In-Context Pretraining: Language Modeling Beyond Document Boundaries [140.8] In-Context Pretrainingは、言語モデルが関連するドキュメントのシーケンスで事前トレーニングされる新しいアプローチである。
本稿では, 近接探索を効率的に行うための近似アルゴリズムを提案する。
より複雑なコンテキスト推論を必要とするタスクの顕著な改善が見られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:57:12 GMT)
Video Language Planning [137.1] ビデオ言語計画法は木探索法により構成されるアルゴリズムで、(i)視覚言語モデルにポリシーと値関数の両方を提供するよう訓練し、(ii)動的モデルとしてテキストからビデオモデルを作成する。
提案アルゴリズムは,最終作業の完了方法を記述した詳細なマルチモーダル(ビデオと言語)仕様を生成する。
シミュレーションロボットと実ロボットの両方の従来の手法と比較して、長時間作業の成功率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:48:45 GMT)
From Cloze to Comprehension: Retrofitting Pre-trained Masked Language
Model to Pre-trained Machine Reader [130.5] Pre-trained Machine Reader (PMR) は、ラベル付きデータを取得することなく、MLMを事前学習機械読解(MRC)モデルに適合させる新しい手法である。
提案したPMRを構築するために,多量の汎用および高品質なMRCスタイルのトレーニングデータを構築した。
PMRは、MRCの定式化における様々な抽出および分類タスクに対処するための統一モデルとして機能する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:45:30 GMT)
Gaining Wisdom from Setbacks: Aligning Large Language Models via Mistake
Analysis [127.9] 本研究では,誤り解析に根ざした新たなアライメント戦略を提案する。
大きな言語モデルを意図的に欠陥のある出力に公開し、内部の理由を完全に理解するために徹底的な評価を行う。
実験結果から,提案手法は従来のアライメント手法よりも優れた安全性が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:59:10 GMT)
PNT-Edge: Towards Robust Edge Detection with Noisy Labels by Learning
Pixel-level Noise Transitions [119.2] 特に大規模なデータセットでは、エッジの正確なラベル付けは難しい。
本稿では,ラベル破壊過程をモデル化するために,Pixelレベルのノイズ遷移を学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:33:45 GMT)
D$^2$TV: Dual Knowledge Distillation and Target-oriented Vision Modeling
for Many-to-Many Multimodal Summarization [113.7] many-to-many multimodal summarization (M$3$S) タスクは、どんな言語でも文書入力と対応する画像シーケンスで要約を生成することを目的としている。
本稿では,M$3$Sタスクのための二重知識蒸留と目標指向視覚モデ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） (Mon, 16 Oct 2023 10:04:37 GMT)
PixArt-$\alpha$: Fast Training of Diffusion Transformer for
Photorealistic Text-to-Image Synthesis [108.8] 本稿では,トランスフォーマーを用いたT2I拡散モデルであるPIXART-$alpha$について述べる。
最大1024pxまでの高解像度画像合成をサポートし、訓練コストが低い。
PIXART-$alpha$は画質、芸術性、セマンティックコントロールに優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:57:05 GMT)
A Survey on Video Diffusion Models [107.5] AI生成コンテンツ(AIGC)の最近の波は、コンピュータビジョンでかなりの成功を収めている。
その印象的な生成能力のため、拡散モデルは徐々にGANと自動回帰変換器に基づく手法に取って代わられている。
本稿では,AIGC時代の映像拡散モデルについて概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:59:28 GMT)
Training Data Protection with Compositional Diffusion Models [106.7] 比較拡散モデル(CDM)は、異なるデータソース上で異なる拡散モデル(またはプロンプト)を訓練する手法である。
各モデルは、すべてのデータで同時にトレーニングされたパラゴンモデルに匹敵するパフォーマンスを達成するために構成することができる。
CDMは、大規模拡散モデルに対する選択的忘れと連続学習の両方を可能にするための最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:09:16 GMT)
Rewarded soups: towards Pareto-optimal alignment by interpolating
weights fine-tuned on diverse rewards [101.7] ファンデーションモデルは、最初は大量の教師なしデータセットで事前トレーニングされ、次にラベル付きデータで微調整される。
多様な報酬の不均一性を多政学的戦略に従って受け入れることを提案する。
我々は,テキスト・ツー・テキスト(要約,Q&A,補助アシスタント,レビュー),テキスト・イメージ(画像キャプション,テキスト・ツー・イメージ生成,視覚的グラウンド,VQA)タスク,制御(移動)タスクに対するアプローチの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:53:14 GMT)
BiomedJourney: Counterfactual Biomedical Image Generation by
Instruction-Learning from Multimodal Patient Journeys [99.7] 本稿では,インストラクション学習によるバイオメディカル画像生成のための新しい手法であるBiomedJourneyを紹介する。
我々は、GPT-4を用いて、対応する画像レポートを処理し、疾患進行の自然言語記述を生成する。
得られた三重項は、反現実的なバイオメディカル画像生成のための潜伏拡散モデルを訓練するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:59:31 GMT)
How Do Transformers Learn In-Context Beyond Simple Functions? A Case
Study on Learning with Representations [98.7] 本稿では、より複雑なシナリオにおける文脈内学習(ICL)の理解を、表現を用いた学習で研究する。
合成文内学習問題を合成構造を用いて構築し、ラベルは複雑なが固定された表現関数によって入力に依存する。
理論的には、そのようなアルゴリズムを軽度な深さと大きさでほぼ実装するトランスフォーマーの存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:40:49 GMT)
Interactive Task Planning with Language Models [97.9] 対話型ロボットフレームワークは、長期のタスクプランニングを達成し、実行中であっても、新しい目標や異なるタスクに容易に一般化することができる。
最近の大規模言語モデルに基づくアプローチは、よりオープンな計画を可能にするが、多くの場合、重いプロンプトエンジニアリングやドメイン固有の事前訓練されたモデルを必要とする。
本稿では,言語モデルを用いた対話型タスクプランニングを実現するためのシンプルなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:59:12 GMT)
Large Models for Time Series and Spatio-Temporal Data: A Survey and
Outlook [95.3] 時系列データ、特に時系列データと時間時間データは、現実世界のアプリケーションで広く使われている。
大規模言語やその他の基礎モデルの最近の進歩は、時系列データマイニングや時間データマイニングでの使用の増加に拍車を掛けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:06:00 GMT)
HairCLIPv2: Unifying Hair Editing via Proxy Feature Blending [94.4] HairCLIPは、テキスト記述や参照画像に基づいた毛髪編集を可能にする最初の作品である。
本稿では,上述したすべてのインタラクションを一つの統一フレームワークでサポートすることを目的としたHairCLIPv2を提案する。
鍵となるアイデアは、すべてのヘア編集タスクをヘア転写タスクに変換し、それに応じて編集条件を異なるプロキシに変換することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:59:58 GMT)
Generalizable Person Search on Open-world User-Generated Video Content [93.7] 人物の検索は、大量の露骨なシーン画像から個人を検索する、困難な作業である。
既存の人検索アプリケーションは、ほとんどトレーニングされ、同じシナリオにデプロイされます。
本稿では,任意のシナリオにおける下流タスクを容易にするために,特徴レベルとデータレベルの両方の一般化可能なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:59:50 GMT)
CLEVA: Chinese Language Models EVAluation Platform [92.4] CLEVAは,中国のLLMを階層的に評価するためのユーザフレンドリーなプラットフォームである。
当社のプラットフォームでは,LLMのパフォーマンスをさまざまな次元で評価するために標準化されたワークフローを採用し,定期的に競合するリーダボードを更新しています。
汚染を軽減するため、CLEVAは、新しいデータのかなりの割合をキュレーションし、各リーダーボードラウンドのユニークなサブセットを保証するサンプリング戦略を開発する。
マウスクリック数回とモデルAPIを必要とする使い勝手の良いインターフェースと、最小限のコーディングで徹底的な評価を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:32:14 GMT)
On Position Bias in Summarization with Large Language Models [91.6] 大言語モデル(LLM)はゼロショット抽象的な要約タスクに優れる。
本稿では,これらのモデルがどのようにそれらの入力を抽象的な要約に活用するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:45:12 GMT)
Repetition In Repetition Out: Towards Understanding Neural Text
Degeneration from the Data Perspective [91.1] この研究は、データの観点から、単純で基本的な説明を提示する。
予備調査では, 退化問題とトレーニングデータにおける反復の有無との間には強い相関関係がみられた。
実験の結果,訓練データにおける繰り返しのペナルティ化は,より大きなモデルサイズや命令のチューニングを考慮しても重要な課題であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:35:42 GMT)
SnapFusion: Text-to-Image Diffusion Model on Mobile Devices within Two
Seconds [88.1] テキストから画像への拡散モデルは、プロのアーティストや写真家の作品に匹敵する自然言語の記述から素晴らしい画像を作り出すことができる。
これらのモデルは大規模で、複雑なネットワークアーキテクチャと数十のデノベーションイテレーションを持ち、計算コストが高く、実行が遅い。
モバイル端末上でテキストから画像への拡散モデルの実行を2ドル以下でアンロックする汎用的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:17:04 GMT)
Will the Prince Get True Love's Kiss? On the Model Sensitivity to Gender
Perturbation over Fairytale Texts [87.6] 近年の研究では、伝統的な妖精は有害な性バイアスを伴っていることが示されている。
本研究は,ジェンダーの摂動に対する頑健さを評価することによって,言語モデルの学習バイアスを評価することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:25:09 GMT)
MixupE: Understanding and Improving Mixup from Directional Derivative
Perspective [86.1] 理論上は、バニラ・ミックスアップよりも優れた一般化性能を実現するために、Mixupの改良版を提案する。
提案手法は,様々なアーキテクチャを用いて,複数のデータセットにまたがるMixupを改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:04:00 GMT)
Combating Label Noise With A General Surrogate Model For Sample
Selection [84.6] 本稿では,視覚言語サロゲートモデルCLIPを用いて,雑音の多いサンプルを自動的にフィルタリングする手法を提案する。
提案手法の有効性を実世界および合成ノイズデータセットで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:43:27 GMT)
A cross Transformer for image denoising [83.7] 直列ブロック(SB)、並列ブロック(PB)、残留ブロック(RB)を備えたクロストランスフォーマー(CTNet)を提案する。
CTNetは、実画像や合成画像のデノナイジングにおいて、一般的なデノナイジング法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:53:19 GMT)
CommonScenes: Generating Commonsense 3D Indoor Scenes with Scene Graphs [83.3] シーングラフを対応する制御可能な3Dシーンに変換する完全生成モデルであるCommonScenesを提案する。
パイプラインは2つのブランチで構成されており、1つは変分オートエンコーダでシーン全体のレイアウトを予測し、もう1つは互換性のある形状を生成する。
生成されたシーンは、入力シーングラフを編集し、拡散モデルのノイズをサンプリングすることで操作することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:15:05 GMT)
Self-Supervised Dataset Distillation for Transfer Learning [82.1] ラベルなしデータセットを、効率的な自己教師付き学習(SSL)のための小さな合成サンプル群に蒸留する新しい問題を提案する。
両レベル最適化におけるSSL目標に対する合成サンプルの勾配は、データ拡張やマスキングから生じるランダム性から、テキストバイアスを受けていることを最初に証明する。
転送学習を含む様々な応用における本手法の有効性を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:46:07 GMT)
Speculative Decoding: Lossless Speedup of Autoregressive Translation [82.0] 本稿では,コンピュータアーキテクチャにおける投機的実行にインスパイアされた新しい復号パラダイムSpecDecを提案する。
SpecDecはまず、NATモデルで次の$k$トークンを投機的にドラフト(デコード)し、ATモデルで検証する。
我々は4つの標準WMT翻訳ベンチマークで実験を行い、バニラSpecDecがATgreedy復号と全く同じ結果を得ることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:24:21 GMT)
HyPoradise: An Open Baseline for Generative Speech Recognition with
Large Language Models [81.6] ASRの誤り訂正に外部の大規模言語モデル(LLM)を利用する最初のオープンソースベンチマークを導入する。
提案したベンチマークには、334,000組以上のN-best仮説を含む新しいデータセットHyPoradise (HP)が含まれている。
合理的なプロンプトと生成能力を持つLLMは、N-bestリストに欠けているトークンを修正できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:47:42 GMT)
Robust Prompt Optimization for Large Language Models Against
Distribution Shifts [80.7] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて重要な能力を示している。
本稿では,LLMの分散シフトに対するロバストな最適化法を提案する。
この問題は、ラベル付けされたソースグループに最適化されたプロンプトを同時にラベル付けされていないターゲットグループに一般化する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:00:12 GMT)
Robust Multi-Agent Reinforcement Learning via Adversarial
Regularization: Theoretical Foundation and Stable Algorithms [79.6] MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)はいくつかの領域で有望な結果を示している。
MARLポリシーは、しばしば堅牢性を欠き、環境の小さな変化に敏感である。
政策のリプシッツ定数を制御することにより、ロバスト性を得ることができることを示す。
政策のリプシッツ連続性を促進する新しい堅牢なMARLフレームワークであるERNIEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:14:06 GMT)
RegaVAE: A Retrieval-Augmented Gaussian Mixture Variational Auto-Encoder
for Language Modeling [79.6] 可変オートエンコーダ(VAE)に基づく検索拡張言語モデルであるRegaVAEを紹介する。
テキストコーパスを潜在空間にエンコードし、ソースとターゲットの両方のテキストから現在と将来の情報をキャプチャする。
各種データセットに対する実験結果から,テキスト生成品質と幻覚除去の大幅な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:42:01 GMT)
DualAug: Exploiting Additional Heavy Augmentation with OOD Data
Rejection [77.7] そこで本稿では,textbfDualAug という新しいデータ拡張手法を提案する。
教師付き画像分類ベンチマークの実験では、DualAugは様々な自動データ拡張法を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:02:49 GMT)
Improving Factual Consistency for Knowledge-Grounded Dialogue Systems
via Knowledge Enhancement and Alignment [77.6] 事前訓練言語モデル(PLM)に基づく知識基底対話システムは、提供された知識源と実際に矛盾しない応答を生成する傾向にある。
トランスフォーマー内のフィードフォワードネットワーク(FFN)が事実知識表現の責任を負っていると判断する以前の研究から着想を得て,事実表現能力を効率的に改善するための2つの方法を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:47:05 GMT)
Parallel Sampling of Diffusion Models [76.3] 拡散モデルは強力な生成モデルであるが、サンプリングが遅い。
そこで本研究では,複数のステップを並列にdenoisingすることで,事前学習した拡散モデルのサンプリングを高速化するParaDiGMSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:51:04 GMT)
Self-Supervised 3D Action Representation Learning with Skeleton Cloud
Colorization [75.1] 3Dスケルトンをベースとした人間の行動認識は近年注目を集めている。
既存の研究のほとんどは、多数のラベル付けされたアクションシーケンスを必要とする教師あり学習に焦点を当てている。
本稿では,骨格に基づく行動認識のための自己教師付き3次元行動表現学習について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:41:20 GMT)
Navigation with Large Language Models: Semantic Guesswork as a Heuristic
for Planning [73.1] 不慣れな環境でのナビゲーションは、ロボットにとって大きな課題となる。
言語モデルを用いて、新しい現実世界環境のバイアス探索を行う。
実環境におけるLFGの評価とシミュレーションベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 06:21:06 GMT)
OpenAgents: An Open Platform for Language Agents in the Wild [71.2] OpenAgentsは、日々の生活の中で言語エージェントを使い、ホストするためのオープンなプラットフォームです。
我々は課題と機会を解明し、現実世界の言語エージェントの将来の研究と開発の基礎を築きたいと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:54:53 GMT)
Small-scale proxies for large-scale Transformer training instabilities [69.4] 我々は、小規模でトレーニングの安定性と不安定性を再現し、研究する方法を模索する。
学習速度とスケールによる損失の関係を計測することにより,これらの不安定性は,学習率の高いトレーニングにおいて,小さなモデルにも現れることを示す。
ウォームアップ,ウェイト崩壊,および$mu$Paramなどの手法を用いて,学習速度変化の桁数で同様の損失を被る小さなモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:43:25 GMT)
GTA: A Geometry-Aware Attention Mechanism for Multi-View Transformers [69.3] 既存の位置符号化方式は3次元視覚タスクに最適であると主張する。
トークンの幾何学的構造を相対変換として符号化する幾何学的注意機構を提案する。
我々は、Geometric Transform Attention (GTA) と呼ばれる、最先端のトランスフォーマーベースNVSモデルの学習効率と性能を向上させることに留意している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:16:09 GMT)
TRIGO: Benchmarking Formal Mathematical Proof Reduction for Generative
Language Models [68.7] 本稿では, ATP ベンチマーク TRIGO を提案する。このベンチマークでは, ステップバイステップの証明で三角法式を縮小するだけでなく, 論理式上で生成する LM の推論能力を評価する。
三角形の表現とその縮小したフォームをWebから収集し、手作業で単純化プロセスに注釈を付け、それをLeanの形式言語システムに翻訳します。
我々はLean-Gymに基づく自動生成装置を開発し、モデルの一般化能力を徹底的に分析するために、様々な困難と分布のデータセット分割を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:42:39 GMT)
Does Localization Inform Editing? Surprising Differences in
Causality-Based Localization vs. Knowledge Editing in Language Models [68.0] 既存の方法と異なる位置にある重みを編集することで、その事実をモデルに格納する方法を変えることができる。
特定のモデルパラメータに事実をローカライズすることで、モデル内の知識を操作する場所がわかると期待しているからです。
我々の結果は、事前訓練された言語モデルがどのように機能するかのより優れた機械的理解が、必ずしも行動の最良の変更方法に関する洞察に結びつくとは限らないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:42:58 GMT)
Character-LLM: A Trainable Agent for Role-Playing [67.4] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の振る舞いをシミュレートするエージェントとして用いられる。
本稿では, ベートーヴェン, クレオパトラ女王, ユリウス・カエサルなど, LLM に特定の人物として行動するように教えるキャラクタ-LLMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:58:56 GMT)
Generating Summaries with Controllable Readability Levels [67.3] テキストの複雑さ、主題、読者の背景知識など、可読性レベルに影響を与える要因がいくつかある。
現在のテキスト生成アプローチでは制御が洗練されておらず、結果として読者の習熟度にカスタマイズされないテキストが作られる。
可読性を制御するための3つのテキスト生成手法を開発した。命令ベースの可読性制御,要求される可読性と観測される可読性の間のギャップを最小限に抑える強化学習,および,ルックアヘッドを用いて今後の復号化ステップの可読性を評価する復号手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:46:26 GMT)
Bootstrap Your Own Skills: Learning to Solve New Tasks with Large
Language Model Guidance [66.6] BOSSが"スキルブートストラップ"を実行して新しいタスクを達成
LLM誘導型ブートストラップ法で訓練されたエージェントは,実生活環境における実測実験により,ナイーブなブートストラップ法で訓練されたエージェントよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:43:47 GMT)
IDEAL: Influence-Driven Selective Annotations Empower In-Context
Learners in Large Language Models [66.3] 本稿では,影響駆動型選択的アノテーション手法を提案する。
アノテーションのコストを最小限に抑えつつ、コンテキスト内サンプルの品質を向上させることを目的としている。
様々なベンチマークで提案手法の優位性を確認する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:53:54 GMT)
Selectivity Drives Productivity: Efficient Dataset Pruning for Enhanced
Transfer Learning [66.2] データセットプルーニング(DP)は、データ効率を改善する効果的な方法として登場した。
本稿では,ラベルマッピングと特徴マッピングという2つの新しいDP手法を提案する。
ダウンストリーム性能を犠牲にすることなく、ソースデータクラスを最大40%まで刈り取ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:55:06 GMT)
Editable User Profiles for Controllable Text Recommendation [66.0] 制御可能なテキストレコメンデーションのための新しい概念値ボトルネックモデル LACE を提案する。
LACEは、人間の読みやすい概念の簡潔なセットで各ユーザーを表現する。
ユーザ文書に基づいて概念のパーソナライズされた表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:47:20 GMT)
Reusing Pretrained Models by Multi-linear Operators for Efficient
Training [65.6] 大規模なモデルをスクラッチからトレーニングすることは、通常、かなりの量のリソースを必要とする。
bert2BERT や LiGO といった最近の研究は、大規模なモデルを初期化するために、小さな事前訓練されたモデルを再利用している。
本稿では,対象モデルの各重みを事前学習モデルの全重みに線形に相関させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 06:16:47 GMT)
On Generative Agents in Recommendation [65.5] Agent4RecはLarge Language Models (LLM)に基づく映画レコメンデーションシミュレータである。
ユーザプロファイル、メモリ、アクションモジュールを備えたLLMを内蔵した生成エージェントは、レコメンダシステムに特化している。
Agent4Recの評価では、エージェント間のアライメントと逸脱とユーザ個人化された好みの両方を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 06:41:16 GMT)
Quantum tomography of helicity states for general scattering processes [65.3] 量子トモグラフィーは、物理学における量子系の密度行列$rho$を計算するのに欠かせない道具となっている。
一般散乱過程におけるヘリシティ量子初期状態の再構成に関する理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:23:42 GMT)
Reading Books is Great, But Not if You Are Driving! Visually Grounded
Reasoning about Defeasible Commonsense Norms [65.2] ビジュアルグラウンドド・コモンセンスの規範を研究するための新しいベンチマーク、NORMLENSを構築した。
我々は、最先端のモデル判断と説明が人間のアノテーションとうまく一致していないことを発見した。
我々は,大規模言語モデルから社会的コモンセンス知識を抽出し,モデルと人間との整合性を向上するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:00:07 GMT)
Deceptive-NeRF: Enhancing NeRF Reconstruction using Pseudo-Observations
from Diffusion Models [64.9] 数発のNeRF再構成のための新しい手法であるDeceptive-NeRFを紹介する。
我々は,RGB画像と深度マップを粗いNeRFからフォトリアリスティックな擬似観測へ順応的に遷移させる,知覚拡散モデルを開発した。
本稿では,現在のNeRFレンダリングを用いて,次のイテレーションのNeRFを高める擬似観測を生成することによって,認知-NeRFを学習するためのプログレッシブ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:47:05 GMT)
LoBaSS: Gauging Learnability in Supervised Fine-tuning Data [64.3] Supervised Fine-Tuning (SFT) は、Large Language Models (LLM) を特定のタスクの前提条件に合わせる上で重要なフェーズである。
SFTデータ選択における新しい次元:学習可能性について紹介する。
そこで我々はLoss Based SFT Data Selection (LoBaSS) 法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:26:24 GMT)
Let's reward step by step: Step-Level reward model as the Navigators for
Reasoning [64.3] Process-Supervised Reward Model (PRM)は、トレーニングフェーズ中にステップバイステップのフィードバックをLLMに提供する。
LLMの探索経路を最適化するために,PRMからのステップレベルのフィードバックを応用した欲求探索アルゴリズムを提案する。
提案手法の汎用性を探るため,コーディングタスクのステップレベル報酬データセットを自動生成する手法を開発し,コード生成タスクにおける同様の性能向上を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:21:50 GMT)
AdaLomo: Low-memory Optimization with Adaptive Learning Rate [64.0] 大規模言語モデルに対する適応学習率(AdaLomo)を用いた低メモリ最適化を提案する。
AdaLomoはAdamWと同等の結果を得ると同時に、メモリ要件を大幅に削減し、大きな言語モデルをトレーニングするためのハードウェア障壁を低くする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:04:28 GMT)
Unifying Image Processing as Visual Prompting Question Answering [62.8] 画像処理はコンピュータビジョンの基本的な課題であり、画像の品質を高め、その後の視覚アプリケーションに不可欠な特徴を抽出することを目的としている。
本稿では,画像復元,画像強調,画像特徴抽出タスク,textitetcをカバーする汎用画像処理モデルを提案する。
提案するフレームワークであるPromptGIPは,これらの多様な画像処理タスクを普遍的なフレームワークに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:32:57 GMT)
Bridging Discrete and Backpropagation: Straight-Through and Beyond [62.5] 本稿では,離散潜在変数の生成に関わるパラメータの勾配を近似する新しい手法を提案する。
本稿では,Hunの手法とODEを解くための2次数値法を統合することで,2次精度を実現するReinMaxを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:27:02 GMT)
LLM-CXR: Instruction-Finetuned LLM for CXR Image Understanding and
Generation [62.4] LLMにおける視覚言語アライメントは、マルチモーダル推論とビジュアルIOを可能にするために活発に研究されている。
医用画像の視覚言語能力を得るために,テキストのみにLLMを指導する手法を開発した。
このアプローチで訓練したLLM-CXRは,CXR理解タスクと生成タスクの両方において,より優れた画像テキストアライメントを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:38:10 GMT)
Latent Conservative Objective Models for Data-Driven Crystal Structure
Prediction [62.4] 計算化学において、結晶構造予測は最適化問題である。
この問題に対処する1つのアプローチは、密度汎関数理論(DFT)に基づいてシミュレータを構築し、続いてシミュレーションで探索を実行することである。
我々は,LCOM(最近の保守的客観モデル)と呼ばれる我々の手法が,構造予測の成功率の観点から,最も優れたアプローチと同等に機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:35:44 GMT)
CLIN: A Continually Learning Language Agent for Rapid Task Adaptation
and Generalization [62.0] CLINは、複数のトライアルを継続的に改善した最初の言語ベースのエージェントである。
ゼロショットのパフォーマンスを4ポイント改善し(新しいタスクでは13)、連続的なメモリ更新によってパフォーマンスをさらに向上させることができる。
これは、凍結モデル上に構築されたエージェントのための新しいアーキテクチャを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:17:27 GMT)
Graph Mining for Cybersecurity: A Survey [61.5] マルウェア、スパム、侵入などのサイバー攻撃の爆発的な増加は、社会に深刻な影響をもたらした。
従来の機械学習(ML)ベースの手法は、サイバー脅威の検出に広く用いられているが、現実のサイバーエンティティ間の相関をモデル化することはほとんどない。
グラフマイニング技術の普及に伴い、サイバーエンティティ間の相関を捉え、高いパフォーマンスを達成するために、多くの研究者がこれらの手法を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:42:16 GMT)
One For All & All For One: Bypassing Hyperparameter Tuning with Model
Averaging For Cross-Lingual Transfer [61.5] 本稿では,ZS-XLTの教師なし評価プロトコルを提案する。
我々は、高レベルセマンティックタスク(NLI、抽出QA)と低レベルトークン分類タスク(NER)の両方について、幅広いZS-XLT実験を行う。
ソースコード検証に基づく従来のモデル選択は,高速にZS-XLTの性能を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:50:34 GMT)
Few-shot Action Recognition with Captioning Foundation Models [61.4] CapFSARは、テキストを手動でアノテートすることなく、マルチモーダルモデルの知識を利用するフレームワークである。
Transformerをベースとしたビジュアルテキストアグリゲーションモジュールはさらに、モーダル時間間の補完情報を組み込むように設計されている。
複数の標準的な数ショットベンチマークの実験では、提案したCapFSARが既存の手法に対して好適に動作することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:08:39 GMT)
ConsistNet: Enforcing 3D Consistency for Multi-view Images Diffusion [61.4] 本稿では,1つの3Dオブジェクトのイメージが与えられた場合,同じオブジェクトの複数の画像を生成できる手法(ConsistNet)を提案する。
凍結したZero123のバックボーン上での3次元の一貫性を効果的に学習し、1つのA100 GPU上で40秒以内でオブジェクトの周囲のビューを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:29:29 GMT)
AV-NeRF: Learning Neural Fields for Real-World Audio-Visual Scene
Synthesis [61.1] 我々は,マルチモーダル学習のための,現実の映像シーン合成という新たな課題と,その一級のNeRFベースのアプローチについて検討する。
音声伝搬の事前知識をNeRFに統合する音響認識型音声生成モジュールを提案する。
本稿では,音源に対する視野方向を表す座標変換モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:11:01 GMT)
Bongard-OpenWorld: Few-Shot Reasoning for Free-form Visual Concepts in
the Real World [60.7] Bongard-OpenWorldは、マシンビジョンの実際の数ショット推論を評価するための新しいベンチマークである。
これは、現在の数発の推論アルゴリズムにすでに大きな課題を課している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:19:18 GMT)
LLM Blueprint: Enabling Text-to-Image Generation with Complex and
Detailed Prompts [60.5] 拡散に基づく生成モデルは、テキストと画像の生成が著しく進歩するが、長く複雑なテキストプロンプトを処理する際には困難に直面する。
本稿では,Large Language Models (LLM) を利用してテキストプロンプトから重要なコンポーネントを抽出する手法を提案する。
複数のオブジェクトを特徴とする複雑なプロンプトの評価は,ベースライン拡散モデルと比較して,リコールの大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:57:37 GMT)
UNO-DST: Leveraging Unlabelled Data in Zero-Shot Dialogue State Tracking [59.6] 従来のゼロショット対話状態追跡(DST)手法は、転送学習のみを適用するが、ターゲット領域の非競合データを無視する。
我々は、ゼロショットDSTを、ジョイントおよび自己学習手法を用いて、そのような非ラベルデータを活用することで、少数ショットDSTに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:16:16 GMT)
Deep Image Clustering with Contrastive Learning and Multi-scale Graph
Convolutional Networks [58.9] コントラスト学習とマルチスケールグラフ畳み込みネットワーク(IcicleGCN)を用いた画像クラスタリング手法を提案する。
複数の画像データセットの実験は、最先端のIcicleGCNよりも優れたクラスタリング性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:48:21 GMT)
Sample Complexity of Preference-Based Nonparametric Off-Policy
Evaluation with Deep Networks [58.5] 我々は、OPEのサンプル効率を人間の好みで研究し、その統計的保証を確立する。
ReLUネットワークのサイズを適切に選択することにより、マルコフ決定過程において任意の低次元多様体構造を活用できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:27:06 GMT)
DiffuSeq-v2: Bridging Discrete and Continuous Text Spaces for
Accelerated Seq2Seq Diffusion Models [58.5] ガウス空間に基づく離散突然変異を再構成する学習において拡散モデルを容易にする軟吸収状態を導入する。
我々は、サンプリングプロセスの高速化のために、連続空間内で最先端のODEソルバを用いている。
提案手法は, トレーニング収束率を4倍に向上させ, 類似品質のサンプルを800倍高速に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:56:02 GMT)
Harnessing the Power of LLMs: Evaluating Human-AI text Co-Creation
through the Lens of News Headline Generation [58.3] 本研究は, LLMを書き込みに最も有効に活用する方法と, これらのモデルとのインタラクションが, 書き込みプロセスにおけるオーナシップや信頼感にどのように影響するかを考察する。
LLMだけで十分なニュースの見出しを生成することができるが、平均すると、望ましくないモデルのアウトプットを修正するには人間による制御が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:11:01 GMT)
Robust Collaborative Filtering to Popularity Distribution Shift [56.8] 本稿では,テストデータに仮定することなく,インタラクションワイドな人気ショートカットを定量化し,削減する,シンプルで効果的なデバイアス対策であるPopGoを提案する。
IDとOODの両方のテストセットにおいて、PopGoは最先端のデバイアス戦略よりも大幅に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:20:52 GMT)
Efficiently Enhancing Zero-Shot Performance of Instruction Following
Model via Retrieval of Soft Prompt [56.2] ソフトプロンプトの検索は、ゼロショットタスクの一般化において、ハードプロンプトを効率的に支援することができる。
我々は、プロンプトチューニングを通じて各プロンプトに対するソフトプロンプト埋め込みをトレーニングし、プロンプト埋め込みにマップされたトレーニングインスタンスのサンプルを格納し、推論中にクエリインスタンスに最も近いトレーニングインスタンスの対応するプロンプト埋め込みを検索する。
0.007%の追加パラメータしか加えていないが、ソフトプロンプトの検索は、未確認タスクにおけるT0のパフォーマンスを11つのデータセットのうち10で上回り、BIG-benchベンチマークにおけるT0の平均精度を2.39%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:57:33 GMT)
Ring-A-Bell! How Reliable are Concept Removal Methods for Diffusion
Models? [54.2] Ring-A-Bellは、T2I拡散モデルのためのモデルに依存しないレッドチームツールである。
これは、不適切なコンテンツの生成に対応する拡散モデルに対する問題的プロンプトを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:11:20 GMT)
DiffSTG: Probabilistic Spatio-Temporal Graph Forecasting with Denoising
Diffusion Models [53.7] 本稿では,不確実性や複雑な依存関係のモデル化が困難であることから,確率的STG予測に焦点をあてる。
本稿では,一般的な拡散モデルをSTGに一般化する最初の試みとして,DiffSTGと呼ばれる新しい非自己回帰フレームワークを提案する。
提案手法は,本質的時間学習能力STNNと拡散モデルの不確実性測定を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:01:25 GMT)
Dcc --help: Generating Context-Aware Compiler Error Explanations with
Large Language Models [53.0] dcc --helpはCS1とCS2のコースにデプロイされ、2565人の学生が10週間で64,000回以上このツールを使っている。
LLMが生成した説明は、コンパイル時間の90%と実行時の75%で概念的に正確であるが、コードに解決策を提供しない命令を無視することが多かった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:05:35 GMT)
The Mixtures and the Neural Critics: On the Pointwise Mutual Information
Profiles of Fine Distributions [52.9] 本稿では,情報分布の微細化をポイントワイドな情報プロファイルの近似に利用する方法を示す。
また, 相互情報のモデルに基づくベイズ推定において, 詳細な分布をいかに利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:02:24 GMT)
Beyond Normal: On the Evaluation of Mutual Information Estimators [52.9] そこで本研究では,既知の地道的相互情報を用いて,多種多様な分布群を構築する方法について述べる。
本稿では,問題の難易度に適応した適切な推定器の選択方法について,実践者のためのガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:17:17 GMT)
Mastering the Task of Open Information Extraction with Large Language
Models and Consistent Reasoning Environment [52.6] オープン情報抽出(OIE)は、自然文から客観的な構造化された知識を抽出することを目的としている。
大規模言語モデル(LLM)は、テキスト内学習能力に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:11:42 GMT)
Orthogonal Uncertainty Representation of Data Manifold for Robust
Long-Tailed Learning [52.0] 長い尾の分布を持つシナリオでは、尾のサンプルが不足しているため、モデルが尾のクラスを識別する能力は制限される。
モデルロバストネスの長期的現象を改善するために,特徴埋め込みの直交不確実性表現(OUR)とエンドツーエンドのトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:50:34 GMT)
A Computational Framework for Solving Wasserstein Lagrangian Flows [51.3] 本稿では,これらすべての問題に統一的な視点からアプローチする,新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
本手法では, 学習力学の軌跡をシミュレーション・バックプロパゲートする必要はない。
提案手法は, 単セル軌道推定における従来の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:59:54 GMT)
Style transfer between Microscopy and Magnetic Resonance Imaging via
Generative Adversarial Network in small sample size settings [49.8] 磁気共鳴イメージング(MRI)のクロスモーダル増強と、同じ組織サンプルに基づく顕微鏡イメージングが期待できる。
コンディショナル・ジェネレーティブ・逆境ネットワーク (cGAN) アーキテクチャを用いて, コーパス・カロサムのMRI画像から顕微鏡組織像を生成する方法を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:58:53 GMT)
Multilingual Simplification of Medical Texts [49.5] 4つの言語で医療領域のための文章整列型多言語テキスト単純化データセットであるMultiCochraneを紹介する。
これらの言語にまたがる微調整およびゼロショットモデルの評価を行い,人間による評価と分析を行った。
モデルは、実行可能な単純化されたテキストを生成することができるが、このデータセットが扱う可能性のある、卓越した課題を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:00:34 GMT)
Floquet time-crystals as sensors of AC fields [49.2] 本稿では,離散時間結晶(DTC)の量子センサとしての性能について論じる。
DTCによって表示される長距離空間と時間の順序は、指数関数的に遅い加熱をもたらし、DTCを有利なセンサーに変える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:04:57 GMT)
SD-HuBERT: Self-Distillation Induces Syllabic Organization in HuBERT [49.1] 音声の文レベル表現の学習において,音節的組織が出現することを示す。
本稿では,音声の文レベル表現を評価するための新しいベンチマークタスクであるSpken Speech ABXを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:05:36 GMT)
Do Transformers Parse while Predicting the Masked Word? [48.7] 事前訓練された言語モデルが実際に構文解析を行っているかどうかは疑問視されている。
本稿では,PCFGを用いた生成モデリングの文脈において,これらの疑問に答えるための一歩を踏み出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:27:53 GMT)
Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic
Activities [48.6] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、自律的な人間のような特徴を提供することで有名になった。
我々は,人為的な意思決定と適応性を示すために,プロンプトエンジニアリング駆動型LLMエージェントを設計する。
我々の研究は、LLMとその人間的特性に基づいてマクロ経済学をシミュレートする有望な可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:19:40 GMT)
Llemma: An Open Language Model For Mathematics [48.3] 数学のための大きな言語モデルであるLlemmaを紹介します。
MATHベンチマークでは、Llemmaはすべての既知のオープンベースモデルより優れている。
レムマは道具の使用と公式な定理を証明することができるが、それ以上の微調整は行わない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:54:07 GMT)
DynVideo-E: Harnessing Dynamic NeRF for Large-Scale Motion- and
View-Change Human-Centric Video Editing [48.1] 我々は,映像編集問題を3次元空間編集作業に容易に適用するために,ダイナミックニューラルネットワーク場(NeRF)を人間中心のビデオ表現として導入する。
我々の手法はDynVideo-Eと呼ばれ、2つの挑戦的データセットに対するSOTAのアプローチを人間の好みで50%の差で大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:48:10 GMT)
Interpreting and Exploiting Functional Specialization in Multi-Head
Attention under Multi-task Learning [47.9] 7つの事前学習型トランスモデルによる実験結果から,マルチタスク訓練後の機能特殊化現象の進展が示された。
マルチタスク学習において,機能的特殊化を高め,負の情報伝達を緩和する簡易なマルチタスク学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:55:53 GMT)
Unsupervised Lead Sheet Generation via Semantic Compression [47.8] 我々は、リードシートを元のシーケンスの離散サブセレクションとしてモデル化する、リード-AEと呼ばれる新しいモデルを導入する。
提案手法は,確立された決定論的ベースラインを改良し,大規模マルチトラックスコアのコヒーレントな削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 19:12:20 GMT)
BiLL-VTG: Bridging Large Language Models and Lightweight Visual Tools
for Video-based Texts Generation [47.0] BiLL-VTGは、ビデオの推論に大規模な言語モデルを活用する高速適応フレームワークである。
InsOVERアルゴリズムは、言語命令を用いて対応する映像イベントをローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:05:56 GMT)
Privacy in Large Language Models: Attacks, Defenses and Future
Directions [46.3] 大規模言語モデル(LLM)を対象とした現在のプライバシ攻撃を分析し、敵の想定能力に応じて分類する。
本稿では、これらのプライバシー攻撃に対抗するために開発された防衛戦略について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:23:54 GMT)
LocSelect: Target Speaker Localization with an Auditory Selective
Hearing Mechanism [45.9] 選択的補聴器を用いたターゲット話者定位アルゴリズムを提案する。
提案するネットワークLocSelectは平均絶対誤差(MAE)が3.55で精度(ACC)が87.40%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:19:05 GMT)
Interpreting and Controlling Vision Foundation Models via Text
Explanations [45.3] 本稿では,視覚変換器の潜在トークンを自然言語で解釈するフレームワークを提案する。
我々のアプローチは、追加のモデルトレーニングやデータ収集を必要とせずに、モデルの視覚的推論手順の理解を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:12:06 GMT)
Latent Iterative Refinement for Modular Source Separation [44.8] 従来のソース分離アプローチは、すべてのデータを一度に利用できるように、ディープニューラルネットワークモデルをエンドツーエンドにトレーニングする。
我々は、トレーニングと推論の段階において、リソース効率を著しく向上させることができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:06:50 GMT)
Self-Supervised Models of Speech Infer Universal Articulatory Kinematics [44.3] SSLモデルの基本特性として「調音キネマティクスの推論」を示す。
また、この抽象化は、モデルをトレーニングするために使用されるデータの言語に大きく重なり合っていることも示しています。
簡単なアフィン変換では、アコースティック・トゥ・アコースティック・トゥ・アーティキュレーション・インバージョン(AAI)は、性別、言語、方言でさえ話者間で変換可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 19:50:01 GMT)
LAMP: Learn A Motion Pattern for Few-Shot-Based Video Generation [44.2] 我々は,1つのGPU上で816本の動画でテキストから画像への拡散モデルを学習する,数ショットベースのチューニングフレームワーク LAMP を提案する。
具体的には,コンテンツ生成のための既製のテキスト・ツー・イメージモデルを用いて,第1フレーム条件のパイプラインを設計する。
時間次元の特徴を捉えるため、T2Iモデルの事前訓練された2次元畳み込み層を、新しい時間空間運動学習層に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 19:03:19 GMT)
Fake News in Sheep's Clothing: Robust Fake News Detection Against
LLM-Empowered Style Attacks [44.2] SheepDogは、ニュース作成スタイルに頑健な、スタイルに依存しない偽ニュース検出ツールである。
SheepDog はこの適応性を LLM を利用したニュースリフレーミングによって実現している。
SheepDogは、競争ベースラインよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:05:12 GMT)
Untying the Reversal Curse via Bidirectional Language Model Editing [44.0] 大規模言語モデル(LLM)は、膨大な事実知識をパラメータに格納する。
LLMは、誤ったまたは時代遅れの知識のために意図しないテキストを幻覚させる傾向がある。
本研究では、双方向言語モデル編集について検討し、LLMが双方向で編集知識をリコールできるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:04:13 GMT)
Deep Learning Algorithm for Advanced Level-3 Inverse-Modeling of
Silicon-Carbide Power MOSFET Devices [44.0] 逆デバイスモデリングは、時間的に劣化したデバイスのドリフト物理パラメータを再構築したり、物理的構成を検索するのに適している。
SiCパワーデバイスのキーとなる応用は自動車分野である。
本研究の目的は、SiC Powerの物理パラメータを取得するためのディープラーニングベースのソリューションを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:07:40 GMT)
Flow Dynamics Correction for Action Recognition [44.0] 我々は,光学的フローに依存する既存の動作認識モデルが,補正された光学的フローによって性能を向上できることを示す。
最適な光学的フロー特徴のみを選択することで,修正されたフローダイナミクスを簡単なステップで一般的なモデルに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:49:06 GMT)
Stance Detection with Collaborative Role-Infused LLM-Based Agents [43.4] スタンス検出は、ウェブおよびソーシャルメディア研究におけるコンテンツ分析に不可欠である。
しかし、姿勢検出には、著者の暗黙の視点を推測する高度な推論が必要である。
LLMを異なる役割に指定した3段階のフレームワークを設計する。
複数のデータセットにまたがって最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:46:52 GMT)
Towards Open World Active Learning for 3D Object Detection [43.2] 3次元物体検出のためのオープンワールドアクティブラーニング(OWAL-3D)について紹介する。
OWAL-3Dは、既知のクラスと未知クラスの両方で検出性能を最大化しながら、アノテートする少数の3Dボックスを選択することを目的としている。
我々は,2つの関係制約をシンプルかつ効果的なAL戦略であるOpenCRBに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:32:53 GMT)
Automated Natural Language Explanation of Deep Visual Neurons with Large
Models [43.2] 本稿では,大きな基礎モデルを持つニューロンの意味的説明を生成するための,新しいポストホックフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、様々なモデルアーキテクチャやデータセット、自動化されたスケーラブルなニューロン解釈と互換性があるように設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:04:51 GMT)
Real-time Photorealistic Dynamic Scene Representation and Rendering with
4D Gaussian Splatting [42.8] 2次元画像から動的3Dシーンを再構成し、時間とともに多様なビューを生成することは、シーンの複雑さと時間的ダイナミクスのために困難である。
本研究では、4次元プリミティブの集合を明示的な幾何学と外観モデルを用いて最適化することにより、動的シーンの基本的な時間的レンダリング量を近似することを提案する。
我々のモデルは概念的に単純であり、異方性楕円によってパラメータ化され、空間と時間で任意に回転する4次元ガウスのパラメータと、4次元球面調和係数で表されるビュー依存および時間進化の外観から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:57:43 GMT)
Evaluating Explainable AI on a Multi-Modal Medical Imaging Task: Can
Existing Algorithms Fulfill Clinical Requirements? [42.8] Heatmapは、AIモデルの予測の重要な特徴を強調する、説明の一形態である。
マルチモーダルな医用画像の意思決定において,ヒートマップがどの程度優れているかは分かっていない。
本稿では,この臨床的に重要であるが技術的に無視される問題に対処するために,MSFI(Modality-specific feature importance)尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:53:18 GMT)
Towards Unified and Effective Domain Generalization [42.6] 我々は、$textbfD$omain $textbfG$eneralizationのための新規および$textbfUnifiedフレームワークである$textbfUniDG$を提案する。
具体的には、モデルに教師なしの方法でテストデータの分布を学習させ、モデルパラメータの更新ステップに関してペナルティを課すことを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:05:03 GMT)
Forecaster: Towards Temporally Abstract Tree-Search Planning from Pixels [42.3] Forecasterは、階層的な強化学習アプローチで、高いレベルの目標を計画する。
Forecasterは、トランジッションのダイナミクスを抽象レベルでモデル化することで、環境の抽象モデルを学ぶ。
次に、この世界モデルを使用して、ツリー探索計画手順を通じて最適なハイレベルな目標を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:13:26 GMT)
Hilbert Flattening: a Locality-Preserving Matrix Unfolding Method [42.2] 平坦な行列の局所性を維持する革新的な方法としてヒルベルト曲線平坦化を提案する。
また、トークンサンプリングとトークンアグリゲータを組み込んだ視覚変換器アーキテクチャであるLocalformerを導入し、その局所性バイアスを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:53:37 GMT)
BioPlanner: Automatic Evaluation of LLMs on Protocol Planning in Biology [42.0] 大きな言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにおいて印象的な機能を持っています。
本稿では,実験プロトコルの計画作業のための自動評価フレームワークを提案する。
本課題について, GPT-3 と GPT-4 を評価し, その堅牢性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:54:20 GMT)
TacticAI: an AI assistant for football tactics [41.7] TacticAIは、リバプールFCのドメインエキスパートと緊密に協力して開発されたAIフットボール戦術アシスタントである。
介入や改善の最も直接的な機会をコーチに提供するため、コーナーキックの分析に重点を置いています。
我々は、戦術のモデル提案が実際の戦術と区別できないだけでなく、当時の既存の戦術よりも有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:25:15 GMT)
CoTFormer: More Tokens With Attention Make Up For Less Depth [41.3] CoTFormerは、より深いモデルに匹敵するキャパシティを達成するために暗黙のCoTライクなメカニズムを使用するトランスフォーマーである。
実験により,CoTFormersが標準変圧器より大幅に優れており,CoTFormersの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:37:34 GMT)
A Search for Prompts: Generating Structured Answers from Contracts [41.0] 我々は、契約条項に関する質問に対して、1つ(またはそれ以上)の固定された回答を返そうとする法的質問応答の一形態を示す。
我々は,OpenAIのtextitGPT-3.5-Turbo を用いた法的質問応答プロンプトの探索手法について議論し,洞察の要約を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:29:38 GMT)
Forking Uncertainties: Reliable Prediction and Model Predictive Control
with Sequence Models via Conformal Risk Control [40.9] 本稿では,事前設計した確率予測器が生成した予測に基づいて,信頼性の高いエラーバーを生成する,新しいポストホックキャリブレーション手法を提案する。
最先端技術とは異なり、PTS-CRCはカバレッジ以上の信頼性定義を満たすことができる。
PTS-CRC予測と制御の性能を,無線ネットワークの文脈における多くのユースケースの研究により実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:35:41 GMT)
"Mistakes Help Us Grow": Facilitating and Evaluating Growth Mindset
Supportive Language in Classrooms [40.7] 大規模言語モデル(LLM)は、教師の成長マインドセット支援言語(GMSL)の使用を支援する自動化されたパーソナライズされたコーチングを提供する。
我々は174人の教師と1,006人の学生による大規模評価を行い、教師と学生がGMSLで訓練された教師とモデルリフレーミングを、成長マインドセットの育成と課題探究行動の促進に有効であると認識することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:56:07 GMT)
PokerKit: A Comprehensive Python Library for Fine-Grained Multi-Variant
Poker Game Simulations [40.4] PokerKitは、既存のポーカーゲームシミュレーションと手評価ツールの制限を克服するために設計された、オープンソースのPythonライブラリである。
幅広いポーカーのバリエーションをサポートし、ユーザがカスタムゲームを定義するための柔軟なアーキテクチャを提供する。
PokerKitの柔軟性により、ポーカーAI開発、ツール作成、オンラインポーカーカジノ実装など、さまざまな分野のアプリケーションが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:33:02 GMT)
GPT-Driver: Learning to Drive with GPT [40.3] 我々は,OpenAI GPT-3.5モデルを自律走行車のための信頼性の高い運動プランナに変換する,シンプルで効果的なアプローチを提案する。
我々は、Large Language Models(LLMs)固有の強力な推論能力と一般化の可能性に乗じる。
我々は,大規模な nuScenes データセットに対する我々のアプローチを評価し,GPT ベースの運動プランナの有効性,一般化能力,解釈可能性について検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:33:10 GMT)
Gold-YOLO: Efficient Object Detector via Gather-and-Distribute Mechanism [40.3] Gold-YOLOと名付けられた新しい設計モデルは、マルチスケールの機能融合能力を向上する。
YOLOシリーズにMAEスタイルの事前トレーニングを初めて実装し、YOLOシリーズモデルが教師なし事前トレーニングの恩恵を受けることができるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:46:08 GMT)
ZoomTrack: Target-aware Non-uniform Resizing for Efficient Visual
Tracking [40.1] トランスにより、高速で最先端(SOTA)の性能にアプローチできる速度指向トラッカーが実現された。
入力サイズを小さくして高い追従速度を達成しつつ、このギャップを狭めたり閉じたりすることさえ可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:06:13 GMT)
Quantifying Assistive Robustness Via the Natural-Adversarial Frontier [40.1] RIGIDは、ロボット報酬の最小化と人間の行動とをトレードオフする対人政策の訓練方法である。
補助ギムタスクでは、RIGIDを用いて、標準的な協調強化学習のパフォーマンスを分析する。
また,フロンティアのRIGIDを,専門家の対人インタラクションで特定された障害と,ユーザインタラクション中に自然に発生する障害とを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:34:54 GMT)
Evading Detection Actively: Toward Anti-Forensics against Forgery
Localization [40.1] 反法医学は、改ざんするアーティファクトの痕跡を排除または隠蔽しようとする。
従来の敵攻撃法は、偽の局所化に対して直接使用することはできない。
本稿では,SEAR(Self-supErvised Anti-foRensics)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:44:10 GMT)
A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Frontiers and Future [39.5] 連鎖推論は人間の知性の基本となる認知過程である。
我々は、XoT構築、XoT構造変種、XoTの強化など、現在の研究を体系的に整理する。
課題に対処し、マルチモーダルや理論を含む今後の方向性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:37:45 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Tool-Assisted Generation Strategies [39.3] ますます多くの研究が、その欠点を克服するためのツールによる言語モデルの拡張を調査している。
様々なツール利用戦略が提案されているが、体系的かつ公正な比較は行われていない。
私たちの発見は、少数ショットツールの統合が依然としてオープンな課題であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:53:22 GMT)
Learning Graph Filters for Spectral GNNs via Newton Interpolation [39.3] スペクトルグラフネットワーク(GNN)は、スペクトルフィルタを学習することで、メッセージパスGNNの限界を超えることができる。
低周波フィルタはホモフィリーと正の相関を持ち、高周波フィルタは負の相関を持つ。
NewtonNetは、望まれるフィルタ形状をうまく達成し、同好性データセットと異好性データセットの両方で優れた形状認識性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:57:30 GMT)
High-order Tensor Pooling with Attention for Action Recognition [39.2] ニューラルネットワークによって形成される特徴ベクトルの高次統計値を取得する。
テンソル記述子を形成するために,エンドツーエンドの2次・高次プールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:05:06 GMT)
Towards End-to-End Embodied Decision Making via Multi-modal Large
Language Model: Explorations with GPT4-Vision and Beyond [38.9] 本研究では,最先端MLLMがエンド・ツー・エンド方式で具体的意思決定を処理できるかどうかを検討する。
以上の結果から, GPT4-Visionのような強力なMLLMは, 組込みエージェントの意思決定に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:08:00 GMT)
Learning Sequential Acquisition Policies for Robot-Assisted Feeding [37.4] 本稿では,長期食品購入の枠組みとして,視覚行動計画OveRシーケンス(VAPORS)を提案する。
VAPORSは、シミュレーションにおいて学習された潜在プレートダイナミクスを活用することで、ハイレベルなアクション選択のポリシーを学習する。
我々は,ヌードル獲得とゼリー豆のバイマンスクーピングを含む複雑な実世界の買収試験に対するアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:07:01 GMT)
DANAA: Towards transferable attacks with double adversarial neuron
attribution [37.3] そこで我々は,DANAAと呼ばれる二重対向ニューロン帰属攻撃法を提案し,より正確な特徴重要度推定を行う。
目標は、個々のニューロンの重みを計測し、転送可能性にとってより重要な特徴を保持することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:11:32 GMT)
Multi-Body Neural Scene Flow [37.3] シーンフローのテスト時間最適化は、単純さ、データセットバイアスの欠如、最先端のパフォーマンスのために人気を集めている。
本研究では, 剛体のSE(3)$パラメータを制約する, 煩雑で不安定な戦略を使わずに, 多体剛性を実現することができることを示す。
実世界のデータセットに関する広範な実験を行い、我々の手法が3次元シーンフローにおける最先端の4次元軌道予測と長期的ポイントワイドの4次元軌道予測より優れていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:37:53 GMT)
Large Language Models Meet Open-World Intent Discovery and Recognition:
An Evaluation of ChatGPT [37.3] Out-of-domain(OOD)インテントディスカバリと一般化インテントディスカバリ(GID)は、オープンワールドインテントセットにクローズドインテントを拡張することを目的としている。
従来の手法は微調整の識別モデルによってそれらに対処する。
ChatGPTはゼロショット設定で一貫したアドバンテージを示すが、細調整されたモデルに比べて依然として不利である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:34:44 GMT)
TOSS:High-quality Text-guided Novel View Synthesis from a Single Image [36.9] 本稿では,単一のRGB画像から,新しいビュー合成(NVS)タスクにテキストを導入するTOSSについて述べる。
この制限に対処するため、TOSSはテキストを高レベルのセマンティック情報として使用し、NVSソリューション空間を制限している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:59:09 GMT)
Empower Large Language Model to Perform Better on Industrial
Domain-Specific Question Answering [36.3] 大規模言語モデル(LLM)は、オープンドメインタスクにおいて大きな成果を上げている。
しかし、実際の産業ドメイン固有のシナリオにおけるパフォーマンスは、特定のドメイン知識が欠如しているため平均的です。
私たちは、Microsoft製品と顧客が遭遇するIT技術的な問題を中心にした、MSQA(QA)データセットのベンチマークを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:48:00 GMT)
$\textit{Swap and Predict}$ -- Predicting the Semantic Changes in Words
across Corpora by Context Swapping [36.1] 目的語である$w$が2つの異なるテキストコーパス間の意味を変えるかどうかを予測する問題を考える。
本稿では,$mathcalC$と$mathcalC$をランダムに交換する教師なしの手法を提案する。
提案手法は,英文意味変化予測タスクの強いベースラインに比べて,大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:39:44 GMT)
Efficacy of Dual-Encoders for Extreme Multi-Label Classification [35.8] 標準的なデュアルエンコーダは、Precision@1で最大2%のSOTA極端分類法に適合または性能を向上できることを示す。
また、Recall@kメトリクスを特に最適化するために使用できる、微分可能なトレックエラーベースの損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:55:43 GMT)
Exploiting User Comments for Early Detection of Fake News Prior to
Users' Commenting [35.8] コメント支援型フェイクニュース検出法(CAS-FEND)は,コメント認識型教師モデルからコンテンツのみの学生モデルに有用な知識を伝達する。
実験により、CAS-FENDの学生モデルは、コンテンツのみの手法や、1/4のコメントを入力として持つものよりも優れており、早期発見の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:13:38 GMT)
PUCA: Patch-Unshuffle and Channel Attention for Enhanced Self-Supervised
Image Denoising [35.6] 自己教師型認知のための新しいJ不変なU-NetアーキテクチャPUCAを提案する。
PUCAは最先端のパフォーマンスを達成し、自己監督型画像復調における既存の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:42:49 GMT)
Expression Domain Translation Network for Cross-domain Head Reenactment [35.4] クロスドメインの頭文字再現は、人間の動きを漫画のキャラクターを含む人間の外部のドメインに転送することを目的としている。
以前の作業では、AnimeCelebと呼ばれる大規模なアニメデータセットと、クロスドメインのヘッド再現モデルが導入されていた。
本稿では,人間の表情をアニメ表現に変換する新しい表現領域翻訳ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:14:54 GMT)
Demystifying Poisoning Backdoor Attacks from a Statistical Perspective [35.3] バックドア攻撃は、そのステルス性や潜在的に深刻な影響により、重大なセキュリティリスクを引き起こす。
本稿では,一定のトリガを組み込んだバックドア攻撃の有効性を評価する。
我々の導出した理解は、識別モデルと生成モデルの両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 19:35:01 GMT)
The Expresssive Power of Transformers with Chain of Thought [35.3] 実際には、トランスフォーマーの推論は、答える前に中間トークン列を生成および条件にすることで改善することができる。
答えはYESであるが、増加量は中間生成量に大きく依存する。
また, 線形ステップでは, コンテクストに敏感な言語に変換器デコーダを配置し, 解解時間問題のクラスを正確に認識させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:30:21 GMT)
Deep Unfolding Network for Image Compressed Sensing by Content-adaptive
Gradient Updating and Deformation-invariant Non-local Modeling [35.2] 深部展開ネットワーク(DUN)は近年,画像圧縮センシング(CS)において注目されている。
本稿では,画像圧縮センシング(DUN-CSNet)のための新しいDUNを提案する。
第1号では、よく設計されたステップサイズ生成サブネットワークを開発するために、新しいコンテンツ適応勾配勾配ネットワークを提案する。
第2の課題は、画像中に類似したパッチが多数存在するが変形するという事実を考慮して、新しい変形不変な非局所近位写像網を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:30:35 GMT)
Can Word Sense Distribution Detect Semantic Changes of Words? [35.2] 単語感覚分布は、英語、ドイツ語、スウェーデン語、ラテン語の単語の意味変化を正確に予測するために使用できることを示す。
SemEval 2020 Task 1のデータセットを用いた実験結果から,単語の意味的変化を正確に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:41:27 GMT)
An Empirical Study of Super-resolution on Low-resolution
Micro-expression Recognition [35.2] 低分解能(LR)シナリオにおけるマイクロ圧縮認識(MER)は、重要かつ複雑な課題である。
LR MERの改良のための超解像の研究はほとんど行われていない。
我々は7つの最先端技術(SOTA)MER技術を使用し、その性能を13のSOTA SR技術を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:48:54 GMT)
On Improving Summarization Factual Consistency from Natural Language
Feedback [35.0] 自然言語における情報フィードバックが生成品質とユーザの嗜好の整合性を改善するために活用できるかどうかを検討する。
人間の実演と情報自然言語フィードバックを含む高品質なデータセットであるDeFactoを収集する。
DeFactoは、現実的に一貫性のある人文編集の要約を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:31:22 GMT)
InfoGCN++: Learning Representation by Predicting the Future for Online
Human Skeleton-based Action Recognition [34.4] オンラインスケルトンに基づく行動認識のためのInfoGCNの革新的な拡張であるInfoGCN++を紹介する。
InfoGCN++は、観測シーケンスの長さに依存しないアクションタイプのリアルタイム分類を可能にする。
それは、現在および期待されている将来の動きから学習することで、従来のアプローチを超越する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:15:11 GMT)
One-for-All: Generalized LoRA for Parameter-Efficient Fine-tuning [34.1] Generalized LoRA (GLoRA) は、汎用パラメータ効率の微調整タスクのための先進的なアプローチである。
一般化されたプロンプトモジュールを使用して、事前訓練されたモデルの重量を最適化し、中間活性化を調整する。
GLoRAは、強力な転送学習、少数ショット学習、ドメイン一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:52:20 GMT)
IDRNet: Intervention-Driven Relation Network for Semantic Segmentation [34.1] 同時進行の視覚パターンは、画素関係モデリングが密接な予測タスクを促進することを示唆している。
印象的な結果にもかかわらず、既存のパラダイムは、しばしば不適切または効果的な文脈情報集約に悩まされる。
我々は,textbfIntervention-textbfDriven textbfRelation textbfNetworkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:37:33 GMT)
Unlocking Metasurface Practicality for B5G Networks: AI-assisted RIS
Planning [34.0] DRISAと呼ばれる,DRLエージェントを訓練し,次に最適なRIS配置を得る,第一種深層強化学習(DRL)ソリューションを提案する。
我々のベンチマークでは、より少ない計算時間(最大-25%)で10-dBの最小信号対雑音比(SNR)の増加と、より高密度なネットワーク展開へのスケーラビリティの向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:14:42 GMT)
Adaptive Neural Ranking Framework: Toward Maximized Business Goal for
Cascade Ranking Systems [33.5] カスケードランキングは、オンライン広告とレコメンデーションシステムにおける大規模なトップk選択問題に広く使われている。
それまでの学習からランクへの取り組みは、モデルに完全な順序を学習させたり、上位の素材の順序にもっと注意を払ってもらうことに集中していた。
本稿では,データ複雑度とモデル機能に対する最適化対象の適応性を強調することにより,カスケードランキングシステムの最適化に向けた新たな視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:43:02 GMT)
ReMax: A Simple, Effective, and Efficient Method for Aligning Large
Language Models [32.7] 本研究では,ReMaxと呼ばれるRLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)のためのアルゴリズムを開発した。
提案手法はPPOに比べて3倍の利点がある: まず、原則として約50%のメモリ使用量を節約する。
GPT2(137M)における壁面時間における2.2倍のスピードアップを観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:25:14 GMT)
From Continuous Dynamics to Graph Neural Networks: Neural Diffusion and
Beyond [32.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、データモデリングにおいて大きな可能性を示しており、様々な分野で広く応用されている。
我々は,GNNの継続的な視点を活用した,最初の体系的かつ包括的な研究のレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 06:57:24 GMT)
Multi-Factor Spatio-Temporal Prediction based on Graph Decomposition
Learning [31.8] 本稿では,様々な要因の下で部分的なSTデータの進化を予測する多要素ST予測タスクを提案する。
多要素ST予測のための新しいモデル非依存フレームワークである分解グラフ学習(STGDL)を創出する。
その結果,様々なSTモデルの予測誤差を平均9.41%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:12:27 GMT)
Visual Data-Type Understanding does not emerge from Scaling
Vision-Language Models [31.7] 視覚データ型識別の新しい課題について紹介する。
39の視覚言語モデル(VLM)の広範囲なゼロショット評価は、微妙なパフォーマンスランドスケープを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:37:02 GMT)
Grid Cell-Inspired Fragmentation and Recall for Efficient Map Building [31.4] 本研究では,FARMap(Fragmentation-and-Recall)の概念を大規模空間のマッピングに適用する。
エージェントは、空間の仮定に基づくクラスタリングを通じて局所写像を構築することで、マッピング問題を解決する。
複雑な手続き的空間環境におけるFARMapの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:28:11 GMT)
Passive Inference Attacks on Split Learning via Adversarial
Regularization [31.3] スプリットラーニング(SL)は、従来のフェデレートラーニングに代わる実用的で効率的な代替手段として登場した。
SDAR は SL に対する攻撃フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:03:55 GMT)
PoSynDA: Multi-Hypothesis Pose Synthesis Domain Adaptation for Robust 3D
Human Pose Estimation [31.1] 既存の3Dポーズ推定器は、トレーニングセットに2D-3Dポーズペアが欠如しているため、新しいデータセットに適応する際の課題に直面している。
textitMulti-Hypothesis textbfPose textbfSynthesis textbfDomain textbfAdaptation (textbfPoSynDA) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:07:12 GMT)
Sharp Bounds for Generalized Causal Sensitivity Analysis [30.8] 観測不能なコンバウンディング下での因果感度解析のための統一的な枠組みを提案する。
これには、(条件付き)平均治療効果、媒介分析および経路分析に対する効果、分布効果が含まれる。
我々の(条件付き)平均治療効果の限界は、因果感受性分析の最近の最適結果と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:22:03 GMT)
BayRnTune: Adaptive Bayesian Domain Randomization via Strategic
Fine-tuning [30.8] ドメインランダム化(DR)は、ランダム化されたダイナミクスによるポリシーのトレーニングを必要とする。
BayRnTuneは、これまで学んだポリシーを微調整することによって、学習プロセスの大幅な高速化を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:32:23 GMT)
Tokenizer Choice For LLM Training: Negligible or Crucial? [30.5] 24個の単言語LLMと多言語LLMを学習し,トークン化剤の選択がLLM下流性能に及ぼす影響について検討した。
トークン化ツールの選択は、ダウンストリームのパフォーマンス、トレーニング、推論コストに大きな影響を与えます。
ヨーロッパの5言語で訓練された多言語トークン化器は,英語と比較して語彙サイズが3倍に大きくなることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:34:31 GMT)
Neural Lyapunov Control for Discrete-Time Systems [30.1] 一般的なアプローチは、リャプノフ関数と関連する制御ポリシーの組み合わせを計算することである。
ニューラルネットワークを用いてリアプノフ関数を表現するいくつかの手法が提案されている。
離散時間系におけるニューラルリアプノフ制御の学習のための最初のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:43:09 GMT)
Microscaling Data Formats for Deep Learning [29.8] 狭いビット幅のデータフォーマットは、現代のディープラーニングアプリケーションの計算コストとストレージコストを削減する鍵となる。
本稿では,ブロック単位のスケーリング係数と,個々の要素に対する狭い浮動小数点型と整数型を組み合わせたマイクロスケーリング(MX)データ形式について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:07:41 GMT)
NASH: A Simple Unified Framework of Structured Pruning for Accelerating
Encoder-Decoder Language Models [29.5] 本稿では、エンコーダを狭め、エンコーダ-デコーダモデルのデコーダネットワークを短縮する、シンプルで効果的なフレームワークNASHを提案する。
その結果,(1)デコーダの層数が推論速度の主要因であること,(2)プルーンドエンコーダネットワークの低間隔性が生成品質を向上させること,の2つの知見が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:27:36 GMT)
Weakly Supervised Fine-grained Scene Graph Generation via Large Language
Model [29.4] WSSGG(Weakly Supervised Scene Graph Generation)研究は、最近、完全に教師されたアプローチの代替として現れた。
弱教師付きSGG(LLM4SGG)のための新しいアプローチ、すなわちLarge Language Modelを提案する。
Recall@Kと平均Recall@Kは、最先端のWSSGG法と比較して大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:49:46 GMT)
Semi-Supervised Crowd Counting with Contextual Modeling: Facilitating
Holistic Understanding of Crowd Scenes [29.0] 本稿では,信頼度の高い群集カウントモデルをトレーニングするための,新しい半教師付き手法を提案する。
モデルの本質的な'サブタイズ'能力を育み、領域の数を正確に見積もることができる。
提案手法は,従来の手法を,挑戦的ベンチマークにおいて大きな差で上回り,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:42:43 GMT)
Refiner: Data Refining against Gradient Leakage Attacks in Federated
Learning [28.8] グラデーションリーク攻撃は クライアントのアップロードした勾配を利用して 機密データを再構築する
本稿では,従来の勾配摂動から分離した新しい防御パラダイムについて検討する。
プライバシ保護とパフォーマンス維持のための2つのメトリクスを共同で最適化するRefinerを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:34:23 GMT)
Black-box Targeted Adversarial Attack on Segment Anything (SAM) [28.7] 本研究は,Segment Anything Model (SAM) におけるターゲット対敵攻撃 (TAA) の実現を目的とする。
具体的には、特定のプロンプトの下では、敵の例の予測マスクを所定のターゲット画像のマスクに類似させることが目的である。
本稿では, ランダムな自然画像に対する逆画像の特徴優位性を高めることで, クロスモデル転送可能性を高める新たな正規化損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:09:03 GMT)
Sequential Dexterity: Chaining Dexterous Policies for Long-Horizon
Manipulation [28.4] 本稿では、長期タスク目標を達成するための複数の厳密なポリシーをチェーンする汎用システムであるSequential Dexterityを提案する。
システムの中核は、連鎖の成功率を高めるためのサブ政治を段階的に微調整する移行実現機能である。
本システムでは,新規な物体形状への一般化能力を実証し,デキスタラスハンドを備えた実世界ロボットへのゼロショット移動を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:05:56 GMT)
Most Important Person-guided Dual-branch Cross-Patch Attention for Group
Affect Recognition [28.3] グループ・エフェクト(Group affect)とは、グループ内の外部刺激によって誘発される主観的な感情を指す。
最重要人物(MIP)の心理的概念を取り入れた解決法を提案する。
本稿では,グローバルイメージとMIPを併用したDual-branch Cross-Patch Attention Transformer(DCAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 23:27:20 GMT)
Robust Zero Level-Set Extraction from Unsigned Distance Fields Based on
Double Covering [28.3] 非符号距離場(UDF)からゼロレベルセットを抽出する新しい手法を提案する。
DoubleCoverUDFは学習したUDFとユーザが指定したパラメータ $r$ を入力として取ります。
計算されたアイソ曲面は、対象ゼロレベルセット$S$の$r$オフセット体積の境界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:21:23 GMT)
REFLECT: Summarizing Robot Experiences for Failure Explanation and
Correction [28.0] REFLECTは、ロボットの過去の経験の階層的な要約に基づいて、失敗推論のための大規模言語モデルをクエリするフレームワークである。
本稿では,REFLECTが修正計画の立案に役立てる情報的失敗の説明を生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:04:57 GMT)
Label-efficient Segmentation via Affinity Propagation [27.0] ラベル効率のよいスパースアノテーションを用いた弱教師付きセグメンテーションは、手間のかかるピクセルワイドラベリングプロセスのコストを削減するために研究の注目を集めている。
親和性モデリングを親和性伝播過程として定式化し、局所的および大域的親和性項を提案して、正確な擬似ラベルを生成する。
計算コストを大幅に削減する効率的なアルゴリズムも開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:54:09 GMT)
RoomDesigner: Encoding Anchor-latents for Style-consistent and
Shape-compatible Indoor Scene Generation [26.9] 室内シーン生成は、空間的に合理的なレイアウトで形状に整合したスタイルの家具配置を作成することを目的としている。
家具をアンカーラテント表現としてエンコードすることで,形状先行を室内シーン生成に組み込む2段階モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:05:19 GMT)
Hyperspectral Image Fusion via Logarithmic Low-rank Tensor Ring
Decomposition [26.8] TR因子の低ランク性をTNNの観点から検討し,各TR因子のモード2対数TNN(LTNN)を考慮する。
このLTNN正則化と重み付き全変動を取り入れた新しい融合モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:02:34 GMT)
Towards Fair and Calibrated Models [26.7] フェアネスの特定の定義と密接に一致している[ビスワなど2019年]。
公平かつ校正されたモデルを達成するための既存の否定的な結果が、公平性の定義に当てはまらないことを示す。
本研究では, グループワイドキャリブレーションを行うための既存のキャリブレーション損失の修正を提案し, 公平かつキャリブレーションされたモデルを実現する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:41:09 GMT)
Counterfactual Situation Testing: Uncovering Discrimination under
Fairness given the Difference [26.7] 本稿では,分類器の識別を行う因果データマイニングフレームワークであるCSTについて述べる。
CSTは「モデルの結果が、個人、または不平が、異なる保護された状態であったとしたら、どんな結果だったのか?
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:08:43 GMT)
Prompt Tuning for Multi-View Graph Contrastive Learning [26.6] 「プレトレイン、ファインチューン」や「プレトレイン、プロンプト」のパラダイムがますます一般的になっている。
プリテキストとしてマルチビューグラフのコントラスト学習法を提案し,それのためのプロンプトチューニングを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:58:04 GMT)
SAM-guided Unsupervised Domain Adaptation for 3D Segmentation [26.6] 3Dセグメンテーションタスクにおける教師なしドメイン適応(UDA)は、非常に難しい課題である。
本稿では,3次元特徴空間とSAMの特徴空間との整合性を大幅に向上させる,革新的なハイブリッド機能拡張手法を提案する。
提案手法は,広く認識されている多くのデータセットで評価され,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:55:18 GMT)
AutoDIR: Automatic All-in-One Image Restoration with Latent Diffusion [26.4] 遅延拡散(AutoDIR)を用いたオールインワン画像復元フレームワークを提案する。
AutoDIRは、複数の未知の劣化を自動的に検出し、対処する。
特にAutoDIRは、複数の未知の劣化を伴う実シナリオイメージを自動的に処理する最初の方法でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:00:32 GMT)
DNA: Denoised Neighborhood Aggregation for Fine-grained Category
Discovery [25.8] 本稿では,データのセマンティック構造を埋め込み空間にエンコードする自己教師型フレームワークを提案する。
我々は、クエリのk-nearest隣人を正のキーとして検索し、データ間のセマンティックな類似性を捉え、隣人からの情報を集約し、コンパクトなクラスタ表現を学ぶ。
我々の手法は、より正確な隣人(21.31%の精度改善)を検索し、最先端のモデルよりも大きなマージンで性能を向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:43:30 GMT)
A Simple Baseline for Supervised Surround-view Depth Estimation [25.8] 本稿では,S3Depthを提案する。
我々はCNNとトランスフォーマー層を組み合わせたグローバル・ローカルな特徴抽出モジュールを用いて表現を豊かにする。
本手法は,既存のDDADおよびnuScenesデータセット上での最先端手法よりも優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:04:25 GMT)
Continual Generalized Intent Discovery: Marching Towards Dynamic and
Open-world Intent Recognition [25.8] Generalized Intent Discovery (GID)は、OOD学習の1段階のみを考慮し、過去のすべての段階におけるデータを共同トレーニングに活用する必要がある。
Continual Generalized Intent Discovery (CGID)は、動的OODデータストリームからOODインテントを継続的にかつ自動的に検出することを目的としている。
PLRDはクラスプロトタイプを通じて新しいインテント発見をブートストラップし、データ再生と特徴蒸留を通じて新しいインテントと古いインテントのバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:48:07 GMT)
Environment Transformer and Policy Optimization for Model-Based Offline
Reinforcement Learning [25.7] 本研究では環境変換器と呼ばれる不確実性を考慮したシーケンスモデリングアーキテクチャを提案する。
遷移力学と報酬関数の正確なモデリングにより、環境変換器は任意の計画、動的プログラミング、オフラインRLのためのポリシー最適化アルゴリズムと組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:32:46 GMT)
MoConVQ: Unified Physics-Based Motion Control via Scalable Discrete
Representations [25.6] MoConVQは、スケーラブルな離散表現を活用する物理ベースのモーションコントロールのための新しい統合フレームワークである。
提案手法は,数十時間の動作例にまたがる大規模非構造データセットから,効果的に動作埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:09:02 GMT)
A Comprehensive Study of Privacy Risks in Curriculum Learning [25.6] 有意義な順序でデータで機械学習モデルをトレーニングすることは、トレーニングプロセスの加速に有効であることが証明されている。
重要な実現技術はカリキュラム学習(CL)であり、大きな成功を収め、画像やテキストの分類などの分野に展開されてきた。
しかし、CLが機械学習のプライバシーにどのように影響するかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:06:38 GMT)
Signed Network Embedding with Application to Simultaneous Detection of
Communities and Anomalies [25.5] 本稿では,ネットワーク間のバランス構造と異常な影響を解消するために,符号付きネットワークの統一的な埋め込みモデルを開発する。
提案モデルでは,低位+スパース行列分解によるバランス構造と異常効果の両方を捉える。
また, 組込みモデルの利点は, 合成ネットワークと国際関係ネットワークの双方において, 広範な数値実験によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:51:34 GMT)
Efficient Estimation for Longitudinal Network via Adaptive Merging [25.5] 本稿では, 適応型ネットワークマージ, テンソル分解, 点過程の強みを利用した長手ネットワークの効率的な推定手法を提案する。
近隣のスパースネットワークをマージし、観測されたエッジの数を拡大し、推定分散を低減する。
提案手法は,各イテレーションにおける推定誤差の上限を設定することにより,推定を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:49:18 GMT)
Towards Interpretable Controllability in Object-Centric Learning [25.5] Slot Attention with Image Augmentation (SlotAug) を導入し、自己教師型でスロット上で解釈可能な制御性を学ぶ可能性を探る。
また、制御可能なスロットの持続可能性の概念を、2つのサブメソッドを持つスロット上で反復的かつ可逆的な制御を導入することにより考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:19:29 GMT)
G-SPEED: General SParse Efficient Editing MoDel [25.5] underlinetextbfGeneral underlinetextbfSParse underlinetextbfEfficient underlinetextbfEditing MounderlinetextbfDel(textbfG-SPEED)
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:01:18 GMT)
Hybrid Inverted Index Is a Robust Accelerator for Dense Retrieval [25.4] 逆ファイル構造は高密度検索を高速化する一般的な手法である。
本研究では,Hybrid Inverted Index (HI$2$)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 06:18:06 GMT)
An Empirical Study of Simplicial Representation Learning with
Wasserstein Distance [25.3] 我々は,SimCLRをベースとした自己教師型学習手法を用いて,TWDを類似度尺度とする簡易表現推定フレームワークを提案する。
ソフトマックス関数とTWDの単純な組み合わせにより、標準のSimCLRよりもはるかに低い結果が得られることがわかった。
TWDとsimplicialモデルの組み合わせの適切な選択は、コサイン類似性に基づく表現学習より優れていると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:31:30 GMT)
Semantic Parsing by Large Language Models for Intricate Updating
Strategies of Zero-Shot Dialogue State Tracking [25.3] Zero-shot Dialogue State Tracking (DST)は、タスク指向対話の取得と注釈付けの課題に対処する。
我々は、ゼロショットDSTに複雑な更新戦略を導入するために、新しいインコンテキスト学習(ICL)手法であるParsingDSTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:38:02 GMT)
Towards the Imagenets of ML4EDA [24.7] We describe our experience curating two-scale, high-quality datasets for Verilog code generation and logic synthesis。
最初のVeriGenは、GitHubとVerilogの教科書から収集されたVerilogコードのデータセットである。
2番目のOpenABC-DはMLの論理合成を支援するために設計された大規模ラベル付きデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:35:03 GMT)
Multi-View Representation is What You Need for Point-Cloud Pre-Training [24.6] 本稿では,事前学習した2次元ネットワークを利用して3次元表現を学習するポイントクラウド事前学習手法を提案する。
我々は,新しい2次元知識伝達損失の助けを借りて,3次元特徴抽出ネットワークを訓練する。
実験結果から,事前学習したモデルを様々な下流タスクに転送できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 00:01:36 GMT)
Prior-Free Continual Learning with Unlabeled Data in the Wild [24.1] 本稿では,新しいタスクの学習モデルを段階的に更新するPFCL法を提案する。
PFCLはタスクのアイデンティティや以前のデータを知ることなく、新しいタスクを学習する。
実験の結果,PFCL法は3つの学習シナリオすべてにおいて,忘れを著しく軽減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:59:56 GMT)
AutoML in Heavily Constrained Applications [24.1] メタ学習を用いて自動MLパラメータを自動的に適応するCAMLを提案する。
CAMLの動的AutoML戦略は、ユーザ定義の制約を考慮に入れ、高い予測性能で制約を満たすパイプラインを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:28:30 GMT)
Structural transfer learning of non-Gaussian DAG [24.1] 直接非巡回グラフ(DAG)は、収集されたノードの集合間の方向関係を表現するために広く用いられている。
対象研究において、DAG構造を再構築するために、異種データをまとめる方法については、未解決の問題が残る。
本稿では,DAGの構造的類似度尺度を新たに導入し,DAG学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:01:27 GMT)
Towards Open-World Co-Salient Object Detection with Generative
Uncertainty-aware Group Selective Exchange-Masking [23.6] 我々は,CoSODモデルのロバスト性を高めるため,グループ選択的交換マスキング(GSEM)アプローチを導入する。
GSEMは、新しい学習戦略を用いて、各グループから画像のサブセットを選択し、選択した画像を交換する。
そこで我々は,非関連画像による不確実性と,グループ内の残りの関連画像のコンセンサス特性を同時に考慮するために,潜時可変ジェネレータブランチとCoSODトランスフォーマーブランチを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:40:40 GMT)
DisCo: Distilled Student Models Co-training for Semi-supervised Text
Mining [23.4] DisCoは、大規模なPLMから生成された小学生モデルのコホートを微調整するための半教師付き学習フレームワークである。
本研究では,DisCoがベースラインPLMの7.6倍,推論速度が4.8倍の学生モデルを作成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:39:50 GMT)
Building Persona Consistent Dialogue Agents with Offline Reinforcement
Learning [23.1] 教師付き学習・オンライン強化学習(RL)による訓練エージェントによる現状学習システムの構築
対話システムのペルソナ一貫性を改善するためのオフラインRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:05:54 GMT)
Cross-modal and Cross-domain Knowledge Transfer for Label-free 3D
Segmentation [23.1] 本稿では,画像と点雲の関係を網羅的に探究することで,クロスモーダル・クロスドメイン適応に挑戦する新しい手法を提案する。
KITTI360 と GTA5 の知識を用いて,セマンティック KITTI 上の3次元クラウドセマンティックセマンティックセマンティックスセグメンテーションの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:28:07 GMT)
A Human-Centered Safe Robot Reinforcement Learning Framework with
Interactive Behaviors [22.8] 我々は、安全探査、安全価値調整、安全コラボレーションの3段階からなる、人間中心の安全ロボットRL(SRRL)フレームワークを構想する。
対話的な行動は、人間とロボット間の双方向の情報伝達を可能にする。
対話行動を伴うSRRLの堅牢性,効率性,透明性,適応性に関する4つのオープン課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:01:23 GMT)
Inversion by Direct Iteration: An Alternative to Denoising Diffusion for
Image Restoration [22.7] Inversion by Direct Iteration (InDI)は、教師付き画像復元のための新しい定式化である。
既存の回帰ベースの手法よりもリアルで詳細な画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 23:17:06 GMT)
Bridging Code Semantic and LLMs: Semantic Chain-of-Thought Prompting for
Code Generation [22.2] 本稿では,コードの意味情報を抽出するセマンティック・チェーン・オブ・コンテクスト(Semantic Chain-of-Context)アプローチを提案する。
本研究では,SeCoTが最先端の性能を実現し,大規模モデルやコード生成の可能性を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:09:58 GMT)
DemoNSF: A Multi-task Demonstration-based Generative Framework for Noisy
Slot Filling Task [22.1] ノイズの多いスロットフィリングのためのデモベース生成フレームワークDemoNSFを提案する。
具体的には、ノイズ回復(NR)、ランダムマスク(RM)、ハイブリッド識別(HD)の3つのノイズ補助タスクを導入する。
下流のメインタスクでは、学習と推論中にタスク固有の情報と摂動分布を明示的に組み込んだ、生成フレームワークのためのノイズの多い実演構成戦略を設計する。
2つのベンチマークの実験では、DemoNSFはすべてのベースラインメソッドより優れ、強力な一般化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:16:53 GMT)
RefConv: Re-parameterized Refocusing Convolution for Powerful ConvNets [22.1] RefConvは、推論コストなしでパフォーマンスを改善するプラグイン・アンド・プレイモジュールである。
RefConvは画像分類,オブジェクト検出,セマンティックセグメンテーションにおいて,複数のCNNモデルを改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:36:54 GMT)
Data Contamination Through the Lens of Time [21.9] 大規模言語モデル(LLM)は一般に利用可能なベンチマークを評価することでしばしばサポートされる。
このプラクティスは、データ汚染の懸念、すなわち、トレーニングデータに明示的にまたは暗黙的に含まれている例を評価することを提起する。
GPTモデルにおけるトレーニングカットオフの自然実験を用いて, LLMにおけるデータ汚染の経時的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:51:29 GMT)
LLM4Vis: Explainable Visualization Recommendation using ChatGPT [21.9] そこで我々は,ChatGPTをベースとした新しい手法を提案する。
提案手法は,特徴記述,実演例選択,説明生成,実演例構築,推論ステップを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:34:47 GMT)
Generative Entropic Neural Optimal Transport To Map Within and Across
Spaces [21.9] 学習測度マッピングは機械学習において重要な課題であり、生成モデリングにおいて顕著に特徴付けられる。
近年、最適な輸送(OT)理論からインスピレーションを得る技術が急増している。
本稿では,テキスト生成型エントロピック・ニューラル・トランスポート(GENOT)と呼ばれる,それらを統一するためのエレガントなフレームワークを提案する。
GENOTは任意のコスト関数に対応でき、条件付き生成モデルを使って処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:16:21 GMT)
Few-Shot Learning Patterns in Financial Time-Series for Trend-Following
Strategies [21.6] 本稿では,新たな市場環境に迅速に適応可能な時系列トレンド追従予測器を提案する。
X-Trendは、コンテキストセット内の同様のパターンからトレンドを転送し、予測を行い、新しい異なるターゲットレジームのポジションを取る。
X-Trendは、ニューラル予測器よりもシャープ比が18.9%上昇し、従来の時系列モメンタム戦略よりも10倍の新たな金融体制に迅速に適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:20:12 GMT)
xCOMET: Transparent Machine Translation Evaluation through Fine-grained
Error Detection [21.1] xCOMETは、機械翻訳評価アプローチのギャップを埋めるために設計されたオープンソースの学習メトリクスである。
文レベルの評価とエラースパン検出機能を統合し、あらゆるタイプの評価で最先端のパフォーマンスを示す。
また,ストレステストによるロバストネス解析を行い,xCOMETは局所的な臨界誤差や幻覚を同定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:03:14 GMT)
Image super-resolution via dynamic network [20.8] 画像超解像(DSRNet)のための動的ネットワークを提案する。
残余の増築ブロック、広範囲の増築ブロック、特徴の増築ブロック、建設ブロックを含む。
画像の超解像と複雑性の回復時間に関して,本手法はより競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:56:56 GMT)
Relabeling Minimal Training Subset to Flip a Prediction [20.7] トレーニングポイントの2%未満を許容することは、常に予測を覆すことができる。
我々は,$|mathcalS_t|$がトレーニングセットの雑音比と高い相関を示し,$|mathcalS_t|$は予測確率と相関することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:57:29 GMT)
Multi-Stage Pre-training Enhanced by ChatGPT for Multi-Scenario
Multi-Domain Dialogue Summarization [20.6] マルチシナリオ・マルチドメイン・ダイアログの要約に特化して設計された,事前学習型モデルを提案する。
事前学習目標と微調整目標とのギャップを減らすために、多段階事前学習戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:16:07 GMT)
Tabular Representation, Noisy Operators, and Impacts on Table Structure
Understanding Tasks in LLMs [20.6] テーブルの即時表現は、テーブルを処理するLLMの能力において役割を果たす。
過去の研究とは対照的に,現実の乱雑なデータや敵対的な入力にインスパイアされた8つのノイズ操作を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:51:24 GMT)
Improving Large Language Model Fine-tuning for Solving Math Problems [20.4] 大きな言語モデルのパス・アット・ワン(pass-at-one)とパス・アット・N(pass-at-N)のパフォーマンスの間には大きなギャップがある。
挑戦的なMATHデータセットを用いて3つの微調整戦略を検討する。
我々は、微調整されたPaLM 2-Lモデルを用いて、MATHデータセット上で約58.8%の精度が得られる微調整レシピを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:11:19 GMT)
Generative Calibration for In-context Learning [20.2] 本稿では,このようなパラドックスが主にコンテキスト内モデルからデータ分布へのラベルシフトによるものであることを示す。
この理解により、ラベルの辺りを調整してコンテキスト内予測分布を調整できる。
我々は,本手法を生成的キャリブレーション(generative calibration)と呼び,12のテキスト分類タスクと12のLLMを774Mから33Bに拡張した徹底的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:45:02 GMT)
Amortized Variational Inference with Coverage Guarantees [20.2] Amortized variational inference(英語版)は、新しい観測によって高速に計算できる後部近似を生成する。
コンフォーマル化補正ニューラル変分推論(CANVI)を提案する。
CANVIは各候補に基づいて共形予測器を構築し、予測効率と呼ばれる計量を用いて予測器を比較し、最も効率的な予測器を返す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:03:31 GMT)
Model Selection of Anomaly Detectors in the Absence of Labeled
Validation Data [19.9] 異常検出には、大きなラベルのないデータセットで異常サンプルを検出する必要がある。
本稿では,合成検証データを用いた画像ベース異常検出装置の評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:42:22 GMT)
Autonomous Drifting with 3 Minutes of Data via Learned Tire Models [19.5] 本稿では,ニューラル常微分方程式とニューラル-ExpTanhパラメータ化に基づくタイヤ力モデルを提案する。
カスタマイズされたToyota Supraによる実験では、高速な自律ドリフトを実現するのに十分な量の運転データが不足していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:05:45 GMT)
Empirical Study of Zero-Shot NER with ChatGPT [19.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて強力な能力を示した。
本研究はゼロショット情報抽出におけるLLM性能の探索に焦点をあてる。
記号的推論と算術的推論におけるLLMの顕著な推論能力に着想を得て, 代表的な推論手法をNERに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:40:03 GMT)
Joint Optimization of Traffic Signal Control and Vehicle Routing in
Signalized Road Networks using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [19.0] 信号化道路網における交通信号制御と車両ルーティングの協調最適化手法を提案する。
マルチエージェントディープ強化学習(MADRL)を用いた信号タイミングと経路選択を同時に制御することでネットワーク性能を向上させることを目的とする。
本研究は,MADRLを用いて信号制御と車両経路の最適結合ポリシーを導出する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:10:47 GMT)
SoybeanNet: Transformer-Based Convolutional Neural Network for Soybean
Pod Counting from Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Images [18.9] 大豆は食品、タンパク質、油の重要な原料である。
近年の進歩にもかかわらず、ロバストなポッドカウントアルゴリズムの開発は依然として大きな課題である。
本稿では無人航空機(UAV)画像を利用した高精度大豆ポッドの先駆的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:21:56 GMT)
Uncertainty-aware transfer across tasks using hybrid model-based
successor feature reinforcement learning [18.8] 各アクションの値の不確実性は、カルマンフィルタ(KF)ベースの多重モデル適応推定によって近似される。
我々のアルゴリズムは、異なる遷移力学の知識を一般化し、スクラッチから始めるよりもはるかに少ないサンプルで下流タスクを学習し、既存のアプローチより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:37:36 GMT)
Vision and Language Navigation in the Real World via Online Visual
Language Mapping [18.8] 視覚・言語ナビゲーション(VLN)法は主にシミュレーションで評価される。
実世界のVLN課題に対処する新しい枠組みを提案する。
未確認実験環境において,Interbotix LoCoBot WX250を用いたパイプラインの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:44:09 GMT)
FATE-LLM: A Industrial Grade Federated Learning Framework for Large
Language Models [18.7] 大規模言語モデル(LLM)は近年,様々なタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。
FATE-LLMは、大規模言語モデルのための産業レベルの連邦学習フレームワークである。
我々は、FedLLMの研究を促進するためにFATE-LLMのコードをリリースし、幅広い産業応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:17:13 GMT)
Joint Music and Language Attention Models for Zero-shot Music Tagging [18.6] 共同音楽・言語アテンションモデルによりモデル化されたゼロショット音楽タギングシステムを提案する。
提案するJMLAシステムでは,GTZANデータセット上でゼロショット音声タグ付け精度が64.82%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:00:16 GMT)
MedSyn: Text-guided Anatomy-aware Synthesis of High-Fidelity 3D CT
Images [18.6] 本稿では,テキスト情報によって誘導される高品質な3次元肺CT画像を作成するための革新的な手法を提案する。
現在の最先端のアプローチは、低解像度の出力に限られており、放射線学レポートの豊富な情報を不活用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:56:05 GMT)
MOCHA: Real-Time Motion Characterization via Context Matching [18.6] MOCHAは、ターゲットキャラクタから入力ソースモーションに動作スタイルと身体比の両方を転送する、新しいオンラインモーションキャラクタリゼーションフレームワークである。
本フレームワークは,スパース入力のみによるキャラクタリゼーションやリアルタイムなキャラクタリゼーションなど,さまざまなアプリケーションに容易に対応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:21:22 GMT)
Optimal vintage factor analysis with deflation varimax [18.5] Vintage Factor分析は、最初に元のデータの低次元表現を見つけ、次に回転した低次元表現が科学的に意味のあるものを探すことを目的としている。
おそらく最も広く使われているヴィンテージ因子分析は、主成分分析(PCA)であり、次にヴァリマックス表現である。
本稿では,各行行列を逐次的に解くデフレ最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:14:43 GMT)
Adapting Segment Anything Model for Change Detection in HR Remote
Sensing Images [18.4] 本研究は、高解像度リモートセンシング画像(RSI)の変化検出を改善するために、ビジョンファウンデーションモデル(VFM)の強力な視覚認識機能を活用することを目的とする。
我々は、能率的なSAMの変種であるFastSAMの視覚エンコーダを用いて、RSシーンの視覚表現を抽出する。
SAMの特徴に固有の意味表現を活用するために、両時間RSIにおける意味潜在をモデル化するためのタスク非依存の意味学習ブランチを導入する。
その結果, SAMCDはSOTA法よりも精度が高く, セミに匹敵するサンプル効率の学習能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 00:45:46 GMT)
Efficient Dataset Distillation through Alignment with Smooth and
High-Quality Expert Trajectories [18.3] 本研究では,データセット蒸留と呼ばれるデータ効率のよい手法を提案する。
より強力な専門家軌道を用いる場合、専門家の滑らかさの重大な影響を論じる。
蒸留中に無作為な変数に対して現れる感度に反応して, 2つの拡張戦略を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:13:53 GMT)
Towards image compression with perfect realism at ultra-low bitrates [18.2] MSEやLPIPSの歪みで訓練されたフィードフォワードデコーダの代わりに、反復拡散モデルでデコードすることを提案する。
当社のモデルPerCoを"知覚圧縮"としてダブし、最先端コーデックを0.1から0.003ビット/ピクセルのレートで比較します。
FID と KID で測定した現状の視覚的品質を再現する上で,本モデルが有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:08:35 GMT)
Battle of the Large Language Models: Dolly vs LLaMA vs Vicuna vs Guanaco
vs Bard vs ChatGPT -- A Text-to-SQL Parsing Comparison [18.1] 近年、GPT-3.5やGPT-4に近い性能を主張するモデルが多数出現している。
人気の高い6つの大言語モデルを互いに比較し、9つのベンチマークデータセットでテキスト対パース機能を体系的に評価します。
オープンソースモデルはGPT-3.5のようなクローズドソースモデルによって達成された性能を著しく低下させ、これらのモデル間のパフォーマンスギャップを埋めるためのさらなる作業の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:52:41 GMT)
Optimizing Layerwise Polynomial Approximation for Efficient Private
Inference on Fully Homomorphic Encryption: A Dynamic Programming Approach [17.9] 高次近似は、かなりの量の同型資源を消費する。
活性化関数の入力分布を重み付けした最小二乗近似法を用いる。
ResNet-20モデルとResNet-32モデルの推論時間をそれぞれ3.44倍と3.16倍に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:34:47 GMT)
Comparing Comparators in Generalization Bounds [17.8] 任意の凸コンパレータ関数を含む一般情報理論およびPAC-ベイジアン一般化境界を導出する。
結合分布のCGFの凸共役であるコンパレータを伴って、最も緊密な有界が得られることを示す。
これは、有界および準ガウス的損失に対する既知の境界のほぼ最適性を確認し、他の有界分布の下での新しい境界をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:00:58 GMT)
Real-Fake: Effective Training Data Synthesis Through Distribution
Matching [17.7] 教師あり学習のためのトレーニングデータ合成の基礎となる原理を解析する。
画像分類タスクにおける合成データの有効性を実証する。
また、アウト・オブ・ディストリビューションの一般化やプライバシー保護といった課題にも役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:45:26 GMT)
Improving End-to-End Speech Processing by Efficient Text Data
Utilization with Latent Synthesis [17.6] 高性能エンドツーエンド音声(E2E)処理モデルの訓練には,大量のラベル付き音声データが必要となる。
E2E音声処理モデルのための効率的なテキストデータ利用フレームワークLaSynを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:21:03 GMT)
Long-term Dependency for 3D Reconstruction of Freehand Ultrasound
Without External Tracker [17.6] 外部トラッカーを使わずに3Dでフリーハンド超音波を再構成することは,長年にわたり超音波治療の課題となっている。
我々は、長期依存をパラメータ化するための新しい方法を定義し、性能を評価することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:18:49 GMT)
CHATEDIT: Towards Multi-turn Interactive Facial Image Editing via
Dialogue [17.5] 本稿では、画像編集と会話能力を評価するためのChatEditベンチマークデータセットを提案する。
ChatEditはCelebA-HQデータセットから構築され、画像上のユーザの編集要求に対応する注釈付きマルチターンダイアログが組み込まれている。
本稿では,ユーザ要求のトラッキングと応答生成のための対話モジュールを統合した新しいベースラインフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:04:12 GMT)
Interpretable Predictive Models to Understand Risk Factors for Maternal
and Fetal Outcomes [17.5] 妊娠合併症の危険因子として, 重度の母性不妊症, 肩関節ジストシア, 妊娠前, 産科の4種類を同定し, 検討した。
我々は,ガラス箱の高精度な学習手法である説明可能なブースティングマシン(EBM)を用いて,重要な危険因子の予測と同定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:17:10 GMT)
EAR-Net: Pursuing End-to-End Absolute Rotations from Multi-View Images [17.4] 絶対回転推定は3次元コンピュータビジョンにおいて重要なトピックである。
深層ニューラルネットワークに基づく多視点画像から溶出回転を推定するエンド・ツー・エンド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:21:07 GMT)
Effortless Cross-Platform Video Codec: A Codebook-Based Method [17.1] ある状況下では、高度なニューラルビデオコーデックは、そのレート歪み(RD)性能において最も複雑な従来のコーデックを超えることができる。
既存のニューラルビデオコーデックの高性能化のおもな理由の1つはエントロピーモデルの利用である。
本稿では,コードブックに基づくクロスプラットフォームビデオ圧縮フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:28:22 GMT)
Improving Anomaly Segmentation with Multi-Granularity Cross-Domain
Alignment [17.1] 異常セグメンテーションは、画像中の非定型物体を識別する上で重要な役割を担っている。
既存の手法は合成データに顕著な結果を示すが、合成データドメインと実世界のデータドメインの相違を考慮できないことが多い。
シーンと個々のサンプルレベルの両方で、ドメイン間の機能を調和させるのに適した、マルチグラニュラリティ・クロスドメインアライメントフレームワークを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:12:09 GMT)
PELA: Learning Parameter-Efficient Models with Low-Rank Approximation [16.9] そこで本研究では,中間学習段階を導入することにより,事前学習モデルのパラメータ効率を向上させる手法を提案する。
我々の手法は、元のパラメータサイズを1/3から2/3に減らしながら、$sim$0.6の性能低下を示すことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:17:33 GMT)
Decomposed Prompt Tuning via Low-Rank Reparameterization [16.7] ソフトプロンプトに低ランク行列を利用する新しい手法である分解プロンプトチューニングを提案する。
本手法は,有効性を保ちながら,トレーニング可能なパラメータの数を著しく削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:56:06 GMT)
IW-GAE: Importance weighted group accuracy estimation for improved
calibration and model selection in unsupervised domain adaptation [16.3] モデルの信頼性を信頼性からテストサンプルに関連付けることは、機械学習における中心的な問題である。
本研究では,群精度推定器の開発により,分布変化から生じる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:35:29 GMT)
Wide Neural Networks as Gaussian Processes: Lessons from Deep
Equilibrium Models [16.1] 本研究では,層間における共有重み行列を持つ無限深度ニューラルネットワークであるDeep equilibrium Model (DEQ)について検討する。
解析により,DEC層の幅が無限大に近づくにつれ,ガウス過程に収束することが明らかとなった。
注目すべきは、この収束は深さと幅の限界が交換されても成り立つことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 19:00:43 GMT)
The Road to On-board Change Detection: A Lightweight Patch-Level Change
Detection Network via Exploring the Potential of Pruning and Pooling [16.1] 大規模な両時間画像ペアにおいて,多数の変更のないパッチペアを迅速に除去する,軽量なパッチレベルCDネットワーク(LPCDNet)を提案する。
2つのCDデータセットの実験により、我々のLPCDNetはエッジ計算プラットフォームで毎秒1000フレーム以上を達成した。
本手法は, その後のピクセルレベルのCD処理ステージのメモリコストを60%以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:11:41 GMT)
GreatSplicing: A Semantically Rich Splicing Dataset [16.1] GreatSplicingは5000のスプライシングイメージで構成され、335の異なるセマンティックカテゴリを持つスプライシング領域をカバーする。
GreatSplicingでトレーニングされたモデルは、最小の誤識別率と優れたデータセット検出能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:04:21 GMT)
Certainty In, Certainty Out: REVQCs for Quantum Machine Learning [15.9] 高精度かつ高精度なサンプル推測が可能な統計理論について論じる。
本稿では,このトレーニング手法の有効性を,いくつかの有効な変分量子回路を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:53:30 GMT)
Human-Centered Evaluation of XAI Methods [15.9] さまざまなタスクにまたがる決定を説明するために、多くの方法が登場した。
3つの主要な説明手法の解釈可能性を測定する。
以上の結果から,これらの手法が注目する領域は様々であるが,いずれも人間にほぼ同等の理解深度を与えていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:37:18 GMT)
Label Differential Privacy via Aggregation [15.1] このようなアグリゲーション技術がラベル差分プライバシー(ラベルDP)の概念の下でプライバシ保証を提供できるかどうかを検討する。
我々の研究は、回帰タスクに対するランダムに重み付けされたアグリゲーションによってラベルDPが達成できることを示す最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:54:30 GMT)
COLD Fusion: Calibrated and Ordinal Latent Distribution Fusion for
Uncertainty-Aware Multimodal Emotion Recognition [15.0] 本稿では、感情予測に対するモダリティワイドな不確実性を定量化する不確実性認識型オーディオ視覚融合手法を提案する。
音声視覚潜在分布の分散ベクトルに正規ランク付け制約を課す。
AVEC 2019 CESとIEMOCAPの2つの感情認識コーパスについて評価したところ、音声視覚的感情認識は、よく校正され、よくランク付けされた潜伏不確実性対策の恩恵を受ける可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:29:02 GMT)
Towards Automated Accessibility Report Generation for Mobile Apps [14.9] アプリケーションアクセシビリティーレポート全体を生成するシステムを提案する。
様々なデータ収集方法(アプリクローリング、手動記録など)と既存のアクセシビリティスキャナを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:29:18 GMT)
Berry Curvature and Bulk-Boundary Correspondence from Transport
Measurement for Photonic Chern Bands [14.9] ベリー曲率(英: Berry curvature)は、トポロジカル量子物理学を特徴づける基本的な要素である。
フォトニック量子異常ホールシステムにおいて, 2次元ベリー曲率再構成を実現する。
2次元のブリルアンゾーン上で -1 と 0 に対応するチャーン数を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:01:36 GMT)
Enabling Full-Stack Quantum Computing with Changeable Error-Corrected
Qubits [14.8] 我々は、変更可能な論理量子ビットに基づくFTQCの大規模設計空間を探索するために、CECQを提案する。
様々な量子プログラムの実験は、CECQの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:27:42 GMT)
Towards Web3 Applications: Easing the Access and Transition [14.4] Web3 と Web3 アプリケーションの主な相違点について検討した後,Web2 から Web3 へのシームレスな遷移フレームワーク WebttCom を提案する。
提案するフレームワークであるWebttComが定義された研究課題に対処していることを確認し,その実装は,強い必要性,ユーザビリティ,完全性の観点から,フレームワークであるWebttComを十分に満足している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 00:46:53 GMT)
Statistical Guarantees of Group-Invariant GANs [14.3] GAN(Group-invariant Generative Adversarial Network)は、ジェネレータと識別器を群対称性で固定したGANの一種である。
本研究では,グループ不変なGANのサンプル複雑性の低減を解析することにより,この改善を厳密に定量化することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:09:49 GMT)
Optimal Synthesis of Stabilizer Codes via MaxSAT [14.2] MaxSATを介して様々なハードウェア構造に汎用安定化器符号を縫合する最適合成器を提案する。
高レベルのQECコード設計と低レベルのハードウェア制約のギャップを埋めることにより、この作業は、長期のフォールトトレラントな量子コンピューティング目標を達成するための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:30:19 GMT)
Exploring Documentation Usage via Page-view Log Analysis [14.1] クラウドベースの4つの産業サービスから,ドキュメントのページビューログを分析した。
10万人以上のユーザのページビューログを分析することで、さまざまなドキュメントページ訪問パターンが見つかる。
本論文では,文書の監査を行うための有効な手法として,文書のページビューログ分析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:37:29 GMT)
Taming the Sigmoid Bottleneck: Provably Argmaxable Sparse Multi-Label
Classification [13.8] シグモイド出力層はマルチラベル分類(MLC)タスクで広く利用されている。
多くの実用的なLCCタスクでは、ラベルの数は数千個にのぼり、入力する特徴の数を超えている。
このような低ランクな出力層はボトルネックであり、結果として最大ではないクラスが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:25:50 GMT)
Metaheuristic Algorithms in Artificial Intelligence with Applications to
Bioinformatics, Biostatistics, Ecology and, the Manufacturing Industries [13.8] 我々は,CSO-MAを用いた競合Swarmという,自然に着想を得たメタヒューリスティックアルゴリズムを新たに提案する。
アルゴリズムは効率的で,様々なコスト構造やユーザ指定の非線形制約を組み込むことができる。
特に、アルゴリズムは効率的であり、様々なコスト構造や複数のユーザ指定非線形制約を組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:46:38 GMT)
Advancing Pose-Guided Image Synthesis with Progressive Conditional
Diffusion Models [13.8] 本稿では,ターゲット下の人物像とソースポーズのギャップを段階的に橋渡しするプログレッシブ条件拡散モデル(PCDM)を提案する。
定性的かつ定量的な結果は,難解なシナリオ下で提案したPCDMの一貫性と光現実性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:05:46 GMT)
PAC Learning Linear Thresholds from Label Proportions [13.6] ラベルパーセンテージ(LLP)からの学習は教師付き学習の一般化である。
ラベル比のランダムバッグへのアクセスを与えられた場合, LTF を用いて LTF を効率よく学習できることを示す。
学習アルゴリズムの実験的評価と,[Saket'21, Saket'22] とランダム LTF との比較を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:59:34 GMT)
Predicting fluid-structure interaction with graph neural networks [13.6] 本稿では,流体-構造相互作用系の低次モデリングのための回転同変準モノリシックグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。
有限要素インスパイアされたハイパーグラフニューラルネットワークを用いて、システム全体の状態に基づいて流体状態の進化を予測する。
提案するフレームワークは,インターフェース記述をトラッキングし,少なくとも2000時間のロールアウト時に,安定かつ正確なシステム状態予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:46:06 GMT)
Self-supervised Fetal MRI 3D Reconstruction Based on Radiation Diffusion
Generation Model [13.6] 放射線拡散生成モデル(RDGM)と呼ばれる新しい胎児脳MRI高品質容積再構成法を提案する。
超解像生成に基づく座標生成と拡散モデルに基づくニューラル放射場(NeRF)のアイデアを取り入れた自己監督型生成法である。
実世界の胎児脳MRIによる実験結果から,本手法の最先端性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:22:00 GMT)
Fast Adaptive Non-Monotone Submodular Maximization Subject to a Knapsack
Constraint [13.4] 我々は,knapsack制約を持つ非モノトン部分モジュラー複雑性に対する最初のEmphconstant Factor近似アルゴリズムを得る。
これはまた、この問題に対する部分線型適応アルゴリズムを持つ最初の例であり、濃度制約や単調な目的の特別な場合であっても、最先端の手法に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:21:22 GMT)
Highly Available Blockchain Nodes With N-Version Design [13.1] 本稿では,N-versionブロックチェーンノードの概念を紹介する。
N-versionノードは、同じブロックチェーンプロトコルの異なる実装の同時実行に依存している。
我々は,N-ETHが不安定な実行環境の影響を緩和し,環境欠陥下での可用性を著しく向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:18:08 GMT)
Quantum Transport of Charge Density Wave Electrons in Layered Materials [13.0] 量子CDW電子輸送のさらなる証拠について議論する。
その結果, 9Kから474Kの温度では, トリハロコゲナイド系材料のCDW電流電圧プロットがほぼ正確に一致することがわかった。
熱的に堅牢な量子情報処理システムへの応用の可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:32:49 GMT)
Multimodal Object Query Initialization for 3D Object Detection [12.9] LiDARとカメラセンサーの両方の機能を利用する3Dオブジェクト検出モデルは、大規模な自動運転ベンチマークでトップパフォーマーである。
トランスは、このタスクに使用される一般的なネットワークアーキテクチャであり、いわゆるオブジェクトクエリが候補オブジェクトとして機能する。
変換器を用いた3次元オブジェクト検出モデルのためのオブジェクトクエリのための,効率的でモジュール的でマルチモーダルなソリューションであるEfficientQ3Mを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:42:44 GMT)
Prediction Risk and Estimation Risk of the Ridgeless Least Squares
Estimator under General Assumptions on Regression Errors [12.8] より一般的な回帰誤差仮定の下で予測リスクと推定リスクについて検討する。
サンプルサイズに対して重要でないパラメータを多数含むことで、両方のリスクを効果的に軽減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:50:03 GMT)
On the Transferability of Learning Models for Semantic Segmentation for
Remote Sensing Data [12.5] 近年の深層学習に基づく手法は、リモートセンシング(RS)セマンティックセグメンテーション/分類タスクにおいて従来の学習方法より優れている。
しかし、ソースドメインでトレーニングされたモデルがターゲットドメインに容易に適用できる程度に、その転送可能性に関する包括的な分析は存在しない。
本稿では,従来のディープラーニングモデル(DL)とドメイン適応手法(DA)の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:13:36 GMT)
Diagnostic Tool for Out-of-Sample Model Evaluation [12.4] モデルの将来, サンプル外損失を特徴付けるための有限キャリブレーションデータセットについて検討する。
弱い仮定の下で有限サンプル保証を提供するシンプルなモデル診断ツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:22:38 GMT)
Type-Aware Decomposed Framework for Few-Shot Named Entity Recognition [12.4] そこで我々は,これらの問題を解決するために,新しいタイプアウェア分解フレームワーク,すなわちTadNERを提案する。
まず、型名から遠く離れたものを取り除き、偽スパンをフィルタリングする型認識スパンフィルタリング戦略を提案する。
次に、より正確で安定したプロトタイプを構築するための、型認識型コントラスト学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:31:12 GMT)
LLP-Bench: A Large Scale Tabular Benchmark for Learning from Label
Proportions [12.4] Label Proportions (LLP)からの学習は、画像と表の2つのタイプのデータセットに優先的に適用されている。
プライバシに敏感なアプリケーションでは重要なタスクであるにもかかわらず、タブ状のLPPはまだ、大規模なLPPベンチマークを持っていない。
5500万のインスタンスからなるCriteo CTR予測データセットから生成された56のLPPデータセット(52のフィーチャーバッグと4のランダムバッグデータセット)からなるLLP-Benchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:58:25 GMT)
Provable Probabilistic Imaging using Score-Based Generative Priors [12.4] 一般逆問題に対する可能性空間を特徴付けるための原理的枠組みとして, プラグアンドプレイ型モンテカルロ(PMC)を提案する。
PMCは、高画質の画像再構成のために、表現力のあるスコアベースの生成先を組み込むことができ、また後方サンプリングによる不確実な定量化を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:17:29 GMT)
Large Language Models Are Not Strong Abstract Reasoners [12.4] 大規模言語モデルは、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、非常に大きなパフォーマンスを示しています。
LLMが人間のような認知能力を達成できるのか、あるいはこれらのモデルがいまだに根本から取り囲まれているのかは不明だ。
我々は,抽象的推論タスクの記憶以上の言語モデルを評価するための新しいベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 23:25:59 GMT)
Mind the Labels: Describing Relations in Knowledge Graphs With
Pretrained Models [12.0] 我々は3つの大規模知識グラフから1,522個のユニークな関係の多種多様な集合を言語化するために,新しいデータセットを使用する。
D2T 生成のための PLM は未知のケースで失敗すると予想されるが、多種多様な関係ラベルで訓練されたモデルは、新規で目に見えない関係において驚くほど堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 06:20:34 GMT)
Outlier Detection Using Generative Models with Theoretical Performance
Guarantees [12.0] 出力器の存在下で生成モデルを用いて信号の復元を理論的に保証する。
この結果は、線形生成ニューラルネットワークと、任意の数の層を持つ非線形生成ニューラルネットワークの両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:25:34 GMT)
From Spectral Theorem to Statistical Independence with Application to
System Identification [12.0] 状態遷移行列 $|Ak|$ の有限パワーの崩壊率に関する最初の定量的ハンドルを提供する。
安定な力学系が 1 つの異なる固有値と差分しか持たないとき、$n-1$:$|A|$ は $n$ に依存することが示されている。
要素的誤差は、本質的にはよく知られたリトルウッド・オフォード問題の変種であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:40:43 GMT)
AbdomenAtlas-8K: Annotating 8,000 CT Volumes for Multi-Organ
Segmentation in Three Weeks [11.9] 本稿では,臓器セグメント化のためのアノテーション処理を高速化する能動的学習法を提案する。
脾臓、肝臓、腎臓、胃、胆嚢、膵臓、大動脈、IVVが8,448CT巻に注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:24:20 GMT)
Topological Phases with Average Symmetries: the Decohered, the
Disordered, and the Intrinsic [11.8] 混合量子状態のトポロジカル位相は、開放量子系のデコヒーレンスや不完全な結晶性固体の障害に由来するもので、近年大きな関心を集めている。
平均対称性保護位相の体系的分類と特徴付けを行う。
また、不規則なボゾン系における平均対称性リッチトポロジカル位(ASET)の理論を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:43:32 GMT)
Thresh: A Unified, Customizable and Deployable Platform for Fine-Grained
Text Evaluation [11.7] Threshは、きめ細かい評価のための統一的でカスタマイズ可能な、デプロイ可能なプラットフォームです。
Threshはコミュニティハブを提供する。コミュニティによって作成され、収集される、きめ細かいフレームワークとそれに対応するアノテーションのコレクションをホストする。
Threshは、小さな手動検査から大規模なクラウドソーシングまで、あらゆる規模のアノテーションプロジェクトに対して、複数のオプションを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:51:08 GMT)
On low-depth algorithms for quantum phase estimation [11.7] 早期のフォールトトレラント量子デバイスでは、最小数のアンシラ量子ビットを使用する量子位相推定アルゴリズムが望ましい。
本稿では,量子気象学の既存のアルゴリズムが最初の3つの要件を達成できることを実証する。
第4の要件を満たすアルゴリズムの修正版を提案し,早期のフォールトトレラント量子デバイスに特に注目する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:01:57 GMT)
Demonstrations Are All You Need: Advancing Offensive Content
Paraphrasing using In-Context Learning [11.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたICL(In-Context Learning)を探索し,実践者を支援することを目的とする。
本研究は, 実演数と順序, 即時指導の排除, 測定毒性の低下など, 重要な要因に焦点を当てた。
ICLは、世代品質において教師付き手法に匹敵するが、人間の評価では25%、毒性では76%が質的に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:18:55 GMT)
Improving the Gap in Visual Speech Recognition Between Normal and Silent
Speech Based on Metric Learning [11.5] 本稿では,視覚音声認識(VSR)における正常音声と無声音声のパフォーマンスギャップに対処する新しい距離学習手法を提案する。
本稿では,通常の音声とサイレント音声の共有リテラルコンテンツを活用し,ビセムに基づく計量学習手法を提案する。
本手法は,限られた訓練データであってもサイレントVSRの精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:06:22 GMT)
Efficiently matching random inhomogeneous graphs via degree profiles [11.5] 最小平均次数が少なくとも$Omega(log2 n)$である限り、効率的なマッチングアルゴリズムが見つかる。
等級プロファイルによるマッチングアルゴリズムの着想と拡張により、最小平均次数が少なくとも$Omega(log-2 n)$である限り、効率的なマッチングアルゴリズムが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:25:43 GMT)
Manifold-Aware Deep Clustering: Maximizing Angles between Embedding
Vectors Based on Regular Simplex [11.5] 多様体対応直流 (M-DC) は, もともとの直流よりも効率よく超空間利用を向上させることができる。
本手法は,正規表現の性質に基づいて,超空間の目標角度を最大化することを目的とした一意な損失関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:01:19 GMT)
Type-aware Decoding via Explicitly Aggregating Event Information for
Document-level Event Extraction [11.4] ドキュメントレベルのイベント抽出は2つの大きな課題に直面している。
本稿では,これらの制約に対処する新規な Explicitly Aggregating(SEA) モデルを提案する。
SEAはイベント情報をイベントタイプとロール表現に集約し、特定の型認識表現に基づいてイベントレコードのデコードを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:10:42 GMT)
Pareto Optimization to Accelerate Multi-Objective Virtual Screening [11.4] EGFRおよびIGF1Rの選択的二重阻害剤であると考えられる4M分子の仮想ライブラリーを探索するツールを開発した。
このワークフローと関連するオープンソースソフトウェアは、分子設計プロジェクトのスクリーニング負担を軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:19:46 GMT)
Symmetrical SyncMap for Imbalanced General Chunking Problems [11.3] 本研究では, 長期にわたって安定な動的方程式と引力・引力点の創出法を示す。
主な考え方は、対称的なアクティベーションによって負のフィードバックループと正のフィードバックループから等しく更新することである。
我々のアルゴリズムは、12の非バランスなCGCPにおいて、他の教師なしの最先端のベースラインを超越または結び付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:03:36 GMT)
Relative entropy decay and complete positivity mixing time [11.2] 量子マルコフ半群の完全修飾対数ソボレフ定数は、その完全正の混合時間の逆によって有界であることを示す。
我々の結果は一般フォン・ノイマン上の GNS 対称半群に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:08:18 GMT)
Zero-noise Extrapolation Assisted with Purity for Quantum Error
Mitigation [11.2] ノイズ回路の出力状態の純度は外挿手順を補助し,誤差率の推定を回避することができることを示す。
本手法を検証し,クラウドベースの量子コンピュータであるQuafuの数値シミュレーションと実験により,通常のゼロノイズ外挿法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:46:30 GMT)
Computation with Sequences in a Model of the Brain [11.2] 神経活動から認知がどのように生じるかは神経科学の中心的な問題である。
本研究は, シナプス重量と可塑性により, 時刻を優先的に捉えることができることを示す。
我々は、任意の有限状態機械が、シーケンスの適切なパターンの提示を通して、同様の方法で学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:30:17 GMT)
Assessing Encoder-Decoder Architectures for Robust Coronary Artery
Segmentation [11.1] 本稿では,25個のエンコーダ/デコーダの組み合わせの性能について検討する。
エンコーダとデコーダとして機能するEfficientNet-LinkNetの組み合わせは注目に値する。
ディース係数は0.882で、ハースドルフの95%は4.753である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:55:37 GMT)
Universal Prompt Tuning for Graph Neural Networks [11.0] 我々は,任意の事前学習戦略の下で,事前学習したGNNモデルに対して,GPF(Graph Prompt Feature)と呼ばれる普遍的なプロンプトベースのチューニング手法を提案する。
GPFは入力グラフの特徴空間上で動作し、理論的には任意の形式のプロンプト関数に等価な効果を達成できる。
本手法は,事前学習戦略を応用したモデルに適用した場合,既存の特殊プロンプトベースのチューニング手法よりも大幅に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:14:13 GMT)
A simple uniformly optimal method without line search for convex
optimization [11.0] パラメータが優先されていない凸最適化問題の解法として最適収束率を得るには,線探索が過剰であることを示す。
滑らかな凸最適化のために最適な$mathcalO (1/k2)$収束率を達成できるAC-FGMと呼ばれる新しい勾配降下型アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:26:03 GMT)
Generalizing Medical Image Representations via Quaternion Wavelet
Networks [10.7] 医用画像から健全な特徴を抽出できる,新しい,一般化可能な,データに依存しないフレームワークを提案する。
提案する4元ウェーブレットネットワーク(quaVE)は,既存の医用画像解析や合成作業と容易に統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:34:06 GMT)
Transport-Hub-Aware Spatial-Temporal Adaptive Graph Transformer for
Traffic Flow Prediction [10.7] 本稿では交通流予測のためのトランスポート・ハブ対応時空間適応型グラフ変換器を提案する。
具体的には、動的空間依存を捉えるために、まず新しい空間自己認識モジュールを設計する。
また、トラフィックフローデータ中の動的時間パターンを検出するために、時間的自己アテンションモジュールを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:28:44 GMT)
A White-Box False Positive Adversarial Attack Method on Contrastive
Loss-Based Offline Handwritten Signature Verification Models [10.7] 我々は, 競合的損失に基づくオフライン手書き署名検証モデルに対する, 偽正逆攻撃の難しさに対処する。
そこで本研究では,この攻撃を,密接に関連するが異なる書体間のスタイル転送として扱う新たな攻撃手法を提案する。
提案手法は,ホワイトボックス攻撃によるオフライン手書き署名検証モデルに対する最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:43:09 GMT)
Whispering LLaMA: A Cross-Modal Generative Error Correction Framework
for Speech Recognition [10.6] 自動音声認識(ASR)における生成誤り訂正のための新しいクロスモーダル融合手法を提案する。
提案手法は,音響情報と外部言語表現の両方を利用して,正確な音声の書き起こしコンテキストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:32:56 GMT)
Joint cortical registration of geometry and function using
semi-supervised learning [10.6] 我々は,最適なアトラスを学習しながら,折り畳みパターンと関数マップを協調的に整列する学習ベースの皮質登録フレームワークJOSAを紹介する。
JOSAは既存手法よりも解剖学的・機能的ドメインの登録性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:30:14 GMT)
Towards a dissipative quantum classifier [10.5] 本稿では,散逸工学を利用した新しい量子分類器を提案する。
補助量子ビットに強い散逸を慎重に調整することにより、古典的データと散逸モードの1対1のマッピングを確立する。
我々は、古典的ニューラルネットワークに似た特定の分類タスクを実行するために、散逸中心スピン量子系を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:26:24 GMT)
Optimized Tokenization for Transcribed Error Correction [10.3] 本研究では, 合成データのみを用いたトレーニングにより, 補正モデルの性能を著しく向上させることができることを示す。
具体的には、一組の転写データから得られた誤差分布を用いて生成された合成データが、ランダムな摂動を適用する一般的な手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:14:21 GMT)
Verbosity Bias in Preference Labeling by Large Language Models [10.2] 大規模言語モデル(LLM)の評価に伴うバイアスについて検討する。
冗長性バイアス( verbosity bias) -- LLM では,たとえ同じような品質を持つとしても,より冗長な回答を好む場合があります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:19:02 GMT)
Statistical Barriers to Affine-equivariant Estimation [10.1] 本研究では,ロバスト平均推定のためのアフィン同変推定器の定量的性能について検討する。
古典的推定器は定量的に準最適であるか、あるいは量的保証が欠如していることが分かる。
我々は、下界にほぼ一致する新しいアフィン同変推定器を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:42:00 GMT)
Exploring hyperelastic material model discovery for human brain cortex:
multivariate analysis vs. artificial neural network approaches [10.0] 本研究の目的は、ヒト脳組織において最も好ましい物質モデルを特定することである。
我々は、広く受け入れられている古典モデルの一般化に、人工ニューラルネットワークと多重回帰法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:49:59 GMT)
Efficient Domain Coverage for Vehicles with Second-Order Dynamics via
Multi-Agent Reinforcement Learning [9.9] 本稿では,2次動的エージェントを含む多エージェント効率ドメインカバレッジ問題に対する強化学習(RL)手法を提案する。
提案するネットワークアーキテクチャには,LSTMと自己注意が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:13:07 GMT)
Shape-conditioned 3D Molecule Generation via Equivariant Diffusion
Models [9.9] リガンドをベースとした薬物設計は、既知の活性分子と類似した形状の新規な薬物候補を特定することを目的としている。
形状誘導型生成モデルであるShapeMolを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:16:40 GMT)
BLoad: Enhancing Neural Network Training with Efficient Sequential Data
Handling [9.7] オーバヘッドを最小限に抑えながら、異なるサイズのシーケンスに対して効率的な分散データ並列トレーニングを可能にする新しいトレーニング手法を提案する。
このスキームを使用することで、単一のフレームを削除することなく、パディング量を100ドル以上削減することができ、結果として、トレーニング時間とリコールの両方で全体的なパフォーマンスが向上しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 23:14:56 GMT)
Identifying the Hazard Boundary of ML-enabled Autonomous Systems Using
Cooperative Co-Evolutionary Search [9.5] 機械学習対応自律システムにおけるMLコンポーネント(MLC)のハザード境界を解析により同定することが不可欠である。
協調進化アルゴリズム(CCEA)に基づく新しい手法であるMLCSHEを提案する。
複雑な自律走行車(AV)のケーススタディにおけるMLCSHEの有効性と効率について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:47:29 GMT)
SoTTA: Robust Test-Time Adaptation on Noisy Data Streams [9.5] テスト時間適応(TTA)は、トレーニングとテストデータの分散シフトに対処することを目的としている。
ほとんどのTTAメソッドは良質なテストストリームを仮定するが、テストサンプルは野生では意外に多様である可能性がある。
ノイズの多いサンプルに対して頑健な新しいTTAアルゴリズムであるScreening-out Test-Time Adaptation (SoTTA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:15:35 GMT)
VIBE: Topic-Driven Temporal Adaptation for Twitter Classification [9.5] 我々は、過去のデータに基づいてトレーニングされたモデルが将来テストされる時間適応について研究する。
我々のモデルは、わずか3%のデータしか持たないが、従来の最先端の継続的な事前学習方法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:53:57 GMT)
DECODE: DilatEd COnvolutional neural network for Detecting
Extreme-mass-ratio inspirals [9.5] 本稿では,周波数領域におけるシーケンスモデリングによるEMRI信号検出に着目したエンドツーエンドモデルDECODEを提案する。
我々は,SNRを50～120に蓄積した1年間のデータから,真正の96.3%を偽正の1%で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:27:45 GMT)
Zero-shot Medical Image Translation via Frequency-Guided Diffusion
Models [9.2] 構造保存画像変換のための拡散モデルを導出するために周波数領域フィルタを用いた周波数誘導拡散モデル(FGDM)を提案する。
その設計に基づいて、FGDMはゼロショット学習を可能にし、ターゲットドメインのデータのみに基づいてトレーニングし、ソース・ツー・ターゲットドメインの変換に直接使用することができる。
FGDMは、Fr'echet Inception Distance(FID)、Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR)、およびFr'echet Inception Distance(FID)のメトリクスにおける最先端手法(GANベース、VAEベース、拡散ベース)よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:44:19 GMT)
Compressed Sensing of Generative Sparse-latent (GSL) Signals [9.0] 本研究では、ニューラルネットワークに基づく生成モデルを持つ圧縮センシング(CS)システムにおいて、周囲信号の再構成を検討する。
生成信号としての周囲信号はスパース遅延入力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:49:33 GMT)
Large Language Model-Powered Smart Contract Vulnerability Detection: New
Perspectives [8.5] 本稿では, GPT-4 のような大規模言語モデル (LLM) を利用する機会, 課題, 潜在的な解決策を体系的に分析する。
高いランダム性でより多くの答えを生成することは、正しい答えを生み出す可能性を大幅に押し上げるが、必然的に偽陽性の数が増加する。
本稿では,GPTLens と呼ばれる,従来の一段階検出を2つの相乗的段階に分割し,生成と識別を行う逆方向のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 19:34:39 GMT)
Compilation for Quantum Computing on Chiplets [8.3] 計算規模が大きくなるにつれて、量子ビット間の通信はより深刻なボトルネックとなる。
本稿では,高速道路の資源を効率的に管理・活用するための,多層通信機構とコンパイルフレームワークの構築について述べる。
このフレームワークは、回路深さと典型的な量子ベンチマークでの演算数の両方において、ベースラインアプローチを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:29:25 GMT)
On permutation symmetries in Bayesian neural network posteriors: a
variational perspective [8.3] 勾配降下の局所解には本質的に損失障壁がないことを示す。
これにより、ベイズニューラルネットワークにおける近似推論に関する疑問が提起される。
線形接続された解を探索するマッチングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:26:50 GMT)
Unraveling Fundamental Properties of Power System Resilience Curves
using Unsupervised Machine Learning [8.1] 本研究は,3大気象イベントにおける停電に関連する200以上のレジリエンス曲線について検討した。
教師なし機械学習を用いて、異なる曲線アーチタイプ、および各レジリエンス曲線アーチタイプの基本特性について検討した。
その結果, 電力系統の弾力性曲線, 三角形, 台形曲線の2つの主要なアーチタイプが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:16:21 GMT)
Segment Any Building For Remote Sensing [8.1] この原稿は、画像にセグメンテーションを構築するための最先端表現学習パラダイムを用いて、多様なデータセットをタンデムで活用する能力をアクセント化する。
我々の前衛合同訓練体制は, 都市インフラ整備, 防災戦略, 生態モニタリングなど, 重要な分野に重大な影響を及ぼし, アプローチのメリットを浮き彫りにしている。
この研究の結果は、学術的な追求の基盤を固めることと、セグメンテーション構築の分野における革新的な応用による地平線を埋めることの両方に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:53:55 GMT)
Contextual Data Augmentation for Task-Oriented Dialog Systems [8.1] 本研究では,ユーザターンを生成する新しいダイアログ拡張モデルを構築し,完全なダイアログコンテキストを条件づける。
言語モデルの新しいプロンプト設計と出力の再ランク付けにより、我々のモデルから生成されたダイアログを直接使用して、下流ダイアログシステムのトレーニングを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:22:34 GMT)
Consistency Regularization Improves Placenta Segmentation in Fetal EPI
MRI Time Series [8.1] 胎児発育において胎盤は重要な役割を担っている。胎児EPI MRIによる3次元胎盤分割の自動化は出生前治療の進展を約束する。
本稿では,胎児のEPI MRI時系列における胎盤分割を改善するための効果的な半教師付き学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:11:52 GMT)
Content Moderation and the Formation of Online Communities: A
Theoretical Framework [7.9] オンラインコミュニティにおけるコンテンツモデレーションポリシーの影響について検討する。
まず,安定なコミュニティを創り,維持するためのモデレーション政策の自然クラスの有効性を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:49:44 GMT)
TRANSOM: An Efficient Fault-Tolerant System for Training LLMs [7.8] グラフGPTで表される大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野で深い応用とブレークスルーを実現している。
本研究では,TOL(Training Pipeline Automatic Fault Tolerance and Recovery Mechanism),TEE(Training Task Multi-dimensional Metric Anomaly Detection System),TCE(Training Asynchronous Checkpoint Access Automatic Fault Tolerance and Recovery Technology)の3つの重要なコンポーネントを設計した。
予備的な結果から,TransOMはクラスタ上での大規模LLM訓練の効率を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:06:52 GMT)
Applications of Machine Learning in Biopharmaceutical Process
Development and Manufacturing: Current Trends, Challenges, and Opportunities [7.8] 機械学習(ML)は、バイオ医薬品分野に多大な貢献をしている。
その応用はまだ初期段階にあり、品質・バイ・デザインに基づくバイオ医薬品の開発・製造を直接支援している。
本稿では, 上流, 下流, 製品定式化プロセスの生物製品設計, 監視, 制御, 最適化におけるMLソリューションの現状を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 00:35:24 GMT)
Prompt Packer: Deceiving LLMs through Compositional Instruction with
Hidden Attacks [7.6] 我々は、有害な指示を妨害する革新的な手法を導入する: 作曲命令攻撃(CIA)
CIAは無害な意図の指示の中に有害なプロンプトを隠しており、モデルが根底にある悪意のある意図を特定することは不可能である。
我々はT-CIAとW-CIAという2つのトランスフォーメーション手法を実装し、有害な指示を会話や文章のタスクとして自動的に偽装する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:19:25 GMT)
Neural Rankers for Code Generation via Inter-Cluster Modeling [7.5] textitSRankは、コード生成から最良のソリューションを選択するための、新しい優先順位付け戦略である。
クラスタ間の機能の重複を定量化することで、我々のアプローチはより良いランキング戦略を提供する。
実験結果から,pass@1のスコアで顕著な結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:20:31 GMT)
Implicit regularization via soft ascent-descent [7.3] 最小限のトライアル・アンド・エラーで、より優れたオフサンプル一般化を実現する方法を示す。
我々は,軟弱化機構であるSoftADを提案し,下降重みが境界線を指差し,外れ値の影響を制限し,昇華・昇華効果を維持する。
私たちの経験的テストは、平面上の単純なバイナリ分類から、数百万のパラメータを持つニューラルネットワークを用いた画像分類まで様々です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:02:56 GMT)
A Novel Benchmarking Paradigm and a Scale- and Motion-Aware Model for
Egocentric Pedestrian Trajectory Prediction [7.3] 我々は,エゴセントリックな歩行者軌道予測アルゴリズムを評価するための新しいパラダイムを提案する。
我々は,挑戦的なシナリオにおいて,我々のアプローチが最大40%の大幅な改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:08:34 GMT)
Quadratic Lower bounds on the Approximate Stabilizer Rank: A
Probabilistic Approach [7.3] 量子状態の近似安定化器ランクは、その状態の任意の近似分解における最小の項数である。
我々は近似ランクの下位境界を、近似パラメータの広い範囲に対して$tilde Omega(sqrt n)$に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:07:45 GMT)
Personalization of CTC-based End-to-End Speech Recognition Using
Pronunciation-Driven Subword Tokenization [7.3] 本稿では,コネクショナリズムの時間的分類に基づくエンドツーエンド音声認識システムに対するパーソナライズソリューションについて述べる。
我々は,この手法を,文脈バイアスとワードピース事前正規化という2つの確立された手法と組み合わせることで,競合するハイブリッドシステムと同等の個人名の実体精度を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 00:06:32 GMT)
No Compromise in Solution Quality: Speeding Up Belief-dependent
Continuous POMDPs via Adaptive Multilevel Simplification [7.1] 一般的な信念に依存した報酬を持つ継続的POMDPは、オンラインでの解決が難しいことで知られている。
与えられた外部構築された信条木の設定に対する適応的多レベル単純化の完全証明可能な理論を提案する。
我々は,信念に依存した報酬で,POMDPのオンラインプランニングを高速化する3つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:59:22 GMT)
Fast quantum control of cavities using an improved protocol without
coherent errors [7.0] SNAPゲートは量子ゲートの強力なクラスを形成する。
短パルスの場合、コヒーレントエラーは性能を制限する。
パルス時間が特定の限界を超えると、そのような誤差を完全に抑制できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:19:40 GMT)
Geometry-Aware Approaches for Balancing Performance and Theoretical
Guarantees in Linear Bandits [6.9] 本研究では,不確実な楕円体の形状を追跡する新しい手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、基本アルゴリズムの望ましい特性のほとんどを保持しながら、$tildemathcalO(dsqrtT)$のミニマックス最適後悔を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:39:01 GMT)
Regret Analysis of the Posterior Sampling-based Learning Algorithm for
Episodic POMDPs [6.8] 遷移モデルと観測モデルが未知のPOMDPにおけるエピソード学習問題を考察する。
ベイズ的後悔は、エピソード数の平方根としてスケールしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 06:41:13 GMT)
Cross-head mutual Mean-Teaching for semi-supervised medical image
segmentation [6.7] SSMIS(Semi-supervised Medical Image segmentation)は、限られたラベル付きデータと豊富なラベルなしデータを活用することで、大幅な進歩を目撃している。
既存のSOTA(State-of-the-art)手法は、ラベルなしデータのラベルを正確に予測する際の課題に直面する。
強弱データ拡張を組み込んだ新しいクロスヘッド相互学習ネットワーク(CMMT-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:48:21 GMT)
How many samples are needed to leverage smoothness? [6.6] 統計学習における中心となる原理は、対象関数の滑らかさが次元性の呪いを破ることができることである。
このような直観を定式化し、定数と推移的体制の役割を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:28:17 GMT)
GEVO-ML: Optimizing Machine Learning Code with Evolutionary Computation [6.5] GEVO-MLは、最適化の機会を発見し、機械学習カーネルのパフォーマンスをチューニングするためのツールである。
モデルトレーニングと予測の両方のために、GEVO-MLを2つの異なるMLワークロードでデモする。
GEVO-MLはこれらのモデルに大きな改善を加え、モデル精度が2%の緩和で90.43%の性能向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:24:20 GMT)
Using Global Land Cover Product as Prompt for Cropland Mapping via
Visual Foundation Model [6.4] 本研究では,農地の景観を解釈する上での"Pretrain+Prompting"パラダイムを導入し,グローバルな土地被覆製品に基づく自動プロンプティング(APT)手法を設計する。
追加のラベルコストを導入することなく、一般的なシーンから特定の作物のシーンへの微粒な適応プロセスを実現することができる。
中国南部と北部の2つの亜メートルの農地データセットを用いて実験したところ、視覚基盤モデルによる提案手法は、リモートセンシングの分野で従来の教師あり学習法や微調整法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:29:52 GMT)
A Multi-Scale Spatial Transformer U-Net for Simultaneously Automatic
Reorientation and Segmentation of 3D Nuclear Cardiac Images [6.3] 小型のLV心筋(LV-MY)領域の検出と各患者の心構造の変化は,LVセグメンテーションに対する課題を提起する。
マルチスケール空間変換器ネットワーク(MSSTN)とマルチスケールUNet(MSUNet)モジュールを含むマルチスケール空間変換器UNet(MS-ST-UNet)と呼ばれるエンドツーエンドモデルを提案する。
提案法は,13N-アンモニアPETと99mTc-sestamibi SPECTの2つの異なる核心画像モダリティを用いて,訓練および試験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:56:53 GMT)
Active Learning Framework for Cost-Effective TCR-Epitope Binding
Affinity Prediction [6.3] ActiveTCRは、アクティブラーニングとTCR-epitopeバインディング親和性予測モデルを組み込んだフレームワークである。
アノテーションのコストを最小化しながら、パフォーマンスの向上を最大化することを目的としている。
本研究は,TCR-epitope結合親和性予測のためのデータ最適化に関する最初の体系的な研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 23:53:07 GMT)
Convolutional Neural Network Model for Diabetic Retinopathy Feature
Extraction and Classification [6.2] 我々は,新しいCNNモデルを作成し,基礎画像入力による糖尿病網膜症の重症度を同定する。
われわれは, 微小動脈瘤, 綿毛, 排出物, 出血の4つのDR特徴を, 畳み込み層を通して分類した。
我々の貢献は、より複雑なモデルに類似した精度で解釈可能なモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:09:49 GMT)
A Survey on Quantum Machine Learning: Current Trends, Challenges,
Opportunities, and the Road Ahead [6.1] 量子コンピューティング(QC)は、古典的な計算に比べて複雑な問題を解く効率を改善すると主張している。
QCは機械学習(ML)アプリケーションに適用され、量子機械学習(QML)システムを形成する。
我々は、異なるQMLアルゴリズムとそのドメイン適用性、量子データセット、ハードウェア技術、ソフトウェアツール、シミュレータ、アプリケーションについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:52:54 GMT)
The Scope of In-Context Learning for the Extraction of Medical Temporal
Constraints [6.1] 医学的時間的制約 (MTC) は、患者の教育材料と臨床テキストの両方において薬物使用ガイドライン (DUG) に見出される。
我々は, DUG に含まれる MTC の新たな分類法を開発し,非構造化 DUG から MTC を表す新しい文脈自由文法(CFG) モデルを開発した。
我々は、DUGsで見つかったMCCを自動的に抽出し、正規化するインコンテキスト学習(ICL)ソリューションを開発し、すべてのデータセットの平均F1スコアが0.62に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:22:41 GMT)
Mask wearing object detection algorithm based on improved YOLOv5 [6.1] 本稿では, YOLOv5lに基づくマスク着用顔検出モデルを提案する。
提案手法はマスク着用の検出能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:06:42 GMT)
Exploring the Power of Graph Neural Networks in Solving Linear
Optimization Problems [6.0] グラフニューラルネットワーク(MPNN)は、混合整数最適化問題を高速化する。
線形最適化をエミュレートするMPNNの有効性はほとんど不明である。
線形最適化問題を解くための軽量プロキシとしてMPNNがどのように機能するかを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:31:25 GMT)
Camera-LiDAR Fusion with Latent Contact for Place Recognition in
Challenging Cross-Scenes [6.0] 本稿では,画像,点雲,融合枝のカスケードからなる新しい3チャンネルプレースディスクリプタを提案する。
KITTI、NCLT、USVInland、およびキャンパスのデータセットの実験は、提案された場所記述子が最先端のアプローチであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:06:55 GMT)
Node-based Knowledge Graph Contrastive Learning for Medical Relationship
Prediction [5.9] 本稿では,知識グラフ埋め込みのための新しいノードベースコントラスト学習手法NC-KGEを提案する。
NC-KGEは、埋め込みにおける知識抽出を強化し、知識グラフ上に適切なコントラストノードペアを構築することにより、トレーニング収束を高速化する。
生化学関係予測などの下流課題に対しては,NC-KGEに関連性を考慮した注意機構を組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:27:43 GMT)
Survey of Vulnerabilities in Large Language Models Revealed by
Adversarial Attacks [5.9] 大規模言語モデル(LLM)はアーキテクチャと能力において急速に進歩しています。
複雑なシステムに深く統合されるにつれて、セキュリティ特性を精査する緊急性が高まっている。
本稿では,LSMに対する対人攻撃の新たな学際的分野について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:37:24 GMT)
YOLOv7 for Mosquito Breeding Grounds Detection and Tracking [5.7] YOLOv7を利用して、無人航空機が捉えた状態ビデオの蚊の変化をローカライズし追跡する。
YOLOv7はタイヤや水槽などの大きなカテゴリーを検知するために直接適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:04:25 GMT)
Regularization properties of adversarially-trained linear regression [5.7] 最先端の機械学習モデルは、非常に小さな入力摂動に対して脆弱である。
敵の訓練は、それに対して効果的なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:09:58 GMT)
Data Augmentation for Time-Series Classification: a Comprehensive Survey [5.6] Data Augmentation (DA) for Time Series Classification (TSC)は、機械学習において、トレーニングサンプルの数を増やすための一般的なテクニックである。
本研究は,TSCにおけるDAの詳細な検討である。
本研究は,過去10年間のTSC分野におけるDAの展開を概観した。
この取り組みは、100以上の研究論文から60以上の異なるDA技術を集めました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:49:51 GMT)
TpopT: Efficient Trainable Template Optimization on Low-Dimensional
Manifolds [5.6] テンプレートマッチングによって実証されたアプローチのファミリーは、密度の高いテンプレートバンクで検索空間をカバーすることを目的としている。
単純かつ高度に解釈可能であるが、信号空間の次元が不都合なスケーリングのため、計算効率の低下に悩まされる。
我々はTpopTを,高い解釈性を維持する低次元信号群を検出するための拡張性フレームワークとして検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:51:13 GMT)
Theory of Mind for Multi-Agent Collaboration via Large Language Models [5.5] 本研究では,多エージェント協調型テキストゲームにおけるLarge Language Models (LLMs) ベースのエージェントを,理論オブマインド (ToM) 推論タスクを用いて評価する。
LLMをベースとしたエージェント間の創発的協調行動と高次マインド理論の実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:51:19 GMT)
Pipeline-Invariant Representation Learning for Neuroimaging [5.5] 我々は,前処理パイプラインの選択が教師付き学習モデルの下流性能に与える影響を評価する。
本稿では,2つのパイプライン不変表現学習手法,MPSLとPXLを提案する。
これらの結果は,本モデルがパイプライン関連バイアスを緩和し,脳-フェノタイプモデルにおける予測ロバスト性の向上に有効であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:33:35 GMT)
Towards a Better Understanding of Variations in Zero-Shot Neural Machine
Translation Performance [5.4] ニューラルネットワーク翻訳(MNMT)は知識共有を容易にするが、ゼロショット(ZS)翻訳の質が悪い場合が多い。
本研究は,ZS性能に高い変動が存在するという,新たな視点を紹介する。
ZS NMTの性能の変動に寄与する3つの要因を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:26:05 GMT)
Revisiting Logistic-softmax Likelihood in Bayesian Meta-Learning for
Few-Shot Classification [5.3] ロジスティック・ソフトマックスは、多クラスガウス過程分類におけるソフトマックス可能性の代替としてしばしば用いられる。
我々は,温度パラメータによるテクティタ事前信頼度を制御できるロジスティック・ソフトマックスの可能性を再検討し,再検討する。
提案手法では, 精度の高い不確実性推定値が得られ, 標準ベンチマークデータセットにおいて, 同等あるいは優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:20:13 GMT)
JMedLoRA:Medical Domain Adaptation on Japanese Large Language Models
using Instruction-tuning [5.2] 本報告では,LoRAに基づく指導指導が日本語の質問応答課題におけるパフォーマンスに与える影響について述べる。
本研究は,日本語のドメイン適応における英語中心モデルの適用の可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:28:28 GMT)
A Survey of Graph and Attention Based Hyperspectral Image Classification
Methods for Remote Sensing Data [5.2] ハイパースペクトルイメージング(HSI)の分類におけるディープラーニング技術の利用は急速に増加している。
最近の手法では、グラフ畳み込みネットワークの利用と、予測にノード機能を使用するユニークな機能についても検討されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 00:42:25 GMT)
CDANs: Temporal Causal Discovery from Autocorrelated and Non-Stationary
Time Series Data [5.1] 因果発見は、人間の健康に関する実用的な洞察を抽出する上で重要な役割を果たす可能性がある。
本稿では,制約に基づく新たな因果探索手法を提案する。
提案手法では,時間とともに変化するモジュールの変化とともに,タグ付き・即時/同時因果関係を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:27:47 GMT)
Empowering SMPC: Bridging the Gap Between Scalability, Memory Efficiency
and Privacy in Neural Network Inference [5.1] 我々は、中程度の計算資源を持つマシン上でSMPCのためのABY2.0プロトコルを実装した。
この記事では、セキュアなニューラルネットワーク推論のためのC++ベースのMOTION2NXフレームワークの限界に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:16:09 GMT)
The supersingular Endomorphism Ring and One Endomorphism problems are equivalent [5.0] 自己準同型環問題は、超特異楕円曲線間の任意の等元性を計算する問題と等価である。
我々は、追加情報を持つ等質グラフの研究のための柔軟なフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:06:20 GMT)
Recursive Segmentation Living Image: An eXplainable AI (XAI) Approach
for Computing Structural Beauty of Images or the Livingness of Space [5.0] 本研究では、画像の美的魅力を評価するための客観的な計算手法として、「構造美」の概念を紹介する。
本手法を主観的景観評価のレポジトリであるScenic or Notデータセットに適用することにより,0-6スコア範囲の主観的評価と高い一貫性を示す。
我々の手法は、計算結果を提供するだけでなく、透明性と解釈可能性も提供し、説明可能なAI(XAI)の領域における新しい道として位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:37:20 GMT)
MOFDiff: Coarse-grained Diffusion for Metal-Organic Framework Design [4.8] 金属-有機フレームワーク(MOF)は、ガス貯蔵や炭素捕獲といった応用に非常に関心がある。
CGMOF構造を生成する粗粒拡散モデルMOFDiffを提案する。
有効かつ斬新なMOF構造の生成能力と優れたMOF材料の設計における有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:00:15 GMT)
Automation and AI Technology in Surface Mining With a Brief Introduction
to Open-Pit Operations in the Pilbara [4.7] 調査記事は、鉱業で遭遇した工学的問題、技術革新、ロボット開発、自動化の取り組みについて要約している。
目標は、テクノロジの展望を描き、エンジニアリングのオーディエンスに関連する課題を強調して、AIに対する認識を高め、マイニングにおける自動化のトレンドを高めることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:57:25 GMT)
Looping LOCI: Developing Object Permanence from Videos [4.7] 我々はLoci-Loopedを紹介した。これは、最近発表された、内部処理ループを備えたニューラルネットワークアーキテクチャの教師なしオブジェクトの位置、識別、追跡を前進させるものだ。
Loci-Loopedは、オブジェクトの隠された軌道をシミュレートし、再出現を期待しながら、オブジェクトを長期にわたって追跡することを学ぶ。
このことは、Loci-Loopedが、完全に教師なしの創発的な方法で、物体の永続性と慣性という物理的概念を学ぶことができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:11:35 GMT)
MgNO: Efficient Parameterization of Linear Operators via Multigrid [4.6] 我々はMgNOを導入し、ニューロン間の有界線形作用素をパラメータ化するために多重格子構造を利用する。
MgNOは、他のCNNベースのモデルと比べてトレーニングの容易さが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:01:35 GMT)
A proximal augmented Lagrangian based algorithm for federated learning
with global and local convex conic constraints [4.6] 本稿では,大域的および局所的凸円錐制約を受ける局所的目的関数の総和を,中央サーバと全ローカルクライアントがまとめて最小化する,制約付き連合学習(FL)について考察する。
本稿では,各ローカルクライアントが局所的目的と局所的制約を用いて複数の更新を行うためのFLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 06:51:32 GMT)
Geometry-Guided Ray Augmentation for Neural Surface Reconstruction with
Sparse Views [4.6] スパース多視点画像から3次元シーンとオブジェクトを再構成する新しい手法を提案する。
提案手法はRay Augmentation(RayAug)と呼ばれ,事前トレーニングを必要とせず,DTUおよびBlenderデータセット上で優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:39:19 GMT)
Key-phrase boosted unsupervised summary generation for FinTech
organization [4.6] 意図検出、感情分類、テキスト要約などのNLP応用は、FinTech組織がソーシャルメディア言語データを利用するのに役立つ。
我々は「Action-Object」ペア(意図的フレーズ)を用いて、ソーシャルメディアデータから教師なし句に基づく要約生成を設計する。
提案手法は,様々なRedditディスカッションスレッドのコンテキスト情報に対して,他のキーフレーズに基づく要約生成手法を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:30:47 GMT)
ManyQuadrupeds: Learning a Single Locomotion Policy for Diverse
Quadruped Robots [4.6] 動物運動制御からインスピレーションを得ることにより、四足歩行ロボットの1つの移動方針を効果的に訓練できることを示す。
我々の方針は脊髄の中央パターン生成器(CPG)の表現を調節する。
我々は,A1ロボットの名目質量の125%に相当する15kgの負荷を付加しても,頑健な性能を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:06:16 GMT)
The Invisible Map: Visual-Inertial SLAM with Fiducial Markers for
Smartphone-based Indoor Navigation [4.6] グラフSLAMの例として3Dマッピング問題を定式化する。
環境を通したランドマークと航行可能な経路の両方の位置を推測する。
本結果は,正確な3次元地図作成能力を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:22:33 GMT)
Step-by-Step Remediation of Students' Mathematical Mistakes [4.5] 本稿では,経験を積んだ教師と共同開発したベンチマークReMathを紹介する。
ReMath上でのインストラクション調整およびダイアログモデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:59:50 GMT)
Detecting Speech Abnormalities with a Perceiver-based Sequence
Classifier that Leverages a Universal Speech Model [4.5] いくつかの神経疾患の音声反射異常を検出するPerceiver-based sequenceを提案する。
このシーケンスとUniversal Speech Model (USM)を組み合わせ、1200万時間に及ぶ多様な音声録音をトレーニング(教師なし)する。
我々のモデルは標準変圧器 (80.9%) および知覚器 (81.8%) モデルより優れ、平均精度は83.1%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:07:12 GMT)
Fast Adversarial Label-Flipping Attack on Tabular Data [4.5] ラベルフリップ攻撃では、敵はトレーニングラベルの一部を不正に反転させ、機械学習モデルを侵害する。
本稿では,これらの攻撃が解き易い分類問題として,高度に歪んだデータセットをカモフラージュできるという重要な懸念を提起する。
敵ラベル作成に有効な新たな攻撃手法であるFALFAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:20:44 GMT)
RoboLLM: Robotic Vision Tasks Grounded on Multimodal Large Language
Models [4.4] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、様々な下流タスクのための新しいバックボーンとして登場した。
我々は、ARMBenchチャレンジにおける視覚的認識タスクに対処するため、BEiT-3バックボーンを備えたRoboLLMフレームワークを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:30:45 GMT)
Learning visual-based deformable object rearrangement with local graph
neural networks [4.3] 本稿では,変形可能なオブジェクト状態とキーポイントの集合とその相互作用を効率的にモデル化できる新しい表現戦略を提案する。
また、変形可能な再配置ダイナミクスを共同でモデル化し、最適操作動作を推定するための光局所GNN学習を提案する。
本手法は, 各種変形可能なアレンジメントタスク(平均96.3%)において, シミュレーション実験における最先端手法よりもはるかに高い成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:42:54 GMT)
Loci-Segmented: Improving Scene Segmentation Learning [4.3] Loci-Segmented (Loci-s)は、スロットベースのロケーションとアイデンティティトラッキングアーキテクチャであるLociを拡張する、高度なシーンセグメンテーションニューラルネットワークである。
あらゆる改良により、Loci-sは以前の最良点よりも32%向上したIoUスコアをMOVi-Eで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:53:37 GMT)
A Non-monotonic Smooth Activation Function [4.3] 活性化関数は、ネットワークに非線形性を導入するため、ディープラーニングモデルにおいて不可欠である。
本研究では,非単調かつ滑らかな機能であるSqishと呼ばれる新しいアクティベーション関数を提案する。
分類,物体検出,セグメンテーションタスク,対向ロバストネス実験において,その優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:09:47 GMT)
SegLoc: Novel Visual Self-supervised Learning Scheme for Dense
Prediction Tasks of Security Inspection X-ray Images [4.3] コンピュータビジョンにおけるSSLは、比較的軌道に留まることができない。
本研究では,セキュリティX線画像におけるセマンティックセグメンテーションの密集予測タスクについて検討した。
我々のモデルであるSegLocは、対照的な学習の最も難しい欠点の1つ、すなわち、偽陰性な埋め込みのペアに対処することに成功しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:33:41 GMT)
An Anytime Algorithm for Good Arm Identification [4.2] 腕識別のための時・パラメータフリーサンプリングルールである APGAI を提案する。
APGAIは、固定信頼と固定予算設定で簡単に使用できる。
当社の作業は、すべての設定でGAI問題の概要を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:51:26 GMT)
Physics-informed neural wavefields with Gabor basis functions [4.1] 本稿では,ニューラルネットワークのウェーブフィールド解の効率性と精度を高める手法を提案する。
具体的には、ヘルムホルツ方程式に対して、最後の隠れ層を構成するGabor層で完全に連結されたニューラルネットワークモデルを拡張する。
ガボル関数のこれらの/係数は、非線形活性化関数を含む以前の隠れ層から学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:30:33 GMT)
SGOOD: Substructure-enhanced Graph-Level Out-of-Distribution Detection [4.1] グラフレベルのOOD検出フレームワークであるSGOODを提案する。
ID グラフと OOD グラフの間には,構造的な違いがよく見られる。
SGOODは明らかにサブストラクチャを利用して、優れたパフォーマンスを達成するために強力な表現を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:51:24 GMT)
Investigating Bias in Multilingual Language Models: Cross-Lingual
Transfer of Debiasing Techniques [4.0] 脱バイアス技術の言語間移動は実現可能であるだけでなく、有望な結果をもたらす。
我々の分析では、CrowS-Pairsデータセットの翻訳を用いて、SentenceDebiasを異なる言語にまたがる最高のテクニックであると同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:43:30 GMT)
Algorithm-assisted discovery of an intrinsic order among mathematical
constants [3.8] 基礎数学的定数に対する連続的な分数式を前例のない数で発見するコンピュータアルゴリズムを開発した。
多数の公式は、保守行列場と呼ばれる新しい数学的構造を明らかにする。
そのような行列場は数千の既存の公式を統一し、無限に多くの新しい公式を生成し、異なる数学的定数間の予期せぬ関係をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:41:15 GMT)
Derivative-Informed Neural Operator: An Efficient Framework for
High-Dimensional Parametric Derivative Learning [3.7] 微分インフォームド・ニューラル演算子(DINO)を提案する。
DINO は入力関数空間から出力関数空間や興味の量への無限次元写像として近似する。
提案したDINOは,デリバティブ情報なしで訓練したニューラル演算子よりも有意に精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:00:53 GMT)
Evaluation and improvement of Segment Anything Model for interactive
histopathology image segmentation [3.7] Segment Anything Model (SAM) は画像セグメンテーションの基礎モデルである。
病理組織学的データを用いて,ゼロショットおよび微調整シナリオにおけるSAMの性能を評価する。
本稿では,SAMのデコーダを改良して,インタラクティブな組織像のセグメンテーションに役立てることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:17:06 GMT)
Causal Dynamic Variational Autoencoder for Counterfactual Regression in
Longitudinal Data [3.7] 時間とともに治療効果を推定することは、精密医療、疫学、経済、マーケティングなど多くの現実世界の応用において重要である。
我々は、観測されていないリスク要因、すなわち、結果の順序だけに影響を与える調整変数を仮定することで、異なる視点を取る。
我々は、時間変化効果と未観測の調整変数によって生じる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:32:35 GMT)
Going Deeper with Spectral Decompositions [3.6] 我々は機械学習コミュニティを破り、Galerkin手法の統計的および計算的優位性を証明した。
構造化カーネルを用いて大次元の微分演算子を扱うための実装手法を導入する。
私たちは、ディープニューラルネットワークによってパラメータ化された関数など、関数の非線形空間に適用するために、私たちのアプローチ以外のコア原則を拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:40:27 GMT)
Legal Question-Answering in the Indian Context: Efficacy, Challenges,
and Potential of Modern AI Models [3.6] 法的なQAプラットフォームは、法の専門家が法学的な文書を扱う方法を変えることを約束する。
本論文では,OpenAI GPTモデルを基準点として,検索とQA機構の配列をゼロとする。
本研究の根拠は、その複雑な性質と関連する論理的制約によって区別される、インドの刑事法的な景観と結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:40:18 GMT)
Non-defective degeneracy in non-Hermitian bipartite system and the
realization in linear circuit [3.5] ランダムな固有ケットを通した対角外揺らぎを導入し、2つの8時間8$サブシステムを通して二部構造を実現する。
実験では、この効果を非相互非エルミート線形回路で観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:15:53 GMT)
Approximation properties of slice-matching operators [3.4] 反復スライスマッチング手順は、特に高次元において、ソース測度をターゲット測度に転送する効率的なスキームである。
本研究では,そのようなスキームの単一ステップに関連する近似特性について,関連するスライスマッチング演算子を調べて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:32:43 GMT)
Mimicking the Maestro: Exploring the Efficacy of a Virtual AI Teacher in
Fine Motor Skill Acquisition [3.4] 運動スキル、特に手書きなどの運動スキルは、学術的な追求や日常生活において重要な役割を担っている。
これらのスキルを効果的に教える伝統的な方法は、時間がかかり、一貫性がない。
我々は,人間の教官の特徴を捉えたAI教師モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:11:43 GMT)
GestureDiffuCLIP: Gesture Diffusion Model with CLIP Latents [3.2] GestureDiffuCLIPは、フレキシブルなスタイル制御を備えたリアルでスタイル化された音声合成ジェスチャを合成するためのニューラルネットワークフレームワークである。
本システムは,高品質なジェスチャを生成するために潜時拡散モデルを学び,CLIP表現をジェネレータに注入する。
我々のシステムは、個々の身体部分のきめ細かいスタイル制御を可能にするよう拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:37:06 GMT)
Impossibility of bipartite full nonlocality, all-versus-nothing proofs,
and pseudo-telepathy in small Bell scenarios [3.2] 量子力学によれば、自然は3,3;3,2)ベルのシナリオにおいてFN/AVN/PTを許さない。
また, FN/AVN/PT例は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:28:29 GMT)
Squeezing as a resource for time series processing in quantum reservoir
computing [3.1] 時系列処理におけるニューロモルフィック機械学習におけるスクイーズの効果について考察する。
特に,貯水池計算のためのループ型フォトニックアーキテクチャについて考察する。
マルチモードスクイーズによりアクセス可能なメモリが向上し,複数のベンチマーク時間的タスクのパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:44:49 GMT)
TraM-NeRF: Tracing Mirror and Near-Perfect Specular Reflections through
Neural Radiance Fields [3.1] NeRF(Neural Radiance Fields)のような暗黙の表現は、複雑なシーンを細かな詳細でレンダリングするための印象的な結果を示した。
本研究では,NeRF内部のボリュームレンダリングに適した新しいリフレクショントレーシング手法を提案する。
少数の試料から,光線による重要サンプリングと透過率計算の効率的な手法を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:59:56 GMT)
Superconductivity induced by strong electron-exciton coupling in doped
atomically thin semiconductor heterostructures [3.0] 原子状薄膜半導体における超伝導を誘導する機構について検討する。
トリオンの強いカップリング物理を考慮すると、有効電子-励起子相互作用は強い周波数と運動量に依存することが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:00:03 GMT)
Product states optimize quantum $p$-spin models for large $p$ [2.9] 量子$p$局所スピングラスランダムハミルトニアンの最大エネルギーを推定する問題を考察する。
我々の結果は、ランダムな局所ハミルトンの極低温状態が非無視的な絡み合いを示すべきであるという物理学における一般的な信念に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:16:38 GMT)
KAKURENBO: Adaptively Hiding Samples in Deep Neural Network Training [2.9] 深層ニューラルネットワークのトレーニングにおいて,最も重要でないサンプルを隠蔽する手法を提案する。
我々は,学習プロセス全体への貢献に基づいて,与えられたエポックを除外するサンプルを適応的に見つける。
本手法は, ベースラインと比較して, 最大22%の精度でトレーニング時間を短縮できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 06:19:29 GMT)
Unbounded Differentially Private Quantile and Maximum Estimation [2.9] 単純な$textttAboveThreshold$の呼び出しは、最高の量子化に対してより正確でロバストな見積もりを提供する。
我々は、textttAboveThreshold$を改良することで、広く使われているスパースベクトルテクニックのプライバシー保証を改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 06:20:29 GMT)
Photo Rater: Photographs Auto-Selector with Deep Learning [2.8] Photo Raterは、ニューラルネットワークを使って写真家が最高の写真を選ぶのを助けるコンピュータービジョンプロジェクトだ。
Photo Raterは各画像の最終スコアを出力し、このスコアに基づいてランク付けし、ユーザーに提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:27:20 GMT)
Cross-Lingual Consistency of Factual Knowledge in Multilingual Language
Models [2.7] 本研究では,多言語PLMにおける事実知識の言語間整合性(CLC)について検討する。
本稿では,言語間の知識一貫性を精度から独立して評価するために,ランク付けに基づく一貫性尺度(RankC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:19:17 GMT)
Realising Synthetic Active Inference Agents, Part I: Epistemic
Objectives and Graphical Specification Language [2.6] この論文は、自由形式因子グラフ上のActive Inferenceの合成バージョンを導出した2つのシリーズの最初のものである。
本研究では,変分推論対象の完全にグラフィカルな記述を可能にするConstrained ForneyスタイルのFacter Graph表記法を開発した。
我々は、AIFエージェントの直接的なポリシー推論を可能にするアルゴリズムを導出し、長期にわたるスケーリング問題を回避した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:39:16 GMT)
Tensile quantum-to-classical transition of macroscopic entangled states
under complete coarse-grained measurements [2.6] ベルの不等式違反が粗大化の程度に及ぼす影響について検討した。
不安定を古典性と見なす場合、奇数と偶数の両方の設定において、粗化の度合いを常に推し進めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:36:02 GMT)
Towards interpretable quantum machine learning via single-photon quantum
walks [2.4] 射影シミュレーション(PS)の定量化のための変分法を提案する。
PSは、人工知能の解釈を目的とした強化学習モデルである。
量子化PSモデルは、量子干渉を利用して古典的手法以上の能力を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:16:20 GMT)
Evaluating geospatial context information for travel mode detection [2.4] 本研究では,移動モード検出のための地理空間的コンテキスト情報の寄与を評価するための分析パイプラインを提案する。
本報告では,鉄道や道路網との距離など,インフラネットワークとの関係を記述した特徴が,モデルの予測に大きく寄与している。
最終的に、地理空間のコンテキストが、異なる移動モードの識別に異なる貢献をしていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:50:00 GMT)
Bridging BRC-20 to Ethereum [2.4] 私たちは、これまで不均一に不適合だったBitcoinとネットワークを接続するための軽量ブリッジを設計し、実装し、評価しました。
最近発表されたBitcoin Request Comment (BRC-20)標準に触発された私たちは、それぞれのサトシに編集可能な操作を埋め込むことで、Bitcoinの銘文の柔軟性を活用しています。
ユーザは、Bitcoinネットワークからのリクエストを初期化して、ネットワーク上で対応するアクションをトリガーすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:58:17 GMT)
An Interpretable Deep-Learning Framework for Predicting Hospital
Readmissions From Electronic Health Records [2.2] そこで我々は,未計画の病院入退院を予測するための,新しい,解釈可能な深層学習フレームワークを提案する。
実際のデータを用いて,30日と180日以内に病院入退院の2つの予測課題について,本システムの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:48:52 GMT)
NeMo Guardrails: A Toolkit for Controllable and Safe LLM Applications
with Programmable Rails [2.1] NeMo Guardrailsは、プログラマブルなガードレールを対話システムに追加するためのオープンソースのツールキットである。
NeMo Guardrailsは、対話管理にインスパイアされたランタイムを使用することで、開発者はLLMアプリケーションにプログラム可能なレールを追加することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:20:30 GMT)
First Steps Towards a Runtime Analysis of Neuroevolution [2.1] 進化的アルゴリズムは、単純な人工ニューラルネットワークの重みとアクティベーション機能を最適化する。
次に、ネットワークによって学習される単純な例関数を定義し、単一のニューロンを持つネットワークと、複数のニューロンと2つのレイヤを持つより高度な構造に対して厳密な実行時解析を行う。
その結果,提案アルゴリズムは1つのニューロンに対して設計された2つのサンプル問題に対して効率が良く,二層ネットワークのサンプル問題に対して少なくとも一定の確率で効率がよいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:40:37 GMT)
Correcting model misspecification in physics-informed neural networks
(PINNs) [2.1] 本稿では,制御方程式の発見のために,PINNにおいて不特定な物理モデルを修正するための一般的な手法を提案する。
我々は、不完全モデルと観測データとの差をモデル化するために、他のディープニューラルネットワーク(DNN)を使用します。
提案手法は, 物理化学的, 生物学的プロセスがよく理解されていない問題における支配方程式の発見に, PINNの応用を拡大すると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 19:25:52 GMT)
Reproducing Bayesian Posterior Distributions for Exoplanet Atmospheric
Parameter Retrievals with a Machine Learning Surrogate Model [1.8] 本研究では,太陽系外惑星大気パラメータのベイズ分布を再現するための機械学習に基づく代理モデルについて述べる。
このモデルは2023年のAriel Machine Learning Data Challengeで優勝した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:39:05 GMT)
Matching the Neuronal Representations of V1 is Necessary to Improve
Robustness in CNNs with V1-like Front-ends [1.8] 近年,畳み込みニューラルネットワークの前方における初期視覚領域の計算シミュレーションにより,画像劣化に対するロバスト性の向上が示されている。
ここでは、霊長類V1に見られるRF特性の分布を正確に一致させることから生じる神経表現が、この堅牢性向上の鍵となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:52:15 GMT)
EfficientOCR: An Extensible, Open-Source Package for Efficiently
Digitizing World Knowledge [1.8] EffOCRは、オープンソースの光文字認識(OCR)パッケージである。
これは、大規模にテキストを解放するための計算とサンプルの効率の要求を満たす。
EffOCRは安価で、トレーニングにはサンプルの効率がよい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:20:16 GMT)
Distribution prediction for image compression: An experimental
re-compressor for JPEG images [1.8] JPEG画像を入力として使用することにより、アルゴリズムは信号の一部をデコードして量子化されたDCT係数を取得し、より効率的な方法で再圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:33:58 GMT)
LMT: Longitudinal Mixing Training, a Framework to Predict Disease
Progression from a Single Image [1.8] 本稿では,2つの連続試験間の重み付き平均時間である$t_mix$を用いて,時間認識モデルのトレーニングを行う新しい方法を提案する。
AUCは0.798で、視線は0.641で、視線は1枚の画像で重篤なDRを発生させるかどうかを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:01:20 GMT)
Factored Verification: Detecting and Reducing Hallucination in Summaries
of Academic Papers [1.7] 抽象要約における幻覚の検出にはFacted Verificationを用いている。
複数の学術論文を要約する際に,言語モデルが幻覚する頻度を推定する。
私たちが発見する幻覚は、しばしば微妙なものであり、学術論文の合成にモデルを使う際には注意が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:51:17 GMT)
Deep Learning for Global Wildfire Forecasting [1.7] 我々は,世界規模の火災データセットを作成し,世界規模の火災発生地域をサブシーズン規模で予測するプロトタイプを実証する。
本稿では,季節・季節の消防車に関連する様々な変数を含む,オープンアクセスのグローバル分析対応データキューブを提案する。
我々は,地球規模の山火事予測をイメージセグメンテーションタスクとして扱う深層学習モデルを訓練し,その前に焼かれた8,16,32,64日間の存在を巧みに予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:01:58 GMT)
Hamming Encoder: Mining Discriminative k-mers for Discrete Sequence
Classification [1.7] 既存のパターンベースの手法は、採掘過程において個々の特徴の識別力を測定する。
シーケンスを特徴ベクトルに変換した後、全体的な識別性能を確保することは困難である。
本稿では,二項化1D畳み込みニューラルネットワーク(1DCNN)アーキテクチャを用いて,識別的k-mer集合をマイニングするハミングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:03:27 GMT)
RaLLe: A Framework for Developing and Evaluating Retrieval-Augmented
Large Language Models [1.6] Retrieval-augmented large language model (R-LLMs) は、事前訓練された大きな言語モデル(LLMs)と情報検索システムを組み合わせたものである。
R-LLMを構築するための現在のライブラリは、プロンプトの評価と最適化に十分な透明性を持たず、ハイレベルな抽象化を提供する。
本稿では,知識集約型タスクのためのR-LLMの開発,評価,最適化を容易にするオープンソースフレームワークであるRaLLeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:41:13 GMT)
High-angular-momentum Rydberg states in a room-temperature vapor cell
for DC electric-field sensing [1.6] 我々は3光誘起透明性(EIT)と高周波ドレッシング(RF)を用いて、軌道量子数$ell le 6$でRydberg状態を分析する。
我々は,高値のRydberg状態を用いた直流電界センシングの原理を議論し,気相セル壁の光照射により誘導される$lesssim$50V/mの電界試験法を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:14:18 GMT)
Data-Driven Score-Based Models for Generating Stable Structures with
Adaptive Crystal Cells [1.5] 本研究は, 化学安定性や化学組成など, 新しい結晶構造を創出することを目的としている。
提案手法の新規性は、結晶細胞の格子が固定されていないという事実にある。
対称性の制約を尊重し、計算上の優位性をもたらす多グラフ結晶表現が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:53:24 GMT)
Greedy Perspectives: Multi-Drone View Planning for Collaborative
Coverage in Cluttered Environments [1.5] 我々は,グループを撮影する目的を意識したマルチロボット・マルチアクター・ビュー・プランナーを開発した。
フォーメーションプランナーと比較して、連続プランナーは3つのシナリオに対してアクターよりも14%大きなビュー報酬を生成する。
また,ロボット間衝突制約を伴わない連続計画のほぼ同一性能を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:23:18 GMT)
Temporal Embeddings: Scalable Self-Supervised Temporal Representation
Learning from Spatiotemporal Data for Multimodal Computer Vision [1.4] 移動活動時系列に基づいて景観を階層化する新しい手法を提案する。
ピクセルワイズ埋め込みは、タスクベースのマルチモーダルモデリングに使用できるイメージライクなチャネルに変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 02:53:29 GMT)
Deep Conditional Shape Models for 3D cardiac image segmentation [1.4] 本稿では,Deep Shape Model (DCSM) Conditional をコアコンポーネントとする新しいセグメンテーションアルゴリズムを提案する。
生成した形状を画像に合わせるため、形状モデルを解剖学的ランドマークに条件付けし、ユーザーが自動的に検出または提供することができる。
局所的な改善を伴わずに非造影CTの基準線を上回り, 造影CT, 3DE, 特にハウスドルフ距離を著しく改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:38:26 GMT)
White paper on cybersecurity in the healthcare sector. The HEIR solution [1.4] 医療記録や財務情報を含む患者データは危険にさらされており、個人情報の盗難や患者の安全上の懸念につながる可能性がある。
HEIRプロジェクトは包括的なサイバーセキュリティアプローチを提供し、さまざまな規制フレームワークからセキュリティ機能を促進する。
これらの対策は、デジタルヘルスのセキュリティを強化し、機密性の高い患者データを保護し、セキュアなデータアクセスとプライバシ認識技術を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:27:57 GMT)
Probabilistic Classification by Density Estimation Using Gaussian
Mixture Model and Masked Autoregressive Flow [1.4] データ分布を推定する密度推定は確率論的機械学習の重要なカテゴリである。
本稿では,密度推定器を用いて分類するが,データの分布を推定するためによく用いられる。
我々は,GMMとMAFを用いて,密度推定によるデータクラスの可能性のモデル化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:37:22 GMT)
Prediction of Arabic Legal Rulings using Large Language Models [1.3] 本稿では,10,813件の商業裁判所実例を対象としたアラビア裁判所判決の包括的予測分析の先駆者となる。
我々は,3つの基本モデル(LLaMA-7b,JAIS-13b,GPT3.5-turbo)と,ゼロショット,ワンショット,微調整の3つの訓練パラダイムを評価した。
GPT-3.5ベースのモデルは、アラビア語中心のJAISモデルの平均スコアを50%上回り、他のモデルよりも広いマージンで優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:37:35 GMT)
If the Sources Could Talk: Evaluating Large Language Models for Research
Assistance in History [1.3] 高度に専門化された学術資料からのベクトル埋め込みによる大規模言語モデルの拡大により,人文科学の歴史家や他の研究者が会話の方法論を利用できることを示す。
メタデータや全文検索など,デジタルカタログの確立された検索インタフェースと比較して,2種類のタスクのパフォーマンスに対して,LLMのよりリッチな会話スタイルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:12:06 GMT)
Towards reducing hallucination in extracting information from financial
reports using Large Language Models [1.2] 本稿では,Large Language Models (LLMs) が業績報告書から効率的にかつ迅速に情報を抽出する方法を示す。
我々は,Q&Aシステム評価のための様々な客観的指標に基づいて,提案手法を使わずに,様々なLCMの結果を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:45:38 GMT)
Data-driven multinomial random forest: A new random forest variant with
strong consistency [1.2] 我々は、以前弱一貫したランダム森林の証明法を強一貫した証明法に修正する。
データ駆動型多相ランダムフォレスト(DMRF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:49:21 GMT)
Gotta be SAFE: A New Framework for Molecular Design [1.1] SAFE(Sequential Attachment-based Fragment Embedding)は化学構造のための新しい表記法である。
SAFEはSMILES文字列を、既存のSMILESとの完全な互換性を維持しながら、相互接続された断片ブロックの順序のないシーケンスとして再定義する。
我々のSAFE-GPTモデルは、多目的かつ堅牢な最適化性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 19:12:56 GMT)
A Geometric Insight into Equivariant Message Passing Neural Networks on
Riemannian Manifolds [1.1] 座標独立な特徴体に付随する計量は、主バンドルの原計量を最適に保存すべきである。
一定の時間ステップで拡散方程式の流れを離散化することにより, 多様体上のメッセージパッシング方式を得る。
グラフ上の高次拡散過程の離散化は、同変 GNN の新しい一般クラスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:31:13 GMT)
On Certified Generalization in Structured Prediction [1.0] 構造化予測では、対象オブジェクトは独立成分に分解されない豊富な内部構造を持つ。
一般化の速度は、構造化された例の数だけでなく、その大きさでスケールする、構造化予測のための新しいPAC-ベイジアンリスクバウンドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:33:26 GMT)
Machine Learning Techniques for Identifying the Defective Patterns in
Semiconductor Wafer Maps: A Survey, Empirical, and Experimental Evaluations [0.9] 本論文は, ウェーハ欠陥検出の領域における各種MLアルゴリズムの利点, 限界, および潜在的な応用について, 詳細な分析を行う。
提案する方法論の革新的な分類法は、より洗練されたカテゴリと技法にアルゴリズムの詳細な分類を提供する。
本論文は, ウェハ欠陥同定技術の将来展望を照らし, 潜在的な進歩とさらなる研究の機会について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:46:45 GMT)
Quantum Image Thresholding without Images [0.8] 本研究では、未シャープ測定により、グレースケール画像のしきい値とバイナライズのためのハイブリッド量子アプローチを提案する。
得られたしきい値を用いて、しきい値エンコーダと統合された新しい量子画像表現を用いて、グレースケール画像をバイナライズする。
出力結果は、バイナリ強度値を表す1つの測定状態と対応する位置画素とで、全双対像を描画する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:34:40 GMT)
Transparent Anomaly Detection via Concept-based Explanations [0.7] 異常検出のための透過型異常検出概念記述法(ACE)を提案する。
ACEは、人間の解釈可能な概念の説明と異常予測を提供する。
提案モデルではブラックボックスの非解釈モデルよりも高いか同等の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:46:26 GMT)
Calibrating the role of entanglement in variational quantum circuits [0.7] エンタングルメント(Entanglement)は、量子コンピューティングの重要な性質であり、古典的なものとは分離している。
2つの変分量子アルゴリズムの動作における絡み合いの役割を系統的に検討する。
QAOAを用いて解いたMAX-CUT問題に対して,絡み合い関数としての忠実度は層数に大きく依存することがわかった。
QNNの場合、高いテスト精度のトレーニング回路は高い絡み合いによって支えられ、強制的な絡み合いの制限はテスト精度の急激な低下をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 23:36:40 GMT)
Spike Accumulation Forwarding for Effective Training of Spiking Neural
Networks [0.7] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)はエネルギー効率が高いが、訓練が難しいことが知られている。
オンライン・トレーニング・アズ・タイム(OTTT)は、メモリコストを抑えながら各タイムステップで推論できる方法である。
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)、スパイク累積フォワード(SAF)のトレーニングのための新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:17:29 GMT)
A Machine Learning Data Fusion Model for Soil Moisture Retrieval [0.7] 深層学習に基づく畳み込み回帰モデルを構築し, 上部5cmの土壌の体積含水率を推定する。
入力予測器には、Sentinel-1(アクティブレーダ)、Sentinel-2(光学画像)、SMAP(パッシブレーダ)がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:36:55 GMT)
Network Analysis of the iNaturalist Citizen Science Community [0.6] 我々は,iNaturalistの市民科学プラットフォームを事例研究として,市民科学プロジェクトの構造を分析する。
我々は、iNaturalistデータを用いて、他の一般的なベンチマークネットワークと比較して異常な構造を持つネットワークを作成することにより、ネットワーク科学研究のための新しいユニークなベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 00:41:13 GMT)
ForceGen: End-to-end de novo protein generation based on nonlinear
mechanical unfolding responses using a protein language diffusion model [0.6] 複雑な非線形力学特性-設計目的を満たすためにタンパク質設計を予測する生成モデルについて報告する。
我々のモデルは、事前訓練されたタンパク質言語モデルからタンパク質配列の深い知識を活用し、機械的展開応答をマッピングして新しいタンパク質を生成する。
我々のモデルは、生物合成に拘束されない巨大なメカノロジータンパク質配列空間を探索する素早い経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:31:34 GMT)
The BUTTER Zone: An Empirical Study of Training Dynamics in Fully
Connected Neural Networks [0.6] 本稿では,完全接続型フィードフォワードパーセプトロンニューラルネットワークにおけるディープラーニング現象を探索する実験データセットを提案する。
データセットは、483万個の異なるハイパーパラメータ選択のエポックトレーニングと一般化性能を記録している。
各実験を平均24回繰り返すと、1100万回のトレーニングと400億回のエポックが記録された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:40:54 GMT)
From graphs to circuits: Optical heralded generation of $N$-partite GHZ
and W states [0.5] 本研究は, 図形要素を線形光ネットワークにマッピングする, 一連の翻訳規則を確立する。
我々は、$N$光子を持つ$N$-partite GHZ状態、$N$-partite W状態、2$N+1$光子を持つ$N=3$ Type 5状態、9光子を持つ$N=3$Type 5状態の厳格なスキームを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:26:16 GMT)
BanglaNLP at BLP-2023 Task 1: Benchmarking different Transformer Models
for Violence Inciting Text Detection in Bengali [0.5] 本稿では,バングラでテキスト検出を誘発する暴力行為における,この共有課題を解決するために開発したシステムについて述べる。
私たちは、従来のアプローチと最近のアプローチの両方を説明して、モデルを学習させました。
提案システムでは,テキストに脅威があるかどうかを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 19:35:04 GMT)
Energy preserving evolutions over Bosonic systems [0.5] 連続変数(CV)システムで動作する量子力学半群の摂動について検討する。
量子力学半群のマルコフ摂動のエネルギー制約付き容量の連続性境界を導出する新しいスキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:47:10 GMT)
Analysis on the Derivation of the Schr\"odinger Equation with Analogy to
Electromagnetic Wave Equation [0.5] シュル「オーディンガー方程式」はその優れた予測のために普遍的に受け入れられる。
ニュートンの運動法則のような基本的な法則の単純さは持っていないようである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:44:36 GMT)
A Multilayered Security Infrastructure for Connected Vehicles -- First Lessons from the Field [0.4] 本稿では,ネットワーク保護,監視,インシデント管理,対策を含む統合セキュリティ基盤を提案する。
我々の車両は、通信経路を制限するために、Software-Defined Networking Ethernetのバックボーンを実装している。
以上の結果から,車両の攻撃緩和時間は257msから328ms,雲を横断する2,168msから2,713msであった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:22:29 GMT)
End-to-end Offline Reinforcement Learning for Glycemia Control [0.3] I型糖尿病における血糖コントロールのためのクローズループシステムは、シミュレーションされた患者に大きく依存している。
我々は、実際の患者データに基づいて訓練されたオフラインRLエージェントを用いて、血糖コントロールを行うことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:46:45 GMT)
Optimal Single Qubit Tomography: Realization of Locally Optimal
Measurements on a Quantum Computer [0.3] これらの測定を超伝導量子コンピュータに実装する。
我々の実験は理論的な限界を飽和させるのに十分低い誤差を生じる。
シミュレーションの結果,事前知識の相違による任意の量子状態のキャラクタリゼーションにおける手法の堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:20:09 GMT)
A Hermitian bypass to the non-Hermitian quantum theory [0.3] 非エルミート作用素 (NH) は物理学のあらゆる分野やそれ以上において重要性が増している。
ここでは、特異点、不安定性、および標準線型代数と微分幾何学の違反で問題を解く量子論を提案する。
我々の形式主義は、例外点、正規作用素、双対空間写像、動的計量多様体、創発対称性強化実固有値など、NH作用素に関連するいくつかの特徴の起源と解釈を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:39:25 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Autonomous Vehicle Intersection
Navigation [0.2] 強化学習アルゴリズムは、これらの課題に対処するための有望なアプローチとして登場した。
そこで本研究では,低コスト単一エージェントアプローチを用いて,T断面積を効率よく安全にナビゲートする問題に対処する。
提案手法により,AVはT断面積を効果的にナビゲートし,走行遅延,衝突最小化,総コストの面で従来の手法より優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:34:45 GMT)
Variational quantum regression algorithm with encoded data structure [0.2] 量子回帰アルゴリズムを構築し、学習された回帰係数に対する変分パラメータの直接関係を同定する。
我々は、古典的なデータテーブルの構造を反映した量子振幅でデータを直接符号化する回路を用いる。
このアルゴリズムは本質的に線形回帰を行うが、非線形特徴をトレーニングデータに組み込むことで、非線形回帰に容易に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:59:26 GMT)
Analyzing An After-Sales Service Process Using Object-Centric Process
Mining: A Case Study [0.1] 本稿では,オブジェクト中心プロセスマイニングの新たな領域について論じる。
ボルサン・キャットのアフター・セール・サービス・プロセスの詳細なケーススタディを通じて、本研究では、オブジェクト中心のプロセスマイニングの能力を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:34:41 GMT)
On a Connection between Differential Games, Optimal Control, and
Energy-based Models for Multi-Agent Interactions [0.1] 差分ゲーム,最適制御,エネルギーベースモデルの関連性を示す。
この定式化に基づいて、この研究はエンド・ツー・エンドの学習アプリケーションを導入している。
シミュレーションされた移動ロボット歩行者インタラクションと実世界の自動運転データを用いた実験は、実証的な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:37:54 GMT)
Signatures of Rotating Black Holes in Quantum Superposition [0.1] 時空にある量子場と相互作用する2レベル系は、重畳された質量の特定の値において応答において共鳴ピークを示すことを示す。
量子重力現象の深い洞察は、相対論的量子情報や時空量子場理論のツールを通して得られる可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:24:21 GMT)
Solution to Advanced Manufacturing Process Problems using Cohort
Intelligence Algorithm with Improved Constraint Handling Approaches [0.1] コホートインテリジェンス(CI)アルゴリズムは、設計、製造、サプライチェーン、医療などの領域から制約のない現実の問題を解決するために、社会にインスパイアされた最適化手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:40:23 GMT)
Extending TrOCR for Text Localization-Free OCR of Full-Page Scanned
Receipt Images [0.1] 本稿では,レセプション画像中のすべての文字を順序付きシーケンス・ツー・エンドに変換するために,ローカライズフリーな文書レベルOCRモデルを提案する。
具体的には、訓練済みのインスタンスレベルモデルTrOCRをランダムにトリミングした画像チャンクで微調整する。
実験では64.4F1スコアと22.8%の文字誤り率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:11:58 GMT)
Machine Learning Catalysis of Quantum Tunneling [0.1] システムとアシラを結合した時に機械学習技術を適用することにより、アシラ成分と結合のパラメータを最適化できることが示される。
2モードシステムと2モードアンシラを含むパラダイムシナリオの具体例を示した。
トンネルの確率の増加は、アンシラとの結合によって引き起こされるコヒーレント振動による2井戸非対称性の低下に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:10:41 GMT)
Work fluctuations in ergotropic heat engines [0.0] エルゴトロピック型熱エンジン、すなわち2ストローク量子オットーエンジンの作業変動について検討する。
エネルギー準位が2つの異なる周波数で等間隔である2つのクォートリットの場合について、徹底的な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:31:28 GMT)
Who Are All The Stochastic Parrots Imitating? They Should Tell Us! [0.0] 彼らの状態にあるLMは、クリティカルな設定で完全に信頼できないだろう、と私たちは主張する。
この問題に対処するための新たな戦略として,ソースを引用可能なLMを構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:57:55 GMT)
Weyl operators, Tomita-Takesaki theory, and
Bell-Clauser-Horne-Shimony-Holt inequality violations [0.0] ベル-CHSH不等式の不等式は、富田-竹崎構成とワイル作用素の相関関数の直接計算により成立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:03:31 GMT)
Use of probabilistic phrases in a coordination game: human versus GPT-4 [0.0] 英語話者は確率的フレーズを使って、出来事の確率や可能性に関する情報を伝える。
まず2つの異なる文脈で23の確率的フレーズの確率とあいまいさを推定する人間の能力を評価した。
その結果,ヒトの中央値とGPT4は一致した確率推定を割り当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:14:27 GMT)
Unbounded device-independent quantum key rates from arbitrarily small
non-locality [0.0] デバイス非依存の量子鍵分布は、共有暗号鍵のセキュリティを証明することができる。
最近の結果は、ベル非局所性は一般に標準のデバイス非依存量子鍵分布には不十分であることを示している。
任意に小さな非局所性を示す特定の相関から、デバイスに依存しない鍵レートを抽出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:45:07 GMT)
Towards Scenario-based Safety Validation for Autonomous Trains with Deep
Generative Models [0.0] シナリオベース検証のための深層生成モデルを用いたデータシミュレーションの有用性に関する実践経験を報告する。
本研究では,鉄道シーンをより深い生成モデルで意味論的に編集し,限られた量の試験データをより代表的なものにする能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:55:14 GMT)
Time integration schemes based on neural networks for solving partial
differential equations on coarse grids [0.0] 偏微分方程式を解く3段階線形多段階法の学習に焦点をあてる。
学習された完全制約スキームの予測誤差は,Runge-Kutta法やAdams-Bashforth法に近いことを示す。
従来の手法と比較して、学習された制約のない半制約のスキームは粗い格子上の予測誤差を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:43:08 GMT)
Three Quantum Programming Language Parser Implementations for the Web [0.0] IBMは2017年以来、ゲートモデル量子コンピューティングのための量子アセンブリ(QASM)言語を開発した。
ロスアラモス国立研究所は2016年にD波量子アセンブラ用量子マクロアセンブラ(QMASM)を発表した。
連続可変CV量子コンピューティングをターゲットとする同等の技術は、2018年からXanaduによって開発されたBlackbird言語である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 20:04:45 GMT)
The Stackage Repository: An Exploratory Study of its Evolution [0.0] 本稿では,モナドパッケージを考慮したスタックジュの進化に関する実証的研究を行う。
私たちの知る限りでは、これはStackageリポジトリのパッケージとモナドに関する進化の大規模な分析としては初めてのものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 23:42:47 GMT)
The Software Heritage Open Science Ecosystem [0.0] ソフトウェア遺産 (Software Heritage) は、ソフトウェアソースコードと関連する開発履歴の公開アーカイブである。
2億5000万以上の共同開発プロジェクトから得られた16億以上のユニークなソースコードファイルをアーカイブしている。
1つのメルクル直接非巡回グラフで公開コードの開発履歴を実体化することで、ソフトウェアに関する実証的研究を支援する。
実験を行うソフトウェアに依存するあらゆる分野において、ソフトウェアアーチファクトのソースコードの可用性と整合性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:32:03 GMT)
The Calysto Scheme Project [0.0] Calysto SchemeはScheme in Continuation-Passing Styleで書かれている。
一連の正当性保存プログラム変換を通じてPythonに変換される。
コール/ccを含む標準のScheme機能をサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 23:41:21 GMT)
Text Summarization Using Large Language Models: A Comparative Study of
MPT-7b-instruct, Falcon-7b-instruct, and OpenAI Chat-GPT Models [0.0] Leveraging Large Language Models (LLMs) は、要約技術の強化において、顕著な将来性を示している。
本稿では,MPT-7b-instruct,falcon-7b-instruct,OpenAI ChatGPT text-davinci-003 モデルなど,多種多様な LLM を用いたテキスト要約について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:33:02 GMT)
Symmetry protected topological order as a requirement for
measurement-based quantum gate teleportation [0.0] 相関空間における測定に基づく量子テレポーテーションのためのすべての既知のリソース状態は、対称性に保護された位相秩序を持つ。
この研究は、1次元のキュービット状態の2つの族を負の質問に答えるために考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:35:09 GMT)
Supercharged two-dimensional tweezer array with more than 1000 atomic
qubits [0.0] 量子処理ユニットとして指定された1つの配列を二次配列から原子にスーパーチャージすることで、量子ビットの数と初期充填率を大きく増加させる。
これにより、達成可能なキュービットクラスタのサイズと成功確率が大幅に拡大される。
提案手法は、高度にスケーラブルな量子レジスタの計算を容易にすることにより、中性原子量子情報科学を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:02:06 GMT)
Stable Optimization: A Novel Approach to Counter Numerical Instability
in 16-bit Neural Network Training [0.0] 機械学習モデルの16ビット計算で観測された数値不安定性に関する問題に対処する。
この不安定性、特にRMSPropやAdamのような一般的な最適化アルゴリズムを採用する場合、しばしばディープニューラルネットワークの信頼性の低いトレーニングにつながる。
16ビット計算におけるエプシロンの微妙な調整は、RMSPropとAdamの信頼性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:24:46 GMT)
Spin Squeezing in Internal Bosonic Josephson Junctions via Enhanced
Shortcuts to Adiabaticity [0.0] ボソニックジョセフソン接合におけるスピンスクイーズ状態の時間効率と堅牢性について検討する。
本稿では,eSTA法を用いて得られた状態準備時間と,従来提案されていた手法とを比較検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:30:28 GMT)
Smart City Transportation: Deep Learning Ensemble Approach for Traffic
Accident Detection [0.0] 本稿では,スマートシティ交通監視システムにおける事故検出に適した軽量ソリューションであるI3D-CONVLSTM2Dモデルアーキテクチャを提案する。
I3D-CONVLSTM2D RGB + Optical-Flow (Trainable) モデルでは, 平均精度が87%, 平均精度が87%であった。
我々の研究は、スマート都市インフラ内のエッジIoTデバイスへのリアルタイム統合を前提とした、高度な視覚ベースの事故検出システムへの道筋を照らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:47:08 GMT)
Single-particle-exact density functional theory [0.0] 1pEx-DFT (Single- Particle-exact density functional theory) は、エネルギーに対する全ての単一粒子の正確な機能的寄与を表す。
量子多体系の単一粒子状態の「参加数」から密度行列を構成するための2つの新しいスキームを利用して相互作用エネルギー汎関数をパラメータ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:40:42 GMT)
Sensing of quantum nonlinear noise correlations via thermodynamic
variables [0.0] 機械振動子に結合した非線形2モード干渉計に基づく量子ノイズセンサの概念を考案した。
単純で自律的な機械は、未発見の量子熱力学機能を持つことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 05:22:11 GMT)
Security in Cryptocurrency [0.0] 本稿では,暗号通貨の仕組み,システムにおけるセキュリティ利用の考え方,その人気について論じる。
著者らは暗号通貨とその仕組みについて背景を提供している。
著者らは、論文の中で暗号通貨のセキュリティについて論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 19:03:14 GMT)
SeUNet-Trans: A Simple yet Effective UNet-Transformer Model for Medical
Image Segmentation [0.0] 医用画像セグメンテーションのためのシンプルなUNet-Transformer(seUNet-Trans)モデルを提案する。
提案手法では,UNetモデルを特徴抽出器として設計し,入力画像から複数の特徴マップを生成する。
UNetアーキテクチャと自己認識機構を活用することで、我々のモデルはローカルとグローバルの両方のコンテキスト情報を保存するだけでなく、入力要素間の長距離依存関係もキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:13:38 GMT)
Scrambling and operator entanglement in local non-Hermitian quantum
systems [0.0] 我々は、パラダイム的局所量子スピンチェーンモデルの非エルミート変種における情報スクランブルと量子カオスについて研究する。
我々は、閉かつオープンな量子システムに関する以前の研究から、監視量子力学の新しい領域まで、演算子絡み合いに基づく診断を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 22:55:04 GMT)
Scene Graph Conditioning in Latent Diffusion [0.0] 拡散モデルは画像生成に優れるが、テキストプロンプトを用いた詳細なセマンティック制御は欠如している。
対照的に、シーングラフは画像の内容をより正確に表現する。
提案手法を用いることで,より高品質なシーングラフから画像を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:26:01 GMT)
Scalable Imaginary Time Evolution with Neural Network Quantum States [0.0] ニューラルネットワーク量子状態(NQS)としての量子波関数の表現は、多体量子系の基底状態を見つけるための強力な変分アンサッツを提供する。
我々は、計量テンソルの計算をバイパスするアプローチを導入し、代わりにユークリッド計量を用いた一階降下にのみ依存する。
我々は,NQSのエネルギーが減少するまで最適な時間ステップを決定し,目標を固定し,適応的に安定させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:03:21 GMT)
SWAP-type geometric gates induced by paths on Schmidt sphere [0.0] 本稿では,シュミット球面上の経路と純粋に関連付けられた幾何学位相に基づくSWAP型量子ゲートを提案する。
逆工学によりシュミット球面上の純粋な経路を生成するハミルトニアンを同定し、得られたハミルトニアンがトランスモン量子ビット系で実装可能であることを明示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:33:23 GMT)
Rethinking Financial Service Promotion With Hybrid Recommender Systems
at PicPay [0.0] 本稿では、2つのアルゴリズムを組み合わせて効果的に商品を宣伝するSwitching Hybrid Recommenderシステムを提案する。
A/Bテストの結果は、デフォルトのレコメンデーション戦略と比較して最大3.2%上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:49:46 GMT)
Religious Affiliation in the Twenty-First Century: A Machine Learning
Perspective on the World Value Survey [0.0] 本稿では,世界価値調査によって収集されたデータを定量的に分析する。
本研究の目的は、信頼度の重要な要因を特定し、調査の回答者を宗教的・非宗教的に分類することである。
変数重要度分析の結果は、ほとんどの国で年齢と所得が最も重要な変数であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 23:01:16 GMT)
Realizing Topological Superconductivity in Tunable Bose-Fermi Mixtures
with Transition Metal Dichalcogenide Heterostructures [0.0] そこで本研究では,三層構造における層間エキシトンとドープ電荷を結合させることにより,ボース・フェルミ混合体を設計する。
これらの相互作用は、スピン選択的な性質を持つトリオンの層間相互作用によって決定され、エクシトンは1つのスピン種の電荷キャリア間の魅力的な相互作用を媒介する。
注目すべきは、このことが、低温でトポロジカルp+ip超伝導が不安定になることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Quantum estimation and remote charge sensing with a hole-spin qubit in
silicon [0.0] 半導体中のホールスピン量子ビットは、量子技術応用のための成熟したプラットフォームである。
我々は、量子センサとしての利用、特に、リモート電荷の量子ビットからの距離を推定するために、それらの使用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:12:45 GMT)
Quantum Error Channels in High Energetic Photonic Systems [0.0] ポジトロン・エミッション・トモグラフィー(PET)のような医学応用では、コンプトン散乱を経験する511$keVの光子が研究されている。
コンプトン散乱中の高エネルギー光子の量子情報-理論内容を完全に記述するための,誤差補正チャネルに基づく一貫したフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:34:28 GMT)
Quantum Algorithm for Green's Functions Measurements in the
Fermi-Hubbard Model [0.0] 本稿では,量子回路のハバードモデルに適応したKubo線形応答理論のアナログを用いた量子アルゴリズムを提案する。
従来の手法と比較して,2量子ゲートのゲート数を大幅に削減し,ハードウェア設計に制限を加えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:55:10 GMT)
Quality control using convolutional neural networks applied to samples
of very small size [0.0] 1-D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、通常分散されたQC測定をシミュレートした、$n $-tuplesのデータセットを設計、訓練、テストした。
ネットワークは、同じ大きさのサンプルに適用された偽拒絶の確率が等しい統計的QC関数と比較された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:33:08 GMT)
Probabilistic tensor optimization of quantum circuits for the
max-$k$-cut problem [0.0] 本稿では,変分量子アルゴリズムにおけるパラメータ化回路の最適化手法を提案する。
本稿では,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) を最大$k$-cut問題に適用した例について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:56:22 GMT)
Precise Image Generation on Current Noisy Quantum Computing Devices [0.0] 量子アングルジェネレータ(QAG)は、現在のノイズ中間スケール(NISQ)量子デバイス上で正確な画像を生成するために設計された、新しいフル量子機械学習モデルである。
変動量子回路はQAGモデルのコアを形成し、様々な回路アーキテクチャを評価する。
実演では、このモデルは粒子エネルギーを測定するのに必要な高エネルギー物理学において必要不可欠なシミュレーションに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:38:47 GMT)
Population-based wind farm monitoring based on a spatial autoregressive
approach [0.0] 人口ベースの構造的健康モニタリングは、健康モニタリングシステムのコストをさらに削減することができる。
人口・農業レベルでタービンの性能を監視するためには、すべてのタービンの挙動を記述するモデルを構築することが重要な初期段階である。
本稿では, 覚醒効果によって引き起こされる空間的および時間的相関(タービン間)を明示的に捉えた集団レベルのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:26:40 GMT)
PDE-constrained Models with Neural Network Terms: Optimization and
Global Convergence [0.0] 近年の研究では、ディープラーニングを用いて、科学と工学における偏微分方程式(PDE)モデルを開発した。
ニューラルネットワークを用いた線形楕円型PDEの最適化について厳密に研究する。
ニューラルネットワークは,レイノルズ平均ナヴィエ・ストークス方程式の閉包モデルとして機能する流体力学への応用のために,ニューラルネットワークモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 01:51:13 GMT)
On the reliability and accessibility of quantum measurement apparatuses [0.0] 本稿では,その信頼性とアクセシビリティに基づく測定装置の分類を提案する。
信頼性の概念は,機器を所定の時間帯に使用する際に,予期せぬ誤った結果が得られる可能性をパラメータ化する。
アクセシビリティの1つは、測定されたシステムと相互作用させるのに必要なエネルギーコストを記述している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 19:06:46 GMT)
On the Relevance of Temporal Features for Medical Ultrasound Video
Recognition [0.0] 一般的な超音波タスクにおいて,より優れたサンプリング効率を実現するために,新しいマルチヘッドアテンションアーキテクチャを提案する。
アーキテクチャの性能を2つの設定で効率的な3次元CNNビデオ認識モデルと比較する。
以上の結果から,低データ環境下での一般的な超音波作業において,表現的時間非依存モデルの方が最先端の映像認識モデルよりも有効である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:35:29 GMT)
Object Detection in Aerial Images in Scarce Data Regimes [0.0] 小さな物体は、より多数の空中画像において、自然画像と空中画像の間の明らかなパフォーマンスギャップの原因となっている。
FSOD法の訓練と評価を改善するスケール適応型ボックス類似度基準を提案する。
また、計量学習と微調整に基づく2つの異なるアプローチによる汎用FSODにも貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:16:47 GMT)
Non-Gaussian Quantum Illumination with three modes [0.0] 信号状態が2つのモードを記述し、アイドラーが1つの光子モード状態を記述するような3モード非ガウス状態の量子照明は、高雑音の背景において標準ガウス量子照明よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:56:36 GMT)
NLP for Crypto-Asset Regulation: A Roadmap [0.0] 暗号資産分野の白書は現在、EUの暗号資産規制(MiCAR)の下で、前例のない内容要件の対象となっている。
自然言語処理は、これらの文書を分析し、規制コンプライアンスを支援する強力なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:17:11 GMT)
Motion2Language, Unsupervised learning of synchronized semantic motion
segmentation [0.0] 動作から言語への変換と同期のためのシーケンスアーキテクチャの構築について検討する。
目的は、モーションキャプチャ入力を英語の自然言語記述に変換し、その記述が実行された動作と同期して生成されるようにすることである。
本稿では、同期/ライブテキスト生成に適した局所的注意の新たな再帰的定式化と、改良されたモーションエンコーダアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 17:16:32 GMT)
Mori-Zwanzig latent space Koopman closure for nonlinear autoencoder [0.0] 本研究は、低次元空間におけるクープマン作用素を頑健に近似する、MZ-AE(Mori-Zwanzig autoencoder)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
提案手法は非線形オートエンコーダを用いて,有限不変なクープマン部分空間を近似するキーオブザーバブルを抽出する。
カオス的倉本・シヴァシンスキーに対する低次元近似を提供し、短期予測可能性と堅牢な長期統計性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:22:02 GMT)
Metric Ensembles For Hallucination Detection [0.0] 抽象的な要約の生成に関連する最も差し迫った問題の1つは、「幻覚」を減らす必要があることである。
要約整合性のための教師なしメトリクスの組について検討し、それらの相関関係を人的評価スコアを用いて測定する。
LLM法は幻覚検出のための他の教師なし指標よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:17:22 GMT)
MechGPT, a language-based strategy for mechanics and materials modeling
that connects knowledge across scales, disciplines and modalities [0.0] 我々は,Large Language Model (LLM) を用いて,質問応答対を原料から抽出し,微調整する。
得られたMechGPT LLM基盤モデルは、知識検索、様々な言語タスク、仮説生成、異なる領域にわたる知識の接続能力を調べるために、一連の計算実験で使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:29:35 GMT)
Maximal violation of the Bell-Clauser-Horne-Shimony-Holt inequality via
bumpified Haar wavelets [0.0] 本稿では, 真空状態におけるベル-CHSH不等式の不等式について, 量子場理論の文脈で検討する。
1+1)$次元ミンコフスキー時空における無質量スピノル場を用いて実験を行った。
我々はこの余分なポータルについて簡単にコメントし、以前の研究と比較して、ベル-CHSHの不等式と一般の相互作用する量子場理論を精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:07:38 GMT)
Matrix-product-state-based band-Lanczos solver for quantum cluster
approaches [0.0] 本稿では, 行列生成状態(MPS)に基づくバンド・ランチョス法を量子クラスター法の解法として提案する。
提案手法は, 正確な対角化法の範囲を超えて, クラスタ・ジオメトリーを扱えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 19:59:21 GMT)
Making Every Photon Count: A Quantum Polyspectra Approach to the
Dynamics of Blinking Quantum Emitters at Low Photon Rates Without Binning [0.0] 本稿では,最小光子フラックスと通常の光子イベントの結合を不要とする評価手法を提案する。
このアプローチにより、標準実験の1000倍の光度で半導体量子ドットのオン・オフ・スイッチング速度を決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:43:42 GMT)
Machine learning in physics: a short guide [0.0] 機械学習は急速に成長する分野であり、物理学を含む科学の多くの分野に革命をもたらす可能性がある。
このレビューでは、物理における機械学習の簡単な概要を説明し、教師なし、教師なし、強化学習の主な概念を取り上げている。
本稿では、物理学における機械学習の主な応用について紹介し、関連する課題と展望について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:05:47 GMT)
Leveraging Topological Maps in Deep Reinforcement Learning for
Multi-Object Navigation [0.0] 本研究は,Reinforcement Learning (RL) によるスパース報酬による拡張空間のナビゲートという課題に対処する。
トポロジカルマップを用いて、基本動作をオブジェクト指向マクロアクションに高め、単純な深層Q-Network (DQN) エージェントが事実上不可能な環境を解決できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:19:45 GMT)
Leveraging Knowledge Distillation for Efficient Deep Reinforcement
Learning in Resource-Constrained Environments [0.0] 本稿では, 深層強化学習(DRL)と知識蒸留(KD)の併用の可能性を探る。
主な目的は、KD技術を用いて改良された異なるDRLアルゴリズムの性能を評価するためのベンチマークを提供することである。
DRLとKDの組み合わせを探求することで、この研究はGPUリソースの少ないモデルの開発を促進し、より早く学習し、複雑な環境でより高速な意思決定を行うことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:26:45 GMT)
Learning to Rank Context for Named Entity Recognition Using a Synthetic
Dataset [0.0] 本稿では,Alpacaを用いた文脈検索学習データセットを提案する。
このデータセットを用いて、NERの関連するコンテキストを見つけることができるBERTモデルに基づいて、ニューラルネットワークコンテキストレトリバーをトレーニングする。
本手法は,40冊の本の第1章からなる英文データセットにおいて,NERタスクの検索ベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 06:53:12 GMT)
Learning optimal integration of spatial and temporal information in
noisy chemotaxis [0.0] 本研究では,空間的勾配推定による遊走速度と時間的推定による遊走速度の境界について検討する。
我々は、繰り返しニューラルネットワークによる協調的遊走政策をパラメータ化し、遊走細胞の最小理論モデルを用いて評価する。
政権間の移行は継続しており、移行地域では統合戦略が優れたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:50:23 GMT)
Is Bohr's Correspondence Principle just Hankel's Principle of
Permanence? [0.0] この論文は、ボーアが彼の対応原理、あるいは少なくともその原理の少なくとも一側面を有理一般化の概念によって表現したと論じている。
これはボーアの量子論へのアプローチの他の不明瞭な側面を照らすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:54:57 GMT)
Introduction to the "second quantization" formalism for non-relativistic
quantum mechanics: A possible substitution for Sections 6.7 and 6.8 of
Feynman's "Statistical Mechanics" [0.0] 生成と消滅演算子を定義し、それらの特性について議論し、多粒子系の状態と演算子の対応する表現を導入する。
メモのタイトルが示すように、我々はファインマンの「統計力学:講義の集合」の第6.7章と第6.8章で扱われるほとんどのトピックをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:55:42 GMT)
Interference dynamics of matter-waves of SU($N$) fermions [0.0] 強相関SU($N$)フェルミオンのモータに関する2つの物理観測値の解析を行った。
ホモダインと自己ヘテロダインの干渉は、フェルミ分布の構造と粒子の相関に特異的に依存していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:27:28 GMT)
Image-current mediated sympathetic laser cooling of a single proton in a
Penning trap down to 170 mK axial temperature [0.0] レーザー冷却した9ドルBe$+$の低温ペニングトラップにおいて, 単一プロトンを同調的に冷却するための新しい温度記録を示す。
軸モード温度が170mKに達し、前回の最高値よりも15倍改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:21:21 GMT)
Hypergraph Echo State Network [0.0] グラフの一般化としてのハイパーグラフは、ノード間の高次相互作用を記録し、より柔軟なネットワークモデルをもたらし、ノードのグループの非線形機能を可能にする。
グラフエコー状態ネットワーク(GraphESN)の一般化としてハイパーグラフエコー状態ネットワーク(HypergraphESN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:35:23 GMT)
Hardware requirements for realizing a quantum advantage with
deterministic single-photon sources [0.0] 決定論的量子エミッタを用いて、量子優位に達するために必要なハードウェア要件を分析し、詳細化する。
量子アドバンテージは、60%-70%の効率を持つ量子エミッタと、ハイブリッドモードエンコードアーキテクチャに基づいて構築された干渉計を用いて到達できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:48:22 GMT)
Graphmax for Text Generation [0.0] タスク固有のテキスト生成のためのグラフマックス関数を提案する。
グラフベースの正規化を用いることで、最終的な単語選択はLMからのグローバル知識とシーン固有のコーパスからのローカル知識の両方によって決定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:01:47 GMT)
Gaussian processes based data augmentation and expected signature for
time series classification [0.0] 本稿では,期待されたシグネチャに基づいて構築された時系列の特徴抽出モデルを提案する。
主な特徴の1つは、モデルを使用する教師付きタスクを通じて最適な特徴抽出が学習されることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:18:51 GMT)
First-Principle Investigation Of Near-Field Energy Transfer Between
Localized Quantum Emitters in Solids [0.0] 半導体の局所欠陥間の近接場エネルギー伝達過程について検討する。
磁気源、例えば希土類不純物から空孔へのエネルギー移動は、保存されない長時間の励起をスピンさせる可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 03:12:54 GMT)
Filling the Holes on 3D Heritage Object Surface based on Automatic
Segmentation Algorithm [0.0] 本稿では, 自動セグメンテーションに基づく3次元物体表面に穴を埋める改良手法を提案する。
この方法は3次元の点雲表面と三角形のメッシュ表面の両方に作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 23:01:39 GMT)
Fast Bit-Flipping based on a Stability Transition of Coupled Spins [0.0] ある定義された状態から別の状態への高速な転移が存在する二部スピン系が提案されている。
スピン間の十分なカップリングのために、これはトンネルによって引き起こされるものよりもはるかに高速なビットフリッピング機構を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:27:40 GMT)
Enhancing Interpretability using Human Similarity Judgements to Prune
Word Embeddings [0.0] NLPの解釈可能性メソッドは、特定のシステムアーキテクチャの基礎となるセマンティクスに関する洞察を提供することを目的としている。
本稿では,人間の類似性判断の予測を強く改善するモデル特徴のサブセットを同定する教師付き学習手法を提案する。
本手法は,8つの独立したセマンティックドメインに対して,元の埋め込みの20～40%しか保持していないことを示す。
次に、保持された特徴のセマンティクスを解釈するための2つのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:38:49 GMT)
End-to-end Multichannel Speaker-Attributed ASR: Speaker Guided Decoder
and Input Feature Analysis [0.0] 本稿では,Conformerベースのエンコーダと多フレームのクロスチャネルアテンションと,話者対応のTransformerベースのデコーダを組み合わせた,エンドツーエンドのマルチチャネル話者分散自動音声認識(MC-SA-ASR)システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 06:40:18 GMT)
Emerging Challenges in Personalized Medicine: Assessing Demographic
Effects on Biomedical Question Answering Systems [0.0] その結果,KGの回答の最大15%,テキストベースの回答の最大23%に,無関係な人口統計情報が変化することがわかった。
患者集団による不当な回答の変化は, 公平な懸念を生じさせる現象であり, 注意を払わなければならないと結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:45:52 GMT)
Efficient tensor network simulation of IBM's largest quantum processors [0.0] 量子インスパイアされた2dテンソルネットワークがIBMの最大の量子プロセッサを効率的に正確にシミュレートできることを示す。
グラフベース射影絡み合ったペア状態(gPEPS)を用いた複素量子多体系の力学をシミュレートする。
この結果から,gPEPSは格子ベースの量子ビット接続で量子コンピュータを効率的にシミュレートするための自然なツールであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:19:06 GMT)
Efficient Quantum Circuits based on the Quantum Natural Gradient [0.0] 任意の絡み合った量子状態の効率的な準備は、量子計算に不可欠である。
対称保存型量子近似最適化(SCom-QAOA)回路を提案する。
提案手法は、変分量子アルゴリズムで利用できる初期状態の集合を拡大し、量子シミュレータにおける非平衡現象の研究範囲を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:08:57 GMT)
Eco-Driving Control of Connected and Automated Vehicles using Neural
Network based Rollout [0.0] 接続された自動運転車は、エネルギー消費を最小化する可能性がある。
既存の決定論的手法は、一般に高い計算とメモリ要求に悩まされる。
本研究ではニューラルネットワークを介して実装された階層型マルチ水平最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 23:13:51 GMT)
Distributed search on graphs using discrete time quantum walk [0.0] ノードとエッジの両方を探索するために設計されたグラフ上の量子ウォークの新たな数学的モデルを導入する。
このようなモデルを実装するために匿名の分散スキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:35:05 GMT)
Direct measurement of coherent light proportion from a practical laser
source [0.0] この手法は、非対称マッハ・ツェンダー干渉計の出力ポート間の干渉光子相関を測定することに基づいている。
レーザーダイオードにより発光される光におけるコヒーレント発光の分画を, レーザー照射閾値を通過する際に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:17:19 GMT)
Deep learning modelling of tip clearance variations on multi-stage axial
compressors aerodynamics [0.0] 本稿では,先端クリアランス変動が流れ場に与える影響をリアルタイムに予測するためのディープラーニングフレームワークの開発と応用について述べる。
提案したアーキテクチャは産業用アプリケーションにスケーラブルであることが証明されており、CFDベンチマークに匹敵する精度で実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:15:35 GMT)
Deep learning applied to EEG data with different montages using spatial
attention [0.0] 脳波座標に空間的注意をあてて生の脳波データのチャネル調和を行う。
異なるチャネルモンタージュを用いてデータに基づいて訓練されたディープラーニングモデルは、23チャンネルと128チャンネルのデータモンタージュで訓練されたディープラーニングモデルよりもはるかに優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:17:33 GMT)
Continuously Adapting Random Sampling (CARS) for Power Electronics
Parameter Design [0.0] 連続的な手法を提供するCARS(Continuously Adapting Random Sampling)が提案されている。
3つの模範的な電子ユースケースで性能が評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:09:59 GMT)
ChatGPT v Bard v Bing v Claude 2 v Aria v human-expert. How good are AI
chatbots at scientific writing? [0.0] ChatGPT-4は高い定量精度を示し,次いでChatGPT-3.5,Bing,Bardが続いた。
すべてのAIは既存の知識を融合する能力を示したが、オリジナルの科学的内容は得られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:24:02 GMT)
Charged particle reconstruction for future high energy colliders with
Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.0] 荷電粒子再構成は、いわゆる軌道再構成であり、二次的に制約のない2進最適化問題と見なすことができる。
量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、そのような問題を解く上で最も有望なアルゴリズムの1つである。
その結果、QAOAは有望な性能を示し、量子コンピュータを用いたトラック再構築の候補の1つとして実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:26:37 GMT)
Auxiliary Functions as Koopman Observables: Data-Driven Analysis of
Dynamical Systems via Polynomial Optimization [0.0] 本稿では,明示的なモデル発見を必要としないフレキシブルなデータ駆動型システム解析手法を提案する。
この手法は、データからクープマン演算子を近似する確立した手法に根ざし、数値的に解ける半定プログラムとして実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:51:09 GMT)
Atomic photoexcitation as a tool for probing purity of twisted light
modes [0.0] 原子物理学実験で用いられるねじれ光モードは、平面波放射の小さな混合によって汚染される。
提案手法は'twisted + plane wave' 放射と相互作用する原子またはイオンの磁化サブレベル集団の解析に基づく。
平面波放射の小さな混ざり合いでさえ、地中磁気サブレベルの個体群に顕著な変動をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 09:06:16 GMT)
Assessing univariate and bivariate risks of late-frost and drought using
vine copulas: A historical study for Bavaria [0.0] 1952年から2020年にかけてドイツバイエルンで共同リスク分析を行った。
我々は、データの非ガウス的および非対称的依存関係のため、Vine copulaモデルを採用する。
我々は、気候変動による森林適応の必要性を強調する「リスクのある」地域を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:08:14 GMT)
Are multiple reflecting boundaries capable of enhancing entanglement
harvesting? [0.0] 均一に加速されたUnruh-DeWitt検出器間の絡み合いの発生について検討する。
時空における反射境界は空洞量子光学系とよく似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 10:56:12 GMT)
Anisotropic Molecular Photoemission Dynamics Part. I Wigner meets the
RABBIT [0.0] 一光子イオン化のダイナミクスを完全に特徴づける基本ウィグナー遅延の関係について検討する。
以上の結果から,両遅延の角度変化は位置原点の特定の選択と消滅するプローブ周波数の限界に収束することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:13:37 GMT)
An updated Orbital Solution for WASP-12 b: Updated Ephemeris and
Evidence for Decay leveraging Citizen Science Data [0.0] NASA市民科学者は、太陽系外惑星トランジットコード(EXOTIC)を使用して、WASP-12の40セットの時系列画像を削減した。
WASP-12 bはNASAのExoplanet Watchのウェブサイトに掲載されている。
惑星の軌道崩壊は-6.89e-10 +/- 4.01e-11 days/epochであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:57:19 GMT)
Advantages of Machine Learning in Bus Transport Analysis [0.0] 教師付き機械学習アルゴリズムを用いて,テヘランBRTバスシステムの周期性に寄与する要因を解析する。
所定時間帯の性能基準を満たすバス経路を予測できる正確なモデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:02:43 GMT)
Adaptive Particle Swarm Optimization for through-foliage target
detection with drone swarms [0.0] この研究は、航空機の観測者による植生を隠蔽する標的を自律的に検出する努力に貢献する。
空中光学分割(AOS)ドローン群に対するPSO(Particle Swarm Optimization)戦略に関する以前の研究を調査・強化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 11:58:44 GMT)
Active Suppression of Quantum Dephasing in Resonantly Driven Ensembles [0.0] 我々は、原子対内のコヒーレントな集団移動に対するランダムな原子位置の影響を抑制するために量子制御を用いてきた。
この方法は、非共振ラビ周波数の結合強度の低下を利用して、非線形光学における準位相マッチングと類似して達成可能な集団移動をコヒーレントに増幅する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 15:45:09 GMT)
Accurate Data-Driven Surrogates of Dynamical Systems for Forward
Propagation of Uncertainty [0.0] collocation (SC) は、不確実性のための代理モデルを構築するための非侵入的な方法である。
この研究は、解ではなくモデルの力学にSC近似を適用する別のアプローチを示す。
SC-over-dynamics フレームワークは,システム軌道とモデル状態分布の両面において,誤差が小さくなることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:07:54 GMT)
A simple probabilistic neural network for machine understanding [0.0] 本稿では,機械理解のためのモデルとして,確率的ニューラルネットワークと内部表現の固定化について論じる。
内部表現は、それが最大関係の原理と、どのように異なる特徴が組み合わされるかについての最大無知を満たすことを要求して導出する。
このアーキテクチャを持つ学習機械は、パラメータやデータの変化に対する表現の連続性など、多くの興味深い特性を享受している、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 08:30:19 GMT)
A simple asymptotically optimal Clifford circuit compilation algorithm [0.0] 任意の$n$-qubit Clifford演算子を3つのサブ回路からなる回路に分解するアルゴリズムを提案する。
他の導出的に最適なクリフォードコンパイルアルゴリズムと同様に、結果として得られる回路は$O(n2/log n)$2量子ゲートを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 23:27:59 GMT)
A representation learning approach to probe for dynamical dark energy in
matter power spectra [0.0] 動的暗黒エネルギー(DE)モデルの圧縮表現を探索するための変分オートエンコーダアーキテクチャであるDE-VAEを提案する。
一つの潜伏パラメータは、幅広い宇宙パラメータで生成されるDECスペクトルの95%(99%)を予測するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:00:01 GMT)
A note on two-times measurement entropy production and modular theory [0.0] 量子統計力学における2時間計測エントロピー生成(2TMEP)について検討する。
一般のエルゴード性仮定の下では、2TEMPは第1の測定の瞬間のシステム状態の選択とは本質的に独立であることを示す。
この安定性は量子エントロピー生成の概念、特に有名な古典ギャラヴォッティ-コーエンゆらぎ理論の量子定式化に関する新しい光を放っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:56:48 GMT)
A correlation-based fuzzy cluster validity index with secondary options
detector [0.0] 本稿では,Wiroonsri-Preedasawakul(WP)インデックスとして知られる相関に基づくファジィクラスタの妥当性指標を提案する。
我々は,Xie-Beni,Pakhira-Bandyopadhyay-Maulik,Tang,Wu-Li,Generalized C,Kwon2などの既存指標と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 16:30:35 GMT)
A computational model of serial and parallel processing in visual search [0.0] 論文は、視覚探索における様々な現象が、人間の視覚表現とプロセスの性質について、私たちに何を教えるかを理解することを目的としている。
まず,視覚探索研究における主要な経験的発見について概説する。
次に、腹側視覚処理の基礎となる表現とプロセスについて、これらの知見が示唆するものの観点から視覚探索の理論を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 04:51:13 GMT)
A chiral quantum router with Rydberg atoms [0.0] 我々は、スピンネットワークにおける量子情報のコヒーレントなルーティングを実現するために、制御された時間反転対称性の破れを利用する。
この結果により、Rydberg原子の大規模配列におけるスケーラブルな量子情報処理と通信が容易となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 13:32:16 GMT)
A Set of Annealing Protocols for Optimized System Dynamics and
Classification of Fully Connected Spin Glass Problems [0.0] 10個の物理量子ビットに対して、Lechner-Hauke-Zoller (LHZ) アーキテクチャの正確な対角化と時間発展を行う。
任意のLHZ問題インスタンスの大規模クラスにおいて線形プロトコルよりも優れた最適化されたアニールプロトコルの集合を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 14:25:44 GMT)
A Machine Learning-based Algorithm for Automated Detection of
Frequency-based Events in Recorded Time Series of Sensor Data [0.0] 本研究では,時系列データ中の周波数に基づく事象を識別する新しい事象検出手法を提案する。
時系列データを解析するためには、訓練対象検出モデルを用いて頭蓋骨内にイベントを検出することができる。
このアルゴリズムは未知のデータセットに基づいて評価され、イベント検出の精度は0.97である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 21:35:23 GMT)
A Branched Deep Convolutional Network for Forecasting the Occurrence of
Hazes in Paris using Meteorological Maps with Different Characteristic
Spatial Scales [0.0] 低可視性イベントやヘイズの発生を予測するために,ディープラーニングプラットフォームが開発された。
各種気象・水文学変数の日・日・日・日・地域地図を用いて学習する。
パリ・ハゼの2つの分枝建築が開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 12:24:30 GMT)
3DYoga90: A Hierarchical Video Dataset for Yoga Pose Understanding [0.0] 3DYoga901は3レベルのラベル階層で構成されている。
我々のデータセットには、慎重にキュレートされたRGBヨガポーズビデオと3Dスケルトンシーケンスが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 07:15:31 GMT)
$W$ state is not the unique ground state of any local Hamiltonian [0.0] すべての量子状態の基底状態の特徴づけは、量子多体物理学において重要な問題である。
W$状態を含む新しい単純な状態のクラスを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 16 Oct 2023 18:00:01 GMT)