用に直面する12の課題,SBOMツールの欠陥,SBOMのメンテナンスと検証,ドメイン固有の課題などを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:14:38 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, 22 Sep 2023 13:52:33 GMT)
A Survey on Datasets for Decision-making of Autonomous Vehicle [11.6] 意思決定は、ハイレベルな自動走行に向けた重要なモジュールの1つである。
データ駆動による意思決定アプローチは、ますます注目を集めています。
本研究では、車両、環境、運転者関連データの最先端データセットを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:21:34 GMT)
FishMOT: A Simple and Effective Method for Fish Tracking Based on IoU
Matching [11.4] FishMOTは、オブジェクト検出とObjectoUマッチングを組み合わせた、新しい魚追跡手法である。
本手法は, 各種環境および魚の数に対して, 優れた堅牢性と汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 03:58:24 GMT)
A-NeSI: A Scalable Approximate Method for Probabilistic Neurosymbolic
Inference [11.4] 近年、DeepProbLogのような確率的ニューロシンボリックラーニング(PNL)のためのフレームワークが指数時間正確な推論を行う。
近似推論にスケーラブルなニューラルネットワークを用いるPNLの新しいフレームワークである近似ニューロシンボリック推論(A-NeSI)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:46:24 GMT)
Large Language Models Are Also Good Prototypical Commonsense Reasoners [11.1] 従来の微調整アプローチはリソース集約的であり、モデルの一般化能力を損なう可能性がある。
我々は、調整されたタスクのための大規模モデルの出力からインスピレーションを受け、半自動で新しいプロンプトのセットを開発した。
より優れた設計のプロンプトによって、ProtoQAのリーダーボードで新しい最先端(SOTA)を達成することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 20:07:24 GMT)
InstructERC: Reforming Emotion Recognition in Conversation with a
Retrieval Multi-task LLMs Framework [10.9] 本稿では,識別的枠組みから生成的枠組みへERCタスクを再構築する新しい手法,すなわちインストラクタCを提案する。
InstructERCには2つの重要なコントリビューションがある。 まず、InstructERCは単純だが効果的なテンプレートモジュールを導入し、モデルがマルチグラニュラリティ対話監視情報を明示的に統合するのに役立つ。
会話における対話の役割関係と将来の感情傾向を暗黙的にモデル化するために、話者識別と感情予測という2つの追加的な感情アライメントタスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 06:33:53 GMT)
Revisiting Scalarization in Multi-Task Learning: A Theoretical
Perspective [10.7] 理論的観点からスカラー化を再考する。
その結果,スカラー化の最近の経験的利点とは対照的に,スカラー化は本質的に完全な探索ができないことがわかった。
より具体的には、構造が過度にパラメータ化されている場合、多面構造を明らかにし、完全な探査に必要な必要かつ十分な条件を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:31:43 GMT)
UVCGAN v2: An Improved Cycle-Consistent GAN for Unpaired Image-to-Image
Translation [10.7] I2I (unpaired image-to-image) 翻訳技術は、完全に教師なしの方法で2つのデータ領域間のマッピングを求める。
DMはFrechet distance(FID)の観点からI2I翻訳ベンチマークの最先端を保っている
この研究は、最近のUVCGANモデルを改善し、モデルアーキテクチャとトレーニング手順の近代化に資する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:59:08 GMT)
Beyond Accuracy: A Critical Review of Fairness in Machine Learning for
Mobile and Wearable Computing [10.6] この研究は、モバイルおよびウェアラブルコンピューティングコミュニティが、データセットやモデルに関する情報を表面化し、最終的にはバイアスに対処する方法をどの程度採用しているかを探求する。
論文のごく一部が近代的公正レポートに適合していることが,本研究で確認された。
我々の研究は、正確さと公正さを追求するモバイルおよびウェアラブル技術の設計と開発のための実践的なガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:17:53 GMT)
Probabilistic Contraction Analysis of Iterated Random Operators [10.4] バナッハ縮約写像定理は、ある決定論的アルゴリズムの収束を確立するために用いられる。
ランダム化アルゴリズムのクラスでは、各反復において、縮約写像は、ある確率変数の独立分布と同一分布のサンプルを使用する演算子と近似される。
これにより、完備距離空間において初期点に作用する反復ランダム作用素が導かれ、マルコフ連鎖が生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 01:02:14 GMT)
Furthest Reasoning with Plan Assessment: Stable Reasoning Path with
Retrieval-Augmented Large Language Models [10.0] MHQA(Multi-Hop Question Answering)は広く議論されているカテゴリである。
既存の手法では、推論パスと計画を生成するためにLarge Language Models (LLM) を採用している。
We propose a novel pipeline for MHQA called Furthest-Reasoning-with-Plan-Assessment (FuRePA)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 10:15:13 GMT)
Memory-augmented conformer for improved end-to-end long-form ASR [9.9] 本稿では,コンバータのエンコーダとデコーダ間のメモリ拡張ニューラルネットワークを提案する。
この外部メモリは、より長い発話の一般化を豊かにすることができる。
提案方式は,長い発話に対してメモリを使わずにベースラインコンバータより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:44:58 GMT)
Mitigating Bias: Enhancing Image Classification by Improving Model
Explanations [9.8] ディープラーニングモデルは、画像の背景にあるシンプルで容易に識別できる特徴に大きく依存する傾向がある。
モデルに十分な注意を前景に割り当てるよう促すメカニズムを導入する。
本研究は,画像内の主概念の理解と表現を高める上で,前景の注意が重要であることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 05:00:27 GMT)
Discovering the Interpretability-Performance Pareto Front of Decision
Trees with Dynamic Programming [9.6] 最適決定木を見つけるための新しいマルコフ決定問題(MDP)を提案する。
提案手法は,精度と実行時間の観点から,最先端のアルゴリズムと競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:18:08 GMT)
Affect Recognition in Conversations Using Large Language Models [9.4] 感情、気分、感情を含む影響認識は、人間のコミュニケーションにおいて重要な役割を果たす。
本研究は,会話における人間の影響を認識するための大規模言語モデル(LLM)の能力について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:11:23 GMT)
TopP&R: Robust Support Estimation Approach for Evaluating Fidelity and
Diversity in Generative Models [9.0] Topological Precision and Recall (TopP&R)は、サポートを推定するための体系的なアプローチを提供する。
以上の結果から,TopP&Rは非独立性および非非独立性(Non-IID)摂動に対して頑健であることがわかった。
これは、支持体のロバストな推定に焦点を当てた最初の評価指標であり、雑音下での統計的一貫性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:41:31 GMT)
Model-based causal feature selection for general response types [8.8] 一部のアプリケーションでは、基礎となる因果構造全体を学習するのではなく、与えられた応答変数の因果的特徴を学習することが十分である。
ICPは、不均一な設定からのデータを必要とする因果的特徴選択の手法である。
我々は、変換モデル(TRAM)の文脈でICPを開発し、連続的、分類的、カウント型、非形式的に検閲された応答を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:42:48 GMT)
A Spectral Theory of Neural Prediction and Alignment [8.7] 我々は、回帰からモデルアクティベーションのスペクトルバイアスへの一般化誤差と、モデルの学習可能な部分空間へのニューラル応答のアライメントを関連付けた最近の理論的枠組みを用いる。
我々は、視覚的皮質活動を予測するディープニューラルネットワークを多数テストし、回帰によって測定された低ニューラルネットワーク予測誤差をもたらす複数のタイプのジオメトリーが存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:24:06 GMT)
An Improved Encoder-Decoder Framework for Food Energy Estimation [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, 22 Sep 2023 14:52:05 GMT)
A Hybrid Deep Learning-based Approach for Optimal Genotype by
Environment Selection [8.1] 我々は,13年間に159か所をカバーし,93,028のトレーニング記録からなるデータセットを用いて10,337回のテスト記録の収量予測を行った(2003-2015)。
このデータセットには、5,838の異なる遺伝子型と214日間の生育シーズンの日々の気象データが含まれており、包括的な分析を可能にしている。
我々は、CNNと完全接続ネットワークを組み合わせたCNN-DNNモデルと、気象変数にLSTM層を追加するCNN-LSTM-DNNモデルという、2つの新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:31:47 GMT)
BGF-YOLO: Enhanced YOLOv8 with Multiscale Attentional Feature Fusion for
Brain Tumor Detection [7.8] You Only Look Once (YOLO)ベースの物体検出器は、自動脳腫瘍検出に顕著な精度を示している。
両レベルルーティング注意(BRA)、一般化特徴ピラミッドネットワーク(GFPN)、フォース検出ヘッド、一般化IoUバウンディングボックスの回帰損失をYOLOv8に組み込んだ新しいBGFG-YOLOアーキテクチャを開発した。
実験の結果、BGFG-YOLOは、YOLOv8xと比較して3.4%のmAP50の絶対的な増加を示し、脳腫瘍検出データセットBr35Hの最先端を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 02:24:58 GMT)
Frustrated with Code Quality Issues? LLMs can Help! [7.7] 静的解析ツールは、コード品質の問題にフラグを付けるために開発者に使われます。
開発者は、ツールの発見に基づいてコード品質を改善するために、コードを修正するために余分な労力を費やす必要がある。
コード品質の問題を解決するためのコード修正を支援するツールであるCORE(COde Revisionsの略)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:37:07 GMT)
Cross-Modal Translation and Alignment for Survival Analysis [7.7] 本研究は,本質的な相互モーダル相関と伝達電位補間情報について検討する枠組みを提案する。
5つの公開TCGAデータセットに対する実験により、提案したフレームワークが最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:29:14 GMT)
Big model only for hard audios: Sample dependent Whisper model selection
for efficient inferences [7.6] いくつかのASRモデルが様々なサイズに存在するが、推論コストが異なるため、性能レベルが異なる。
我々は、オーディオサンプルが与えられた場合、十分な最小のモデルを使用することで、良好な書き起こしにつながる決定モジュールを訓練することを提案する。
決定プロセスの計算効率を保ちながら,性能低下を低減し,計算コストを大幅に削減できる決定モジュールを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:50:58 GMT)
Intent-Aware Autonomous Driving: A Case Study on Highway Merging
Scenarios [7.3] 我々は、自動運転車エージェント間の協力を促進する手段として、意図のコミュニケーションを利用する。
我々は高速道路のシミュレーターにおける統合環境上の意図共有タスクとしてこれを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:02:21 GMT)
From Tight Gradient Bounds for Parameterized Quantum Circuits to the
Absence of Barren Plateaus in QGANs [7.0] バレンプラトーは変分量子アルゴリズムのスケーラビリティにおける中心的なボトルネックである。
判別器を適切に設計すると、量子ビット数で一定となる1-局所重みが得られることが証明される。
これは、浅い発電機を持つqGANは、不毛の台地に悩まされることなく、大規模に訓練できることを意味している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:38:13 GMT)
Topological Data Mapping of Online Hate Speech, Misinformation, and
General Mental Health: A Large Language Model Based Study [6.8] 機械学習と大規模言語モデルの最近の進歩は、そのような分析を可能にした。
本研究では,ソーシャルメディアサイトReddit上で,慎重に選択されたコミュニティから何千もの投稿を収集した。
各種コミュニティにおけるヘイトスピーチ/誤情報の役割を理解するため,埋め込みに基づく各種機械学習分類を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:10:36 GMT)
Nonadiabatic dynamics near metal surfaces with periodic drivings: A
generalized surface hopping in Floquet representation [6.7] フロケット定理とフロケット時間非依存ハミルトニアン (Floquet time-independent Hamiltonian) は、時間周期駆動を受けるシステムを研究するための強力な理論的枠組みである。
一般化されたFloquet表現に基づく表面ホッピング(FR-SH)アルゴリズムを開発した。
本アルゴリズムは金属表面近傍の時間周期駆動下での分子の化学過程を理解するのに有用であると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:48:22 GMT)
What Makes a Language Easy to Deep-Learn? [6.6] ニューラルネットワークが、その構造の程度によって異なる異なる入力言語を学習し、一般化する際に、人間とどのように比較するかをテストする。
より構造化された言語入力により,より体系的な一般化がもたらされる。
本研究は, 子どもの学習バイアスに関する明確な予測を導き, 小集団による言語の自動処理の課題を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:02:07 GMT)
SRFNet: Monocular Depth Estimation with Fine-grained Structure via
Spatial Reliability-oriented Fusion of Frames and Events [6.5] 従来のフレームベースの手法は、ダイナミックレンジの制限と動きのぼかしによる性能低下に悩まされる。
最近の研究は、新しいイベントカメラを活用して、フレームイベントの特徴融合を通じてフレームのモダリティを補完またはガイドしている。
SRFNetは、昼と夜の両方で微細な構造で深度を推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:59:39 GMT)
Brain Age Revisited: Investigating the State vs. Trait Hypotheses of
EEG-derived Brain-Age Dynamics with Deep Learning [6.3] 臨床脳波による脳老化に関する総合的研究を報告する。
年齢回帰の課題に最先端の時間畳み込みネットワーク(TCN)を適用した。
平均絶対誤差は6.6年である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:29:37 GMT)
Bidirectional Temporal Diffusion Model for Temporally Consistent Human
Animation [6.2] 本研究では,1つの画像,ビデオ,ランダムノイズから時間的コヒーレントな人間のアニメーションを生成する手法を提案する。
両方向の時間的モデリングは、人間の外見の運動あいまいさを大幅に抑制することにより、生成ネットワーク上の時間的コヒーレンスを強制すると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 01:54:31 GMT)
Learning the eigenstructure of quantum dynamics using classical shadows [6.1] 我々は、中程度の大きさのヒルベルト空間、チャネルの低クラス階数、短い時間ステップに対して、チャネルに対応するチェイ行列の固有値が特別な構造を持つことを示す。
推定したChoi行列の固有スペクトルにおける推定ノイズの影響を理解するために,ランダム行列理論のツールを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 05:56:58 GMT)
Frequency Compensated Diffusion Model for Real-scene Dehazing [6.1] 本研究では,実ヘイズへの一般化を改善する条件付き拡散モデルに基づく脱ヘイズフレームワークについて考察する。
提案手法は, 実世界の画像において, 最先端の手法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:43:32 GMT)
A Study on Learning Social Robot Navigation with Multimodal Perception [6.1] 本稿では,大規模実世界のデータセットを用いたマルチモーダル認識を用いた社会ロボットナビゲーションの学習について述べる。
我々は,一助学習と多モーダル学習のアプローチを,異なる社会シナリオにおける古典的なナビゲーション手法のセットと比較する。
その結果、マルチモーダル学習は、データセットと人的学習の両方において、一助学習よりも明らかな優位性を持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 01:47:47 GMT)
The Reversal Curse: LLMs trained on "A is B" fail to learn "B is A" [5.9] 自己回帰型大言語モデル(LLM)における一般化の驚くべき失敗を示す。
例えば、もしあるモデルが「Olaf Scholzがドイツ第9代首相であった」と訓練されたとしても、自動的には「ドイツの第9代首相は誰だったのか?」という質問に答えることはできない。
GPT-3とLlama-1を架空の文で微調整することで、逆曲線の証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:08:20 GMT)
AMPLIFY:Attention-based Mixup for Performance Improvement and Label
Smoothing in Transformer [5.8] AMPLIFYはTransformer自体のアテンション機構を使用して、元のサンプルのノイズや異常値が予測結果に与える影響を低減する。
実験の結果,AMPLIFYは計算資源のコストが小さく,テキスト分類作業において他の混合手法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, 22 Sep 2023 08:02:45 GMT)
Semantic similarity prediction is better than other semantic similarity
measures [5.2] 意味的類似度を測ることのみに関心がある場合、そのようなタスクのために微調整されたモデルを用いて、その類似度を直接予測する方がよいと論じる。
GLUEベンチマークからSTS-Bの微調整モデルを用いて、STSScoreアプローチを定義し、その結果の類似性は他のアプローチよりもロバストなセマンティックな類似性尺度に対する期待と一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:11:01 GMT)
FACE: Evaluating Natural Language Generation with Fourier Analysis of
Cross-Entropy [5.0] モデル生成言語と人文言語との類似度を測定するための指標であるFACEを提案する。
オープン・エンド・ジェネレーション・タスクに基づいて、FACEが人-モデルギャップを効果的に識別できることが判明した。
FACEは計算効率が高く、直感的な解釈を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:23:02 GMT)
Strategic Data Sharing between Competitors [4.9] このデータ共有トレードオフを分析するための一般的なフレームワークを紹介します。
経済理論から従来の市場モデルに基づくフレームワークのインスタンス化について検討する。
以上の結果から,市場環境がデータ共有インセンティブに大きく影響していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:34:53 GMT)
Scalable Semantic 3D Mapping of Coral Reefs with Deep Learning [4.9] 本稿では,エゴモーション映像から水中環境をマッピングするための新しいパラダイムを提案する。
前例のない規模で高精度な3Dセマンティックマッピングを行い,作業コストを大幅に削減した。
本手法は,サンゴ礁のサンゴ礁モニタリングを飛躍的にスケールアップする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 11:35:10 GMT)
A New Security Threat in MCUs -- SoC-wide timing side channels and how to find them [4.9] マイクロアーキテクチャのタイミング側チャネルは、共有バッファを特徴とするハードウェア設計におけるセキュリティ上の脅威として研究されている。
しかし、近年の活動は、このような特徴を持たないマイクロコントローラでも、この脅威は現実的であることを示している。
このギャップを埋めるための新しい形式的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:23:57 GMT)
OpportunityFinder: A Framework for Automated Causal Inference [4.7] 非エキスパートユーザのためのパネルデータを用いた様々な因果推論研究を行うためのコードレスフレームワークであるOpportunityFinderを紹介する。
次にパイプラインが起動され、データを検査/処理し、因果研究を実行するのに適したアルゴリズムを選択する。
選択された結果に対する治療の因果的影響を、感度と堅牢性の結果と共に返します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:35:03 GMT)
DMF-TONN: Direct Mesh-free Topology Optimization using Neural Networks [4.7] 本研究では、密度場近似ニューラルネットワークと変位場近似ニューラルネットワークを統合することで、トポロジ最適化を行うための直接メッシュフリー手法を提案する。
この直接積分手法は従来のトポロジ最適化手法に匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:59:58 GMT)
QAL-BP: An Augmented Lagrangian Quantum Approach for Bin Packing Problem [4.6] ビンパッキングは人工知能の分野でよく知られたNP-Hard問題である。
量子技術の最近の進歩は、かなりの計算スピードアップを達成するための有望な可能性を示している。
QAL-BPは, ビンパッキングに特化して設計された, 擬似非拘束バイナリ最適化(QUBO)の定式化である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:37:20 GMT)
PointSSC: A Cooperative Vehicle-Infrastructure Point Cloud Benchmark for
Semantic Scene Completion [4.6] Semantic Scene Completionは、複雑な3Dシーンのための空間占有とセマンティックラベルを共同で生成することを目的としている。
PointSSCは、セマンティックシーン補完のための最初の協調的な車両とインフラのポイントクラウドベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:39:16 GMT)
Cuttlefish: Expressive Fast Path Blockchains with FastUnlock [4.5] Cuttlefishは、既存のコンセンサスレスおよびコンセンサス最小化された分散台帳の制限に対処する。
Cuttlefishのキーとなる洞察は、コンセンサスは、以前の作業で示唆されたような資産の複数の所有者ではなく、論争によって必要であるということだ。
Cuttlefishは、従来のブロックチェーンの機能の大部分を提供することのできる、集合オブジェクトとマルチオーナトランザクションを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:56:32 GMT)
FP-PET: Large Model, Multiple Loss And Focused Practice [4.4] 本研究は,CTおよびPET画像に焦点をあてた医用画像セグメンテーションへの包括的アプローチであるFP-PETを提案する。
この研究は、最先端のセグメンテーション性能を達成するために、STUNet-large、SwinUNETR、VNetなど、さまざまな機械学習モデルを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 06:44:28 GMT)
Learning Terrain-Aware Kinodynamic Model for Autonomous Off-Road Rally
Driving With Model Predictive Path Integral Control [4.2] 本稿では,固有受容情報と外部受容情報の両方に基づいて,地形を考慮したキノダイナミクスモデルを学習する手法を提案する。
提案モデルでは、6自由度運動の信頼性予測が生成され、接触相互作用を推定することもできる。
シミュレーションされたオフロードトラック実験により提案手法の有効性を実証し,提案手法がベースラインより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:53:08 GMT)
Maximizing Model Generalization for Machine Condition Monitoring with
Self-Supervised Learning and Federated Learning [4.2] Deep Learningは、手動で設計された統計的特徴なしで、障害を診断し、生の状態監視データからマシンの健康を評価する。
伝統的な教師付き学習は、目に見えない対象ドメインに一般化するコンパクトで差別的な表現を学ぶのに苦労することがある。
本研究は,対象領域にモデルをコピーするために,ソース領域における特徴一般化の最大化と重み移動によるTLの適用に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 00:44:44 GMT)
Unlocking Model Insights: A Dataset for Automated Model Card Generation [4.2] 25のMLモデルに対して500対の質問応答ペアのデータセットを導入する。
元の論文から回答を抽出するためにアノテーションを使用します。
また,ChatGPT-3.5,LLaMa,Galacticaを用いた実験では,これらのLMによる研究論文の理解に大きなギャップが認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 04:46:11 GMT)
Vision Transformers for Computer Go [4.1] 本研究では,視覚におけるトランスフォーマーの分析に焦点をあてる。
予測精度,勝利率,メモリ,スピード,サイズ,さらには学習率など,多数のポイントの詳細な分析を通じて,トランスフォーマーがGoのゲームで果たす重要な役割を明らかにすることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:35:37 GMT)
Trusta: Reasoning about Assurance Cases with Formal Methods and Large
Language Models [4.0] Trustworthiness Derivation Tree Analyzer (Trusta)は、TDTを自動構築し検証するデスクトップアプリケーションである。
バックエンドにはPrologインタプリタが内蔵されており、制約解決器Z3とMONAによってサポートされている。
Trustaは自然言語のテキストから形式的な制約を抽出し、解釈と検証を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:42:43 GMT)
The Mathematical Game [3.9] ホロフラズム(英: Holophrasm)は、MCTSとニューラルネットワークを組み合わせた定理証明器である。
本稿では,他のゲームツリー探索アルゴリズムを用いて,ホロフラーム定理証明器の性能向上を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:43:57 GMT)
ChatPRCS: A Personalized Support System for English Reading
Comprehension based on ChatGPT [3.8] 本稿では,ChatPRCSと呼ばれる読解支援システムを提案する。
ChatPRCSは、理解能力予測、質問生成、自動評価などの手法を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 11:46:44 GMT)
One continuous parameter family of Dirac Lorentz scalar potentials
associated with exceptional orthogonal polynomials [3.8] 合理的に拡張された Dirac Lorentz のスカラーポテンシャルの族に 1 つの$(lambda)$ が与えられ、その明示的な解は $X_$ 例外である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:02:35 GMT)
Learning to Communicate using Contrastive Learning [3.8] 本稿では,コミュニケーション的メッセージが環境状態の異なる不完全なビューと見なされる,別の視点を紹介する。
送信したメッセージと受信したメッセージの関係を調べることで,コントラスト学習を用いてコミュニケーションを学ぶことを提案する。
通信環境において,本手法は性能と学習速度の両面で,従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 20:59:45 GMT)
Improving Machine Learning Robustness via Adversarial Training [3.8] 本研究では,中央集権・分散環境における対人訓練によるMLの堅牢性について検討する。
中央集権環境では,敵の例を分類すると65.41%,83.0%の検査精度が得られる。
分散環境下では,独立・同一分散(IID)と非IIDデータを用いた対人訓練を用いて,フェデレートラーニング(FL)の堅牢性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 02:43:04 GMT)
Random Word Data Augmentation with CLIP for Zero-Shot Anomaly Detection [3.8] 本稿では,ゼロショット異常検出のためのデータソースとして,視覚言語モデルCLIPを利用する新しい手法を提案する。
生成された埋め込みをトレーニングデータとして使用することにより、フィードフォワードニューラルネットワークは、CLIPの埋め込みから正常および異常の特徴を抽出する。
実験により, ゼロショット設定において, 精巧なプロンプトアンサンブルを伴わずに, 最先端の性能を達成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:08:38 GMT)
JCoLA: Japanese Corpus of Linguistic Acceptability [3.6] JCoLA ( Japanese Corpus of Linguistic Acceptability) は10,020の文に二分的受容性判定を付加した文章である。
JCoLAにおける9種類の日本語モデルの構文的知識を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:35:45 GMT)
AI-Copilot for Business Optimisation: A Framework and A Case Study in
Production Scheduling [3.5] 問題定式化のための学習済みLLMを微調整し,ビジネス最適化のためのAI-Copilotを提案する。
トークンの制限に対処するため,モジュール化を導入し,複雑な問題の定式化を行う工学的手法を推し進める。
実験により,我々のAI-Copilotは,生産スケジューリングにおける典型的なビジネス最適化問題に対して,複雑で大規模な問題定式化を合成できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:45:21 GMT)
Representation Abstractions as Incentives for Reinforcement Learning
Agents: A Robotic Grasping Case Study [3.5] 本研究は、特定のロボットタスクを解くためのエージェントのインセンティブ化における様々な状態表現の効果について検討する。
状態表現の抽象化の連続体は、完全なシステム知識を持つモデルベースのアプローチから始まる。
シミュレーションにおける課題の解決と実際のロボットへの学習方針の伝達性に対する各表現の効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 06:27:06 GMT)
Understanding Calibration of Deep Neural Networks for Medical Image
Classification [3.5] 本研究では,異なるトレーニング体制下でのモデル性能とキャリブレーションについて検討する。
本研究は,完全教師付きトレーニングと,移動学習を伴わない回転型自己教師方式について考察する。
本研究では,重み分布や学習表現の類似性などの要因が,モデルで観測されるキャリブレーション傾向と相関していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:36:07 GMT)
Do Digital Jobs Need an Image Filter? Factors Contributing to Negative
Attitudes [3.4] 我々は、社会心理学と情報システムの両方の理論を組み合わせて、デジタルジョブの知覚を調査した。
デジタル職業の個人は、一致した確立した職業の個人よりも、好ましくないと認識され、勤勉でないと認識された。
デジタルの仕事は社会的価値を脅かし、あまり役に立たないと見なされた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:17:37 GMT)
Is it Possible to Modify Text to a Target Readability Level? An Initial
Investigation Using Zero-Shot Large Language Models [3.3] 読みやすさを制御した新しいテキスト修正タスクを提案する。
このタスクでは、各入力テキストに対して、様々なターゲット可読レベルで8つのバージョンを生成する必要がある。
ソーステキストとターゲットテキストのセマンティクスや語彙的類似性が低下し,可読性が大きく変化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 00:47:18 GMT)
Insights from an OTTR-centric Ontology Engineering Methodology [3.2] OTTRは、OTTモデリングパターンを表現するための言語であり、テンプレートをインスタンス化することで、OTTナレッジベースを構築することができる。
本稿では,物質科学分野の工学的活動から得られた方法論と報告について概説する。
特に,OTTRテンプレートはドメインの専門家とのコミュニケーション手段として特に有用であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:31:56 GMT)
Scaling Limits of the Wasserstein information matrix on Gaussian Mixture
Models [3.2] 我々は、GMM上のワッサーシュタイン計量のスケーリング極限を通して、1次元の有界同質格子上の確率単純性に関するワッサーシュタイン計量のクラスを導出する。
ポテンシャル, 内部, 相互作用エネルギーの3つの典型的機能に対して, GMM上のワッサーシュタイン勾配流について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:57:44 GMT)
Cardiovascular Disease Risk Prediction via Social Media [3.1] 研究者はTwitterと感情分析を使って心血管疾患(CVD)のリスクを予測する
我々は、ツイートで伝えられる感情を精査し、CVD関連のキーワード辞書を新たに導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 19:03:34 GMT)
Point spread function modelling for astronomical telescopes: a review
focused on weak gravitational lensing studies [3.0] ポイントスプレッド関数(PSF)の正確なモデリングは、天文学的な観測において最も重要である。
本稿では,より物理的に高強度なPSFモデリングに必要な光学的背景を紹介する。
我々は,光学・検出器レベルのコントリビュータや大気など,PSFの様々な物理的コントリビュータについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:43:26 GMT)
Enhancing Graph Representation of the Environment through Local and
Cloud Computation [2.9] 複数の情報源からロボット環境のセマンティックな表現を提供するグラフベースの表現を提案する。
環境から情報を取得するために、このフレームワークは古典的なコンピュータビジョンツールと現代のコンピュータビジョンクラウドサービスを組み合わせる。
提案手法により、小さなオブジェクトも処理し、環境の意味表現に統合することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:05:32 GMT)
Lamarck's Revenge: Inheritance of Learned Traits Can Make Robot
Evolution Better [2.9] 「もし18世紀の生物学者ラマルクが完全に間違っておらず、生涯に学んだ個々の特性が継承を通じて子孫に受け継がれるとしたらどうだろう。」
この枠組みでは、学習した脳のビットが継承可能なラマルク系と、そうでないダーウィン系を比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:29:15 GMT)
mixed attention auto encoder for multi-class industrial anomaly
detection [2.9] 単一モデルを用いたマルチクラス異常検出を実現するために,MAAE (Mixed-attention Auto Encoder) を提案する。
異なるカテゴリーの分布パターンの多様さによる性能劣化を軽減するために,空間的注意とチャネル的注意を用いた。
MAAEは、最先端の手法と比較して、ベンチマークデータセットで顕著なパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:17:48 GMT)
MISFIT-V: Misaligned Image Synthesis and Fusion using Information from
Thermal and Visual [2.8] 本研究は、熱・視覚情報を用いた画像合成と融合のミスアライメントを提示する(MISFIT-V)。
GAN(Generative Adversarial Network)とクロスアテンション機構を利用して、各モードから最も関連性の高い特徴をキャプチャする。
実験結果からMISFIT-Vは, 配向不良や照明・熱環境の悪化に対して強靭性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:41:24 GMT)
Des-q: a quantum algorithm to construct and efficiently retrain decision
trees for regression and binary classification [2.7] 回帰および二分分類タスクにおける決定木の構築と再学習のための新しい量子アルゴリズムDes-qを導入する。
Des-qアルゴリズムは木の再学習に要する時間を大幅に短縮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:03:15 GMT)
Device-Independent Quantum Key Distribution Based on the Mermin-Peres
Magic Square Game [2.5] デバイス非依存の量子鍵分布(DIQKD)は、スケーラブルな量子コンピュータを持ち、悪意のある鍵確立システムを供給した敵に対して情報理論的に安全である。
我々は、量子非局所メルミン・ペレス正方形ゲームに基づくDIQKDスキームを考案し、ノイズがあっても集団攻撃に対してDIQKDを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 05:54:42 GMT)
Deep learning-based flow disaggregation for short-term hydropower plant
operations [2.5] 高時間分解能データは、短期的水力発電所の運用において重要な役割を担っている。
本研究では,短期的な水力発電プラント運用のための日中流入データから時間毎の流入データを導出する深層学習に基づく時系列デアグリゲーションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 06:57:24 GMT)
A comprehensive review of automatic text summarization techniques:
method, data, evaluation and coding [1.9] 本稿では,ATS(Automatic Text Summarization)システムに関する文献レビューを行う。
我々は、引用に基づくアプローチを検討し、それらが要約を生成するメカニズムによって導かれるATSに対する多様なアプローチを示す。
また、要約タスクに利用可能なデータセットの広範なレビューと、要約の品質を評価する方法についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:43:45 GMT)
ThinResNet: A New Baseline for Structured Convolutional Networks Pruning [1.9] プルーニング(Pruning)は、ニューラルネットワークのパラメータ数を減らして効率を向上させる圧縮手法である。
本研究では,最先端のトレーニング手法と自明なモデルスケーリングを併用したネットワークに対して,最近のプルーニングの成果が如何に保たれているかを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:28:18 GMT)
Construction contract risk identification based on knowledge-augmented
language model [1.9] 本稿では,人的専門家による契約審査の過程をエミュレートするために,建設契約知識を持つ大規模言語モデルを活用する新しい手法を提案する。
ドメイン知識ベースを構築する際に自然言語を使うことは、実践的な実装を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 05:27:06 GMT)
Sustainable development-oriented campus bike-sharing site evaluation
model: A case study of Henan Polytechnic University [1.9] 自転車シェアリングプログラムは、交通渋滞を緩和し、二酸化炭素排出量を削減し、キャンパス全体の持続可能性を高める能力にかなりの注意を払っている。
しかし、自転車共有サイトの不適切な選択は、キャンパス内での持続不可能なプラクティスの増大に繋がった。
本稿では,改良型Delphiとファジィ総合評価手法を統合した,持続可能な開発指向型自転車共有サイト評価モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 03:14:04 GMT)
Computational Natural Philosophy: A Thread from Presocratics through
Turing to ChatGPT [1.1] 現代の計算自然哲学は、情報と計算の観点で宇宙を概念化し、認知と知性を研究するための枠組みを確立している。
この領域の進歩は学際的な研究によって促進され、複雑なシステムをシミュレートするために複数の分野からの知識を統合する。
現在の研究イニシアチブは、ニューラルネットワークとシンボリックコンピューティングを統合することを目的としており、新しい世代のハイブリッド計算モデルを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 11:47:36 GMT)
Analyzing the Influence of Processor Speed and Clock Speed on Remaining
Useful Life Estimation of Software Systems [1.1] 本研究は,オペレーティングシステムやクロック速度などの環境特性の変化がソフトウェアにおけるRUL推定に与える影響を評価するために,解析を拡張した。
検出は、制御されたテストベッドの実際のパフォーマンスデータを用いて厳格に検証され、予測モデル生成データと比較される。
この調査は、ソフトウェアのメンテナンスと最適化戦略に実用的な知識をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 04:46:34 GMT)
Quantitative Gaussian Approximation of Randomly Initialized Deep Neural
Networks [1.1] 隠れ層と出力層のサイズがネットワークのガウス的振る舞いにどのように影響するかを示す。
我々の明示的な不等式は、隠蔽層と出力層がネットワークのガウス的振る舞いにどのように影響するかを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:28:35 GMT)
OpenApePose: a database of annotated ape photographs for pose estimation [1.1] 自然主義的な文脈で6種の類人猿の写真を71,868枚添付した新しい公開データセットOpenApePoseを提示する。
我々は、猿や人間に訓練されたネットワークよりも、猿の写真で訓練された標準的なディープネット(HRNet-W48)が、確実にサンプルの猿の写真を追跡することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:53:04 GMT)
SPION: Layer-Wise Sparse Training of Transformer via Convolutional Flood
Filling [1.0] 本稿では,畳み込みフィルタとフラッドフィリング法を統合したトランスフォーマーの新しいスペーサー方式を提案する。
我々のスパーシフィケーションアプローチは、トレーニング中のTransformerの計算複雑性とメモリフットプリントを低減する。
New SPIONは、既存の最先端スパーストランスモデルよりも最大3.08倍のスピードアップを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 02:14:46 GMT)
Variational quantum algorithms for Poisson equations based on the
decomposition of sparse Hamiltonians [1.0] 我々は$sigma_xotimes A$を7と$(4d+1)$ Hermitian, one-sparse, and self-inverse operatorの和に分解する。
我々は、損失関数を効率的に評価するために、量子回路を明示的に設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:26:50 GMT)
Multi-Modal Deep Learning for Credit Rating Prediction Using Text and
Numerical Data Streams [1.0] 本稿では、企業信用格付けクラスの予測のためのディープラーニングモデルの融合のための最も効果的なアーキテクチャについて分析する。
我々は,CNN,LSTM,GRU,BERTなど,さまざまな深層学習モデルと融合戦略の組み合わせを検証した。
その結果,2つの融合戦略を持つCNNベースのマルチモーダルモデルでは,他のマルチモーダル手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:17:42 GMT)
Synthetic Boost: Leveraging Synthetic Data for Enhanced Vision-Language
Segmentation in Echocardiography [0.9] VLSM(Vision-Language Models)は、リッチなコンテキスト情報を組み込んで、正確で説明可能なセグメンテーションを支援する。
本研究では,セマンティック拡散モデル(SDM)の合成データセットを用いて心エコー区分けのためのVLSMを強化する。
実画像の微調整前に,SDM合成画像上でのVLSMの事前学習において,測定値の改善と収束の高速化が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:36:30 GMT)
Exploring Transfer Learning in Medical Image Segmentation using
Vision-Language Models [0.9] 本稿では,VLSMの2次元医用画像への変換学習に関する最初のベンチマーク研究について述べる。
以上の結果から,VLSMは自然画像とテキストのペアで訓練され,ゼロショット設定で医療領域に合理的に移行することが示唆された。
しかし、微調整中の言語プロンプトのさらなる利点は限られているかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:21:07 GMT)
AI Risk Profiles: A Standards Proposal for Pre-Deployment AI Risk
Disclosures [0.9] 下流の意思決定をガイドできるリスクプロファイリング標準を提案する。
この基準は、提案したAIリスクの分類に基づいており、文献で提案されるさまざまなリスクの高度な分類を反映している。
我々はこの方法論を,公開情報を用いた多数の著名なAIシステムに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 20:45:15 GMT)
Relating Wigner's Friend scenarios to Nonclassical Causal Compatibility,
Monogamy Relations, and Fine Tuning [0.8] LFのノーゴー定理は因果モデリングの分野において重大な課題をもたらすと我々は主張する。
観測された事象の潜伏原因が量子後記述を許容する場合でも、LF不等式は因果モデリングの観点から現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:32:39 GMT)
Assessment of the Reliablity of a Model's Decision by Generalizing
Attribution to the Wavelet Domain [0.8] 本稿では,ウェーブレット変換を用いた画素領域から空間スケール領域への属性の一般化であるWavelet sCale Attribution Method (WCAM)を紹介する。
モデルがどこに、どのスケールにフォーカスするかを明らかにすることで、決定が信頼できるかどうかを評価することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:03:50 GMT)
DeepOPF-U: A Unified Deep Neural Network to Solve AC Optimal Power Flow
in Multiple Networks [0.8] 本稿では,1つの統合ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて,異なる電力ネットワークにおける交流(AC)OPF問題を解決するDeepOPF-Uを提案する。
具体的には、与えられた負荷のベクトルに対して弾性的な入力層と出力層を設計し、異なるネットワークで異なる長さのOPFソリューションを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:22:15 GMT)
Understanding Patterns of Deep Learning ModelEvolution in Network
Architecture Search [0.8] モデル構造の進化が正規化進化アルゴリズムによってどのように影響されるかを示す。
分散設定における進化的パターンの出現とキャッシュとスケジューリング改善の機会について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 02:12:47 GMT)
Domain Adaptation for Arabic Machine Translation: The Case of Financial
Texts [0.8] 金融分野でアラビア英語(AR-EN)翻訳のための並列コーパスを開発する。
我々は、ChatGPT-3.5 Turboを含むいくつかのNMTおよびLarge Languageモデルを微調整する。
ChatGPT翻訳の品質は, 自動評価および人的評価に基づく他のモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:37:19 GMT)
Classification of Alzheimers Disease with Deep Learning on Eye-tracking
Data [0.7] 我々は、生のETデータに基づいて訓練されたエンドツーエンドのDeep-Learning分類器を用いて、既存の結果を改善することができるかどうかを検討する。
ターゲットAD分類タスクにVTNetを適用する上での大きな課題は、ETデータシーケンスが以前の混乱検出タスクよりもはるかに長いことである。
VTNetは、AD分類における最先端のアプローチよりも優れており、このモデルの汎用性に関する確かな証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 02:02:59 GMT)
Tool interoperability for model-based systems engineering [0.7] 我々は、仕様、合成、検証などの機能を提供する、それぞれの専門分野における最先端のツールについて論じる。
Arrowheadフレームワーク上に構築されたAnalytics as a Serviceは、これらのツールを接続し、相互運用可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:34:00 GMT)
WattScope: Non-intrusive Application-level Power Disaggregation in
Datacenters [0.6] WattScopeは、個々のアプリケーションの消費電力を非侵襲的に推定するシステムである。
WattScopeは、ビルドパワーを分離するための機械学習ベースのテクニックを適応し、拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 04:13:46 GMT)
Before Blue Birds Became X-tinct: Understanding the Effect of Regime
Change on Twitter's Advertising and Compliance of Advertising Policies [0.6] 当社は,Twitter上での広告の大規模監査を,プラットフォーム広告ポリシーの遵守に焦点をあてた最初の大規模監査を行った。
われわれは、Twitterの政治・アダルトコンテンツ広告ポリシーに広く従わない証拠を見つける。
主要ブランドはTwitterでの広告を減らし、プラットフォームの広告収入に悪影響を及ぼしたことを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 02:39:53 GMT)
Closed-form analytic expressions for shadow estimation with brickwork
circuits [0.5] 量子系の特性は古典的な影を用いて推定することができる。
ブロックワーク回路を用いた影推定のための解析式を導出する。
十分に多くの量子ビットで支持される観測可能量の推定において,サンプルの複雑さが向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:43:34 GMT)
The LHCb ultra-fast simulation option, Lamarr: design and validation [0.5] 詳細な検出器シミュレーションは、LHCbのCPUリソースの主要な消費者である。
Lamarrは、LHCb検出器のシミュレーションで最速のソリューションを提供するために設計されたガウディベースのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:21:27 GMT)
A Quantum Computing-based System for Portfolio Optimization using Future
Asset Values and Automatic Reduction of the Investment Universe [0.4] 将来の資産価値と自動ユニバースリダクション(Q4FuturePOP)を用いたポートフォリオ最適化のための量子コンピューティングシステムを提案する。
Q4FuturePOPには、問題の複雑さをインテリジェントに低減するために考案された自動宇宙還元モジュールが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 05:27:23 GMT)
Optimal entanglement-assisted electromagnetic sensing and communication
in the presence of noise [0.4] 本稿では,コヒーレント状態情報抽出器,プログラマブルモードセレクタ,コヒーレント状態情報抽出器から構成される新しいアーキテクチャである相関交換受信機を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 05:41:06 GMT)
Universal control of a bosonic mode via drive-activated native cubic
interactions [0.3] 線形ボソニックモードは、量子情報処理のハードウェア効率の良い代替手段を提供する。
フォトニクスにおける非線形性の欠如は、測定に基づく量子コンピューティングの符号化につながった。
超伝導非線形非対称誘導素子からなるボソニックモードの普遍制御を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:22:28 GMT)
Learning fermionic correlations by evolving with random translationally
invariant Hamiltonians [0.3] フェルミオン量子デバイスの測定方法を提案する。
我々は、どの相関関数を回収できるかを正確に評価し、サンプルの複素量に厳密な境界を持つ推定値を求める。
概念レベルでは、この研究は古典的な影の概念を大規模アナログ量子シミュレータの領域にもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:31:39 GMT)
Auto-Lesion Segmentation with a Novel Intensity Dark Channel Prior for
COVID-19 Detection [0.2] 本研究は,他の肺疾患との鑑別を目的としたCTベースの放射線治療フレームワークを開発した。
画像は、新型コロナウイルス(COVID-19)、非新型コロナウイルス(non-COVID-19)、または正常の3つのクラスに分類される。
最高の性能分類モデルであるResidual Neural Network(Resnet-50)は、平均精度、精度、リコール、F1スコアが98.8%、99%、98%、98%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 06:09:48 GMT)
Evidential Deep Learning: Enhancing Predictive Uncertainty Estimation
for Earth System Science Applications [0.2] エビデンシャル・ディープ・ラーニング(Evidential Deep Learning)は、パラメトリック・ディープ・ラーニングを高次分布に拡張する手法である。
本研究では,明らかなニューラルネットワークから得られる不確実性とアンサンブルから得られる不確実性を比較する。
本研究では,従来の手法に匹敵する予測精度を実現するとともに,両方の不確実性源をしっかりと定量化しながら,明らかな深層学習モデルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:04:51 GMT)
Completeness of qufinite ZXW calculus, a graphical language for
mixed-dimensional quantum computing [0.1] 我々は、混合次元量子コンピューティングのための単一のフレームワークにおいて、全てのqudit ZXW計算を統一した定値ZXW計算を導入する。
我々は、有限次元の量子論のために計算を完全化する一意の正規形式と書き直し規則のセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:23:58 GMT)
PI-RADS v2 Compliant Automated Segmentation of Prostate Zones Using
co-training Motivated Multi-task Dual-Path CNN [0.1] MRIによる詳細な画像は、前立腺癌の診断と治療のための生命クリティカルな情報を提供する。
PI-RADS v2ガイドラインは、複雑なMRI画像の標準化された取得、解釈、使用を提供するために提案された。
ガイドラインに従う自動セグメンテーションは、一貫性と正確な病変の検出、ステージング、および治療を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:10:21 GMT)
Efficacy of Neural Prediction-Based Zero-Shot NAS [0.0] ディープラーニングを用いたゼロショットニューラルアーキテクチャ探索(NAS)の新しい手法を提案する。
提案手法では,畳み込みカーネルを符号化した罪のフーリエ和を用いて,評価対象のアーキテクチャに類似した構造を持つ計算フィードフォワードグラフの構築を可能にする。
実験の結果,NAS-Bench-201データセットの相関関係から,グラフ畳み込みネットワークを用いた従来の手法よりも高い収束率を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:15:05 GMT)
aiMotive Dataset: A Multimodal Dataset for Robust Autonomous Driving
with Long-Range Perception [0.0] このデータセットは、同期して校正されたLiDAR、カメラ、および360度の視野をカバーするレーダーセンサーを備えた176のシーンで構成されている。
収集したデータは、昼間、夜、雨の間に、高速道路、都市、郊外で撮影された。
我々は3次元物体検出のための一次元・多モードベースラインモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:57:03 GMT)
Wave-informed dictionary learning for high-resolution imaging in complex
media [0.0] 本稿では,大規模かつ多様なデータセットが利用可能である場合の散乱媒質のイメージング手法を提案する。
提案手法は,同種媒質の分解能を有する複雑な媒体に画像を提供することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 01:28:15 GMT)
Traversal and tunneling time across barriers with jump discontinuities,
and smooth barriers with compact support [0.0] ジャンプ不連続のバリアは、テキスタイルトンネルとテキスタイルトンネルを展示している。
コンパクトな支持を有するスムースバリアは、テクスチャ部分トンネルのみを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:59:29 GMT)
Trapping and imaging single dysprosium atoms in optical tweezer arrays [0.0] 我々は、ランタニド特有の異方性光シフトを用いて、微分光シフトを調整し、ニアマグニックまたはマジック偏光におけるツイーザーを生成する。
tweezer配列のツールボックスを使ってランタニドを操作すれば、量子物理学の研究のための新たな研究の道が開ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:12:15 GMT)
Towards a Near-real-time Protocol Tunneling Detector based on Machine Learning Techniques [0.0] 本稿では,機械学習技術を用いて企業のネットワークトラフィックをほぼリアルタイムで検査するプロトコルトンネル検出器のプロトタイプを提案する。
検出器は暗号化されていないネットワークフローを監視し、起こりうる攻撃や異常を検出する特徴を抽出する。
その結果、全体的な精度は97.1%であり、F1スコアは95.6%である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:08:43 GMT)
The statistical properties of eigenstates in chaotic many-body quantum
systems [0.0] 空間的に拡張されたシステムに特有の固有状態と、絡み合いのダイナミクスと演算子の拡散を特徴付ける相関について考察する。
量子情報のスクランブルに関連する相関は、固有状態熱化仮説(ETH)によって確立された標準枠組みの外にある
我々はこれらの相関関係を捉える最も単純な相関関数を確立し、長距離および低エネルギーで普遍的であると期待される振る舞いの特徴について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:28:15 GMT)
The CHSH Test is Sufficient to Observe Quantum Contextuality [0.0] 我々は,Claus-Horne-Shimony-Holt (CHSH) と呼ばれるベル試験が,非局所的相関だけでなく文脈的相関も示していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:45:47 GMT)
Testaro: Efficient Ensemble Testing for Web Accessibility [0.0] TestaroはオープンソースのNPMパッケージで、8つのツールのアンサンブルによって定義された約650のルールでコンプライアンスをチェックする。
デモの参加者はテッサロの仕事を作り、それらを実行し、統一されたレポートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:28:23 GMT)
StyloMetrix: An Open-Source Multilingual Tool for Representing
Stylometric Vectors [0.0] この作業は、StyloMetrixと呼ばれるオープンソースの多言語ツールの概要を提供することを目的としている。
文法、文法、語彙の様々な側面をカバーするスタイルのテキスト表現を提供する。
StyloMetrixは、ポーランド語を主要言語として、英語、ウクライナ語、ロシア語の4つの言語をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 11:53:47 GMT)
Statistical Hypothesis Testing for Information Value (IV) [0.0] 情報値(IV)は、モデリングフェーズの前に特徴選択を行う一般的な手法である。
本稿では,IV の理論的枠組みを提案し,予測力をテストするための非パラメトリック仮説テストを提案する。
シミュレーションデータを用いて,テスト統計を効率的に計算し,その性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 21:16:18 GMT)
Speed limits and locality in many-body quantum dynamics [0.0] 本稿では,多体システムにおける量子情報処理の数学的速度制限について概説する。
我々は、最も有望な結果とテクニックを強調し、オープンなままのいくつかの重要な疑問について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:53:22 GMT)
Sideband thermometry of ion crystals [0.0] イオン結晶に適した新しい温度測定法を提案する。
大きなイオン結晶に適用した場合、計算ボトルネックに悩まされることはない。
その結果, 本手法はイオン結晶の熱測定の正確かつ効率的な方法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:20:23 GMT)
Self-trapping of slow electrons in the energy domain [0.0] 電子分散の非消滅曲率により、遅い電子はエネルギー領域で強い閉じ込めを受けることが示される。
スペクトルトラップは調整可能であり、光場パラメータの適切な選択は、相互作用のダイナミクスを2つのエネルギー状態に還元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:55:24 GMT)
Robust unidirectional phantom helix states in the XXZ Heisenberg model
with Dzyaloshinskii-Moriya interaction [0.0] DMIを用いたXXZハイゼンベルクモデルのヘリックス状態について検討する。
一方向のヘリックス状態のみが共鳴DMIの存在下で変化しないことを示す。
また、そのような幻状態が強いDMIによってスペクトルから分離され、状態の堅牢性を高めることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:09:53 GMT)
Rethinking the Evaluating Framework for Natural Language Understanding
in AI Systems: Language Acquisition as a Core for Future Metrics [0.0] 人工知能(AI)の急成長分野において、自然言語処理(NLP)における大規模言語モデル(LLM)の先例のない進歩は、従来の機械学習のメトリクスのアプローチ全体を再考する機会を提供する。
本稿では,確立されたチューリングテストから,言語習得を基盤とした全包含フレームワークへのパラダイムシフトを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 03:33:58 GMT)
Reducing defect production in random transverse-field Ising chains by
inhomogeneous driving fields [0.0] 逆場イジングモデルでは、結合の障害は臨界エネルギーギャップを劇的に減少させる。
結合障害と適切な選択された駆動場とのバランスをとることにより, 熱処理時間による欠陥密度のスケーリングを代数的にすることができることを示す。
また, システムの量子臨界点までゆっくりと冷却されるモデルにおいて, 環境温度のクエンチ中の欠陥生成について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:28:22 GMT)
Rapid generation of high fidelity, dissipation-stabilized dimerized
chain [0.0] 本研究では,複数スピン間の多体絡みを高速に生成する新しい手法を提案する。
私たちの研究は、1Dバスに結合したスピンの絡み合い発生のための、現在のよく知られた定常状態プロトコルとは対照的に、非常に長い時間を要する。
重要な点として、プロトコルはローカル制御のハミルトンでも動作し、タイムスケールはシステムサイズに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:34:36 GMT)
Quantum enhanced SU(1,1) matter wave interferometry in a ring cavity [0.0] 我々は、標準量子限界を超えてSU(1,1)干渉法を実行するための新しい手法を数値的に探求する。
干渉計の動作の時間スケールは、光周波数の逆数によって与えられ、衝突スピン混合型干渉計の時間スケールよりも桁違いに短い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:23:19 GMT)
Quantum algorithms for approximate function loading [0.0] 我々は,Grover-RudolphアルゴリズムにインスパイアされたNISQ時代の量子状態生成法を2つ導入した。
上述の滑らかさ条件を超えて関数をロードできる変分アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:22:16 GMT)
Quantization of Length in Spaces with Position-Dependent
Noncommutativity [0.0] 位置依存的非可換性を持つ非可換空間における長さを定量化する新しい手法を提案する。
この方法は、平面に沿ってだけでなく、第3方向に沿って長さを変えるはしご演算子を構築することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 07:09:20 GMT)
Quantifying spatio-temporal patterns in classical and quantum systems
out of equilibrium [0.0] 様々な非平衡力学現象や過程は、明らかに一般的な数値技術の発展を要求する。
非平衡量子系で実現された離散時間結晶の例により、ビットストリングのみを処理する非自明な動的相の完全な低レベルな特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:48:37 GMT)
Quantifying nonclassicality of vacuum-one-photon superpositions via
potentials for Bell nonlocality, quantum steering, and entanglement [0.0] 絡み合いポテンシャルは単モード光学場の非古典性の一般的な測度である。
この概念を一般化してベル非局所性と量子ステアリングの可能性を定義する。
VOPS状態の解析に焦点をあてるが、単一モードポテンシャルは立方体や連続変数系の非古典性の研究にも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:28:37 GMT)
Predictive AI for SME and Large Enterprise Financial Performance
Management [0.0] バランスシートと所得計算の標準比率を補完する新しい金融・マクロ経済比率を紹介します。
また、企業パフォーマンスを予測するための教師付き学習モデル(MLレグレッタとニューラルネットワーク)とベイジアンモデルも提供します。
提案した変数は,標準産業比率に比例してモデル精度を向上させることができると結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 11:04:32 GMT)
PopBERT. Detecting populism and its host ideologies in the German
Bundestag [0.0] 本稿では,ポピュリストの姿勢を測定するための信頼性,有効,スケーラブルなアプローチを提案する。
我々は、豊かな人々や腐敗したエリートに対する道徳的な言及を、ポピュリスト言語の中核的な次元としてラベル付けする。
ポピュリズムの薄いイデオロギーの肥大化に加えて、ポピュリズムが左翼や右翼のホストイデオロギーにどのようにアタッチされているかを注釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:48:02 GMT)
Point Cloud Network: An Order of Magnitude Improvement in Linear Layer
Parameter Count [0.0] Point Cloud Network (PCN) はディープラーニングネットワークにおける線形層の実装である。
我々は、PCNと元のアーキテクチャの両方を用いて、元のAlexNetを含むいくつかのモデルを訓練する。
AlexNet と同等の PCN である AlexNet-PCN16 は,線形層におけるパラメータの 99.5% 削減により,元のアーキテクチャに匹敵する等価性(テスト精度)を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:56:40 GMT)
Photon Pair Source based on PPLN-Waveguides for Entangled Two-Photon
Absorption [0.0] 絡み合った光子対の吸収による蛍光は、古典的なイメージング技術と比較して利点がある。
本稿では, 周期的極性窒化リチウム導波管からなる光源を開発し, その鍵となる特性を解析した。
CdSe/ZnS量子ドット溶液の絡み合った2光子吸収挙動を実験的に検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 11:59:27 GMT)
Personal Identity and Uncertainty in the Everett Interpretation of
Quantum Mechanics [0.0] 事前測定の不確実性によるEQMの不整合問題を解決するためのアプローチについて検討する。
人格の3次元主義や4次元主義の採用にかかわらず、事前測定の不確実性アプローチは、身体主義の基本原理に矛盾しながら、成功をアーカイブするのみである、と私は論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 03:55:52 GMT)
Pairing dome from an emergent Feshbach resonance in a strongly repulsive
bilayer model [0.0] 強結合エネルギーを特徴とする二層ニッケルの最小モデルにおけるペアリングについて検討した。
我々の研究は、ドープされた量子磁石におけるペアリングの顕微鏡理論への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:59:13 GMT)
Optimising Rolling Stock Planning including Maintenance with Constraint
Programming and Quantum Annealing [0.0] ストック割り当て最適化のための制約プログラミング(CP)と量子アニーリング(QA)のアプローチを提案し,比較する。
CPアプローチでは、全微分制約、要素制約の拡張、論理的含意を用いて問題をモデル化する。
QA アプローチでは,2次非制約バイナリ最適化 (QUBO) モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:18:48 GMT)
Multiply Robust Federated Estimation of Targeted Average Treatment
Effects [0.0] 多地点データを用いて,対象個体群に対する有効な因果推論を導出する手法を提案する。
提案手法では,移動学習を組み込んでアンサンブル重みを推定し,ソースサイトからの情報を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 03:15:08 GMT)
Multiple Independent DE Optimizations to Tackle Uncertainty and
Variability in Demand in Inventory Management [0.0] 本研究の目的は、不確実な需要パターンの文脈において、在庫コストを最小限に抑えるための最も効果的な戦略を明らかにすることである。
最適な解を見つけるために、この研究はメタヒューリスティックなアプローチに焦点を当て、複数のアルゴリズムを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:15:02 GMT)
Momentum gauge fields from curved momentum space through Kaluza-Klein
reduction [0.0] 曲線運動量空間と運動量依存ゲージ場の関係について検討する。
運動量空間のゲージ原理は、$hatXmurightarrowhatXmu-g Amu という形の位置作用素の修正に相当する。
新興ゲージ場の相互作用と残りの曲線運動量空間はハイゼンベルク代数の修正につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 06:59:46 GMT)
MiVOLO: Multi-input Transformer for Age and Gender Estimation [0.0] 最新の視覚変換器を用いた年齢・性別推定手法であるMiVOLOを提案する。
本手法は両タスクを統合された二重入力/出力モデルに統合する。
モデルの年齢認識性能を人間レベルの精度と比較し、ほとんどの年齢範囲で人間よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:03:08 GMT)
License Plate Recognition Based On Multi-Angle View Model [0.0] 本稿では,異なる視点の複数のフレームをマージすることで,ライセンスプレート内のテキスト検出の問題に対処する。
提案手法は,各視点において,ライセンスプレートのテキストコンポーネントを特徴付ける記述的特徴を抽出する。
我々はライセンスプレート内のテキスト認識にCnOCR法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:12:45 GMT)
Leveraging Analog Quantum Computing with Neutral Atoms for Solvent
Configuration Prediction in Drug Discovery [0.0] タンパク質中の平衡溶媒分子構成をサンプリングできる量子アルゴリズムを導入する。
連続溶媒分布を予測可能な3次元参照相互作用サイトモデル(3D-RISM)に量子配置戦略を組み合わせる。
これらのアルゴリズムは、分子モデリングと薬物設計におけるアナログ量子コンピューティングの応用への新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:59:31 GMT)
Learning Actions and Control of Focus of Attention with a Log-Polar-like
Sensor [0.0] 視線制御を用いた対数極性画像データの利用について検討する。
我々は,アタリを3回プレイする方針と視線制御の方針を学習する。
ゲーム性能を損なうことなく、画像ピクセルを5倍に減らすことができるのです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 06:02:58 GMT)
Lamarr: LHCb ultra-fast simulation based on machine learning models
deployed within Gauss [0.0] LHCb実験における検出器応答と再構成アルゴリズムの両方をパラメータ化するシミュレーション生成を高速化するフレームワークであるLamarrについて論じる。
複数のアルゴリズムと戦略を駆使した深部生成モデルを用いて、LHCb検出器の単一成分の高レベル応答を効果的にパラメータ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:50:29 GMT)
KG-MDL: Mining Graph Patterns in Knowledge Graphs with the MDL Principle [0.0] 最小記述長原理に基づくグラフパターンマイニング手法を提案する。
提案手法は,人間によって解釈できるほど小さく,かつKGを記述可能なパターンの集合を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:52:10 GMT)
Iterative Quantum Algorithms for Maximum Independent Set: A Tale of
Low-Depth Quantum Algorithms [0.0] 我々は、反復最大量子アルゴリズム(Iterative Maximum Quantum Algorithms)と呼ばれる、量子最適化のための新しいハイブリッドアプローチのクラスについて研究する。
深度$p=1$のQAOAの場合、このアルゴリズムはMISの古典的欲求アルゴリズムと全く同じ操作と選択を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:00:03 GMT)
Investigating Efficient Deep Learning Architectures For Side-Channel
Attacks on AES [0.0] 我々は、ASCAD(ANSSI Side-Channel Attack Database)に焦点を当て、ディープラーニングベースのSCAのためのJAXベースのフレームワークを作成します。
また,様々なトランスフォーマーモデルの有効性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 20:16:40 GMT)
HydraScreen: A Generalizable Structure-Based Deep Learning Approach to
Drug Discovery [0.0] HydraScreenは、より堅牢な機械学習による薬物発見のためのフレームワークを提供することを目指している。
我々は最先端の3D畳み込みニューラルネットワークを用いて、タンパク質-リガンド結合における分子構造と相互作用を表現している。
HydraScreenはユーザフレンドリなGUIと公開APIを提供し、個々のタンパク質-リガンド複合体の簡易な評価を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:48:34 GMT)
Graph Neural Network for Stress Predictions in Stiffened Panels Under
Uniform Loading [0.0] グラフニューラルネットワーク(Graph Neural Network, GNN)は、グラフとして表現可能なデータを処理するニューラルネットワークの一種である。
本研究では,3次元強化パネルの効率的な表現のための新しいグラフ埋め込み手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:34:20 GMT)
GAMIX-VAE: A VAE with Gaussian Mixture Based Posterior [0.0] 変分オートエンコーダ(VAE)は、機械学習における生成モデリングと表現学習の基盤となっている。
本稿では,ELBO(エビデンス・ロウアー・バウンド)における重要な構成要素であるKulback Leibler (KL) Divergenceの解釈について検討する。
提案手法は, ELBOをガウスの混合体で再定義し, 分散崩壊を防止するための正規化項を導入し, テクスチャリアリズムを高めるためにPatchGAN識別器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 19:52:28 GMT)
From Text to Trends: A Unique Garden Analytics Perspective on the Future
of Modern Agriculture [0.0] 本研究は,園芸の分野の人々に対して,私たちがどのように教育し,手を差し伸べるかを改善するために設計された機械学習フレームワークを紹介する。
このフレームワークはHorticulture Online Help Desk(HOHD)のデータに依存している。
NLP, 分類, 時系列分析は, 住宅所有者の問合せのパターンを特定し, 園芸の今後の傾向を予測するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 02:15:12 GMT)
Free fermions with dephasing and boundary driving: Bethe Ansatz results [0.0] We use the Bethe ansatz to diagonalize the Liouvillian $mathcal Lscriptscriptstyle(2)$ the dynamics of the correlator。
正確には、$L(L-1)/2$複素エネルギーは、自明なシフトを除いて、デファーズに依存しない。
長時間の力学は、多数のレベルを含む実エネルギーのバンドによって支配される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 16:18:41 GMT)
Fractional quantum Hall states with variational Projected Entangled-Pair
States: a study of the bosonic Harper-Hofstadter model [0.0] ボソニック・ハーパー・ホフシュタッターモデルにおいて、無限射影-絡み合ったペア状態は、分数ホール状態の同定に利用できることを示す。
得られた状態は、バルクギャップによって予測されるバルク相関の指数的崩壊と、エンタングルメントスペクトルを介してキラルエッジモードを示すことを特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 11:54:43 GMT)
Fixed lines in a non-Hermitian Kitaev chain with spatially balanced
pairing processes [0.0] 非エルミート量子多体系に対する厳密な解は稀であるが、エルミート成分と非エルミート成分の相互作用に関する貴重な洞察を与える可能性がある。
不安定な不均衡なペア生成とクエンチ項を導入することにより, p-wave Kitaev 鎖の非エルミート変種について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:10:56 GMT)
Finding the Dynamics of an Integrable Quantum Many-Body System via
Machine Learning [0.0] 学習手法を用いて,ガウディン磁石(中心スピンモデル)の力学について検討する。
この直感によって部分的に動機付けられ、モデルハミルトニアンの各変分固有状態に対してニューラル・ネットワーク表現を用いる。
この感受性の効率的な説明を持つことで、量子二段階系の環境と相互作用する量子ビットのキャラクタリゼーションと量子制御手順の改善への扉を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 19:15:16 GMT)
Experimental hierarchy of the nonclassicality of single-qubit states via
potentials of entanglement, steering, and Bell nonlocality [0.0] 絡み合いポテンシャルは単モード状態の非古典性を定量化する有望な方法である。
我々は、他の量子相関に絡み合うポテンシャルの概念を一般化する。
特別に調整された偏光符号化単一光子状態を用いて、この概念を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:05:46 GMT)
Ensemble Differential Evolution with Simulation-Based Hybridization and
Self-Adaptation for Inventory Management Under Uncertainty [0.0] 本研究は,インベントリーマネジメント(IM)のためのシミュラオンベースハイブリッド化と自己適応(EDESH-SA)アプローチを用いたアンサンブル微分進化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 13:25:58 GMT)
Enhancing Network Resilience through Machine Learning-powered Graph
Combinatorial Optimization: Applications in Cyber Defense and Information
Diffusion [0.0] この論文は、ネットワークのレジリエンスを高める効果的なアプローチの開発に焦点を当てている。
ネットワークのレジリエンスを高めるための既存のアプローチは、ネットワーク内のボトルネックノードとエッジを決定することを強調する。
この論文は、ネットワーク内のボトルネックノードとエッジを発見するための効率的で効率的でスケーラブルなテクニックを設計することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 01:48:28 GMT)
Data is often loadable in short depth: Quantum circuits from tensor
networks for finance, images, fluids, and proteins [0.0] 本稿ではテンソルネットワーク(TN)理論に基づく回路コンパイル手法を提案する。
我々は,4つの異なる領域から得られた実世界の古典的データについて数値実験を行った。
これは、古典的なデータを量子コンピュータにロードする現在の最も広い数値解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:00:01 GMT)
DEYOv3: DETR with YOLO for Real-time Object Detection [0.0] ステップ・バイ・ステップ・トレーニング(Step-by-step training)と呼ばれる新しいトレーニング手法を提案する。
第1段階では、一対多で事前訓練されたYOLO検出器を使用して、エンドツーエンド検出器を初期化する。
第2段階では、バックボーンとエンコーダはDETRのようなモデルと一致しているが、検出器のみをゼロから訓練する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:25:30 GMT)
Coherent control of orbital wavefunctions in the quantum spin liquid
$Tb_{2}Ti_{2}O_{7}$ [0.0] ピロクロア$Tb_2Ti_2O_7$における軌道波動関数のコヒーレント制御を示す。
我々は、強い THz パルスによる共鳴励起が、最低エネルギー Tb 4f 状態のコヒーレント重ね合わせを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 09:53:13 GMT)
ChatGPT v Bard v Bing v Claude 2 v Aria v human-expert. How good are AI
chatbots at scientific writing? (ver. 23Q3) [0.0] 本稿では,人文科学と考古学における6つのAIチャットボットの能力と限界について,包括的に分析する。
この手法は、人間の専門家による定量的精度と質的精度のために、AI生成されたコンテンツをタグ付けする。
大規模言語モデルはコンテンツ生成に革命をもたらしたが、人文科学における独自の科学的貢献を生み出す能力は依然として限られていると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:47:33 GMT)
Certifying the topology of quantum networks: theory and experiment [0.0] 偏光子で生成された6量子ビットネットワークのトポロジーを検証し,本手法を実験的に実証した。
本手法は, 量子技術における他の認証シナリオに有用であり, 複数の仮説の総合的な同時試験に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 14:50:38 GMT)
Are Deep Learning Classification Results Obtained on CT Scans Fair and
Interpretable? [0.0] ほとんどの肺結節分類論文は、ディープラーニングを用いてランダムにシャッフルし、それをトレーニング、検証、テストセットに分割する。
対照的に、厳密な患者レベルの分離で訓練されたディープニューラルネットワークは、新しい患者画像が検査された場合でも、正確性を維持する。
厳密な患者レベルの分離で訓練されたディープニューラルネットワークの活性化のヒートマップの可視化は、関連する結節に対する集中度が高いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 05:57:25 GMT)
AntiBARTy Diffusion for Property Guided Antibody Design [0.0] 我々は、BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformer)に基づく抗体特異的言語モデルAntiBARTyを訓練し、その潜在空間を用いて、誘導IgG de novo設計のための特性条件拡散モデルを訓練する。
試験例では, 抗体の妥当性を維持し, 配列の多様性を制御しながら, シリカ溶解度を向上した新規抗体を効果的に生成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:30:50 GMT)
Anharmonic Effects on the Squeezing of Axion Perturbations [0.0] 我々は、量子-古典遷移を理解するために、アクシオンのような場を研究する。
非調和効果を考慮に入れれば、量子力学的粒子の生成と摂動のスクイーズ化が促進されることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:00:04 GMT)
An Intelligent Approach to Detecting Novel Fault Classes for Centrifugal
Pumps Based on Deep CNNs and Unsupervised Methods [0.0] 本稿では,システム障害の部分的知識を仮定し,それに対応するデータを用いて畳み込みニューラルネットワークを訓練する。
次に、新しい断層を検出するために、t-SNE法とクラスタリング法の組み合わせを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 10:10:30 GMT)
Algorithmic Solution for Systems of Linear Equations, in
$\mathcal{O}(mn)$ time [0.0] 方程式の線形系の探索解を超高速に求める新しいアルゴリズムを提案する。
実行時間は最先端のメソッドと比較して非常に短い。
この論文はアルゴリズム収束の理論的証明も含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 18:07:00 GMT)
Algebraic, Topological, and Mereological Foundations of Existential
Granules [0.0] 既存の顆粒は最初は自分自身を決定づけ、その後環境と相互作用するものである。
グラニュラーコンピューティングの複数の理論的枠組み(アキシマティック、アダプティブ、その他)に適合することが示されている。
この特徴付けはアルゴリズム開発、分類問題、一般化の数学的基礎への応用を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 21:54:13 GMT)
Algebraic Models for Qualified Aggregation in General Rough Sets, and
Reasoning Bias Discovery [0.0] この研究は、懐疑的、悲観的、楽観的、あるいは懐疑的な人間の推論の集約をモデル化したいという欲求に動機づけられている。
このモデルは、人間の推論における差別的・有害な行動の研究や、そのような行動を学ぶ機械学習アルゴリズムに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 21:36:57 GMT)
About the Cost of Central Privacy in Density Estimation [0.0] リプシッツ空間とソボレフ空間における密度の非パラメトリック密度推定について検討する。
プライバシー予算が一定でないような体制を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:16:15 GMT)
AI Art Curation: Re-imagining the city of Helsinki in occasion of its
Biennial [0.0] このプロジェクトは、2023年のヘルシンキ美術二年祭で、"New Directions May Emerge"と題されて開発された。
我々はヘルシンキ美術館(HAM)のコレクションを使って、機械認識のレンズを通してヘルシンキ市を再想像する。
人工的な360度パノラマを制作することで、各芸術作品が市内に居住する空間を変革する。
このプロジェクトの成果は、アートワークを想像上の物理的な空間に配置するAIキュレーションである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 12:21:09 GMT)
A matter of attitude: Focusing on positive and active gradients to boost
saliency maps [0.0] 親和性マップは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最も広く使われている解釈可能性手法の1つである。
本稿では,勾配図から勾配の徴候を解くことで,階層分類問題の理解を深める方法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 15:00:00 GMT)
A Simple Illustration of Interleaved Learning using Kalman Filter for
Linear Least Squares [0.0] 機械学習アルゴリズムにおけるインターリーブド・ラーニングは、生物学的にインスパイアされたトレーニング手法であり、有望な結果をもたらす。
線形最小方形に対するカルマンフィルタに基づく単純な統計・最適化フレームワークによるインターリービング機構について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 00:01:02 GMT)
A Practical Survey on Zero-shot Prompt Design for In-context Learning [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)タスクを大幅に改善した。
本稿では,異なる種類のプロンプトに着目した,コンテキスト内学習手法の総合的なレビューを行う。
本稿では,手動設計や最適化アルゴリズム,評価手法など,設計を促すための様々なアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 23:00:34 GMT)
A Novel Form of Contextuality Predicting Probabilistic Equivalence
between Two Sets of Three Mutually Noncommuting Observables [0.0] 観測可能な新しい文脈量子系が導入された。
3つの相互に非可換な観測可能な2つの集合間の発生確率の状態非独立等式を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 08:51:34 GMT)
"Task-relevant autoencoding" enhances machine learning for human
neuroscience [0.0] 人間の神経科学において、機械学習は被験者の行動に関連する低次元の神経表現を明らかにするのに役立つ。
本研究では,機能拡張(TRACE)によるタスク関連オートエンコーダを開発し,その動作関連表現を抽出する能力を検証した。
TRACEは全てのモデルをほぼ一方的に上回り、分類精度は最大12%向上し、タスク関連表現の発見において最大56%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Sep 2023 17:04:28 GMT)