Siren's Song in the AI Ocean: A Survey on Hallucination in Large
Language Models [116.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで顕著な機能を示している。
LLMは時折、ユーザ入力から分岐するコンテンツを生成し、以前生成されたコンテキストと矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 16:03:24 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Image-to-Image Translation [51.7] 画像から画像への変換(I2IT)手法は,ディープラーニング(DL)モデルの単一実行時に画像を生成する。
深部強化学習(DRL)によるステップワイド意思決定問題としてI2ITを再構成する。
RLベースのI2IT(RL-I2IT)を実現する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 15:40:40 GMT)
Federated Deep Multi-View Clustering with Global Self-Supervision [51.6] フェデレートされたマルチビュークラスタリングは、複数のデバイスに分散したデータからグローバルクラスタリングモデルを学習する可能性がある。
この設定では、ラベル情報は未知であり、データのプライバシを保持する必要がある。
本稿では,複数のクライアントから補完的なクラスタ構造をマイニングできる,新しい多視点クラスタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 17:07:01 GMT)
CC-Riddle: A Question Answering Dataset of Chinese Character Riddles [51.4] 漢字のリドルは、中国語特有の文化芸能の一形態である。
CC-Riddle という名前の textbf Chinese textbfCharacter riddle データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 05:15:51 GMT)
Exploiting Generalization in Offline Reinforcement Learning via Unseen
State Augmentations [46.1] オフライン強化学習(RL)手法は、保守的価値推定による探索と搾取のバランスを崩す。
モデルフリーメソッドは、すべての未確認アクションで値をペナライズするが、モデルベースメソッドはモデルロールアウトを通じて、さらに未確認の状態を活用できる。
本稿では,学習モデルと評価値が一般化した未確認状態の活用を可能にする,新たな未確認状態拡張戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 16:32:33 GMT)
Video Adverse-Weather-Component Suppression Network via Weather
Messenger and Adversarial Backpropagation [45.2] ビデオ悪天候抑制ネットワーク(ViWS-Net)を開発することにより、悪天候条件から映像を復元する第1の枠組みを提案する。
我々のViWS-Netは、あらゆる気象条件で劣化したビデオの復元において、最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 17:13:55 GMT)
EvalLM: Interactive Evaluation of Large Language Model Prompts on
User-Defined Criteria [43.9] 本稿では,ユーザ定義基準に基づいて複数の出力を評価することで,プロンプトを反復的に精錬するインタラクティブシステムであるEvalLMを提案する。
自然言語の基準を記述することで、ユーザはシステムのLCMベースの評価器を使って、どのプロンプトがエキサイティングか、失敗かを概観することができる。
比較研究では、EvalLMは手動による評価と比較して、参加者がより多様な基準を策定し、アウトプットの2倍を検査し、59%のリビジョンで満足なプロンプトに達するのに役立った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 13:19:38 GMT)
On Reducing the Amount of Samples Required for Training of QNNs:
Constraints on the Linear Structure of the Training Data [42.2] 絡み合ったトレーニングサンプルを使用することで、量子ニューラルネットワーク(QNN)はトレーニングプロセスに必要なトレーニングサンプルの量を著しく削減する可能性がある。
トレーニングサンプルの集合における絡み合いの平均度は,QNNの期待品質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） (Sun, 24 Sep 2023 18:02:28 GMT)
3DHumanGAN: 3D-Aware Human Image Generation with 3D Pose Mapping [37.1] 3DHumanGAN(3DHumanGAN)は、全身の人間の写実的な画像を合成する3D対応の対向ネットワークである。
本稿では,3次元ポーズマッピングネットワークによって2次元畳み込みバックボーンを変調する新しいジェネレータアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 22:05:37 GMT)
OneSeg: Self-learning and One-shot Learning based Single-slice
Annotation for 3D Medical Image Segmentation [36.5] 本稿では,各3次元画像の1つのスライスに注釈を付けることで,3次元医用画像セグメンテーションのための自己学習とワンショット学習に基づくフレームワークを提案する。
提案手法は,(1)3次元画像中の2次元スライス間の意味的対応を学習する再構成ネットワークの自己学習,(2)1ショット手動アノテーションのための1つのスライスの代表的選択である。
我々の新しいフレームワークは、完全に教師された手法と比較して1%未満のアノテートデータで同等のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 15:35:58 GMT)
Natural Language based Context Modeling and Reasoning with LLMs: A
Tutorial [35.7] 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト対応コンピューティングを導入してから20年が経ち、2018年以来、驚くほど急増している。
本チュートリアルでは,テキスト,プロンプト,自律エージェント(AutoAgents)の使用を実演し,LLMが文脈モデリングや推論を行うことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 00:15:39 GMT)
GPFL: Simultaneously Learning Global and Personalized Feature
Information for Personalized Federated Learning [32.9] GPFLと呼ばれる新しいpFL手法を提案し、各クライアントのグローバルおよびパーソナライズされた特徴情報を同時に学習する。
GPFLはオーバーフィッティングを軽減し、ベースラインの精度を最大8.99%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 14:10:40 GMT)
Momentum Tracking: Momentum Acceleration for Decentralized Deep Learning
on Heterogeneous Data [31.9] 分散学習では、運動量を用いた簡単なアプローチが分散分散(DSGD)と運動量(DSGDm)である。
不均質運動量率であるモーメントムトラッキングは、データ分布が不均質である場合、既存の手法よりも一貫して優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 05:10:47 GMT)
Large AI Models in Health Informatics: Applications, Challenges, and the
Future [31.7] 大規模なAIモデル、あるいは基礎モデル(ファウンデーションモデル)は、パラメータワイドとデータワイドの両方で大規模に出現するモデルである。
ChatGPTは、大きなAIモデルが持つ影響に対する人々の想像力を押し付けました。
健康情報学において、大規模AIモデルの出現は方法論の設計に新たなパラダイムをもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 06:09:58 GMT)
Learning from Label Proportions by Learning with Label Noise [30.8] ラベル比例(LLP)からの学習は、データポイントをバッグに分類する弱い教師付き分類問題である。
ラベル雑音による学習の低減に基づくLLPに対する理論的基礎的なアプローチを提案する。
このアプローチは、複数のデータセットやアーキテクチャにわたるディープラーニングシナリオにおける経験的パフォーマンスの向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 20:29:03 GMT)
DropCompute: simple and more robust distributed synchronous training via
compute variance reduction [30.5] 本稿では,計算時間の変動により労働者が混在する典型的なシナリオについて考察する。
作業者間のばらつきを低減し,同期学習の堅牢性を向上する,シンプルで効果的な分散化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 07:15:29 GMT)
Towards Better Dynamic Graph Learning: New Architecture and Unified
Library [29.6] DyGFormerは、動的グラフ学習のためのTransformerベースのアーキテクチャである。
DyGLibは、標準のトレーニングパイプラインとコーディングインターフェースを備えた統一ライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 04:05:33 GMT)
On the Posterior Distribution in Denoising: Application to Uncertainty
Quantification [28.2] 画像の任意の所望領域に対する後部分布の主成分を効率的に計算する方法を示す。
提案手法は,高次モーメントテンソルを明示的に計算・格納しないため,高速かつメモリ効率がよい。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 10:07:40 GMT)
ORLA*: Mobile Manipulator-Based Object Rearrangement with Lazy A* [27.6] マルチオブジェクト再構成は移動マニピュレータにとって必須のスキルである。
我々の知る限り、移動マニピュレータのための時間最適多目的再構成ソリューションは、まだ未解決の研究方向である。
高品質なオブジェクトのピック・アンド・プレイスシーケンスの探索に遅延(遅延)評価を利用するORLA*を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 17:40:19 GMT)
DenseShift: Towards Accurate and Efficient Low-Bit Power-of-Two
Quantization [27.2] 本稿では,シフトネットワークの精度を大幅に向上させるDenseShiftネットワークを提案する。
様々なコンピュータビジョンと音声タスクに関する実験により、DenseShiftは既存の低ビット乗算自由ネットワークよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 02:34:27 GMT)
Re-Benchmarking Pool-Based Active Learning for Binary Classification [27.0] アクティブラーニング(英: Active Learning)は、ラベル付きデータを取得する際の機械学習モデルの性能を大幅に向上させるパラダイムである。
アクティブな学習戦略を評価するためのベンチマークはいくつか存在するが、それらの発見はいくつかの誤解を示している。
この不一致は、コミュニティのために透明で再現可能なベンチマークを開発する動機となります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 01:52:14 GMT)
MentalLLaMA: Interpretable Mental Health Analysis on Social Media with
Large Language Models [26.9] ソーシャルメディア上に,最初のマルチタスクおよびマルチソース解釈可能なメンタルヘルスインストラクションデータセットを構築した。
専門家が作成した数発のプロンプトとラベルを収集し,ChatGPTをプロンプトし,その応答から説明を得る。
IMHIデータセットとLLaMA2ファンデーションモデルに基づいて、メンタルヘルス分析のための最初のオープンソースLLMシリーズであるMentalLLaMAを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 06:46:08 GMT)
MM-NeRF: Multimodal-Guided 3D Multi-Style Transfer of Neural Radiance
Field [25.2] 3Dスタイルの転送は、指定されたスタイルで3Dシーンの斬新なビューを描画することを目的としている。
既存の方法は、画像から参照スタイルを与えることで、スタイル化されたニューラルレージアンスフィールド(NeRF)を学習する。
MM-NeRFと呼ばれる,テクスチャの細部で高品質なレンダリングを実現する,新しいマルチモーダル誘導型3次元NeRFのマルチスタイル転送を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 11:04:50 GMT)
On the Statistical Efficiency of Mean Field Reinforcement Learning with
General Function Approximation [23.2] 平均フィールド制御(MFC)と平均フィールドゲーム(MFG)における強化学習の統計的効率を一般関数近似を用いて検討する。
平均場モデルに基づくエルダー次元 (MBED) と呼ばれる新しい概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 11:34:59 GMT)
Faster Rates for Compressed Federated Learning with Client-Variance
Reduction [23.2] 我々はCOFIGとFRECONが$O(frac(1+omega)sqrtNSepsilon2)$通信ラウンドに収束していることを示す。
凸設定では、COFIGは$O(frac(1+omega)sqrtNSepsilon2)$通信ラウンドに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 12:40:18 GMT)
InSpaceType: Reconsider Space Type in Indoor Monocular Depth Estimation [22.3] InSpaceTypeの最近の11の手法をベンチマークし、それらが空間タイプに関するパフォーマンスの不均衡に苦しむことを発見した。
分析を他の4つのデータセットに拡張し、3つの緩和アプローチと、目に見えない空間タイプに一般化する能力を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 00:39:41 GMT)
LiDAR-UDA: Self-ensembling Through Time for Unsupervised LiDAR Domain
Adaptation [22.2] LiDARセグメンテーションのための新しい2段階自己学習型Unsupervised Domain Adaptation (UDA) 手法であるLiDAR-UDAを紹介する。
本稿では,センサの誤差を低減し,擬似ラベル品質を向上させる2つの手法を提案する。
提案手法をいくつかの公開LiDARデータセット上で評価し,最先端の手法を平均3.9%以上のmIoUで上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 02:02:00 GMT)
Embers of Autoregression: Understanding Large Language Models Through
the Problem They are Trained to Solve [21.6] 我々は、単語予測タスクを解決するために、大規模言語モデルが採用する戦略について予測する。
11 つのタスクで 2 つの LLM を評価し,LLM が確率の影響を受けていることを示す。
我々は、LSMをまるで人間であるかのように評価するのではなく、異なるタイプのシステムとして扱うべきだと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 13:35:28 GMT)
DROP: Dynamics Responses from Human Motion Prior and Projective Dynamics [21.0] DROPは、生成的mOtionと射影力学を用いた人間のダイナミクス応答をモデリングするための新しいフレームワークである。
様々な動作タスクや様々な物理的摂動にまたがってモデルを広範囲に評価し、応答のスケーラビリティと多様性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 20:25:59 GMT)
S$^{5}$Mars: Semi-Supervised Learning for Mars Semantic Segmentation [20.3] 火星のセマンティックセグメンテーションは、ローバーの自律計画と安全な運転の基盤である重要な火星ビジョンタスクである。
優れたモデルを得るためには、ほとんどのディープラーニングメソッドが正確に要求する、十分な詳細かつ高信頼のデータアノテーションが欠如している。
本稿では,共同データと手法設計の観点からその解決策を提案する。
実験結果から,本手法は最先端のSSL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） (Sun, 24 Sep 2023 13:30:03 GMT)
Substituting Data Annotation with Balanced Updates and Collective Loss
in Multi-label Text Classification [19.6] MLTC(Multi-label text classification)は、あるテキストに複数のラベルを割り当てるタスクである。
本報告では,MLTCの問題点を,ラベル数に比例して,利用可能な監視信号の大きさが線形であるアノテーションフリーおよび希少アノテーション設定で検討する。
提案手法は,(1)事前学習した言語モデルを用いて,入力テキストを事前ラベル候補の集合にマッピングし,(2)ラベル記述による署名付きラベル依存グラフの計算,(3)ラベル依存グラフに沿ったメッセージパスによる事前ラベル候補の更新を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 04:12:52 GMT)
Hedging Complexity in Generalization via a Parametric Distributionally
Robust Optimization Framework [18.6] 経験的リスク最小化(ERM)と分散ロバスト最適化(DRO)は最適化問題の解法として一般的な手法である。
本稿では,パラメトリックな分布系列を用いて乱摂動分布を近似する簡単な手法を提案する。
この新たな誤差源は適切なDRO定式化によって制御可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 15:18:25 GMT)
The Rashomon Importance Distribution: Getting RID of Unstable, Single
Model-based Variable Importance [18.2] 多様性の重要性の定量化は、遺伝学、公共政策、医学といった分野における高い評価の疑問に答えるのに不可欠である。
本稿では,すべての優れたモデルの集合にまたがる変数の重要性を定量化し,データ分布にまたがって安定な新しい変数重要度フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは非常に柔軟で、既存のモデルクラスやグローバル変数の重要度メトリクスと統合できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 23:09:48 GMT)
Exploring the Landscape of Machine Unlearning: A Comprehensive Survey
and Taxonomy [17.5] 機械学習(ML)モデルによる予測の削除や修正の必要性から、機械学習(MU)が注目を集めている。
本稿では,現在の最先端技術とアプローチを網羅したMUの包括的調査を行う。
また、攻撃の高度化、標準化、転送可能性、解釈可能性、リソース制約など、対処すべき課題を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 21:58:41 GMT)
On Simultaneous Information and Energy Transmission through Quantum
Channels [17.3] 量子チャネルのキャパシティ・パワー関数は、非アシストプロトコルとプライベートプロトコルの両方において、凹凸であることを示す。
いくつかの標準チャネルモデルに対して,これらの特性を数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 16:46:47 GMT)
On the Convergence and Scale Parameterizations of Black-Box Variational
Inference [16.9] 完全ブラックボックス変分推論(BBVI)の最初の収束保証を提供する。
以上の結果より, 対数平滑な後部密度と対数凹凸が強く, 位置スケールの変動が認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 20:33:04 GMT)
Accelerating Large Batch Training via Gradient Signal to Noise Ratio
(GSNR) [16.4] 我々は、勾配信号対雑音比(GSNR)に基づく分散低減勾配降下法(VRGD)を開発した。
VRGDはトレーニングを加速し($1sim 2 times$)、一般化のギャップを狭め、最終的な精度を向上させる。
ImageNet Top-1 の精度は LARS よりも 96k で0.52pp$ 向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 16:08:21 GMT)
Semantic Face Compression for Metaverse: A Compact 3D Descriptor Based
Approach [15.8] 我々は仮想アバター顔のための新しいメタバース通信パラダイムを構想し、コンパクトな3次元顔記述子を用いたセマンティック顔圧縮を開発する。
提案手法は,機械解析に基づくデジタルヒューマンコミュニケーションなど,多数の応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 13:39:50 GMT)
A Neural-Guided Dynamic Symbolic Network for Exploring Mathematical
Expressions from Data [15.2] 記号回帰は観測データから基礎となる数学的表現を発見するための強力な手法である。
SRのための新しいニューラルネットワークであるDySymNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 17:37:45 GMT)
Guided Cooperation in Hierarchical Reinforcement Learning via
Model-based Rollout [15.2] モデルベースロールアウト(GCMR)によるガイド協調による目標条件付き階層強化学習(HRL)フレームワークを提案する。
GCMRは、階層間協力を促進するためにフォワードダイナミクスを推定する。
本稿では,提案したGCMRフレームワークをHIGLのアンタングル型であるACLGに組み込むことで,ベースラインよりも安定かつ堅牢な政策改善が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 00:13:16 GMT)
Vulnerabilities in Video Quality Assessment Models: The Challenge of
Adversarial Attacks [15.1] No-Reference Video Quality Assessment (NR-VQA) は,エンドユーザの視聴体験を改善する上で重要な役割を担っている。
近年,CNN と Transformer をベースとした NR-VQA モデルは優れた性能を発揮している。
我々は,ブラックボックス設定下での敵攻撃に対するNR-VQAモデルの堅牢性を評価するための最初の試みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 11:17:38 GMT)
Digital Twins and the Future of their Use Enabling Shift Left and Shift Right Cybersecurity Operations [15.1] Digital Twins(DT)は、スマートグリッドや製造といったスマートクリティカルシステム(SCS)ドメインのオペレーションを最適化し、パフォーマンスを監視する。
このビジョンペーパーは、データ駆動型およびルールベースセマンティックSDTモデルによるハイブリッドインテリジェンスを探索し、革新的な技術を通してインテリジェントなSDT設計の概要を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 11:20:58 GMT)
AI-Driven Patient Monitoring with Multi-Agent Deep Reinforcement
Learning [14.8] マルチエージェント深部強化学習(DRL)を用いた新しいAI駆動型患者監視フレームワークを提案する。
アプローチでは複数の学習エージェントをデプロイし,心拍数,呼吸量,温度などの生理的特徴をモニタする。
提案する多エージェントDRLフレームワークの性能を,2つのデータセットから実世界の生理・運動データを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 21:44:10 GMT)
Fantastic Generalization Measures are Nowhere to be Found [14.6] 文献に共通する2種類の一般化境界を考える。
アルゴリズムの性能と境界の厳密さとのトレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 14:53:51 GMT)
A Lightweight and Transferable Design for Robust LEGO Manipulation [12.3] 本稿では,安全かつ効率的なロボットレゴ操作について検討する。
EOAT(End-of-arm Tool)は、問題次元を小さくし、大きな産業用ロボットがLEGOブロックを容易に操作できるように設計されている。
実験により、EOATはLEGOブロックの操作において確実に機能し、学習フレームワークは操作性能を100%の成功率で効果的に安全に改善できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 01:43:17 GMT)
Devil in the Number: Towards Robust Multi-modality Data Filter [12.3] T-MARSは、画像中のテキストを検出してマスキングし、CLIPスコアでフィルタリングすることで、高品質なデータフィルタリングを実現する。
テキストの内容に含まれる数字などの冗長な情報のかなりの割合を観察する。
提案するテキストマスキングフィルタは,データの上位40%を選択する際に,元のCLIPスコアフィルタよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 22:52:35 GMT)
ECG-QA: A Comprehensive Question Answering Dataset Combined With
Electrocardiogram [12.2] ECG-QAは、ECG分析用に特別に設計された最初のデータセットである。
データセットには70の質問テンプレートが含まれており、幅広い臨床関連ECGトピックをカバーしている。
我々のデータセットには、異なる2つのECGの比較分析を必要とするものを含む、多様なECG解釈質問が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 09:43:07 GMT)
Self-Tuning Hamiltonian Monte Carlo for Accelerated Sampling [12.2] ハミルトンモンテカルロパラメータを自動的に調整する適応的汎用フレームワークを提案する。
注意のような損失が定義され、統合ステップの分布の勾配駆動学習が可能になる。
損失と自己相関時間との間には良好な対応関係が見られ、よく調整されたパラメータが得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 09:35:25 GMT)
Robust Distributed Learning: Tight Error Bounds and Breakdown Point
under Data Heterogeneity [11.2] 本稿では,より現実的な不均一性モデル,すなわち(G,B)-段階的な相似性について考察し,既存の理論よりも学習問題を扱えることを示す。
また、分散学習アルゴリズムの学習誤差に新たな低い境界があることも証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 09:29:28 GMT)
Advancements in 3D Lane Detection Using LiDAR Point Clouds: From Data
Collection to Model Development [11.2] LiSV-3DLaneは大規模な3Dレーンデータセットで、20kフレームのサラウンドビューのLiDAR点雲と豊富なセマンティックアノテーションから構成される。
本稿では,LiDARを用いた新しい3次元車線検出モデルLiLaDetを提案し,LiDAR点雲の空間的幾何学的学習をBird's Eye View (BEV) に基づく車線識別に取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 09:58:49 GMT)
"Always Nice and Confident, Sometimes wrong": Developer's Experiences
Engaging Generative AI Chatbots Versus Human-Powered Q&A Platforms [11.0] Stack Overflow(SO)とChatGPTを比較します。
ChatGPTは、高速で明確で包括的な応答を提供し、SOよりも優雅な環境を育みます。
ChatGPTの信頼性に関する懸念は、その過度な自信と、SOの投票システムのような検証メカニズムの欠如に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 16:15:08 GMT)
GNNPipe: Scaling Deep GNN Training with Pipelined Model Parallelism [10.7] 分散グラフニューラルネットワーク(GNN)トレーニングでは,コミュニケーションが重要なボトルネックとなっている。
GNNPipeは、分散フルグラフの深層GNNトレーニングをスケールする新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 17:04:05 GMT)
A Text Classification-Based Approach for Evaluating and Enhancing the
Machine Interpretability of Building Codes [9.7] 本研究では,単一節の機械解釈可能性を自動評価し,拡張するための新しい手法を提案する。
実験の結果,提案したテキスト分類アルゴリズムは既存のCNN法やRNN法よりも優れていた。
中国における150以上の建築コードの結果を分析した結果、平均的な解釈可能性(英語版)は34.40%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 11:36:21 GMT)
Decoding Radiologists Intense Focus for Accurate CXR Diagnoses: A
Controllable and Interpretable AI System [9.3] 胸部X線診断における放射線技師の強い焦点を復号するための,新規かつ統一的な制御可能な解釈可能なパイプラインを提案する。
当社のアプローチでは、放射線科医がどこに見えるか、特定の領域にどのくらい集中しているか、どの所見が診断されるのか、という3つの重要な疑問に対処しています。
放射線学者の視線を捉えることによって、我々は、放射線学的解釈の基礎となる認知過程に関する洞察を提供する統一的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 04:48:44 GMT)
X-PDNet: Accurate Joint Plane Instance Segmentation and Monocular Depth
Estimation with Cross-Task Distillation and Boundary Correction [9.2] 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） (Sun, 24 Sep 2023 12:12:29 GMT)
Seeing Is Not Always Believing: Invisible Collision Attack and Defence
on Pre-Trained Models [8.7] 既存のバックドア攻撃やデータ中毒は、攻撃者が被害者のコンピュータに侵入したり、ターゲットデータにアクセスしたりするという仮定を立証することが多い。
本稿では,MD5衝突を増強したPTMに対する目に見えない攻撃のための新しい枠組みを提案する。
提案する攻撃法と防御法の有効性を,異なるモデルとデータセット上で広範囲に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 08:34:35 GMT)
LLM for Test Script Generation and Migration: Challenges, Capabilities,
and Opportunities [8.5] テストスクリプト生成はソフトウェアテストの重要なコンポーネントであり、反復的なテストタスクの効率的かつ信頼性の高い自動化を可能にする。
既存の世代のアプローチは、さまざまなデバイス、プラットフォーム、アプリケーション間でテストスクリプトを正確にキャプチャし、再現することの難しさなど、しばしば制限に直面する。
本稿では,モバイルアプリケーションテストスクリプト生成分野における大規模言語モデル(LLM)の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 07:58:57 GMT)
Matrix Completion-Informed Deep Unfolded Equilibrium Models for
Self-Supervised k-Space Interpolation in MRI [8.3] 正規化モデル駆動型ディープラーニング(DL)は,DLの強力な表現能力を活用する能力から注目されている。
理論的に保証され,完全サンプリングラベルに依存しない加速MRIのための自己教師型DLアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 07:25:06 GMT)
Does the "most sinfully decadent cake ever" taste good? Answering Yes/No
Questions from Figurative Contexts [8.3] 自然言語では比喩的言語が一般的であり、コミュニケーションを記憶し、創造的にする一方で、理解するのが困難である。
図形的・非図形的文脈を用いた1000のイエス/ノー質問の集合であるFigurativeQAを提案する。
最新のBERTベースのQAモデルでは、図形的文脈からの質問に答えると、平均で15%まで性能が低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 20:38:48 GMT)
Crack-Net: Prediction of Crack Propagation in Composites [8.3] クラックネット(Crack-Net)は, ひび割れ進展と応力応答の関係を組み込んで, 複合材料における破壊過程を予測するフレームワークである。
クラックネットは, 所定の複合設計におけるひび割れ成長パターンと応力-ひずみ曲線の長期的変化を正確に予測する優れた能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 12:57:35 GMT)
Robust Principal Component Analysis using Density Power Divergence [8.1] 我々は、最小密度の電力分散推定器に基づく、新しいロバストPCA推定器を提案する。
提案手法は, 従来のPCA法と比較し, 広範囲なシミュレーションによって支持された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 02:59:39 GMT)
Decomposed Human Motion Prior for Video Pose Estimation via Adversarial
Training [7.9] 本稿では, ニューラルネットワークが先行知識から容易に学習できるように, 関節運動の前に全体運動を分解することを提案する。
また,新たな正規化損失を利用して,前もって導入された動きの正確さと滑らかさのバランスをとる。
提案手法は従来の3DPW法と比較して, PA-MPJPEが9%, 加速度誤差が29%低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 08:21:55 GMT)
ForceSight: Text-Guided Mobile Manipulation with Visual-Force Goals [7.7] 本稿では,深層ニューラルネットワークを用いて視覚力目標を予測するテキスト誘導型モバイル操作システムであるForceSightを紹介する。
ForceSightは、精度の把握、引き出しのオープニング、オブジェクトハンドオーバといったタスクを、目に見えない環境で81%の成功率で実行した。
別の実験では、視覚的なサーボと無視力の目標のみに依存することで、成功率が90%から45%に低下し、力の目標がパフォーマンスを大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 01:24:06 GMT)
Towards Robust Robot 3D Perception in Urban Environments: The UT Campus
Object Dataset [7.7] CODaはテキサス大学オースティン校地で収集された移動ロボットの自我中心の知覚データセットである。
私たちのデータセットには8.5時間のマルチモーダルセンサーデータが含まれています。同期3Dポイントクラウドと128チャンネルのLiDARからのステレオRGBビデオと10fpsの1.25MPのRGBカメラです。
我々は,53のセマンティッククラスに対するインスタンスID,5000の3Dセマンティックアノテーションを含む1.3百万個の3Dバウンディングボックスを含む58分間の地中トルースアノテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 04:43:39 GMT)
ALLURE: A Systematic Protocol for Auditing and Improving LLM-based
Evaluation of Text using Iterative In-Context-Learning [7.5] ALLUREは、大規模言語モデルを理解するための体系的なアプローチである。
我々は,評価器LLMの性能を向上し,究極的には評価プロセスにおける人間のアノテータへの依存を減らすことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 17:15:58 GMT)
Enabling Binary Neural Network Training on the Edge [7.3] 既存のバイナリニューラルネットワークトレーニング手法では、すべてのレイヤに対して高精度なアクティベーションを同時に保存する必要がある。
本稿では,メモリフットプリントの大幅な削減を図った,低コストなバイナリニューラルネットワークトレーニング戦略を提案する。
また、2ナライズされたResNet-18のin-scratch ImageNetトレーニングも実施し、3.78$times$メモリ削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 23:07:32 GMT)
Probabilistic Weight Fixing: Large-scale training of neural network
weight uncertainties for quantization [7.2] 重み共有量子化は、大規模ニューラルネットワークにおける推論中のエネルギー消費を減らす技術として登場した。
本稿では、ベイズニューラルネットワーク(BNN)に基づく確率的枠組みと、どの重みをどのクラスタ中心に移動できるかを特定する変動緩和法を提案する。
DeiT-Tiny を用いた ImageNet では,最先端の量子化手法 Top-1 の精度が 1.6% 向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 08:04:28 GMT)
A Polynomial Time, Pure Differentially Private Estimator for Binary
Product Distributions [7.2] 総偏差距離で0,1d$以上の製品分布を正確に推定する最初の$varepsilon$-differentially private,Computerly efficient algorithmを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 00:21:55 GMT)
Leveraging Auxiliary Domain Parallel Data in Intermediate Task
Fine-tuning for Low-resource Translation [6.6] PMSSモデルの中間タスク微調整(ITFT)はドメイン固有のNMTにとって極めて有益である。
ドメイン分割テストを用いて、ドメイン固有の結果の変動を定量化し、ITFTがドメイン分散の影響をある程度軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 01:33:13 GMT)
Framework and Benchmarks for Combinatorial and Mixed-variable Bayesian
Optimization [6.4] 現在のMCBOの論文は、その手法を評価するために、多変量または非標準ベンチマークを導入することが多い。
1つのMCBOプリミティブのソリューションを導入する論文は、残りのプリミティブと同じメソッドを使用するベースラインに対するベンチマークを省略することが多い。
47個の新しいMCBOアルゴリズムを実装し、7つの既存のMCBOソルバと5つの標準ブラックボックス最適化アルゴリズムを10のタスクでベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 14:59:35 GMT)
Tackling the Unlimited Staleness in Federated Learning with Intertwined
Data and Device Heterogeneities [5.9] フェデレートラーニング(FL)は、データとデバイスの不均一性の両方に影響されることが多い。
本稿では,この変換に勾配インバージョン手法を応用した新しいFLフレームワークを提案する。
提案手法により,トレーニングモデルの精度を最大20%向上し,FLトレーニングの進捗を最大35%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 03:19:40 GMT)
Deep Learning-Based Connector Detection for Robotized Assembly of
Automotive Wire Harnesses [5.7] 自動車産業における電気化と自動運転へのシフトにより、現代の自動車により多くの自動車用ワイヤーハーネスが取り付けられるようになった。
コネクタの交配は、ワイヤハーネス接続と信号伝送におけるコネクタの重要性から、自動車用ワイヤハーネスの最終組み立てにおいて必須である。
組立コネクタの現在の手動操作は、組立品質とエルゴノミクスに関する深刻な問題を引き起こす。
本稿では,ロボット化された自動車ワイヤハーネス組立のためのディープラーニングを用いたコネクタ検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 20:28:35 GMT)
ILNet: Low-level Matters for Salient Infrared Small Target Detection [5.2] 赤外線小目標検出は、赤外クラッタ背景から小目標を検出する技術である。
高レベルセマンティック情報の変形により、CNNの深い層では、小さな赤外線ターゲット特性が弱まる。
我々は、赤外線小ターゲットを意味情報が少ない有能な領域とみなす赤外線低レベルネットワーク(ILNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 14:09:37 GMT)
Quantum Searchable Encryption for Cloud Data Based on Full-Blind Quantum
Computation [5.2] 検索可能な暗号化(SE)は、クラウドコンピューティング環境でユーザーの機密データを保護するための肯定的な方法である。
本稿では,FBQCモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 16:17:53 GMT)
Explainable and High-Performance Hate and Offensive Speech Detection [5.2] 我々は、Twitterデータに基づいてトレーニングされたXGBoostアルゴリズムに基づいて、説明可能かつ解釈可能なハイパフォーマンスモデルを構築した。
バランスの取れないTwitterデータに対して、XGboostはヘイトスピーチ検出におけるLSTM、AutoGluon、ULMFiTモデルよりも優れていた。
XGBoostはLSTM、AutoGluon、ULMFiTよりも、攻撃的な音声検出のためのダウンサンプルバージョンで性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 17:17:53 GMT)
Data-Driven Modeling of an Unsaturated Bentonite Buffer Model Test Under
High Temperatures Using an Enhanced Axisymmetric Reproducing Kernel Particle
Method [5.2] 高レベル核廃棄物の深部地質リポジトリでは、ベントナイトバッファは100degC以上の温度を捕捉することができる。
本研究では, 深部ニューラルネットワークを用いたベントナイトの土壌水分保持曲線(SWRC)を導入し, バッファのTHMシミュレーションを行う再生カーネル粒子法(RKPM)に統合する。
タンクスケール試験を効果的にモデル化するために、ヒーター配置を表す特異なディリクレ強制力と効果的な対流熱伝達係数に富んだ新しい軸対称再生カーネル基底関数を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 01:22:23 GMT)
Diffeomorphic Multi-Resolution Deep Learning Registration for
Applications in Breast MRI [4.7] 近年,ほとんどの医用画像登録作業において,学習ベースの登録手法が最先端のアプローチとなっている。
これらの手法は乳房画像登録に一定の困難を伴ってはまだ普及していない。
この研究の重要な貢献の1つは、乳房画像の優れた登録結果を生成する登録ネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 23:16:38 GMT)
The Study of Perceptual Training of Chinese Mandarin Tones for
Monolingual Speakers of English Using Adaptive Computer Based Training
Software [4.7] この研究は、第2言語学習と第2言語訓練に肯定的な影響を与える可能性のある、音声音調訓練の新たな手法を探求した。
この研究はシンボリック・インタラクション誌に発表された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 00:20:16 GMT)
On the Fairness of Machine-Assisted Human Decisions [3.4] 偏りのある人間の意思決定者を含めることで、アルゴリズムの構造と結果の判断の質との間の共通関係を逆転させることができることを示す。
実験室実験では,性別別情報による予測が,意思決定における平均的な性別格差を減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 02:23:37 GMT)
Sound-Print: Generalised Face Presentation Attack Detection using Deep
Representation of Sound Echoes [3.4] 送信信号の反射プロファイルに基づいてPAを検出するスマートフォンに,音響エコーによる顔提示検出(PAD)を提案する。
ヒトの皮膚と人工物の反射特性が異なるため, ホウ素およびPAの反射プロファイルは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 17:32:01 GMT)
Exploring the Landscape of Natural Language Processing Research [3.4] NLP関連のいくつかのアプローチが研究コミュニティで調査されている。
確立したトピックを分類し、傾向を特定し、今後の研究分野を概説する総合的研究はいまだに残っていない。
その結果,NLPにおける研究分野の分類,最近のNLPの発展分析,研究成果の要約,今後の研究の方向性について概説した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 20:18:07 GMT)
Efficient Domain Adaptation of Sentence Embeddings Using Adapters [3.4] 特定のドメインに文を埋め込むには、良い結果を得るためにモデルを適用する必要がある。
これは、関心領域のための文埋め込みモデル全体を微調整することで行われる。
対象領域毎の文埋め込みモデルを個別に微調整する代わりに,軽量なアダプタを訓練することを提案する。
文埋め込みのパラメータ効率の良いドメイン適応にアダプタを用いることで、ドメイン適応型完全に微調整された文埋め込みモデルの1%以内の競合性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 20:25:57 GMT)
An Architecture for Improved Surface Code Connectivity in Neutral Atoms [3.3] 我々は、中性原子配列からなる量子コンピュータに対処し、ハードウェアの物理的接続をより高い論理接続に変換する表面コードアーキテクチャを設計する。
通常の格子手術と比較すると、これは量子ビット全体のフットプリントと実行時間を削減し、小型のQEC回路に必要な時空オーバーヘッドを低減させる。
本稿では, 物理原子移動方式を用いて, 近接する葉柄群における量子ビット間の全接続を可能とし, 大規模回路に対して高い接続ルーティング空間を創出する, 層間格子手術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 00:10:47 GMT)
Deep neural networks with ReLU, leaky ReLU, and softplus activation
provably overcome the curse of dimensionality for Kolmogorov partial
differential equations with Lipschitz nonlinearities in the $L^p$-sense [3.3] 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)が、次元の呪い(COD)を伴わずにPDE解を近似する表現力を持っていることを示す。
この成果を一般化するためにこの研究の重要な貢献は、$pin(0,infty)$で$Lp$-senseでこのステートメントを確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 18:58:18 GMT)
A Systematic Literature Review of Computer Vision Applications in
Robotized Wire Harness Assembly [3.2] 本稿では,ロボットワイヤハーネス組立のためのコンピュータビジョンアプリケーションについて,系統的な文献レビューを行う。
既存の研究から挑戦を導き、ワイヤーハーネスのより実践的な組み立てを促進するための将来の研究の機会を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 20:28:01 GMT)
Motion Segmentation from a Moving Monocular Camera [3.1] 我々は、点軌跡法と光フロー法という、単眼運動分割手法の2つの一般的な分岐を生かしている。
我々は異なるシーン構造で様々な複雑な物体の動きを同時にモデル化することができる。
提案手法は,KT3DMoSegデータセット上での最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 22:59:05 GMT)
Towards using Cough for Respiratory Disease Diagnosis by leveraging
Artificial Intelligence: A Survey [3.1] カフ音響には、呼吸系における病理形態学的変化に関する情報が多数含まれている。
人工知能(AI)の最近の応用と呼吸器疾患予測のためのユビキタスコンピューティングの進歩は、注目に値する傾向を生み出している。
機械学習(ML)とディープラーニング(DL)ベースの診断アルゴリズムは、コークスシグネチャを駆使して急速に流行している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 19:03:46 GMT)
A SAM-based Solution for Hierarchical Panoptic Segmentation of Crops and
Weeds Competition [2.8] 本稿では,Segment AnyThing Model(SAM)のインスタンスセグメンテーションにおける有効性と,オブジェクト検出モデルからの迅速な入力を組み合わせたアプローチを提案する。
ベストパフォーマンスモデルでは,PQ+スコアが81.33であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 08:34:12 GMT)
Related Rhythms: Recommendation System To Discover Music You May Like [2.7] 本稿では, 分散機械学習パイプラインをデライン化し, 歌のサブセットを入力として取り出し, 入力されたサブセットに類似していると認識された曲の新たなサブセットを生成する。
公開されているMillion Songsデータセット(MSD)は、研究者がオーディオトラックの分析とレコメンデーションのための合理的に効率的なシステムを開発し、探索することを可能にする。
提案するアプリケーションの目的は、ユーザーが好む曲を最適に推薦するように訓練されたMLシステムを活用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 04:18:40 GMT)
DeepBrainPrint: A Novel Contrastive Framework for Brain MRI
Re-Identification [2.6] 我々はDeepBrainPrintというAIベースのフレームワークを提案し、同じ患者の脳MRIスキャンを検索する。
当社のフレームワークは,3つの主要なイノベーションを伴う,半自己指導型のコントラスト型ディープラーニングアプローチです。
DeepBrainPrintをアルツハイマー病脳画像イニシアチブ(ADNI)のT1強調脳MRIの大規模なデータセットでテストした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 16:46:15 GMT)
Training Transitive and Commutative Multimodal Transformers with LoReTTa [2.5] 本稿では,この課題に対処するため,LoReTTa (mOdalities with a tRansitive and commutativE pre-Training sTrAtegy)を提案する。
我々の自己教師型フレームワークは、可換性と推移性の規則で2つの主要な言語学習パラダイムを統一する。
LoReTTaで事前学習した変換器は、未確認対 (A, C) と三重項 (A, B, C) を含む任意のモダリティの混合を推論時に処理可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 13:01:29 GMT)
VisionKG: Unleashing the Power of Visual Datasets via Knowledge Graph [2.5] Vision Knowledge Graph (VisionKG)は、知識グラフとセマンティックWeb技術を介して視覚データセットを相互にリンクし、整理し、管理する新しいリソースである。
VisionKGには現在5億1900万のRDFトリプルがあり、約4000万のエンティティを記述している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 11:19:13 GMT)
Solving Low-Dose CT Reconstruction via GAN with Local Coherence [2.3] 本稿では,局所コヒーレンスを向上したGANを用いた新しい手法を提案する。
提案手法は, 近接画像の局所的コヒーレンスを光学的流れにより捕捉し, 構築した画像の精度と安定性を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 08:55:42 GMT)
Towards Subcentimeter Accuracy Digital-Twin Tracking via An RGBD-based
Transformer Model and A Comprehensive Mobile Dataset [2.2] 雑音深度データによる課題に対処するために,変圧器を用いた6DoFポーズ推定器を提案する。
我々は,最先端のモバイルセンサであるiPhone 14 Proを用いて,新しいRGBDデータセットを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 07:06:45 GMT)
A Multi-channel EEG Data Analysis for Poor Neuro-prognostication in
Comatose Patients with Self and Cross-channel Attention Mechanism [1.9] 両極性脳波 (EEG) 記録の予測可能性について検討した。
ハイブリッドなディープラーニングアプローチを用いた振り返り設計を用いて、高い特異性を目的とした目的関数を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 13:13:29 GMT)
Improving Generalization of Synthetically Trained Sonar Image
Descriptors for Underwater Place Recognition [1.9] 水中環境における自律航法は、光吸収や水濁度などの要因によって困難を呈する。
従来のコンピュータビジョンアルゴリズムはソナー生成音響画像に適用しても効果が低い。
本稿では,合成データのみを訓練しながら,実シナリオに一般化可能な,コンパクトな深層ソナー記述子パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 17:22:24 GMT)
Initial State Encoding via Reverse Quantum Annealing and h-gain Features [1.8] 初期状態を量子アニールにエンコードできる2つのD波特性について検討する。
h-ゲインの特徴は、ハミルトニアンの線型(h$)バイアスに時間依存重み付けスキームを置くことができる。
我々は,最適でない初期状態を改善することを目的として,RAとHGを反復的に問題に適用するというアイデアを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 21:58:16 GMT)
Use of Large Language Models for Stance Classification [1.6] スタンス検出は、著者の関心事に対する視点を予測するタスクである。
現在の姿勢検出法は文の手動アノテーションに頼り、次に教師付き機械学習モデルを訓練する。
本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いた姿勢分類の課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 19:36:17 GMT)
Look Ma, no code: fine tuning nnU-Net for the AutoPET II challenge by
only adjusting its JSON plans [1.6] nnU-Net は 'nnUNetPlans' ファイルの理解と修正が簡単である。
我々は、自動的に設定されたnnU-Netベースラインを大幅に上回る構成を得る。
提出の時点では、私たちのメソッドは予備テストセットにランク付けされます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 20:32:23 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） (Sun, 24 Sep 2023 13:31:00 GMT)
SwinFIR: Revisiting the SwinIR with Fast Fourier Convolution and
Improved Training for Image Super-Resolution [1.3] 我々は、Fast Fourier Convolution (FFC) コンポーネントを置き換えることで、SwinIRを拡張するSwinFIRを提案する。
本アルゴリズムは,最新のSwinIR法よりも0.8dB高いManga109データセット上で32.83dBのPSNRを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 14:25:02 GMT)
How to address monotonicity for model risk management? [1.1] 本稿では, 個々の単調性, 弱い対単調性, 強い対単調性という, 3種類の単調性の存在下での透明ニューラルネットワークについて検討する。
透明性を維持しながらモノトニック性を達成する手段として,ニューラル付加モデルのモノトニックグローブを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 05:35:33 GMT)
DPA-WNO: A gray box model for a class of stochastic mechanics problem [1.1] 我々は、新しい微分可能物理拡張ウェーブレットニューラル演算子(DPA-WNO)を提案する。
異なる物理解法をウェーブレット・ニューラル・オペレーター(WNO)と組み合わせ、WNOの役割は行方不明の物理をモデル化することである。
これにより、WNOがデータから学習する能力を活用するとともに、物理ベースの解法に関連する解釈可能性や一般化可能性を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 11:15:06 GMT)
CoGANPPIS: A Coevolution-enhanced Global Attention Neural Network for
Protein-Protein Interaction Site Prediction [0.9] PPI予測のためのシーケンスベースディープラーニングモデルである,共進化型グローバルアテンションニューラルネットワークを提案する。
CoGANPPISは特徴抽出に3つの層を並列に利用する。
提案手法は最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 04:09:01 GMT)
Robotic Process Automation Using Process Mining $\unicode{x2013}$ A
Systematic Literature Review [0.7] 本稿では, プロセスマイニングの適用性を評価し, RPAの実装を加速し, 改善することを目的とする。
ソフトウェアロボットで自動化可能なプロセスを理解するために,PM技術を用いた手法の体系的検討を行った。
この領域における出版物の数は着実に増加しており、特に2022年にはPMとRPAの併用への関心が高まっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 15:30:45 GMT)
Skill Check: Some Considerations on the Evaluation of Gamemastering
Models for Role-playing Games [0.6] ロールプレイングゲームにおいて、ゲームマスター(ゲームマスター、英: Game Master、GM)は、プレイヤーが直面している課題をデザインし、アクションの結果を物語るゲームマスターである。
本稿では,対話型ストーリテリングと自然言語処理の観点から,GMをモデル化する上での課題について論じる。
これらの課題に続き、このような対話システムを評価するための3つのテストカテゴリを提案し、ChatGPT、Bard、OpenAssistantをアウト・オブ・ボックスGMとしてテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 17:19:36 GMT)
Joint inversion of Time-Lapse Surface Gravity and Seismic Data for
Monitoring of 3D CO$_2$ Plumes via Deep Learning [0.5] 地表面重力と地震データを組み合わせた3次元深層学習による地下密度・速度モデルの構築手法を提案する。
提案手法の目的は,CO2の隔離配置を監視するための補完ツールとして,地下CO2プラムの予測である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 15:41:40 GMT)
Comparative Evaluation of Transfer Learning for Classification of Brain
Tumor Using MRI [0.5] 脳腫瘍の診断は、コンピュータ支援診断の分野によって大幅に速められている。
本研究では,脳腫瘍を4種類の転移学習法を用いて分類した。
われわれのモデルは、脳がんの3つの異なる形態を表す3064ドルのMRI画像のベンチマークデータセットでテストされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 03:46:38 GMT)
Generalized Dice Focal Loss trained 3D Residual UNet for Automated
Lesion Segmentation in Whole-Body FDG PET/CT Images [0.5] 我々は,AutoPETチャレンジ2023のトレーニングデータセット上で,一般化Dice Focal Loss関数を用いて3次元残留UNetをトレーニングする。
予備試験段階では、平均アンサンブルは、それぞれ0.5417、0.8261ml、0.2538mlのDice類似係数(DSC)、偽陽性体積(FPV)、偽負体積(FNV)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 05:29:45 GMT)
Reconstruction of Cardiac Cine MRI under Free-breathing using
Motion-guided Deformable Alignment and Multi-resolution Fusion [0.4] 自由呼吸条件下での心血管MRI再構成を改善するために,新しいエンド・ツー・エンド深層学習ネットワークを開発した。
提案手法は, よりリッチな細部と, 異なる加速度による心血管MRI再建のためのアーティファクトの少ない高品質な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 15:02:19 GMT)
Iterative Layerwise Training for Quantum Approximate Optimization
Algorithm [0.4] 最適化問題の解法における量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の能力は近年,盛んに研究されている。
本稿では,QAOAによる問題解決における最適化コスト削減の可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 05:12:48 GMT)
Curiosity as a Self-Supervised Method to Improve Exploration in De novo
Drug Design [0.3] 我々は、化学空間の多くの部分をモデルにナビゲートさせる好奇心駆動方式を導入する。
まず、リカレントニューラルネットワークに基づく汎用分子発生器(G)を訓練し、その後、好奇心と好ましさを最大化するためにGを微調整する。
薬物類似性に関連する2つの望ましい化学的性質に対する我々のアプローチをベンチマークし, 発見された化学空間を著しく拡張できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 06:44:51 GMT)
Improving Robustness of Deep Convolutional Neural Networks via
Multiresolution Learning [0.2] 1次元信号と2次元信号(画像)の予測問題に対して,マルチレゾリューション学習はモデルのロバスト性を大幅に向上させることができることを示す。
また,マルチレゾリューション学習では,標準精度とロバスト性との交換は不要である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 21:04:56 GMT)
Physics Informed Neural Network Code for 2D Transient Problems
(PINN-2DT) Compatible with Google Colab [0.2] 物理情報ニューラルネットワーク(英: Physics Informed Neural Network)は、2次元矩形領域における過渡現象のシミュレーション環境である。
クラウド環境での自動実行を可能にするGoogle Colabと互換性がある。
a)非定常熱伝達、(b)津波をモデル化する波動方程式、(c)熱インバージョンを含む大気シミュレーション、(d)腫瘍成長シミュレーション。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 07:08:36 GMT)
The Costs of Swapping on the Uniswap Protocol [0.2] 我々は、分散取引所(DEX)における取引コストの最初の経験的特徴を示す。
Uniswap Labsのインタフェースから引用した価格を用いて、DEXの取引効率を評価する。
我々の結果は、DECがデジタル資産を取引するための中央集権取引所に代わる、説得力のある信頼のない代替手段を提供するという予備的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 14:22:15 GMT)
Vacuum polarization correction to atomic energy levels in the path
integral formalism [0.2] 強結合核場を全ての順序で扱う枠組みに量子電磁力学を適用する。
結合エネルギーの真空偏極シフトの式はスペクトル関数の極から2次まで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 19:56:45 GMT)
Path integral formalism for the free Dirac propagator in spherical
coordinates [0.2] 自由スピン-1/2フェルミオンのグリーン関数は、球面座標におけるファインマン経路積分形式(英語版)を用いて導出される。
結果は球面ベッセル関数と球面スピノルの観点で与えられ、問題の以前の解と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 16:31:57 GMT)
Text Classification: A Perspective of Deep Learning Methods [0.1] 本稿では,テキスト分類作業に必要な重要なステップを含む,深層学習に基づくテキスト分類アルゴリズムを提案する。
論文の最後には、異なる深層学習テキスト分類法を比較し、要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 21:49:51 GMT)
Topology-Agnostic Detection of Temporal Money Laundering Flows in
Billion-Scale Transactions [0.0] 本稿では,シーケンシャルトランザクションの時間グラフを効率的に構築するフレームワークを提案する。
我々は,不審な取引フローを検出するための2つの最先端ソリューションに対するフレームワークのスケーラビリティと有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 15:11:58 GMT)
Tropical Geometric Tools for Machine Learning: the TML package [0.0] TMLパッケージは、トロピカル・凸性に関連するツールとメソッドの包括的なセットを含む最初のRパッケージである。
このパッケージは、統計推論の主要なツールとして、ヒッチ・アンド・ラン・マルコ連鎖モンテカルロサンプリング器(英語版)と熱帯計量(英語版)を併用している。
また,TMLパッケージに組み込まれたいくつかの教師なしおよび教師なしの手法にも注目する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 14:07:50 GMT)
Thermodynamics of Markovian Open Quantum Systems with Application to
Lasers [0.0] ゴラン・リンドブラッド(Goran Lindblad)は、現在の量子熱力学(Quantum thermodynamics)の先駆者の一人である。
量子相対エントロピーの性質を用いて熱力学を研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 08:38:59 GMT)
Tailoring fusion-based error correction for high thresholds to biased
fusion failures [0.0] 本稿では,XZZXクラスタ状態と誤り訂正のための耐故障性(FT)アーキテクチャを提案する。
核融合失敗に対するFT閾値は、光子当たりの非ゼロ損失率の実験的状態において25%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 18:02:49 GMT)
Superconducting cavity qubit with tens of milliseconds single-photon
coherence time [0.0] 我々は,コヒーレンス時間34msの新しい超伝導キャビティに符号化された量子ビットを報告する。
我々はこの長寿命の量子メモリを使って1024光子の「シュリンガー猫状態」を保存します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 07:24:16 GMT)
Randomized term grouping over physical law on digital quantum simulation [0.0] 我々は、デジタル量子コンピュータ上でハミルトン力学を計算するために、qDriftに基づくランダム化アルゴリズムを導入する。
物理の保存法則は任意の量子状態の進化の過程で従うからである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 13:15:39 GMT)
REWAFL: Residual Energy and Wireless Aware Participant Selection for
Efficient Federated Learning over Mobile Devices [0.0] 参加者選択(Participant selection、PS)は、連邦学習(FL)の収束を促進するのに役立つ。
PSは、選択したデバイスが参加できるかどうかを基本的に決定する。
モバイル機器上でのFLトレーニングを効率的に行うための残エネルギーおよび無線対応PS設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 14:04:30 GMT)
Manifestation of the topological index formula in quantum waves and
geophysical waves [0.0] Atiyah-Singerのトポロジカル指数式は、クラスター(エネルギーバンド)間の有限個の固有値の遷移を伴うスペクトル流を予測できる非常に一般的なモデルを示す。
このモデルは、小さな分子の量子エネルギーレベル、海洋または大気赤道波の地球物理学でもよく観測され、プラズマ物理学で観測される物理現象に対応している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 11:32:10 GMT)
Machine-assisted mixed methods: augmenting humanities and social
sciences with artificial intelligence [0.0] 大規模言語モデル(LLM)の能力の増大は、人文科学や社会科学におけるデータ分析をスケールアップする前例のない機会となる。
このコントリビューションは、定性的な分析専門知識とマシンスケーラビリティを活用するための、体系的な混合メソッドフレームワークを提案する。
課題には言語と談話の分析、語彙の意味変化の検出、インタビュー分析、歴史的事象原因推論、テキストマイニングなどが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 14:21:50 GMT)
Geometry of Linear Neural Networks: Equivariance and Invariance under
Permutation Groups [0.0] 置換群の作用の下で同変あるいは不変な函数の部分多様体について検討する。
それらの次元、次数、およびユークリッド距離次数を明確に記述する。
我々は、すべての不変線型関数が線型自己エンコーダによって学習できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 19:40:15 GMT)
Geometry effects in quantum dot families [0.0] We consider Schr"odinger operator in $L2(mathrmRnu),, nu=2,3$, with the interaction in the form on a array of potential Wells。
Gamma$ が直線の曲げあるいは変形であり、コンパクトの外側の直線であり、井戸が同じ弧状距離を持つことを証明している。
また、$Gamma$ が円であれば、主固有値は井戸が同じ角距離を持つ配置によって最大化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 08:53:59 GMT)
GCNIDS: Graph Convolutional Network-Based Intrusion Detection System for CAN Bus [0.0] 本稿では,GCN(Graph Convolutional Network)技術を利用して,CANバス内の侵入者検出に革新的なアプローチを提案する。
実験結果から,提案手法が既存のIDSよりも精度,精度,リコールに優れていることが確認された。
提案手法は、現代の車両の安全性と安全性の確保に大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 15:32:09 GMT)
FaceAtt: Enhancing Image Captioning with Facial Attributes for Portrait
Images [0.0] FaceAttは属性中心の画像キャプションに対する新しいアプローチであり、画像内の顔属性の正確な描写を強調する。
本研究は,自動キャプションにおける倫理的考察の広範な議論に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 10:30:22 GMT)
Evolution of Convolutional Neural Network (CNN): Compute vs Memory
bandwidth for Edge AI [0.0] この記事では、Edge AIのコンテキストにおけるCNN計算要求とメモリ帯域幅の関係について検討する。
モデル複雑性が計算要求とメモリアクセスパターンの両方に与える影響について検討する。
この分析は、エッジデバイス上でのCNNパフォーマンス向上において、効率的なアーキテクチャと潜在的なハードウェアアクセラレータの設計に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 09:11:22 GMT)
Development of an intelligent system for the detection of corona virus
using artificial neural network [0.0] 本稿では,人工ニューラルネットワークを用いた新型コロナウイルス検出のためのインテリジェントシステムの開発について述べる。
ナイジェリア・エヌグのコリエリ病院から, >=38Coで683人の新型コロナウイルス患者の体温データを収集した。
混乱行列,回帰,平均二乗誤差(MSE)を用いてモデルの評価を行った結果,回帰値は0.967であり,精度は97%,MSEは0.00100Muであった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 13:30:50 GMT)
Detlef D\"urr, arrival-time distributions, and spin in Bohmian
mechanics: Personal recollections and state-of-the-art [0.0] ここでは、Detlef D"urr教授と私の関係を振り返ってみます。
量子力学における「時空問題」を選択的に検討し、ボヘミア粒子の到着時分布に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 01:46:21 GMT)
Cordyceps@LT-EDI: Patching Language-Specific Homophobia/Transphobia
Classifiers with a Multilingual Understanding [0.0] ホモフォビアおよびトランスフォビアヘイトスピーチ検出のための多言語(M-L)と言語固有の(L-S)アプローチを提案する。
M-Lモデルは、特定の言語では一般的でない、あるいは欠落している単語、フレーズ、概念をキャッチするために必要である。
L-Sモデルは、通常特定の言語で書くユーザーの文化的・言語的文脈を理解するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 06:37:54 GMT)
Cordyceps@LT-EDI: Depression Detection with Reddit and Self-training [0.0] うつ病は不安定であり、まれではない。事実、過度のソーシャルメディア利用者の研究は、うつ病、ADHD、その他のメンタルヘルスの懸念と相関している。
本研究では,重度,中等度,低レベルのうつ病を経験しているユーザからの投稿を予測するために,半教師付き学習技術を用いた重度うつ病検出システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 01:14:49 GMT)
Combining Two Adversarial Attacks Against Person Re-Identification
Systems [0.0] 我々はRe-IDシステムに対する敵攻撃に焦点を当てており、これらのシステムの性能に重大な脅威となる可能性がある。
P-FGSMとDeep Mis-Rankingの2種類の逆攻撃を2種類のRe-IDモデルに適用した。
最も良い結果は、CUHK03に適用されたReIDのランク10メートル法で3.36%の減少を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 22:22:29 GMT)
Combinatorial summation of Feynman diagrams: Equation of state of the 2D
SU(N) Hubbard model [0.0] 一般量子多体系に対する連結あるいはスケルトン・ファインマン図の効率的な和を求める普遍的な枠組みを導入する。
実験系における2D$$SU(N)$Hubbardモデルの状態方程式の非バイアス図式モンテカルロ計算による手法を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 23:07:56 GMT)
Benchmarking Encoder-Decoder Architectures for Biplanar X-ray to 3D
Shape Reconstruction [0.0] 6つのパブリックデータセットを用いて,2次元3次元モデルと2次元3次元モデルについて広範囲に評価する。
以上の結果から,グローバルな空間的関係を捉えた注意に基づく手法は,すべての解剖学において良好に機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 09:05:35 GMT)
BdSpell: A YOLO-based Real-time Finger Spelling System for Bangla Sign
Language [0.0] YOLOv5アーキテクチャに基づく新しいリアルタイム指スペルシステムを提案する。
提案手法は,98%の精度で文字スペルを1.32秒で実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 15:51:39 GMT)
Anharmonic oscillators and the null bootstrap [0.0] 我々は摂動解析的ヌルブートストラップ(英語版)の手法を用いて、結合における性交無調波発振器のエネルギー固有値とラグ演算子を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 18:00:08 GMT)
Adaptation of the super resolution SOTA for Art Restoration in camera
capture images [0.0] 我々は、拡散モデル(DM)に基づく画像超解像の現況に適応し、画像復元のための微調整を行う。
我々の結果は、さまざまな種類の分解のために複数のモデルを微調整する代わりに、1つの超解像を微調整する代わりに、複数のデータセットをトレーニングして堅牢にすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 14:47:29 GMT)
Absence of Spin Liquid Phase in the $J_1-J_2$ Heisenberg model on the
Square Lattice [0.0] 我々は密度行列再正規化グループと完全拡張行列積状態法を用いて、大きな結合次元で前例のない精度に達する。
以前は、N'eel反強磁性(AFM)相とボンドソリッド(VBS)相で挟まれた狭いスピン液体相が存在すると考えられていた。
また, N'eel AFM 相と VBS 相の遷移が連続していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 13:11:30 GMT)
A new look at the theory of point interactions [0.0] 多中心点相互作用ハミルトン群の全族について検討する。
2つ以上の散乱中心の位置が一致する傾向にあるとき、これらの作用素の大きな部分族が特異あるいは自明にならないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 10:40:11 GMT)
A Probabilistic Model for Data Redundancy in the Feature Domain [0.0] 確率モデルを用いて、大規模データセットにおける非相関な特徴の数を推定する。
我々のモデルは、複数の特徴の相互依存性(多重性)と相互関係(多重性)の両方を可能にする。
我々は、互いに有意な制約付き集合に関する補助的な結果を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 24 Sep 2023 14:51:53 GMT)