Regularized Vector Quantization for Tokenized Image Synthesis [127.0] 画像の離散表現への量子化は、統合生成モデリングにおける根本的な問題である。
決定論的量子化は、厳しいコードブックの崩壊と推論段階の誤調整に悩まされ、一方、量子化は、コードブックの利用率の低下と再構築の目的に悩まされる。
本稿では、2つの視点から正規化を適用することにより、上記の問題を効果的に緩和できる正規化ベクトル量子化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:17:12 GMT)
Free-Form Composition Networks for Egocentric Action Recognition [97.0] 本稿では,不整形動詞,前置詞,名詞表現を同時に学習できる自由形合成ネットワーク(FFCN)を提案する。
提案したFFCNは、レアクラスのトレーニングデータを直接生成できるため、動作認識性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:22:30 GMT)
Efficient Link Prediction via GNN Layers Induced by Negative Sampling [92.1] リンク予測のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)は、緩やかに2つの広いカテゴリに分けられる。
まず、Emphnode-wiseアーキテクチャは各ノードの個別の埋め込みをプリコンパイルし、後に単純なデコーダで結合して予測を行う。
第二に、エンフェッジワイド法は、ペアワイド関係の表現を強化するために、エッジ固有のサブグラフ埋め込みの形成に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:02:54 GMT)
PaintHuman: Towards High-fidelity Text-to-3D Human Texturing via
Denoised Score Distillation [89.1] テキスト・ツー・3D世代における最近の進歩は画期的なものである。
そこで我々はPaintHumanというモデルを提案し,その課題を2つの側面から解決する。
奥行きマップを手引きとして,現実的なセマンティックなテクスチャの整合性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 00:37:16 GMT)
ZeroSCROLLS: A Zero-Shot Benchmark for Long Text Understanding [86.1] 我々は、長いテキスト上での自然言語理解のためのゼロショットベンチマークであるZeroSCROLLSを紹介する。
SCROLLSベンチマークから6つのタスクを適応させ、新しい2つの情報拡散タスクを含む4つのデータセットを追加します。
クロードはChatGPTより優れており、GPT-4は最高スコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 16:06:15 GMT)
Towards More Accurate Diffusion Model Acceleration with A Timestep
Aligner [85.0] 数千のデノナイジングステップを用いて画像を生成するために定式化された拡散モデルは通常、遅い推論速度に悩まされる。
最小限のコストで特定の区間に対するより正確な積分方向を見つけるのに役立つ時間ステップ整合器を提案する。
実験により,我々のプラグイン設計を効率的に訓練し,様々な最先端加速度法の推論性能を向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 02:19:07 GMT)
STORM: Efficient Stochastic Transformer based World Models for
Reinforcement Learning [82.0] 近年,モデルに基づく強化学習アルゴリズムは視覚入力環境において顕著な有効性を示している。
本稿では,強力なモデリングと生成機能を組み合わせた効率的な世界モデルアーキテクチャであるTransformer-based wORld Model (STORM)を紹介する。
Stormは、Atari 100$kベンチマークで平均126.7%の人的パフォーマンスを達成し、最先端のメソッドの中で新しい記録を樹立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 16:42:02 GMT)
ComSL: A Composite Speech-Language Model for End-to-End Speech-to-Text
Translation [79.7] 公的な事前訓練された音声のみのモデルと言語のみのモデルからなる複合アーキテクチャ上に構築された音声言語モデルであるComSLを提案する。
提案手法は,エンドツーエンドの音声-テキスト翻訳タスクにおいて有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 08:47:43 GMT)
Digital Twins in Wind Energy: Emerging Technologies and
Industry-Informed Future Directions [75.8] 本稿では、風力エネルギー産業におけるデジタルツイン技術とその能力レベルについて概観する。
デジタルツインの定義と能力レベルを0-5; 0-スタンドアロン、1-記述型、2-診断型、3-予測型、4-予測型、5-自律型から統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 08:49:17 GMT)
Towards Making the Most of ChatGPT for Machine Translation [75.6] ChatGPTは機械翻訳(MT)の優れた機能を示す
いくつかの先行研究により、ハイソース言語の商用システムと同等の結果が得られることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 11:40:48 GMT)
CoCoNet: Coupled Contrastive Learning Network with Multi-level Feature
Ensemble for Multi-modality Image Fusion [72.9] 我々は、赤外線と可視画像の融合を実現するために、CoCoNetと呼ばれるコントラスト学習ネットワークを提案する。
本手法は,主観的評価と客観的評価の両面において,最先端(SOTA)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:39:29 GMT)
Prompting and Evaluating Large Language Models for Proactive Dialogues:
Clarification, Target-guided, and Non-collaboration [72.0] 本研究は, 明瞭化, 目標誘導, 非協調対話の3つの側面に焦点をあてる。
LLMの能動性を高めるために,プロアクティブ・チェーン・オブ・ソート・プロンプト方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:36:05 GMT)
Towards Free Data Selection with General-Purpose Models [71.9] 望ましいデータ選択アルゴリズムは、限られたアノテーション予算の有用性を最大化するために、最も情報性の高いサンプルを効率的に選択することができる。
アクティブな学習手法で表現された現在のアプローチは、通常、時間を要するモデルのトレーニングとバッチデータ選択を繰り返し繰り返す、面倒なパイプラインに従う。
FreeSelは重いバッチ選択プロセスをバイパスし、効率を大幅に改善し、既存のアクティブラーニングメソッドよりも530倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 22:43:50 GMT)
RethinkingTMSC: An Empirical Study for Target-Oriented Multimodal
Sentiment Classification [70.9] 目的指向型マルチモーダル感性分類(TMSC)は,学者の間でも注目されている。
この問題の原因を明らかにするために,データセットの広範な実験的評価と詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 14:52:37 GMT)
JM3D & JM3D-LLM: Elevating 3D Representation with Joint Multi-modal Cues [68.8] 私たちは、ポイントクラウド、テキスト、イメージを統合する包括的なアプローチであるJM3Dを紹介します。
SMO(Structured Multimodal Organizer)は、複数のビューと階層的なテキストによる視覚言語表現の強化である。
我々の高度なモデルであるJM3D-LLMは、効率的な微調整により、大規模言語モデルと3D表現を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:13:20 GMT)
Counterfactual Cross-modality Reasoning for Weakly Supervised Video
Moment Localization [67.9] ビデオモーメントのローカライゼーションは、自然言語クエリに従って、未トリミングされたビデオのターゲットセグメントを取得することを目的としている。
最近の研究は、マスキングクエリの再構築によって引き起こされるモダリティの類似性とは対照的である。
提案手法は, 対実的相互モダリティ推論法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 16:16:31 GMT)
Enhancing Long-form Text Generation in Mental Health with Task-adaptive
Tokenization [66.1] 本稿では,下流タスクの特定部分に生成パイプラインを適応させる手法として,タスク適応型トークン化を提案する。
専門用語を構築するための戦略を導入し、語彙統合プロトコルを導入する。
タスク適応型トークン化アプローチでは、最大60%のトークンを使用しながら、生成パフォーマンスが大幅に向上することが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 14:23:50 GMT)
The effectiveness of MAE pre-pretraining for billion-scale pretraining [66.0] 本稿では,コンピュータビジョンにおける視覚認識タスクに使用される標準の訓練前ファイントゥンパラダイムを再検討する。
モデルの初期化には自己教師付きMAE技術を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 01:51:59 GMT)
ASSERT: Automated Safety Scenario Red Teaming for Evaluating the
Robustness of Large Language Models [65.8] ASSERT、Automated Safety Scenario Red Teamingは、セマンティックなアグリゲーション、ターゲットブートストラップ、敵の知識注入という3つの方法で構成されている。
このプロンプトを4つの安全領域に分割し、ドメインがモデルの性能にどのように影響するかを詳細に分析する。
統計的に有意な性能差は, 意味的関連シナリオにおける絶対分類精度が最大11%, ゼロショット逆数設定では最大19%の絶対誤差率であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:10:28 GMT)
MiniGPT-v2: large language model as a unified interface for
vision-language multi-task learning [65.6] MiniGPT-v2は、様々な視覚言語タスクをよりよく扱うための統一インターフェースとして扱うことができるモデルである。
モデルをトレーニングする際、異なるタスクに対してユニークな識別子を使うことを提案する。
以上の結果から,MiniGPT-v2は多くの視覚的質問応答および視覚的接地ベンチマークにおいて高い性能を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 03:22:07 GMT)
Randomized Benchmarking of Local Zeroth-Order Optimizers for Variational
Quantum Systems [65.3] 古典学のパフォーマンスを、半ランダム化された一連のタスクで比較する。
量子システムにおける一般に好適な性能とクエリ効率のため、局所ゼロ階数に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 02:13:26 GMT)
LIBERO: Benchmarking Knowledge Transfer for Lifelong Robot Learning [64.6] LIBEROは、ロボット操作のための生涯学習の新しいベンチマークである。
宣言的知識、手続き的知識、あるいは両者の混在を効率的に伝達する方法に焦点を当てる。
我々は、無限に多くのタスクを生成できる拡張可能な手続き生成パイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:52:31 GMT)
A Systematic Survey in Geometric Deep Learning for Structure-based Drug
Design [63.3] 本稿では,構造に基づく薬物設計における幾何学的深層学習の進歩を体系的にレビューする。
本稿では, 構造に基づく薬物設計の課題, 一般的に使用されている3Dタンパク質表現, 代表的な予測・生成モデルについて概説する。
次に、問題設定、代表メソッド、データセット、評価指標、ベンチマークパフォーマンスなど、各タスクの詳細なレビューを調査します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 20:54:09 GMT)
(Dynamic) Prompting might be all you need to repair Compressed LLMs [63.3] 本稿では,資源集約型圧縮後再訓練と即時回復のトレードオフについて検討する。
本稿では,一連のプロンプトから自律的に選択する機構である推論時動的プロンプト(IDP)を提案する。
以上の結果から,圧縮はLLMモデルの知識を必然的に消し去るのではなく,新たな推論経路を必要とすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 05:12:54 GMT)
Labeling Programs with Non-Programmers Indirectly via Active Examples: A
Case Study with Text-to-SQL [62.0] APELは、非プログラマがシードセマンティクス(例えば、Codex)によって生成される候補プログラムの中から選択するフレームワークである。
各発話に対してAPELは、候補プログラムが異なる出力を生成する傾向がある単純な入力を積極的に検索する。
非プログラマに対して適切な出力を選択することのみを要求し、どのプログラムが正しいかを推測できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 03:19:16 GMT)
Towards Semantic Communication Protocols for 6G: From Protocol Learning
to Language-Oriented Approaches [60.7] 6Gシステムは、幅広い非定常タスクに対処することが期待されている。これは、静的で事前定義された従来のメディアアクセス制御(MAC)プロトコルに課題をもたらす。
データ駆動MACプロトコルが最近登場し、特定のタスクのためにシグナリングメッセージをカスタマイズする機能を提供する。
本稿では、これらのデータ駆動MACプロトコルを、3つのレベルに分類する:レベル1 MAC。レベル2 MAC。レベル2 MAC。レベル1 MAC出力を明示的なシンボルに変換することによって開発されたニューラルネットワーク指向のシンボルプロトコル、レベル3 MAC。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:28:50 GMT)
Autonomous Tree-search Ability of Large Language Models [58.7] 大規模言語モデルは、高度なプロンプト技術で顕著な推論能力に優れています。
近年の研究では、LLMがより困難な推論タスクを解くために受動的木探索を行えるように、検索ロジックを定義するために外部プログラムを活用することが提案されている。
我々は,LLMの自律木探索能力という新しい概念を提案し,正しい解を求める探索軌跡を含む応答を自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 14:14:38 GMT)
ISP: Multi-Layered Garment Draping with Implicit Sewing Patterns [57.2] 本稿では,現在のアプローチの限界に対処する衣服表現モデルを提案する。
これは、純粋に暗黙的な表面表現よりも高速で高品質な再構成をもたらす。
個々の2Dパネルを編集することで、衣服の形状やテクスチャを素早く編集できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:09:43 GMT)
Causality and Independence Enhancement for Biased Node Classification [56.4] 各種グラフニューラルネットワーク(GNN)に適用可能な新しい因果性・独立性向上(CIE)フレームワークを提案する。
提案手法は,ノード表現レベルでの因果的特徴と突発的特徴を推定し,突発的相関の影響を緩和する。
我々のアプローチCIEは、GNNの性能を大幅に向上するだけでなく、最先端の debiased ノード分類法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 13:56:24 GMT)
Doubly Robust Proximal Causal Learning for Continuous Treatments [56.1] 本稿では,カーネルベースの2倍頑健な因果学習推定器を提案する。
オラクル形式は影響関数の一貫した近似であることを示す。
次に、平均二乗誤差の観点から総合収束解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:26:57 GMT)
SpatialRank: Urban Event Ranking with NDCG Optimization on
Spatiotemporal Data [55.6] 本研究ではSpatialRankという新しい空間イベントランキング手法を提案する。
本研究では,SpatialRankが犯罪や交通事故の最も危険性の高い場所を効果的に特定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:02:00 GMT)
A Neuro-Mimetic Realization of the Common Model of Cognition via Hebbian
Learning and Free Energy Minimization [55.1] 大規模なニューラル生成モデルは、単語の複雑なシーケンスを合成したり、複雑な画像パターンを生成することができる。
認知科学(Cognitive Science)は、心と脳を支えるプロセスの性質を探究する。
我々は,コモン・モデル(Common Model of Cognition)をヘッビアン適応(Hebbian adapt)の観点から提示するCOGnitive Neural GENerative Systemについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 23:28:48 GMT)
Improving Code Generation by Dynamic Temperature Sampling [54.7] コード生成に特化したデコード戦略を検討するために、最初の体系的な研究を行う。
以上の知見に触発されて,適応温度(AdapT)サンプリング法を提案する。
AdapTサンプリングは最先端のデコード戦略を大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:27:51 GMT)
Momentum Contrastive Pre-training for Question Answering [54.6] MCROSSはモーメントコントラスト学習フレームワークを導入し、クローゼのような解答確率と自然な問合せのサンプルペアを一致させる。
本手法は,教師付きシナリオとゼロショットシナリオの両方において,すべてのベースラインと比較して顕著な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 08:44:35 GMT)
UNIQA: A Unified Framework for Both Full-Reference and No-Reference
Image Quality Assessment [53.9] 完全参照(FR)と非参照(NR)のIQAのための統一ネットワークを提案する。
入力画像から多レベル特徴を抽出するためにエンコーダを用いる。
FRおよびNR入力のユニバーサルアダプタとして階層自己認識(HSA)モジュールを提案する。
HSA と CSCA を採用することにより,提案ネットワークは FR と NR IQA の両方を効果的に実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 11:03:04 GMT)
The Blessings of Multiple Treatments and Outcomes in Treatment Effect
Estimation [53.8] 既存の研究では、プロキシ変数や複数の処理を利用してバイアスを補正している。
多くの実世界のシナリオでは、複数の結果に対する影響を研究することにより大きな関心がある。
この設定に関わる複数の結果の並列研究は、因果同定において互いに助け合うことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:11:24 GMT)
One-Shot Sensitivity-Aware Mixed Sparsity Pruning for Large Language
Models [52.4] そこで本研究では, ヘッセン感度を意識した混合疎水性プルーニング法を, 再トレーニングを必要とせず, 最低50%の疎水性まで適用する方法を提案する。
提案手法の利点は, 空間が極めて高い場合にさらに顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 05:43:09 GMT)
Mastering Robot Manipulation with Multimodal Prompts through Pretraining
and Multi-task Fine-tuning [51.8] マルチタスクの専門家軌道からマルチモーダルプロンプトを用いたロボット操作のポリシーを学習するフレームワークを提案する。
本手法は,逆ダイナミクス事前学習とマルチタスク微調整を行う2段階の訓練パイプラインから構成される。
実験により,本手法のVIMA-BENCHに対する有効性を評価し,新たな最先端(成功率10%向上)を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 22:24:58 GMT)
The CoT Collection: Improving Zero-shot and Few-shot Learning of
Language Models via Chain-of-Thought Fine-Tuning [50.8] 100B未満のパラメータを持つ言語モデル(LM)は、チェーン・オブ・ソート(CoT)の推論では不十分であることが知られている。
本研究は,CoTの有理量を用いた命令チューニングにより,段階的推論機能を備えた小型LMを実現することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 10:46:55 GMT)
DPZero: Dimension-Independent and Differentially Private Zeroth-Order
Optimization [50.7] ドメイン固有のデータに対する微調整済みの大規模言語モデル(LLM)は、メモリとプライバシの2つの大きな課題に直面している。
DPZeroは, ほぼ次元に依存しない, 微分的にプライベートなゼロ階次アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 18:42:56 GMT)
B-Spine: Learning B-Spline Curve Representation for Robust and
Interpretable Spinal Curvature Estimation [50.2] 脊椎のB-スプライン曲線表現を学習するための新しいディープラーニングパイプラインであるB-Spineを提案する。
低画質X線画像から脊髄曲率推定のためのコブ角度を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:34:57 GMT)
Structured Dynamic Pricing: Optimal Regret in a Global Shrinkage Model [50.1] 消費者の嗜好と価格感が時間とともに変化する動的モデルを考える。
我々は,モデルパラメータの順序を事前に把握している透視者と比較して,収益損失が予想される,後悔による動的価格政策の性能を計測する。
提案した政策の最適性を示すだけでなく,政策立案のためには,利用可能な構造情報を組み込むことが不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 00:53:41 GMT)
Replication: Contrastive Learning and Data Augmentation in Traffic
Classification Using a Flowpic Input Representation [48.0] 同じデータセット上で[16]を再現し、3つの追加の公開データセット上で最も健全なアスペクト(データ拡張の重要性)を複製します。
元の結果のほとんどを確認できたが、元のデータセットにデータシフトがあったため、調査されたシナリオの20%の精度低下が判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:35:09 GMT)
Reward-Augmented Decoding: Efficient Controlled Text Generation With a
Unidirectional Reward Model [47.7] Reward-Augmented Decoding (RAD) は、言語モデルに特定の特性を持つテキストを生成するよう促すために、小さな一方向の報酬モデルを使用するテキスト生成プロシージャである。
一方向の報酬モデルを使用することで、RADは前世代のステップからアクティベーションをキャッシュすることで、計算オーバーヘッドを低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:19:47 GMT)
VIP5: Towards Multimodal Foundation Models for Recommendation [47.3] 本稿では、様々なモダリティとレコメンデーションタスクを統合するためのMFM(Multimodal foundation model)の開発を提案する。
これを実現するために、共有フォーマットで複数のモダリティに対応するために、マルチモーダルパーソナライズされたプロンプトを導入する。
また,P5バックボーンと微調整型軽量アダプタを凍結する基礎モデルのパラメータ効率訓練手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 18:09:31 GMT)
Off-Policy Evaluation for Human Feedback [46.8] オフライン学習と強化学習(RL)のギャップを埋めるためには、オフ政治評価(OPE)が重要である
既存のOPE手法は、人間のフィードバック(HF)信号を推定するには不十分である。
本稿では,HF 信号の正確な評価のために,既存の OPE 手法を復元する HF 用 OPE (OPEHF) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 16:38:00 GMT)
Attentive Multi-Layer Perceptron for Non-autoregressive Generation [46.1] 非自己回帰(NAR)生成は、その効率性と有効性の増加で人気が高まる。
本稿では,線形時間と空間の複雑さを持つ生成モデルを生成するために,新しい変種textbfAttentive textbfMulti-textbfLayer textbfPerceptron(AMLP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:44:24 GMT)
How Robust is Google's Bard to Adversarial Image Attacks? [45.9] テキストや他のモダリティ(特に視覚)を統合するマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、様々なマルチモーダルタスクにおいて前例のない性能を達成している。
しかし、ビジョンモデルの非解決対向ロバスト性問題により、MLLMはより厳しい安全性とセキュリティリスクを負う可能性がある。
商用MLLMの脆弱性をよりよく理解するために,GoogleのBardの対角的堅牢性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 12:56:13 GMT)
Generating counterfactual explanations of tumor spatial proteomes to
discover effective strategies for enhancing immune infiltration [45.0] 腫瘍微小環境(TME)は免疫組成により癌予後に大きな影響を及ぼす。
本稿では,T細胞浸潤予測を自己教師型機械学習問題として定式化する。
悪性黒色腫,大腸癌肝転移,乳癌データに枠組みを応用し,T細胞浸潤が予測される摂動を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 01:56:35 GMT)
SelfVC: Voice Conversion With Iterative Refinement using Self
Transformations [44.8] SelfVCは、自己合成例で音声変換モデルを改善するためのトレーニング戦略である。
SelfVCは、ゼロショット音声変換、言語間音声変換、制御可能な音声合成など、様々なタスクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 19:51:17 GMT)
Learning Hierarchical Features with Joint Latent Space Energy-Based
Prior [44.4] 階層表現学習における多層ジェネレータモデルの基本的問題について検討する。
実効的階層型表現学習のための多層潜在変数を用いた有意な潜在空間EMM事前モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:44:14 GMT)
Adversarial Demonstration Attacks on Large Language Models [43.2] 本稿では,テキスト内学習(ICL)のセキュリティ問題について,敵対的観点から検討する。
本稿では,入力を変更せずに実演のみを操作することを目的とした,advICLという新しい攻撃手法を提案する。
その結果,実演数が増えるにつれて,文脈内学習の堅牢性が低下することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 05:03:53 GMT)
A small vocabulary database of ultrasound image sequences of vocal tract
dynamics [41.9] 本稿では,音声データと調音データを組み合わせた新しいデータベースを提案する。
調音データは声道動態の超音波ビデオに対応し、音声生成過程における舌上部の輪郭の可視化を可能にする。
音響データは、指向性心内膜マイクによって取得された30の短い文から成り立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 14:24:23 GMT)
Protein 3D Graph Structure Learning for Robust Structure-based Protein
Property Prediction [41.9] タンパク質の構造に基づく特性予測は、様々な生物学的タスクにおいて有望なアプローチとして現れてきた。
現在のプラクティスは、推論中に正確に予測された構造を用いるだけで、予測精度の顕著な低下に悩まされている。
本フレームワークはモデルに依存しず,予測構造と実験構造の両方の特性予測の改善に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 08:43:42 GMT)
Generalization error bounds for iterative learning algorithms with
bounded updates [41.9] 本稿では,これらのアルゴリズムを有界更新で一般化するための新しいバウンダリを導入する。
情報分割を反復的に行うために分散分解手法を用いる。
また,理論と実践のギャップを埋めるために,大規模言語モデルにおける以前に観測されたスケーリングの挙動についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:13:14 GMT)
Physical Adversarial Attacks for Surveillance: A Survey [40.8] 本稿では,監視アプリケーションに対する身体的敵攻撃の学習と設計における最近の試みと成果を概観する。
特に,身体的敵攻撃を解析するための枠組みを提案し,4つの主要な監視課題に対する身体的敵攻撃を包括的に調査する。
本稿では,物理的な攻撃に対する監視システム内でのレジリエンスを構築するための重要なステップについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:56:54 GMT)
Mixed-Type Tabular Data Synthesis with Score-based Diffusion in Latent
Space [39.4] TABSYNは、データを単一の統一空間に変換することで、幅広い種類のデータを扱うことができる。
カラムワイド分布とペアワイドカラム相関推定において,エラー率を86%,67%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 19:59:03 GMT)
Bidirectional Representations for Low Resource Spoken Language
Understanding [39.2] 双方向リッチ符号化における音声符号化のための表現モデルを提案する。
このアプローチでは、表現を学習するために、マスク付き言語モデリングの目的を使用する。
得られたエンコーディングの性能は、複数のデータセットで比較できるモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 13:18:26 GMT)
Differentially Private Decoupled Graph Convolutions for Multigranular
Topology Protection [39.0] GNNは、モデル予測を通じて、機密性の高いユーザ情報やインタラクションを不注意に公開することができる。
2つの主な理由から、GNNに標準のDPアプローチを適用することは推奨できない。
本稿では,グラフ学習に適したグラフ微分プライバシー(GDP)という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 19:24:24 GMT)
LanguageBind: Extending Video-Language Pretraining to N-modality by
Language-based Semantic Alignment [38.5] 我々はLanguageBindを提案し、言語を様々なモダリティにまたがるバインドとみなす。
すべてのモダリティは共有機能空間にマッピングされ、マルチモーダルなセマンティックアライメントを実装している。
我々のLanguageBindは、ゼロショットビデオ、オーディオ、奥行き、赤外線理解タスクで大幅に改善されました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:49:37 GMT)
A Setwise Approach for Effective and Highly Efficient Zero-shot Ranking
with Large Language Models [38.4] 大言語モデル(LLM)は、ゼロショット文書ランキングタスクにおいて顕著な効果を示す。
LLMベースのゼロショットランキングでは、ポイントワイズ、ペアワイズ、リストワイズといったアプローチが提案されている。
それぞれのアプローチに固有の有効性と効率のトレードオフを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 05:20:02 GMT)
Hawkeye: A PyTorch-based Library for Fine-Grained Image Recognition with
Deep Learning [34.7] 我々はPyTorchベースのディープラーニングによるファイングラインド画像認識ライブラリであるHawkeyeを紹介する。
Hawkeyeはモジュラーアーキテクチャで設計されており、高品質なコードとヒューマン可読な構成を強調している。
私たちの知る限りでは、HawkeyeはFGIR専用のPyTorchベースの初のオープンソースライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:20:33 GMT)
GPFL: Simultaneously Learning Global and Personalized Feature
Information for Personalized Federated Learning [32.9] GPFLと呼ばれる新しいpFL手法を提案し、各クライアントのグローバルおよびパーソナライズされた特徴情報を同時に学習する。
GPFLはオーバーフィッティングを軽減し、ベースラインの精度を最大8.99%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 03:20:04 GMT)
Neural networks learn to magnify areas near decision boundaries [32.8] 本研究では,非拘束型ニューラルネットワーク特徴写像による幾何形状の学習方法について検討する。
まず、無限の幅でランダムパラメータを持つニューラルネットワークが入力空間上で高度に対称なメトリクスを誘導することを示す。
分類タスクを実行するために訓練されたネットワークは、決定境界に沿った地域を拡大するために学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 22:52:45 GMT)
Beyond Distribution Shift: Spurious Features Through the Lens of
Training Dynamics [31.2] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、トレーニング中にラベルと相関するが学習の問題とは無関係な、刺激的な特徴を学習する傾向にある。
本研究の目的は、トレーニング過程において、内部ニューロンの学習ダイナミクスのレンズを通して、刺激的な特徴の効果をよりよく理解することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:47:09 GMT)
Beyond Testers' Biases: Guiding Model Testing with Knowledge Bases using
LLMs [30.0] ウィーバーは、モデルテストの指針となる要求の導出をサポートする対話型ツールである。
Weaverは大きな言語モデルを使用して知識ベースを生成し、インタラクティブに概念を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 21:24:03 GMT)
Compound Prototype Matching for Few-shot Action Recognition [29.6] アクション認識は,少数のラベル付きトレーニングサンプルのみを用いて,新しいアクションクラスを認識することを目的としている。
本稿では,まず,各映像をグローバルプロトタイプ群と集中プロトタイプ群からなる複合プロトタイプ群にまとめる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 05:09:45 GMT)
BufferSearch: Generating Black-Box Adversarial Texts With Lower Queries [29.5] ブラックボックスの敵攻撃は、高いモデルクエリの複雑さに悩まされる。
冗長なモデルクエリを排除する方法はめったにない。
本稿では,一般的な知的NLPシステムを効果的に攻撃するための問合せ効率の高いアプローチであるBufferSearchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 19:49:02 GMT)
Advancing Test-Time Adaptation for Acoustic Foundation Models in
Open-World Shifts [29.3] テスト時間適応(TTA)は、推論中の分散シフトに対処するための重要なパラダイムである。
信頼性向上によって強化された学習に基づく適応を導入する。
合成および実世界のデータセットに関する我々の実験は、既存のベースラインよりも、我々の方法が優れていることを裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:22:08 GMT)
FinXABSA: Explainable Finance through Aspect-Based Sentiment Analysis [29.0] 本稿では,金融学的に説明可能な統計的関係を導出し,財務分析における説明可能性に関する新たなアプローチを提案する。
提案手法は、財務文献からアスペクトリストを作成し、アスペクトベースの感情分析をソーシャルメディアテキストに適用することを含む。
派生関係の発見は、Granger因果関係を適用して、各アスペクトのセンチメントスコアの株価予測能力を決定することによって、堅牢化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:01:11 GMT)
What Do Deep Saliency Models Learn about Visual Attention? [28.0] 本稿では,サリエンシモデルによって学習された暗黙的特徴に光を当てる新しい分析フレームワークを提案する。
提案手法では,これらの暗黙的特徴を意味的属性に明示的に一致した解釈可能なベースに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 23:15:57 GMT)
Machine Learning for Urban Air Quality Analytics: A Survey [28.0] 大気汚染は、広範囲にわたる結果に緊急の世界的な懸念をもたらす。
本稿では,機械学習に基づく空気質分析に関する総合的な調査を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:03:29 GMT)
Enhancing Logical Reasoning of Large Language Models through
Logic-Driven Data Augmentation [27.9] 本稿では,論理駆動型データ拡張手法AMR-LDAを提案する。
AMR-LDAは元のテキストを抽象的意味表現(AMR)グラフに変換する。
修正されたAMRグラフはその後、拡張データを生成するためにテキストに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:44:32 GMT)
Solving Math Word Problems with Reexamination [27.8] モデルに依存しない擬似双対学習手法を提案する。
擬似双対タスクは、表現中の数字を元の単語問題に記入し、数字をマスクするものとして特に定義される。
提案手法は,複数の代表MWPソルバを実証実験により適用した場合に有効であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 14:23:44 GMT)
HIO-SDF: Hierarchical Incremental Online Signed Distance Fields [26.3] 環境をSDF(Signed Distance Field)として表現する新しい手法であるHIO-SDFを紹介する。
HIO-SDFは、すべてのテストシーンの平均的SDFエラーを、アート連続表現の状態よりも46%低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 01:17:56 GMT)
A decoder-only foundation model for time-series forecasting [26.0] 我々のモデルは,大規模時系列コーパス上でパッチ付きデコーダスタイルのアテンションモデルを事前学習することに基づいている。
予測履歴の長さ、予測長、時間的粒度の異なる範囲でうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:01:37 GMT)
Towards End-to-End Unsupervised Saliency Detection with Self-Supervised
Top-Down Context [25.9] トップダウンコンテキストを介し、自己教師付きエンドツーエンドの有能なオブジェクト検出フレームワークを提案する。
最も深い特徴から自己ローカライゼーションを生かして位置マップを構築し,最も指導的なセグメンテーション指導を学習する。
提案手法は,近年のエンド・ツー・エンド手法と,多段階ソリューションの大部分において,先行的な性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 08:43:22 GMT)
Relaxed Octahedral Group Convolution for Learning Symmetry Breaking in
3D Physical Systems [25.6] 本稿では3次元物理系モデリングのための緩和八面体群畳み込みについて述べる。
実験により,本手法は相転移における対称性破壊要因の洞察を与えるだけでなく,流体超解像タスクにおいて優れた性能を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 02:57:05 GMT)
Plug in the Safety Chip: Enforcing Constraints for LLM-driven Robot
Agents [25.6] 線形時間論理(LTL)に基づく問合せ型安全制約モジュールを提案する。
我々のシステムは、安全上の制約を厳格に遵守し、複雑な安全上の制約とうまく対応し、実用性の可能性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 19:47:05 GMT)
Hypernetwork-based Meta-Learning for Low-Rank Physics-Informed Neural
Networks [24.1] 本研究では,物理インフォームドニューラルネットワーク (PINN) がそのような解法の一つとして考えられる可能性を秘めた経路を提案する。
PINNは、ディープラーニングと科学計算の適切な統合を開拓してきたが、ニューラルネットワークの反復的な時間的トレーニングを必要としている。
本稿では,数百のモデルパラメータと関連するハイパーネットワークに基づくメタ学習アルゴリズムを含む軽量な低ランクPINNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 08:13:43 GMT)
Plug-and-Play Feature Generation for Few-Shot Medical Image
Classification [24.0] 限られた訓練データを用いた医用画像分類におけるモデル一般化と実用性の向上に大きな可能性を秘めている。
MedMFGは,限られたサンプルから十分なクラス識別機能を生成するために設計された,フレキシブルで軽量なプラグアンドプレイ方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 02:36:14 GMT)
Maximizing Influence with Graph Neural Networks [23.9] textscGlieは、独立したカスケードの影響を推定するグラフニューラルネットワークである。
textscGlieは、教師付きトレーニングによって強化された理論上界に依存している。
我々は、シードセットを適応的に構築しながら、textscGlieのランクノードへの表現に基づいて、証明可能なサブモジュールの影響を拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 12:05:31 GMT)
Measuring Faithful and Plausible Visual Grounding in VQA [23.7] VQA(Visual Question Answering)システムにおける視覚的グラウンドリング(VG)のメトリクスは、与えられた質問に対する回答を推測する際に、システムの画像の関連部分への依存度を測定することを目的としている。
VGの欠如は、最先端のVQAシステムに共通する問題であり、無関係な画像部品に過度に依存したり、視覚的モダリティを完全に無視したりすることができる。
本稿では,モデルa)がシーン内の質問関連オブジェクトを識別し,b)応答を生成する際の関連オブジェクトに含まれる情報に実際に依存しているかどうかを判断する新しいVGメトリクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:20:13 GMT)
Change is Everywhere: Single-Temporal Supervised Object Change Detection
in Remote Sensing Imagery [23.6] 新しい視点から変化検出のための単一時間教師付き学習(STAR)を提案する。
我々は,テキストファインペア付きラベル付き画像のみを用いて高精度な変化検出装置を訓練し,実世界のバイテンポラル画像に一般化する。
ChangeStarは、単一の時間的監督の下で、ベースラインを大きなマージンでパフォーマンスし、バイ時間的監督下で優れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 03:18:11 GMT)
Can Large Language Model Comprehend Ancient Chinese? A Preliminary Test
on ACLUE [23.6] ACLUEは、古代中国語を解釈する際の言語モデルの能力を評価するために設計された評価ベンチマークである。
現代中国語と古代中国語の演奏に顕著な相違が見られた。
ChatGLM2は最も顕著なパフォーマンスを示し、平均スコアは37.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 10:06:39 GMT)
Adversarial Driving Behavior Generation Incorporating Human Risk
Cognition for Autonomous Vehicle Evaluation [23.5] 本稿では,背景車両の対向運転行動を生成する新しい枠組みの開発に焦点をあてる。
相関行動は累積予測理論(CPT)を組み込んだ強化学習(RL)アプローチによって学習される
高忠実度ハードウェア・イン・ザ・ループ(HiL)プラットフォーム上で,カットインシナリオの比較ケーススタディを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 14:56:33 GMT)
Learning Easily Updated General Purpose Text Representations with
Adaptable Task-Specific Prefixes [22.7] ダウンストリームタスク毎にトレーニング済みの大きな言語モデルを微調整すると、計算負荷が発生する。
そこで本研究では,ソースタスクを用いてテキストの固定表現を学習するためのプレフィックスベースの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:35:07 GMT)
Deep Neural Networks Can Learn Generalizable Same-Different Visual
Relations [22.2] 我々は、ディープニューラルネットワークが、分布内と分布外の両方において、同じ微分関係を取得および一般化できるかどうかを検討する。
ある事前学習された変換器は、ほぼ完全な精度で分布外刺激に一般化する同じ微分関係を学習できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 16:28:57 GMT)
Does CLIP's Generalization Performance Mainly Stem from High Train-Test
Similarity? [22.1] CLIPのようなファンデーションモデルは、数億のサンプルでトレーニングされており、新しいタスクやインプットに懸命に一般化されている。
これらの結果から,CLIPのOOD性能を説明するには列車試験の類似性が不十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 11:24:28 GMT)
A study on the plasticity of neural networks [21.4] 連続学習における可塑性の喪失の意味について論じる。
そこで本研究では,データ分布と微調整したデータから事前学習したモデルが,新たな初期化モデルと同じ一般化に到達しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 11:58:06 GMT)
ZETAR: Modeling and Computational Design of Strategic and Adaptive
Compliance Policies [20.0] 我々は、インサイダーのインセンティブをモデル化するための定量的アプローチを提供するため、ゼロトラスト監査・レコメンデーションフレームワークZETARを開発した。
政策分離性原理と集合凸性を同定し、有限ステップアルゴリズムが完全信頼に値する(CT)ポリシーセットを効率的に学習できるようにする。
以上の結果から,ZETARはリスクやコンプライアンスの態度の異なるインサイダーに適応でき,コンプライアンスを大幅に改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 01:37:44 GMT)
Defensive ML: Defending Architectural Side-channels with Adversarial
Obfuscation [19.5] 信号分析に機械学習(ML)を使用するサイドチャネル攻撃は、コンピュータセキュリティに対する顕著な脅威となっている。
本稿では、コンピュータアーキテクチャ層における防御手段として、AML(Adversarial Machine Learning)手法を用いて、サイドチャネルを難読化する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:34:00 GMT)
An Expression Tree Decoding Strategy for Mathematical Equation
Generation [19.1] 既存のアプローチはトークンレベルと表現レベルの生成に大きく分類することができる。
式レベルのメソッドは、各式をひとつずつ生成する。
それぞれの表現は解決ステップを表しており、これらのステップの間には自然に平行あるいは依存的な関係が存在する。
木構造を表現レベル生成に統合し,表現木復号戦略を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:00:28 GMT)
Point-DynRF: Point-based Dynamic Radiance Fields from a Monocular Video [19.1] 本稿では,大域的幾何情報とボリュームレンダリング処理を,それぞれニューラルネットワークと動的放射場を用いて学習する点ベース動的放射場について紹介する。
具体的には、幾何学的プロキシから直接ニューラルポイント雲を再構成し、提案した損失を用いて放射場と幾何学的プロキシの両方を最適化する。
提案手法の有効性をNVIDIA Dynamic Scenesデータセットと因果的に捉えたモノクロビデオクリップを用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 19:27:46 GMT)
Large Language Model Unlearning [18.7] 我々は、大規模言語モデル(LLM)において、非学習、すなわち望ましくない(ミス)振る舞いを忘れる方法を研究する。
我々は、LLMと人間の好みを一致させるシナリオを少なくとも3つ示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 00:32:55 GMT)
Raze to the Ground: Query-Efficient Adversarial HTML Attacks on
Machine-Learning Phishing Webpage Detectors [18.5] 我々は,入力フィッシングWebページのHTMLコードを,その悪意を損なうことなく修正できる,新しい微粒な操作セットを提案する。
次に、クエリ効率の良いブラックボックス最適化アルゴリズムにより、ターゲット検出器をバイパスするためにどの操作を適用すべきかを選択する。
我々の攻撃は、30のクエリだけで最先端のML-PWDの性能を誇示することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 01:38:47 GMT)
Towards Semi-Structured Automatic ICD Coding via Tree-based Contrastive
Learning [18.4] 本稿では,臨床ノートの半構造化特性について検討し,それらをセクションに分割する自動アルゴリズムを提案する。
データ制限のある既存のICD符号化モデルにおける可変性問題に対処するため、セクションに対して対照的な事前学習アプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 22:07:13 GMT)
Pareto Actor-Critic for Equilibrium Selection in Multi-Agent
Reinforcement Learning [18.2] この研究は、競合しないマルチエージェントゲームにおける平衡選択に焦点を当てている。
Pareto Actor-Critic (Pareto-AC)は、すべてのエージェントのリターンを最大化するアクター批判アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 12:36:27 GMT)
Finding and Exploring Promising Search Space for the 0-1
Multidimensional Knapsack Problem [18.2] 0-1 多次元クナップサック問題(MKP)は、多くの工学的応用において古典的なNPハード最適化問題である。
我々は,0-1 MKPを解くために,進化計算と正確なアルゴリズムを組み合わせた新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:40:32 GMT)
Mirage: Model-Agnostic Graph Distillation for Graph Classification [18.0] グラフ蒸留は、元のトレーニングデータからより小さな合成トレーニングセットを構築するための試みである。
Mirageは、メッセージパスGNNが入力グラフを複数の計算ツリーに分解する、という洞察に基づいて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:21:52 GMT)
Lexical Entrainment for Conversational Systems [17.8] 語彙順応 (lexical entrainment, LE) は、人間と人間の会話における話者が自然に、意識的に語彙の選択を相互に一致させる現象である。
我々は,MultiWOZ-ENTRという新しいデータセットと対話システムのためのLE尺度を提案する。
本稿では,LE抽出タスクとLE生成タスクという2つの新しいタスクで,LEを会話システムに明示的に統合する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 19:47:37 GMT)
Instruction Tuning with Human Curriculum [16.9] 本稿では,構造化された認知学習アプローチを指導指導に応用する可能性について検討する。
本研究では,人間の教育の進歩的・組織的な性質を模倣した,高度に構造化された合成データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:16:08 GMT)
Lion: Adversarial Distillation of Proprietary Large Language Models [16.2] より効率的な知識伝達のための新しい逆蒸留フレームワークを提案する。
我々は、ChatGPTから学生モデル(Lionという名前)に、たった70kのトレーニングデータを使って知識を伝達することに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 02:21:24 GMT)
Non-Stationary Contextual Bandit Learning via Neural Predictive Ensemble
Sampling [15.9] 文脈的包帯の現実世界の応用は、季節性、セレンディピティー、進化する社会トレンドによって、しばしば非定常性を示す。
これらの問題に対処する新しい非定常文脈帯域幅アルゴリズムを提案する。
スケーラブルでディープ・ニューラル・ネットワークベースのアーキテクチャと、慎重に設計された探索機構を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 20:10:12 GMT)
IBoxCLA: Towards Robust Box-supervised Segmentation of Polyp via
Improved Box-dice and Contrastive Latent-anchors [15.7] Inproved Box-dice (IBox) とContrastive Latent-Anchors (CLA) は、頑健なボックス管理モデルであるIBoxCLAを訓練するために提案されている。
IBoxは、セグメントマップをシェープデカップリングと混乱領域スワップを使用してプロキシマップに変換する。
CLAは2種類の潜伏アンカーを生成して形状学習に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:19:50 GMT)
Model Predictive Robustness of Signal Temporal Logic Predicates [15.5] 本稿では,モデル予測ロバスト性の概念を提案し,従来の手法に比べてロバスト性を評価する体系的な方法を提案する。
特に、ガウス過程回帰を用いて事前計算された予測に基づいてロバストネスを学習し、ロバストネス値をオンラインで効率的に計算できるようにする。
我々は,記録されたデータセット上での交通規則の定式化に使用される述語を用いた自動運転のユースケースに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:03:57 GMT)
Prime Match: A Privacy-Preserving Inventory Matching System [15.3] 金融業界では、銀行はしばしば顧客同士のマッチングを見つける仕事を引き受ける。
一致しない場合、当事者は株式を公開市場で売買する必要があるため、追加費用がかかる。
私たちは、クライアントが市場への影響を減らして注文を効率的にマッチングできるソリューション、Prime Matchを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:03:44 GMT)
Prompting Visual-Language Models for Dynamic Facial Expression
Recognition [14.8] 本稿ではDFER-CLIPと呼ばれる新しい視覚言語モデルを提案する。
これはCLIPモデルに基づいており、幅内動的顔表情認識のために設計されている。
DFEW、FERV39k、MAFWベンチマークの現在の教師付きDFER法と比較すると、最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 23:20:04 GMT)
A Digital Language Coherence Marker for Monitoring Dementia [14.6] 本稿では,コスト効率のよい,人間の解釈可能なデジタルマーカーとして,言語コヒーレンスをキャプチャする手法を提案する。
認知症と健常者の言語コヒーレンスパターンを比較した。
コヒーレンスマーカーは軽度認知障害,アルツハイマー病,健常者間で有意な差を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:10:19 GMT)
Instances and Labels: Hierarchy-aware Joint Supervised Contrastive
Learning for Hierarchical Multi-Label Text Classification [14.4] 我々は、教師付きコントラスト学習とHMTCのギャップを埋める、$textbfH$ierarchy-aware $textbfJ$oint Supervised $textbfC$ontrastive $textbfL$法を提案する。
4つのマルチパスHMTCデータセットの実験により、HJCLが有望な結果とHMTCにおけるコントラスト学習の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:49:09 GMT)
Reduced Policy Optimization for Continuous Control with Hard Constraints [14.1] 我々は、RLと一般的な制約を組み合わせた新しい制約付きRLアルゴリズムを提案する。
これらのベンチマークでは、RPOは報酬と制約違反の両方の観点から、以前の制約付きRLアルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを達成する。
RPOは、新しいベンチマークとともに、現実世界の問題に複雑な制約を適用する新たな機会を開くと信じています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 12:55:43 GMT)
Two Sides of The Same Coin: Bridging Deep Equilibrium Models and Neural
ODEs via Homotopy Continuation [13.4] Deep Equilibrium Models (DEQs) とNeural Ordinary Differential Equations (Neural ODEs) は、優れた性能と低メモリ消費のため、大きな成功を収めている。
ホモトピー連続性に着想を得て、これらの2つのモデル間の接続を確立し、それらが実際に同じコインの2つの側面であることを示す。
本稿では,DQから高い精度特性とニューラルODEからの安定性特性を継承する,HomoODEと呼ばれる新しい暗黙モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 13:28:36 GMT)
OBSUM: An object-based spatial unmixing model for spatiotemporal fusion
of remote sensing images [12.9] 本研究では,オブジェクトベース画像解析と空間アンミックスを組み込んだオブジェクトベース空間アンミックスモデル(OBSUM)を提案する。
OBSUMは、ベース解像度日に1つの微細画像と、ベース解像度日に1つの粗い画像のみを用いることで、ベース日付時に粗い画像を必要とせずに適用することができる。
様々なリモートセンシングアプリケーションをサポートするために、高精度で高解像度の時系列を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:07:27 GMT)
Edge-InversionNet: Enabling Efficient Inference of InversionNet on Edge
Devices [12.1] InversionNetの軽量バージョンを得るために,構造化プルーニングアルゴリズムを採用することを提案する。
計算資源の98.2%の削減を実現し, モデル性能を低下させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 21:19:15 GMT)
Scene Text Recognition Models Explainability Using Local Features [12.0] Scene Text Recognition (STR) 説明可能性(Explainability)は、人間がモデルの予測の原因を理解する方法の研究である。
STRに関する最近のXAI文献は、単純な分析のみを提供しており、他のXAI手法を完全には探求していない。
具体的には、ディープラーニングモデルにおける入力データの重要な部分を説明する、属性ベースの手法と呼ばれるデータ説明可能性フレームワークについて研究する。
本研究では,局所的な説明,すなわち個々のキャラクタ予測説明を考慮に入れたSTRExpという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 10:01:52 GMT)
Rule Mining for Correcting Classification Models [11.5] 予測精度が一貫して高いことを保証するためには、機械学習モデルを継続的に更新または修正する必要がある。
本研究では,モデル修正による予測結果の変更に注意すべきシナリオについて考察する。
我々は、頻繁なアイテムセットマイニングと修正ルールのための独自のプルーニング技術を組み合わせた効率的な修正ルールマイニングアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:19:18 GMT)
Common Challenges of Deep Reinforcement Learning Applications
Development: An Empirical Study [11.5] Deep Reinforcement Learning (DRL) は、インテリジェントエージェントを生成するために使用される機械学習(ML)のサブドメインである。
近年のDRL技術の発展にもかかわらず、開発者がDRLアプリケーション開発で直面する主な課題はまだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 12:57:30 GMT)
Online Parameter Identification of Generalized Non-cooperative Game [11.4] 非協調ゲームでは、各プレイヤーのコスト関数は観測可能な信号と未知のパラメータに影響される。
このパラメータ識別問題をオンライン最適化として構築し、新しいオンラインパラメータ識別アルゴリズムを導入する。
プレイヤーのコスト関数が未知のパラメータに対して線形であり、提案アルゴリズムの学習速度が mu_k propto 1/sqrtk を満たす場合、他の仮定と同様に、提案アルゴリズムの後悔境界は O(sqrtK) であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:43:58 GMT)
Self-Detoxifying Language Models via Toxification Reversal [11.2] 言語モデル解毒は、事前訓練された言語モデル(PLM)において、攻撃的または有害なコンテンツを生成するリスクを最小限にすることを目的としている。
我々は PLM 自体が "自己退化" を実現するための,より軽量なアプローチを提案する。
本手法は, 負のステアリングプロンプトを前処理することでPLMを効果的に誘導し, 有害な物質を生成できるという観察に基づいて構築された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 12:51:38 GMT)
LgTS: Dynamic Task Sampling using LLM-generated sub-goals for
Reinforcement Learning Agents [10.9] LgTS (LLM-Guided Teacher-Student Learning) を提案する。
提案手法では,提案したサブゴールを達成するための事前訓練されたポリシーも必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 00:07:03 GMT)
Exploiting Manifold Structured Data Priors for Improved MR
Fingerprinting Reconstruction [10.6] 本稿では,多様体構造データに基づく新しいMDF再構成フレームワークを提案する。
低次元パラメータ多様体を用いて, 指紋多様体構造が再構成フレームワークに導入されていることを示す。
また, 各パッチ内の局所的相関を更に活用し, 再建性能の向上を図るために, 再建フレームワークに局所的低ランク前処理を組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 02:12:48 GMT)
Beyond Statistical Similarity: Rethinking Metrics for Deep Generative
Models in Engineering Design [10.5] 本稿では,工学設計における深部生成モデル(DGM)の評価指標のレビューと実践的指針として,その2つを考察する。
まず,機械学習理論を基礎とした深層生成モデルに対する古典的評価指標について概説する。
次に、深い生成モデルを評価するために使用できる設計固有のメトリクスのセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:33:26 GMT)
Benchmarking the Sim-to-Real Gap in Cloth Manipulation [10.5] 布の操作におけるシム・トゥ・リアルギャップを評価するためのベンチマークデータセットを提案する。
このデータセットを用いて、一般的な4つの変形可能なオブジェクトシミュレータの現実的ギャップ、計算時間、シミュレーション安定性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:36:01 GMT)
LMSanitator: Defending Prompt-Tuning Against Task-Agnostic Backdoors [10.1] LMSanitatorは、Transformerモデル上でタスク非依存のバックドアを検出し、削除するための新しいアプローチである。
LMSanitatorは960モデルで92.8%のバックドア検出精度を達成し、ほとんどのシナリオで攻撃成功率を1%以下に下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:07:37 GMT)
classical shadow tomography with mutually unbiased bases [10.1] 2n+1$の相互非バイアスベース(MUB)への射影は、トモグラフィーの最小かつ最適の測定として広く認められている。
MUBを用いた古典的シャドウトモグラフィーの理論的枠組みを確立することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 19:15:06 GMT)
QDP: Learning to Sequentially Optimise Quasi-Static and Dynamic
Manipulation Primitives for Robotic Cloth Manipulation [9.5] Quasi-Dynamic isable (QDP) 法は運動速度などのパラメータを最適化する。
逐次強化学習(Sequential Reinforcement Learning)の枠組みを利用して、プリミティブを構成するパラメータを分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:19:00 GMT)
Computational analyses of linguistic features with schizophrenic and
autistic traits along with formal thought disorders [9.0] 形式的思考障害(英: Formal Thought Disorder、FTD)は、言語や思考に影響を与える認知の症状のグループである。
FTDは自閉症スペクトラム障害 (ASD) や統合失調症 (Scizotypal Personality disorder,SPD) などの疾患で見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 05:05:11 GMT)
ARM: Refining Multivariate Forecasting with Adaptive Temporal-Contextual
Learning [8.7] ARMは多変量時間文脈適応学習法である。
個々の時系列パターンを処理し、シリーズ間の依存関係を正しく学習する。
ARMは計算コストを大幅に増加させることなく、複数のベンチマークで優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:37:38 GMT)
DPMLBench: Holistic Evaluation of Differentially Private Machine
Learning [8.6] 近年,DP-SGDに基づくアルゴリズムの改良が提案されている。
さらに重要なのは、これらのDPMLアルゴリズムの改善を実用性、防御能力、一般化可能性で比較する包括的な研究が欠如していることだ。
このギャップを,画像分類タスクにおけるメンバーシップ推論攻撃(MIA)に対する実用性と防御能力に関する改良DPMLアルゴリズムの総合的な測定によって埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:23:47 GMT)
Clustered FedStack: Intermediate Global Models with Bayesian Information
Criterion [8.5] 本稿では,Stacked Federated Learning(FedStack)フレームワークに基づいた,新しいClustered FedStackフレームワークを提案する。
ローカルクライアントはモデル予測と出力層重み付けをサーバに送信し、堅牢なグローバルモデルを構築します。
このグローバルモデルは、クラスタリングメカニズムを使用して出力層重みに基づいて、ローカルクライアントをクラスタ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 23:44:24 GMT)
A Blockchain-empowered Multi-Aggregator Federated Learning Architecture
in Edge Computing with Deep Reinforcement Learning Optimization [8.1] フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、機械学習アーキテクチャの追求の結果として登場した。
ネットワークインフラの進歩により、FLはエッジコンピューティングにシームレスに統合された。
ブロックチェーン技術はセキュリティを強化することを約束するが、リソース制約のあるエッジデバイスへの実践的なデプロイは依然として課題だ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 20:47:30 GMT)
Perception Reinforcement Using Auxiliary Learning Feature Fusion: A
Modified Yolov8 for Head Detection [8.1] ターゲット認識による頭部検出性能を向上させる改良型Yolov8を提案する。
補助タスクとして、LSTMと畳み込みブロックからなる補助学習特徴融合(ALFF)モジュールを用いる。
さらに, 配電損失にノイズを導入し, モデルフィッティングを容易にし, 検出精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:52:35 GMT)
Extragradient-Type Methods with $\mathcal{O} (1/k)$ Last-Iterate
Convergence Rates for Co-Hypomonotone Inclusions [8.0] 我々は、コヒポモノトン包摂の解を近似するために、よく知られた過次法(英語版)の2つの「ネステロフ加速」変種を開発した。
我々の結果は、ルートフィリング問題に対する最近のハルパーン型手法の代替と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 14:57:10 GMT)
MAC: ModAlity Calibration for Object Detection [7.9] MAC(ModAlity)は、RGBモダリティで開発されたオブジェクト検出モデルに対して、ターゲットモダリティ入力を校正する効率的なパイプラインである。
ソースモダリティモデルとペア化されたターゲットから合成された事前知識を活用して、ターゲットモダリティモデルは、100%手動アノテーションを必要とするベースラインモデルよりも、同等またはより良いメトリクスに到達します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 00:58:32 GMT)
Unified High-binding Watermark for Unconditional Image Generation Models [7.4] 攻撃者はターゲットモデルの出力画像を盗み、トレーニングデータの一部として使用して、プライベート代理UIGモデルをトレーニングすることができる。
高結合効果を有する2段階統一透かし検証機構を提案する。
実験では、ほぼゼロの偽陽性率で検証作業を完了できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 03:26:21 GMT)
NF-ULA: Langevin Monte Carlo with Normalizing Flow Prior for Imaging
Inverse Problems [7.4] 我々は,NF-ULA (Normalizing Flow-based Unadjusted Langevin algorithm) を導入する。
NF-ULAは、深刻な逆問題に対して競合する手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 16:46:08 GMT)
Sentinel: An Aggregation Function to Secure Decentralized Federated
Learning [7.2] 本研究は,分散型フェデレートラーニング(DFL)における毒殺対策戦略であるSentinelを紹介する。
センチネルは多様なデータセットと様々な毒殺攻撃タイプと脅威レベルで評価され、標的外および標的の毒殺攻撃に対する最先端のパフォーマンスが改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:27:01 GMT)
DepNeCTI: Dependency-based Nested Compound Type Identification for
Sanskrit [7.0] 本研究はネスト化合物型同定(NeCTI)の新たな課題を紹介する。
マルチコンポーネント化合物のネストしたスパンを特定し、それら間の暗黙的な意味関係をデコードすることを目的としている。
我々の知る限りでは、これはこの課題を提案する語彙意味論の分野における最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:11:53 GMT)
On the Feasibility of Cross-Language Detection of Malicious Packages in
npm and PyPI [6.9] 悪意のあるユーザは悪意のあるコードを含むオープンソースパッケージを公開することでマルウェアを拡散し始めた。
最近の研究は、npmエコシステム内の悪意あるパッケージを検出するために機械学習技術を適用している。
言語に依存しない一連の特徴と,npm と PyPI の悪意あるパッケージを検出可能なモデルのトレーニングを含む,新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 12:32:51 GMT)
ARTree: A Deep Autoregressive Model for Phylogenetic Inference [6.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく系統推定のための深層自己回帰モデルを提案する。
本研究では,本手法の有効性と効率を,実データツリーのトポロジー密度推定と変分系統推定問題のベンチマークで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 10:26:03 GMT)
Context-aware Session-based Recommendation with Graph Neural Networks [6.8] グラフニューラルネットワークを用いた新しいコンテキスト認識セッションベースレコメンデーションモデルであるCARESを提案する。
まず,マルチリレーショナル・クロスセッショングラフを構築し,アイテム内およびクロスセッション・アイテムレベルのコンテキストに応じてアイテムを接続する。
ユーザの興味の変動をエンコードするために、パーソナライズされたアイテム表現を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 14:29:52 GMT)
Transcending Domains through Text-to-Image Diffusion: A Source-Free
Approach to Domain Adaptation [6.6] ドメイン適応(ドメイン適応、Domain Adaptation、DA)は、アノテートデータが不十分なターゲットドメインにおけるモデルの性能を高める方法である。
本研究では,対象領域のサンプルに基づいてトレーニングしたテキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いて,ソースデータを生成する新しいSFDAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:16:41 GMT)
Foundation Ark: Accruing and Reusing Knowledge for Superior and Robust
Performance [6.6] Arkは、さまざまなデータセットで異種の専門家アノテーションから知識を収集、再利用するフレームワークである。
335,484 と 704,363 の CXR で 2 台の Ark モデルを訓練した。
Ark は SOTA の完全/自己管理ベースラインと Google 独自の CXR-FM よりも優れ、堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:31:44 GMT)
Neural Attention Memory [6.3] 本稿では,ニューラルネットワーク,すなわちニューラルアテンションメモリ(NAM)のメモリアーキテクチャとして再発明することで,アテンションメカニズムの新たな視点を提案する。
NAM は可読性と可読性の両方を持つメモリ構造であり、微分可能な線形代数演算によって記述可能である。
NAMの3つのユースケースとして、メモリ拡張ニューラルネットワーク(MANN)、少数ショット学習、効率的な長距離注意(long-range attention)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:36:47 GMT)
Recovery of phase constant from two-photon interference pattern by phase
retrieval algorithm [6.1] 本研究は,位相回復アルゴリズムの新たな適用方向を見出した。
2光子干渉を用いた高次分散測定のためのアルゴリズムツールを提供する。
より高分解能で位相感度の量子トモグラフィーの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:50:37 GMT)
Multimodal Federated Learning in Healthcare: a review [6.0] フェデレートラーニング(FL)は、データを統合する必要のない分散メカニズムを提供する。
本稿では,医療分野におけるマルチモーダル・フェデレート・ラーニング(MMFL)の現状について概説する。
最先端のAI技術と、医療アプリケーションにおける患者のデータプライバシの必要性のギャップを埋めることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 19:43:06 GMT)
UCM-Net: A Lightweight and Efficient Solution for Skin Lesion
Segmentation using MLP and CNN [5.4] コンピュータ支援診断における重要なステップは、画像の皮膚病変を正確に分類することである。
深層学習モデルは皮膚病変のセグメンテーションに応用されているが、高いパラメータ数と計算要求がある。
MLP(Multi-Layer Perceptions)と畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks, CNN)を統合した,新しい,効率的で軽量なソリューションであるUCM-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 00:32:11 GMT)
Towards Unified AI Drug Discovery with Multiple Knowledge Modalities [5.2] 我々は,統合型,エンドツーエンド,マルチモーダルなディープラーニングフレームワークであるKEDDを提案する。
膨大なAI薬物発見タスクに対して、構造化知識と非構造化知識の両方を最適に組み込む。
我々のフレームワークは分子の深い理解を実現し、最先端の手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 05:49:33 GMT)
MS23D: A 3D Object Detection Method Using Multi-Scale Semantic Feature
Points to Construct 3D Feature Layer [5.2] 本稿では,MS$2$3Dという2段階の3D検出フレームワークを提案する。
MS$2$3Dで、マルチスケールな意味的特徴点を用いた3D特徴層を構築するための新しいアプローチが導入された。
また,3次元特徴層における特徴点と物体の遠心点とのオフセットを予測し,特徴点を物体の中心に近い位置に置くことを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 03:15:08 GMT)
Single-ancilla ground state preparation via Lindbladians [4.9] 我々は、早期耐故障状態における基底状態の準備のための量子アルゴリズムを設計する。
モンテカルロ型量子アルゴリズムとして、ターゲット状態が定常なリンドブラディアンを特徴とする。
我々のアルゴリズムは、初期状態が基底状態と重複しない場合でも基底状態を作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:48:48 GMT)
PS-AAS: Portfolio Selection for Automated Algorithm Selection in
Black-Box Optimization [4.8] 自動アルゴリズム選択のパフォーマンスは、選択するアルゴリズムのポートフォリオに依存する。
実際には、おそらくポートフォリオのアルゴリズムを選択する最も一般的な方法は、いくつかの参照タスクにおいてうまく機能するアルゴリズムを欲しがる選択である。
提案手法は,アルゴリズムの振る舞いのメタ表現を作成し,そのメタ表現の類似性に基づいて,アルゴリズムの集合からグラフを構築し,グラフアルゴリズムを適用して,多様な,代表的,非冗長なアルゴリズムの最終的なポートフォリオを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 12:13:41 GMT)
Improved Contextual Recognition In Automatic Speech Recognition Systems
By Semantic Lattice Rescoring [4.8] 本稿では,意味的格子処理によるASRシステム内における文脈認識の高度化のための新しい手法を提案する。
提案手法は,隠れマルコフモデルとガウス混合モデル(HMM-GMM)とディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを用いて,精度を向上する。
本稿では,実験分析によるLibriSpeechデータセット上でのフレームワークの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 23:16:05 GMT)
Latent Graphs for Semi-Supervised Learning on Biomedical Tabular Data [4.5] 本研究では,本研究において,本質的なデータ関係を捉える潜在グラフを推定する手法を提案する。
グラフに基づく表現を活用することにより,グラフ全体の情報のシームレスな伝播を容易にする。
本研究は,頑健な潜伏グラフを構築するための実践的な方法として,インスタンス間関係発見の重要性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:11:27 GMT)
Ensemble learning for blending gridded satellite and gauge-measured
precipitation data [4.2] 本研究では,衛星降雨物の精度を向上させるため,11種類の新しいアンサンブル学習者を提案する。
PERSIANNとIMERGのグリッド化されたデータセットから月次データにアンサンブル学習者を適用する。
また,グローバル・ヒストリカル・クリマトロジー・ネットワークの月次データベースからの降水量測定データを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:15:07 GMT)
Unscrambling quantum information with Clifford decoders [3.8] 量子情報スクランブル(quantum information scrambling)は、局所的な相関関係を破壊し、システム全体に情報を広める統一プロセスである。
本研究では,ローカルサブシステムの外部情報を監視することにより,未知のスクランブラから効率的に情報を復号することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 12:58:42 GMT)
Poison Dart Frog: A Clean-Label Attack with Low Poisoning Rate and High
Attack Success Rate in the Absence of Training Data [3.7] バックドアアタックのための新しいクリーンラベル手法「Poison Dart Frog」を提案する。
Poison Dart Frogはトレーニングデータへのアクセスを必要としない。
LC、HTBA、BadNets、Blendに比べて高いアタック成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 13:30:41 GMT)
A Non-Invasive Interpretable NAFLD Diagnostic Method Combining TCM
Tongue Features [3.4] 非アルコール性脂肪肝疾患(非アルコール性脂肪肝疾患、NAFLD)は、肝脂肪症を特徴とする臨床病理学的症候群である。
提案手法は,非侵襲的データのみを用いて77.22%の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:55:51 GMT)
JSMoCo: Joint Coil Sensitivity and Motion Correction in Parallel MRI
with a Self-Calibrating Score-Based Diffusion Model [3.3] アンダーサンプルMRI再構成のための動きパラメータとコイル感度マップを共同で推定する。
本手法は, 動きの影響を受けない, 疎サンプリングされたk空間データから, 高品質MRI画像の再構成を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:11:25 GMT)
TS-ENAS:Two-Stage Evolution for Cell-based Network Architecture Search [3.3] セルベースネットワークアーキテクチャサーチ(TS-ENAS)のための2段階進化法を提案する。
提案アルゴリズムでは,新たなセルベース検索空間と2段階符号化方式を設計し,セルとニューラルネットワーク構造を表現する。
実験により、TS-ENASは、比較性能でニューラルネットワークアーキテクチャをより効果的に見つけることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 08:02:01 GMT)
Penetrative AI: Making LLMs Comprehend the Physical World [2.9] 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な機能を示しています。
本稿は,IoTセンサとアクチュエータを用いて,LLMを物理的世界と相互作用し,推論するために拡張する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:48:15 GMT)
Swin-Tempo: Temporal-Aware Lung Nodule Detection in CT Scans as Video
Sequences Using Swin Transformer-Enhanced UNet [2.8] 本稿では、畳み込みニューラルネットワークと視覚変換器の長所を利用する革新的なモデルを提案する。
ビデオ中の物体検出にインスパイアされた各3次元CT画像をビデオとして扱い、個々のスライスをフレームとして、肺結節をオブジェクトとして扱い、時系列アプリケーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 05:57:03 GMT)
CarExpert: Leveraging Large Language Models for In-Car Conversational
Question Answering [2.7] 本稿では,車内検索による対話型質問応答システムであるCarExpertを提案する。
具体的には、CarExpertはLLMを使用して入力を制御し、抽出および生成的な応答コンポーネントにドメイン固有のドキュメントを提供する。
総合的な経験的評価では、CarExpertは、自然、安全、および自動車固有の回答を生成する上で、最先端のLLMよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 08:46:24 GMT)
Risk-Aware and Explainable Framework for Ensuring Guaranteed Coverage in Evolving Hardware Trojan Detection [2.6] 高リスクで敏感なドメインでは、小さな誤分類さえ受け入れることができない。
本稿では,新たに提案した共形生成対向ネットワークを用いて,ハードウェアトロイの木馬を生成する。
提案手法は、合成および実チップレベルのベンチマークの両方で検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 03:30:21 GMT)
Exploring the Design Space of Diffusion Autoencoders for Face Morphing [2.5] Diffusion Autoencodersによって作成された顔形態は最近のイノベーションであり、そのようなアプローチの設計空間は十分に研究されていない。
設計空間の3つの軸,すなわち,1)サンプリングアルゴリズム,2)逆DDIMソルバ,3)少量の付加雑音による部分サンプリングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:11:01 GMT)
Real-Time Traffic Sign Detection: A Case Study in a Santa Clara Suburban
Neighborhood [2.4] プロジェクトの主な目的は、さまざまなトラフィックサインイメージのデータセット上でYOLOv5モデルをトレーニングし、適切なハードウェアプラットフォームにモデルをデプロイすることである。
本システムの性能は,交通信号の検出精度,リアルタイム処理速度,全体的な信頼性に基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:52:28 GMT)
A Semiparametric Instrumented Difference-in-Differences Approach to
Policy Learning [2.2] 本稿では,最適な治療方針を学習するための汎用機器差分差分法(DiD)アプローチを提案する。
具体的には、並列傾向仮定が成立しない場合、二進楽器変数(IV)を用いて識別結果を確立する。
また、ウォルド推定器、新しい逆確率推定器、半効率的で乗算的な頑健な推定器のクラスを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:38:32 GMT)
Designing a Security System Administration Course for Cybersecurity with a Companion Project [2.2] オクラホマ大学にサイバーセキュリティプログラムが建設されている。
Secure System Administrationは、中核的なコースとして、システム管理に必要な知識とスキルセットに焦点を当てている。
学生のハンズオン体験を充実させるため,PowerGraderという共同コースワークプロジェクトも開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 02:55:31 GMT)
Comparison of multi-mode Hong-Ou-Mandel interference and multi-slit
interference [1.8] 多モード周波数絡み状態のHong-Ou-Mandel(HOM)干渉は量子力学において重要な役割を果たす。
本稿では,Multi-mode-HOM干渉(MM-HOMI)の理論とシミュレーションを行い,それをMulti-Slit干渉(MSI)と比較する。
潜在的な応用として,MM-HOMIにおける最大フィッシャー情報の平方根は,モード数とともに線形に増加することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:01:17 GMT)
Adaptive maximization of social welfare [1.7] 我々は、社会福祉を最大化するための政策を繰り返し選択する問題を考える。
我々は, Exp3アルゴリズムの変形に対して, 後悔に対する低い境界と, 一致する逆上界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 15:09:56 GMT)
Community Detection in the Hypergraph SBM: Exact Recovery Given the
Similarity Matrix [1.7] 我々は$similarity$matrix$W$で動作するアルゴリズムの性能を調査し、$W_ij$は$i$と$j$の両方を含むハイパーエッジの数を報告する。
ほぼ線形な実行時間を持つ単純かつ高効率なスペクトルアルゴリズムを設計し,min-bisectionしきい値を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 18:07:48 GMT)
Beyond Known Reality: Exploiting Counterfactual Explanations for Medical
Research [1.7] 本研究は, 医療研究における「もし」シナリオの適用可能性を探るために, 反事実的説明を用いている。
本研究の目的は, 小児後頭葉腫瘍の診断に使用されるMRI像の理解を深めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:16:49 GMT)
Why do autoencoders work? [1.6] ディープニューラルネットワークオートエンコーダは、モデルリダクションに日常的に使用される。
このテクニックが"動作する"ことが分かり、この効果を説明する方法があるかどうかを問うことになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 22:07:43 GMT)
PV-SSD: A Multi-Modal Point Cloud Feature Fusion Method for Projection
Features and Variable Receptive Field Voxel Features [1.6] 非常にスパースな3Dデータからのリアルタイム推論は、非常に難しい課題だ。
この問題に対処するため、典型的なアプローチのクラスは、点雲のキャストを正規のデータ表現に変換する。
本稿では,射影特徴と可変受容野ボクセル特徴に対するマルチモーダル点雲特徴融合法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 02:56:22 GMT)
A Framework for Empowering Reinforcement Learning Agents with Causal
Analysis: Enhancing Automated Cryptocurrency Trading [1.6] 本研究の目的は,5つの暗号通貨を対象とした強化学習に基づく自動取引システムを開発することである。
本稿では,意思決定支援システムとしてのフレームワークCausalReinforceNetを紹介する。
我々はCausalReinforceNetフレームワークを用いて,それぞれ異なる強化学習アルゴリズムに基づいて2つのエージェントを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 01:08:52 GMT)
Legend at ArAIEval Shared Task: Persuasion Technique Detection using a
Language-Agnostic Text Representation Model [1.4] 本稿では,アラビアNLP 2023において,アラビアAIタスク評価チャレンジ(ArAIEval)への最高の成果を公表する。
タスク1は、ツイートやニュース記事からの抜粋における説得テクニックを特定することに焦点を当てました。
アラビア文字の説得法は,言語に依存しないテキスト表現モデルであるXLM-RoBERTaを用いて訓練ループを用いて検出された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 20:27:04 GMT)
A study of the impact of generative AI-based data augmentation on
software metadata classification [1.1] 我々は、コメントとその対応するコードについて、ニューラルネットワークによる文脈表現を用いて機械学習モデルをトレーニングし、コード・コメンデーション・ペアの有用性を予測する。
公式評価では, ベースラインからF1スコアが4%増加し, 生成データの品質が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 10:47:10 GMT)
IAC: A Framework for Enabling Patient Agency in the Use of AI-Enabled
Healthcare [1.1] IAC(Informing, Assessment, and Consent)は、医療環境におけるAI対応デジタル技術の導入に対する患者の反応を評価するためのフレームワークである。
このフレームワークは、医療実践者が医療におけるAIの使用について患者に通知する方法を導く3つの基本原則で構成されている。
本稿では, この枠組みを構成する原則を, 実践者と患者の関係を改善するガイドラインに翻訳し, 同時に, 医療におけるAIの利用に関する患者機関に翻訳することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 13:10:23 GMT)
Applications of machine Learning to improve the efficiency and range of
microbial biosynthesis: a review of state-of-art techniques [1.1] 本稿では, 生合成に使用される異なる機械学習プログラムについて概説する。
課題や研究の方向性も強調し、成長する分野におけるさらなる研究と開発を推し進める役割を果たしている。
本論文は, 研究を行う研究者, 産業専門家のプロセス改善, 生合成における機械学習の概念の理解を目指す学生のリファレンスとして機能することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 23:27:42 GMT)
The Inventory is Dark and Full of Misinformation: Understanding the
Abuse of Ad Inventory Pooling in the Ad-Tech Supply Chain [1.1] 広告技術により、パブリッシャーは複雑なサプライチェーンを通じて何百万もの需要パートナーに広告インベントリを販売できる。
われわれは、広告技術サイトがいかに透明性基準を覆し、広告在庫を無関係のサイトにまとめてブランドの安全を回避しているかを初めて調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 05:53:02 GMT)
Science and engineering for what? A large-scale analysis of students'
projects in science fairs [1.0] 我々は過去20年間でブラジルの全国科学フェアで提示された5000以上のプロジェクトのデータを分析した。
分析の結果,時間,地域,学校設定など,幅広いトピックが探索されていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 02:31:04 GMT)
Neural network scoring for efficient computing [0.9] ニューラルネットワークの推論において測定された精度と消費電力のトレードオフを特徴付ける合成スコアを提案する。
私たちの知る限りでは、ハードウェアアーキテクチャ上のニューラルアーキテクチャに対する最初の適合テストです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 10:29:52 GMT)
Learning Unified Representations for Multi-Resolution Face Recognition [0.7] Branch-to-Trunk Network (BTNet) はマルチ解像度顔認識のための表現学習手法である。
本実験は,マルチレゾリューション・アイデンティティマッチングと特徴集約の両面において,顔認識ベンチマークにおいて高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 11:26:43 GMT)
Learning In-between Imagery Dynamics via Physical Latent Spaces [0.7] 本稿では,連続した時間ステップで観察される2つの画像間の基礎となるダイナミクスを学習するためのフレームワークを提案する。
偏微分方程式(PDE)で表される物理モデルに従う潜在変数を組み込むことにより,本手法は学習モデルの解釈可能性を保証する。
地質画像データを用いた数値実験により,学習フレームワークの堅牢性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 05:14:51 GMT)
Dimma: Semi-supervised Low Light Image Enhancement with Adaptive Dimming [0.7] 自然色を維持しながら低照度画像を強調することは、カメラ処理のバリエーションによって難しい問題である。
そこで我々はDimmaを提案する。Dimmaは、画像対の小さなセットを利用して、任意のカメラと整合する半教師付きアプローチである。
そこで我々は,照明の違いに基づいて,シーンの歪み色を生成する畳み込み混合密度ネットワークを導入することで実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:59:46 GMT)
Federated Battery Diagnosis and Prognosis [0.6] バッテリー診断,予後,健康管理モデルは,エネルギー・移動分野における電池システムの統合において重要な役割を担っている。
しかしながら、これらのモデルの大規模展開は、データオーナシップ、プライバシ、通信、処理を中心とした数多くの課題によって妨げられています。
本稿では,バッテリ標準電圧利用データ処理をプライバシ保護方式で分散するフェデレーションバッテリ予後モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:46:50 GMT)
TPMCF: Temporal QoS Prediction using Multi-Source Collaborative Features [0.5] 時間的予測は、時間とともに適切なサービスを特定するために不可欠である。
近年の手法は, 様々な制約により, 所望の精度が得られなかった。
本稿では,マルチソース協調機能を用いた時間予測のためのスケーラブルな戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 16:40:27 GMT)
Can CNNs Accurately Classify Human Emotions? A Deep-Learning Facial
Expression Recognition Study [0.4] 本研究では,人間の表情を認識・分類するCNNモデルの能力について検討する。
我々は、入力データの各感情クラスを分類する際に、モデルが偶然(33.3%)より優れていると仮定した。
本研究の結果は、モデルが1万枚以上の画像(データ)に対して75%精度を持つため、仮説を支持した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 02:44:44 GMT)
Generative Adversarial Training for Text-to-Speech Synthesis Based on
Raw Phonetic Input and Explicit Prosody Modelling [0.4] 生成的対角学習を用いたエンドツーエンド音声合成システムについて述べる。
音素・音素変換のためのVocoderを明示的な音韻・ピッチ・持続時間モデルを用いて訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 18:15:51 GMT)
Graph Neural Network approaches for single-cell data: A recent overview [0.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、遺伝子と細胞間の深いつながりを明らかにすることで、生医学と病気の理解を再構築している。
近年,シングルセルデータに適したGNN手法が注目されている。
このレビューは、GNNがシングルセル分析の中心となる未来を予測している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 11:09:17 GMT)
An End-to-End System for Reproducibility Assessment of Source Code
Repositories via Their Readmes [0.1] 本稿では,ソースコードリポジトリのReadmeファイルで動作するエンドツーエンドシステムを提案する。
システムは、セクションスコアを組み合わせるカスタム機能に基づいてスコアを生成する。
Readmeファイルのセクションにスコアを直接関連付けることができるので、説明可能性に関する利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 18:01:11 GMT)
Zero Trust Real-Time Lightweight Access Control Protocol for Mobile Cloud-Based IoT Sensors [0.0] Zero Trust Architectureは、従来の信頼モデルに挑戦することによって、IoTセキュリティを強化する。
本稿では,クラウド中心の動的IoTセンサネットワークを対象とした,新しいゼロトラストリアルタイムアクセス制御プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 21:53:19 GMT)
Unjustified Sample Sizes and Generalizations in Explainable AI Research:
Principles for More Inclusive User Studies [0.0] XAI研究者がどの程度のサンプルサイズを反映し、正当化しているかは不明だ。
ほとんどの研究では、サンプルサイズについて合理的な説明は得られなかった。
定量的研究においてより広範な結論がより大きなサンプルと相関していたという証拠は存在しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 19:20:20 GMT)
Understanding & Generalizing Unique Decompositions of Generators of
Dynamical Semigroups [0.0] 量子力学的半群のすべての生成元は、両方のトレースが消滅すると仮定して、一意に閉部分と散逸部分に分解されることを示す。
上記の分解は、B$重み付き内積に関するものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:09:56 GMT)
Towards Intelligent Network Management: Leveraging AI for Network
Service Detection [0.0] 本研究では,高度なネットワークトラフィック分類システムを構築するために機械学習手法を活用することに焦点を当てた。
我々は,様々なネットワークサービスタイプをリアルタイムに識別する,新しいデータ駆動型アプローチを提案する。
本システムは,ネットワークサービスを識別する際,顕著な精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 16:06:11 GMT)
Time-based Mapping of Space Using Visual Motion Invariants [0.0] 本稿では、静止環境が不変である3次元点の表現をもたらす視覚的動きに基づく不変性に焦点を当てる。
得られた光フローに基づく不変量を「時間クリアランス」、よく知られた「時間対接触」と呼ぶ。
本稿では,3Dオブジェクトに対して移動しているカメラのシミュレーション,直線移動しているカメラによって撮影された投影された画像のスナップショット,時間とともに新しい領域で変化しているように見える物体について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:55:49 GMT)
Thermality of horizon through near horizon instability: a path integral
approach [0.0] 電荷を持たない粒子の近傍の地平線ハミルトニアンは、静止したブラックホールと同様に、その特定の運動に対して、事実上$sim XP$である。
経路積分法により、ハミルトニアンのシュロディンガー版に対応する実効経路を計算する。
どちらの方法でも、ホーキング温度の正しい表現を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 05:16:37 GMT)
The physics and metaphysics of the conceptuality interpretation of
quantum mechanics [0.0] 量子論を理解することの難しさは、それを間違った概念的スキームに押し付けるのに失敗した試みである、と論じられている。
多くの思想家は、我々の物理的世界が不変の権力と効力の1つであるという事実に降伏しなければならないと示唆している。
しかし、もしポテンシャルが変化の過程にアクセントを置き、実際の性質と潜在的な性質の断続的な変化の原因となるとすれば、これらの変化がどんなものなのかは分からない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 10:00:49 GMT)
Synthesizing Missing MRI Sequences from Available Modalities using
Generative Adversarial Networks in BraTS Dataset [0.0] グリオ芽腫は、非常に攻撃的で致命的な脳腫瘍である。
4つの構造体(T1, T1Gd, T2, T2-FLAIR)のMRIシーケンスが常に利用できるとは限らない。
GAN(Generative Adversarial Networks)は、欠落したMRIシーケンスを合成するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 19:26:49 GMT)
Survey on Security Attacks in Connected and Autonomous Vehicular Systems [0.0] 本研究は,CAV環境におけるサイバーセキュリティの現状について概説する。
CAVのコンテキストにおけるサイバーセキュリティの脅威と弱点を、車両ネットワークに対する攻撃、インターネットに対する大規模な攻撃、その他の3つのグループに分類する。
CAVを確保するための最も最新の防衛戦術を詳述し、その効果を分析している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 06:37:05 GMT)
Software Metadata Classification based on Generative Artificial
Intelligence [0.0] 本稿では、生成人工知能(AI)を用いたバイナリコードコメント品質分類モデルの性能向上のための新しいアプローチを提案する。
OpenAI APIを活用することで、新たに生成した1239のコード補完ペアからなるデータセットを、“Useful”あるいは“Not Useful”とラベル付けした。
その結果,ソフトウェア開発分野や品質保証分野の幅広い文脈における適用性を示すとともに,本手法の有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:38:16 GMT)
Shortcut-to-adiabaticity for coupled harmonic oscillators [0.0] 断熱法へのショートカットは、断熱力学の望ましい状態を得るが、短い時間スケールで得ることができる。
この手法を2結合ボソニックモードに適用する問題に対処する。
シンプレクティック変換を用いることで、モードを分離し、有限時間で遷移のない力学を通してシステムを駆動する駆動ハミルトニアンを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 12:58:59 GMT)
RoadScan: A Novel and Robust Transfer Learning Framework for Autonomous
Pothole Detection in Roads [0.0] 本研究では,ディープラーニングと画像処理技術を用いた新しいポットホール検出手法を提案する。
このシステムは、道路利用者に重大なリスクをもたらす道路上の穴の致命的な問題に対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 07:02:05 GMT)
Reliability Quantification of Deep Reinforcement Learning-based Control [0.0] 本研究ではDRL制御の信頼性を定量化する手法を提案する。
信頼性は、参照と評価の2つのニューラルネットワークを使用して定量化される。
提案手法は、状態に応じて訓練されたモデルを切り替える問題に対して適用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 01:34:30 GMT)
Optically controlled single-valley exciton doublet states with tunable
internal spin structures and spin magnetization generation [0.0] 我々は、単一の谷から来る新しい種類の光制御可能な2重縮退エキシトン状態を導入する。
我々の発見は、量子自由度を制御する新しい経路を開き、スピントロニクスと量子情報科学の応用の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 22:30:44 GMT)
On superqubits [0.0] スーパーブラ/スーパーケット形式を詳細に用いたスーパーヒルベルト空間における状態の研究を行う。
奇異なパリティを担ぐ新しい種類の超量子ビットを導入する。
多重超ビット状態の研究を行い、分離可能な状態を区別する超並列性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 18:04:50 GMT)
Noninvertibility and non-Markovianity of quantum dynamical maps [0.0] 非可逆パウリ写像の混合による(非)マルコフ的可逆写像の生成について検討する。
我々は、よく定義された半群極限の存在に繋がるマップのパラメータ化されたファミリーの基準の同定という、関連する潜在的に有用な問題を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:58:29 GMT)
Neuronal Auditory Machine Intelligence (NEURO-AMI) In Perspective [0.0] ニューラル・オーディトリー・マシン・インテリジェンス(Neuro-AMI)と競合するバイオインスパイアされた連続学習型ニューラル・ニューラル・ニューラル・ニューラル・インテリジェンス(Neuro-AMI)の概要を述べる。
本稿では,ニューラル・オーディトリー・マシン・インテリジェンス(Neuro-AMI)と競合するバイオインスパイアされた連続学習型ニューラル・ラーニング・ツールについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 13:17:58 GMT)
Multimodal Analysis Of Google Bard And GPT-Vision: Experiments In Visual
Reasoning [0.0] 我々は、Google BardとGPT-Visionを、"Visual situational Reasoning"や"Next Scene Prediction"といったカテゴリにまたがる64の視覚タスクに適用する。
本研究の結果は,視覚言語モデルの限界を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 19:53:39 GMT)
Multi-Label Classification of Thoracic Diseases using Dense
Convolutional Network on Chest Radiographs [0.0] 本稿では,高密度畳み込みニューラルネットワーク(DenseNet)とモデル解釈可能性を用いた胸部X線診断モデルを提案する。
我々は前頭前頭X線を用いてモデルを訓練し、受信機動作特性曲線(AUC)の下の領域を含む様々な定量的指標を用いてその性能を評価した。
提案モデルでは,NoduleのAUCスコアは0.655,精度0.66のAUCスコアは0.826で,AUCスコアは0.896,Noduleは0.655であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:52:56 GMT)
Moral consensus and divergence in partisan language use [0.0] 政治的議論では分極化が著しく増加し、党派分裂の拡大に寄与した。
我々はRedditコミュニティやニュースメディアで大規模で現実的な言語の使用を分析し、パルチザン言語を分割した心理的次元を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 16:50:26 GMT)
Microscopic derivation of transition-state theory for complex quantum
systems [0.0] 我々は、一般的な構成-相互作用ハミルトン理論に基づく遷移状態理論の基本的な公式を導出する。
また、伝送係数をブライト・ウィグナー形式に減らし、共振トンネル状態による電子伝導でよく知られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 08:55:22 GMT)
Metacognitive threshold: a computational account [0.0] 本稿では,メタ認知しきい値の計算的説明方法を検討する。
本研究は,この閾値がメタ認知的訓練と覚醒によって影響される可能性のある認知メカニズムについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 01:07:19 GMT)
Med-HALT: Medical Domain Hallucination Test for Large Language Models [0.0] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)における幻覚による課題に焦点を当てた。
我々は,幻覚の評価と低減を目的とした新しいベンチマークとデータセット,Med-HALT (Medical Domain Hallucination Test) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:04:12 GMT)
MCRepair: Multi-Chunk Program Repair via Patch Optimization with Buggy
Block [0.0] 本稿では,マルチコード修復(MCRepair)と呼ばれる新しいAPR手法を提案する。
Defects4Jを使った実験で、MCRepairは、21のマルチチャンクバグを含む65のバグを修復した。さらに、8のマルチチャンクバグを含む18のユニークなバグを修正し、ベースラインよりも40%から250パーセントパフォーマンスを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:31:22 GMT)
ItsSQL: Intelligent Tutoring System for SQL [0.0] 我々は,講師の少ない努力で学習プロセスを指導する知的学習システム(ITS)を開発した。
本システムは,参照解の半自動/知的な成長プールに基づく個人フィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:11:40 GMT)
Investigating the quantum discord dynamics with a bipartite split of the
multiqubit system in the correlated photon-matter model [0.0] 本研究では、Tavis-Cummings-Hubbardモデルから修正した複素相関光子-マターモデルにおける量子不協和ダイナミクスについて検討する。
我々は、より複雑な量子系の研究の基盤として、量子相関の正則性を同定することに専念している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 20:27:16 GMT)
Improving Feedback from Automated Reviews of Student Spreadsheets [0.0] 我々は,学生のExcel投稿をレビューし,個別化されたフィードバックを自動で提供するインテリジェント・チューリング・システム(ITS)を開発した。
講師は1つの参照ソリューションのみを提供する必要があるが、学生の提出は自動的に分析される。
学生の学習レベルを考慮するために,段階的にエラーに関する情報を提供するITSのフィードバックレベルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 08:12:39 GMT)
Enhancing Binary Code Comment Quality Classification: Integrating
Generative AI for Improved Accuracy [0.0] 本報告では、生成コードとコメントペアを統合することにより、バイナリコードコメント品質分類モデルの強化に焦点を当てる。
データセットは、C言語で書かれた9048のコードとコメントで構成され、それぞれが"Useful"または"Not Useful"と注釈付けされている。
この取り組みの結果は、2つの分類モデルで構成されている。1つは元のデータセットを利用しており、もう1つは新しく生成されたコードコメントペアとラベルに拡張データセットを組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 18:19:06 GMT)
Detecting Moving Objects Using a Novel Optical-Flow-Based
Range-Independent Invariant [0.0] 本稿では,時間的瞬間や3次元の点の範囲,カメラの速度によらず,一貫した2次元不変画像を出力する光フロー変換を提案する。
新しい領域では、予め定義されたルックアップ画像の値から逸脱した3D点の投影を、静止した3D環境に対する移動として明確に識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 17:42:19 GMT)
Chatbot-supported Thesis Writing: An Autoethnographic Report [0.0] チャットGPTは、学士論文や学生研究論文など、学習者がテキストを生成する必要のあるフォーマットに適用される。
ChatGPTは、論文を書く上で有益なツールとして評価される。
しかし、決定的な論文を書くには、学習者の意味のある関与が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 09:09:26 GMT)
Bound states in the continuum induced via local symmetries in complex
structures [0.0] 連続体(BIC)における境界状態は、伝播波と離散周波数に対応する空間的局所波との間のスペクトル分離を仮定する従来の知恵を無視する。
理論的には、BICは異なる機構、すなわち、大域対称性を含まない複素系の一部に場濃度を強制する局所対称性に依存している。
複雑な波動系におけるBICを実現する代替手段は、高いQ$モードを必要とする非線形相互作用のセンシング、ラシング、強化といった応用に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 23:41:06 GMT)
Applying Bayesian Ridge Regression AI Modeling in Virus Severity
Prediction [0.0] 医療専門家に最先端ウイルス分析をもたらすAIモデルであるBayesian Ridge Regressionの長所と短所をレビューする。
モデルの精度評価は有望な結果を示し、改善の余地があった。
さらに、重症度指数は、患者のケアニーズを概観するための貴重なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 04:17:00 GMT)
An Exploration Into Web Session Security- A Systematic Literature Review [0.0] Webセッションに対する最も一般的な攻撃は、例えば、信頼されたWebブラウザアプリケーションで法的にセッションを作成しようとする、Webブラウザの正直なユーザに対する攻撃である。
我々は、既存のセキュリティソリューションをレビューすることで、特定のソリューションの有効性を判断する4つの異なる方法を評価した。
私たちが特定したガイドラインは、より構造化され包括的な方法でWebセキュリティを進める創造的なソリューションに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 16:22:07 GMT)
An Adversarial Example for Direct Logit Attribution: Memory Management
in gelu-4l [0.0] 4層トランスにおけるメモリ管理の具体的な証拠を提供する。
具体的には、モデルコンポーネントが前方通過時の受入部品の出力を一貫して除去するクリーンアップ動作を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 16:30:09 GMT)
A constraint on local definitions of quantum internal energy [0.0] オープン量子系に対する内部エネルギーの普遍的な定義は、その性質に制限を設けて考案されるかもしれない。
少なくとも二階微分に関係していることが示され、そうでなければ「ユニバース」の既知内部エネルギーの回復に失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 18:25:21 GMT)
A Generalized Extensive-Form Fictitious Play Algorithm [0.0] 両プレイヤー・ゼロサムゲームの平衡を求めるための単純な拡張形式アルゴリズムを提案する。
我々は,その性能を,類似の広義の虚偽プレイアルゴリズムと反実的後悔最小化アルゴリズムとを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 14 Oct 2023 20:18:49 GMT)