Holistic Evaluation of Language Models [183.9] 言語モデル(LM)は、ほとんどすべての主要言語技術の基盤となっているが、その能力、制限、リスクはよく理解されていない。
本稿では,言語モデルの透明性を向上させるために,言語モデルの完全性評価(HELM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:44:23 GMT)
RoleLLM: Benchmarking, Eliciting, and Enhancing Role-Playing Abilities
of Large Language Models [124.7] 大規模言語モデル(LLM)におけるロールプレイング能力をベンチマークし、評価し、拡張するフレームワークであるRoleLLMを紹介する。
Context-InstructとRoleGPTによって、168,093サンプルでロールプレイする最初の体系的できめ細かい文字レベルのベンチマークデータセットであるRoleBenchを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:52:59 GMT)
Understanding the Difficulty of Training Transformers [121.0] バランスの取れない勾配がトレーニングの不安定性の根本原因ではないことを示す。
我々は,早期段階のトレーニングを安定させ,後期段階においてその潜在能力を最大限に活用するためのアドミンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 18:34:20 GMT)
Sparse Backpropagation for MoE Training [118.3] バックプロパゲーションとスパースエキスパートルーティングのギャップを埋めるスケーラブルな勾配推定器であるSparseMixerを紹介する。
SparseMixerは数値的なODEフレームワークを基盤として、2階のODEソルバであるミドルポイント法を利用して正確な勾配近似を行う。
事前トレーニングと機械翻訳の両方にSparseMixerをSwitch Transformerに適用すると、SparseMixerのパフォーマンスは大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 22:43:57 GMT)
Analyzing and Mitigating Object Hallucination in Large Vision-Language
Models [114.9] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、人間の言語で視覚情報を理解する際、顕著な能力を示した。
LVLMは依然として物体幻覚に悩まされており、画像に実際に存在しない物体を含む記述を生成するという問題である。
そこで我々は,LVLMの幻覚を再現するアルゴリズム LVLM Hallucination Revisor (LURE) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 18:10:53 GMT)
Beyond Task Performance: Evaluating and Reducing the Flaws of Large
Multimodal Models with In-Context Learning [105.8] 我々は,5つの異なる軸上の8つのオープンソースLMM,幻覚,棄却,構成性,説明可能性,指示に従うことを評価する。
インコンテキスト学習(ICL)をソリューションとして検討し,その限界に対する影響について検討する。
本稿では,マルチタスクICL,チェインオブハイトICL,自己修正ICLなどのマルチモーダルICLアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 12:02:59 GMT)
Multimodal Web Navigation with Instruction-Finetuned Foundation Models [99.1] 視覚言語基礎モデルを用いたWebエージェントのためのデータ駆動オフライントレーニングについて検討する。
本稿では,WebページのスクリーンショットとHTMLページの両方を観察する命令追従型マルチモーダルエージェントWebGUMを提案する。
このレシピは,マルチモーダル認識,HTML理解,マルチステップ推論といったエージェントの能力を向上させることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 10:15:01 GMT)
Skip-Plan: Procedure Planning in Instructional Videos via Condensed
Action Space Learning [85.8] Skip-Plan(スキップ・プラン)は、訓練ビデオにおけるプロシージャ計画のための凝縮された行動空間学習法である。
アクションチェーン内の不確実なノードやエッジをスキップすることで、長いシーケンス関数と複雑なシーケンス関数を短いが信頼できるものに転送する。
我々のモデルは、凝縮された作用空間内のアクションシーケンス内で、あらゆる種類の信頼できる部分関係を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 08:02:33 GMT)
Training Diffusion Models with Reinforcement Learning [82.3] 拡散モデルは、ログのような目的に近似して訓練される。
本稿では,下流目的のための拡散モデルを直接最適化するための強化学習手法について検討する。
本稿では,多段階決定問題としてデノベーションを行うことによって,ポリシー勾配アルゴリズムのクラスを実現する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 22:07:12 GMT)
Injecting a Structural Inductive Bias into a Seq2Seq Model by Simulation [82.1] 構造的帰納バイアスがセq2seqモデルにどのように注入されるかを示す。
具体的には,有限状態トランスデューサ(FST)に対する帰納バイアスを予め学習して,FSTをシミュレートすることでトランスフォーマに注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:19:12 GMT)
ClusterFormer: Clustering As A Universal Visual Learner [80.8] CLUSTERFORMERは、トランスフォーマーを用いたCLUSTERingパラダイムに基づくユニバーサルビジョンモデルである。
不均一な視覚タスクに様々なレベルのクラスタリングの粒度で対処することができる。
その有効性のために、コンピュータビジョンにおける普遍モデルにおけるパラダイムシフトを触媒できることを期待します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:02:33 GMT)
TM2D: Bimodality Driven 3D Dance Generation via Music-Text Integration [75.4] テキストと音楽の両方を同時に組み込んだ3Dダンス運動を生成するための新しいタスクを提案する。
本手法は,テキストと音楽の両方に調和した現実的かつ一貫性のあるダンスの動きを生成できると同時に,2つの単一モーダルと同等の性能を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:23:02 GMT)
ARISE: Graph Anomaly Detection on Attributed Networks via Substructure
Awareness [70.6] サブ構造認識(ARISE)による属性付きネットワーク上の新しいグラフ異常検出フレームワークを提案する。
ARISEは、異常を識別するグラフのサブ構造に焦点を当てている。
実験により、ARISEは最先端の属性付きネットワーク異常検出(ANAD)アルゴリズムと比較して、検出性能が大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 02:09:49 GMT)
A Real-World WebAgent with Planning, Long Context Understanding, and
Program Synthesis [69.2] 本稿では,WebAgentについて紹介する。WebAgentは自己経験から学習し,実際のWebサイト上でタスクを完了させるエージェントである。
WebAgentは、指示を標準のサブ命令に分解し、長いHTMLドキュメントをタスク関連スニペットに要約し、ウェブサイトで作用する計画である。
我々は、我々のモジュラーレシピが実際のWebサイトの成功を50%以上改善し、HTML-T5が様々なHTML理解タスクを解決する最良のモデルであることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 10:30:27 GMT)
Faithful Explanations of Black-box NLP Models Using LLM-generated
Counterfactuals [67.6] NLPシステムの予測に関する因果的説明は、安全性を確保し、信頼を確立するために不可欠である。
既存の手法は、しばしばモデル予測を効果的または効率的に説明できない。
本稿では, 対物近似(CF)の2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 07:31:04 GMT)
Thompson Exploration with Best Challenger Rule in Best Arm
Identification [66.3] 本稿では,バンドイットフレームワークにおける固定信頼度最良腕識別問題について検討する。
我々は、トンプソンサンプリングと、ベストチャレンジャールールとして知られる計算効率の良いアプローチを組み合わせた新しいポリシーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 01:37:02 GMT)
On the Onset of Robust Overfitting in Adversarial Training [66.3] Adversarial Training (AT)は、堅牢なニューラルネットワークを構築するために広く使われているアルゴリズムである。
ATは、堅牢なオーバーフィッティングの問題に悩まされているが、その基本的なメカニズムはまだ不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 07:57:03 GMT)
Reformulating Vision-Language Foundation Models and Datasets Towards
Universal Multimodal Assistants [65.5] Muffinフレームワークは、事前訓練された視覚言語モデルを使用して視覚信号のプロバイダとして機能する。
UniMM-Chatデータセットはデータセットの相補性を探求し、高品質で多様なマルチモーダル命令を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 12:35:18 GMT)
GrowLength: Accelerating LLMs Pretraining by Progressively Growing
Training Length [65.2] 本稿では,大規模言語モデルの事前学習プロセスを促進するために,Growlength'という,新しい,シンプルで効果的な手法を提案する。
本手法は,事前学習期間を通じてトレーニング期間を段階的に延長し,計算コストを軽減し,効率を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 05:25:24 GMT)
Going Beyond Familiar Features for Deep Anomaly Detection [64.2] 異常検出(AD)は、正規性の学習モデルに適合しない観察を識別する重要なタスクである。
本稿では,新しい特徴を入力空間における説明不能な観測として捉えるために,説明可能性を用いた新しいAD手法を提案する。
類似性と新規性をハイブリッドアプローチで組み合わせることで,幅広い異常ベンチマークにおいて高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:24:05 GMT)
Normality Learning-based Graph Anomaly Detection via Multi-Scale
Contrastive Learning [61.6] グラフ異常検出(GAD)は、機械学習やデータマイニングにおいて注目を集めている。
本稿では,マルチスケールコントラスト学習ネットワーク(NLGAD,略語)による正規性学習に基づくGADフレームワークを提案する。
特に,提案アルゴリズムは,最先端手法と比較して検出性能(最大5.89%のAUCゲイン)を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 02:16:03 GMT)
Revisiting Link Prediction: A Data Perspective [61.5] グラフの基本的なタスクであるリンク予測は、友人の推薦、タンパク質分析、薬物相互作用予測など、様々な応用において不可欠であることが証明されている。
既存の文献の証拠は、すべてのデータセットに適した普遍的に最良のアルゴリズムが存在しないことを裏付けている。
我々は,局所的な構造的近接,大域的な構造的近接,特徴的近接という,リンク予測に不可欠な3つの基本的要因を認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:09:59 GMT)
ResFields: Residual Neural Fields for Spatiotemporal Signals [61.4] 本稿では,ResFieldsと呼ばれる複雑な時間信号を効果的に表現するために設計された新しいネットワークのクラスを提案する。
本稿では、ResFieldが2次元ビデオ近似、時間的SDFによる動的形状モデリング、動的NeRF再構成にどのように使用できるかを示す。
また,軽量キャプチャシステムにおいて,スムーズな感覚入力から3次元シーンをキャプチャする効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 13:16:36 GMT)
WASA: WAtermark-based Source Attribution for Large Language
Model-Generated Data [60.8] 大言語モデル(LLM)は、ソースに関する情報を含む埋め込み透かしを持つ合成テキストを生成する。
本稿では,我々のアルゴリズム設計により鍵特性を満たすWAtermarking for Source Attribution (WASA)フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、効果的な情報源の属性とデータの出所を達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 12:02:57 GMT)
MAmmoTH: Building Math Generalist Models through Hybrid Instruction
Tuning [60.2] 我々は,一般的な数学問題解決に適したオープンソースの大規模言語モデル(LLM)であるMAmmoTHを紹介する。
MAmmoTHモデルは、厳密にキュレートされた命令チューニングデータセットであるMathInstructでトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:25:41 GMT)
OpenMixup: A Comprehensive Mixup Benchmark for Visual Classification [58.7] 教師付き視覚分類のための総合的な混合ベンチマークであるOpenMixupを紹介する。
OpenMixupは、ミックスアップベースのモデル設計とトレーニングのフレームワークを提供し、幅広いデータミキシングアルゴリズム、広範囲に使用されているバックボーンとモジュール、モデル解析ツールキットのセットを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:31:09 GMT)
Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory
of Diffusion [58.5] Consistency Trajectory Model (CTM)は、単一のニューラルネットワークをトレーニングする。
CTMは、対戦訓練とスコアマッチング損失を効果的に組み合わせることで、パフォーマンスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 05:07:17 GMT)
BooookScore: A systematic exploration of book-length summarization in
the era of LLMs [58.4] 我々は,識別されたエラータイプを一切含まない要約文の割合を計測する自動測度BooookScoreを開発した。
GPT-4 や 2 のようなクローズドソース LLM は、LLaMA 2 によって生成されるオフト反復型 LLM よりも高い BooookScore のサマリーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 20:46:44 GMT)
DAE-Talker: High Fidelity Speech-Driven Talking Face Generation with
Diffusion Autoencoder [58.0] そこで本研究では,DAE-Talkerを用いて全映像フレームを合成し,音声の内容に合わせて自然な頭部の動きを生成する。
また、ポーズ制御性のための音声2latentのポーズモデリングも導入する。
実験の結果,DAE-Talkerはリップシンク,ビデオの忠実さ,自然さなどの既存の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 11:20:26 GMT)
SELF: Language-Driven Self-Evolution for Large Language Model [57.9] SELF(Self-Evolution with Language Feedback)は、大規模言語モデルに継続的な自己進化を強制する方法論である。
メタスキルの学習を始め、SELFは自己フィードバックと自己抑制に焦点を当てた基礎的なメタスキルを取得する。
我々は,SELFが人間の介入を必要とせずに,その本質的な能力を徐々に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 00:52:24 GMT)
Completing Visual Objects via Bridging Generation and Segmentation [57.5] MaskCompは、生成とセグメンテーションの反復的な段階を通して完了プロセスを記述する。
各イテレーションにおいて、オブジェクトマスクは、画像生成を促進する追加条件として提供される。
我々は,1世代と1つのセグメンテーション段階の組み合わせがマスマスデノイザーとして効果的に機能することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 22:25:40 GMT)
Physical Adversarial Attack meets Computer Vision: A Decade Survey [57.5] 本稿では,身体的敵意攻撃の概要を概観する。
本研究は,身体的敵意攻撃の性能を体系的に評価する第一歩を踏み出した。
提案する評価基準であるhiPAAは6つの視点から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 05:06:56 GMT)
Parameter-Efficient Tuning Helps Language Model Alignment [57.3] これまでは主に強化学習(RLHF)と直接選好最適化(DPO)を採用してきた。
コントロール可能な生成は、データフォーマットに関して、より柔軟性を提供します。
パラメータ効率調整(MEET)を併用したアライメントMEntでは,制御トークンの品質が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 23:27:14 GMT)
DreamDecompiler: Bayesian Program Learning by Decompiling Amortised
Knowledge [55.7] 本稿では,ニューラルサーチポリシーを直接活用するライブラリ学習へのアプローチを提案する。
これにより、検索幅を減らすために学習したアモート化された知識が、探索深度を減らすために使用されるようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:01:45 GMT)
Learning How to Propagate Messages in Graph Neural Networks [55.2] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるメッセージ伝搬戦略の学習問題について検討する。
本稿では,GNNパラメータの最大類似度推定を支援するために,最適伝搬ステップを潜時変数として導入する。
提案フレームワークは,GNNにおけるメッセージのパーソナライズおよび解釈可能な伝達戦略を効果的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:09:59 GMT)
Empowering Many, Biasing a Few: Generalist Credit Scoring through Large
Language Models [53.7] 既存のクレジットスコアリングモデルでは、知識ミオピアとタスク分離に起因する制限がしばしば示される。
クレジットアセスメントの目的でキュレートされた新しいベンチマークを導入し、特別な信用・リスクアセスメント大言語モデル(CALM)を微調整し、LCMが持つ可能性のあるバイアスを厳格に検証する。
本研究は, LLMが信用評価に革命をもたらす可能性, 多様な財務評価に適応性を示し, 公平な意思決定の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 03:50:34 GMT)
Optimization or Architecture: How to Hack Kalman Filtering [52.6] 非線形フィルタリングでは、ニューラルネットワークのような非線形アーキテクチャと標準線形カルマンフィルタ(KF)を比較するのが伝統的である。
どちらも同じように最適化されるべきであり、最終的には最適化KF(OKF)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:00:18 GMT)
Multimodal Neurons in Pretrained Text-Only Transformers [52.2] 視覚表現を対応するテキストに変換する「マルチモーダルニューロン」を同定する。
マルチモーダルニューロンは入力を横断する特定の視覚概念で動作し、画像キャプションに系統的な因果効果を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 23:24:13 GMT)
Make Your Brief Stroke Real and Stereoscopic: 3D-Aware Simplified Sketch
to Portrait Generation [51.6] 既存の研究は2次元平面の像のみを固定ビューで生成し、その結果を鮮明にしない。
本稿では立体視による簡易スケッチ・トゥ・ポートレート(SSSP)について述べる。
我々の重要な洞察は、三面体ベースの3D認識生成モデルの事前知識を十分に活用できるスケッチ認識制約を設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 08:08:02 GMT)
Pink: Unveiling the Power of Referential Comprehension for Multi-modal
LLMs [49.9] 本稿では,MLLMの参照(RC)能力を向上するための新しい手法を提案する。
本モデルでは,画像中の参照対象を境界ボックスの座標を用いて表現し,その座標を特定の形式でテキストに変換する。
既存のデータセットにおけるアノテーションの可能性を解き放つことにより,様々な設計されたRCタスクによる命令チューニングデータセットを低コストで構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 05:53:15 GMT)
Towards Faster Non-Asymptotic Convergence for Diffusion-Based Generative
Models [49.8] 我々は拡散モデルのデータ生成過程を理解するための非漸近理論のスイートを開発する。
従来の研究とは対照的に,本理論は基本的だが多目的な非漸近的アプローチに基づいて開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:51:23 GMT)
GraphPatcher: Mitigating Degree Bias for Graph Neural Networks via
Test-time Augmentation [48.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は通常、豊富な隣り合う情報を持つ高次ノードで十分に機能するが、低次ノードと競合する。
低次ノード上の任意のGNNのテスト時間一般化を強化するためのテスト時間拡張フレームワークであるGraphPatcherを提案する。
GraphPatcherはGNN全体のパフォーマンスを最大3.6%向上し、低度性能を最大6.5%向上させ、最先端のベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:50:03 GMT)
Unsupervised Polychromatic Neural Representation for CT Metal Artifact
Reduction [48.1] 人体に金属インプラントが存在する場合のCTイメージングの課題に対処する新しい多色神経表現法(Polyner)を提案する。
私たちのPolynerは、ドメイン内のデータセットの教師付きメソッドよりも同等または優れたパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 11:57:40 GMT)
TIGERScore: Towards Building Explainable Metric for All Text Generation
Tasks [47.5] TIGERScore は textbfInstruction textbfGuidance に従って textbfExplainable および textbfReference-free 評価を行うメトリクスである。
私たちのメトリクスは、厳密にキュレートされた命令チューニングデータセットであるMetricInstructに基づいてトレーニングされたLLaMAに基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 18:01:51 GMT)
Hierarchical Adaptation with Hypernetworks for Few-shot Molecular
Property Prediction [46.8] マイクロショットMPP(HiMPP)のための新しい階層適応機構を提案する。
HiMPPは、数ショットのMPP問題において最先端のパフォーマンスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 08:28:04 GMT)
Efficient Explorative Key-term Selection Strategies for Conversational
Contextual Bandits [46.5] ConLinUCBは,より優れた情報を組み込んだ対話型盗賊のための一般的なフレームワークである。
また、爆発的キー終末選択戦略であるConLinUCB-BSとConLinUCB-MCRの2つのバンディットアルゴリズムを設計する。
合成および実世界のデータに対する実験は、学習精度(最大54%改善)と計算効率(最大72%改善)において、我々のアルゴリズムの顕著な利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 08:13:39 GMT)
iCORPP: Interleaved Commonsense Reasoning and Probabilistic Planning on
Robots [46.1] 我々はiCORPPと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し、現在の世界状態を同時に推定し、世界ダイナミクスの推論を行い、タスク指向のコントローラを構築する。
結果は、競合するベースラインと比較して、スケーラビリティ、効率、適応性が大幅に改善されたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 00:56:27 GMT)
ConvXAI: Delivering Heterogeneous AI Explanations via Conversations to
Support Human-AI Scientific Writing [45.2] 本稿では,AIを活用した科学書記タスクのための会話型XAIについて述べる。
我々は、"multifaceted"、"controllability"、"mix-initiative"、"context-aware drill-down"の4つの設計論理を識別する。
我々はそれらをインタラクティブなプロトタイプであるConvXAIに組み込み、対話を通じて科学的記述のための異種AI説明を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 20:00:06 GMT)
Adapting LLM Agents Through Communication [45.0] 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間のようなエージェントの可能性を示している。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間のようなエージェントの可能性を示している。
本稿では,新たな学習手法であるLearning through Communication(LTC)パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 07:50:30 GMT)
Project Aria: A New Tool for Egocentric Multi-Modal AI Research [44.9] 将来の拡張現実(AR)デバイスで利用可能な、エゴセントリックでマルチモーダルなデータは、マシン知覚に固有の課題と機会を提供する。
Meta Reality Labs ResearchのチームがAriaデバイスを作った。Ariaは、エゴセントリックでマルチモーダルなデータ記録とストリーミングデバイスで、この分野の研究の促進と加速をねらっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 20:16:22 GMT)
Exchange means change: an unsupervised single-temporal change detection
framework based on intra- and inter-image patch exchange [44.8] 画像内および画像間パッチ交換(I3PE)に基づく教師なし単一時間CDフレームワークを提案する。
I3PEフレームワークは、損傷のない、ラベルなしの単一時間リモートセンシング画像上で、深い変化検出を訓練することができる。
I3PEは教師なしのアプローチよりも優れており、SOTA法では10.65%と6.99%のF1値の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:50:54 GMT)
Large-Scale Bidirectional Training for Zero-Shot Image Captioning [44.2] 本稿では、画像キャプションをゼロショットにするための効率的なトレーニングと推論のフレームワークであるBITTERSについて紹介する。
大規模なトレーニングセットとモデルアーキテクチャを慎重に選択することが,ゼロショット画像キャプションの実現の鍵であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 13:59:25 GMT)
A General Offline Reinforcement Learning Framework for Interactive
Recommendation [43.5] まず,対話型レコメンデーションのための確率的生成モデルを導入し,ログ化されたフィードバックに基づく離散的およびポリシー学習のための効果的な推論アルゴリズムを提案する。
提案手法が既存の教師付き学習法や強化学習法よりも優れた性能を期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:09:21 GMT)
Improving Length-Generalization in Transformers via Task Hinting [43.0] 特に、タスクで訓練された変換器モデルの性能は、同じ問題の長いインスタンスに適用した場合、急激に低下する。
本研究は,タスクヒントに基づく長さ一般化へのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 16:57:40 GMT)
Meta Semantic Template for Evaluation of Large Language Models [42.3] MSTempは、大規模な言語モデルの意味理解能力を評価するメタセマンティックテンプレートを作成するアプローチである。
MSTempは、意味テンプレート上で文解析とランダムな単語置換によって評価サンプルを生成する。
最初の実験では、MSTemp生成サンプルは、既存のデータセットをシードとして使用することで、LLMの性能を大幅に低下させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:06:51 GMT)
OpenBA: An Open-sourced 15B Bilingual Asymmetric seq2seq Model
Pre-trained from Scratch [41.5] 本報告では,オープンソースの15Bバイリンガル非対称seq2seqモデルであるOpenBAについて述べる。
OpenBAを効果的かつ効率的な技術で強化するとともに,スクラッチからモデルをトレーニングするための3段階のトレーニング戦略を採用しています。
私たちのソリューションは、380Bトークンだけで非常に競争力のあるパフォーマンスを実現できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 18:21:58 GMT)
FELM: Benchmarking Factuality Evaluation of Large Language Models [40.8] 本稿では,Felmと呼ばれる大規模言語モデルのファクチュアリティ評価のためのベンチマークを紹介する。
我々は,大規模言語モデルから生成された応答を収集し,微粒な方法で事実ラベルを注釈付けする。
その結果,検索は事実性評価に役立つが,現在のLCMは事実の誤りを忠実に検出するには不十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:37:31 GMT)
KITE: Keypoint-Conditioned Policies for Semantic Manipulation [40.6] Keypoints + Instructions to Execution (KITE) はセマンティック操作のための2段階のフレームワークである。
まず、2D画像キーポイントを通して視覚シーンに入力命令を接地する。
KITEは学習したキーポイント条件のスキルを実行し、命令を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:56:37 GMT)
Streamlining Attack Tree Generation: A Fragment-Based Approach [39.2] 本稿では,公開情報セキュリティデータベースの情報を活用した,フラグメントベースのアタックグラフ生成手法を提案する。
また,攻撃グラフ生成手法として,攻撃モデリングのためのドメイン固有言語を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 12:41:38 GMT)
Implicit Neural Representations and the Algebra of Complex Wavelets [36.3] Inlicit Neural representations (INRs) はユークリッド領域におけるシグナルの表現法として有用である。
ユークリッド空間上の多層パーセプトロン(MLP)として画像をパラメータ化することにより、INRは通常の離散表現では明らかでない信号の結合やスペクトルの特徴を効果的に表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 02:01:28 GMT)
Stable Estimation of Survival Causal Effects [35.6] 生存因果効果を推定する問題について検討する。
目的は、介入が生存時間、すなわちイベントが起こるのにどのくらいの時間を要するかを特徴づけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 00:04:29 GMT)
Evaluating Speech Synthesis by Training Recognizers on Synthetic Speech [34.9] 合成音声におけるASRモデルの訓練と実音声における性能評価を含む評価手法を提案する。
提案手法は,SpeechLMScore や MOSNet と比較して,MOS の自然性と MOS の知性の両方に強い相関関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:52:48 GMT)
Adaptive-Solver Framework for Dynamic Strategy Selection in Large
Language Model Reasoning [34.6] 大きな言語モデル(LLM)は、複雑な推論タスクを扱う際、印象的な能力を示している。
LLMを利用するほとんどの方法論は、一様アプローチを採用する傾向がある。
それらの柔軟性は不要な計算オーバーヘッドや準最適性能をもたらす可能性がある。
本稿では,問題の難易度に基づく問題解決戦略を戦略的に調整するAdaptive-rフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 12:28:36 GMT)
Fairness Continual Learning Approach to Semantic Scene Understanding in
Open-World Environments [33.8] 本稿では,意味的セグメンテーション問題に対するフェアネス連続学習手法を提案する。
The fairness objective, a new fairness continual learning framework based on class distributions。
連続学習における重要な課題に対処するために, 新たにプロトタイプなコントラストクラスタリング損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 19:03:09 GMT)
Facilitating Battery Swapping Services for Freight Trucks with
Spatial-Temporal Demand Prediction [33.0] 本稿では,大型トラックにおけるバッテリスワッピングサービスの可能性と有効性について検討する。
特に,バッテリスワッピングサービスの初期段階は移動式バッテリスワッピングステーションが好まれるが,システムが成熟するにつれて固定配置ステーションが好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 19:21:58 GMT)
A Roadmap towards Intelligent Operations for Reliable Cloud Computing
Systems [31.0] 本稿では、クラウドの信頼性に影響を与える2つの主な課題、すなわち、内部要因と外部要因に焦点を当てる。
チケット管理、ログ管理、マルチモーダル分析、マイクロサービスレジリエンステストアプローチの4つの重要な側面から、これらの課題を解決するためのデータ駆動アプローチについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:08:02 GMT)
Leveraging Inpainting for Single-Image Shadow Removal [29.7] 本研究では,画像インペイントデータセットにおける影除去ネットワークの事前学習により,影の残差を著しく低減できることを示す。
単純エンコーダ・デコーダネットワークは、10%のシャドウとシャドウフリーの画像ペアで、最先端の手法で競合する復元品質を得る。
これらの観測から着想を得て,影の除去と画像の塗装を両立させる適応融合タスクとして,影の除去を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:09:16 GMT)
Time Travel in LLMs: Tracing Data Contamination in Large Language Models [29.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)におけるデータ汚染の簡易かつ効果的な同定法を提案する。
私たちのアプローチの中核は、インスタンスレベルで潜在的汚染を特定することから始まります。
個別インスタンスの汚染を推定するために、データセット名、パーティションタイプ、参照インスタンスのランダム長初期セグメントからなるプロンプト「誘導命令」を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 09:11:03 GMT)
Learning invariant representations of time-homogeneous stochastic
dynamical systems [29.1] 我々は,そのダイナミクスを忠実に捉えた状態の表現を学習する問題を研究する。
これはシステムの転送演算子を学ぶのに役立ち、多くのタスクに使用できる。
ニューラルネットワークに対する最適化問題として,優れた表現の探索が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 20:15:28 GMT)
Subtractive Mixture Models via Squaring: Representation and Learning [29.1] 提案手法は, 深層抽出混合物の学習と推論を行う方法である。
理論的には、減算を許容する正方形回路のクラスは、従来の添加剤の混合よりも指数関数的に表現可能であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 16:51:58 GMT)
Are Graph Neural Networks Optimal Approximation Algorithms? [28.5] 最適な近似アルゴリズムを得るのに使用できるグラフニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。
我々は,OptGNNが凸緩和を捕捉し,最適性の2つの証明書を生成するアルゴリズムを設計する能力を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 00:12:31 GMT)
SPRINT: Scalable Policy Pre-Training via Language Instruction Relabeling [28.4] スケーラブルなオフラインポリシー事前学習手法であるSPRINTを提案する。
本手法では,2つの基本アイデアを用いて,事前学習タスクのベースセットを自動的に拡張する。
家庭シミュレータと実際のロボットキッチン操作タスクの実験結果から、SPRINTは、新しい長距離タスクの学習を大幅に高速化することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 18:56:37 GMT)
Analyzing Feed-Forward Blocks in Transformers through the Lens of
Attention Map [28.2] 本研究では,フィードフォワード(FF)ブロックの入力コンテキスト化効果を,人間に親しみやすい可視化手法として注目マップに描画することで解析する。
マスク型および因果型両方のモデルを用いた実験により,FFネットワークは入力文脈の修正を行い,特定の種類の言語構成を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 10:27:24 GMT)
Latent Multimodal Functional Graphical Model Estimation [26.5] 本稿では,データ生成過程をモデル化し,観測空間から潜伏空間へマッピングする演算子を同定する新しいフレームワークを提案する。
次に、変換演算子と潜在グラフを同時に推定する推定器を開発する。
本研究は,脳の機能的接続を示すマルチモーダル脳画像データの解析に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 04:48:00 GMT)
SEENN: Towards Temporal Spiking Early-Exit Neural Networks [26.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、最近、従来のニューラルネットワーク(ANN)の生物学的にもっともらしい代替品として人気が高まっている。
本研究では,SNNにおける時間経過の微調整について検討する。
時間ステップ数を動的に調整することにより、SEENNは推論中の平均時間ステップ数を著しく削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:35:07 GMT)
LintQ: A Static Analysis Framework for Qiskit Quantum Programs [25.2] 本稿では,量子プログラムのバグを検出するための静的解析フレームワークLintQを提案する。
我々のアプローチは、基礎となる量子コンピューティングプラットフォームを参照することなく、量子コンピューティングの共通概念を推論するために設計された一連の抽象化によって実現されている。
提案手法は,実世界の7,568個のQiskitベースの量子プログラムを新たに収集したデータセットに適用し,LintQが80.5%の精度で様々なプログラミング問題を効果的に同定することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 16:36:09 GMT)
Relation-Oriented: Toward Causal Knowledge-Aligned AI [24.8] 本研究では、一般的な観察指向学習パラダイムの本質的限界について検討する。
独特な次元の観点から関係モデリングを理解することにより、解釈可能なAIを構築することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 18:01:16 GMT)
SEED: Simple, Efficient, and Effective Data Management via Large
Language Models [23.3] SEEDはコード生成、モデル生成、拡張クエリの3つの主要コンポーネントから構成される。
SEEDは、LLMを可能な限りローカライズすることで、コスト課題に対処する。
ユーザは各コンポーネントを設定し、自然言語で実行パイプラインを構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:59:20 GMT)
Understanding the Robustness of Randomized Feature Defense Against
Query-Based Adversarial Attacks [23.0] ディープニューラルネットワークは、元の画像に近いサンプルを見つける敵の例に弱いが、モデルを誤分類させる可能性がある。
モデル中間層における隠れた特徴にランダムノイズを付加することにより,ブラックボックス攻撃に対する簡易かつ軽量な防御法を提案する。
本手法は,スコアベースと決定ベースの両方のブラックボックス攻撃に対するモデルのレジリエンスを効果的に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 03:53:23 GMT)
Are Human-generated Demonstrations Necessary for In-context Learning? [22.8] SEC(Self-contemplation prompting Strategy)は、人為的なデモンストレーションのないパラダイムである。
算術推論、常識推論、マルチタスク言語理解、コード生成ベンチマークにおける大規模な実験は、SECがゼロショット学習戦略を著しく上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 02:52:00 GMT)
An Improved Quantum Private Set Intersection Protocol Based on Hadamard
Gates [22.1] 参加者は、プライベートセット計算のセキュリティ要件に違反している相手のプライベート情報を推論できる。
この問題を解決するために,アダマールゲートをベースとした改良されたプライベート・セット・交差点プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 16:21:44 GMT)
A Survey of Robustness and Safety of 2D and 3D Deep Learning Models
Against Adversarial Attacks [22.1] ディープラーニングモデルは、敵の攻撃に対する堅牢性に制限があるため、十分に信頼できない。
まず、異なる視点から一般的な脅威モデルを構築し、それから2次元および3次元の敵攻撃の最新の進展を包括的にレビューする。
我々は3次元モデルに対する敵攻撃を体系的に研究した最初の人物である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 10:16:33 GMT)
Chiral phase modulation and tunable broadband perfect absorber using the
coherent cold atomic ensemble [21.3] 線形空間Kramers-Kronig変調の下でのコヒーレント原子アンサンブルの2チャネル非相互散乱について検討した。
提案手法は、量子情報処理や光通信ネットワークにおいて、超低消費電力で全光機能デバイスを設計・統合するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 06:27:45 GMT)
Debiased Mapping for Full-Reference Image Quality Assessment [20.3] 品質回帰に対する理想的な写像空間は、クラス間分離性とクラス内コンパクト性の両方を持つべきである。
画像の目的品質の小さなばらつきを維持するクラス内コンパクト性は、研究の注意を逃れる。
本研究では,Debiased Mapping based quality Measure (DMM) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 02:54:07 GMT)
Class Incremental Learning via Likelihood Ratio Based Task Prediction [20.1] クラスインクリメンタルラーニング(クラスインクリメンタルラーニング、Class incremental Learning、CIL)は、継続的ラーニングの挑戦的な設定である。
テストサンプル毎にテスト時にタスク識別子(またはタスクID)は提供されない。
各テストサンプルのタスクIDを予測することは難しい問題です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:50:31 GMT)
ECG-SL: Electrocardiogram(ECG) Segment Learning, a deep learning method
for ECG signal [19.9] 本稿では,ECG信号の周期的性質をモデル化する新しいECG-Segment Based Learning (ECG-SL) フレームワークを提案する。
この構造的特徴に基づき, 時間的モデルを用いて, 各種臨床業務の時間的情報学習を行う。
提案手法はベースラインモデルより優れ,3つの臨床応用におけるタスク固有手法と比較して競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 23:17:55 GMT)
EgoTracks: A Long-term Egocentric Visual Object Tracking Dataset [19.5] 身体追跡は多くの自我中心の視覚問題にとって重要な要素である。
EgoTracksは、長期的なエゴセントリックなビジュアルオブジェクトトラッキングのための新しいデータセットである。
本稿では,STARKトラッカーの性能向上を図り,エゴセントリックデータの性能向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 22:54:53 GMT)
Optimal Rates for Bandit Nonstochastic Control [18.5] 既知システムと未知システムの両方に対して最適な後悔(対数要因まで)を達成できる帯域幅LQRとLQGのアルゴリズムを提案する。
提案手法の中心的な構成要素は,メモリを用いたバンドベックス最適化のための新しい手法であり,これは独立した関心事である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 19:40:22 GMT)
Seal2Real: Prompt Prior Learning on Diffusion Model for Unsupervised
Document Seal Data Generation and Realisation [18.3] 本研究では,大量のラベル付き文書シールデータを生成する生成手法を提案し,ラベル付き20K画像を含むSeal-DBデータセットを構築した。
現実的なシール生成能力は、実際のデータに対する下流シール関連タスクの実行を大幅に促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 02:12:49 GMT)
Noise Stability Optimization for Flat Minima with Tight Rates [18.0] 一般化特性は学習アルゴリズムの設計と解析の中心的な側面である。
多くの先行研究において、良い一般化につながると考えられてきた概念は、平らなミニマである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 20:06:26 GMT)
Dataflow Analysis-Inspired Deep Learning for Efficient Vulnerability
Detection [17.8] DeepDFAは、データフロー分析にインスパイアされたグラフ学習フレームワークである。
最高性能のベースラインモデルより75倍速く、9分で訓練された。
平均して17の脆弱性のうち8.7が検出され、パッチとバグの多いバージョンを区別することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 20:48:26 GMT)
Masked Autoencoders with Multi-Window Local-Global Attention Are Better
Audio Learners [17.7] MW-MAE (Multi-Window Masked Autoencoder) にはMW-MHA (Multi-Window Multi-Head Attention) モジュールが搭載されている。
MW-MAEは、全体的なパフォーマンスにおいて標準MAEより一貫して優れ、より汎用的なオーディオ表現を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:53:36 GMT)
CityFM: City Foundation Models to Solve Urban Challenges [17.6] 本稿では,都市のような選択された地理的関心領域における基礎モデルをトレーニングするためのフレームワークであるCityFMを紹介する。
CityFMはOpenStreetMapからのオープンデータにのみ依存し、異なるタイプのエンティティ、空間、視覚、およびテキスト情報のマルチモーダル表現を生成する。
すべての実験において、CityFMはベースラインに匹敵する、あるいは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, 1 Oct 2023 05:55:30 GMT)
Approximation Guarantees for the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm
II (NSGA-II) [16.9] NSGA-IIは人口規模が小さい場合にパレートフロントをいかによく近似するかを考察する。
これはNSGA-IIの近似能力に関する最初の数学的研究であり、定常NSGA-IIに対する最初の実行時解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 13:30:48 GMT)
Win-Win: Training High-Resolution Vision Transformers from Two Windows [16.8] 本稿では,高解像度ビジョントランスの効率的なトレーニングと推論のための新しい手法を提案する。
鍵となる原則は、トレーニング中の高解像度入力の大部分をマスクし、N個のランダムウィンドウだけを保持することである。
回転埋め込みなどの相対的な位置埋め込みを利用する場合,この戦略が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 10:06:01 GMT)
Understanding Adversarial Transferability in Federated Learning [16.2] 新規かつ実践的な環境での堅牢性とセキュリティの問題について検討する。
悪意のあるクライアントのグループは、トレーニング中にアイデンティティを軽視し、良心的なクライアントとして振る舞うことによって、モデルに影響を与えました。
我々の目標は、この実践的な環境でFLシステムが直面する課題について、完全な理解を提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 08:35:46 GMT)
A Simple Yet Effective Strategy to Robustify the Meta Learning Paradigm [16.2] 本稿では,ある確率レベルで最悪の適応ケースを制御するための2段階戦略を提案する。
実験結果から,本手法はタスク分布に対するメタラーニングの堅牢性を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:54:45 GMT)
Quantum-Based Feature Selection for Multi-classification Problem in
Complex Systems with Edge Computing [15.9] マルチクラス化問題,すなわちQReliefFに対する量子ベースの特徴選択アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、O(M) から O(sqrt(M)) への複雑さを減らし、最も近い隣人を見つけるのに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 03:57:13 GMT)
A Novel Computational and Modeling Foundation for Automatic Coherence
Assessment [15.9] コヒーレンス(Coherence)は、テキスト単位が相互に関連付ける方法を指す、よく書かれたテキストの本質的な性質である。
本研究では,3つの条件 – em cohesion, consistency, emlevance – から成る談話コヒーレント(concourse coherent)を形式的に定義し,これらの条件をそれぞれ計算タスクとして定式化する。
人間によるコヒーレンス評価のための2つのベンチマークで、そのうち1つは、自動生成された500個の短編記事、もう1つは4万個の現実世界のテキストを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 07:06:17 GMT)
GhostEncoder: Stealthy Backdoor Attacks with Dynamic Triggers to
Pre-trained Encoders in Self-supervised Learning [15.3] 自己教師付き学習 (SSL) は、大量の未ラベル画像を利用した事前訓練された画像エンコーダの訓練に関係している。
GhostEncoderはSSLに対する最初のダイナミックなバックドア攻撃である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 09:39:27 GMT)
Federated Learning with Uncertainty via Distilled Predictive
Distributions [14.8] 筆者らは,各ラウンドにおいて,各クライアントがパラメータや後部予測分布(PPD)だけでなく,後部分布を推定する不確実性を伴うフェデレーション学習の枠組みを提案する。
連邦学習における最近のベイズ的アプローチとは異なり、我々のアプローチでは各クライアントからサーバにパラメータの後方分布全体を送信する必要はない。
我々の手法は、クライアントの後部分布の形式やPDの形式など、制限的な仮定を一切行いません。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 16:18:46 GMT)
Scene-aware Human Motion Forecasting via Mutual Distance Prediction [14.7] 本研究では,人体とシーン間の相互距離による人間とシーンの相互作用をモデル化する。
このような相互距離は局所的な動きと大域的な動きの両方を制約し、結果として全身的な動きは予測される。
本研究では、まず、過去の人間の動きシーケンスとシーンとの将来の相互距離を予測し、予測された相互距離に基づいて将来の人間の動き条件を予測する2つの予測ステップを備えたパイプラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 08:32:46 GMT)
Sharingan: A Transformer-based Architecture for Gaze Following [14.6] 本稿では,2次元視線予測のためのトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
本稿では,GazeFollow と VideoTarget のデータセットの最先端化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 23:14:54 GMT)
Native Conditional $i$SWAP Operation with Superconducting Artificial
Atoms [14.3] 量子状態を処理するコヒーレントデバイスは、情報を符号化する量子状態をルーティングする必要がある。
本稿では,超伝導量子プロセッサを用いた最小量子トランジスタを実験的に実証する。
このアーキテクチャは超伝導量子ビットを用いた量子情報処理に強い可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 11:54:32 GMT)
Towards Causal Foundation Model: on Duality between Causal Inference and
Attention [14.1] 複雑なタスクのための因果認識基盤モデルを構築するための第一歩を踏み出します。
我々はCInA(Causal Inference with Attention)と呼ばれる新しい理論的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 22:28:34 GMT)
Ground Manipulator Primitive Tasks to Executable Actions using Large
Language Models [13.8] 大規模言語モデル(LLM)を用いた低レベル動作ロボットのためのマニピュレータ・プリミティブ・タスクを基礎とする新しい手法を提案する。
このようにして、LLMはハイブリッド制御のための位置/力のセットポイントを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 03:31:02 GMT)
The emergence of division of labor through decentralized social
sanctioning [13.4] 社会規範のモデルを導入することで、利己的な個人がすべての重要な役割を含む生産的な分業を学ぶことが可能になった。
このような社会的規範は、集団内で報酬を再分配し、反社会的役割を非活性化させ、一方で、内在的に報酬を払わない親社会的な役割を動機付けることで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 01:12:46 GMT)
Variational Imbalanced Regression: Fair Uncertainty Quantification via
Probabilistic Smoothing [13.3] 既存の回帰モデルは、ラベル分布が不均衡である場合、精度と不確実性の推定の両方において不足する傾向にある。
変分不均衡回帰(VIR)と呼ばれる確率的深層学習モデルを提案する。
VIRは不均衡回帰において良好に機能するが、自然に副産物として妥当な不確かさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 16:47:45 GMT)
Generating Transferable and Stealthy Adversarial Patch via
Attention-guided Adversarial Inpainting [13.0] 本稿では,Adv-Inpaintingと呼ばれる2段階の対向パッチ攻撃を提案する。
第1段階では,攻撃者からそれぞれスタイル特徴と識別特徴を抽出する。
提案するレイヤは、優先コンテキスト情報を完全に活用することにより、アイデンティティとスタイルの埋め込みを適応的に融合させることができる。
第2段階では,新たな境界分散損失を有するAPR-Net(Adversarial Patch Refinement Network)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 09:14:51 GMT)
Identifying Copeland Winners in Dueling Bandits with Indifferences [13.0] 本研究は,3次フィードバックを伴うデュエルバンディット問題において,コペランドの勝者を識別するタスクについて考察する。
我々は,Copeland の勝者を固定誤差確率で求める学習アルゴリズムに対して,サンプルの複雑性を低くする。
我々は,この下界とほぼ一致し,優れた経験的性能を示すサンプル複雑性を持つアルゴリズムPOCOWISTAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:59:27 GMT)
Nearest neighbor synthesis of CNOT circuits on general quantum
architectures [12.4] 本論文は、ハミルトニアンパスを用いたアーキテクチャにおけるCNOT回路の近接合成について述べる。
ハミルトニアンパスを含まない一般アーキテクチャのキー・キュービット優先写像モデルを提案する。
実験結果から,提案手法は実量子コンピューティングデバイス上でのCNOT回路の忠実度を約64.7%向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 06:30:58 GMT)
Categorizing Flight Paths using Data Visualization and Clustering
Methodologies [12.3] この研究は、連邦航空局の交通フロー管理システムとDV8のデータセットを利用して、様々な飛行経路で航空交通を分類するクラスタリングアルゴリズムを開発した。
アプリケーションの例では、自動クラスタリング結果決定とヒューマン・イン・ザ・ループプロセスに基づく、成功的で現実的なクラスタリングが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 19:42:00 GMT)
Liveness Detection Competition -- Noncontact-based Fingerprint
Algorithms and Systems (LivDet-2023 Noncontact Fingerprint) [12.1] LivDet-2023 非接触フィンガープリントは、アルゴリズムとシステムのための非接触指紋ベースのPADコンペティションの最初のエディションである。
このコンペティションは、非接触型指紋PADの重要なベンチマークとして機能する。
勝利したアルゴリズムはAPCERが11.35%、BPCERが0.62%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 12:59:30 GMT)
Quantum generative adversarial learning in photonics [12.0] フォトニクスにおけるQGANモデルについて実験的に検証し,その性能に及ぼすノイズと欠陥の影響について検討した。
以上の結果から, 発電機の位相シフト器の最大半分が損傷を受ける条件下であっても, QGANは90%以上の忠実度で高品質な量子データを生成できることが示唆された。
我々の研究は、NISQ時代の量子ハードウェア上でQGANを実装する可能性に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 06:08:21 GMT)
Unlocking Tuning-free Generalization: Minimizing the PAC-Bayes Bound
with Trainable Priors [12.0] PAC-Bayesトレーニングフレームワークはほぼチューニング不要で、追加の正規化を必要としない。
提案アルゴリズムは、深層ニューラルネットワークにおける最先端性能を達成するためのPACトレーニングの顕著な可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 22:36:36 GMT)
Horizontal Class Backdoor to Deep Learning [11.7] この研究は、新しい、単純で一般的な水平クラスバックドア(HCB)攻撃を明らかにしている。
バックドアは自然界で一般的で広く普及している無害な自然特徴と自然に結びつくことができることを示す。
1) MNIST, 2) 顔認証, 3) 交通標識認識, 4) 物体検出による高い攻撃成功率を示す実験は, HCBが効率的かつ効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 01:45:36 GMT)
Robust and Fast Quantum State Transfer on Superconducting Circuits [11.5] 本研究では,高忠実度と長距離の量子状態移動を実現するための新しい手法を提案する。
我々のスキームは、長い鎖と高忠実な量子状態転移を持つ量子計算に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 05:27:10 GMT)
Diving into the Depths of Spotting Text in Multi-Domain Noisy Scenes [11.5] 雑音の多い水中のシーンに対して,UWT (Under-Water Text) と呼ばれるテキストスポッティング検証ベンチマークを提案する。
また,DA-TextSpotterと呼ばれる,高効率な超解像ベースのエンドツーエンド変換器ベースラインを設計する。
データセット、コード、事前トレーニングされたモデルは、受け入れ次第リリースされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 03:27:41 GMT)
Bayesian Design Principles for Frequentist Sequential Learning [11.4] 逐次学習問題に対する頻繁な後悔を最適化する理論を開発する。
各ラウンドで「アルゴリズム的信念」を生成するための新しい最適化手法を提案する。
本稿では,マルチアームバンディットの「ベスト・オブ・オール・ワールド」な経験的性能を実現するための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 22:17:37 GMT)
GenAI Against Humanity: Nefarious Applications of Generative Artificial
Intelligence and Large Language Models [11.3] 本稿は、GenAIのリスクとLLMの誤用に関する厳密な研究の合成として機能する。
我々は、私たちが目にしているGenAI革命に波及した社会的影響を明らかにする。
仮想世界と現実世界の境界線はぼやけており、GenAIの悪名高いアプリケーションの結果が私たち全員に影響を与えています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:25:56 GMT)
A Decision Making Framework for Recommended Maintenance of Road Segments [11.3] 本稿では,道路管理部門に対して,より科学的な意思決定ツールと証拠を提供することを目的とする。
このフレームワークは、限られた資金と歴史的な保守管理経験を考慮して、最適な保守計画とセクションに関するインテリジェントな決定を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 19:28:43 GMT)
A Task-oriented Dialog Model with Task-progressive and Policy-aware
Pre-training [10.8] 本稿では,2つの政策対応事前学習タスクを備えたタスクプログレッシブPCMを提案する。
グローバルポリシー整合性タスクは、マルチターンダイアログポリシーのシーケンシャルな関係をキャプチャするように設計されている。
アクトベースのコントラスト学習タスクは、同一のダイアログポリシーでサンプル間の類似性をキャプチャするように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 07:06:02 GMT)
AdaptSim: Task-Driven Simulation Adaptation for Sim-to-Real Transfer [10.2] AdaptSimは、ターゲット(現実)環境でのタスクパフォーマンスの最適化を目的としている。
まず、強化学習を用いたシミュレーションにおける適応ポリシーをメタラーニングする。
次に、ポリシートレーニングのための新しいシミュレーションパラメータ分布を推定することにより、反復的実世界の適応を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 03:41:45 GMT)
Understanding AI Cognition: A Neural Module for Inference Inspired by
Human Memory Mechanisms [10.1] 本稿では,知覚,記憶,推論の構成要素からなるPMIフレームワークを提案する。
メモリモジュールは、作業と長期記憶から構成され、後者は、より蓄積された知識と経験を保持するために高次構造を備えている。
我々は、bAbI-20kやSolt-of-CLEVRデータセットのような質問応答タスクにおいて、一般的なTransformerとCNNモデルを改善するためにPMIを適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 08:12:55 GMT)
Silent Killer: A Stealthy, Clean-Label, Black-Box Backdoor Attack [10.0] 我々は、クリーンラベルでブラックボックスの設定で動作する新しい攻撃であるSilent Killerを紹介します。
クリーンラベル攻撃の引き金としてユニバーサル・逆境摂動を用いた場合について検討する。
高い成功率を確保するためには、毒を製造するための勾配調整が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 16:32:23 GMT)
Enhancing Robustness of AI Offensive Code Generators via Data
Augmentation [10.0] 自然言語(NL)における新しい入力を生成するために、コード記述に摂動を加える方法を提案する。
目標は、セキュリティ指向コードのコンテキストにおいて、AIコードジェネレータのパフォーマンスにどの程度の摂動がどの程度影響するかを分析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 13:01:07 GMT)
HighLight: Efficient and Flexible DNN Acceleration with Hierarchical
Structured Sparsity [9.8] 本稿では階層構造スパーシリティ(HSS)を紹介する。
HSSは、複数の単純なスパーシティパターンから階層的に構成することで、多様なスパーシティ学位を表現している。
我々は,DNNを多種多様な範囲で加速する,高効率かつフレキシブルなアクセラレータHighLightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 06:33:18 GMT)
You Do Not Need Additional Priors in Camouflage Object Detection [9.5] カモフラージュ物体検出(COD)は、カモフラージュされた物体とその周囲の類似性が高いため、重要な課題となる。
本稿では,多層特徴情報を効果的に組み合わせて誘導情報を生成する適応的特徴集約手法を提案する。
提案手法は,最先端手法と比較して,同等あるいは優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:44:07 GMT)
Learning to Make Adherence-Aware Advice [9.2] 本稿では,人間の従順性を考慮した逐次意思決定モデルを提案する。
最適なアドバイスポリシーを学習し、重要なタイムスタンプでのみアドバイスを行う学習アルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 23:15:55 GMT)
The Noise Geometry of Stochastic Gradient Descent: A Quantitative and
Analytical Characterization [9.1] 勾配降下(SGD)の騒音は、損失景観の局所幾何学と良好に一致している。
本研究では, SGD が極小からどのように脱落するかを考察し, 脱落方向が平坦な方向に沿って重要な成分を持つことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:58:20 GMT)
Top-down Green-ups: Satellite Sensing and Deep Models to Predict
Buffelgrass Phenology [8.7] バッフルグラスの「緑化」予測問題への取り組み
予測を行うため,衛星センシングと深層学習を組み合わせた時間的・視覚的・マルチモーダルモデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:35:35 GMT)
3D-Printed Micro Linear Paul Trap for Scalable Quantum Information
Processing [8.1] 量子情報、精密測定、光学時計、質量分析などのトラップイオンの応用は、特殊な高性能イオントラップに依存している。
3Dプリントしたイオントラップは,従来の3Dトラップとフォトリソグラフィーによる小型化の利点を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 06:38:15 GMT)
LiveChat: Video Comment Generation from Audio-Visual Multimodal Contexts [8.1] 我々は,ライブコメント技術の開発を容易にするために,大規模音声・視覚多モーダル対話データセットを作成する。
データはTwitchから収集され、11のカテゴリと575のストリーマーで合計438時間のビデオと3200万のコメントがある。
本稿では,映像中の時間的・空間的事象に対応するライブコメントを生成できる新しいマルチモーダル生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 02:35:58 GMT)
A primal-dual perspective for distributed TD-learning [7.9] 本研究の目的は,ネットワーク型マルチエージェントマルコフ決定プロセスにおける分散時間差(TD)学習について検討することである。
提案手法は分散最適化アルゴリズムに基づいており、これはヌル空間制約を受ける原始双対常微分方程式(ODE)の力学として解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 10:38:46 GMT)
On the Implicit Bias of Adam [7.8] ODEに現れる項は損失勾配の2ノルムを罰するので、有限ステップサイズが解を暗黙的に正則化することを証明している。
また、数値実験を行い、証明された事実が一般化にどう影響するかを議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 22:18:35 GMT)
Quantum image edge detection based on eight-direction Sobel operator for
NEQR [7.8] 量子ソベルエッジ検出(Quantum Sobel edge detection, QSED)は、量子機構を用いた画像エッジ検出のアルゴリズムの一種である。
本論文では,8方向ソベル演算子に基づく新しいQSEDアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは2方向と4方向のQSEDアルゴリズムよりも、エッジ情報、特に斜めのエッジを検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 05:38:59 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, 1 Oct 2023 04:01:04 GMT)
An Optical Control Environment for Benchmarking Reinforcement Learning
Algorithms [7.6] 深層強化学習は様々な科学的問題に対処する可能性がある。
本稿では,学習用コントローラのための光学シミュレーション環境を提案する。
その結果,従来のシミュレーション環境よりも環境の優位性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:54:32 GMT)
SeeABLE: Soft Discrepancies and Bounded Contrastive Learning for
Exposing Deepfakes [7.6] 本研究では,検出問題を(一級)アウト・オブ・ディストリビューション検出タスクとして形式化する,SeeABLEと呼ばれる新しいディープフェイク検出器を提案する。
SeeABLEは、新しい回帰ベースの有界コントラスト損失を使用して、乱れた顔を事前定義されたプロトタイプにプッシュする。
我々のモデルは競合する最先端の検出器よりも高い性能を示しながら、高度に一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 23:22:50 GMT)
Measuring the Instability of Fine-Tuning [7.4] 異なるランダムシードを持つ下流タスクにおける微調整済み言語モデルは不安定であることが示されている。
本稿では,SDと他の6つの測定方法について,粒度の異なるレベルでの不安定性を定量的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 10:38:39 GMT)
FUTURE-AI: Guiding Principles and Consensus Recommendations for
Trustworthy Artificial Intelligence in Medical Imaging [7.3] 現在、医療画像における将来のAI開発を導くための具体的なガイドラインやベストプラクティスは存在しない。
本稿では、ヘルスイメージングにおけるAIに関する5つの大きなヨーロッパプロジェクトから、蓄積された経験、コンセンサス、ベストプラクティスから引き出されたガイド原則を慎重に選択する。
これらの指針はFUTURE-AIと呼ばれ、その構成要素は(i)公正性、(ii)普遍性、(iii)トレーサビリティ、(iv)ユーザビリティ、(v)ロバスト性、(vi)説明性からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 19:19:03 GMT)
Data-driven adaptive building thermal controller tuning with
constraints: A primal-dual contextual Bayesian optimization approach [7.2] 室内温度制御器のパラメータを調整してエネルギー消費を最小化する問題について検討する。
本稿では,比例積分 (PI) 加熱制御器のパラメータと予熱時間を調整するためにアルゴリズムを適用した。
以上の結果から,PDCBOは他のベイズ最適化手法と比較して最大4.7%の省エネが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 18:33:37 GMT)
Spectral Neural Networks: Approximation Theory and Optimization
Landscape [7.0] 本稿では,SNN(Spectral Neural Network)トレーニングの重要な理論的側面について述べる。
まず、ニューロンの数とニューラルネットワークが学習するスペクトル情報の量とのトレードオフに関する定量的知見を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:03:47 GMT)
High-dimensional Bayesian Optimization via Semi-supervised Learning with
Optimized Unlabeled Data Sampling [6.9] セミ教師付き学習を実現するために,texttTSBO$と呼ばれる教師学生モデルを導入する。
ラベルなしデータのセレクションが$texttTSBO$のキーであることを示します。
$texttTSBO$は、次元を小さくして学習された潜在空間で操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 00:29:44 GMT)
On the Hardness of $\sf{S|LWE\rangle}$ with Gaussian and Other
Amplitudes [6.7] ガウスおよびその他の振幅を持つ$sfS|LWErangle$に対する新しい硬さとアルゴリズムを示す。
我々の結果を解釈する1つの方法は、標準LWEのサブ指数時間量子アルゴリズムを示すために、$sfS|LWErangle$振幅の位相を扱うことだけが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 11:53:24 GMT)
A quantum moving target segmentation algorithm for grayscale video [6.6] グレースケールビデオのための量子移動目標セグメンテーションアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムの複雑さは O$(n2 + q)$ に縮めることができる。
この実験はIBM Qを用いて、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代のアルゴリズムの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:38:27 GMT)
Superiority of GNN over NN in generalizing bandlimited functions [6.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなアプリケーションにまたがってグラフベースの情報を処理するための強力なリソースとして登場した。
本研究では,これらの分類におけるGNNの習熟度について検討する。
以上の結果から,GNNを用いた帯域制限関数を$varepsilon$-errorマージン内で一般化する上で,高い効率性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 00:50:34 GMT)
Learning Type Inference for Enhanced Dataflow Analysis [6.2] 我々は、型アノテーションを確実に予測するように訓練されたTransformerベースのモデルであるCodeTIDAL5を提案する。
私たちのモデルは、MaryTypes4TypeScriptベンチマークで現在の最先端を7.85%上回っています。
JoernTIは、オープンソースの静的解析ツールであるJoernへの私たちのアプローチの統合です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 13:52:28 GMT)
A Quantitative Analysis of Open Source Software Code Quality: Insights
from Metric Distributions [6.1] コード品質は、メンテナンス性、信頼性、機能性の3つの側面を持つオープンソースソフトウェア(OSS)における構成である。
1) コード品質に一貫して影響を及ぼす単調なメトリクス、2) 評価に一貫した関係を持たない非単調なメトリクスである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 02:42:56 GMT)
Statistical Limits of Adaptive Linear Models: Low-Dimensional Estimation
and Inference [5.9] データの任意適応が許された場合、単一の座標を推定する誤差を$sqrtd$の倍にすることができる。
2段階適応線形推定方程式(TALE)を解くことにより,単一座標推定のための新しい推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 00:45:09 GMT)
Enabling Neural Radiance Fields (NeRF) for Large-scale Aerial Images --
A Multi-tiling Approaching and the Geometry Assessment of NeRF [5.9] 本稿では,大規模航空データセット上でのNeRF(Neural Radiance Fields)のスケールアップを目指す。
具体的には、メモリ消費を減らすため、位置特定サンプリング技術とマルチカメラタイリング(MCT)戦略を導入する。
提案手法を代表的手法であるMip-NeRFに実装し,その幾何性能を3光度MVSパイプラインと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 00:21:01 GMT)
Robust Nonparametric Hypothesis Testing to Understand Variability in
Training Neural Networks [5.8] 本稿では,閾値決定前のネットワークの出力に基づく分類モデル間の密接度の新しい尺度を提案する。
我々の測度は、頑健な仮説テストフレームワークに基づいており、訓練されたモデルから派生した他の量に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 01:44:35 GMT)
Do the Benefits of Joint Models for Relation Extraction Extend to
Document-level Tasks? [5.8] リレーショナルトリプル抽出には2つの異なるアプローチが提案されている。
トリプル間の相互作用をキャプチャするジョイントモデルは、より最近の開発である。
文レベルおよび文書レベルのデータセット上で、最先端パイプラインと共同抽出モデルをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:09:36 GMT)
Siamese Representation Learning for Unsupervised Relation Extraction [5.8] 非教師付き関係抽出(URE)は、オープンドメインのプレーンテキストから名前付きエンティティペア間の基礎となる関係を見つけることを目的としている。
比較学習を利用した既存のUREモデルでは、正のサンプルを惹きつけ、より良い分離を促進するために負のサンプルを反発させる効果がある。
非教師関係抽出のためのシームズ表現学習 - 正のペアを単純に活用して表現学習を行う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, 1 Oct 2023 02:57:43 GMT)
Simultaneous estimation of multiple eigenvalues with short-depth quantum
circuit on early fault-tolerant quantum computers [5.7] 初期のフォールトトレラント量子コンピュータ上で量子ハミルトニアンの複数の固有値を同時に推定するマルチモーダル・マルチレベル量子複素指数最小二乗法(MM-QCELS)を提案する。
理論的解析により,このアルゴリズムは回路深さと総コストの点でハイゼンベルク限定のスケーリングを示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 01:37:23 GMT)
Steel Surface Roughness Parameter Calculations Using Lasers and Machine
Learning Models [5.7] 鋼板の表面性状の制御は, 亜鉛めっきおよび熱間圧延プロセスにおいて, 顧客の要求を満たすために不可欠である。
従来の方法はポストプロダクションのスタイラス測定に依存し、オンライン技術はストリップ全体を非接触でリアルタイムに計測する。
我々は最先端の機械学習モデルを活用し、オンライン計測の精度を著しく高め、Ra表面粗さ測定値に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 11:21:37 GMT)
Towards Probabilistic Causal Discovery, Inference & Explanations for
Autonomous Drones in Mine Surveying Tasks [5.6] 因果モデリングは、自律的なエージェントによる意思決定や結果の説明を支援することができる。
ここでは,塩鉱で稼働するドローンシステムにおける因果関係に関する課題を特定する。
本稿では、因果的インフォームドPOMDP計画、オンラインSCM適応、およびポストホックな反事実的説明からなる確率的因果関係の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:42:17 GMT)
Self-contradictory Hallucinations of Large Language Models: Evaluation,
Detection and Mitigation [5.5] 大規模な言語モデル(より大きなLM)は、幻覚的内容を含むテキストを生成できる。
各種の命令調整型LMの自己コントラクションに関する包括的調査を行う。
本稿では,自己矛盾を効果的に検出・緩和する新しいプロンプトベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 07:22:39 GMT)
RegBN: Batch Normalization of Multimodal Data with Regularization [5.3] 本稿では、RegBNと呼ばれるマルチモーダルデータの正規化のための新しいアプローチを提案する。
RegBNはFrobeniusのノルムを正規化用語として使用して、共同創設者の副作用と、異なるデータソース間の基盤となる依存関係に対処している。
5つの研究領域の8つのデータベース上でRegBNの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 11:05:45 GMT)
Kellect: a Kernel-Based Efficient and Lossless Event Log Collector for
Windows Security [5.0] ETW for Windows上に構築されている既存のログ収集ツールは、データ損失、オーバーヘッドの増大、リアルタイムのパフォーマンスの低下など、作業不足に悩まされている。
本稿では, www.kellect.orgでオープンソースプロジェクトをオープンソース化したKellectという,効率的でロスレスなカーネルログコレクタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 19:03:41 GMT)
Pre-training with Synthetic Data Helps Offline Reinforcement Learning [4.9] 性能向上には言語が不可欠ではないことを示す。
次に、人気のあるオフラインDRLアルゴリズムである保守的Q-Learning(CQL)について検討する。
驚くべきことに、少数の更新のための単純な合成データによる事前トレーニングにより、CQLも改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 19:32:14 GMT)
The Robots are Here: Navigating the Generative AI Revolution in
Computing Education [4.9] 人工知能(AI)の最近の進歩は、コンピューティングを根本的に再構築している。
大規模言語モデル(LLM)は、ソースコードと自然言語命令を効果的に生成、解釈できるようになった。
これらの能力は、教育者がこれらの課題にどう対処すべきかという緊急の疑問を引き起こしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 12:54:37 GMT)
MOTOR: A Time-To-Event Foundation Model For Structured Medical Records [4.8] 我々はMOTOR(Many Outcome Time Oriented Representations)と呼ばれるTTE基盤モデルを提案する。
TTEモデルは、特定の事象が起こるまでの時間の確率分布を推定するために使用される。
最大5500万件の患者記録(9億件の臨床イベント)を事前トレーニングすることで、この課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 02:43:49 GMT)
HOH: Markerless Multimodal Human-Object-Human Handover Dataset with
Large Object Count [4.8] HOH(Human-Object-Human)ハンドオーバーデータセットは、136のオブジェクトを持つ大規模なオブジェクトカウントデータセットである。
HOHは自然な人間と人間のハンドオーバの相互作用を表し、マーカー付きデータセットによる課題を克服する。
これまでのHOHは、オブジェクト数、参加者数、役割逆転のペア数、総相互作用数で最大のハンドオーバデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 16:48:48 GMT)
From Bandits Model to Deep Deterministic Policy Gradient, Reinforcement
Learning with Contextual Information [4.4] 本研究では,文脈情報による問題を克服するために2つの手法を用いる。
量的市場における戦略的トレーディングを検討するため、我々はCPPI(Constant proportion portfolio Insurance)と呼ばれる初期の金融トレーディング戦略をDDPG(Deep Deterministic Policy gradient)に統合した。
実験の結果,両手法が強化学習の進行を加速し,最適解が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 11:25:20 GMT)
Conductivity Imaging from Internal Measurements with Mixed Least-Squares
Deep Neural Networks [4.2] 我々は,楕円型問題における導電率分布を再構築するために,ディープニューラルネットワークを用いた新しいアプローチを開発した。
連続的および経験的損失の両方に対して、導電率の深いニューラルネットワーク近似を徹底的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 02:31:33 GMT)
PatchMixer: A Patch-Mixing Architecture for Long-Term Time Series
Forecasting [4.2] 本稿では,新しいCNNモデルであるPatchMixerを提案する。
時間的情報を保存するために、置換不変な畳み込み構造を導入する。
実験の結果,PatchMixerは最先端のCNNと比較すると,それぞれ3.9%,相対的な改善が21.2%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 12:47:59 GMT)
CrisisTransformers: Pre-trained language models and sentence encoders
for crisis-related social media texts [4.1] ソーシャルメディアプラットフォームは危機コミュニケーションにおいて重要な役割を担っているが、危機に関連するソーシャルメディアのテキストを分析することは、その非公式な性質のため困難である。
本研究では,事前訓練された言語モデルと文エンコーダのアンサンブルであるCrisisTransformersを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 05:29:11 GMT)
Deterministic Langevin Unconstrained Optimization with Normalizing Flows [4.0] 我々は,Fokker-Planck方程式とLangevin方程式にインスパイアされたブラックボックス関数に対するグローバルで自由な代理最適化戦略を導入する。
本研究は,標準合成試験関数の最適目的に向けての競争力の向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:46:20 GMT)
Balancing Efficiency vs. Effectiveness and Providing Missing Label
Robustness in Multi-Label Stream Classification [4.0] ニューラルネットワークを用いた高次元多ラベル分類手法を提案する。
本モデルは,非定常環境に適した選択的なドリフト適応機構を用いる。
我々は,単純で効果的な計算手法を用いて,ラベルを欠いた環境に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 13:23:37 GMT)
Quantum forgery attacks against OTR structures based on Simon's
algorithm [3.8] Simon のアルゴリズムを用いた OTR 構造に対する量子偽造攻撃を提案する。
OTR構造の変種(Pr/ost-OTR-Even-Mansour構造)を提案する。
攻撃者がその中の1つのブロックを変更することを許された場合、任意のメッセージの正しいタグを生成するのは容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:16:43 GMT)
A Hierarchical Graph-based Approach for Recognition and Description
Generation of Bimanual Actions in Videos [3.7] 本研究では,階層型階層型アテンション機構とグラフベースモデリングを統合した新しい手法について述べる。
このアプローチの複雑さは、複数の2Dデータセットと3Dデータセットを使って経験的にテストされています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 13:45:48 GMT)
Logical Bias Learning for Object Relation Prediction [3.7] シーングラフ生成(SGG)は、イメージをセマンティックな構造グラフに自動的にマッピングして、シーン理解を改善することを目的としている。
バイアスのあるデータとトレーニング方法のために、実際には厳しい制限に直面しています。
対象関係予測のための因果推論に基づくより合理的で効果的な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 16:12:00 GMT)
Uncertainty relations from state polynomial optimization [3.6] 厳密な不確実性関係に収束する完全半定値プログラミング階層が見つかる。
我々の階層は、パウリ、ハイゼンベルク=ワイル、フェルミオン作用素のテンソル積を含む幅広いシナリオに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 08:24:36 GMT)
Data-Efficient Power Flow Learning for Network Contingencies [3.2] 本研究は,ネットワーク共振器を有するグリッド内の電力フローを効率よく学習するためのデータ駆動手法を提案する。
提案手法は,モンテカルロサンプリング法に比べて16倍少ない電力フロー解を用いてPVEを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 19:02:00 GMT)
SIMD Dataflow Co-optimization for Efficient Neural Networks Inferences
on CPUs [3.1] CPU上にニューラルネットワークをデプロイする際の課題に対処する。
我々の新しいアプローチは、ニューラルネットワークのデータフローを使用して、データ再利用の機会を探ることです。
その結果,SIMDレジスタに出力を保持するデータフローが常に最高の性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 05:11:54 GMT)
Normalised clustering accuracy: An asymmetric external cluster validity
measure [2.9] クラスタリングアルゴリズムは、伝統的に内部または外部の妥当性尺度を用いて評価される。
本稿では、一般的に使われている古典的分割類似度スコアは、いくつかの望ましい性質を欠いていると論じる。
我々は,最適セットマッチング精度のバージョンである新しい尺度を提案し,分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 02:55:32 GMT)
Nine-year-old children outperformed ChatGPT in emotion: Evidence from
Chinese writing [2.9] この研究は、ChatGPTと9歳の子どもたちの、物語と科学の両方の話題について、中国語の筆記パフォーマンスを和らげた。
以上の結果から,9歳児は書字の流布度や結束度において,ChatGPT以上に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 05:37:55 GMT)
Testing the Limits of Unified Sequence to Sequence LLM Pretraining on
Diverse Table Data Tasks [2.7] 本研究では、770Mから11Bのシーケンスからシーケンスモデルにスケールする際のテーブル特定事前学習に対する統一的なアプローチの利点について検討する。
我々の研究は、770Mから11Bのシーケンスからシーケンスモデルにスケールする際、テーブル固有の事前訓練に対する統一的なアプローチの利点を研究する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:06:15 GMT)
Asymptotically Efficient Online Learning for Censored Regression Models
Under Non-I.I.D Data [2.2] 検閲された回帰モデルに対して,効率的なオンライン学習問題について検討した。
文献における既存の関連アルゴリズムよりも提案したオンラインアルゴリズムの方が優れていることを示す数値的な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 13:45:23 GMT)
Mind the Gap: Federated Learning Broadens Domain Generalization in
Diagnostic AI Models [2.2] 5施設の胸部X線写真610,000点を用いて, 診断成績を訓練戦略の機能として評価した。
大規模データセットはFLで最小のパフォーマンス向上を示したが、いくつかのケースでは低下を見せた。
さまざまな外部機関間で協調的にトレーニングを行う場合、AIモデルは、ドメイン外のタスクのためにローカルにトレーニングされたモデルを一貫して上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 18:27:59 GMT)
MMASD: A Multimodal Dataset for Autism Intervention Analysis [2.1] この研究は、MultiModal ASDベンチマークデータセットとして、新しいプライバシ保護オープンソースデータセットであるMMASDを提示する。
MMASDには、ASDを持つ32人の子供のデータと、100時間以上の介入記録から区切られた1,315のデータが含まれている。
MMASDは、研究者やセラピストが子どもの認知状態を理解し、治療中の進捗を監視し、それに応じて治療計画をカスタマイズすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:20:24 GMT)
Segmentation-based Assessment of Tumor-Vessel Involvement for Surgical
Resectability Prediction of Pancreatic Ductal Adenocarcinoma [1.9] 膵管腺癌 (PDAC) は, 治療の選択肢が限られる進行癌である。
本研究は,腫瘍血管の関与を自動的に評価するワークフローと深層学習に基づくセグメンテーションモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 10:39:38 GMT)
Reconstructing Human Expressiveness in Piano Performances with a
Transformer Network [1.6] 多層双方向トランスフォーマーエンコーダを用いたピアノ演奏における人間の表現性再構築手法を提案する。
ニューラルネットワークのトレーニングにおいて、精度の高いキャプチャとスコア整合性能データの必要性に対処するために、既存の転写モデルから得られた書き起こしスコアを用いてモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:14:35 GMT)
General Anomaly Detection of Underwater Gliders Validated by Large-scale
Deployment Datasets [1.6] 本稿では,海洋環境下での水中グライダーの動作状況を評価するために,異常検出アルゴリズムを用いる。
プロンプト警告は、グライダーパイロットが異常を検知する際、飛行士に提供され、グライダーを制御でき、さらなる危害を防ぐことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 20:40:52 GMT)
Knowledge Engineering using Large Language Models [1.6] 知識工学は知識を創造し、適用するプロセスの作成と保守に焦点を当てる。
伝統的に、知識工学のアプローチは形式言語で表現された知識に焦点を当ててきた。
大規模言語モデルの出現と、自然言語を効果的に扱う能力は、知識工学の基礎と実践に関する疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 10:26:25 GMT)
CebuaNER: A New Baseline Cebuano Named Entity Recognition Model [1.5] 本稿ではCebuaNERについて紹介する。CebuaNERはCebuano言語における名前付きエンティティ認識のための新しいベースラインモデルである。
モデルを構築するために、4000以上のニュース記事を収集し、注釈を付けました。
その結果,新しいベースラインモデルとして有望な結果が得られ,すべてのエンティティタグに対して70%以上の精度,リコール,F1が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:09:42 GMT)
Counterfactual Image Generation for adversarially robust and
interpretable Classifiers [1.4] 本稿では,GAN(Generative Adrial Networks)を基盤として,画像から画像への変換を利用した統合フレームワークを提案する。
これは、分類器と識別器を1つのモデルに組み合わせて、実際の画像をそれぞれのクラスに属性付け、生成されたイメージを「フェイク」として生成することで達成される。
モデルが敵攻撃に対するロバスト性の向上を示すことを示すとともに,判別器の「フェイクネス」値が予測の不確かさの指標となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 18:50:29 GMT)
SMOOT: Saliency Guided Mask Optimized Online Training [1.2] Saliency-Guided Training (SGT) 手法は、出力に基づいてモデルのトレーニングで顕著な特徴を強調しようとする。
SGTは入力を部分的にマスキングすることで、モデルの最終的な結果をより解釈できるようにする。
本稿では,トレーニング中の入力,精度,モデル損失に基づいて,マスク画像の最適個数を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 19:41:49 GMT)
Mining Java Memory Errors using Subjective Interesting Subgroups with
Hierarchical Targets [1.2] サブグループディスカバリ(SD)は、インシデントコードを自動的にマイニングし、識別パターンを抽出して問題の根本原因を特定するデータマイニング手法である。
複雑なターゲット概念を階層構造で扱える新しいSD手法を提案する。
本稿では,メモリ外エラーの調査にこの枠組みを適用し,インシデント診断におけるその有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 20:24:59 GMT)
Image Data Hiding in Neural Compressed Latent Representations [1.1] 汎用ニューラル圧縮機の潜在表現に秘密を埋め込んで抽出するエンドツーエンドの学習画像データ隠蔽フレームワークを提案する。
既存の手法と比較して,圧縮領域における画像の機密性および競合性に優れた透かしを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 03:53:28 GMT)
CPIPS: Learning to Preserve Perceptual Distances in End-to-End Image
Compression [1.1] 本稿では,人間の視覚だけでなく,画像処理やマシンビジョンにも応用できる効率的な圧縮表現を提案する。
提案手法であるCPIPS(Compressed Perceptual Image Patch similarity)は,LPIPSやdisTSよりもはるかに高速に計算されたニューラルネットワークから最小限のコストで抽出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 03:29:21 GMT)
LaPLACE: Probabilistic Local Model-Agnostic Causal Explanations [1.0] 本稿では,機械学習モデルに対する確率論的原因・効果説明を提供するLaPLACE-Explainerを紹介する。
LaPLACE-Explainerコンポーネントはマルコフ毛布の概念を利用して、関連する特徴と非関連する特徴の間の統計的境界を確立する。
提案手法は,LIME と SHAP の局所的精度と特徴の整合性の観点から,因果的説明と性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 04:09:59 GMT)
Colloquial Persian POS (CPPOS) Corpus: A Novel Corpus for Colloquial
Persian Part of Speech Tagging [1.0] 本稿では,新しいコーパス "Colloquial Persian POS" (CPPOS) について紹介する。
コーパスには、Telegram、Twitter、Instagramで政治的、社会的、商業などの様々なドメインから収集された公式テキストと非公式テキストが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 05:06:33 GMT)
Robust Sentiment Analysis for Low Resource languages Using Data
Augmentation Approaches: A Case Study in Marathi [1.0] 感情分析は、テキストデータに表される感情を理解する上で重要な役割を果たす。
低リソース言語における感情分析の研究努力には大きなギャップがある。
本稿では,低リソースのIndic言語であるMarathiに対するデータ拡張アプローチについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:09:31 GMT)
Ada-QPacknet -- adaptive pruning with bit width reduction as an
efficient continual learning method without forgetting [0.9] この作業では、新しいアーキテクチャベースのアプローチであるAda-QPacknetについて説明する。
タスクごとにサブネットワークを抽出するプルーニングが組み込まれている。
その結果,提案手法はタスクおよびクラスインクリメンタルシナリオにおいてCL戦略の大部分を上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:43:45 GMT)
Personalized Guidelines for Design, Implementation and Evaluation of Anti-phishing Interventions [0.6] 現在のアンチフィッシングの介入は、通常ワンサイズフィットのソリューションを含むが、不適切なユーザビリティや実装不足といった制限に悩まされている。
本研究は, フィッシング対策の設計, 実施, 評価のための資源・ガイドラインの欠如に対処するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 08:07:00 GMT)
Intelligent Client Selection for Federated Learning using Cellular
Automata [0.6] FLは、輸送、通信、医療など、さまざまな現実世界のアプリケーションにおいて、プライバシーの強化とレイテンシーのための有望なソリューションとして登場した。
本稿では,新しいクライアント選択アルゴリズムとして,セルラーオートマトンに基づくクライアント選択(CA-CS)を提案する。
この結果から,CA-CSは高遅延フェデレーションクライアントを効果的に回避しつつ,ランダム選択手法に匹敵する精度を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 09:40:40 GMT)
Zero-Shot Recommendations with Pre-Trained Large Language Models for
Multimodal Nudging [0.6] 本稿では,異なるモーダルの描画入力をテキスト記述として提案し,事前学習したLCMを用いて数値表現を得る。
合成マルチモーダルヌーディング環境へのアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 02:57:42 GMT)
Performance evaluation of Machine learning algorithms for Intrusion Detection System [0.4] 本稿では機械学習(ML)技術を用いた侵入検知システム(IDS)の解析に焦点を当てた。
機械学習モデルのトレーニングと検証に使用されるKDD CUP-'99'侵入検出データセットを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 06:35:37 GMT)
Pointwise-in-Time Explanation for Linear Temporal Logic Rules [0.3] ルールステータスアセスメント(RSA)という新しい枠組みを提案する。
RSAは、個々の時間ステップにおける軌道進行を記述するために、直感的なステータスを任意のルールに割り当てる。
我々は、RSAがポストホック診断として有用であることに気付き、ユーザーはルールの集合に関してエージェントの振る舞いを体系的に追跡できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 16:35:12 GMT)
A review of ensemble learning and data augmentation models for class
imbalanced problems: combination, implementation and evaluation [0.2] 分類問題におけるクラス不均衡 (CI) は、あるクラスに属する観測回数が他のクラスよりも低い場合に生じる。
過去10年間で、アンサンブル学習とデータ拡張の方法を強化するために、多くの戦略が追加されている。
ベンチマークCI問題に対処するために用いられるデータ拡張およびアンサンブル学習手法を評価するための計算的レビューを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 01:54:15 GMT)
Unified Derivation of Uncertainty Relations and Their Saturation
Conditions [0.0] 我々は、Kennard, Robertson, Schr"odinger, Maccone, Pati による不確実性関係を、行列論の観点から統一的に解析する。
これらの不確実性関係に対する短い証明が与えられ、飽和条件の特性が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:11:22 GMT)
Towards a Universal Understanding of Color Harmony: Fuzzy Approach [0.0] ファジィに基づく色モデルを用いて色調和を探求し,その普遍性の問題に対処する。
実験結果から,色調和は概ね普遍的であることが示唆された。
調和度の高いパレットでは、飽和度と強度の適度なレベルを維持しながら、カラーホイールの原理に順応する傾向が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:06:26 GMT)
State-space Models with Layer-wise Nonlinearity are Universal
Approximators with Exponential Decaying Memory [0.0] 階層的非線形アクティベーションを伴う状態空間モデルの重ね合わせは,連続的なシーケンスとシーケンスの関係を近似するのに十分であることを示す。
理論上も経験的にも、状態空間モデルは指数的崩壊するメモリ問題を根本的に解決しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 01:55:39 GMT)
Space-Time from quantum Physics [0.0] 量子調和振動子から始まる実4Dミンコフスキー時空の構築を提案する。
複素4Dミンコフスキベクトル空間 V はこれらのスピノル空間から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:50:46 GMT)
Review of deep learning in healthcare [0.0] 本研究では,最先端ネットワーク設計,応用,市場動向の検証を通じて,医療システムにおける深層学習手法について検討する。
第一の目的は、ヘルスケアソリューションにおけるディープラーニングモデルの展開に関する詳細な洞察を提供することである。
そして最後に、未解決の問題と潜在的な方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 16:58:20 GMT)
Quantum reservoir complexity by Krylov evolution approach [0.0] 機械学習タスクにおける所望の性能を評価するため,Krylov進化に基づく強力な物理基盤を持つ高精度な定量的手法を提案する。
以上の結果から,Krylov法は量子貯水池の性能と強く相関し,最適設計の量子貯水池の探索において強力なツールとなることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:06:25 GMT)
Propagating Semantic Labels in Video Data [0.0] 本研究では,映像中のオブジェクトのセグメンテーションを行う手法を提案する。
ビデオのフレームでオブジェクトが見つかると、セグメントは将来のフレームに伝達される。
この方法はSAMとStructure from Motionを組み合わせることで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 20:32:26 GMT)
Physics-Informed Graph Neural Network for Dynamic Reconfiguration of
Power Systems [0.0] 動的再構成(DyR)は信頼性のあるグリッドを維持するための問題である。
DyRは混合整数問題であり、大きなグリッドや高速な時間スケールで解くことができる。
DyRに適した物理インフォームドグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークであるGraPhyRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:02:29 GMT)
PharmacoNet: Accelerating Structure-based Virtual Screening by
Pharmacophore Modeling [0.0] 本稿では,結合部位からの安定な結合を行うための3次元薬局配置を最適に識別するディープラーニングフレームワークを提案する。
粗いグラフマッチングにより,既存の手法の高コストなバインドポーズサンプリングとスコアリング手順を1ステップで解決する。
我々はPharmacoNetが厳格な事前スクリーニング閾値の下でも効果的にヒット候補を維持できるという有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:13:09 GMT)
On-shell equation of the Lorentzian classicalized holographic tensor
network [0.0] バルク時空における粒子の存在下でのローレンツ作用から相対論的オンシェル方程式を導出した。
具体的には, 宇宙空間における別の質量粒子の殻内固有加速特性を, 原質量粒子によって誘導される重力加速度特性として導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 08:13:38 GMT)
OceanNet: A principled neural operator-based digital twin for regional
oceans [0.0] 本研究は、海洋循環のための原理的ニューラルオペレーターベースのデジタルツインであるOceanNetを紹介する。
オーシャンネットは北西大西洋西部境界流(ガルフストリーム)に適用される
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 23:06:17 GMT)
Niel's Chess -- The Battle of the Quantum Age [0.0] チェスの量子変種が導入されており、コンピュータや他の電子機器を使わずに従来のボードでプレイすることができる。
ゲームのルールは、従来のチェスのルールと重ね合わせや絡み合いのような重要な量子物理学効果を組み合わせることで自然に生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 09:28:30 GMT)
My Machine and I: ChatGPT and the Future of Human-Machine Collaboration
in Africa [0.0] 人工知能(AI)支援技術であるChatGPTは、学界や業界で広く採用され、実装されている。
この結果から,ChatGPTが教育・研究などの学術分野における人間とコンピュータの相互作用に有効であることが示唆された。
また、ChatGPTの人間と機械のコラボレーション改善効果も高い傾向を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 17:27:51 GMT)
Logarithmic negativity in out-of-equilibrium open free-fermion chains:
An exactly solvable case [0.0] 強結合鎖におけるフェルミオン対数ネガティビティの準粒子画像から、利得と損失の散逸を導出する。
無限鎖に埋め込まれた隣接区間と非随伴区間の間の負性を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 09:01:59 GMT)
Knowledge Engineering for Wind Energy [0.0] 本稿では,風力エネルギー分野の専門家が,データをドメイン知識に変換する上で直面する課題について論じる。
風力エネルギーセクターのデジタルトランスフォーメーションにおいて、知識工学が果たす役割を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 22:06:10 GMT)
Finger-UNet: A U-Net based Multi-Task Architecture for Deep Fingerprint
Enhancement [0.0] 指紋認識/検証パイプラインの初期段階において、指紋強調は重要な役割を果たす。
低品質指紋を効果的に改善するために,U-Netの直感的な修正を提案する。
モデルのメモリフットプリントを大幅に削減するため,通常の畳み込みを奥行き分離可能な畳み込みに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 09:49:10 GMT)
Fewer is More: Trojan Attacks on Parameter-Efficient Fine-Tuning [0.0] 我々は,PEFTがトロイの木馬攻撃に特有の脆弱性を示すことを示すパイロット実験を行った。
両レベル最適化による下流適応を考慮した新しい攻撃である PETA を提案する。
攻撃成功率, 影響を受けないクリーン精度の両方の観点から, PETAの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 12:07:44 GMT)
Enhancement of Vibrationally Assisted Energy Transfer by proximity to
Exceptional Points, Probed by Fluorescence-Detected Vibrational Spectroscopy [0.0] 量子プラットフォーム上の自然系におけるエネルギー伝達過程のエミュレーションは、自然界における複雑な力学の理解をさらに深めることができる。
1つの顕著な例は、閉じ込められたイオン量子エミュレータ上での振動補助エネルギー伝達(VAET)の実証である。
非エルミート量子系におけるVAETプロセスの改善に関する研究は、励起エネルギー移動に関連する量子力学における非ハーミティシティの活用の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 07:52:43 GMT)
Distributed Multivariate Regression Modeling For Selecting Biomarkers
Under Data Protection Constraints [0.0] 本稿では,反復呼び出しにおける集約データに基づく自動変数選択によるバイオマーカー同定のための多変数回帰手法を提案する。
このアプローチは、複数のロケーションに分散したデータを共同で分析するために使用することができる。
シミュレーションでは、局所的な標準化によって引き起こされた情報損失は最小限である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 09:41:33 GMT)
Determining the Optimal Number of Clusters for Time Series Datasets with
Symbolic Pattern Forest [0.0] 最適なクラスタ数(例えば k)を計算するという問題は、そのような方法にとって重要な課題の1つである。
本研究では,時系列データセットの最適なクラスタ数を決定するために,シンボリックパターンフォレストアルゴリズムを拡張した。
UCRアーカイブデータセットに対する我々のアプローチを検証し、これまでの実験結果はベースラインよりも大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 23:33:37 GMT)
Critical Analysis and Countermeasures Tactics, Techniques and Procedures (TTPs) that targeting civilians: A case study On Pegasus [0.0] 本稿では,ペガサスウイルスによるジャーナリストや活動家の標的について検討する。
サイバーセキュリティポリシーに対するこれらの攻撃による遠い影響を検査する。
企業がサイバー攻撃の危険性を減らすために使う、最も重要な戦術をいくつか説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 19:28:03 GMT)
Counterfactual restrictions and Bell's theorem [0.0] 反事実的状況を考える能力はベルの定理の必要仮定であることを示す。
本稿では, 統計的独立性仮定から, 対実的確定性仮定が正式に生じるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 09:50:36 GMT)
Cooperation Dynamics in Multi-Agent Systems: Exploring Game-Theoretic
Scenarios with Mean-Field Equilibria [0.0] 本稿では,ゲーム理論のシナリオ,すなわちIterated Prisoner's Dilemmaにおける協調を呼び起こす戦略について検討する。
既存の協調戦略は、繰り返しゲームにおけるグループ指向行動を促進する効果について分析する。
この研究は、指数関数的に増加するエージェント集団のシナリオにまで及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:58:57 GMT)
Contraction Theory with Inequality Constraints [0.0] これは、制約された力学の収縮挙動が、元の収縮定理から系の力学の共変微分によって与えられることを示している。
現実的な応用としては、操作エンベロープに制約されたコントローラ、動く障害物を伴う軌道制御、量子力学の単一および2つのスリット実験の古典的なラグランジアン解釈などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 12:32:12 GMT)
Conceptual study of a two-layer silicon pixel detector to tag the
passage of muons from cosmic sources through quantum processors [0.0] 量子コンピューティングにおいて、宇宙源からのミューオンの寄与はこれらの相互作用のかなりの部分を占める。
固体量子プロセッサに印加する2層シリコン画素検出器の概念的検討を行った。
本稿では,量子誤り訂正アルゴリズムへの入力を提供するのに十分な高速なシリコン画素検出器の開発を可能にする新しい研究プログラムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 05:37:50 GMT)
Comics for Everyone: Generating Accessible Text Descriptions for Comic
Strips [0.0] 我々は、視覚障害者のコミュニティにアクセス可能なコミックストリップの自然言語記述を作成します。
まず、コンピュータビジョン技術を用いて、コミック画像のパネル、文字、テキストに関する情報を抽出する。
我々は,人間の専門家が注釈付けした漫画のコレクション上で本手法を試行し,定量的および定性的な指標を用いてその性能を計測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 15:13:48 GMT)
Choi matrices revisited, II [0.0] 線形写像のチェイ行列の可能なすべての不変量を考える。
それらは、領域空間上の非退化双線型形式によって決定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 08:19:15 GMT)
Catalysis in Action via Elementary Thermal Operations [0.0] 本研究では, 触媒力学を照らし出すため, 基本的な熱処理の枠組みについて検討する。
我々は, 基本熱処理における状態遷移規則の計算可能性を高める新しい技術ツールを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 14:16:25 GMT)
Building and Road Segmentation Using EffUNet and Transfer Learning
Approach [0.0] この論文は、衛星とUAVが捉えた空中画像から建物と道路を分割することを目的としている。
セグメンテーションマップ構築のためのUNetデコーダを用いた特徴抽出のためのエンコーダとして,Googleが新たに提案したEfficientNetV2に基づく新しいアーキテクチャを提案する。
このアプローチを使用して、マサチューセッツ・ビルディングとロードのデータセットのベンチマークスコアをそれぞれ0.8365と0.9153で達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 12:57:01 GMT)
A note on the stabilizer formalism via noncommutative graphs [0.0] 私たちが考慮する非可換グラフのクラスはコンパクト群のユニタリ表現と有限次元ヒルベルト空間上の好ましく選択された作用素によって得られる。
このような非可換グラフが斜方形を持つかどうかを決定するために、この領域における以前の結果を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 19:01:25 GMT)
A Comprehensive Review of Generative AI in Healthcare [0.0] 生成AIモデル、特にトランスフォーマーと拡散モデルは、多様な形式のデータを分析する上で重要な役割を担っている。
これらのモデルは、医用画像、タンパク質構造予測、臨床ドキュメント、診断補助、放射線学解釈、臨床診断支援、医用コーディング、請求など、様々な種類のデータを分析する上で重要な役割を果たしてきた。
本稿では、トランスフォーマーと拡散モデルに焦点をあて、医療における生成AI応用の概要を概観することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 21:13:14 GMT)
A Comparison of Bounding Box and Landmark Detection Methods for
Video-Based Heart Rate Estimation [0.0] リモート・フォトプレソグラフィーは、人の額の皮膚のトーンの周期的変動を利用して、その人の心拍数を推定する。
本稿では,境界箱法とランドマーク検出法という2つの手法を比較し,心拍数を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 1 Oct 2023 18:39:25 GMT)