Identifying and Mitigating the Security Risks of Generative AI [179.2] 本稿では,GenAIによる双対ジレンマに関するGoogleのワークショップの成果を報告する。
GenAIはまた、攻撃者が新しい攻撃を生成し、既存の攻撃のベロシティと有効性を高めるためにも使用できる。
この話題について,コミュニティの短期的,長期的目標について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 05:05:12 GMT)
CAPro: Webly Supervised Learning with Cross-Modality Aligned Prototypes [93.7] クロスモダリティ・アライテッド・プロトタイプ(CAPro)は、視覚表現を正しい意味論で学習する統合コントラスト学習フレームワークである。
CAProは、新しい最先端のパフォーマンスを実現し、オープンセット認識に対する堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 07:20:22 GMT)
Adaptive Window Pruning for Efficient Local Motion Deblurring [81.4] 局所的な動きのぼかしは、露光中の移動物体と静止背景との混合により、実世界の写真で一般的に発生する。
既存の画像のデブロアリング手法は主にグローバルなデブロアリングに焦点を当てている。
本稿では,高解像度の局所的ぼやけた画像を適応的かつ効率的に復元することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:47:34 GMT)
Assessing the Reliability of Large Language Model Knowledge [78.4] 大規模言語モデル(LLM)は、知識探索タスクにおける高い性能のため、知識ベースとして扱われてきた。
LLMが実際に正しい答えを連続的に生成する能力をどのように評価するか。
LLMの信頼性を直接測定するための新しい指標であるMOdel kNowledge relIabiliTy score (MONITOR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:40:30 GMT)
Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena [76.2] 本研究では, LLM-as-a-judgeの使用状況と限界について検討し, 位置, 冗長性, 自己改善バイアスについて検討した。
次に、マルチターン質問セットであるMT-benchとクラウドソースのバトルプラットフォームであるArenaの2つのベンチマークを導入することで、LCMの判断と人間の嗜好の一致を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:42:51 GMT)
Large Language Model-Aware In-Context Learning for Code Generation [75.7] 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において印象的なコンテキスト内学習(ICL)能力を示している。
コード生成のためのLAIL (LLM-Aware In-context Learning) という新しい学習ベース選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:12:58 GMT)
A Survey on Deep Learning based Time Series Analysis with Frequency
Transformation [74.4] 周波数変換(FT)は、時系列解析における最先端の精度と効率を高めるために、ディープラーニングモデルにますます取り入れられている。
この新興分野における注目の高まりと研究の高まりにもかかわらず、現在、FTを用いたディープラーニングベースの時系列モデルの体系的レビューと詳細な分析が欠如している。
本稿では,FTを用いた深層学習に基づく時系列解析における最近の研究成果を体系的に研究し,要約する総合的なレビューを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 07:45:40 GMT)
Merging Experts into One: Improving Computational Efficiency of Mixture
of Experts [71.4] スパースミキチャー・オブ・エキスパート(MoE)は、パラメータの小さなサブセットをアクティベートすることでコストを削減することができる。
計算コストを大幅に高めることなく、より多くの専門家を追加するという利点を維持できるだろうか?
そこで我々は,textbftexttMerging Experts into One (MEO) という計算効率のよい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:28:42 GMT)
FiLM: Fill-in Language Models for Any-Order Generation [71.4] Fill-in Language Model (FiLM) は、特定の生成順序に固執することなく任意の位置で柔軟な生成を可能にする新しい言語モデリング手法である。
推論中、FiLMは欠落したフレーズ、文、段落をシームレスに挿入できる。
FiLMは、再構成されたテキストセグメントでトレーニングされた左から右への言語モデルに依存する既存のインフィル手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 19:37:39 GMT)
Implicit Bias of Gradient Descent for Logistic Regression at the Edge of
Stability [69.0] 機械学習の最適化において、勾配降下(GD)はしばしば安定性の端(EoS)で動く
本稿では,EoS系における線形分離可能なデータに対するロジスティック回帰のための定数段差GDの収束と暗黙バイアスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 17:53:26 GMT)
Diversifying the Mixture-of-Experts Representation for Language Models
with Orthogonal Optimizer [62.4] The Mixture of Experts (MoE)は、ディープラーニングにおいて非常に成功したテクニックとして登場した。
本研究では,MoEの専門家が多様性の専門化や欠如に失敗した同質表現問題に光を当てた。
我々は,エキスパートエンティティであるOMoEという,単純かつ高効率なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 07:20:28 GMT)
Demystifying Structural Disparity in Graph Neural Networks: Can One Size
Fit All? [61.4] ほとんどの実世界のホモフィルグラフとヘテロフィルグラフは、ホモフィルグラフとヘテロフィルグラフの両方の構造パターンの混合ノードから構成される。
ノード分類におけるグラフニューラルネットワーク (GNN) は, 一般にホモ親和性ノード上で良好に機能することを示す。
次に、GNNに対する厳密で非I.d PAC-Bayesian一般化を提案し、性能格差の理由を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 03:50:52 GMT)
Cue-CoT: Chain-of-thought Prompting for Responding to In-depth Dialogue
Questions with LLMs [59.7] 我々は、よりパーソナライズされ魅力的な応答を提供するために、新しい言語的キューに基づく思考の連鎖(textitCue-CoT)を提案する。
中国語と英語の6つのデータセットからなる詳細な対話質問を用いたベンチマークを構築した。
実験により,提案手法は,すべてのデータセットにおいて,テクステルパーフルネスとテクスチタアクセプタビリティの両方の観点から,標準的プロンプト法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:54:48 GMT)
Can GPT-4V(ision) Serve Medical Applications? Case Studies on GPT-4V for
Multimodal Medical Diagnosis [59.4] GPT-4VはOpenAIの最新のマルチモーダル診断モデルである。
評価対象は17の人体システムである。
GPT-4Vは、医用画像のモダリティと解剖学を区別する能力を示す。
疾患の診断と包括的報告作成において重大な課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 18:32:27 GMT)
UniTime: A Language-Empowered Unified Model for Cross-Domain Time Series
Forecasting [59.1] この研究はドメイン境界を超越する統一モデルパラダイムを提唱する。
効果的なクロスドメインモデルを学ぶことは、以下の課題を提示します。
効果的なドメイン間時系列学習のためのUniTimeを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:30:22 GMT)
Unsupervised Discovery of Interpretable Directions in h-space of
Pre-trained Diffusion Models [57.4] 本稿では,事前学習した拡散モデルのh空間における解釈可能な方向を特定するための,教師なしおよび学習に基づく最初の手法を提案する。
我々は,事前学習した拡散モデルにシフト制御モジュールを用い,サンプルを自分自身のシフトバージョンに操作し,次いで再構成器を用いて操作のタイプと強度を再現する。
無意味かつ破壊的な方向の発見を防止するため、シフトサンプルの忠実性を維持するために識別器を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 18:44:30 GMT)
SuperDialseg: A Large-scale Dataset for Supervised Dialogue Segmentation [55.8] 文書地上対話の助けを借りて,対話のセグメンテーションポイントを実現可能な定義を提供する。
我々は,9,478の対話を含むSuperDialsegと呼ばれる大規模教師付きデータセットをリリースする。
また、対話セグメンテーションタスクの5つのカテゴリにまたがる18のモデルを含むベンチマークも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 15:03:17 GMT)
AugUndo: Scaling Up Augmentations for Unsupervised Depth Completion [54.2] そこで本稿では,教師なし深度補完のために,従来不可能であった幾何拡張の幅広い範囲をアンロックする手法を提案する。
これは、出力深さの座標への幾何変換を逆転、あるいは「非」入力し、深度マップを元の参照フレームに戻すことで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 05:15:45 GMT)
Neural Microfacet Fields for Inverse Rendering [54.2] 本研究では,シーンの画像から材料,幾何学,環境照明を復元する手法を提案する。
本手法では, 各試料を(潜在的に不透明な)表面として扱うことにより, ボリューム設定内にマイクロファセット反射率モデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 20:29:17 GMT)
A Recipe for Watermarking Diffusion Models [53.5] 拡散モデル(DM)は、生成タスクに有利な可能性を証明している。
フォトリアリスティック画像の生成や編集など、DMを下流のアプリケーションに組み込むことには幅広い関心がある。
しかし、DMの実践的な展開と前例のない力は、著作権保護や生成されたコンテンツの監視を含む法的問題を提起する。
ウォーターマーキングは著作権保護とコンテンツ監視のための実証済みのソリューションであるが、DMの文献では過小評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 10:04:38 GMT)
Localizing Moments in Long Video Via Multimodal Guidance [51.7] 本研究では,非記述可能なウィンドウを識別し,抽出することにより,長いビデオにおける自然言語グラウンドリングの性能を向上させる手法を提案する。
実験の結果,提案手法はMADが4.1%,Ego4Dが4.52%,最先端モデルが4.1%向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:48:59 GMT)
Towards Distribution-Agnostic Generalized Category Discovery [51.5] データ不均衡とオープンエンドの分布は、現実の視覚世界の本質的な特性である。
我々は,BaCon(Self-Balanced Co-Advice contrastive framework)を提案する。
BaConは、対照的な学習ブランチと擬似ラベルブランチで構成され、DA-GCDタスクを解決するためのインタラクティブな監視を提供するために協力して動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 05:36:43 GMT)
Powderworld: A Platform for Understanding Generalization via Rich Task
Distributions [42.6] Powderworldは軽量だが表現力のあるシミュレーション環境で、GPU上で直接動作する。
2つのモチベーション課題が提示され、1つは世界モデリング、もう1つは強化学習である。
実験により、環境の複雑さが増大すると、世界モデルや特定の強化学習エージェントの一般化が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 21:15:16 GMT)
Enhancing Conversational Search: Large Language Model-Aided Informative
Query Rewriting [42.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)をクエリリフレクタとして利用することを提案する。
精巧な書き直しのための4つの重要な特性を定義し、それら全てをインストラクションに組み込む。
情報的クエリ書き換えにより,人間の書き直しに比べて検索性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 03:04:17 GMT)
KGQUIZ: Evaluating the Generalization of Encoded Knowledge in Large
Language Models [41.3] KGQuizは、大規模言語モデルの知識一般化能力を調べるための知識集約型ベンチマークである。
我々は,KGQuizベンチマークを用いて,5つの知識集約タスクと知識領域の10個のオープンソースおよびブラックボックスLCMを評価した。
我々は、KGQuizをテストベッドとして想定し、ドメインやタスクフォーマット間のパフォーマンスの微妙な変化を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 04:00:36 GMT)
Typing to Listen at the Cocktail Party: Text-Guided Target Speaker
Extraction [40.0] 本研究では,既存の話者抽出モデルの実現可能性,制御性,性能を高めるために,自然言語記述の統合について検討する。
本稿では,LLM-TSE というモデルを提案する。LLM-TSE は大きな言語モデル (LLM) を用いて,ユーザの入力入力から有用な意味的手がかりを抽出する。
実験の結果,テキストベースのキューのみを表示する場合の競合性能,タスクセレクタとして入力テキストを使用することの有効性,およびテキストベースのキューと事前登録されたキューを組み合わせる場合の新たな最先端性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 03:58:29 GMT)
Lifelong Sequence Generation with Dynamic Module Expansion and
Adaptation [39.9] 寿命シーケンス生成(LSG)は、連続した世代タスクに基づいてモデルを継続的に訓練し、常に新しい世代パターンを学ぶことを目的としている。
人間の学習パラダイムにヒントを得て,動的モジュール拡張適応(DMEA)を提案する。
DMEAにより、タスク相関に基づいて新しい知識を取得するためのアーキテクチャを動的に決定し、最も類似したタスクを選択して、新しいタスクへの適応を容易にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 16:51:11 GMT)
LICO: Explainable Models with Language-Image Consistency [39.9] 本稿では,Language-Image Consistency model for explainable image classification, licOについて述べる。
まず、画像特徴量と言語特徴量との距離を最小化して、粗大な大域的多様体構造アライメントを確立する。
次に,局所特徴写像をクラス固有のプロンプトに割り当てるために最適な輸送(OT)理論を適用することにより,細粒度なサリエンシマップを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:44:33 GMT)
MIR2: Towards Provably Robust Multi-Agent Reinforcement Learning by
Mutual Information Regularization [39.5] 日常的なシナリオでポリシーを訓練し、相互情報をロバストな正規化として最小化するMIR2を提案する。
私たちのMIR2は、StarCraft II、Multi-Adnt Mujoco、そしてLendezvousのマックスミン最適化よりも、最悪の敵に対するレジリエンスが高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:35:51 GMT)
FuseSR: Super Resolution for Real-time Rendering through Efficient
Multi-resolution Fusion [38.7] 最も一般的な解決策の1つは、レンダリングオーバーヘッドを減らすために、低解像度で画像をレンダリングすることである。
本稿では,高品質なアップサンプル再構成を予測できる効率的かつ効率的な超解像法を提案する。
実験の結果,提案手法は時間的に一貫した再構築を4倍の4倍の4倍の4倍の4倍の4倍の8倍の8倍のアップサンプリングをリアルタイムに行うことができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 04:01:05 GMT)
Analysis of the Cambridge Multiple-Choice Questions Reading Dataset with
a Focus on Candidate Response Distribution [38.6] 候補分布マッチングのタスクを導入し、タスクの評価指標をいくつか提案し、RACE++でトレーニングされた自動システムをタスクのベースラインとして活用できることを実証する。
さらに,これらの自動システムは,過度な障害検出などの実運用前評価タスクに利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 20:58:26 GMT)
Zero-Shot Object Goal Visual Navigation With Class-Independent
Relationship Network [37.5] ゼロショット(Zero-shot)とは、エージェントが探すべきターゲットがトレーニングフェーズ中にトレーニングされないことを意味する。
本研究では,学習中の目標特徴とナビゲーション能力の結合の問題に対処するために,クラス独立関係ネットワーク(CIRN)を提案する。
本手法は、ゼロショット目標視覚ナビゲーションタスクにおける最先端のアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 16:42:14 GMT)
OAAFormer: Robust and Efficient Point Cloud Registration Through
Overlapping-Aware Attention in Transformer [37.4] 粗い機能マッチングパラダイムは、ポイントクラウド登録の領域でかなりの注目を集めている。
粗いレベルから細かなレベルへの潜在的に価値のある対応の伝播を容易にするソフトマッチング機構を導入する。
提案手法は, インレーヤ比が約7%増加し, 登録リコールの2～4%向上につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:27:18 GMT)
Context Compression for Auto-regressive Transformers with Sentinel
Tokens [37.1] 本稿では,特定のトークンの中間活性化をコンパクトに段階的に圧縮できるプラグイン・アンド・プレイ方式を提案する。
ドメイン内言語モデリングとゼロショットオープンエンド文書生成の両方の実験は、我々のアプローチの利点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 09:15:02 GMT)
A Partially Supervised Reinforcement Learning Framework for Visual
Active Search [37.0] ビジュアルアクティブサーチ(VAS)は、探索のガイドとして視覚的手がかりを用いるモデリングフレームワークとして提案されている。
本稿では,DRLの長所と従来のアクティブ検索の長所を併用して,探索ポリシーを予測モジュールに分解する手法を提案する。
そこで我々は,学習時間と意思決定時間の両方で得られた教師付き情報を効果的に活用できる新しいメタラーニング手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 00:29:35 GMT)
AMAGO: Scalable In-Context Reinforcement Learning for Adaptive Agents [36.7] 本稿では、系列モデルを用いて、一般化、長期記憶、メタ学習の課題に取り組む、コンテキスト内強化学習エージェントであるAMAGOを紹介する。
私たちのエージェントはユニークにスケーラブルで、幅広い問題に適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 22:20:39 GMT)
DIFFender: Diffusion-Based Adversarial Defense against Patch Attacks [36.6] 敵対的攻撃、特にパッチ攻撃は、ディープラーニングモデルの堅牢性と信頼性に重大な脅威をもたらす。
本稿では,テキスト誘導拡散モデルを利用した新たな防御手法であるDIFFenderを提案する。
我々は画像分類と顔認識タスクについて広範な実験を行い、この手法が強い適応攻撃下で優れた強靭性を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 15:09:12 GMT)
Negative Sampling with Adaptive Denoising Mixup for Knowledge Graph
Embedding [36.2] 知識グラフ埋め込み(KGE)は、知識グラフ(KG)の実体と関係を、正と負の三重項を対比することで、低次元で密度のベクトル空間にマッピングすることを目的としている。
負のサンプリングは、KGsが正の三重項のみを含むため、高品質な負の三重項を見つけるために不可欠である。
既存の負サンプリング法の多くは、高いスコアを持つ存在しない三重項が高品質な負三重項であると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 09:01:24 GMT)
Promptor: A Conversational and Autonomous Prompt Generation Agent for
Intelligent Text Entry Techniques [36.1] 本稿では,対話型プロンプト生成エージェントであるPromptorについて紹介する。
我々は,24人の参加者が3つの知的テキスト入力タスクのプロンプトを作成するユーザスタディを行った。
その結果,プロンプター設計によるプロンプターの類似性は35%増加し,コヒーレンスも22%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:59:36 GMT)
Finding the Pillars of Strength for Multi-Head Attention [35.6] 最近の研究は、MHA(Multi-Head Attention)の問題を明らかにしている。
我々は,グループ・アテンション・ヘッドを用いた自己監督型グループ・制約によって訓練されたグループ・ヘッド・アテンションを提案する。
また、冗長なヘッドを除去するVoting-to-Stay法を提案し、より軽量なトランスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 04:10:13 GMT)
A Survey of Heterogeneous Transfer Learning [35.0] ソースドメインからの知識を活用して対象ドメインにおけるモデルパフォーマンスを向上させるトランスファーラーニングの応用は,近年,飛躍的な増加を遂げている。
その成功の鍵はドメイン間の共通知識の共有にある。
本稿では,多様な学習シナリオの方法論をレビューし,現在の研究の限界について考察し,様々な応用状況について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 19:18:42 GMT)
Generalized Neural Collapse for a Large Number of Classes [33.5] 本研究では,実用的な深層ニューラルネットワークにおける一般化された神経崩壊の発生を実証するための実証的研究を行う。
球面制約のある非拘束特徴モデルの下で、一般化された神経崩壊が確実に発生することを示す理論的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 03:29:51 GMT)
Large Language Models for In-Context Student Modeling: Synthesizing
Student's Behavior in Visual Programming from One-Shot Observation [33.3] 学生の行動の合成にLLMを利用する新しいフレームワーク LLM-SS を導入する。
学生Synベンチマークを用いて, LLM-SSに基づくいくつかの具体的な手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:56:13 GMT)
Lightweight Knowledge Representations for Automating Data Analysis [33.1] データサイエンスパイプラインの重要な側面、すなわちデータ分析を自動化するための第一歩を踏み出します。
本稿では、ドメインやデータ間の分析を対象とするデータ分析操作の分類法と、この分類を実際のデータに関連付けるドメイン固有の知識の体系化手法を提案する。
このようにして、複雑な分析と検索が可能なデータ上の情報空間を生成し、完全に自動化されたデータ分析の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:44:45 GMT)
Knowledge Graph Embedding: A Survey from the Perspective of
Representation Spaces [32.7] 知識グラフ埋め込み(KGE)は、知識グラフの実体や関係を意味空間に表現することを目的とした技術として人気が高まっている。
本稿では,表現空間に基づく既存のKGE技術について,体系的なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 09:41:15 GMT)
Beyond Exponential Graph: Communication-Efficient Topologies for
Decentralized Learning via Finite-time Convergence [31.9] 高速なコンセンサス率と最小の最大度を組み合わせた新しいトポロジーを提案する。
Base-$(k + 1)$ Graph は指数グラフよりも高速収束率と通信効率の高い分散 SGD (DSGD) を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 07:43:30 GMT)
HiCL: Hierarchical Contrastive Learning of Unsupervised Sentence
Embeddings [31.5] HiCLは、訓練効率と効率を改善するために、局所的なセグメントレベルとグローバルなシーケンスレベルの関係を考慮する。
実験では、HiCLは7つの広範囲に評価されたSTSタスクに対して、以前のトップパフォーマンスSNCSEモデルを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 03:14:33 GMT)
AutoAgents: A Framework for Automatic Agent Generation [30.6] AutoAgentsは、さまざまなタスクに応じてAIチームを構築するために、複数の専門エージェントを適応的に生成し、コーディネートする革新的なフレームワークである。
各種ベンチマーク実験により,AutoAgentsは既存のマルチエージェント手法よりも一貫性と正確な解を生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:36:06 GMT)
Score-Based Methods for Discrete Optimization in Deep Learning [30.4] このような問題を解決するためのスコアベース近似フレームワークについて検討する。
逆集合分類タスクにおいて,本手法は,手法に比べて速度と解の質において優れたトレードオフを達成できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 17:14:17 GMT)
AP$n$P: A Less-constrained P$n$P Solver for Pose Estimation with Unknown
Anisotropic Scaling or Focal Lengths [29.7] Perspective-$n$-Point (P$n$P) は、様々なアプリケーションにおけるポーズ推定の基本的なアルゴリズムである。
緩和制約付きP$n$P問題に対して, 正確な3次元座標や完全校正データの必要性を排除し, 新たなアプローチを提案する。
これをAP$n$Pと呼ぶのは、3次元座標の未知の異方性スケーリング因子や、従来の剛性ポーズに加えて2つの異なる焦点長を扱う能力のためである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 23:20:54 GMT)
ProteusNeRF: Fast Lightweight NeRF Editing using 3D-Aware Image Context [29.3] メモリフットプリントを低く保ちながら、高速で効率的な、非常にシンプルで効果的なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
我々の表現は、訓練段階における意味的特徴蒸留による簡単なオブジェクト選択を可能にする。
局所的な3D対応画像コンテキストを提案し、ビュー一貫性のある画像編集を容易にし、微調整されたNeRFに抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 21:54:45 GMT)
MentaLLaMA: Interpretable Mental Health Analysis on Social Media with
Large Language Models [28.6] ソーシャルメディア上に,最初のマルチタスクおよびマルチソース解釈可能なメンタルヘルスインストラクションデータセットを構築した。
専門家が作成した数発のプロンプトとラベルを収集し,ChatGPTをプロンプトし,その応答から説明を得る。
IMHIデータセットとLLaMA2ファンデーションモデルに基づいて、メンタルヘルス分析のための最初のオープンソースLLMシリーズであるMentalLLaMAを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 07:44:56 GMT)
Query-as-context Pre-training for Dense Passage Retrieval [27.7] 文脈教師付き事前学習を用いて,高密度経路探索の性能向上のための手法が開発されている。
本稿では,クエリ・アズ・コンテクスト事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 03:43:53 GMT)
When can transformers reason with abstract symbols? [27.2] 抽象記号を含む関係推論タスクにおける変換器大言語モデル(LLM)の機能について検討する。
i)回帰タスクの場合、トランスフォーマーはトレーニング時に一般化するが、驚くべきほど大量のトレーニングデータを必要とすることが証明される。
二) 記号ラベル付き次トーケン予測タスクに対しては、「逆スケーリング法則」が示される: 変換器は埋め込み次元が増加するにつれて一般化に失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:45:38 GMT)
Revisiting Graph Meaning Representations through Decoupling Contextual
Representation Learning and Structural Information Propagation [26.6] 構造情報伝達から文脈表現学習を分離するために設計された,単純かつパラメータ効率のよいニューラルアーキテクチャであるDAGNN-plusを導入する。
実験分析では,4つのグラフ形式と9つのグラフ形式を用いて,GMRの微妙な理解を導き,4つのデータセットのうち3つの改善点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 08:07:56 GMT)
Explaining How a Neural Network Play the Go Game and Let People Learn [26.2] AIモデルは、Goのゲームで人間のプレイヤーを追い越した。
AIモデルは、人間のプレイヤーを超えて、Goゲームに関する新しい知識をエンコードしたと広く信じられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:57:50 GMT)
Empirical study of pretrained multilingual language models for zero-shot
cross-lingual generation [25.8] 言語横断生成は、ある言語における生成タスクにおいて、多言語事前学習言語モデル(mPLM)を微調整し、そのタスクを他の言語で予測するために使用する。
本研究では,mBART や NLLB などの代替 mPLM を,完全なファインタニングとパラメータ効率のよいアダプタを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 18:58:53 GMT)
Top-K Pooling with Patch Contrastive Learning for Weakly-Supervised
Semantic Segmentation [25.6] パッチコントラスト学習(TKP-PCL)を用いたトップKプーリングという新しいViTベースのWSSS手法を提案する。
また,パッチ埋め込みを向上し,最終的な結果を改善するパッチコントラッシブエラー (PCE) も提案されている。
当社のアプローチは非常に効率的で、PASCAL 2012データセットの他の最先端のWSSSメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:19:59 GMT)
Image Augmentation with Controlled Diffusion for Weakly-Supervised
Semantic Segmentation [25.6] 制御拡散による画像拡張(IACD)という新しいアプローチを導入する。
IACDは、制御された拡散を通じて多様な画像を生成することで、ラベル付きデータセットを効果的に強化する。
また,拡散モデルのランダム性による潜在的なノイズを軽減するため,高品質な画像選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 07:19:23 GMT)
ChatGPT for Vulnerability Detection, Classification, and Repair: How Far
Are We? [24.6] ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、様々なソフトウェアエンジニアリングタスクにおいて顕著な進歩を見せた。
ソフトウェア脆弱性のために設計された最先端言語モデルとChatGPTを比較した。
ChatGPTは限られたパフォーマンスを実現し、脆弱性コンテキストにおける他の言語モデルよりも大幅に遅れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:01:35 GMT)
How to Learn and Generalize From Three Minutes of Data:
Physics-Constrained and Uncertainty-Aware Neural Stochastic Differential
Equations [24.3] ニューラル微分方程式(SDE)を用いた制御力学モデル学習のためのフレームワークとアルゴリズムを提案する。
本研究では,従来の物理知識を帰納バイアスとして活用するためのドリフト項を構築し,学習モデルの予測の不確かさを距離認識した推定値を表す拡散項を設計する。
我々は、シミュレーションロボットシステムの実験を通じてこれらの能力を実証し、ヘキサコプターの飛行力学をモデル化し制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 23:55:08 GMT)
Towards Running Time Analysis of Interactive Multi-objective
Evolutionary Algorithms [23.8] 本稿では,実際のiMOEAに対して,最初の実行時間解析(EAの本質的理論的側面)を提供する。
我々は、OneMinMaxとOneJumpZeroJumpの問題を解くために、よく開発された対話型NSGA-IIのランニングタイムが、それぞれ$O(n log n)$と$O(nk)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 08:25:50 GMT)
EX-FEVER: A Dataset for Multi-hop Explainable Fact Verification [23.8] マルチホップで説明可能な事実検証のための先駆的データセットを提案する。
2ホップと3ホップの推論を含む6万件以上の主張により、それぞれがハイパーリンクされたウィキペディア文書から情報を要約して修正することによって作成される。
提案するEX-FEVERデータセットをベースラインとして,文書検索,説明生成,クレーム検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:46:15 GMT)
CBARF: Cascaded Bundle-Adjusting Neural Radiance Fields from Imperfect
Camera Poses [23.4] 本稿では,カメラポーズの同時最適化を可能にする新しい3次元再構成フレームワークを提案する。
簡単に言えば、我々のフレームワークは、粗い方法でカメラのポーズを最適化し、修正されたポーズに基づいてシーンを再構築する。
CBARFモデルはポーズ最適化と新しいビュー合成の両方において最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 08:34:40 GMT)
Clickbait Detection via Large Language Models [23.4] 大規模言語モデル(LLM)は強力な道具として登場し、NLP下流タスクにおいて大きな成功を収めている。
本稿では,英語と中国語のベンチマークデータセットを用いて,数ショットのシナリオにおけるLLMの性能を解析する。
実験結果から, LLM は最先端の深部・微調整 PLM 法に比べ, 最高の結果が得られないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 09:32:15 GMT)
One Fits All:Power General Time Series Analysis by Pretrained LM [23.3] 自然言語や画像の事前学習モデルでは,すべてのメイン時系列解析タスクにおいて,同等あるいは最先端のパフォーマンスが得られることを示す。
この結果から,自然言語や画像を用いた事前学習モデルでは,すべての時系列解析タスクにおいて,同等あるいは最先端のパフォーマンスが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 05:07:17 GMT)
VLIS: Unimodal Language Models Guide Multimodal Language Generation [23.1] VLIS(Importance Smpling weights)として視覚言語モデルを導入する。
視覚言語モデルの視覚的条件付け能力と、追加のトレーニングを伴わずに、アンモダルテキストのみの言語モデルの言語理解を組み合わせる。
VLISは、常識理解や複雑なテキスト生成など、様々なタスクにおける視覚言語モデルを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 07:58:52 GMT)
Chameleon: a Heterogeneous and Disaggregated Accelerator System for
Retrieval-Augmented Language Models [21.8] 検索言語モデル(Retrieval-Augmented Language Model)は、外部データベースからコンテキスト固有の知識を取得することによって、生成言語モデルを拡張する。
ALMは、LM推論と検索の間に様々なワークロード特性があるため、ユニークなシステム設計の課題を提起する。
異種加速器であるChameleonを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 20:57:25 GMT)
HyperLips: Hyper Control Lips with High Resolution Decoder for Talking
Face Generation [21.6] HyperLipsは2段階のフレームワークで、唇を制御するハイパーネットワークと、高忠実度顔のレンダリングを行う高解像度デコーダで構成されている。
第1段階では,ハイパーネットワークを用いたベースフェイス生成ネットワークを構築し,音声による視覚的顔情報の符号化遅延コードを制御する。
第2段階では,高精細デコーダを用いて高品質な顔映像を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 02:28:43 GMT)
Transformer Fusion with Optimal Transport [21.5] Fusionは、独立に訓練された複数のニューラルネットワークをマージして、それらの能力を組み合わせる技術である。
本稿では,複数のトランスポートを利用したトランスフォーマーネットワークを融合する手法を提案する。
我々のアプローチはバニラ融合を一貫して上回り、驚くほど短い微調整の後、個々の収束親モデルも上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 18:57:31 GMT)
ACES: generating diverse programming puzzles with autotelic language
models and semantic descriptors [21.3] ピソン計画パズルのオープンエンド空間の文脈における自動問題生成について検討する。
ACESでは、セマンティック記述子を活用して興味ある多様性を直接最適化する、新しいオートテリック生成手法を導入する。
我々は,ACESが,様々な多様性指標で測定された既存の多様性最大化アルゴリズムよりも,パズルの多様性に富むことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 14:57:14 GMT)
Mitigating crosstalk and residual coupling errors in superconducting
quantum processors using many-body localization [21.2] 本研究では,Multi-Body Localization(MBL)の原理を取り入れた新しい校正手法を提案する。
MBLに基づく手法は,ノイズ,特にクロストークと残差結合誤差に対する頑健な対策として現れる。
このアプローチは、特に特定の残余結合が存在する場合に、パフォーマンスを著しく改善するだけでなく、よりリソース効率が高く、コスト効率のよいキャリブレーションプロセスも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:31:01 GMT)
Progressive Evidence Refinement for Open-domain Multimodal Retrieval
Question Answering [20.6] 現在のマルチモーダル検索質問答えモデルは2つの大きな課題に直面している。
モデルへの入力として圧縮されたエビデンスの特徴を利用すると、エビデンス内の詳細な情報が失われる。
本稿では,これらの問題を緩和するための証拠検索と質問応答のための2段階の枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 01:18:39 GMT)
AdaptSSR: Pre-training User Model with Augmentation-Adaptive
Self-Supervised Ranking [19.2] コントラスト学習タスクを置き換えるために,Augmentation-Adaptive Self-Supervised Ranking (AdaptSSR)を提案する。
我々は、暗黙的に拡張されたビュー、明示的な拡張されたビュー、および他のユーザからのビューの類似性の順序をキャプチャするために、ユーザモデルを訓練する複数のペアランキング損失を採用する。
6つの下流タスクによる公用および工業用両方の実験は、AdaptSSRの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 02:19:28 GMT)
SCME: A Self-Contrastive Method for Data-free and Query-Limited Model
Extraction Attack [19.0] モデル抽出は、代替モデル上で逆例を生成することによって、ターゲットモデルを騙す。
本稿では,偽データの合成におけるクラス間およびクラス内多様性を考慮した,SCME という新しいデータフリーモデル抽出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 10:41:45 GMT)
Reformulating NLP tasks to Capture Longitudinal Manifestation of
Language Disorders in People with Dementia [19.0] 我々は中程度の大きさの事前学習言語モデルを用いて言語障害パターンを学習する。
次に、最良モデルからの確率推定値を用いて、デジタル言語マーカーを構築する。
提案する言語障害マーカーは,疾患進行に伴う言語障害に関する有用な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 17:58:47 GMT)
Federated Orthogonal Training: Mitigating Global Catastrophic Forgetting
in Continual Federated Learning [18.8] フェデレート・オーソゴナル・トレーニング(FOT)という新しい手法を提案し,フェデレーション・ラーニング(CFL)における世界的な破滅的な忘れに対処する。
提案アルゴリズムは,従来のタスクに対して,各レイヤのグローバルな入力部分空間を抽出し,各レイヤのグローバルなプリンシパル部分空間であるような新しいタスクの集約された更新を,各レイヤのグローバルなプリンシパル部分空間に修正する。
FOTは、最小の計算と通信コストしか必要とせず、平均精度が15%まで向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 23:37:00 GMT)
Provably Fast Convergence of Independent Natural Policy Gradient for
Markov Potential Games [18.1] 本研究はマルコフポテンシャルゲームにおけるマルチエージェント強化学習問題に対する独立自然ポリシー勾配(NPG)アルゴリズムについて研究する。
軽度の技術的仮定と準最適差の導入により,厳密なポリシを提供する託宣を持つ独立NPG法は,$mathcalO(1/epsilon)$イテレーション内に$epsilon$-Nash Equilibrium (NE)に達することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 04:10:44 GMT)
MERTech: Instrument Playing Technique Detection Using Self-Supervised
Pretrained Model With Multi-Task Finetuning [17.3] 本稿では,大規模未ラベル音楽データに事前学習した自己教師付き学習モデルを適用し,IPT検出タスクに微調整する。
提案手法は, フレームレベルとイベントレベルの両方のメトリクスにおいて, 複数のIMTベンチマークデータセットにおいて, 従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 15:00:00 GMT)
BPNet: B\'ezier Primitive Segmentation on 3D Point Clouds [17.1] BPNetは、3Dポイントクラウド上のB'ezierプリミティブセグメンテーションを学ぶための、新しいエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークである。
B'ezierプリミティブセグメンテーションと幾何フィッティングを同時に学習するための共同最適化フレームワークが提案されている。
実験では,推定速度が大幅に速く,従来の作業よりもセグメンテーションにおいて優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 08:08:01 GMT)
Generating Bell states and $N$-partite $W$ states of long-distance
qubits in superconducting waveguide QED [17.1] 我々は、導波管量子電磁力学(QED)系において、長距離超伝導(SC)量子ビットのベル状態と$N$-partite $W$状態を生成する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 09:04:21 GMT)
Towards Deep Learning Models Resistant to Transfer-based Adversarial
Attacks via Data-centric Robust Learning [16.5] 敵の訓練(AT)は、ホワイトボックス攻撃に対する最強の防御として認められている。
我々はこの新しい防衛パラダイムをデータ中心ロバスト学習(DRL)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 17:20:42 GMT)
RSVP: Customer Intent Detection via Agent Response Contrastive and
Generative Pre-Training [16.2] RSVPはタスク指向の対話に特化した自己教師型フレームワークである。
エージェント応答を2段階的に事前訓練する。
実世界の2つのカスタマーサービスデータセットのベンチマーク結果は、RSVPが最先端のベースラインを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 08:21:38 GMT)
XRMDN: A Recurrent Mixture Density Networks-based Architecture for
Short-Term Probabilistic Demand Forecasting in Mobility-on-Demand Systems
with High Volatility [16.0] 実際のモビリティ・オン・デマンド(MoD)システムでは、需要は高い、ダイナミックなボラティリティを受ける。
本稿では、ニューラルネットワークの重みと平均値を拡張して、リカレントニューラルネットワークに拡張されたリカレント混合密度ネットワーク(XRMDN)を提案する。
XRMDNは、強いボラティリティの要求により予測精度を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 14:18:42 GMT)
VoxDet: Voxel Learning for Novel Instance Detection [15.9] VoxDetは、見えないインスタンスを検出するための3Dジオメトリ対応フレームワークである。
本フレームワークは,強力な3次元ボクセル表現と信頼性ボクセルマッチング機構をフル活用する。
我々の知る限りでは、VoxDetは暗黙の3D知識を2D斬新なインスタンス検出タスクに取り入れた最初の企業です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 16:10:30 GMT)
Private Synthetic Data Meets Ensemble Learning [15.4] 機械学習モデルが合成データに基づいてトレーニングされ、実際のデータにデプロイされると、しばしばパフォーマンス低下が発生する。
実データを用いた場合のパフォーマンス向上を目標として,下流モデルのトレーニングのための新たなアンサンブル戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 04:24:42 GMT)
Estimating Uncertainty in Multimodal Foundation Models using Public
Internet Data [15.4] ファンデーションモデルは、自己教師付き学習を使用して、大規模に大量のデータをトレーニングする。
本稿では,ゼロショット予測における不確実性を定量化する問題に対処する。
ウェブデータとの共形予測を用いたゼロショット設定における不確実性推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 19:24:52 GMT)
VFLAIR: A Research Library and Benchmark for Vertical Federated Learning [15.3] 垂直学習(VFL)は、同じグループのユーザの異なる特徴を持つ参加者が、生のデータやモデルパラメータを公開せずに協調トレーニングを達成できるようにする、協調トレーニングパラダイムとして登場した。
近年、VFLは研究の可能性や現実世界の応用に大きな注目を集めているが、様々な種類のデータ推論やバックドア攻撃の防衛など、依然として重大な課題に直面している。
我々は、様々なモデル、データセット、プロトコルによるVFLトレーニングと、攻撃と防御戦略の総合的な評価のための標準化されたモジュールをサポートする、フェデレーションで軽量なVFLフレームワークであるVFLAIRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:18:31 GMT)
Turn Passive to Active: A Survey on Active Intellectual Property
Protection of Deep Learning Models [14.6] 深層学習モデル(DL)の知的財産保護は深刻な関心を集めている。
既存の作業の大部分は、海賊行為後のモデルの所有権を検証するためにDNNの透かしを使用している。
我々は,アクティブ著作権保護という新たなタイプの知的財産保護手法に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:54:32 GMT)
SGA: A Graph Augmentation Method for Signed Graph Neural Networks [14.4] 符号付きグラフニューラルネットワーク(SGNN)は、正と負のリンクを含む実世界の符号付きグラフの複雑なパターンを分析するのに不可欠である。
本稿では3つの主要コンポーネントからなる新しいサイン付きグラフ拡張フレームワーク(SGA)を紹介する。
我々の手法は、Wiki-RfA上のSGCNのAUCでは22.2%、F1-バイナリでは33.3%、F1-microでは48.8%、Bitcoin-alpha上のGATでは36.3%でベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 02:19:07 GMT)
Tabletop Transparent Scene Reconstruction via Epipolar-Guided Optical
Flow with Monocular Depth Completion Prior [14.0] モバイルプラットフォームに適した透明なオブジェクトを再構築するための2段階パイプラインを導入する。
EOF(Epipolar-Guided Optical Flow)は、一貫した3次元再構成に先立って複数の単一視野形状を融合する。
パイプラインは, 3次元再構成品質において, ベースライン法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 21:30:06 GMT)
MAGIC: Detecting Advanced Persistent Threats via Masked Graph
Representation Learning [14.0] MAGICは、異なるレベルの監督の下で複数の粒度検出を行うことができる自己監督型APT検出手法である。
我々は、現実世界とシミュレーションされた攻撃を含む、広く使われている3つのデータセット上でMAGICを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:27:06 GMT)
Information Flow in Self-Supervised Learning [13.7] 本稿では,行列情報理論のレンズを用いて,自己教師付き学習法(SSL)の理解と拡張を行う包括的ツールボックスを提案する。
本稿では,行列情報理論に基づくM-MAE法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 14:32:09 GMT)
Prompting Scientific Names for Zero-Shot Species Recognition [13.4] CLIPのような視覚言語モデル(VLM)は、ゼロショット方式で共通のオブジェクトの画像を認識することができる。
学名はラテン語やギリシア語で書かれる鳥、植物、動物の種など、概念のゼロショット認識にCLIPを使う方法が解明されていない。
私たちは、CLIPのトレーニングセットに共通の名前が入りやすいことを発見し、より詳細な種認識のベンチマークデータセットにおいて、2$sim$5の精度を達成するように促している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 19:36:43 GMT)
H2CGL: Modeling Dynamics of Citation Network for Impact Prediction [13.0] 対象論文の階層的および異質なグラフを年次視点で構築する。
このグラフは、対象論文の科学的文脈情報の年次動態を記録することができる。
階層型および不均一なグラフ学習モデルであるグラフニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 15:21:35 GMT)
Homophone Disambiguation Reveals Patterns of Context Mixing in Speech
Transformers [12.4] そこで本研究では,テキストモデルのための"context-mixing"の尺度を,音声言語のモデルに適用し,適用する方法について検討する。
このようなケーススタディに理想的な言語現象であるフランス語のホモフォニーを同定する。
その結果,エンコーダのみのモデルにおける表現は,これらのキューを効果的に組み込んで正しい転写を識別するのに対し,エンコーダ-デコーダモデルのエンコーダは,主にデコーダモジュールへのコンテキスト依存を捕捉するタスクを緩和することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 19:24:13 GMT)
Reconstructing 3D Human Pose from RGB-D Data with Occlusions [11.7] 本稿では,RGB-D画像から3次元人体をオクルージョンで再構成する手法を提案する。
そこで本研究では,シーン情報と事前知識に基づいて,意味的かつ物理的に妥当な人体を再構築し,解決空間を縮小することを提案する。
提案手法は, ProXデータセットを用いて実験を行い, 提案手法が他の手法と比較して精度が高く, 妥当な結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 14:48:58 GMT)
LOVECon: Text-driven Training-Free Long Video Editing with ControlNet [11.5] 本稿では,このギャップを埋めることを目的として,学習自由拡散モデルに基づく長大ビデオ編集のための,シンプルで効果的なベースラインを確立する。
ControlNet上にパイプラインを構築し、テキストプロンプトに基づいて様々な画像編集タスクを抽出する。
特に,ユーザの要求に応じて,最大128フレームの動画編集を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 02:39:25 GMT)
Are Your Explanations Reliable? Investigating the Stability of LIME in
Explaining Text Classifiers by Marrying XAI and Adversarial Attack [11.4] LIMEは、説明可能なAI(XAI)フレームワークで最も一般的に参照されるツールの1つとして登場した。
本稿では,テキストデータにおけるLIMEの本質的不安定性をまず評価し,ベースラインを確立する。
次に,テキスト入力を摂動する新しいアルゴリズムXAIFoolerを提案し,テキスト摂動最適化問題としてLIMEの安定性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:19:44 GMT)
A Unified Contrastive Transfer Framework with Propagation Structure for
Boosting Low-Resource Rumor Detection [11.2] 既存の噂検出アルゴリズムは 昨日のニュースで 有望な性能を見せています
十分なトレーニングデータや事前の専門家知識が欠如しているため、予期せぬ出来事に関する噂を見つけるのが苦手である。
本稿では,十分な情報源から得られた特徴を,少数のアノテーションで少ない資料に適応させることで,噂を検出するための一貫したコントラスト転送フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:45:41 GMT)
Explore the Effect of Data Selection on Poison Efficiency in Backdoor
Attacks [10.8] 本研究では,サンプル選択の観点から,バックドアアタックの毒殺効率の向上に焦点をあてる。
各種毒物試料の寄与を示すために, 試料の忘れイベントを採用し, 損失面の曲率を用いて, この現象の有効性を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 05:55:23 GMT)
BONES: Near-Optimal Neural-Enhanced Video Streaming [10.2] Neural-Enhanced Streaming(NES)は、この新しいアプローチをビデオストリーミングに取り入れることで、ユーザーは低品質のビデオセグメントをダウンロードし、ビデオストリームの再生に違反することなく高品質なコンテンツを取得することができる。
本稿では,ユーザ体験の質(QoE)を最大化するために,ネットワークと計算資源を共同で管理するNES制御アルゴリズムBONESを紹介する。
我々の総合的な実験結果から、BONESは最先端のアルゴリズムよりもQoEを4%から13%増加させ、ユーザのビデオストリーミング体験を向上する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 19:08:18 GMT)
A Critical Survey on Fairness Benefits of XAI [10.0] 我々は,XAIの公正性に関する175の論文から,7つの古文書を同定した。
これらの主張に関して重要な注意事項を提示し、今後の議論のエントリポイントを提供する。
我々は,XAIを,アルゴリズムフェアネスの多次元社会工学的課題にアプローチするための多くのツールの1つと考えることを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 08:17:45 GMT)
Communication Compression for Byzantine Robust Learning: New Efficient
Algorithms and Improved Rates [10.0] ビザンチンの堅牢性は、特定の分散最適化問題に対するアルゴリズムの重要な特徴である。
通信圧縮誤差フィードバックを用いたバイザンチン・ロバスト法を開発した。
本手法は,従来の方法よりも収束率が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 11:22:34 GMT)
Can LSH (Locality-Sensitive Hashing) Be Replaced by Neural Network? [9.9] 最近の進歩は、ニューラルネットワークが従来のデータ構造を部分的に置き換えることができることを示している。
低次元空間に高次元データをマッピングするために,LLSHと呼ばれる学習局所性に敏感なハッシュ法を提案する。
提案したLLSHは、ハッシュインデックスを学習ベースニューラルネットワークに置き換える可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 11:41:54 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Explicit Context Representation [9.9] 本稿では、イオタ明示的文脈表現(IECR)と呼ばれる離散環境のためのフレームワークを提案する。
IECRフレームワークの新規性は、環境からコンテキスト情報を抽出し、CKFの表現から学ぶ能力にある。
Iota Deep Q-network (IDQN)、Iota double Q-network (IDDQN)、Iota dueling Deep Q-network (IDuDQN)、Iota dueling double Q-network (IDDDQN)である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 19:23:05 GMT)
Worst-Case Analysis is Maximum-A-Posteriori Estimation [9.6] プログラムの最悪のリソース使用は、多くのソフトウェアエンジニアリングタスクに有用な情報を提供することができる。
本稿では,DSE-SMCとよばれる,汎用的で適応的で音質の高いファジリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 08:24:02 GMT)
Configuration Validation with Large Language Models [9.4] 既存の構成検証技術は手書きのルールやテストケースに依存している。
我々は,異なるLLMを統合した汎用LLMベースの検証フレームワークCiriを開発した。
Ciriは、有効な設定データと誤設定データの両方に基づいて、数ショットの学習で効果的なプロンプトエンジニアリングを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 00:50:27 GMT)
Enhancing Column Generation by Reinforcement Learning-Based
Hyper-Heuristic for Vehicle Routing and Scheduling Problems [9.2] カラム生成(CG)は変数を動的に生成することで大規模問題を解決する重要な手法である。
CGの性能を高めるために,RLHHと呼ばれる強化学習に基づく超ヒューリスティックフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 00:05:50 GMT)
Digital Twins for Industry 4.0 in the 6G Era [8.9] 6Gは将来の知的産業のインフラ的バックボーンとして構想されている。
本稿では, 6G 搭載産業用 DT システムの研究領域について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 14:55:40 GMT)
FLrce: Efficient Federated Learning with Relationship-based Client
Selection and Early-Stopping Strategy [8.7] フェデレートラーニング(FL)は、顧客に対してインテリジェントなサービスを提供する強力なインターフェースとして、広範囲で大きな人気を得ている。
FLは、エッジデバイスの限られた帯域幅とリソース制約のため、通信と計算のボトルネックに直面している。
FLrceは、関係ベースのクライアント選択と早期停止戦略を備えた効率的なFLフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 10:13:44 GMT)
Prototype-oriented Unsupervised Change Detection for Disaster Management [8.6] 本稿では, 原型指向型災害管理用unsupervised Change Detection for Disaster Management (PUCD) を新たに提案する。
PUCDは、基本モデルによる事前設定、後処理、プロトタイプ指向の変更合成画像の特徴を比較することで変化を捉え、Segment Anything Model (SAM) を用いて結果を洗練する。
我々は, LEVIR-Extensionデータセットと災害データセットのPUCDフレームワークを評価し, LEVIR-Extensionデータセットの他の手法と比較して最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 07:06:01 GMT)
A Study on Robustness and Reliability of Large Language Model Code
Generation [8.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語を理解し、プログラミングコードを生成する素晴らしい能力を示している。
生成されたコードにおけるAPIの誤用は、リソースリークやプログラムクラッシュといった深刻な問題を引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 21:44:10 GMT)
Regularized Robust MDPs and Risk-Sensitive MDPs: Equivalence, Policy
Gradient, and Sample Complexity [8.5] 本稿では,リスクに敏感なMDPの新たな定式化について紹介し,従来のマルコフリスク尺度と若干異なる方法でリスクを評価する。
両問題に対してポリシー勾配定理を導出し、厳密なポリシー勾配法の勾配支配と大域収束を証明した。
また、サンプルベースのオフライン学習アルゴリズム、すなわちロバスト適応Z反復(RFZI)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 18:21:55 GMT)
TFLEX: Temporal Feature-Logic Embedding Framework for Complex Reasoning
over Temporal Knowledge Graph [8.5] 知識グラフ(KG)に対するマルチホップ論理的推論は、多くの人工知能タスクにおいて基本的な役割を果たす。
静的なKGを推論するための最近の複雑なクエリ埋め込み(CQE)手法は、時間的知識グラフ(TKG)が完全には研究されていない。
本稿では、時間的複雑なクエリに応答する時間的特徴論理埋め込みフレームワークTFLEX(Temporal Feature-Logic Embedding framework)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 15:10:47 GMT)
Automated Detection of Cat Facial Landmarks [8.4] 猫の顔画像に境界ボックスと48個の顔のランドマークを付加した新しいデータセットを提出した。
本稿では、拡大エンセムベ法を用いて、ランドマーク検出畳み込みニューラルネットワークに基づくモデルを提案する。
本モデルは猫の顔に優れた性能を示し,ヒトの顔のランドマーク検出に一般化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 10:44:36 GMT)
Efficient and Effective Multi-View Subspace Clustering for Large-scale
Data [8.2] 効率的な大規模マルチビューサブスペースクラスタリング(E$2$LMVSC)と呼ばれる新しいディープフレームワークを提案する。
具体的には、統一表現の質を高めるために、ソフトクラスタリング代入類似性制約を考案する。
E$2$LMVSCは、大規模マルチビューデータセットで最先端のクラスタリング性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 03:08:25 GMT)
Inference with Mondrian Random Forests [7.8] 回帰設定において、モンドリアンランダムフォレストによってなされた推定に対して中心極限定理を与える。
また,モンドリアンの無作為林に偏りを生じさせ,極小最大推定率を達成できる方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 01:41:42 GMT)
AFLOW: Developing Adversarial Examples under Extremely Noise-limited
Settings [7.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵の攻撃に対して脆弱である。
本稿では,AFLOW と呼ばれる新しい正規化フローベースのエンドツーエンドアタックフレームワークを提案する。
既存の手法と比較すると、AFLOWは認識不能性、画質、攻撃能力に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 10:54:07 GMT)
Enhancing Stance Classification with Quantified Moral Foundations [7.6] 本研究では,道徳的基盤の次元が,特定の目標に対する個人の姿勢を予測するのにどのように貢献するかを検討する。
テキストから抽出した道徳的基礎的特徴とメッセージ意味的特徴を組み込んで,メッセージレベルとユーザレベルのスタンスを分類する。
予備的な結果は、モラル基礎の符号化が姿勢検出タスクの性能を高めることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 14:40:57 GMT)
UvA-MT's Participation in the WMT23 General Translation Shared Task [7.4] 本稿では,UvA-MTがWMT 2023に提案した汎用機械翻訳タスクについて述べる。
そこで本研究では,一方のモデルを用いて双方向タスクを処理することにより,従来のバイリンガル翻訳と同等の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 20:49:31 GMT)
Redistributing the Precision and Content in 3D-LUT-based Inverse
Tone-mapping for HDR/WCG Display [7.4] ITM(inverse tone-mapping)は、メディア製造のためにSDRをHDR/WCGに変換する。
私たちは研究コミュニティから学び、AIと組み合わせます。
我々は3つの小さなLUTを使用しており、それぞれが暗、中、明るい光沢域でより密集した、一様でないパッキング(精度)を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:23:50 GMT)
FedCSD: A Federated Learning Based Approach for Code-Smell Detection [7.3] 本稿では,MLモデルの協調学習を可能にするフェデレートラーニングコードスメル検出手法を提案する。
3つの実験では、異なるコードの臭いのシナリオを検出し、調査することを目的とした、手動で検証された3つのデータセットを活用している。
98.34%の精度は、100回のトレーニングラウンドで10社でトレーニングされたグローバルモデルによって達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 19:29:59 GMT)
"Reading Between the Heat": Co-Teaching Body Thermal Signatures for
Non-intrusive Stress Detection [7.3] ThermaStrainは、ウェアラブルのモダリティから接触のない熱のモダリティへの知識の伝達により、高いストレス予測性能を達成する新しいコトレーニングフレームワークである。
トレーニング中、ThermaStrainは、サーマルビデオからストレスを示す表現を生成するために、ウェアラブル・エレクトロミカル・アクティビティ(EDA)センサーを組み込んでいる。
試験では, 温度センサのみを使用し, 熱データから応力指示パターンを抽出し, EDA表現をエミュレートし, 応力評価を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 19:43:29 GMT)
Overview of ImageArg-2023: The First Shared Task in Multimodal Argument
Mining [7.3] 本稿では,EMNLP 2023の10th Workshop on Argument Miningと共同で,ImageArg共有タスクの概要を紹介する。
共有タスクは,(1)Subtask-A:Argument Stance Classification,(2)Subtask-B: Image Persuasiveness Classificationの2つのサブタスクからなる。
Subtask-Aの最高スコアは0.8647、Subtask-Bの最高スコアは0.5561である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 04:52:04 GMT)
When Collaborative Filtering is not Collaborative: Unfairness of PCA for
Recommendations [7.2] 本稿では,レコメンデーションのための次元削減手法の公平性について検討する。
本研究の目的は,項目別重みを用いた項目重み付きPCAを開発することである。
実世界のデータセットに対する評価から,項目重み付きPCAは,項目レベルのAUC-ROCを0.1ドルまで改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 00:22:12 GMT)
MOVES: Movable and Moving LiDAR Scene Segmentation in Label-Free
settings using Static Reconstruction [7.2] 本稿では,GANをベースとした新たな対向モデルMOVESについて述べる。
我々は、動的LiDARスキャンを対応する静的スキャンに正確に変換することで、これを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:17:12 GMT)
Digital Deception: Generative Artificial Intelligence in Social
Engineering and Phishing [7.2] 本稿では,社会工学(SE)攻撃における生成AIの変革的役割について考察する。
我々は、社会工学の理論を用いて、ジェネレーティブAIがSE攻撃の影響を増幅する3つの柱を特定する。
本研究は, この新たなパラダイムに関連するリスク, 人的影響, 対策について, より深く理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 07:55:59 GMT)
Graph Fairing Convolutional Networks for Anomaly Detection [7.1] 半教師付き異常検出のためのスキップ接続付きグラフ畳み込みネットワークを提案する。
本モデルの有効性は,5つのベンチマークデータセットに対する広範な実験によって実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 15:02:37 GMT)
A Graph Encoder-Decoder Network for Unsupervised Anomaly Detection [7.1] グラフから異常ノードを検出するための教師なしグラフエンコーダデコーダモデルを提案する。
符号化段階では、クラスタ割り当て行列を見つけるためにLCPoolと呼ばれる新しいプール機構を設計する。
復号段階ではLCUnpoolと呼ばれるアンプール演算を提案し,元のグラフの構造と結節の特徴を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 15:16:25 GMT)
Data-Driven Network Neuroscience: On Data Collection and Benchmark [6.8] 本稿では,神経科学,機械学習,グラフ解析の交わりにおける潜在的な研究のための,機能的ヒト脳ネットワークデータの収集について述べる。
データセットは6つの異なるソースから始まり、4つの脳の状態をカバーし、合計で2,702人の被験者で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:12:40 GMT)
Model Inversion Attacks on Homogeneous and Heterogeneous Graph Neural
Networks [6.6] HomoGMI と HeteGMI は、目標GNN におけるクロスエントロピー損失を最大化することを目的とした勾配差に基づく最適化手法である。
HeteGMIは、HeteGNNに対してモデル反転攻撃を行う最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 11:16:14 GMT)
Seeking Next Layer Neurons' Attention for Error-Backpropagation-Like
Training in a Multi-Agent Network Framework [6.4] 本研究は, ニューロンの局所的な目的として, エラーのバックプロパゲーションと類似性を示すことを提案する。
本研究では,局所的な目的を最大化するために,自律神経系と自律神経系を組み合わせたニューラルネットワークについて検討する。
3つのデータセットの実験を通して、これらのマルチエージェントニューラルネットワークの学習能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 21:07:09 GMT)
DropMix: Better Graph Contrastive Learning with Harder Negative Samples [6.2] グラフコントラスト学習(GCL)における強陰性サンプルの合成にMixupを導入している。
より硬い負のサンプルを合成する新しいDropMix法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 07:45:30 GMT)
Dynamic Link Prediction for New Nodes in Temporal Graph Networks [6.1] 新しいノードの動的リンク予測のための時間ネットワークのモデル化には、多くの実世界の応用がある。
新しいノードには履歴リンクがほとんどないため、動的リンク予測タスクには課題がある。
既存の動的モデルの多くは全てのノードを等しく扱い、新しいノードに特化していないため、亜最適性能をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 09:54:18 GMT)
EMOFM: Ensemble MLP mOdel with Feature-based Mixers for Click-Through
Rate Prediction [6.0] データセットには数百万のレコードが含まれており、レコード内の各フィールドワイド機能は、プライバシのためのハッシュされた整数で構成されている。
このタスクのために、ネットワークベースの手法のキーは、異なるフィールドにまたがるタイプワイドな特徴抽出と情報融合であるかもしれない。
フィールド/タイプワイド機能融合のためのプラグインミキサーを提案し、フィールド/タイプワイドアンサンブルモデル、すなわちEMOFMを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 10:49:13 GMT)
Resolving the Imbalance Issue in Hierarchical Disciplinary Topic
Inference via LLM-based Data Augmentation [6.0] 本研究では、大規模言語モデル(Llama V1)をデータジェネレータとして活用し、複雑な学際階層に分類される研究提案を拡大する。
本実験は, 生成したデータの有効性を実証し, 上記の課題に効果的に対処できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 03:34:40 GMT)
Empower Text-Attributed Graphs Learning with Large Language Models
(LLMs) [5.9] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いたノード生成によるテキスト分散グラフの強化のためのプラグイン・アンド・プレイ手法を提案する。
エッジ予測器を用いて、生のデータセットに固有の構造情報をキャプチャし、新たに生成されたサンプルを元のグラフに統合する。
実験では、特に低ショットシナリオにおいて、提案したパラダイムの卓越した性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 16:04:28 GMT)
Bounding and Filling: A Fast and Flexible Framework for Image Captioning [5.8] 本稿では,BoFiCapと呼ばれる高速かつ柔軟な画像キャプションフレームワークについて,バウンディングとフィリング技術を用いて紹介する。
非自己回帰的な方法での我々のフレームワークは、タスク固有のメトリクスCIDErの最先端を実現すると同時に、9.22倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 16:17:20 GMT)
Automatic Bill of Materials [5.1] ABOMはそれぞれの異なる入力ソースコードファイルのハッシュをコンパイラが出力するバイナリに埋め込む。
エコシステム全体で活用すれば、ABOMは高速サプライチェーンアタック検出のためのゼロタッチ、後方互換性、ドロップインソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 05:48:11 GMT)
CosSIF: Cosine similarity-based image filtering to overcome low
inter-class variation in synthetic medical image datasets [5.0] 我々はCosSIF(Cosine similarity-based Image Filtering)と呼ばれる新しいフィルタリングアルゴリズムを提案する。
我々はCosSIFを利用して、GANトレーニング前のフィルタリング(FBGT)とGANトレーニング後のフィルタリング(FAGT)の2つの異なるフィルタリング方法を開発した。
実験結果から,FAGT法とFBGT法を現代の変圧器と畳み込み型ネットワークで併用することにより,各種評価指標においてかなりの性能向上が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 04:22:13 GMT)
MoEmo Vision Transformer: Integrating Cross-Attention and Movement
Vectors in 3D Pose Estimation for HRI Emotion Detection [4.8] ロボットシステム内での人間の感情検出のためのクロスアテンション・ビジョン・トランスフォーマ(ViT)であるMoEmo(Motion to Emotion)を紹介する。
我々は,移動ベクトルと環境コンテキストを結合表現に組み合わせ,感情推定を導出するクロスアテンション融合モデルを実装した。
我々はMoEmoシステムをトレーニングし、動きとコンテキストを共同で分析し、現在の最先端よりも優れた感情を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:52:15 GMT)
Federated Learning: A Cutting-Edge Survey of the Latest Advancements and
Applications [4.5] Federated Learning (FL) はセキュアな分散機械学習手法である。
FLはクラウドインフラストラクチャを統合して、ブロックチェーン技術を使用してMLモデルをエッジサーバに転送する。
現在のFL実装では、データ所有者はモデルをローカルにトレーニングし、その結果を重み、勾配、パラメータの形式でクラウドにアップロードする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 05:12:38 GMT)
Algorithm-oriented qubit mapping for variational quantum algorithms [4.4] 量子ビットマッピングの最適化は、短期量子デバイス上での量子アルゴリズムの実装の成功に不可欠である。
本稿では,量子アルゴリズムの固有部分構造を利用したアルゴリズム指向量子ビットマッピング(AOQMAP)を提案する。
AOQMAPは、Qiskit、Tket、SWAPネットワークと比較して、最大82.1%の深さ減少と138%の成功確率の上昇を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:18:06 GMT)
PyDCM: Custom Data Center Models with Reinforcement Learning for
Sustainability [3.8] PyDCMは、Pythonで実装されたカスタマイズ可能なデータセンターモデルである。
ベクトル化熱計算を用いることで、PyDCMのオーダーは現在のEnergy Plusのモデリング実装よりも桁違いに速い(30倍)。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 05:11:41 GMT)
Robust quantum teleportation via a non-Markovian channel [3.8] 量子テレポーテーションにおける平均忠実度低下を緩和する非マルコフ量子チャネル手法を提案する。
適切な非マルコフ性により、連続可変量子テレポーテーションに対するチャネルの強化効果が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 14:46:59 GMT)
Towards Optimal Convergence Rates for the Quantum Central Limit Theorem [3.7] ボゾン系の量子中心極限定理は、中心量子状態の$n$フォールドの畳み込みから得られる$rhoboxplus n$の状態列が量子ガウス状態に収束することを示している。
本稿では,この定理に対する最適収束率を求める問題に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:02:43 GMT)
Path convergence of Markov chains on large graphs [3.7] グラフのサイズが無限大になるにつれて、プロセスのランダムな軌跡は測度値グラフの空間上の決定論的曲線に収束することを示す。
このアプローチの新たな特徴は、ある制限状態におけるメトロポリス連鎖に対して正確な指数収束速度を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 16:35:08 GMT)
Gender-Based Comparative Study of Type 2 Diabetes Risk Factors in
Kolkata, India: A Machine Learning Approach [3.6] 本研究は,インド・西ベンガル州コルカタの男性と女性における2型糖尿病のリスクに,年齢,ライフスタイル,BMI,ウェイストの差があるかどうかを学習することを目的とした。
糖尿病のリスクを予測するために、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターといったさまざまな機械学習モデルが使用された。
以上の結果より, 男女ともに糖尿病の発症リスクが有意に上昇していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 03:44:51 GMT)
SynJax: Structured Probability Distributions for JAX [3.4] SynJaxは、構造化分布に対する推論アルゴリズムの効率的なベクトル化実装を提供する。
データの構造を明示的にモデル化する大規模な微分可能なモデルを構築することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 23:51:32 GMT)
New Benchmarks for Asian Facial Recognition Tasks: Face Classification
with Large Foundation Models [3.4] 本稿では,KoInという韓国の大規模インフルエンサーデータセットを提案する。
提案データセットのほとんどの画像は、Instagramのようなソーシャルネットワークサービス(SNS)から収集されている。
本誌のデータセットKoInには、100あまりの韓国の有名人の写真10万枚が載っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:51:03 GMT)
On Statistical Learning of Branch and Bound for Vehicle Routing
Optimization [3.4] 我々は,計算コストの高いStrong Branching戦略の決定過程をエミュレートするためにニューラルネットワークを訓練する。
このアプローチは分岐とバウンドのアルゴリズムの性能にマッチするか、改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 23:59:57 GMT)
Improving Access to Justice for the Indian Population: A Benchmark for
Evaluating Translation of Legal Text to Indian Languages [2.8] インド司法裁判所の法的文書の多くは、歴史的理由から複雑な英語で書かれている。
インドの人口の約10%が英語を読むのに慣れている。
我々は、英語と9つのインド語で整列したテキスト単位を含む、最初の高品質な法定並列コーパスを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 07:49:56 GMT)
CoCoFormer: A controllable feature-rich polyphonic music generation
method [2.5] 本稿では,コードとリズムの入力をきめ細かいレベルで制御することで,モデルの出力を制御するコンディション合唱変換器(CoCoFormer)を提案する。
本稿では,CoCoFormerが現在のモデルよりも優れたレベルに達したことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 14:04:48 GMT)
5q032e@SMM4H'22: Transformer-based classification of premise in tweets
related to COVID-19 [2.4] 本研究では,Twitterテキストにおける前提の存在を分類するために,トランスフォーマーアーキテクチャに基づく予測モデルを提案する。
Twitterデータセットを用いた実験の結果,RoBERTaは前提予測タスクの場合,他のトランスフォーマーモデルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 08:42:33 GMT)
Geometric relative entropies and barycentric R\'enyi divergences [2.3] 単調な量子相対エントロピーは、P$が確率測度であるときに、単調なR'enyi量を定義する。
P$が確率測度であるときに、単調量子相対エントロピーが単調R'enyi量を定義することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 16:20:08 GMT)
Credit card score prediction using machine learning models: A new
dataset [2.1] 本研究では、クレジットカードのデフォルト予測システムにおける機械学習(ML)モデルの利用について検討する。
ここでの主な目標は、新しく提案されたクレジットカードスコアリングデータセットにおいて、最高のパフォーマンスのMLモデルを調査することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:27:58 GMT)
Domain-Specific Language Model Post-Training for Indonesian Financial
NLP [1.8] BERTとIndoBERTは、いくつかのNLPタスクで素晴らしいパフォーマンスを達成した。
金融ドメインとインドネシア語に焦点を当て、金融ドメインのために事前訓練されたIndoBERTでポストトレーニングを行います。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 05:07:08 GMT)
Increased Atom-Cavity Coupling through Cooling-Induced Atomic
Reorganization [1.8] ラマンサイドバンド冷却は、クロック遷移1S0 -> 3P0上で93%の光ピパルス忠実性を達成する。
冷却中、原子は最大原子空洞結合のある場所に自己組織化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 08:11:02 GMT)
GCT-TTE: Graph Convolutional Transformer for Travel Time Estimation [1.6] 本稿では,旅行時間推定問題に対するトランスフォーマーモデルを提案する。
提案したGCT-TTEアーキテクチャは、入力経路の異なる特性を捉える異なるデータモダリティの利用である。
GCT-TTEは、ユーザが定義したルートでさらなる実験を行うために、Webサービスとしてデプロイされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 08:30:00 GMT)
Secure and Robust Communications for Cislunar Space Networks [1.6] シスルナー通信に関連する多くの課題、未知、不確実性がある。
我々は、堅牢でセキュアな通信を可能にする機械学習ベースのシスルナー空間領域認識(SDA)機能を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:40:22 GMT)
An Empirical Evaluation of Temporal Graph Benchmark [1.4] 動的グラフライブラリ(DyGLib)をTGBに拡張することにより,時間グラフベンチマーク(TGB)の実証評価を行う。
その結果,(1) 異なるモデルでは, 過去の観測結果と一致して, 様々なデータセットに対して異なる性能を示すこと, (2) DyGLib を用いた場合の報告結果よりも, ベースラインの性能が著しく向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 09:18:23 GMT)
Alpha Elimination: Using Deep Reinforcement Learning to Reduce Fill-In
during Sparse Matrix Decomposition [1.4] スパース行列再構成問題に対する強化学習に基づくアプローチを提案する。
提案手法では, 既存の最先端アルゴリズムと比較して, LU分解における非ゼロ数が少なくなることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 14:51:22 GMT)
Specialized Deep Residual Policy Safe Reinforcement Learning-Based
Controller for Complex and Continuous State-Action Spaces [1.4] ランダムに探索することは不可能であり、従来のコントローラーをブラックボックスモデルに置き換えることは望ましくない。
本稿では,複雑かつ連続的な状態対応空間に適応した学習手法を応用した,高度残効政策安全な強化学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 21:53:23 GMT)
Sentiment Analysis Using Averaged Weighted Word Vector Features [1.3] 我々は,異なる種類の単語ベクトルを組み合わせて,レビューの極性を学習し,推定する2つの手法を開発した。
本手法は、感情分析の標準ベンチマークとして使用される異なる領域の複数のデータセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 20:36:10 GMT)
Spike-based Neuromorphic Computing for Next-Generation Computer Vision [1.2] ニューロモルフィック・コンピューティングは、従来のフォン・ノイマン・コンピューティング・パラダイムと比較してエネルギー効率の桁違いの改善を約束する。
目標は、適応的でフォールトトレラント、低フットプリント、高速、低エネルギーの知能システムを開発することであり、脳の機能を学び、エミュレートすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 01:05:35 GMT)
QAmplifyNet: Pushing the Boundaries of Supply Chain Backorder Prediction
Using Interpretable Hybrid Quantum-Classical Neural Network [1.2] サプライチェーン管理は、在庫管理の最適化、コスト削減、顧客満足度向上のための正確な後方予測に依存している。
本研究は,サプライチェーンの後方予測のための新しい方法論的枠組みを導入し,大規模データセットを扱う上での課題に対処する。
提案モデルであるQAmplifyNetは、量子古典的ニューラルネットワーク内で量子インスパイアされた技術を用いて、短いデータセットと不均衡なデータセット上で、効率よくバックオーダーを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:55:18 GMT)
Generative artificial intelligence for de novo protein design [1.2] 生成的アーキテクチャは、新しいが現実的なタンパク質を生成するには適しているようだ。
設計プロトコルは20%近い実験的な成功率を達成した。
広範な進歩にもかかわらず、フィールド全体の課題は明らかである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 00:02:22 GMT)
Universal determination of comagnetometer response to spin couplings [1.0] 任意のスピン摂動に対するコマグネトメーターの周波数依存性の応答は、適合パラメータを用いて推定できる。
コマグネトメーター応答のゼロ周波数キャリブレーションに依存する実験は、広い周波数範囲でマグネトメーター感度を桁違いに過小評価または過小評価することができる。
実証された校正プロトコルは、例えば、電子や核スピンと結合する超軽量のボゾンダークマター場に対するコマグネトメーター感度の正確な予測と制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 20:01:09 GMT)
System Identification for Continuous-time Linear Dynamical Systems [0.8] 潜在線形力学系の連続時間への学習の一般化は、ハイブリッドカルマンフィルタの使用を拡大する可能性がある。
トグルスイッチ型遺伝回路を表す潜伏多変量Fokker-Planck SDEのパラメータを学習し,本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 21:38:06 GMT)
Multi-channel all-optical switching based on coherent perfect absorption
in atom-cavity system [0.8] Schemeは、全光ルーティング、全光通信ネットワーク、および様々な量子論理要素を構築するのに有用である。
提案手法は非線形励起系における広帯域マルチスロー全光スイッチングを実現するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 17:45:06 GMT)
Inference of time-ordered multibody interactions [0.8] 時間的および時間的依存関係を示す複雑なシステムと多体依存関係を記述するために、時間順の多体インタラクションを導入する。
本稿では,ノード状態のシステムレベルダイナミクスを捉えるデータから,これらの相互作用を抽出するアルゴリズムを提案する。
我々は,統計的誤差に対するアルゴリズムの頑健さと,擬似相互作用アンサンブルの推論におけるその効率を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 17:48:01 GMT)
Staged Depthwise Correlation and Feature Fusion for Siamese Object
Tracking [0.7] 視覚的トラッキングのための特徴抽出をさらに最適化するために,DCFFNet という新たな段階的深度相関と特徴融合ネットワークを提案する。
シアムネットワークアーキテクチャに基づいてディープトラッカーを構築しており、複数の大規模データセットでゼロからトレーニングされたオフラインです。
OTB100,VOT2018,LaSOTなど,一般的なベンチマークにトラッカーを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:04:42 GMT)
Mean-field approach to Mid-spectrum Eigenstates of long-range
interacting Quantum Systems [0.6] スピン-1/2$XY鎖と無限範囲の逆相互作用の平衡特性について検討する。
XYモデルの2つの隙間のない点は、基本的に異なる方法で振る舞うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 11:20:35 GMT)
Enhancing ML model accuracy for Digital VLSI circuits using diffusion
models: A study on synthetic data generation [0.5] 本研究では,電子回路の人工データ生成における拡散モデルの利用について検討した。
我々は,22nmCMOS技術ノードを用いたHSPICE設計環境におけるシミュレーションを用いて,提案した拡散モデルのための代表的実時間トレーニングデータを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 14:20:09 GMT)
Optimizing K-means for Big Data: A Comparative Study [0.4] K-meansはクラスタリングアルゴリズムとして広く使用されているが、大規模なデータセットを扱う場合、スケーラビリティの問題に悩まされる可能性がある。
本稿では、並列化、近似、サンプリング方法など、これらの問題を克服するための様々なアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:35:27 GMT)
Dealing with Sparse Rewards Using Graph Neural Networks [0.2] 本稿では,グラフ畳み込みネットワークに基づく近年の報酬形成手法の2つの修正を提案する。
スパース報酬を伴う3次元環境におけるナビゲーション作業におけるソリューションの有効性を実証的に検証した。
また、3次元環境における重要な遷移に対応するエッジに学習された注意が集中していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 23:26:05 GMT)
Optimal Spatial Deconvolution and Message Reconstruction from a Large
Generative Model of Models [0.2] 我々は任意の任意に仮定された事前確率分布に依存しないモデルの汎用モデルを構築する。
我々は,この手法が暗号,信号処理,因果分解,生命,技術信号検出において大きな価値を持つ可能性を主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 20:05:12 GMT)
Scalable Semantic Non-Markovian Simulation Proxy for Reinforcement
Learning [0.1] 本稿では,アノテート論理に対する時間的拡張に基づくシミュレーションのセマンティックプロキシを提案する。
学習した政策の質を保ちながら、最大3桁のスピードアップを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 01:14:23 GMT)
Vavilov-Cherenkov emission with a twist: a study of the final entangled
state [0.0] ねじれた電子は、運動方向上の全角運動量(TAM)$m=pm 1/2, pm 3/2,ldots$の明確な射影を持つ。
この進化した波動関数は電子と光子の絡み合った状態であり、どちらの粒子もねじれることが示されている。
ソフト光子の近似と超相対論的電子について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 15:42:35 GMT)
Variational Quantum Algorithms for Gibbs State Preparation [0.0] ギブス状態を作成するアルゴリズムを簡潔に概説する。
また、最新の変分ギブス状態準備アルゴリズムのベンチマークも行います。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 14:17:00 GMT)
Theoretical Evaluation of Asymmetric Shapley Values for Root-Cause
Analysis [0.0] 非対称シェープ値 (ASV) は、一般的なSHAP付加的局所的説明法の変種である。
局所的な貢献が分散還元のグローバルな貢献とどのように対応するかを示す。
一般化加法モデル (GAM) を, ASV が望ましい特性を示す制限クラスとして同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 21:40:16 GMT)
The semiclassical limit of a quantum Zeno dynamics [0.0] 適切なトポロジーにおいて、この極限は不連続記号 $pchi_D(x,p)$ であり、ここで $chi_D$ は位相空間における領域 $D$ の特徴関数である。
洗練された解析により、シンボルは関数 $pchi_D(N)(x,p)$ に近いことが示され、$chi_D(N)$ は統合された Airy 関数に関連する $chi_D$ の滑らかなバージョンである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 21:06:51 GMT)
Statistical inference using machine learning and classical techniques
based on accumulated local effects (ALE) [0.0] Accumulated Local Effects (ALE) は、機械学習アルゴリズムのグローバルな説明のためのモデルに依存しないアプローチである。
ALEに基づく統計的推論を行うには,少なくとも3つの課題がある。
ALEを用いた統計的推論のための革新的なツールと技術を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 16:17:21 GMT)
Spacing distribution for quantum Rabi models [0.0] 量子ラビモデル(英: quantum Rabi model、QRM)は、光と物質の相互作用を記述する量子光学の基本モデルである。
本稿では, 高エネルギーの限界におけるQRMの連続固有値の分布, 差について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 12:02:20 GMT)
Securing the Digital World: Protecting smart infrastructures and digital
industries with Artificial Intelligence (AI)-enabled malware and intrusion
detection [0.0] サイバー犯罪は 政府や企業 市民社会に対する 世界的な脅威として現れています
本稿では、現代のデジタルエコシステムを保護するため、AIによるサイバー脅威検出について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 09:35:56 GMT)
SVM based Multiclass Classifier for Gait phase Classification using
Shank IMU Sensor [0.0] SVMマルチクラス分類に基づく歩行位相分類法を提案する。
提案手法は様々な歩行位相を90.3%程度の精度で分類することに成功した。
歩行相の分類は特に外骨格と補綴物の領域において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 04:23:08 GMT)
Predictive Maintenance Model Based on Anomaly Detection in Induction
Motors: A Machine Learning Approach Using Real-Time IoT Data [0.0] 本研究では,ポンプ,圧縮機,ファン,その他の産業機械で使用される誘導電動機の異常検出システムについて紹介する。
我々は、計算コストの低い前処理技術と機械学習(ML)モデルの組み合わせを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 18:43:45 GMT)
On the nonclassicality distance indicator of qudits [0.0] 有限次元量子系の状態の非古典性距離指標を考える。
キューディット固有値の単純度における対応するウィグナー関数の正のポリトープを導入し、その非古典性距離インジケータをピースワイズ関数として表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 11:40:25 GMT)
Notes on Applicability of Explainable AI Methods to Machine Learning
Models Using Features Extracted by Persistent Homology [0.0] 永続ホモロジー(PH)は機械学習に広く応用されている。
比較的単純なダウンストリーム機械学習モデルで十分なレベルの精度を達成する能力は、これらの抽出された特徴を処理する際に、パイプラインの優れた解釈可能性の基盤となる。
本稿では,このPH-MLパイプラインへの説明可能なAI手法の適用の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 08:56:15 GMT)
Non-local computation and the black hole interior [0.0] 両面のブラックホールでは、反対側の領域から落ちてくる系がブラックホールの内部で衝突し相互作用する。
ここでは、地平線相互作用の背後にあるこれらを非局所量子計算に関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 21:16:47 GMT)
New Advances in Body Composition Assessment with ShapedNet: A Single
Image Deep Regression Approach [0.0] そこで本研究では,身体組成評価を向上するためのShapedNetと呼ばれる新しい手法を提案する。
ディープニューラルネットワークを用いて、BFP(Body Fat Percentage)を推定し、個人識別を行い、1枚の写真を用いて局所化を可能にする。
ShapedNetの精度は、ゴールド標準法であるDual-Energy X-ray Absorptiometry (DXA)と比較して総合的に検証され、1273人の健康な成人が年齢、性別、BFPレベルにまたがっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 02:30:27 GMT)
Minimum-consumption discrimination of quantum states via globally
optimal adaptive measurements [0.0] 従来と異なり,グローバルに最適に固定された局所射影測定(GOFL)が可能である。
適応性と集合的測定の両方を活用することで、最小消費量子状態の識別に向けた重要なステップとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 07:00:02 GMT)
Laser powered dissipative quantum batteries in atom-cavity QED [0.0] 我々は、レーザー場の存在下で3レベル原子と量子空洞の相互作用を利用して、2つの量子電池について議論する。
最初の設定では、複数の空洞と連続的に相互作用する1つの3レベル原子を熱状態とし、この過程において、原子は集団の反転を示す平衡状態に収束することを示す。
第2のセットアップでは、熱状態にある原子の流れが、最初は原子と同じ温度で単一の空洞と順次相互作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 21:13:37 GMT)
Large Vocabulary Spontaneous Speech Recognition for Tigrigna [0.0] 本論文は、Tigrignaのための話者独立自動音声認識システムを設計・開発する試みについて述べる。
音声認識システムの音響モデルはカーネギーメロン大学自動音声認識開発ツール(Sphinx)を用いて開発され、SRIMツールは言語モデルの開発に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:07:41 GMT)
Interpolating Parametrized Quantum Circuits using Blackbox Queries [0.0] このようなサロゲートを構築するための2つのアルゴリズムを開発し、性能保証を証明する。
構成は、回路のブラックボックス評価に基づいており、量子ハードウェア上でシミュレートまたは実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 09:25:35 GMT)
Inter-species spin-noise correlations in hot atomic vapors [0.0] スピン交換衝突に支配される非偏極アルカリ金属蒸気のスピンノイズ相関に関する実験的および理論的研究を報告する。
我々は、強い不等時種間相関を観察し、これらを第一原理理論モデルで説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 10:01:28 GMT)
Improved Flow Recovery from Packet Data [0.0] 本稿では,パケットデータからフローレコードや要約メタデータを高精度かつ堅牢に抽出する方法に焦点を当てる。
このデータは、機械学習とサイバー脅威検出技術のためのトレーニングデータとして有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:36:33 GMT)
Exponential decay of coherences in single-particle open quantum systems [0.0] 局所項を持つリンドブラッドマスター方程式により記述された単一粒子量子状態の時間発展について検討する。
我々は、時間進化状態または定常状態の位置ベースにおいて、外対角行列要素の崩壊に対する有限体積型基準を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 16:38:31 GMT)
Exploitation Business: Leveraging Information Asymmetry [0.0] エクスプロイテーション・ビジネス」モデルは、脆弱な人口を搾取するために情報非対称性を利用する。
非専門家や詐欺師をターゲットとするビジネスに重点を置いており、情報非対称性を利用して必死の個人に製品やサービスを販売している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 11:18:54 GMT)
Explainable Deep Learning for Tumor Dynamic Modeling and Overall
Survival Prediction using Neural-ODE [0.0] 本稿では,腫瘍ダイナミックニューラル-ODEを薬理学的インフォームドニューラルネットワークとして用いることを提案する。
我々は,TDNODEが既存のモデルの重要な限界を克服し,乱れたデータから偏りのない予測を行うことを示す。
得られた測定値を用いて,患者の全身生存率(OS)を高い精度で予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 05:00:53 GMT)
Evaluation of feature selection performance for identification of best
effective technical indicators on stock market price prediction [0.0] 本研究の目的は, 市場価格を最小限の誤差で予測するために, 特徴選択による最高の株式市場指標の組み合わせを特定することである。
この論文では,Apple社の過去10年間で,10の推定値と123の技術的指標を持つSFSとSBSを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 18:09:09 GMT)
Evaluating Robustness of Visual Representations for Object Assembly Task
Requiring Spatio-Geometrical Reasoning [0.0] 本稿では,オブジェクト・アセンブリ・タスクのコンテキストにおける視覚表現の堅牢性の評価と評価に焦点をあてる。
我々は視覚前訓練モデルを視覚エンコーダとして利用するビズモータ政策学習の一般的な枠組みを用いる。
本研究は、両腕操作装置に適用する場合、特にグリップ変動に対して、この枠組みの頑健性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 20:41:07 GMT)
Dynamics of Electrons in Neutron Scattering with Hydrogen Atom [0.0] イオン化電子の運動量スペクトルから核子相互作用のパラメータを得るための新しい理論的アプローチを導入する。
このアプローチは超高速散乱過程の検出に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:05:07 GMT)
Dynamics Reflects Quantum Phase Transition of Rabi Model [0.0] Rabiモデルの回転波近似の分解は、相転移と結合強度をもたらす。
物理量の力学はこのモデルに対してそのような相転移を反映できることを示す。
この研究は、開量子系に対する非平衡過程による相転移を探求するアイデアを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 02:57:48 GMT)
Do humans and Convolutional Neural Networks attend to similar areas
during scene classification: Effects of task and image type [0.0] 本研究では,人間とCNNの類似性を調節するために,人間の注意マップを抽出するタスクが画像特性とどのように相互作用するかを検討した。
分類対象のタイプは, 特異な, 健全なオブジェクト, オブジェクト配置からなる屋内シーン, あるいは, カテゴリーを定義していないランドスケープのいずれかを用いて変化した。
対象物に対して、人間の手動選択は、CNNと最もよく似た地図を作成し、特定の眼球運動タスクは、ほとんど影響を与えなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:35:56 GMT)
Deep Manifold Learning for Reading Comprehension and Logical Reasoning
Tasks with Polytuplet Loss [0.0] 理解と論理的推論タスクを読む機械学習モデルの開発における現在のトレンドは、論理的ルールを理解し、活用するモデルの能力を改善することに焦点を当てている。
この研究は、新しい損失関数と、他のモデルよりも解釈可能なコンポーネントを持つモデルアーキテクチャを提供することに焦点を当てている。
我々の戦略は、絶対的精度よりも相対的精度を強調し、理論的には不完全な知識で正しい答えを生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 16:11:05 GMT)
Combinatorial summation of Feynman diagrams: Equation of state of the 2D
SU(N) Hubbard model [0.0] 一般量子多体系に対する連結ファインマン図あるいは連結ファインマン図の効率的な和を求める普遍的枠組みを導入する。
これは、動的プログラミングによる積分の和の明示的な構成に基づいており、計算コストは古典的コンピュータ上のダイアグラム順序でのみ指数関数化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 23:49:57 GMT)
Class-Specific Data Augmentation: Bridging the Imbalance in Multiclass
Breast Cancer Classification [0.0] 本稿では、クラスレベルのデータ拡張を採用し、アンダーサンプされたクラスに対処し、検出率を高める。
本研究の目的は,多クラス分類を運用し,画像を良性または4種類の悪性乳癌の1つに分類することで,医療専門家の業務を簡素化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 23:19:35 GMT)
Chinese Painting Style Transfer Using Deep Generative Models [0.0] アートスタイルの転送は、コンテンツを保存しながらイメージのスタイルを変更することを目的としている。
本研究は,中国絵画様式の転写における最先端の深層生成モデルについて研究・活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 23:05:17 GMT)
Beyond Segmentation: Road Network Generation with Multi-Modal LLMs [0.0] 本稿では,マルチモーダル大規模言語モデル(LLM)を利用した道路網構築の革新的アプローチを提案する。
本モデルは,道路レイアウトの航空画像の処理と,入力画像内の詳細な航法可能な道路網の作成に特化して設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 06:46:15 GMT)
Behaviors of QCA Inverter due to Cell Displacement and Temperature
Variation [0.0] 従来の2セルインバータと最近提案された3セル高偏極インバータにおける温度の影響について検討した。
シミュレーションツールQCADesignerはQCAの効果を研究するために使われている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 04:49:33 GMT)
Asymptotic Analysis of Conditioned Stochastic Gradient Descent [0.0] 本研究では、勾配方向の事前条件付けに基づいて、条件付きSGDと呼ばれる勾配降下法(SGD)アルゴリズムのクラスについて検討する。
ほぼ確実に、独立した関心を持つかもしれない収束結果が提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 13:23:07 GMT)
ADAPT-QAOA with a classically inspired initial state [0.0] 我々は古典近似アルゴリズムにインスパイアされた初期状態でADAPT-QAOAを開始することを提案する。
このアルゴリズムは,従来のQAOAやADAPT-QAOAと同等の精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Oct 2023 01:12:12 GMT)