Equivariant Similarity for Vision-Language Foundation Models [134.8] 本研究は、主要な訓練目的だけでなく、下流タスクをサポートするためのコアデリバリであるマルチモーダル類似性関数に焦点を当てる。
一致した2組のトレーニングペアから効率よく計算できる正規化損失であるEqSimを提案する。
既存の評価セットと比較すると、EqBenは"視覚的最小限の変化"に最初に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:55:08 GMT)
Language Model Beats Diffusion -- Tokenizer is Key to Visual Generation [125.0] 大規模言語モデル(LLM)は、言語における生成タスクの主要なモデルである。
本稿では,ビデオと画像の両方に対して簡潔かつ表現力のあるトークンを生成するために設計されたビデオトークンライザMAGVIT-v2を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:10:29 GMT)
Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language
Models [122.2] Step-Back Promptingは、LLMが抽象化を行い、特定の詳細を含むインスタンスからハイレベルな概念と第一原則を導出することを可能にする。
本研究では, PaLM-2L モデルを用いたステップバック・プロンプティングの実験を行い, 幅広い課題に挑戦する推論集約タスクにおいて, かなりの性能向上を観測する。
例えば、Step-Back PromptingはMMLU物理化学における PaLM-2L のパフォーマンスを7%と11%、TimeQA を27%、MuSiQue を7%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:48:55 GMT)
Guiding Large Language Models via Directional Stimulus Prompting [114.8] 我々は,特定の所望の出力に対して,ブラックボックス大言語モデル(LLM)を導くための新しいフレームワークであるDirectional Stimulus Promptingを紹介する。
LLMを直接調整するのではなく、小さな調整可能なポリシーモデルを用いて各入力インスタンスに対して補助的な指向性刺激プロンプトを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:01:22 GMT)
InternLM-XComposer: A Vision-Language Large Model for Advanced
Text-image Comprehension and Composition [111.7] InternLM-XComposerは、高度な画像テキストの理解と合成を可能にする視覚言語による大規模モデルである。
シームレスに画像を統合するコヒーレントでコンテキスト的な記事を生成することができる。
画像がコンテンツを強化するテキスト内の領域をインテリジェントに識別し、最も適切な視覚的候補を自動的に挿入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:41:11 GMT)
Extrapolating Large Language Models to Non-English by Aligning Languages [109.1] 既存の大きな言語モデルは、異なる言語間で異なる能力を示す。
本稿では,言語間のセマンティックアライメントを構築することで,英語以外の言語に事前学習したLLMを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:08:40 GMT)
Preference-grounded Token-level Guidance for Language Model Fine-tuning [105.9] 好みのある言語モデルを調整することは、自然言語生成において重要な問題である。
LMトレーニングでは、教師付きデータの量に基づいて、学習指導を利用する2つの「ミニマリスト*学習目標」を示す。
実験において,本手法は2つの異なるLMタスクに対して競合的に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 23:31:44 GMT)
Binary Classification with Confidence Difference [100.1] 本稿では,信頼性差分法 (ConfDiff) という,弱教師付き二項分類問題について考察する。
本稿では,この問題に対処するためのリスク一貫性のあるアプローチを提案し,推定誤差が最適収束率と一致することを示す。
また,整合性や収束率も証明されたオーバーフィッティング問題を緩和するためのリスク補正手法も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:44:50 GMT)
Domain Watermark: Effective and Harmless Dataset Copyright Protection is
Closed at Hand [96.3] バックドアベースのデータセットオーナシップ検証(DOV)は現在、オープンソースデータセットの著作権を保護するための唯一の実現可能なアプローチである。
我々は、(保護されたデータセットでトレーニングされた)ウォーターマークされたモデルを、良質なモデルによって誤って分類されるであろう、いくつかの難しい'サンプルを正しく分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:23:05 GMT)
Geom-Erasing: Geometry-Driven Removal of Implicit Concept in Diffusion
Models [96.0] 透かしやQRコードのような暗黙的な概念は、拡散モデルにおいて必然的に生成される。
暗黙的な概念をうまく除去する新しいアプローチである methodname を導入する。
また,3つの暗黙的概念を組み込んだ新しい画像テキストデータセットであるtextitImplicit Conceptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:13:10 GMT)
MetaMath: Bootstrap Your Own Mathematical Questions for Large Language
Models [94.7] 数学的推論を専門とする微調整言語モデルであるMetaMathを提案する。
具体的には、余分な知識を伴わずに複数の視点から質問を書き換えることで、数学的質問をブートストラップすることから始める。
私たちは、すべてのMetaMathQAデータセット、異なるモデルサイズを持つMetaMathモデル、パブリック使用のためのトレーニングコードをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:22:17 GMT)
Guiding Language Model Reasoning with Planning Tokens [94.3] 各推論ステップの始めに'プランニングトークン'を導入し、モデルのガイドとして機能する。
これらのトークンの埋め込みは、残りのモデルのパラメータとともに微調整される。
3つの異なる大言語モデルに適用することで,提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:29:37 GMT)
CLIP-VG: Self-paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding [92.0] CLIP-VG は,CLIP を擬似言語ラベルに適応させる手法である。
CLIPに基づくアーキテクチャに基づいて、単一ソースおよび複数ソースのカリキュラム適応アルゴリズムを提案する。
提案手法は,RefCOCO/+/gデータセットにおいて,最先端の教師なし手法よりも有意差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:45:46 GMT)
Defending Against Backdoor Attacks in Natural Language Generation [90.6] バックドア攻撃と防衛の正式な定義を与えます。
本研究では,機械翻訳とダイアログ生成という2つの重要なNLGタスクについて検討する。
提案手法により,攻撃対象の逆方向の確率を検証した結果,全ての攻撃に対して効果的な防御性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:55:36 GMT)
Findings of the 2023 ML-SUPERB Challenge: Pre-Training and Evaluation
over More Languages and Beyond [89.5] 2023年のMultilingual Speech Universal Performance Benchmark (ML-SUPERB) Challengeは、宣言されたSUPERBフレームワークに拡張される。
この挑戦は12のモデル提出と54の言語コーパスを集め、154の言語を含む包括的なベンチマークをもたらした。
この結果は、単にスケーリングモデルが多言語音声タスクにおける決定的な解決策ではないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:30:01 GMT)
Privacy Assessment on Reconstructed Images: Are Existing Evaluation
Metrics Faithful to Human Perception? [86.6] 本研究では,手作りのメトリクスの忠実さを,再構成画像からの人間のプライバシー情報の認識に適用する。
本稿では,SemSimと呼ばれる学習に基づく尺度を提案し,オリジナル画像と再構成画像のセマンティック類似性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:56:19 GMT)
QA-LoRA: Quantization-Aware Low-Rank Adaptation of Large Language Models [85.0] 量子化対応低ランク適応(QA-LoRA)アルゴリズムを提案する。
その動機は量子化と適応の自由の不均衡度にある。
QA-LoRAは数行のコードで簡単に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:39:04 GMT)
SALMON: Self-Alignment with Principle-Following Reward Models [84.3] 本稿では,基本言語モデルと人間の監督を最小限に整合させる新しいアプローチ,すなわちSALMONを提案する。
私たちのアプローチの中心は、原則に従う報酬モデルです。
提案手法をLLaMA-2-70bベース言語モデルに適用し,Dromedary-2というAIアシスタントを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:56:53 GMT)
Generative Judge for Evaluating Alignment [84.1] 本稿では,これらの課題に対処するために,13Bパラメータを持つ生成判断器Auto-Jを提案する。
我々のモデルは,大規模な実環境シナリオ下でのユーザクエリとLLM生成応答に基づいて訓練されている。
実験的に、Auto-Jはオープンソースモデルとクローズドソースモデルの両方を含む、強力なライバルのシリーズを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:27:15 GMT)
Conformal Decision Theory: Safe Autonomous Decisions from Imperfect
Predictions [83.5] 不完全な機械学習予測にも拘わらず、安全な自律的意思決定を実現するためのフレームワークであるコンフォーマル決定理論を導入する。
私たちのアルゴリズムが生み出す決定は、リスクが低いという証明可能な統計的保証があるという意味では安全です。
人間を取り巻くロボット・モーション・プランニング、自動株式取引、ロボット・マニュファクチャリンにおける我々のアプローチの有用性を実証する実験
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:59:30 GMT)
INSTRUCTSCORE: Explainable Text Generation Evaluation with Finegrained
Feedback [80.6] テキスト生成のための説明可能な評価指標であるInstructScoreを提案する。
LLaMAに基づいてテキスト評価基準を微調整し、生成されたテキストのスコアと人間の可読性診断レポートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:29:54 GMT)
Interpreting CLIP's Image Representation via Text-Based Decomposition [80.3] CLIP画像エンコーダは,個々のモデルコンポーネントが最終表現にどう影響するかを解析することによって検討する。
画像表現は、個々の画像パッチ、モデル層、アテンションヘッドにまたがる和として分解する。
この理解を利用して、CLIPからスプリケートな機能を取り除き、強力なゼロショットイメージセグメンタを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:59:04 GMT)
Pushing the Limits of ChatGPT on NLP Tasks [79.2] ChatGPTの成功にもかかわらず、ほとんどのNLPタスクのパフォーマンスは教師付きベースラインよりかなり低い。
そこで本研究では,原因を調べた結果,以下の要因が原因であることが判明した。
NLPタスクにおけるChatGPTの限界を押し上げるために,これらの問題に対処する汎用モジュールの集合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:48:23 GMT)
Survey on Deep Face Restoration: From Non-blind to Blind and Beyond [79.1] 顔復元(FR)は、低品質 (LQ) の顔画像を高品質 (HQ) の顔画像に復元することを目的とした、画像復元の専門分野である。
近年のディープラーニング技術の進歩はFR法に大きな進歩をもたらした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:14:02 GMT)
Flexible Attention-Based Multi-Policy Fusion for Efficient Deep
Reinforcement Learning [78.3] 強化学習(RL)エージェントは、長い間、人間の学習の効率にアプローチしようとしてきた。
RLにおける以前の研究は、エージェントがサンプル効率を改善するために外部知識ポリシーを取り入れていた。
我々は,複数の知識ポリシーを融合させたRLパラダイムであるKGRL(Knowledge-Grounded RL)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:17:46 GMT)
Mining Label Distribution Drift in Unsupervised Domain Adaptation [78.2] 本稿では,データ分散のシフトとラベル分布のドリフトを協調的に処理するためのラベル分布マッチング・ドメイン・アドバイザリアル・ネットワーク(LMDAN)を提案する。
実験により, LMDANはラベル分布のドリフトに優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:10:20 GMT)
When is Agnostic Reinforcement Learning Statistically Tractable? [76.1] エンフスパンニング容量と呼ばれる新しい複雑性測度は、設定された$Pi$にのみ依存し、MDPダイナミクスとは独立である。
我々は、学習するためにスーパーポリノミカルな数のサンプルを必要とする制限付きスパンリング能力を持つポリシークラス$Pi$が存在することを示した。
これにより、生成的アクセスとオンラインアクセスモデルの間の学習可能性の驚くほどの分離が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:40:54 GMT)
A Closer Look into Automatic Evaluation Using Large Language Models [75.5] 評価プロセスの細部が、LLMが与える評価と人間の評価との相関性をどのように変化させるかについて議論する。
G-Evalで使用されるAuto Chain-of-Thought (CoT)は、必ずしもG-Evalを人間の評価に適合させるものではない。
また、LLMにG-Evalのように、数値評価のみを出力させることが、最適以下であることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:12:55 GMT)
Uni3DETR: Unified 3D Detection Transformer [75.4] 同一の枠組み内での屋内および屋外検出に対処する統合された3次元検出器を提案する。
具体的には,物体の予測に点-ボクセル相互作用を用いた検出変換器を用いる。
そこで我々は,密集した屋内シーンのグローバル情報と,大域の狭い屋外シーンのローカル情報とを十分に活用する問合せポイントの混合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:20:20 GMT)
HyperAttention: Long-context Attention in Near-Linear Time [75.3] 本稿では,長期的文脈の複雑さの増大に伴う計算課題に対処するため,HyperAttentionという近似的な注意機構を提案する。
実証的には、大規模なエントリを特定するためにLocality Sensitive Hashing(LSH)を使用して、HyperAttentionは既存のメソッドよりも優れています。
各種長文長データセットにおけるHyperAttentionの実証的性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:05:25 GMT)
LLM-Adapters: An Adapter Family for Parameter-Efficient Fine-Tuning of
Large Language Models [75.3] 本稿では,言語モデル(LLM)のPEFT(Adapter-based parameter- efficient fine-tuning)のためのフレームワークを提案する。
このフレームワークには、LLaMA、BLOOM、GPT-Jといった最先端のオープンアクセスLLMや、シリーズアダプタ、パラレルアダプタ、Promptベースの学習、Reparametrizationベースのメソッドなどの広く使われているアダプタが含まれている。
本研究では,2つの異なる推論タスク,算術的推論と常識推論の14種類のデータセットに対するアダプタの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:38:46 GMT)
XAL: EXplainable Active Learning Makes Classifiers Better Low-resource
Learners [74.5] アクティブラーニングは、アノテーションのための最も情報に富まないデータを反復的にキュレートすることで、効果的なトレーニングセットを構築することを目的としている。
これまでの研究は、既存のモデルでは予測の不確実性を定量化できないことを示している。
低リソーステキスト分類のための新しい説明可能なアクティブラーニングフレームワーク(XAL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:07:04 GMT)
Sophia: A Scalable Stochastic Second-order Optimizer for Language Model
Pre-training [74.5] ソフィアは異なる次元のヘテロジニアス曲率に適応することを示す。
より単純化された設定で、ソフィアは異なる次元の不均一曲率に適応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:54:09 GMT)
MoT: Memory-of-Thought Enables ChatGPT to Self-Improve [73.9] 我々は,注釈付きデータセットやパラメータ更新を使わずに,大規模言語モデルによる自己改善を実現するためのフレームワークであるMemory-of-Thoughtを提案する。
実験結果から,算術的推論,常識推論,事実推論,自然言語推論において,ChatGPTの能力向上に寄与することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:44:12 GMT)
Finding Support Examples for In-Context Learning [73.9] 本稿では,この課題を2段階に解決するためのfilter-thEN-Search法であるLENSを提案する。
まず、データセットをフィルタリングして、個別に情報的インコンテキストの例を得る。
そこで本研究では,反復的に改良し,選択したサンプル順列を評価可能な多様性誘導型サンプル探索を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:39:04 GMT)
SLCA: Slow Learner with Classifier Alignment for Continual Learning on a
Pre-trained Model [73.8] 予備学習モデル(CLPM)を用いた連続学習のための広範囲な解析法を提案する。
Slow Learner with Alignment (SLCA) というシンプルなアプローチを提案する。
さまざまなシナリオにおいて、私たちの提案はCLPMの大幅な改善を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:50:00 GMT)
Revisiting the Temporal Modeling in Spatio-Temporal Predictive Learning
under A Unified View [73.7] UTEP(Unified S-Temporal Predictive Learning)は,マイクロテンポラリスケールとマクロテンポラリスケールを統合した再帰的および再帰的フリーな手法を再構築する,革新的なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:17:42 GMT)
Negative Object Presence Evaluation (NOPE) to Measure Object
Hallucination in Vision-Language Models [72.7] NOPE(Negative Object Presence Evaluation)は、視覚言語(VL)モデルにおける物体幻覚を評価するために設計された新しいベンチマークである。
視覚的問題における物体の非存在を識別するために,10種類の最先端VLモデルの性能を広範囲に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 01:52:27 GMT)
Explaining the Complex Task Reasoning of Large Language Models with
Template-Content Structure [72.5] 本稿では,複雑な自然言語タスクに対する応答生成を階層的テンプレート・コンテンツ構造として正式に概念化する新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、自己回帰生成タスクのモデリングの観点から、大規模言語モデルの複雑な推論能力を示す説明ツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 06:57:45 GMT)
Exploring Progress in Multivariate Time Series Forecasting:
Comprehensive Benchmarking and Heterogeneity Analysis [72.2] MTS予測における公正な比較のために設計されたベンチマークであるBasicTSを紹介する。
MTSデータセットの不均一性を強調し、時間的特徴と空間的特徴に基づいて分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:52:22 GMT)
Ito Diffusion Approximation of Universal Ito Chains for Sampling,
Optimization and Boosting [72.0] この研究は、幾らかの微分方程式のオイラー・マルヤマ離散化のように見える、より一般で幅広いマルコフ連鎖、伊藤鎖を考える。
ほぼ任意の等方性ノイズと状態依存ノイズが伴うが、ほとんどの関連論文ではそうである。
我々の鎖のドリフトと拡散係数は、グラディエント・ランゲヴィン・ダイナミクス、サンプリング、グラディエント・ダイスティング、グラディエント・ブースティングのような広範囲の応用をカバーするために不完全である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:38:56 GMT)
Large Language Models Meet Harry Potter: A Bilingual Dataset for
Aligning Dialogue Agents with Characters [70.8] 本稿では,対話エージェントと文字アライメントの研究を進めるために設計されたHarry Potter Dialogueデータセットを紹介する。
このデータセットはハリー・ポッターシリーズのすべての対話セッション(英語と中国語の両方)を含んでいる。
対話シーン、話者、人物関係、属性など、重要な背景情報とともに注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:08:23 GMT)
Large-Scale OD Matrix Estimation with A Deep Learning Method [70.8] 提案手法は,ディープラーニングと数値最適化アルゴリズムを統合し,行列構造を推論し,数値最適化を導出する。
大規模合成データセットを用いて,提案手法の優れた一般化性能を実証するために実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:30:06 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） (Mon, 9 Oct 2023 00:35:22 GMT)
Semantic-aware Temporal Channel-wise Attention for Cardiac Function
Assessment [69.0] 既存のビデオベースの手法では、左室領域や運動による左室の変化にはあまり注意を払わない。
本稿では,左室分割課題を伴う半教師付き補助学習パラダイムを提案し,左室領域の表現学習に寄与する。
提案手法は,0.22 MAE,0.26 RMSE,1.9%$R2$の改善により,スタンフォードデータセットの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:57:01 GMT)
A Unified Framework for Uniform Signal Recovery in Nonlinear Generative
Compressed Sensing [68.8] 非線形測定では、ほとんどの先行結果は一様ではない、すなわち、すべての$mathbfx*$に対してではなく、固定された$mathbfx*$に対して高い確率で保持される。
本フレームワークはGCSに1ビット/一様量子化観測と単一インデックスモデルを標準例として適用する。
また、指標集合が計量エントロピーが低い製品プロセスに対して、より厳密な境界を生み出す濃度不等式も開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:48:44 GMT)
Towards Fair and Comprehensive Comparisons for Image-Based 3D Object
Detection [68.7] モジュール設計と3Dオブジェクト検出のための統一的なトレーニング標準の構築を行う。
また,検出モデルの詳細な特徴を評価するために,誤り診断ツールボックスを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 06:43:48 GMT)
Integrating Graphs with Large Language Models: Methods and Prospects [68.4] 大規模言語モデル (LLMs) が最前線として登場し、様々なアプリケーションにおいて非並列の長所を示している。
LLMとグラフ構造化データを組み合わせることは、非常に興味深いトピックです。
本稿では、そのような統合を2つの主要なカテゴリに分岐する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:59:34 GMT)
C^2M-DoT: Cross-modal consistent multi-view medical report generation
with domain transfer network [68.0] ドメイン転送ネットワーク(C2M-DoT)を用いたクロスモーダルなマルチビュー医療レポート生成を提案する。
C2M-DoTは、すべてのメトリクスで最先端のベースラインを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:31:36 GMT)
How Abilities in Large Language Models are Affected by Supervised
Fine-tuning Data Composition [67.0] 膨大な事前学習トークンとパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)は、算術的推論、コード生成、命令追従を含む能力が出現する。
教師付き微調整(SFT)により複数の能力を持つ鍵を解除する方法を検討することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:56:16 GMT)
Learning Layer-wise Equivariances Automatically using Gradients [66.8] 畳み込みは等価対称性をニューラルネットワークにエンコードし、より優れた一般化性能をもたらす。
対称性は、ネットワークが表現できる機能、事前に指定する必要、適応できない機能に対して、固定されたハード制約を提供する。
私たちのゴールは、勾配を使ってデータから自動的に学習できるフレキシブル対称性の制約を可能にすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:22:43 GMT)
Rephrase, Augment, Reason: Visual Grounding of Questions for
Vision-Language Models [66.4] 視覚言語モデル(LVLM)に入力がどのように提示されるかは、ゼロショットモデルの性能に大きな影響を与える可能性がある。
本稿では,LVLMをキャプタと推論器として用い,画像の健全な詳細を抽出するフレームワークであるRephrase, Augment and Reason(RepARe)を紹介する。
VQAv2ではRepAReが3.85%(絶対)増加し,A-OKVQAでは6.41%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:57:57 GMT)
FLATTEN: optical FLow-guided ATTENtion for consistent text-to-video
editing [65.6] 拡散モデルのU-Netにおける注目モジュールに光フローを導入し,テキスト対ビデオ編集の不整合問題に対処する。
提案手法であるFLATTENでは,異なるフレームにまたがる同一フローパス上のパッチを適用して,アテンションモジュール内の相互にアテンションする。
既存のテキスト・ビデオ編集ベンチマークの結果から,提案手法が新たな最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:59:53 GMT)
StylerDALLE: Language-Guided Style Transfer Using a Vector-Quantized
Tokenizer of a Large-Scale Generative Model [64.3] 本論文では,自然言語を用いて抽象芸術スタイルを記述するスタイル転送手法であるStylerDALLEを提案する。
具体的には、非自己回帰的なトークンシーケンス変換として、言語誘導型転送タスクを定式化する。
スタイル情報を組み込むために,CLIPに基づく言語指導による強化学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:17:25 GMT)
What do larger image classifiers memorise? [64.0] トレーニング例は, モデルサイズにまたがって, 予想外の多彩な記憶軌跡を示す。
有効で一般的なモデル圧縮手法である知識蒸留は,記憶を阻害する傾向があり,一般化も改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 01:52:07 GMT)
Anyview: Generalizable Indoor 3D Object Detection with Variable Frames [63.5] 我々は,AnyViewという新しい3D検出フレームワークを実用化するために提案する。
本手法は, 単純かつクリーンなアーキテクチャを用いて, 高い一般化性と高い検出精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:15:45 GMT)
L-C2ST: Local Diagnostics for Posterior Approximations in
Simulation-Based Inference [63.2] L-C2STは、任意の観測で後部推定器の局所的な評価を可能にする。
理論上は根拠があり容易に解釈できる。
標準的なSBIベンチマークでは、L-C2STはC2STに匹敵する結果を提供し、代替のローカルアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:57:48 GMT)
Text Classification via Large Language Models [63.2] テキスト分類に関わる複雑な言語現象に対処するために、Clue And Reasoning Prompting (CARP)を導入する。
注目すべきは、CARPが5つの広く使用されているテキスト分類ベンチマークのうち4つで新しいSOTAパフォーマンスを得ることだ。
さらに重要なのは、CARPが低リソースとドメイン適応のセットアップで素晴らしい能力を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:52:30 GMT)
FireAct: Toward Language Agent Fine-tuning [63.1] 我々は、言語エージェントを得るための微調整LMの見落としの方向について論じる。
GPT-4によって生成された500個のエージェント軌道を持つ微調整のLlama2-7Bは、77%のHotpotQA性能向上をもたらす。
本稿では,複数のタスクからのトラジェクトリとメソッドのプロンプトを併用した微調整LMの新たなアプローチであるFireActを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:58:38 GMT)
AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era [61.9] 生成AIは、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。
本稿では、これらのAI生成画像を新しいデータソースとして活用するという革新的な概念を探求する。
実際のデータとは対照的に、AIが生成するデータソースは、未整合のアブリダンスやスケーラビリティなど、大きなメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:01:32 GMT)
Multi-Task Instruction Tuning of LLaMa for Specific Scenarios: A
Preliminary Study on Writing Assistance [60.4] 小さな基礎モデルは、命令駆動データを用いて微調整された場合、多様なタスクに対処する際、顕著な習熟度を示すことができる。
本研究は, 汎用的な指導よりも, 1つないし数つの特定のタスクに主眼を置いている, 実践的な問題設定について検討する。
実験結果から,命令データに対する微調整LLaMAは,タスクの記述能力を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:55:26 GMT)
Equation Discovery with Bayesian Spike-and-Slab Priors and Efficient
Kernels [60.4] ケルネル学習とBayesian Spike-and-Slab pres (KBASS)に基づく新しい方程式探索法を提案する。
カーネルレグレッションを用いてターゲット関数を推定する。これはフレキシブルで表現力があり、データ空間やノイズに対してより堅牢である。
我々は、ベンチマークODEとPDE発見タスクのリストにおいて、KBASSの顕著な利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:55:09 GMT)
A family of permutationally invariant quantum codes [59.9] 新しい家系の符号が自然崩壊の誤りや削除の誤りを正すことを示す。
多くの場合、この家系の符号は、置換不変符号の最もよく知られた明示的な族よりも短い。
小さな$t$の場合、これらの条件はコンピュータによるコードの新しい例を構築するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:37:23 GMT)
Self-supervised debiasing using low rank regularization [59.8] 純粋な相関は、ディープニューラルネットワークの強いバイアスを引き起こし、一般化能力を損なう可能性がある。
ラベルのないサンプルと互換性のある自己監督型脱バイアスフレームワークを提案する。
注目すべきは,提案フレームワークが自己教師付き学習ベースラインの一般化性能を著しく向上させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:55:15 GMT)
Perceptual Artifacts Localization for Image Synthesis Tasks [59.6] 我々は10,168個の画像からなる新しいデータセットを導入し,それぞれに知覚的アーティファクトラベルを付加した。
提案したデータセットに基づいてトレーニングされたセグメンテーションモデルは、さまざまなタスクにまたがるアーティファクトを効果的にローカライズする。
生成した画像の知覚的アーティファクトをシームレスに修正する,革新的なズームイン・インペインティングパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 10:22:08 GMT)
An Efficient Membership Inference Attack for the Diffusion Model by
Proximal Initialization [58.9] 本稿では,効率的なクエリベースのメンバシップ推論攻撃(MIA)を提案する。
実験結果から,提案手法は離散時間と連続時間の両方の拡散モデル上で,2つのクエリで競合性能を達成できることが示唆された。
我々の知る限り、本研究はテキスト音声タスクにおけるMIAへの拡散モデルのロバスト性について初めて研究するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 06:26:35 GMT)
DiffuSeq-v2: Bridging Discrete and Continuous Text Spaces for
Accelerated Seq2Seq Diffusion Models [58.5] ガウス空間に基づく離散突然変異を再構成する学習において拡散モデルを容易にする軟吸収状態を導入する。
我々は、サンプリングプロセスの高速化のために、連続空間内で最先端のODEソルバを用いている。
提案手法は, トレーニング収束率を4倍に向上させ, 類似品質のサンプルを800倍高速に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:29:10 GMT)
Provable Compositional Generalization for Object-Centric Learning [57.4] 既知の概念の新規な構成に一般化する学習表現は、人間と機械の知覚のギャップを埋めるのに不可欠である。
本稿では,デコーダの構造的仮定を満足し,エンコーダとデコーダの整合性を強制するオートエンコーダが,構成を確実に一般化するオブジェクト中心表現を学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 01:18:07 GMT)
High Dimensional Causal Inference with Variational Backdoor Adjustment [57.3] 我々は,高次元治療と共同設立者のバックドア調整のための生成的モデリングアプローチを採っている。
半合成X線医療データを含む多種多様な高次元環境における介入可能性の推定が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:21:41 GMT)
SimPLR: A Simple and Plain Transformer for Object Detection and
Segmentation [55.8] スケールを意識した変圧器ベースの検出器により、バックボーンと検出ヘッドの両方が単一スケールの特徴で動作する平らな検出器SimPLRが動作可能である。
実験の結果,SimPLRはエンド・ツー・エンド検出器よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:59:26 GMT)
Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection [55.5] 本稿では,学習中に識別情報を利用する自己指導型学習システムを導入するが,通常の例のデータ多様体に焦点をあてる。
MVTec ADデータセットを用いた実験では,高い検出性能と局所化性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:18:32 GMT)
No Token Left Behind: Efficient Vision Transformer via Dynamic Token
Idling [55.2] 視覚変換器(ViT)はコンピュータビジョンタスクにおいて優れた性能を示した。
ViTの計算負担を軽減するために,様々なトークンプルーニング技術が導入されている。
性能と効率の優れたトレードオフを実現するための動的トークンアイドルベースのIdleViTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:10:41 GMT)
Climate-sensitive Urban Planning through Optimization of Tree Placements [55.1] 気候変動は、熱波を含む多くの極端な気象事象の強度と頻度を増している。
最も有望な戦略の1つは、街路樹の恩恵を利用して歩行者レベルの環境を冷やすことである。
物理シミュレーションでは、樹木の放射的および熱的影響が人間の熱的快適性に与える影響を推定できるが、高い計算コストが生じる。
我々は,屋外の熱的快適さの駆動因子である点平均放射温度を,様々な時間スケールでシミュレーションするためにニューラルネットワークを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:07:23 GMT)
Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [54.4] 我々は、ITの一般的な方法論、ITデータセットの構築、ITモデルのトレーニング、異なるモダリティ、ドメイン、アプリケーションへのアプリケーションを含む、文献を体系的にレビューする。
また、ITの潜在的な落とし穴とそれに対する批判、および既存の戦略の現在の欠陥を指摘し、実りある研究の道筋を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:36:49 GMT)
Finding Safe Zones of policies Markov Decision Processes [53.9] 決定プロセスのポリシーが与えられた場合、私たちはSafeZoneを状態のサブセットとして定義します。
SafeZoneの品質は状態の数とエスケープ確率、すなわちランダムな軌道がサブセットを離れる確率によってパラメータ化される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:48:32 GMT)
Semantic Similarity Models for Depression Severity Estimation [53.7] 本稿では、ソーシャルメディアの文章に基づいて、個人のうつ病の重症度を研究するための効率的なセマンティックパイプラインを提案する。
我々は,抑うつ症状と重度レベルに対応する代表訓練文の指標に対して意味的ランキングを生成するために,テストユーザ文を使用する。
本手法を2つのRedditベースのベンチマークで評価し,うつ病の重症度を指標として,最先端技術よりも30%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 10:38:04 GMT)
GraphFormers: GNN-nested Transformers for Representation Learning on
Textual Graph [53.7] 階層的にGNNコンポーネントを言語モデルのトランスフォーマーブロックと一緒にネストするGraphFormerを提案する。
提案したアーキテクチャでは、テキストエンコーディングとグラフ集約を反復的なワークフローに融合する。
さらに、プログレッシブ・ラーニング・ストラテジーを導入し、そのモデルが操作されたデータと元のデータに基づいて連続的に訓練され、グラフ上の情報を統合する能力を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:36:29 GMT)
Layout Sequence Prediction From Noisy Mobile Modality [53.5] 軌道予測は、自律運転やロボット工学などの応用における歩行者運動を理解する上で重要な役割を担っている。
現在の軌道予測モデルは、視覚的モダリティからの長い、完全な、正確に観察されたシーケンスに依存する。
本稿では,物体の障害物や視界外を,完全に視認できる軌跡を持つものと同等に扱う新しいアプローチであるLTrajDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:32:49 GMT)
Query and Response Augmentation Cannot Help Out-of-domain Math Reasoning
Generalization [53.3] 大規模言語モデル(LLM)を用いた数学推論では、クエリの進化と多様な推論経路による微調整データ拡張が実証的に有効である。
1)データ拡張の戦略はより効果的か,(2)拡張データ量とモデル性能のスケーリングの関係はどのようなものか,(3)データ拡張は、領域外の数学的推論タスクに一般化を動機付けることができるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:18:58 GMT)
Context Perception Parallel Decoder for Scene Text Recognition [52.6] シーンテキスト認識手法は高い精度と高速な推論速度を達成するのに苦労している。
本稿では、STRにおけるARデコーディングの実証的研究を行い、ARデコーダが言語文脈をモデル化するだけでなく、視覚的文脈知覚のガイダンスも提供することを明らかにする。
我々は一連のCPPDモデルを構築し、提案したモジュールを既存のSTRデコーダにプラグインする。英語と中国語のベンチマーク実験により、CPPDモデルはARベースモデルよりも約8倍高速に動作し、高い競争精度を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:48:11 GMT)
Care3D: An Active 3D Object Detection Dataset of Real Robotic-Care
Environments [52.4] 本稿では,実環境の注釈付きデータセットを紹介する。
捕獲された環境は、ロボット医療研究の分野ですでに使われている領域を表している。
また,医療ロボット上で直接動作するSLAMアルゴリズムを評価するために,一室で真実データを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 10:35:37 GMT)
Posterior and Computational Uncertainty in Gaussian Processes [52.3] ガウスのプロセスはデータセットのサイズとともに違法にスケールする。
多くの近似法が開発されており、必然的に近似誤差を導入している。
この余分な不確実性の原因は、計算が限られているため、近似後部を使用すると完全に無視される。
本研究では,観測された有限個のデータと有限個の計算量の両方から生じる組合せ不確実性を一貫した推定を行う手法の開発を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:14:51 GMT)
Regulation and NLP (RegNLP): Taming Large Language Models [51.4] 我々は,NLP研究が規制研究や隣接分野に近接することのメリットを論じる。
我々は、規制とNLPに関する新しい多分野研究空間の開発を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 09:22:40 GMT)
IPDreamer: Appearance-Controllable 3D Object Generation with Image
Prompts [49.8] 我々は、画像プロンプトを組み込んだ新しいアプローチであるIDDreamerを導入し、3Dオブジェクト生成のための具体的で包括的な外観情報を提供する。
IPDreamerは,提案したテキストと画像のプロンプトに整合した高品質な3Dオブジェクトを効果的に生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:11:08 GMT)
Booster: a Benchmark for Depth from Images of Specular and Transparent
Surfaces [49.4] 本研究では,高分解能で高精度かつ高密度な地下構造ラベルを含む新しいデータセットを提案する。
我々の買収パイプラインは、新しい時空ステレオフレームワークを活用している。
データセットは85の異なるシーンで収集された606のサンプルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:58:14 GMT)
Which entropy for general physical theories? [49.2] 任意の情報理論のための情報源の情報内容の定量化の問題に対処する。
古典的および量子論におけるこの問題を解決する関数は、それぞれシャノンのエントロピーとフォン・ノイマンのエントロピーである。
一般的な情報理論では、エントロピーの概念を拡張する3つの異なる関数が存在し、これが情報内容に対する量化器の役割を普遍的に果たせるかどうかという疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:11:44 GMT)
AbCD: A Component-wise Adjustable Framework for Dynamic Optimization
Problems [49.2] 動的最適化問題 (DOP) は、常に発生し、現実の応用に共通するフィットネス環境の変化によって特徴づけられる。
我々は、動的問題のための調整可能なコンポーネント(AbCD)と呼ばれるDOPのためのコンポーネント指向フレームワークを開発する。
この結果から,アルゴリズムやコンポーネントの今後の発展に対処する必要があるDOP分野の既存の課題が浮き彫りになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:11:31 GMT)
Towards Verifiable Generation: A Benchmark for Knowledge-aware Language
Model Attribution [48.9] 我々は知識認識型言語モデル属性(KaLMA)の新しいタスクを定義する。
まず、構造化されていないテキストから知識グラフ(KG)へ属性ソースを拡張する。
第2に,不完全な知識リポジトリを考慮した「意識的非能力」の設定を提案する。
第3に,テキスト品質,引用品質,引用アライメントを含む総合的な自動評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:45:59 GMT)
Provably Accelerating Ill-Conditioned Low-rank Estimation via Scaled
Gradient Descent, Even with Overparameterization [48.7] この章では、スケールドグラデーション(ScaledGD)と呼ばれる新しいアルゴリズムアプローチを紹介します。
低ランク物体の条件数に依存しない定数速度で直線的に収束する。
様々なタスクに対して、勾配降下の低い摂動コストを維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:16:57 GMT)
NeFL: Nested Federated Learning for Heterogeneous Clients [48.2] フェデレートラーニング(FL)は、分散ラーニングにおけるプライバシー維持のための有望なアプローチである。
FLのトレーニングパイプラインでは、遅いクライアント(すなわちストラグラー)がトレーニング時間を遅くし、パフォーマンスを低下させる。
奥行きと幅方向の両方のスケーリングを用いて,モデルをモデルに効率的に分割するフレームワークであるネスト付きフェデレーションラーニング(NeFL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:46:26 GMT)
Why Should This Article Be Deleted? Transparent Stance Detection in
Multilingual Wikipedia Editor Discussions [47.9] ウィキペディア編集者の議論の新たなデータセットを3言語で構築する。
データセットには、エディタのスタンス(keep、delete、merge、コメント)と、記述された理由、編集決定ごとにコンテンツモデレーションポリシーが含まれている。
我々は、姿勢とそれに対応する理由(政治)を高い精度で予測し、意思決定プロセスに透明性を加えることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:11:02 GMT)
Joint object detection and re-identification for 3D obstacle
multi-camera systems [47.9] 本研究は,カメラとライダー情報を用いた物体検出ネットワークに新たな改良を加えたものである。
同じ車両内の隣のカメラにまたがって物体を再識別する作業のために、追加のブランチが組み込まれている。
その結果,従来の非最大抑圧(NMS)技術よりも,この手法が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:16:35 GMT)
ODEFormer: Symbolic Regression of Dynamical Systems with Transformers [47.8] 本稿では,多次元常微分方程式(ODE)を記号形式で推定できる最初の変換器ODEFormerを紹介する。
i) 既存の2次元システムを含む「ストロガッツ」データセット、(ii) 1次元から4次元システムの集合であるODEBench。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 09:54:12 GMT)
Learning Interpretable Style Embeddings via Prompting LLMs [46.7] スタイル表現学習はテキストで著者スタイルのコンテンツに依存しない表現を構築する。
現在のスタイル表現学習では、ニューラルネットワークを使ってスタイルをコンテンツから切り離し、スタイルベクトルを作成する。
我々は、多くのテキストでスタイメトリーを実行し、合成データセットを作成し、人間の解釈可能なスタイル表現を訓練するために、プロンプトを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:20:32 GMT)
How Over-Parameterization Slows Down Gradient Descent in Matrix Sensing:
The Curses of Symmetry and Initialization [46.6] 過パラメータ化が降下の収束挙動をどのように変化させるかを示す。
目的は、ほぼ等方的線形測定から未知の低ランクの地上構造行列を復元することである。
本稿では,GDの一段階だけを修飾し,$alpha$に依存しない収束率を求める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:43:26 GMT)
WinSyn: A High Resolution Testbed for Synthetic Data [46.2] 我々は,3次元モデルの高解像度写真とレンダリングからなるデータセットWinSynを,合成から現実的な研究のためのテストベッドとして提示する。
このデータセットは75,739枚の高解像度のビルの窓の写真で構成されており、その中には伝統的、近代的なデザインも含まれており、世界中で撮影されている。
本稿では,パラメータ分布と工学的アプローチの多種多様な実験を可能にするドメインマッチング手続きモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:18:10 GMT)
On the Security Blind Spots of Software Composition Analysis [46.1] Mavenリポジトリで脆弱性のあるクローンを検出するための新しいアプローチを提案する。
Maven Centralから53万以上の潜在的な脆弱性のあるクローンを検索します。
検出された727個の脆弱なクローンを検出し、それぞれに検証可能な脆弱性証明プロジェクトを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 23:48:50 GMT)
DockGame: Cooperative Games for Multimeric Rigid Protein Docking [46.0] ドッキングのための新しいゲーム理論フレームワークであるDockGameを紹介した。
タンパク質ドッキングはタンパク質間の協調ゲームであり、最終組み立て構造が安定な平衡を構成する。
Docking Benchmark 5.5データセットでは、DockGameは従来のドッキングメソッドよりもはるかに高速なランタイムを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 22:02:05 GMT)
Asynchrony-Robust Collaborative Perception via Bird's Eye View Flow [45.7] 協調的知覚は、複数のエージェント間のコミュニケーションを促進することによって、各エージェントの知覚能力を高めることができる。
しかし、エージェント間の時間的同期は、通信遅延、割り込み、時計の不一致により、現実世界では避けられない。
本稿では,鳥の視線(BEV)の流れをベースとした,非同期・ロバスト協調認識システムCoBEVFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:46:41 GMT)
RECAP-KG: Mining Knowledge Graphs from Raw GP Notes for Remote COVID-19
Assessment in Primary Care [45.4] 本稿では,患者相談の前後に書かれた生のGP医療ノートから知識グラフ構築を行うフレームワークを提案する。
私たちの知識グラフには、既存の患者の症状、その持続時間、重症度に関する情報が含まれています。
本フレームワークを英国における新型コロナウイルス患者の相談ノートに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:23:53 GMT)
Imitator Learning: Achieve Out-of-the-Box Imitation Ability in Variable
Environments [45.2] 我々は、模倣学習(ItorL)と呼ばれる新しいトピックを提案する。
これは、非常に限られた専門家のデモンストレーションに基づいて模倣ポリシーを再構築できる模倣モジュールを導出することを目的としている。
自律的な模倣ポリシー構築のために、我々は模倣ポリシーのためのデモベースアテンションアーキテクチャを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:35:28 GMT)
WeatherDepth: Curriculum Contrastive Learning for Self-Supervised Depth
Estimation under Adverse Weather Conditions [45.2] カリキュラムのコントラスト学習による自己教師付き頑健な深度推定モデルであるWeatherDepthを提案する。
提案手法は様々なアーキテクチャに容易に組み込めることが証明され、合成および実際の気象データセット上での最先端(SoTA)性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 09:26:27 GMT)
Natural Response Generation for Chinese Reading Comprehension [44.5] 我々はPenguinと呼ばれる新しいデータセットを構築し、機械読解の研究を促進する。
Penguinは200kのトレーニングデータで構成される。
エンドツーエンドと2段階のフレームワークという、2つの強力なベースラインを開発しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:57:56 GMT)
LARA: A Light and Anti-overfitting Retraining Approach for Unsupervised
Anomaly Detection [44.0] 深部変分自動エンコーダに基づく時系列異常検出手法(VAE)のための光・反オーバーフィット学習手法(LARA)を提案する。
本研究の目的は,1) 再学習過程を凸問題として定式化し, 過度に収束できること,2) 履歴データを保存せずに活用するルミネートブロックを設計すること,3) 潜在ベクトルと再構成データの微調整を行うと, 線形形成が基底真実と微調整されたブロックとの誤りを最小に調整できることを数学的に証明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:36:16 GMT)
Fast and Robust Early-Exiting Framework for Autoregressive Language
Models with Synchronized Parallel Decoding [43.7] 本稿では,浅層深度モジュールと並列デコーディングを併用したFast and Robust Early-Exitingフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、既存のトークンの復号処理を、以前に積み重ねられた早期発行トークンと同期させることで、より高速な推論を可能にする。
並列デコーディングにより,浅層モデルと深部モデルの両方からの予測を観測できるので,新しい適応しきい値推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:53:05 GMT)
DiffusionShield: A Watermark for Copyright Protection against Generative
Diffusion Models [43.6] DiffusionShieldは、所有権情報を認識不能な透かしにエンコードし、画像に注入することで、GDMによる著作権侵害から画像を保護する。
DiffusionShieldは透かしの均一性と共同最適化法により、元の画像の歪みが低く、透かし検出性能が高く、長文を埋め込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:58:24 GMT)
Generating with Confidence: Uncertainty Quantification for Black-box
Large Language Models [42.3] 自然言語生成(NLG)に特化した大規模言語モデル(LLM)が,最近,有望な機能を示すようになった。
我々は、信頼できない結果が無視されるか、さらなる評価のために得られる可能性のある選択的なNLGに適用し、いくつかの信頼/不確実性指標を提案し、比較する。
その結果, セマンティックな分散の簡易な測定基準が, LLM応答の質の信頼性の高い予測因子であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:30:08 GMT)
PlatoLM: Teaching LLMs via a Socratic Questioning User Simulator [42.3] ChatGPTは民主化への取り組みを刺激し、実際のユーザとChatGPTの会話を活用することで、注目すべき一歩を踏み出した。
BaizeやUltraChatといった現在の取り組みは、会話データを自動的に生成することを目指している。
我々は、高品質な人間中心の合成会話データセットを作成するために、Socraticと呼ばれるユーザーシミュレータを訓練する。
このデータセットは、PlatoLMという名前のアシスタントモデルをトレーニングするために使われました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:39:21 GMT)
Towards Foundational Models for Molecular Learning on Large-Scale
Multi-Task Datasets [42.2] 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） (Mon, 9 Oct 2023 10:22:11 GMT)
Tensor Programs VI: Feature Learning in Infinite-Depth Neural Networks [42.1] 深い残留ネットワーク(resnets)の*depthwise parametrization*の類似分類について検討する。
各ブロックが1つの層しか持たないresnetでは、Depth-$mu$Pと呼ばれる一意な最適パラメトリゼーションを同定する。
We found that Depth-$mu$P can be characterized as maximize feature learning and feature diversity。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:45:40 GMT)
Unleashing the power of Neural Collapse for Transferability Estimation [42.1] よく訓練されたモデルは神経崩壊の現象を示す。
本稿では、転送可能性推定のためのFair Collapse(FaCe)と呼ばれる新しい手法を提案する。
FaCeは、画像分類、セマンティックセグメンテーション、テキスト分類など、さまざまなタスクにおける最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:30:10 GMT)
Efficient-VQGAN: Towards High-Resolution Image Generation with Efficient
Vision Transformers [41.8] 本稿では,高解像度画像生成のためのより効率的な2段階フレームワークを提案する。
我々は,従来手法で用いたグローバルアテンション機構の代わりに,局所アテンションに基づく量子化モデルを用いる。
このアプローチは、より高速な生成速度、より高速な生成忠実度、解像度の向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:38:52 GMT)
Is Imitation All You Need? Generalized Decision-Making with Dual-Phase
Training [41.8] さまざまな意思決定タスクに対処するために設計された汎用エージェントであるDualMindを紹介する。
DualMindは、人間が世界でどのように行動するかをエミュレートする新しい「デュアルフェーズ」トレーニング戦略を使用している。
我々は、MetaWorldとHabitatのDualMindを広範な実験により評価し、その優れた一般化性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:07:00 GMT)
Making Scalable Meta Learning Practical [40.2] メタ学習は、その膨大な計算/メモリコスト、トレーニング不安定性、効率的な分散トレーニングサポートの欠如により、スケーラビリティの低下に悩まされてきた。
本研究では,暗黙の識別アルゴリズムとシステムの両方の進歩を組み合わせたSAMAを導入することで,スケーラブルなメタ学習の実現に注力する。
我々は,SAMAに基づくデータ最適化により,BERTやRoBERTaの大規模言語モデルによるテキスト分類精度が一貫した改善が達成され,画像分類タスクによる小型・大規模データプルーニングにおいて,最先端の処理結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:45:13 GMT)
FaiREE: Fair Classification with Finite-Sample and Distribution-Free
Guarantee [40.1] FaiREE は群フェアネス制約を有限サンプルと分布自由な理論保証で満たす公平な分類アルゴリズムである。
FaiREEは最先端のアルゴリズムよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:19:22 GMT)
SlimPajama-DC: Understanding Data Combinations for LLM Training [40.0] 本稿では,SlimPajamaを用いた大規模言語モデルの学習における各種データの組み合わせの影響を理解することを目的とする。
SlimPajamaは厳格に重複したマルチソースデータセットで、627Bトークンにさらに重複している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:30:48 GMT)
RTDK-BO: High Dimensional Bayesian Optimization with Reinforced
Transformer Deep kernels [39.5] 近年のDeep Kernel Learning(DKL)とアテンションベースのTransformerモデルを組み合わせることで,GPサロゲートのモデリング能力とメタラーニングを改善する。
本稿では,DKLに注意機構を組み込んだメタラーニングBOサロゲートの改良手法を提案する。
このトランスフォーマーディープカーネルと、継続的ソフトアクター・クリティカル強化学習で訓練された学習的獲得関数を組み合わせることで、探索を支援します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 01:46:11 GMT)
Factual and Personalized Recommendations using Language Models and
Reinforcement Learning [39.0] 我々はP4LM(Compelling, Precise, Personalized, Preference-relevant Language Model)を開発した。
P4LMは、アイテムの特徴とその関連性を説明しながら、ユーザにアイテムを推奨する。
我々は、精度、魅力、パーソナライゼーションを測定する共同報酬関数を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:58:55 GMT)
An Overview of Catastrophic AI Risks [38.8] 本稿では,破滅的なAIリスクの主な要因について概説し,その要因を4つのカテゴリに分類する。
個人やグループが意図的にAIを使用して危害を及ぼす悪用; 競争環境がアクターに安全でないAIを配置させたり、AIに制御を強制するAIレース。
組織的リスクは 人的要因と複雑なシステムが 破滅的な事故の 可能性を高めることを示しています
不正なAIは、人間よりもはるかにインテリジェントなエージェントを制御することの難しさを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 22:57:01 GMT)
Ctrl-Room: Controllable Text-to-3D Room Meshes Generation with Layout
Constraints [38.6] Ctrl-Roomは、デザイナースタイルのレイアウトとテキストプロンプトから高忠実度を備えた説得力のある3Dルームを生成することができる。
Ctrl-Roomは、テクスチャや個々の家具の移動など、多種多様なインタラクティブな編集操作を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:12:46 GMT)
Grokking as the Transition from Lazy to Rich Training Dynamics [38.4] グルーキングは、ニューラルネットワークの列車の損失がテスト損失よりもはるかに早く減少するときに起こる。
グルーキングの主要な要因は、特徴学習の速度と、初期特徴と対象関数とのアライメントである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:33:21 GMT)
A Real-time Method for Inserting Virtual Objects into Neural Radiance
Fields [38.4] 本稿では,剛体仮想物体を神経放射場に挿入する最初のリアルタイム手法を提案する。
提案手法は,NeRFにおける照明と幾何学に関する豊富な情報を活用することで,拡張現実における物体挿入の課題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:26:34 GMT)
Debiasing Scores and Prompts of 2D Diffusion for View-consistent
Text-to-3D Generation [38.0] ビュー一貫性テキスト・ツー・3D生成のためのスコア蒸留フレームワークをデバイアス化する2つの手法を提案する。
最も顕著な問題の1つは、オブジェクトの最も標準的なビューが他のビューに現れるJanus問題である。
提案手法は, 生成した3次元オブジェクトの現実性を著しく低減し, 2次元拡散モデルへの忠実さと, オーバーヘッドの少ない3次元一貫性との良好なトレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:02:43 GMT)
Qibosoq: an open-source framework for quantum circuit RFSoC programming [37.9] 自己ホスト型量子処理ユニット上で任意のパルスシーケンスを実行するための,オープンソースのサーバサイドソフトウェアパッケージであるQibosoqを提案する。
Qibosoqは量子計測制御キットQickが提供するRFSoCファームウェアを量子コンピューティングフレームワークQiboにブリッジする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:49:08 GMT)
Bi-directional Deformation for Parameterization of Neural Implicit
Surfaces [37.5] 神経暗示面を単純なパラメトリック領域にパラメータ化するための新しいニューラルネットワークを提案する。
提案手法は3次元オブジェクトとその選択したパラメトリック領域間の双方向の変形を計算する。
また、ビュー非依存の材料編集とビュー依存のシェーディング編集の両方を容易にし、簡易かつ効果的な放射分解技術を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:42:40 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） (Mon, 9 Oct 2023 07:54:54 GMT)
Divide and Ensemble: Progressively Learning for the Unknown [36.4] 進行試験データ予測のための DividE and EnseMble (DEEM) 法を提案する。
データセットを個々のグループに分割し、各グループで日付とトレーニングモデルを作成します。
本手法は平均93.6%のTop-1テスト精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:55:17 GMT)
Establishing Trustworthiness: Rethinking Tasks and Model Evaluation [36.3] 我々は、NLPにおけるタスクとモデル評価を構成するものを再考する時が来たと論じる。
本稿では,モデルの機能的能力の起源を理解するために,既存のコンパートナライズドアプローチについてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 06:32:10 GMT)
CrossQ: Batch Normalization in Deep Reinforcement Learning for Greater
Sample Efficiency and Simplicity [36.1] REDQやDroQといった最近のアルゴリズムは、更新データ(UTD)比を環境サンプル当たりの批評家の20段階に引き上げることで、サンプル効率を改善する方法を見つけた。
これは計算コストの大幅な増大によるものである。
ここでは,バッチ正規化を慎重に活用する軽量アルゴリズムであるCross$Q$を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:52:52 GMT)
Leveraging Multilingual Self-Supervised Pretrained Models for
Sequence-to-Sequence End-to-End Spoken Language Understanding [34.8] 複数言語で事前訓練された音声とテキストモデルを統合し,4言語で6つのデータセット上でE2E-SLUを実行する統一手法を提案する。
提案手法は,複数の学習目標を用いて,広く利用可能な音声認識データを事前学習することにより,どのように改善できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:22:51 GMT)
MIMIC: Masked Image Modeling with Image Correspondences [34.7] 効果的な事前トレーニングデータセットを構築するための現在の方法は、アノテーション付き3Dメッシュ、ポイントクラウド、シミュレートされた環境からのカメラパラメータに依存している。
我々は、追加のアノテーションを必要としない事前トレーニングされたデータセットキュレーションアプローチを提案する。
提案手法により,実世界のビデオとシミュレーション環境の両方から,大規模にマルチビューデータセットを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:15:22 GMT)
A Survey of Large Language Models for Healthcare: from Data, Technology,
and Applications to Accountability and Ethics [33.7] Healthcareドメインの大規模言語モデル(LLM)は、フリーテキストクエリに効果的に応答できるため、興奮と懸念の両方を引き起こしている。
本調査では、現在開発中のLLMs for Healthcareの能力について概説し、開発プロセスについて解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:15:23 GMT)
Generalized Neural Collapse for a Large Number of Classes [33.5] 本研究では,実用的な深層ニューラルネットワークにおける一般化された神経崩壊の発生を実証するための実証的研究を行う。
球面制約のある非拘束特徴モデルの下で、一般化された神経崩壊が確実に発生することを示す理論的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:27:04 GMT)
TAIL: Task-specific Adapters for Imitation Learning with Large
Pretrained Models [32.8] TAIL(Task-specific Adapters for Imitation Learning)は,新しい制御タスクに効率的に適応するためのフレームワークである。
言語領域におけるパラメータ効率の良い微調整の最近の進歩に触発されて,効率的な微調整技術を探究する。
実験の結果, TAIL と LoRA を併用することで, トレーニング可能なパラメータの 1% をフルチューニングすることで, 最適適応後性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:49:50 GMT)
DSAC-T: Distributional Soft Actor-Critic with Three Refinements [31.6] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、複雑な意思決定や制御タスクに取り組む上で非常に効果的であることが証明されている。
この問題に対処するため,我々は最近,分散ソフトアクター批判 (DSAC) と呼ばれる非政治的RLアルゴリズムを導入した。
DSACには、時折不安定な学習プロセスやタスク固有の報酬スケーリングの必要性など、独自の欠点がある。
本稿では,これらの問題点に対処するため,標準DSACに3つの重要な改良点を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:52:48 GMT)
Improved Communication Efficiency in Federated Natural Policy Gradient
via ADMM-based Gradient Updates [30.8] フェデレート強化学習(FedRL)は、エージェントが個々のデータを共有することなく、グローバルなポリシーを協調的に訓練することを可能にする。
我々は,乗算器の交互方向法を利用してグローバルNPG方向を効率的に近似するFedNPG-ADMMフレームワークを提案する。
我々は、FedNPG-ADMMが標準FedNPGの報酬性能を維持しており、その収束率は、フェデレートエージェントの数が増えると改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:48:56 GMT)
Estimating Numbers without Regression [30.8] 近年の言語モデルの成功にもかかわらず、数を表す能力は不十分である。
代名詞のトークン化は、数字を任意のチャンクに分割することで、明確に大きさをキャプチャすることができない。
代わりにモデルの語彙を変更する(例えば、範囲10～100の数値に新しいトークンを導入する)ことが、はるかに優れたトレードオフであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 23:07:05 GMT)
Fair Off-Policy Learning from Observational Data [30.8] 我々は、公正な政治学学習のための新しい枠組みを提案する。
まず、政治以外の学習における公平性の概念を定式化する。
次に、異なる公正概念の下で最適なポリシーを学習するためのニューラルネットワークベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:46:17 GMT)
Harmonic Self-Conditioned Flow Matching for Multi-Ligand Docking and
Binding Site Design [30.6] HarmonicFlowは、3Dタンパク質-リガンド結合構造よりも優れた生成過程である。
FlowSiteはこのフローモデルを拡張して、タンパク質ポケットの離散残基タイプと分子の結合3D構造を共同で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:45:33 GMT)
Are Large Language Models Post Hoc Explainers? [30.5] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)アプリケーションのための強力なツールとして、ますます使われている。
我々は,他の予測モデルを説明する上で LLM の有効性を最初に研究する枠組みを提案する。
実世界のベンチマークデータセットを用いて広範な実験を行い、LLM生成の説明が最先端のポストホック説明器と同等に動作することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:31:03 GMT)
AntGPT: Can Large Language Models Help Long-term Action Anticipation
from Videos? [30.2] 長期的行動予測(LTA)タスクは、動詞と名詞のシーケンスの形式でビデオ観察から俳優の将来の行動を予測することを目的としている。
本稿では,2つの視点からLTAタスクを定式化することを提案する。次の動作を時間的ダイナミクスをモデル化して自己回帰的に予測するボトムアップアプローチと,俳優の目標を推測し,目標を達成するために必要な手順を計画するトップダウンアプローチである。
本稿では,2段階のフレームワークAntGPTを提案する。このフレームワークは,観測ビデオですでに実行されている動作を最初に認識し,条件付き生成により将来の動作を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:12:08 GMT)
ViCor: Bridging Visual Understanding and Commonsense Reasoning with
Large Language Models [30.1] 視覚コモンセンス推論(VCR)のための事前学習型視覚言語モデル(VLM)と大規模言語モデル(LLM)の相乗的機能について検討する。
ViCor と名付けられた本手法では,事前学習した LLM が問題分類器として機能し,問題カテゴリを解析する。
2つのVCRベンチマークデータセット上でのフレームワークの評価を行い、ドメイン内教師あり微調整を必要としない他のメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:10:35 GMT)
Proposal-based Temporal Action Localization with Point-level Supervision [30.0] ポイントレベルの時間的行動ローカライゼーション(PTAL)は、未トリミングビデオにおけるアクションの認識とローカライズを目的としている。
そこで本研究では,フレキシブル期間のアクション提案を生成し,評価することで,アクションをローカライズする手法を提案する。
実験の結果,提案手法は最先端手法の競争力や性能に優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:27:05 GMT)
MV-Map: Offboard HD-Map Generation with Multi-view Consistency [29.8] Bird's-eye-view (BEV) の知覚モデルは、人間の労働力が少ない高精細地図(HD-Maps)を構築するのに有用である。
これらの結果は、しばしば信頼できないものであり、異なる視点から予測されたHD-Mapに顕著な矛盾を示す。
本稿では,計算制約を解消する,より実用的な「オフボード」なHDマップ生成機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 01:15:32 GMT)
MV-Map: Offboard HD-Map Generation with Multi-view Consistency [29.8] Bird's-eye-view (BEV) の知覚モデルは、人間の労働力が少ない高精細地図(HD-Maps)を構築するのに有用である。
これらの結果は、しばしば信頼できないものであり、異なる視点から予測されたHD-Mapに顕著な矛盾を示す。
本稿では,計算制約を解消する,より実用的な「オフボード」なHDマップ生成機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 01:15:32 GMT)
Deep Concept Removal [29.7] ディープニューラルネットワークにおける概念除去の問題に対処する。
本稿では,概念データセットに基づいて学習した逆線形分類器に基づく新しい手法を提案する。
また,逆行訓練に伴う課題に対処するために,暗黙の勾配に基づく手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:31:03 GMT)
Shifting Attention to Relevance: Towards the Uncertainty Estimation of
Large Language Models [28.7] 大規模言語モデル (LLMs) は, 自然言語生成や命令の追従において, 顕著な可能性を示している。
不確実性定量化(UQ)は有望なソリューションであり、LLMのコンテキスト内での正確な実装は依然として大きなハードルである。
我々は,より関連性の高いコンポーネントへの注意をトークンレベルと文レベルの両方で協調的にシフトし,正確な不確かさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:26:59 GMT)
Are Graph Neural Networks Optimal Approximation Algorithms? [28.5] 最適な近似アルゴリズムを得るのに使用できるグラフニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。
我々は,OptGNNが凸緩和を捕捉し,最適性の2つの証明書を生成するアルゴリズムを設計する能力を活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:05:16 GMT)
Causal Reasoning through Two Layers of Cognition for Improving
Generalization in Visual Question Answering [28.1] VQA(Visual Question Answering)の一般化は、トレーニングディストリビューション以外のコンテキストによるイメージに関する質問に答えるモデルを必要とする。
本稿では,因果推論因子を強調することでマルチモーダル予測を改善する認知経路VQA(CopVQA)を提案する。
CopVQAは、PathVQAデータセット上の新しい最先端(SOTA)と、モデルサイズの4分の1のVQA-CPv2、VQAv2、VQA RAD上の現在のSOTAと同等の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:07:58 GMT)
Put Your Money Where Your Mouth Is: Evaluating Strategic Planning and
Execution of LLM Agents in an Auction Arena [27.8] オークション内でのLarge Language Models(LLM)を評価するための新しいシミュレーション環境であるAucArenaを紹介する。
我々は、最先端のLCMを入札エージェントとして使用して、いくつかの制御されたシミュレーションを行う。
簡単なプロンプトによって,LLMはオークションに効果的に関与するために必要なスキルの多くを実演していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:22:09 GMT)
Multi-Domain Causal Representation Learning via Weak Distributional
Invariances [27.7] 因果表現学習は因果機械学習研究における行動の中心として現れてきた。
このような不変性を組み込んだオートエンコーダは、他の部分から異なる設定で安定なラテントの集合を確実に特定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:52:46 GMT)
Does Human Collaboration Enhance the Accuracy of Identifying
LLM-Generated Deepfake Texts? [27.7] 人間同士のコラボレーションは、ディープフェイクテキストの検出を改善する可能性がある。
ディープフェイクテキストの最も強い指標は、一貫性と一貫性の欠如である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:57:47 GMT)
Sparse Model Soups: A Recipe for Improved Pruning via Model Averaging [27.7] Sparse Model Soups (SMS) は,各プルー・リトレインサイクルを前フェーズから平均モデルに開始することでスパースモデルをマージする新しい手法である。
SMSはスパース性を保ち、スパースネットワークの利点を悪用し、モジュール化され、完全に並列化可能であり、IMPのパフォーマンスを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:18:22 GMT)
The Program Testing Ability of Large Language Models for Code [27.6] CodeXやCodeT5+のようなコードのための大きな言語モデル(LLM)は、コードインテリジェンスを達成する上で大きな可能性を実証しています。
本稿では、これらのモデルの興味深い特性のシリーズを示し、LLMのプログラムテスト能力をいかに改善できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:55:45 GMT)
TransHP: Image Classification with Hierarchical Prompting [27.0] 本稿では階層画像分類(HIC)タスクの階層的プロンプト機構について検討する。
我々は、人間の視覚認識をよく模倣していると考えている。つまり、人類は祖先クラスを、子孫クラス間の微妙な違いに焦点をあてるプロンプトとして使うかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:22:55 GMT)
RCPS: Rectified Contrastive Pseudo Supervision for Semi-Supervised
Medical Image Segmentation [26.9] 我々は、RCPS(Rectified Contrastive Pseudo Supervision)という、新しい半教師付きセグメンテーション手法を提案する。
RCPSは、修正された疑似監督とボクセルレベルのコントラスト学習を組み合わせて、半教師付きセグメンテーションの有効性を向上させる。
実験結果から, 半教師付き医用画像分割における最先端手法と比較して, 高いセグメンテーション性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:17:15 GMT)
GROVE: A Retrieval-augmented Complex Story Generation Framework with A
Forest of Evidence [26.9] 本稿では,etextbfVidtextbfEnce (GROVE) のftextbfOrestを用いた検索用autextbfGmented stotextbfRy生成フレームワークを提案する。
我々は、証拠の森を抽出し、生成された物語で起こりうる曖昧さを補償する「なぜ」プロンプトスキームを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:55:55 GMT)
A Glance is Enough: Extract Target Sentence By Looking at A keyword [26.8] 本稿では,キーワードのみを入力として多話者音声から対象文を抽出する可能性を検討する。
社会保障のアプリケーションでは、キーワードは"help"であり、助けを求める人が他の話者を無視しながら、何を話し合っているかを特定することが目的である。
本稿では,Transformer アーキテクチャを用いてキーワードと発話の両方を埋め込んで,適切な内容を選択するためのクロスアテンション機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:28:19 GMT)
Compressing Context to Enhance Inference Efficiency of Large Language
Models [26.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の推論効率を向上させるための選択文脈法を提案する。
我々は、arXiv論文、ニュース記事、長い会話など、長いコンテキスト処理を必要とする共通のデータソースを用いて、アプローチをテストする。
実験の結果,Selective Contextはメモリコストを大幅に削減し,生成遅延を低減させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 23:03:24 GMT)
Domain-wise Invariant Learning for Panoptic Scene Graph Generation [26.2] パノプティック・シーングラフ生成(PSG)は、オブジェクトの検出とそれに対応する関係(述語)の予測を含む。
偏見付き述語アノテーションの存在は、異なる述語間の明確な決定境界を確立する能力を妨げているため、PSGモデルにとって大きな課題となる。
本稿では,各対象物対内の予測予測リスクを測定することによって,潜在的なバイアスのあるアノテーションを推論する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:03:39 GMT)
Measuring Acoustics with Collaborative Multiple Agents [25.9] 2つのロボットは、広い探索と正確な予測に報われながら、環境の音響を探索するように訓練されている。
予測誤差を最小化しながら,ロボットが協調して環境音響を探索し,移動することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:58:27 GMT)
Aggregated f-average Neural Network for Interpretable Ensembling [25.8] 本稿では,弱い学習者の予測を最適に集約するために,異なる種類の平均をモデル化し,組み合わせる,集約されたf平均(AFA)浅部ニューラルネットワークを提案する。
我々は、その解釈可能なアーキテクチャと単純なトレーニング戦略を強調し、その優れたパフォーマンスを、数発のクラスインクリメンタルラーニングの問題に立証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 09:43:08 GMT)
RAIN: Your Language Models Can Align Themselves without Finetuning [25.7] 大型言語モデル(LLM)は人間の好みと矛盾することが多い。
本研究では,不整合 LLM が自己ブーイングによって直接人間の嗜好に整合した応答を生成可能であることを示す。
本稿では,自己回帰推論(Rewindable Auto-Regressive Inference)という新しい推論手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:34:01 GMT)
Unlabeled Principal Component Analysis and Matrix Completion [25.7] 本稿では、列のエントリが置換によって破損したデータ行列から、ロバストな主成分分析を導入する。
UPCAに類似したフレーバーの理論とアルゴリズムを導出する。
合成データ、顔画像、教育および医療記録の実験は、データ民営化やレコードリンクのような応用のためのアルゴリズムの可能性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:23:59 GMT)
Fine-grained Audio-Visual Joint Representations for Multimodal Large
Language Models [25.7] 本稿では,FAVOR学習フレームワークを提案する。
FAVORは、音声入力ストリーム内の音声および音声イベントと、視覚入力ストリーム内の画像またはビデオを、フレームレベルで同時に知覚する。
FAVORは、詳細な情報や時間的因果推論が必要な場合に、ビデオ質問応答タスクにおいて20%以上の精度向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:00:20 GMT)
Rethinking Memory and Communication Cost for Efficient Large Language
Model Training [25.6] そこで我々は,PaRO(PaRO)によるメモリ通信のバランスをとるアンダーラインのアンダーライン冗長性について提案する。
PaROは、GPUクラスタをグループ化し、グループ内の小さなメモリ冗長性を導入することで、グループ間通信の量と頻度を削減する。
実験により,HO-Ringアルゴリズムは従来のRingアルゴリズムと比較して通信効率を32.6%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:08:32 GMT)
Integration-free Training for Spatio-temporal Multimodal Covariate Deep
Kernel Point Processes [25.6] ディープ・ミックスチャ・ポイント・プロセス(Deep Mixture Point Processes、DKMPP)は、より柔軟なディープ・カーネルを用いて複雑な関係をモデル化するディープ・ミックスチャ・ポイント・プロセス(DMPP)の拡張版である。
DKMPPとそれに対応するスコアベース推定器がベースラインモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:44:37 GMT)
PAC-Bayesian Spectrally-Normalized Bounds for Adversarially Robust
Generalization [25.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の攻撃に対して脆弱である。
敵の攻撃に対する防衛アルゴリズムを確立するには 敵の強固な一般化が不可欠だ
本稿では、PAC-Bayesアプローチに基づくノルムに基づく摂動の複雑さに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 22:20:27 GMT)
DyST: Towards Dynamic Neural Scene Representations on Real-World Videos [25.1] モノクラー・リアル・ワールド・ビデオから現実のシーンの3次元構造とダイナミックスの両方を捉えることを目的としている。
我々のDynamic Scene Transformer (DyST) モデルは、モノクラー・リアル・ワールド・ビデオのシーンコンテンツへの遅延分解を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Fair Classifiers that Abstain without Harm [24.9] 批判的な応用においては、分類器は人間に意思決定を延期することが不可欠である。
本稿では,既存の分類器が特定のサンプルの予測を選択的に禁ずるポストホック法を提案する。
この枠組みは,同程度の禁制率で精度を犠牲にすることなく,公平性の違いの観点から既存手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 23:07:28 GMT)
Provable benefits of annealing for estimating normalizing constants:
Importance Sampling, Noise-Contrastive Estimation, and beyond [24.9] 幾何経路を用いることで、指数関数から目標と提案の間の距離の関数への推定誤差が減少することを示す。
最適経路を効率的に近似する2段階推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:00:47 GMT)
Automatic Integration for Spatiotemporal Neural Point Processes [24.6] 本稿では,ニューラルポイントプロセスのためのAutoStemporal Integrationという新しいパラダイムを紹介する。
我々は,不規則事象から複雑な強度関数を復元する上で,AutoStemporal Integrationが大きな利点をもたらすことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 22:07:48 GMT)
Text-driven Prompt Generation for Vision-Language Models in Federated
Learning [24.0] FedTPG(Federated Text-Driven Prompt Generation)を提案する。
FedTPGは、複数のリモートクライアントにまたがる統一的なプロンプト生成ネットワークをスケーラブルに学習する。
9つの多様な画像分類データセットを総合的に評価した結果,既存のフェデレーション・プロンプト・ラーニング・手法よりも優れた手法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:57:24 GMT)
CAW-coref: Conjunction-Aware Word-level Coreference Resolution [23.8] State-of-the-the-art coreference resolutions systems は文書ごとに複数の LLM コールに依存する。
WL-corefはより効率的でありながら、これらのSOTAシステムの性能の96.6%を達成している。
OntoNotes テストセットのパフォーマンスを 0.9% F1 で改善する,シンプルで効果的なソリューションを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:32:49 GMT)
Three-Stage Cascade Framework for Blurry Video Frame Interpolation [23.4] Blurry Video frame (BVFI)は、低フレームレートのぼやけたビデオから高フレームレートのクリアなビデオを生成することを目的としている。
BVFIメソッドは通常、すべての貴重な情報を十分に活用できないため、最終的にはパフォーマンスを損なう。
本稿では,ぼやけたビデオから有用な情報を完全に探求する,シンプルなエンドツーエンドの3段階フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:37:30 GMT)
Split and Merge: Aligning Position Biases in Large Language Model based
Evaluators [23.4] PortIAは、人間の比較戦略を模倣して位置バイアスを校正するアライメントベースのシステムである。
その結果, Portia はテスト対象のモデルと比較形態の整合性を著しく向上させることがわかった。
GPT-4モデルにおける位置バイアスの約80%を修正し、一貫性を98%まで高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:19:10 GMT)
Importance Weighted Actor-Critic for Optimal Conservative Offline
Reinforcement Learning [23.2] データカバレッジが不十分な複雑な環境でのオフライン強化学習(RL)のための新しい実践的アルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,重要度抽出フレームワークとアクター批判パラダイムを併用する。
提案アルゴリズムの有効性を検証するため,理論的解析と実験結果の両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:03:14 GMT)
Foundation Models Meet Visualizations: Challenges and Opportunities [23.0] 本稿では,基礎モデル (VIS4FM) と基礎モデル (FM4VIS) を分割する。
VIS4FMでは、これらの複雑なモデルを理解し、精錬し、評価する上で、可視化の主要な役割を探求する。
FM4VISでは、基盤モデルがどのように可視化分野自体を前進させるかを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:57:05 GMT)
Robust Angular Synchronization via Directed Graph Neural Networks [22.3] GNNSyncは、有向グラフニューラルネットワークを用いた理論的に座屈したエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークである。
GNNSyncは、角同期問題に対する総合的なベースラインセットに対して、競争力があり、しばしば優位に立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:37:19 GMT)
LLMLingua: Compressing Prompts for Accelerated Inference of Large
Language Models [22.1] 大きな言語モデル(LLM)は、その驚くべき能力のために様々なアプリケーションに適用されている。
本稿では,意味的整合性を維持するための予算制御を伴う粗大なプロンプト圧縮手法であるLLMLinguaを提案する。
提案手法により,最先端性能が得られ,最大20倍圧縮が可能であり,性能損失が少ないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:10:21 GMT)
SC-Safety: A Multi-round Open-ended Question Adversarial Safety
Benchmark for Large Language Models in Chinese [21.9] 大規模言語モデル(LLM)は、社会的知覚に悪影響を及ぼす有害なコンテンツを生成できる。
SuperCLUE-Safety (SC-Safety) は、20以上の安全サブディメンジョンをカバーする4912のオープンエンド質問を備えたマルチラウンドの敵対的ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:03:22 GMT)
OptiMUS: Optimization Modeling Using mip Solvers and large language
models [21.5] そこで我々は,Large Language Model (LLM) ベースのエージェントであるOptiMUSを紹介した。
エージェントをベンチマークするために,線形プログラミング(LP)と混合整数線形プログラミング(MILP)の新たなデータセットであるNLP4LPを提案する。
我々の実験は、OptiMUSが基本的なコード戦略に比べて67%多くの問題を解決することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:47:03 GMT)
Divide & Bind Your Attention for Improved Generative Semantic Nursing [21.5] 複雑なプロンプトや複数のエンティティを含むシナリオによって引き起こされる課題に対処するために、Divide & Bindを提案する。
我々のアプローチは、複雑なプロンプトからの属性アライメントを改善して、所望のオブジェクトを忠実に合成する能力において際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:20:00 GMT)
Are Large Language Models Geospatially Knowledgeable? [21.4] 本稿では,Large Language Models (LLM) で符号化された地理空間的知識,認識,推論能力の程度について検討する。
自己回帰言語モデルに焦点をあて, (i) 地理座標系におけるLLMの探索と地理空間知識の評価, (ii) 地理空間的および非地理空間的前置法を用いて地理空間的意識を測定する, (iii) 多次元スケーリング(MDS) 実験を用いて, モデルの地理空間的推論能力を評価する, 実験手法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:20:11 GMT)
Memory-Consistent Neural Networks for Imitation Learning [21.3] 模倣学習は、代替アプローチに比べてポリシー合成をかなり単純化する。
トレーニングサンプルから外れたエラーは、このような模倣ポリシーにとって特に重要だ。
合成誤差現象に対応するモデルクラスを設計する。
MCNNは、模倣学習アプリケーションのためのバニラディープニューラルネットワークよりも適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:49:48 GMT)
Towards Lossless Dataset Distillation via Difficulty-Aligned Trajectory
Matching [21.1] 合成データセットのサイズが大きくなるにつれて有効なアルゴリズムを提案する。
実験により, 一致する軌道の訓練段階が, 蒸留データセットの有効性に大きく影響していることが判明した。
そこで我々は,軌道マッチングに基づく手法を大規模合成データセットに拡張することに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:57:41 GMT)
Unlearning with Fisher Masking [20.8] Machine Unlearningは、ユーザやモデル開発者、管理者からの要求に応じて、学習後にトレーニングデータを無効にすることを目的としている。
従来のほとんどのメソッドは直接微調整に基づいており、データを完全に削除したり、残余データに完全なパフォーマンスを保持することもできない。
我々は,フィッシャー情報に基づくアンラーニングに適した新しいマスキング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 01:24:06 GMT)
On Time Domain Conformer Models for Monaural Speech Separation in Noisy
Reverberant Acoustic Environments [20.6] 時間領域コンバータ(TD-Conformers)は、局所的およびグローバル的コンテキストを逐次処理するDPアプローチの類似体である。
最高のTD-Conformerは、WHAMRとWSJ0-2Mixベンチマークで14.6dBと21.2dB SISDRの改善を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:02:11 GMT)
RECESS Vaccine for Federated Learning: Proactive Defense Against Model Poisoning Attacks [20.6] モデル中毒は、フェデレートラーニング(FL)の適用を著しく阻害する
本研究では,モデル中毒に対するRECESSという新しいプロアクティブ・ディフェンスを提案する。
各イテレーションをスコアする従来の方法とは異なり、RECESSはクライアントのパフォーマンス相関を複数のイテレーションで考慮し、信頼スコアを見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 06:09:01 GMT)
A Meta-Learning Perspective on Transformers for Causal Language Modeling [20.4] Transformerアーキテクチャは、大規模な因果言語モデルの開発において顕著になっている。
因果言語モデリングタスクのトレーニングにおいて,トランスフォーマーアーキテクチャのメタラーニングビューを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:27:36 GMT)
SteerLM: Attribute Conditioned SFT as an (User-Steerable) Alternative to
RLHF [19.4] 提案するSteerLMは,ユーザによる推論時の応答制御を支援する教師付き微調整手法である。
SteerLM条件は、明示的に定義された多次元の属性セットに対応するために応答し、それによって、有用な高品質のレスポンスを生成することができるステアブルAIを増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:11:21 GMT)
Characterizing Barriers and Technology Needs in the Kitchen for Blind
and Low Vision People [18.4] 料理は視覚障害者にとって不可欠だが困難な活動である(PVI)
我々は, PVIの課題, 戦略, ニーズを, PVIとリハビリテーション専門家の両面から包括的に特徴付けることを目的としている。
その結果, 調理時の視力の低下と視覚障害者の差と, 訓練と現実の差が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:21:26 GMT)
Cabbage Sweeter than Cake? Analysing the Potential of Large Language
Models for Learning Conceptual Spaces [18.3] 概念空間を学習するための大規模言語モデルの可能性を探る。
実験の結果,LLMは意味のある表現の学習に利用できることがわかった。
また、BERTファミリーの微調整モデルでは、最大のGPT-3モデルにマッチしたり、性能を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:41:19 GMT)
Few-Shot Spoken Language Understanding via Joint Speech-Text Models [18.2] テキストと協調的に事前学習した音声表現モデルに関する最近の研究は、音声表現の改善の可能性を示している。
このような共有表現を活用して、音声言語理解タスクにおける限られたデータ可用性の持続的課題に対処する。
事前訓練された音声テキストモデルを用いることで、テキスト上で微調整されたモデルを音声テストデータに効果的に転送できることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:59:21 GMT)
Grokking as Compression: A Nonlinear Complexity Perspective [18.1] ネットワークの複雑性を測定するために線形写像数 (LMN) を定義する。
LMNは、一般化前にニューラルネットワーク圧縮をうまく特徴付けることができる。
我々は、LMNがコルモゴロフのニューラルネットワークバージョンとして有望な候補であると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:59:18 GMT)
Anonymous 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） (Mon, 9 Oct 2023 16:20:49 GMT)
LAiW: A Chinese Legal Large Language Models Benchmark (A Technical
Report) [17.7] 法的な能力に基づく最初の中国法 LLM ベンチマークを提案する。
LLMの法的な能力は、基本法的なNLP能力、基本法的な応用能力、複雑な法的な応用能力の3つのレベルに分けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:19:55 GMT)
Factorized Tensor Networks for Multi-Task and Multi-Domain Learning [17.6] 独立した単一タスク/ドメインネットワークに匹敵する精度を達成できる因子テンソルネットワーク(FTN)を提案する。
FTNは既存の手法に比べてタスク固有のパラメータがかなり少ない。
本研究では,異なるバックボーンを持つ畳み込み型アーキテクチャとトランスフォーマー型アーキテクチャの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:59:59 GMT)
Improving End-to-End Speech Processing by Efficient Text Data
Utilization with Latent Synthesis [17.6] 高性能エンドツーエンド音声(E2E)処理モデルの訓練には,大量のラベル付き音声データが必要となる。
E2E音声処理モデルのための効率的なテキストデータ利用フレームワークLaSynを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:10:49 GMT)
Linear Opinion Dynamics Model with Higher-Order Interactions [17.4] グラフ上の意見ダイナミクスをハイパーグラフに拡張するために、人気のあるFriedkin-Johnsenモデルを拡張する。
我々は、高次相互作用が意見力学において重要な役割を果たすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:56:11 GMT)
Semi-Supervised Object Detection with Uncurated Unlabeled Data for
Remote Sensing Images [16.7] 半教師付きオブジェクト検出(SSOD)手法は、ラベルのないデータに対して擬似ラベルを生成することでこの問題に対処する。
しかし、現実の状況では、ラベルなしデータセット内の分布外サンプル(OOD)と分布内サンプル(ID)が混在する可能性がある。
未ラベルデータに対するOpen-Set Semi-Supervised Object Detection (OSSOD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:59:31 GMT)
Inverse Consistency by Construction for Multistep Deep Registration [16.6] We make a neural registration network inverse consistent by construction, as it is parameterized its output transformation by a Lie group。
我々は,この手法を,逆整合性を保つために,多くのネットワークを構成することで,多段階のニューラル登録に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:21:35 GMT)
Understanding the Feature Norm for Out-of-Distribution Detection [16.4] 分類データセットに基づいてトレーニングされたニューラルネットワークは、インディストリビューション(ID)サンプルに対して、隠蔽層の特徴のより高いベクトルノルムを示すことが多い。
隠れた層ニューロンの活性化と不活性化の傾向を捉えることができる新規な負認識ノルム(NAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 00:17:20 GMT)
QR-Tag: Angular Measurement and Tracking with a QR-Design Marker [16.3] そこで本研究では,QR-Designパターンを用いた離散角計測と追跡のための新しいスナップショット手法を提案する。
提案する非接触物体追跡フレームワークは,高精度で計算効率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:33:06 GMT)
Glitter or Gold? Deriving Structured Insights from Sustainability
Reports via Large Language Models [16.2] 情報抽出(IE)技術を用いて,サステナビリティレポートから意味的に構造化された情報を抽出する。
次に、グラフに基づく表現を用いて有意な統計的、類似性、相関分析を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:34:41 GMT)
Towards Inferential Reproducibility of Machine Learning Research [16.2] 非決定性のいくつかの源は測定ノイズとみなすことができる。
研究結果の無視を強制するためにノイズを取り除く傾向は、実装レベルでは非決定論的である。
本稿では,データ特性との相互作用を含む分散の源泉を,機械学習評価の重要度と信頼性の分析に組み入れることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:05:36 GMT)
Accurate Cold-start Bundle Recommendation via Popularity-based
Coalescence and Curriculum Heating [16.0] 我々はコールドスタートバンドルレコメンデーションのための正確なアプローチであるCoHeatを提案する。
CoHeatは、履歴情報とアフィリエイト情報の両方を組み込むことで、バンドル相互作用の高度に歪んだ分布に取り組む。
CoHeatはコールドスタートバンドルレコメンデーションにおいて優れたパフォーマンスを示しており、最高の競合相手に比べて193%高いnDCG@20を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 00:20:48 GMT)
Accurate Cold-start Bundle Recommendation via Popularity-based
Coalescence and Curriculum Heating [16.0] 我々はコールドスタートバンドルレコメンデーションのための正確なアプローチであるCoHeatを提案する。
CoHeatは、履歴情報とアフィリエイト情報の両方を組み込むことで、バンドル相互作用の高度に歪んだ分布に取り組む。
CoHeatはコールドスタートバンドルレコメンデーションにおいて優れたパフォーマンスを示しており、最高の競合相手に比べて193%高いnDCG@20を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 00:20:48 GMT)
A Bias-Variance-Covariance Decomposition of Kernel Scores for Generative
Models [16.0] カーネルスコアとその関連するエントロピーに対する最初のバイアス-分散-共分散分解を導入する。
分散と予測的カーネルエントロピーは,画像,音声,言語生成の不確実性に対して有効な尺度であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:22:11 GMT)
A Lightweight Video Anomaly Detection Model with Weak Supervision and
Adaptive Instance Selection [15.8] 本稿では,弱教師付きビデオ異常検出に焦点をあてる。
我々は,軽量なビデオ異常検出モデルを開発した。
我々のモデルは、最先端の手法と比較して、AUCのスコアに匹敵するか、さらに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 01:23:08 GMT)
Efficient Training of Multi-task Combinarotial Neural Solver with
Multi-armed Bandits [15.8] 本稿では,マルチタスク・ニューラル・ソルバを実現するために,マルチアーム・バンディットに基づく汎用的で効率的なトレーニングパラダイムを提案する。
本手法は,通常のトレーニングスケジュールに比べて,限られたトレーニング予算と同一のトレーニングエポックのいずれにおいても,全体的なパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 06:35:46 GMT)
Projecting infinite time series graphs to finite marginal graphs using
number theory [15.7] 本研究では,有限時間ウィンドウ上で,連続エッジを持つ無限時系列グラフを境界グラフィカルモデルに投影する手法を開発した。
本論文は,理論的な基礎と手法に依存しない,様々な因果推論手法の一般化に向けて重要な一歩を踏み出したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:45:06 GMT)
Rotation Matters: Generalized Monocular 3D Object Detection for Various
Camera Systems [15.5] トレーニングデータセットをキャプチャするシステムとは異なるカメラシステムに適用した場合、3Dオブジェクト検出性能は大幅に低下する。
乗客の車のデータセットに基づいて訓練された3D検出器は、バスに搭載されたカメラの正確な3Dバウンディングボックスを後退させるのにほとんど失敗する。
本稿では,様々なカメラシステムに適用可能な汎用3次元物体検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:52:22 GMT)
Drivable Avatar Clothing: Faithful Full-Body Telepresence with Dynamic
Clothing Driven by Sparse RGB-D Input [15.2] 本研究では,RGB-D入力と体と顔の動きを忠実に駆動できる,動的に動くゆるい衣服を備えたアバターを提案する。
粗い深度入力の粗い衣服形状を効率的に追跡できるニューラルイテレーティブクローズトポイント(N-ICP)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:59:12 GMT)
Tensor-Compressed Back-Propagation-Free Training for (Physics-Informed)
Neural Networks [15.2] 後方伝播(BP)は、ニューラルネットワークトレーニングの勾配を計算するために広く使われている。
自動微分をサポートするハードウェアやソフトウェアリソースが不足しているため、エッジデバイス上でBPを実装するのは難しい。
本稿では,現実的なニューラルネットワークを学習するためには,前方伝播のみを必要とする,完全にBPフリーなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:00:00 GMT)
Plug n' Play: Channel Shuffle Module for Enhancing Tiny Vision
Transformers [15.1] 視覚変換器(ViT)は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な性能を示した。
高い計算複雑性は、ViTsのメモリとコンピューティングリソースの制限のあるデバイスへの適用性を妨げている。
小型VTを改良するための新しいチャネルシャッフルモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:56:35 GMT)
Optimal Resource Allocation for U-Shaped Parallel Split Learning [15.1] Split Learning(SL)は、データ所有者の生データサンプルを明らかにすることなく、モデルトレーニングのための有望なアプローチとして登場した。
従来のSLは必然的に、(最後のレイヤを持つ)テールモデルがサーバに置かれるべきとして、ラベルのプライバシをリークする。
有望な解決策の1つは、U字型アーキテクチャを使用して、初期のレイヤと最後のレイヤの両方をユーザ側に置いておくことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:16:07 GMT)
Optimal Resource Allocation for U-Shaped Parallel Split Learning [15.1] Split Learning(SL)は、データ所有者の生データサンプルを明らかにすることなく、モデルトレーニングのための有望なアプローチとして登場した。
従来のSLは必然的に、(最後のレイヤを持つ)テールモデルがサーバに置かれるべきとして、ラベルのプライバシをリークする。
有望な解決策の1つは、U字型アーキテクチャを使用して、初期のレイヤと最後のレイヤの両方をユーザ側に置いておくことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:16:07 GMT)
The First Cadenza Signal Processing Challenge: Improving Music for Those
With a Hearing Loss [14.9] Cadenzaプロジェクトは、聴覚障害のある人のために、音楽の音質を改善することを目的としている。
これは、より優れた、より包括的な技術を促進するために、一連の信号処理の課題を通じて行われる。
主観評価のための聴力評価指標(HAAQI)と、主観評価のための聴力障害のある人のパネルを用いて、提案書の音質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:36:15 GMT)
Optimal Exploration is no harder than Thompson Sampling [14.7] a pure exploration linear bandit problem to return $argmax_zin mathcalZ ztoptheta_ast with $xtoptheta_ast with $xin mathcalXsubset mathbbRd$。
この複雑さは、後続サンプリングとargmaxオラクルへのアクセスを必要とするだけであり、$mathcalZ$を列挙する必要がない、後悔の最小化のために人気で単純なトンプソンサンプリングと矛盾する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:21:39 GMT)
An operator preconditioning perspective on training in physics-informed
machine learning [14.7] PINNのような機械学習手法における勾配降下アルゴリズムの挙動について検討する。
我々の主要な結果は、これらのモデルを訓練することの難しさが、特定の微分作用素の条件付けと密接に関係していることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:37:06 GMT)
Post-hoc Bias Scoring Is Optimal For Fair Classification [14.5] 我々は、グループフェアネス制約の下で二項分類問題を考える。これは、デモグラフィックパリティ(DP)、等化オポチュニティ(EOp)、等化オッド(EO)のいずれかである。
バイアススコアと呼ばれる新しいインスタンスレベルのバイアス尺度を導入し、修正規則は有限量のバイアススコアの上に単純な線形ルールである。
この特徴から,我々は,高精度を維持しながら公正性制約に適応できるポストホックアプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:54:08 GMT)
Adversarial Counterfactual Environment Model Learning [14.5] 本稿では,特定のターゲットポリシーによってクエリされた対物データセットに一般化するためのモデル学習において,対物的リスク最小化(CQRM)を導入する。
政策学習において,対象の方針は多様かつ未知であるため,敵の方針に照らされた対実データに基づいて学習する敵のCQRM目標を提案する。
合成タスクにGALILEOを適用し,実世界の応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:23:27 GMT)
FusionFormer: A Multi-sensory Fusion in Bird's-Eye-View and Temporal
Consistent Transformer for 3D Object Detection [14.5] 本稿では,FusionFormerと呼ばれる,エンドツーエンドのマルチモーダル・フュージョン・トランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
均一なサンプリング戦略を開発することにより,2次元画像と3次元ボクセルの特徴を自発的に抽出することができる。
テスト時間増強を伴わない3次元物体検出タスクにおいて,72.6% mAP と 75.1% NDS の最先端シングルモデル性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:09:11 GMT)
FusionFormer: A Multi-sensory Fusion in Bird's-Eye-View and Temporal
Consistent Transformer for 3D Object Detection [14.5] 本稿では,FusionFormerと呼ばれる,エンドツーエンドのマルチモーダル・フュージョン・トランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。
均一なサンプリング戦略を開発することにより,2次元画像と3次元ボクセルの特徴を自発的に抽出することができる。
テスト時間増強を伴わない3次元物体検出タスクにおいて,72.6% mAP と 75.1% NDS の最先端シングルモデル性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:09:11 GMT)
A Neural Tangent Kernel View on Federated Averaging for Deep Linear
Neural Network [14.1] FedAvgは、データを共有せずにクライアントから協調的にモデルを作成するために広く使われているパラダイムである。
ディープニューラルネットワークは、その単純な定式化による理論的対象のニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:56:56 GMT)
Efficient simulation of sparse Markovian quantum dynamics [14.0] 我々は、必ずしも局所的ではないリンドブラディアンによって生成されるマルコフ量子力学をシミュレートするための最初の効率的な量子アルゴリズムを与える。
まず、量子アルゴリズムを用いて小さな不変部分空間内で作用するリンドブラディアンをシミュレートし、スパース・スタインスプリング等長写像を実装する方法を示す。
第二に、短時間の進化の列を連結することでスパースリンドブラッド作用素をシミュレートする手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:02:37 GMT)
Augmented Embeddings for Custom Retrievals [13.8] 本稿では,タスク固有性,異種性,厳密な検索を実現するための埋め込み変換機構であるAdapted Dense Retrievalを紹介する。
Dense Retrievalは、事前訓練されたブラックボックス埋め込みの低ランク残差適応を学習することで機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:29:35 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） (Mon, 9 Oct 2023 02:35:47 GMT)
DiPS: Discriminative Pseudo-Label Sampling with Self-Supervised
Transformers for Weakly Supervised Object Localization [13.4] 識別的擬似ラベルサンプリング(DiPS)は、クラス非依存の写像を弱教師付きオブジェクトの局所化に活用するために導入された。
DiPSは、各アテンションマップの最も識別性の高い領域を特定するために、事前訓練された分類器に依存している。
オブジェクトのさまざまな部分をカバーするために、多様で差別的な提案の豊富なプールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 22:52:43 GMT)
Enhancing Unsupervised Anomaly Detection with Score-Guided Network [13.1] 異常検出は、医療や金融システムなど、さまざまな現実世界のアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
正規データと異常データの間の異常スコアの差を学習・拡大するために,スコア誘導正規化を用いた新しいスコアネットワークを提案する。
次に,スコア誘導型オートエンコーダ(SG-AE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:30:50 GMT)
Occupancy-MAE: Self-supervised Pre-training Large-scale LiDAR Point
Clouds with Masked Occupancy Autoencoders [13.1] 本研究では,大規模未ラベル屋外LiDAR点雲の事前学習を活用することで,ラベル付き3Dトレーニングデータへの依存を低減する方法を提案する。
本手法では,Occupancy-MAEと呼ばれる自己監督型マスマスマスマスキングの事前学習手法を提案する。
3Dオブジェクト検出では、Occupancy-MAEは、KITTIデータセット上での車検出に必要なラベル付きデータを半減する。
3Dセマンティックセグメンテーションでは、Occupancy-MAEはmIoUでトレーニングをスクラッチから約2%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:34:02 GMT)
SummIt: Iterative Text Summarization via ChatGPT [13.0] 本稿では,ChatGPTのような大規模言語モデルに基づく反復的なテキスト要約フレームワークSummItを提案する。
我々のフレームワークは、自己評価とフィードバックによって生成された要約を反復的に洗練することを可能にする。
また, 繰り返し改良の有効性を検証し, 過補正の潜在的な問題を特定するために, 人間の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:26:40 GMT)
Extractive Summarization via ChatGPT for Faithful Summary Generation [13.0] 本稿では,抽出要約におけるChatGPTの性能について,徹底的に評価する。
また,ChatGPTは既存の教師付きシステムと比較して,ROUGEスコアにおいて劣る抽出総和性能を示した。
ChatGPTを用いた抽出列生成パイプラインの適用は、要約忠実度の観点から抽象的ベースラインよりも大幅に性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 23:40:26 GMT)
Entropy-MCMC: Sampling from Flat Basins with Ease [12.7] 我々は, シャープモードから解放された円滑な後円板に類似した定常分布である補助誘導変数を導入し, MCMC試料を平らな盆地に導出する。
この導出変数をモデルパラメータと統合することにより、計算オーバーヘッドを最小限に抑えた効率的なサンプリングを可能にする、単純なジョイント分布を作成する。
実験により,提案手法は後方の平らな盆地から試料を採取し,比較したベースラインを複数ベンチマークで比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:40:20 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） (Mon, 9 Oct 2023 17:49:12 GMT)
SocialCircle: Learning the Angle-based Social Interaction Representation
for Pedestrian Trajectory Prediction [12.6] 我々は、社会的相互作用の文脈を継続的に反映する、新しいアングルベースのトレーニング可能なソーシャル表現、SocialCircleを構築した。
提案するSocialCircleの効果を,新たにリリースされたトラジェクトリ予測モデルとともにトレーニングすることで検証する。
実験によると、SocialCircleは予測性能を定量的に改善するだけでなく、質的にも社会的相互作用をよりよく考えるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:59:21 GMT)
LCOT: Linear circular optimal transport [12.5] LCOT(Linear Circular Optimal Transport)と呼ばれる円周確率測定のための新しい計算効率の指標を提案する。
提案されたメトリクスには、機械学習(ML)アルゴリズムを組込み尺度に適用可能な、明示的な線形埋め込みが付属している。
提案手法は, 循環最適輸送(COT)に根付いており, 固定基準測度に対するCOT測度の線形化とみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:37:56 GMT)
Deep Optimal Timing Strategies for Time Series [12.2] 本稿では,確率的時系列予測タスクと最適タイミング決定タスクを組み合わせたメカニズムを提案する。
具体的には、確率予測アルゴリズムを用いて、基礎となる時系列の将来経路を生成する。
最適な実行時間を求めるために、最適な停止問題として決定タスクを定式化し、最適時間を近似するためにリカレントニューラルネットワーク構造(RNN)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:38:23 GMT)
The Importance of Prompt Tuning for Automated Neuron Explanations [12.2] 説明文の生成に使用するプロンプトの効果を分析し,より自然な方法で説明文を再構成することで,ニューロンの説明文の質が著しく向上することを示す。
我々は,新しいプロンプトの効果を3つの異なる方法で示し,自動評価と人的評価の両方を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 23:02:07 GMT)
EdVAE: Mitigating Codebook Collapse with Evidential Discrete Variational
Autoencoders [12.1] コードブックの崩壊は、離散表現空間を持つ深層生成モデルの訓練において一般的な問題である。
本稿では,dVAEのコードブック崩壊問題に対処するために,ソフトマックスの代わりに顕在的深層学習(EDL)を組み込む新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:39:26 GMT)
Aligning Language Models with Human Preferences via a Bayesian Approach [12.0] 人間中心の自然言語生成(NLG)システムを推し進めるためには、NLGモデルと人間の嗜好の整合性を確保することが不可欠である。
本稿では,人選好における不一致の分布を選好モデルのトレーニングとして考慮するために,ベイズ的枠組みを用いた新しいアプローチを提案する。
自動評価と人的評価の両方において,従来のSOTAモデルよりずっと上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:15:05 GMT)
A review of uncertainty quantification in medical image analysis:
probabilistic and non-probabilistic methods [12.0] 機械学習モデルの信頼性を定量化するための潜在的な解決策として、不確実性定量化法が提案されている。
本総説は,医療画像解析機械学習モデルにおける不確実性定量化の研究について,臨床および技術的な背景から,迅速かつ詳細な理解を得ることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 10:15:48 GMT)
Geometry-Guided Ray Augmentation for Neural Surface Reconstruction with
Sparse Views [11.9] スパース多視点画像から3次元シーンとオブジェクトを再構成する新しい手法を提案する。
提案手法はRay Augmentation(RayAug)と呼ばれ,事前トレーニングを必要とせず,DTUおよびBlenderデータセット上で優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:42:33 GMT)
Reward-Consistent Dynamics Models are Strongly Generalizable for Offline
Reinforcement Learning [11.8] 我々はMOREC (Model-based Offline reinforcement learning with Reward Consistency) 法を実装した。
MORECはオフラインデータから一般化可能な動的報酬関数を学習する。
12のD4RLタスクのうち6つ、9のNeoRLタスクのうち3つで95%以上のオンラインRLパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:37:58 GMT)
WeatherGNN: Exploiting Complicated Relationships in Numerical Weather
Prediction Bias Correction [11.8] 数値気象予測(NWP)は、不完全な大気物理過程、空間時間分解能の不足、気象の固有の不確実性により不正確または偏りがある可能性がある。
We propose WeatherGNN, a NWP bias-correction method that using Graph Neural Networks (GNN) to learn meteorological and Geographic relationship in a unified framework。
提案手法は,各格子内の気象相互作用を適応的に捉える因子的GNNと,グリッド間の空間的依存関係を動的に捉える高速階層的GNNとを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:33:19 GMT)
Intelligent Tutoring System: Experience of Linking Software Engineering
and Programming Teaching [11.7] 自動グレードを処理する既存のシステムは、主にテストケースの実行の自動化に焦点を当てている。
我々は、自動フィードバックとグレーディングを提供するインテリジェントなチューリングシステムを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:28:41 GMT)
Learning to Decode the Surface Code with a Recurrent, Transformer-Based
Neural Network [11.6] 本稿では,量子誤り訂正符号である表面符号の復号化を学習する,リカレントなトランスフォーマーベースニューラルネットワークを提案する。
われわれのデコーダは、GoogleのSycamore量子プロセッサからの距離3と5の表面コードのための実世界のデータに対して、最先端のアルゴリズムデコーダより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:41:37 GMT)
Protecting Sensitive Data through Federated Co-Training [11.5] 我々は、公開されていないデータセットのローカルなハードラベルを共有し、コンセンサスラベルに集約する、フェデレーション付き協調学習の形式を提案する。
このコンセンサスラベルは、教師付き機械学習モデルによるローカルトレーニングに使用することができる。
本手法は,フェデレート学習と分散蒸留の双方に匹敵するモデル品質を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:16:10 GMT)
Terminology-Aware Translation with Constrained Decoding and Large
Language Model Prompting [11.3] 我々は、WMT 2023用語翻訳タスクを提出する。
私たちは、ドメインに依存しない、最小限の手作業を必要とするトランスレーション-then-refineアプローチを採用しています。
その結果,我々の用語認識モデルは,効率的に用語を組み込むことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:08:23 GMT)
Multi-timestep models for Model-based Reinforcement Learning [10.9] モデルベース強化学習(MBRL)では、ほとんどのアルゴリズムはデータに基づいて学習した1ステップのダイナミックスモデルからの軌道のシミュレーションに依存している。
我々は、マルチステップの目標を用いてワンステップモデルをトレーニングすることでこの問題に対処する。
指数関数的に減衰する重みは、長い水平R2スコアを著しく改善するモデルに繋がることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:42:39 GMT)
Where Did the President Visit Last Week? Detecting Celebrity Trips from
News Articles [10.8] 本稿では,ニュース記事に基づいて有名人の旅行を検知するツールを提案する。
提案されたセレトリプはこれらのモジュールを共同で訓練し、全てのベースラインモデルを上回っ、F1メートル法で82.53%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:40:10 GMT)
Problem-Solving Guide: Predicting the Algorithm Tags and Difficulty for
Competitive Programming Problems [10.7] ほとんどのテック企業は、Google、Meta、Amazonなど、アルゴリズムの問題を解決する能力を必要としている。
本研究は,アルゴリズムタグをエンジニアや開発者の有用なツールとして予測する作業に対処する。
また,この問題の解決に要する時間を計算するための有用なガイダンスとして,アルゴリズム問題の難易度を予測することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:26:07 GMT)
Exploiting Manifold Structured Data Priors for Improved MR
Fingerprinting Reconstruction [10.6] 本稿では,多様体構造データに基づく新しいMDF再構成フレームワークを提案する。
低次元パラメータ多様体を用いて, 指紋多様体構造が再構成フレームワークに導入されていることを示す。
また, 各パッチ内の局所的相関を更に活用し, 再建性能の向上を図るために, 再建フレームワークに局所的低ランク前処理を組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:59:11 GMT)
Quality Assurance of A GPT-based Sentiment Analysis System: Adversarial
Review Data Generation and Detection [10.6] GPTに基づく感情分析モデルが最初に構築され、AI品質分析の基準として研究されている。
データ品質に関する品質分析は、コンテンツベースのアプローチを用いて、合理的な敵のレビューコメントを生成することを含む、実施される。
Amazon.comのレビューデータと微調整のGPTモデルに基づく実験が実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 00:01:05 GMT)
LLM for SoC Security: A Paradigm Shift [10.5] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解、高度な推論、プログラム合成タスクにおいて顕著な成功を祝っている。
本稿では,既存研究の詳細な分析,実践事例の紹介,総合実験の紹介,促進ガイドラインの紹介を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:02:38 GMT)
Boosted Control Functions [10.5] 本研究の目的は,因果効果推定と予測タスクのギャップを埋めることである。
我々は,機械学習の分布場と同時方程式モデル,およびエコノメティクスの制御関数との新たな接続を確立する。
このフレームワーク内では、予測モデルに対する不変性の強い概念を提案し、それを既存の(ウィーカー)バージョンと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:43:46 GMT)
Memory-Assisted Sub-Prototype Mining for Universal Domain Adaptation [10.4] 我々は,同じカテゴリに属するサンプルとマイニングサブクラスの違いを学習するために,メモリ支援サブプロトタイプマイニング(MemSPM)法を提案する。
提案手法は,ほとんどの場合,4つのベンチマークで最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 06:57:55 GMT)
STREAM: Social data and knowledge collective intelligence platform for
TRaining Ethical AI Models [10.4] TRaining Ethical AI Models (STREAM)は、AIモデルを人間の道徳的価値と整合させるための総合的なインテリジェンスプラットフォームである。
ストリーミングは、AIモデルの促進を支援する倫理データセットとナレッジベースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 09:40:11 GMT)
Planning to Go Out-of-Distribution in Offline-to-Online Reinforcement
Learning [10.3] オンラインインタラクションの限られた予算の中で、最高のパフォーマンスポリシーを見つけることを目指しています。
主要なオンラインRL探索パラダイムについて検討し、オフライン-オンライン設定でうまく機能するように適応する。
PTGOODは、オンラインの微調整中にエージェントリターンを大幅に改善し、Walkerの10kオンラインステップとHumanoidのような複雑な制御タスクで50kオンラインステップで最適なポリシーを見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:47:05 GMT)
Time series anomaly detection with reconstruction-based state-space
models [10.1] 本稿では,時系列データに対する新しい教師なし異常検出手法を提案する。
長い短期記憶(LSTM)ベースのエンコーダデコーダを用いて観測空間と潜時空間のマッピングを行う。
潜在空間の正規化は、通常のサンプルの状態に制約を課し、マハラノビス距離を用いて異常レベルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:12:22 GMT)
Logic-guided Deep Reinforcement Learning for Stock Trading [9.9] 我々はSYENS(Program Synthesis-based Ensemble Strategy)と呼ばれる新しい論理誘導取引フレームワークを提案する。
我々は、キャッシュトレーディングとマージントレーディング設定の下で、30ダウ・ジョーンズ株のSYENSを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 09:20:13 GMT)
Larth: Dataset and Machine Translation for Etruscan [9.9] エトルリア語(Etruscan)は、紀元前7世紀から紀元前1世紀にかけてイタリアで話されていた古代の言語である。
私たちの知る限りでは、自然言語処理のためのEtruscanコーパスは公開されていない。
本稿では,エトルリア語から英語への機械翻訳データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:56:08 GMT)
Design of the topology for contrastive visual-textual alignment [9.3] 我々は、雑音の多いトレーニングデータにおいて、ソフトマックス温度がコントラスト学習の鍵となるメカニズムであると主張している。
大規模データセット上で事前学習したベースラインCLIPモデルのゼロショット分類性能を平均6.1%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:46:38 GMT)
STOPNet: Multiview-based 6-DoF Suction Detection for Transparent Objects
on Production Lines [9.3] STOPNetは生産ライン上での6-DoFオブジェクトの吸引検出のためのフレームワークである。
本稿では,マルチビューステレオに基づくRGB入力のみに依存して,生産ライン上のシーンを再構築する新しいフレームワークを提案する。
本手法は,シミュレーションと実世界の両方において,新しい環境,新しいアレンジ,新しいオブジェクトに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:39:06 GMT)
Divide-and-Conquer Dynamics in AI-Driven Disempowerment [9.2] 我々は、現在の害と将来の害を優先する者との内紛の原因と結果を研究するために、紛争のゲーム理論モデルを構築した。
私たちのモデルは、歴史を通じて、共通の脅威を共有するステークホルダーが、それに対して団結することが有利である理由を説明するのにも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:59:26 GMT)
Theoretical Analysis of Robust Overfitting for Wide DNNs: An NTK
Approach [9.0] Adversarial Training (AT)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)の堅牢性を高めるための標準的手法である
我々は, ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)理論をATに非自明に拡張し, 線形化されたDNNによって逆向きに訓練されたワイドDNNを適切に近似できることを証明する。
正方形損失の場合、線形化DNNの閉形式ATダイナミクスが導出され、新たなAT退化現象が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:40:25 GMT)
InterroLang: Exploring NLP Models and Datasets through Dialogue-based
Explanations [8.8] 我々は,対話型説明フレームワークTalkToModelをNLPドメインに適用し,自由文合理化などの新たなNLP固有の操作を追加する。
説明のためのユーザクエリを識別するために、微調整および少数ショットプロンプトモデルの評価を行った。
本研究は,(1) 対話の正当性と有用性,(2) 再現性に関する2つのユーザスタディである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 10:27:26 GMT)
Editing Common Sense in Transformers [8.7] 本研究では,コモンセンス判断がトランスフォーマーの局所的・編集可能なパラメータと因果関係があるかどうかを検討する。
その結果,MEMIT 編集アルゴリズムを直接適用することでサブパー性能が向上し,コモンセンス領域での性能が向上することがわかった。
これらの結果は, 直接モデル編集により, 共通感覚に関するフィードバックをトランスフォーマーに組み込む上で, 魅力的な方向性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:00:44 GMT)
CCAE: A Corpus of Chinese-based Asian Englishes [8.6] 本論文は,世界英語のパラダイムにおけるNLP技術の活用に向けた数少ない試みの1つである。
本報告では,中国系アジア英語6品種からなるコーパス,中国系アジア英語コーパスの概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:34:15 GMT)
IDTraffickers: An Authorship Attribution Dataset to link and connect
Potential Human-Trafficking Operations on Text Escort Advertisements [8.5] 人身売買(Human trafficking、HT)は、脆弱な個人に影響を及ぼす世界的な問題であり、基本的人権を侵害している。
87,595のテキスト広告と5,244のベンダーラベルからなる広範なデータセットであるIDTraffickersを紹介します。
閉集合分類環境でのマクロF1スコア0.8656のDeCLUTR小モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:43:57 GMT)
Reinforcement Learning in the Era of LLMs: What is Essential? What is
needed? An RL Perspective on RLHF, Prompting, and Beyond [8.0] 大規模言語モデルにおける人間のフィードバックからの強化学習
なぜ、いつ、どのようにRLが優れているのかを議論することで、このテクニックをデミスティフィケートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:49:42 GMT)
Imaginary-Temperature Zeros for Quantum Phase Transitions [8.0] Imaginary-Temperature Zeros (ITZ) の概念を導入し, 仮想温度分割関数の零点を計算する。
我々は,ITZのエッジ密度や磁化などの量に対する普遍的な特異な挙動を伴って,ITZがセクター構造に分散していることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:52:48 GMT)
Colmap-PCD: An Open-source Tool for Fine Image-to-point cloud
Registration [7.9] 本稿では, 既設のLiDARマップを固定制約として利用する, コスト効率の高い新しい再構築パイプラインを提案する。
本手法は,カメラとLiDARデータの同期キャプチャを必要とせずに,最初にポイントクラウドマップに画像を登録する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:09:15 GMT)
A New Transformation Approach for Uplift Modeling with Binary Outcome [7.8] Uplift Modeling(アップリフト・モデリング)は、機械学習のテクニックで、何らかのアクションを実行することで、それを受け取らないことで得られる利益を予測する。
本稿では,2値対象変数の場合の新たな変換結果を設計し,結果ゼロのサンプルの完全な値をアンロックする。
当社の新たなアプローチは、中国全土の金融保有グループの精密マーケティングにすでに適用されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 09:17:52 GMT)
AdaptNet: Policy Adaptation for Physics-Based Character Control [7.8] AdaptNetは、タスクのような新しい振る舞いを素早く学習できるように、既存のポリシーの潜在空間を変更するアプローチである。
この技術は、既存の物理系コントローラを、移動、新しいタスクターゲット、キャラクター形態の変化、環境の変化など、幅広い新しいスタイルに適応させるのに有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:23:38 GMT)
Temporal Convolutional Explorer Helps Understand 1D-CNN's Learning
Behavior in Time Series Classification from Frequency Domain [7.8] 本稿では,1D-CNNの学習動作を実証的に探索する時間的畳み込みエクスプローラー(TCE)を提案する。
TCE分析は、より深い1D-CNNは、精度劣化現象につながる低周波成分から焦点を逸らす傾向があることを強調した。
次に,既存の1D-CNNに容易に統合可能な規制フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:22:22 GMT)
Auditing Gender Analyzers on Text Data [7.7] uClassify、Readable、HackerFactorの3つの既存のジェンダーアナライザを、非バイナリ個人に対するバイアスとして監査します。
このツールは、シスジェンダーのバイナリラベルのみを予測するように設計されており、これは社会の非バイナリメンバーに対する差別につながる。
これを解決するために、複数の組み合わせで2つのデータセット上のBERTマルチラベル分類器を微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:13:07 GMT)
Connections between Operator-splitting Methods and Deep Neural Networks
with Applications in Image Segmentation [7.7] ディープニューラルネットワークと数学的アルゴリズムの接続方法はまだ開発中だ。
ディープニューラルネットワークについて,特に演算子分割との接続において,アルゴリズムによる説明を行う。
Pottsモデルを解く演算子分割法に着想を得た2つのネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:32:21 GMT)
Real-world Machine Learning Systems: A survey from a Data-Oriented
Architecture Perspective [7.6] データ指向アーキテクチャ(DOA、Data-oriented Architecture)は、MLモデルを統合する上で、システムにより良いものを提供する新しい概念である。
DOAは、現在のアーキテクチャを拡張して、データ駆動、疎結合、分散化されたオープンシステムを作成する。
本稿では,MLベースのシステムの実環境展開を調査し,これらの疑問に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:31:46 GMT)
A Multimodal Learning Framework for Comprehensive 3D Mineral
Prospectivity Modeling with Jointly Learned Structure-Fluid Relationships [7.5] 本研究では,3次元鉱物探査法(3次元MPM)のための新しい多モード融合モデルを提案する。
このモデルでは、標準相関解析(CCA)を用いて、マルチモーダル特徴の整合と融合を行う。
Jiaojia金鉱床データセットの厳密な評価は、鉱石産出事例の識別と鉱物の探査率の予測において、モデルの性能が優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:40:29 GMT)
GraphLLM: Boosting Graph Reasoning Ability of Large Language Model [7.2] GraphLLMは、グラフ学習モデルと大規模言語モデルを統合する、先駆的なエンドツーエンドアプローチである。
4つの基本グラフ推論タスクにおける経験的評価により,GraphLLMの有効性が検証された。
その結果、54.44%の精度が向上し、96.45%の文脈が短縮された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:42:00 GMT)
Anchor-Intermediate Detector: Decoupling and Coupling Bounding Boxes for
Accurate Object Detection [7.2] 本稿では,この推論におけるtextbfBox Deouple-Couple(BDC)戦略を提案する。
各コーナーのスコアに従って、最も正確なコーナーペアを選択するためにコーナーポイントをペアリングする。
コーナー認識ヘッドは、各バウンディングボックスのコーナーをスコアし、コーナーポイント間のカップリングを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:35:05 GMT)
AdaFuse: Adaptive Medical Image Fusion Based on Spatial-Frequential
Cross Attention [6.9] 本稿では,周波数誘導型アテンション機構によりマルチモーダル画像情報を適応的に融合させるAdaFuseを提案する。
提案手法は,視覚的品質と定量的指標の両方の観点から,最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:10:30 GMT)
GPT-who: An Information Density-based Machine-Generated Text Detector [6.9] GPTは、精神言語学的に認識される最初の多クラスドメインに依存しない統計ベースの検出器である。
本稿では,UIDに基づく人文と機械文の表現の最大化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 23:06:05 GMT)
DiffCPS: Diffusion Model based Constrained Policy Search for Offline
Reinforcement Learning [6.8] 制約付きポリシー探索はオフライン強化学習の基本的な問題である。
我々は、$textbfDiffusion Model based Constrained Policy Search (DiffCPS)$という新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 01:29:17 GMT)
Enhanced quantum channel uncertainty relations by skew information [6.7] スキュー情報に基づく不確実性シーケンスは、任意の2つの量子チャネルに対して開発される。
コーシー=シュワルツ不等式の強化版が、不確実性関係を改善するために採用されている。
不等式におけるランダム性を相殺するために観測者の座標のサンプリング手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:14:20 GMT)
Action-State Dependent Dynamic Model Selection [6.5] 強化学習アルゴリズムはデータから動的プログラミング問題に対する最適解を近似して推定するために用いられる。
典型的な例として、リバランスコストの下で異なるポートフォリオモデルを切り替える方法があります。
マクロ経済変数のセットと価格データを用いて、実証的なアプリケーションでは、後見で最高のポートフォリオモデルを選択するよりも優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:01:42 GMT)
Infrared Small Target Detection Using Double-Weighted Multi-Granularity
Patch Tensor Model With Tensor-Train Decomposition [6.5] 本稿では,DWMGIPT(Double-weighted multi-granularity infrared patch tensor)モデルを提案する。
提案アルゴリズムはノイズや異なるシーンに対して堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:17:31 GMT)
But that's not why: Inference adjustment by interactive prototype
revision [6.4] ディープインタラクティブなプロトタイプ調整により、ユーザーはヒントを与え、モデルの推論を修正することができる。
正しい分類でさえ、データセット内の変数の相違から生じる不合理なプロトタイプに依存することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 09:42:02 GMT)
Toward Trustworthy Neural Program Synthesis [6.4] 本研究では,大規模言語モデルからサンプルしたプログラムが正しい確率を推定する手法を開発する。
プログラミング問題の自然言語記述を前提として,本手法では,プログラムの振る舞いを規定する候補述語だけでなく,候補プログラムも抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:21:31 GMT)
CAMEL2: Enhancing weakly supervised learning for histopathology images
by incorporating the significance ratio [6.3] 病理組織像解析は癌診断において重要な役割を担っている。
画像レベルで粗いラベルのみを必要とする弱い教師付き学習法は、ラベル付けの労力を大幅に削減する。
我々は,ピクセルレベルのセグメンテーションにおいて,完全に教師付きベースラインに匹敵する結果が得られるCAMEL2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:17:21 GMT)
Automated Argument Generation from Legal Facts [6.1] 法律体系に提出される事件の数は、ある国の法律専門家の数よりもはるかに多い。
本研究では,訴訟分析の過程において,法的専門家を支援することに焦点を当てた。
実験結果から,ベストパフォーマンスメソッドから生成された引数は,ベンチマークセットのゴールド標準アノテーションと平均63%の重なりを持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:49:35 GMT)
Streaming Anchor Loss: Augmenting Supervision with Temporal Significance [6.0] 様々な音声や知覚信号に対する高速なフレームワイズ応答のためのストリーミングニューラルネットワークモデルは、リソース制約のあるプラットフォームで広く採用されている。
本稿では,学習能力の向上を目的とした新たな損失SAL(Streaming Anchor Loss)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:28:35 GMT)
Resolving the Imbalance Issue in Hierarchical Disciplinary Topic
Inference via LLM-based Data Augmentation [6.0] 本研究では、大規模言語モデル(Llama V1)をデータジェネレータとして活用し、複雑な学際階層に分類される研究提案を拡大する。
本実験は, 生成したデータの有効性を実証し, 上記の課題に効果的に対処できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 00:45:20 GMT)
Mitigating Simplicity Bias in Deep Learning for Improved OOD
Generalization and Robustness [6.0] モデルに対して,より多様な機能セットを使用して予測を行うように促すフレームワークを提案する。
まず、簡単なモデルを訓練し、その上で条件付き相互情報を規則化し、最終的なモデルを得る。
様々な問題設定や実世界のアプリケーションにおいて,このフレームワークの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:19:39 GMT)
Estimating Shape Distances on Neural Representations with Limited
Samples [6.0] 我々は高次元形状推定のための厳密な統計理論を開発する。
本手法は, ニューラルシミュレーション, 特に高次元設定において, 優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:16:34 GMT)
RAUCG: Retrieval-Augmented Unsupervised Counter Narrative Generation for
Hate Speech [5.9] カウンターナラティブ(Counter Narrative、CN)は、言論の自由を侵害することなく、オンラインヘイトスピーチ(HS)と戦うための有望なアプローチである。
現在の自動CN生成方法は、主に訓練のために専門家が認可したデータセットに依存している。
我々は、外部のカウンター知識を自動的に拡張し、それをCNにマッピングするために、Retrieval-Augmented Unsupervised Counter Narrative Generation (RAUCG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:01:26 GMT)
Integrating Stock Features and Global Information via Large Language
Models for Enhanced Stock Return Prediction [5.8] 本稿では,大規模言語モデルと既存の定量的モデルを統合する上での課題を克服するために,2つのコンポーネントからなる新しいフレームワークを提案する。
我々はランク情報係数とリターンにおいて、特に中国A株市場における株価のみに依存したモデルと比較して、優れたパフォーマンスを示してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:34:18 GMT)
ExIFFI and EIF+: Interpretability and Enhanced Generalizability to
Extend the Extended Isolation Forest [5.6] 異常検出は、教師なしの機械学習タスクである。
一般化能力の向上を目的とした拡張隔離林(EIF)の拡張版であるEIF+を提案する。
また, ExIFFI は, 広葉樹林に解釈可能性, 特に特徴ランクを付与する新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:24:04 GMT)
Understanding Transfer Learning and Gradient-Based Meta-Learning
Techniques [5.3] 我々は、ファイン、MAML、およびReptileと呼ばれる別のメタラーニング手法の性能差について検討する。
以上の結果から,MAMLの特殊化を促進する上では,データ不足による出力層とノイズの多い訓練条件の両方が重要な役割を担っていることが示唆された。
これらの特徴は,MAML や Reptile が学習した特徴よりも多様で差別的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:51:49 GMT)
Edge Computing-Enabled Road Condition Monitoring: System Development and
Evaluation [5.3] リアルタイム舗装状態監視は、高速道路の機関にタイムリーかつ正確な情報を提供する。
既存の技術は手動のデータ処理に大きく依存しており、高価であるため、頻繁なネットワークレベルの舗装状態監視のためにスケールするのが困難である。
本研究では,安価なマイクロエレクトロメカニカルシステム(MEMS)センサ,エッジコンピューティング,マイクロコントローラのインターネット接続機能を活用したソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 00:55:41 GMT)
Dynamic Top-k Estimation Consolidates Disagreement between Feature
Attribution Methods [5.2] 摂動に基づく手法とバニラグラディエントは,ほとんどの手法において,静的なkによるメソッド・メソッド・メソッド・コンセンサス・メトリクスに対して高いコンセンサスを示す。
これは、属性スコアの逐次的特性が、人間の解釈のための属性信号の統合に有益であることを示す最初の証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:19:33 GMT)
Latent Diffusion Model for DNA Sequence Generation [5.2] 離散DNA配列生成に適した新しい潜伏拡散モデル DiscDiff を提案する。
離散DNA配列をオートエンコーダを用いて連続潜伏空間に埋め込むことで、離散データの生成に連続拡散モデルの強力な生成能力を活用できる。
我々は15種から150Kのプロモーター遺伝子配列の包括的クロス種データセットを寄贈し、ゲノム学における将来的な遺伝子モデリングのための資源を充実させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:58:52 GMT)
High Accuracy and Cost-Saving Active Learning 3D WD-UNet for Airway
Segmentation [5.2] 本稿では, 医用3次元CTのアノテーション効果を低減するために, 深層能動学習(DeepAL)モデル3D Wasserstein Discriminative UNet(WD-UNet)を提案する。
提案したWD-UNetは,半教師付き学習により学習の収束を加速し,教師付き学習モデルの予測指標を満たすか超過する。
本モデルは, 医用セグメンテーションのための3次元肺気道CTスキャンを用いて評価し, 問合せ戦略の入力としてパラメータ化されている不確実性測定値を使用することにより, より正確な予測結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:50:52 GMT)
Find Your Optimal Assignments On-the-fly: A Holistic Framework for
Clustered Federated Learning [5.0] Federated Learning(FL)は、エッジデバイスにデータを格納することでクライアントのプライバシを保護する、新興の分散機械学習アプローチである。
近年の研究では、異なるクラスタに分散シフトしたクライアントをグループ化することで、FLにおけるクライアントの不均一性に取り組むためのソリューションとしてクラスタリングが提案されている。
本稿では,現在のクラスタリングFL手法を包括的に検討し,既存のアプローチを包括・拡張するための4層フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:23:11 GMT)
FedRC: Tackling Diverse Distribution Shifts Challenge in Federated
Learning by Robust Clustering [5.0] Federated Learning(FL)は、エッジデバイス上でクライアントデータを保持することによって、プライバシを保護する機械学習パラダイムである。
本稿では,多様な分布シフトの同時発生による学習課題を特定する。
提案するクラスタリングの原理に従う新しいクラスタリングアルゴリズムフレームワークであるFedRCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:22:46 GMT)
Window-Based Early-Exit Cascades for Uncertainty Estimation: When Deep
Ensembles are More Efficient than Single Models [5.0] アンサンブルは、アーキテクチャファミリ内の単一モデルをスケーリングするよりも、より計算的に(推論において)効率的であることを示す。
本研究では,不確実性推定に関連する課題に対して,これらの効率性の向上について検討する。
多数のネットワークアーキテクチャおよび不確実性タスクにわたるImageNetスケールデータの実験により、提案したウィンドウベースの早期実行アプローチは、より優れた不確実性計算トレードオフを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:56:25 GMT)
Manifold-augmented Eikonal Equations: Geodesic Distances and Flows on
Differentiable Manifolds [5.0] 多様体の幾何学が距離場にどのように影響するかを示し、測地線流を利用して、グローバルな長さ最小曲線を直接得る。
この研究は、微分可能多様体上の統計学と減階モデリングの機会を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:11:13 GMT)
Developing and Refining a Multifunctional Facial Recognition System for
Older Adults with Cognitive Impairments: A Journey Towards Enhanced Quality
of Life [4.8] 本論文は,MFRS(Multi functional Facial Recognition System)の開発と評価について述べる。
MFRSは認知障害を持つ高齢者を支援するために特別に設計された。
本システムでは、顔認識と顔認識の検索機能と、画像のキャプチャや音声メモの記録機能を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:27:02 GMT)
To Spike or Not To Spike: A Digital Hardware Perspective on Deep
Learning Acceleration [4.7] 生物学的脳のパワー効率は、いかなる大規模深層学習(DL)モデルよりも優れている。
利用可能な生物学的基質は、生物学的脳の進化を厳しく制限している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 06:01:33 GMT)
Using Models Based on Cognitive Theory to Predict Human Behavior in
Traffic: A Case Study [4.7] 本研究では,ギャップ受容シナリオにおける人間の行動予測のための認知的確証のある新しいモデルの有用性について検討する。
我々は、このモデルが確立されたデータ駆動予測モデルと競合したり、さらに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:32:17 GMT)
Certifying ground-state properties of many-body systems [4.6] 我々は、基底状態にある観測可能な値の証明可能な境界を導出する方法を示す。
我々は、考慮されたシステムの対称性と疎性を利用して、数百の粒子の大きさに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:40:19 GMT)
Complexity of Gaussian quantum optics with a limited number of
non-linearities [4.5] ガウス過程の1層非線型性による遷移振幅の計算は、古典的コンピュータでは困難であることを示す。
ガウスボソンサンプリング実験の結果の確率を効率的に近似するために,この問題を効率的に解くアルゴリズムがいかに有効かを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:00:04 GMT)
Combining recurrent and residual learning for deforestation monitoring
using multitemporal SAR images [4.3] アマゾン熱帯雨林は地球最大の森林であり、地球規模の気候規制において非常に重要である。
この領域におけるリモートセンシングデータからの森林破壊検出は重要な課題である。
本稿では森林モニタリングに適した3つのディープラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:16:20 GMT)
State Preparation on Quantum Computers via Quantum Steering [4.2] 本稿では,現代のディジタル量子コンピュータにおける測定誘導ステアリングによる状態準備法について述べる。
任意のキュービット状態と3レベル状態を作成することで,提案手法の結果を示す。
このプロトコルは、qubitの再利用(qubit reset)、エンタングリング回路、測定などの重要な操作を組み込んで特徴付ける非自明な例として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:42:07 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） (Mon, 9 Oct 2023 18:15:21 GMT)
Improving Summarization with Human Edits [3.9] トレーニングループで人文編集データとモデル生成データの両方を併用するためのシーケンスアライメント(un)Likelihood Training(SALT)を提案する。
本実験では,一般領域要約から医療領域要約まで,人間のフィードバック探索を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:52:07 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） (Mon, 9 Oct 2023 17:06:05 GMT)
A Generalization Bound of Deep Neural Networks for Dependent Data [3.8] ディープニューラルネットワークの既存の一般化境界は、データを独立して同一に分散する必要がある。
この研究は、非定常$phi$-mixingデータに対するフィードフォワードニューラルネットワークのバウンドを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:33:37 GMT)
PyDCM: Custom Data Center Models with Reinforcement Learning for
Sustainability [3.8] PyDCMは、Pythonで実装されたカスタマイズ可能なデータセンターモデルである。
ベクトル化熱計算を用いることで、PyDCMのオーダーは現在のEnergy Plusのモデリング実装よりも桁違いに速い(30倍)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 01:58:34 GMT)
Humanoid Agents: Platform for Simulating Human-like Generative Agents [3.3] 本稿では,システム1処理の3つの要素を導入することで,生成エージェントを人間のように振る舞うように誘導するシステムを提案する。
ヒューマノイドエージェントは、これらのダイナミック要素を使用して、他のエージェントとの日々の会話に適応することができる。
本システムは,人間の行動に影響を及ぼす他の要素と同様に,様々な環境下での分析を行うように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:30:42 GMT)
Predictive auxiliary objectives in deep RL mimic learning in the brain [3.2] 深層強化学習システムにおいて,予測補助目的が表現学習に与える影響について検討した。
予測的目的は,特に資源限定アーキテクチャにおける学習の改善と安定化を図っている。
我々は、RLシステムの補助的予測モデルと、記憶誘導行動を支援するための予測モデルを学ぶと考えられる海馬との関係を描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:06:25 GMT)
Cost-Sensitive Best Subset Selection for Logistic Regression: A
Mixed-Integer Conic Optimization Perspective [3.1] 機械学習の主な課題は、透過的な予測を行うための最適なサブセットへの入力を削減できる解釈可能なモデルを設計することである。
混合整数コニック最適化の観点から,ロジスティック回帰のための最適特徴選択法を提案する。
これにより、異なる最適基数と予算制約のある特徴選択手順を体系的に評価できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:13:40 GMT)
Efficient preparation of the AKLT State with Measurement-based Imaginary
Time Evolution [3.1] 本稿では,Affleck-Lieb-Kennedy-Tasakiモデルの基底状態を決定論的に生成する手法を提案する。
MITEアプローチを用いて効率的に調製できることが示される。
この手順は、キュービットベースのシミュレータと互換性があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:00:03 GMT)
Early Warning via tipping-preserving latent stochastic dynamical system
and meta label correcting [3.0] そこで我々は,初期文字信号の予測を改善するメタ学習フレームワークを提案する。
我々は1-2秒の入力データから様々な長期窓の発作を予測する一連の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:12:46 GMT)
CLAID: Closing the Loop on AI & Data Collection -- A Cross-Platform
Transparent Computing Middleware Framework for Smart Edge-Cloud and Digital
Biomarker Applications [3.0] CLAIDは,Android,iOS,WearOS,Linux,Windowsと互換性のある透過型コンピューティングをベースとしたオープンソースフレームワークである。
各種センサからのデータ収集と機械学習モデルの展開のためのモジュールを提供する。
本稿では,デプロイされた機械学習モデルを検証するための新しい手法"ML-Model in the Loop"を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:56:51 GMT)
How does prompt engineering affect ChatGPT performance on unsupervised
entity resolution? [2.9] 本稿では,エンティティ・レゾリューション(ER)に対処する異なるプロンプト法の効果について検討する。
結果から,ERの品質には大きな影響を与えるが,他の指標よりも大きな影響があり,データセットに依存する場合もあることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:57:07 GMT)
How to Data in Datathons [2.9] 我々は、データソンのデータ関連複雑さをナビゲートするためのガイドラインとレコメンデーションを提供する。
提案するフレームワークを10ケーススタディに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:43:06 GMT)
3D tomatoes' localisation with monocular cameras using histogram filters [2.9] RGB-Dカメラは、雷の干渉によりオープンフィールド環境下で制限される。
本研究ではヒストグラムフィルタを用いてトマトにおけるトマトの位置を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:44:01 GMT)
Scaling Studies for Efficient Parameter Search and Parallelism for Large
Language Model Pre-training [2.9] 並列および分散機械学習アルゴリズムの開発,特に5個のエンコーダデコーダLLMのデータの処理と事前学習の最適化に着目する。
我々は3つのMLメソッド間の関係を定量化するための詳細な研究を行い、特にMicrosoft DeepSpeed Zero Redundancyのステージを探索した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:22:00 GMT)
Cutting multi-control quantum gates with ZX calculus [2.7] マルチコントロールZゲートの切断方法を提案する。
我々は,IBMハードウェアへの提案を評価し,カット回路におけるCNOTゲートの強い低減によるノイズ耐性を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 09:28:16 GMT)
What a MESS: Multi-Domain Evaluation of Zero-Shot Semantic Segmentation [2.7] セマンティック(MESS)のマルチドメイン評価のためのベンチマークを構築した。
MESSは、幅広いドメイン固有のデータセットにわたるパフォーマンスの全体的な分析を可能にする。
提案したMESSベンチマークを用いて,最近発表された8つのモデルを評価し,ゼロショット転送モデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:24:45 GMT)
Meta predictive learning model of languages in neural circuits [2.6] 本稿では,予測符号化フレームワークにおける平均場学習モデルを提案する。
我々のモデルでは、ほとんどの接続は学習後に決定論的になる。
本モデルは,脳計算,次点予測,一般知能の関連性を調べるための出発点となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:09:17 GMT)
Quantum advantage of time-reversed ancilla-based metrology of absorption
parameters [2.5] 我々は,吸収や散乱による損失を伴って,試料による光の透過率推定の問題点を考察する。
我々は、量子フィッシャー情報の決定を通じて、アンシラ戦略が単一モード推定における最良の精度をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:41:53 GMT)
Optimizing with Low Budgets: a Comparison on the Black-box Optimization
Benchmarking Suite and OpenAI Gym [2.5] Black-box Optimization (BO)アルゴリズムは機械学習(ML)で人気がある
MLのためのBBOツールと、より古典的なCOCOの比較を行う。
BBOコミュニティのアルゴリズムの中には、MLタスクで驚くほどうまく機能するものもある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:10:12 GMT)
Large Language Models Streamline Automated Machine Learning for Clinical
Studies [2.5] ChatGPT Advanced Data Analysis (ADA)は、機械学習解析を効率的に行うためのGPT-4の拡張である。
ADAは、臨床結果を予測するために、元の研究のトレーニングデータに基づいて、最先端のMLモデルを自律的に開発した。
興味深いことに、ChatGPT ADAで製作されたMLモデルは、しばしばそのモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:01:12 GMT)
MAPTree: Beating "Optimal" Decision Trees with Bayesian Decision Trees [2.4] 本稿では,決定木誘導に対するベイズ的アプローチを提案する。
そこで我々は,MAPTreeとよばれるAND/OR探索アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:58:20 GMT)
Recent Advancements in Machine Learning For Cybercrime Prediction [2.4] 本稿では,サイバー犯罪予測の最新動向を包括的に調査することを目的とする。
我々は150以上の研究論文をレビューし、最新の50件について検討した。
本稿では,最先端開発と公開データセットの全体像について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:24:26 GMT)
AI Systems of Concern [2.4] 我々は、"Property X"の特徴は本質的に危険であり、より大きな能力と組み合わせると、安全と制御の保証が難しいAIシステムになると主張している。
本稿では,リスクの高い "Property X" 特性を持つシステムの開発を識別・制限するための指標とガバナンスの介入を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:15:22 GMT)
A novel Network Science Algorithm for Improving Triage of Patients [2.2] 患者トリアージは、患者の状態の緊急性に基づいて、タイムリーかつ適切なケアを確保するために、医療において重要な役割を果たす。
近年の関心は、人工知能(AI)を活用して、トリアージ患者のためのアルゴリズムを開発することである。
本稿では, 患者データを分析し, プライオリティ化に関する決定を導出する新アルゴリズムの開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:47:12 GMT)
Time Crystal in a Single-mode Nonlinear Cavity [2.2] タイムクリスタル(英: Time Crystal)は、時間-翻訳対称性を損なう非平衡相のクラスである。
ここでは, 単一モデル非線形キャビティにおける時間結晶の実証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:49:59 GMT)
Vibroacoustic Frequency Response Prediction with Query-based Operator
Networks [2.1] 本研究では, 振動板の周波数応答を推定し, ビーディングの形状が変化した場合の周波数応答を推定する。
本稿では,プレート測地を周波数応答関数にマッピングする新しい周波数クエリ演算子モデルを提案する。
我々はこの手法を振動板ベンチマークで評価し、DeepONetsやフーリエニューラル演算子、より伝統的なニューラルネットワークアーキテクチャよりも優れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:26:35 GMT)
An Attribution Method for Siamese Encoders [2.1] 本稿では,複数の入力を持つモデルに対する積分勾配の原理を一般化することにより,シームズエンコーダの局所帰属法を導出する。
パイロットスタディでは、STでは少数のトークンペアが多くの予測を説明でき、名詞や動詞に焦点を絞っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:24:44 GMT)
mBBC: Exploring the Multilingual Maze [2.1] 我々は,mBERT,XLM-R,GPT-3の3つの顕著な多言語言語モデルの包括的評価を行う。
以上の結果から,資源の可用性がモデル性能において重要な役割を担っていることが明らかとなった。
本研究は,多言語言語モデルのより深い理解に寄与し,言語や言語コンテキストにおける言語の性能と一般化性を高めるために,今後の研究・開発に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:48:14 GMT)
BYOC: Personalized Few-Shot Classification with Co-Authored Class
Descriptions [2.1] LLMを用いた少数ショットテキスト分類のための新しい手法を提案する。
わずかな例ではなく、LLMは各クラスの健全な特徴を記述して誘導される。
例、質問、回答は、分類プロンプトを形成するために要約される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:37:38 GMT)
Learning to Modulate Random Weights: Neuromodulation-inspired Neural
Networks For Efficient Continual Learning [2.0] 生体神経系における神経調節にインスパイアされた新しいニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。
学習可能なパラメータが極めて少ないにもかかわらず,本手法はタスク毎の学習性能が極めて高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:09:12 GMT)
On Transfer of Adversarial Robustness from Pretraining to Downstream
Tasks [1.9] 下流タスクにおける線形予測子のロバスト性は、その基盤となる表現のロバスト性によって制約できることを示す。
本結果は,適応後の信頼性向上のために,表現関数の要求を特徴付けるための最初のステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:48:57 GMT)
Enhancing Network Initialization for Medical AI Models Using
Large-Scale, Unlabeled Natural Images [1.9] 自己教師付き学習(SSL)は胸部X線写真に適用して、堅牢な特徴を学習することができる。
我々は6つの大規模なグローバルデータセットから800,000個の胸部X線写真を用いてアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 10:08:00 GMT)
Knowledge Distillation for Anomaly Detection [1.9] 本稿では,非教師付き異常検出モデルから教師付きデプロイ可能なモデルに圧縮する新しい手法を提案する。
検出感度を向上させるための一連の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:02:38 GMT)
AngioMoCo: Learning-based Motion Correction in Cerebral Digital
Subtraction Angiography [1.9] 脳X線デジタルサブトラクション血管造影(DSA)は、血流を可視化し、血管内治療を導くための標準的な画像技術である。
DSAの品質は、取得中に身体の動きに負の影響を受け、診断値が低下する。
我々は,X線アンギオグラフィーから運動補償DSAシーケンスを生成する学習ベースのフレームワークAngioMoCoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 06:42:43 GMT)
Transcending the Attention Paradigm: Implicit Learning from Geospatial
Social Media Data [1.8] 本研究では、分散パターンの源泉としてソーシャルメディアデータを調査し、パフォーマンスベンチマークのパラダイムに挑戦する。
本研究は,これらの抽象的関係を適切に表現するために,経験的ソーシャルメディアコーパスを要素成分に分解する。
我々は、各都市固有の単語モデルを採用し、それぞれの表現を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:27:05 GMT)
Abstractive Summarization of Large Document Collections Using GPT [1.8] 本稿では,個々の文書ではなく,文書コレクションにスケールするために設計された抽象的な要約手法を提案する。
提案手法では,トピッククラスタ内のセマンティッククラスタリング,トピッククラスタ内の文書サイズ削減,クラスタの文書のセマンティックチャンク,GPTに基づく要約と結合,各トピックの感情とテキストの可視化を組み合わせて探索データ解析を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:06:21 GMT)
Cost-sensitive probabilistic predictions for support vector machines [1.7] サポートベクターマシン(SVM)は広く使われており、最もよく検討され使用されている機械学習モデルの一つである。
本稿では,SVMの確率的出力を生成する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:00:17 GMT)
Robust Image Watermarking based on Cross-Attention and Invariant Domain
Learning [1.7] 本稿では,クロスアテンションと不変領域学習を利用して,ロバストな画像透かし手法を提案する。
マルチヘッドクロスアテンション機構を用いた透かし埋め込み方式を設計し,表紙画像と透かしとの情報交換を可能にする。
第2に,透かしに関する意味的情報と雑音的不変情報の両方をカプセル化した不変領域表現の学習を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:19:27 GMT)
Hierarchical Reinforcement Learning for Temporal Pattern Prediction [1.6] 本研究では,歴史的株価データから時間的価格列を予測するストックエージェントと,一対一のダッシュカム画像から定位角度を予測する車両エージェントを開発する。
両領域で行った結果から,封建的強化学習と呼ばれるHRLは,標準RLよりもトレーニング速度,安定性,予測精度を大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:15:57 GMT)
Nonlinear Correct and Smooth for Semi-Supervised Learning [1.6] グラフベースの半教師付き学習(GSSL)は様々なアプリケーションで成功している。
非線型表現と高次表現を組み込むことで、既存の後処理アプローチを改善するCorrect and Smooth (NLCS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:33:32 GMT)
On Double-Descent in Reinforcement Learning with LSTD and Random
Features [1.6] 時間差分法(TD)アルゴリズムは深層強化学習(RL)において広く用いられている
本稿では,ネットワークサイズと$l$-regularizationが性能に与える影響を理論的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:33:22 GMT)
Quantifying Uncertainty in Deep Learning Classification with Noise in
Discrete Inputs for Risk-Based Decision Making [1.5] 本稿では,Deep Neural Network(DNN)モデルの予測不確実性を定量化する数学的枠組みを提案する。
予測の不確実性は、既知の有限離散分布に従う予測器の誤差から生じる。
提案フレームワークは,予測器の離散誤差が存在する場合のアプリケーションにおけるリスクベースの意思決定を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:26:24 GMT)
On Prediction-Modelers and Decision-Makers: Why Fairness Requires More
Than a Fair Prediction Model [1.4] 予測に基づく意思決定の分野における暗黙の曖昧さは、予測の概念と決定の関係を考察する。
これら2つの要素が予測に基づく決定システムの最終的な公平性にどう影響するかを示す。
本稿では,予測に基づく意思決定において公平性を生み出す概念論理の理解と推論を可能にするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 10:34:42 GMT)
Causal structure learning with momentum: Sampling distributions over
Markov Equivalence Classes of DAGs [1.4] 我々は、観測等価なDAGのクラス上の確率分布を目標とする可逆的連続時間マルコフ連鎖を考案する。
我々はGES演算子のリスト、カウント、一様サンプリング、および可能な動作の適用のための新しいアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:10:51 GMT)
Look-Up mAI GeMM: Increasing AI GeMMs Performance by Nearly 2.5x via
msGeMM [1.2] 本稿では,msGeMMと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し,精度の低いAIモデルでは乗算を2.5倍減らし,命令を追加することができることを示した。
このアルゴリズムの効率的な実装には、コアの速度で小さなルックアップテーブルから要素を追加できる特別なコアが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 22:06:35 GMT)
Vision-based Analysis of Driver Activity and Driving Performance Under
the Influence of Alcohol [1.2] アメリカの交通事故死者の30%は飲酒運転をしている。
運転障害は、センサーのアクティブな使用によって監視することができる。
より受動的で堅牢なセンシング機構は、より広く採用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:00:13 GMT)
Ethics of Artificial Intelligence and Robotics in the Architecture,
Engineering, and Construction Industry [1.2] 本研究では,建築,工学,建設(AEC)コミュニティにおける倫理のレンズを通して,AIとロボティクスの研究を体系的にレビューする。
雇用喪失、データプライバシ、データセキュリティ、データの透明性、意思決定の競合、受け入れと信頼、信頼性と安全性、監視の恐れ、責任という9つの重要な倫理的問題を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:17:14 GMT)
Based on What We Can Control Artificial Neural Networks [1.1] 制御システムからの知識を利用することで,システム機能を解析し,システム応答をシミュレートすることができる。
ANNの制御は,(1)全てのオプティマイザがコントローラとして機能し,(2)全ての学習システムが入力と出力で制御システムとして機能し,(3)オプティマイザが学習システムに適合するように,オプティマイザと学習システムの設計の恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:09:38 GMT)
Efficient Hybrid Oversampling and Intelligent Undersampling for
Imbalanced Big Data Classification [1.0] 本稿では,MapReduceフレームワークを用いて,インテリジェントアンダーサンプリングとオーバーサンプリングを組み合わせたSMOTENNという新しいリサンプリング手法を提案する。
実験の結果,この手法の利点が示され,小規模・中規模のデータセットに対する代替サンプリング技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:22:13 GMT)
Run Time Bounds for Integer-Valued OneMax Functions [0.9] 探索空間 $mathbbZn$ を多値決定変数 $0,ldots,r-1n$ の観点から考える。
ステップサイズ適応のRSSが$Theta(n cdot log(|a|_1))$の最適化時間を達成することを示す。
本稿では,これらのアルゴリズムを離散探索空間に対するCMA-ESの変種と比較し,実験的な解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:49:24 GMT)
What Skills Do You Need When Developing Software Using ChatGPT?
(Discussion Paper) [0.8] 我々は,計算思考(CT)スキルがLCMベースのツールを用いてソフトウェアを開発する能力を予測できるかどうかを調査する実験について報告する。
以上の結果から,LCMベースのツールを用いてソフトウェアを開発する能力は,CTアセスメントのスコアによって予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:03:13 GMT)
Representation Learning for Person or Entity-centric Knowledge Graphs:
An Application in Healthcare [0.8] 本稿では、構造化データと非構造化データからエンティティ中心のKGを抽出するエンドツーエンド表現学習フレームワークを提案する。
我々は、人の複数の面を表す星型分類器を導入し、それをKG生成のガイドに利用する。
このアプローチにはいくつかの潜在的なアプリケーションがあり、オープンソースであることを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:58:55 GMT)
On The Coherence of Quantitative Evaluation of Visual Explanations [0.7] 視覚的説明の「良さ」を評価するための評価手法が提案されている。
我々はImageNet-1k検証セットのサブセットについて検討し、多くの一般的な説明手法を評価した。
本研究の結果から, 評価方法のいくつかは, 階調のコヒーレンシーが欠如していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 10:35:01 GMT)
Superadditive Communications with the Green Machine: A Practical
Demonstration of Nonlocality without Entanglement [0.7] 超添加性は、物理的に実現可能なシンボルバイシンボル光学的検出により、それよりも高い通信速度を示す。
本稿では,アダマール符号を変調した二相シフトキー(BPSK)による重付加能を実現する共同検出受信機を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:30:24 GMT)
Estimation theory of photon-magnon coupling strength in a
driven-dissipative double-cavity-magnon system [0.6] キャビティマグノンシステムは、量子技術とスピントロニクス技術の融合のための実りあるアーキテクチャとして出現している。
ここでは、駆動・散逸を伴う二重キャビティマグノン系におけるP-M結合強度の量子推定問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:09:19 GMT)
The potential of large language models for improving probability
learning: A study on ChatGPT3.5 and first-year computer engineering students [0.6] ChatGPTは確率問題を解くための大規模言語モデルである。
ChatGPTは、一般にコンピュータ工学試験で提示される確率問題の解決に使用される。
モデルが高品質な説明を提供し、どんなプログラミング言語でもソリューションを説明する能力は、大きな言語モデルが学習アシスタントとして機能する可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:54:58 GMT)
Replication of Multi-agent Reinforcement Learning for the "Hide and
Seek" Problem [0.6] ドキュメントの欠如により、一度生成した戦略の複製が困難になる。
本研究のエージェントは、飛行機構に加えて、オープンアルの隠蔽剤や探索剤と同様にシミュレーションされる。
この追加機能により、Hiderエージェントは、約200万ステップから1.6万ステップとシーカーまで追跡戦略を開発することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 06:06:34 GMT)
Isolation of Single Donors in ZnO via Plasma Focused-ion Beam Milling [0.6] 酸化亜鉛(ZnO)の浅いドナーは光アクセスを持つ有望な半導体スピンキュービットである。
プラズマ集光イオンビーム(PFIB)ミリングを用いて、単一インジウムドナーを商用O基板に分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:44:10 GMT)
Sports Camera Pose Refinement Using an Evolution Strategy [0.5] スポーツ分野のエッジまたはエリアベースセグメンテーションのためのニューラルネットワークアーキテクチャを開発する。
本研究では,単一セグメントのスポーツフィールド画像から外在カメラパラメータを改良することを目的とした進化戦略を実装した。
実世界のデータに対する最先端カメラのポーズ補正手法との比較実験により,提案アルゴリズムの優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:49:28 GMT)
Transformers and Large Language Models for Chemistry and Drug Discovery [0.5] 言語モデリングは、主にTransformerアーキテクチャの発明によって、ここ数年で目覚ましい進歩を遂げてきた。
トランスフォーマーは、再合成計画や化学宇宙探査など、薬物発見プロセスにおける重要なボトルネックに取り組む。
新しい傾向は、大規模言語モデルにおける最近の発展を活用し、化学における一般的なタスクを解くことができるモデルの波を生み出している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:40:04 GMT)
Increasing Entropy to Boost Policy Gradient Performance on
Personalization Tasks [0.5] 政策勾配を用いて訓練した強化学習エージェントから得られた政策の多様性に及ぼす正規化の影響を考察する。
数値的な証拠は、ポリシーの正則化が、精度を損なうことなく、性能を向上させることを示すために与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 01:03:05 GMT)
Pre-trained Spatial Priors on Multichannel NMF for Music Source
Separation [0.4] 本研究では,各センサ位置における室内インパルス応答とトランスデューサ応答に関する情報を取得するために,単独通路を用いた空間混合フィルタを訓練する。
この事前学習されたフィルタは、異なる音源の分散をよりよく捉えるために、マルチチャネル非負行列分解スキームに統合される。
ポリフォニックアンサンブルの実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:05:43 GMT)
Nanoscale engineering and dynamical stabilization of mesoscopic spin
textures [0.4] 我々は、メソスコピックに大規模なスピンのアンサンブルにおいて、構造量子状態の工学と安定化に熱化を利用する能力を示す。
具体的には、ダイヤモンド中の13mathrmC$の核スピンと相互作用する「殻のような」スピンテクスチャを生成し、制御し、安定させ、読み取る能力を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:46:53 GMT)
Pain Forecasting using Self-supervised Learning and Patient Phenotyping:
An attempt to prevent Opioid Addiction [0.4] シックル細胞病(Sickle Cell Disease)を治療するためには、将来の患者の痛みの軌跡を予測することが不可欠である。
主に患者の自己申告によって記録されるので,多くの痛み記録を入手して予測モデルを設計することは困難である。
本稿では、時系列データをクラスタリングするための自己教師付き学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:31:50 GMT)
Road Disease Detection based on Latent Domain Background Feature
Separation and Suppression [0.3] 対象地域の道路被害の少なさと背景の多様性のため,道路事故検出は困難である。
本稿では,背景情報の分離と抑制を行うLDBFSSネットワークを提案する。
LDBFSS ネットワークと YOLOv5 モデルを組み合わせることで,道路疾患検出の精度向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:18:01 GMT)
Towards Emotion-Based Synthetic Consciousness: Using LLMs to Estimate
Emotion Probability Vectors [0.3] 本稿では,LLMを用いてテキストの感情状態の要約を推定する方法について述べる。
感情状態の要約は、感情を記述するために使われる単語の辞書であり、プロンプトの後に現れる単語の確率と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:29:36 GMT)
Augmenting Vision-Based Human Pose Estimation with Rotation Matrix [0.2] 本研究では,ポーズ推定と新たなデータ拡張手法,すなわち回転行列を併用したモデルを提案する。
ポーズ推定データに基づく行動認識の分類精度を高めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:19:51 GMT)
Zero-point energy density at the origin of the vacuum permittivity and
photon propagation time fluctuation [0.0] 仮想揺らぎに対するゼロ点密度の真空記述を試みる。
目的の1つは真空誘電率と透過性の起源を説明することである。
仮想揺らぎの有限寿命を仮定するモデルの検証を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:48:36 GMT)
Vital Videos: A dataset of face videos with PPG and blood pressure
ground truths [0.0] データセットには、男女のほぼ同数のデータと、すべての年齢の参加者が含まれている。
データはさまざまな場所で収集され、さまざまな背景や照明条件が確保された。
リモートバイタルサイン計測の研究と開発を支援するため、私たちはこのデータセットへのアクセスをオープンにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:24:54 GMT)
ViTs are Everywhere: A Comprehensive Study Showcasing Vision
Transformers in Different Domain [0.0] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、多くの視覚問題に対して、より人気があり支配的なソリューションになりつつある。
ViTは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)でいくつかの困難を克服できる
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:31:30 GMT)
Universal adversarial perturbations for multiple classification tasks
with quantum classifiers [0.0] 量子敵対機械学習は、敵対的摂動に対する量子学習システムの脆弱性を研究する。
本稿では、不均一な分類タスクの文脈における量子普遍摂動について考察する。
2つの異なる分類タスクにおいて、ほぼ最先端の精度を達成する量子分類器は、慎重に作られた1つの普遍摂動によって決定的に欺くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:06:50 GMT)
UAVs and Neural Networks for search and rescue missions [0.0] 無人航空機(UAV)が捉えた空中画像において,車,人,火などの興味の対象を検出する方法を提案する。
これを実現するために,ニューラルネットワークを用いて教師あり学習のためのデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:27:35 GMT)
Transformer Fusion with Optimal Transport [0.0] Fusionは、独立に訓練された複数のニューラルネットワークをマージして、それらの能力を組み合わせる技術である。
本稿では,複数のトランスポートを利用したトランスフォーマーネットワークを融合する手法を提案する。
我々のアプローチはバニラ融合を一貫して上回り、驚くほど短い微調整の後、個々の収束親モデルも上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:40:31 GMT)
The Mode of Computing [0.0] 自然の脳によって行われる精神過程は、しばしば非公式に計算過程とみなされ、脳は計算機械と似ている。
そのような効果の1つの提案は、生物学的実体によって解釈が最初になされたときに自然計算が現れたことである。
計算機械と類似することで、神経回路の上部にシステムレベルがあり、ここで命名された知識レベルより真下にある必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:18:55 GMT)
Tensor Network Based Efficient Quantum Data Loading of Images [0.0] 本稿では、画像の振幅をほぼエンコードする量子状態を生成する新しい方法を提案する。
道路シーンの複雑な画像に対して,捕捉されたイオン量子コンピュータの8量子ビット上で実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:40:41 GMT)
Super-resolution diamond magnetic microscopy of superparamagnetic
nanoparticles [0.0] ダイヤモンド表面近傍の高密度層におけるNV中心の電荷状態の光学的制御に基づくナノスケール磁気顕微鏡の代替手法を実装した。
ドーナツビーム超解像法と光学的に検出された磁気共鳴分光法を組み合わせることで, 30nmの酸化鉄ナノ粒子が生成する磁場を撮像した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 06:24:55 GMT)
Sharing Information Between Machine Tools to Improve Surface Finish
Forecasting [0.0] 筆者らは旋回加工過程における表面粗さの測定を予測するためのベイズ階層モデルを提案する。
階層モデルは、複数の独立ベイズ線形回帰モデルと比較され、加工環境における部分プールの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 15:44:35 GMT)
Revitalizing education through ict: a short overview of japan's current
landscape [0.0] 本稿では,ICT教育の領域で直面する困難を10の異なる視点から分析する。
また、同書の査読記事として『藤田, T.』(2023年)がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:35:06 GMT)
RescueNet: A High Resolution UAV Semantic Segmentation Benchmark Dataset
for Natural Disaster Damage Assessment [0.0] RescueNetはハリケーン・マイケルの後に収集された災害後の画像を含んでいる。
RescueNetは、建物、道路、プール、木など、すべてのクラスに対してピクセルレベルのアノテーションを提供する。
本研究では,RescueNet上での最先端セグメンテーションモデルを実装することにより,データセットの有用性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 21:03:24 GMT)
Reinforcement learning for freeform robot design [0.0] 任意の外部構造と内部構造を持つ自由形ロボットを設計するためのポリシー勾配を示す。
これは、原子構造ブロックの束を堆積または除去して、付属物、臓器、空洞のような高いレベルの非パラメトリックマクロ構造を形成する作用によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:39:44 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） (Mon, 9 Oct 2023 12:13:05 GMT)
Quantum Illumination and Quantum Radar: A Brief Overview [0.0] 本稿では、QIに着目した量子ターゲット検出の分野の概要と、マイクロ波で動作する量子レーダの基礎となる可能性について述べる。
本研究の目的は、QIベースの量子レーダの実現に向けた理論的および実験的進展の状況について、バランスよく議論し、現在の展望と今後の方向性について結論を導き出すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:03:14 GMT)
Quantization of the ModMax Oscillator [0.0] 保存電荷の関数による量子力学理論の変形に関する一般的な結果を開発する。
このような変形理論の正準量子化と経路積分量子化は、位相空間パス積分を用いる場合に限り等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:00:00 GMT)
Predicting Accident Severity: An Analysis Of Factors Affecting Accident
Severity Using Random Forest Model [0.0] 本研究では,事故の重大性を予測するためのランダムフォレスト機械学習アルゴリズムの有効性について検討した。
モデルは大都市圏の事故記録のデータセットに基づいて訓練され,様々な指標を用いて評価される。
その結果,ランダムフォレストモデルは事故の重大度を80%以上の精度で予測する有効なツールであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:33:44 GMT)
Postulating the Unicity of the Macroscopic Physical World [0.0] 我々は、マクロ世界の一様性は、数学的に正当化されたり実証されたりしなければならない問題ではなく、物理学の基本的な仮定であると主張する。
これは、一般作用素代数を用いて、物理世界の数学的記述をマクロ系へ拡張することで実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:21:36 GMT)
Photon-number resolution with microwave Josephson photomultipliers [0.0] マイクロ波共振器モードに閉じ込められた光子をジョセフソン光増倍器(JPM)による繰り返し測定により計数する。
2つの計数手法が研究され、第1に、測定シーケンスにおけるクリック総数をカウントする。第2に、第1のノークリックイベントの発生または測定シーケンスの終了までのクリック数をカウントする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 10:47:16 GMT)
Optimal encoding of two dissipative interacting qubits [0.0] 1つの論理量子ビットの実装のための物理モデルとして、オーミック浴と相互作用する2つの結合量子ビットのシステムについて検討する。
このモデルでは、他の量子ビットとの相互作用はユニタリノイズを表し、一方オーミック浴は有限温度に寄与する。
これは、量子ビットをデコヒーレンスから守るのに十分ではないが、物理ビットよりも高い性能で1つの論理量子ビットを符号化するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 09:38:16 GMT)
On the Correlation between Random Variables and their Principal
Components [0.0] この記事では、確率変数とそれらを表す主成分との相関係数を記述する代数式を見つけようとする。
この公式を適用して、主成分分析における主成分の数を最適化し、因子分析における因子の数を最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:35:38 GMT)
On sparse regression, Lp-regularization, and automated model discovery [0.0] Lp正規化ニューラルネットワークは、解釈可能なモデルと物理的に意味のあるパラメータの両方を同時に検出できることを示す。
データから物質モデルを自動的に発見する能力は、生成材料設計に多大な応用をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:34:21 GMT)
New Partial Trace Inequalities and Distillability of Werner States [0.0] We present a new Characterization for the $n$-distillability of Werner states and the some of them based on the 2-distillability。
この結果は、系の次元と行列の階数に有界な部分的トレースに対して新しい不等式をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:55:35 GMT)
NetTiSA: Extended IP Flow with Time-series Features for Universal
Bandwidth-constrained High-speed Network Traffic Classification [0.0] 本稿では,NetTiSA (Network Time Series Analysed) と呼ばれる新しい拡張IPフローを提案する。
25の異なるネットワーク分類タスクを徹底的にテストすることにより、NetTiSAの幅広い適用性と高いユーザビリティを示す。
新機能セットは100,Gbpsの高速ISPネットワークに普遍的でデプロイ可能であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:51:00 GMT)
Multiple Independent DE Optimizations to Tackle Uncertainty and
Variability in Demand in Inventory Management [0.0] 本研究の目的は、不確実な需要パターンの文脈において、在庫コストを最小限に抑えるための最も効果的な戦略を明らかにすることである。
最適な解を見つけるために、この研究はメタヒューリスティックなアプローチに焦点を当て、複数のアルゴリズムを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:57:56 GMT)
Moyal deformation of the classical arrival time [0.0] 古典的到着時刻 $mathcalT_C(q,p)$ の適切な量子像が、通常作用素形式 $hatmathrmT$ で見つかる。
得られた量子画像は実数値で時間反転対称関数 $mathcalT_M(q,p)$ の形式的級数$hbar2$ であり、古典的到着時刻を主項とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:49:58 GMT)
Modified rational six vertex model on the rectangular lattice [0.0] このモデルの不均一なバージョンの分割関数は、修正されたイゼルギン行列式によって与えられる。
証明は、量子逆散乱法とその表現理論と基本線型代数に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:48:40 GMT)
Mathematical problems and solutions of the Ninth International Olympiad in Cryptography NSUCRYPTO [0.0] NSUCRYPTO'22の問題点とその解決法について述べる。
暗号、暗号、プロトコル、電子マネーと暗号、ハッシュ関数、行列、量子コンピューティング、Sボックスなど。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:52:00 GMT)
Lessons Learned: Defending Against Property Inference Attacks [0.0] 本研究は,資産推測攻撃(PIA)に対する複数の防衛戦略について検討し,評価する。
PIAは、基礎となるトレーニングデータの統計的特性、例えば、医療訓練データセットにおける男女比を明らかにすることを目的としている。
プロパティアンラーニングによる実験は、プロパティアンラーニングが一般化できないこと、すなわち、PIAのクラス全体に対する保護が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 09:46:41 GMT)
Investigating Continuous Learning in Spiking Neural Networks [0.0] 連続学習のための第3世代の機械学習(スパイキングニューラルネットワークアーキテクチャとも呼ばれる)を,従来のモデルと比較し検討した。
すべてのモデルは、現在のクラスを正しく識別することができたが、破滅的な忘れ物のために、以前のクラスではすぐに急激なパフォーマンス低下が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:08:18 GMT)
Improving Reinforcement Learning Efficiency with Auxiliary Tasks in
Non-Visual Environments: A Comparison [0.0] 本研究は,低次元非視覚的観察のための唯一の疎結合表現学習法である,我々の知識を最大限に活用して,一般的な補助課題と比較する。
その結果, 十分複雑な環境下では, 補助的タスクによる表現学習は, 性能向上にのみ寄与することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:02:07 GMT)
HydraViT: Adaptive Multi-Branch Transformer for Multi-Label Disease
Classification from Chest X-ray Images [0.0] 胸部X線画像におけるマルチラベル分類性能を改善するための新しい手法を提案する。
HydraViTは、トランスフォーマーバックボーンとマルチブランチ出力モジュールと学習重み付けを組み合わせたものだ。
HydraViTは、競合する注意誘導手法の1.2%、地域誘導手法の1.4%、意味誘導手法の1.0%を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:45:29 GMT)
High-order geometric integrators for the local cubic variational
Gaussian wavepacket dynamics [0.0] シンプレクティックで時間可逆でノルム保存が可能な効率的な高次幾何について述べる。
我々はこれらの特性を多次元非分離モースポテンシャルで数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:44:54 GMT)
High-fidelity optical readout of a superconducting qubit using a
scalable piezo-optomechanical transducer [0.0] 超伝導量子プロセッサは、サイズと計算能力に大きな進歩をもたらした。
多数の超伝導量子ビットを動作させることによる実用的極低温限界は、さらなるスケーリングのボトルネックとなっている。
ここでは、同軸ケーブルを介して接続された超伝導トランスモンキュービットの光ファイバを介して、高忠実なマルチショット光読み出しを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:00:02 GMT)
Graph Theory Applications in Advanced Geospatial Research [0.0] 本稿では地理空間科学におけるグラフ理論アルゴリズムの適用について考察する。
ネットワーク分析、空間接続性、地理情報システム、およびデジタルツインのような様々な空間問題解決シナリオにおけるそれらの役割を強調している。
この領域で実装された広範な研究、革新的技術、方法論を列挙する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 16:20:33 GMT)
GradientSurf: Gradient-Domain Neural Surface Reconstruction from RGB
Video [0.0] GradientSurfはモノクロRGBビデオからのリアルタイム表面再構成のための新しいアルゴリズムである。
ポアソン表面再構成にインスパイアされた提案手法は, 表面, 体積, 配向点雲の密結合に基づく。
屋内の景観復元の課題として, 提案手法は曲面を曲面で再現し, より詳細に再現できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 04:54:30 GMT)
Generative ensemble deep learning severe weather prediction from a
deterministic convection-allowing model [0.0] コンボリューション・ニューラル・ネットワーク(CNN)とコンボリューション・コンボリューション・アロイング・モデル(CAM)予測を併用する。
CGANは決定論的CAM予測から合成アンサンブルメンバーを作成するように設計されている。
この手法は,BSS(Brier Skill Score)を最大20%の精度で予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:02:11 GMT)
GReAT: A Graph Regularized Adversarial Training Method [0.0] 本稿では,GReAT(Graph Regularized Adversarial Training)と呼ばれる正規化手法を提案する。
GReATは、データのグラフ構造を敵のトレーニングプロセスに展開することで、より堅牢なモデルを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 01:44:06 GMT)
Fusing VHR Post-disaster Aerial Imagery and LiDAR Data for Roof
Classification in the Caribbean [0.0] 屋上特性の自動分類には深層学習の手法を応用した。
この作業は、カリブ海での弾力性と災害対応を改善するために、政府がよりタイムリーに構築する情報を作成するのを助けることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 07:58:13 GMT)
FoldingNet Autoencoder model to create a geospatial grouping of CityGML
building dataset [0.0] 本研究では、3DオートエンコーダであるFoldingNetを用いて、LoD 2 CityGMLデータセットから各建物の潜在表現を生成する。
埋め込みの有効性は,データセット再構成,潜時拡散可視化,階層クラスタリング手法によって分析される。
建物の地理的グループ化を反復的に見つけるために地理空間モデルを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:57:35 GMT)
FENCE: Fairplay Ensuring Network Chain Entity for Real-Time Multiple ID
Detection at Scale In Fantasy Sports [0.0] 重複/複数アカウントを検出するグラフベースのソリューションを提案する。
本稿では,検出モデルからの推論をサービスし,サポートするためにデプロイされた分散MLシステムについて述べる。
このセットアップの中核となる部分は、バリデーション、フィードバック、グラウンドトルースラベリングのためのヒューマン・イン・ザ・ループコンポーネントも含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:04:50 GMT)
Exact quench dynamics of the Floquet quantum East model at the
deterministic point [0.0] フロケ量子東モデルの非平衡ダイナミクスを「決定論点」で研究する。
我々は「宇宙の進化」により、幅広い初期積状態に対する熱化ダイナミクスを正確に解いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:16:44 GMT)
Ensemble-based Hybrid Optimization of Bayesian Neural Networks and
Traditional Machine Learning Algorithms [0.0] 本研究では、ランダムフォレスト(RF)、グラディエントブースティング(GB)、サポートベクトルマシン(SVM)といった従来の機械学習アルゴリズムと相乗的に統合することにより、ベイズニューラルネットワーク(BNN)を最適化する新しい手法を提案する。
特徴積分は、ヘッセン行列の定常性や正定性を含む最適性に対する二階条件を強調することによってこれらの結果を固化する。
全体として、アンサンブル法は堅牢でアルゴリズム的に最適化されたアプローチとして際立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 06:59:17 GMT)
Enhancing Deep Learning Models through Tensorization: A Comprehensive
Survey and Framework [0.0] 本稿では,多次元データソース,様々なマルチウェイ解析手法,およびこれらの手法の利点について考察する。
2次元アルゴリズムとPythonのマルチウェイアルゴリズムを比較したBlind Source separation(BSS)の小さな例を示す。
その結果,マルチウェイ解析の方が表現力が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:14:41 GMT)
Efficient Large-Scale Many-Body Quantum Dynamics via Local-Information
Time Evolution [0.0] 我々は最近導入された情報格子を用いて、異なるスケールに量子情報を整理する。
我々は、長距離量子相関を体系的に捨てるために使用する局所情報と情報電流を定義する。
このアルゴリズムは多体量子力学の研究に非常に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:00:07 GMT)
Dynamic value alignment through preference aggregation of multiple
objectives [0.0] 動的値アライメントの方法論として,アライメントすべき値が動的に変化する手法を提案する。
本稿では,複数の目的に対応するためにDeep $Q$-Learningを拡張し,単純化した2脚交点上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:07:26 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） (Mon, 9 Oct 2023 01:12:09 GMT)
Diagnosing Catastrophe: Large parts of accuracy loss in continual
learning can be accounted for by readout misalignment [0.0] データ分散の変更に関するニューラルネットワークのトレーニングは、古いタスクのパフォーマンスを急速に低下させる。
本稿では,この性能を損なう表現的変化について検討し,この現象を考慮に入れた3つの異なる過程を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 11:57:46 GMT)
DiCE -- A Data Encryption Proxy for the Cloud [0.0] アウトソースされたデータの機密性やセキュリティに関する懸念がある。
DiCEドライバはクエリをプロキシとして解析し、これらのクエリを暗号化する。
これにより、暗号化されていないデータベースのようなリレーショナルパフォーマンスで、クラウド内の暗号化されたデータベースで多くのクエリを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 13:33:59 GMT)
Detection of Iron in Nanoclustered Cytochrome C Proteins Using
Nitrogen-Vacancy Magnetic Relaxometry [0.0] 我々はNV-T1緩和法を用いてCナノクラスター中のFeを検出する。
Cyt-Cは1つのヘム基を含む水溶性タンパク質であり、ミトコンドリアの電子輸送鎖において重要な役割を果たす。
機能性ダイヤモンドチップ上でNV-T1リラクサメトリーを行い,Cyt-C濃度を6 uMから54 uMに変化させ,T1濃度を1.2 msから150 usに低下させた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:28:38 GMT)
Detecting Multipartite Entanglement Patterns using Single Particle
Green's Functions [0.0] 本稿では,多体電子システムにおける多部絡み検出プロトコルを提案する。
検出された絡み合いレベルはホッピング過程に関連する波動ベクトルに敏感であることを示す。
本プロトコルは、走査型トンネル顕微鏡と角度分解光電子分光法を用いて、多体系の絡み合いを検出する方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:06:29 GMT)
Decoding the Threat Landscape : ChatGPT, FraudGPT, and WormGPT in Social Engineering Attacks [0.0] ジェネレーティブAIモデルは、サイバー攻撃の分野に革命をもたらし、悪意あるアクターに、説得力がありパーソナライズされたフィッシングルアーを作る力を与えている。
これらのモデルであるChatGPT、FraudGPT、WormGPTは、既存の脅威を増大させ、新たなリスクの次元へと導いてきた。
これらの脅威に対処するため、従来のセキュリティ対策、AIによるセキュリティソリューション、サイバーセキュリティにおける協調的なアプローチなど、さまざまな戦略を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 10:31:04 GMT)
DSFFNet: Dual-Side Feature Fusion Network for 3D Pose Transfer [0.0] このパパーは、ポーズ転送のためのデュアルサイド特徴融合ネットワーク(DSFFNet)を提案する。
SMPL,SMAL,FAUST,MultiGarmentのデータセットによる実験結果から,DSFFNetがポーズ歪みの問題を解決することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 08:57:38 GMT)
DANet: Enhancing Small Object Detection through an Efficient Deformable
Attention Network [0.0] 我々は,より高速なR-CNNと最先端の手法を併用した包括的戦略を提案する。
より高速なR-CNNとFeature Pyramid Networkを組み合わせることで、製造環境に固有のマルチスケール機能を扱うことができる。
変形可能なネット(Deformable Net)は、欠陥の幾何学的バリエーションを歪曲し、従って、極小および複雑な特徴を検出できる精度をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:54:37 GMT)
Coarse-Graining Hamiltonian Systems Using WSINDy [0.0] 弱波形スパース同定法 (WSINDy) は、相互作用する粒子系のコンテキストにおいて粗粒化機能を提供することが実証されている。
我々はこの能力を、近似対称性を持つ粗粒度ハミルトン力学の問題に拡張する。
我々は、WSINDyが元の$(2N)$-dimensionalシステムから2(N-1)$または$N$の正しい事前階減算系を確実に識別することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:20:04 GMT)
CoBEVFusion: Cooperative Perception with LiDAR-Camera Bird's-Eye View
Fusion [0.0] 協調認識における最近のアプローチは、カメラやLiDARのような単一のセンサー情報しか共有していない。
我々は,LiDARとカメラデータを融合してBird's-Eye View(BEV)表現を生成する,CoBEVFusionというフレームワークを提案する。
BEVセマンティックセグメンテーションと3Dオブジェクト検出という2つの認識課題に対して,協調認識データセットOPV2Vを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:52:26 GMT)
Circuit Complexity through phase transitions: consequences in quantum
state preparation [0.0] 量子多体系の基底状態を作成するための回路の複雑さを解析する。
特に、基底状態が量子相転移に近づくにつれて、この複雑さがどのように成長するか。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 19:34:26 GMT)
Can language models learn analogical reasoning? Investigating training
objectives and comparisons to human performance [0.0] 我々は、基本的なアナロジー推論を学習するいくつかの方法を試し、特に人間のアナロジー推論を評価するために使われるものよりも典型的なアナロジーに焦点をあてる。
実験の結果,少量のデータであっても,モデルが類似推論を学習できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 10:34:38 GMT)
Byte Pair Encoding for Symbolic Music [0.0] Byte Pair 埋め込みは語彙サイズを増大させながらシーケンス長を著しく減少させる。
我々は、より表現力のあるトークンでそのようなモデルの埋め込み能力を活用し、その結果、より優れた結果と、生成および分類タスクにおける高速な推論の両方をもたらす。
ソースコードはGithubと同伴のウェブサイトで共有されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:05:22 GMT)
Bio-inspired computational memory model of the Hippocampus: an approach
to a neuromorphic spike-based Content-Addressable Memory [0.0] 本稿では,海馬CA3領域をベースとしたバイオインスパイアされたスパイキングコンテンツ適応型メモリモデルを提案する。
機能, ストレス, 適用性テストに基づく一連の実験を行い, 正しい機能を示すことができた。
本研究は,完全機能型バイオインスパイアされた海馬内容適応型メモリモデルの最初のハードウェア実装を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:05:23 GMT)
Bayesian inference for near-field interferometric tests of collapse
models [0.0] 物体波近傍のタルボット干渉計と連続自発局在(CSL)について検討する。
圧力や黒体放射を含む脱コヒーレンス機構の効果を計算した。
我々は、MAQROのような実験において、$sim109,textu$の質量に到達でき、CSL上に置ける境界を定量化できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:44:14 GMT)
Automating Customer Service using LangChain: Building custom open-source
GPT Chatbot for organizations [0.0] 本稿では,LangChainを用いたカスタマーサービス自動化のための画期的なアプローチを提案する。
このイノベーションの核心は、オープンソースの方法論、Webスクレイピング、微調整、LangChainを顧客サービスプラットフォームにシームレスに統合することにある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 05:35:10 GMT)
Attention Loss Adjusted Prioritized Experience Replay [0.0] 優先再生体験(PER)は、ニューラルネットワークのトレーニング率を改善するために、より知識量の多い経験サンプルを選択することによって、深層強化学習の技術的手段である。
PERで使用される非一様サンプリングは、状態-作用空間分布を必然的にシフトさせ、Q値関数の推定誤差をもたらす。
改良された自己認識ネットワークとダブルサンプリング機構を統合したALAP体験再生アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 03:12:03 GMT)
Asymptotic implementation of multipartite quantum channels and other
quantum instruments using local operations and classical communication [0.0] 我々は、局所演算と古典通信(LOCC)を用いて、多部系上の量子チャネルを任意に近似することができることを証明した。
これらの結果は,LOCCによって実装できないことが知られている量子機器の詳細な解析によって説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 02:44:28 GMT)
Analysis of Rainfall Variability and Water Extent of Selected Hydropower
Reservoir Using Google Earth Engine (GEE): A Case Study from Two Tropical
Countries, Sri Lanka and Vietnam [0.0] 本研究では,ベトナムとスリランカにおける降雨パターンの総合的リモートセンシング分析と水力貯水池水深の選択について述べる。
両国の平均年間降水量は決定され、月平均降水量は時間変動する。
その結果, 降雨パターンと貯水量との関係が明らかとなり, モンスーンシーズンの降水量が増加し, その後の数ヶ月で水量も増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:51:46 GMT)
An Automated Tool to Detect Suicidal Susceptibility from Social Media
Posts [0.0] この研究は、誰かが自分自身を傷つけることを考えているかどうかを判断する自動化ツールの開発に焦点を当てている。
ソーシャルメディア投稿のデータセットを収集し、それらを処理し、モデルをトレーニングし、微調整するために使用しました。
モデルでは93%の精度でF1スコアが0.93。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:06:12 GMT)
Advancing Diagnostic Precision: Leveraging Machine Learning Techniques
for Accurate Detection of Covid-19, Pneumonia, and Tuberculosis in Chest
X-Ray Images [0.0] 新型コロナウイルス、結核(TB)、肺炎などの肺疾患は、依然として深刻な世界的な健康上の問題となっている。
救急医療と科学者は、早期の新型コロナウイルス(COVID-19)の診断に信頼性と正確なアプローチを作成するために、集中的に取り組んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 18:38:49 GMT)
A review of the security role of ISP mandated ONUs and ONTs in GPONs [0.0] ドイツを含む一部のヨーロッパ諸国は、ISPが提供した端末機器と、自選択のオープン・マーケット・デバイスの両方を選択できる。
我々は、この選択の自由とISPが管理するハードウェアがGPONのセキュリティを高めるかどうかによって生じるセキュリティへの影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 12:55:02 GMT)
A Simple and Robust Framework for Cross-Modality Medical Image
Segmentation applied to Vision Transformers [0.0] 単一条件モデルを用いて複数モードの公平な画像分割を実現するための簡単なフレームワークを提案する。
本研究の枠組みは,マルチモーダル全心条件課題において,他のモダリティセグメンテーション手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 09:51:44 GMT)
A Review of the Ethics of Artificial Intelligence and its Applications
in the United States [0.0] この論文は、AIが米国経済のあらゆる分野に与える影響と、ビジネス、政府、アカデミック、そして市民社会にまたがる組織に与える影響を強調している。
我々の議論は、包括的なテーマとして構成された11の基本的な「倫理的原則」を探求する。
これらは透明性、正義、公正、平等、非正当性、責任、説明責任、プライバシー、利益、自由、自律、信頼、尊厳、持続可能性、連帯性を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 14:29:00 GMT)
A Machine Learning Approach to Predicting Single Event Upsets [0.0] 単一事象乱れ(英: single event upset、SEU)は、宇宙環境からの電離粒子に曝露して半導体デバイスに発生する臨界ソフトエラーである。
現在、SEUは発生からわずか数時間で検出されている。
本稿では,機械学習を用いて事前にSEUを予測するモデルであるCREMERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 17:19:49 GMT)
A Genetic Algorithm Meta-Heuristic for a Generalized Quadratic
Assignment Problem [0.0] 一般化二次代入問題(GQAP)は、運用研究分野において最も解決が難しい問題の1つである。
GQAPは、一組の施設を一組の場所に割り当てる際の割り当てと輸送コストを最小化するタスクとして定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 20:30:34 GMT)
$\mathcal{PT}$-Symmetry breaking in quantum spin chains with exceptional
non-Hermiticities [0.0] エルミート項を2つのジョルダン正規形式部分に分割することによって生じる非ハーミティティーを持つ新しいモデルを提案する。
我々は、量子スピン鎖のサイズに敏感な、頑健なPTしきい値を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 9 Oct 2023 23:09:34 GMT)