Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

MM-Vet: Evaluating Large Multimodal Models for Integrated Capabilities [160.0]
複雑なマルチモーダルタスクにおける大規模マルチモーダルモデル(LMM)を評価する評価ベンチマークであるMM-Vetを提案する。近年のLMMは、黒板に書かれた数学の問題を解くこと、ニュース画像の出来事や有名人を推論すること、視覚的ジョークを説明することなど、様々な興味深い能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:16:59 GMT)
PonderV2: Pave the Way for 3D Foundation 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。 PonderV2は11の室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） (Fri, 13 Oct 2023 13:37:57 GMT)
AgentCF: Collaborative Learning with Autonomous Language Agents for Recommender Systems [112.8]
本稿では,エージェントベースの協調フィルタリングにより,レコメンデータシステムにおけるユーザとイテムのインタラクションをシミュレートするエージェントCFを提案する。我々は、ユーザだけでなく、アイテムをエージェントとして、創造的に考慮し、両方のエージェントを同時に最適化する協調学習アプローチを開発します。全体として、最適化されたエージェントは、ユーザ・イテム、ユーザ・ユーザ・ユーザ、アイテム・イテム、集合的インタラクションなど、フレームワーク内での多様なインタラクションの振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:37:14 GMT)
Pairwise Similarity Learning is SimPLE [104.1]
我々は、汎用的で重要な学習問題、ペアワイズ類似性学習(PSL)に焦点を当てる。 PSLは、オープンセットの顔認識、話者検証、画像検索、人物の再識別など、幅広い重要な応用を仮定する。我々は、機能/プロキシの正規化も角マージンも必要としない、SimPLEと呼ばれる驚くほど単純なプロキシフリー手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 23:56:47 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） (Fri, 13 Oct 2023 21:50:59 GMT)
XLM-V: Overcoming the Vocabulary Bottleneck in Multilingual Masked Language Models [100.3]
語彙重複の少ない言語間でのトークン共有を非強調化することにより,多言語語彙に拡張する新たなアプローチを提案する。我々は100万のトークン語彙を持つ多言語言語モデルであるXLM-Vを訓練する。 XLM-V は低リソースの言語タスクに特に有効であり、マサハナーとアメリカの NLI では XLM-R を 11.2% と 5.8% で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:36:06 GMT)
SmoothLLM: Defending Large Language Models Against Jailbreaking Attacks [99.2]
SmoothLLMは,大規模言語モデル(LLM)に対するジェイルブレーキング攻撃を軽減するために設計された,最初のアルゴリズムである。敵が生成したプロンプトが文字レベルの変化に対して脆弱であることから、我々の防衛はまず、与えられた入力プロンプトの複数のコピーをランダムに摂動し、対応する予測を集約し、敵の入力を検出する。 SmoothLLMは、多くの人気のあるLCMの攻撃成功率を1パーセント以下に減らし、不要な保守性を避け、攻撃緩和の保証を認める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:04:55 GMT)
"Kelly is a Warm Person, Joseph is a Role Model": Gender Biases in LLM-Generated Reference Letters [97.1]
LLM(Large Language Models)の生成した参照文字の性別バイアスについて批判的に検討する。 LLM生成レコメンデーションレターに有意な性別バイアスが認められた。 LLM作成専門文書における偏見の認識の重要性と優位性について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:12:57 GMT)
Geom-Erasing: Geometry-Driven Removal of Implicit Concept in Diffusion Models [96.0]
新たなアプローチであるGeom-Erasingを導入し、アクセシビリティモデルやディテクターモデルによって暗黙の概念をうまく除去する。また,3つの暗黙的概念を組み込んだ新しい画像テキストデータセットであるImplicit Conceptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:04:57 GMT)
Counterfactual Memorization in Neural Language Models [91.9]
様々なNLPタスクで広く使用されている現代のニューラルネットワークモデルは、トレーニングデータからセンシティブな情報を記憶するリスクがある。言語モデル記憶の以前の研究におけるオープンな疑問は、「一般的な」記憶の除去方法である。トレーニング中に特定の文書が省略された場合、モデルの予測がどのように変化するかを特徴付ける反事実記憶の概念を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:16:41 GMT)
Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.6]
次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:03:39 GMT)
VideoFusion: Decomposed Diffusion Models for High-Quality Video Generation [88.5]
本研究は, フレームごとのノイズを, 全フレーム間で共有されるベースノイズ, 時間軸に沿って変化する残雑音に分解することで, 拡散過程を分解する。様々なデータセットの実験により,ビデオフュージョンと呼ばれる我々の手法が,高品質なビデオ生成において,GANベースと拡散ベースの両方の選択肢を上回ることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:43:04 GMT)
Mitigating Bias for Question Answering Models by Tracking Bias Influence [87.8]
本稿では,複数選択QAモデルのバイアスを軽減するためのBMBIを提案する。バイアスのある例から学んだ場合、モデルがよりバイアスに傾くように傾くという直感に基づいて、クエリインスタンスのバイアスレベルを測定します。本手法は,複数のバイアスカテゴリにまたがる複数のQA定式化に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 00:49:09 GMT)
LanguageMPC: Large Language Models as Decision Makers for Autonomous Driving [87.1]
この作業では、複雑な自律運転シナリオの意思決定コンポーネントとして、Large Language Models(LLM)を採用している。大規模実験により,提案手法は単車載タスクのベースラインアプローチを一貫して超えるだけでなく,複数車載コーディネートにおいても複雑な運転動作の処理にも有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:13:43 GMT)
MagicDrive: Street View Generation with Diverse 3D Geometry Control [86.8]
多様な3D幾何学制御を提供する新しいストリートビュー生成フレームワークであるMagicDriveを紹介した。私たちの設計では、複数のカメラビュー間の一貫性を確保するために、クロスビューアテンションモジュールが組み込まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 05:04:35 GMT)
SAMRS: Scaling-up Remote Sensing Segmentation Dataset with Segment Anything Model [85.9]
我々はSAMRSと呼ばれる大規模RSセグメンテーションデータセットを生成するための効率的なパイプラインを開発する。 SAMRSは完全に105,090の画像と1,668,241のインスタンスを持ち、既存の高解像度RSセグメンテーションデータセットを数桁上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:49:42 GMT)
PaLI-3 Vision Language Models: Smaller, Faster, Stronger [82.6]
PaLI-3は、より小さく、より速く、より強力な視覚言語モデル(VLM)であり、10倍大きい類似のモデルと好意的に比較できる。 SigLIPベースのPaLIは、標準画像分類ベンチマークでは若干性能が劣っているものの、様々なマルチモーダルベンチマークにおいて優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:45:19 GMT)
DataPerf: Benchmarks for Data-Centric AI Development [81.0]
DataPerfは、MLデータセットとデータ中心アルゴリズムを評価するための、コミュニティ主導のベンチマークスイートである。私たちは、この反復的な開発をサポートするために、複数の課題を抱えたオープンなオンラインプラットフォームを提供しています。ベンチマーク、オンライン評価プラットフォーム、ベースライン実装はオープンソースである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:24:24 GMT)
Generating Images with Multimodal Language Models [78.7]
本稿では,凍結したテキストのみの大規模言語モデルを,事前学習した画像エンコーダとデコーダモデルで融合する手法を提案する。本モデルでは,画像検索,新しい画像生成,マルチモーダル対話など,多モーダルな機能群を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:35:42 GMT)
Vision-by-Language for Training-Free Compositional Image Retrieval [78.6]
合成画像検索(CIR)は、データベース内の関連する対象画像を検索することを目的としている。大規模視覚言語モデル(VLM)を用いた最近の研究動向我々は、CIReVL(Vision-by-Language)による学習自由なCIRへの取り組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:59:38 GMT)
Decaf: Monocular Deformation Capture for Face and Hand Interactions [77.8]
本稿では,単眼のRGBビデオから人間の顔と対話する人間の手を3Dで追跡する手法を提案する。動作中の非剛性面の変形を誘発する定形物体として手をモデル化する。本手法は,マーカーレスマルチビューカメラシステムで取得した現実的な顔変形を伴う手動・インタラクションキャプチャーデータセットに頼っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:45:13 GMT)
From CLIP to DINO: Visual Encoders Shout in Multi-modal Large Language Models [74.7]
MLLM(Multi-modal Large Language Models)は、視覚知覚インタフェースの機能拡張に大きく貢献している。既存のアプローチは、しばしばビジュアルブランチとしてCLIPまたはその変種に依存し、単に深いレイヤから機能を抽出するだけである。我々は,CLIPとDINOをMergingと統合したシンプルな機能統合戦略であるCOMMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:41:55 GMT)
R&B: Region and Boundary Aware Zero-shot Grounded Text-to-image Generation [74.6]
拡散モデルを用いてゼロショット接地T2I生成を探索する。本稿では,地域境界(R&B)を意識したクロスアテンションガイダンス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 05:48:42 GMT)
The Consensus Game: Language Model Generation via Equilibrium Search [73.5]
言語モデル復号のための学習不要なゲーム理論を新たに導入する。本手法では,正規化不完全情報シーケンシャルシグナリングゲームとして,言語モデルの復号化を行う。 EQUILIBRium-RANKINGをLLaMA-7Bに適用すると、より大型のLLaMA-65BとPaLM-540Bより優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:27:21 GMT)
Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model for Understanding, Localization, Text Reading, and Beyond [72.4]
大規模視覚言語モデル(LVLM)の集合であるQwen-VLシリーズを紹介する。視覚能力は, (i) 視覚受容体, (ii) 入力出力インタフェース, (iii) 3段階トレーニングパイプライン, (iv) 多言語マルチモーダルクリーンコーパスによって実現された。 Qwen-VLやQwen-VL-Chatを含む結果のモデルは、同様のモデルスケールでジェネラリストモデルに新しいレコードを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:41:28 GMT)
Large Language Models as Source Planner for Personalized Knowledge-grounded Dialogue [72.3]
SAFARIは、教師なしと教師なしの両方の設定で計画し、理解し、導入するための新しいフレームワークである。我々は、パーソナライズされた知識ベース対話データセットtextittextbfKnowledge textbfBehind textbfPersona(textbfKBP)を構築する。 KBPデータセットによる実験結果から,SAFARIフレームワークはペルソナ一貫性と知識強化の応答を効果的に生成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:38:38 GMT)
Can ChatGPT Assess Human Personalities? A General Evaluation Framework [70.9]
大きな言語モデル(LLM)は、様々な分野で印象的な成果を上げてきたが、その潜在的な人間のような心理学はいまだに研究されていない。本稿では,Mers Briggs Type Indicator (MBTI) テストに基づく人格評価のための総合評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:53:00 GMT)
METRA: Scalable Unsupervised RL with Metric-Aware Abstraction [69.9]
Metric-Aware Abstraction (METRA)は、教師なし強化学習の新たな目標である。潜在空間のあらゆる方向に移動することを学ぶことで、METRAは様々な振る舞いの抽出可能な集合を得る。複雑なピクセルベースの環境においても,METRAは様々な有用な振る舞いを発見できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:43:11 GMT)
Relation-aware Ensemble Learning for Knowledge Graph Embedding [68.9]
我々は,既存の手法を関係性に配慮した方法で活用し,アンサンブルを学習することを提案する。関係認識アンサンブルを用いてこれらのセマンティクスを探索すると、一般的なアンサンブル法よりもはるかに大きな検索空間が得られる。本稿では,リレーショナルなアンサンブル重みを独立に検索する分割探索合成アルゴリズムRelEns-DSCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:40:12 GMT)
Overcoming Recency Bias of Normalization Statistics in Continual Learning: Balance and Adaptation [67.8]
継続的な学習には、一連のタスクを学習し、彼らの知識を適切にバランスさせることが含まれる。本稿では,タスク・ワイド・コントリビューションに適応するためのベイズ的戦略を適切に取り入れた BN の適応バランス (AdaB$2$N) を提案する。提案手法は,幅広いベンチマークにおいて,大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:50:40 GMT)
Dynamic Sparse No Training: Training-Free Fine-tuning for Sparse LLMs [67.4]
そこで我々は,DSnoT(Dynamic Sparse No Training, 動的スパース・ノー・トレーニング)を導入した。動的スパーストレーニングにインスパイアされたDSnoTは、密度とスパースLLM間の再構成誤差を最小限に抑える。本稿は, LLMのスパースを, 効率的なトレーニング自由な方法で微調整し, 新たな会場をオープンして, LLMの空間性に大きな可能性を拡大する方法について, 新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:38:52 GMT)
Selectivity Drives Productivity: Efficient Dataset Pruning for Enhanced Transfer Learning [66.2]
データセットプルーニング(DP)は、データ効率を改善する効果的な方法として登場した。本稿では,ラベルマッピングと特徴マッピングという2つの新しいDP手法を提案する。ダウンストリーム性能を犠牲にすることなく、ソースデータクラスを最大40%まで刈り取ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 00:07:49 GMT)
NAVI: Category-Agnostic Image Collections with High-Quality 3D Shape and Pose Annotations [65.0]
NAVIは、高品質な3Dスキャンと画像ごとの2D-3Dアライメントを備えたカテゴリに依存しない画像コレクションの新しいデータセットである。これらの2D-3Dアライメントにより,高密度画素対応,深度,セグメンテーションマップなどの正確な微分アノテーションを抽出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:12:32 GMT)
Explore-Instruct: Enhancing Domain-Specific Instruction Coverage through Active Exploration [64.6]
Explore-Instructは、ドメイン固有の命令チューニングで使用されるデータカバレッジを強化する新しいアプローチである。データ中心分析は、ドメイン固有の命令カバレッジを改善するために提案手法の有効性を検証する。我々の発見は、特にドメイン固有の文脈において、命令カバレッジを改善するための有望な機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:03:15 GMT)
PerturbScore: Connecting Discrete and Continuous Perturbations in NLP [64.3]
本稿では,離散摂動と連続摂動を結びつけることを目的とする。回帰タスクをPerturbScoreとして設計し,相関関係を自動的に学習する。離散摂動と連続摂動の接続を構築でき、提案したPerturbScoreを使ってそのような相関関係を学習できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:50:15 GMT)
On the Over-Memorization During Natural, Robust and Catastrophic Overfitting [64.0]
オーバーフィッティングは、自然と敵対両方のトレーニングにおいて、ディープニューラルネットワーク(DNN)の一般化能力に悪影響を及ぼす。既存のメソッドは、異なるタイプのオーバーフィッティングに一貫して対処するのに苦労する。本稿では,過メモリ化を明示的に防止する一般的なフレームワークである Distraction Over-Memorization (DOM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:14:51 GMT)
What should I Ask: A Knowledge-driven Approach for Follow-up Questions Generation in Conversational Surveys [63.5]
対話型調査における知識駆動型フォローアップ質問生成のための新しい課題を提案する。そこで我々は,対話履歴とラベル付き知識を用いた人手によるフォローアップ質問の新しいデータセットを構築した。次に,その課題に対する2段階の知識駆動モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:38:46 GMT)
Neural Point-based Volumetric Avatar: Surface-guided Neural Points for Efficient and Photorealistic Volumetric Head Avatar [62.9]
ニューラルポイント表現とニューラルボリュームレンダリングプロセスを採用したフルネーム(名前)を提案する。具体的には、ニューラルポイントは高分解能UV変位マップを介してターゲット表現の表面を戦略的に拘束する。設計上は,アバターをアニメーションする際の正確な表現制御を確保しつつ,地形的に変化する領域や細い構造を扱えるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:07:09 GMT)
Name Your Colour For the Task: Artificially Discover Colour Naming via Colour Quantisation Transformer [62.8]
そこで本研究では,色空間を定量化しつつ,画像上での認識を維持しつつ,色空間を定量化する新しい色量子化変換器CQFormerを提案する。人工色システムと人間の言語における基本色用語との一貫性のある進化パターンを観察する。我々のカラー量子化法は、画像記憶を効果的に圧縮する効率的な量子化法も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:46:27 GMT)
SeqXGPT: Sentence-Level AI-Generated Text Detection [62.4]
大規模言語モデル(LLM)を用いた文書の合成による文レベル検出の課題について紹介する。次に,文レベルのAIGT検出機能として,ホワイトボックスLEMのログ確率リストを利用した textbfSequence textbfX (Check) textbfGPT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:18:53 GMT)
DATT: Deep Adaptive Trajectory Tracking for Quadrotor Control [62.2]
Deep Adaptive Trajectory Tracking (DATT)は、学習に基づくアプローチであり、現実世界の大きな乱れの存在下で、任意の、潜在的に実現不可能な軌跡を正確に追跡することができる。 DATTは、非定常風場における可溶性および非実用性の両方の軌道に対して、競争適応性非線形およびモデル予測コントローラを著しく上回っている。適応非線形モデル予測制御ベースラインの1/4未満である3.2ms未満の推論時間で、効率的にオンラインで実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:22:31 GMT)
The Computational Complexity of Finding Stationary Points in Non-Convex Optimization [60.5]
近似定常点、すなわち勾配がほぼゼロの点を見つけることは、非順序だが滑らかな目的函数の計算問題である。制約付き最適化における近似KKT点の発見は、制約なし最適化における近似定常点の発見に対して再現可能であるが、逆は不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:52:46 GMT)
InstructTODS: Large Language Models for End-to-End Task-Oriented Dialogue Systems [60.5]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)における多様なタスクに使用されている。 InstructTODSは、ゼロショットのタスク指向対話システムのための新しいフレームワークである。 InstructTODSは、ユーザの意図を動的クエリにシームレスに翻訳するプロキシの信念状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:36:26 GMT)
Progressively Efficient Learning [58.6]
我々はCEIL(Communication-Efficient Interactive Learning)という新しい学習フレームワークを開発した。 CEILは、学習者と教師がより抽象的な意図を交換することで効率的にコミュニケーションする人間のようなパターンの出現につながる。 CEILで訓練されたエージェントは、新しいタスクを素早く習得し、非階層的で階層的な模倣学習を、絶対的な成功率で最大50%、20%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:52:04 GMT)
Cross-Domain Policy Adaptation via Value-Guided Data Filtering [57.6]
動的ミスマッチで異なるドメインにまたがるポリシーを一般化することは、強化学習において重要な課題となる。本稿では、ペア化された値ターゲットの近接に基づいて、ソースドメインからの遷移を選択的に共有するバリューガイドデータフィルタリング(VGDF)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:36:06 GMT)
Multi-View Class Incremental Learning [57.1]
マルチビュー学習(MVL)は、下流タスクのパフォーマンスを改善するためにデータセットの複数の視点から情報を統合することで大きな成功を収めている。本稿では,複数視点クラスインクリメンタルラーニング(MVCIL)と呼ばれる新しいパラダイムについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:48:58 GMT)
Towards End-to-end 4-Bit Inference on Generative Large Language Models [57.0]
LLaMA や OPT のような大規模生成モデルに対するほとんどの推論計算は、重みとアクティベーションの両方を4ビットにキャストすることで行うことができる。これをQUIKと呼ばれるハイブリッド量子化戦略により実現し、重みとアクティベーションの大部分を4ビットに圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:15:05 GMT)
In-Context Learning for Few-Shot Molecular Property Prediction [56.7]
本稿では,文脈内学習の基盤となる概念に適応し,数発の分子特性予測のための新しいアルゴリズムを開発する。提案手法は分子特性を(分子, 特性測定)ペアの文脈から予測することを学び, 微調整をせずに新しい性質に迅速に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 05:12:48 GMT)
MM-BigBench: Evaluating Multimodal Models on Multimodal Content Comprehension Tasks [56.6]
MM-BigBenchを導入し、様々なモデルや命令のパフォーマンスを広範囲に評価する。本稿では,6タスクにまたがる14のマルチモーダルデータセット上で,20の言語モデル (14 MLLM) を評価し,各タスクに10の指示を与え,新しい洞察を導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:57:04 GMT)
Semantics Alignment via Split Learning for Resilient Multi-User Semantic Communication [56.5]
最近の意味コミュニケーションの研究は、ディープジョイントソースやチャネルコーディング(DeepJSCC)のようなニューラルネットワーク(NN)ベースのトランシーバに依存している。従来のトランシーバとは異なり、これらのニューラルトランシーバは実際のソースデータとチャネルを使用してトレーニング可能であり、セマンティクスを抽出し通信することができる。本稿では,分割学習(SL)と部分的NN微調整技術を活用する分散学習ベースソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:29:55 GMT)
Efficiently Enhancing Zero-Shot Performance of Instruction Following Model via Retrieval of Soft Prompt [56.2]
ソフトプロンプトの検索は、ゼロショットタスクの一般化において、ハードプロンプトを効率的に支援することができる。我々は、プロンプトチューニングを通じて各プロンプトに対するソフトプロンプト埋め込みをトレーニングし、プロンプト埋め込みにマップされたトレーニングインスタンスのサンプルを格納し、推論中にクエリインスタンスに最も近いトレーニングインスタンスの対応するプロンプト埋め込みを検索する。 0.007%の追加パラメータしか加えていないが、ソフトプロンプトの検索は、未確認タスクにおけるT0のパフォーマンスを11つのデータセットのうち10で上回り、BIG-benchベンチマークにおけるT0の平均精度を2.39%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:58:30 GMT)
Optimality Guarantees for Particle Belief Approximation of POMDPs [55.8]
部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)は、現実の意思決定と制御の問題に対する柔軟な表現を提供する。 POMDPは、特に状態と観測空間が連続的またはハイブリッドである場合、解決するのが非常に難しい。本稿では,これらのアルゴリズムが使用する粒子フィルタリング手法の近似誤差を特徴付ける理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:07:09 GMT)
Hybrid Reinforcement Learning for Optimizing Pump Sustainability in Real-World Water Distribution Networks [55.6]
本稿では,実世界の配水ネットワーク(WDN)のリアルタイム制御を強化するために,ポンプスケジューリング最適化問題に対処する。我々の主な目的は、エネルギー消費と運用コストを削減しつつ、物理的な運用上の制約を遵守することである。進化に基づくアルゴリズムや遺伝的アルゴリズムのような伝統的な最適化手法は、収束保証の欠如によってしばしば不足する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 21:26:16 GMT)
CodeChain: Towards Modular Code Generation Through Chain of Self-revisions with Representative Sub-modules [54.9]
我々は,自己修正の連鎖を通じてモジュール化されたコード生成を誘発する,新しい推論フレームワークであるCodeChainを提案する。 CodeChainは、生成したソリューションのモジュール性と正確性の両方を大幅に向上させ、APPSで35%、CodeContestsで76%の相対パス@1の改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:17:48 GMT)
Extending Multi-modal Contrastive Representations [53.9]
3つ以上のモダリティのマルチモーダルコントラスト表現(MCR)は、マルチモーダル学習において重要である。最近のC-MCRにインスパイアされた本論文では,拡張マルチモーダルコントラスト表現(Ex-MCR)を提案する。元MCRは3つ以上のモダリティのコントラスト表現空間を柔軟に学習する訓練効率とペアデータフリーの手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:34:23 GMT)
SeMLaPS: Real-time Semantic Mapping with Latent Prior Networks and Quasi-Planar Segmentation [53.8]
本稿では,RGB-Dシーケンスからのリアルタイム意味マッピングのための新しい手法を提案する。 2DニューラルネットワークとSLAMシステムに基づく3Dネットワークと3D占有マッピングを組み合わせる。本システムは,2D-3Dネットワークベースシステムにおいて,最先端のセマンティックマッピング品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:56:58 GMT)
End-to-end Story Plot Generator [53.7]
本稿では,ストーリープロットの自動生成問題について考察する。既存のプロットジェネレータは、ストーリープロットの計画段階において、数百から数千のLCMを呼び出す必要がある。これらの課題に対処するために、textttOpenPlot$, $textttE2EPlot$, $textttRLPlot$という3つのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 00:49:59 GMT)
GPT4RoI: Instruction Tuning Large Language Model on Region-of-Interest [53.6]
本稿では,空間的命令チューニングを提案し,その命令における関心領域(RoI)を参照することを提案する。我々のモデルであるGPT4RoIは、7つのリージョンテキストペアデータセットに基づいて訓練されており、前例のない対話的かつ対話的な体験をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:25:34 GMT)
Generative Modeling with Phase Stochastic Bridges [52.9]
拡散モデル(DM)は、連続入力のための最先端の生成モデルを表す。我々はtextbfphase space dynamics に基づく新しい生成モデリングフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、動的伝播の初期段階において、現実的なデータポイントを生成する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:06:00 GMT)
Rank-DETR for High Quality Object Detection [52.8]
高性能なオブジェクト検出器は、バウンディングボックス予測の正確なランキングを必要とする。本研究では, 簡易かつ高性能なDETR型物体検出器について, 一連のランク指向設計を提案して紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:48:32 GMT)
Feature Proliferation -- the "Cancer" in StyleGAN and its Treatments [52.7]
トランケーショントリックは、高品質な画像を合成するためのStyleGANの標準的な後処理技術となっている。 StyleGAN画像アーティファクトにおけるFeature Proliferationの効果を示す。本稿では,リスクのある特徴を識別・調整し,機能増殖を緩和する機能再スケーリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:46:57 GMT)
Precedent-Enhanced Legal Judgment Prediction with LLM and Domain-Model Collaboration [52.6]
法的判断予測(LJP)は、法律AIにおいてますます重要な課題となっている。先行は、同様の事実を持つ以前の訴訟であり、国家法制度におけるその後の事件の判断の基礎となっている。近年のディープラーニングの進歩により、LJPタスクの解決に様々なテクニックが使えるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:47:20 GMT)
Accurate melting point prediction through autonomous physics-informed learning [52.2]
NPTアンサンブルにおける共存シミュレーションから自律的に学習することで融点を計算するアルゴリズムを提案する。固液共存進化の物理モデルを統合することで、アルゴリズムの精度が向上し、最適な意思決定が可能になることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:34:36 GMT)
NAPG: Non-Autoregressive Program Generation for Hybrid Tabular-Textual Question Answering [52.1]
現在の数値推論法はプログラムシーケンスを自己回帰的にデコードする。プログラム生成の精度は、デコードステップがエラー伝搬によって展開されるにつれて急激に低下する。本稿では,非自己回帰型プログラム生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:20:51 GMT)
Biomedical Named Entity Recognition via Dictionary-based Synonym Generalization [51.9]
本研究では,入力テキストに含まれる生物医学的概念をスパンベース予測を用いて認識する,新しいSynGenフレームワークを提案する。提案手法を広範囲のベンチマークで広範囲に評価し,SynGenが従来の辞書ベースモデルよりも顕著なマージンで優れていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:19:19 GMT)
It's an Alignment, Not a Trade-off: Revisiting Bias and Variance in Deep Models [51.7]
深層学習に基づく分類モデルのアンサンブルでは, バイアスと分散がサンプルレベルで一致していることが示される。我々はこの現象をキャリブレーションと神経崩壊という2つの理論的観点から研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:06:34 GMT)
Explainable Equivariant Neural Networks for Particle Physics: PELICAN [51.0]
PELICANは、新しい置換同変であり、ローレンツ不変アグリゲーターネットワークである。本稿では,タグ付け(分類)とローレンツ発泡トップクォークの再構成(回帰)の両文脈におけるPELICANアルゴリズムアーキテクチャについて述べる。 PELICANの適用範囲を、クォーク開始時とグルーオン開始時とを識別するタスクに拡張し、5種類のジェットを対象とするマルチクラス同定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:09:19 GMT)
Towards Autonomous Supply Chains: Definition, Characteristics, Conceptual Framework, and Autonomy Levels [50.4]
パンデミックや地政学的な紛争など最近の世界的な混乱は、伝統的なサプライチェーンの脆弱性を著しく暴露している。パンデミックや地政学的な紛争など最近の世界的な混乱は、伝統的なサプライチェーンの脆弱性を著しく暴露している。自律的なサプライチェーン(ASC)が潜在的なソリューションとして登場し、乱流貿易環境における可視性、柔軟性、レジリエンスを高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:09:52 GMT)
Regularization-Based Methods for Ordinal Quantification [49.6]
順序の場合、すなわち n>2 クラスの集合上で全順序が定義される場合について研究する。本稿では,従来のアルゴリズムよりも優れた正規化OQアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:04:06 GMT)
Newton-Cotes Graph Neural Networks: On the Time Evolution of Dynamic Systems [49.5]
本稿では,ニュートン・コーツの公式を用いた速度推定に基づく積分の予測手法を提案する。いくつかのベンチマークの実験は、最先端の手法と比較して、一貫性と顕著な改善を実証的に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:55:20 GMT)
Graph Condensation via Eigenbasis Matching [49.0]
グラフ凝縮は、実際の大きなグラフをはるかに小さな合成グラフで置き換えることを目的としている。既存のGCメソッドは、一般化が貧弱なため、同じ合成グラフ上で訓練された異なるGNNは明らかに性能差がある。本稿では、2つの重要なステップを持つGCEMと呼ばれるスペクトルフリーグラフ凝縮に対する固有基底マッチングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:48:12 GMT)
A dimension-free discrete Remez inequality on multi-tori [48.6]
自由レメス不等式の動機は、量子学習理論から生まれている。我々の自由次元は、天文学的に多数の変数を学習するための時間効率とサンプルアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:11:12 GMT)
Sparse Fine-tuning for Inference Acceleration of Large Language Models [48.3]
大規模言語モデル(LLM)の精密細粒度調整の問題点について考察する。蒸留型損失の詳細な研究を行い,L2に基づく蒸留手法をSquareHeadと呼ぶ。 MPTテキスト生成では、細かな微調整が精度低下なしに75%の間隔に到達できることを初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:47:44 GMT)
KCTS: Knowledge-Constrained Tree Search Decoding with Token-Level Hallucination Detection [48.1]
大規模言語モデル (LLM) は、人間レベルの自然言語生成能力を示す。幻覚問題と呼ばれる誤報を発生させる可能性があり、その展開に重大なリスクをもたらす。 KCTSと呼ばれる知識制約付き復号法を提案し、フリーズしたLMを誘導し、参照知識と整合したテキストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:12:34 GMT)
One Forward is Enough for Neural Network Training via Likelihood Ratio Method [47.0]
バックプロパゲーション(BP)は、ニューラルネットワークトレーニングにおける勾配計算の主流のアプローチである。本手法は,1つの前方伝播による推定のための統一可能性比 (ULR) 法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:52:36 GMT)
Sub-network Discovery and Soft-masking for Continual Learning of Mixed Tasks [47.0]
本稿では,CFおよび/または制限KTを克服する新しいCL法を提案する。サブネットワークを発見して各タスクの知識を分離することでCFを克服する。従来の知識を保存し、新しいタスクが過去の知識を活用してKTを達成できるようにするため、ソフトマスキング機構も提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 23:00:39 GMT)
ClickPrompt: CTR Models are Strong Prompt Generators for Adapting Language Models to CTR Prediction [46.7]
クリックスルー率(CTR)の予測は、様々なインターネットアプリケーションにとってますます不可欠になっている。従来のCTRモデルは、マルチフィールド分類データをワンホット符号化によりID特徴に変換し、特徴間の協調信号を抽出する。我々は、CTRモデルを組み込んで対話対応ソフトプロンプトを生成する、新しいモデル非依存フレームワーク(ClickPrompt)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:37:53 GMT)
Orca: A Few-shot Benchmark for Chinese Conversational Machine Reading Comprehension [46.4]
中国初のCMRCベンチマークOrcaを提案する。合計4,742ターンのホットトピー駆動の会話831件を収集する。 Orcaの回答はすべて、以前のデータセットの特定のスパンや短いフレーズではなく、よく注釈付けされた自然な応答である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:13:21 GMT)
Exploring Sparse Spatial Relation in Graph Inference for Text-Based VQA [46.0]
本稿では,空間認識型関係解析技術を導入した空間グラフネットワーク(SSGN)を提案する。 TextVQAとST-VQAデータセットの実験結果は、SSGNが有望なパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:39:34 GMT)
Label Noise in Adversarial Training: A Novel Perspective to Study Robust Overfitting [45.6]
逆行訓練においてラベルノイズが存在することを示す。このようなラベルノイズは、正反対例の真のラベル分布とクリーン例から受け継いだラベルとのミスマッチに起因する。本稿では,ラベルノイズと頑健なオーバーフィッティングに対処するため,ラベルの自動校正手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:17:48 GMT)
LRRU: Long-short Range Recurrent Updating Networks for Depth Completion [45.5]
深度補修をより効率的に行うために,Long-Short Range Recurrent Updating (LRRU) ネットワークを提案する。 LRRUはまずスパース入力を大まかに満たして初期密度の深度マップを取得し、次に学習された空間変化カーネルを通して反復的に更新する。我々の初期深度マップには粗いが完全な深度情報があり、粗い深度から深度を直接退避させる負担を軽減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:04:52 GMT)
Guiding AMR Parsing with Reverse Graph Linearization [45.4]
本稿では,AMR解析のためのReverse Graph Linearization(RGL)フレームワークを提案する。 RGLは、AMRグラフのデフォルトおよび逆線形化順序を定義する。提案手法は, AMR 2.0 と AMR 3.0 データセットにおいて, 従来最高の AMR 解析モデルである 0.8 と 0.5 の Smatch スコアをそれぞれ上回り, 構造損失蓄積の問題を著しく軽減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 05:03:13 GMT)
ReLLa: Retrieval-enhanced Large Language Models for Lifelong Sequential Behavior Comprehension in Recommendation [44.9]
ゼロショットと少数ショットのレコメンデーションタスクのために、純粋に大きな言語モデルを適応し、強化することに重点を置いています。ゼロショット設定と少数ショット設定の両方でレコメンデーションタスクを行うRetrieval-enhanced Large Language Model (ReLLa)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:13:52 GMT)
Human-in-the-loop Machine Translation with Large Language Model [44.9]
大規模言語モデル (LLM) は、文脈内学習機構と創発的能力によって大きな注目を集めている。そこで本研究では,LLMを誘導し,リビジョン命令付きで出力をカスタマイズするHuman-in-the-loopパイプラインを提案する。 GPT-3.5-turbo APIを用いて、ドイツ語翻訳のための5つのドメイン固有ベンチマークにおいて、提案したパイプラインを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:30:27 GMT)
Unseen Image Synthesis with Diffusion Models [44.4]
単ドメインデータセット上で、事前学習および凍結したDenoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) を用いて、未確認領域画像を追加訓練せずに合成する。我々のキーとなる観察は、単ドメイン画像のみに事前訓練されたDDPMは、反転潜時符号化から任意の画像を再構成するのに十分な表現能力を備えています。我々は,様々なデータセット上で,事前学習拡散モデル (DDPM, iDDPM) を用いた広範囲な解析と実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:07:31 GMT)
Boundary Guided Learning-Free Semantic Control with Diffusion Models [44.4]
凍結事前学習DDMを用いた効率的,効果的,軽量な意味制御のための境界拡散法を提案する。我々はDPMアーキテクチャ(DDPM, iDDPM)とデータセット(CelebA, CelebA-HQ, LSUN-church, LSUN-bedroom, AFHQ-dog)を異なる解像度(64, 256)で広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:22:46 GMT)
ZSON: Zero-Shot Object-Goal Navigation using Multimodal Goal Embeddings [43.7]
オープンワールドオブジェクトゴールナビゲーション(ObjectNav)を学習するためのスケーラブルなアプローチを提案する。このアプローチは完全にゼロショットです -- つまり、ObjectNavの報酬やデモは一切必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:48:11 GMT)
Uncertainty-aware Gait Recognition via Learning from Dirichlet Distribution-based Evidence [43.2]
歩行認識フレームワークはギャラリー内の身元を検索する調査サンプルとギャラリー内の身元との距離に基づいて既存の方法は、ギャラリーがプローブに対応するIDを含まないことをしばしば無視し、認識エラーにつながる。本稿では,学習した証拠に基づいて識別の不確かさをモデル化する,新しい不確実性認識手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:00:48 GMT)
UDAPDR: Unsupervised Domain Adaptation via LLM Prompting and Distillation of Rerankers [42.8]
我々は,大規模言語モデル(LLM)を用いて大量の合成クエリを安価に生成する手法を開発し,動機づける。この手法により、長テール領域におけるゼロショット精度が向上し、標準のリグレード法よりもかなり低レイテンシを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:23:04 GMT)
Adaptivity and Modularity for Efficient Generalization Over Task Complexity [42.7]
変圧器における適応型およびモジュラー型計算の機構を用いることで,逐次ステップ数に対する一般化を求めるタスクの学習が容易になるかを検討する。本稿では,ハイパーネットワークからの動的関数生成とユニバーサルトランスの適応深度を組み合わせたHyper-UTアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 05:29:09 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） (Fri, 13 Oct 2023 00:35:33 GMT)
A Universal Semantic-Geometric Representation for Robotic Manipulation [42.2]
本稿では,ロボット工学の汎用認識モジュールであるtextbfSemantic-Geometric Representation (textbfSGR) について述べる。 SGRは、大規模事前訓練された2次元モデルのリッチな意味情報を活用し、3次元空間推論の利点を継承する。我々の実験は、SGRがエージェントに様々なシミュレーションおよび実世界のロボット操作タスクを完了させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:05:26 GMT)
Dissecting Recall of Factual Associations in Auto-Regressive Language Models [41.7]
トランスフォーマーベースの言語モデル(LM)は、それらのパラメータの事実的知識を捉えることで知られている。モデルが対象と関係に関する情報を集約して正しい属性を予測する方法について検討する。本研究は, 事実関係の保存・抽出方法の総合的な考察をLMに導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 19:01:20 GMT)
Provable Robust Watermarking for AI-Generated Text [41.6]
We propose a robust and high-quality watermark method, Unigram-Watermark。提案手法は,テキストの編集やパラフレージングに頑健で,生成品質,透かし検出の精度が保証されていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:50:04 GMT)
Retrieval-Generation Alignment for End-to-End Task-Oriented Dialogue System [40.3]
本稿では、応答生成からの信号を利用して、知覚的レトリバーの学習に最大限の限界確率を適用することを提案する。本稿では,T5とChatGPTをバックボーンモデルとして用いた3つのタスク指向対話データセットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:03:47 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） (Fri, 13 Oct 2023 01:12:25 GMT)
Big data-driven prediction of airspace congestion [40.0]
国立航空宇宙システム(NAS)内の特定の空域セクターの航空機数を正確に予測する新しいデータ管理・予測システムを提案する。前処理ステップでは、システムは受信した生データを処理し、それをコンパクトなサイズに減らし、コンパクトなデータベースに格納する。予測段階において、システムは歴史的軌跡から学習し、そのセグメントを使用して、セクター境界交差、気象パラメータ、その他の航空交通データなどの重要な特徴を収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:57:22 GMT)
Incremental Object Detection with CLIP [39.9]
インクリメンタルな検出タスクでは、インクリメンタルな分類タスクとは異なり、ラベル付きバウンディングボックスが異なるため、データのあいまいさが存在する。本稿では,CLIPなどの言語視覚モデルを用いて,異なるクラスセットに対するテキスト特徴埋め込みを生成することを提案する。次に、学習段階の未使用の新規クラスを置き換えるために、幅広いクラスを使用し、実際の段階的なシナリオをシミュレートします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:59:39 GMT)
xDial-Eval: A Multilingual Open-Domain Dialogue Evaluation Benchmark [39.8]
我々は,オープンソースの英語対話評価データセット上に構築されたxDial-Evalを紹介する。 xDial-Evalには12のターンレベルと6のダイアログレベルの英語データセットが含まれており、それぞれ14930のアノテート・ターンと8691のアノテート・ダイアログで構成されている。 xDial-Evalでは、従来のBERTベースのメトリクスと最近導入された大規模言語モデルの包括的な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:07:13 GMT)
Towards End-to-End Embodied Decision Making via Multi-modal Large Language Model: Explorations with GPT4-Vision and Beyond [38.9]
本研究では,最先端MLLMがエンド・ツー・エンド方式で具体的意思決定を処理できるかどうかを検討する。以上の結果から, GPT4-Visionのような強力なMLLMは, 組込みエージェントの意思決定に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:43:53 GMT)
Automatic segmentation of lung findings in CT and application to Long COVID [38.7]
S-MEDSegは胸部CT画像における肺病変の正確な分画のための深層学習に基づくアプローチである。 S-MEDSegは、トレーニング済みのEfficientNetバックボーン、双方向機能ピラミッドネットワーク、モダンネットワークの進化を組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 23:42:43 GMT)
OpenDataVal: a Unified Benchmark for Data Valuation [38.2]
OpenDataValは、データバリュエーションのための、使いやすく、統一されたベンチマークフレームワークです。 OpenDataValは、11種類の最先端データバリュエーションアルゴリズムを含む統合環境を提供する。我々はOpenDataValを用いてベンチマーク分析を行い、最先端データ評価手法の有効性を定量化し比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:05:07 GMT)
Multi-level Adaptive Contrastive Learning for Knowledge Internalization in Dialogue Generation [37.7]
知識基底対話生成は、文脈を補うために外部知識を統合することを目的としている。しかし、このモデルはしばしば、この情報を人間的な方法で応答に内部化するのに失敗する。否定例を動的にサンプリングし,その後に退化挙動をペナルティ化する多段階適応コントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:16:27 GMT)
Single-Cell Multimodal Prediction via Transformers [36.5]
異なるモード間の複雑な相互作用をモデル化するために、scMoFormerを提案する。 scMoFormerは24/1221(Top 2%)のランクでカグル銀メダルを獲得したが、NeurIPS 2022の大会ではアンサンブルは無かった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:32:57 GMT)
SIDE: Self-supervised Intermediate Domain Exploration for Source-free Domain Adaptation [36.5]
ドメイン適応は、ソースドメインからターゲットドメインに学習した知識を転送する際に、ドメインシフトを軽減することを目的としています。プライバシの問題により、ソースフリードメイン適応(SFDA)は、最近非常に要求される一方で難しいものになっている。本稿では、ドメインギャップを効果的に中間ドメインにブリッジする自己教師付き中間ドメイン探索(SIDE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:50:37 GMT)
LLaMA Rider: Spurring Large Language Models to Explore the Open World [36.3]
環境知識を継続的に獲得し、オープンな世界で適応する大規模言語モデルの能力は、いまだに不確実である。オープンな世界を探索し,経験を収集し,課題解決能力の向上を学ぶために,LLMを刺激するアプローチを提案する。オープンエンドのサンドボックス世界であるMinecraftでの評価により,LLaMA-Rider による環境探索における LLM の効率向上が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:47:44 GMT)
Dialogue Chain-of-Thought Distillation for Commonsense-aware Conversational Agents [35.6]
本稿では,対話連鎖推論(CoT)の枠組みを提案する。 DOCTOR, DialOgue Chain-of-Thught Reasonerについて紹介する。我々は,DOCTORから高品質な理性を持つ対話エージェントの強化が,応答の質を著しく向上させることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:17:23 GMT)
Is Certifying $\ell_p$ Robustness Still Worthwhile? [35.6]
局所ロバスト性認証は、機械学習の分野に実際的な価値をもたらすと我々は主張する。認定トレーニングテクニックは、堅牢なモデルを学習するための、特に有望な方法です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 19:08:21 GMT)
Learning To Teach Large Language Models Logical Reasoning [33.9]
大規模言語モデル(LLM)は、学術と産業の両方から大きな注目を集めている。しかし、現在のLLMは、その固有の問題のために、実用的な推論タスクにおいて信頼性の低いコンテンツを出力している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:53:06 GMT)
Table-GPT: Table-tuned GPT for Diverse Table Tasks [32.9]
GPT-3.5やChatGPTのような言語モデルを、実際のテーブルから合成された多様なテーブルタスクをトレーニングデータとして使用して訓練する。得られたTable-GPTモデルは,バニラ GPT-3.5 と ChatGPT を一貫して上回り,よりエフェタブルな機能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:20:56 GMT)
Structured Prediction Problem Archive [32.8]
構造化予測問題は、機械学習の基本的なツールの1つである。私たちは、さまざまな問題クラスのフォーマットを簡単に読み取れるような、多数のデータセットをひとつの場所に集めています。参考までに、論文で提案されているアルゴリズムの非排他的選択も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:13:51 GMT)
Migrant Resettlement by Evolutionary Multi-objective Optimization [32.2]
本稿では,二目的最適化問題としてMigrant Resettlementを再構成する新しいフレームワークMR-EMOを提案する。 3つのMOEA, NSGA-II, MOEA/D, GSEMOを用いてMR-EMOを実装した。 GSEMOとGSEMO-SRを併用したMR-EMOは,従来のグリージーアルゴリズムよりも理論上の保証が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:58:29 GMT)
DSG: An End-to-End Document Structure Generator [32.0]
Document Structure Generator (DSG) は、完全にエンドツーエンドのトレーニングが可能な文書解析のための新しいシステムである。我々のDSGは商用のOCRツールよりも優れており、その上最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:03:01 GMT)
Embarrassingly Simple Text Watermarks [31.9]
恥ずかしいほど単純で効果的な透かしのファミリーであるEasymarkを提案する。 Easymarkは、テキストの意味を変えることなく、透かしを注入することができる。最先端のテキスト透かし方式よりも高い検出精度とBLEUスコアを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:44:05 GMT)
Precursor-of-Anomaly Detection for Irregular Time Series [31.7]
本稿では,新しいタイプの異常検出法であるPrecursor-of-Anomaly(PoA)について述べる。両問題を同時に解くために,ニューラルネットワークとマルチタスク学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:36:20 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） (Fri, 13 Oct 2023 02:50:56 GMT)
Online Learning under Adversarial Nonlinear Constraints [31.5]
本稿では,逆時間変化および非線形制約に対処できるアルゴリズムを提案する。 CVV-Proは、実現可能な集合が徐々に時間変化しているにもかかわらず、1/sqrtT$で実現可能な集合に収束する。プレイヤーが共有制約を受ける2人プレイヤゲームにおいて,我々のアルゴリズムを実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:33:48 GMT)
PromptRE: Weakly-Supervised Document-Level Relation Extraction via Prompting-Based Data Programming [30.6]
本稿では,文書レベルの関係抽出手法であるPromptREを提案する。 PromptREは、ラベルの配布とエンティティタイプを事前知識として組み込んでパフォーマンスを向上させる。文書レベルの関係抽出のためのベンチマークデータセットであるReDocREDの実験結果は、ベースラインアプローチよりもPromptREの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:23:17 GMT)
Towards Informative Few-Shot Prompt with Maximum Information Gain for In-Context Learning [30.5]
大規模言語モデル (LLM) は、文脈内学習 (ICL) を行う能力を有する。 LLMは、新しい下流タスクを条件としていくつかのデモを活用することで、ICL(In-context Learning)に参加する能力を持っている。しかし、この特定の学習パラダイムは、選択されたサンプルの入力分布、順序付け、プロンプトフォーマットなどの要因によって引き起こされる実質的なばらつきから生じる高い不安定さに悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:49:11 GMT)
GLoRE: Evaluating Logical Reasoning of Large Language Models [29.9]
GLoREは3種類のタスクにまたがる12のデータセットからなるベンチマークである。 ChatGPTとGPT-4は論理的推論の強い能力を示し、GPT-4はChatGPTをはるかに上回っている。本稿では,ChatGPTの精度を高める自己整合性探索法と,オープンLLMの性能を向上させる微調整法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:52:15 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） (Fri, 13 Oct 2023 13:34:45 GMT)
3D Understanding of Deformable Linear Objects: Datasets and Transferability Benchmark [29.4]
本稿では,3次元変形可能な線形物体の研究のための2点クラウドデータセットを提案する。提案する大規模3次元変形可能な線形オブジェクトベンチマークにおける最先端手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:19:30 GMT)
Constructing Metric-Semantic Maps using Floor Plan Priors for Long-Term Indoor Localization [29.4]
本稿では,長期オブジェクトベースローカライゼーションを目的としたメートル法セマンティックマップ構築の課題に対処する。モノラルなRGBフレームからの3次元物体検出,オブジェクトベースのマップ構築,および構築されたマップのグローバルなローカライズに活用する。オフィスビルにおける地図構築を評価し,同じ環境下で9ヶ月にわたって記録された課題列に対する長期的局所化アプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:56:51 GMT)
A Frustratingly Easy Plug-and-Play Detection-and-Reasoning Module for Chinese Spelling Check [29.0]
我々は,中国語のスペルチェック(CSC)ワークフローを検出,推論,サブタスクの検索に分解することを提案する。具体的には、既存のSOTA非自己回帰CSCモデルと互換性のあるプラグアンドプレイ検出・推論モジュールを設計する。 1つのモデルでトレーニングされた検出・推論モジュールは、他のモデルにもメリットがあることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:03:01 GMT)
Universal Multi-modal Entity Alignment via Iteratively Fusing Modality Similarity Paths [29.0]
複数の知識グラフ(KG)から等価実体対を同定するPathFusionを提案する。 PathFusionは、MSPとIRFの2つの主要コンポーネントで構成されている。実世界のデータセットに対する実験結果は、最先端の手法よりもPathFusionの方が優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:47:08 GMT)
A Comprehensive Survey on Deep Learning Techniques in Educational Data Mining [28.8]
教育データマイニング(EDM: Educational Data Mining)は、計算技術の力を利用して教育データを分析する研究分野として発展してきた。ディープラーニング技術は、データの分析とモデリングに関わる課題に対処する上で、大きな利点を示してきた。この調査は、Deep LearningによるEDMの最先端を体系的にレビューすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:18:13 GMT)
MLIC: Multi-Reference Entropy Model for Learned Image Compression [28.6]
ほとんどのエントロピーモデルは1次元の相関しか捉えない。本稿では,Multi-Reference Entropy Model (MEM) と先進バージョンMEM$+$を提案する。我々のMLICとMLIC$+$モデルは最先端のパフォーマンスを実現し、PSNRで測定されたVTM-17.0と比較して、KodakデータセットのBDレートを8.05%、11.39%削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:10:29 GMT)
Making Multimodal Generation Easier: When Diffusion Models Meet LLMs [28.4]
EasyGenは、拡散モデルと大言語モデル(LLM)の機能を活用することで、マルチモーダル理解と生成を強化するように設計されている。 EasyGenは、単純なプロジェクション層を通じてBiDiffuserとLLMを統合することで、画像からテキストへの生成を処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:38:56 GMT)
OTJR: Optimal Transport Meets Optimal Jacobian Regularization for Adversarial Robustness [27.9]
対人訓練(AT)とヤコビ正規化(Jacobian regularization)の複雑さについて検討した。我々は,入力出力ジャコビアン正規化をATに組み込んだ,SystemNameと呼ばれるジャコビアン正規化手法を用いた新しい最適輸送法を提案する。 CIFAR-10では51.41%、CIFAR-100データセットでは28.49%のアキュラティを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:37:56 GMT)
Dont Add, dont Miss: Effective Content Preserving Generation from Pre-Selected Text Spans [27.6]
制御されたテキストリダクション(CTR)タスクは、典型的な要約スタイルのタスクの中でテキスト生成ステップを分離する。従来のキー制限に対処する高品質でオープンソースのCTRモデルを導入します。我々はGPT-4蒸留による銀のトレーニングデータ品質を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:28:02 GMT)
Language-Conditioned Imitation Learning with Base Skill Priors under Unstructured Data [27.3]
言語条件付きロボット操作は、複雑なタスクを理解し実行することができるロボットを開発することを目的としている。基本スキルの事前知識と非構造化データに基づく模倣学習を組み合わせた汎用的言語条件付き手法を提案する。ゼロショット設定を用いてシミュレーション環境と実環境の両方におけるモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:42:01 GMT)
Discovering Adaptable Symbolic Algorithms from Scratch [27.2]
AutoRobotics-Zeroはゼロショット対応ポリシーをゼロから発見する。モデルパラメータをチューニングし、推論アルゴリズムをオンザフライで変更するモジュールポリシーを進化させます。以上の結果から,ARZは突然の環境変化に対して著しく堅牢であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:49:40 GMT)
TransHP: Image Classification with Hierarchical Prompting [27.0]
本稿では階層画像分類(HIC)タスクの階層的プロンプト機構について検討する。我々は、人間の視覚認識をよく模倣していると考えている。つまり、人類は祖先クラスを、子孫クラス間の微妙な違いに焦点をあてるプロンプトとして使うかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:43:31 GMT)
SALM: Speech-augmented Language Model with In-context Learning for Speech Recognition and Translation [26.8]
本稿では,エム・マルチタスクとエム・イン・コンテクスト学習機能を備えた音声拡張言語モデル(SALM)を提案する。 SALMは自動音声認識(ASR)と音声翻訳(AST)のためのタスク固有のコンバータベースラインと同等の性能を達成する
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:07:33 GMT)
User Inference Attacks on Large Language Models [26.6]
ファインチューニング(英: Fine-tuning)は、大規模言語モデル(LLM)を特定のタスクやアプリケーションに合わせるための、一般的で効果的な方法である。本稿では,ユーザのデータを微調整に使用するか否かを,攻撃者が推測する,ユーザ推論と呼ばれる現実的な脅威モデルを定義する。 LLMは様々な微調整データセットをまたいだユーザ推測攻撃の影響を受けやすいことが分かり、攻撃成功率がほぼ完璧な場合もあります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:24:52 GMT)
A Systematic Evaluation of Large Language Models on Out-of-Distribution Logical Reasoning Tasks [26.6]
我々は「ReClor-plus」、「LogiQA-plus」、「LogiQAv2-plus」という3つの新しい論理推論データセットを提案する。単純なトリックが言語モデルの性能を著しく損なうことを示す。そこで本研究では,大規模学習セットの摂動によるタスク変動の導入により,論理的推論タスクにおけるモデルの一般化とロバスト性を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:29:15 GMT)
SAM-guided Unsupervised Domain Adaptation for 3D Segmentation [26.6]
3Dセグメンテーションタスクにおける教師なしドメイン適応(UDA)は、非常に難しい課題である。本稿では,3次元特徴空間とSAMの特徴空間との整合性を大幅に向上させる,革新的なハイブリッド機能拡張手法を提案する。提案手法は,広く認識されている多くのデータセットで評価され,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:28:40 GMT)
Does Graph Distillation See Like Vision Dataset Counterpart? [26.5]
本稿では,従来の構造情報を合成データにブロードキャストするSGDD(Structure-Broadcasting Graph dataset Distillation)方式を提案する。 9つのデータセットにまたがって提案したSGDDを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:36:48 GMT)
Local-Global Temporal Fusion Network with an Attention Mechanism for Multiple and Multiclass Arrhythmia Classification [26.3]
本研究では, (i) 局所時間情報抽出, (ii) グローバルパターン抽出, (iii) 局所グローバル情報融合からなるフレームワークを提案する。提案手法は,情報損失を発生させることなく,ローカル・グローバル情報やダイナミクスをキャプチャできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:44:39 GMT)
Distance-rank Aware Sequential Reward Learning for Inverse Reinforcement Learning with Sub-optimal Demonstrations [25.5]
逆強化学習(IRL)は、専門家による実験結果に基づいて、基礎となる報酬関数を明示的に推論することを目的としている。本稿では,DRASRL(Distance-rank Aware Sequential Reward Learning)フレームワークを紹介する。本フレームワークは,従来のSOTA手法よりも大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:38:35 GMT)
Towards Interpretable Controllability in Object-Centric Learning [25.5]
Slot Attention with Image Augmentation (SlotAug) を導入し、自己教師型でスロット上で解釈可能な制御性を学ぶ可能性を探る。また、制御可能なスロットの持続可能性の概念を、2つのサブメソッドを持つスロット上で反復的かつ可逆的な制御を導入することにより考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:51:00 GMT)
Exact Verification of ReLU Neural Control Barrier Functions [25.4]
制御バリア関数(CBF)は非線形システムの安全な制御のための一般的なアプローチである。 CBFをニューラルネットワークとして表現する最近の機械学習手法は、非常に有望である。本稿では,ReLU アクティベーション機能付きフィードフォワード NCBF の安全性を検証するための,新しい正確な条件とアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:59:04 GMT)
AutoML4ETC: Automated Neural Architecture Search for Real-World Encrypted Traffic Classification [25.2]
AutoML4ETCは、暗号化トラフィック分類のための効率的で高性能なニューラルアーキテクチャを自動設計する新しいツールである。検索空間上の異なる検索戦略により、AutoML4ETCは、最先端の暗号化トラフィック分類器よりも優れたニューラルネットワークを生成する。より正確なことに加えて、AutoML4ETCのアーキテクチャはパラメータの数に関してはるかに効率的で軽量である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:51:27 GMT)
ZeroSwap: Data-driven Optimal Market Making in DeFi [25.1]
AMM(Automated Market Makers)は、分散金融における流動性供給と需要に合致する主要なセンターである。本稿では,アセットの外部価格を最適に追跡する,最初の最適ベイズアルゴリズムとモデルフリーなデータ駆動アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 21:28:19 GMT)
Lifelong-MonoDepth: Lifelong Learning for Multi-Domain Monocular Metric Depth Estimation [24.7]
生涯学習アプローチは、モデルトレーニング、データストレージ、コレクションの観点から、大幅なコスト削減を提供する可能性がある。 RGB画像と深度マップの品質はセンサ依存であり、現実世界の深度マップはドメイン固有の特徴を示し、深度範囲のバリエーションをもたらす。これらの課題は、ドメインギャップの小さい生涯学習シナリオと相対深度マップ推定に制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:44:40 GMT)
Task-aware Distributed Source Coding under Dynamic Bandwidth [24.5]
独立エンコーダとジョイントデコーダからなる分散圧縮フレームワークを提案し,ニューラル分散主成分分析(NDPCA)と呼ぶ。 NDPCAは、複数のソースからのデータを単一のモデルで任意の帯域に柔軟に圧縮し、計算とストレージのオーバーヘッドを減らす。実験の結果,NDPCAは多視点ロボットアーム操作の成功率を9%向上し,衛星画像上の物体検出タスクの精度を14%向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:47:41 GMT)
H-InDex: Visual Reinforcement Learning with Hand-Informed Representations for Dexterous Manipulation [24.0]
本フレームワークは, (i) 人手ポーズ推定による事前学習表現, (ii) 自己教師付きキーポイント検出によるオフライン適応表現, (iii) 指数移動平均BatchNormによる強化学習の3段階からなる。 H-InDexは強力なベースライン法や近年の運動制御の視覚基盤モデルを大きく超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:14:16 GMT)
SAIR: Learning Semantic-aware Implicit Representation [23.8]
画像の暗示表現は、連続領域の任意の座標を対応する色値にマッピングすることができる。既存の暗黙の表現アプローチは、連続した外見マッピングの構築にのみ焦点をあてる。我々は,意味認識型暗黙表現(SAIR)を学習し,各画素の暗黙表現をその外観と意味情報の両方に依存するようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:52:16 GMT)
DUMB: A Benchmark for Smart Evaluation of Dutch Models [23.8]
オランダのモデルベンチマークであるDUMBを紹介します。このベンチマークには、低、中、高リソースタスクのためのさまざまなデータセットが含まれています。 RER(Relative Error Reduction)は、言語モデルのDUMB性能を強力なベースラインと比較する。最高性能はDeBERTaV3(大型)、XLM-R(大型)、mDeBERTaV3(ベース)である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:43:05 GMT)
On the Statistical Efficiency of Mean Field Reinforcement Learning with General Function Approximation [23.2]
平均フィールド制御(MFC)および平均フィールドゲーム(MFG)における強化学習の基本統計的効率を一般モデルに基づく関数近似を用いて検討する。我々は平均場モデルクラス固有の複雑さを特徴付ける平均場モデルベースエルダー次元(MF-MBED)という新しい概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:00:57 GMT)
Jointly-Learned Exit and Inference for a Dynamic Neural Network : JEI-DNN [22.9]
早期排他的動的ニューラルネットワーク(EDNN)は、中間層(即ち早期排他)からの予測の一部をモデルが行うことを可能にする。 EDNNアーキテクチャのトレーニングは、初期出力決定を制御するゲーティング機構(GM)と中間表現からの推論を実行する中間推論モジュール(IM)の2つのコンポーネントで構成されるため、難しい。本稿では,これら2つのモジュールを接続する新しいアーキテクチャを提案する。これにより分類データセットの性能が大幅に向上し,不確実性評価機能の向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:56:38 GMT)
Unprocessing Seven Years of Algorithmic Fairness [22.3]
7年前、研究者は、異なる人口集団にわたるモデルのエラー率を等化するためのポストプロセッシング手法を提案した。いくつかのデータセットに対する何千ものモデル評価を通じて、これらの主張を実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:53:38 GMT)
How to Enhance Causal Discrimination of Utterances: A Case on Affective Reasoning [22.1]
本稿では,会話プロセスにテクスティ.i.d.ノイズ項を組み込むことにより,構造因果モデル(SCM)を構築することを提案する。ディープラーニングの実装を容易にするため,非構造化会話データを扱うためのcognフレームワークを導入し,非可観測ノイズを学習可能な「単純な原因」とみなすオートエンコーダアーキテクチャを採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:02:23 GMT)
Generative Entropic Neural Optimal Transport To Map Within and Across Spaces [21.9]
学習測度マッピングは機械学習において重要な課題であり、生成モデリングにおいて顕著に特徴付けられる。近年、最適な輸送(OT)理論からインスピレーションを得る技術が急増している。本稿では,テキスト生成型エントロピック・ニューラル・トランスポート(GENOT)と呼ばれる,それらを統一するためのエレガントなフレームワークを提案する。 GENOTは任意のコスト関数に対応でき、条件付き生成モデルを使って処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:12:04 GMT)
Federated Meta-Learning for Few-Shot Fault Diagnosis with Representation Encoding [21.8]
本稿では,数発の故障診断のための表現符号化ベースフェデレーションメタラーニング(REFML)を提案する。 REFMLは、トレーニングクライアントの固有の一般化を活用して、効果的に、アウト・オブ・ディストリビューションの利点に変換する。同じ機器の非表示作業条件でテストすると2.17%-6.50%、全く見えない機器でテストすると13.44%-18.33%の精度で精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:48:28 GMT)
Synthetic Data Generation with Large Language Models for Text Classification: Potential and Limitations [21.6]
本研究では,合成データに基づいて学習したモデルの性能が,分類の主観性によってどう変化するかを検討する。その結果,主観性は,タスクレベルとインスタンスレベルの両方において,合成データに基づいて訓練されたモデルの性能と負の相関関係があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:31:59 GMT)
Impact of Guidance and Interaction Strategies for LLM Use on Learner Performance and Perception [21.2]
大規模言語モデル(LLM)は、その教育的有用性を探求する研究の増加とともに、有望な道を提供する。大学コンピュータサイエンス教室でフォーマティブな学習を行い,Prolificの制御実験を行った。以上の結果から, 学生のインプットの回答や修正において, 提供される指導とLLMの役割との間には, 微妙な関係があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:21:52 GMT)
Neural Architecture Search for Effective Teacher-Student Knowledge Transfer in Language Models [21.2]
知識蒸留(KD)を小さな学生モデルに組み込むと、その非効率性に対処し、リソースに制約のある環境への展開を可能にする。我々は,KDが指導する多言語KD-NAS(Neural Architecture Search, ニューラルアーキテクチャサーチ)を開発し,多言語教師のタスク蒸留に最適な学生アーキテクチャを求める。我々のKD-NAS学生モデルは,多層型隠れ状態蒸留法を用いて,XLM-Roberta ベース教師と比較して,CPU推論の7倍の高速化を実現し,90%の性能を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 21:34:39 GMT)
iPUNet:Iterative Cross Field Guided Point Cloud Upsampling [20.9]
3Dスキャン装置によって取得される点雲は、しばしば疎く、ノイズが多く、一様ではないため、幾何学的特徴が失われる。任意の比率で高密度および均一な点を生成する学習ベースポイントアップサンプリング手法iPUNetを提案する。 iPUNetは、ノイズや不均一に分散された入力を処理し、最先端のクラウドサンプリング手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:24:37 GMT)
On the Impact of Cross-Domain Data on German Language Models [20.8]
高品質なデータを含むことを目的とした別のデータセットとともに、5つのドメインのテキストからなるドイツのデータセットを提案する。両方のデータセット上で122Mから750Mパラメータの一連のモデルをトレーニングすることにより、複数の下流タスクに関する包括的なベンチマークを行う。この結果から、クロスドメインデータセットでトレーニングされたモデルは、品質データだけでトレーニングされたモデルよりも優れており、前回の最先端データよりも最大4.45%の改善が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:24:31 GMT)
Compositional Abilities Emerge Multiplicatively: Exploring Diffusion Models on a Synthetic Task [20.7]
合成環境における条件拡散モデルにおける合成一般化について検討する。サンプルを生成する能力が出現する順番は、基礎となるデータ生成プロセスの構造によって制御される。本研究は、データ中心の観点から、生成モデルにおける能力と構成性を理解するための基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:00:59 GMT)
Physics-guided Noise Neural Proxy for Low-light Raw Image Denoising [20.6]
低照度生画像のデノイングは、モバイル写真において重要な役割を担っている。ダークフレームから物理誘導型ノイズニューラルプロキシを学習する,高精度ノイズモデリングのための新しいフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:14:43 GMT)
An Unbiased Look at Datasets for Visuo-Motor Pre-Training [20.1]
データセットの選択は、このパラダイムの成功と同じくらい重要です。従来の視覚データセットは、ビジュオモダ表現学習の驚くほど競争力のある選択肢である。シミュレーションベンチマークは実世界のパフォーマンスの信頼できるプロキシではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:59:02 GMT)
A Critical Review of Large Language Model on Software Engineering: An Example from ChatGPT and Automated Program Repair [20.1]
大規模言語モデル(LLM)が注目され、様々なソフトウェアエンジニアリングタスクで有望なパフォーマンスを示した。本稿では,ChatGPTのバグ修正機能について,研究目的の異なるクリーンAPRベンチマークで概説する。 ChatGPTは、35ラウンド以内の基本的なプロンプトを使用して151のバグギープログラムのうち109を修正でき、最先端のLLM CodeT5とPLBARTを27.5%、予測精度62.4%で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:11:47 GMT)
UniParser: Multi-Human Parsing with Unified Correlation Representation Learning [20.1]
本稿では、インスタンスレベルとカテゴリレベルの表現を3つの重要な側面に統合するUniを紹介する。 UniはMHPv2.0で49.3%AP、CIHPで60.4%APを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:03:01 GMT)
Learning Coverage Paths in Unknown Environments with Reinforcement Learning [19.9]
この課題に対する強化学習の適性について検討する。既存の古典的手法と比較して、このアプローチは柔軟な経路空間を可能にする。本研究では,非被覆自由空間の小さな穴を残しないようにエージェントを誘導する,新しい全変動報酬項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:37:06 GMT)
Model-Free, Regret-Optimal Best Policy Identification in Online CMDPs [19.8]
本稿では,CMDP(Constrained Markov Decision Processs)における最適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） (Fri, 13 Oct 2023 03:20:33 GMT)
Graph Neural Networks based Log Anomaly Detection and Explanation [19.7]
イベントログは、ハイテクシステムのステータスを記録するために広く使用されている。ほとんどの既存のログ異常検出方法は、ログイベントカウント行列またはログイベントシーケンスを入力として取り込む。我々はLogs2Graphsと呼ばれる教師なしログ異常検出のためのグラフベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:58:34 GMT)
A Computational Approach to Style in American Poetry [19.4]
我々は,アメリカの詩のスタイルを評価し,詩集を相互に視覚化する手法を開発した。質的な詩批評は、様々な正書法、構文、音韻の特徴を分析するメトリクスの開発を導くのに役立ちました。本手法は,テキストの学術研究,詩に対する直感的な個人的反応の研究,およびお気に入りの詩に基づいた読者への推薦に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:49:14 GMT)
Image Cropping under Design Constraints [19.4]
ディスプレイメディアでは、アスペクト比やテキストやオブジェクトを配置するための空白領域など、様々な制約を満たすために、画像トリミングが要求されることが多い。そこで本研究では, 設計制約を満足し, 審美的に妥当であるか否かを問う, 収穫結果のスコアを算出したスコア関数に基づくアプローチを提案する。実験では,提案手法がベースラインを上回り,提案手法が同じ計算コストでヒートマップ方式よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:53:28 GMT)
EHI: End-to-end Learning of Hierarchical Index for Efficient Dense Retrieval [19.2]
EHI(End-to-end Hierarchical Indexing)は、組み込みとANNS構造の両方を学び、パフォーマンスを最適化する。デンスパスの埋め込みは、ツリー内のクエリ/ドキュメントの位置をキャプチャする。 EHIは、MS MARCO開発セットでは0.6%(MRR@10)、TREC DL19ベンチマークでは4.2%(nDCG@10)で最先端(SOTA)を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:53:02 GMT)
Attacking the Spike: On the Transferability and Security of Spiking Neural Networks to Adversarial Examples [19.2]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はその高エネルギー効率と近年の分類性能の進歩に多くの注目を集めている。従来のディープラーニング手法とは異なり、SNNの強靭性の分析と研究は比較的未発達のままである。我々は,SNNに対するホワイトボックス攻撃の成功は,下層のサロゲート勾配技術に大きく依存していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 21:19:53 GMT)
CIDER: Category-Guided Intent Disentanglement for Accurate Personalized News Recommendation [19.2]
カテゴリー誘導意図のゆがみを利用した新しいパーソナライズされたニュースレコメンデーションフレームワーク(CIDER)を提案する。 CIDERは、7つの最先端のニュースレコメンデーションメソッドに対して一貫したパフォーマンス改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:53:50 GMT)
ReelFramer: Human-AI Co-Creation for News-to-Video Translation [19.0]
ソーシャルメディア上の短いビデオは、若者がコンテンツを消費する主要な方法だ。生成AIは、コンテンツを変換する可能性があるが、多くの場合、それ自体が正確で一貫性がない。我々は、ジャーナリストがニュースリールのためのスクリプトやストーリーボードを作成するのを助けるReelFramerという人間とAIの共同制作システムを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:48:46 GMT)
Unsupervised Domain Adaption for Neural Information Retrieval [19.0]
本稿では,Large Language Models やルールベースの文字列操作を用いたクエリ生成による合成アノテーションの比較を行う。大規模言語モデルは,すべてのシナリオにおいて,ルールベースの手法よりも大きなマージンで優れていることがわかった。さらに、オープンな大規模言語モデルを用いて、合成データを生成し、中規模モデルで十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:27:33 GMT)
Prompt-augmented Temporal Point Process for Streaming Event Sequence [18.9]
本稿では,ニューラル・テンポラル・ポイント・プロセス(TPP)モデルを継続的に監視するための新しいフレームワークを提案する。 PromptTPPは、3つの実際のユーザ行動データセットにわたって、最先端のパフォーマンスを一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:37:29 GMT)
Federated Class-Incremental Learning with Prompting [18.5]
本稿では,PrompTingを用いたFederated Class-Incremental Learningという新しい手法を提案する。我々はタスク関連知識とタスク関連知識をプロンプトにエンコードし、ローカルクライアントの旧来の知識を保存します。 FCIは最先端の手法よりも大幅な精度の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:35:02 GMT)
Geo-knowledge-guided GPT models improve the extraction of location descriptions from disaster-related social media messages [18.4]
位置記述のジオ知識と生成事前学習変換器(GPT)モデルとを融合する手法を提案する。その結果,災害関連ソーシャルメディアメッセージから位置情報を正確に抽出できる地理知識誘導型GPTモデルが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:09:21 GMT)
Hierarchical Disentanglement-Alignment Network for Robust SAR Vehicle Recognition [18.4]
HDANetは機能障害とアライメントを統合フレームワークに統合する。提案手法は,MSTARデータセットにおいて,9つの動作条件にまたがる顕著なロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:38:26 GMT)
Adapting Segment Anything Model for Change Detection in HR Remote Sensing Images [18.4]
本研究は、高解像度リモートセンシング画像(RSI)の変化検出を改善するために、ビジョンファウンデーションモデル(VFM)の強力な視覚認識機能を活用することを目的とする。我々は、能率的なSAMの変種であるFastSAMの視覚エンコーダを用いて、RSシーンの視覚表現を抽出する。 SAMの特徴に固有の意味表現を活用するために、両時間RSIにおける意味潜在をモデル化するためのタスク非依存の意味学習ブランチを導入する。その結果, SAMCDはSOTA法よりも精度が高く, セミに匹敵するサンプル効率の学習能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:42:01 GMT)
Robust Multimodal Learning with Missing Modalities via Parameter-Efficient Adaptation [18.2]
マルチモーダル学習は、下流タスクの全体的なパフォーマンスを改善するために、複数のソースからのデータを活用することを目指している。データの冗長性は、いくつかの相関したモードでの欠落や破損した観察に対して、マルチモーダルシステムを堅牢にすることが望ましい。本稿では,事前学習型マルチモーダルネットワークに対する簡易かつパラメータ効率の高い適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 05:35:40 GMT)
Integrating UMLS Knowledge into Large Language Models for Medical Question Answering [18.1]
大規模言語モデル(LLM)は強力なテキスト生成能力を示し、医療分野に前例のない革新をもたらした。我々は、医療コミュニティにより良いサービスを提供することを目的として、UMLS(Unified Medical Language System)に基づく拡張LLMフレームワークを開発する。ベンチマークモデルとしてLLaMa2-13b-chatとChatGPT-3.5を採用し、LiveQAテストセットから104の質問に対してROUGEスコアとBERTScoreを用いて自動評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:10:01 GMT)
MoCaE: Mixture of Calibrated Experts Significantly Improves Object Detection [18.1]
私たちは、よく知られたDeep Ensembles (DEs)と同じような方法で専門家を鼻で結合することは、効果的なMoEにはならないことに気付きました。本研究は, 各種検出器の信頼度分布の不整合性を, 故障事例の主な原因とみなす。このアプローチをMoCaEと呼び、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、回転オブジェクト検出タスクに関する広範な実験を通じて、その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:36:14 GMT)
EchoPrompt: Instructing the Model to Rephrase Queries for Improved In-context Learning [18.1]
EchoPromptは単純だが効果的なアプローチで、モデルに応答する前にクエリをリフレッシュする。 EchoPromptは、標準とチェーンのプロンプトを備えたゼロショットと少数ショットのインコンテキスト学習の両方に対応している。実験の結果,EchoPromptは文脈内学習性能を向上させる効果的な手法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:38:57 GMT)
SiamAF: Learning Shared Information from ECG and PPG Signals for Robust Atrial Fibrillation Detection [18.0]
心房細動 (AF) は心不整脈の最も一般的なタイプである。脳卒中、心不全、その他の心血管合併症のリスクが高まるが、臨床的には沈黙することがある。現在のディープラーニングモデルは、心電図(ECG)または光胸波(PPG)信号のどちらかの単一のモードから学習する。我々は,新しいSiameseネットワークアーキテクチャと共同学習損失関数を活用して,ECG信号とPSG信号の両方から学習するSiamAFという新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:48:24 GMT)
Automatic Music Playlist Generation via Simulation-based Reinforcement Learning [17.6]
プレイリストのパーソナライズは、音楽ストリーミングサービスで一般的な機能である。シミュレーションされたプレイリスト生成環境を用いて,ユーザの満足度を計測する強化学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:13:02 GMT)
TIDE: Temporally Incremental Disparity Estimation via Pattern Flow in Structured Light System [17.5]
TIDE-Netはモノカメラ構造光システムにおける差分計算の学習手法である。得られた画像列に投影されたパターン(パターンフロー)の変形を利用して時間情報をモデル化する。入力フレーム毎に、パターンフローに歪んだ相関ボリューム(現在のフレームから)と不均一(以前のフレームから)を融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:55:33 GMT)
Online Adaptive Disparity Estimation for Dynamic Scenes in Structured Light Systems [17.5]
このパフォーマンスギャップを埋める解決策として、自己監督型オンライン適応が提案されている。本稿では,長い逐次入力に基づく教師なし損失関数を提案する。提案手法は,オンライン適応速度を大幅に向上し,目に見えないデータに対して優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:00:33 GMT)
On Simultaneous Information and Energy Transmission through Quantum Channels [17.3]
量子チャネルのキャパシティ・パワー関数は、非アシストプロトコルとプライベートプロトコルの両方において、凹凸であることを示す。いくつかの標準チャネルモデルに対して,これらの特性を数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:44:11 GMT)
Evade ChatGPT Detectors via A Single Space [17.1]
既存の検出器は、人間が生成したテキストとAI生成したテキストの間に分散的なギャップがあるという仮定に基づいて構築されている。検知器は人間の生成したテキストとAI生成したテキストのセマンティックスとスタイリスティックなギャップを効果的に識別できない。検出を回避するためのSpaceInfi戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:01:11 GMT)
When are Bandits Robust to Misspecification? [16.8]
私たちは、真の報酬が(潜在的にかなり)モデルクラスに関して誤って特定される状況に興味を持っています。パラメータ化された帯域幅と文脈的帯域幅について、問題インスタンスとモデルクラスに依存して十分な条件を同定する。これは、時間とともに直線的にスケールする後悔境界を示す不特定な包帯に対する既存の最悪の結果とは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:53:30 GMT)
Red Teaming with Mind Reading: White-Box Adversarial Policies Against RL Agents [16.6]
敵の例は、AIシステムがデプロイされる前に脆弱性を特定するのに役立つ。攻撃者は各タイミングで攻撃者の内的状態と世界的状態の両方を観察する。 2人プレイヤゲームやテキスト生成言語モデルにおけるエージェント攻撃にこれらのポリシーを使用する方法を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:28:22 GMT)
Time Series Continuous Modeling for Imputation and Forecasting with Implicit Neural Representations [16.5]
本稿では,実世界のデータでしばしば発生する課題に対処するために,時系列計算と予測のための新しいモデリング手法を提案する。本手法はシリーズの進化力学の連続時間依存モデルに依存する。メタラーニングアルゴリズムによって駆動される変調機構は、観測されたタイムウインドウを超えて、見えないサンプルや外挿への適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:00:04 GMT)
Revisiting Multi-modal 3D Semantic Segmentation in Real-world Autonomous Driving [16.4]
既存のマルチモーダル手法では,1)効率的な展開とリアルタイム実行の難しさ,2)LiDARとカメラのキャリブレーションが弱い場合の劇的な性能劣化という2つの課題に直面している。我々は,LiDARのみのCPGNetを拡張した新しいマルチモーダル融合フレームワークであるCPGNet-LCFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:43:35 GMT)
PRIOR: Personalized Prior for Reactivating the Information Overlooked in Federated Learning [16.3]
各クライアントのグローバルモデルにパーソナライズされた事前知識を注入する新しいスキームを提案する。提案したアプローチの中心は,Bregman Divergence (pFedBreD) による PFL フレームワークである。提案手法は5つのデータセット上での最先端のパフォーマンスに到達し、8つのベンチマークで最大3.5%性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:21:25 GMT)
CORN: Co-Trained Full-Reference And No-Reference Audio Metrics [16.2]
No-Reference(NR)メトリクスは、参照に頼ることなく記録を評価する。我々は、これらの2つのアプローチを調和させるCORNと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 CORNは、独立して訓練されたベースラインNRモデルより一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:17:44 GMT)
DexCatch: Learning to Catch Arbitrary Objects with Dexterous Hands [15.9]
本稿では,手動で多種多様な物体を捕捉する安定性制約強化学習アルゴリズムを提案する。 SCRLアルゴリズムはベースラインを大きなマージンで上回り、学習されたポリシーは目に見えないオブジェクトに対して強いゼロショット転送性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:36:46 GMT)
A Policy Optimization Method Towards Optimal-time Stability [15.7]
サンプリングに基づくリアプノフ安定性を取り入れた政策最適化手法を提案する。我々のアプローチは、最適時間内にシステムの状態が平衡点に達することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:47:48 GMT)
Incentive Mechanism Design for Distributed Ensemble Learning [15.7]
分散アンサンブル学習(DEL)では、分散学習者の複数のモデルをトレーニングし、それらの予測を組み合わせてパフォーマンスを向上させる。本稿では,DELのインセンティブ機構設計に関する第1報について述べる。提案手法は,不均一・コミュニケーションコストの学習者に対して,トレーニングデータ量と報奨額の両方を規定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 00:34:12 GMT)
Scalarization for Multi-Task and Multi-Domain Learning at Scale [15.5]
複数の入力ドメインと/または出力タスクで単一のモデルをトレーニングすることで、複数のソースからの情報を統一されたバックボーンに圧縮することができる。しかし、これらのネットワークの最適化は、異なるタスクやドメイン間の相違による課題である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:31:04 GMT)
Disentangled Latent Spaces Facilitate Data-Driven Auxiliary Learning [15.4]
ディープラーニングでは、データが不足している状況での学習を容易にするために補助的な目的がしばしば使用される。 Detauxと呼ばれる新しいフレームワークを提案し、非関係な新しい分類タスクを見つけるために、弱い教師付き非絡み込み手順を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:40:39 GMT)
Efficient Model Adaptation for Continual Learning at the Edge [15.3]
ほとんどの機械学習(ML)システムは、トレーニングとデプロイメントの間、定常的で一致したデータ分散を前提としている。データ分布は、環境要因、センサー特性、タスク・オブ・関心などの変化により、時間とともに変化することが多い。本稿では,ドメインシフト下での効率的な連続学習のためのアダプタ・リコンフィグレータ(EAR)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 19:02:33 GMT)
Interactive Navigation in Environments with Traversable Obstacles Using Large Language and Vision-Language Models [14.9]
本稿では,大規模言語と視覚言語を用いた対話型ナビゲーションフレームワークを提案する。我々は、微調整なしで効果的な経路計画を行うためのアクション対応コストマップを作成する。すべての実験結果から,提案フレームワークの有効性と多様な環境への適応性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 05:59:03 GMT)
Ranking LLM-Generated Loop Invariants for Program Verification [14.8]
大規模言語モデルは、0ショット設定でプログラムのクラスに対するループ不変量を合成することができる。これは、不変性を確立するためのプログラム検証者への多数の呼び出しにつながる可能性がある。我々は正しい帰納的不変量と誤った試みを区別できるランク付け器を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:13:52 GMT)
Understanding and Modeling the Effects of Task and Context on Drivers' Gaze Allocation [14.5]
ボトムアップ(聖域への非自発的な魅力)とトップダウン(タスクとコンテキスト駆動)要素は、ドライバーの視線割り当てに重要な役割を果たします。既存のモデリング手法のほとんどはボトムアップ・サリエンシーのために開発された手法を適用しており、タスクやコンテキストの影響を明示的に考慮していない。本研究では,ドライバーの視線予測を明示的な行動とコンテキスト情報で調節する新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:38:41 GMT)
Lower Bounds on Error Exponents via a New Quantum Decoder [14.3]
古典量子の誤差指数とエンタングルメント支援チャネル符号化問題に対する新しい下位境界を示す。私たちの境界は(一発境界について)測定値で表され、(境界について)サンドイッチされた(境界について)チャンネルR'enyiの1/2から1の間の相互情報で表される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:22:49 GMT)
Using Adaptive Bandit Experiments to Increase and Investigate Engagement in Mental Health [14.2]
本稿では,Banditや他のアルゴリズムを用いてテキストメッセージ介入コンポーネントを適応させるソフトウェアシステムを提案する。我々は,大規模メンタルヘルス非営利組織を通じて採用した1100名のユーザに対して,テキスト・メッセージベースのDMH介入を展開させることで,システムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:59:56 GMT)
AXNav: Replaying Accessibility Tests from Natural Language [14.1]
大規模言語モデル(LLM)は、UIの自動化を含む様々なタスクに使用されている。本稿では,自然言語ベースのアクセシビリティテストワークフローの要件について検討する。手動アクセシビリティテスト(例えばVoiceOver''のショー検索)を入力として、LLMとピクセルベースのUI理解モデルを組み合わせてテストを実行するシステムを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:05:06 GMT)
VCL Challenges 2023 at ICCV 2023 Technical Report: Bi-level Adaptation Method for Test-time Adaptive Object Detection [14.1]
このレポートでは、チームのチャレンジB連続テスト_time Adaptationへの参加について概説する。第一の焦点は、バイレベル適応を用いたテスト時間適応であり、Image_level と Detector_level の適応を含む。最終的に、これらのバイレベル適応を利用することで、テストセット内のターゲットドメインで38.3%のmAPを達成した。挑戦B。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:06:39 GMT)
Target-oriented Proactive Dialogue Systems with Personalization: Problem Formulation and Dataset Curation [13.5]
目標達成過程におけるパーソナライズを考慮し,個人化された目標指向対話の新たな課題を探求する。大規模パーソナライズされたターゲット指向対話データセットTopDialを構築し,約18Kのマルチターン対話を実現する。実験の結果、このデータセットは高品質であり、パーソナライズされたターゲット指向対話の探索に寄与する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:16:58 GMT)
Machine Learning for Synthetic Data Generation: A Review [13.3]
本稿では,合成データの生成を目的とした機械学習モデルを用いた既存研究についてレビューする。このレビューは、合成データ生成、コンピュータビジョン、スピーチ、自然言語処理、ヘルスケア、ビジネスドメインの応用から始まる様々な視点を網羅している。この論文は、合成データ生成に関するプライバシーと公平性に関する重要な側面についても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 00:29:41 GMT)
Efficient Halftoning via Deep Reinforcement Learning [13.3]
ハーフトニングは、2つの離散レベルに制限された画素で連続トーン画像を再現することを目的としている。データ駆動方式による高速かつ構造を考慮したハーフトニング手法を提案する。実験の結果,従来の構造認識手法よりも15倍高速な軽量CNNを効果的にトレーニングできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:40:42 GMT)
FRGNN: Mitigating the Impact of Distribution Shift on Graph Neural Networks via Test-Time Feature Reconstruction [13.2]
分散シフトはグラフニューラルネットワーク(GNN)のテスト性能に悪影響を及ぼす可能性がある特徴再構成を行うための汎用フレームワークFR-GNNを提案する。特に、再構成されたノード機能は、よく訓練されたモデルをテストするために直接利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:41:45 GMT)
ChatKBQA: A Generate-then-Retrieve Framework for Knowledge Base Question Answering with Fine-tuned Large Language Models [13.2]
ChatKBQA は、細調整のオープンソース LLM 上に構築された新規な生成可能なKBQAフレームワークである。実験結果から,ChatKBQAは標準KBQAデータセット上で新たな最先端性能を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:45:14 GMT)
PAGE: Equilibrate Personalization and Generalization in Federated Learning [13.2]
フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、マシンラーニング・アズ・ア・サービスの主要な推進力になりつつある。 PAGEと呼ばれるゲーム理論上でパーソナライズと一般化のバランスをとるための最初のアルゴリズムを提案する。実験により、PAGEは、グローバルとローカルの予測精度において、最先端のFLベースラインを同時に上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:11:35 GMT)
Ultrasound Image Segmentation of Thyroid Nodule via Latent Semantic Feature Co-Registration [13.2]
本稿では,甲状腺結節分節の枠組みであるASTNを提案する。アトラスおよび対象画像から潜在意味情報を抽出することにより、解剖学的構造の整合性を確保することができる。また,共同登録の難しさを軽減するために,アトラス選択アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:18:48 GMT)
Qilin-Med: Multi-stage Knowledge Injection Advanced Medical Large Language Model [13.0]
本稿では,ドメイン固有型継続事前学習,スーパービジョンファインチューニング,ダイレクトパラメータ最適化を組み合わせた多段階学習手法を提案する。本研究の特筆すべき貢献は,医学的質問応答,平文,知識グラフ,対話を含む3Gb中国語医学データセットの導入である。 CPTとSFTの段階では、CMExamで38.4%と40.0%の精度を達成し、Baichuan-7Bの33.5%を上回った。 DPOフェーズでは、Huatuo-26Mテストセットで、BLEU-1で16.66、Rで27.44となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:17:03 GMT)
Integrating Symbolic Reasoning into Neural Generative Models for Design Generation [13.0]
設計生成には、ニューラルネットワークとシンボリック推論の緊密な統合が必要である。本稿では,デザイン生成のための空間共振統合発電機(SPRing)について紹介する。 SPRingは、ディープジェネレーションネットワーク内に、ニューラルで象徴的な統合空間推論モジュールを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:03:22 GMT)
Unidirectional Photonic Reflector Using a Defective Atomic Lattice [12.9]
本研究では, 1次元原子格子を用いた一方向フォトニックリフレクタの設計手法を提案する。この一方向反射器方式は、光学的非整合性を達成するための新しいプラットフォームを提供し、光学回路や非整合性のデバイスを極低エネルギーで設計するための潜在的応用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:43:27 GMT)
Hypernymy Understanding Evaluation of Text-to-Image Models via WordNet Hierarchy [12.8]
我々は、textithypernymy$や単語間の"is-a"関係を理解するために、人気のあるテキスト・画像モデルの有用性を測定する。私たちのメトリクスが、一般的なテキスト・ツー・イメージモデルの個々の長所と短所をよりよく理解する上で、どのように役立つかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:53:25 GMT)
Diffusion in Diffusion: Cyclic One-Way Diffusion for Text-Vision-Conditioned Generation [12.7]
本研究では,拡散(機械学習)特性の拡散(物理学)について検討する。拡散現象の方向を制御するために,循環一流拡散法(COW)を提案する。提案するCOWは,厳密な視覚条件に基づいて,より柔軟なカスタマイズを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:14:24 GMT)
Learning Counterfactually Invariant Predictors [12.4]
我々はCIP(Counterfactual Invariant Prediction)と呼ばれるモデルに依存しないフレームワークを提案する。実験の結果,CIPが様々なシミュレーションおよび実世界のデータセットに反実的不変性を付与する効果が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:09:26 GMT)
Community Membership Hiding as Counterfactual Graph Search via Deep Reinforcement Learning [12.4]
コミュニティ検出は、ソーシャルメディアプラットフォームが共通の関心を共有しているユーザーの密接な結び付きのあるグループを見つけるのに有用である。一部のユーザーは、政治的、宗教的な組織との連携など、様々な理由で、匿名性を守り、コミュニティの検出をオプトアウトしたいと考えるかもしれない。ネットワークグラフの構造的特性を戦略的に変更して1つ以上のノードが特定されないようにする,コミュニティメンバシップの隠蔽という課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:30:50 GMT)
Effects of Human Adversarial and Affable Samples on BERT Generalizability [12.0]
本研究では,学習データ品質がモデルの一般化可能性に及ぼす影響について検討する。トレーニングサンプルのサイズが一定であれば,10～30%のh-adversarialインスタンスを使用すれば,精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:32:38 GMT)
Transformer-based Multimodal Change Detection with Multitask Consistency Constraints [11.9]
現在の変化検出方法は、意味変化検出タスクと高さ変化検出タスクのマルチタスク競合に対処する。そこで我々は,クロスアテンションにより,多次元入力間の共有表現を学習する効率的なトランスフォーマーネットワークを提案する。提案手法は,5つの現状変化検出手法と比較して,意味的および高さ変化検出の観点から,一貫したマルチタスク優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:38:45 GMT)
Timestamp-supervised Wearable-based Activity Segmentation and Recognition with Contrastive Learning and Order-Preserving Optimal Transport [11.8]
本稿では,タイムスタンプによる協調活動のセグメンテーションと認識のための新しい手法を提案する。プロトタイプはクラスアクティベーションマップによって推定され、サンプル-プロトタイプコントラストモジュールを形成する。 4つの公開HARデータセットに関する総合的な実験により、タイムスタンプの監督で訓練されたモデルが、最先端の弱い教師付き手法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） (Fri, 13 Oct 2023 14:00:49 GMT)
Intelligent Tutoring System: Experience of Linking Software Engineering and Programming Teaching [11.7]
自動グレードを処理する既存のシステムは、主にテストケースの実行の自動化に焦点を当てている。我々は、自動フィードバックとグレーディングを提供するインテリジェントなチューリングシステムを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:51:17 GMT)
Human Mobility Question Answering (Vision Paper) [11.7]
我々は,人間の移動性質問応答(MobQA)という新しいタスクを導入する。このタスクの目的は、インテリジェントなシステムがモビリティデータから学び、関連する質問に答えることである。本稿では,人間のモビリティ研究と質問応答研究における新たな洞察と新たな方向性を提供することを期待する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 05:07:49 GMT)
Price of Stability in Quality-Aware Federated Learning [11.6]
Federated Learning(FL)は、クライアントがローカルデータを交換することなく、共有グローバルモデルをトレーニングできる分散機械学習スキームである。我々は,クライアントのインタラクションを新しいラベル記述ゲームとしてモデル化し,その均衡を特徴づける。我々は、平衡結果が常に社会的に最適な解よりも低いグローバルモデル精度をもたらすことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 00:25:21 GMT)
Differential Evolution Algorithm based Hyper-Parameters Selection of Convolutional Neural Network for Speech Command Recognition [11.5]
音声コマンド認識(SCR)は、IoTデバイスやアシスト技術など、さまざまなアプリケーションに不可欠である。 SCRタスクにおける畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の約束にもかかわらず、その有効性はハイパーパラメータの選択に大きく依存している。本稿では,SCRタスクの性能向上を目的とした差分進化(DE)アルゴリズムに基づくCNNのハイパーパラメータ選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:38:03 GMT)
Automated Claim Matching with Large Language Models: Empowering Fact-Checkers in the Fight Against Misinformation [11.3]
FACT-GPTは、大規模言語モデルを用いたファクトチェックのクレームマッチングフェーズを自動化するために設計されたフレームワークである。このフレームワークは、ファクトチェッカーによって以前否定された主張を支持したり、否定したりする新しいソーシャルメディアコンテンツを識別する。 FACT-GPTを公衆衛生に関連するソーシャルメディアコンテンツのデータセットとして評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:21:07 GMT)
Political claim identification and categorization in a multilingual setting: First experiments [11.1]
本稿では,政治的クレーム分析の言語間予測のための異なる戦略について検討する。我々は、2015年の難民危機で引き起こされた政策論争をカバーし、ドイツのデータセットであるDebateNet2.0で実験を行いました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:13:00 GMT)
Being Right for Whose Right Reasons? [11.1]
本稿では,アノテータの人口統計情報を付加した人間の合理化アノテーションのコレクションである,その第1種と考えられるものについて述べる。感情分析と常識推論にまたがる3つのデータセットと6つの人口統計群をカバーしている。モデルが古いアノテータと/または白いアノテータの整合性に偏っていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:28:03 GMT)
Routing in Quantum Repeater Networks with Mixed Noise Figures [11.0]
量子ネットワークは、次世代のセキュア通信、長距離通信、量子インターネットの鍵を握る。本質的に量子効果のため、量子ネットワークにおけるルーティングは大きな課題である。本研究では、ネットワークからソースと宛先を分離することで、量子ネットワークにおけるルーティングに対する現実的なアプローチを探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:13:16 GMT)
Semi-Supervised End-To-End Contrastive Learning For Time Series Classification [10.6]
時系列分類は、金融、医療、センサーデータ分析など、さまざまな分野において重要な課題である。 SLOTS(Semi-supervised Learning fOr Time clasSification)と呼ばれるエンドツーエンドモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:22:21 GMT)
QuMoS: A Framework for Preserving Security of Quantum Machine Learning Model [10.5]
セキュリティは常に、機械学習(ML)アプリケーションにおいて重要な問題でした。モデルステアリング攻撃は最も基本的な問題だが重要な問題の一つである。モデルセキュリティを維持するための新しいフレームワーク、QuMoSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:41:23 GMT)
A Survey of Methods for Handling Disk Data Imbalance [10.3]
本稿では、不均衡データ分類の分野における研究の概要について概観する。 Backblazeデータセットは、ハードディスクに関連する広く使用されているデータセットであり、少量の障害データと大量の健康データを持ち、深刻なクラス不均衡を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 05:35:13 GMT)
Locally Adaptive and Differentiable Regression [10.2]
本稿では,局所学習モデルの重み付き平均値に基づいて,グローバルな連続・微分可能なモデルを構築するための一般的な枠組みを提案する。局所モデルでカーネルリッジと回帰項を混合し、それらを連続的に縫合すると、理論上の統計的収束が早くなり、様々な実用的な設定で性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:27:42 GMT)
ImageManip: Image-based Robotic Manipulation with Affordance-guided Next View Selection [10.2]
ロボットが環境と対話するためには、3Dの関節による物体操作が不可欠である。既存の多くの研究では、操作ポリシーの主要な入力として3Dポイントクラウドを使用している。 RGB画像は、コスト効率の良い装置を用いた高分解能な観察を提供するが、空間的3次元幾何学的情報は欠如している。このフレームワークは、対象対象物の複数の視点を捉え、その幾何学を補完するために深度情報を推測するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:42:54 GMT)
Confounding-Robust Policy Improvement with Human-AI Teams [9.8]
限界感度モデル(MSM)を用いて,人間とAIの協調作業における非観測的コンバウンディングに対処する新しい手法を提案する。このアプローチでは、ドメインの専門知識とAI駆動の統計モデルを組み合わせることで、他の方法では隠される可能性がある共同ファウンダーの可能性を考慮しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:39:52 GMT)
ProGO: Probabilistic Global Optimizer [9.8]
本稿では,いくつかの温和な条件下でのグローバルオプティマに収束するアルゴリズムを開発する。提案アルゴリズムは,従来の最先端手法よりも桁違いに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:42:43 GMT)
Exploring the relationship between response time sequence in scale answering process and severity of insomnia: a machine learning approach [9.5]
不眠症症状と反応時間との関係について検討した。応答時間データを用いて不眠症の有無を予測する機械学習モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:06:52 GMT)
Dialect Transfer for Swiss German Speech Translation [9.4]
本稿では,スイスドイツ語音声翻訳システムの構築における課題について考察する。方言の多様性の影響とスイスドイツ語と標準ドイツ語の違いに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:16:57 GMT)
Privacy-Preserving Encrypted Low-Dose CT Denoising [9.1]
最近のトレンドは、大量の自己コンパイルされたプライベートデータを持つ強力なモデルをトレーニングするサーバーだ。モデルリークを避けるため、ユーザはデータをサーバモデルにアップロードする必要がある。プライバシー保護クラウドサービスを実現するために,LDCTを直接暗号化ドメインに記述することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:40:25 GMT)
Signal reconstruction using determinantal sampling [9.0]
ランダムなノード集合に対する有限個の評価から, 2乗可積分関数の近似について検討する。決定点過程とその混合物は, 高速収束速度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 23:02:57 GMT)
Lincoln AI Computing Survey (LAICS) Update [8.8]
本稿は、過去4年間のAIアクセラレーターおよびプロセッサの調査の更新である。公に発表された現在の商業アクセラレータを収集し、要約する。市場セグメントを散乱プロットにハイライトし、各セグメントのズームプロットも含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:36:26 GMT)
Domain Adaptation via Alignment of Operation Profile for Remaining Useful Lifetime Prediction [8.7]
本稿では,対向領域適応フレームワークに基づくRUL予測のための2つの新しいDA手法を提案する。提案手法は、ソースドメイン内の操作プロファイルの各フェーズの限界分布を、ターゲットドメイン内の各フェーズと整合させる。その結果,提案手法は現在の最先端DA法と比較してRUL予測の精度を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:37:36 GMT)
Dive into the Power of Neuronal Heterogeneity [8.7]
進化戦略(ES)を用いて、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を最適化し、ランダムネットワークにおける異種ニューロンのより堅牢な最適化を実現するためのバックプロパゲーションベースの手法が直面する課題を示す。膜時間定数は神経異質性において重要な役割を担っており、その分布は生物学的実験で観察されたものと類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:17:52 GMT)
Memorization for Good: Encryption with Autoregressive Language Models [8.6]
自己回帰言語モデル(SELM)を用いた最初の対称暗号アルゴリズムを提案する。自己回帰的LMは任意のデータをコンパクトな実数値ベクトル(すなわち暗号化)にエンコードし、ランダムな部分空間最適化とgreedy復号によってベクトルを元のメッセージ(すなわち復号)に無作為に復号できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:25:11 GMT)
Enhancing BERT-Based Visual Question Answering through Keyword-Driven Sentence Selection [8.6]
文書ベースのVisual Question Answeringコンペティションは、文書内の親子関係の自動検出に対処する。本稿では,この課題に対処する PoliTo のアプローチについて述べる。このアプローチの有効性により、ベースラインよりも高いパフォーマンスを実現できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:43:55 GMT)
MINDE: Mutual Information Neural Diffusion Estimation [8.3]
確率変数間の相互情報(MI)を推定するための新しい手法を提案する。スコアベース拡散モデルを用いて、スコア関数間の差分として2つの密度間のクルバック・リーブラーの偏差を推定する。副産物として,確率変数のエントロピーの推定も可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:47:41 GMT)
Online Relocating and Matching of Ride-Hailing Services: A Model-Based Modular Approach [8.0]
本研究は、配車プラットフォームにおける注文マッチングと車両の移動を動的に最適化する革新的モデルベースモジュラーアプローチ(MMA)を提案する。 MMAはバッチマッチングや強化学習に基づく手法よりも優れた系統的性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:45:52 GMT)
Computing Marginal and Conditional Divergences between Decomposable Models with Applications [7.9]
本稿では,2つの分解可能なモデルの任意の限界分布と条件分布の正確なα-ベータの偏差を計算する手法を提案する。提案手法を用いて,まずベンチマーク画像データセットに適用することにより,分布変化を解析する方法を示す。本稿では,現代の超伝導量子コンピュータにおける誤差の定量化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:17:25 GMT)
Channel Vision Transformers: An Image Is Worth C x 16 x 16 Words [7.9]
Vision Transformer (ViT) は現代のコンピュータビジョンにおいて強力なアーキテクチャとして登場した。しかし、顕微鏡や衛星画像などの特定の撮像分野への応用は、ユニークな課題を呈している。本稿では、入力チャネル間の推論を強化するViTアーキテクチャの修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:25:47 GMT)
Efficient Apple Maturity and Damage Assessment: A Lightweight Detection Model with GAN and Attention Mechanism [7.7]
本研究では,軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とGAN(Generative Adversarial Network)に基づく手法を提案する。リンゴ熟度グレーディング検出では, それぞれ95.6%, 93.8%, 95.0%, 56.5の精度, リコール, 精度, FPSが得られた。リンゴの損傷レベル検出では、提案モデルはそれぞれ95.3%、93.7%、94.5%の精度、リコール、mAPに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:22:30 GMT)
Exploring the Relationship between Analogy Identification and Sentence Structure Encoding in Large Language Models [7.7]
本稿では,複数の大言語モデルの文類似を識別する能力の関連について検討する。構文構造をよりよく捉えたLLMは,文の類似を識別する能力も高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 19:14:48 GMT)
A one-query lower bound for unitary synthesis and breaking quantum cryptography [7.7]
ユニタリ合成問題では、任意の$n$qubitのユニタリ$U$を、任意のブール関数$f$を計算するオラクルで拡張された効率的な量子$A$で実装できるかどうかを問う。本研究は, 対向する$Af$の最大成功確率を解析することにより, 下位境界の証明を可能にする, 効率的なチャレンジャーアドゲームとしてのユニタリ合成を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 05:39:42 GMT)
How to Rationally Select Your Delegatee in PoS [7.5]
本稿は、日常的なユーザにとって単純だが重要な問題に焦点を当てている。実証・オブ・テイク(PoS)プロトコルの中で、どのようにデリゲートされたバリデータを選択するべきか? 我々は,通常のユーザのデリゲートに対する信頼度を定量化するベイズモデルを提案し,さらにユーザの反応をシミュレートするゲーム理論モデルに組み込む。この結果から,利用者は代行コスト,他ユーザの行動,代行者の評価を慎重に評価し,代行者を選択し,代行者を利用する傾向にあることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:58:29 GMT)
Simulating lossy Gaussian boson sampling with matrix product operators [7.3]
N_textoutproptosqrtN$の生存光子のスケーリングにより,効率的なテンソルネットワークシミュレーションが可能であることを示す。ハードウェアアクセラレーションによるガウスボソンサンプリングにおける局所空間次元の増大による過去の課題を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:54:38 GMT)
Efficient Reinforcement Learning for Jumping Monopods [7.3]
単足動物を目標にジャンプさせるという複雑な制御問題を考察する。これは、非常に困難で計算コストのかかる、はるかに大きなクラスの問題のテンプレートである。本稿では,物理知識を注入することにより,RLフレームワーク内での学習プロセスをガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:54:55 GMT)
Inferring Inference [7.1]
我々は,大規模神経活動パターンから標準分散計算を推定するフレームワークを開発した。確率的グラフィカルモデルに近似推論アルゴリズムを暗黙的に実装したモデル脳のための記録をシミュレートする。全体として、このフレームワークはニューラル記録の解釈可能な構造を発見するための新しいツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:04:12 GMT)
Higher-dimensional symmetric informationally complete measurement via programmable photonic integrated optics [7.0]
我々は,3レベル量子システムにおけるそのような測定を実現するために,統合量子フォトニクスプラットフォームを実証する。このデバイスは、真の多出力量子測定に必要な高忠実度で動作する。プログラム可能で、他の量子測定を同様に高い品質で容易に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:28:06 GMT)
CAMELL: Confidence-based Acquisition Model for Efficient Self-supervised Active Learning with Label Validation [6.9]
監視されたニューラルアプローチは、大きく、細心の注意を払って注釈付けされたデータセットに依存しているため妨げられる。逐次マルチ出力問題に適したプールベースのアクティブラーニングフレームワークである textbfCAMELL を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:19:31 GMT)
Driving with LLMs: Fusing Object-Level Vector Modality for Explainable Autonomous Driving [6.7]
大規模言語モデル(LLM)は、特に一般化と解釈可能性において、自動運転分野において有望であることを示している。我々は,ベクトル化された数値を事前学習したLLMにマージして,運転状況における文脈理解を改善する,ユニークなオブジェクトレベルのマルチモーダルLLMアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 21:59:27 GMT)
Training and Predicting Visual Error for Real-Time Applications [6.7]
コンボリューションニューラルネットワークが参照または描画画像を必要とすることなく、様々な視覚メトリクスを予測する能力について検討する。我々のソリューションは、ほとんどの最先端の遅延シェーディングパイプラインで容易に利用できる画像空間情報と、以前のフレームからの再投影を組み合わせることで、視覚的エラーを適切に見積もることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:14:00 GMT)
Advancing Perception in Artificial Intelligence through Principles of Cognitive Science [6.6]
我々は、周囲の信号を入力として取り、それを処理して環境を理解する、知覚の認知機能に焦点を当てる。我々は、認知科学にインスパイアされたAIシステムを構築するために、AIに一連の方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:21:55 GMT)
CopyScope: Model-level Copyright Infringement Quantification in the Diffusion Workflow [6.6]
著作権侵害の定量化は、AIが生成した画像著作権トレーサビリティへの第一かつ挑戦的なステップである。モデルレベルからAI生成画像の侵害を定量化する新しいフレームワークであるCopyScopeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:08:09 GMT)
A Nonlinear Method for time series forecasting using VMD-GARCH-LSTM model [6.6]
本稿では,VMD-LSTM-GARCHモデルという新しい分解アンサンブルパラダイムを提案する。 GARCHモデルは、LSTMの入力として機能するサブモードからボラティリティ情報を抽出する。提案モデルでは,MSE,RMSE,MAPEの大幅な減少により,時系列予測において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:50:43 GMT)
SpeedLimit: Neural Architecture Search for Quantized Transformer Models [6.5]
我々は,上界の遅延制約に固執しながら精度を最適化する,新しいニューラルネットワークサーチ(NAS)技術であるSpeedLimitを紹介する。以上の結果から,性能とレイテンシの最適なバランスを求めるための実現可能性と有効性を明らかにし,レイテンシに敏感な環境に最先端のトランスフォーマーモデルをデプロイするための新たな手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:21:46 GMT)
CUEING: a lightweight model to Capture hUman attEntion In driviNG [6.3]
本稿では,既存の視線データセットからノイズを除去する適応的浄化手法と,頑健で軽量な自己注意型視線予測モデルを提案する。提案手法は, モデル一般化可能性と性能を最大12.13%向上させるだけでなく, 最先端技術と比較して, モデル複雑性を最大98.2%低減させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:04:13 GMT)
"Im not Racist but...": Discovering Bias in the Internal Knowledge of Large Language Models [6.2]
大規模言語モデル内に隠されたステレオタイプを明らかにするための,新しい,純粋にプロンプトに基づくアプローチを提案する。本研究は,自然言語処理システムにおける透明性の向上と公平性の促進に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 00:03:37 GMT)
A Critical Analysis of Internal Reliability for Uncertainty Quantification of Dense Image Matching in Multi-view Stereo [6.1]
フォトグラムで導いた点雲は、多くの民間用途で広く使われている。ポイント単位の誤差を決定する標準的なエラー基準は存在しない。この複雑さにもかかわらず、導出した点の後方信頼度を推定する過程に役立ついくつかの一般的な指標が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:04:54 GMT)
An In-Depth Examination of Requirements for Disclosure Risk Assessment [6.1]
我々は、開示リスクを定量化する提案は、事前に特定された客観的基準に基づいて行うべきであると論じる。本稿では,この手法をデシラタを用いて絶対開示リスクフレームワークの評価を行う。すべてのデシデラタを満たすことは不可能であるが、反実比較が最も満足すると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:36:29 GMT)
Neural Schr\"{o}dinger Bridge with Sinkhorn Losses: Application to Data-driven Minimum Effort Control of Colloidal Self-assembly [6.0]
固定水平空間最適制御問題のクラスは、1930年代初頭のアーウィン・シュル「オーディンガー」の業績に端を発する。このような一般化されたシュリンガーブリッジ問題を解決するために,ニューラルシュリンガーブリッジと呼ばれるデータ駆動学習制御フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:52:20 GMT)
A Framework for Few-Shot Policy Transfer through Observation Mapping and Behavior Cloning [6.0]
本研究は,2つの領域間のFew-Shot Policy Transferを観察マッピングと振舞いのクローンによって実現するためのフレームワークを提案する。我々は、GAN(Generative Adversarial Networks)とサイクル整合性損失を用いて、ソースとターゲットドメイン間の観測をマッピングし、その後、この学習されたマッピングを使用して、成功したソースタスクの動作ポリシーをターゲットドメインにクローンする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:15:42 GMT)
A Comparative Analysis of Task-Agnostic Distillation Methods for Compressing Transformer Language Models [5.8]
トランスフォーマー言語モデルのタスクに依存しない(汎用的な)蒸留法を再現し,比較し,解析する。我々の研究対象は、出力分布(OD)転送、様々なレイヤマッピング戦略による隠れ状態(HS)転送、MiniLMv2に基づくマルチヘッドアテンション(MHA)転送である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:00:15 GMT)
Towards Example-Based NMT with Multi-Levenshtein Transformers [5.8]
私たちは、RAMTの翻訳決定をより透過的にする能力について研究し、ユーザがこれらの決定に寄与した例に戻ることができるようにしました。このモデルは、Levenshtein Transformerの検索拡張バージョンに適応し、メモリにある複数のファジィマッチングを同時に編集できるようにする。実験の結果,いくつかの例の編集が翻訳スコアに肯定的な影響を与えていること,特に既存のインスタンスからコピーしたターゲットスパンの数の増加が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:18:57 GMT)
G10: Enabling An Efficient Unified GPU Memory and Storage Architecture with Smart Tensor Migrations [5.8]
統一GPUメモリとストレージアーキテクチャ、G10。 G10はホストメモリ、GPUメモリ、フラッシュメモリを統一メモリ空間に統合する。実験によると、G10は最先端のGPUメモリソリューションを最大1.75$times$で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 23:32:28 GMT)
Sketched Ridgeless Linear Regression: The Role of Downsampling [5.6]
スケッチしたリッジレス最小2乗推定器のサンプル外予測リスクを2つ検討した。サンプル外予測リスクを最小限に抑える最適なスケッチサイズを同定する。我々は解析を拡張し、中心極限定理と不特定モデルをカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 21:14:42 GMT)
Equirectangular image construction method for standard CNNs for Semantic Segmentation [5.6]
視線画像を等角形に変換する手法を提案する。球面中心投射と等距離円筒投射の逆変換を用いる。実験により、正方形画像の効果的なセマンティックセグメンテーションのためのphiの最適値は標準CNNの6pi/16であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:11:33 GMT)
Subspace Adaptation Prior for Few-Shot Learning [5.3]
Subspace Adaptation Priorは、勾配に基づく新しいメタ学習アルゴリズムである。 SAPは, 画像分類設定において, 優位性, 競争性に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:40:18 GMT)
Identifiability of Product of Experts Models [5.3]
専門家の製品(PoE)は、各ノードの値が入力時の値のAND(または製品)である階層ネットワークである。本稿では,二項潜伏変数の層を持つエキスパートモデルの積の識別可能性の問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:33:33 GMT)
Two-parameter estimation with single coherent-state light MZI via double-port [5.2]
単一コヒーレント状態光マッハ-ツェンダー干渉計による2パラメータ推定を実現する手法を提案する。二重ポートホモダイン検出により得られる光位相感度はQCRBに近づくことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:55:42 GMT)
A Spatial-Temporal Dual-Mode Mixed Flow Network for Panoramic Video Salient Object Detection [5.2]
本研究では,パノラマ映像の空間的流れとそれに対応する光学的流れを利用する時空間二重モード混合流れネットワーク(STDMMF-Net)を提案する。多くの主観的および客観的な実験結果から,提案手法が最先端(SOTA)法よりも優れた検出精度を示すことが確認された。提案手法の総合性能は, モデル推論, テスト時間, 複雑性, 一般化性能に要求されるメモリの点で優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:25:41 GMT)
Worst-Case Morphs using Wasserstein ALI and Improved MIPGAN [5.2]
顔認識システムが未知であっても,最悪のケース形態を近似できる形態素生成手法を提案する。提案手法は,Adversarially Learned Inference (ALI) に基づいており,グラディエント・ペナルティ(Gradient Penalty)で訓練されたWasserstein GANsの概念を用いている。既存のStyleGANをベースとした形態生成装置であるMIPGANを改良するために,我々の研究成果をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:20:09 GMT)
Goodhart's Law in Reinforcement Learning [5.0]
この現象をグッドハートの法則のレンズを用いて研究し、不完全なプロキシの最適化の増大が真の目的に対する性能を低下させると予測する。本稿では、上記の落とし穴を確実に回避し、理論的に後悔する境界を導出する最適な早期停止法を提案する。本研究は,報酬の相違による強化学習の理論的研究の基盤となるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:35:59 GMT)
Complementary Domain Adaptation and Generalization for Unsupervised Continual Domain Shift Learning [4.9]
教師なし連続的なドメインシフト学習は、現実世界のアプリケーションにおいて重要な課題である。本稿では,シンプルで効果的な学習フレームワークであるComplementary Domain Adaptation and Generalization (CoDAG)を提案する。我々のアプローチはモデルに依存しないため、既存のドメイン適応および一般化アルゴリズムと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:49:35 GMT)
A Hybrid Approach for Depression Classification: Random Forest-ANN Ensemble on Motor Activity Signals [4.8]
ウェアラブルセンサーは、メンタルヘルスの問題を追跡し、理解する潜在的な手段を提供する。近年の研究では、これらのセンサーと機械学習の手法を併用して、異なる精神状態に関連するパターンを特定している。本稿では、うつ病患者のセンサデータを評価するために最適化されたHybrid Random forest - Neural Networkと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:39:35 GMT)
Tackling Heterogeneity in Medical Federated learning via Vision Transformers [4.8]
視覚変換器を用いることで、全体的な精度において大きなトレードオフを伴わずに、未表現のクライアントの性能を大幅に向上させることができることを示す。この改善は、Vision変換器が入力データ内の長距離依存関係をキャプチャする能力に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 23:36:48 GMT)
MIS-AVoiDD: Modality Invariant and Specific Representation for Audio-Visual Deepfake Detection [4.7]
新しいタイプのディープフェイクが登場し、オーディオまたは視覚的モーダルが操作された。既存のマルチモーダルディープフェイク検出器は、しばしばビデオからのオーディオとビジュアルストリームの融合に基づいている。本稿では,マルチモーダルディープフェイク検出のための音声と視覚ストリームの融合を支援するために,表現レベルでの問題に取り組む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 23:43:15 GMT)
MEMTRACK: A Deep Learning-Based Approach to Microrobot Tracking in Dense and Low-Contrast Environments [4.6]
Motion Enhanced Multi-level Tracker (MEMTrack) はマイクロロボットを検知・追跡するための堅牢なパイプラインである。菌体マイクロモーターを用いてコラーゲン(tissue phantom)の試験を行い,コラーゲンおよび水性培地で試験した。 MEMTrackは、精巧に生産された手動追跡データと統計的に有意な差がなく、平均細菌の速度を定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 23:21:32 GMT)
pose-format: Library for Viewing, Augmenting, and Handling .pose Files [4.6]
本稿では、ポーズデータ問題に対処する包括的なツールキットである textttpose-format を提案する。このライブラリは、さまざまな種類のポーズデータをカプセル化し、複数の個人を収容し、無期限の時間フレームを収容する、特殊なファイルフォーマットを含む。 textttpose-formatはワンストップソリューションとして登場し、ポーズデータ管理と分析の複雑さを合理化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:41:28 GMT)
Measuring the Stability of Process Outcome Predictions in Online Settings [4.6]
本稿では,オンライン予測プロセス監視のためのモデルの安定性を評価するための評価フレームワークを提案する。このフレームワークは、4つのパフォーマンスメタ尺度を導入している。性能低下の頻度、その大きさ、回復率、パフォーマンスのボラティリティである。その結果,これらのメタ尺度は,異なるリスクテイクシナリオに対する予測モデルの比較と選択を容易にすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:37:46 GMT)
Insightful analysis of historical sources at scales beyond human capabilities using unsupervised Machine Learning and XAI [4.6]
この研究は、1472年から1650年までのヨーロッパの大学における天文学に関する359の近代版教科書のデジタル化コレクションである「サクロボスコ・コレクション」における知識の進化に焦点を当てている。これらの表のMLに基づく分析は、当時の数学天文学の分野における知識と革新の時間的進化の重要な側面を明らかにするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:22:05 GMT)
Training Generative Question-Answering on Synthetic Data Obtained from an Instruct-tuned Model [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） (Fri, 13 Oct 2023 00:40:29 GMT)
Uncertainty Quantification using Generative Approach [4.5]
本稿では,深いニューラルネットワークにおける不確実性を測定するためのインクリメンタル生成モンテカルロ法を提案する。 IGMCは生成モデルを反復的に訓練し、その出力をデータセットに追加し、ランダム変数の期待の後方分布を計算する。 MNIST桁分類タスクにおけるIGMCの挙動を実証的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:05:25 GMT)
SAI: Solving AI Tasks with Systematic Artificial Intelligence in Communication Network [4.3]
Systematic Artificial Intelligence(SAI)は、Large Language Models(LLM)とインテントフォーマットベースのインプットを活用することで、AIタスクを解決するために設計されたフレームワークである。 SAIは、通信ネットワークで多数の複雑なAIタスクを完了し、ネットワーク最適化、リソース割り当て、その他の困難なタスクにおいて驚くべき結果を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:14:58 GMT)
Leveraging Optimal Transport for Enhanced Offline Reinforcement Learning in Surgical Robotic Environments [4.3]
我々は,少数の高品質な専門家によるデモンストレーションを用いて,オフラインの軌道に報酬を割り当てるための革新的なアルゴリズムを導入する。このアプローチは、手作りの報酬の必要性を回避し、ポリシー学習に膨大なデータセットを活用する可能性を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:39:15 GMT)
HierarchicalContrast: A Coarse-to-Fine Contrastive Learning Framework for Cross-Domain Zero-Shot Slot Filling [4.2]
ドメイン間のゼロショットスロットフィリングは、モデルを学ぶためにソースドメイン知識を活用する上で重要な役割を果たす。既存のゼロショットスロット充填法では、ターゲット領域での一般化能力が制限されている。ゼロショットスロットフィリングのための新しい階層型コントラスト学習フレームワーク(HiCL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:23:33 GMT)
Retro-fallback: retrosynthetic planning in an uncertain world [4.2]
再合成は、よりシンプルで購入可能な分子から望ましい分子を作るために一連の化学反応を提案するタスクである。これまでの研究では、様々なメトリクスに対して最適な解を求めるアルゴリズムが提案されていたが、反応の空間に関する不完全な知識があるという事実を見落としている。本稿では,少なくとも1つの計画が実験室で実行可能である確率を最大化する,レトロフォールバックと呼ばれる新しいグリージーアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:35:04 GMT)
Machine-learned molecular mechanics force field for the simulation of protein-ligand systems and beyond [4.1]
分子力学(MM)力場は伝統的に、労働集約的、柔軟性に欠ける、そして未分化な化学パラメータ割り当て規則に依存してきた。本稿では,規則に基づく離散的な原子型タイピングスキームを連続的な原子表現に置き換える,機械学習型MMフィールドespaloma-0.3を紹介する。 Espaloma-0.3は、安定な量子化学エネルギー最小化測地を維持しながら、正確に量子化学エネルギーと力を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:25:58 GMT)
A 4-approximation algorithm for min max correlation clustering [4.0]
minmax相関クラスタリング問題に対する下界法を導入し、この手法に基づいて、完全グラフに対する 4-近似アルゴリズムを提案する。これにより、線形プログラムの定式化を用いて、5の最もよく知られた近似を保証することができる。提案手法は,ソリューションの品質やベンチマークデータセットの精度向上に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:42:55 GMT)
Learning nonlinear integral operators via Recurrent Neural Networks and its application in solving Integro-Differential Equations [4.0]
非線形積分微分方程式(IDE)に現れる非線形積分作用素を学習し、表現する。非線形積分作用素のLSTM-RNN表現により、非線形積分微分方程式の系を通常の微分方程式の系に変換することができる。量子多体系に対するダイソン方程式を効果的に解く方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:57:46 GMT)
IPMix: Label-Preserving Data Augmentation Method for Training Robust Classifiers [4.0]
クリーンな精度を損なうことなくロバスト性を改善するための単純なデータ拡張手法であるIMMixを提案する。 IPMixは、トレーニングデータの多様性を高めるために、3つのレベルのデータ拡張をコヒーレントでラベル保存のテクニックに統合する。実験により、IMMixはCIFAR-CとImageNet-Cで最先端の破損堅牢性を上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:23:26 GMT)
Boosting High Resolution Image Classification with Scaling-up Transformers [4.0]
ICCV/CVPPA2023 Deep Nutrient Deficiency Challengeで2位を獲得した高解像度画像分類のための総合的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 19:38:29 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） (Fri, 13 Oct 2023 08:10:41 GMT)
Automatic Specialization of Third-Party Java Dependencies [3.8]
大規模なコードの再利用は、開発コストと時間の両方を大幅に削減します。ソフトウェアプロジェクトにおけるサードパーティのコードの大規模なシェアは、特にメンテナンスとセキュリティに関して、新たな課題を引き起こします。そこで本研究では,Javaプロジェクトの実際の利用状況に基づいて,Javaプロジェクトの依存関係を専門化する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:03:47 GMT)
Alteration Detection of Tensor Dependence Structure via Sparsity-Exploited Reranking Algorithm [3.7]
一般に採用されているテンソル正規分布の下で問題を定式化し、2サンプル相関/部分相関比較を目指す。本稿では,複数のテスト効率を改善するために,新しいSERA(Sprsity-Exploited Re rank Algorithm)を提案する。提案手法の特性は導出され,アルゴリズムは事前に特定されたレベルでの誤発見を制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:04:22 GMT)
Quantum computing: principles and applications [3.7]
本稿では,量子コンピューティングの基本原理と,量子コンピュータの多層アーキテクチャを紹介する。成熟した実験プラットフォームである核磁気共鳴(NMR)プラットフォームに基づいて、量子コンピューティングを実験的に実装するための基本的な手順を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:12:28 GMT)
3D Face Morphing Attacks: Generation, Vulnerability and Detection [3.7]
顔認識システムはモルヒネ攻撃に弱いことが判明した。本研究は,3次元の顔変形攻撃を発生させる新しい方向を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:48:24 GMT)
Near-optimal Differentially Private Client Selection in Federated Settings [3.6]
クライアントが中央サーバと協調してタスクを完了させるフェデレートネットワークを考える。クライアントは、自分の好みに基づいて、タイムステップで参加するかどうかを決定する。開発したアルゴリズムは,長期平均参加よりもクライアントに最適に近い値を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 19:32:50 GMT)
On Generalization Bounds for Projective Clustering [3.4]
ポイントのセットが与えられた場合、クラスタリングは、ポイントが割り当てられた中心が可能な限り近いように、$k$クラスタにセットされたポイントのパーティションを見つけることで構成される。中心に基づく目的に対しては、$tildeOleft(sqrtfrackj2nright)$の収束率を示す。 j$-次元部分空間を持つ部分空間クラスタリングに対しては、$tildeOleft(sqrtfrackj2nright)$の収束率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:15:54 GMT)
Adam-family Methods with Decoupled Weight Decay in Deep Learning [3.4]
非平滑な非平滑ネットワークに対する幅広いアダム族手法の収束特性について検討する。提案手法では,Adam with Decoupled Weight Decay (AdamD) という新しいAdam- Family法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:59:44 GMT)
Welfare Diplomacy: Benchmarking Language Model Cooperation [3.4]
ゼロサムボードゲーム「福祉外交」の一般版「福祉外交」を紹介する。我々は、福祉外交が協調能力のためのトレーニングインセンティブの明確化とより強力な評価を促進することを論じる。我々の研究は、研究者がマルチエージェントAIシステムを開発し評価することを支援することにより、社会安全を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:15:32 GMT)
Lattice Approximations in Wasserstein Space [3.2]
ワッサーシュタイン空間の測度 $W_p(mathbbRd)$ for $pin[1,infty)$ において、$mathbbRd$ のスケールされたヴォロノイ分割に基づく離散的かつ断片的な定数測度による測度を考える。フルランク格子 $Lambda$ が $hin(0,1]$ の係数でスケールされると、$hLambda$ の Voronoi 分割に基づく測度の近似は $d$ や $p$ にかかわらず $O(h)$ となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:43:11 GMT)
Genetic algorithms are strong baselines for molecule generation [3.1]
遺伝的アルゴリズム(GA)は既知の分子をランダムに修飾することで分子を生成する。本稿では,GAはそのようなタスクに対して非常に強力なアルゴリズムであり,複雑な機械学習手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:25:11 GMT)
An approximation scheme and non-Hermitian re-normalization for description of atom-field system evolution [3.1]
2レベル原子と連続モード量子場の全体系の時間的進化について、より深い知見を得る。ダイソン展開の各順序に体系的に適用できる近似を提案する。正当性チェックとして、我々のフレームワークを適用することにより、既知のブロッホ方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:16:11 GMT)
Urban Drone Navigation: Autoencoder Learning Fusion for Aerodynamics [2.9]
本稿では,多目的強化学習(MORL)と畳み込みオートエンコーダを組み合わせることで,都市SARにおけるドローンナビゲーションを改善する手法を提案する。このアプローチでは、MORLを使用して複数の目標を達成するとともに、コスト効率のよい風シミュレーションのためのオートエンコーダを使用する。ニューヨーク市のモデルでテストされたこの方法は、複雑な都市環境でのドローンSAR操作を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:57:35 GMT)
Static Code Analysis in the AI Era: An In-depth Exploration of the Concept, Function, and Potential of Intelligent Code Analysis Agents [2.9]
我々は、AIモデル、エンジニアリングプロセス設計、従来の非AIコンポーネントを組み合わせた新しい概念である、Intelligent Code Analysis Agent (ICAA)を紹介する。我々は、バグ検出精度を大幅に改善し、偽陽性率は基準値の85%から66%まで減少し、60.8%の有望なリコール率を得た。この課題にもかかわらず、ICAAはソフトウェアの品質保証に革命をもたらす可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:16:58 GMT)
Floquet Non-Abelian Topological Insulator and Multifold Bulk-Edge Correspondence [2.8]
非アベリアの電荷によって特徴づけられる位相位相は、パラダイム的方法の範囲を超えている。バルクエッジ対応は多重であり、四元数群 $Q_8$ の乗法則に従うことを示す。異常な非アベリア相では、自明な四元数電荷にもかかわらず、すべてのバンドギャップにエッジ状態が現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:20:54 GMT)
Group-theoretic error mitigation enabled by classical shadows and symmetries [2.8]
本研究では,古典シャドウトモグラフィの群理論構造と関心量子系の対称性を一体化する量子誤差緩和戦略を開発する。我々はこのプロトコルを「対称性調整された古典的影」と呼び、既知の対称性がそれらの誤差の下でどのように崩壊するかに応じて推定器を調整することによって誤差を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:40:48 GMT)
Self supervised convolutional kernel based handcrafted feature harmonization: Enhanced left ventricle hypertension disease phenotyping on echocardiography [2.8]
特徴の調和により、様々なイメージングデバイスやプロトコル間で一貫した特徴抽出が保証される。左室肥大(LVH)や高血圧性心疾患(HHD)などの心筋疾患は心エコーで診断される。提案手法は調和評価に優れ,既存の手法に比べて優れたLVH分類性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:58:52 GMT)
Split-and-Denoise: Protect large language model inference with local differential privacy [2.8]
大規模言語モデル(LLM)は、ベクトル空間に隠されたセマンティクスをキャプチャすることで、自然言語理解において強力な能力を示す。サーバーへのテキストの直接送信は、プライバシー漏洩の危険性がほとんどない。 SnD(Split-N-Denoise)は、最小の計算コストでクライアント側でトークン埋め込み層を実行するためにモデルを分割する革新的なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:17:33 GMT)
Legitimate Interest is the New Consent -- Large-Scale Measurement and Legal Compliance of IAB Europe TCF Paywalls [2.6]
自動クローラを用いて,上位100万サイトにおけるクッキーペイウォールの出現状況について検討した。 431のクッキーペイウォールを特定し、すべてTransparency and Consent Framework(TCF)を使っています。我々は、クッキーのペイウォールが、同意と体系的に混同された合法的な利害関係の法的基盤に大きく依存しているのを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:22:17 GMT)
DictaBERT: A State-of-the-Art BERT Suite for Modern Hebrew [2.4]
DictaBERTは、現代ヘブライ語のための最先端のトレーニング済みBERTモデルである。ヘブライ語テキストの分析において,3つの基礎的なタスクを実行するために設計した3つの細調整バージョンをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:56:28 GMT)
Surveying the Landscape of Text Summarization with Deep Learning: A Comprehensive Review [2.4]
ディープラーニングは、言語データの複雑な表現を学習できるモデルの開発を可能にすることによって、自然言語処理(NLP)に革命をもたらした。 NLPのディープラーニングモデルは、通常、大量のデータを使用してディープニューラルネットワークをトレーニングし、言語データ内のパターンと関係を学習する。テキスト要約にディープラーニングを適用することは、テキスト要約タスクを実行するためにディープニューラルネットワークを使用することを指す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 21:24:37 GMT)
Operator learning with PCA-Net: upper and lower complexity bounds [2.4]
PCA-Netは、主成分分析とニューラルネットワークを組み合わせた、最近提案されたニューラルネットワークアーキテクチャである。基礎作用素に対する最小の仮定の下で、新しい普遍近似結果が導出される。 PCA-Netは、ダーシー流とナビエ・ストークス方程式から生じる特定の興味を持つ演算子の一般的な呪いを克服することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:28:39 GMT)
Textual Analysis of ICALEPCS and IPAC Conference Proceedings: Revealing Research Trends, Topics, and Collaborations for Future Insights and Advanced Search [2.2]
自然言語処理技術を用いて過去の会議手続の要約や論文から意味のある情報を抽出する。トピックを抽出して、トレンドを可視化し、特定し、その進化を分析して、新たな研究方向を特定し、興味深い出版物をハイライトする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:55:19 GMT)
Injective Rank Metric Trapdoor Functions with Homogeneous Errors [2.1]
ランクメトリック暗号において、有限体上の有限次元線型空間からのベクトルは、その入射によって広がる線型空間と見なされる。入射型片道トラップドア関数の新規構築について紹介する。私たちのソリューションは、エラー訂正コードから公開鍵プリミティブを構築する頻繁な方法から離れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:12:25 GMT)
Multi-bit quantum random number generator from path-entangled single photons [2.1]
量子系の測定結果は固有のランダム性を示し、基本的に非決定論的である。経路交絡単一光子を用いた多ビット乱数生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:51:42 GMT)
Liveness Checking of the HotStuff Protocol Family [2.1]
ビザンティンコンセンサスプロトコルは、あらゆるネットワーク同期モデルの下で安全保証を維持することを目的としている。いくつかのプロトコルは、特定のシナリオ下での生存性特性に違反することが示されている。我々は,ビザンチンコンセンサスプロトコルの生存性をチェックするため,温度およびラッソ検出法を用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:03:13 GMT)
DIT4BEARs Smart Roads Internship [2.0]
州を分類する深層学習モデルを開発し,実装した。重要な部分は、摩擦に基づく事故率と州に基づく事故率の積である安全基準を定義することである。センサデータ,オープンストリートマップデータ,天気データを用いてパスフィニングアルゴリズムを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:19:31 GMT)
Time CNN and Graph Convolution Network for Epileptic Spike Detection in MEG Data [1.9]
本稿では1次元時間畳み込みニューラルネットワーク (Time CNN) とグラフ畳み込みニューラルネットワーク (GCN) を結合して, MEG 記録の短時間フレームをスパイクを含むか否かの分類を行う。我々のモデルは臨床的に関連のある結果を生成し、Deep Learning-based State-of-the-art法では、バランスの取れたデータセットで76.7%、現実的で高度にバランスの取れないデータセットで25.5%の分類に到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:40:29 GMT)
Log Anomaly Detection on EuXFEL Nodes [1.9]
本稿では,欧州XFEL加速器の制御系ノードが生成するログデータの異常を検出する手法を提案する。提案手法の主な目的は,各ノードに特有の可用性,ステータス,問題に対する包括的理解を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:49:25 GMT)
Demonstrating a superconducting dual-rail cavity qubit with erasure-detected logical measurements [1.9]
両線量子ビットのアイドリング誤差を計測するために, 統合消去検出を用いた射影論理測定を実演する。論理状態の生成と測定誤差を0.01%$レベルで測定し,99%以上の空洞崩壊事象を消去として検出する。これらの結果は、2重レール消去量子ビットを高効率な消去符号に変換するのに必要な誤差階層を初めて確認したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:17:49 GMT)
Offline Reinforcement Learning for Optimizing Production Bidding Policies [1.9]
生産環境における入札ポリシーを最適化するための一般化可能なアプローチを提案する。任意のベースポリシとディープニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドエージェントアーキテクチャを使用します。このようなアーキテクチャは,シミュレーションおよび大規模生産入札環境において,統計的に有意な性能向上を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:14:51 GMT)
From Words and Exercises to Wellness: Farsi Chatbot for Self-Attachment Technique [1.9]
私たちはFarsiでセルフアタッチメント(SAT)を通じてユーザを誘導する音声対応ロボットを開発した。 6000以上の発話のデータセットを収集し、ユーザー感情を12クラスに分類する新しい感情分析モジュールを開発し、精度は92%以上である。当社のプラットフォームは,ほとんどのユーザ(75%),72%がインタラクションの後に気分が良くなり,74%がSAT Teacherのパフォーマンスに満足していた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 19:09:31 GMT)
Root Cause Identification for Collective Anomalies in Time Series given an Acyclic Summary Causal Graph with Loops [1.8]
本論文はまず,根本原因同定の問題を多くの独立したサブプロブレムに分割する方法について述べる。この設定の下では、いくつかの根本原因はグラフや異常の出現時から直接発見することができる。根の他の原因は、正常な状態と異常な状態の直接的な影響を比較することで見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:24:57 GMT)
Measuring Feature Sparsity in Language Models [1.8]
我々はスパースコーディング技術の成功を評価するためにメトリクスを開発する。提案手法は, 合成スパース線形アクティベーションにおける疎度を予測できることを示す。言語モデルのアクティベーションは,特徴の疎線形結合によって正確にモデル化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:19:04 GMT)
Impact of Stricter Content Moderation on Parler's Users' Discourse [1.8]
本研究では, パラーが行ったモデレーション変化と, その含有量に対する毒性について検討した。準実験時系列分析により, パーラーのモデレーションが変化した後, 毒性は急速に減少し, 持続したことが明らかとなった。共有されているニュースサイトの事実性の増加に加えて、共有されている陰謀や疑似科学ソースの数も減少していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:09:39 GMT)
Learning Graph ARMA Processes from Time-Vertex Spectra [1.7]
本稿では,共同時間-頂点パワースペクトル密度の学習に基づくグラフ自己回帰移動平均(グラフARMA)プロセスの計算アルゴリズムを提案する。実験結果から,提案手法は時間-頂点信号推定問題において高精度であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:08:19 GMT)
Human-AI Interactions and Societal Pitfalls [1.6]
生成人工知能(AI)を利用すると、ユーザーは生産性が向上するかもしれないが、AI生成コンテンツは好みと正確に一致しないかもしれない。個人レベルの意思決定とAIトレーニングの相互作用が社会的課題を引き起こす可能性があることを示す。均質化とバイアス問題の解決策は、生産性を犠牲にすることなく、パーソナライズされたアウトプットを可能にする、人間とAIのインタラクションを改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 00:52:52 GMT)
Multilingual Previously Fact-Checked Claim Retrieval [1.5]
本稿では,ファクトチェックされたクレーム検索のための多言語データセットであるMultiClaimを提案する。ソーシャルメディアから27言語28k、プロのファクトチェッカーが書いた39言語206kのファクトチェックを収集しました。我々は、このデータセットとその様々な次元において、異なる教師なしの手法がいかに相応しいかを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:47:57 GMT)
Robustness and weight resource measures without convexity restriction: Multicopy witness and operational advantage in static and dynamical quantum resource theories [1.4]
凸性制限を伴わない一般QRTにおけるロバストネスおよびウェイトベース尺度の特性について述べる。これらの結果を量子チャネルや量子機器のQRTに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:52:49 GMT)
Every quantum helps: Operational advantage of quantum resources beyond convexity [1.4]
量子力学特性を解析するための統一ロバスト性フレームワークを提供する。各量子資源状態は、一般資源理論における識別問題において質的かつ定量的な優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:48:58 GMT)
Optimal Scheduling of Electric Vehicle Charging with Deep Reinforcement Learning considering End Users Flexibility [1.4]
本研究は、Deep Reinforcement Learning、より具体的にはDeep Q-Networks (DQN)を用いて、家庭のEVコスト削減課金政策を、タイム・オブ・ユース関税方式で識別することを目的とする。新しいエンドユーザーフレキシビリティ・ポテンシャル報酬は、ソーラー発電の家庭がアルゴリズムの訓練とテストに使われている歴史的データ分析から推測される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:07:36 GMT)
From Words to Wires: Generating Functioning Electronic Devices from Natural Language Descriptions [1.4]
現代言語モデルは、コード生成に類似した高レベルのテキスト記述から電子回路設計の能力を有することを示す。電気部品のモデル知識を評価するPins100と、Arduinoエコシステムにおける一般的なマイクロコントローラ回路とコードの設計能力を評価するMicro25の2つのベンチマークを紹介する。本研究は,放射線駆動型乱数生成器,絵文字キーボード,可視分光計,いくつかの補助装置など,中程度の複雑なデバイスの設計アシスタントとして言語モデルを使用する6つのケーススタディを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 23:47:33 GMT)
Large Language Model Displays Emergent Ability to Interpret Novel Literary Metaphors [1.2]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AI)の汎用形式にハイレベルな人間の能力が出現するかどうかという議論を巻き起こしている。ここでは,芸術大言語モデルの現状である GPT4 を用いて,新しい文芸メタファーの自然言語解釈を行う能力を評価する。人間の裁判官は、AIモデルが関与しているという事実に盲目であり、GPT4が生成したメタファの解釈を、大学生のグループによって提供されるものよりも優れていると評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:51:46 GMT)
Spectral crossover in non-hermitian spin chains: comparison with random matrix theory [1.1]
複素スペーシング比を用いた3つの非エルミートスピン鎖ハミルトニアンの短距離スペクトル変動特性について検討した。 x$-方向に沿ったランダムフィールドの存在と$z$に沿ったフィールドの存在は、可積分性と$mathcalRT$-対称性の破れを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:11:28 GMT)
Optimal Sample Complexity for Average Reward Markov Decision Processes [1.0]
平均報酬 MDP の最適ポリシを$widetilde O(|S||A|t_textmixepsilon-2)$で推定する。我々の主な貢献は、平均報酬MDPの最適政策を$widetilde O(|S||A|t_textmixepsilon-2)$で推定し、文献の下位境界に効果的に到達することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:08:59 GMT)
Entanglement in one-dimensional critical state after measurements [1.0]
一次元臨界横場イジングモデルの基底状態におけるエンタングルメントスケーリングに対する弱い測定の影響について検討する。測定強度の関数として$c_texteff$の解析式を導出する。数値シミュレーションにより, ボルルール確率に基づいて測定後のすべての状態の平均値を求めると, 数値的に抽出された有効中心電荷は測定強度とは無関係であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 19:55:47 GMT)
Topological Reconstruction of Particle Physics Processes using Graph Neural Networks [0.9]
トポグラフは、中間粒子を含む基礎となる物理過程を、粒子物理学の崩壊の性質から基礎となる先駆的手法を利用して再構成する。我々は、全ハドロン減衰チャネルにおけるトップクォーク対生成にトポグラフを適用し、標準手法より優れ、最先端の機械学習技術の性能に適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:43:44 GMT)
Qualitative Analysis for Validating IEC 62443-4-2 Requirements in DevSecOps [0.9]
本稿では,ISA/IEC 62443-4-2の標準コンポーネント要件の自動検証に着目する。私たちの分析は、現在利用可能なツールによって確立されているカバレッジを示し、完全な自動化を実現するために、現在のギャップに光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:24:58 GMT)
Topological Data Analysis in smart manufacturing processes -- A survey on the state of the art [0.9]
トポロジカル・データ・アナリティクス(TDA)は、トポロジの技法を用いて複雑な多次元データの解析を行う数学的手法である。本調査は、産業4.0の文脈における工業生産と生産という、TDAの別の応用分野における技術の現状をまとめたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:03:25 GMT)
From Images to Features: Unbiased Morphology Classification via Variational Auto-Encoders and Domain Adaptation [0.8]
本稿では、変分オートエンコーダ(VAE)とドメイン適応(DA)の組み合わせを利用して、銀河画像の次元化のための新しいアプローチを提案する。その結果,40次元潜伏変数は銀河画像のほとんどの形態的特徴を効果的に再現できることが示唆された。我々は、DECLSとBASS+MzLSの重なり合うフットプリントにおける銀河を用いて、DAを介してVAEネットワークをチューニングすることで、我々のモデルをさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:12:03 GMT)
Unveiling UV/IR Mixing via Symmetry Defects: A View from Topological Entanglement Entropy [0.8]
いくつかのトポロジカル格子モデルは、基底状態縮退(GSD)において複雑なシステムサイズ依存を示す。我々は,異なるシステムサイズを異なる翻訳対称性の欠陥と見なすことで,私たちのTEE結果と階数2のトーリック符号のGSDの両方を説明できることを示した。私たちの研究は、このシステムサイズ依存の最も完全な記述として、対称性欠陥フレームワークを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:10:12 GMT)
Identifying and examining machine learning biases on Adult dataset [0.8]
この研究は、エンサンブルラーニングによる機械学習モデルバイアスの低減を念頭に置いている。我々の厳密な方法論は、様々なカテゴリー変数にまたがる偏見を包括的に評価し、最終的に顕著な男女属性偏見を明らかにします。本研究は,データ駆動型社会における倫理的考察とハイブリッドモデルの実現を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 19:41:47 GMT)
Beyond the Pixel: a Photometrically Calibrated HDR Dataset for Luminance and Color Prediction [0.7]
Laval Photometric Indoor HDRデータセットは、高ダイナミックレンジ360degパノラマの大規模な測光校正データセットとしては初めてである。我々は、RAWブラケットによる露光をプロの測光装置と同時に正確に捕捉することで実現している。得られたデータセットは屋内シーンの豊かな表現であり、幅広い照度と色、様々な種類の光源を表示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:58:41 GMT)
A Theory of Complex Adaptive Learning Based on a Subject's Intelligent Trading Probability Wave Equation [0.7]
著者らは、金融市場の知的取引量-価格確率波方程式から複雑な適応学習の法則を抽出しようと試みている。粒子は相互作用コヒーレンスにおいてインテリジェンスのような性質を持ち、ニュートンの法則に違反しているという。量子絡み合いは2つのコヒーレントな状態の重ね合わせではなく、コペンハーゲンの主観的解釈であると結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:33:49 GMT)
Unleashing quantum algorithms with Qinterpreter: bridging the gap between theory and practice across leading quantum computing platforms [0.7]
QInterpreterはQuantum Science Gateway QubitHubに組み込まれたツールである。 1つのライブラリからもう1つのライブラリにシームレスにプログラムを変換し、結果を視覚化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 19:35:29 GMT)
The exact evaluation of hexagonal spin-networks and topological quantum neural networks [0.6]
本稿では,スピンネットワーク間の物理的スカラー積の評価アルゴリズムを提案する。本研究では,古典的および量子的再結合によるスピンネットワークのある種のクラスにおける評価の挙動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:14:32 GMT)
Quantum Machine Learning in Climate Change and Sustainability: a Review [0.5]
気候変動と持続可能性に関連する問題を解決するために量子機械学習を適用した既存の文献をレビューする。量子機械学習アプローチの課題と現在の限界について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:56:38 GMT)
BaitBuster-Bangla: A Comprehensive Dataset for Clickbait Detection in Bangla with Multi-Feature and Multi-Modal Analysis [0.5]
本研究では,253,070個のデータポイントからなる大規模マルチモーダルなBangla YouTubeクリックベイトデータセットを提案する。データセットには、メタデータ、一次コンテンツ、エンゲージメント統計、個々のビデオのラベルに分類される18の多様な機能が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:25:16 GMT)
Reroute Prediction Service [0.5]
遅延のコストは、2019年に米国国立航空宇宙システム(NAS)に限って33億ドルと見積もられた。我々は,リルート決定を積極的に支援することによる遅延低減を目的とした,新しいデータ分析と機械学習システムの設計と開発を行った。このシステムは、ある航空路交通管理センターのルート変更勧告や、ある航空路交通管理センターのルート変更勧告が発行されるかどうかを予測し、関連するルートに影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 10:09:12 GMT)
BanglaNLP at BLP-2023 Task 2: Benchmarking different Transformer Models for Sentiment Analysis of Bangla Social Media Posts [0.5]
本稿では,BLPワークショップ第2タスク(Bangla Social Media Posts の感性分析)について紹介する。我々の定量的結果は、トランスファーラーニングが、この低リソース言語シナリオにおけるモデルのより優れた学習に役立つことを示している。テストセットで67.02%のマイクロF1を取得し、この共有タスクのパフォーマンスをリーダーボードで21にランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:46:38 GMT)
Re-initialization-free Level Set Method via Molecular Beam Epitaxy Equation Regularization for Image Segmentation [0.4]
本稿では,分子線エピタキシー(MBE)方程式の正則化と統合した高次準位変分法を提案する。この方法は、MBEプロセスにおける結晶成長を利用して、レベルセット関数の進化を制限する。滑らかなセグメンテーション曲線を生成し、細かいセグメンテーション目標を保持し、小さなオブジェクトの堅牢なセグメンテーション結果を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 05:08:35 GMT)
Modularity-based approach for tracking communities in dynamic social networks [0.4]
動的ネットワークにおけるコミュニティの時間的追跡のための新しいフレームワークを提案する。当社のフレームワークはモジュール性ベースの戦略を採用しており,事前定義されたしきい値を必要としない。合成ネットワークの広範な実験により,本フレームワークの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:20:45 GMT)
A Unifying Quantum Speed Limit For Time-Independent Hamiltonian Evolution [0.4]
マンデルスタム-タム境界は、あるパラメータ上でリー-チャウ境界を最適化することで得られることを示す。ヒルベルト空間の次元が $lesssim 2000$ であれば、$p$ に最適化された統一境界は数分で正確に計算できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:52:04 GMT)
Spectral and steady-state properties of fermionic random quadratic Liouvillians [0.4]
一般マルコフ散逸系のスペクトル特性と定常状態特性について検討する。単粒子スペクトルの支持が1つまたは2つの連結成分を持つ2つの異なる位相を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:59:18 GMT)
Electron Scattering at a Potential Temporal Step Discontinuity [0.3]
シュロディンガー方程式がこの問題における散乱を説明できないことを示す。我々は、後方波が相対論的効果である、後向きおよび後向きの散乱確率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:17:01 GMT)
PuoBERTa: Training and evaluation of a curated language model for Setswana [0.3]
PuoBERTaは、セツワナで特別に訓練されたカスタマイズ言語モデルである。我々はPuoBERTaの訓練のための高品質なコーパスを生成するために、多種多様な単言語テキストを収集し、キュレートし、準備した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:33:02 GMT)
From decay of correlations to locality and stability of the Gibbs state [0.3]
ギブス状態が相関の崩壊を満たすときは常に、局所摂動がギブス状態にのみ影響を及ぼすという意味で安定であることを示す。これらの含意は任意の次元において真であり、ハミルトニアンの局所性のみを必要とし、リーブ・ロビンソン境界に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:20:58 GMT)
Two-Stage Deep Learning Framework for Quality Assessment of Left Atrial Late Gadolinium Enhanced MRI Images [0.2]
LGE-MRI画像の自動診断品質評価のための2段階のディープラーニング手法を提案する。本発明の方法は、関連する領域にフォーカスする左心房検出器と、診断品質を評価するディープネットワークとを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:27:36 GMT)
Analysis of Weather and Time Features in Machine Learning-aided ERCOT Load Forecasting [0.2]
本研究は,短期システム全体の総負荷を予測するための入力機能の一部として,さまざまな時間と天気情報を取得する機械学習(ML)モデルを開発する。同じ地域の実際の負荷と過去の気象データを処理し、その後MLモデルのトレーニングに使用した。ケーススタディでは、ESROT負荷予測のための異なる天候と時間入力特性で訓練されたMLモデルの有効性が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 00:46:12 GMT)
Emergent glassiness in disorder-free Kitaev model: Density matrix renormalization group study on a one-dimensional ladder setting [0.2]
密度行列再正規化群法における1次元ラグ設定上の北エフモデルについて検討する。磁場が増大する5つの相が, 均一なフラックス相, Z2渦ガス, 固体および創発性ガラス相, そしてスピン偏極相を特徴とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:30:26 GMT)
A Taxonomy for Blockchain-based Decentralized Physical Infrastructure Networks (DePIN) [0.2]
本稿では,概念的アーキテクチャからDePINシステムの文献レビューと解析を行う。関連するコンポーネントや属性を識別し、定義し、明確な階層構造を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:22:06 GMT)
Insuring Smiles: Predicting routine dental coverage using Spark ML [0.2]
我々は、機械学習アルゴリズムを利用して、健康保険計画が成人の定期的な歯科医療サービスをカバーするかどうかを予測する。我々の目標は、個人や家族が収入と経費に基づいて最も適切な保険計画を選択するための臨床戦略を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:31:51 GMT)
Augmented Computational Design: Methodical Application of Artificial Intelligence in Generative Design [0.2]
本章では、生成設計における人工知能の必要性と有用性に関する方法論的考察を紹介する。パフォーマンスベースの生成設計パラダイムの中核は、これらの選択と結果の間に統計的またはシミュレーション駆動の関連を作ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:47:35 GMT)
Fast Screening Rules for Optimal Design via Quadratic Lasso Reformulation [0.1]
本研究は, 安全スクリーニングのルールを導出し, インテリジェンスサンプルを廃棄する。新しいテストは、特に高次元のパラメータ空間に関わる問題に対して、より高速に計算できる。本稿では,ラッソ法の正規化経路を計算するホモトピーアルゴリズムを,正方形 $ell_$-penalty に対して再パラメータ化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:10:46 GMT)
DocCert: Nostrification, Document Verification and Authenticity Blockchain Solution [0.1]
多くの機関や組織は、雇用の前提条件として、資格の証明と証明を必要としている。ほとんどのアプリケーションがオンラインで行われ、ドキュメントのコピーがアップロードされるこのデジタル時代には、従来のシグネチャとアザラシメソッドは時代遅れである。本稿では,学生や利害関係者が検証可能な,ブロックチェーンに基づく証明システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:23:58 GMT)
Learning the Efficient Frontier [0.0]
我々は,効率的なフロンティア(EF)凸最適化問題の結果を頑健に予測する高速ニューラルネットワーク近似フレームワークであるNeuralEFを紹介する。本研究では,不連続な動作を処理しながら大規模シミュレーションを高速化するための,NeuralEFが有効なソリューションであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 19:03:03 GMT)
mnmDTW: An extension to Dynamic Time Warping for Camera-based Movement Error Localization [0.0]
この概念実証では,エクササイズビデオからポーズ情報を抽出するためにコンピュータビジョン(CV)手法を用いる。次に、ダイナミック・タイム・ウォーピング(DTW)の修正版を使用し、エクササイズのゴールド標準実行からの偏差を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:03:21 GMT)
`Maser-in-a-Shoebox': a portable plug-and-play maser device at room-temperature and zero magnetic-field [0.0]
靴箱の大きさに収まる小型のメーザーキャビティ、ゲイン材料およびレーザーポンプ源を備えたメーザー装置を提案する。デバイスはまた、共振周波数から1.5MHzの小さな範囲内で異なる周波数でマッサージされる。 5kg以下の重量を持つこのデバイスのポータビリティとシンプルさは、特に低ノイズ増幅器、量子センサー、空洞量子力学、長距離通信の分野でデモ参加者の道を開くものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:33:09 GMT)
ViTs are Everywhere: A Comprehensive Study Showcasing Vision Transformers in Different Domain [0.0]
ビジョントランスフォーマー(ViT)は、多くの視覚問題に対して、より人気があり支配的なソリューションになりつつある。 ViTは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)でいくつかの困難を克服できる
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:36:36 GMT)
Variational autoencoder with weighted samples for high-dimensional non-parametric adaptive importance sampling [0.0]
既存のフレームワークを、新しい目的関数を導入することで、重み付けされたサンプルの場合に拡張する。モデルに柔軟性を加え、マルチモーダル分布を学習できるようにするため、学習可能な事前分布を考える。提案手法は,既存の適応的重要度サンプリングアルゴリズムを用いて,目標分布から点を抽出し,高次元で稀な事象確率を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:40:55 GMT)
Tikuna: An Ethereum Blockchain Network Security Monitoring System [0.0]
本稿では、ブロックチェーン、特にノード間の通信と情報の共有を可能にするP2Pネットワークにおける最下位層を保護することに焦点を当てる。 P2Pネットワーク層は、Distributed Denial of Service(DDoS)、日食攻撃、Sybil攻撃など、いくつかの種類の攻撃に対して脆弱である可能性がある。ブロックチェーンP2Pネットワークに対する潜在的な攻撃を監視し、検出するオープンソースツールであるTikunaを、早期に紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:39:50 GMT)
Thermalization of linear Fermi systems [0.0]
開量子系における熱化の問題は、2次カップリングと線形浴を用いたフェルミオンモデルの観点から考察する。この特性は、系を熱化に導く操作機構と熱平衡から追い出す傾向がある機構との相互作用に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:31:24 GMT)
The Generalized Fokker-Planck Equation in terms of Dunkl-type Derivatives [0.0]
1+1)次元のフォッカー・プランク方程式の2つの異なる一般化を導入する。これらの結果の応用として、一般化されたフォッカー・プランク方程式を正確に解く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:45:09 GMT)
The Exact Point Spectrum and Eigenvector of the Unique Continuous L$^2(\mathbb{R}^2)$ Bound State Solution to the Dirac Delta Schrodinger Potential in Two Dimensions [0.0]
この研究は2次元と3次元のディラックデルタ関数の点スペクトル、すなわち境界状態エネルギー固有値を扱う。ここで提示される解の特異性のため、線型作用素が点スペクトルがちょうど1つの元を持つことを保証するのは即時である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 00:36:24 GMT)
Target Variable Engineering [0.0]
数値的対象を予測するために訓練された回帰モデルの予測性能と、2項化対象を予測するために訓練された分類器を比較した。回帰は最適性能に収束するためには、はるかに多くの計算作業を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 23:12:21 GMT)
Symmetries of the squeeze-driven Kerr oscillator [0.0]
分解パラメータ $Delta $ と Kerr 係数 $K$ の比 $eta=Delta /K$ の整数値において、顕著な準スピン対称性 $su(2)$ が見つかる。駆動ハミルトニアンの静的有効膨張に起因する高次摂動に対するこの新たに発見された対称性の安定性について検討する。我々の発見は、量子コンピューティングに有用な状態の生成と安定化に応用できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:50:19 GMT)
Supercharged two-dimensional tweezer array with more than 1000 atomic qubits [0.0]
量子処理ユニットとして指定された1つの配列を二次配列から原子にスーパーチャージすることで、量子ビットの数と初期充填率を大きく増加させる。提案手法は、高度にスケーラブルな量子レジスタの計算を容易にすることにより、中性原子量子情報科学を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:31:42 GMT)
Sunburst quantum Ising model under interaction quench: entanglement and role of initial state coherence [0.0]
相互作用クエンチ下での孤立二部量子系の非平衡ダイナミクスについて検討する。本研究では,初期状態のコヒーレンスによって果たす役割の重要性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:13:13 GMT)
Statistical guarantees for stochastic Metropolis-Hastings [0.0]
バッチ上での受け入れ確率を計算することで、Metropolis-Hastingsステップは計算コストを削減できるが、有効なサンプルサイズを削減できる。この障害を簡単な補正項で回避できることを示す。我々は、メトロポリス・ハスティングス・アルゴリズムが、古典的なメトロポリス調整ランゲヴィン・アルゴリズムから得られるものと同様の挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:00:26 GMT)
Stationary Measures of Space-Inhomogeneous Three-State Quantum Walks on Line: Revisited [0.0]
線上における空間不均一な3状態量子ウォークの2つのモデルの定常測度について検討する。本結果は文献に存在する対応するものを一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 07:02:13 GMT)
Squeezing of light from Planck-scale physics [0.0]
ハイゼンベルクの不確実性関係の変形モデルが, 単一モード光と多モード光に広く研究されている。このモデルにより変形した分散関係が導かれ、光子の到着時に進行する。遠方の天体物理源に由来する光の古典的でない性質の測定は、これらの予測をテストするために窓を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:47:37 GMT)
Solution of the Dirac-Coulomb equation using the Rayleigh-Ritz method. Results for He-like atoms [0.0]
ヘリウム様イオンに対するディラック・クーロン方程式は、反復自己整合場法を用いて解く。スレーター型スピノル軌道を基礎とする。ブラウン・ラヴェンホール病に関連する症状は発見されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:54:28 GMT)
Self-consistent many-body metrology [0.0]
我々は,マルチコンフィグレーション型Hartree型の自己整合多体アプローチを用いて,閉じ込められたボソンを治療する。量子進化の過程での軌道の変化に、様々な気象学的量が深く影響していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:08:06 GMT)
Role of Morphogenetic Competency on Evolution [0.0]
進化計算において、逆関係(進化に関する知性の影響)は、生物レベルの振る舞いの観点からアプローチされる。我々は、解剖学的形態空間をナビゲートするシステムの最小限のモデルの知性に焦点を当てる。我々はシリコの標準遺伝アルゴリズムを用いて人工胚の個体群を進化させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:58:18 GMT)
Quantum tunneling as evidence of non-spatiality [0.0]
空間性の概念はトンネル工事中に超越されるが、これはその過程が潜在的な障壁の交差であると説明できないからである。量子非局所性は、量子非親和性の側面として理解されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:39:30 GMT)
Quantum state tomography with disentanglement algorithm [0.0]
我々は変分量子回路を用いて量子状態を計算ゼロ状態の積に解き放つ。ゼロ状態の逆の進化は、量子状態を全体相まで再構成する。我々の手法は普遍的であり、量子状態に特定のアンサッツや制約を課さない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 02:56:11 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。 CFRとFPの組み合わせとして見ることができ、CFRから反実的後悔(値)の概念を継承している。 1つのイテレーションの時間と空間の複雑さを著しく減らすことができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:01:17 GMT)
Perfectionism Search Algorithm (PSA): An Efficient Meta-Heuristic Optimization Approach [0.0]
本稿では,Perfectionism Search Algorithm (PSA) と呼ばれる,人口ベースメタヒューリスティック最適化アルゴリズムを提案する。 PSAアルゴリズムはヒューイットとフレットによって提案された完全主義の最も一般的なモデルの一つから着想を得ている。その結果,他のよく知られたアルゴリズムと比較して,提案アルゴリズムの高性能性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:17:56 GMT)
Path To Gain Functional Transparency In Artificial Intelligence With Meaningful Explainability [0.0]
AIシステムがますます高度化するにつれて、透明性と説明可能性の確保が重要になる。透明なシステムにおけるユーザ中心のコンプライアンス・バイ・デザイン透過性の設計を提案する。 AIシステムにおける透明性に関連する課題を包括的に理解することで、説明責任、信頼性、社会的価値に整合したAIシステムの開発を促進することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:25:30 GMT)
Optimized polarization state of transition dipole moment for chiral light-matter interactions [0.0]
本稿では,QDの遷移双極子モーメントの楕円偏極の工学的手法を提案する。ランダムなQD位置を考慮し、現実的な楕円偏極が有効方向結合面積を著しく増加させることを示した。本研究は,QDベースのフォトニック集積回路において,効率的なキラルカップリングを実現するための有効な経路を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:10:22 GMT)
On the Fidelity Robustness of CHSH--Bell Inequality via Filtered Random States [0.0]
ランダムな混合状態で準備された2つの量子ビットのシステムに焦点を当てる。我々は,CHSH-Bell不等式による非局所性の典型的挙動について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:33:56 GMT)
Numerical analysis of the influence of initial and external conditions on the association of artificial atoms [0.0]
温度(フォノン)と光子現象の影響下で、電子が異なる深さのポテンシャルホールの間を飛び回ることを示す。この記事では、状態空間選択のアルゴリズムを実験した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 18:41:16 GMT)
Nonspreading relativistic electron wavepacket in a strong laser field [0.0]
電子の静止フレームに非拡散波パケットを示す強いレーザー場におけるディラック方程式の解を導出する。この解法はレーザー駆動の相対論的コライダーの実現に向けた重要なステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:32:07 GMT)
Nonlinear opto-vibronics in molecular systems [0.0]
古典的または量子的光場によって駆動される分子系におけるオプトビブロニック相互作用を解析的に取り組んだ。このような非線形分子系の放射・吸収スペクトルを記述するために,量子ランゲヴィン方程式に基づく解析式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:52:25 GMT)
Mutual information and correlations across topological phase transitions in topologically ordered graphene zigzag nanoribbons [0.0]
絡み合いは、より多くの炭素線がグループ化されるにつれて増加する。障害のない対称性保護相では, 長距離の絡み合いは認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:34:29 GMT)
Multinational AGI Consortium (MAGIC): A Proposal for International Coordination on AI [0.0]
MAGICは、先進的なAIを開発することを許された世界で唯一の機関である。我々は,グローバルガバナンス体制としてのMAGICが,先進的なAIの長期的かつ安全な規制の基盤となる,未来に対する肯定的なビジョンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:12:26 GMT)
Multi-Purpose NLP Chatbot : Design, Methodology & Conclusion [0.0]
本研究は,現在あるチャットボット技術環境を網羅的に分析するものである。ユーザインタラクションと会話体験を改善するために強化学習戦略を利用する、非常に柔軟なシステムを提供する。チャットボット技術の発展の複雑さと、これらの開発を推進してきた要因と、それらが様々な分野に及ぼした影響についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 09:47:24 GMT)
Machine Learning Estimation of Maximum Vertical Velocity from Radar [0.0]
衛星画像からトップエリアをオーバーシュートするようなアップドラフトプロキシは、厳しい天候の危険性に結びついている。本研究では,機械学習モデル,すなわちU-Netが,最大垂直速度を巧みに取得できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:26:55 GMT)
Lyapunov exponents in a Sachdev-Ye-Kitaev-type model with population imbalance in the conformal limit and beyond [0.0]
SYK型モデルの4点関数を数値的に検討する。リャプノフ指数は依然として強いカップリングにおいて最大である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:55:59 GMT)
Low-depth Circuit Implementation of Parity Constraints for Quantum Optimization [0.0]
ゲート数と深さが低い回路の構成について述べる。回路は任意の量子デバイス上で実装でき、隣り合う接続は正方形格子上で行うことができる。システムサイズに依存しない回路深さの上限を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:03:10 GMT)
LL-VQ-VAE: Learnable Lattice Vector-Quantization For Efficient Representations [0.0]
学習可能な格子ベクトル量子化を導入し、離散表現の学習に有効であることを示す。 LL-VQ-VAEと呼ばれるこの手法は、VQ-VAEのベクトル量子化層を格子ベースの離散化に置き換える。 VQ-VAEと比較して、同じトレーニング条件下での低い再構成誤差、短時間のトレーニング、一定数のパラメータで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:03:18 GMT)
Insights into Quantum Contextuality and Bell Nonclassicality: A Study on Random Pure Two-Qubit Systems [0.0]
2ビット純状態のアンサンブルに対するコチェン・スペクターの量子文脈性とベル非古典性の関係について検討する。本稿では、与えられた量子状態に対する非文脈的不等式の違反が、考慮された状態のベル非古典性に反することを示す比較分析を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:14:11 GMT)
In situ subwavelength quantum gas microscopy using dressed excited states [0.0]
量子ガス顕微鏡実験におけるサブ波長分解能の検討と実証を行った。まず、1つのサイトを保存し、次にナノメートルの原子密度プロファイルを解く能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:32:44 GMT)
High-speed photonic crystal modulator with non-volatile memory via structurally-engineered strain concentration in a piezo-MEMS platform [0.0]
量子光学および古典光学において、電圧当たりの伝送変化(dT/dV)は、電気光学変調器(EO)にとって重要な特徴である。本稿では,キャビティベースのEO変調器を導入して,速度とスペクトルチューニングの両トレードオフを解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 17:57:09 GMT)
Gesture Recognition for FMCW Radar on the Edge [0.0]
ジェスチャーは5つの特徴の集合によって効率的に特徴付けられることを示す。リカレントニューラルネットワーク(RNN)ベースのアーキテクチャは、これらの特徴を利用して、5つの異なるジェスチャーを共同で検出し、分類する。提案システムでは, ホールドアウトテストデータセットにおいて, 98.4%のF1スコアでジェスチャーを認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:03:07 GMT)
Faster 3D cardiac CT segmentation with Vision Transformers [0.0]
Vision Transformer (ViT) は視野を広げ、グローバルな画像コンテキストの大部分を包含する。我々のネットワークは、改良されたResNet50ブロックとViTブロックを組み込み、スキップ接続でカスケードを使用する。モデル複雑性の増大にもかかわらず、我々のハイブリッドなTransformer-Residual U-NetフレームワークであるTRUNetは、残留するU-Netよりもはるかに少ない時間で収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 13:35:19 GMT)
Fast & Efficient Learning of Bayesian Networks from Data: Knowledge Discovery and Causality [0.0]
FSBNとSSBNという2つの新しいアルゴリズムは、データから因果ネットワーク構造を学ぶために局所探索戦略と条件独立テストを採用している。 FSBNは最大で52%のコスト削減を実現し、SSBNは200ノードネットワークで72%のコスト削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:20:20 GMT)
Evaluating Machine Perception of Indigeneity: An Analysis of ChatGPT's Perceptions of Indigenous Roles in Diverse Scenarios [0.0]
この研究は、テクノロジが社会コンピューティングにおける不均一性に関連する社会的バイアスをどのように知覚し、潜在的に増幅するかについて、ユニークな視点を提供する。この発見は、臨界コンピューティングにおける不均一性の広範な意味に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:46:23 GMT)
Epistemic Boundaries and Quantum Indeterminacy: What Local Observers Can (Not) Predict [0.0]
我々は、量子後理論は平均的にボルン則に則っている間、予測上の優位性を与えることができると論じる。異なる観察者間での「信頼性のある相互主観性」の仮定が破られた場合、主観的予測的優位性は原則として存在する。この発見は、自然の予測可能性の限界の側面として、量子不確実性に我々を和解させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:09:18 GMT)
Ensemble Differential Evolution with Simulation-Based Hybridization and Self-Adaptation for Inventory Management Under Uncertainty [0.0]
本研究は,インベントリーマネジメント(IM)のためのシミュラオンベースハイブリッド化と自己適応(EDESH-SA)アプローチを用いたアンサンブル微分進化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 04:57:59 GMT)
Efficient Algorithms for Approximating Quantum Partition Functions at Low Temperature [0.0]
低温における量子スピン系のクラス分割関数の効率的な近似アルゴリズムを確立する。我々のアルゴリズムは、ボルグ、コテック、ウエルツキによるこのタイプの量子スピン系の輪郭表現の組み合わせに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 00:17:28 GMT)
Effects of cavity nonlinearities and linear losses on silicon microring-based reservoir computing [0.0]
我々は,線形損失と熱光学効果と自由キャリア効果が時系列タスクNAMA-10の予測誤差に与える影響を数値解析した。これらの領域の1つは、比較的低い入力パワーとノード数の下で、時系列予測において非常に低いエラーを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 22:48:50 GMT)
Edge modes and symmetry-protected topological states in open quantum systems [0.0]
トポロジカル秩序は、不完全に免疫可能な量子情報を処理する可能性を提供する。広い種類の散逸チャネルに対して、ZZtimes Z$対称性保護軌道(SPT)のある種の側面のロバスト性を示す。そこで本研究では,散逸SPT位相のダイナミクスを研究するための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 21:09:52 GMT)
Developing a Natural Language Understanding Model to Characterize Cable News Bias [0.0]
我々は,人間の入力を使わずに,ケーブルニュース番組のバイアスを特徴付ける教師なし機械学習手法を開発した。プログラムクラスタは時間とともに一貫し,ほぼプログラムのケーブルニュースネットワークに対応していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:01:17 GMT)
DDMT: Denoising Diffusion Mask Transformer Models for Multivariate Time Series Anomaly Detection [0.0]
本稿では,Adaptive Dynamic Neighbor Mask (ADNM) 機構を導入し,それをTransformer and Denoising Diffusion Modelと統合する。 ADNMモジュールは、データ再構成中に入力と出力の特徴間の情報漏洩を軽減するために導入された。 Denoising Diffusion Transformer (DDT)は、Denoising Diffusion Modelのための内部ニューラルネットワーク構造としてTransformerを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 01:18:41 GMT)
DANet: Enhancing Small Object Detection through an Efficient Deformable Attention Network [0.0]
我々は,より高速なR-CNNと最先端の手法を併用した包括的戦略を提案する。より高速なR-CNNとFeature Pyramid Networkを組み合わせることで、製造環境に固有のマルチスケール機能を扱うことができる。変形可能なネット(Deformable Net)は、欠陥の幾何学的バリエーションを歪曲し、従って、極小および複雑な特徴を検出できる精度をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:00:11 GMT)
Connection between single-layer Quantum Approximate Optimization Algorithm interferometry and thermal distributions sampling [0.0]
固有状態の振幅と単層QAOAによって生成されるボルツマン分布の理論的導出を拡張する。我々はまた、この行動が実践的および基本的視点の両方から持つ意味についてもレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:06:58 GMT)
Characterizing quantum chaoticity of kicked spin chains [0.0]
量子多体系は、そのスペクトル統計がランダム行列理論のものと一致する場合、一般に量子カオスと見なされる。レベル間隔分布と固有ベクトル統計の両方がランダムな行列予測とよく一致しているとしても、絡み合いエントロピーは期待するページ曲線から逸脱する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 11:42:45 GMT)
Can language models learn analogical reasoning? Investigating training objectives and comparisons to human performance [0.0]
我々は、基本的なアナロジー推論を学習するいくつかの方法を試し、特に人間のアナロジー推論を評価するために使われるものよりも典型的なアナロジーに焦点をあてる。実験の結果,少量のデータであっても,モデルが類似推論を学習できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:07:28 GMT)
Bosonic Andreev bound state [0.0]
対の項を持つ一般自由ボソニック系は、ボソニックなボゴリューボフ・ド・ゲンヌ(BdG)ハミルトニアンによって記述される。フェルミオンBdG系では、全粒子(ホール)バンドの位相不変量は非自明である。ボソニックの場合、対応する位相不変量はボソニック基底状態の安定性のため自明であると考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:44:01 GMT)
BibRank: Automatic Keyphrase Extraction Platform Using~Metadata [0.0]
本稿では、キーフレーズデータセットを統合し、キーフレーズ抽出アルゴリズムの評価を容易にするプラットフォームを提案する。このプラットフォームには、単語をBib形式で解析することで得られる豊富なデータセットを活用する自動キーフレーズ抽出アルゴリズムであるBibRankが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:44:34 GMT)
Bessel-Gauss beams of arbitrary integer order: propagation profile, coherence properties and quality factor [0.0]
逆パラボリックプロファイルの勾配指数媒質において、任意の整数順序とよく定義された光学角運動量を持つベッセル・ガウスモードを生成する。十分に定義された光学角運動量条件を課すことで、リー群 $SU (1,1)$ はベッセル・ガウスビームの特徴的な対称性として光となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 20:58:15 GMT)
Answering Layer 3 queries with DiscoSCMs [0.0]
本稿では,一貫性規則に起因した退化問題をtextbf the degeneracy に同定する。パーソナライズされたインセンティブシナリオにおける潜在的な結果の相関パターンは、解明のためのケーススタディとして使用される。等質性を用いることで、反事実を同定できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 08:58:46 GMT)
Adjoint master equation for multi-time correlators [0.0]
量子回帰定理 (quantum regression theorem) は、オープン量子系の作用素のむだ時間相関を計算するための強力なツールである。この方程式は、オープン量子系の力学を記述するための様々なアプローチのために導出可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 14:57:07 GMT)
Adiabatic perturbation theory for two-component systems with one heavy component [0.0]
重い系に対する効果的なシュル「オーディンガー方程式は、逆質量の2次に導かれる。有効方程式のすべてのポテンシャルは、光系の固有状態の和を評価することなく計算することができる。この理論の最も有能な応用は電子と核の系である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:30:28 GMT)
Adherence and violation of the equivalence principle from classical to quantum mechanics [0.0]
不均一な重力場潮流効果は、質量運動の中心を量子ゆらぎに結合させる。この違反の大きさは、現在のEotvosとクロックベースの戻り時間実験の感度の範囲内にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 16:12:31 GMT)
A ML-LLM pairing for better code comment classification [0.0]
コードコメント分類共有タスク課題に対して,2倍の評価を行うことで回答する。私たちの最高のモデルは、共有タスクで2位となり、提供されたシードデータに対して、マクロF1スコアが88.401%のニューラルネットワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 12:43:13 GMT)
A Hybrid Transfer Learning Assisted Decision Support System for Accurate Prediction of Alzheimer Disease [0.0]
アルツハイマー病は高齢者で最も一般的な長期疾患である。ディープニューラルモデルは一般的な機械学習よりも正確で効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 06:48:38 GMT)
A Deep Neural Network -- Mechanistic Hybrid Model to Predict Pharmacokinetics in Rat [0.0]
この作業では、[34]以前に開発されたハイブリッドモデルを改善します。口腔全露出の中央値は2.85から2.35に減少し,静脈内投与は1.95から1.62に低下した。純粋な機械学習モデルとは対照的に、我々のモデルはトレーニングされていない新しいポイントを予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 15:01:55 GMT)
A Case-Based Persistent Memory for a Large Language Model [0.0]
問題解決の方法論としてのケースベース推論(CBR)は、任意の適切な計算手法を用いることができる。最近のAIのブレークスルーを可能にした基盤となる技術開発は、CBRと強力なシナジーを持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 13 Oct 2023 03:56:38 GMT)