Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

DeepSpeed4Science Initiative: Enabling Large-Scale Scientific Discovery through Sophisticated AI System Technologies [198.6]
DeepSpeed4Scienceは、AIシステム技術革新を通じてユニークな機能を構築することを目指している。我々は、構造生物学研究における2つの重要なシステム課題に対処するために、DeepSpeed4Scienceで行った初期の進歩を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 22:05:15 GMT)
Module-wise Adaptive Distillation for Multimodality Foundation Models [125.4]
マルチモーダル・ファンデーション・モデルは目覚ましい一般化性を示したが規模が大きいため展開に挑戦する規模を減らすための効果的なアプローチの1つは層単位での蒸留であり、小さな学生モデルは各層で大きな教師モデルの隠された表現と一致するように訓練される。そこで本研究では, 各モジュールの蒸留後の損失デクリメントを記録し, より頻繁な蒸留に寄与するモジュールを選択することによって, 個々のモジュールの寄与をトラックすることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:24:00 GMT)
Large Language Models Are Not Robust Multiple Choice Selectors [117.7]
複数選択質問(MCQ)は、大規模言語モデル(LLM)の研究において、一般的なが重要なタスク形式として機能する。この研究は、LLMが固有の「選択バイアス」のため、オプション位置変化に対して脆弱であることを示している。そこで本研究では,オプションIDに対する事前バイアスを全体予測分布から分離するPriDeという,ラベルのない推論時間脱バイアス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:27:26 GMT)
Confronting Reward Model Overoptimization with Constrained RLHF [114.7]
成分RM間の相関がこれらの点の位置に有意な影響を及ぼすことを示す。ラグランジュ乗算器によって自然に与えられる動的重みを学習することで、成分RMの重み付けの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:59:17 GMT)
DragDiffusion: Harnessing Diffusion Models for Interactive Point-based Image Editing [98.3]
DragGANは、ピクセルレベルの精度で印象的な編集結果を実現する、インタラクティブなポイントベースの画像編集フレームワークである。大規模な事前学習拡散モデルを利用することで、実画像と拡散画像の両方における対話的点ベース編集の適用性を大幅に向上する。本稿では,対話的点ベース画像編集手法の性能を評価するため,DragBenchというベンチマークデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:15:42 GMT)
Deformable Generator Networks: Unsupervised Disentanglement of Appearance and Geometry [93.0]
本稿では、画像データと映像データの両方の外観と幾何学的情報を切り離す変形可能なジェネレータモデルを提案する。外見生成ネットワークは、色、照明、アイデンティティ、カテゴリーを含む外見に関する情報をモデル化する。幾何学的ジェネレータは、変形場を生成することにより、回転やストレッチなどの幾何学的ワーピングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:41:14 GMT)
Alice Benchmarks: Connecting Real World Object Re-Identification with the Synthetic [92.0]
我々は、Aliceベンチマーク、大規模データセット、ベンチマークおよび評価プロトコルを研究コミュニティに導入する。私たちはAlicePersonとAliceVehicleという、2つの挑戦的な現実世界のターゲットデータセットに注釈を付けました。第一の目的は、現実世界で効果的に機能する合成データからモデルをトレーニングすることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:58:26 GMT)
Functional Interpolation for Relative Positions Improves Long Context Transformers [86.1]
本稿では,より長いコンテキストに変換器の一般化を改善するために,プログレッシブなFIREを用いた関数的相対的位置符号化を提案する。理論的には、これはT5のRPE、Alibi、Kerpleなどの一般的な相対的な位置エンコーディングのいくつかを表現できる。 FIREモデルは、ゼロショット言語モデリングと長文ベンチマークの両方において、より長い文脈での一般化がより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:59:11 GMT)
Understanding, Predicting and Better Resolving Q-Value Divergence in Offline-RL [86.1]
まず、オフラインRLにおけるQ値推定のばらつきの主な原因として、基本パターン、自己励起を同定する。そこで本研究では,Q-network の学習における進化特性を測定するために,SEEM(Self-Excite Eigen Value Measure)尺度を提案する。われわれの理論では、訓練が早期に発散するかどうかを確実に決定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:57:44 GMT)
Nash Welfare and Facility Location [82.8]
沿線にエージェントを配置する施設を配置することの問題点を考察する。エージェントのユーティリティの産物として定義されたナッシュの福祉目的機能は、公正性と効率性の妥協をもたらすことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:06:44 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） (Fri, 6 Oct 2023 00:38:16 GMT)
Multi-Domain Long-Tailed Learning by Augmenting Disentangled Representations [80.8]
多くの現実世界の分類問題には、避けられない長い尾のクラスバランスの問題がある。本稿では,この多領域長鎖学習問題について検討し,すべてのクラスとドメインにまたがってよく一般化されたモデルを作成することを目的とする。 TALLYは、選択的均衡サンプリング戦略に基づいて、ある例のセマンティック表現と別の例のドメイン関連ニュアンスを混合することでこれを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:34:25 GMT)
Avalon's Game of Thoughts: Battle Against Deception through Recursive Contemplation [80.1]
本研究では,複雑なアバロンゲームを用いて,認知環境におけるLSMの可能性を探究する。本稿では,LLMの偽情報識別・対策能力を高めるための新しいフレームワークRecursive Contemplation(ReCon)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 05:31:11 GMT)
Investigation of the Effects of the Multiplication Area Shape on the Operational Parameters of InGaAs/InAlAs SPADs [75.4]
構造体の活性領域の直径を変えると、電流-電圧曲線の線形部分の暗流が変化する。現在の電圧曲線のみに基づいて、バッチから特定のSPADを選択するのは合理的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 10:38:14 GMT)
NAS-NeRF: Generative Neural Architecture Search for Neural Radiance Fields [75.3]
ニューラルレイディアンス場(NeRF)は、高品質な新規ビュー合成を可能にするが、その高い計算複雑性はデプロイ可能性を制限する。 NAS-NeRFは,コンパクトでシーン特異的なNeRFアーキテクチャを生成する生成型ニューラルアーキテクチャ探索戦略である。本手法では,各シーンに適したアーキテクチャを探索するために,対象の指標と予算に制約を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 03:18:36 GMT)
Universal Humanoid Motion Representations for Physics-Based Control [74.5]
本稿では、ヒューマノイド制御のための総合的な運動スキルを含む普遍的な運動表現について述べる。まず、大きな非構造運動データセットから人間の動きをすべて模倣できる動き模倣機を学習する。次に、模倣者から直接スキルを蒸留することで、動作表現を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 20:48:43 GMT)
SemStamp: A Semantic Watermark with Paraphrastic Robustness for Text Generation [72.1]
既存の透かしアルゴリズムはトークンレベルの設計のため、パラフレーズ攻撃に弱い。局所性に敏感なハッシュ(LSH)に基づく頑健な文レベルのセマンティック透かしアルゴリズムSemStampを提案する。実験結果から,本アルゴリズムは従来手法に比べて,従来手法よりも頑健であるだけでなく,生成品質の維持にも有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 03:33:42 GMT)
A Topological Perspective on Demystifying GNN-Based Link Prediction Performance [72.1]
トポロジカル濃度 (TC) は、各ノードの局所部分グラフと隣人の部分グラフの交点に基づいている。また,TCLは,次数や部分グラフ密度などの他のノードレベルのトポロジ指標よりもLP性能と高い相関性を示した。我々は, 近似トポロジカル濃度 (ATC) を提案し, 理論的・経験的にTC近似の有効性を正当化し, 複雑さを低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 22:07:49 GMT)
Stateful active facilitator: Coordination and Environmental Heterogeneity in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [71.5]
環境の調整レベルと不均一度の概念を定式化する。異なるMARLアプローチの実証評価を容易にするマルチエージェント環境のスイートであるHECOGridを提案する。本研究では,エージェントが高配向環境と高配向環境において効率的に作業することを可能にする訓練分散実行学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 22:34:35 GMT)
Thought Propagation: An Analogical Approach to Complex Reasoning with Large Language Models [70.8]
大規模言語モデルの複雑な推論能力を高めるために,textbftextitThought Propagation (TP)を提案する。 TP はまず LLM に対して,入力問題に関連する類似問題の集合を提案し,解決するよう促す。 TPは、類似問題の結果を再利用して、新しいソリューションを直接生成したり、スクラッチから得られた初期ソリューションを修正するための知識集約的な実行プランを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 01:40:09 GMT)
Backdooring Instruction-Tuned Large Language Models with Virtual Prompt Injection [69.5]
命令調整型LDMに適した新しいバックドアアタックセットとして仮想プロンプトインジェクション(VPI)を導入する。 VPIは、攻撃者がLLMの動作を永続的に制御できるため、特に有害である。本稿では,モデルの命令チューニングデータに毒を盛ることで,VPIを実行する簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:12:18 GMT)
A Simple and Effective Pruning Approach for Large Language Models [64.1]
大規模言語モデル(LLM)は、ネットワークプルーニング手法の自然な候補である。しかし,既存の手法では,2次情報に依存した再訓練や重み復元の問題の解決が求められている。我々は,事前学習したLLMの空間性を高めるために,Wanda (Pruning by Weights and activations) と呼ばれる新しい,単純で効果的な刈り取り法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:11:09 GMT)
HuBERTopic: Enhancing Semantic Representation of HuBERT through Self-supervision Utilizing Topic Model [63.0]
本稿では,HuBERTのセマンティック表現を豊かにするための新しいアプローチを提案する。トピックラベルを教師として使用することにより、HuBERTに補助的なトピック分類タスクを追加する。実験の結果,本手法は,ほとんどのタスクにおいて,ベースラインと同等あるいは優れた性能を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 02:19:09 GMT)
Bridging the Gap between Human Motion and Action Semantics via Kinematic Phrases [62.9]
動作理解の目標は、動作意味論と行動意味論の信頼性の高いマッピングを確立することである。本研究では,人間の動作の客観的な事実を適切な抽象化,解釈可能性,一般性特性で捉えたKP(Kinematic Phrases)を提案する。 KPをメディエータとして利用することで,動作知識ベースを統一し,動作理解システムを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:08:15 GMT)
RECOMP: Improving Retrieval-Augmented LMs with Compression and Selective Augmentation [61.5]
テキスト内統合に先立って,検索した文書をテキスト要約に圧縮する手法を提案する。これにより、計算コストを削減できるだけでなく、長期検索された文書の関連情報を識別する上で、LMの負担を軽減できる。本研究では,あるLMに対して訓練した圧縮機を言語モデリングタスク上で他のLMに転送し,検索した文書にほぼ忠実な要約を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:55:36 GMT)
Gradient Descent Provably Solves Nonlinear Tomographic Reconstruction [61.0]
計算トモグラフィー(CT)では、フォワードモデルは線形変換と、ベル=ランベルト法則に従って光の減衰に基づく指数非線形性によって構成される。金属クラウンを用いた人間の頭蓋骨の商業的再構築と比較すると,このアプローチは金属人工物を減らすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 00:47:57 GMT)
Latent Consistency Models: Synthesizing High-Resolution Images with Few-Step Inference [60.3]
本稿では,LCM(Latent Consistency Models)を提案する。高品質の768 x 768 24-step LCMは、トレーニングに32A100 GPU時間しかかからない。また,画像データセットの微調整に適した新しいLCM法であるLCF(Latent Consistency Fine-tuning)についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:11:58 GMT)
The Role of Federated Learning in a Wireless World with Foundation Models [59.8]
ファンデーションモデル(FM)は汎用人工知能(AI)モデルである。現在、FMと連邦学習(FL)の相互作用の探索はまだ初期段階にある。本稿では、FMが無線ネットワークよりもFLに適した範囲について検討し、その研究課題と機会について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:13:10 GMT)
Amortizing intractable inference in large language models [59.8]
難治性後部分布のサンプルとして, 償却ベイズ推定を用いる。我々は,LLMファインチューニングの分散マッチングパラダイムが,最大習熟の代替となることを実証的に実証した。重要な応用として、チェーン・オブ・ソート推論を潜在変数モデリング問題として解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:36:08 GMT)
Latent Graph Inference with Limited Supervision [58.5]
潜在グラフ推論(LGI)は、データ特徴から基礎となるグラフ構造とノード表現を共同で学習することを目的としている。既存のLGI手法は、意味的な監督なしに巨大なエッジウェイトが学習され、トレーニング損失に寄与しない、監督飢餓の問題に悩まされることが一般的である。本稿では,この問題の原因はグラフスカラー化操作であり,重要なノードとラベル付きノード間の接続を著しく破壊する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:22:40 GMT)
On the Embedding Collapse when Scaling up Recommendation Models [56.9]
拡大モデルの埋め込み層について検討し, 埋没崩壊現象を同定した。本稿では,組込みセット固有の相互作用モジュールを組み込んだ,シンプルで効果的なマルチ埋め込み設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:50:38 GMT)
Layer-wise Linear Mode Connectivity [56.5]
ニューラルネットワークパラメータの平均化は、2つの独立したモデルの知識を融合させる直感的な方法である。私たちは、単一グループやグループを平均化するモデルの性能を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:45:13 GMT)
Understanding prompt engineering may not require rethinking generalization [56.4]
言語モデルによって与えられるPAC-Bayesと組み合わさったプロンプトの離散的性質は、文献の標準によって非常に厳密な一般化境界をもたらすことを示す。この研究は、プロンプトエンジニアリングの広範な実践を正当化する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 00:52:48 GMT)
PriViT: Vision Transformers for Fast Private Inference [55.4]
Vision Transformer (ViT) アーキテクチャは、コンピュータビジョンアプリケーションのための最先端のディープモデルのバックボーンとして登場した。 ViTは、多くの非ポリノミカル操作のため、セキュアなマルチパーティプロトコルを使用したプライベート推論には適していない。予測精度を維持しつつ,ViTの非線形性を選択的に"テイラー化"するアルゴリズムであるPriViTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:45:05 GMT)
Squeezing for Broadband Multidimensional Variational Measurement [55.2]
共振器内部の光学的損失は、損失ノイズによるバックアクション排除を制限することを示す。我々は2光子(非退化)と従来の(退化)スクイージングが光学的損失を考慮して感度を向上する方法を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:41:29 GMT)
Sub-token ViT Embedding via Stochastic Resonance Transformers [54.8]
本稿では、事前学習したViTが空間量子化をどのように扱うかを改善する方法を提案する。 SRT(Stochastic Resonance Transformer)と呼ぶ。 SRTはどんな層でも、どんなタスクでも適用でき、微調整は不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 01:53:27 GMT)
Microwave-based quantum control and coherence protection of tin-vacancy spin qubits in a strain-tuned diamond membrane heterostructure [54.5]
ダイヤモンド中のスズ空孔中心(SnV)は、1.7Kで望ましい光学特性とスピン特性を持つ有望なスピン光子界面である。我々は、これらの課題を克服する新しいプラットフォームを導入する。SnVは、一様に歪んだ薄いダイヤモンド膜の中心である。結晶ひずみの存在は温度依存性の劣化を抑え、コヒーレンス時間を4Kで223ドルまで改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:58:34 GMT)
Binary Quantification and Dataset Shift: An Experimental Investigation [54.1]
量子化は教師付き学習タスクであり、未学習データの集合のクラス有病率の予測器を訓練する。定量化と他のタイプのデータセットシフトの関係は、いまだ大きく、未調査のままである。本稿では,これらのシフトに影響を受けるデータセットの生成プロトコルを確立することにより,データセットシフトの種類を詳細に分類する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 20:11:27 GMT)
Beyond Uniform Sampling: Offline Reinforcement Learning with Imbalanced Datasets [53.8]
オフラインポリシー学習は、既存のトラジェクトリのデータセットを使用して、追加データを収集せずに意思決定ポリシーを学ぶことを目的としている。我々は、データセットが最適下軌道に支配されている場合、最先端のオフラインRLアルゴリズムはデータセットにおけるトラジェクトリの戻り平均よりも大幅に改善されないことを論じる。本稿では,標準オフラインRLアルゴリズムにおいて,サンプリング戦略の実現と,プラグイン・アンド・プレイモジュールとして使用できるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:58:14 GMT)
Implicit Geometry and Interaction Embeddings Improve Few-Shot Molecular Property Prediction [53.1]
我々は, 複雑な分子特性を符号化した分子埋め込みを開発し, 数発の分子特性予測の性能を向上させる。我々の手法は大量の合成データ、すなわち分子ドッキング計算の結果を利用する。複数の分子特性予測ベンチマークでは、埋め込み空間からのトレーニングにより、マルチタスク、MAML、プロトタイプラーニング性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 22:42:58 GMT)
Self-Supervised Neuron Segmentation with Multi-Agent Reinforcement Learning [53.0]
マスク画像モデル(MIM)は,マスク画像から元の情報を復元する簡便さと有効性から広く利用されている。本稿では、強化学習(RL)を利用して最適な画像マスキング比とマスキング戦略を自動検索する決定に基づくMIMを提案する。本手法は,ニューロン分節の課題において,代替自己監督法に対して有意な優位性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 10:40:46 GMT)
Overcoming General Knowledge Loss with Selective Parameter Update [52.7]
基礎モデルを継続的に更新する新しい手法を提案する。すべてのパラメータを均等に更新する代わりに、学習しているタスクに関連するパラメータのスパースセットにアップデートをローカライズします。提案手法は,学習したタスクの精度を最大7%向上すると同時に,事前学習した知識を代表制御セットの精度で0.9%低下させることなく保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 00:32:26 GMT)
Hierarchical Multi-Marginal Optimal Transport for Network Alignment [52.2]
マルチネットワークアライメントは,複数ネットワーク上での協調学習に必須の要件である。マルチネットワークアライメントのための階層型マルチマージ最適トランスポートフレームワークHOTを提案する。提案するHOTは,有効性とスケーラビリティの両面で,最先端の大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 02:35:35 GMT)
Harnessing Explanations: LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning [51.9]
重要なイノベーションは、機能として説明を使用することです。提案手法は、確立されたTAGデータセットの最先端結果を実現する。本手法はトレーニングを著しく高速化し,ogbn-arxivのベースラインに最も近い2.88倍の改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:32:53 GMT)
Real-time dynamics of false vacuum decay [49.2]
非対称二重井戸電位の準安定最小値における相対論的スカラー場の真空崩壊について検討した。我々は,2粒子既約(2PI)量子実効作用の非摂動的枠組みを,Nの大規模展開において次から次へと誘導する順序で採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:44:48 GMT)
Prompt Pre-Training with Twenty-Thousand Classes for Open-Vocabulary Visual Recognition [48.6]
POMPは、視覚言語計算モデルのための即時事前学習手法である。メモリと効率が良いため、POMPは学習したプロンプトによって、豊富な視覚概念のセットに意味情報を凝縮することを可能にする。一度事前訓練すると、強い伝達能力を持つプロンプトは、様々な視覚認識タスクに直接接続できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:29:26 GMT)
mlirSynth: Automatic, Retargetable Program Raising in Multi-Level IR using Program Synthesis [48.0]
mlirSynthは、プログラムを低レベルMLIR方言から高レベルなものに翻訳する。 Cプログラムを2つの異なるハイレベルなMLIR方言にリバイバイバルすることで、既存のハイレベルな方言固有のコンパイルフローを利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:21:50 GMT)
Learning Personalized Story Evaluation [46.5]
未汚染のオープンエンド世代アセスメントにおけるパーソナライズをモデル化することを提案する。我々は、適切な匿名化と新しいパーソナライズされたラベルで既存のデータセットを再購入することで、パーソナライズされたストーリー評価のための2つの新しいデータセットを作成する。さらに,パーソナライズされたストーリー評価モデル PERSE を開発し,レビュアーの好みを推測し,パーソナライズされた評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:59:16 GMT)
CancerUniT: Towards a Single Unified Model for Effective Detection, Segmentation, and Diagnosis of Eight Major Cancers Using a Large Collection of CT Scans [45.8]
ヒトの読者や放射線医は、臨床実践において、全身多臓器多臓器の検出と診断を日常的に行う。ほとんどの医療用AIシステムは、いくつかの疾患のリストの狭い単一の臓器に焦点を当てて構築されている。 CancerUniT は、マルチ腫瘍予測の出力を持つクエリベースの Mask Transformer モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:14:10 GMT)
Observation-Guided Diffusion Probabilistic Models [45.6]
観測誘導拡散確率モデル(OGDM)と呼ばれる新しい拡散モデルを提案する。本手法は,観測プロセスの指導をマルコフ連鎖と統合することにより,トレーニング目標を再構築する。本研究では,強い拡散モデルベースラインに対する多種多様な推論手法を用いた学習アルゴリズムの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 06:29:06 GMT)
The avalanche delay effect in sine-gated single-photon detector based on InGaAs/InP SPADs [45.0]
本稿では,量子鍵分布(QKD)システムで使用する正弦ゲート単光子検出器(SPD)について考察する。 sine-gate SPD における "avalanche delay" 効果が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:29:26 GMT)
Image Processing and Machine Learning for Hyperspectral Unmixing: An Overview and the HySUPP Python Package [45.0]
アンミキシングは、ピクセル内のエンドメンバーの分数量を推定する。本稿では,先進的および従来型のアンミックス手法の概要について述べる。シミュレーションされた3つのデータセットと2つの実際のデータセット上でのアンミックス手法の性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 07:58:27 GMT)
Improving Stability in Simultaneous Speech Translation: A Revision-Controllable Decoding Approach [44.2]
音声とテキストの同時翻訳は、リアルタイム言語間通信において重要な役割を果たす。近年の進歩にもかかわらず、翻訳過程における安定性の達成には課題が残っている。本稿では,この問題に対処する新しいリビジョン制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:48:12 GMT)
In the Blink of an Eye: Event-based Emotion Recognition [44.1]
本研究では、ウェアラブルな単眼感情認識装置と、感情の部分的な観察から感情を認識するリアルタイムアプローチを導入する。我々の手法の核心は、バイオインスパイアされたイベントベースのカメラと、新しく設計された軽量スパイキングアイ感情ネットワーク(SEEN)である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 06:33:20 GMT)
ILSH: The Imperial Light-Stage Head Dataset for Human Head View Synthesis [42.8]
Imperial Light-Stage Headデータセットは、人間の頭に対する視覚合成の課題をサポートするために設計された、新しいデータセットである。本稿では,高解像度(4K)人間の頭部画像の撮影に特化して設計された光ステージのセットアップについて詳述する。データ収集に加えて、データセットのトレイン、バリデーション、テストセットへの分割にも対処します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 00:32:36 GMT)
Towards Foundational Models for Molecular Learning on Large-Scale Multi-Task Datasets [41.9]
ToyMix, LargeMix, UltraLargeの3つのカテゴリに分類される。これらのデータセットは、分子学習のための教師付きラベルのスケールと多様性の両方の境界を押し上げます。また,提案したデータセットに基づく基礎モデルの開発を支援するため,Graphiumグラフ機械学習ライブラリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:51:17 GMT)
CoreDiff: Contextual Error-Modulated Generalized Diffusion Model for Low-Dose CT Denoising and Generalization [41.6]
低線量CT(LDCT)画像は光子飢餓と電子ノイズによりノイズやアーティファクトに悩まされる。本稿では,低用量CT (LDCT) 用新しいCOntextual eRror-modulated gEneralized Diffusion Model(CoreDiff)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:57:53 GMT)
TiC: Exploring Vision Transformer in Convolution [41.0]
マルチヘッド・セルフアテンション・コンボリューション(MSA-Conv)を提案する。 MSA-Convは、標準、拡張された、深みのあるものを含む一般的な畳み込みの中に自己認識を組み込んでいる。本稿では,MSA-Convを用いた画像分類の概念実証として,TiC(Vision Transformer in Convolution)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 10:16:26 GMT)
NeuroSURF: Neural Uncertainty-aware Robust Surface Reconstruction [40.9]
本稿では,新しいサンプリング法と幾何学的手法によって駆動される質的,定量的な再構成を改良したNeuroSURFを紹介する。入力の幾何学的特徴を考慮したサンプリング手法を用いることで、トレーニングプロセスが強化されることを示す。出力された符号付き距離値の占有率と信頼性に関する洞察を提供するため、不確実性を伴うニューラル暗黙表面表現を増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:46:49 GMT)
Identifying Representations for Intervention Extrapolation [40.7]
これらの介入がトレーニング時に観察されない場合でも、介入が結果にどのように影響するかを予測する。我々は,介入が結果に非線形に影響を与えても,識別可能な表現は,この課題に対する効果的な解決策を提供することができることを示した。本研究は, 合成実験により理論的知見を検証し, 未確認介入の効果を予測することに成功していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:58:28 GMT)
EvoX: A Distributed GPU-accelerated Framework for Scalable Evolutionary Computation [40.7]
進化計算(Evolutionary Computation, EC)は、人工知能の基盤として確立されている。 EvoXは、ECアルゴリズムの自動化、分散、均一な実行に適したコンピューティングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:51:12 GMT)
Profit: Benchmarking Personalization and Robustness Trade-off in Federated Prompt Tuning [40.2]
フェデレートラーニング(FL)の多くの応用において、クライアントはローカルデータを用いてパーソナライズされたモデルを求めているが、一般的なグローバルな知識を保持するという意味でも堅牢である。フェデレーションシステムの設計において、このパーソナライゼーションとロバストネスのトレードオフをどのようにナビゲートするかを理解することは重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 23:46:33 GMT)
Suspicion-Agent: Playing Imperfect Information Games with Theory of Mind Aware GPT-4 [39.9]
GPT-4は、大規模受動的データに基づいて訓練された最近の大規模言語モデル(LLM)のブレークスルーであり、その知識検索と推論能力で有名である。本稿では,不完全な情報ゲームに対するGPT-4の学習知識の適用性について述べる。本稿では,不完全な情報ゲームにおけるGPT-4の能力を活用する革新的なエージェントであるSuspicion-Agentを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:03:55 GMT)
A 5' UTR Language Model for Decoding Untranslated Regions of mRNA and Function Predictions [39.5]
5' UTRはmRNA分子の開始時の調節領域であり、翻訳過程の調節において重要な役割を担っている。本稿では,5' UTR の言語モデルを紹介し,それを UTR-LM と呼ぶ。このモデルは、平均リボソーム負荷を予測するために最大42%、翻訳効率とmRNA発現レベルを予測するために最大60%で、最もよく知られたベンチマークを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 05:56:16 GMT)
SPADE: Sparsity-Guided Debugging for Deep Neural Networks [39.5]
解釈可能性(英: Interpretability)は、ディープラーニング理論と実践の交差における重要なオープンゴールの1つである。本研究では,サンプル対象プルーニングを用いて,サンプル上でのネットワーク実行の"トレース"を提供するSPADEを提案する。以上の結果から,複数面ニューロンを切断し,一貫した解釈性の向上が期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:28:33 GMT)
FedMLSecurity: A Benchmark for Attacks and Defenses in Federated Learning and Federated LLMs [38.2]
FedMLSecurityは、Federated Learning (FL)における敵攻撃とそれに対応する防御機構をシミュレートするために設計されたベンチマークである。 FedMLSecurityはLarge Language Models(LLM)に簡単に適用でき、様々なシナリオで適応性と適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 07:58:13 GMT)
CIFAR-10-Warehouse: Broad and More Realistic Testbeds in Model Generalization Analysis [37.3]
CIFAR-10-Warehouseは画像検索エンジンと拡散モデルによって収集された180個のデータセットから構成される。本研究の目的は,様々なアウト・オブ・ディストリビューション環境における領域一般化とモデル精度予測という,2つの一般化タスクの理解を深めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:58:20 GMT)
CUPre: Cross-domain Unsupervised Pre-training for Few-Shot Cell Segmentation [36.5]
本研究は,大規模な未ラベルの細胞画像が利用可能であるが,アノテートされたわずかな割合しか存在しない,数発の細胞セグメンテーションのための事前学習モデルの問題点を考察する。そこで我々は,CUPreと呼ばれるクロスドメイン非教師付き事前トレーニングを提案し,オブジェクト検出機能と共通視覚オブジェクトのインスタンスセグメンテーションを,ラベルなし画像を用いてセルの視覚領域に転送する。実験により、CUPreは既存の事前学習方法より優れており、数発の細胞セグメンテーションと検出において最高平均精度(AP)を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 02:35:31 GMT)
ReLU Strikes Back: Exploiting Activation Sparsity in Large Language Models [35.8]
数十億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)は、AIアプリケーションを大幅に変革した。推論中に要求される計算は、リソースに制約のあるデバイスに展開する上で大きな課題を提起している。本稿では,ReLUアクティベーション関数の使用がコンバージェンスや性能に悪影響を及ぼす一方で,計算量や重量移動を著しく削減できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 20:01:33 GMT)
TwiRGCN: Temporally Weighted Graph Convolution for Question Answering over Temporal Knowledge Graphs [35.5]
時間的質問応答(QA)のための関係グラフ畳み込みネットワーク(RGCN)の一般化方法を示す。コンボリューション中にKGエッジを通過するメッセージを変調する,新しい,直感的で解釈可能な方式を提案する。 TwiRGCN(TwiRGCN)と呼ばれる、複雑な時間的QAのための、最近リリースされた挑戦的データセットであるTimeQuestions(TimeQuestions)において、結果システムを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 00:00:12 GMT)
FedConv: Enhancing Convolutional Neural Networks for Handling Data Heterogeneity in Federated Learning [34.4]
フェデレーション・ラーニング(FL)は機械学習における新たなパラダイムであり、共有モデルは複数のデバイスからのデータを使って協調的に学習される。活性化関数や正規化層などの異なるアーキテクチャ要素が異種FLの性能に与える影響を系統的に検討する。以上の結果から,戦略的アーキテクチャ変更により,純粋なCNNは,VTと一致するか,あるいは超えるようなロバスト性を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:57:50 GMT)
Matter-wave collimation to picokelvin energies with scattering length and potential shape control [33.9]
相互作用の最小化は、強い相互作用体制と比較してコリメーションの増大を示す。 16pK以下で3次元展開エネルギーを増大させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:20:27 GMT)
Language Agent Tree Search Unifies Reasoning Acting and Planning in Language Models [33.8]
LATS(Language Agent Tree Search)は,大規模言語モデル(LLM)の計画,行動,推論能力の相乗化を目的としたフレームワークである。 GPT-4によるHumanEvalのプログラミングでは,LATSが94.4%,GPT-3.5によるWebShopでのWebブラウジングでは平均75.9を達成し,本手法の有効性と汎用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:55:11 GMT)
Coupler microwave-activated controlled phase gate on fluxonium qubits [32.7]
チューナブルカプラは通常、2つのキュービットを接続するLC回路の共振周波数を調整するために使用されるSQUIDのような非線形要素を含む。本稿では、疑似制御信号を適用することで、調整可能なカプラの共振周波数を調整する代わりに、カプラ自体に付随する自由度をマイクロ波で励起する補足的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:51:04 GMT)
Masked Diffusion Models Are Fast Distribution Learners [32.5]
拡散モデルは、スクラッチからきめ細かい視覚情報を学習するために一般的に訓練されている。拡散モデルの初期化のために事前学習段階を設定するのに十分であることを示す。そして、事前訓練されたモデルを、特定の生成タスクに対して効率的に微調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:06:15 GMT)
TUVF: Learning Generalizable Texture UV Radiance Fields [32.4]
本研究では,3次元形状に直接依存するのではなく,学習可能なUV空間内でテクスチャを生成するテクスチャUVF(Texture UV Radiance Fields)を提案する。 TUVFは、テクスチャを下層の形状から切り離し、同じUV空間を共有する他の形状に転送することを可能にする。合成および実世界のオブジェクトデータセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:33:33 GMT)
Which Tricks Are Important for Learning to Rank? [32.4]
勾配型決定木(GBDT)に基づく最先端の学習 to ランク法本稿では,複数のGBDTに基づくランキングアルゴリズムを統一的に解析する。その結果、学習からランクまでの手法の洞察を得て、新しい最先端のアルゴリズムを得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:09:44 GMT)
Compositional Servoing by Recombining Demonstrations [32.2]
本稿では,視覚サーボタスクをグラフトラバーサルとして定式化するフレームワークを提案する。既存のデモを分割して再結合することで、デモグラフを構築します。また, 実演の組換えにより, タスク・振り返りが向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:16:49 GMT)
Enhancing the Authenticity of Rendered Portraits with Identity-Consistent Transfer Learning [30.6]
本稿では,「不気味な谷」効果を効果的に緩和できる写真リアルな肖像画生成フレームワークを提案する。私たちのキーとなる考え方は、トランスファーラーニングを使って、レンダリングされた肖像画の潜在空間から実際の肖像画へのアイデンティティ一貫性のあるマッピングを学ぶことです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:20:40 GMT)
Towards A Robust Group-level Emotion Recognition via Uncertainty-Aware Learning [29.3]
グループレベルの感情認識(GER)は、人間の行動分析の不可分な部分である。 GERのためのより堅牢な表現を抽出する不確実性認識学習(UAL)手法を提案する。我々は,強騒音に対するモデルの頑健性を高めるために,画像強調モジュールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:05:41 GMT)
FedFTN: Personalized Federated Learning with Deep Feature Transformation Network for Multi-institutional Low-count PET Denoising [28.8]
低周波PET画像は低信号-雑音比(SNR)に悩まされることが多い近年のディープラーニングの進歩は,PET画像の品質向上に大きな可能性を秘めている。本稿では,これらの課題に対処する個人化されたフェデレーション学習戦略であるFedFTNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:20:41 GMT)
Policy-Gradient Training of Language Models for Ranking [28.7]
テキスト検索は、意思決定の事実知識を言語処理パイプラインに組み込む上で重要な役割を担っている。現在の最先端テキスト検索モデルは、事前訓練された大規模言語モデル(LLM)を活用して、競争性能を達成する。我々は、LLMをPlanet-Luceランキングポリシーとしてインスタンス化することでランク付けを学ぶ新しいトレーニングアルゴリズムであるNeural PG-RANKを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:55:23 GMT)
Robust One-Shot Singing Voice Conversion [28.7]
高品質な歌唱音声変換(SVC)は, ピッチ, ラウドネス, 発音の多様さから, いまだに困難である。歪んだ歌声でも頑健な一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一発一実験の結果,提案手法は,見知らぬ歌手と見知らぬ歌手の両方に対して,最先端のワンショットSVCベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:18:32 GMT)
Making Users Indistinguishable: Attribute-wise Unlearning in Recommender Systems [28.6]
攻撃者は、訓練中に明示的に遭遇していない場合でも、訓練されたモデルから個人情報、すなわち性別、人種、年齢を抽出することができる。ユーザのセンシティブな属性を保護するために、Attribute Unlearning (AU)は攻撃性能を低下させ、ターゲット属性を識別不能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:36:44 GMT)
Why Do We Need Weight Decay in Modern Deep Learning? [27.1]
重崩壊は、大規模言語モデルを含む最先端のディープネットワークを訓練する技術である。本研究では,現代深層学習における重量減衰の役割が,古典的学習理論で研究される正規化効果と異なる点を強調する。本稿では,SGDの非正規化を常に強調する最適化力学を,重み減衰がいかに修飾するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:58:21 GMT)
Demystifying Embedding Spaces using Large Language Models [26.9]
本稿では,埋め込みをより解釈しやすく,広く活用する上での課題に対処する。埋め込みを直接操作するためにLarge Language Models(LLMs)を用いることで、抽象ベクトルを理解可能な物語に変換する。提案手法は,概念アクティベーションベクトル(CAV)の強化,新しい組み込みエンティティの通信,レコメンデーションシステムにおけるユーザの好みのデコードなど,多種多様なタスクに対するアプローチを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 05:27:28 GMT)
Beyond Myopia: Learning from Positive and Unlabeled Data through Holistic Predictive Trends [26.8]
我々は、PULで興味深いが、長い間見過ごされてきた観察を公表する。ポジティブクラスとネガティブクラスの予測傾向は、明らかに異なるパターンを示す。本稿では,TPPにインスパイアされた新しいトレンド検出尺度を提案し,変化予測における不偏性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:06:15 GMT)
URLOST: Unsupervised Representation Learning without Stationarity or Topology [26.2]
定常性やトポロジに欠ける高次元データから学習する新しいフレームワークを提案する。我々のモデルは学習可能な自己組織化層、密度調整されたスペクトルクラスタリング、マスク付きオートエンコーダを組み合わせる。本研究は,生体視覚データ,一次視覚野からの神経記録,遺伝子発現データセットにおいて有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:00:02 GMT)
From Nuisance to News Sense: Augmenting the News with Cross-Document Evidence and Context [25.9]
本稿では,複数のニュース記事からの情報を中心的な話題に集め統合するための,新しいセンスメイキングツールと読書インタフェースであるNEWSSENSEを紹介する。 NEWSSENSEは、異なるソースからの関連記事にリンクすることで、ユーザの選択を集中的に根拠づけた記事を強化する。我々のパイロット研究は、NEWSSENSEがユーザーが重要な情報を識別し、ニュース記事の信頼性を確認し、異なる視点を探索するのに役立つ可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:15:11 GMT)
AdaRec: Adaptive Sequential Recommendation for Reinforcing Long-term User Engagement [25.2]
本稿では,AdaRec(Adaptive Sequential Recommendation)と呼ばれる新しいパラダイムを紹介し,この問題に対処する。 AdaRecは、ユーザのインタラクション軌跡から潜時情報を抽出する、新しい距離ベース表現損失を提案する。シミュレーションベースとライブシーケンシャルなレコメンデーションタスクの両方において、広範な実証分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 02:45:21 GMT)
GoLLIE: Annotation Guidelines improve Zero-Shot Information-Extraction [25.0]
GLLIE(Guideline-following Large Language Model for IE)を提案する。 GoLLIEは、目に見えないガイドラインを一般化し、フォローすることができ、ゼロショット情報抽出の以前の試みよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:41:15 GMT)
Generating Less Certain Adversarial Examples Improves Robust Generalization [24.7]
我々は、敵の訓練中に発生する過信モデルが潜在的な原因であると主張している。我々は、逆摂動入力を生成できるモデルを探すために、逆行訓練フレームワークに段階的なステップを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:06:13 GMT)
Measuring Information in Text Explanations [23.9]
情報理論の枠組みに説明を配置することで、2つの一般的なテキスト説明手法の評価を統一することができると論じる。これらのチャネルを流れる情報の流れを定量化し、説明特性の評価を容易にする。我々の研究は、説明可能なAIの急速に発展する分野において、厳格で標準化された評価基準を確立するための継続的な努力に貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:46:51 GMT)
FedHyper: A Universal and Robust Learning Rate Scheduler for Federated Learning with Hypergradient Descent [23.6]
本稿では,フェデレーション学習に特化して設計された,高次学習率適応アルゴリズムであるFedHyperを提案する。 FedHyperは、トレーニングが進むにつれて、スケジューラがグローバルとローカルの両方のレートに適応できる、普遍的な学習レートとして機能する。我々は、FedHyperの収束率に関する包括的な理論的分析を行い、ビジョンと言語ベンチマークデータセットに関する広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 01:54:00 GMT)
Degradation-Aware Self-Attention Based Transformer for Blind Image Super-Resolution [23.3]
本稿では,入力画像の劣化表現を未知の雑音で学習する自己認識型トランスフォーマモデルを提案する。提案したモデルを,テスト用の大規模ベンチマークデータセットに適用し,最先端のパフォーマンスを実現する。提案手法では,Urban100データセットのPSNRが32.43dB,DASRより0.94dB,KDSRより26.62dB,KDSRより0.26dB向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:52:31 GMT)
Synapse: Trajectory-as-Exemplar Prompting with Memory for Computer Control [23.1]
大規模言語モデル(LLM)を用いてコンピュータを制御するエージェントは、エージェントがコンピュータの状態を認識し、複雑なタスクを達成するためのアクションを実行する、新たな研究分野である。従来のコンピュータエージェントは、インコンテキスト学習(ICL)の利点を実証してきたが、その性能はいくつかの問題によって妨げられている。 i) タスク非関連情報を原状態からフィルタリングし、制限されたコンテキスト内でより見事な処理を可能にする、i) トラジェクトリ・アズ・エキサイティング(trajectory-as-exemplar prompting)により、抽象化された状態の完全なトラジェクトリと、マルチステップ決定を改善するためのアクションをLLMに促す、という3つの重要なコンポーネントを特徴とするSynapseを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:28:38 GMT)
Kick Bad Guys Out! Zero-Knowledge-Proof-Based Anomaly Detection in Federated Learning [23.0]
フェデレートラーニング(FL)システムは、有害なローカルモデルを提出する悪意のあるクライアントに対して脆弱である。本稿では,次のような特徴を持つ最先端の異常検出手法を提案する。提案手法の優れた性能を広範な実験で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 07:09:05 GMT)
AdaptivePaste: Code Adaptation through Learning Semantics-aware Variable Usage Representations [22.5]
本稿では、ソースコード適応のための学習ベースのアプローチであるAdaptivePasteを紹介する。我々はPythonのコードスニペットのデータセット上でAdaptivePasteを評価する。結果は,79.8%の精度でソースコードを適応させることが可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:24:12 GMT)
NeuralMatrix: Compute the Entire Neural Networks with Linear Matrix Operations for Efficient Inference [22.0]
我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)モデル全体の計算を線形行列演算に変換するフレームワークであるNeuralMatrixを紹介する。個々のネットワークモデルで要求される様々な計算タイプによって引き起こされる制約を克服することにより、このアプローチは両方の一般性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:28:30 GMT)
Decision ConvFormer: Local Filtering in MetaFormer is Sufficient for Decision Making [21.9]
決定変換器(DT)はTransformerに基づいた有望なモデルとして登場している。本稿では,MetaFormer のアーキテクチャに基づく新しい行動系列予測器,Decision ConvFormer (DC) を提案する。 DCは、リソースを少なくしながら、様々な標準RLベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:04:21 GMT)
Joint Projection Learning and Tensor Decomposition Based Incomplete Multi-view Clustering [21.9]
不完全なマルチビュークラスタリングのための新しい統合投影分解法(JPLTD)を提案する。 JPLTDは高次元データにおける冗長な特徴やノイズの影響を軽減する。いくつかのベンチマークデータセットの実験では、JPLTDが最先端の手法より優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 06:19:16 GMT)
Reviving Meltdown 3a [21.3]
我々は、自動化ツールを使用して、異なるベンダーの19の異なるCPU上でMeltdown-CPL-REGを分析する。 Meltdown-CPL-REGは、暗号アルゴリズムに対するパフォーマンスカウンタベースの攻撃を再現できるため、依然として活用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:11:46 GMT)
Indirect Meltdown: Building Novel Side-Channel Attacks from Transient-Execution Attacks [21.3]
メルトダウンに別の間接層を追加することで、過渡的実行攻撃がサイドチャネル攻撃に変換されることを示す。 LeakIDTによるカーネルアドレスのキャッシュラインの粒度モニタリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:00:50 GMT)
Deep Model Predictive Optimization [21.2]
ロボット工学における大きな課題は、現実世界で複雑でアジャイルな振る舞いを可能にする堅牢なポリシーを設計することである。本稿では,MPC最適化アルゴリズムの内ループを体験を通して直接学習するDeep Model Predictive Optimization (DMPO)を提案する。 DMPOは、MFRLでトレーニングされたエンドツーエンドポリシーを19%削減することで、最高のMPCアルゴリズムを最大27%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:11:52 GMT)
Model Compression in Practice: Lessons Learned from Practitioners Creating On-device Machine Learning Experiences [20.9]
私たちはAppleの30のエキスパートに、効率的なモデルの製造を専門にインタビューした。我々の発見は、先行研究から欠落した現実的な考察を提供する。この作業の難易度を高めるため、ツールの設計勧告を精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 23:11:26 GMT)
KyberMat: Efficient Accelerator for Matrix-Vector Polynomial Multiplication in CRYSTALS-Kyber Scheme via NTT and Polyphase Decomposition [20.6]
CRYSTAL-Kyber (Kyber) は、標準化プロセス中に選択された暗号鍵カプセル化機構 (KEM) の1つである。本稿では,Kyberアーキテクチャのレイテンシとスループットの制約に対する最適化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 22:57:25 GMT)
Towards Foundation Models for Knowledge Graph Reasoning [20.1]
知識グラフ(KG)は、一般に重複しない異なる実体と関係語彙を持つ。本稿では、普遍的および伝達可能なグラフ表現を学習するためのアプローチであるULTRAを提案する。様々な大きさの未確認グラフ上の単一事前学習ULTRAモデルのゼロショット帰納的推論性能は、特定のグラフ上で訓練された強いベースラインよりも、しばしば同等かそれ以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 20:00:07 GMT)
MedSyn: Text-guided Anatomy-aware Synthesis of High-Fidelity 3D CT Images [19.7]
本稿では,テキスト情報によって誘導される高品質な3次元肺CT画像を作成するための革新的な手法を提案する。現在の最先端のアプローチは、低解像度の出力に限られており、放射線学レポートの豊富な情報を不活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 00:42:58 GMT)
Iris Liveness Detection Competition (LivDet-Iris) -- The 2023 Edition [19.6]
本稿では,2023年版のアイリス提示攻撃検出(PAD)コンペの結果について述べる。第5回大会の新たな要素は(1)プレゼンテーション攻撃装置(PAI)のカテゴリとしてのGAN生成虹彩画像である。精度は、異なるPAIタイプで分析され、人間の精度と比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:07:05 GMT)
Accelerating optimization over the space of probability measures [18.9]
ユークリッド空間におけるモーメントに基づくアプローチに類似したハミルトニアンフローアプローチを導入する。このアプローチに基づくアルゴリズムは任意の高次収束率を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:32:15 GMT)
Entropic Score metric: Decoupling Topology and Size in Training-free NAS [18.8]
本稿では,そのアクティベーションの集約的要素ワイドエントロピーを通じてモデル表現率を推定するために,Entropic Score という新しいトレーニング自由度指標を提案する。 LogSynflowと適切な組み合わせにより、モデルサイズを探索し、1GPU時間未満でエッジアプリケーション用の高性能ハイブリッドトランスフォーマーを完全に設計する能力が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:49:21 GMT)
DRIFT: Deep Reinforcement Learning for Intelligent Floating Platforms Trajectories [18.4]
フローティングプラットフォームは、地球上の微小重力環境をエミュレートするための多用途テストベッドとして機能する。私たちのスイートは、シミュレーションから現実への堅牢性、適応性、優れた転送性を実現します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:11:35 GMT)
Stronger Calibration Lower Bounds via Sidestepping [18.4]
予測器が1ビットあたり$T$のシーケンスを1つずつ観測するオンラインバイナリ予測設定について検討する。予測器は、[0, 1]$の各$pに対して、予測器が確率$p$を予測する$n_p$ビットのうち、$p cdot n_p$に対して実際に$p cdot n_p$と等しい場合、よく校正される。キャリブレーション誤差は$sum_p |m_p - p n_p|$と定義され、予測器が適切に校正されない範囲を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:05:12 GMT)
Robust Multimodal Learning with Missing Modalities via Parameter-Efficient Adaptation [18.2]
マルチモーダル学習は、下流タスクの全体的なパフォーマンスを改善するために、複数のソースからのデータを活用することを目指している。データの冗長性は、いくつかの相関したモードでの欠落や破損した観察に対して、マルチモーダルシステムを堅牢にすることが望ましい。本稿では,事前学習型マルチモーダルネットワークに対する簡易かつパラメータ効率の高い適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 03:04:21 GMT)
Learning via Look-Alike Clustering: A Precise Analysis of Model Generalization [18.0]
プライバシーを強化するための一般的なアプローチは、個々のデータではなく匿名データを使用してモデルをトレーニングすることである。匿名クラスタセンターを用いたトレーニングモデルが一般化能力に与える影響について分析する。ある種の高次元状態において、匿名クラスタセンターでのトレーニングは正規化として機能し、訓練されたモデルの一般化誤差を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:52:46 GMT)
A Large-Scale 3D Face Mesh Video Dataset via Neural Re-parameterized Optimization [17.9]
ビデオ上での3次元顔メッシュ擬似アノテーションであるNeuFaceを提案する。我々は、NeuFace-datasetと呼ばれる大規模なフェイスビデオに、ビュー/フレーム毎の正確で一貫したフェイスメッシュを注釈付けします。データセット内の3次元顔の自然性と多様性を利用して、3次元顔関連タスクにおけるデータセットの有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:37:58 GMT)
Protocols for classically training quantum generative models on probability distributions [17.9]
量子生成モデリング(QGM)は、量子状態を作成し、サンプルを隠れた(あるいは既知の)確率分布として生成することに依存する。そこで本研究では,QGMの高速勾配を考慮した回路に基づく古典的学習手法を提案する。通常のデスクトップコンピュータ上で最大30キュービットの確率分布を用いたIQP回路のエンドツーエンドのトレーニングを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:14:06 GMT)
Perfect Alignment May be Poisonous to Graph Contrastive Learning [17.6]
Graph Contrastive Learning (GCL)は、正のペアの整列と負のペアの分離によるノード表現の学習を目的としている。本稿では,コントラスト学習の一般化を検討するとともに,強化と下流性能の関連性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 02:22:49 GMT)
Neur2RO: Neural Two-Stage Robust Optimization [17.3]
この研究は、2段階のロバスト最適化(2RO)問題に対処し、第1段階と第2段階の決定を不確かさの前後に行う。我々は,コラム・アンド・制約生成(CCG)の効率的な機械学習によるインスタンス化であるNeur2ROを提案する。我々は、設計によって簡単に最適化できる新しいニューラルネットワークアーキテクチャにより、第二段階の問題の価値関数を推定することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:11:46 GMT)
Learning Robust, Agile, Natural Legged Locomotion Skills in the Wild [17.3]
我々は、挑戦的な地形上で頑丈で、アジャイルで、自然な足の運動スキルを学ぶための新しいフレームワークを提案する。四足歩行ロボットのシミュレーションと実世界における実証実験の結果,提案アルゴリズムは難易度の高い地形を頑健に横断できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:17:13 GMT)
Privacy-Preserving Financial Anomaly Detection via Federated Learning & Multi-Party Computation [17.3]
本稿では、金融機関が高精度な異常検出モデルを共同で訓練できるプライバシー保護フレームワークについて述べる。当社のソリューションは,顧客データのプライバシを保ちながら,高精度な異常検出モデルをトレーニングすることを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:16:41 GMT)
Decentralized Multi-Armed Bandits Can Outperform Centralized Upper Confidence Bound Algorithms [17.2]
この問題は、NエージェントがMアームの共通集合に直面し、同じアームの報酬分布を共有することを仮定して同時に解決される。古典的アッパー信頼境界(UCB)アルゴリズムと最先端のKL-UCBアルゴリズムに基づいて,2つの完全に分散化されたマルチアームバンディットアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 02:46:01 GMT)
MeSa: Masked, Geometric, and Supervised Pre-training for Monocular Depth Estimation [16.6]
マスク,幾何,および教師付き事前学習の相補的強みを利用する包括的フレームワークであるMeSaを提案する。 MeSaの利点は、マスク付き事前訓練によって学習される汎用表現だけでなく、幾何学的および教師あり事前訓練によって取得される専門的な深度特化特徴の恩恵である。提案手法は,マスク付き事前トレーニングSSL方式をRMSEで17.1%のマージンで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:24:54 GMT)
OpenPatch: a 3D patchwork for Out-Of-Distribution detection [16.3]
そこで本研究では,実世界のクラウドサンプルに対して,参照既知のデータが合成された場合のセマンティックノベルティ検出の課題について述べる。 OpenPatchは、トレーニング済みの大きなモデルの上に構築され、その中間機能から、既知の各クラスを記述するパッチ表現のセットを単純に抽出する。 OpenPatchは、全例と数例の既知のサンプルシナリオの両方で優れていることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:06:16 GMT)
Mixed Neural Voxels for Fast Multi-view Video Synthesis [16.3]
高速なトレーニング速度と競争性のあるレンダリング特性を持つ動的シーンをよりよく表現するための,MixVoxels という新しい手法を提案する。提案したMixVoxelsは、4D動的シーンを静的および動的ボクセルの混合として表現し、異なるネットワークで処理する。 300コマビデオの入力によるダイナミックシーンの15分間のトレーニングにより、MixVoxelsは従来の方法よりも優れたPSNRを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 22:11:43 GMT)
Learning Optimal Power Flow Value Functions with Input-Convex Neural Networks [15.8]
最適電力流(OPF)問題は電力システムに不可欠な問題であり、分散制約に固執しながら発電を最適化することを目的としている。本研究は、他の凸依存決定問題と結合しながら、オンライン環境でより高速な分析を学習するための機械学習(ML)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:48:39 GMT)
SlotGNN: Unsupervised Discovery of Multi-Object Representations and Visual Dynamics [15.7]
本稿では,教師なし手法を用いて視覚データから多目的ダイナミクスを学習するための新しいフレームワークを提案する。 2つの新しいアーキテクチャ: RGBイメージからオブジェクト表現を発見するSlotTransportと、RGBイメージとロボットインタラクションからの集合的ダイナミクスを予測するSlotGNNである。最小限の追加データだけで、われわれのフレームワークは現実世界の制御タスクにおけるスロットとその対応するダイナミクスをしっかりと予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 22:37:34 GMT)
Gaussian Mixture Reduction with Composite Transportation Divergence [15.7]
複合輸送分散(CTD)に基づく新しい最適化型GMR法を提案する。我々は,還元混合物を計算し,その理論的収束を確立するための最大化最小化アルゴリズムを開発した。統合されたフレームワークにより、CTDの最も適切なコスト関数を選択して、優れたパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:33:55 GMT)
Talk like a Graph: Encoding Graphs for Large Language Models [15.7]
大規模言語モデル(LLM)による消費用テキストとしてグラフ構造化データを符号化する最初の包括的研究について検討する。グラフ解析におけるLCMの性能は,(1)グラフ符号化法,(2)グラフ処理自体の性質,(3)興味深いことに,考慮されたグラフの構造の3つの基本レベルによって異なることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:55:21 GMT)
Harnessing the Power of Multi-Lingual Datasets for Pre-training: Towards Enhancing Text Spotting Performance [15.5]
様々な領域への適応能力は、実環境にデプロイする際のシーンテキストスポッティングモデルに不可欠である。本稿では,ドメイン適応型シーンテキストスポッティングの問題,すなわちマルチドメインソースデータを用いたモデルトレーニングについて検討する。その結果,複数の領域にまたがるテキストスポッティングベンチマークにおいて,中間表現が有意な性能を発揮する可能性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:50:50 GMT)
DiffPrompter: Differentiable Implicit Visual Prompts for Semantic-Segmentation in Adverse Conditions [15.3]
DiffPrompterは、視覚的かつ潜時的な新しいプロンプト機構である。提案した$nabla$HFC画像処理ブロックは,特に悪天候条件下では優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:53:04 GMT)
CVTNet: A Cross-View Transformer Network for Place Recognition Using LiDAR Data [15.1]
本稿では,LIDARデータから発生する範囲画像ビュー(RIV)と鳥眼ビュー(BEV)を融合させる,BITNetと呼ばれるクロスビュートランスフォーマーベースのネットワークを提案する。センサの設定や環境条件の異なる3つのデータセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 06:26:34 GMT)
Don't Stop Pretraining? Make Prompt-based Fine-tuning Powerful Learner [15.0]
我々は,NLPの事前学習が下流タスクにおけるファインチューニング(FT)の性能を向上させるという概念を再考する。本稿では,Promptベースの継続事前学習(PCP)を提案する。 21のベンチマークによる実証評価の結果,PCP は最先端のプロンプトベースのFT アプローチの性能を一貫して向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:47:07 GMT)
VI-Diff: Unpaired Visible-Infrared Translation Diffusion Model for Single Modality Labeled Visible-Infrared Person Re-identification [14.7]
モダリティ間のデータアノテーションは、可視的・赤外線の人物の再識別に費用がかかり、エラーを起こしやすい。視覚・赤外線画像変換の課題を効果的に解決する拡散モデルであるVI-Diffを提案する。我々のアプローチは、単一のモダリティラベル付きデータを用いたVI-ReIDタスクの有望な解決策であり、将来の研究の出発点となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:42:12 GMT)
A Structured Matrix Method for Nonequispaced Neural Operators [14.4]
本稿では, バッチ行列の乗法を利用して, Vandermonde構造行列を効率的に構築し, 前方および逆変換を計算する手法を提案する。提案手法は,ベースラインよりもトレーニング速度を向上し,精度を維持・改善しつつ,ニューラル演算子を非常に一般的な点分布に拡張することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:59:19 GMT)
Program Synthesis with Best-First Bottom-Up Search [14.1]
現在の最先端のコスト誘導型BUSアルゴリズムは、有用な情報を失うという共通の問題に悩まされている。本稿では,情報損失を被らず,低コストでボトムアップ合成を最優先で行う,新しいボトムアップ検索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:44:47 GMT)
A Language-Agent Approach to Formal Theorem-Proving [14.0]
フォーマルな定理証明への最初の言語エージェントアプローチを示す。 COPRAは,高容量のブラックボックスLCMを,ステートフルなバックトラック検索のポリシーの一部として用いている。我々は、LeanのminiF2FベンチマークとCompcertプロジェクトからのCoqタスクセットでCOPRAを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:21:22 GMT)
Saliency-Guided Hidden Associative Replay for Continual Learning [13.6]
継続学習(Continuous Learning)は、人間の学習に似た一連のタスクを通じてニューラルネットワークをトレーニングすることに焦点を当てた、次世代AIの急成長する領域である。本稿では,継続的学習のためのSaliency Guided Hidden Associative Replayを提案する。この新しいフレームワークは、アソシエイトメモリをリプレイベースの戦略でシナジする。SHARCは主にスパースメモリエンコーディングを通じて、有能なデータセグメントをアーカイブする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:54:12 GMT)
AUTOPARLLM: GNN-Guided Automatic Code Parallelization using Large Language Models [13.5]
AUTOPARLLMは、並列性を自動的に発見し、シーケンシャルなプログラムの並列バージョンを生成するためのフレームワークである。 NAS Parallel Benchmark と Rodinia Benchmark の2つの有名なベンチマークスイートを11のアプリケーションで評価した。この結果から, AUTOPARLLM は並列コード生成タスクにおける最先端の LLM モデルの改善に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 06:51:16 GMT)
Knolling bot: A Transformer-based Approach to Organizing a Messy Table [13.5]
本研究では,家庭内ロボットに簡単な作業を行う能力を持たせるためのアプローチを提案する。我々は,散らばったアイテムをきれいで空間効率の良い配置に整理する活動である「ノーミング」に特化して焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 20:13:07 GMT)
Self-Confirming Transformer for Locally Consistent Online Adaptation in Multi-Agent Reinforcement Learning [13.3]
オフライン強化学習は、オフラインデータセットとオンライン環境の間の分散シフトに悩まされる。本研究は,オンライン非定常性に対処するオフライン変圧器訓練における自己確認損失(SCL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 20:43:08 GMT)
Robust Transfer Learning with Unreliable Source Data [13.3]
対象関数とソース回帰関数との差を測定する「あいまい度レベル」と呼ばれる新しい量を導入する。本稿では, 簡単な伝達学習手法を提案し, この新しい量が学習の伝達可能性にどのように関係しているかを示す一般的な定理を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:50:21 GMT)
ClusVPR: Efficient Visual Place Recognition with Clustering-based Weighted Transformer [13.1]
ClusVPRは重複する領域における冗長な情報の特定の問題と、小さなオブジェクトの表現に対処する新しいアプローチである。 ClusVPRはClustering-based weighted Transformer Network (CWTNet)と呼ばれるユニークなパラダイムを導入したまた,パラメータ数を大幅に削減し,モデル効率を向上させる最適化VLAD層を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:01:15 GMT)
How to Capture Higher-order Correlations? Generalizing Matrix Softmax Attention to Kronecker Computation [12.9]
本稿では,三重相関を捉える注意の一般化について検討する。この一般化は、変圧器では不可能であった三重結合の検出に関する問題を解くことができる。構築, アルゴリズム, 下位境界が自然に高次テンソルや相関に一般化されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 07:42:39 GMT)
Efficient Quantum Circuit Simulation by Tensor Network Methods on Modern GPUs [12.7]
量子ハードウェアでは、一次シミュレーション法は状態ベクトルとテンソルネットワークに基づいている。量子ビットと量子ゲートの数が増加するにつれて、ヒルベルト空間の圧倒的な大きさと広範な絡み合いにより、従来の状態ベクトルベースの量子回路シミュレーション手法は不十分であることが証明される。本研究では,計算効率と精度の2つの側面から最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 02:24:05 GMT)
Adversarial Illusions in Multi-Modal Embeddings [12.6]
マルチモーダル埋め込みは「逆錯覚」と呼ばれる攻撃に対して脆弱であることを示す。敵の錯覚は埋め込み空間の近接を利用しており、従って下流のタスクには依存しない。我々は、特定の下流タスク、ミスリード画像生成、テキスト生成、ゼロショット分類の知識のない逆方向の入力がどのように生成されるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 10:58:23 GMT)
Functional Geometry Guided Protein Sequence and Backbone Structure Co-Design [12.6]
本稿では,自動検出機能部位に基づくタンパク質配列と構造を共同設計するモデルを提案する。 NAEProは、全シーケンスでグローバルな相関を捉えることができる、注目層と同変層のインターリービングネットワークによって駆動される。実験結果から,本モデルは全競技種の中で,最高アミノ酸回収率,TMスコア,最低RMSDを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:08:41 GMT)
StEik: Stabilizing the Optimization of Neural Signed Distance Functions and Finer Shape Representation [12.6]
ネットワークの表現力が増加するにつれて、最適化は連続極限における偏微分方程式(PDE)に近づき、不安定となることを示す。この不安定性は, 既設のネットワーク最適化において発現し, 再構成表面の不規則性や, あるいは局所最小値への収束に繋がることを示す。アイコナル不安定性に反するが、過剰規則化を伴わない新しい正規化項を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:23:04 GMT)
From Zero to Hero: Detecting Leaked Data through Synthetic Data Injection and Model Querying [12.3]
局所分布シフト合成(textscLDSS)は,分類モデルの訓練に使用される漏洩データを検出する新しい手法である。 textscLDSSは、Naive Bayes、Decision Tree、Random Forestといった様々な分類モデルと互換性がある。 5つの実世界のデータセットにまたがる7種類の分類モデルについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 10:36:28 GMT)
SafeSpace MFNet: Precise and Efficient MultiFeature Drone Detection Network [12.2]
MultiFeatureNet(MFNet)は、最も集中した特徴マップをキャプチャすることで特徴表現を強化するソリューションである。 MFNet-FAは入力特徴写像の異なるチャネルを適応的に重み付けする手法である。フォーカスモジュールを用いたMFNet-L(Ablation study 2)は,最も顕著な分類結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:36:27 GMT)
The North System for Formosa Speech Recognition Challenge 2023 [12.1]
台湾人ハッカ(シクシアン)の自動単語・音節認識の実現を目的とした北部制度このレポートでは、トレーニングデータの取得、構成、利用、モデルのアーキテクチャ、ハードウェア仕様と運用統計の3つの重要なコンポーネントについて概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 02:54:17 GMT)
Bivariate Estimation-of-Distribution Algorithms Can Find an Exponential Number of Optima [12.0]
本稿では,最適化アルゴリズムが大規模最適集合を処理する方法の研究を支援するために,テスト関数EqualBlocksOneMax(EBOM)を提案する。 EBOM は EBOM の理論的に理想的なモデルと非常によく似ており、このモデルは同じ最大確率で指数的に多くの最適値のそれぞれをサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 06:32:07 GMT)
Deep Efficient Continuous Manifold Learning for Time Series Modeling [11.9]
対称正定値行列はコンピュータビジョン、信号処理、医療画像解析において研究されている。本稿では,リーマン多様体とコレスキー空間の間の微分同相写像を利用する枠組みを提案する。時系列データの動的モデリングのために,多様体常微分方程式とゲートリカレントニューラルネットワークを体系的に統合した連続多様体学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 00:44:19 GMT)
A Comprehensive Empirical Study of Bugs in Open-Source Federated Learning Frameworks [11.8]
Federated Learning(FL)は、分散機械学習(ML)パラダイムであり、複数のクライアントがクライアントのデータプライバシを公開することなく、共同でMLモデルをトレーニングすることができる。 FLの適用を促進するために、さまざまなFLフレームワークが提案されている。 FLフレームワークのバグを包括的に収集し,分類し,特徴付けるための,最初の実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:04:19 GMT)
Automated 3D Segmentation of Kidneys and Tumors in MICCAI KiTS 2023 Challenge [11.8]
我々は2023年のKidney and Kidney tumor Challenge(KiTS)に応募した。我々の解は0.835のディスと0.723のサーフェスを達成し、KiTS 2023チャレンジで優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:20:22 GMT)
Aorta Segmentation from 3D CT in MICCAI SEG.A. 2023 Challenge [11.8]
我々の解は、ハウスドルフ距離(HD95)の平均Diceスコア0.920と95番目のパーセンタイル6.013を達成し、SEG.A.2023チャレンジで優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:26:09 GMT)
Zero-shot Domain-sensitive Speech Recognition with Prompt-conditioning Fine-tuning [11.6]
我々は,各ドメインの未知のデータセットに対して,ワード誤り率(WER)を最大33%削減できることを示す。我々は本手法をテキストのみの微調整に拡張し、ドメインの感度とドメイン適応を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 03:41:30 GMT)
Transferring speech-generic and depression-specific knowledge for Alzheimer's disease detection [11.5]
本稿は,大量の音声およびテキストデータに基づいて事前訓練された汎用基礎モデルからの逐次的知識伝達について研究する。異なる基礎モデルの異なる中間ブロックから抽出された表現に基づいて、AD診断のためのブロックワイズ解析を行う。これら2つのタスク間で共有される情報を共同で学習する並列知識伝達フレームワークについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:28:07 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） (Fri, 6 Oct 2023 10:01:53 GMT)
A Survey of Dataset Refinement for Problems in Computer Vision Datasets [11.5]
大規模データセットはコンピュータビジョンの進歩に重要な役割を果たしてきた。クラス不均衡、ノイズの多いラベル、データセットバイアス、高いリソースコストといった問題に悩まされることが多い。データセット問題を解決するために、様々なデータ中心のソリューションが提案されている。データセットを再構成することで、データセットの品質が向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:17:59 GMT)
Knowledge Graphs for the Life Sciences: Recent Developments, Challenges and Opportunities [11.4]
生命科学におけるグラフ技術の利用の進展と進歩について論じる。我々は、知識グラフ(KG)の構築と管理、新しい知識の発見におけるKGとその関連技術の使用、説明を支援する人工知能アプリケーションにおけるKGの使用の3つの幅広いトピックに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:02:55 GMT)
DragD3D: Vertex-based Editing for Realistic Mesh Deformations using 2D Diffusion Priors [11.3]
DragD3Dは、グローバルなコンテキスト認識現実的変形のための局所メッシュ編集手法である。我々の変形は, 物体のグローバルな文脈を現実的に認識し, 幾何学的正則化よりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:55:40 GMT)
Adjustable Robust Reinforcement Learning for Online 3D Bin Packing [11.2]
現在のオンライン3D-BPPの深層強化学習方法は、いくつかの最悪のシナリオが実現可能な実世界の環境では失敗する。本研究では,ロバストネス重みの効率的な調整が可能なロバスト強化学習フレームワークを提案する。実験により、AR2Lはポリシーの堅牢性を向上しつつ、名目上のケースで許容されるパフォーマンスのレベルを維持しつつ、万能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:34:21 GMT)
End-to-End Chess Recognition [11.2]
チェス認識とは、チェス盤の画像からチェスの駒を識別するタスクである。本稿では,チェスボード検出,四角化,ピース分類のパイプラインを回避するための2つの新しい手法を紹介する。これにより、逐次的アプローチの固有のエラー蓄積や中間アノテーションの必要性を回避することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:30:20 GMT)
Enhancing Financial Sentiment Analysis via Retrieval Augmented Large Language Models [11.2]
大規模な言語モデル (LLM) は様々なNLPタスクにおいて優れた性能を示した。本稿では,金融感情分析のためのLLMフレームワークを提案する。提案手法の精度は15%から48%向上し,F1得点を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 05:40:23 GMT)
Document-Level Relation Extraction with Relation Correlation Enhancement [10.7]
ドキュメントレベルの関係抽出(DocRE)は、ドキュメント内のエンティティ間の関係を識別することに焦点を当てたタスクである。既存のDocREモデルは、しばしば関係関係の相関を見落とし、関係関係の定量的分析を欠いている。本稿では,関係間の相互依存を明示的に活用することを目的とした関係グラフ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 10:59:00 GMT)
AMPNet: Attention as Message Passing for Graph Neural Networks [10.4]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データの強力な表現学習フレームワークとして登場した。本稿では,ノード毎の個々の機能を符号化したGNNのためのアテンションベースのメッセージパッシング層を提案する。実世界の生物システムに対する広範なベンチマークを通じてAMPNetの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 05:28:03 GMT)
Reinforcement Learning with Fast and Forgetful Memory [10.1]
強化学習(RL)に特化して設計されたアルゴリズムに依存しないメモリモデルであるFast and Forgetful Memoryを導入する。提案手法は,計算心理学に触発された強い構造的先行性を通じて,モデル探索空間を制約する。 Fast and Forgetful Memoryは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)よりも2桁高速なトレーニング速度を示す
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:56:26 GMT)
OMNI: Open-endedness via Models of human Notions of Interestingness [10.1]
LMベースのMoIは、学習可能な$textitと興味深い$2のタスクにフォーカスすることで、オープンエンドの学習を改善する。このアプローチは、次にフォーカスするタスクをインテリジェントに選択する能力を劇的に向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:49:39 GMT)
Introducing the Attribution Stability Indicator: a Measure for Time Series XAI Attributions [9.7]
本稿では,時系列の属性安定度を考慮に入れた属性安定度指標(ASI)を提案する。本研究では,次元再現空間における属性の分析と,3つの時系列分類データセット上でのASIスコア分布に基づいて,所望の特性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:48:26 GMT)
On the Error-Propagation of Inexact Deflation for Principal Component Analysis [9.6]
本稿では,不正確なデフレ手法の誤差伝搬を特徴付ける。エラーがどのように進行し、その後の主成分推定に影響を及ぼすかを明確に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:33:21 GMT)
SGD and Weight Decay Provably Induce a Low-Rank Bias in Neural Networks [9.6]
本研究では、深部ReLUニューラルネットワークのトレーニングにおいて、グラディエント・ディフレッシュ(SGD)のバイアスを学習し、低ランクの重み行列を学習する。理論的にも経験的にも、このバイアスはより小さいバッチサイズ、高い学習率、あるいは体重減少の増加によってより顕著であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:23:59 GMT)
A Deeply Supervised Semantic Segmentation Method Based on GAN [9.4]
提案モデルは,GAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを従来のセマンティックセグメンテーションモデルに統合する。本手法の有効性は,道路ひび割れデータセットの性能向上によって実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:22:24 GMT)
CARTIER: Cartographic lAnguage Reasoning Targeted at Instruction Execution for Robots [9.4]
本研究は、空間計画とナビゲーションのための自然言語インタフェースの交わりにおける問題に対処する大規模言語モデルの能力について考察する。我々は3DシミュレータAI2Thorを利用して、大規模かつ反復可能なシナリオを作成し、40のオブジェクトタイプに対して複雑な言語クエリを追加することで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:41:54 GMT)
Utilizing Free Clients in Federated Learning for Focused Model Enhancement [9.4]
Federated Learning(FL)は、分散機械学習のアプローチで、分散化された異種データのモデルを学ぶ。我々はこの課題に対処するためにFedALIGN(Federated Adaptive Learning with Inclusion of Global Needs)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:23:40 GMT)
Adaptive Federated Learning with Auto-Tuned Clients [9.2]
Federated Learning(FL)は、中央サーバのグローバルモデルがデータを共有せずにクライアントに参加することで、複数の協調的なステップを通じてトレーニングされる分散機械学習フレームワークである。我々は,SGD の単純なステップサイズルールである$Delta$-SGD を提案し,各クライアントが最適化している関数の局所的滑らかさに適応して,各クライアントが独自のステップサイズを利用できるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:02:01 GMT)
Amortized Network Intervention to Steer the Excitatory Point Processes [9.2]
本稿では,感染拡大や交通渋滞制御などの排他的プロセスを導くための大規模ネットワーク介入の課題に対処する。提案手法は,GD-MPC(Gradient-Descent based Model Predictive Control)を取り入れ,事前の知識と制約を満たすためのポリシーの柔軟性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:17:28 GMT)
Hyper-pixel-wise Contrastive Learning Augmented Segmentation Network for Old Landslide Detection through Fusing High-Resolution Remote Sensing Images and Digital Elevation Model Data [8.9]
提案したHPCL-Netは,Loess Plateau古地すべりデータセットを用いて評価した。提案したHPCL-Netは,mIoUが0.620から0.651に増加し,Landslide IoUが0.334から0.394に改善され,F1scoreが0.501から0.565に向上した既存のモデルよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:15:56 GMT)
Hermes: Unlocking Security Analysis of Cellular Network Protocols by Synthesizing Finite State Machines from Natural Language Specifications [8.9]
Hermesは、自然言語のセルラー仕様から形式表現を自動的に生成するエンドツーエンドフレームワークである。我々は、遷移関連テキストを処理し、遷移成分を抽出するニューラルネットワークNEUTREXを開発する。我々はこれらの遷移成分を論理式に変換するためのドメイン固有言語を設計する。最後に、これらの論理式をコンパイルして遷移を生成し、有限状態マシンとして形式モデルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:19:40 GMT)
Model-based causal feature selection for general response types [8.8]
Invariant causal prediction (ICP) は、不均一な設定からのデータを必要とする因果的特徴選択の手法である。我々は変換モデル(TRAM)ベースのICPを開発し、連続的、分類的、カウント型、非形式的に検閲された応答を可能にする。我々は、オープンソースのRパッケージ「tramicp」を提供し、シミュレーションデータに対する我々のアプローチを評価し、重篤な患者の生存の因果的特徴を調査する事例研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:27:37 GMT)
PreciseBugCollector: Extensible, Executable and Precise Bug-fix Collection [8.8]
正確な多言語バグ収集手法であるPreciseBugCollectorを紹介する。外部バグリポジトリでリポジトリをマップしてバグタイプ情報をトレースするバグトラッカと、プロジェクト固有のバグを生成するバグインジェクタの2つの新しいコンポーネントに基づいている。現在、PreciseBugCollectorは2968のオープンソースプロジェクトから抽出された1057818のバグを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:00:26 GMT)
MBTFNet: Multi-Band Temporal-Frequency Neural Network For Singing Voice Enhancement [8.8]
歌声強調のための新しい時間周波数ニューラルネットワーク(MBTFNet)を提案する。 MBTFNetは、バックグラウンド音楽、ノイズ、さらにはボーカルを歌唱録音から削除する。実験により,提案モデルがいくつかの最先端SEモデルとMSSモデルより有意に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:44:47 GMT)
Thermal-dephasing-tolerant generation of Schr\"{o}dinger cat states with Rydberg dressed blockade [8.5]
我々は、Rydberg状態よりも、着飾った状態の論理状態をエンコードする。この研究は、多体量子絡み合いにおいてライドバーグの服を着た状態を使うことの利点を理論的に検証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:16:24 GMT)
Wafer Map Defect Patterns Semi-Supervised Classification Using Latent Vector Representation [8.4]
集積回路製造段階における欠陥検出の需要はますます重要になりつつある。従来のウェハマップ欠陥パターン検出法は、電子顕微鏡を用いた手動検査を含む。手動操作の代わりに欠陥を自動的に検出できるモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:23:36 GMT)
DPGOMI: Differentially Private Data Publishing with Gaussian Optimized Model Inversion [8.2]
本稿では,ガウス最適化モデルインバージョン(DPGOMI)を用いた微分プライベートデータパブリッシングを提案し,この問題に対処する。提案手法では, パブリックジェネレータを用いてプライベートデータを潜時空間にマッピングし, コンバージェンス特性が向上した低次元DP-GANを用いる。以上の結果から,DPGOMIは,インセプションスコア,Freche't Inception Distance,分類性能において,標準DP-GAN法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:46:22 GMT)
Collaborative Camouflaged Object Detection: A Large-Scale Dataset and Benchmark [8.2]
我々はコラボレーティブカモフラーグ型物体検出(CoCOD)と呼ばれる新しい課題について検討する。 CoCODは、関連する画像のグループから、同じ特性を持つカモフラージュされたオブジェクトを同時に検出することを目的としている。我々は,8,528の高品質で精巧に選択された画像からなる,CoCOD8Kと呼ばれる最初の大規模データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:51:46 GMT)
Routing Arena: A Benchmark Suite for Neural Routing Solvers [8.2]
本稿では,一貫した評価のシームレスな統合と,機械学習とオペレーション研究の分野で広く普及しているベースラインとベンチマークの提供を提供する,ルーティング問題のためのベンチマークスイートを提案する。総合的な第1の実験的な評価は、最新のオペレーショナル・リサーチ・ソルバが、車両のルーティング問題に関して、ソリューションの品質と実行効率の観点から、最先端の結果を生成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 10:24:33 GMT)
A Learnable Counter-condition Analysis Framework for Functional Connectivity-based Neurological Disorder Diagnosis [8.1]
本稿では,診断(特徴選択と特徴抽出)と説明を体系的に統合する新しい統合フレームワークを提案する。最後に、我々のフレームワークは、神経科学的な解釈のための新しい説明力を提供し、反条件分析とも呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 01:33:47 GMT)
Envisioning Narrative Intelligence: A Creative Visual Storytelling Anthology [8.0]
この創造的なビジュアルなストーリーテリングプロセスで見られるバリエーションを特徴付ける5つのテーマを提示する。我々は、計算的なビジュアルストーリーテリングのための物語知能基準を、創造的で、信頼性があり、表現力があり、基礎があり、責任があるものとして想定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:47:20 GMT)
Channel Vision Transformers: An Image Is Worth C x 16 x 16 Words [7.9]
Vision Transformer (ViT) は現代のコンピュータビジョンにおいて強力なアーキテクチャとして登場した。しかし、顕微鏡や衛星画像などの特定の撮像分野への応用は、ユニークな課題を呈している。本稿では、入力チャネル間の推論を強化するViTアーキテクチャの修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:52:34 GMT)
Assessing Robustness via Score-Based Adversarial Image Generation [7.6]
我々は,Score-Based Adversarial Generation (ScoreAG)を導入し,$ell_p$-norm制約を超えた逆例を生成する。 ScoreAGはイメージのコアセマンティクスを維持しながら、既存のイメージや新しいイメージをスクラッチから完全に変換することで、現実的な敵の例を生成する。我々の経験的評価は、ScoreAGが複数のベンチマークで最先端の攻撃と防御のパフォーマンスと一致していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:37:22 GMT)
AccEq-DRT: Planning Demand-Responsive Transit to reduce inequality of accessibility [7.6]
我々は公共交通機関(PT)が提供するアクセシビリティに焦点をあてる中心都市間のアクセシビリティの分布や、主要交通回廊や郊外の近くでは明らかな不平等がある。我々はアクセシビリティの不平等を軽減することを目的としたDRT計画戦略をAccEq-DRTと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:13:28 GMT)
Whole Slide Multiple Instance Learning for Predicting Axillary Lymph Node Metastasis [7.5]
本稿では,デジタルコアニードル生検(CNB)画像から臨床情報を定量化するためのディープラーニング(DL)分類パイプラインを提案する。 ALNの転移状態の分類において,SOTA (baseline state-of-the-art) DLモデルを用いた1058例のデータセットを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:01:55 GMT)
A Bi-objective Perspective on Controllable Language Models: Reward Dropout Improves Off-policy Control Performance [7.5]
本稿では,CLM(Controllable Language Models)の理論的側面を客観的な最適化の観点から検討する。我々はCLMを、報酬と可能性の目標を同時に最大化する必要がある、政治的でないRL問題だと考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:33:32 GMT)
Higher-Order DeepTrails: Unified Approach to *Trails [7.3]
人間の振る舞いを分析し、理解し、記述することは、Webブラウジングやトラフィックナビゲーションなど、異なる設定で有利である。本稿では,従来,シーケンス内の高次依存関係のモデル化に用いられてきた自動回帰言語モデルを用いて,シーケンス全体を解析することを提案する。提案手法は,HypTrails,MixedTrails,さらにはSubTrailsなど,従来の作業で導入された異なる設定に容易に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 06:54:11 GMT)
Integrating Transformations in Probabilistic Circuits [7.2]
我々は、独立成分分析が確率回路の独立性を維持するための健全なツールであることを動機付けている。我々のアプローチは、モデルのない決定論的回路であるジョイント確率木の拡張である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:23:09 GMT)
Improving Neural Radiance Field using Near-Surface Sampling with Point Cloud Generation [7.1]
本稿では,NeRFのレンダリング品質を向上させるため,表面近傍のサンプリングフレームワークを提案する。新たな視点の深度情報を得るために,3次元点雲生成法と点雲から投影された深度を簡易に精錬する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 10:55:34 GMT)
BrainSCUBA: Fine-Grained Natural Language Captions of Visual Cortex Selectivity [6.9]
そこで本研究では,関心のボクセルを最大に活性化する画像に対して,自然言語記述を生成するデータ駆動方式を提案する。高次視覚領域にまたがる微細なボクセルレベルのキャプションにより,本手法の有効性を検証した。そこで我々は,脳内の「個人」表現の分布に関する探索的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:59:53 GMT)
Non-Redundant Graph Neural Networks with Improved Expressiveness [6.6]
メッセージパッシンググラフニューラルネットワークは、すべての隣人からのメッセージを集約することで、ノードの埋め込みを反復的に計算する。オーバースムーシングとオーバースキャッシングは、これらのネットワークが効果的に活用できるレイヤの数を制限する。本研究では,開花樹の枝を刈り取ることで冗長性を制御できる,近傍木に基づく新しい集約手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:09:09 GMT)
Hierarchical attention interpretation: an interpretable speech-level transformer for bi-modal depression detection [6.6]
うつ病は一般的な精神疾患である。機械学習によって実現された音声を用いた自動うつ病検出ツールは、うつ病の早期スクリーニングに役立つ。本稿では、セグメントレベルのラベリングによるノイズと、モデル解釈可能性の欠如という、そのようなツールの臨床的実装を妨げる可能性のある2つの制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:46:11 GMT)
Distributed Deep Joint Source-Channel Coding with Decoder-Only Side Information [6.4]
本稿では,受信側のみに相関する側情報が存在する場合,ノイズの多い無線チャネル上での低遅延画像伝送について検討する。本稿では,デコーダのみの側情報をレシーバ側の複数段階に組み込んだ新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:17:45 GMT)
Lie Neurons: Adjoint-Equivariant Neural Networks for Semisimple Lie Algebras [6.3]
本稿では,リー代数データを入力とする随伴同変ニューラルネットワークを提案する。提案するネットワークは、任意の半単純リー代数に作用する一般的なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:34:27 GMT)
FMM-Head: Enhancing Autoencoder-based ECG anomaly detection with prior knowledge [6.3]
AutoEncoder Model (AE) はMLによる異常検出タスクに取り組むために提案されている。我々は、ECG形状の事前知識に基づいて、AEの復号部を再構成ヘッドに置き換える。我々のモデルは、最先端モデルよりも高い異常検出能力を一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:20:11 GMT)
Asymptotically free sketched ridge ensembles: Risks, cross-validation, and tuning [6.3]
我々は、スケッチされたリッジ回帰アンサンブルの予測リスクを推定するために、ランダム行列理論を用いて、一般化されたクロスバリデーション(GCV)の整合性を確立する。正方形の予測リスクに対して,無作為な等価な暗黙のリッジバイアスとスケッチに基づく分散を分解し,無限アンサンブルにおけるスケッチサイズのみによるグローバルなチューニングが可能であることを証明した。また,小型のスケッチ付きリッジ・アンサンブルを用いて,GCVを用いて非ケッチ・リッジ・レグレッションのリスクを効率的に推定できるアンサンブル・トリックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:27:43 GMT)
What Attracts Employees to Work Onsite in Times of Increased Remote Working? [6.2]
本稿では,8社のリモートワークにおけるオフィスの役割,企業方針,取組みについて考察する。企業が実際にオフィスの存在に悩まされており、企業スペース(35～67%)が未利用であることが分かりました。当社は、他の多くの企業がオフィスでの生活を回復させるのに役立つであろう現場作業を促進するための行動可能なアドバイスを要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:34:48 GMT)
The Unreasonable Effectiveness of Linear Prediction as a Perceptual Metric [6.2]
我々は、トレーニングデータやディープニューラルネットワーク機能なしで、視覚系の知覚的な埋め込みが、どのようにして推論時に構築できるかを示す。我々の知覚埋め込みは、ピクセルレベルで定義された重み付き最小二乗問題(WLS)の解であり、推論時に解かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:02:00 GMT)
Phase spaces that cannot be cloned in classical mechanics [6.1]
定義において $(mathbbR2N, dx_iwedge dy_i)$ がクローン可能であるなら、$M$ は契約可能でなければならない。結果の解釈を与え、いくつかの特別なケースでは、古典的な情報がクローン可能であるという一般的な経験とクローンの定理を一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:39:46 GMT)
EMOFM: Ensemble MLP mOdel with Feature-based Mixers for Click-Through Rate Prediction [6.0]
データセットには数百万のレコードが含まれており、レコード内の各フィールドワイド機能は、プライバシのためのハッシュされた整数で構成されている。このタスクのために、ネットワークベースの手法のキーは、異なるフィールドにまたがるタイプワイドな特徴抽出と情報融合であるかもしれない。フィールド/タイプワイド機能融合のためのプラグインミキサーを提案し、フィールド/タイプワイドアンサンブルモデル、すなわちEMOFMを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:32:23 GMT)
ChatGPT in the Classroom: An Analysis of Its Strengths and Weaknesses for Solving Undergraduate Computer Science Questions [6.0]
ChatGPTはOpenAIが開発したAI言語モデルである。学生がChatGPTを活用すれば、家庭での課題や試験を完了し、真に知識を得ることなく良い成績を得られるのではないか、という懸念がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:45:52 GMT)
Attributing Learned Concepts in Neural Networks to Training Data [5.9]
コンバージェンス(収束)の証拠として,概念の上位1万個の画像を取り除き,モデルの再トレーニングを行うと,ネットワーク内の概念の位置が変化しない。このことは、概念の発達を知らせる特徴が、概念形成の堅牢さを暗示して、その先例にまたがるより拡散した方法で広がることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 03:39:49 GMT)
LLM4DV: Using Large Language Models for Hardware Test Stimuli Generation [5.9]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)からテスト刺激を抽出するための新しいベンチマークフレームワークを提案する。 LLM4DVと従来の制約ランダムテスト(CRT)を3つのDUTモジュールを用いて比較する。 LLM4DVは、基本的な数学的推論と事前学習された知識を活用する能力を利用して、単純なDUTシナリオを効率的に処理できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:02:04 GMT)
Blinder: End-to-end Privacy Protection in Sensing Systems via Personalized Federated Learning [5.8]
本稿では、分散化されたデータに基づいて訓練されたセンサデータ匿名化モデルを提案し、データユーティリティとプライバシの間に望ましいトレードオフを打つ。我々の匿名化モデルはBlinderと呼ばれ、変分オートエンコーダと1つまたは複数の識別器ネットワークを逆行的に訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:23:09 GMT)
Maximizing Success Rate of Payment Routing using Non-stationary Bandits [5.8]
帯域幅に基づく支払いルーティングを1秒あたり1万トランザクション以上に最適にスケールするためのRayベースの実装を提案する。我々は,ファンタジースポーツプラットフォームDream11上で,決済取引システムの実演実験を行った。我々の非定常帯域ベースアルゴリズムは、従来のルールベースの手法に比べて1ヶ月でトランザクションの成功率を0.92%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 07:53:37 GMT)
Converting beam polarizations into entanglement and classical correlation [5.7]
ユークリッド空間における偏光度自由度を持つ光ビームは、バイパルタイトヒルベルト空間におけるコヒーレント積状態とみなす。本研究では,コヒーレントおよび変位フォック状態の重畳における非古典性を生成することにより,偏波振幅を絡み合いと古典的相関に変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 07:45:20 GMT)
RETVec: Resilient and Efficient Text Vectorizer [5.6]
RETVecは、256次元ベクトル空間に単語を埋め込むために、新しい文字エンコーディングとオプションの小さな埋め込みモデルを組み合わせる。 RETVec埋め込みモデルは、ペアワイドメトリック学習を用いて事前訓練され、タイプミスやキャラクターレベルの敵攻撃に対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:36:32 GMT)
A neuro-symbolic framework for answering conjunctive queries [5.5]
不完全知識グラフ上で任意の接続クエリに応答するフレームワークを提案する。我々の近似は、完全である、偽陰性がない、最適である、木のようなクエリを使って可能な限りの近似を提供する、という強い保証を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:31:17 GMT)
Runtime Monitoring DNN-Based Perception [5.5]
このチュートリアルは、読者に文学で提案されたテクニックを垣間見ることを目的としている。まず、機械学習コミュニティで提案された古典的な手法から始め、形式的な手法コミュニティによって提案されたいくつかのテクニックを強調します。私たちは、運用ドメイン外のデータ可用性が重要な役割を果たすモニターを厳格に設計する必要性を強調して、結論付けました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 03:57:56 GMT)
Quantum imaginary time evolution and quantum annealing meet topological sector optimization [5.5]
トポロジカルセクター最適化(TSO)問題は、量子多体物理学コミュニティにおいて特に関心を集めている。 TSO問題の最適化の難しさは、ギャップレス性に限らず、トポロジカル性にも起因していることを示す。 TSO問題を解決するために、量子コンピュータ上で実現可能な量子想像時間進化(QITE)を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:51:07 GMT)
No Easy Way Out: the Effectiveness of Deplatforming an Extremist Forum to Suppress Hate and Harassment [5.4]
オンラインハラスメントやハラスメントを抑えるために、アクティブなコミュニティを非プラットフォーム化することは困難である。ケーススタディでは、2022年後半に最大で最長のハラスメントフォーラム「キウイ・ファームズ」が中断された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:53:48 GMT)
Leveraging Herpangina Data to Enhance Hospital-level Prediction of Hand-Foot-and-Mouth Disease Admissions Using UPTST [5.4]
本稿では, パッチング戦略と共同予測戦略を利用して, U-net形状のトランスフォーマーモデルを提案する。その結果,U-net Patching Time Series Transformer (UPTST) モデルは病院レベルでのHFMDの長大・短大な予測精度において既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:38:10 GMT)
Density Ratio Estimation-based Bayesian Optimization with Semi-Supervised Learning [5.3]
半教師付き学習を用いた密度比推定に基づくベイズ最適化を提案する。本研究では,未ラベル点サンプリングと固定サイズのプールを用いた2つの異なるシナリオにおいて,本手法といくつかの基本手法の実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:13:24 GMT)
Dynamic Relation-Attentive Graph Neural Networks for Fraud Detection [5.3]
グラフベースの不正検出手法は、このタスクを2つのクラス(詐欺または正常)の分類問題と見なしている。グラフニューラルネットワーク (GNN) を用いて, 動的関係・係り受けアグリゲーション機構の提案により, この問題に対処する。実験結果から,本手法のDRAGは,実世界のベンチマークデータセットにおいて,最先端の不正検出手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:41:38 GMT)
Large-Scale Korean Text Dataset for Classifying Biased Speech in Real-World Online Services [5.0]
我々は,韓国の有名なSNSプラットフォームから収集した,包括的で大規模なデータセットを紹介する。本手法は,多種多様な分類課題にまたがる人間レベルの精度を,様々な指標で測定する。私たちの研究は、現実のヘイトスピーチとバイアス軽減のためのソリューションを提供し、オンラインコミュニティの健康改善に直接貢献します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:19:39 GMT)
The supersingular endomorphism ring problem given one endomorphism [5.0]
我々は、E の自己準同型環が古典的時間で計算できることを証明した。また、楕円曲線上の滑らかなイデアルの作用が時間内に計算できることも証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 06:32:26 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） (Fri, 6 Oct 2023 03:16:08 GMT)
Multimodal Identification of Alzheimer's Disease: A Review [4.6]
アルツハイマー病は認知障害と記憶喪失を特徴とする進行性神経疾患である。近年、多くのチームがADの早期分類研究にコンピュータ支援診断技術を適用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:48:15 GMT)
PGraphDTA: Improving Drug Target Interaction Prediction using Protein Language Models and Contact Maps [4.6]
薬物発見の鍵となる側面は、新規な薬物標的相互作用(DT)の同定である。タンパク質-リガンド相互作用は結合親和性として知られる結合強度の連続性を示す。性能向上のための新しい改良を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 05:00:25 GMT)
Neighborhood Homophily-based Graph Convolutional Network [4.5]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ指向のタスクにおいて強力であることが証明されている。多くの実世界のグラフは異性を持ち、古典的なGNNのホモフィリーな仮定に挑戦する。最近の研究では、ホモフィリーを特徴付ける新しい指標を提案するが、提案する指標とモデルの相関を考えることは稀である。本稿ではまず,ノード近傍におけるラベルの複雑さや純度を測定するため,新しい指標であるNeighborhood Homophily(textitNH)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:45:58 GMT)
A Neural-preconditioned Poisson Solver for Mixed Dirichlet and Neumann Boundary Conditions [4.5]
混合境界条件を持つポアソン方程式に対するニューラルプレコンディション付き反復解法を提案する。我々の解法の中核は、離散構造格子ラプラス作用素の逆を近似するように訓練されたニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:26:15 GMT)
Fair Feature Importance Scores for Interpreting Tree-Based Methods and Surrogates [4.4]
本研究では,各特徴が樹木の公平性や偏見にどのように寄与するかを解釈するために,木に対する新たな公正特徴重要度スコアを開発する。私たちの公正な特徴重要度スコアは、グループバイアスの平均的な減少(または増加)に基づいて定義されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:21:21 GMT)
Chain of Natural Language Inference for Reducing Large Language Model Ungrounded Hallucinations [4.0]
大規模言語モデル(LLM)は、関連する文書を背景コンテキストとして与えたときに、流動的な自然言語テキストを生成することができる。 LLMは、提供されたソースがサポートしていない幻覚を生成する傾向がある。そこで我々は,そのような未解決幻覚を検知・緩和するための階層的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 00:10:46 GMT)
A Marketplace Price Anomaly Detection System at Scale [3.9]
MoatPlusは、成長するマーケットプレースプラットフォームのためのスケーラブルな価格異常検出フレームワークである。価格に基づく機能の不規則を検出するために、モデルのアンサンブルを構築します。提案手法は, 高精度アンカーカバレッジを最大46.6%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:41:51 GMT)
A combined quantum-classical method applied to material design: optimization and discovery of photochromic materials for photopharmacology applications [3.8]
量子化学シミュレーション、機械学習技術、最適化計算の統合は、物質発見を加速することが期待されている。一般古典ハミルトニアンの励起状態を計算するための計算基底変分量子デフレ法(cVQD)を併用した量子古典計算法を開発した。実量子デバイス上のcVQDは,シミュレータ上での理想的な計算に匹敵する精度で結果を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:02:14 GMT)
(Re)framing Built Heritage through the Machinic Gaze [3.7]
機械学習とビジョン技術の普及は、遺産の新たな光学的レギュレーションを生み出している、と我々は主張する。我々は,AIモデルによる遺産表現の再構成を概念化するために,「機械的視線」という用語を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 23:48:01 GMT)
Calibration of Derivative Pricing Models: a Multi-Agent Reinforcement Learning Perspective [3.6]
量的金融における最も基本的な問題の1つは、与えられたオプションセットの市場価格に適合する連続時間拡散モデルの存在である。我々の貢献は、この問題の適切なゲーム理論定式化が、現代の深層多エージェント強化学習における既存の発展を活用することで、この問題をいかに解決できるかを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:48:48 GMT)
Generative AI for Rapid Diffusion MRI with Improved Image Quality, Reliability and Generalizability [3.6]
我々は,Human Connectome Projectデータに基づいて訓練されたSwin UNEt Transformersモデルを用いて,dMRIの一般化復調を行う。成人健常者におけるHCPデータを用いた超解像実験を行った。高速拡散テンソル画像の精度と信頼性は,90秒のスキャン時間しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:35:11 GMT)
CellViT: Vision Transformers for Precise Cell Segmentation and Classification [3.6]
本稿では,視覚変換器(CellViT)を用いた深層学習アーキテクチャを用いて,デジタル化された組織試料中の細胞核のインスタンス分割を自動化する手法を提案する。我々は、最近発表されたSegment Anything Modelと1億4000万の組織像パッチに事前トレーニングされたViTエンコーダを活用することで、大規模なドメイン内および外部トレーニングされたビジョントランスの優位性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:22:14 GMT)
Efficient Avoidance of Vulnerabilities in Auto-completed Smart Contract Code Using Vulnerability-constrained Decoding [3.5]
コードの自動コンパイルにより、開発者はコーディングを大幅にスピードアップできる。近年,コード合成に変換器を用いた大規模言語モデル (LLM) 技術が応用されている。本稿では,そのようなモデルによって生成される脆弱性コード量を削減するために,脆弱性制約付き復号法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:11:00 GMT)
Should they? Mobile Biometrics and Technopolicy meet Queer Community Considerations [3.5]
スマートフォンは加速度計やジャイロスコープのような統合センサーに依存している。バイオメトリックデータは、バイオメトリック識別研究に従事している研究者にとって重要な価値を持っている。しかし、このユーザーデータを歩行や性別認識などの生体認証タスクに利用すると、深刻なプライバシー、規範、倫理的懸念が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:33:00 GMT)
Manifestations of Xenophobia in AI Systems [3.4]
我々は、AIソリューションの安全で倫理的な設計を促進することを目指している。異種キセノフォビック・ハザードを最初に同定し,キセノフォビック・ハザードの影響を解析した。我々は、ソーシャルメディアやレコメンデーションシステム、医療、移民、雇用、および大規模な事前訓練モデルにおけるバイアスに関する、AIとキセノフォビアの潜在的な相互作用についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:59:45 GMT)
Copy Suppression: Comprehensively Understanding an Attention Head [3.4]
GPT-2スモールに1つの注意ヘッドを配置し、トレーニング分布全体において1つの主要な役割を担っている。また,L10H7は,モデルキャリブレーションの全般的向上に寄与するナイーブコピー動作を抑えることを示した。自己修復はいくつかのメカニズムによって実施され、そのうちの1つはコピー抑制であり、狭いタスクにおける行動の39%が説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 23:37:24 GMT)
Deconstructing Cooperation and Ostracism via Multi-Agent Reinforcement Learning [3.4]
一方のエージェントが常に協力している場合でも,ネットワークのリワイアリングが相互協力を促進することを示す。また、オストラシズムだけでは協力を浮かび上がらせるには不十分であることも分かっています。本研究は,協力の出現に必要な条件とメカニズムについて考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 23:18:55 GMT)
On Solving Close Enough Orienteering Problem with Overlapped Neighborhoods [3.4]
非一様ランダム化近傍( CEOP-N)の完全配向問題本研究では,Particle Swarm Optimization (PSO) と Ant Colony System (ACS) - CRaSZe-AntS に基づくハイブリッドアルゴリズムを提案する。以上の結果から, CRaSZe-AntSは, 単独の戦略に比べて, 時間を大幅に短縮できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:02:34 GMT)
Robust Losses for Decision-Focused Learning [3.3]
決定に焦点をあてた学習アプローチは、最適下決定における後悔を最小限に抑えるために提案されている。本稿では,アレータリック不確かさが経験的後悔の精度に及ぼす影響を代理として評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:45:10 GMT)
Optimal one-shot entanglement sharing [3.3]
本稿では,高忠実度エンタングルメントの共有を目的として,量子チャネルを一度使用する現実的な環境について論じる。任意のチャネルに対して、この最大忠実度とそれを実現する最適入力の両方を容易に見つける方法を提供する。これにより、チャンネルを複数回使用しても、ワンショット設定で見られる最大忠実度と最適入力が拡張されるという意味で、完全な理解が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:13:07 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） (Fri, 6 Oct 2023 03:09:01 GMT)
Conversational Financial Information Retrieval Model (ConFIRM) [3.1]
本稿では,照会意図の分類と知識ベースラベリングに適した LLM ベースの財務情報検索モデル ConFIRM を提案する。 ConFIRMは,1)ドメイン固有の問合せペアを合成する手法,2)クエリ分類タスクのためのパラメータ効率の良い微調整手法の評価,の2つのモジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:31:05 GMT)
AI Regulation in Europe: From the AI Act to Future Regulatory Challenges [3.1]
両哲学の要素を組み合わせるハイブリッドな規制戦略を論じている。本稿は、AI法を、AIがもたらす多面的課題に対処するための、先駆的な立法努力として検討する。同社は、高性能で潜在的にオープンソースなAIシステムへのアクセスを規制するプロトコルを作成するための即時アクションを提唱している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 07:52:56 GMT)
Cost-Effective Retraining of Machine Learning Models [2.9]
データが時間とともに変化するにつれて、そのパフォーマンスを維持するためには、機械学習(ML)モデルを再トレーニングすることが重要です。これにより、再トレーニングの頻度が高過ぎると、不要な計算コストが発生し、再トレーニングが不十分になる。本稿では,MLモデルをいつ再トレーニングするかを自動かつ費用対効果で決定するMLシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:02:29 GMT)
A Comprehensive Performance Study of Large Language Models on Novel AI Accelerators [2.9]
大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの課題に対処するための有望なアプローチと考えられている。専門のAIアクセラレータハードウェアシステムは、最近、AIアプリケーションの高速化に利用できるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:55:57 GMT)
Slogan Generation with Noise Perturbation [2.8]
本稿では,新たに提案した1:Nマッチングペアデータセット上で,ノイズメトリクスを持つ事前学習型トランスフォーマーT5モデルを活用する新しいアポラチを提案する。 ROUGE1, ROUGELおよびCosine similarityに基づいて生成したスローガンを評価し, スローガンの特異性, コヒーレンス, 流布度の観点からヒトと評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:48:48 GMT)
Graph learning in robotics: a survey [2.6]
この記事では、アーキテクチャ、トレーニング手順、アプリケーションなど、グラフベースのモデルの基礎について述べる。また、適用された設定で発生する最近の進歩と課題についても論じている。本論文は,グラフ構造学習の恩恵を受ける様々なロボット応用の広範なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:52:25 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Benchmark Biomedical Text Processing Tasks [2.5]
本稿では,バイオメディカル・タスクのベンチマークにおいて,LLM(Large Language Models)の性能を評価することを目的とする。我々の知る限りでは、生物医学領域における様々なLSMの広範な評価と比較を行う最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:16:28 GMT)
Searching for Optimal Runtime Assurance via Reachability and Reinforcement Learning [2.4]
あるプラントのランタイム保証システム(RTA)は、バックアップコントローラで安全性を確保しながら、信頼できないまたは実験的なコントローラの運動を可能にする。既存のRTA設計戦略は、過度に保守的であることで知られており、原則として、安全違反につながる可能性がある。本稿では、最適RTA設計問題を定式化し、それを解決するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:45:57 GMT)
Multilingual Natural Language Processing Model for Radiology Reports -- The Summary is all you need! [2.3]
マルチリンガルテキスト・トゥ・テキスト・トランスフォーマに基づくモデルを微調整することで、放射線学印象の生成を自動化した。ブラインドテストでは、2人の放射線学者が、システム生成サマリーのうち少なくとも70%は、品質が対応する人文サマリーと一致または上回っていることを示した。本研究は,複数の言語モデルにおいて,放射線学レポートの要約に特化している他のモデルと,特に放射線学レポートの要約に特化していないモデルとを比較検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:54:49 GMT)
Impact of Gender on the Evaluation of Security Decisions [2.2]
セキュリティの決定は、偏見判断の余地を残した不確実な条件下で、人間のアナリストによってなされる。我々は、性別や教育などの人口層がこれらの判断にどう影響するかを実証的研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:55:09 GMT)
Acoustic and linguistic representations for speech continuous emotion recognition in call center conversations [2.1]
本稿では,AlloSat corpus へのトランスファー学習の一形態として,事前学習した音声表現の利用について検討する。実験により,事前学習した特徴を用いて得られた性能の大きな向上を確認した。驚いたことに、言語内容が満足度予測の主要な要因であることは明らかでした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 10:22:51 GMT)
A Cluster-Based Opposition Differential Evolution Algorithm Boosted by a Local Search for ECG Signal Classification [2.0]
本稿では、ECG信号分類のための改良された微分進化(DE)アルゴリズムに基づく新しいアプローチを提案する。実験の結果,提案アルゴリズムは従来の学習アルゴリズムよりも優れた結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:03:47 GMT)
Leveraging Self-Consistency for Data-Efficient Amortized Bayesian Inference [1.9]
本稿では,償却ベイズ推定の効率と精度を向上させる手法を提案する。我々は,関節モデルの近似表現に基づいて限界確率を推定する。我々は、この対称性の違反を損失関数として定式化し、条件付きニューラル密度推定器の学習ダイナミクスを加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:41:41 GMT)
DEFT: A new distance-based feature set for keystroke dynamics [1.9]
キーストローク力学では従来考えられていなかった概念であるキーボード上のキー間の距離に基づく新しい特徴セットを提案する。我々は、DEFT機能と以前に使用したキーストロークダイナミック機能を組み合わせることで、DEFTモデルを構築する。 DEFTモデルはデバイスに依存しないように設計されており、3つの一般的なデバイスで有効性を評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 07:26:40 GMT)
Weakly supervised training of universal visual concepts for multi-domain semantic segmentation [1.8]
深層教師付きモデルには、大量のトレーニングデータを吸収する前例のない能力がある。異なるデータセットは、しばしば非互換なラベルを持つ。我々はラベルを普遍的な視覚概念の結合と見なしている。本手法は,トレーニングデータセットに別々にラベル付けされていない視覚概念を学習すると同時に,競合するデータセット内およびクロスデータセットの一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:44:06 GMT)
Segmented Harmonic Loss: Handling Class-Imbalanced Multi-Label Clinical Data for Medical Coding with Large Language Models [1.6]
実生活雑音データに対するLLM(Large Language Models)の効果を評価する。マルチラベルシナリオにおいて,ほとんどの医療データにおいて,過度なクラス不均衡に対処する新たな損失関数であるSegmented Harmonic Lossを開発した。実験の結果,提案した損失をトレーニングすると,LLMはノイズの多い長期データセットにおいても大きな性能向上を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:20:28 GMT)
A General Approach to Dropout in Quantum Neural Networks [1.6]
オーバーフィッティング(Overfitting)とは、与えられたモデルがトレーニングデータを過度に学習した場合に発生する現象である。量子ニューラルネットワークが学習モデルとして登場したことで、オーバーフィッティングが問題になるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:39:30 GMT)
Bringing Quantum Algorithms to Automated Machine Learning: A Systematic Review of AutoML Frameworks Regarding Extensibility for QML Algorithms [1.4]
本稿では、量子機械学習(QML)アルゴリズムを組み込む能力について、既存のAutoMLフレームワークの選択アプローチと分析について述べる。そのため、利用可能なオープンソースツールは市場概要に集約され、適切なフレームワークは、マルチフェーズのマルチ基準アプローチで体系的に選択されます。ハードウェアおよびソフトウェア制約に対するQC固有のパイプラインステップと決定特性を備えた拡張型量子機械学習(AutoQML)フレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:21:16 GMT)
Exploiting Transformer Activation Sparsity with Dynamic Inference [1.4]
本稿では,トランスフォーマーモデルの推論コストを大幅に削減する動的スカラートランスフォーマー推論(DSTI)を提案する。 BERTベース分類モデルでは,推定コストを約60%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:34:51 GMT)
Quantum communications feasibility tests over a UK-Ireland 224-km undersea link [1.3]
イギリス(イギリス)のサウスポート(イギリス)とアイルランド(アイルランド)のポートレーン(IE)の間に展開された産業用224km海底光ファイバーリンク上での量子通信の実現可能性研究を行う。位相ドリフト, 偏光安定性, 絡み合った光子の到着時刻を特徴付けることにより, 初めて国際UK-IE量子通信を実現するためのリンクの適合性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 10:17:41 GMT)
Quantized Transformer Language Model Implementations on Edge Devices [1.3]
Bidirectional Representations from Transformers (BERT) のような大規模なトランスフォーマーベースモデルは自然言語処理(NLP)アプリケーションに広く利用されている。これらのモデルは最初、数百万のパラメータを持つ大きなコーパスで事前訓練され、下流のNLPタスクのために微調整される。これらの大規模モデルの大きな制限の1つは、大きなモデルサイズと推論遅延の増加のため、リソース制限されたデバイスにデプロイできないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 01:59:19 GMT)
Time and energy bounds of driven quantum operations for quantum computing [1.3]
エンタングルメントによって引き起こされる誤差は、駆動のエネルギーと逆向きにスケールすることを示す。また、与えられた目標状態を同じ忠実度で達成するためには、論理量子ビットの単一駆動的進化をエネルギー的により効率的に行うことが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:03:10 GMT)
Detecting Semantic Conflicts using Static Analysis [1.2]
本稿では,2人の開発者によるコントリビューションをマージする際に,静的解析を用いて干渉を検出する手法を提案する。統合シナリオから抽出した99個の実験単位のデータセットを用いて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:13:16 GMT)
Leveraging Data Geometry to Mitigate CSM in Steganalysis [1.1]
運用シナリオでは、ステガノグラフィーは様々なセンサーや処理パイプラインのカバーセットを使用し、研究者がステガノリシスモデルを訓練するために使用するものとは大きく異なる。これにより、アウト・オブ・ディストリビューション・カバー(一般にCSM(Cover Source Mismatch)と呼ばれる)を扱う場合、必然的なパフォーマンスギャップが生じる。本研究では,テストイメージを同じパイプラインで処理するシナリオについて考察する。本研究の目的は,ターゲットに対する最大一般化を可能にするトレーニングデータセットを特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:08:25 GMT)
Marketing to Children Through Online Targeted Advertising: Targeting Mechanisms and Legal Aspects [1.1]
YouTubeでは、広告主はターゲティングベースのターゲティングを通じて特定のビデオを見ているユーザーに広告をターゲティングすることができる。本研究では,子ども向けビデオに配置に基づくターゲティングが可能であり,子供向けマーケティングが可能であることを示す。さらに広告実験では、広告主はプロファイリング(興味、場所、行動など)に基づくターゲティングと、子供向けビデオの配置に基づく広告を併用できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:10:39 GMT)
Semantic segmentation of longitudinal thermal images for identification of hot and cool spots in urban areas [1.1]
本研究は,都市部におけるホットスポットとクールスポットを識別するために,近隣スケールで収集したセマンティック・セグメンテーション・縦・空間的にリッチな熱画像の解析を行う。サーマルイメージデータセットのサブセットを使用して、最先端のディープラーニングモデルをトレーニングし、さまざまな都市の特徴を抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:41:39 GMT)
Convolutional Motif Kernel Networks [1.1]
我々のモデルは、小さなデータセットでしっかりと学習でき、関連する医療予測タスクで最先端のパフォーマンスを達成できることを示す。提案手法はDNAおよびタンパク質配列に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:57:45 GMT)
On convex decision regions in deep network representations [1.1]
機械学習型潜在空間における概念領域の凸性の概念について検討する。凸性は基本的な再パラメータ化に対して堅牢であることを示す。近似凸性は、複数のアプリケーション領域における神経表現において広く見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:58:58 GMT)
Automatic Aspect Extraction from Scientific Texts [0.9]
我々は,タスク,コントリビューション,メソッド,コンクルージョンといった側面を付加した,ロシア語の科学テキストのクロスドメインデータセットを提示する。異なる領域のアスペクト表現にはいくつかの相違があることが示されるが、我々のモデルは限られた数の科学領域で訓練されており、新しい領域に一般化することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 07:59:54 GMT)
Excision and Recovery: Enhancing Surface Anomaly Detection with Attention-based Single Deterministic Masking [0.9]
エクシデンス・アンド・リカバリ(EAR)と呼ばれる新しいリコンストラクション・バイ・インペインティング手法を提案する。我々は、事前に訓練された空間的注意モデルを用いて、隠蔽すべき潜在的な欠陥領域を予測する。 EARは最先端の手法よりも優れたAD性能と高いスループットを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:40:48 GMT)
Convergent ADMM Plug and Play PET Image Reconstruction [0.9]
モデルに基づく変分再構成を結合したハイブリッドPET再構成アルゴリズムと、個別に学習したDeep Neural Networkオペレータの応用について検討する。本稿では,ADMMアルゴリズムを提案し,現実的な[18F]-FDG合成脳検査において,提案手法が有意な定点への収束を実験的に導くことを示す。提案した制約がDNNの学習中に適用されない場合,ADMMアルゴリズムは収束しないことを実験的に観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:01:32 GMT)
FASER: Binary Code Similarity Search through the use of Intermediate Representations [0.9]
クロスアーキテクチャバイナリコード類似性検索は、多くの研究で研究されている。本稿では,Function as a String Encoded Representation (FASER)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:17:42 GMT)
Snail Homing and Mating Search Algorithm: A Novel Bio-Inspired Metaheuristic Algorithm [0.9]
提案したSHMSアルゴリズムは,複数の単モーダル関数と多モーダル関数を解くことによって検討する。 SHMSアルゴリズムの現実的な応用は、エンジニアリング設計領域で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 05:18:48 GMT)
Platform and environment requirements of a satellite quantum test of the Weak Equivalence Principle at the $10^{-17}$ level [0.8]
Space Time ExplorerとQUantum EquivalencePrinciple Space Test (STE-QUEST)が最近提案され、弱い等価原理(WEP)の精度テストを実施することを目的としている。衛星に搭載された高精度量子センシングの理想的な運用条件を利用して、WEPの違反を10-17ドルのレベルまで検出することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:59:01 GMT)
Vector Space Semantics for Lambek Calculus with Soft Subexponentials [0.8]
ソフト部分集合を用いたランベック計算のためのベクトル空間意味論を開発する。パラサイトギャップ名詞句の合成ベクトル解釈と,アナフォラとエリプシスを用いた談話単位を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:41:19 GMT)
GENER: A Parallel Layer Deep Learning Network To Detect Gene-Gene Interactions From Gene Expression Data [0.8]
本稿では,遺伝子発現データを用いた遺伝子関係の同定専用に設計された並列層深層学習ネットワークを提案する。本モデルでは,BioGRIDとDREAM5の組み合わせによる平均AUROCスコア0.834を達成し,遺伝子間相互作用を予測する競合手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:53:50 GMT)
Autoregressive Neural Quantum States with Quantum Number Symmetries [0.6]
自己回帰サンプリングを任意の数の量子数対称性に適合させるフレームワークを開発する。複数の対称性を持つ分子に対して電子構造計算を実行することにより、その利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:29:06 GMT)
Predicting China's CPI by Scanner Big Data [0.6]
本研究は、中国アントビジネスアライアンスが提供するスーパーマーケット販売のスキャナーデータを利用する。 S-FCPIに基づく複数の機械学習モデルを構築し、数ヶ月でCPIの成長率を定量的に予測する。 S-FCPIは、CPIよりも高頻度で広い地理的次元の商品価格の変化を反映できるだけでなく、マクロ経済活動を監視するための新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:12:08 GMT)
Dynamic predictability and spatio-temporal contexts in human mobility [0.6]
本研究では,個人レベルのモビリティパターンが,モビリティにおける規則性の性質について,多種多様な情報を伝達する方法について検討する。以上の結果から,予測可能性状態における文脈的・活動的シグネチャの存在が示唆され,短期的・高次モビリティ予測へのデータ駆動型アプローチの可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:06:03 GMT)
Simple High Quality OoD Detection with L2 Normalization [0.5]
トレーニング期間中に,標準的なディープラーニングアーキテクチャに簡単な修正を加えることを提案する。テスト時にL2正規化を除去すると、特徴ベクトルの大きさは驚くほど良いOoD検出値となる。競争力のある結果は、標準のResNet18上でのトレーニングの60エポックでのみ可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:14:21 GMT)
Threat Trekker: An Approach to Cyber Threat Hunting [0.5]
脅威狩りはサイバー攻撃を探索し、検出し、緩和するための積極的な方法論である。本稿では,Threat Trekkerと呼ばれる新しい機械学習パラダイムを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:29:41 GMT)
Mapping the DeFi Crime Landscape: An Evidence-based Picture [0.5]
分散型金融(DeFi)は多くの利益主導型犯罪の標的となっている。この研究は、DeFiセクターをターゲットとした利益主導型犯罪の総合的な評価を初めて提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:25:12 GMT)
TNDDR: Efficient and doubly robust estimation of COVID-19 vaccine effectiveness under the test-negative design [0.5]
テスト陰性設計(TND)は、結果依存サンプリングによる選択バイアスの影響を受けやすい。我々はTNDDR(TND-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D- D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D カナダ・クエベック州の地域在住高齢者(高齢者60ドル以上)の管理データセットに、COVID-19 VEを推定するために適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 20:40:59 GMT)
ByteStack-ID: Integrated Stacked Model Leveraging Payload Byte Frequency for Grayscale Image-based Network Intrusion Detection [0.5]
ByteStack-IDはパケットレベルの侵入検知に適した先駆的なアプローチである。われわれのアプローチはパケットレベルの情報にのみ基づいている。提案手法は,マルチクラス分類タスクにおいて,例外的に81%のマクロF1スコアを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 07:30:02 GMT)
Dementia Assessment Using Mandarin Speech with an Attention-based Speech Recognition Encoder [0.4]
本稿では,マンダリン話者に適した認知症評価システムを構築するために,音声認識モデルを利用する。 99名の被験者からマンダリン音声データを収集し, 地域病院から臨床評価を得た。アルツハイマー病の診断では92.04%の精度で, 平均絶対誤差は9%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 03:04:11 GMT)
T-Rep: Representation Learning for Time Series using Time-Embeddings [0.4]
本稿では,時系列表現を時間ステップの粒度で学習する自己教師型T-Repを提案する。 T-Repはその特徴抽出器と共に時間のベクトル埋め込みを学び、時間的特徴を抽出する。下流分類,予測,異常検出タスクにおけるT-Repの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:45:28 GMT)
Rapid transform optimisation strategy for decoherence-protected quantum register in diamond [0.3]
ダイヤモンド中の窒素空孔色中心に関連する脱コヒーレンス保護スピンは、顕著な長いコヒーレンス時間を保持している。我々の研究は、複数の最適化手法を用いて最適化された全マイクロ波制御戦略を提供し、スムーズなニアゼロエンドポイント制御フィールドのセットで処理時間を80ドル削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:46:10 GMT)
Hybrid Search method for Zermelo's navigation problem [0.2]
本稿では,Hybrid Searchアルゴリズムという新しいアルゴリズムを提案する。ツェルメロの航法初期価値問題とフェラロ・マルティン・デ・ディエゴ・アルマグロを統合している。合成ベクトル場と実海流データに対するハイブリッド探索アルゴリズムの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:33:25 GMT)
DeMiST: Detection and Mitigation of Stealthy Analog Hardware Trojans [0.2]
キャパシタンスベースのAHT(Analog Hardware Trojan)は、既存のほとんどのHT検出技術をバイパスできる最もステルスなHTの1つである。本稿では,そのようなキャパシタンスに基づくAHTの検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 03:45:41 GMT)
Parameter estimation with limited access of measurements [0.1]
本稿では,パラメータ推定を行うための理論的枠組みを提案する。非最適測定が推定精度に与える影響を解析する。観測値が最適値に閉まれば,推定精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 05:34:32 GMT)
Adaptive Input-image Normalization for Solving the Mode Collapse Problem in GAN-based X-ray Images [0.1]
この研究は、適応入力-画像正規化をDeep Conversaal GANとAuxiliary GANと統合してモード崩壊問題を緩和する利点の実証的な実証に寄与する。その結果, 適応入出力正規化によるDCGANとACGANは, 非正規化X線画像でDCGANとACGANより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 00:45:00 GMT)
Answering Subjective Induction Questions on Products by Summarizing Multi-sources Multi-viewpoints Knowledge [0.0]
本稿では,製品に対する主観的誘導質問に対する回答の分野における新しい課題を提案する。この種の質問に対する答えは普遍的ではないが、多くの観点から解釈できる。満足した答えは、これらの主観的な意見を複数の情報源から要約し、客観的な知識を提供することができるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:35:20 GMT)
Coding by Design: GPT-4 empowers Agile Model Driven Development [0.0]
この研究は、アジャイルモデル駆動開発(MDD)アプローチを提供し、OpenAIのGPT-4を使ってコードの自動生成を強化する。私たちの研究は、現行のMDDメソッドへの重要な貢献として"アジリティ"を強調しています。最終的に、GPT-4を利用して、最後のレイヤはJavaとPythonの両方でコードを自動生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:05:05 GMT)
Written and spoken corpus of real and fake social media postings about COVID-19 [0.0]
データは言語データ中のパターンを検出するためにLingguistic Inquiry and Word Count (LIWC)ソフトウェアを用いて分析された。その結果, 偽ニュースと実ニュースを区別する言語的特徴の集合が, 文章データと音声データの両方で示されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:21:04 GMT)
VTON-IT: Virtual Try-On using Image Translation [0.0]
我々は,セマンティックセグメンテーションと生成的対向的アーキテクチャに基づく画像翻訳ネットワークを通じて,フォトリアリスティックな翻訳画像を作成しようとする。本稿では、RGB画像、所望の身体部分のセグメントを抽出し、セグメント化された身体領域にターゲット布をオーバーレイする、新しい画像ベースの仮想トライオンアプリケーションVTON-ITを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:47:20 GMT)
Understanding & Generalizing Unique Decompositions of Generators of Dynamical Semigroups [0.0]
量子力学的半群のすべての生成元は、両方のトレースが消滅すると仮定して、一意に閉部分と散逸部分に分解されることを示す。また、上記の分解は、B$重み付き内積に関するものであることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 06:19:04 GMT)
Ultimate limit on learning non-Markovian behavior: Fisher information rate and excess information [0.0]
時系列データからプロセスの未知のパラメータを学習する基本的な限界に対処する。観測時間とともに最適な推測がいかにスケールするかを示す、正確な閉形式表現を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 01:53:42 GMT)
Towards Increasing the Robustness of Predictive Steering-Control Autonomous Navigation Systems Against Dash Cam Image Angle Perturbations Due to Pothole Encounters [0.0]
自動車メーカーは、自動運転車のための自動ナビゲーションとステアリング制御アルゴリズムを作成するために競争している。これらの自律システムにポットホール回避を組み込む研究が進行中である。ポットホールを打つときのカメラアングルの摂動は、予測されたステアリングアングルの誤差を引き起こす。本稿では,このような角度摂動を補償し,ステアリング制御予測アルゴリズムの誤差を低減する新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 00:58:52 GMT)
Tool Wear Segmentation in Blanking Processes with Fully Convolutional Networks based Digital Image Processing [0.0]
本稿では,600spmのツールの高解像度画像を,セマンティックセグメンテーション深層学習アルゴリズムを用いてキャプチャし,処理する方法を示す。 125,000枚のツールの画像が連続するストロークから撮影され、顕微鏡画像が観察され、摩耗面を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:40:16 GMT)
The sine-Gordon model from coupled condensates: a Generalized Hydrodynamics viewpoint [0.0]
2つの1次元準凝縮体の干渉パターンからSine-Gordonの実現を解析する。 sine-Gordon が可積分場理論であるにもかかわらず、トラップ誘起不均一性が励起の不安定性の原因となり、この効果を正確に解析した結果が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:00:01 GMT)
The WayHome: Long-term Motion Prediction on Dynamically Scaled [0.0]
自動運転車にとって重要な課題の1つは、周囲の環境における他の物体の動きを正確に予測できることである。我々は、自律走行車近傍のすべての交通参加者に対して、ニューラルネットワークに基づくモデルで複数のヒートマップを予測する。ヒートマップは、最も将来的な位置に対応する座標を抽出する新しいサンプリングアルゴリズムの入力として使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:17:46 GMT)
The Impact of Equal Opportunity on Statistical Discrimination [0.0]
契約可能な信念は、企業がグループ間で真の正の利率を等しくする決定ポリシーを選択することを要求できるようにする。これにより、規制機関のツールキットは、肯定的な行動のような信念のない規制を越えて拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 20:57:34 GMT)
The Concept of Decentralization Through Time and Disciplines: A Quantitative Exploration [0.0]
分散化を参照する学術論文425,144件の分析を行う。この話題に関する論文の数は1950年代以降指数関数的に増加している。 2021年、154年の1人の著者は、記事のタイトルや要約において、分散化について言及した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 10:24:31 GMT)
The Born Rule 1s a Feature of Superposition [0.0]
重ね合わせ事象は通常の有限確率理論に追加される。原始規則は自然に重ね合わせの数学から生じる。数学が$mathbbRn$の代わりに$mathbbCn$を使用する場合、それ以上の説明は必要ない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:06:02 GMT)
SwimXYZ: A large-scale dataset of synthetic swimming motions and videos [0.0]
スイムXYZは,スイミングモーションとビデオの合成データセットである。 SwimXYZは340万フレームに3Dと3Dの関節が付加されており、SMPLパラメーター形式では240のスイミングモーションが記録されている。このデータセットを公開することに加えて、スイムストローククラスタリングおよび2次元ポーズ推定におけるSwimXYZのユースケースを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:33:24 GMT)
Spreading of information on a network: a quantum view [0.0]
本稿では,複雑な多層ネットワークによる情報拡散のモデル化について述べる。 1つは(H,$)誘起力学に基づくもので、もう1つはゴリーニ=コサコフスキー=スダルシャン=リンドブラッド方程式に基づくものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:14:50 GMT)
Spontaneous Formation of Exceptional Points at the Onset of Magnetism [0.0]
トポロジカル半金属中の対称性に保護された結節点は、長距離秩序の開始時に対称性を破る揺らぎによって、一対の一般的な安定な例外点 (EP) に昇格することができる。動的平均場理論の枠組みにおいて、顕微鏡的マルチバンドハバードモデルを非摂動的に解くことで、この現象の数値的な証拠を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:32:23 GMT)
Sleep Stage Classification Using a Pre-trained Deep Learning Model [0.0]
EEGMobileは脳波の脳波スペクトログラムから学習する機械学習モデルである。このモデルは"Sleep-EDF20"と呼ばれる公開データセットで86.97%の精度を達成し、他の研究者によって提案されたモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:18:32 GMT)
Simulating photon counting from dynamic quantum emitters by exploiting zero-photon measurements [0.0]
ゼロ光子計測結果に隠された情報を利用すると、時間積分光子計数シミュレーションの指数的高速化が得られることを示す。これにより、前例のないレベルの物理的詳細を持つ大規模なフォトニクス実験のシミュレーションが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:11:16 GMT)
Scale limited fields and the Casimir effect [0.0]
我々は、量子場のスケール限定分解能の観点から、カシミール効果の計算を再考する。連続ウェーブレット変換を用いて、スケールの自由度を導入し、それを観測的あるいは基本的な解像度制限のシミュレートに制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:34:25 GMT)
Risk factor aggregation and stress testing [0.0]
ストレステスト(英語: Stress testing)とは、金融またはマクロ経済の悪いシナリオをポートフォリオに適用することを指す。我々は,PCAやオートエンコーダといった教師なし学習から次元還元技術を適用することで,リスク要因の範囲を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:09:13 GMT)
Remote restoring of $(0,1)$-excitation states and concurrence scaling [0.0]
1次コヒーレンス行列を復元すると、0次コヒーレンス行列の1-励起ブロックが復元されることを示す。このような復元はまた、転送された状態の任意の2つのキュービット間の共起をスケールさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:45:21 GMT)
Randomized adaptive quantum state preparation [0.0]
コスト関数を最小化し、適応的に構築された量子回路を介して所望の量子状態を作成する。ほぼ全ての初期状態に対して、対象状態への収束が達成できるという理論的議論と数値的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:29:07 GMT)
Quantum kernels for classifying dynamical singularities in a multiqubit system [0.0]
量子カーネルを用いて、多ビット系に対するレート関数の動的特異点を分類する。以上の結果から,この量子力学臨界問題を物理的にインスピレーションされた量子カーネルを用いて効率的に解くことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:01:37 GMT)
Quantum computing using floating electrons on cryogenic substrates: Potential And Challenges [0.0]
我々は比較的新しいqubitプラットフォーム、floating-electron-based qubitsを紹介した。液体ヘリウムや固体ネオンの表面上に真空に浮かぶ電子が量子ビットの候補として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:38:37 GMT)
Quantum Optimization: Lagrangian Dual versus QUBO in Solving Constrained Problems [0.0]
本稿では,ラグランジアン双対性の概念を離散化された断熱量子計算の枠組みに組み込むことにより,制約付き最適化問題の解法を提案する。回路モデル-フォールトトレラント量子計算の設定において,本手法が回路深さの2次改善を実現し,制約に依存しない回路幅を維持できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:09:55 GMT)
Postselection-free learning of measurement-induced quantum dynamics [0.0]
状態の計測後アンサンブルの学習特性を学習するための汎用推論手法を提案する。即時的な応用として,実験における量子状態設計の出現を検証するために本手法が有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:06:06 GMT)
Phonon Signatures in Photon Correlations [0.0]
熱浴中において, ビブロニック分子から放出されるフォノンと光子の2次2次相関関数は, 集束および集束防止効果を示す。相関関数が検出順序に強く依存していることを示し、フォノンダイナミクスが光の放出にどのように影響するかを洞察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:09:35 GMT)
Overview of AdaBoost : Reconciling its views to better understand its dynamics [0.0]
1995年、FreundとSchapireはAdaBoostを導入した。本稿では、AdaBoostで得られるすべてのビューをカバーしようとします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:02:33 GMT)
Optimal Ramsey interferometry with echo protocols based on one-axis twisting [0.0]
本稿では,2つの一軸ツイスト(OAT)演算を含む一般化ラムゼープロトコルの変分クラスについて検討する。本稿では,信号インプリントの軸,OAT相互作用,および最終射影測定の方向を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:34:47 GMT)
On the Leakage of Fuzzy Matchers [0.0]
本稿では,距離評価における情報漏洩の詳細な解析を行う。漏洩はマルウェアの感染や、弱いプライバシー保護マッチの使用によって起こりうる。データプライバシに関するセキュリティへの影響だけでなく、情報漏洩シナリオの完全なカタログも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:57:01 GMT)
Observation of collapse and revival in a superconducting atomic frequency comb [0.0]
単一共振器モードに強く結合した個々の人工原子によって形成される原子周波数コムを実証する。真空ラビスプリットコムを形成する5つの超伝導量子ビットの構成的および周期的再評価の結果、このリカバリダイナミクスが出現することを示す。将来的には、同様のデバイスを、チューナブルなその場保存時間を持つメモリや、古典的でない光子統計を持つオンチップ周期パルス発生装置として使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:33:28 GMT)
Non-Hermiticity in quantum nonlinear optics through symplectic transformations [0.0]
フォック空間上の第二量子化されたエルミート・ハミルトニアンが非エルミート的有効ハミルトニアンをもたらすことを示す。我々は特異値分解法により任意の非単位過程をシミュレートする量子光学的スキームを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:41:46 GMT)
Nature of Nonlocality in a triangle network based on EJM [0.0]
入力なしクローズド量子ネットワークシナリオにおける非局所性の定義は、近年、新たな関心領域となっている。 Gisin, in[Entropy 21 325], proposed a possible condition for non-tri-locality of trivial no-input closed network scenario, triangle network。研究チームは[npj Quantum Information ( 2020) 6:70]で、Gisinの確率境界を支持する数値的な証拠の断片を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 22:59:42 GMT)
Multi-decadal Sea Level Prediction using Neural Networks and Spectral Clustering on Climate Model Large Ensembles and Satellite Altimeter Data [0.0]
本稿では,この長期海水準予測の挑戦的応用における機械学習(ML)の可能性を示す。我々は,海面トレンドを予測できる完全連結ニューラルネットワーク(FCNN)を用いた教師あり学習フレームワークを開発した。また、空間データセットを分割し、各セグメント領域に専用のMLモデルを学習する効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 19:06:43 GMT)
Minors solve the elliptic curve discrete logarithm problem [0.0]
本稿では楕円曲線離散対数問題の解法を検討する。初期の研究に続いて、楕円曲線が定義される同じ有限体上の行列の零部分を求めることでこの問題を解こうとした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 10:05:25 GMT)
Microscopic origin of the quantum Mpemba effect in integrable systems [0.0]
ムペンバ効果(Mpemba effect)は、非平衡状態は、平衡からさらに離れるとより速く緩和する。 U(1)保存電荷を持つ閉体系で発生するMpemba効果の量子バージョンについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:59:17 GMT)
Measurement of ultrashort bi-photon correlation times with an integrated two-colour broadband SU(1,1)-interferometer [0.0]
双光子相関時間は、多くの量子分光法における重要な性能識別子である。ここでは、スペクトルと時間差の同時測定により、100,mathrmfs$の超短二光子相関時間を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:51:30 GMT)
Many-Body-Expansion Based on Variational Quantum Eigensolver and Deflation for Dynamical Correlation [0.0]
我々は、多体展開(MBE)フレームワークを用いて、仮想軌道を増量して電子構造を断片に分解する。本研究の目的は, 変動量子固有解法とデフレアルゴリズムを用いて, 各フラグメントの基底および励起状態エネルギーを正確に解くことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 00:33:30 GMT)
Making sense of relativistic Wigner friend scenarios [0.0]
ウィグナーフレンドリーなシナリオは、測定を考慮に入れているときに量子論に固有の困難を浮き彫りにする。これらのシナリオにおける相対論的制約の役割に特に重点を置く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 11:32:03 GMT)
Long-range Ising spins models emerging from frustrated Josephson junctions arrays with topological constraints [0.0]
ジョセフソン接合のフラストレーションのあるかごめ格子を解析し、様々な古典的および量子的位相を同定する。フラストレーション状態においては、マクロの位相は、カゴメ格子の各基本要素を貫通する渦/反渦の異なるパターンから構成される。コヒーレント量子状態において、基底状態の退化と高度に絡み合った状態の出現を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:29:30 GMT)
Loading atoms from a large magnetic trap to a small intra-cavity dipole trap [0.0]
磁気トラップからのルビジウム-87原子の冷却アンサンブルの最適化は, トラップの体積ミスマッチが大きいにもかかわらず, 効率がよいことを示す。共振器レーザを用いることで、状態非依存のトラップを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:33:14 GMT)
Learning to Grasp: from Somewhere to Anywhere [0.0]
品質多様性(QD)法は,ロボット形態の異なる特定のポーズで物体の把握を学習する方法を検討した。本研究では,新しいオブジェクトポーズにQD生成トラジェクトリを適用するパイプラインを導入する。何百もの軌道が、複数の物体と異なるロボット装置で現実世界に展開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:16:00 GMT)
Large Language Models [0.0]
これらの講義は、数学や物理学の背景を持つ読者向けに書かれたもので、簡単な歴史と芸術の現状について調査する。次に、LLMの動作方法と、テキスト中の次の単語を予測するためにトレーニングされたモデルが、インテリジェンスを表示する他のタスクを実行できる、という現在のアイデアについて調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:13:46 GMT)
Keyword Augmented Retrieval: Novel framework for Information Retrieval integrated with speech interface [0.0]
言語モデルを用いた構造化データと非構造化データの組み合わせによる幻覚なしに、迅速かつ低コストで回答を取得することは、大きなハードルになります。本研究は,大規模言語モデルに提供すべきコンテキストの発見を増大させるキーワードベースの検索フレームワークを開発する。コンテキストが設定されると、LLMはそれを使用して、Q&A用に調整されたプロンプトに基づいた回答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:44:04 GMT)
Interpolating Parametrized Quantum Circuits using Blackbox Queries [0.0]
このようなサロゲートを構築するための2つのアルゴリズムを開発し、性能保証を証明する。構成は、回路のブラックボックス評価に基づいており、量子ハードウェア上でシミュレートまたは実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:42:11 GMT)
Influence of imperfections on tunneling rate in $\delta$-layer junctions [0.0]
シリコン中の$delta$-layerトンネル接合における不完全性の影響について検討する。トンネルギャップ内の1つの荷電不純物は、トンネルの速度を1桁以上変更することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 03:16:22 GMT)
In nomine patris... Elements for a semantics of medieval paternity [0.0]
著者は、モデリングツールとテキストマイニング全般を用いて、このテーマに歴史的セマンティックアプローチを提案する。古代・中世の転換期において、父性の意味的な領域で意味的な破片が生じた。中世の父性は多次元的であり、生物学的側面と霊的側面の両方を包含していた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:10:58 GMT)
Implementation of the Projective Quantum Eigensolver on a Quantum Computer [0.0]
我々は,IBMの量子ハードウェア上でのPQE(Projective Quantum Eigensolver)の性能について検討した。我々は,IBM装置の誤差と不整合性の両方により精度が制限され,ポテンシャルエネルギー曲線全体に沿った正確なエネルギーの4ミリハート (2.5 kcal/mol) 内でエネルギーを得ることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:30:20 GMT)
Hermitian Topologies originating from non-Hermitian braidings [0.0]
一次元においても運動量空間において非エルミート系の複素エネルギーバンドがブレイドすることを示す。我々は、非エルミートバンドをブレイディングする結び目とゼロエネルギーループの間の連結数に一致するエレガントな恒等式を導出する。人工結晶で容易に実現可能な非エルミートブレイディングを用いた典型的な位相位相を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 05:43:43 GMT)
Genetic prediction of quantitative traits: a machine learner's guide focused on height [0.0]
本稿では,機械学習コミュニティにおけるアートモデルの現状と関連する微妙さについて概観する。 heightを連続評価された表現型の例として使用し、ベンチマークデータセット、共同創設者、機能選択、一般的なメトリクスを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 05:43:50 GMT)
Generative Diffusion From An Action Principle [0.0]
スコアマッチングは、物理でよく用いられるようなアクション原理から導出できることを示す。この洞察を用いて、異なる拡散モデルのクラス間の関係を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:00:00 GMT)
Generating scalable graph states in an atom-nanophotonic interface [0.0]
スケーラブルグラフ状態は、測定に基づく量子計算および量子技術における多くの絡み合い支援アプリケーションに不可欠である。本稿では,原子-ナノフォトニックキャビティで調整可能な1次元と2次元の高忠実でスケーラブルなグラフ状態を作成することを提案する。また、状態忠実度の解析を行い、多ビット状態彫刻とシーケンシャル単一光子プローブを用いて状態準備確率を最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 03:33:32 GMT)
From task structures to world models: What do LLMs know? [0.0]
大規模言語モデルにはどのような意味があるのでしょうか? 我々は LLM に「制度的な知識」を与えることで答える。そして、そのような知識が、人間のエージェントによって提示されるより普通の「現実的な」知識とどのように関連しているかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:21:59 GMT)
From barren plateaus through fertile valleys: Conic extensions of parameterised quantum circuits [0.0]
我々は、不毛の高原から肥大な谷に飛び降りるのを好むアプローチを導入する。これらの演算は、パラメータ化されたユニタリ量子回路の円錐拡張によって構成される。さらに,低次元一般化固有値問題に対する最適跳躍方向を求める問題を小さくする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:56:42 GMT)
FluxGAN: A Physics-Aware Generative Adversarial Network Model for Generating Microstructures That Maintain Target Heat Flux [0.0]
本稿では,大規模構造物の高品質な画像を同時に生成できる物理認識型生成逆ネットワークモデルFluxGANを提案する。このモデルは2次元(2次元)の例で訓練した後、3次元(3次元)ドメインでコーティングミクロ組織と物理プロセスを生成することができる。本手法は, 溶射皮膜の設計と最適化を, 様々な用途に応用できる可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 23:13:40 GMT)
Fiber-taper collected emission from NV centers in high-$Q/V$ diamond microdisks [0.0]
繊維結合型マイクロディスクはダイヤモンドの発色中心からの自然放出を高めるための有望なプラットフォームである。コヒーレントモード分光法はQsim 1times105$を測るために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:00:00 GMT)
Fast Neighborhood Search Heuristics for the Colorful Bin Packing Problem [0.0]
CBPP(Colorful Bin Packing Problem)は、Bin Packing Problem(BPP)の一般化である。 CBPPは、一組のアイテムを、それぞれ重量と色で詰めて、限られた容量のビンで梱包する。 CBPPに対するBPPの適応と新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:14:11 GMT)
Exponential Selection and Feedback Stabilization of Invariant Subspaces of Quantum Trajectories [0.0]
量子軌道は、その最小不変部分空間の1つによって指数的に高速に支持されることを示す。さらに、目的とする部分空間への収束を可能にするフィードバック制御戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:32:39 GMT)
Electromagnetic enhancement of one-dimensional plasmonic hotspots along silver nanowire dimer examined by ultrafast surface enhanced fluorescence [0.0]
銀ナノワイヤ(NW)ダイマー間で発生した1次元ホットスポットの電磁(EM)強度のスペクトル特性について検討した。 1D HSs近傍の強化EMの相解析により, サブラジアントモードである双極子-四極子結合プラズモンは, 主にNW径80nm以上の二量体に対するEM増強を生じることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 07:02:19 GMT)
Domain Randomization for Sim2real Transfer of Automatically Generated Grasping Datasets [0.0]
本稿では,実世界において自動生成された把握がどのように活用されるかを検討する。 7000以上のリーチ・アンド・グラス軌道が3つの異なるアームとグリップにQD(Quality-Diversity)法で生成され、それには平行な指と器用な手が含まれ、現実世界でテストされている。ドメインランダム化をより堅牢にするために、ついにQDアプローチが提案され、その結果、フランカリサーチ3アームの転送比は84%となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:26:09 GMT)
Dissecting Smart Contract Languages: A Survey [0.0]
既存のスマートコントラクト実装は、セキュリティ上の脆弱性を含む問題に直面しており、大きな損失と懸念につながっている。これにより、スマートコントラクト言語(SCL)を改善して、実装上の課題を克服し、コード品質を保証するための試みが数多く行われた。本稿では,既存のSCLを比較するための堅牢なフレームワークを提案する。(2)36個のSCLを解析・議論し,比較フレームワークの構築に使用した以上の問題に対処し,(3)将来のSCLの研究・開発のための新しいパラメータを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:22:20 GMT)
Diffusion Random Feature Model [0.0]
本稿では,拡散モデルにインスパイアされた深部ランダム特徴モデルを提案する。サンプルデータの分布と真の分布との一般化境界をスコアマッチングの特性を用いて導出する。ファッションMNISTデータセットとインストゥルメンタルオーディオデータに基づいてサンプルを生成し,本研究の検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:59:05 GMT)
Dense Random Texture Detection using Beta Distribution Statistics [0.0]
本報告では,画像エッジ上にサンプリングされた完全連結点を用いた高密度ランダムテクスチャ検出手法について述べる。この方法はリアルタイムSLAMに基づく移動物体検出に応用され、ポイントは追跡ボックス(ロア)に制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:20:58 GMT)
De-Identification of French Unstructured Clinical Notes for Machine Learning Tasks [0.0]
本稿では,フランス語の医療文書を包括的に同定する手法を提案する。このアプローチは、フランスの公立病院のフランス語医療データセットで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:40:52 GMT)
Comparing Auxiliary Tasks for Learning Representations for Reinforcement Learning [0.0]
本稿では、最先端のオフポリチィRLアルゴリズムで訓練された数百のエージェントに基づいて、一般的な補助的タスクの比較を行う。補助課題による表現学習は,高次元・複雑環境において有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:22:26 GMT)
Cloning, deleting, and hiding in modal quantum theory [0.0]
有限場に基づく実量子理論の類似であるモード量子理論(MQT)の玩具モデルについて検討する。特に,MQTにおけるNo-go'の結果(クローニング,削除,隠蔽など)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 17:42:56 GMT)
Charge-resolved entanglement in the presence of topological defects [0.0]
Su-Schrieffer-Heeger モデルの低層状態における単一間隔での電荷分解エントロピーを計算する。未解決のシステムや純粋なシステムと比較して、絡み合いのよりリッチな構造が現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 12:14:31 GMT)
Characterization of high-fidelity Raman qubit gates [0.0]
モーリス=ショアの動的対称性を持つラマンキュービットゲートの誤差を測定するための簡易かつ高速なトモグラフィー法を提案する。この方法は、同じゲートを何度も繰り返して、小さなコヒーレントエラーを十分に大きな値に増幅する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:15:24 GMT)
Challenges for extensions of the process matrix formalism to quantum field theory [0.0]
有限次元力学系から場の量子論まで、プロセス行列形式論の仮一般化の問題について議論する。粒子オントロジーから場オントロジーの領域への移動を試みたときに起こりうるオープンな問題について概説する。これらの問題に対処し、プロセスマトリックスの形式化の適用範囲を広げることを目標にすれば、問題は解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 21:25:35 GMT)
Can pruning make Large Language Models more efficient? [0.0]
本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャの最適化戦略として,ウェイトプルーニングの適用について検討する。以上の結果から,モデルサイズの大幅な削減は,性能にかなりの妥協を伴わずに達成できることが示唆された。この作業は、モデル効率とパフォーマンスのギャップを埋め、よりスケーラブルで環境に責任のあるディープラーニングアプリケーションへの道を開くことを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 20:28:32 GMT)
C(NN)FD -- deep learning predictions of tip clearance variations on multi-stage axial compressors aerodynamic performance [0.0]
本稿では, ガスタービン用多段軸圧縮機の空力特性に及ぼす先端クリアランス変動の影響をリアルタイムに予測するためのディープラーニングフレームワークの開発と応用について述べる。提案したC(NN)FDアーキテクチャは、産業アプリケーションにスケーラブルであることが証明され、CFDベンチマークに匹敵するリアルタイム精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 14:11:21 GMT)
Beyond the Wigner's friend dilemma: A new indeterminacy-based quantum theory [0.0]
環境決定性に基づく、あるいはEnD量子理論(EnDQT)と呼ばれる新しい局所的、非リレーショナルな単一世界、非崩壊、非超決定論的/再帰的量子論(解釈)を提案する。ある種の量子論とは対照的に、EnDQTは相対性理論と緊張せず、ベル相関の局所因果説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 04:05:38 GMT)
Beyond Tides and Time: Machine Learning Triumph in Water Quality [0.0]
この研究は、データサイエンスの専門家とドメイン固有の知識を持たない人々の両方にとって、堅牢な予測パイプラインを確立することを目的としている。我々の研究は、データサイエンスの専門家とドメイン固有の知識を持たない人々の両方にとって、堅牢な予測パイプラインを確立することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 20:54:42 GMT)
Bell sampling from quantum circuits [0.0]
我々は、量子コンピュータのベンチマークに使用できる、量子計算の普遍的なモデル、ベルサンプリングを見つける。ベルサンプリングでは、ベル基底の量子回路で作成された状態の2つのコピーを測定する。ベルのサンプルは古典的に作りやすく、同時に回路シャドウと呼ばれるものを構成することが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:40:51 GMT)
Availing non-Markovian dynamics in effective negative temperature-based transient quantum Otto engines [0.0]
研究は、有限時間等時過程におけるマルコフ力学と非マルコフ力学の両方を包含する。我々は、有効負の温度ベースで必然的に過渡的な量子オットーエンジンが存在することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 16:13:09 GMT)
Assessment of hybrid machine learning models for non-linear system identification of fatigue test rigs [0.0]
所定の疲労試験ベンチ駆動信号に対するシステム応答の予測は難しい課題である。新しいハイブリッドモデルが提案され、Long Short-Term Memory Networkを用いた既存のアプローチが強化された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:27:23 GMT)
Applying Reinforcement Learning to Option Pricing and Hedging [0.0]
この論文は、金融商品の価格とヘッジにおける強化学習の最近の進歩を概観するものである。従来のBlack and Scholes(1973)モデルを新しい人工知能アルゴリズムでブリッジし、完全にモデルフリーでデータ駆動の方法でオプション価格とヘッジを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:59:12 GMT)
Analysis of the Reasoning with Redundant Information Provided Ability of Large Language Models [0.0]
大きな言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理タスクにまたがる印象的な機能を示している。このギャップに対処するため,Reasoning with Redundant Information Provided (RRIP) と呼ばれる新しいQAタスクが導入された。本研究は,LlaMA2-13B-chatとGPT-3.5 (generative pre-trained transformer 3.5)の2つのLLMを評価し,従来のQAタスクとRRIPタスクとの対比を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 06:20:06 GMT)
An Algorithm to Train Unrestricted Sequential Discrete Morphological Neural Networks [0.0]
本稿では,一般W-演算子の合成によってアーキテクチャが与えられる制約のない連続DMNN(USDMNN)を学習するアルゴリズムを提案する。 USDMNNは、現在進行中の問題に関する事前情報に依存しておらず、実践者が強いドメイン知識を持っていない場合により適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 20:55:05 GMT)
Advancements in Optimization: Adaptive Differential Evolution with Diversification Strategy [0.0]
この研究は2次元空間において単目的最適化を採用し、複数の反復で各ベンチマーク関数上でADEDSを実行する。 ADEDSは、多くの局所最適化、プレート型、谷型、伸縮型、ノイズの多い機能を含む様々な最適化課題において、標準Dより一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 08:47:42 GMT)
A Process for Topic Modelling Via Word Embeddings [0.0]
この研究は、単語の埋め込み、次元の縮小、クラスタリングに基づくアルゴリズムを組み合わせる。目的は、未分類テキストの集合からトピックを取得することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 15:10:35 GMT)
A Physical Theory of Two-stage Thermalization [0.0]
回路幾何学はファントム固有値につながる」ドメインウォールが勝利すると、このメカニズムは局所相関関数による絡み合い成長を測定するための実践的なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 18:00:01 GMT)
A Fixed-Parameter Tractable Algorithm for Counting Markov Equivalence Classes with the same Skeleton [0.0]
因果DAG(Bayesian Network)は、確率変数間の条件依存を符号化する一般的なツールである。しかし、同じ確率変数の集合上の2つの異なる因果DAGに対して、全く同じ条件依存の集合をエンコードすることが可能である。そのような因果DAGはマルコフ同値であるとされ、マルコフ同値DAGの同値類はマルコフ同値類(Markov Equivalent Classs、MECs)として知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 13:05:07 GMT)
A Characterization of State Transfer on Double Subdivided Stars [0.0]
本研究は、二重星$T_l,m$上の量子状態移動の存在について述べる。我々は、その固有値の線形独立性を解析し、二重分割された恒星では完全な状態転移が見られないことを明らかにした。良好な状態転移を示す二重星のキャラクタリゼーションを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 6 Oct 2023 09:15:05 GMT)