Vision Transformers: From Semantic Segmentation to Dense Prediction [144.4] 画像分類における視覚変換器(ViT)は、視覚表現学習の方法論をシフトさせている。
本研究では、高密度視覚予測のためのVTのグローバルな文脈学習の可能性について検討する。
我々のモチベーションは、グローバルコンテキストを全受容界層で学習することで、ViTがより強力な長距離依存性情報を取得することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:13:37 GMT)
Towards Demystifying the Generalization Behaviors When Neural Collapse
Emerges [132.6] Neural Collapse(NC)は、トレーニング末期(TPT)におけるディープニューラルネットワークのよく知られた現象である
本稿では,列車の精度が100%に達した後も,継続訓練がテストセットの精度向上に繋がる理由を理論的に説明する。
我々はこの新たに発見された性質を「非保守的一般化」と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:29:02 GMT)
FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding [127.8] $mathbfFABind$はポケット予測とドッキングを組み合わせたエンドツーエンドモデルで、正確で高速なタンパク質-リガンド結合を実現する。
提案モデルでは,既存手法と比較して有効性と効率性に強い利点が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:24:43 GMT)
Bitrate-Constrained DRO: Beyond Worst Case Robustness To Unknown Group
Shifts [122.1] いくつかの堅牢なトレーニングアルゴリズム(例えば、グループDRO)は、グループシフトを専門とし、すべてのトレーニングポイントについてグループ情報を必要とする。
グループアノテーションを必要としない他の方法(CVaR DROなど)は、過度に保守的である。
低機能により実現された単純な群関数の精度を維持するモデルを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:47:00 GMT)
Idea2Img: Iterative Self-Refinement with GPT-4V(ision) for Automatic
Image Design and Generation [121.4] 本稿では,GPT-4V(ision)を用いたマルチモーダル反復自己修正システムであるIdean to Image'を紹介し,画像の自動設計と生成を行う。
大規模マルチモーダルモデル(LMM)に基づくシステムでは,類似のマルチモーダル自己抑止能力が得られるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:34:20 GMT)
HyperHuman: Hyper-Realistic Human Generation with Latent Structural
Diffusion [118.0] 本稿では,高リアリズムと多彩なレイアウトの人体画像を生成する統一的なフレームワークHyperHumanを提案する。
本モデルは,統合ネットワークにおける画像の外観,空間的関係,幾何学の連成学習を強制する。
我々のフレームワークは最先端の性能を生み出し、多様なシナリオ下で超現実的な人間の画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:59:34 GMT)
EIPE-text: Evaluation-Guided Iterative Plan Extraction for Long-Form
Narrative Text Generation [114.5] 長文物語テキスト生成のための評価誘導反復計画抽出法(EIPE-text)を提案する。
EIPEテキストには、計画抽出、学習、推論の3段階がある。
小説やストーリーテリングの分野におけるEIPEテキストの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:21:37 GMT)
PonderV2: Pave the Way for 3D Foundataion Model with A Universal
Pre-training Paradigm [114.5] 本稿では,効率的な3D表現の獲得を容易にするための総合的な3D事前学習フレームワークを提案する。
本稿では,異なるニューラルレンダリングによるポイントクラウド表現を学習するための新しい普遍的パラダイムを提案する。
初めて、Sexynameは11の屋内および屋外ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:59:57 GMT)
Speculative Decoding with Big Little Decoder [109.0] Big Little Decoder (BiLD) は、幅広いテキスト生成アプリケーションの推論効率と遅延を改善するフレームワークである。
NVIDIA T4 GPUでは、当社のフレームワークは最大2.12倍の高速化を実現し、生成品質の最小化を実現している。
私たちのフレームワークは完全にプラグアンドプレイで、トレーニングプロセスやモデルアーキテクチャの変更なしに適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:23:56 GMT)
GaussianDreamer: Fast Generation from Text to 3D Gaussian Splatting with
Point Cloud Priors [107.6] 2Dおよび3D拡散モデルは、プロンプトに基づいて適切な3Dオブジェクトを生成することができる。
名前は、1つのGPU上で25分以内に高品質な3Dインスタンスを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:22:24 GMT)
4D Gaussian Splatting for Real-Time Dynamic Scene Rendering [107.2] リアルタイムな動的シーンレンダリングを実現するために, 4D-GS (4D Gaussian Splatting) を導入する。
ガウス運動と形状変形の両方をモデル化するために変形場を構築する。
隣接する異なるガウスは、より正確な位置と形状の変形を生成するためにヘックスプレーンを介して接続される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:21:41 GMT)
LoftQ: LoRA-Fine-Tuning-Aware Quantization for Large Language Models [104.2] 我々は、事前訓練されたモデルに量子化とLoRA微調整を併用するシナリオに焦点を当てる。
本稿では,新しい量子化フレームワークであるLoftQ(LoRA-Fine-Tuning-Aware Quantization)を提案する。
実験の結果,本手法は有効であり,既存の量子化法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:34:08 GMT)
Are Personalized Stochastic Parrots More Dangerous? Evaluating Persona
Biases in Dialogue Systems [103.4] ペルソナバイアス(Persona biases)とは、人格の違いに対する有害な対話モデル行動の感度である。
我々は、攻撃性、有害継続性、関係性、ステレオタイプ合意、および有害合意の5つの側面でペルソナバイアスを測定する。
我々の研究では、Blender、ChatGPT、Alpaca、Vicunaの4つのモデルにおいて、重要なペルソナバイアスを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:28:09 GMT)
PromptTTS 2: Describing and Generating Voices with Text Prompt [102.9] 音声はテキストよりも多くの情報を伝達し、同じ単語を様々な声で発声して多様な情報を伝えることができる。
従来のTTS(text-to-speech)手法は、音声の可変性に対する音声プロンプト(参照音声)に依存している。
本稿では,テキストプロンプトで捉えない音声の可変性情報を提供するために,変分ネットワークを用いてこれらの課題に対処するPromptTTS 2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:05:36 GMT)
Jailbreaking Black Box Large Language Models in Twenty Queries [102.2] 大規模言語モデル(LLM)は、敵のジェイルブレイクに対して脆弱である。
これらの脆弱性を特定するために,PAIR(Prompt Automatic Iterative Refinement)を提案する。
PAIRは、LCMへのブラックボックスアクセスのみのセマンティックジェイルブレイクを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:38:28 GMT)
How Many Pretraining Tasks Are Needed for In-Context Learning of Linear
Regression? [98.4] 様々なタスクで事前訓練されたトランスフォーマーは、顕著なインコンテキスト学習(ICL)能力を示す。
線形回帰のための線形パラメータ化単一層線形アテンションモデルの事前学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:01:43 GMT)
Offline Retraining for Online RL: Decoupled Policy Learning to Mitigate
Exploration Bias [96.1] オンライン微調整終了時の方針抽出段階であるオフラインリトレーニングを提案する。
楽観的(探索的)ポリシーは環境と相互作用するために使用され、別の悲観的(探索的)ポリシーは観察されたすべてのデータに基づいて訓練され、評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:50:09 GMT)
Phenomenal Yet Puzzling: Testing Inductive Reasoning Capabilities of
Language Models with Hypothesis Refinement [95.1] 言語モデル(LM)は、しばしば帰納的推論に不足する。
我々は,反復的仮説修正を通じて,LMの帰納的推論能力を体系的に研究する。
本研究は, LMの誘導的推論過程と人間とのいくつかの相違点を明らかにし, 誘導的推論タスクにおけるLMの使用の可能性と限界に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:51:10 GMT)
Is Generalized Dynamic Novel View Synthesis from Monocular Videos
Possible Today? [91.7] モノクロビデオで見るシーンを、新しい視点から見るのは、難しい問題だ。
動的シーンにはシーン固有の最適化手法が存在するが、私たちの知る限り、与えられたモノクロビデオから動的新規ビューを合成するための一般化方法が現在存在しない。
シーン固有の外観最適化が不要な擬似一般化プロセスが可能であるが、幾何学的かつ時間的に一貫した深さ推定が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:59:58 GMT)
Multimodal Graph Learning for Generative Tasks [89.4] マルチモーダル学習は、複数のデータモダリティを組み合わせることで、モデルが利用できるデータの種類と複雑さを広げます。
本稿では,マルチモーダルグラフ学習(MMGL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:07:24 GMT)
Toward Joint Language Modeling for Speech Units and Text [89.3] 音声単位とテキストの共用言語モデリングについて検討する。
音声とテキストの混在度を評価するための自動計測手法を提案する。
提案手法を用いて音声単位とテキストを混合することにより,SLUタスクにおける音声のみのベースラインを改良することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:53:39 GMT)
Ring Attention with Blockwise Transformers for Near-Infinite Context [88.6] トランスフォーマーは多くの最先端AIモデルのアーキテクチャとして登場し、幅広いAIアプリケーションで例外的なパフォーマンスを示している。
本稿では,複数のデバイスにまたがって長いシーケンスを分散し,ブロックワイドアテンションの計算とキーバリューブロックの通信を重複させながら,ブロックワイドな自己注意の手法であるリングアテンション(Ring Attention)を提案する。
リング注意(Ring Attention)は、デバイスカウントまでのシーケンスのトレーニングと推論を可能にし、個々のデバイスによって課されるメモリ制約を効果的に排除する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:00:09 GMT)
IM-IAD: Industrial Image Anomaly Detection Benchmark in Manufacturing [88.4] 画像異常検出(IAD)は、近代工業製造(IM)において対処すべき緊急課題である。
近年、多くの高度なアルゴリズムがリリースされているが、その性能は一様でない設定のため大きく異なる。
この問題を回避するため,我々はまず,これらのアルゴリズムの有効性を体系的に評価するための均一なIAD設定を提案する。
そして、我々は、同じ設定の7つの主要なデータセットに19のアルゴリズムを含む包括的画像異常検出ベンチマーク(IM-IAD)を巧みに構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:47:19 GMT)
Learning to Act from Actionless Videos through Dense Correspondences [87.1] 本稿では,様々なロボットや環境にまたがる多様なタスクを確実に実行可能なビデオベースのロボットポリシーを構築するためのアプローチを提案する。
本手法は,ロボットの目標を指定するための汎用表現として,状態情報と行動情報の両方を符号化するタスク非依存表現として画像を利用する。
テーブルトップ操作とナビゲーションタスクの学習方針における我々のアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:59:23 GMT)
Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey [85.4] 近年の深層学習の急速な発展は,産業用画像異常検出(IAD)のマイルストーンとなった
本稿では,ディープラーニングによる画像異常検出手法の総合的なレビューを行う。
画像異常検出のオープニング課題をいくつか取り上げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:49:31 GMT)
Enhancing Chain-of-Thoughts Prompting with Iterative Bootstrapping in
Large Language Models [85.1] 大規模言語モデル (LLM) は、ステップ・バイ・ステップ・チェーン・オブ・シークレット (CoT) をデモンストレーションとして組み込むことで、様々な推論タスクにおいて高い効果的な性能を達成することができる。
本稿では,イターCoT (Iterative bootstrapping in Chain-of-Thoughts Prompting) を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:57:58 GMT)
Generalized Logit Adjustment: Calibrating Fine-tuned Models by Removing
Label Bias in Foundation Models [83.0] CLIPのようなファンデーションモデルは、追加のトレーニングデータなしで、さまざまなタスクでゼロショット転送を可能にする。
微調整やアンサンブルも一般的に下流のタスクに合うように採用されている。
しかし、先行研究は基礎モデルに固有のバイアスを見落としていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:01:11 GMT)
MetaTool Benchmark for Large Language Models: Deciding Whether to Use
Tools and Which to Use [82.2] 大規模言語モデル(LLM)は、その印象的な自然言語処理(NLP)能力のために大きな注目を集めている。
本稿では,LLM がツール使用意識を持ち,ツールを正しく選択できるかどうかを評価するためのベンチマークである MetaTool を紹介する。
ツール選択の異なる視点から4つのサブタスクを定義し、同様の選択のツール選択、特定のシナリオのツール選択、信頼性の問題の可能なツール選択、マルチツール選択を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:37:55 GMT)
Open-Set Knowledge-Based Visual Question Answering with Inference Paths [79.6] 知識に基づく視覚的質問回答(KB-VQA)の目的は、外部知識ベースの助けを借りて質問に対する正しい回答を提供することである。
KB-VQA, Graph pATH ranker (GATHER for brevity) の新しいレトリバーランカパラダイムを提案する。
具体的には、グラフの構築、プルーニング、パスレベルのランク付けが含まれており、正確な回答を検索するだけでなく、推論パスを提供して推論プロセスを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:12:50 GMT)
Universal Object Detection with Large Vision Model [79.1] 本研究は,大規模多領域普遍物体検出問題に焦点をあてる。
これらの課題に対処するために,ラベル処理,階層型設計,資源効率のよいモデルトレーニングを提案する。
本手法は,ロバスト・ビジョン・チャレンジ2022のオブジェクト検出トラックにおいて,優れた2位の地位を確保した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:55:38 GMT)
Learn From Model Beyond Fine-Tuning: A Survey [78.8] Learn From Model (LFM) は、モデルインターフェースに基づいた基礎モデル(FM)の研究、修正、設計に焦点を当てている。
LFM技術の研究は、モデルチューニング、モデル蒸留、モデル再利用、メタラーニング、モデル編集の5つの分野に大別できる。
本稿では, LFM の観点から, FM に基づく現在の手法を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:20:36 GMT)
MINT: Evaluating LLMs in Multi-turn Interaction with Tools and Language
Feedback [78.6] 我々は,大規模言語モデルのマルチターンインタラクションによる課題解決能力を評価するベンチマークであるMINTを紹介する。
LLMは一般的に、ツールと言語フィードバックの恩恵を受けます。
LLMの評価、教師あり指導ファインタニング(SIFT)、人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)は、一般的にマルチターン能力を損なう。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 04:07:56 GMT)
DualAug: Exploiting Additional Heavy Augmentation with OOD Data
Rejection [77.7] そこで本稿では,textbfDualAug という新しいデータ拡張手法を提案する。
教師付き画像分類ベンチマークの実験では、DualAugは様々な自動データ拡張法を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:55:10 GMT)
Improving Factual Consistency for Knowledge-Grounded Dialogue Systems
via Knowledge Enhancement and Alignment [77.6] 事前訓練言語モデル(PLM)に基づく知識基底対話システムは、提供された知識源と実際に矛盾しない応答を生成する傾向にある。
トランスフォーマー内のフィードフォワードネットワーク(FFN)が事実知識表現の責任を負っていると判断する以前の研究から着想を得て,事実表現能力を効率的に改善するための2つの方法を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:44:05 GMT)
Waymax: An Accelerated, Data-Driven Simulator for Large-Scale Autonomous
Driving Research [76.9] Waymaxは、マルチエージェントシーンにおける自動運転のための新しいデータ駆動シミュレータである。
TPU/GPUなどのハードウェアアクセラレータで完全に動作し、トレーニング用のグラフ内シミュレーションをサポートする。
我々は、一般的な模倣と強化学習アルゴリズムのスイートをベンチマークし、異なる設計決定に関するアブレーション研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:49:15 GMT)
UniPAD: A Universal Pre-training Paradigm for Autonomous Driving [76.3] 3次元微分レンダリングを応用した新しい自己教師型学習パラダイムUniPADを提案する。
UniPADは暗黙的に3D空間を符号化し、連続した3D形状の構造の再構築を容易にする。
本手法はライダーカメラ,カメラカメラ,ライダーカメラベースラインを9.1,7.7,6.9 NDSで大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:39:58 GMT)
MProto: Multi-Prototype Network with Denoised Optimal Transport for
Distantly Supervised Named Entity Recognition [75.9] 本稿では,DS-NERタスクのためのMProtoというノイズロスのプロトタイプネットワークを提案する。
MProtoは、各エンティティタイプを複数のプロトタイプで表現し、クラス内の分散を特徴付ける。
不完全なラベリングからノイズを緩和するために,新しい復号化最適輸送(DOT)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:02:34 GMT)
AceGPT, Localizing Large Language Models in Arabic [75.6] 本稿では,アラビア語を対象とする局所的大規模言語モデル(LLM)の開発に着目する。
本稿では,アラビア語のテキストによる事前学習,ネイティブなアラビア語命令を利用したSFT(Supervised Fine-Tuning),アラビア語のGPT-4応答などを含む総合的なソリューションを提案する。
目標は、文化的に認知され、価値に整合したアラビア語のLLMを、多様で応用特有のアラビア語コミュニティのニーズに適応させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:06:37 GMT)
Learning to Generate Novel Scientific Directions with Contextualized
Literature-based Discovery [74.8] 文献に基づく発見は、論文の採掘と仮説の生成によって新しい科学的知識を発見することを目的としている。
本稿では、文脈化-LBDの新たな定式化について述べる: 自然言語で科学的仮説を生成すると同時に、仮説探索空間を制御する文脈でそれらを基礎づける。
我々の評価では、GPT-4は、全体的な技術深度と斬新さでアイデアを生み出す傾向にあり、その一方で、インスピレーションによるアプローチによって、この問題を部分的に緩和する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:10:51 GMT)
Learning to Generate Novel Scientific Directions with Contextualized
Literature-based Discovery [74.8] 文献に基づく発見は、論文の採掘と仮説の生成によって新しい科学的知識を発見することを目的としている。
本稿では、文脈化-LBDの新たな定式化について述べる: 自然言語で科学的仮説を生成すると同時に、仮説探索空間を制御する文脈でそれらを基礎づける。
我々の評価では、GPT-4は、全体的な技術深度と斬新さでアイデアを生み出す傾向にあり、その一方で、インスピレーションによるアプローチによって、この問題を部分的に緩和する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:10:51 GMT)
Consistent123: Improve Consistency for One Image to 3D Object Synthesis [74.1] 大規模な画像拡散モデルは、高品質で優れたゼロショット機能を備えた新規なビュー合成を可能にする。
これらのモデルは、ビュー一貫性の保証がなく、3D再構成や画像から3D生成といった下流タスクのパフォーマンスが制限される。
本稿では,新しい視点を同時に合成するConsistent123を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:38:28 GMT)
DistillSpec: Improving Speculative Decoding via Knowledge Distillation [72.9] 投機的復号(SD)は、複数のトークンを生成するためにより高速なドラフトモデルを使用することで、大きな言語モデル推論を加速する。
本稿では,SDを適用する前に,知識蒸留を用いて,ドラフトモデルとターゲットモデルとの整合性を向上するDistillSpecを提案する。
DistillSpecは標準SDよりも10～45%のスピードアップを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:21:04 GMT)
Rethinking the BERT-like Pretraining for DNA Sequences [72.9] 既存のDNA配列の事前訓練方法は、NLPからのBERTの直接導入に依存している。
マスク境界を連続的に拡張することにより,BERTのような事前訓練のタスク困難を徐々に増大させるRandomMaskという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:32:32 GMT)
Habitat-Matterport 3D Semantics Dataset [72.1] HM3DSEMは3Dの現実世界空間の最大のデータセットであり、現在学術的なコミュニティで利用可能な注釈付きセマンティクスがある。
216の3D空間にまたがる142,646のオブジェクトインスタンスアノテーションと、それらの空間内に3,100の部屋で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:40:37 GMT)
Statistical Learning under Heterogenous Distribution Shift [71.8] ground-truth predictor is additive $mathbbE[mathbfz mid mathbfx,mathbfy] = f_star(mathbfx) +g_star(mathbfy)$.
経験的リスク最小化(ERM)の関数$f+g$,$f in F$,$g in G$に対する性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:24:39 GMT)
MemSAC: Memory Augmented Sample Consistency for Large Scale Unsupervised
Domain Adaptation [71.5] 本稿では,ソースドメインとターゲットドメイン間のサンプルレベルの類似性を利用して識別的転送を実現するMemSACを提案する。
我々は,MemSACの有効性に関する詳細な分析と知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:01:50 GMT)
Mini-DALLE3: Interactive Text to Image by Prompting Large Language
Models [71.5] 一般的な制限は、自然言語記述を用いた安定拡散のようなT2Iモデルとの効果的な通信に持続する。
最近リリースされたDALLE3に触発されて、人間の意図を一致させ、新しいタスク、インタラクティブテキスト・トゥ・イメージ(iT2I)を導入すべく、既存のT2Iシステムを再考した。
我々は,iT2I の LLM を補助的手法と既製の T2I モデルで拡張する簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 00:54:56 GMT)
3DDesigner: Towards Photorealistic 3D Object Generation and Editing with
Text-guided Diffusion Models [71.3] テキスト誘導拡散モデルを用いて3次元連続生成を実現する。
本研究では3次元局所編集について検討し,2段階の解法を提案する。
モデルを拡張してワンショットのノベルビュー合成を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:05:18 GMT)
Pushing the Limits of Fewshot Anomaly Detection in Industry Vision:
Graphcore [71.1] FSADにおけるグラフ表現を利用して,新しい視覚不変特徴(VIIF)を異常測定特徴として利用する。
VIIFは異常識別能力を確実に向上し、Mに格納された冗長な特徴のサイズをさらに小さくすることができる。
さらに、教師なしFSADトレーニングを高速に実装し、異常検出の性能を向上させることができる、VIIFによる新しいモデルGraphCoreを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:01:04 GMT)
$L^1$ Estimation: On the Optimality of Linear Estimators [70.8] この研究は、条件中央値の線型性を誘導する$X$上の唯一の先行分布がガウス分布であることを示している。
特に、条件分布 $P_X|Y=y$ がすべての$y$に対して対称であるなら、$X$ はガウス分布に従う必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:44:34 GMT)
Locate before Answering: Answer Guided Question Localization for Video
Question Answering [70.4] LocAnsは質問ロケータと回答予測器をエンドツーエンドモデルに統合する。
最新の2つのビデオQAデータセットで最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:00:34 GMT)
Im4D: High-Fidelity and Real-Time Novel View Synthesis for Dynamic
Scenes [69.5] グリッドベースの幾何表現と多視点画像に基づく外観表現からなるハイブリッド表現であるIm4Dを紹介する。
画像の特徴から3Dポイントの色を予測することを学習する,オリジナルのマルチビュービデオとネットワークによってシーンの外観を表現する。
我々は,512x512画像に対して,79.8 FPSのリアルタイムレンダリングを実現しつつ,レンダリング品質が向上し,効率よくトレーニングできるIm4Dの最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:59:57 GMT)
Exploring Large Language Models for Multi-Modal Out-of-Distribution
Detection [67.7] 大きな言語モデル(LLM)は豊富な世界の知識をエンコードし、クラスごとに記述的な特徴を生成するよう促すことができる。
本稿では,LLMの選択的生成によるOOD検出性能向上のための世界知識の適用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 04:14:28 GMT)
Dual-Stream Knowledge-Preserving Hashing for Unsupervised Video
Retrieval [67.5] 時間層とハッシュ層を含む単純な二重ストリーム構造を設計する。
まず、時間層とハッシュ層を含む単純な二重ストリーム構造を設計する。
自己スーパービジョンから得られたセマンティック類似性知識の助けを借りて、ハッシュ層はセマンティック検索のための情報を取得することを学習する。
このようにして、モデルは自然に二進的なコードに絡み合ったセマンティクスを保存します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:21:12 GMT)
Towards Data-and Knowledge-Driven Artificial Intelligence: A Survey on
Neuro-Symbolic Computing [66.9] ニューラルシンボリック・コンピューティング(NeSy)は、人工知能(AI)の活発な研究領域である。
NeSyは、ニューラルネットワークにおける記号表現の推論と解釈可能性の利点と堅牢な学習の整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 04:05:41 GMT)
AutoVP: An Automated Visual Prompting Framework and Benchmark [66.6] ビジュアルプロンプト(VP)は、様々な下流画像分類タスクを解決するために、事前訓練された視覚モデルを適用するための、パラメータ効率の高い微調整手法である。
本稿では,VP設計選択を自動化するエンドツーエンド拡張可能なフレームワークであるAutoVPと,12のダウンストリーム画像分類タスクを提案する。
実験の結果,AutoVPは,現在よく知られているVP手法よりもかなり優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:55:31 GMT)
Prometheus: Inducing Fine-grained Evaluation Capability in Language
Models [66.1] 我々は,GPT-4の評価能力に匹敵する,完全にオープンソースなLarge Language Model (LLM) であるPrometheusを提案する。
プロメテウスは45種類の楽譜を用いた評価において、Pearsonの0.897の相関を人間の評価値と比較した。
Prometheusは2つの人間の選好ベンチマークで最も精度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:50:08 GMT)
Tree-Planner: Efficient Close-loop Task Planning with Large Language
Models [65.2] Tree-Plannerは、大きな言語モデルでタスクプランニングを3つの異なるフェーズに再構成する。
Tree-Plannerは高い効率を維持しながら最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:59:50 GMT)
X-HRNet: Towards Lightweight Human Pose Estimation with Spatially
Unidimensional Self-Attention [63.6] 特に, 主ポーズ推定法は, 2次元単一ピークヒートマップを用いて人間の関節を推定する。
本稿では,空間的一次元自己認識(SUSA)という軽量で強力な代替手段を,ポイントワイズ(1×1)の畳み込みに導入する。
我々のSUSAは、ポイントワイド(1x1)畳み込みの計算複雑性を、精度を犠牲にすることなく96%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 05:33:25 GMT)
Dynamic DAG Discovery for Interpretable Imitation Learning [62.0] 得られた知識を有向非巡回因果グラフの形で公開することを提案する。
また、この因果発見プロセスを状態依存的に設計し、潜在因果グラフのダイナミクスをモデル化する。
提案するフレームワークは,動的因果探索モジュール,因果符号化モジュール,予測モジュールの3つの部分から構成され,エンドツーエンドで訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 23:37:01 GMT)
Lifelong Audio-video Masked Autoencoder with Forget-robust Localized
Alignments [61.8] 音声とビデオのペアを含むビデオストリームから連続的にマルチモーダル表現を学習する,生涯にわたるオーディオビデオマスク付きオートエンコーダを提案する。
トレーニング可能な小型マルチモーダルエンコーダを導入し,音声とビデオのトークンの一致を予測した。
提案手法であるFLAVAは,事前学習作業におけるトレーニング中の音声と映像の複雑な関係をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:50:21 GMT)
A Generalist Framework for Panoptic Segmentation of Images and Videos [61.6] 我々は,タスクの帰納バイアスに頼ることなく,離散的なデータ生成問題としてパノプティクスセグメンテーションを定式化する。
単純な構造と一般的な損失関数を持つパノスコープマスクをモデル化するための拡散モデルを提案する。
本手法は,動画を(ストリーミング環境で)モデル化し,オブジェクトのインスタンスを自動的に追跡することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:25:43 GMT)
Revocable Cryptography from Learning with Errors [61.5] 我々は、量子力学の非閉鎖原理に基づいて、キー呼び出し機能を備えた暗号スキームを設計する。
我々は、シークレットキーが量子状態として表現されるスキームを、シークレットキーが一度ユーザから取り消されたら、それらが以前と同じ機能を実行する能力を持たないことを保証して検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:18:20 GMT)
Octopus: Embodied Vision-Language Programmer from Environmental Feedback [59.8] 大規模視覚言語モデル (VLM) はマルチモーダル認識と推論において大きな進歩を遂げた。
本稿では,エージェントの視覚とテキストタスクの目的を正確に解読する新しいVLMであるOctopusを紹介する。
我々の設計では、シミュレーターの日常的な雑用から複雑なビデオゲームの高度なインタラクションまで、エージェントは幅広いタスクを十分に扱えるようにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:59:58 GMT)
SingleInsert: Inserting New Concepts from a Single Image into
Text-to-Image Models for Flexible Editing [59.3] SingleInsert(シングルインサート)は、イメージ・トゥ・テキスト(I2T)のインバージョン手法であり、同じ概念を含む単一のソースイメージを持つ。
本研究では,SingleInsertという,シングルイメージI2Tインバージョンのためのシンプルで効果的なベースラインを提案する。
提案手法により、SingleInsertは、フレキシブルな編集を可能にしながら、高い視覚的忠実度でシングルコンセプト生成に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:40:39 GMT)
Large Language Models for Scientific Synthesis, Inference and
Explanation [56.4] 大規模言語モデルがどのように科学的合成、推論、説明を行うことができるかを示す。
我々は,この「知識」を科学的文献から合成することで,大きな言語モデルによって強化できることを示す。
このアプローチは、大きな言語モデルが機械学習システムの予測を説明することができるというさらなる利点を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:17:59 GMT)
Rethinking Negative Pairs in Code Search [56.2] 我々は、重み項をInfoNCEに挿入する簡易で効果的なSoft-InfoNCE損失を提案する。
我々は,Soft-InfoNCEが学習したコード表現の分布を制御することと,より正確な相互情報推定の導出に与える影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:32:42 GMT)
Loose lips sink ships: Mitigating Length Bias in Reinforcement Learning
from Human Feedback [55.8] 人間のフィードバックからの強化学習は、大きな言語モデルと人間と社会的価値を整合させる重要な橋として機能する。
報酬モデルが意図した目的を回避できるショートカットを見つけることがよくあります。
本稿では、報酬モデリングとシーケンス長の影響を分離するために、Product-of-Experts技術を適用した革新的なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:04:07 GMT)
Automatic Intrinsic Reward Shaping for Exploration in Deep Reinforcement
Learning [55.2] 本稿では、強化学習(RL)における探索を強化するため、知的かつ適応的に高品質な固有報酬を提供する自動固有リワード整形法を提案する。
我々は,多様な固有報酬手法の効率的かつ信頼性の高い実装を実現するために,固有報酬ツールキットを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:30:33 GMT)
RandCom: Random Communication Skipping Method for Decentralized
Stochastic Optimization [53.9] 我々はRandComの通信設定回数を確率で削減する能力について検討する。
凸設定では、ネットワークに依存しないステップサイズでRandComが線形スピードアップを達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:13:48 GMT)
Leveraging Single-View Images for Unsupervised 3D Point Cloud Completion [53.9] Cross-PCCは3次元完全点雲を必要としない教師なしの点雲補完法である。
2次元画像の相補的な情報を活用するために,単視点RGB画像を用いて2次元特徴を抽出する。
我々の手法は、いくつかの教師付き手法に匹敵する性能を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:21:23 GMT)
Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting [53.8] ここでは、時系列データの大規模な収集に基づいてトレーニングされた時系列予測モデルであるLag-Llamaの進捗状況について紹介する。
このモデルでは、"アウト・オブ・ディストリビューション"な時系列データセットに対して、教師付きベースラインよりも優れたゼロショット予測能力を示す。
モデルスケーリングの振る舞いに適合し、予測するために、スムーズに壊れたパワーローを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:29:32 GMT)
Beyond Uniform Sampling: Offline Reinforcement Learning with Imbalanced
Datasets [53.8] オフラインポリシー学習は、既存のトラジェクトリのデータセットを使用して、追加データを収集せずに意思決定ポリシーを学ぶことを目的としている。
我々は、データセットが最適下軌道に支配されている場合、最先端のオフラインRLアルゴリズムはデータセットにおけるトラジェクトリの戻り平均よりも大幅に改善されないことを論じる。
本稿では,標準オフラインRLアルゴリズムにおいて,サンプリング戦略の実現と,プラグイン・アンド・プレイモジュールとして使用できるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 00:52:38 GMT)
Debias the Training of Diffusion Models [53.5] 本研究では,拡散モデルにおいて一定の損失重み戦略を用いることで,トレーニング期間中に偏りが生じるという理論的証拠を提供する。
理論的に偏りのない原理に基づくエレガントで効果的な重み付け戦略を提案する。
これらの分析は、拡散モデルの内部動作の理解とデミステレーションを促進することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:04:41 GMT)
A Survey on Heterogeneous Transfer Learning [52.2] ソースドメインからの知識を活用して対象ドメインにおけるモデルパフォーマンスを向上させるトランスファーラーニングの応用は,近年,飛躍的な増加を遂げている。
その成功の鍵はドメイン間の共通知識の共有にある。
本稿では,多様な学習シナリオの方法論をレビューし,現在の研究の限界について考察し,様々な応用状況について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:19:58 GMT)
Dataless Knowledge Fusion by Merging Weights of Language Models [51.8] 微調整された事前学習言語モデルは、下流のNLPモデルを構築するための主要なパラダイムとなっている。
これは、より優れた単一モデルを生み出すために、個々のモデル間で知識を融合させる障壁を生み出します。
パラメータ空間のモデルをマージするデータレス知識融合法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:02:38 GMT)
Can Pre-trained Vision and Language Models Answer Visual
Information-Seeking Questions? [50.3] 情報検索に適した視覚的質問応答データセットであるInfoSeekを紹介する。
事前学習した様々な視覚的質問応答モデルを分析し,その特徴について考察する。
関連文書を検索することでInfoSeekの性能を向上させるために,正確な視覚的実体認識が利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:30:41 GMT)
Can Pre-trained Vision and Language Models Answer Visual
Information-Seeking Questions? [50.3] 情報検索に適した視覚的質問応答データセットであるInfoSeekを紹介する。
事前学習した様々な視覚的質問応答モデルを分析し,その特徴について考察する。
関連文書を検索することでInfoSeekの性能を向上させるために,正確な視覚的実体認識が利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:30:41 GMT)
An Effective Motion-Centric Paradigm for 3D Single Object Tracking in
Point Clouds [50.2] LiDARポイントクラウド(LiDAR SOT)における3Dシングルオブジェクトトラッキングは、自動運転において重要な役割を果たす。
現在のアプローチはすべて、外観マッチングに基づくシームズパラダイムに従っている。
我々は新たな視点からLiDAR SOTを扱うための動き中心のパラダイムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:38:50 GMT)
Exploring the Cognitive Knowledge Structure of Large Language Models: An
Educational Diagnostic Assessment Approach [50.1] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる例外的なパフォーマンスを示すだけでなく、知性の火花も示している。
近年の研究では、人間の試験における能力の評価に焦点が当てられ、異なる領域における彼らの印象的な能力を明らかにしている。
ブルーム分類に基づく人体検査データセットであるMoocRadarを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:55:45 GMT)
Conformal inference for regression on Riemannian Manifolds [49.8] 回帰シナリオの予測セットは、応答変数が$Y$で、多様体に存在し、Xで表される共変数がユークリッド空間にあるときに検討する。
我々は、多様体上のこれらの領域の経験的バージョンが、その集団に対するほぼ確実に収束していることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:56:25 GMT)
OmniControl: Control Any Joint at Any Time for Human Motion Generation [49.7] テキスト条件付き人体動作生成モデルにフレキシブルな空間制御信号を統合するために,OmniControlという新しい手法を提案する。
本稿では,入力制御信号に厳密に適合した動作を実現するための解析的空間ガイダンスを提案する。
同時に、全ての関節を洗練してよりコヒーレントな動きを生み出すためにリアリズムガイダンスが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:59:38 GMT)
Lattice real-time simulations with learned optimal kernels [49.2] 本稿では、強化学習にインスパイアされた量子場のリアルタイムダイナミクスのシミュレーション戦略を提案する。
複雑なLangevinアプローチに基づいて構築され、システム固有の事前情報で修正される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:01:01 GMT)
Federated Learning from Small Datasets [48.9] フェデレーション学習は、複数のパーティが、ローカルデータを共有せずに、共同モデルを共同でトレーニングすることを可能にする。
そこで本研究では,局所モデルの置換とモデルアグリゲーションを連動させる新しい手法を提案する。
置換は、各ローカルモデルをローカルデータセットのデージーチェーンに公開することで、データスパースドメインでのより効率的なトレーニングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:53:59 GMT)
Knowledge is a Region in Weight Space for Fine-tuned Language Models [48.6] 異なるモデルの重み空間と下層の損失景観が相互に相互に相互に相互に相互に相互に相互に関連しているかを検討する。
同じデータセットで微調整された言語モデルが重み空間で厳密なクラスタを形成し、同じタスクから異なるデータセットで微調整されたモデルがより緩いクラスタを形成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:42:34 GMT)
Language Models are Universal Embedders [48.1] 事前学習されたトランスフォーマーデコーダは、限定的な英語データに基づいて微調整された場合、普遍的に埋め込み可能であることを示す。
我々のモデルは、最小限のトレーニングデータにより、異なる埋め込みタスクにおける競争性能を達成する。
これらの結果は、強力な統合インバータを構築するための有望な道の証となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:25:46 GMT)
QLLM: Accurate and Efficient Low-Bitwidth Quantization for Large
Language Models [47.2] 量子化アウェアトレーニング(QAT)はソリューションを提供するが、トレーニング後の量子化(PTQ)は大規模言語モデル(LLM)のより実践的なアプローチとなる。
LLM向けに設計された高精度かつ効率的な低ビット幅PTQ法QLLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 05:25:49 GMT)
Label-free Node Classification on Graphs with Large Language Models
(LLMS) [46.9] 本研究では,Large Language Models パイプライン LLM-GNN を用いたグラフ上でのラベルなしノード分類を導入する。
制限を緩和しながら、GNNとLLMの長所を反復する。
特に、LLM-GNNは1ドル未満の大規模データセットで74.9%の精度を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:34:08 GMT)
Multimodal Variational Auto-encoder based Audio-Visual Segmentation [46.7] ECMVAEは、各モダリティの表現をモダリティ共有表現とモダリティ固有表現で分解する。
当社のアプローチでは,3.84mIOUの性能向上を図りながら,音声・視覚的セグメンテーションのための新たな最先端技術が実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:09:40 GMT)
Interpretable Diffusion via Information Decomposition [45.2] 拡散モデルにより学習された関係を,拡散と情報分解の正確な関係に注意して照らし出す。
拡散モデルでは、相互情報の自然な非負分解が出現し、画像中の単語と画素間の情報的関係を定量化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:40:20 GMT)
Seizing Serendipity: Exploiting the Value of Past Success in Off-Policy
Actor-Critic [45.1] 高品質なQ値関数の学習は、多くの現代のオフポリティ深い強化学習(RL)アルゴリズムの成功に重要な役割を果たしている。
共通視点から考えると、Q値が実際にRLトレーニングプロセスの後半段階で過小評価されていることが分かる。
本稿では,Blended Exploitation and Exploration (BEE)演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:16:24 GMT)
Real quantum operations and state transformations [45.0] 想像力の資源理論は、複素数の役割を理解するのに有用な枠組みを提供する。
本稿の前半では、単一パーティおよび二部構成における実(量子)操作の特性について検討する。
本稿では,本論文の後半において,実量子演算による単一コピー状態変換の問題に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:26:05 GMT)
Emergence of noise-induced barren plateaus in arbitrary layered noise
models [45.0] 変分量子アルゴリズムでは、パラメータ化された量子回路のパラメータは、問題の解を符号化するコスト関数を最小限に抑えるために最適化される。
層状雑音モデルを用いたパラメータ化量子回路において,ノイズ誘起バレンプラトー現象がどのように出現するか,その意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:18:27 GMT)
Only Pay for What Is Uncertain: Variance-Adaptive Thompson Sampling [44.9] ほとんどのバンディットアルゴリズムは、報酬のばらつきまたはその上限が知られており、全ての腕について同じであると仮定する。
この動機付けは、強いインスタンス依存の後悔境界を持つ分散適応型頻繁性アルゴリズムに関する先行研究である。
我々は、過去の知識を取り入れたベイズ的設定の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:34:03 GMT)
Theoretical Hardness and Tractability of POMDPs in RL with Partial
Online State Information [44.7] 部分 OSI のみであっても,POMDP の重要な抽出可能なクラスが存在することがわかった。
部分的OSIを持つ2つの新しいPOMDPのクラスに対して、我々はほぼ最適であることが証明された新しいアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 00:07:07 GMT)
MusiLingo: Bridging Music and Text with Pre-trained Language Models for
Music Captioning and Query Response [44.6] MusiLingoは音楽キャプション生成と音楽関連クエリ応答のための新しいシステムである。
広範囲な音楽キャプションデータセットでトレーニングし、インストラクショナルデータで微調整する。
音楽キャプションの生成と音楽関連Q&Aペアの構成において,その競争性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:28:02 GMT)
Exploring the Relationship Between Model Architecture and In-Context
Learning Ability [44.3] テキスト内学習タスクを合成して15のモデルアーキテクチャを評価する。
考慮されたアーキテクチャはすべて、特定の条件下でコンテキスト内学習を行うことができる。
現代のアーキテクチャは、特にタスクの複雑さが増大するにつれて、最高のパフォーマンスであることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 05:43:06 GMT)
Understanding and Controlling a Maze-Solving Policy Network [44.2] 本研究は,迷路を目標正方形にナビゲートすることで,迷路を解決するための事前訓練された強化学習政策について検討する。
このネットワークは、複数のコンテキスト依存的な目標を追求し、これらの目標の1つに対応するネットワーク内の回路を特定する。
このネットワークには冗長で分散的で再ターゲティング可能な目標表現が含まれており、訓練された政策ネットワークにおけるゴール指向の性質に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 05:33:54 GMT)
LEMON: Lossless model expansion [43.4] ディープニューラルネットワーク、特にトランスフォーマーのスケーリングは、その急増するパフォーマンスにとって重要なものだ。
私たちは、より小さいがトレーニング済みのモデルの重みを使ってスケールされたモデルを初期化するレシピである、textbfL$ossl$textbfE$ss $textbfMO$del Expansio$textbfN$ (LEMON)を提示します。
LEMONは,視覚変換器の計算コストを56.7%削減し,BERTの33.2%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:02:41 GMT)
CompA: Addressing the Gap in Compositional Reasoning in Audio-Language
Models [43.2] 提案するCompAは,実世界の音声サンプルの大部分を収録した,専門家による2つのベンチマークのコレクションである。
現在のALMは、ランダムな確率よりもわずかに優れた性能を示す。
次に,新しい学習法を用いてCLAPを微調整し,合成推論能力を向上させるCompA-CLAPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:43:38 GMT)
Tightly-Coupled LiDAR-Visual SLAM Based on Geometric Features for Mobile
Agents [43.1] 幾何学的特徴に基づく密結合LiDAR視覚SLAMを提案する。
視覚サブシステムによって検出された全ラインセグメントは、LiDARサブシステムの制限を克服する。
本システムは,現在最先端のマルチモーダル手法と比較して,より正確でロバストなポーズ推定を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:24:02 GMT)
Success Weighted by Completion Time: A Dynamics-Aware Evaluation
Criteria for Embodied Navigation [43.0] 我々は,移動ロボットのナビゲーション性能を評価するための新しい指標であるCompletion Time (SCT) により,Successを重み付けした。
RRT*-ユニサイクル(RRT*-Unicycle)も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:21:20 GMT)
SpikeCLIP: A Contrastive Language-Image Pretrained Spiking Neural
Network [42.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ビジュアルドメインと言語ドメインの両方でディープニューラルネットワーク(DNN)に匹敵するパフォーマンスを実現する能力を示している。
スパイクベースコンピューティングの文脈における2つのモード間のギャップに対処する新しいフレームワークであるSpikeCLIPを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:23:40 GMT)
Federated Generalization via Information-Theoretic Distribution
Diversification [42.6] Federated Learning (FL) は、直接的なデータ共有を伴わない協調モデルトレーニングの能力により、人気が高まっている。
非独立Identically Distributed (Non-IID)チャレンジと呼ばれるクライアント間のローカルデータ分散の相違は、FLの一般化効率に大きなハードルとなる。
具体的には、局所分布の情報エントロピーを評価し、これらの分布間の差異を識別することにより、一般化誤差を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:27:12 GMT)
StoryBench: A Multifaceted Benchmark for Continuous Story Visualization [42.4] StoryBench: テキストとビデオのモデルを確実に評価する、新しい、挑戦的なマルチタスクベンチマーク。
我々のベンチマークには、アクション実行、ストーリー継続、ストーリー生成という難易度を高める3つのビデオ生成タスクが含まれている。
従来の動画キャプションから生成したストーリーライクなデータに基づくトレーニングの利点を,小型ながら強力なテキスト・ビデオベースラインで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:50:38 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） (Thu, 12 Oct 2023 08:50:19 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） (Thu, 12 Oct 2023 17:50:31 GMT)
Memorization Capacity of Multi-Head Attention in Transformers [41.6] 本稿では, マルチヘッドアテンション機構の記憶能力について検討し, 記憶可能な事例数について検討する。
視覚変換器の実験結果により,入力データの線形独立性に関する新たな仮定が導入された。
我々の分析では、ソフトマックス演算子の飽和特性によって、異なる注目ヘッドが様々なサンプルシーケンスをどのように扱うかについて光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:46:25 GMT)
HandNeRF: Learning to Reconstruct Hand-Object Interaction Scene from a
Single RGB Image [41.6] 本稿では,1枚のRGB画像から3次元手オブジェクトシーンを再構成する前に,手オブジェクト間のインタラクションを学習する方法を提案する。
我々は手形状を用いて手と物体形状の相対的な構成を制約する。
そこで,HandNeRFは,手動による新たなグリップ構成のシーンを,同等の手法よりも高精度に再構築可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:46:09 GMT)
Introducing a Deep Neural Network-based Model Predictive Control
Framework for Rapid Controller Implementation [41.4] 本研究は、HCCI燃焼制御のためのディープニューラルネットワーク(DNN)に基づく非線形MPCの実験的実装を示す。
ARM Cortex A72上のMPCのリアルタイム実装を可能にするために、Acadosソフトウェアパッケージを使用することで、最適化計算は1.4ms以内で完了する。
現像した制御器のIMEP軌道は, プロセス制約の観測に加えて, 根平均2乗誤差0.133バールで良好であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:03:50 GMT)
Efficient Emotional Adaptation for Audio-Driven Talking-Head Generation [40.8] 音声駆動型トーキングヘッド(EAT)のための感情適応法を提案する。
EATは感情に依存しない会話ヘッドモデルを感情制御可能なモデルに変換する。
提案手法は,広く使用されているベンチマークの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:04:30 GMT)
Can We Edit Multimodal Large Language Models? [40.2] マルチモーダル LLM を編集するための新しいベンチマーク MMEdit を構築した。
様々なモデル編集ベースラインを含む総合的な実験を行い、異なるコンポーネントの編集の影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:32:44 GMT)
Typing to Listen at the Cocktail Party: Text-Guided Target Speaker
Extraction [40.0] 本研究では,既存の話者抽出モデルの実現可能性,制御性,性能を高めるために,自然言語記述の統合について検討する。
本稿では,LLM-TSEというモデルを提案する。LLM-TSEは,ユーザが入力したテキストから有用な意味的手がかりを抽出する大言語モデル(LLM)である。
実験の結果,テキストベースのキューのみを表示する場合の競合性能,タスクセレクタとして入力テキストを使用することの有効性,およびテキストベースのキューと事前登録されたキューを組み合わせる場合の新たな最先端性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:40:37 GMT)
EC-Depth: Exploring the consistency of self-supervised monocular depth
estimation under challenging scenes [39.9] EC-Depthは、堅牢な深さ推定を実現するための、新しい自己教師型2段階トレーニングフレームワークである。
我々のモデルは、標準シナリオと挑戦シナリオの両方において正確で一貫した深度予測を実現する。
提案手法は, KITTI, KITTI-C および DrivingStereo ベンチマークにおける既存の最先端手法を超越した手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 05:34:45 GMT)
Benchmarking Augmentation Methods for Learning Robust Navigation Agents:
the Winning Entry of the 2021 iGibson Challenge [39.7] トレーニング中にいくつかの動的障害を加えることで,テスト時間一般化の大幅な改善が期待できることを示す。
このアプローチは、さらに高い成功率を達成するために、画像拡張手法と組み合わせることができる。
CVPRにおける2021 iGibson Challengeのエージェントをトレーニングするために,この動的障害物増強手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:24:00 GMT)
GDL-DS: A Benchmark for Geometric Deep Learning under Distribution
Shifts [39.2] GDL-DSは、分散シフトのあるシナリオにおけるGDLモデルの性能を評価するために設計されたベンチマークである。
評価データセットは、粒子物理学や材料科学から生化学まで、様々な科学領域をカバーする。
ベンチマークの結果,30の異なる実験環境が得られ,それぞれに3つのGDLバックボーンと11の学習アルゴリズムが評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:27:43 GMT)
Fine-Grained Annotation for Face Anti-Spoofing [38.5] 顔の偽造防止は、プレゼンテーション攻撃から顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っている。
顔の偽造防止のための微粒なアノテーション手法を提案する。
提案手法は,データ内およびデータ間評価において,既存の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:57:33 GMT)
Revisiting minimum description length complexity in overparameterized
models [38.2] 本稿では,線形モデルとカーネル手法に対するMDL-COMPの広範な理論的特性について述べる。
カーネル法では,MDL-COMPがサンプル内誤差を最小化し,入力の次元が増加するにつれて減少することを示す。
また、MDL-COMPがサンプル内平均二乗誤差(MSE)を束縛していることも証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 23:18:22 GMT)
On the Security Vulnerabilities of Text-to-SQL Models [38.0] 6つの商用アプリケーション内のモジュールは悪意のあるコードを生成するために操作可能であることを示す。
これはNLPモデルが野生の攻撃ベクトルとして活用できる最初の実演である。
この研究の目的は、NLPアルゴリズムに関連する潜在的なソフトウェアセキュリティ問題にコミュニティの注意を向けることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:12:57 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） (Thu, 12 Oct 2023 17:06:29 GMT)
MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems [37.5] 大規模言語モデル(LLM)はAIに革命をもたらしたが、限られたコンテキストウィンドウによって制約されている。
従来のオペレーティングシステムにおける階層型メモリシステムからのインスピレーションを引き出す技術である仮想コンテキスト管理を提案する。
私たちはMemGPTコードと実験のためのデータをhttps://memgpt.ai.comでリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:51:32 GMT)
ELDEN: Exploration via Local Dependencies [37.4] ELDEN, Exploration via Local DepENdencies, a novel intrinsic reward that encourage the discovery of new interaction between entity。
2次元グリッド世界から3次元ロボットタスクまで、複雑な依存関係を持つ4つの領域におけるEDDENの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:20:21 GMT)
Can Pre-trained Networks Detect Familiar Out-of-Distribution Data? [37.4] PT-OODが事前学習ネットワークのOOD検出性能に及ぼす影響について検討した。
特徴空間におけるPT-OODの低線形分離性はPT-OOD検出性能を著しく低下させることがわかった。
本稿では,大規模事前学習モデルに対する一意な解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:04:14 GMT)
Is ChatGPT a Good Causal Reasoner? A Comprehensive Evaluation [37.3] われわれはChatGPTの因果推論能力を総合的に評価した。
実験の結果,ChatGPTは因果推論に優れず,因果説明に優れていた。
ChatGPTの因果推論能力は、プロンプトの因果概念を表現するために使われる単語に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:42:25 GMT)
Context Compression for Auto-regressive Transformers with Sentinel
Tokens [37.1] 本稿では,特定のトークンの中間活性化をコンパクトに段階的に圧縮できるプラグイン・アンド・プレイ方式を提案する。
ドメイン内言語モデリングとゼロショットオープンエンド文書生成の両方の実験は、我々のアプローチの利点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:18:19 GMT)
SimCKP: Simple Contrastive Learning of Keyphrase Representations [36.9] そこで本論文では,(1)文脈認識型フレーズレベルの表現からキーフレーズを抽出する抽出器・ジェネレータと,(2)生成したフレーズのスコアを対応する文書と整列させることで,文書に現れないキーフレーズを生成するリランカと,の2つの段階からなる単純なコントラスト学習フレームワークであるSimCKPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:11:54 GMT)
Imitation Learning from Observation with Automatic Discount Scheduling [36.7] ILfO問題に取り組むための一般的なアプローチは、それらを逆強化学習問題に変換することである。
本稿では、エージェントが後続のエージェントに進む前に、より早い振る舞いをマスターできる新しいILfOフレームワークを提案する。
本手法は, 解決不可能なタスクを含むすべてのタスクにおいて, 最先端のメソッドを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:04:37 GMT)
ViNL: Visual Navigation and Locomotion Over Obstacles [36.5] 障害物を用いた視覚ナビゲーションとロコモーション(ViNL)について述べる。
四足歩行ロボットは、道にある小さな障害物を踏み越えながら、見えないアパートを移動することができる。
ViNLは,(1)不慣れな屋内環境における目標座標にロボットを誘導する線形および角速度コマンドを出力する視覚的ナビゲーションポリシーと,(2)ロボットの関節を制御し,提供された速度コマンドに従って障害物を踏むことを避ける視覚的移動ポリシーとから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:10:57 GMT)
HoneyBee: Progressive Instruction Finetuning of Large Language Models
for Materials Science [36.4] 材料科学における信頼できるデータキュレーションのための指導に基づくプロセスを提案する(MatSci-Instruct)。
次に、材料科学を対象としたLLaMa言語モデル(HoneyBee)を微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:06:19 GMT)
Circuit Component Reuse Across Tasks in Transformer Language Models [36.3] 我々は、洞察がタスクをまたいで実際に一般化できる証拠を示す。
両タスクの根底にあるプロセスは機能的に非常によく似ており、回路内注目ヘッドの約78%が重なり合っていることを示す。
この結果から,大規模言語モデルの動作を,比較的少数の解釈可能なタスク一般のアルゴリズム構築ブロックや計算部品で説明できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:12:28 GMT)
A Mechanism for Solving Relational Tasks in Transformer Language Models [36.3] 言語モデル(LM)に対する主要な批判は、その調査性である。
本稿では,そのサイズと複雑さにもかかわらず,一対一のリレーショナルタスクを解くための単純な計算機構を利用する場合があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:43:18 GMT)
Continual Learning via Manifold Expansion Replay [36.3] 破滅的な忘れは継続的な学習にとって大きな課題である。
我々はReplay Manifold Expansion (MaER)と呼ばれる新しいリプレイ戦略を提案する。
提案手法は,連続的な学習設定における精度を著しく向上し,芸術的状況よりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 05:09:27 GMT)
ETDock: A Novel Equivariant Transformer for Protein-Ligand Docking [36.1] 従来のドッキング法は、タンパク質と薬物のドッキングを予測するために、スコアリング機能とディープラーニングに依存している。
本稿では,タンパク質リガンドドッキングポーズ予測のためのトランスフォーマーニューラルネットワークを提案する。
実データを用いた実験結果から,本モデルが最先端の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） (Thu, 12 Oct 2023 06:23:12 GMT)
Promptor: A Conversational and Autonomous Prompt Generation Agent for
Intelligent Text Entry Techniques [36.1] 本稿では,対話型プロンプト生成エージェントであるPromptorについて紹介する。
我々は,24人の参加者が3つの知的テキスト入力タスクのプロンプトを作成するユーザスタディを行った。
その結果,プロンプター設計によるプロンプターの類似性は35%増加し,コヒーレンスも22%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:51:43 GMT)
Search-Adaptor: Text Embedding Customization for Information Retrieval [35.8] 本稿では,情報検索のための大規模言語モデルをカスタマイズする検索適応手法を提案する。
複数の実世界の英語および多言語検索データセットにおいて,検索適応に対して一貫した,重要な性能上の利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:30:15 GMT)
Is ImageNet worth 1 video? Learning strong image encoders from 1 long
unlabelled video [35.7] 初対人ビデオを調査し,「ウォーキングツアー」データセットを導入する。
これらのビデオは高解像度で数時間の長さで、1回の未中断撮影で撮影される。
本稿では,連続ビデオからの学習に適した自己教師付き画像事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:59:55 GMT)
Robustness to Multi-Modal Environment Uncertainty in MARL using
Curriculum Learning [35.7] この研究は、MARLにおけるマルチモーダル環境の不確実性に対するロバスト性に関する一般的な問題を定式化した最初のものである。
我々は2つの異なる環境不確実性を同時に処理し、協調的および競争的なMARL環境において広範な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:19:36 GMT)
Fast Discrete Optimisation for Geometrically Consistent 3D Shape
Matching [35.3] 本稿では,3次元形状マッチングにおける学習ベースとフォーマリズムの利点を組み合わせることを提案する。
我々のアプローチは (i) 準ニュートンでフリーな初期化であり、 (ii) 大規模並列化可能であり、 (iii) 最適性ギャップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:23:07 GMT)
Distilling from Vision-Language Models for Improved OOD Generalization
in Vision Tasks [35.3] CLIPのような視覚言語モデル(VLM)は大量の画像とテキストのペアで訓練されており、いくつかのデータ分布に顕著な一般化をもたらす。
本稿では,教師モデルの視覚と言語モダリティを,事前学習した学生モデルの視覚のモダリティと整合させるビジョン・ランゲージ・トゥ・ビジョン・アライン,ディスティル,予測(VL2V-ADiP)を提案する。
これは、VLM画像エンコーダの豊かな表現とテキスト埋め込みの優れた一般化を取り入れつつ、学生の事前訓練された特徴を最大限に保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:59:54 GMT)
A Logic for Expressing Log-Precision Transformers [35.3] 本稿では,任意の対数精度変換器を一階述語論理文として等価に表現できることを示す。
これは、最も厳密な既知の上界であり、対数精度変換器の論理的特徴である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:53:04 GMT)
Differentially Private Non-convex Learning for Multi-layer Neural
Networks [35.2] 本稿では,単一出力ノードを持つ(多層)完全連結ニューラルネットワークに対する差分的タンジェント最適化の問題に焦点をあてる。
ニューラルカーネル理論の最近の進歩を利用して、サンプルサイズとネットワーク幅の両方が十分に大きい場合に、最初の過剰人口リスクを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:48:14 GMT)
Real-Time Neural BRDF with Spherically Distributed Primitives [35.1] 本稿では,高性能な材料表現を実現するニューラルBRDFを提案する。
その結果,本システムは様々な外観でリアルタイムレンダリングを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:46:36 GMT)
Reformulating Domain Adaptation of Large Language Models as
Adapt-Retrieve-Revise [34.5] GPT-4は、中国法のような特定の領域における幻覚を伴うコンテンツを生成し、これらの領域におけるそれらの適用を妨げる。
本稿では,生成をtextbfadapt-retrieve-revise プロセスとして再構成することで,GPT-4 の簡易かつ効果的なドメイン適応フレームワークを提案する。
中国の4つの法的タスクのゼロショット設定では、GPT-4による直接生成と比較して精度が33.3%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:14:52 GMT)
MeanAP-Guided Reinforced Active Learning for Object Detection [34.2] 本稿では,オブジェクト検出のためのMeanAP誘導強化能動学習について紹介する。
LSTMアーキテクチャに基づいて構築されたエージェントは、その後のトレーニングインスタンスを効率的に探索し、選択する。
我々は、一般的なベンチマーク、PASCAL VOC、MS COCOにおけるMAGRALの有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:59:22 GMT)
Why Train More? Effective and Efficient Membership Inference via
Memorization [34.1] メンバシップ推論攻撃は、マシンラーニングモデルのプライベートトレーニングデータセット内で、特定のデータサンプルを特定することを目的としている。
戦略的にサンプルを選択することで、MI敵はシャドウモデルの数を最小化しながら攻撃の成功を最大化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:29:53 GMT)
GraphextQA: A Benchmark for Evaluating Graph-Enhanced Large Language
Models [33.6] 本稿では,言語モデルへのグラフ知識の統合を評価するためのベンチマークデータセットを提案する。
提案したデータセットは,グラフの理解能力を評価し,回答生成に利用するように設計されている。
言語のみのモデルと提案したグラフ言語モデルを用いて,ペアグラフの有用性を検証し,課題の難しさを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:46:58 GMT)
LightZero: A Unified Benchmark for Monte Carlo Tree Search in General
Sequential Decision Scenarios [32.8] 学習モデルを用いた木探索計画能力に基づくエージェントの構築は、GoやAtariといった古典的な意思決定問題において大きな成功を収めている。
モンテカルロ木探索(MCTS)ベースのアルゴリズムを様々な現実世界のアプリケーションに拡張することは困難または不可能であるとみなされている。
本稿では,MCTS/MuZeroを一般的な逐次決定シナリオに展開するための最初の統一ベンチマークであるLightZeroを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:18:09 GMT)
No-Regret Learning and Equilibrium Computation in Quantum Games [32.5] 本稿では,分散システムにおける量子対応エージェントのダイナミクスについて述べる。
非回帰アルゴリズムは時間平均における分離可能な量子ナッシュ平衡に収束することを示す。
一般的なマルチプレイヤー量子ゲームの場合、我々の研究は、(分離可能な)量子粗相関平衡(QCCE)という新しい解の概念につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:29:56 GMT)
Defending Our Privacy With Backdoors [32.5] 本稿では,AIモデルから個人情報を除去するためのバックドア攻撃に基づく,容易かつ効果的な防御手法を提案する。
具体的には、センシティブなフレーズの埋め込みを、人名ではなく「人」の言葉の埋め込みと整合させる。
アプローチは、バックドア攻撃に対する新たな"デュアルユース"視点を提供するだけでなく、未計算のWebスクラッドデータでトレーニングされたモデル内の個人のプライバシを高めるための、有望な方法も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:33:04 GMT)
Learning Semantic Role Labeling from Compatible Label Sequences [32.3] VerbNetとPropBankのラベルを1つのシーケンスとしてモデル化するフレームワークについて述べる。
我々のモデルは最先端のF1を達成し, 3.5 (VerbNet) と0.8 (PropBank) で先行最高のドメインモデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:58:06 GMT)
Not All Demonstration Examples are Equally Beneficial: Reweighting
Demonstration Examples for In-Context Learning [32.3] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、モデルをスケールアップしてICL(In-Context Learning)能力を獲得した。
本稿では,実演例における平均重量の決め方とICLにおける適用方法について検討する。
8つのテキスト分類タスクの実験結果から,本手法は従来のICLよりも高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:15:11 GMT)
Visual Data-Type Understanding does not emerge from Scaling
Vision-Language Models [31.7] データキュレーションに影響を及ぼす基本的な知覚スキルであるtextitVisual Data-Type Identification を新たに導入する。
39の視覚言語モデル(VLM)の広範囲なゼロショット評価は、微妙なパフォーマンスランドスケープを示している。
以上の結果から,(i)モデルスケーリングだけでCLIPのような対照的に訓練されたモデルに対して限界ゲインが得られ,(ii)OpenFlamingoのような大規模自動回帰訓練VLMの性能低下が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:59:30 GMT)
LF-VISLAM: A SLAM Framework for Large Field-of-View Cameras with
Negative Imaging Plane on Mobile Agents [31.7] LF-VISLAMは、極端に大型のFoVとループクロージャを備えたカメラのためのVisual Inertial SLAMフレームワークである。
負の半平面上でも特徴点を効果的に表現するために、単位長さの3次元ベクトルを導入する。
SLAMシステムの姿勢情報を利用してループ閉鎖の特徴点検出を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:09:25 GMT)
Towards Causal Deep Learning for Vulnerability Detection [31.6] ソフトウェア工学モデルに計算に基づく因果学習を導入する。
以上の結果から,CausalVulはモデル精度,ロバスト性,OOD性能を一貫して改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 00:51:06 GMT)
In-Context Unlearning: Language Models as Few Shot Unlearners [31.4] ''In-Context Unlearning''は、モデルパラメータを更新することなく、コンテキスト内のインプットを提供する。
これらのコンテキストは、最先端の未学習手法と競合するパフォーマンスレベルを維持しながら、トレーニングセットから特定の情報を効果的に除去することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:15:24 GMT)
Visual Dexterity: In-hand Dexterous Manipulation from Depth [31.1] より構造化の少ない環境におけるツールの使用など、多くの巧妙な操作タスクを実行するためには、手動でオブジェクトを並べ替える必要がある。
このような仮定を行わない汎用オブジェクトリオリエンテーションコントローラを提案する。
このコントローラはシミュレーションにおいて強化学習を用いて訓練され、訓練に使用しない新しい物体形状を実世界で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:20:16 GMT)
UniPose: Detecting Any Keypoints [30.9] この研究はUniPoseと呼ばれる統一されたフレームワークを提案し、(例えば、人間や動物)堅固で柔らかい物体のキーポイントを検出する。
キーポイント(Keypoint)は、どんなオブジェクト、特に明瞭なオブジェクトの、構造を意識した、ピクセルレベルの、コンパクトな表現である。
実験結果から,UniPoseは画像スタイル,カテゴリ,ポーズにまたがって,より微細な局所化と一般化能力を有することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:22:58 GMT)
Tokenizer Choice For LLM Training: Negligible or Crucial? [30.5] 24個の単言語LLMと多言語LLMを学習し,トークン化剤の選択がLLM下流性能に及ぼす影響について検討した。
トークン化ツールの選択は、ダウンストリームのパフォーマンス、トレーニング、推論コストに大きな影響を与えます。
ヨーロッパの5言語で訓練された多言語トークン化器は,英語と比較して語彙サイズが3倍に大きくなることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:44:19 GMT)
DiLu: A Knowledge-Driven Approach to Autonomous Driving with Large
Language Models [30.2] 自動運転の最近の進歩は、データ駆動アプローチに依存しており、広く採用されているが、データセットバイアスなどの課題に直面している。
本稿では,ReasoningとReflectionモジュールを組み合わせたDiLuフレームワークを提案する。
私たちは、人間がどのように運転するかの観点から、初めて知識駆動の能力を自律運転システムに組み込んだ人物です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:11:47 GMT)
NuTime: Numerically Multi-Scaled Embedding for Large-Scale Time Series
Pretraining [30.0] 時系列データの数値特性に合わせた重要な技術的貢献を行う。
入力をオーバーラップしないウィンドウに分割することでTransformerアーキテクチャを採用する。
任意の数値スケールを持つスカラー値を高次元ベクトルに埋め込むために,数値的に多スケールな埋め込みモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:30:35 GMT)
A Theoretical Explanation of Activation Sparsity through Flat Minima and
Adversarial Robustness [29.9] ブロック内でのアクティベーション間隔の最近の経験的観察は、自由な計算コストを大幅に削減する機会を提供する。
本稿では、活性化空間の1つの源としての空間性の概念とそれに基づく理論的説明を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:36:41 GMT)
GraphControl: Adding Conditional Control to Universal Graph Pre-trained
Models for Graph Domain Transfer Learning [29.5] グラフ自己教師型アルゴリズムは、豊富なラベルのないグラフデータから一般的な知識を取得することに成功している。
類似しているように見える領域の異なるグラフは、属性のセマンティクスの点で大きく異なる。
我々は、より優れたグラフドメイン転送学習を実現するために、ComputerNetによってモチベーションを得たGraphControlと呼ばれる革新的なデプロイモジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:00:52 GMT)
Open-World Multi-Task Control Through Goal-Aware Representation Learning
and Adaptive Horizon Prediction [29.3] 本研究では,マインクラフトにおける目標条件付き政策の学習問題について考察する。
まず,このような政策を学習する上での課題として,1)大きなシーンの多様性によるタスクの分散性,2)部分観測性に起因する環境力学の非定常性,の2つを挙げる。
本稿では,目標関連視覚状態表現の出現を促す政策として,目標感性バックボーン(GSB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:59:56 GMT)
Voice Conversion for Stuttered Speech, Instruments, Unseen Languages and
Textually Described Voices [29.0] そこで本研究では, 音声変換, 言語間変換, 楽器変換, テキスト・ツー・ボイス変換の4つの非標準的応用について検討する。
kNN-VCは,声質変換や言語間変換において高い性能を維持していることがわかった。
楽器とテキスト・ツー・ボイス・コンバージョン・タスクでは、より複雑な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:00:25 GMT)
Transformers as Decision Makers: Provable In-Context Reinforcement
Learning via Supervised Pretraining [28.8] 本稿では,テキスト内強化学習のための教師付き事前学習を理論的に分析する枠組みを提案する。
ReLUに着目した変換器は、最適に近いオンライン強化学習アルゴリズムを効率的に近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:55:02 GMT)
MCU: A Task-centric Framework for Open-ended Agent Evaluation in
Minecraft [28.6] 本稿では,Minecraftエージェント評価のためのタスク中心フレームワークであるMCUを紹介する。
MCUフレームワーク内では、各タスクは6つの異なる難易度スコアで測定される。
MCUはMinecraftエージェントの最近の文献で使われているタスクを全てカバーする表現力が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:38:25 GMT)
Score Regularized Policy Optimization through Diffusion Behavior [27.8] オフライン強化学習の最近の進歩は拡散モデリングの潜在可能性を明らかにしている。
本稿では,批判モデルと事前学習した拡散行動モデルから,効率的な決定論的推論ポリシーを抽出することを提案する。
本手法は,移動作業における各種拡散法と比較して,動作サンプリング速度を25倍以上に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 05:15:51 GMT)
Ziya-VL: Bilingual Large Vision-Language Model via Multi-Task
Instruction Tuning [27.5] バイリンガルな大規模視覚言語モデル(LVLM)の集合であるZiya-VLシリーズを紹介する。
我々のモデルは BLIP-2 から Querying Transformer を採用し,最適化手法のさらなる支援を探求している。
さらに,多モーダルシナリオにおけるGPT-4の理解能力を刺激し,収集した英語画像テキストデータセットを中国語に翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:39:17 GMT)
GROOT: Learning to Follow Instructions by Watching Gameplay Videos [27.3] 本研究では,オープンワールド環境におけるオープンエンドインストラクションを追従できるコントローラを構築する際の課題について検討する。
我々は,表現力のある目標仕様を提供する指示として,参照ビデオに従うことを提案する。
ゲームプレイビデオからこのような命令追従コントローラを学習するための新しい学習フレームワークが導出されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:31:01 GMT)
BioBridge: Bridging Biomedical Foundation Models via Knowledge Graph [27.3] 独立に訓練された単調FMをブリッジしてマルチモーダル動作を確立するための,パラメータ効率のよい新しい学習フレームワークであるBioBridgeを提案する。
実験結果から,BioBridgeは最高基準のKG埋め込み法に勝ることを示した。
また、BioBridgeは、未知のモダリティや関係を外挿することで、ドメイン外一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:38:27 GMT)
FedDrive v2: an Analysis of the Impact of Label Skewness in Federated
Semantic Segmentation for Autonomous Driving [27.0] 我々は,自動運転におけるセマンティックのフェデレート学習ベンチマークであるFedDrive v2を提案する。
最初のバージョンは、クライアント間での視覚的特徴のドメインシフトの効果を研究することを目的としているが、本研究では、ラベルの分布歪に焦点を当てる。
そこで本研究では,ラベルスキューネスがセグメンテーションモデルの性能に与える影響を6つの新しいシナリオで検証し,ドメインシフトの影響と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:24:42 GMT)
Learning to Simulate Tree-Branch Dynamics for Manipulation [26.8] そこで本研究では,木枝の動力学をモデル化するために,シミュレーション駆動逆推論手法を提案する。
本モデルでは, 変形軌跡を予測し, 推定の不確かさを定量化し, ベースラインが他の推論アルゴリズムに逆らう場合, 精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 04:57:23 GMT)
Invisible Threats: Backdoor Attack in OCR Systems [26.5] 本研究は、悪意のある入力画像から読みにくい文字を注入するOCRのバックドア攻撃を提案する。
この単純で効果的な攻撃は、最先端のOCRの弱点を露呈し、抽出されたテキストを人間の目で修正するが、NLPアプリケーションでは同時に使用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:05:51 GMT)
OpsEval: A Comprehensive Task-Oriented AIOps Benchmark for Large
Language Models [26.4] 大規模言語モデル(LLM)は、翻訳、要約、生成といったNLP関連のタスクにおいて顕著な機能を示した。
LLM向けに設計された包括的なタスク指向AIOpsベンチマークである textbfOpsEval を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:53:03 GMT)
Finite Scalar Quantization: VQ-VAE Made Simple [26.4] 我々は、VQ-VAEの潜在表現におけるベクトル量子化(VQ)を、有限スカラー量子化(FSQ)と呼ばれる単純なスキームで置き換えることを提案する。
それぞれの次元と値の数を適切に選択することにより、VQと同じコードブックサイズが得られる。
画像生成にはFSQとMaskGIT,深度推定にはUViMを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:55:05 GMT)
Can GPT models be Financial Analysts? An Evaluation of ChatGPT and GPT-4
on mock CFA Exams [26.3] 本研究では,Large Language Models (LLM) の金銭的推論能力を評価することを目的とした。
チャータード・ファイナンシャル・アナリスト(CFA)プログラムの模擬試験問題を利用して、ChatGPTとGPT-4の総合的な評価を行う。
本稿では,モデルの性能と限界を詳細に分析し,CFA試験に合格する確率を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:28:57 GMT)
Cross-Episodic Curriculum for Transformer Agents [26.2] 我々は,トランスフォーマーエージェントの学習効率と一般化を促進するために,CEC(Cross-Episodic Curriculum)という新しいアルゴリズムを提案する。
CECの中心は、トランスフォーマーの文脈に異種体験を配置することである。
CECは、エピソード間での学習の進歩と習熟度の増加をカプセル化するカリキュラムを構築している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:45:05 GMT)
Mapping Memes to Words for Multimodal Hateful Meme Classification [26.1] 一部のミームは悪意があり、ヘイトフルなコンテンツを宣伝し、差別を永続させる。
マルチモーダルヘイトフルミーム分類のためのISSUESという新しい手法を提案する。
提案手法は,Hateful Memes Challenge と HarMeme データセットの最先端化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:38:52 GMT)
TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for Time Series
Forecasting [26.1] 本稿では,時系列表現を効果的に学習できる新しいフレームワークTEMPOを提案する。
TEMPOは、様々な領域のデータから現実世界の時間現象を動的にモデル化する機能を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:43:13 GMT)
Impact of Co-occurrence on Factual Knowledge of Large Language Models [25.9] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションで成功したにもかかわらず、事実的に誤った反応をすることが多い。
その結果,LLMは共起バイアスに弱いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:01:32 GMT)
MetaBox: A Benchmark Platform for Meta-Black-Box Optimization with
Reinforcement Learning [25.7] MetaBBO-RLメソッドの開発と評価に特化した,最初のベンチマークプラットフォームであるMetaBoxを紹介する。
MetaBoxはフレキシブルなアルゴリズムテンプレートを提供しており、ユーザーはプラットフォーム内で独自のデザインをシームレスに実装することができる。
合成シナリオから現実シナリオまで,300を超える問題インスタンスの幅広いスペクトルと,19のベースラインメソッドの広範なライブラリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:55:17 GMT)
Reconstructing Materials Tetrahedron: Challenges in Materials
Information Extraction [25.2] 材料科学文献からの自動情報抽出における課題を論じ,定量化し,文書化する。
この情報は、表、テキスト、画像などの複数のフォーマットに分散し、レポートスタイルの統一性はほとんど、あるいは全くない。
我々は,本研究が研究者に,一貫性のある方法で課題に対処するよう促すことを期待し,材料知識基盤のためのIEへの補足を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:57:24 GMT)
PoRF: Pose Residual Field for Accurate Neural Surface Reconstruction [24.9] 既存のPose-NeRFジョイント手法は、現実のシナリオに挑戦する際のポーズ精度を改善するのに苦労している。
我々は、ポーズ更新の回帰に残留値を用いる新しい暗黙の表現である、ポーズ残留フィールド(textbfPoRF)を導入する。
DTUデータセットでは,COLMAPポーズの回転誤差を78%削減し,チャンファー距離を3.48mmから0.85mmに短縮した。
カジュアルにキャプチャされた360度ビデオを含むMobileBrickデータセットでは、ARKitのポーズを洗練し、リコンストラクションF1スコアを69.18から75に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:14:39 GMT)
Evaluating Factual Consistency of Summaries with Large Language Models [24.4] 大規模言語モデル(LLM)の直接的推進による要約の事実整合性の評価について検討する。
実験により, LLM のプロンプトは, 全ての設定において, 過去の最良事実性システムより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:20:42 GMT)
Well Begun is Half Done: Generator-agnostic Knowledge Pre-Selection for
Knowledge-Grounded Dialogue [24.4] 本研究は,事前知識を正確に選択できるだけでなく,学習,調整,解釈の負担を軽減できるという利点がある第3のアンダーサーサーサーサーサーサーサーサーサー研究に焦点をあてる。
本稿では,ジェネレータに依存しない知識選択手法であるGATEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:08:39 GMT)
Provably Robust Cost-Sensitive Learning via Randomized Smoothing [24.4] よりスケーラブルなロバストネス認証フレームワークであるランダム化スムーシングが、コスト感受性ロバストネスの証明に活用できるかどうかを検討する。
標準的なランダム化スムーズな認証パイプラインを適応して,コスト行列の厳密な堅牢性を保証する方法を示す。
画像ベンチマークと実世界の医療データセットを用いた実験により,本手法の優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:39:16 GMT)
MotionDirector: Motion Customization of Text-to-Video Diffusion Models [24.3] Motion Customizationは、既存のテキストとビデオの拡散モデルを適用して、カスタマイズされたモーションでビデオを生成することを目的としている。
我々は、外見と動きの学習を分離するために、デュアルパスのLoRAsアーキテクチャを持つMotionDirectorを提案する。
また,異なる動画の外観と動きの混合や,カスタマイズされたモーションによる単一画像のアニメーションなど,さまざまなダウンストリームアプリケーションもサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:26:18 GMT)
Pairwise GUI Dataset Construction Between Android Phones and Tablets [24.2] Paptデータセットは、Androidスマートフォンとタブレット用に調整されたペアワイズGUIデータセットである。
本稿では,このデータセット構築のための新しいGUIコレクション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 04:50:29 GMT)
Semantic-Forward Relaying: A Novel Framework Towards 6G Cooperative
Communications [24.1] 本稿では,第6世代(6G)無線ネットワークに向けた協調通信のための新しい中継フレームワークであるセマンティックフォワード(SF)を提案する。
SFリレーは、転送ペイロードを減らす意味的特徴を抽出し、送信し、またリンク内エラーに対するネットワークの堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:32:30 GMT)
Understanding How to Inform Blind and Low-Vision Users about Data Privacy through Privacy Question Answering Assistants [23.9] 盲点と低視野(BLV)のユーザは、セキュリティとプライバシのリスクが高まっていますが、リスク軽減は不十分です。
我々の研究は、ユーザビリティ、アクセシビリティ、信頼、およびデジタルデータのプライバシに関する株式問題に関して、BLVユーザの期待に光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:51:31 GMT)
Do pretrained Transformers Really Learn In-context by Gradient Descent? [23.9] In-Context Learningは暗黙的にグラディエント・Descent(GD)と等価か?
近年のいくつかの研究は、GDの力学と大規模言語モデルにおけるICLの創発的挙動の類似を描いている。
これらの研究は、言語モデルが訓練される現実的な自然言語設定からかけ離れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:32:09 GMT)
Towards Running Time Analysis of Interactive Multi-objective
Evolutionary Algorithms [23.8] 本稿では,実際のiMOEAに対して,最初の実行時間解析(EAの本質的理論的側面)を提供する。
我々は、OneMinMaxとOneJumpZeroJumpの問題を解くために、よく開発された対話型NSGA-IIのランニングタイムが、それぞれ$O(n log n)$と$O(nk)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:57:47 GMT)
To token or not to token: A Comparative Study of Text Representations
for Cross-Lingual Transfer [23.8] ゼロショットと少数ショットの両方の評価を重み付けして表現できるスコアリング言語クオシアン計量を提案する。
解析の結果,言語が密接に関連し,視覚的に類似したスクリプトを共有する場合,画像ベースモデルは言語間移動に優れることがわかった。
単語関係が重要な役割を果たす依存性解析タスクでは、キャラクタレベルに焦点を当てたモデルが他よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:59:10 GMT)
Network Synthetic Interventions: A Causal Framework for Panel Data Under
Network Interference [23.7] 本研究では, パネルデータから, 単位間の流出の有無, 観測不能な埋没の有無を推定する。
我々のアプローチの鍵は、ネットワークの干渉を考慮して、パネルデータ設定で一般的に使用される因子モデルを一般化する新しい潜在因子モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 00:21:14 GMT)
NeuWigs: A Neural Dynamic Model for Volumetric Hair Capture and
Animation [23.6] 人間の髪のキャプチャーとアニメーションは、バーチャルリアリティーのための現実的なアバターを作成する上で大きな課題の2つだ。
データ駆動方式でこれらの課題に対処するために、頭から独立して毛髪をモデル化する2段階のアプローチを提案する。
本モデルでは, 毛髪観察を駆動信号として必要とせず, 新規な毛髪アニメーションを作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 00:27:09 GMT)
Fast Word Error Rate Estimation Using Self-Supervised Representations
For Speech And Text [23.3] 音声認識の品質は一般に単語誤り率(WER)によって測定される
WER推定は、音声の発声と書き起こしを与えられたASRシステムのWERを予測するタスクである。
本稿では,自己教師付き学習表現(SSLR)を用いた高速WER推定器(Fe-WER)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:17:40 GMT)
GePSAn: Generative Procedure Step Anticipation in Cooking Videos [22.9] プロシージャビデオにおける将来のステップ予測の問題について検討する。
進行中の手続き的活動のビデオから、我々はリッチな自然言語で記述された妥当な次の手順を予測する。
本モデルでは,次のステップの予測において多様性を捉え,複数の予測可能な将来予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:20:17 GMT)
Every Parameter Matters: Ensuring the Convergence of Federated Learning
with Dynamic Heterogeneous Models Reduction [22.6] クロスデバイスフェデレーションラーニング(FL)は、ローエンドクライアントが大規模モデルのトレーニングから除外されるという大きな課題に直面します。
近年,グローバルモデルから縮小サイズのモデルを抽出し,それに応じてローカルクライアントに適用することによって,モデル不均一FLに焦点を当てている。
本稿では,オンラインモデル抽出を用いた不均一FLアルゴリズムの一元化フレームワークを提案し,一般収束解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:07:58 GMT)
DeltaSpace: A Semantic-aligned Feature Space for Flexible Text-guided
Image Editing [22.4] テキスト誘導画像編集は、トレーニングと推論の柔軟性において大きな課題に直面している。
本稿では,CLIP の視覚的特徴差を生成モデルの潜在空間方向にマッピングする DeltaEdit という新しいフレームワークを提案する。
実験は、異なる生成モデルによるDeltaEditの有効性と汎用性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:43:12 GMT)
Multi-SpacePhish: Extending the Evasion-space of Adversarial Attacks
against Phishing Website Detectors using Machine Learning [22.3] 本稿では,ML-PWDを騙すために対向的摂動を導入する「回避空間」を定式化する。
そこで我々は,より安価なML-PWDに対する回避攻撃を記述した現実的な脅威モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 00:12:46 GMT)
Calibrating Likelihoods towards Consistency in Summarization Models [22.0] このような振る舞いの主な理由は、最大極大目標で訓練された要約モデルが、文脈が与えられた有理系列に高い確率を割り当てることである。
本研究では、自然言語推論(NLI)モデルにより測定された一貫性の測定値と整合性を高めるために、モデル生成シーケンスの可能性を校正することで、この問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 23:17:56 GMT)
Formally Specifying the High-Level Behavior of LLM-Based Agents [21.7] LLMベースのエージェントは、タスク固有の微調整モデルを必要とせずに、課題を解決するための有望なツールとして登場した。
現在、このようなエージェントの設計と実装はアドホックであり、LLMベースのエージェントが自然に適用できる様々なタスクは、エージェント設計に一律に適合するアプローチが存在しないことを意味する。
エージェント構築のプロセスを簡単にする最小限の高レベル生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:24:15 GMT)
Data-Centric Learning from Unlabeled Graphs with Diffusion Model [21.4] 本稿では,ラベルのないグラフの集合を有用なデータポイントの特定の集合として抽出する。
拡散モデルを用いて、ラベルのないグラフを完全に活用し、2つの新しい目的を設計し、モデルの認知過程を導出する。
実験により、我々のデータ中心のアプローチは15のタスクで既存の15のメソッドよりもはるかに優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:24:28 GMT)
NSM4D: Neural Scene Model Based Online 4D Point Cloud Sequence
Understanding [20.8] NSM4Dと呼ばれる汎用的なオンライン4D知覚パラダイムを導入する。
NSM4Dは、既存の4Dバックボーンに適応可能なプラグアンドプレイ戦略として機能する。
屋内および屋外環境における各種オンライン知覚ベンチマークにおいて,顕著な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:42:49 GMT)
Flood and Echo: Algorithmic Alignment of GNNs with Distributed Computing [20.7] グラフニューラルネットワークは、学習アルゴリズムに自然に適合する。
抽象的だが汎用的なグラフ構造を通じてタスクを直接表現し、異なるサイズの入力を処理することができる。
これにより、アルゴリズムの最も重要な利点の1つである大きなグラフへのスケーリングと外挿の可能性が開ける。
分散アルゴリズムの設計原理にインスパイアされた新しい実行フレームワークであるFloodとEcho Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:21:52 GMT)
Multimodal Large Language Model for Visual Navigation [20.5] 提案手法は,視覚ナビゲーションのための大規模言語モデルを,広範囲な迅速なエンジニアリングなしに微調整することを目的としている。
我々の設計には、単純なテキストプロンプト、現在の観測、過去の観測から情報を入力として収集する履歴収集モデルが含まれる。
我々は、Habitat-Matterport 3Dデータセットから人間の実演と衝突信号を用いてモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:01:06 GMT)
Learning from Label Proportions: Bootstrapping Supervised Learners via
Belief Propagation [19.9] LLP(Learning from Label Proportions)は、トレーニング中にバッグと呼ばれるインスタンスのグループに対して、アグリゲートレベルのラベルしか利用できない学習問題である。
この設定は、プライバシー上の配慮から、広告や医療などの領域で発生する。
本稿では,この問題に対して,反復的に2つの主要なステップを実行する新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:09:26 GMT)
Model-Free, Regret-Optimal Best Policy Identification in Online CMDPs [19.8] 本稿では,オンライン制約決定プロセス(CMDP)における最良ポリシー識別問題について考察する。
我々は、モデルフリーで、後悔の少ないアルゴリズムに興味を持ち、高い確率で最適なポリシーを特定する。
オンラインCMDPのサブ線形後悔と制約違反を伴う既存のモデルフリーアルゴリズムでは、最適ポリシーに対する収束保証は提供されない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:00:55 GMT)
Adaptive Optimizers with Sparse Group Lasso for Neural Networks in CTR
Prediction [19.7] 深層学習における適応の族にスパース群ラッソの正規化子を追加する新しいフレームワークを開発する。
理論的に凸な設定では,収束保証が確立される。
提案手法は, 極めて優れた性能, 高い競争性能を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:25:26 GMT)
LLM-augmented Preference Learning from Natural Language [19.7] 大規模言語モデル(LLM)は、より大きな文脈長を扱う。
LLM は、ターゲットテキストが大きければ SotA を一貫して上回る。
ゼロショット学習よりもパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:17:27 GMT)
A Zero-Shot Language Agent for Computer Control with Structured
Reflection [19.5] 大規模言語モデル(LLM)は、ライブコンピュータ環境での高レベルな目標の計画と実行能力の向上を示している。
タスクを実行するために、最近の作業は、しばしば、教師付き学習または少数/多発的なプロンプトを通じてタスクのトレース例から学習するモデルを必要とする。
我々は、与えられた専門家のトレースを必要としないゼロショットエージェントでこの問題にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:53:37 GMT)
Heterophily-Based Graph Neural Network for Imbalanced Classification [19.5] グラフの不均衡な分類をグラフヘテロフィリを考慮した一意なアプローチを導入する。
我々は,不均衡な分類戦略をヘテロフィリア認識GNNと統合したFast Im-GBKを提案する。
実世界のグラフに関する我々の実験は、ノード分類タスクの分類性能と効率において、我々のモデルが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:19:47 GMT)
Can Large Language Models Really Improve by Self-critiquing Their Own
Plans? [19.5] 本研究では,大規模言語モデルの検証・評価能力について,計画の文脈で検討する。
現状のLCMであるGPT-4を用いて, 自己評価が計画生成性能を低下させることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:22:37 GMT)
Prompting Large Language Models with Chain-of-Thought for Few-Shot
Knowledge Base Question Generation [19.3] 知識ベースに関する質問生成(KBQG)は、論理形式を自然言語の質問に変換することを目的としている。
推論のためのコンテキスト内学習戦略であるChain-of-Thoughtプロンプトを提案する。
3つのKBQGデータセットに対して広範な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:08:14 GMT)
A Survey of Computer Vision Technologies In Urban and
Controlled-environment Agriculture [19.1] 制御環境農業(CEA)は多くの経済的、環境的、社会的利益を提供している。
CEAは、植物状態のリアルタイムモニタリングの採用において、コンピュータビジョン(CV)とうまく結合する。
本論文は,CV研究者に農業応用と農業従事者に,CVが提供するソリューションを親しんだものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:52:18 GMT)
TriRE: A Multi-Mechanism Learning Paradigm for Continual Knowledge
Retention and Promotion [18.8] 連続学習(CL)は、以前学習されたタスクの破滅的な忘れ(CF)のため、ディープニューラルネットワークにとって永続的な課題であり続けている。
本稿では,各タスクにおいて最も顕著なニューロンの保持を包含する新しいCLパラダイムであるTriREを提案し,現在および過去のタスクの抽出した知識を改訂・固化するとともに,その後のタスクに対する活動性の低いニューロンの巻き戻しと再学習を積極的に進める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:05:34 GMT)
Questioning the Survey Responses of Large Language Models [18.6] 我々は, 言語モデルによる調査回答から, 確立されたアメリカン・コミュニティ・サーベイに基づいて何が学べるかを検討する。
例えば,「A」という文字でラベル付けされた質問応答に対して,モデルが重要な位置とラベル付けバイアスを有することを示す。
本研究は, 言語モデルによる調査回答を, 現時点の人口に匹敵するものとして, 注意を喚起するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:34:12 GMT)
Limits of Model Selection under Transfer Learning [18.5] 提案手法は,仮説クラスの選択によって異なることが知られているソース分布とターゲット分布の移動距離について検討する。
適応率、すなわち分布情報を持たないものは、オラクルレートよりも任意に遅くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:05:03 GMT)
XIMAGENET-12: An Explainable AI Benchmark Dataset for Model Robustness
Evaluation [18.4] XIMAGENET-12は200K以上の画像と15,600のマニュアルセマンティックアノテーションを備えた、説明可能なベンチマークデータセットである。
ImageNetから12のカテゴリをカバーし、実際に遭遇するオブジェクトを表現します。
本稿では,モデル生成能力評価を超えて,新しいロバスト性基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:17:40 GMT)
Towards a Unified Analysis of Kernel-based Methods Under Covariate Shift [18.2] 再生カーネルヒルベルト空間における一般非パラメトリック手法の統一解析を提案する。
本研究は, 損失関数ファミリーに属する一般損失について理論的に検討した。
この結果は,2乗損失を用いた文献の最適結果と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:33:15 GMT)
Hidden Parameter Recurrent State Space Models For Changing Dynamics
Scenarios [18.1] リカレントステートスペースモデルは、動的が固定され、変化しないと仮定するが、これは現実のシナリオではめったにない。
隠れ再帰状態空間モデル(Hidden Recurrent State Space Models, HiP-RSSMs)は, 低次元の潜伏因子の集合で関連する力学系のファミリーをパラメータ化するフレームワークである。
HiP-RSSMsは、実世界のシステムとシミュレーションの両方において、いくつかの挑戦的なロボットベンチマークにおいて、RSSMsや競合するマルチタスクモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:47:28 GMT)
Robust 1-bit Compressed Sensing with Iterative Hard Thresholding [18.1] 1ビット圧縮センシングでは、$k$スパース単位ベクトル$xin Sn-1$を$epsilon$エラー内で推定する。
本稿では,一部の計測値のフリップが可能な雑音バージョンを,潜在的に敵によって検討する。
BIHTallyは$tildeO(epsilon+tau)$エラーで$x$と見積もる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:41:32 GMT)
Stabilizing Subject Transfer in EEG Classification with Divergence
Estimation [17.9] 脳波分類タスクを記述するためのグラフィカルモデルをいくつか提案する。
理想的な訓練シナリオにおいて真であるべき統計的関係を同定する。
我々は、これらの関係を2段階で強制する正規化罰則を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 23:06:52 GMT)
Hierarchical Evaluation Framework: Best Practices for Human Evaluation [17.9] NLPハマーにおける広く受け入れられている評価基準の欠如は、異なるシステム間での公正な比較と、普遍的な評価基準の確立である。
我々は,NLPシステムの性能をより包括的に表現するための,独自の階層的評価フレームワークを開発した。
今後の課題として,NLPシステムの評価を行う上で,提案するフレームワークの時間節約効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:59:56 GMT)
Fine-grained Conversational Decoding via Isotropic and Proximal Search [17.9] 本稿では, テクスティフィケーションと近位探索(IPS)と呼ばれる, きめ細かい会話復号法を提案する。
本手法は,文脈に対する情報伝達と識別を維持しつつ,意味集中型応答を生成するように設計されている。
実験により,本手法は,自動評価指標と人的評価指標の両方において,対話分野における既存の復号化戦略よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:38:12 GMT)
AutoFHE: Automated Adaption of CNNs for Efficient Evaluation over FHE [17.9] 本稿では,RSS-CKKSの下でセキュアな推論を行うAutoFHEを提案する。
我々は、AutoFHEが高次手法と比較して、セキュアな推論を1.32times$から1.8times$に加速することを示す。
また、低度の手法に比べて2.56%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:28:14 GMT)
Multi-View Variational Autoencoder for Missing Value Imputation in
Untargeted Metabolomics [17.6] 本稿では,WGSデータと参照代謝産物の情報を利用して未知の代謝産物をインプットする新しい手法を提案する。
両オミクスデータの潜伏表現を学習することにより,欠落したメタボロミクス値を効果的にインプットすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:34:56 GMT)
Discovering Hierarchical Achievements in Reinforcement Learning via
Contrastive Learning [17.3] 本稿では, エージェントが次の達成を予測する能力を高めることを目的とした, 達成蒸留と呼ばれる新しいコントラスト学習手法を提案する。
提案手法は,階層的な成果を見出すための強力な能力を示し,挑戦的なクラフト環境における最先端のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:13:32 GMT)
Implicit Shape and Appearance Priors for Few-Shot Full Head
Reconstruction [17.3] 本稿では,数発のフル3次元頭部再構成の問題点に対処する。
我々は、座標に基づく表現に先立って確率的形状と外観を組み込むことにより、これを達成した。
我々はH3DSデータセットを拡張し、60個の高解像度3Dフルヘッドスキャンと対応する画像とマスクを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:35:30 GMT)
Visual Attention-Prompted Prediction and Learning [16.9] 説明(意図)誘導学習(英: Explanation(attention)-guided learning)は、トレーニングフェーズ中に人間の理解を取り入れることで、モデルの予測力を向上する手法である。
本稿では,モデル再訓練を必要とせずに,アテンションプロンプトによって誘導される直接予測を可能にするアテンションプロンプト・プロンプト予測手法を提案する。
本稿では,視覚的注意喚起をモデル決定プロセスにシームレスに統合する,視覚的注意喚起予測学習という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:39:54 GMT)
Counterfactual Generative Models for Time-Varying Treatments [16.6] 公衆衛生・臨床科学における意思決定には, 治療の非現実的な結果の推定が不可欠である。
そこで本研究では, 時間変化処理下で, 反実例を生成できる新しい条件生成フレームワークを提案する。
提案手法は,高品質な反ファクトサンプルを生成でき,最先端のベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:48:52 GMT)
Bucks for Buckets (B4B): Active Defenses Against Stealing Encoders [16.6] バックス・フォー・バケット (Bucks for Buckets, B4B) は、攻撃中の盗難を防ぐ最初のアクティブ・ディフェンスである。
我々の弁護は、エンコーダの機能を盗もうとする敵に表現が返ってくるという観察に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:56:53 GMT)
An Efficient Multilingual Language Model Compression through Vocabulary
Trimming [16.6] 語彙トリミング (vocabulary-trimming, VT) は、無関係なトークンを語彙から削除することで、多言語LM語彙を対象言語に還元する手法である。
実験の結果,VT は多言語 LM の本来の性能を維持できるが,サイズは小さく抑えられることがわかった。
この手法は、小さなサイズを単言語モデルとして保持することにより、単言語と多言語の世界の両方の長所を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:45:56 GMT)
Yuga: Automatically Detecting Lifetime Annotation Bugs in the Rust
Language [16.6] Rustプロジェクトでは、セキュリティ上の脆弱性が報告されている。
これらの脆弱性は、部分的には関数シグネチャの誤った終身アノテーションから生じます。
既存のツールはこれらのバグを検出するのに失敗する。
我々は,新たな静的解析ツールであるYugaを考案し,潜在的なライフタイムアノテーションのバグを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:05:03 GMT)
CoLadder: Supporting Programmers with Hierarchical Code Generation in
Multi-Level Abstraction [16.3] CoLadderは、階層的なタスク分解、インクリメンタルコード生成、そしてプロンプトオーサリング中の結果の検証を可能にすることで、プログラマを支援するシステムである。
12人の経験豊富なプログラマによるユーザスタディによると、CoLadderはプログラマがメンタルモデルを柔軟に外部化するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:07:01 GMT)
DP-Fast MH: Private, Fast, and Accurate Metropolis-Hastings for
Large-Scale Bayesian Inference [16.3] 差分プライバシー下での大規模ベイズ推定のためのメトロポリス・ハスティングス(MH)アルゴリズムについて検討する。
私たちは、プライバシ、スケーラビリティ、効率性の3つのトレードオフを初めて明らかにしました。
我々は,様々な実験において,アルゴリズムの有効性と効率を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:55:43 GMT)
LDRNet: Enabling Real-time Document Localization on Mobile Devices [16.3] モバイルデバイス上のIDV(ID Document Verification)技術は、現代のビジネスオペレーションにおいて広く普及している。
既存のAIベースのアプローチは、モバイルデバイスのリアルタイムで軽量な要求を満たすことはできない。
本稿では,モバイル端末向け文書ローカライズモデル LDRNet を提案し,リアルタイムに識別文書をローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:55:06 GMT)
A Simple Way to Incorporate Novelty Detection in World Models [15.9] 世界モデルを用いた強化学習(RL)は近年大きな成功を収めている。
しかし、突然世界力学や性質が変化した場合、エージェントの性能と信頼性は劇的に低下する。
本稿では,世界モデルRLエージェントにノベルティ検出を組み込むための単純なバウンディング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:38:07 GMT)
One-shot quantum state redistribution and quantum Markov chains [15.7] 我々は、ワンショット設定で量子状態の再分配のタスクを再考する。
我々は、量子マルコフ連鎖からの距離の尺度を用いて、通信コストでこのタスクのためのプロトコルを設計する。
我々の結果は、量子状態の再分配と量子連鎖を操作的に結合する最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:56:33 GMT)
Harnessing the Power of LLM to Support Binary Taint Analysis [15.7] LATTEは、大規模言語モデル(LLM)を利用した最初の静的バイナリ・テナント解析である。
まず、LATTEは完全に自動化されているが、以前の静的バイナリのテナントアナライザは、テナント伝搬ルールと脆弱性検査ルールを手動でカスタマイズするために、人間の専門知識に依存する必要がある。
第2に、LATTEは脆弱性検出に極めて有効であり、包括的評価によって実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:24:52 GMT)
Samples on Thin Ice: Re-Evaluating Adversarial Pruning of Neural
Networks [15.6] 近年の研究では、逆算法はスパースネットワークを生成できるが、逆算例に対する堅牢性は維持できると主張している。
本研究は,まず,3つの最先端逆算法を再評価し,その頑健さが実際に過大評価されたことを示す。
我々は,この直感が今後の作業において,より効果的な対向的プルーニング手法の設計につながる可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:50:43 GMT)
Neural Combinatorial Optimization with Heavy Decoder: Toward Large Scale
Generalization [15.2] 本稿では、この重要な問題に対処する強力な一般化能力を持つ新しい軽量重復号器(LEHD)モデルを提案する。
提案するLEHDモデルに対して,データ効率のトレーニング手法とフレキシブルな解法機構を開発する。
提案したLEHDモデルは,建設的NCOの最先端性能を大幅に向上させることができることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:18:50 GMT)
DePT: Decomposed Prompt Tuning for Parameter-Efficient Fine-tuning [15.0] ソフトプロンプトを短いソフトプロンプトと2つの異なる学習率で最適化された低ランク行列に分解するDePTを提案する。
DePTは、いくつかのシナリオにおいて完全な微調整ベースラインを含む、最先端のPEFTアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:25:44 GMT)
LGL-BCI: A Lightweight Geometric Learning Framework for Motor
Imagery-Based Brain-Computer Interfaces [14.9] Brain-Computer Interfaces (BCI) は、脳信号を使って外部デバイスと対話する基盤技術である。
EEGベースの運動画像(MI)タスクは振幅や位相変動、複雑な空間相関といった課題に直面している。
本研究では,非ユークリッド距離空間における脳波処理にGeometric Deep Learning Frameworkを用いたLGL-BCIフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 05:52:54 GMT)
Incorporating Domain Knowledge Graph into Multimodal Movie Genre
Classification with Self-Supervised Attention and Contrastive Learning [14.7] 本稿では,これらの課題に対処するために,知識グラフを様々な視点から活用する新しい枠組みを提案する。
本稿では,自己指導型学習に基づく注意割当のための意識教師モジュールを提案する。
最後に、融合特徴の識別能力を高めるために、Genre-Centroid Anchored Contrastive Learningモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 04:49:11 GMT)
Low-Resource Clickbait Spoiling for Indonesian via Question Answering [14.7] クリックベイト腐敗は、クリックベイト投稿によって引き起こされる好奇心を満たすための短いテキストを生成することを目的としている。
新しく導入されたタスクなので、データセットは今のところ英語でしか利用できない。
私たちのコントリビューションには、インドネシアにおける手作業によるクリックベイト腐敗コーパスの構築が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:17:17 GMT)
How connectivity structure shapes rich and lazy learning in neural
circuits [14.2] 生物学では、神経回路接続は一般的に低ランク構造を持つ。
本稿では,初期重みの構造,特にその有効ランクがネットワーク学習体制に与える影響について検討する。
本研究は,学習体制形成における初期重み構造の役割を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:08:45 GMT)
Tailored Visions: Enhancing Text-to-Image Generation with Personalized
Prompt Rewriting [14.2] 本稿では,大規模な事前学習されたモデルを検索エンジンとして見るという新たな視点を提案する。
我々は、テキスト・ツー・イメージ生成の領域でパーソナライズされたクエリ書き換え技術を採用している。
本稿では,ユーザプロンプトの書き直しを伴う新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:36:25 GMT)
Animating Street View [14.2] 本研究では,自然に行動する歩行者や車両で街路ビュー画像を自動的に生かし,生活に届けるシステムを提案する。
我々のアプローチは、既存の人々や車両を入力画像から取り除き、適切なスケール、角度、動き、外観、計画経路、交通行動で動く物体を挿入することである。
我々は,通常の静止画やパノラマを含む様々なストリートシーンで,その結果を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:24:05 GMT)
Counterfactual Explanations for Time Series Forecasting [14.0] 本稿では,時系列予測における対実生成の新たな問題を定式化し,ForecastCFと呼ばれるアルゴリズムを提案する。
ForecastCFは、勾配に基づく摂動を元の時系列に適用することで、この問題を解決する。
以上の結果から,ForecastCFは,逆ファクト的妥当性とデータ多様体の近接性の観点から,ベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:51:59 GMT)
Text2NKG: Fine-Grained N-ary Relation Extraction for N-ary relational
Knowledge Graph Construction [13.8] Text2NKGは,n-aryリレーショナル知識グラフ構築のための,新しいn-aryリレーショナル抽出フレームワークである。
我々は,異なるアリティにおける粒度n-ary関係抽出を実現するために,ヘテロオーダーマージを用いたスパンタプル分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:26:46 GMT)
LLMMaps -- A Visual Metaphor for Stratified Evaluation of Large Language
Models [13.7] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらし、様々なタスクにおいて印象的な能力を示した。
彼らは幻覚を起こす傾向があり、モデルがその反応の中で誤った情報や誤った情報を公開する。
ユーザによるQ&Aデータセットに対するLLMの性能評価を可能にする新しい可視化手法として,LLMMapsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:35:35 GMT)
Conditional Mutual Information for Disentangled Representations in
Reinforcement Learning [13.5] 強化学習環境は、特徴間の素早い相関でトレーニングデータを生成することができる。
アンタングル表現はロバスト性を改善することができるが、特徴間の相互情報を最小化する既存のアンタングル化技術は独立した特徴を必要とする。
相関特徴を持つ高次元観測の非交叉表現を学習するRLアルゴリズムの補助的タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:18:09 GMT)
Multi-Scale Spatial-Temporal Recurrent Networks for Traffic Flow
Prediction [13.4] 交通流予測のためのマルチスケール時空間リカレントネットワーク(MSSTRN)を提案する。
本研究では,適応的な位置グラフの畳み込みを自己認識機構に統合し,空間的時間的依存関係の同時捕捉を実現する空間的時間的同期的注意機構を提案する。
本モデルは,全20基準法と比較して,非自明なマージンで最高の予測精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:52:36 GMT)
Variational Imbalanced Regression: Fair Uncertainty Quantification via
Probabilistic Smoothing [13.3] 既存の回帰モデルは、ラベル分布が不均衡である場合、精度と不確実性の推定の両方において不足する傾向にある。
変分不均衡回帰(VIR)と呼ばれる確率的深層学習モデルを提案する。
VIRは不均衡回帰において良好に機能するが、自然に副産物として妥当な不確かさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 05:51:30 GMT)
Axiomatic Aggregations of Abductive Explanations [13.3] ポストホックモデル近似説明法のロバスト性に対する最近の批判は、モデル精度の誘引的説明の台頭につながっている。
そのような場合、単一の帰納的説明を提供することは不十分であり、一方、有効な帰納的説明を提供することは、その大きさのため理解できない。
本稿では,協調ゲーム理論のパワー指標に基づく2つのアグリゲーション法と,因果強度のよく知られた尺度に基づく3番目の方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:02:59 GMT)
Receive, Reason, and React: Drive as You Say with Large Language Models
in Autonomous Vehicles [13.1] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用した自律走行車における意思決定プロセスを強化する新しいフレームワークを提案する。
我々の研究は、自動運転と戦術的意思決定タスクのための環境の集合であるHighwayEnvの実験を含む。
また、リアルタイムのパーソナライズも検討し、LLMが音声コマンドに基づいて運転行動にどう影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 04:56:01 GMT)
ClusVPR: Efficient Visual Place Recognition with Clustering-based
Weighted Transformer [13.1] ClusVPRは重複する領域における冗長な情報の特定の問題と、小さなオブジェクトの表現に対処する新しいアプローチである。
ClusVPRはClustering-based weighted Transformer Network (CWTNet)と呼ばれるユニークなパラダイムを導入した
また,パラメータ数を大幅に削減し,モデル効率を向上させる最適化VLAD層を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:18:52 GMT)
Understanding the Humans Behind Online Misinformation: An Observational
Study Through the Lens of the COVID-19 Pandemic [12.9] われわれは、新型コロナウイルスのツイート3200万件と過去のツイート1600万件を分析した大規模な調査を行っている。
本研究は、新型コロナウイルス感染時の誤報を広めるユーザの行動と心理の理解と、パンデミック前の非新型コロナウイルスの話題について誤報を共有するという歴史的傾向との関係に焦点をあてる。
本分析は, 横断的誤情報に固有の複雑さを浮き彫りにして, 誤情報共有に対するユーザの歴史的傾向が, 創発的話題等における誤情報共有に関連する現在の行動と肯定的に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:42:53 GMT)
Who Said That? Benchmarking Social Media AI Detection [12.9] 本稿では、実ソーシャルメディアプラットフォームにおけるAIテキスト検出モデルの能力を評価するために開発された新しいベンチマークであるSAID(Social media AI Detection)を紹介する。
ZhihuやQuoraといった人気のソーシャルメディアプラットフォームから、AI生成テキストが組み込まれている。
Zhihuデータセットに基づく我々の研究の注目すべき発見は、アノテータがAI生成テキストと人間生成テキストを96.5%の平均精度で区別できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:35:24 GMT)
Frequency-Aware Re-Parameterization for Over-Fitting Based Image
Compression [12.7] オーバーフィットベースの画像圧縮は、圧縮のための重み付け圧縮と実用のための高速収束を必要とする。
本稿では、重みを減らし収束を加速したCNNを訓練するための簡易な再パラメータ化法を提案する。
提案手法は, HEIF上に最大-46.12%のBDレートを達成し, 200回しか繰り返しない画像復元実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:32:12 GMT)
A Machine Learning Paradigm for Studying Pictorial Realism: Are
Constable's Clouds More Real than His Contemporaries? [12.7] 本稿では,絵画リアリズムを説明可能な方法で研究するための,機械学習に基づく新しいパラダイムを提案する。
われわれのフレームワークは、コンスタブルのような空で有名なアーティストが描いた雲と雲の写真との類似性を測定することによって、現実性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:56:28 GMT)
SplitBeam: Effective and Efficient Beamforming in Wi-Fi Networks Through
Split Computing [12.6] SplitBeamは、分割ディープニューラルネットワーク(DNN)をトレーニングして、ビームフォーミングマトリックスを直接入力として出力する、新しいフレームワークである。
我々は,アプリケーション要件以下で計算,空調オーバーヘッド,ビット誤り率(BER)を維持するために,ボトルネック最適化問題(BOP)を定式化し,解決する。
実験の結果, SplitBeamは, BERを約10～3のアプローチで維持しながら, ビームフォーミングフィードバックサイズと計算複雑性を最大81%, 84%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:29:21 GMT)
Improving Fast Minimum-Norm Attacks with Hyperparameter Optimization [12.5] 本稿では、損失関数、自動化、ステップサイズスケジューラの選択により、超パラメータ最適化が高速な最小ノルム攻撃を改善することを示す。
オープンソースコードはhttps://www.pralab.com/HO-FMN.comで公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:03:25 GMT)
AcTExplore: Active Tactile Exploration on Unknown Objects [12.4] 本稿では, 大規模オブジェクト再構成のための強化学習による能動的触覚探索手法であるAcTExploreを提案する。
本アルゴリズムは, 触覚データを段階的に収集し, 物体の3次元形状を再構築する。
本手法は, 未確認のYCBオブジェクトに対して平均95.97%のIoUカバレッジを達成し, 原始形状でのみ訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:15:06 GMT)
Bottleneck Structure in Learned Features: Low-Dimension vs Regularity
Tradeoff [12.4] 低次元表現の学習と特徴写像の複雑性/不規則性の最小化のバランスを定式化する。
大深度の場合、ほとんどすべての隠れ表現はおよそ$R(0)(f)$次元であり、ほとんど全ての重み行列は$W_ell$が$R(0)(f)$特異値である。
興味深いことに、大きな学習率の使用は、ほぼすべての層の表現の無限深度収束を保証する注文$O(L)$ NTKを保証するために要求される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:18:24 GMT)
WiGenAI: The Symphony of Wireless and Generative AI via Diffusion Models [12.2] 拡散に基づく生成モデル(英語版)は、新しい生成モデルの最先端パラダイムとして紹介される。
レジリエントなAIネイティブ通信システムの開発に拡散モデルをどのように活用するかを示すために、2つのケーススタディが提示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:57:51 GMT)
XAI Benchmark for Visual Explanation [12.2] 画像のクラスラベルとそれに対応する説明アノテーションの両方を提供する多様なトピックからデータセットを収集するXAIベンチマークを導入する。
データ読み込み、事前処理、実験的なセットアップ、モデル評価プロセスを統合した総合的なVisual Explanationパイプラインを導入する。
我々は,様々なモデル中心および基底真理中心評価指標を用いて,選択したデータセット上で実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:26:16 GMT)
Quasi-Arithmetic Mixtures, Divergence Minimization, and Bregman
Information [12.0] 密度関数の単調な埋め込みの下で,ブレグマン発散を用いたこの「セントロイド」特性の包括的解析を行う。
本分析では,パラメトリック・ファミリー,準算術的手段,発散関数の相互作用に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:59:22 GMT)
Effects of Human Adversarial and Affable Samples on BERT
Generalizability [12.0] 限られた量のトレーニングデータは、機械学習における一般化性を達成するための鍵となる障害とみなされる。
トレーニングデータの特徴として,h-adversarial(h-adversarial)とh-affable(h-affable)の2つを考察した。
サンプルの固定サイズについては,親指の規則として10～30%のh-adversarialインスタンスを持つと精度が向上し,F1はテキスト分類や関係抽出のタスクにおいて最大20ポイント向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:20:43 GMT)
Primitive Simultaneous Optimization of Similarity Metrics for Image
Registration [11.9] 本稿では,原始和法により実装された登録メトリクスの同時最適化が,画像登録に有効かどうかを検討する。
専門神経放射線医の目印アノテーションを用いたTREによる登録精度の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:43:39 GMT)
GenAI Against Humanity: Nefarious Applications of Generative Artificial
Intelligence and Large Language Models [11.3] 本稿は、GenAIのリスクとLLMの誤用に関する厳密な研究の合成として機能する。
我々は、私たちが目にしているGenAI革命に波及した社会的影響を明らかにする。
仮想世界と現実世界の境界線はぼやけており、GenAIの悪名高いアプリケーションの結果が私たち全員に影響を与えています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:39:04 GMT)
Characterizing Floquet topological phases by quench dynamics: A
multiple-subsystem approach [11.2] 本研究では,Floquetトポロジを完全に検出可能な周期駆動系の動的特徴付け理論について検討する。
任意のスピン偏極軸に沿ってクエンチを適用することにより、$d$次元フロケ位相の一般的なクラスを特徴づけるより柔軟なスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:23:44 GMT)
Long-Tailed Classification Based on Coarse-Grained Leading Forest and
Multi-Center Loss [11.0] Long-tailed(LT)分類は、現実世界では避けられない問題であり、困難な問題である。
我々は、粗粒林(CLF)とマルチセンターロス(MCL)を基盤とした長い尾の分類フレームワーク、textbftextscCognisanceを提案する。
提案手法は,既存のベンチマークであるImageNet-GLTとMSCOCO-GLTの両方において最先端の性能を有しており,既存のLT法の性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:51:23 GMT)
A New Policy Iteration Algorithm For Reinforcement Learning in Zero-Sum
Markov Games [10.8] ゲームに対するナイーブなポリシー反復の単純な変種が収束し、指数関数的に速く収束することを示す。
政策反復を示唆するために提案する唯一の追加は、政策改善フェーズにおけるルックアヘッドの使用です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:00:50 GMT)
Variable Selection for Kernel Two-Sample Tests [10.8] カーネルの最大平均誤差(MMD)に基づくフレームワークを提案する。
我々は混合整数型プログラミングの定式化を提案し、性能保証付き精度および近似アルゴリズムを開発した。
合成および実データを用いた実験結果から,本手法の優れた性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:08:18 GMT)
Where are We in Event-centric Emotion Analysis? Bridging Emotion Role
Labeling and Appraisal-based Approaches [10.7] テキストにおける感情分析という用語は、様々な自然言語処理タスクを仮定する。
感情と出来事は2つの方法で関連していると我々は主張する。
我々は,NLPモデルに心理的評価理論を組み込んで事象を解釈する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:46:23 GMT)
Transport-Hub-Aware Spatial-Temporal Adaptive Graph Transformer for
Traffic Flow Prediction [10.7] 本稿では交通流予測のためのトランスポート・ハブ対応時空間適応型グラフ変換器を提案する。
具体的には、動的空間依存を捉えるために、まず新しい空間自己認識モジュールを設計する。
また、トラフィックフローデータ中の動的時間パターンを検出するために、時間的自己アテンションモジュールを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:44:35 GMT)
On Using GUI Interaction Data to Improve Text Retrieval-based Bug
Localization [10.7] エンドユーザー向けアプリケーションでは、バグレポート内の情報とGUIの情報とを結びつけることにより、既存のバグローカライゼーション技術を改善することができるという仮説を考察する。
当社は,Androidアプリの完全ローカライズおよび再現可能な真のバグに関する現在の最大のデータセットを,対応するバグレポートとともに公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:14:22 GMT)
HeightFormer: A Multilevel Interaction and Image-adaptive
Classification-regression Network for Monocular Height Estimation with Aerial
Images [10.7] 本稿では,リモートセンシングにおける単分子高さ推定のための総合解を提案する。
マルチレベルインタラクションバックボーン(MIB)と画像適応型分類-回帰ハイトジェネレータ(ICG)を備えている。
ICGは各画像の高さ分割を動的に生成し、従来の回帰タスクを再設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:49:00 GMT)
Constrained Bayesian Optimization with Adaptive Active Learning of
Unknown Constraints [10.7] 制約下での目的の最適化は、科学実験設計、医療療法の設計、産業プロセス最適化といった現実世界の応用において一般的なシナリオである。
一般のROIを決定するために,各側面から特定されたROIと交差する効率的なCBOフレームワークを提案する。
本稿では,実証的な証拠を通じて提案したCBOフレームワークの効率性とロバスト性を実証し,CBOアルゴリズムの実践的後悔境界を導出する根本的な課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:32:00 GMT)
CP-KGC: Constrained-Prompt Knowledge Graph Completion with Large
Language Models [10.6] Constrained-Prompt Knowledge Graph Completion (CP-KGC) 法は、低リソース計算条件下での効果的な推論を示す。
これは、KGCタスクへのLLMの統合を示し、将来の研究のための新しい方向性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:31:23 GMT)
LLM4TS: Two-Stage Fine-Tuning for Time-Series Forecasting with
Pre-Trained LLMs [10.0] 我々は,事前訓練されたLarge Language Models (LLMs) を利用して時系列予測を強化する。
時系列パッチとテンポラリエンコーディングを組み合わせることで、時系列データを効果的に扱うLLMの能力を強化した。
我々のモデルは、頑健な表現と効果的な数発学習者の両方として、例外的な能力を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:58:03 GMT)
SciFix: Outperforming GPT3 on Scientific Factual Error Correction [9.9] SciFixは検証を必要としない科学的クレーム補正システムであり、既存の手法をかなりの差で上回ることができる。
本手法は,学習中にLLMを使ってリッチな注釈付きデータセットを作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:13:09 GMT)
Self acceleration from spectral geometry in dissipative quantum-walk
dynamics [9.8] 局所励起の過渡自己加速と非エルミートスペクトルトポロジーの対応を実験的に実証した。
この結果はスペクトルトポロジと過渡ダイナミクスの普遍的な対応を明らかにし、非エルミート系の現象に対する感度の高いプローブを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:55:50 GMT)
Who Wrote it and Why? Prompting Large-Language Models for Authorship
Verification [9.8] オーサシップ検証(AV)は自然言語処理(NLP)と計算言語学の基本的な課題である。
本稿では,AVのLarge-Language Models(LLMs)を利用した新しい手法であるPromptAVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:24:15 GMT)
Towards Better Evaluation of Instruction-Following: A Case-Study in
Summarization [9.7] 本研究では,多種多様なメトリクスのメタ評価を行い,大規模言語モデルの指示追従能力の精度を定量的に評価する。
本稿では,LLMに基づく基準自由度評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:07:11 GMT)
Nest-DGIL: Nesterov-optimized Deep Geometric Incremental Learning for CS
Image Reconstruction [9.5] 第二次ネステロフ近位勾配最適化に基づく深層幾何学的漸進学習フレームワークを提案する。
再建フレームワークは, 一般的な線形再構成, カスケード幾何的漸進的復元, ネステロフ加速度, 後処理の4つのモジュールに分解される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:36:17 GMT)
A Novel Statistical Measure for Out-of-Distribution Detection in Data
Quality Assurance [9.2] 問題領域外のデータは、AIベースのインテリジェントシステムのセキュリティに重大な脅威をもたらす。
本稿では,特徴表現にディープラーニング技術を用い,OOD検出のための新しい統計指標を開発することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:59:49 GMT)
Variational operator learning: A unified paradigm marrying training
neural operators and solving partial differential equations [9.1] ニューラル演算子を訓練し、変分形式でPDEを解くための統一的な枠組みを提供する新しいパラダイムを提案する。
ラベルなしのトレーニングセットと5ラベルのみのシフトセットにより、VOLは、未ラベルデータの量に関して、そのテストエラーが電力法則で減少して解演算子を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:20:00 GMT)
Answering Unseen Questions With Smaller Language Models Using Rationale
Generation and Dense Retrieval [9.1] この設定でさらに改善する2つの方法を評価する。
どちらも、より大きな言語モデルによって生成された合理性と、マルチホップ密度検索システムから生成された長いコンテキストを組み合わせることに焦点を当てている。
我々の最高の推論モデルは、見当たらない評価データセットに対して、強い比較前のベースラインを大幅に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:25:15 GMT)
The Search-and-Mix Paradigm in Approximate Nash Equilibrium Algorithms [9.0] この研究は、理論計算機科学におけるよく研究された問題に対する近似解析の自動手法を提供する。
我々は,このようなアルゴリズムを探索・混合パラダイムに再構成できることを観察する。
これにより、混合相を設計・解析する手順を完全に自動化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:30:12 GMT)
Differentially-Private Decision Trees and Provable Robustness to Data
Poisoning [8.6] 決定木は非線形学習問題に適した解釈可能なモデルである。
この目的のための現在の最先端のアルゴリズムは、小さなプライバシー上の利益のために多くのユーティリティを犠牲にしている。
プライバトレーは個人のヒストグラムに基づいて、小さなプライバシー予算を消費しながら、良好な分割を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:11:23 GMT)
Image2PCI -- A Multitask Learning Framework for Estimating Pavement
Condition Indices Directly from Images [8.6] 本研究では,トップダウン舗装画像から直接舗装条件指数を予測する統合マルチタスクモデルを開発した。
マルチタスクにより、画像から直接PCIを推定するための検出およびセグメント化ヘッドから特徴を抽出することができる。
このモデルは、我々のベンチマーク済みでオープンな舗装救難データセットで非常によく機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:28:06 GMT)
CUTS: A Framework for Multigranular Unsupervised Medical Image
Segmentation [8.6] 医用画像セグメンテーションのための完全教師なしディープラーニングフレームワークCUTS(Contrastive and Unsupervised Training for Multi-granular Medical Image)を提案する。
まず、画像内コントラスト損失と局所パッチ再構築の目的により、画像特異的な埋め込みマップを生成する。
網膜基底画像と2種類の脳MRI画像にCUTSを適用して、異なるスケールで構造やパターンを規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:31:52 GMT)
Simplicity Level Estimate (SLE): A Learned Reference-Less Metric for
Sentence Simplification [8.5] 文単純化のための学習評価基準(SLE)を提案する。
SLEは単純さに重点を置いており、人間の判断と相関して既存の指標のほとんどを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:49:10 GMT)
Eliciting Model Steering Interactions from Users via Data and Visual
Design Probes [8.5] ドメインの専門家は、機械学習(ML)モデルを作業に組み込むために、自動化データサイエンスツールをますます活用しています。
これらの専門家にとって、セマンティックなインタラクションは、技術的な詳細を掘り下げることなく、MLモデルをガイドし、洗練するためのアクセス可能な道を提供することができる。
本研究では,MLの専門知識を持つ専門家が意味的相互作用を用いて,単純な分類モデルを更新する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:34:02 GMT)
Towards Robust Multi-Modal Reasoning via Model Selection [8.4] LLMはエージェントの"脳"として機能し、協調的な多段階タスク解決のための複数のツールを編成する。
我々はテスト時に無視できるランタイムオーバーヘッドを持つプラグインとして、$textitM3$フレームワークを提案する。
実験の結果,我々のフレームワークは,ユーザ入力とサブタスク依存の両方を考慮した動的モデル選択を可能にすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:06:18 GMT)
The Impact of Explanations on Fairness in Human-AI Decision-Making:
Protected vs Proxy Features [8.4] 説明は、人間とAIチームがより公平な意思決定のバイアスに対処するのに役立ちます。
モデルフェアネスに対する参加者の認識に及ぼす保護的・代理的特徴の有無の影響について検討した。
説明は直接バイアスを検出するのに役立つが、間接バイアスは検出しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:00:16 GMT)
Learning from Guided Play: Improving Exploration for Adversarial
Imitation Learning with Simple Auxiliary Tasks [8.3] 本研究は, 探索における標準的, ナイーブなアプローチが, 最適な局所的最大値として表れることを示す。
複数の探索的補助的タスクのエキスパートによるデモンストレーションを活用するフレームワークであるLfGP(Learning from Guided Play)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:47:53 GMT)
A New Approach Towards Autoformalization [8.2] オートフォーマル化(Autoformalization)は、自然言語をプログラムで検証可能な形式言語に変換するタスクである。
研究論文は大量の背景と文脈を必要とする。
本稿では,研究レベルの数学の自己形式化に取り組み,タスクをより容易に,より親しみやすいサブタスクに分割する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 00:50:24 GMT)
Interpreting Reward Models in RLHF-Tuned Language Models Using Sparse
Autoencoders [8.2] 本稿では,RLHFを用いた大規模言語モデルにおける学習報酬関数の解釈手法を提案する。
自己エンコーダ隠れ空間を比較することにより、学習した報酬モデルの精度を反映した特徴を識別する。
これは、学習した報酬を解釈するためのスパースオートエンコーダの最初の応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:36:03 GMT)
Local Graph Clustering with Noisy Labels [8.1] 本稿では,ノード情報追加のプロキシとしてノイズの多いノードラベルを用いた局所グラフクラスタリングを提案する。
この設定では、ノードはクラスタのアフィリエイトに基づいて初期バイナリラベルを受け取る。
属性グラフから数個のサンプルを用いて,信頼性の高いノードラベルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 04:37:15 GMT)
Hyp-UML: Hyperbolic Image Retrieval with Uncertainty-aware Metric
Learning [8.0] 画像検索のための不確実性を考慮したメトリクス学習を用いたハイパーボリック画像の埋め込みを開発する。
本稿では,一般的なコントラスト学習と従来のマージンに基づく距離学習の2種類の不確実性を考慮した距離学習を提案する。
我々は,提案アルゴリズムが最先端の結果が得られることを示すため,広範囲な実験的検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:00:06 GMT)
Direction-Oriented Visual-semantic Embedding Model for Remote Sensing
Image-text Retrieval [8.0] 本稿では,視覚と言語の関係を考察するため,方向指向型ビジュアル・セマンティック・エンベディング・モデル(DOVE)を提案する。
我々は、単一の視覚的依存を減らすためにグローバルな視覚意味制約を利用し、最終的な視覚的およびテキスト的表現の外部制約として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:28:47 GMT)
Beyond Sharing Weights in Decoupling Feature Learning Network for UAV
RGB-Infrared Vehicle Re-Identification [7.9] 無人航空機(UAV)をベースとしたクロスモダリティ車両のRe-IDは、ビデオ監視と公共セキュリティにおいて注目を集めている。
我々はUAVクロスモダリティ・ビークル・Re-ID(UCM-VeID)という,16015RGBと13913赤外画像の753のIDを含むクロスモダリティ車両Re-IDベンチマークを考案した。
そこで本研究では,ハイブリッドウェイトデカップリングネットワーク(HWDNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 04:12:43 GMT)
Question Answering for Electronic Health Records: A Scoping Review of
datasets and models [7.8] 患者関連データに関する質問回答システム(QA)は、臨床医と患者の両方を支援することができる。
患者データはElectronic Health Records(EHRs)に保存される。
本研究は, EHRに対するQAに関する既存研究の方法論的検討を目的としたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:56:53 GMT)
GraphAlign: Enhancing Accurate Feature Alignment by Graph matching for
Multi-Modal 3D Object Detection [7.7] LiDARとカメラは、自律運転における3Dオブジェクト検出のための補完センサーである。
グラフマッチングによる3次元物体検出のためのより正確な特徴アライメント戦略であるGraphAlignを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:06:31 GMT)
Evaluation of ChatGPT-Generated Medical Responses: A Systematic Review
and Meta-Analysis [7.6] ChatGPTのような大規模言語モデルは、医療領域でますます研究されている。
本研究の目的は,ChatGPTの医学的パフォーマンスを評価する上で利用可能な証拠を要約することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:26:26 GMT)
Concealed Electronic Countermeasures of Radar Signal with Adversarial
Examples [7.5] レーダ信号を含む電子的対策は現代の戦争の重要な側面である。
従来の電子対策技術は、通常、大規模な干渉信号を加えて干渉効果を確実にし、攻撃があまりに明白すぎる可能性がある。
近年,この問題を効果的に解決できるAIベースの攻撃手法が出現しているが,攻撃シナリオは時間領域レーダ信号の分類に限られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:53:44 GMT)
Spread Control Method on Unknown Networks Based on Hierarchical
Reinforcement Learning [7.4] 本稿では,ネットワーク構造探索と疫病対策のための階層的強化学習フレームワークを提案する。
提案するフレームワークには,ポリシ選択モジュール,探索モジュール,削除モジュールの3つのモジュールがある。
シミュレーションの結果,提案手法はベースライン法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:26:55 GMT)
Neural Sampling in Hierarchical Exponential-family Energy-based Models [7.4] 本稿では,推論と学習のダイナミクスを捉える階層的指数族エネルギーベース(HEE)モデルを提案する。
我々は、神経適応が運動量項として機能し、推論過程を著しく加速することを示した。
機械学習のコミュニティにとって、我々のモデルは共同生成や限界生成によって観察を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:56:02 GMT)
Dynamic Subgoal-based Exploration via Bayesian Optimization [7.3] スパース・リワードナビゲーション環境における強化学習は困難であり、効果的な探索の必要性を生じさせる。
本稿では,動的サブゴールに基づく探索手法のクラスを効率的に探索する,費用対効果を考慮したベイズ最適化手法を提案する。
実験により、新しいアプローチは、多くの問題領域で既存のベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:27:48 GMT)
RFAConv: Innovating Spatial Attention and Standard Convolutional
Operation [7.3] RFA(Receptive-Field Attention)と呼ばれる新しい注意機構を提案する。
RFAは受容場空間的特徴に重点を置いているが、大規模な畳み込みカーネルに対して効果的な注意重みを与える。
計算コストとパラメータのほとんど無視可能な増加を提供すると同時に、ネットワーク性能も大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:31:50 GMT)
Sentinel: An Aggregation Function to Secure Decentralized Federated
Learning [7.2] 本研究は,分散型フェデレートラーニング(DFL)における毒殺対策戦略であるSentinelを紹介する。
センチネルは多様なデータセットと様々な毒殺攻撃タイプと脅威レベルで評価され、標的外および標的の毒殺攻撃に対する最先端のパフォーマンスが改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:45:18 GMT)
Intelligent Scoliosis Screening and Diagnosis: A Survey [7.0] 中国では初等・中等教育のスコリシス患者が500万人を超えている。
発生率は3%から5%程度で、毎年増加している。
本報告では,コンピュータによる側頭症スクリーニングと診断を体系的に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:51:51 GMT)
Electrical and thermal control of Fabry-P\'{e}rot cavities mediated by
Casimir forces [7.0] 本稿では,Fabry-P'erot(FP)キャビティをカシミール力によって積極的に制御可能であることを示す。
その結果、キャビティの共振波長を光距離で数十ナノメートルにシフトすることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:09:14 GMT)
A Golden Age: Conspiracy Theories' Relationship with Misinformation
Outlets, News Media, and the Wider Internet [6.9] 我々は、5つの陰謀論に特化した755の異なる陰謀論ウェブサイトを特定し、公開する。
それぞれのセットが、同じ外部ドメインにハイパーリンクされることがよくあります。
ニュースメディアの役割を調べると、報道機関は陰謀論のウェブサイトに偽情報のハイパーリンクを広めることが知られているだけでなく、真正なニュースサイトよりも頻繁に行われていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:39:39 GMT)
A Systematic Evaluation of Automated Tools for Side-Channel Vulnerabilities Detection in Cryptographic Libraries [6.8] 文献を調査し,34のサイドチャネル検出フレームワークの分類を行った。
次に、5つの有望な検出ツールの選択に基づいて、代表的な暗号操作のベンチマークを構築しました。
最近公開されたサイドチャネル脆弱性の分類を提供する。
既存のツールでは,SIMD命令のサポートの欠如,暗黙のフロー,内部シークレット生成など,さまざまな理由から脆弱性を見つけるのに苦労しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:18:26 GMT)
A Generic Software Framework for Distributed Topological Analysis
Pipelines [6.8] 本稿では,分散メモリモデルにおけるトポロジカル解析パイプラインをサポートするためのソフトウェアフレームワークを提案する。
私たちは、Topology ToolKit (TTK)の中で、MPIモデルでフレームワークをインスタンス化した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:57:32 GMT)
Self-supervised visual learning for analyzing firearms trafficking
activities on the Web [6.7] RGB画像からの視覚銃の自動分類は、公共空間のセキュリティ、情報収集、法執行機関の調査に応用するための重要な現実世界の課題である。
これは、オープンソースのインテリジェンスからビッグデータを分析することによって、犯罪者の銃身売買ネットワークを識別しようとするシステムの重要なコンポーネントとして機能する。
ビジュアルトランスフォーマー(ViT)ニューラルアーキテクチャも、自己監視学習(SSL)アプローチも、この重要なタスクでは評価されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:47:55 GMT)
Transformer Choice Net: A Transformer Neural Network for Choice
Prediction [6.7] 我々は,複数の選択を予測できるニューラルネットワークアーキテクチャであるTransformer Choice Netを開発した。
トランスフォーマーネットワークは、顧客の特徴やアイテムだけでなく、コンテキストも考慮し、このタスクに特に適していることがわかりました。
本アーキテクチャは,文献の先行するモデルと比較して,一様に優れた予測性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:54:10 GMT)
TransUPR: A Transformer-based Uncertain Point Refiner for LiDAR Point
Cloud Semantic Segmentation [6.6] 本稿ではトランスUPR(Transformer-based certain point refiner)を提案する。
我々のTransUPRは最先端のパフォーマンス、すなわちSemantic KITTIベンチマーク上の68.2%のIntersection over Union(mIoU)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 05:43:45 GMT)
The expressive power of pooling in Graph Neural Networks [6.5] グラフプーリングがグラフニューラルネットワーク(GNN)の表現性に与える影響について検討する。
プーリング演算子がMP層の表現力を完全に維持できる十分な条件を導出する。
本稿では,プール層を備えたGNNの表現力を実証的に検証するための実験装置を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:55:24 GMT)
PU-Ray: Point Cloud Upsampling via Ray Marching on Implicit Surface [6.5] 本稿では,問合せ線毎の深さ予測を行うため,任意のレートで線に基づくアップサンプリング手法を提案する。
この方法は、暗黙的な表面学習によりより正確で安定した光深度予測を実現するために、光マーチングアルゴリズムをシミュレートする。
結果は、異なる領域にまたがる手法の汎用性と、限られた計算資源とトレーニングデータを用いたトレーニングシナリオを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:45:03 GMT)
Optimizing Odia Braille Literacy: The Influence of Speed on Error
Reduction and Enhanced Comprehension [6.5] この研究は、理解の難しさや、彼らが遭遇する可能性のあるエラーの読み方についても調査することを目的としている。
14歳から16歳までの9年生から10年生の6人が研究に参加した。
研究によると、読み出し速度と読み出し誤差の間には顕著な相関関係があった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:36:46 GMT)
Expanding the Vocabulary of BERT for Knowledge Base Construction [6.4] 国際セマンティックウェブ会議2023で「事前学習言語モデルによる知識ベース構築」の課題が開催された。
私たちの焦点は、パラメータを最大10億に制限する課題のトラック1にありました。
本稿では,知識ベース構築のための語彙拡張BERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:52:46 GMT)
Reinforcement Learning of Display Transfer Robots in Glass Flow Control
Systems: A Physical Simulation-Based Approach [6.2] フロー制御システムは製造システムの生産能力を高めるための重要な概念である。
フロー制御に関するスケジューリング最適化問題を解決するため、既存の手法はドメイン・ヒューマン・エキスパートによる設計に依存している。
本稿では,物理シミュレーション環境を実装し,ディスプレイ製造における移動ロボットを用いた現実的なフロー制御システムの設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:10:29 GMT)
Beyond the Pandemic: Transforming Software Development with the IJARS
Model for Wellbeing and Resilience [6.2] この記事では、学んだ教訓を掘り下げて、開発者の幸福の重要性を強調します。
アジャイルの価値、メンタルヘルスのイニシアチブ、ディスラプションから学ぶことを強調することで、私たちは、職場の作り直しを提唱します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:38:18 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） (Thu, 12 Oct 2023 04:47:45 GMT)
Recovery of phase constant from two-photon interference pattern by phase
retrieval algorithm [6.1] 本研究は,位相回復アルゴリズムの新たな適用方向を見出した。
2光子干渉を用いた高次分散測定のためのアルゴリズムツールを提供する。
より高分解能で位相感度の量子トモグラフィーの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:32:59 GMT)
Kernel Density Bayesian Inverse Reinforcement Learning [6.0] 逆強化学習(IRL)は、エージェントの行動を観察して報酬関数を推測する強力なフレームワークである。
本稿では、条件付きカーネル密度推定を用いて、その可能性を直接近似するカーネル密度ベイズIRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 23:04:25 GMT)
AirIMU: Learning Uncertainty Propagation for Inertial Odometry [6.0] IMUに固有の非線形性をカプセル化する学習ベース手法を開発した。
また、共分散の正確な伝播をデータ駆動方式で保証する。
本手法は慣性オードメトリーの先進的発展の基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:56:33 GMT)
A Carbon Tracking Model for Federated Learning: Impact of Quantization
and Sparsification [5.7] フェデレートラーニング(FL)手法は効率的なコミュニケーション技術を採用し、エッジデバイスに機械学習タスクを分散させる。
本稿では,FLシステムのエネルギーおよび炭素フットプリントへの影響をリアルタイムにモニタリングするためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:20:03 GMT)
L2P: Learning to Place for Estimating Heavy-Tailed Distributed Outcomes [5.7] Learning to Placeは、学習のためのインスタンス間のペアワイズな関係を利用する。
L2Pは、重み付けされた結果分布を再現する精度と能力の点で競合するアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:19:09 GMT)
Machine Learning Who to Nudge: Causal vs Predictive Targeting in a Field
Experiment on Student Financial Aid Renewal [5.7] 53,000人以上の大学生を対象に,大規模フィールド実験におけるターゲットの価値を分析した。
中間ベースライン結果のターゲティングが最も効果的であるのに対して,低ベースライン結果のターゲティングは有害であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:08:45 GMT)
Memorization with neural nets: going beyond the worst case [5.7] 実際には、ディープニューラルネットワークはトレーニングデータを簡単に補間できることが多い。
しかし、実世界のデータについては、暗記能力によって提案されるよりもネットワークサイズが小さいような良質な構造の存在を直感的に期待する。
2つのクラスを持つ固定有限データセットを与えられた場合、高い確率で3層ニューラルネットワークを時間内に補間する単純なランダム化アルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:55:28 GMT)
A Benchmarking Protocol for SAR Colorization: From Regression to Deep
Learning Approaches [5.6] 本稿では,SARのカラー化に対する教師あり学習に基づくアプローチの完全な研究ラインを提案する。
提案手法は,合成色SAR画像を生成するプロトコル,いくつかのベースライン,およびSAR色化のための条件付き生成逆ネットワーク(cGAN)に基づく効果的な方法を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:31:20 GMT)
ClimateBERT-NetZero: Detecting and Assessing Net Zero and Reduction
Targets [5.6] 我々は、企業、国家、地域のネットゼロと削減目標を自動的に検出する新しいツールを作成します。
自然言語分類器であるClimateBERT-NetZeroをトレーニングしてリリースし、テキストがネットゼロか縮小ターゲットかを検出する。
本実験では, ネットゼロと排出削減目標を大規模に抽出し, 解析するための有望な経路を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:43:27 GMT)
A Symmetry-Aware Exploration of Bayesian Neural Network Posteriors [5.5] 現代のディープニューラルネットワーク(DNN)の重みの分布は、非常に高次元性のため、顕著に複雑である。
本稿では,BNNの後部分布を大規模に調査し,その研究を現実の視覚タスクやアーキテクチャに拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:45:13 GMT)
Generative Intrinsic Optimization: Intrisic Control with Model Learning [5.4] そこで本稿では,相互情報と力学モデルの推定に必要な量を共同で学習するための変分手法を提案する。
我々のアプローチは最適政策への収束を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:50:37 GMT)
Core-sets for Fair and Diverse Data Summarization [5.4] フェアネス/パーティション制約下での多様性最大化処理のコアセット構築アルゴリズムについて検討する。
本論文では,データセットのサイズとアスペクト比によらずに大きさが依存する,第1の定数係数コアセットw.r.t.和対ペアワイズ距離を示す。
特に、制約付き多様性を適用して、メッセージの正確性を考慮に入れた時間付きメッセージの集合を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:24:02 GMT)
A Homomorphic Encryption Framework for Privacy-Preserving Spiking Neural
Networks [5.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は人間の脳の振る舞いを模倣し、効率を改善しエネルギー消費を減らす。
ホモモルフィック暗号化(HE)は、暗号データを復号することなく計算を実行できるソリューションを提供する。
この研究では、Brakerski/Fan-Vercauteren(BFV)暗号化スキームを用いて、従来のディープニューラルネットワーク(DNN)とSNNを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:49:58 GMT)
RT-SRTS: Angle-Agnostic Real-Time Simultaneous 3D Reconstruction and
Tumor Segmentation from Single X-Ray Projection [5.2] RT-SRTSはマルチタスク学習(MTL)に基づく1つのネットワークに3Dイメージングと腫瘍セグメンテーションを統合する
術式は上顎3次元再建に留まらず,寛解性腫瘍分節術を施行した。
同時再建と分節は70ミリ秒で完了し,リアルタイム腫瘍追跡に必要な時間しきい値よりも有意に高速であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:10:12 GMT)
Jigsaw: Supporting Designers in Prototyping Multimodal Applications by
Assembling AI Foundation Models [5.2] Jigsawは、基礎モデルを表現するメタファーとしてパズルピースを使用するプロトタイプシステムである。
設計者は、互換性のあるパズルを組み立てることで、様々なモダリティで異なる基礎モデル機能を組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:57:57 GMT)
CheXmask: a large-scale dataset of anatomical segmentation masks for
multi-center chest x-ray images [5.2] 均一および微細な解剖学的アノテーションを用いた胸部X線マルチセンターセグメンテーションデータセットを提案する。
提案手法はHybridGNetモデルを用いて,一貫性と高品質なセグメンテーションを保証する。
このデータセットは、より広い科学コミュニティにとって貴重なリソースである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:25:26 GMT)
Worst-Case Morphs using Wasserstein ALI and Improved MIPGAN [5.2] GANの潜在空間から画像空間へのマッピングには3つのネットワークが必要である。
これら3つのネットワークは、スクラッチから同時にトレーニングできる(逆学習推論)か、あるいは、画像がテキスト事前学習されたGANモデルの潜在空間にマッピングされるネットワーク(逆GAN)をトレーニングすることができる。
後者の場合、ネットワークは連続的にトレーニングされるので、デコーダは、GANトレーニング中にデコーダが学んだモデルに関係なくてはいけない。
2つの異なるアプローチを比較し、同時に3つのネットワークをトレーニングするのに余分な労力がかかるかどうかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:40:24 GMT)
On Regularized Sparse Logistic Regression [5.2] 本稿では,$ell$regularized logistic regressionを解くための統一フレームワークを提案する。
我々の実験は、我々の実験を低コストで効果的に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:27:46 GMT)
A scaled local gate controller for optically addressed qubits [5.1] そこで本研究では,市販部品をベースとした光変調器システムについて述べる。
変調器は46dBの絶滅率を達成し、最寄りのクロストークは44$dB、ビーム間隔は4.6Wである。
このアプローチは、任意の光アドレス量子ビットプラットフォームにおいて、クロストーク誤り率の低いゲートの局所アドレッシングに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:30:27 GMT)
Self-supervised Learning for Segmentation and Quantification of Dopamine
Neurons in Parkinson's Disease [4.9] パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、ヒトで2番目に多い神経変性疾患である。
スタスタティア・ニグラのドーパミン作動性ニューロン数を数えることは、PD動物モデルにおける薬物効果を評価する上で最も重要な指標の1つである。
PD動物モデルにおけるドーパミン作動性ニューロンのセグメンテーションと定量化のための自己教師型学習に基づくエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 23:50:05 GMT)
A Deep Learning Framework for Spatiotemporal Ultrasound Localization
Microscopy [4.8] 本研究は,高マイクロバブル濃度の超音波取得から高密度血管網を復元するDeep Learningアプローチを提案する。
2光子顕微鏡から分割した現実的なマウス脳微小血管ネットワークは、3次元畳み込みニューラルネットワークのトレーニングに使用された。
3D-CNNのアプローチは、データの一部とインビボでのラット脳獲得を用いて、シリコで検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:58:01 GMT)
Detecting and Fixing Violations of Modification Terms in Open Source
Licenses during Forking [4.7] まず、47のオープンソースライセンスで修正条項を実証的に特徴付けます。
この研究に触発されて、私たちはLiVoを設計し、フォーク中のオープンソースライセンスの修正条項の違反を自動的に検出し、修正します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:37:06 GMT)
Finite-Size Security for Discrete-Modulated Continuous-Variable Quantum
Key Distribution Protocols [4.6] 本稿では,一般的なDM CV-QKDプロトコルに対して,独立かつ同一に分散された集団攻撃に対する構成可能な有限サイズセキュリティ証明を提案する。
我々は、セキュア鍵レートの厳密な下限を計算するために、数値的なセキュリティ証明手法を拡張し、適用する。
その結果,少なくとも72kmの伝送距離で実験可能な条件下では,セキュアな有限サイズ鍵レートが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:13:01 GMT)
MLP-AMDC: An MLP Architecture for Adaptive-Mask-based Dual-Camera
snapshot hyperspectral imaging [4.6] Coded Aperture Snaptral Imaging (CASSI) システムは、Hyper-Spectral Image (HSI) を動的に取得する従来の手法よりも優れている。
既存の高品質な再構築アルゴリズムは、再構築が遅いため、オフラインでしか情報を再構築できない。
本稿では,アダプティブマスクをベースとしたRCGカメラをマルチモーダル入力として導入し,再現性の向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:14:02 GMT)
Training Generative Question-Answering on Synthetic Data Obtained from
an Instruct-tuned Mo [4.5] 本稿では,質問応答系を学習するための簡易かつ費用対効果の高いデータ合成手法を提案する。
トレーニングでは、微調整のGPTモデルは英語のような資源に富む言語では一般的であるが、十分な問合せペアが不足しているため、英語以外の言語では困難になる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:46:07 GMT)
A Neural-preconditioned Poisson Solver for Mixed Dirichlet and Neumann
Boundary Conditions [4.5] 混合境界条件を持つポアソン方程式に対するニューラルプレコンディション付き反復解法を提案する。
我々の解法の中核は、離散構造格子ラプラス作用素の逆を近似するように訓練されたニューラルネットワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:51:28 GMT)
Building Privacy-Preserving and Secure Geospatial Artificial
Intelligence Foundation Models [4.5] GeoAIファウンデーションモデルは、十分に議論されていない、あるいは現在までに対処されていない、深刻なプライバシとセキュリティ上のリスクを生じさせる可能性がある。
本稿では,GeoAIファンデーションモデルのライフサイクルを通じて,潜在的なプライバシとセキュリティリスクを紹介する。
我々は,GeoAIファンデーションモデルの開発を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:40:07 GMT)
Security Considerations in AI-Robotics: A Survey of Current Methods,
Challenges, and Opportunities [4.5] 本稿では,AI-ロボティクスシステムにおけるセキュリティ問題への対処の必要性から,3次元にわたる包括的調査と分類について述べる。
まず、潜在的な攻撃面を調査し、防御戦略を緩和することから始める。
次に、依存関係や心理的影響などの倫理的問題や、これらのシステムに対する説明責任に関する法的懸念を掘り下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:54:20 GMT)
Getting Bored of Cyberwar: Exploring the Role of Low-level Cybercrime
Actors in the Russia-Ukraine Conflict [4.4] 我々は358kのウェブ偽装攻撃、1.7MのDDoS攻撃と1764のHackフォーラムの2つの国について分析した。
この論争は短期間ではあるが、低レベルのサイバー犯罪俳優たちの注目を集めた。
現在進行中のハイブリッド戦争におけるこれらのプレイヤーの役割はマイナーであり、国家が支援する作戦において、永続的で動機づけられた「ハックティビスト」から分離されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:07:40 GMT)
Splicing Up Your Predictions with RNA Contrastive Learning [4.4] 我々は、代替スプライシング遺伝子複製によって生成された機能配列間の類似性を利用して、対照的な学習手法をゲノムデータに拡張する。
RNA半減期やリボソーム負荷予測などの下流タスクにおけるそれらの有用性を検証する。
学習された潜在空間の探索は、我々の対照的な目的が意味論的に意味のある表現をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:51:25 GMT)
Performativity and Prospective Fairness [4.4] 本稿では,因果的下流結果変数に対するアルゴリズム的効果に着目した。
我々は、このような政策が労働市場の男女不平等を悪化させるかどうかを予測する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:18:13 GMT)
Observation of the Quantum Zeno Effect on a NISQ Device [4.3] 我々は,IBMの量子体験デバイス上で1量子ビット上の量子ゼノ効果(QZE)を,複数の測定値の影響下で検討した。
いずれの場合も、QZEの発生は、測定回数による生存確率の増加として観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:27:46 GMT)
"SegLoc": Study on Novel Visual Self-supervised Learning Scheme (Segment
Localization) Tailored for Dense Prediction Tasks of Security Inspection
X-ray Images [4.3] コンピュータビジョンにおけるSSLは、比較的軌道に留まることができない。
本研究では,セキュリティX線画像におけるセマンティックセグメンテーションの密集予測タスクについて検討した。
我々のモデルであるSegLocは、対照的な学習の最も難しい欠点の1つ、すなわち、偽陰性な埋め込みのペアに対処することに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:42:17 GMT)
The Impact of Time Step Frequency on the Realism of Robotic Manipulation
Simulation for Objects of Different Scales [4.2] 本研究は,ロボット操作シミュレーションの精度に及ぼす時間ステップ周波数とコンポーネントスケールの影響を評価する。
小型物体の時間ステップ周波数の増大はシミュレーション精度を向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:27:01 GMT)
A Novel Defocus-Blur Region Detection Approach Based on DCT Feature and
PCNN Structure [4.1] 本研究では、離散コサイン変換(DCT)係数とPCニューラルネット(PCNN)構造に基づく新しいハイブリッド検出手法を提案する。
視覚的および定量的評価は、提案手法が参照アルゴリズムの精度と効率において優れていたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:58:10 GMT)
Statistical Mechanics of Monitored Dissipative Random Circuits [4.1] モニタされたランダム回路のクラスに対する消散の影響について検討する。
モニタリングされた測定と散逸体制の合同行動は、短時間、中間時間、定常状態の挙動をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:04:22 GMT)
Erasure conversion in a high-fidelity Rydberg quantum simulator [4.0] 我々は、Rydberg量子シミュレータを用いて、消去変換と高忠実なベル状態生成を示す。
消去誤差が観測されたデータを抽出すると、ベル状態生成フィデリティが$geq 0.9971+10_-13$となり、残状態準備エラーの修正時に$geq0.9985+7_-12$に改善される。
我々の研究は、Rydbergをベースとしたエンタングルメントが$sim 0.999$体制で忠実に到達できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:58:42 GMT)
Soundify: Matching Sound Effects to Video [3.9] 本稿では,映像と音声のマッチングを支援するシステムSoundifyについて述べる。
ビデオが与えられたら、Soundifyは一致した音を特定し、ビデオに音を同期させ、パンニングとボリュームを動的に調整して空間オーディオを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:57:51 GMT)
The Uncertainty-based Retrieval Framework for Ancient Chinese CWS and
POS [3.9] 本稿では,古漢語と音声タグの枠組みを提案する。
一方,文節意味論を捉えようとする一方で,ベースラインモデルの不確実なサンプルを再予測する。
我々のアーキテクチャの性能は、CRFやJiayanのような既存のツールで事前訓練されたBERTよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:55:44 GMT)
Optimizing Convolutional Neural Networks for Chronic Obstructive
Pulmonary Disease Detection in Clinical Computed Tomography Imaging [3.8] 計算トモグラフィ(CT)画像上で、手動調整と自動ウィンドウ設定最適化(WSO)について検討する。
各画像に対して、強度値を手動で気腫窓設定と「フルレンジ」窓設定にクリップした。
DenseNetは最も効率的なバックボーンであり、WSOのない平均AUCは0.80[0.76, 0.85]に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:47:22 GMT)
Divide and Conquer for Combinatorial Optimization and Distributed
Quantum Computation [3.8] 本稿では、大規模最適化問題を分散量子アーキテクチャにマッピングするハイブリッド変分法である量子除算法(QDCA)を紹介する。
これはグラフ分割と量子回路切断の組み合わせによって達成される。
我々は、最大独立集合問題のインスタンス上でQDCAをシミュレートし、類似の古典的アルゴリズムよりも優れた性能が得られることを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:41:35 GMT)
Volumetric Medical Image Segmentation via Scribble Annotations and Shape
Priors [3.8] 本稿では,3次元異方性画像セグメント化に取り組むスクリブルベースボリューム画像セグメント化Scribble2D5を提案する。
これを実現するために,提案するラベル伝搬モジュールを用いて2.5D注目UNetを拡張し,スクリブルからのセマンティック情報を拡張する。
また,未ペアセグメント化マスクの形状事前情報を組み込んだオプションアドオンコンポーネントを提案し,モデル精度をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:17:14 GMT)
DOCTOR: A Multi-Disease Detection Continual Learning Framework Based on
Wearable Medical Sensors [3.6] ウェアラブル医療センサ(WMS)に基づく多相検出連続学習フレームワークであるDOCTORを提案する。
マルチヘッドディープニューラルネットワーク(DNN)とリプレイスタイルのCLアルゴリズムを採用している。
平均テスト精度は1.43倍、F1スコアは1.25倍、後方転送は0.41倍である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:45:38 GMT)
GameGPT: Multi-agent Collaborative Framework for Game Development [3.5] 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、ソフトウェア開発プロセスの自動化と高速化の能力を示した。
本稿では,ゲーム開発を自動化するマルチエージェント協調フレームワークGameGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:31:43 GMT)
Improving Emotional Expression and Cohesion in Image-Based Playlist
Description and Music Topics: A Continuous Parameterization Approach [3.5] 画像ベースプラットフォームにおけるテキスト生成には、テキストスタイルの精密な制御と感情表現の導入が必要である。
既存のアプローチは、しばしば生成されたテキストの外部要素の割合を制御するのに役立ちます。
本研究は,これらの制約を克服するために,制御されたテキスト生成のための連続化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:10:37 GMT)
Polynomial Time Cryptanalytic Extraction of Neural Network Models [3.3] ReLUベースのディープニューラルネットワークに対する最新の攻撃は、Crypto 2020で発表された。
新しい手法により、ReLUベースのニューラルネットワークの実際のパラメータをすべて任意に高精度に抽出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:44:41 GMT)
A Lightweight Calibrated Simulation Enabling Efficient Offline Learning
for Optimal Control of Real Buildings [3.3] 強化学習モデルを学習するためのシミュレーションに基づく新しい手法を提案する。
当社のオープンソースシミュレーターは軽量で、ビルからのテレメトリによってキャリブレーションされ、より高い忠実度に到達しています。
このアプローチは多くの建物に拡張可能な実世界のRL制御システムを実現するための重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:56:23 GMT)
How to effectively train an ensemble of Faster R-CNN object detectors to
quantify uncertainty [3.2] 本稿では,地域提案ネットワーク (RPN)citehttps://doi.org/10.48550/arxiv.1506.01497を提案する。
このアプローチは、すべての$n$モデルをアンサンブルで完全にトレーニングする簡単な方法よりもはるかに高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:04:16 GMT)
Generative modeling of time-dependent densities via optimal transport
and projection pursuit [3.1] 本稿では,時間的モデリングのための一般的なディープラーニングアルゴリズムの代替として,安価に提案する。
我々の手法は最先端の解法と比較して非常に競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:52:37 GMT)
Unsupervised Learning of Object-Centric Embeddings for Cell Instance
Segmentation in Microscopy Images [3.0] オブジェクト中心埋め込み(OCE)を導入する。
OCEはイメージパッチを埋め込み、同じオブジェクトから取得したパッチ間のオフセットが保存される。
画像パッチ間の空間オフセットを予測する自己教師型タスクにより,OCEを学習できることを理論的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:59:50 GMT)
An interpretable neural network-based non-proportional odds model for
ordinal regression [3.0] 本研究では,直交回帰のための解釈可能なニューラルネットワークに基づく非局所奇数モデル(N$3$POM)を提案する。
N$3$POMは、正規回帰に対する従来のアプローチとはいくつかの点で異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:57:45 GMT)
A Comprehensive Survey of Document-level Relation Extraction (2016-2023) [3.0] 文書レベルの関係抽出(DocRE)は自然言語処理(NLP)研究の活発な領域である
本稿では,この分野における最近の進歩を包括的に概観し,文レベルの関係抽出と比較して,その適用方法の相違点を明らかにすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:39:39 GMT)
Learning Collaborative Information Dissemination with Graph-based
Multi-Agent Reinforcement Learning [3.0] 本稿では,より分散化され,効率的で協調的なソリューションを実現するために,MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)アプローチを提案する。
本稿では,各エージェントが個別にメッセージを決定する権限を付与する情報拡散のための部分観測ゲーム(POSG)の定式化を提案する。
我々のアプローチは、学習された協調的な情報発信を通じて、現実世界の放送通信インフラのレジリエンスを支援するための第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:57:52 GMT)
Quantum-Enhanced Forecasting: Leveraging Quantum Gramian Angular Field
and CNNs for Stock Return Predictions [3.0] 我々はQuantum Gramian Angular Field (QGAF) という時系列予測手法を提案する。
このアプローチは、時系列分類と予測の精度を高めることを目的として、量子コンピューティング技術の利点とディープラーニングを融合する。
CNNトレーニングに適した2次元画像にストックリターン時系列データを変換した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:04:09 GMT)
Histogram- and Diffusion-Based Medical Out-of-Distribution Detection [2.9] ヒストグラム法と拡散法を組み合わせたパイプラインを提案する。
提案手法は, ぼかしおよびバイアス場サンプルに敏感であるが, 解剖学的変形, 黒スライス, スワップパッチによる課題に直面している。
これらの結果から,医用画像のOOD検出におけるDDPMの性能向上にはさらなる研究が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:26:48 GMT)
BaSAL: Size Balanced Warm Start Active Learning for LiDAR Semantic
Segmentation [2.9] 既存のアクティブラーニング手法は、LiDARセマンティックセグメンテーションに固有の重大クラス不均衡を無視している。
本研究では,各オブジェクトクラスが特徴的サイズであることを示す観測結果に基づいて,サイズバランスの取れたウォームスタートアクティブラーニングモデルBaSALを提案する。
その結果,初期モデルの性能を大きなマージンで改善できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 05:03:19 GMT)
Seeing-Eye Quadruped Navigation with Force Responsive Locomotion Control [2.8] 目を見つめるロボットは、視覚障害者を導くのに役立つツールであり、大きな社会的影響をもたらす可能性がある。
実際のガイドドッグ設定で頻繁に発生する、人間からの外部タグは誰も考慮しなかった。
目隠しされた人間を持つ現実の四足歩行ロボットに、我々の完全な視線ロボットシステムを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:48:22 GMT)
Quantum control of classical motion: piston dynamics in a Rabi-coupled
Bose-Einstein condensate [2.7] 古典的なピストンと自己相互作用する擬似スピン1/2ボース=アインシュタイン凝縮体からなるハイブリッド古典量子系の力学を探求する。
本研究では, 凝縮体の量子圧力によるピストン移動によって生じる機械的作用について検討する。
本稿では,ラビ場の時間依存方向を最適に設計することにより,ピストンの位置と速度を制御できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:20:43 GMT)
NECO: NEural Collapse Based Out-of-distribution detection [2.5] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データは、モデル過信による機械学習において重要な課題である。
我々は,OOD検出のための新しいポストホック手法であるNECOを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:42:55 GMT)
Reset It and Forget It: Relearning Last-Layer Weights Improves Continual
and Transfer Learning [2.5] この研究は、継続学習と転帰学習をより良く示す表現につながる単純な事前学習メカニズムを特定する。
最後の層における重みの繰り返しのリセットは、私たちが「ザッピング」と呼ぶもので、元々はメタコンチネンタル・ラーニング(メタコンチネンタル・ラーニング)の手順のために設計されていた。
メタラーニングと継続学習の両以上の多くの環境で驚くほど適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:52:14 GMT)
Understanding Sparse Feature Updates in Deep Networks using Iterative
Linearisation [2.3] 本稿では,より大規模で深いネットワークが一般化する理由を解明する実験ツールとして,反復線形化学習法を考案する。
様々なケースにおいて、反復線形化トレーニングは、標準トレーニングと同程度に驚くほど機能することを示す。
また、優れたパフォーマンスには機能学習が不可欠であることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:44:42 GMT)
A Study of Rarely Appeared Instructions in an Executable Binary [2.3] 実行可能バイナリは通常、多数のマシン命令を含む。
本研究では,このような稀な命令を情報源レベルで詳細な解析により検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:22:43 GMT)
Double and Single Descent in Causal Inference with an Application to
High-Dimensional Synthetic Control [2.3] 機械学習では、非常に多くの自由パラメータがあり、モデルがトレーニングデータに完全に適合する。
多数の制御ユニットを有する高次元合成制御推定器の性能について述べる。
制御ユニットの追加は, 処理前適合が完璧である点を超えても, 計算性能の向上に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:25:46 GMT)
CleftGAN: Adapting A Style-Based Generative Adversarial Network To
Create Images Depicting Cleft Lip Deformity [2.2] 深層学習に基づく口唇生成装置を構築し, 口唇のファクシミリを高精細度に表現した, ほぼ無限の人工画像を生成する。
我々は、StyleGAN-ADAの異なるバージョンをテストするトランスファー学習プロトコルを実行した。
様々な裂裂の変形を描写した訓練画像は、回転、スケーリング、色調整、背景のぼやけを調整するために前処理された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:25:21 GMT)
Model-Agnostic Covariate-Assisted Inference on Partially Identified
Causal Effects [2.2] 多くの因果推定値は、潜在的な結果間の観測不能な関節分布に依存するため、部分的にしか識別できない。
本研究では,部分的同定された推定値の広いクラスに対して,統一的かつモデルに依存しない推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:17:30 GMT)
Generative modeling of living cells with SO(3)-equivariant implicit
neural representations [2.1] ニューラルネットワークによって推定される符号付き距離関数(SDF)のレベルセットとして,生きた細胞形状を表現することを提案する。
我々は、完全に接続されたニューラルネットワークを最適化し、3D+時間領域の任意の時点におけるSDF値の暗黙的な表現を提供する。
本研究では, 急激な変形を示す細胞 (Platynereis dumerilii) , 増殖・分裂する細胞 (C. elegans) , および糸状体突起を成長・分岐する細胞 (A549ヒト肺癌細胞) に対するこのアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:08:52 GMT)
Multimodal Active Measurement for Human Mesh Recovery in Close Proximity [2.1] 物理的な人間とロボットの相互作用では、ロボットは対象者の正確な身体のポーズやメッシュを推定する必要がある。
これらのpHRIシナリオでは、ロボットは通常、ロボットに近いため、装備されたカメラで対象者の身体を完全に観察することはできない。
搭載カメラおよびタッチセンサや2D LiDARなどのセンサのアクティブな計測・センサ融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:17:57 GMT)
Real-Time Event Detection with Random Forests and Temporal Convolutional
Networks for More Sustainable Petroleum Industry [1.9] 石油産業は現代社会にとって不可欠であるが、生産プロセスは複雑で危険である。
好ましくない生産イベントは 環境と経済に深刻なダメージを与えます
従来の研究では、望ましくない事象検出のための機械学習(ML)手法が研究されている。
本稿では,ランダムな森林と時間的畳み込みネットワークという2つのML手法を用いて,望ましくない事象をリアルタイムに検出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:50:53 GMT)
Harnessing Large Language Models' Empathetic Response Generation
Capabilities for Online Mental Health Counselling Support [1.9] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な情報検索や推論タスクで顕著なパフォーマンスを示している。
本研究は,メンタルヘルスカウンセリング環境下での会話において,共感反応を誘発するLLMの能力について検討した。
我々は、ジェネレーティブ・プレトレーニング(GPT)のバージョン3.5とバージョン4、Vicuna FastChat-T5、Pathways Language Model(PaLM)バージョン2、Falcon-7B-Instructの5つのLCMを選択した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:33:06 GMT)
On Scale Space Radon Transform, Properties and Application in CT Image
Reconstruction [1.9] 我々は,X線ビームをSSRT (Scale Space Radon Transform) でモデル化することを提案する。
SSRT法は,プロジェクション数を減らす場合,特にRTに基づく手法よりも優れていた。
実験により, SSRT-FBPはポアソン・ガウス雑音劣化CTデータに対してより堅牢であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:43:01 GMT)
On the nature of two-photon transitions for a Collection of Molecules in
a Fabry-Perot Cavity [1.8] 分子系の非線形二光子遷移に対する空洞の影響について検討する。
種々の品質因子を持つキャビティ内の強い光場に対する分子応答を理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:35:51 GMT)
On the Rational Degree of Boolean Functions and Applications [1.8] $mathrmrdeg(f)$ は $mathrmdeg(f)$ と無界に関係していると推測される。
対称函数は有理次数 $mathrmdeg(f)/2$ を持ち、単調函数は少なくとも有理次数 $sqrtmathrmdeg(f)$ を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 03:14:44 GMT)
Tight Time-Space Lower Bounds for Constant-Pass Learning [1.7] サンプルストリームを$q$で通過するパリティ学習アルゴリズムに対して,メモリサンプルの少ないバウンダリを厳密に証明する。
このような学習者には、メモリサイズが$Omega(n2)$か、少なくとも$Omega(n)$サンプルが必要である。
これまでの研究と同様に、この結果は、ほぼ直交的な概念を多く含んだ学習問題にまで及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:36:31 GMT)
2SFGL: A Simple And Robust Protocol For Graph-Based Fraud Detection [1.6] フェデレートグラフ学習(Federated Graph Learning, 2SFGL)のための新しい2段階アプローチを提案する。
2SFGLはマルチパーティグラフの仮想融合を伴い、もう1つは仮想グラフのモデルトレーニングと推論である。
我々は,FraudAmazonDatasetとFraudYelpDatasetに基づいて,従来の不正検出タスクにおけるフレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:48:26 GMT)
Modeling Fission Gas Release at the Mesoscale using Multiscale DenseNet
Regression with Attention Mechanism and Inception Blocks [1.6] 核燃料中の分裂ガス放出(FGR)のメソスケールシミュレーションは、ミクロ構造の進化がFGRに与える影響を理解する強力なツールを提供する。
本稿では,2次元核燃料微構造画像からFGRフラックスを瞬時に予測するために,ディープラーニングを用いたデータ駆動方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 23:26:44 GMT)
Hyperparameter Adaptive Search for Surrogate Optimization: A
Self-Adjusting Approach [1.6] サーロゲート最適化(SO)アルゴリズムは高価なブラックボックス関数の最適化を約束している。
提案手法は,各問題とSOアプローチに特有の最も影響力のあるハイパーパラメータを同定し,修正する。
実験により,様々なSOアルゴリズムの性能向上におけるHASSOの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:26:05 GMT)
Problem specific classical optimization of Hamiltonian simulation [1.6] 変動ハミルトニアンシミュレーションのための古典的前処理ルーチンを提案する。
我々は、常に同じ順序のトロッター列に対して最適化の可能性があることを示す。
我々は,同じゲート数のトロッター列と比較して,3桁以上の精度向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:23:18 GMT)
Investigating the Robustness and Properties of Detection Transformers
(DETR) Toward Difficult Images [1.6] トランスフォーマーベースのオブジェクト検出器(DETR)は、マシンビジョンタスク間で大きな性能を示している。
対処すべき重要な問題は、このモデルアーキテクチャがどのように異なるイメージニュアンスを扱うことができるかである。
本研究では,DeTRの性能を異なる実験で測定し,ネットワークのベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 23:38:52 GMT)
Extended target tracking utilizing machine-learning software -- with
applications to animal classification [1.6] 本稿では,画像列中の物体を検出し,追跡する問題について考察する。
この問題は、オブジェクト検出アルゴリズムの出力を測定として、フィルタリングフレームワークで定式化されている。
以前のフレームからのクラス情報を組み込んだフィルタリングフレームワークの拡張を提案し,分類の堅牢化を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:27:21 GMT)
Overview of Physics-Informed Machine Learning Inversion of Geophysical
Data [1.5] 物理インフォームド・機械学習(PIML)による物理データのインバージョンのための4種類のアルゴリズムについて概説する。
ウェイトの選択はlambda_i$で、NN操作は4つの異なるPIMLアルゴリズムのうちの1つを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:10:31 GMT)
Development and Validation of a Deep Learning-Based Microsatellite
Instability Predictor from Prostate Cancer Whole-Slide Images [1.5] マイクロサテライト不安定高(MSI-H)は免疫チェックポイントインヒビター治療のための腫瘍非依存バイオマーカーである。
我々は、日常的なH&Eスライドの大規模実世界コホート上で、AIベースのMSI-H診断モデルを開発し、検証した。
このアルゴリズムは前立腺癌患者を免疫療法に誘導し、リンチ症候群に続発するMSI-H症例を同定する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:09:53 GMT)
Graph-SCP: Accelerating Set Cover Problems with Graph Neural Networks [1.4] グラフニューラルネットワークは、解空間を含むはるかに小さなサブプロブレムを識別することを学ぶことで、既存の最適化問題を増大させることができる。
また,Graph-SCPは,市販の解法に比べて30～70%削減し,実行時間を25倍に高速化することを示した。
Graph-SCPは、より大きな問題サイズに一般化することができ、他のML拡張COソルバと併用することで、さらなる実行時間の改善につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:57:27 GMT)
mGPT: Few-Shot Learners Go Multilingual [1.4] 本稿では,60言語で訓練された13億のパラメータと13億のパラメータを持つ2つの自己回帰型GPT様モデルを提案する。
我々はGPT-2ソースとスパースアテンション機構を用いてGPT-3アーキテクチャを再現する。
その結果得られたモデルは、Facebookが最近リリースしたXGLMモデルと同等のパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:07:29 GMT)
GPT-4 as an Agronomist Assistant? Answering Agriculture Exams Using
Large Language Models [1.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたる自然言語理解において顕著な能力を示した。
本稿では,Llama 2 や GPT などの一般的な LLM の総合的な評価を行い,農業関連問題への回答能力について述べる。
ブラジル、インド、米国の三大農業生産国から、農業試験とベンチマークデータセットを選択した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:06:17 GMT)
Examining the Potential and Pitfalls of ChatGPT in Science and
Engineering Problem-Solving [1.4] この研究では、OpenAIのChatGPTが様々なタイプの物理問題を解く能力について検討している。
ChatGPTは、大学レベルの工学物理学コースから合計40の問題を解決するために問い合わせられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 23:39:28 GMT)
A Mass-Conserving-Perceptron for Machine Learning-Based Modeling of
Geoscientific Systems [1.4] 我々は,PCベースとMLベースのモデリングアプローチのギャップを埋める手段として,物理的に解釈可能なMass Conserving Perceptron (MCP)を提案する。
MCPは、PCモデルの基礎となる有向グラフ構造とGRNNの間の固有同型を利用して、物理過程の質量保存性を明確に表す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:09:33 GMT)
CiRA: An Open-Source Python Package for Automated Generation of Test
Case Descriptions from Natural Language Requirements [1.3] 本稿では,条件付き自然言語要求を自動的に処理するCiRA(Causality In Requirements Artifacts)イニシアチブのツールを提案する。
我々は,このツールを,ドイツ・コロナ・ワーン・アプリ(Corona-Warn-App)の要件仕様から,61の要件の公開データセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:30:59 GMT)
Non-Bloch band theory for non-Hermitian continuum systems [1.3] 非ブロックバンド理論を非エルミート連続系に一般化する。
連続体系の格子モデルへの適切な離散化は,後者のホッピング範囲と境界条件の数とを一致させる必要があることを示す。
我々の理論は、非エルミート連続体系におけるリッチな非ブロッホ物理学を調査するための有用な道具箱として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:57:24 GMT)
A Design Toolbox for the Development of Collaborative Distributed
Machine Learning Systems [1.2] CDMLシステムの設計は、高いエージェント自律性、MLモデルの機密性、フォールトトレランスなど、さまざまな特徴を示している。
我々はCDMLシステムの開発をガイドできるCDML設計ツールボックスを開発した。
CDML設計ツールボックスをベースとして,CDMLシステムの設計を支援する重要な特徴を持つCDMLシステムアーチタイプを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:03:48 GMT)
Fed-Safe: Securing Federated Learning in Healthcare Against Adversarial
Attacks [1.2] 本稿では,医用画像解析におけるフェデレーション学習アプリケーションのセキュリティ面について検討する。
フェデレートされた設定におけるプライバシー保証を基礎として分散ノイズを組み込むことにより、逆向きに堅牢なモデルの開発が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:33:53 GMT)
Towards Design and Development of an ArUco Markers-Based Quantitative
Surface Tactile Sensor [1.2] 我々は、新しい定量的表面触覚センサ(QS-TS)の設計、製造、特性について述べる。
QS-TSは、センサーのゲル層の変形をリアルタイムで直接推定し、ロボットマニピュレータを用いた繊細な物体の安全かつ自律的な触覚操作とサーボを可能にする。
ArUcoマーカーを用いることで、既存のマーカーベースのVTSの製作に伴う様々な課題を軽減できるユニークな製造手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:09:12 GMT)
Data driven modeling of self-similar dynamics [1.2] 本稿では,自己相似性を先行知識として組み込んだマルチスケールニューラルネットワークフレームワークを提案する。
決定論的ダイナミクスの場合、我々のフレームワークは力学が自己相似かどうかを識別できる。
本手法は,自己相似システムにおける電力法指数を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:39:08 GMT)
Statistical Performance Guarantee for Selecting Those Predicted to
Benefit Most from Treatment [1.1] 本研究は, 治療優先順位スコアが任意の定量値より少なくとも高い個人に対して, 選別平均治療効果(GATES)を実験的に評価するための信頼性バンドを開発する。
我々は,後期前立腺癌の臨床試験を解析し,統計的性能保証を有する例外的反応器の比率が比較的高いことを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:41:47 GMT)
UnDiff: Unsupervised Voice Restoration with Unconditional Diffusion
Model [1.1] UnDiffは様々な音声逆タスクを解くことができる拡散確率モデルである。
インバージョン劣化、ニューラルボコーディング、ソース分離など、さまざまなタスクに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:32:01 GMT)
Learning RL-Policies for Joint Beamforming Without Exploration: A Batch
Constrained Off-Policy Approach [1.0] 電力制御率とキャンセル率を最大化するためのネットワークパラメータ干渉最適化の問題点を考察する。
行動モデリングの難しさから、現代のコミュニケーションシステムは行動モデリングの難しさで有名である。
従来のDQN(Deep-deployment)のようなソリューションとは対照的に,我々はRL学習アルゴリズムを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:36:36 GMT)
From Large Language Models to Knowledge Graphs for Biomarker Discovery
in Cancer [0.9] 本稿では,がん特異的バイオマーカー発見と対話的QAを活用するドメインKGを開発する。
OncoNet Ontology(ONO)と呼ばれるドメインが開発され、遺伝子と退化の関係を検証するための意味論的推論を可能にする。
KGはONOによって豊かにされ、制御され、科学論文から追加の生体医学的概念が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:36:13 GMT)
Linear Latent World Models in Simple Transformers: A Case Study on
Othello-GPT [0.9] 本稿は,Othello-GPTの創発的世界モデルの理解を深めるために,Othelloのために訓練された単純なトランスフォーマーを念頭に検討する。
調査の結果、Othello-GPTは反対のピースの線形表現をカプセル化しており、その決定過程を因果的に判断する要因であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:14:40 GMT)
Variational quantum metrology for multiparameter estimation under
dephasing noise [0.9] 本稿では,量子気象学の精度を高めるために,ハイブリッド量子古典変分法を提案する。
本稿では,複数のデフォーカスノイズモード下での3次元磁界センサへの応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:43:19 GMT)
OWAdapt: An adaptive loss function for deep learning using OWA operators [0.8] 分類タスクにおけるディープラーニング性能を向上させるファジィ適応損失関数を提案する。
本稿では,ファジィ論理のパワーを活用して分類精度を向上させる手法を提案する。
本手法は、標準的なクロスエントロピーや焦点損失など、他の一般的な損失関数よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:02:34 GMT)
Efficient probabilistic reconciliation of forecasts for real-valued and
count time series [0.8] 本研究では,任意の種類の予測分布を調整するための条件付けに基づく新しい手法を提案する。
次にBottom-Up Smplingと呼ばれる新しいアルゴリズムを導入し、再構成された分布から効率的にサンプリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:40:31 GMT)
The quantum switch is uniquely defined by its action on unitary
operations [0.8] 量子スイッチの動作を非単位演算に拡張するユニークな方法が存在することを証明している。
また、量子過程の完全記述がユニタリ演算に対する作用によって一意に決定される際の一般的な問題についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:49:11 GMT)
RLaGA: A Reinforcement Learning Augmented Genetic Algorithm For
Searching Real and Diverse Marker-Based Landing Violations [0.8] 安全性を確保するために、実際の世界にデプロイする前に、自動ランディングシステムを完全にテストすることが重要です。
本稿では、強化学習(RL)拡張検索ベースのテストフレームワークであるRLaGAを提案する。
本手法は, 最大22.19%の違反事例を発生し, 発生した違反事例の多様性をほぼ2倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 00:49:09 GMT)
Scalable Quantum Computation of Highly Excited Eigenstates with Spectral
Transforms [0.8] 我々はHHLアルゴリズムを用いて、物理的ハミルトニアンの内部固有状態を変動的かつ標的的に生成する。
これは量子コンピュータ上の逆ハミルトニアンの期待値の効率的な計算によって実現される。
本稿では, フォールトトレラント, 短期量子コンピュータにおけるこの方式の実装について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:03:39 GMT)
On the Learning Dynamics of Attention Networks [0.8] 注意モデルは、ソフトアテンション(Soft attention)、ハードアテンション(ハードアテンション)、潜在可変限界アテンション(LVML)と呼ばれる3つの標準損失関数のうちの1つを最適化することによって学習される。
これらのパラダイムを用いて学習したモデルのユニークなシグネチャを観察し、勾配勾配下での分類モデルの進化の結果として説明する。
本稿では、損失関数の利点を組み合わせた単純なハイブリッドアプローチを提案し、半合成および実世界のデータセットの集合上でそれを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 04:58:05 GMT)
Computer Vision Pipeline for Automated Antarctic Krill Analysis [0.7] イギリス南極調査所(BAS)の研究者たちは、南極のクリルバイオマスを推定し、過去の変化を評価するために、南極への毎年の遠征を開始した。
これらの比較は、海洋食物連鎖のこの重要な構成要素に対する現在の環境の影響についての洞察を与える。
我々は、Webベースの画像アノテーションツールとディープラーニング画像分類と回帰モデルを用いて、データ収集と分析プロセスを自動化するツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:51:21 GMT)
Spike Accumulation Forwarding for Effective Training of Spiking Neural
Networks [0.7] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はエネルギー効率が高いが、訓練が難しいことが知られている。
オンライン・トレーニング・アズ・タイム(OTTT)は、メモリコストを抑えながら各タイムステップで推論できる方法である。
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)、スパイク累積フォワード(SAF)のトレーニングのための新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:10:38 GMT)
Bengali Document Layout Analysis -- A YOLOV8 Based Ensembling Approach [0.7] 我々は、モデルロバストネスにデータ拡張を採用することで、複雑なBengaliスクリプトに特有の課題に取り組む。
完全なデータセットに対する我々のアプローチを微調整し、正確な要素セグメンテーションのための2段階の予測戦略を導いた。
私たちの実験は、新しい戦略を確立されたソリューションに組み込む上で重要な洞察を与えました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:11:23 GMT)
Distributed Scheduling of Quantum Circuits with Noise and Time
Optimization [0.7] 利用可能なハードウェアの回路切断により得られるサブ回路の最適スケジュールを求めるスケジューラを提案する。
種々のベンチマーク回路上で得られた忠実度は、最もノイズが少ないデバイスで実行されるアンカット回路よりも大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:48:19 GMT)
Divorce Prediction with Machine Learning: Insights and LIME
Interpretability [0.6] 離婚予測は「離婚予測データセット」と名づけられたデータセットを評価し、夫婦の離婚を正しく分類した。
予備的な計算結果は、SVM、KNN、LDAのようなアルゴリズムが98.57%の精度でそのタスクを実行できることを示している。
この研究の新たな貢献は、LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)を用いた予測確率の詳細な、そして包括的な説明である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:05:51 GMT)
On the Relevance of Phoneme Duration Variability of Synthesized Training
Data for Automatic Speech Recognition [0.6] 合成データの時間構造とASRトレーニングとの関係に着目した。
本研究では, 合成データ品質の劣化が, 非自己回帰性TSの持続時間モデルにどの程度影響されているかを示す。
簡単なアルゴリズムを用いて,TTSシステムの音素持続時間分布を実時間に近づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:45:21 GMT)
Isolation of Single Donors in ZnO [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。
単一インジウムドナーはプラズマ集光イオンビーム(PFIB)ミリングを用いて商用O基板に分離される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:49:04 GMT)
Stronger Coreset Bounds for Kernel Density Estimators via Chaining [0.5] 本稿では,カーネル関数のコアセットの複雑性を改善するために,差分法と連鎖法を適用した。
我々の結果は、ガウスカーネルとラプラシアカーネルのコアセットとして$Obig(fracsqrtdvarepsilonsqrtloglog frac1varepsilonbig)をランダムに生成する時間アルゴリズムを与える。
また、最もよく知られた$Obig(fracsqrtdvarepsilonsqrtlog (2max1,
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:44:59 GMT)
Defect Analysis of 3D Printed Cylinder Object Using Transfer Learning
Approaches [0.5] 本研究では3次元プリントシリンダの欠陥検出における機械学習アプローチ,特にトランスファーラーニング(TL)モデルの有効性について検討する。
VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, InceptionResNetV2, MobileNetV2 などのモデルを用いてシリンダー画像の解析を行った。
結果から,アルゴリズムによって性能は異なるものの,特定のTLモデルによってAM欠陥分類の精度が高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:10:36 GMT)
Quantifying State Transfer Strength on Graphs with Involution [0.5] グラフの最大度に基づいてエネルギーポテンシャルを戦略的に選択することで、高い状態移動を達成するためのアプローチを提供する。
この研究は、量子転送に必要な時間も分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:52:13 GMT)
Detection and prediction of clopidogrel treatment failures using
longitudinal structured electronic health records [0.4] 自然言語処理(AUC)アプリケーションで使用されるさまざまな機械学習アルゴリズムを導入し、処理障害の検出と予測のためのモデルを構築する。
今回,英国バイオバンクからクロピドグレル処方薬のコホートを作製し,第1回クロピドグレル処方薬の1年以内に治療失敗例を報告した。
患者1人あたりの診断,処方,処置記録を収集し,同じ日付で来院してモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:52:29 GMT)
Physics Constrained Unsupervised Deep Learning for Rapid, High
Resolution Scanning Coherent Diffraction Reconstruction [0.4] Coherent diffractive Imaging (CDI) と ptychography は、X線イメージングから天文学まで、科学分野に進出している。
物理インフォームドニューラルネットワーク再構成手法であるPtychoPINNを提案する。
特に、PtychoPINNは一般化可能性、精度(典型的には10dBPSNR増加)、線形分解能(2倍から6倍増)を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 01:26:07 GMT)
Prediction of MET Overexpression in Non-Small Cell Lung Adenocarcinomas
from Hematoxylin and Eosin Images [0.4] MET蛋白過剰発現は非小細胞肺癌(NSCLC)において標的となる
デジタルヘマトキシリンとエオシン(H&E)のスライスを用いてMET過剰発現を予測するプレスクリーニングアルゴリズムの開発は、最も恩恵を受ける人のためのテストを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:28:05 GMT)
Diffusion-based Generative AI for Exploring Transition States from 2D
Molecular Graphs [0.4] 本稿では,遷移状態の幾何学的予測のための拡散法,すなわち TSDiff に基づく生成的アプローチを提案する。
TSDiffは、精度と効率の両面で、既存の機械学習モデルよりも3Dジオメトリの方が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:00:09 GMT)
An adaptive ensemble filter for heavy-tailed distributions: tuning-free
inflation and localization [0.4] 重尾は、非線形力学および観察過程から生じる分布をフィルタリングする一般的な特徴である。
本研究では,各状態と観測値の同時予測分布のサンプルから,前から後への更新を推定するアルゴリズムを提案する。
本稿では,新しいアンサンブルフィルタの利点について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:56:14 GMT)
A self-referenced optical phase noise analyzer for quantum technologies [0.4] 我々は、量子技術応用のためのコスト効率の良い光位相ノイズ解析器を提示し、特徴付ける。
この実装において達成されたノイズフロアは、低コストで全ストック構成であり、低複雑さの位相ノイズアナライザであり、商用製品と比較して好適である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:04:50 GMT)
Personalised dynamic super learning: an application in predicting
hemodiafiltration's convection volumes [0.3] パーソナライズされたオンラインスーパー学習者(POSL)は、動的かつパーソナライズされた予測を達成できる。
我々は、繰り返し連続する結果を動的に予測するためにPOSLを適用し、そのようなパーソナライズされたまたは動的予測モデルを検証する新しい方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:36:37 GMT)
Revisiting Data Augmentation for Rotational Invariance in Convolutional
Neural Networks [0.3] 画像分類のためのCNNにおける回転不変性について検討する。
実験により、データ拡張だけで訓練されたネットワークは、通常の非回転の場合と同様に、回転した画像の分類がほぼ可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:53:24 GMT)
Strategies and impact of learning curve estimation for CNN-based image
classification [0.3] 学習曲線は、一定の量のトレーニングデータによって機械学習モデルのパフォーマンスが向上する尺度である。
様々な応用やモデルにおいて、学習曲線は ― 大部分が ― 権力法的な行動に従うことが観察された。
モデルの学習曲線を、データの小さなサブセットでのトレーニングから推定することにより、完全なデータセットでのトレーニングに最適なモデルのみを考慮する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:28:25 GMT)
Dealing with zero-inflated data: achieving SOTA with a two-fold machine
learning approach [0.2] 本稿では,ゼロインフレーションデータに適用した階層モデルを用いて,実世界の2つのユースケース(ホームアプライアンス分類と空港シャトル需要予測)について述べる。
提案手法は, 比較したSOTA手法の4倍のエネルギー効率が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:26:41 GMT)
Designing Observables for Measurements with Deep Learning [0.1] 機械学習を用いた最適観測器の設計を提案する。
ニューラルネットワーク出力における微分断面積は、興味のあるパラメータに関する最も多くの情報を含み、構築によって適切に測定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:54:34 GMT)
Log-Gaussian Gamma Processes for Training Bayesian Neural Networks in
Raman and CARS Spectroscopies [0.0] 本稿では,ガンマ分布確率変数と対数ガウスモデルを組み合わせて,ニューラルネットワークの学習に適した合成データセットを生成する手法を提案する。
本稿では, ガンマ過程パラメータを推定するために実験的スペクトルを用いて, ラマンとコヒーレント反ストークスラマン散乱(CARS)スペクトルの両方に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:08:34 GMT)
Wigner transport in linear electromagnetic fields [0.0] 方程式解析を行い、高階微分への有限差分アプローチがフレドホルム積分方程式への再構成を可能にすることを示す。
一般物理量の平均を評価するアルゴリズムと,Wigner関数を直接評価するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:46:43 GMT)
When Machine Learning Models Leak: An Exploration of Synthetic Training
Data [0.0] 今後2年間で人や家庭が移転するかどうかを予測する機械学習モデルに対する攻撃について検討する。
モデルのトレーニングにおいて、元のデータを合成データに置き換えることが、攻撃者がどのように機密属性を推測できるかにどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 23:47:22 GMT)
Visual Question Generation in Bengali [0.0] 我々は,ベンガル語で画像が与えられたときに質問を生成するトランスフォーマーベースのエンコーダデコーダアーキテクチャを開発した。
ベンガル語で視覚質問生成タスクのためのアートモデルの最初の状態を確立する。
その結果,画像キャットモデルではBLUE-1スコアが33.12,BLEU-3スコアが7.56であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:26:26 GMT)
Virtual Augmented Reality for Atari Reinforcement Learning [0.0] 現状のイメージセグメンテーションモデルは、アタリビデオゲームをプレイするRLエージェントの性能を向上させることができるか?
その結果、SAMはRLエージェントの「仮想拡張現実」として機能し、特定の条件下でのAtariビデオゲームのパフォーマンスを高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:42:42 GMT)
Universal cost bound of quantum error mitigation based on quantum
estimation theory [0.0] 本稿では,量子推定理論に基づいて,様々な量子誤差低減手法のコストを統一的に分析する手法を提案する。
我々は,観測可能な観測値の偏りのない推定値が,測定コストの低い回路深さで指数関数的な成長に遭遇する,幅広い種類のマルコフ雑音下での汎用量子回路を導出する。
本研究は,量子誤り軽減技術の物理的限界の理解に寄与し,量子エラー軽減技術の性能を評価するための新しい基準を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:03:50 GMT)
Unbounded device-independent quantum key rates from arbitrarily small
non-locality [0.0] デバイス非依存の量子鍵分布は、共有暗号鍵のセキュリティを証明することができる。
最近の結果は、ベル非局所性は一般に標準のデバイス非依存量子鍵分布には不十分であることを示している。
任意に小さな非局所性を示す特定の相関から、デバイスに依存しない鍵レートを抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:00:11 GMT)
Topologically protected subdiffusive transport in two-dimensional
fermionic wires [0.0] 我々は1次元フェルミオンワイヤのバンドエッジにおけるコンダクタンスを$N$サイトを用いて検討した。
A(omega)$ のある種の固有値が導電性への部分散逸的な寄与をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:32:20 GMT)
Time-vectorized numerical integration for systems of ODEs [0.0] 通常の微分方程式(ODE)とスパーストレーニングデータの厳密な系は科学的な問題でよく見られる。
本稿では、時間を通して通常の微分方程式の固い系を統合するための効率的で暗黙的なベクトル化手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:21:02 GMT)
Tightening Bounds on Probabilities of Causation By Merging Datasets [0.0] 因果確率(PoC)は、法律、医療、公共政策における意思決定において基本的な役割を担っている。
余分な情報を活用することでこれらの境界をさらに強化する作業は、数値的境界、固定次元の記号的境界、または同じ処理と結果変数を含む複数のデータセットへのアクセスを必要とする。
ここでは、挑戦的なシナリオのために、PoCに象徴的な境界を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:19:15 GMT)
Thomas--Wigner rotation as a holonomy for spin-$1/2$ particles [0.0] トーマス・ウィグナー回転(英語版)(TWR)は、昇降の組合せが物理的システムの非自明な回転につながるという事実から生じる。
質量殻のホロノミーとして、質量スピンのTWRが1/2$の粒子でどのように計算できるかを明確に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:23:47 GMT)
Thermodynamics of quantum trajectories on a quantum computer [0.0] オープンシステム力学は、興味あるシステムをアシラに結合することで量子コンピュータ上でシミュレートされる。
所望の性質を持つ量子軌道の確率を高めるために、開系の力学を制御する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:09:55 GMT)
Theory of weak localization in graphene with spin-orbit interaction [0.0] エネルギースペクトルのラシュバ分割によるグラフェンの弱局在化の理論を開発した。
異常磁気抵抗は, スピン軌道, スピンバレー散乱過程を考慮し計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:03:34 GMT)
The Quantum Rashomon Effect: A Strengthened Frauchiger-Renner Argument [0.0] Frauchiger-Renner の議論は、量子論が自分自身の使用を一貫して記述できないことを示すことを目的としている」。
エージェント自体が量子実験の対象である多くのパーティでは、エージェントは観測と矛盾する予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:58:46 GMT)
Stylized innovation: generating timelines by interrogating incrementally
available randomised dictionaries [0.0] イノベーションを理解する上で重要な課題は、動的で進行中のプロセスであることです。
私は、サンプル化されたイノベーションのタイムラインをホストするために使用できる一連の総合的なイノベーションWeb"辞書"を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:51:54 GMT)
Structural analysis of Hindi online handwritten characters for character
recognition [0.0] オンラインストロークの方向特性は、同種領域やサブストロークの観点から解析するために用いられる。
これらの性質と幾何はヒンディー語のオンライン手書き文字からサブユニットを抽出するために用いられる。
点ストローク、時計回りのカーブストローク、反時計回りのカーブストローク、ループストロークセグメントをサブユニットとして抽出する手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:14:27 GMT)
State-Insensitive Trapping of Alkaline-Earth Atoms in a Nanofiber-Based
Optical Dipole Trap [0.0] 我々は, ナノテーパー光ファイバーのエバネッセント場を用いて, アルカリ原子ストロンチウム-88の高感度光双極子トラップを実証した。
この研究は、ナノフォトニック導波路上に多用途で頑健な物質波原子線回路を開発するための基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:28:55 GMT)
Smart tutor to provide feedback in programming courses [0.0] 学生のプログラミングに関する質問に答えるAIベースのインテリジェントチューターを提案する。
このツールは、全コースでURJCの大学生によってテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:46:06 GMT)
Selective Wigner phase space tomography and its application for studying
quantum chaos [0.0] 我々は3量子ビット核スピンレジスタ上で、様々な2量子ビット量子状態のウィグナー行列を実験的に推定する。
量子カオス蹴りトップモデルの下でのスピンコヒーレント状態の進化について検討し、ウィグナー位相空間における量子古典対応のシグネチャを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:13:49 GMT)
Scalable, ab initio protocol for quantum simulating SU($N$)$\times$U(1)
Lattice Gauge Theories [0.0] 本稿では,SU($N$)$times$U(1)格子ゲージ理論のスケーラブルな量子シミュレーションのためのプロトコルを提案する。
このプロトコルは天然に存在するSU($N$)擬スピン対称性と、そのような原子種に特有の強い軌道間相互作用の組み合わせを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:09:21 GMT)
SSG2: A new modelling paradigm for semantic segmentation [0.0] セグメンテーションにおける最先端モデルは、単一の静的イメージで動作し、対応するセグメンテーションマスクを生成する。
セマンティック・チェンジ検出の研究から着想を得て,各静的な入力画像に対して生成した可観測物のシーケンスを活用する手法を提案する。
この「時間的」次元を追加することで、シーケンス内の連続した観測間の強い信号相関を利用してエラー率を減少させる。
オーストラリア・ダーウィンのUrbanMonitorは5つのスペクトルバンドと0.2mの空間解像度を持つ正像タイルを特徴とし、ISPRS Potsdamは複数のスペクトルバンドと5cmの地中サンプリングを含む真の正像画像を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:08:03 GMT)
Realization of an electromechanical nano-string device [0.0] この論文は、電気機械デバイスをシミュレーションし、設計し、モデル化することに焦点を当てたプロジェクトの包括的な分析を提示する。
デバイスの設計を紹介し、その特性を最適化するためにどのようにシミュレートしたのかを説明します。
次に, デバイス用ナノファブリケーションプロセスと, キャラクタリゼーション法とセットアップの基礎的側面について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 04:40:24 GMT)
Real-time Strawberry Detection Based on Improved YOLOv5s Architecture
for Robotic Harvesting in open-field environment [0.0] 本研究では, 屋外環境下でイチゴを検出するために, YOLOv5を用いたカスタムオブジェクト検出モデルを提案する。
最も高い平均精度は80.3%であり、提案されたアーキテクチャを用いて達成された。
このモデルは、リアルタイムのイチゴ検出とロボットピッキングのローカライズに十分高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:49:34 GMT)
Quantum hydrodynamics of coupled electron-nuclear systems [0.0] 電子核系の量子力学は、波動関数の正確な分解の観点から解析される。
純粋な状態の場合、これは核力学と流体要素に結びついた電子密度演算子の量子力学的な記述によって達成される。
ここで提示された理論は、非断熱的な分子問題に取り組むために現在使われているいくつかの混合量子古典的アプローチによる正確な量子力学を橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 23:26:27 GMT)
Quantum Communication Countermeasures [0.0] 戦略的な観点からのサービス拒否攻撃の可能性を調査する。
各種シナリオの解析、数値モデリング、リスク推定、攻撃分類。
オフ・オブ・FV攻撃は、ほぼすべてのシナリオで特に深刻な脅威として発生します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:31:29 GMT)
QRAM architectures using superconducting cavities [0.0] 高コヒーレンス超伝導共振器を用いた2つのバケットブリガドQRAMアーキテクチャを提案する。
ボソニック量子ビットのシングルレールとデュアルレールの実装を解析する。
利害関係のパラメータについて、二重レールアーキテクチャにおけるQRAMクエリのポストセレクト不完全性は、単一レールアーキテクチャにおける対応するクエリの桁違いである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:45:39 GMT)
QASiNa: Religious Domain Question Answering using Sirah Nabawiyah [0.0] イスラム教では、情報ソースを厳格に規制し、そのソースに対して解釈や触覚を与えることができる。
LLMが独自の解釈に基づいて回答を生成するアプローチは、タフザーの概念と似ている。
インドネシア語でSirah Nabawiyah文学から収集された新しいデータセットであるQASiNaデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:52:19 GMT)
Pure Monte Carlo Counterfactual Regret Minimization [0.0] 本稿ではCFRに基づくPure CFR(PCFR)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
PCFR は CFR と Fictitious Play (FP) の組み合わせと見なすことができ、CFR から反実的後悔 (value) の概念を継承している。
実験の結果、PMCCFRの収束速度はMCCFRの2$sim$3であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:24:33 GMT)
Proving the Potential of Skeleton Based Action Recognition to Automate
the Analysis of Manual Processes [0.0] 本研究は、ビデオストリームに基づいて、手動組立プロセスにおける現在の動作クラスを検出する。
現在の動きに関する情報により、KPI(Key-Performance-Indicators)を容易に導出できる。
この分野では最近、機械ビジョンタスクで大きな成功を収めている。
MLパイプラインを開発し、異なる(事前)処理方法とニューラルネットの広範な研究を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:11:13 GMT)
Progress towards ultracold Sr for the AION project -- sub-microkelvin
atoms and an optical-heterodyne diagnostic tool for injection-locked laser
diodes [0.0] 長基線原子干渉計は超低温の原子雲を必要とする。
これらは、高出力で狭い直線幅のレーザーを用いて、磁気光学トラップ(MOT)中の原子をトラップすることで生成される。
波長689nmの1S0 - 3P1ストロンチウム転移に対処するために使用されるレーザーおよび光マスター・スレーブ注入同期系について,および狭帯域MOTにおけるストロンチウム原子のトラップについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:59:09 GMT)
Platform for generating medical datasets for machine learning in public
health [0.0] 本稿では,マルチモーダル医療データの品質と信頼性を持続的に生成するプラットフォームの概念を実証する。
異なる外部ソースからデータを収集し、特別なサービスを使用して調和させ、調和したデータを匿名化し、処理されたデータをラベル付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:23:52 GMT)
Phase Noise in Real-World Twin-Field Quantum Key Distribution [0.0] ツインフィールド量子鍵分布プロトコルの現実実装におけるノイズ源の影響について検討する。
本研究は, レーザ品質, ネットワークトポロジ, 繊維長, アームバランス, 検出器性能のキーレート決定における役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:25:39 GMT)
Performance/power assessment of CNN packages on embedded automotive
platforms [0.0] 組込み商用オンチップによる最先端プラットフォーム上での最新のネットワークの有効性と効率性を検証することを目的としている。
我々の研究は、設計に最適なCNNパッケージとコンピューティングシステムを選択するエンジニアを支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:10:55 GMT)
Optimising motion-induced spin transfer [0.0] 一元変換により、相互作用振幅の周期変調を有効ポテンシャルとみなすことができる。
スピン電流の量は、スペクトル重なりとキャリア集団差によって制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:48:06 GMT)
Optimal Control for Continuous Dynamical Decoupling [0.0] 連続動的デカップリング(CDD)のための最適設計フィールドを開発するための戦略を導入する。
提案手法は,一般的な1量子ビット量子ゲートの忠実度を最大化するために最適連続体構成を求める。
我々はジオデシックな解のサブセットでニューラルネットワークをトレーニングし、任意の所望のゲートに対して時間依存の制御ハミルトニアンを迅速に生成することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:30:00 GMT)
On the use of superthermal light for imaging applications [0.0] 光の2種類の超熱的状態を使用することの利点と欠点を分析する。
SNRの値は光の強度変動を増大させることによって改善されない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:42:36 GMT)
On Extreme Value Asymptotics of Projected Sample Covariances in High
Dimensions with Applications in Finance and Convolutional Networks [0.0] ガムベル型極値が線形時系列フレームワーク内で真であることを示す。
適用例として、慣用的リスクに関して、長期限定の中間分散ポートフォリオ最適化とサブポートフォリオ分析について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:17:46 GMT)
Observation of a topological edge state stabilized by dissipation [0.0] 非エルミート1次元格子系における散逸誘起位相バンド構造の出現について検討する。
バンドギャップの中心に存在する位相的エッジ状態の直接的な証拠を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:38:40 GMT)
Oblivious Transfer from Zero-Knowledge Proofs, or How to Achieve
Round-Optimal Quantum Oblivious Transfer and Zero-Knowledge Proofs on Quantum
States [0.0] 従来のZero-Knowledge(ZK)プロトコルを、構成可能な(量子)Obliivious Transfer(OT)プロトコルに変換する。
ランダムオラクルモデルでセキュアな第1ラウンド最適(2-message)量子OTプロトコルを提供する。
私たちの構築の中心には、受信した量子状態のプロパティを追加情報を公開することなく証明できる新しい方法があります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:44:52 GMT)
Nutation-Based Longitudinal Sensing Protocols for High-Field NMR With
Nitrogen-Vacancy Centers in Diamond [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、ナノスケールとミクロンの試料の核磁気共鳴(NMR)分光を可能にする。
パルス誤差、有限パルス長、核スピンスピン結合がNMRスペクトルに与える影響を論じる。
DRACAERISは従来の縦磁化検出プロトコルよりもパルス不完全性や非共鳴効果の影響を受けにくいことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:58:01 GMT)
Neural network approach to quasiparticle dispersions in doped
antiferromagnets [0.0] 異なる1次元および2次元格子上でのボソニックおよびフェルミオンの$t-J$モデルを表現する神経量子状態の能力について検討する。
本稿では,ニューラルネットワークの状態表現から分散関係を計算する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:59:33 GMT)
Network quantum steering enables randomness certification without seed
randomness [0.0] 独立したソースを持つ量子ネットワークは、入力なしで量子非局所性の観測を可能にする。
古典的に相関する可能性のある2つのソースを持つ2つのパーティでさえ、量子非局所性の形式を見ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:43:24 GMT)
Multimode physics of the unimon circuit [0.0] 超伝導半波長共振器を両端に接地し、ジョセフソン接合を1つ含むと考える。
有望な最初の実験結果に触発されて、単調回路の多モード物理を詳細に理解するための理論的および数値モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:31:12 GMT)
Multiclass Classification of Policy Documents with Large Language Models [0.0] 我々は,OpenAI の GPT 3.5 および GPT 4 モデルを用いて,議会法案と議会公聴会を,比較アジェンダプロジェクトの21の政策課題に分類する。
本稿では,シナリオとGPTモデルに基づいて,3つのユースケースシナリオを提案し,全体の精度を%58～83の範囲で推定する。
以上の結果から,人的介入が最小限に抑えられたGPTへの完全依存の欠如,人的努力による精度の向上,人的要求の最も高いユースケースにおける驚くほど高い精度の実現が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:41:22 GMT)
Multi-Objective Optimization for Sparse Deep Neural Network Training [0.0] 重み付きチェビシェフスキャラライゼーションを用いたディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングのための多目的最適化アルゴリズムを提案する。
本研究の目的は,DNNモデルの持続可能性問題,特にDeep Multi-Taskモデルに焦点をあてることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:06:50 GMT)
Multi Level Dense Layer Neural Network Model for Housing Price
Prediction [0.0] 著者らは、住宅価格予測の性能を改善するために、ニューラルネットワークベースの新しいモデルを提案する。
提案するモデルは,並列に情報を処理可能な3レベルニューラルネットワークで構成されている。
その結果,提案モデルでは精度が向上し,評価基準の異なる既存アルゴリズムよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 08:46:26 GMT)
Mixed-state Quantum Phases: Renormalization and Quantum Error Correction [0.0] 2つの混合状態は同じ相にあり、局所的な量子チャネルによる双方向接続によって定義される。
また、トリック符号に作用する局所雑音が論理情報を破壊できないことを証明することにより、混合状態位相と陰極性の関係を正確に把握する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:02:35 GMT)
Metrics for popularity bias in dynamic recommender systems [0.0] バイアスドレコメンデーションは個人、敏感なユーザーグループ、社会に悪影響を及ぼす可能性のある決定につながる可能性がある。
本稿では,RecSysモデルの出力から直接発生する人気バイアスの定量化に着目する。
RescSysにおける人気バイアスを時間とともに定量化するための4つの指標が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:15:30 GMT)
Macrostates vs. Microstates in the Classical Simulation of Critical
Phenomena in Quench Dynamics of 1D Ising Models [0.0] 一次元逆場イジングモデルのクエンチ力学における古典的臨界現象のトラクタビリティについて検討する。
本稿では,MPS結合次元を驚くほど重く切り離すことで,秩序パラメータを効率的にシミュレートできることを示す。
また,提案モデルにおける量子カオスと平衡に基づく切り抜きMPSを用いたシミュレーションのトラクタビリティについても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:55:24 GMT)
Machine Learning Assisted Cognitive Construction of a Shallow Depth
Dynamic Ansatz for Noisy Quantum Hardware [0.0] 本研究では, 再生機械学習手法と多体理論を用いて, 高度に表現的かつ浅いアンザッツを構築するための新しいプロトコルを開発した。
提案手法は最先端のニューラルエラー軽減技術と高い互換性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:27:53 GMT)
Large language models can replicate cross-cultural differences in
personality [0.0] GPT-4はビッグファイブの異文化間の違いを再現することができる。
平均評価は上向きの偏差があり、ヒトのサンプルより低い変動を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:17:23 GMT)
Kernel-Elastic Autoencoder for Molecular Design [0.0] Kernel-Elastic Autoencoder (KAE) はトランスフォーマーアーキテクチャに基づく自己教師型生成モデルである。
KAEは、ほぼ完全な再構成を維持しながら、分子生成において顕著な多様性を達成している。
我々は、広範囲のアプリケーションで生成することで、問題の解決にKAEを適用することができると期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 19:44:20 GMT)
Is the photon-blockade breakdown a quantum effect? A neoclassical story [0.0] 光遮断破壊不安定性は相互作用する量子モード系のエネルギースペクトルを引き起こす直感的に説明できる。
しかし、駆動散逸型Jaynes-Cummingsモデルの新古典的解法は、この現象のいくつかの重要な側面を捉えることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:00:02 GMT)
Infinite Width Graph Neural Networks for Node Regression/ Classification [0.0] この研究は、グラフ構造化データ上の完全連結ディープニューラルネットワークの一般化であるグラフニューラルネットワークを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:01:39 GMT)
Impact of time and note duration tokenizations on deep learning symbolic
music modeling [0.0] 共通トークン化手法を解析し、時間と音符の持続時間表現を実験する。
明示的な情報がタスクによってより良い結果をもたらすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:56:37 GMT)
Impact of multi-armed bandit strategies on deep recurrent reinforcement
learning [0.0] 環境に関する不完全な知識は、不確実性の下で意思決定を行うエージェントを導く。
強化学習(Reinforcement Learning, RL)では、自律的なエージェントが2つの対照的なニーズのバランスを取る必要がある。
探索のための適応的な手法は、探索と搾取の間のトレードオフをよりよく近似することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:45:33 GMT)
If our aim is to build morality into an artificial agent, how might we
begin to go about doing so? [0.0] 我々は、最も関連する道徳的パラダイムや課題を含む道徳的エージェントを構築する際に考慮すべきさまざまな側面について議論する。
デザインへのハイブリッドアプローチと、モラルパラダイムを組み合わせる階層的アプローチを含むソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:56:12 GMT)
Frequency mixing spectroscopy of spins in diamond [0.0] 低温におけるダイヤモンド中の負電荷窒素空孔欠陥を有する非線形周波数混合過程を実験的に検討した。
実験装置は、縦方向と横方向に同時に磁気駆動を適用できる。
磁気共鳴検出は、Landau Zener St"uckelberg interferometry と 2-tone driving spectroscopy の両方を用いて実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:34:20 GMT)
Feshbach resonances of composite charge carrier states in atomically
thin semiconductor heterostructures [0.0] トンネルにより誘導される層ハイブリッド化は、原子性半導体における2つの異なるFeshbach共鳴のクラスを発生させる可能性がある。
顕微鏡散乱理論に基づいて、これらの2種類のフェシュバッハ共鳴は、電子と短寿命の層内相互作用と長寿命の層間励起子を調整できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 21:33:11 GMT)
Fermion-qudit quantum processors for simulating lattice gauge theories
with matter [0.0] 我々は、一般ゲージ理論の力学をデジタル的にシミュレートするために共設計された、完全なRydberg型アーキテクチャを提示する。
非アーベルゲージ場で束縛されたフェルミオン性物質成分からなるハドロンの調製方法を示す。
どちらの場合も、必要なリソースを推定し、量子デバイスを用いて実験的な関連量を計算する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:48:18 GMT)
Extensions of Heterogeneity in Integration and Prediction (HIP) with R
Shiny Application [0.0] マルチクラス,Poisson,Zero-Inflated Poisson結果に対応するHIPの拡張を提案する。
また、HIPのPython実装とインターフェースを提供するR Shinyアプリケーションを導入し、より多くの研究者が任意のデバイスでこのメソッドを利用できるようにしました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:49:10 GMT)
Evolutionary Dynamic Optimization and Machine Learning [0.0] 進化計算(Evolutionary Computation, EC)は、人工知能の強力な分野として出現し、徐々に発展する自然のメカニズムに触発されている。
これらの制限を克服するために、研究者は学習アルゴリズムと進化的手法を統合した。
この統合は、反復探索中にECアルゴリズムによって生成された貴重なデータを活用し、検索空間と人口動態に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 22:28:53 GMT)
Emulating the dynamics of complex systems using autoregressive models on
manifolds (mNARX) [0.0] 本稿では,複雑な力学系の応答を効率的に近似する新しい代理モデリング手法を提案する。
我々は,mNARXが古典的な結合ばね質量系の応答を予測する際に,従来の自己回帰サロゲートよりも優れていることを示す。
また、mNARXは、アクティブコントローラの影響を受けても、非常に高次元の時間・状態依存システムのエミュレートに適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:46:15 GMT)
Emergence of Latent Binary Encoding in Deep Neural Network Classifiers [0.0] ディープ・ニューラル・ネットワーク分類器の潜在空間におけるバイナリエンコーディングの出現を観察する。
バイナリエンコーディングにより,単純なETFへの収束が促進され,分類精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 11:16:57 GMT)
Efficient Representation of Minimally Entangled Typical Thermal States
in two dimensions via Projected Entangled Pair States [0.0] 最小絡み合った典型的熱状態(METTS)は純粋な状態の集合であり、ギブスの熱状態と等価であり、テンソルネットワークによって効率的に表現できる。
本稿では,2次元(2次元)格子上でのMETTSを表すために,PEPSアンサッツを用いた。
本分析の結果,PEPS-METTSは結合寸法が著しく低い正確な長距離相関を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:23:55 GMT)
Do Not Marginalize Mechanisms, Rather Consolidate! [0.0] 構造因果モデル (Structure causal model, SCM) は、多くの現実世界のシステムを支える複雑な因果関係を理解する強力なツールである。
これらのシステムのサイズが大きくなるにつれて、変数の数や相互作用の複雑さも増加します。
コンソリデーションは,SCMを単純化し,計算複雑性の低減について議論し,統合されたSCMの能力を一般化するための強力な手法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:47:51 GMT)
Discovering optimal fermion-qubit mappings through algorithmic
enumeration [0.0] 量子コンピュータ上のフェルミオン系をシミュレーションするには、フェルミオン状態の量子ビットへの高速なマッピングが必要である。
すべてのフェルミオン・クビット写像は、クビット演算への変換のためにフェルミオンモードの番号スキームを使用する必要がある。
順序付けされていないフェルミオンのラベル付けと順序付けされたクォービットのラベル付けとを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:42:11 GMT)
Diagnostic Tomography of Applied Holography [0.0] 多数の種数$N$と強い短距離$s$波散乱を持つ$dgeq 1$次元フェルミ気体の単一粒子挙動について論じる。
この形式的対応は真の場合を表したり、仮説的ホログラフィック双対性を支持したりしない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 00:32:05 GMT)
Counting and Algorithmic Generalization with Transformers [0.0] 標準トランスフォーマーは,分散性能を損なうようなアーキテクチャ上の決定に基づくものであることを示す。
改良された変換器は、カウントにおいて優れたアルゴリズム一般化性能を示すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:39:24 GMT)
Comparative study of multi-person tracking methods [0.0] 本研究の目的は,これらの手法の発見と追跡パイプラインにおけるこれらのアルゴリズムに関する有用な洞察を提供することである。
われわれはMOT17Detデータセットを用いて歩行者検出モデルを訓練した。
次に,トラクタ++がSORTよりも優れたマルチパーソントラッキングアルゴリズムであることを示す実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:05:15 GMT)
Coherent states of Laguerre-Gauss modes [0.0] 光の空間モードを利用して多粒子動力学の研究を行う。
我々の研究は、多粒子系の励起数力学とラゲール・ガウスモードの逆特性と長手特性の進化との直接的な関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 17:05:36 GMT)
Clustering of Spell Variations for Proper Nouns Transliterated from the
other languages [0.0] インド語由来の固有名詞の翻訳は複雑である。
ML手法と数学的類似性方程式を用いて、適切な名詞に対してこれらの綴りのバリエーションをクラスタリングする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 00:57:32 GMT)
ClimateNLP: Analyzing Public Sentiment Towards Climate Change Using
Natural Language Processing [0.0] 本稿では、自然言語処理(NLP)技術を用いて、気候変動に関する話題を分析し、気候変動に関連するツイートの感情を定量化する。
目的は、個人が表現する感情を識別し、気候変動に関する世論のパターンを明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:48:50 GMT)
Choi matrices revisited. II [0.0] 線形写像のチェイ行列の可能なすべての不変量を考える。
それらは、領域空間上の非退化双線型形式によって決定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 04:01:18 GMT)
Characterizing climate pathways using feature importance on echo state
networks [0.0] エコー状態ネットワーク(ESN)は、時間的データのために設計された計算効率の良いニューラルネットワークのバリエーションである。
ESNは非解釈可能なブラックボックスモデルであり、変数関係を理解する上でハードルとなる。
我々は,特徴重要度の評価と比較を行うシミュレーション研究を行い,再分析気候データに対するアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:55:04 GMT)
Characterizing Browser Fingerprinting and its Mitigations [0.0] この研究は、ブラウザのフィンガープリントという、トラッキング技術の1つを探求している。
ブラウザのフィンガープリントの仕組み、それがどの程度普及しているか、どんな防御効果を軽減できるか、などについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 20:31:24 GMT)
Characterising representation dynamics in recurrent neural networks for
object recognition [0.0] リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、挑戦的な条件における物体の認識と霊長類の視覚のモデル化の両方に有望な結果をもたらした。
本稿では,MiniEcoset を用いたオブジェクト分類のために訓練された RNN における逐次計算の表現力学について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 12:57:55 GMT)
Certifying long-range quantum correlations through routed Bell tests [0.0] 透過チャネルの損失は距離とともに増加するが、量子非局所性のフォトニクスの実証には大きな障害となる。
最近、Chaturvedi, Viola, Pawlowski らは、量子非局所性を証明できる範囲を拡張することを目的として、標準ベルの実験のバリエーションを導入した。
と呼ばれるこれらの実験において、ボブは量子粒子を2つの可能な経路に沿ってルーティングし、2つの異なる場所で測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:40:47 GMT)
COVID-19 Detection Using Swin Transformer Approach from Computed
Tomography Images [0.0] 我々は,CT画像を用いた新型コロナウイルス診断のための新しいアプローチを提案する。
本手法は患者レベルの予測のための体系的なアプローチを含む。
この文脈におけるSwin Transformerの応用は、異常な診断精度を示す患者レベルの予測をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 09:37:56 GMT)
CIDER: Context sensitive sentiment analysis for short-form text [0.0] CIDER(Context Informed Dictionary and sEntiment Reasoner)は、文脈に敏感な感情分析を行う。
本稿では,CIDERアルゴリズムの詳細を述べるとともに,天気に関する大量のツイートの集合について,最先端のジェネラリストの感情分析より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:06:19 GMT)
Biased Random Access Codes [0.0] ランダムアクセスコード(英: random access code、RAC)は、送信者が受信機によって復号される短いメッセージにランダムメッセージを符号化する通信タスクである。
本稿では,古典的戦略と量子的戦略の両方に対して最適性能を数値的に評価するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 14:08:23 GMT)
Beyond Traditional DoE: Deep Reinforcement Learning for Optimizing
Experiments in Model Identification of Battery Dynamics [0.0] 多くのエネルギー管理システムと設計プロセスは、効率最適化のために正確なバッテリモデルに依存している。
従来の実験設計(DoE)は、多くの異なる構成を網羅する必要があるため、時間と費用がかかる。
深部強化学習に基づく新しいDoE手法が開発され、過去の実験統計に基づいてフライ実験の設定を変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:44:47 GMT)
Berezin-type quantization on even-dimensional compact manifolds [0.0] ベレジン型量子化はコンパクトな偶次元多様体に対して$M2d$で達成可能であることを示す。
局所ポアソン構造とベレジン型量子化は$ CPd$から誘導される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 13:30:45 GMT)
Belief formation and the persistence of biased beliefs [0.0] エージェントが二つの理論を区別しようとする信念形成モデルを提案する。
我々のモデルでは、情報処理の制限は弱い証拠を検閲するインセンティブを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 16:27:04 GMT)
Autonomous quantum clocks using athermal resources [0.0] 我々は, 量子時計を駆動する熱水資源として, 量子計測技術を用いた貯水池を利用できることを示した。
2レベルと3レベルの量子系は、我々のモデルにおけるトランスデューサとして機能し、量子測定によって誘導されるノイズを一連のくちばしに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:32:03 GMT)
Automated Chest X-Ray Report Generator Using Multi-Model Deep Learning
Approach [0.0] 本システムは,画像前処理,深層学習モデルを用いた異常検出,レポート作成という3つのステップを実行することで,放射線学レポートを生成する。
胸部X線診断の精度を高めるため, 放射線技師の作業量を削減し, 胸部X線診断の精度を高めることが期待される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:26:17 GMT)
Assessing of Soil Erosion Risk Through Geoinformation Sciences and
Remote Sensing -- A Review [0.0] この章の主目的は、さまざまなタイプや構造の浸食モデルとそれらの応用をレビューすることである。
地理情報システム(GIS)の空間分析機能を利用するいくつかの手法が土壌浸食リスク評価のために運用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:53:47 GMT)
Any consistent coupling between classical gravity and quantum matter is
fundamentally irreversible [0.0] 重力が古典的である場合、次の仮定の少なくとも1つに違反する必要があると我々は主張する。
古典的な重力と量子物質の理論は、基本的には不可逆であるべきだと論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:08:02 GMT)
Analyzing Textual Data for Fatality Classification in Afghanistan's
Armed Conflicts: A BERT Approach [0.0] 我々は、最先端の機械学習技術を活用して、アフガニスタンの武装紛争を、テキストによる記述に基づいて致命的または非致命的に分類する。
提案手法は,自然言語処理における最先端言語表現モデルであるBERT(Bidirectional Representations from Transformers)のパワーを利用する。
このモデルは98.8%の精度、98.05%のリコール、99.6%の精度、そしてF1スコア98.82%の精度で、テストセットで素晴らしい性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 18:26:23 GMT)
Analyzing And Editing Inner Mechanisms Of Backdoored Language Models [0.0] データセットの課金は、バックドアモデルにつながる可能性のある大きな言語モデルに対する潜在的なセキュリティ上の脅威である。
本稿では,トランスを用いたバックドア言語モデルの内部表現について検討し,バックドア機構において最重要となる初期層モジュールについて検討する。
我々は,潜在的有毒データセットの微調整中に個々のモジュールを局所的に拘束することで,大規模言語モデルのバックドアロバスト性を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 02:29:09 GMT)
An alternative foundation of quantum theory [0.0] 本稿では,量子論の新しいアプローチを提案する。
アクセス可能な変数は、観測者または一部の通信観測者に接続された理想的な観測である。
ここでは、このアプローチで必要とされる群と変換が、アクセス可能な変数が有限次元である場合に明示的に構成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 10:07:38 GMT)
An Analysis on Large Language Models in Healthcare: A Case Study of
BioBERT [0.0] 本稿では,大規模言語モデル,特にBioBERTを医療に応用するための包括的調査を行う。
この分析は、医療領域のユニークなニーズを満たすために、BioBERTを微調整するための体系的な方法論を概説している。
本論文は、倫理的考察、特に患者のプライバシーとデータセキュリティを徹底的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:53:53 GMT)
Age Estimation Based on Graph Convolutional Networks and Multi-head
Attention Mechanisms [0.0] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は不規則な顔画像から特徴を効果的に抽出するために用いられる。
このモデルは、年齢推定の精度を効果的に向上させ、MAE誤差値を3.64に削減し、今日の年齢推定モデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 06:26:39 GMT)
A Novel Method of Function Extrapolation Inspired by Techniques in
Low-entangled Many-body Physics [0.0] 量子力学にインスパイアされた新しい外挿アルゴリズムを導入し,その性能を線形予測に対して評価する。
この結果から,提案アルゴリズムは線形予測に匹敵する外挿を生成するとともに,鋭い特徴を持つ関数に対する性能向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 07:22:02 GMT)
A Confederacy of Models: a Comprehensive Evaluation of LLMs on Creative
Writing [0.0] 我々は、最近のLLMを、想像力、コヒーレンス、スタイルを必要とする難易度と複雑なタスクである、英語の創造的文章で評価する。
我々は、複数のLSMや人間に対して、そのような物語を書いて、独創性、ユーモア、スタイルといった様々な基準を含む人間の回避を行うよう依頼する。
以上の結果から、現在最先端の商用LLMは、ほとんどの面において、著者よりも若干優れていますが、オープンソースLLMは遅れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Oct 2023 15:56:24 GMT)