Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Patch Diffusion: Faster and More Data-Efficient Training of Diffusion Models [166.6]
汎用的なパッチワイドトレーニングフレームワークであるPatch Diffusionを提案する。 Patch Diffusionは、データ効率を改善しながら、トレーニング時間を大幅に削減する。我々は最先端のベンチマークと一致して優れたFIDスコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:53:33 GMT)
In-Context Learning Unlocked for Diffusion Models [163.5]
本稿では,拡散に基づく生成モデルにおいて,文脈内学習を可能にするフレームワークであるPrompt Diffusionを提案する。本稿では,幅広い視覚言語タスクをモデル化可能な視覚言語プロンプトと,それを入力とする拡散モデルを提案する。結果として得られるPrompt Diffusionモデルは、文脈内学習が可能な初めての拡散に基づく視覚言語基礎モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:56:31 GMT)
Learning from Rich Semantics and Coarse Locations for Long-tailed Object Detection [157.2]
RichSemは、正確なバウンディングボックスを必要とせずに、粗い場所からリッチなセマンティクスを学ぶための堅牢な方法である。我々はこれらのソフトセマンティクスを学習し、長い尾を持つ物体検出のための特徴表現を強化するために、セマンティクス分岐を検出器に追加する。本手法は,複雑なトレーニングやテスト手順を必要とせず,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:59:41 GMT)
LACMA: Language-Aligning Contrastive Learning with Meta-Actions for Embodied Instruction Following [142.3]
本稿では,メタアクションの概念を導入し,言語命令とエージェントのアクション空間間の意味的ギャップを埋める。強力なマルチモーダルトランスフォーマーベースラインと比較して、目に見えない環境での絶対的な成功率は4.5%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:43:07 GMT)
Vera: A General-Purpose Plausibility Estimation Model for Commonsense Statements [135.1]
本稿では,コモンセンス知識に基づく宣言文の妥当性を推定する汎用モデルであるVeraを紹介する。 19のQAデータセットと2つの大規模ナレッジベースから生成された7Mのコモンセンスステートメントに基づいてトレーニングされた。 Vera は LM 生成したコモンセンス知識のフィルタリングに優れており,ChatGPT などのモデルが生成する誤ったコモンセンス文を実環境で検出するのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:48:51 GMT)
Crystal: Introspective Reasoners Reinforced with Self-Feedback [118.5]
本稿では,イントロスペクティブ・コモンセンス推論器であるCrystalを開発するための新しい手法を提案する。コモンセンス問題に対処するため、まず与えられた質問に関連する知識ステートメントのイントロスペクションを行い、その後、それまでのイントロスペクションされた知識に根ざした情報予測を行う。実験により、クリスタルは標準的な微調整法と連鎖蒸留法の両方で著しく優れており、コモンセンス推論プロセスの透明性を高めていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:52:03 GMT)
Don't throw away your value model! Making PPO even better via Value-Guided Monte-Carlo Tree Search decoding [111.0]
PPO(Proximal Policy Optimization)に基づいて自然言語テキストを生成する場合、推論時探索アルゴリズムは不要に思えるかもしれない本稿では,モンテカルロ木探索 (MCTS) を統合することで,PPOから余分な距離を得ることが可能であることを実証する。提案するPPO-MCTSは,PPOから値ネットワークを統合することで,推論時生成時のポリシネットワークと密接に連携する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:05:36 GMT)
SOTOPIA: Interactive Evaluation for Social Intelligence in Language Agents [110.6]
人工エージェントと人間との複雑な社会的相互作用をシミュレートするオープンエンド環境であるSOTOPIAを提案する。エージェントは、複雑な社会的目標を達成するために協調し、協力し、交換し、互いに競い合う。 GPT-4は,人間よりも目標達成率が著しく低く,社会的常識的推論や戦略的コミュニケーション能力の発揮に苦慮していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:27:01 GMT)
Scalable Diffusion for Materials Generation [110.4]
我々は任意の結晶構造(ユニマット)を表現できる統一された結晶表現を開発する。 UniMatはより大型で複雑な化学系から高忠実度結晶構造を生成することができる。材料の生成モデルを評価するための追加指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:49:39 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） (Wed, 18 Oct 2023 23:26:21 GMT)
Probabilistic Sampling of Balanced K-Means using Adiabatic Quantum Computing [99.3]
AQC(Adiabatic quantum computing)は、NP-hard最適化問題に対する有望な量子コンピューティング手法である。本研究では,この情報を確率的バランスの取れたk平均クラスタリングに活用する可能性について検討する。最適でない解を捨てる代わりに, 計算コストを少なくして, 校正後部確率を計算することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:59:45 GMT)
Stochastic Optimization for Non-convex Problem with Inexact Hessian Matrix, Gradient, and Function [99.3]
信頼領域(TR)と立方体を用いた適応正則化は、非常に魅力的な理論的性質を持つことが証明されている。 TR法とARC法はヘッセン関数,勾配関数,関数値の非コンパクトな計算を同時に行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:29:58 GMT)
SHARCS: Efficient Transformers through Routing with Dynamic Width Sub-networks [93.0]
入力サンプルの硬さを考慮した適応推論のためのSHARCSを提案する。 SHARCSは任意のトランスネットワーク上でルータをトレーニングし、異なるサンプルを様々な幅でサブネットワークに転送することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:35:15 GMT)
Large Language Model as Attributed Training Data Generator: A Tale of Diversity and Bias [92.4]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な自然言語処理(NLP)タスクのためのトレーニングデータジェネレータとして活用されている。本稿では,多様な属性を持つプロンプトを用いたトレーニングデータ生成について検討する。属性付きプロンプトは、結果のモデルの性能の観点から、単純なクラス条件プロンプトより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:07:12 GMT)
Accelerate Presolve in Large-Scale Linear Programming via Reinforcement Learning [92.3]
本稿では,P1)-(P3) を同時に扱うための簡易かつ効率的な強化学習フレームワーク,すなわち,事前解決のための強化学習(RL4Presolve)を提案する。 2つの解法と8つのベンチマーク(実世界と合成)の実験により、RL4Presolveは大規模LPの解法効率を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:51:59 GMT)
Getting aligned on representational alignment [91.1]
本研究では,認知科学,神経科学,機械学習における表現的アライメントの研究を行う。本稿では,表現的アライメントを研究する研究者の間で共通言語として機能する統一フレームワークを提案する。進歩が3つの分野全てに利益をもたらすような、表現的アライメントの問題を列挙する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:47:58 GMT)
Domain Specialization as the Key to Make Large Language Models Disruptive: A Comprehensive Survey [90.8]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を著しく進歩させた。広範囲のアプリケーションに対して、非常に有用でタスクに依存しない基盤を提供する。しかし、特定の領域における洗練された問題を解決するために直接LLMを適用することは、多くのハードルを満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:55:30 GMT)
On the Convergence of No-Regret Learning Dynamics in Time-Varying Games [90.0]
時間変化ゲームにおける楽観的勾配降下(OGD)の収束を特徴付ける。我々のフレームワークは、ゼロサムゲームにおけるOGDの平衡ギャップに対して鋭い収束境界をもたらす。また,静的ゲームにおける動的後悔の保証に関する新たな洞察も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:43:35 GMT)
4K4D: Real-Time 4D View Synthesis at 4K Resolution [86.7]
本稿では、4K解像度で動的3Dシーンを高忠実かつリアルタイムに見ることを目的とする。ハードウェア化をサポートし,前例のないレンダリング速度を実現する4Dポイントクラウド表現を提案する。私たちの表現は、1080p解像度のDNAレンダリングデータセットで400 FPS、4090 GPUで4K解像度のENeRF-Outdoorデータセットで80 FPSでレンダリングできます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:16:45 GMT)
Koopa: Learning Non-stationary Time Series Dynamics with Koopman Predictors [85.2]
実世界の時系列は、深い予測モデルにとって大きな課題となる固有の非定常性によって特徴づけられる。我々は、基礎となる時間変動力学を根本的に考慮する現代のクープマン理論を用いて、非定常時系列に取り組む。階層的力学を学習する積み重ね可能なブロックからなる新しいクープマン予測器としてクーパを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:33:12 GMT)
Question Answering as Programming for Solving Time-Sensitive Questions [84.1]
質問応答は、世界に関する知識の獲得に関わるため、人間の日常生活において重要な役割を担っている。近年,Large Language Models (LLMs) は疑問に答える上で顕著な知性を示している。これはLLMが表面レベルのテキストセマンティクスに基づいて厳密な推論を行うことができないためである。我々は、$textbfQ$uestion $textbfA$rogrogeringタスクを再設定する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:44:58 GMT)
Effective and Efficient Federated Tree Learning on Hybrid Data [83.8]
本稿では,ハイブリッドデータ上でのフェデレーションツリー学習を可能にする,新しいフェデレーション学習手法であるHybridTreeを提案する。木に一貫した分割ルールが存在することを観察し、木の下層にパーティの知識を組み込むことができることを示す。実験により,HybridTreeは計算および通信のオーバーヘッドが低い集中的な設定に匹敵する精度を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:28:29 GMT)
VST++: Efficient and Stronger Visual Saliency Transformer [81.1]
我々は,グローバルな長距離依存関係を探索する,効率的で強力なVST++モデルを開発した。我々は、RGB、RGB-D、RGB-T SODベンチマークデータセット上で、トランスフォーマーベースのバックボーンにまたがってモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:44:49 GMT)
Explanation Selection Using Unlabeled Data for Chain-of-Thought Prompting [81.0]
非専門家によって書かれたオフ・ザ・シェルフの説明のように、タスクのために"チューニング"されていない説明は、中途半端なパフォーマンスをもたらす可能性がある。本稿では,ブラックボックス方式で説明拡散プロンプトを最適化する方法の課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:42:15 GMT)
Reflection-Tuning: Data Recycling Improves LLM Instruction-Tuning [79.3]
トレーニングセットの低品質データは、通常、チューニングのチューニングに有害である。我々は「反射チューニング」と呼ばれる新しい手法を提案する。このアプローチでは、オラクルLSMを使用して、データ内の命令や応答の質を検査し、向上することで、元のトレーニングデータをリサイクルする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:13:47 GMT)
When Does Monolingual Data Help Multilingual Translation: The Role of Domain and Model Scale [79.1]
自動符号化(DAE)と逆翻訳(BT)が機械翻訳(MMT)に与える影響について検討する。モノリンガルデータは一般的にMTMに役立つが、モデルは驚くほどドメインミスマッチ、特により小さなモデルスケールでは不安定である。スケールが大きくなるにつれて、DAEは並列のみのベースラインを90Mで過小評価することから、BTのパフォーマンスを1.6Bで収束させ、低リソースでそれを上回るものへと移行する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:17:37 GMT)
PromptBench: Towards Evaluating the Robustness of Large Language Models on Adversarial Prompts [78.5]
PromptBenchは、大規模言語モデルのレジリエンスを敵のプロンプトに測定するために設計された堅牢性ベンチマークである。本研究は、複数のレベル(文字、単語、文、意味)にまたがるプロンプトを標的とした、多数の敵攻撃を用いる。本研究は,8つのタスクと13のデータセットに対して,4788の逆のプロンプトを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:16:01 GMT)
SMRD: SURE-based Robust MRI Reconstruction with Diffusion Models [76.4]
拡散モデルは、高い試料品質のため、MRIの再生を加速するために人気を博している。推論時に柔軟にフォワードモデルを組み込んだまま、効果的にリッチなデータプリエントとして機能することができる。拡散モデル(SMRD)を用いたSUREに基づくMRI再構成を導入し,テスト時の堅牢性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:19:53 GMT)
Breathing New Life into 3D Assets with Generative Repainting [74.8]
拡散ベースのテキスト・ツー・イメージ・モデルは、ビジョン・コミュニティ、アーティスト、コンテンツ・クリエーターから大きな注目を集めた。近年の研究では、拡散モデルとニューラルネットワークの絡み合いを利用した様々なパイプラインが提案されている。予備訓練された2次元拡散モデルと標準3次元ニューラルラジアンスフィールドのパワーを独立したスタンドアロンツールとして検討する。我々のパイプラインはテクスチャ化されたメッシュや無テクスチャのメッシュのような、レガシなレンダリング可能な幾何学を受け入れ、2D生成の洗練と3D整合性強化ツール間の相互作用をオーケストレーションします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:34:22 GMT)
From CLIP to DINO: Visual Encoders Shout in Multi-modal Large Language Models [74.7]
MLLM(Multi-modal Large Language Models)は、視覚知覚インタフェースの機能拡張に大きく貢献している。既存のアプローチは、しばしばビジュアルブランチとしてCLIPまたはその変種に依存し、単に深いレイヤから機能を抽出するだけである。我々は,CLIPとDINOをMergingと統合したシンプルな機能統合戦略であるCOMMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:21:57 GMT)
MOHO: Learning Single-view Hand-held Object Reconstruction with Multi-view Occlusion-Aware Supervision [73.1]
ハンドオブジェクトビデオからの多視点監視により,単一の画像から手持ちオブジェクトを再構成するMOHOを提案する。我々は,物体の自己閉塞と手関節閉塞の2つの主要な課題に取り組む。 HO3D と DexYCB のデータセットを用いた実験では、2D のMOHO が 3D の教師付き手法に対して大きなマージンで優れた結果を得ることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:57:06 GMT)
EvalCrafter: Benchmarking and Evaluating Large Video Generation Models [72.5]
これらのモデルはしばしば、マルチアスペクト能力を持つ非常に大きなデータセットで訓練されているので、単純な指標から大きな条件生成モデルを判断することは困難である、と我々は主張する。まず,大規模言語モデルの助けを借りて実世界のプロンプトリストを解析し,テキスト・ビデオ生成のための新しいプロンプトリストを作成する。次に、視覚的品質、コンテンツ品質、動作品質、テキストキャプションアライメントの観点から、慎重に設計されたベンチマークに基づいて、最先端のビデオ生成モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:15:01 GMT)
RGB-based Category-level Object Pose Estimation via Decoupled Metric Scale Recovery [72.1]
本研究では、6次元のポーズとサイズ推定を分離し、不完全なスケールが剛性変換に与える影響を緩和するパイプラインを提案する。具体的には,事前学習した単分子推定器を用いて局所的な幾何学的情報を抽出する。別個のブランチは、カテゴリレベルの統計に基づいてオブジェクトのメートル法スケールを直接復元するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:21:34 GMT)
Domain Re-Modulation for Few-Shot Generative Domain Adaptation [71.5]
生成ドメイン適応(Generative Domain Adaptation, GDA)は、トレーニング済みのジェネレータを、いくつかの参照イメージのみを使用して、ひとつのドメインから新しいドメインに転送する。人間の脳が新しいドメインの知識を得る方法に触発されて、ドメイン再構成(DoRM)と呼ばれる革新的なジェネレータ構造を提示する。 DoRMは、高品質、大規模な合成の多様性、ドメイン間の整合性の基準を満たすだけでなく、メモリとドメインの関連も含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:48:47 GMT)
Cross-modality Data Augmentation for End-to-End Sign Language Translation [71.3]
エンドツーエンド手話翻訳(SLT)は、手話動画を中間表現なしで直接音声言語テキストに変換することを目的としている。本稿では,強力な光沢からテキストへの翻訳機能をエンドツーエンドの手話翻訳に変換するための,新しいクロスモダリティデータ拡張(XmDA)フレームワークを提案する。 XmDAは、クロスモダリティ混合とクロスモダリティ知識蒸留という2つの重要な構成要素から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:59:57 GMT)
ResShift: Efficient Diffusion Model for Image Super-resolution by Residual Shifting [70.8]
拡散に基づく画像超解像法(SR)は主に低推論速度によって制限される。本稿では,SRの拡散段数を大幅に削減する新しい,効率的な拡散モデルを提案する。本手法は,残差をシフトすることで高分解能画像と低分解能画像の間を移動させるマルコフ連鎖を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:50:49 GMT)
Stop Uploading Test Data in Plain Text: Practical Strategies for Mitigating Data Contamination by Evaluation Benchmarks [70.4]
データ汚染は、大規模な自動クロールコーパスで事前訓練されたモデルの台頭によって、普及し、課題となっている。クローズドモデルの場合、トレーニングデータはトレードシークレットになり、オープンモデルであっても汚染を検出するのは簡単ではない。 1)公開するテストデータを公開鍵で暗号化し,デリバティブ配信を許可する,(2)クローズドAPI保持者からの要求トレーニング排他的コントロールを許可する,(2)評価を拒否してテストデータを保護する,(3)インターネット上のソリューションで表示されるデータを避け,インターネット由来のWebページコンテキストを解放する,という3つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:17:13 GMT)
Training and Tuning Generative Neural Radiance Fields for Attribute-Conditional 3D-Aware Face Generation [69.5]
GNeRF(Generative Neural Radiance Fields)をベースとした3次元GANは、高品質な画像を生成する際、顕著な能力を示した。本稿では, 特定の属性ラベルを入力として組み込んだ条件付きGNeRFモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:00:45 GMT)
DiagrammerGPT: Generating Open-Domain, Open-Platform Diagrams via LLM Planning [68.3]
図は、構造的にリッチで空間的に複雑な視覚化を用いて情報を説明する記号的・スキーマ的表現である。既存の最先端のT2Iモデルは、細粒度のオブジェクトレイアウト制御が欠けているため、ダイアグラム生成時に失敗することが多い。本稿では,新しい2段階のテキスト・ツー・ダイアグラム生成フレームワークであるDiagrammerGPTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:37:10 GMT)
Action-Quantized Offline Reinforcement Learning for Robotic Skill Learning [68.2]
オフライン強化学習(RL)パラダイムは、静的な行動データセットを、データを収集したポリシーよりも優れたパフォーマンスのポリシーに変換するためのレシピを提供する。本稿では,アクション量子化のための適応型スキームを提案する。 IQL,CQL,BRACといった最先端のオフラインRL手法が,提案手法と組み合わせることで,ベンチマー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） (Wed, 18 Oct 2023 06:07:10 GMT)
Unbiased Watermark for Large Language Models [67.4]
本研究では, モデル生成出力の品質に及ぼす透かしの影響について検討した。出力確率分布に影響を与えることなく、透かしを統合することができる。ウォーターマークの存在は、下流タスクにおけるモデルの性能を損なうものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:02:08 GMT)
DynamiCrafter: Animating Open-domain Images with Video Diffusion Priors [67.3]
本稿では,オープンドメイン画像の動的コンテンツの合成について検討し,それらをアニメーションビデオに変換する。画像が与えられたら、まず学習可能な画像符号化ネットワークを用いてテキスト整列リッチな画像埋め込み空間に投影する。より正確な画像情報を補うために、拡散モデルにさらにフルイメージを供給し、初期ノイズと結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:42:16 GMT)
OpenSTL: A Comprehensive Benchmark of Spatio-Temporal Predictive Learning [67.1]
提案するOpenSTLは,一般的なアプローチを再帰的モデルと再帰的モデルに分類する。我々は, 合成移動物体軌道, 人間の動き, 運転シーン, 交通流, 天気予報など, さまざまな領域にわたるデータセットの標準評価を行う。リカレントフリーモデルは、リカレントモデルよりも効率と性能のバランスが良いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 00:02:52 GMT)
Towards Graph Foundation Models: A Survey and Beyond [66.4]
グラフ基礎モデル(GFM)は、多様な人工知能アプリケーションのためのブロックを構築している。この記事では、その重要な特徴と技術について、初めて包括的に解明する。我々は,GFMに対する既存の研究を,グラフニューラルネットワークと大規模言語モデルに依存する3つのカテゴリに分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:31:21 GMT)
Reaching the Limit in Autonomous Racing: Optimal Control versus Reinforcement Learning [66.1]
ロボット工学における中心的な問題は、アジャイルなモバイルロボットの制御システムをどうやって設計するかである。本稿では、強化学習(RL)で訓練されたニューラルネットワークコントローラが最適制御(OC)法より優れていることを示す。その結果、アジャイルドローンを最大性能に押し上げることができ、最大加速速度は重力加速度の12倍以上、ピーク速度は時速108kmに達しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:32:37 GMT)
PREM: A Simple Yet Effective Approach for Node-Level Graph Anomaly Detection [65.2]
ノードレベルのグラフ異常検出(GAD)は、医学、ソーシャルネットワーク、eコマースなどの分野におけるグラフ構造化データから異常ノードを特定する上で重要な役割を果たす。本稿では,GADの効率を向上させるために,PREM (preprocessing and Matching) という簡単な手法を提案する。我々のアプローチは、強力な異常検出機能を維持しながら、GADを合理化し、時間とメモリ消費を削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:59:57 GMT)
Object-aware Inversion and Reassembly for Image Editing [64.8]
オブジェクトレベルのきめ細かい編集を可能にするために,オブジェクト認識型インバージョンと再アセンブリ(OIR)を提案する。画像の編集時に各編集ペアに対して最適な反転ステップを見つけるために,検索基準を用いる。本手法は,オブジェクトの形状,色,材料,カテゴリなどの編集において,特に多目的編集シナリオにおいて優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:59:02 GMT)
MADNet: Maximizing Addressee Deduction Expectation for Multi-Party Conversation Generation [64.5]
多人数会話(MPC)において共通の課題であるアドレスラベルの不足について検討する。 MPC生成のためのヘテロジニアスグラフニューラルネットワークにおけるアドレナリ推論期待を最大化するMADNetを提案する。 2つのUbuntu IRCチャネルベンチマークの実験結果から、MADNetは、MPC生成のタスクにおいて、様々なベースラインモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:09:24 GMT)
Myths and Legends in High-Performance Computing [63.3]
我々は、高性能コンピューティングコミュニティのメンバーの間で伝承されている神話や伝説について論じる。われわれは、多くのスケーリング法が廃止され、現在の大規模な変革の時代における時代を象徴するものだと考えている。いくつかの法則が終わる一方で、アルゴリズムスケーリングや新しいアーキテクチャ研究など、新しい方向性が出現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:44:40 GMT)
Focus Your Attention (with Adaptive IIR Filters) [62.8]
本稿では2次インパルス応答(IIR)フィルタを用いて入力シーケンスを動的に処理する新しい層を提案する。比較的低次であるにもかかわらず、因果適応フィルタは関連する配列要素に注目することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:24:31 GMT)
Chain of Hindsight Aligns Language Models with Feedback [62.7]
我々は,その極性に関係なく,任意の形式のフィードバックから学習し,最適化が容易な新しい手法であるChain of Hindsightを提案する。我々は、あらゆる種類のフィードバックを文のシーケンスに変換し、それをモデルを微調整するために使用する。そうすることで、モデルはフィードバックに基づいて出力を生成するように訓練され、負の属性やエラーを特定し修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:11:12 GMT)
Survey on Factuality in Large Language Models: Knowledge, Retrieval and Domain-Specificity [61.5]
本調査は,大規模言語モデル(LLM)における事実性の重要課題に対処する。 LLMが様々な領域にまたがる応用を見出すにつれ、その出力の信頼性と正確性は重要となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:09:19 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Legal Judgment Prediction [60.7]
大規模言語モデル(LLM)は、ドメイン固有のアプリケーションに大きな可能性を示している。 GPT-4の法律評価をめぐる近年の論争は、現実の法的タスクにおけるパフォーマンスに関する疑問を提起している。我々は,LLMに基づく実践的ベースラインソリューションを設計し,法的判断予測の課題を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:38:04 GMT)
Binarized Spectral Compressive Imaging [59.2]
ハイパースペクトル画像(HSI)再構成のための既存のディープラーニングモデルは、優れた性能を実現するが、膨大なメモリと計算資源を持つ強力なハードウェアを必要とする。本稿では,BiSRNet(Biarized Spectral-Redistribution Network)を提案する。 BiSRNetは,提案手法を用いてベースモデルのバイナライズを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:13:25 GMT)
JoinGym: An Efficient Query Optimization Environment for Reinforcement Learning [58.7]
結合順序選択(JOS)は、クエリの実行コストを最小化するために結合操作を順序付けする問題である。木質強化学習(RL)のためのクエリ最適化環境JoinGymを提案する。 JoinGymは内部で、事前計算されたデータセットから中間結果の濃度を調べることで、クエリプランのコストをシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:25:08 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） (Wed, 18 Oct 2023 00:55:57 GMT)
Decoupled Diffusion Models: Image to Zero and Zero to Noise [57.9]
本稿では, 複雑な拡散過程を2つの比較的単純なプロセスに分離し, 生成効率と速度を改善することを提案する。拡散過程の疎結合は学習の難しさを低減し、明示的な遷移確率は生成速度を大幅に向上させる。また,このフレームワークは画像条件付き生成や高解像度画像合成にも適用可能であること,また,10機能評価のみで高品質な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） (Wed, 18 Oct 2023 03:56:20 GMT)
Adaptation with Self-Evaluation to Improve Selective Prediction in LLMs [56.5]
大規模言語モデル(LLM)の選択予測性能を改善するために,自己評価による適応のための新しいフレームワークを提案する。提案手法は,様々な質問応答(QA)データセット上で評価し,最先端の選択的予測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） (Wed, 18 Oct 2023 03:34:59 GMT)
Improving Generalization of Alignment with Human Preferences through Group Invariant Learning [56.2]
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、人間の好みに合わせた反応の生成を可能にする。以前の研究は、強化学習(RL)がしばしばショートカットを利用して高い報酬を獲得し、挑戦的なサンプルを見落としていることを示している。本稿では,複数のデータグループやドメインにまたがる一貫したポリシをRLで学習する,新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:54:15 GMT)
Paraphrasing evades detectors of AI-generated text, but retrieval is an effective defense [56.1]
本稿では,パラフレーズ生成モデル(DIPPER)を提案する。 DIPPERを使って3つの大きな言語モデル(GPT3.5-davinci-003)で生成されたテキストを言い換えると、透かしを含むいくつかの検出器を回避できた。我々は,言語モデルAPIプロバイダによって維持されなければならない,意味論的に類似した世代を検索するシンプルなディフェンスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:29:55 GMT)
Masked Pretraining for Multi-Agent Decision Making [56.0]
我々はtextbfMulti-textbfagent decision making (MaskMA) のためのtextbfMasked事前学習フレームワークを提案する。 MaskMAは、部分的な観察を伴う分散実行に適したマスクベースの協調学習戦略を採用している。 60の未確認テストマップに対して77.8%のゼロショット勝利率を、分散実行によって達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:53:27 GMT)
DASA: Difficulty-Aware Semantic Augmentation for Speaker Verification [55.3]
本稿では,話者認証のための難易度認識型セマンティック拡張(DASA)手法を提案する。 DASAは、話者埋め込み空間における多様なトレーニングサンプルを、無視できる余分な計算コストで生成する。最も良い結果は、CN-Celeb評価セット上でのEER測定値の14.6%の相対的な減少を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:07:05 GMT)
Oscillating Fields, Emergent Gravity and Particle Traps [55.2]
急速振動場における荷電粒子の大規模ダイナミクスについて検討し、その古典的および量子有効理論記述を定式化する。注目すべきことに、このアクションは非相対論的粒子の運動に対する一般相対性理論の影響を、場の空間分布と周波数によって決定される創発的曲率と光の速度の値でモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:50:05 GMT)
MusicAgent: An AI Agent for Music Understanding and Generation with Large Language Models [54.6]
MusicAgentは、多数の音楽関連ツールと、ユーザの要求に対処するための自律ワークフローを統合している。このシステムの第一の目的は、AI音楽ツールの複雑さからユーザーを解放し、クリエイティブな側面に集中できるようにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:31:10 GMT)
AMR Parsing with Causal Hierarchical Attention and Pointers [54.4]
因果的階層的注意とポインタ機構を備えた新しいAMR解析と新しいモデルCHAPを導入する。実験の結果, 5つのベンチマークのうち4つのベースラインモデルでは, 追加データがない場合に, ベースラインモデルよりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:44:26 GMT)
This Land is {Your, My} Land: Evaluating Geopolitical Biases in Language Models [53.9]
我々は,大規模言語モデル (LLM) が言語間で矛盾する地政学的知識を想起することを示す。対象とするケーススタディとして、領土紛争、本質的に議論の余地があり、言語横断的な課題を考察する。本研究では,実際の地政学的状況に対する応答を精度で比較した評価指標群を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 22:02:43 GMT)
Aging with GRACE: Lifelong Model Editing with Discrete Key-Value Adaptors [53.8]
本稿では,展開モデルのストリーミングエラーにスポットフィックスを実装した生涯モデル編集手法であるGRACEを提案する。 GRACEはトレーニング済みモデルの潜在空間に新しいマッピングを記述し、モデルの重みを変更することなく、個別にローカルな編集のコードブックを作成する。 T5,BERT,GPTモデルを用いた実験では,非表示入力に一般化しつつ,編集および保持におけるGRACEの最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:05:05 GMT)
RGM: A Robust Generalist Matching Model [53.2]
RGM(Robust Generalist Matching)と呼ばれる疎密マッチングのための深部モデルを提案する。合成トレーニングサンプルと実世界のシナリオのギャップを狭めるために、我々は、疎対応基盤真理を持つ新しい大規模データセットを構築した。さまざまな密集したスパースなデータセットを混ぜ合わせることができ、トレーニングの多様性を大幅に改善しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:30:08 GMT)
Exploring Decision-based Black-box Attacks on Face Forgery Detection [53.2]
顔の偽造生成技術は鮮明な顔を生み出し、セキュリティとプライバシーに対する世間の懸念を高めている。顔偽造検出は偽の顔の識別に成功しているが、最近の研究では顔偽造検出は敵の例に対して非常に脆弱であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:49:54 GMT)
Malicious Agent Detection for Robust Multi-Agent Collaborative Perception [52.3]
多エージェント協調(MAC)知覚は、単エージェント認識よりも敵攻撃に対して脆弱である。 MAC知覚に特異的な反応防御であるMADE(Malicious Agent Detection)を提案する。我々は、ベンチマーク3DデータセットV2X-simとリアルタイムデータセットDAIR-V2Xで包括的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:36:42 GMT)
Unveiling the Siren's Song: Towards Reliable Fact-Conflicting Hallucination Detection [51.7]
FactCHDは、LLM(Large Language Models)用に細心に設計された、事実にこだわる幻覚検出ベンチマークである。我々のベンチマークは、バニラ、マルチホップ、比較、セットオペレーティングパターンなど、幅広い事実性パターンを同化している。 Llama2 に基づくツール強化 ChatGPT と Lora-tuning による反射的考察を合成する TRUTH-TRIANGULATOR を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:27:49 GMT)
Evaluating the Fairness of Discriminative Foundation Models in Computer Vision [51.2]
本稿では,CLIP (Contrastive Language-Pretraining) などの差別基盤モデルのバイアス評価のための新しい分類法を提案する。そして、これらのモデルにおけるバイアスを緩和するための既存の手法を分類学に関して体系的に評価する。具体的には,ゼロショット分類,画像検索,画像キャプションなど,OpenAIのCLIPとOpenCLIPモデルをキーアプリケーションとして評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:32:39 GMT)
Quantify Health-Related Atomic Knowledge in Chinese Medical Large Language Models: A Computational Analysis [51.1]
大きな言語モデル(LLM)は、ユーザーが検索エンジンを通して自己診断する方法に革命をもたらす可能性がある。 LLMの記憶に格納されている健康関連原子知識の程度を定量化する研究はない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:42:22 GMT)
Separating Invisible Sounds Toward Universal Audiovisual Scene-Aware Sound Separation [51.1]
本稿では,新しい「視覚的シーン・アウェア分離」フレームワークを紹介する。目に見えない音のセマンティクスと、シーンインフォームド・分離のためのセパレータを含む。 AVSA-Sepは、ジョイントトレーニングとクロスモーダルアライメントにより、両方のサウンドタイプをうまく分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:03:57 GMT)
A Taxonomy of Decentralized Identifier Methods for Practitioners [50.8]
SSI(Self-Sovereign Identity)の新たなアイデンティティ管理パラダイムの中核となるのは、W3C Decentralized Identifiers(DID)標準である。本稿では, DID手法を選択する際に, 実践者が情報的意思決定を行えるようにするためのDID手法の分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:01:40 GMT)
A Unifying Framework for Learning Argumentation Semantics [50.7]
Inductive Logic Programmingアプローチを用いて、抽象的および構造化された議論フレームワークのアクセシビリティセマンティクスを解釈可能な方法で学習する新しいフレームワークを提案する。提案手法は既存の議論解法よりも優れており,フォーマルな議論や人間と機械の対話の領域において,新たな研究の方向性が開けることになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:18:05 GMT)
Can LMs Generalize to Future Data? An Empirical Analysis on Text Summarization [50.2]
最近の学習済み言語モデル(PLM)は、既存の抽象的な要約データセットにおいて有望な結果をもたらす。既存の要約ベンチマークは、標準の事前学習コーパスと微調整データセットと時間的に重複する。要約モデルに格納されたパラメトリック知識は、将来のデータに対する生成した要約の忠実度に大きく影響することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:05:26 GMT)
Exploring the Cognitive Knowledge Structure of Large Language Models: An Educational Diagnostic Assessment Approach [50.1]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる例外的なパフォーマンスを示すだけでなく、知性の火花も示している。近年の研究では、人間の試験における能力の評価に焦点が当てられ、異なる領域における彼らの印象的な能力を明らかにしている。ブルーム分類に基づく人体検査データセットであるMoocRadarを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:37:43 GMT)
SEPT: Towards Efficient Scene Representation Learning for Motion Prediction [49.9]
本稿では,自己教師付き学習を活用し,複雑な交通シーンのための強力なモデルを開発するためのモデリングフレームワークSEPTを提案する。実験により、SEPTはアーキテクチャ設計や機能エンジニアリングを伴わず、Argoverse 1 と Argoverse 2 のモーション予測ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:21:35 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） (Wed, 18 Oct 2023 04:20:05 GMT)
Charge Manipulation Attacks Against Smart Electric Vehicle Charging Stations and Deep Learning-based Detection Mechanisms [49.4]
電気自動車充電ステーション(EVCS)は、グリーントランスポートの実現に向けた重要なステップとなる。我々は、攻撃者がスマート充電操作中に交換された情報を操作しているEV充電に対する充電操作攻撃(CMA)を調査した。本稿では,EV充電に関わるパラメータを監視してCMAを検出する,教師なしのディープラーニングに基づくメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:38:59 GMT)
Too Good To Be True: performance overestimation in (re)current practices for Human Activity Recognition [49.2]
データセグメンテーションのためのスライディングウィンドウと、標準のランダムk倍のクロスバリデーションが続くと、バイアスのある結果が得られる。この問題に対する科学界の認識を高めることは重要であり、その否定的な影響は見落とされつつある。異なるタイプのデータセットと異なるタイプの分類モデルを用いたいくつかの実験により、問題を示し、メソッドやデータセットとは独立して持続することを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:24:05 GMT)
Open-ended Commonsense Reasoning with Unrestricted Answer Scope [48.9]
Open-ended Commonsense Reasoning は、1) 回答候補の短いリスト、2) 事前定義された回答スコープを提供することなく、Commonsenseの問題を解決するものとして定義される。本研究では,事前学習した言語モデルを用いて,外部知識に基づく推論経路を反復的に検索する。推論パスは、常識的な質問に対する最も正確な答えを特定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:45:54 GMT)
Systematic Assessment of Factual Knowledge in Large Language Models [48.8]
本稿では,知識グラフ(KG)を活用して,大規模言語モデル(LLM)の事実知識を評価する枠組みを提案する。本フレームワークは,所定のKGに格納された事実から質問の集合と期待された回答を自動的に生成し,これらの質問に答える際のLCMの精度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 00:20:50 GMT)
FreeU: Free Lunch in Diffusion U-Net [48.3]
拡散U-Netは「フリーランチ」として機能し、フライ時の生成品質を大幅に向上させる。本稿では,学習や微調整を伴わずに生成品質を向上させる手法"FreeU"を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:34:30 GMT)
Interpretable Spectral Variational AutoEncoder (ISVAE) for time series clustering [48.1]
可変オートエンコーダ(VAE)の出力にフィルタバンク(FB)の解釈可能なボトルネックを組み込んだ新しいモデルを導入する。このアレンジメントは、入力信号の最も情報性の高いセグメントに参加するためにVAEを補完する。 VAEをこのFBに故意に拘束することにより、識別可能で分離可能で次元が縮小した符号化の開発を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:06:05 GMT)
AUC-mixup: Deep AUC Maximization with Mixup [48.0]
AUCは正と負のペアで定義されており、ミックスアップデータ拡張をDAMに組み込むことが難しい。我々はAUCマージン損失とソフトラベルを定式化に用いて、ミックスアップによって生成されたデータから効果的に学習する。提案手法が不均衡なベンチマークと医用画像データセットに与える影響を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:43:11 GMT)
RexUIE: A Recursive Method with Explicit Schema Instructor for Universal Information Extraction [47.9]
ユニバーサル情報抽出(Universal Information extract)は、さまざまなターゲット、異種構造、要求固有のスキーマによって引き起こされる課題によって、関心のある分野である。これまでは、名前付きエンティティ認識(NER)や関係抽出(RE)など、いくつかのタスクを統合することで、限られた成功しか達成できなかった。本稿では,ほぼすべての抽出スキーマを含む公式な定式化により,認証UIEを再定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:30:55 GMT)
Enhancing Genetic Improvement Mutations Using Large Language Models [47.6]
大規模言語モデル(LLM)は、プログラム修復を含むソフトウェア工学のタスクにうまく適用されている。遺伝子改良(GI)のための突然変異演算子としてLLMを用いた検索プロセスの改善について検討した。単体テストに合格するパッチの数は、標準のInsert編集よりもLLMベースの編集の方が75%高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:24:14 GMT)
The Curious Case of Hallucinatory Unanswerablity: Finding Truths in the Hidden States of Over-Confident Large Language Models [47.0]
本研究では,大規模言語モデル (LLM) の問合せ不能なクエリを提示する場合の挙動について検討する。この結果から,入力クエリの応答性を符号化したモデルが強く示唆され,最初の復号化トークンの表現が強い指標であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:01:09 GMT)
Sparse high-dimensional linear mixed modeling with a partitioned empirical Bayes ECM algorithm [46.9]
この研究は、高次元LMMに対する効率的かつ正確なベイズ的枠組みを示す。このアプローチの斬新さは、パーティショニングとパラメータ拡張と、高速でスケーラブルな計算にある。実世界の例では、小児のループスの研究データを用いて、新しいループスバイオマーカーに関連する遺伝子と臨床因子を特定し、時間とともにバイオマーカーを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:34:56 GMT)
Simple Mechanisms for Representing, Indexing and Manipulating Concepts [46.7]
我々は、概念の具体的な表現やシグネチャを生成するために、そのモーメント統計行列を見ることで概念を学ぶことができると論じる。概念が交差しているとき、概念のシグネチャを使用して、関連する多くの相互交差した概念の共通テーマを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:54:29 GMT)
Bootstrapping Vision-Language Learning with Decoupled Language Pre-training [46.6]
本稿では,資源集約型視覚言語事前学習のための凍結型大規模言語モデル (LLM) の最適化を目的とした新しい手法を提案する。われわれのアプローチは、言語コンポーネントに集中して、視覚的特徴と整合する最適なプロンプトを具体的に特定することによって、多様化している。我々のフレームワークは、ビデオ学習タスクにおけるその成功例によって検証されるように、アーキテクチャ設計の観点からは、モダリティ非依存かつ柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:46:20 GMT)
Language-Guided Traffic Simulation via Scene-Level Diffusion [46.5]
本稿では,シーンレベルの条件拡散モデルであるCTG++について述べる。まず,現実的で制御可能なトラフィックを生成する時間的バックボーンを備えたシーンレベルの拡散モデルを提案する。次に、大きな言語モデル(LLM)を用いて、ユーザクエリを、拡散モデルをクエリに準拠した生成に導く損失関数に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 23:51:14 GMT)
Language Agents for Detecting Implicit Stereotypes in Text-to-image Models at Scale [45.6]
テキスト・ツー・イメージモデルにおけるステレオタイプ検出に適した新しいエージェントアーキテクチャを提案する。複数のオープンテキストデータセットに基づいたステレオタイプ関連ベンチマークを構築した。これらのモデルは、個人的特性に関する特定のプロンプトに関して、深刻なステレオタイプを示すことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:16:29 GMT)
Evading Watermark based Detection of AI-Generated Content [45.5]
生成AIモデルは、非常に現実的なコンテンツを生成することができる。 WatermarkはAI生成コンテンツの検出に活用されている。類似の透かしをデコードできれば、コンテンツはAI生成として検出される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 06:03:27 GMT)
Federated Heterogeneous Graph Neural Network for Privacy-preserving Recommendation [45.4]
ヘテロジニアス情報ネットワーク(HIN)は,レコメンデータシステムにおけるデータの分散を緩和する強力なツールとなっている。既存のHINベースのレコメンデーションは、データの集中型ストレージ仮定を保持し、集中型モデルトレーニングを実行する。本稿では,HINをクライアント側に保存されたプライベートなHINに分割し,サーバ側で共有する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:59:41 GMT)
AdANNS: A Framework for Adaptive Semantic Search [45.2]
Webスケールの検索システムは、エンコーダを学習し、与えられたクエリを埋め込む。テールクエリとデータポイントを正確にキャプチャするために、学習された表現は通常、厳密で高次元のベクトルである。本稿では,Matryoshka Representationsの柔軟性を明確に活用する新しいANNS設計フレームワークであるAdANNSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 22:05:22 GMT)
MalDICT: Benchmark Datasets on Malware Behaviors, Platforms, Exploitation, and Packers [44.7]
マルウェア分類に関する既存の研究は、悪意のあるファイルと良性のあるファイルの区別と、家族によるマルウェアの分類という2つのタスクにのみ焦点をあてている。我々は、マルウェアが提示する行動の分類、マルウェアが実行しているプラットフォーム、マルウェアが悪用する脆弱性、マルウェアが詰め込まれているパッカーの4つのタスクを特定した。 ClarAVyを使ってタグ付けされ、合計で550万近い悪意のあるファイルで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:36:26 GMT)
Neural Relation Graph: A Unified Framework for Identifying Label Noise and Outlier Data [44.6]
本稿では,データのリレーショナルグラフ構造に基づいてラベルエラーや外れ値データを検出するスケーラブルなアルゴリズムを提案する。また,特徴埋め込み空間におけるデータポイントのコンテキスト情報を提供する可視化ツールも導入した。提案手法は,検討対象のタスクすべてに対して最先端検出性能を達成し,大規模実世界のデータセットでその有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:41:34 GMT)
Recasting Continual Learning as Sequence Modeling [44.4]
本稿では,連続学習をシーケンスモデリング問題として定式化することを提案する。メタ連続学習(MCL)フレームワークを採用することで、メタレベルでシーケンスモデルをトレーニングすることができる。分類と回帰の両方を網羅した7つのベンチマーク実験により、シーケンスモデルが一般的なMCLにとって魅力的な解であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:26:52 GMT)
Boundary Guided Learning-Free Semantic Control with Diffusion Models [44.4]
凍結事前学習DDMを用いた効率的,効果的,軽量な意味制御のための境界拡散法を提案する。我々はDPMアーキテクチャ(DDPM, iDDPM)とデータセット(CelebA, CelebA-HQ, LSUN-church, LSUN-bedroom, AFHQ-dog)を異なる解像度(64, 256)で広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:35:49 GMT)
Understanding Retrieval Augmentation for Long-Form Question Answering [44.2]
本稿では,長文質問応答における検索強化言語モデル(LM)について検討する。モデルから生成した回答を同一の証拠文書を用いて比較することにより,検索強化が異なるLMに与える影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:59:10 GMT)
Gold: A Global and Local-aware Denoising Framework for Commonsense Knowledge Graph Noise Detection [44.2]
Commonsense Knowledge Graphs (CSKG) は、常識推論に不可欠であるが、人間のアノテーションによってそれらを構築するにはコストがかかる。金(Global and Local-Aware Denoising)は、CSKGの実体的意味情報、グローバルルール、および局所構造情報を含むCSKGの認知フレームワークである。実験結果から,Goldは合成雑音CSKGベンチマークにおいて,ノイズ検出タスクにおけるベースライン法をすべて上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:43:07 GMT)
De novo protein design using geometric vector field networks [44.2]
本稿では,フレームアンコールされた仮想原子の座標間の学習可能なベクトル計算を可能にするベクトル場ネットワーク(Vector Field Network, VFN)を提案する。 VFNは、実際の原子をモデリングのための仮想原子として扱うことができるため、フレームと原子の両方のモデリングにおいて優れている。フォールディング逆(フレームと原子のモデリング)において、VFNは以前のSoTAモデルであるPiFoldよりもシーケンス回復率が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:45:57 GMT)
Example-based Hypernetworks for Out-of-Distribution Generalization [44.0]
本稿では、不慣れなドメインに対するマルチソース適応の問題に対処する。複数のソースドメインからのラベル付きデータを利用して、トレーニング時に未知のターゲットドメインに一般化する。私たちの革新的なフレームワークは、例ベースのHypernetwork適応を採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:30:13 GMT)
Revisiting Entropy Rate Constancy in Text [43.9]
均一な情報密度仮説は、人間がほぼ均等に情報を発話や談話に分配する傾向があることを示している。我々は、ニューラル言語モデルによるGenzel & Charniak(2002)の主張を再評価し、エントロピー速度の不安定性を支持する明確な証拠を見出すことに失敗した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:02:56 GMT)
Measuring Pointwise $\mathcal{V}$-Usable Information In-Context-ly [43.8]
本研究では,最近提案された難易度測定値である$mathcalV$-useable information (PVI) をテキスト内バージョン(テキスト内PVI)に適用する。オリジナルのPVIと比較すると、インコンテキストのPVIの方がより効率的であり、いくつかの例を必要とせず、微調整も必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:07:41 GMT)
One-shot Empirical Privacy Estimation for Federated Learning [43.8]
差分プライベート(DP)アルゴリズムのプライバシ推定手法は、解析的境界との比較や、既知の解析的境界が厳密でない環境でのプライバシー損失を実証的に測定するのに有用である。既存のプライバシ監査技術は、通常、敵に対して強い仮定をし、特定のタスク、モデルアーキテクチャ、DPアルゴリズムに合わせて調整され、そして/または何度もモデルを再訓練する必要がある。我々は,モデルパラメータに適合する単一トレーニング実行中に,モデルのプライバシー損失の効率的な監査や推定を可能にする,新しいワンショットアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 23:32:56 GMT)
SegmATRon: Embodied Adaptive Semantic Segmentation for Indoor Environment [43.7]
本稿では,画像セマンティックセグメンテーションのための適応トランスフォーマモデルSegmATRonを提案する。我々は,このモデルについて,フォトリアリスティック・ハビタットと合成AI2-THORシミュレータで収集したデータセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:15:13 GMT)
SQ Lower Bounds for Learning Mixtures of Linear Classifiers [43.6]
この問題に対する既知のアルゴリズムは、一様混合の特別な場合であっても、本質的には最善であることを示す。重要な技術的要素は、独立した関心を持つかもしれない球面設計の新たな構築である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:56:57 GMT)
Euclidean-Norm-Induced Schatten-p Quasi-Norm Regularization for Low-Rank Tensor Completion and Tensor Robust Principal Component Analysis [43.0]
核ノルムとSchatten-$p$ quasi-normは、低ランク行列回復において一般的なランクプロキシである。テンソルのCP成分ベクトルのユークリッドノルムに基づくテンソル階数正規化器の新しいクラスを提案する。これらの正則化子はテンソル・シャッテン-$p$準ノルムの単調変換であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:10:42 GMT)
Non-Intrusive Adaptation: Input-Centric Parameter-efficient Fine-Tuning for Versatile Multimodal Modeling [42.4]
大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)は、幅広いタスクにおいて優れた性能を示す。これらの大規模化により、関心のあるタスクを前提とした、完全に専門的なモデルへの適応と展開が不可能になる。本研究では,AdaLinkを,競合性能を実現する非侵入型PEFT技術として記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:43:08 GMT)
Towards Foundational Models for Molecular Learning on Large-Scale Multi-Task Datasets [42.4]
ToyMix, LargeMix, UltraLargeの3つのカテゴリに分類される。これらのデータセットは、分子学習のための教師付きラベルのスケールと多様性の両方の境界を押し上げます。また,提案したデータセットに基づく基礎モデルの開発を支援するため,Graphiumグラフ機械学習ライブラリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:06:43 GMT)
Enhancing Conversational Search: Large Language Model-Aided Informative Query Rewriting [42.4]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)をクエリリフレクタとして利用することを提案する。精巧な書き直しのための4つの重要な特性を定義し、それら全てをインストラクションに組み込む。初期クエリの書き直しが可能な場合, LLM の書き直しエディタの役割を導入し, "書き直し-テーマ-編集" プロセスを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:48:03 GMT)
Examining Inter-Consistency of Large Language Models Collaboration: An In-depth Analysis via Debate [41.9]
大きな言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションで印象的な機能を示しているが、それでも様々な矛盾問題に直面している。 LLMが効果的に協力して共有目標のコンセンサスを達成するためには,コモンセンス推論に焦点をあてる。我々の研究は,LLM間の一貫性の理解に寄与し,今後のコラボレーション手法開発の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 06:32:15 GMT)
Improved Sample Complexity Analysis of Natural Policy Gradient Algorithm with General Parameterization for Infinite Horizon Discounted Reward Markov Decision Processes [41.6]
本稿では, 自然政策勾配を求めるために, 加速勾配降下過程を利用する自然促進政策勾配(PGAN)アルゴリズムを提案する。繰り返しは$mathcalO(epsilon-2)$サンプル複雑性と$mathcalO(epsilon-1)$複雑さを達成する。 Hessian-free および IS-free アルゴリズムのクラスでは、ANPG は $mathcalO(epsilon-frac12)$ の係数で最もよく知られたサンプルの複雑さを破り、それらの状態と同時に一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:00:15 GMT)
A Comparative Study of Image Restoration Networks for General Backbone Network Design [41.4]
特定のタスクに優れる画像復元ネットワークが、他のタスクに満足な結果をもたらすのに失敗することが多いことを示す。本稿では,新しい画像復元バックボーンネットワークであるX-Restormerを提案する。 X-Restormerは優れたタスクの汎用性を持ち、様々なタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:06:41 GMT)
Implicit Neural Image Stitching With Enhanced and Blended Feature Reconstruction [41.3]
我々は、任意のスケールの超解像を拡大する新しいアプローチ、暗黙的ニューラルイメージスチッチ(NIS)を提案する。本手法は品質向上のための画像のフーリエ係数を推定する。以上の結果から,本手法は従来の深部画像縫合の低精細画像の解消に有効であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:18:46 GMT)
Progressive3D: Progressively Local Editing for Text-to-3D Content Creation with Complex Semantic Prompts [40.9]
本稿では,プログレッシブ3D(Progressive3D)というフレームワークを提案する。編集ステップ毎にユーザ定義領域プロンプトによって決定される領域にのみコンテンツ変更が発生することを制約する。大規模な実験により,提案するプログレッシブ3Dフレームワークが複雑な意味論を持つプロンプトに対して正確な3Dコンテンツを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:23:14 GMT)
Eliminating Reasoning via Inferring with Planning: A New Framework to Guide LLMs' Non-linear Thinking [40.2]
CoT(Chain-of-Thought)のプロンプトとその変種は、高レベルの推論能力を持つ大規模言語モデルを装備することを模索している。我々は,排除と推論の原理を組み合わせた新しいプロンプトである textbfInferential textbfExclusion textbfPrompting (IEP) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:42:16 GMT)
Adaptive Pairwise Encodings for Link Prediction [39.7]
メッセージパッシングネットワーク(MPNN)とニューラルズ手法の利点を組み合わせた新しい手法が登場した。これらの手法は、候補リンク内のノード間の関係をキャプチャする"ペアワイズエンコーディング"と合わせて、MPNNの出力を用いて予測を行う。本稿では,各リンクのペアエンコーディングを適応的に学習するLPFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:21:34 GMT)
Test-Time Distribution Normalization for Contrastively Learned Vision-language Models [39.7]
CLIPとして最近提案された最も代表的なアプローチの1つは、その有効性のために広く採用されている。本稿では,ドット製品のダウンストリーム化は最適化目標の0次近似に過ぎず,テスト時間中に情報が失われることを明らかにする。本研究では, 分散正規化(DN)を提案し, テストサンプルのバッチの平均表現を近似し, InfoNCE損失における負のサンプルと類似するものを表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 23:06:06 GMT)
Quantum Acceleration of Infinite Horizon Average-Reward Reinforcement Learning [39.4]
我々は,未知のMDPとエージェントのエンゲージメントのための革新的な量子フレームワークを提案する。平均推定における量子的優位性は、無限の地平線強化学習に対する後悔の保証において指数的な進歩をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:17:51 GMT)
Learning to Generate Parameters of ConvNets for Unseen Image Data [39.4]
ConvNetは大量の画像データに依存しており、ネットワークパラメータを学習するための反復最適化アルゴリズムを採用している。本稿では,予測タスクにConvNetのパラメータ学習を適用した新しい学習パラダイムを提案する。提案手法は,2種類の画像データセットに対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:26:18 GMT)
A Systematic Study of Joint Representation Learning on Protein Sequences and Structures [38.9]
効果的なタンパク質表現の学習は、タンパク質機能の予測のような生物学の様々なタスクにおいて重要である。近年, タンパク質言語モデル(PLM)に基づく配列表現学習法は, 配列ベースタスクでは優れているが, タンパク質構造に関わるタスクへの直接適応は依然として困難である。本研究は、最先端のPLMと異なる構造エンコーダを統合することで、結合タンパク質表現学習の包括的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:11:11 GMT)
Hetero$^2$Net: Heterophily-aware Representation Learning on Heterogenerous Graphs [38.9]
We present Hetero$2$Net, a heterophily-aware HGNN that includes both masked metapath prediction and masked label prediction task。 Hetero$2$Netを,ヘテロフィリーのレベルが異なる5つの実世界ヘテロジニアスグラフベンチマークで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:19:12 GMT)
MISAR: A Multimodal Instructional System with Augmented Reality [38.8]
Augmented Reality (AR) は、視覚、聴覚、言語チャネルのシームレスな統合を必要とする。本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いた視覚・聴覚・文脈の類似化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:15:12 GMT)
LoHoRavens: A Long-Horizon Language-Conditioned Benchmark for Robotic Tabletop Manipulation [38.7]
この研究はテーブルトップ操作タスクに焦点を当て、色、サイズ、空間、算術、参照にまたがる様々なロングホライゾン推論側面をカバーするシミュレーションベンチマークである textitLoHoRavens をリリースする。 LLMに明示的および暗黙的な観察フィードバックを組み込むためのキャプション生成と学習可能なインタフェースの2つの方法を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:53:14 GMT)
Evaluating Self-Supervised Learning for Molecular Graph Embeddings [38.7]
Graph Self-Supervised Learning (GSSL)は、専門的なラベル付けなしで埋め込みを取得するための堅牢なパスを提供する。分子グラフ埋め込みの詳細なプロファイルを解釈可能かつ多彩な属性で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:51:16 GMT)
Foundation Metrics: Quantifying Effectiveness of Healthcare Conversations powered by Generative AI [38.5]
ジェネレーティブ・人工知能(Generative Artificial Intelligence)は、従来の医療をよりパーソナライズされ、効率的で、積極的なプロセスに変えることで、医療提供に革命をもたらす。本稿では,医療における対話型対話モデルの評価に特に適用可能な最先端評価指標について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:39:31 GMT)
Zero-shot Faithfulness Evaluation for Text Summarization with Foundation Language Model [38.4]
本稿では,中程度の基礎言語モデルを用いて,ゼロショット忠実度の評価を行うことを提案する。出力に整合したテキストをプレフィックスすることで、出力を予測する確率を増大させるという直感に基づいて、確率変化の組合せである新しい計量FFLMを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:20:16 GMT)
A Black-Box Attack on Code Models via Representation Nearest Neighbor Search [38.1]
提案手法であるRNNSは、過去の攻撃に基づく探索種を用いて、潜在的な敵の代替品を見つける。ベクトル表現に基づいて、RNNSは攻撃のより良い代用を予測し、選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:01:27 GMT)
New Insights on Relieving Task-Recency Bias for Online Class Incremental Learning [37.9]
あらゆる設定において、オンラインクラスインクリメンタルラーニング(OCIL)はより困難であり、現実世界でより頻繁に遭遇する可能性がある。安定性と塑性のトレードオフに対処するため,Adaptive Focus Shiftingアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:50:48 GMT)
Machine learning for phase-resolved reconstruction of nonlinear ocean wave surface elevations from sparse remote sensing data [37.7]
ニューラルネットワークを用いた位相分解波面再構成のための新しい手法を提案する。提案手法は,一次元格子を用いた合成的かつ高精度な訓練データを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:02:02 GMT)
Limited-Memory Greedy Quasi-Newton Method with Non-asymptotic Superlinear Convergence Rate [37.5]
本稿では,非漸近性超線形速度を明示的に達成できるリミテッドメモリGreedy BFGS(LG-BFGS)法を提案する。我々の確立した非漸近超線形収束速度は、収束速度とメモリ要求との明確なトレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:21:28 GMT)
FactKB: Generalizable Factuality Evaluation using Language Models Enhanced with Factual Knowledge [37.2]
本稿では,ドメイン間で一般化可能なファクトリティー評価手法であるFactKBを提案する。本稿では, 直接実体事実に基づく補完的事実事前学習の目的, 実体に関する補助的知識に基づく事実, 知識ベースウォークを通じて構成的に構築された事実の3つの種類を紹介する。結果の事実性評価モデルは、2つのドメイン内ニュース要約ベンチマークと3つのドメイン外科学文献データセットに対して、最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 23:36:43 GMT)
MAGNIFICo: Evaluating the In-Context Learning Ability of Large Language Models to Generalize to Novel Interpretations [37.1]
人間は言語表現に新しい解釈を割り当てる素晴らしい能力を持っている。大きな言語モデル(LLM)は知識の切り離しを持ち、何度も微調整を繰り返すのに費用がかかる。我々は,LLMが文脈内学習を用いて新しい解釈を習得する能力を体系的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 00:02:38 GMT)
Document-Level Language Models for Machine Translation [37.1]
文書レベルのモノリンガルデータを利用した文脈対応翻訳システムを構築した。モデル組み合わせの最近の進歩を活用することで、既存のアプローチを改善します。ほとんどのシナリオでは、バックトランスレーションは、翻訳システムを再トレーニングするコストを犠牲にして、よりよい結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:10:07 GMT)
Can Brain Signals Reveal Inner Alignment with Human Languages? [36.6]
脳波と言語の関係と依存性について検討する。我々は、Canonical correlation AnalysisやWasserstein Distanceなど、様々な関係アライメント探索技術を使用している。本手法は,K-EmoConが1.7%,感情分析がZucoデータセットが9.3%,関係検出がZuCoが7.4%,F1スコア改善が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:29:45 GMT)
Conformal Drug Property Prediction with Density Estimation under Covariate Shift [36.6]
Conformal Prediction (CP) は、分子特性の予測セットをカバレッジ保証付きで作成するための有望なツールである。ほとんどのデータセットは限られたラベル付きデータを含んでいるが、これは分子が引き出される広大な化学空間を表すものではないかもしれない。 CoDrugは、トレーニングデータと非ラベルデータの両方を活用するエネルギーベースモデルと、分子集合の密度を評価するためにカーネル密度推定(KDE)を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:17:10 GMT)
SA2-Net: Scale-aware Attention Network for Microscopic Image Segmentation [36.2]
顕微鏡画像のセグメンテーションは、特定の顕微鏡画像中の各ピクセルにセマンティックラベルを割り当てることが目的である。マルチスケール特徴学習を利用して,顕微鏡画像内の多様な構造を扱う,注意誘導型SA2-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:36:04 GMT)
Reinforcement Learning-based Non-Autoregressive Solver for Traveling Salesman Problems [35.9]
特殊設計アーキテクチャと強化強化学習戦略を取り入れた新しいNARモデルNAR4TSPを提案する。 NAR4TSPは、ソリューションの品質、推論速度、そして予測できないシナリオへの一般化の点で、最先端の4つのモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:47:29 GMT)
Image Clustering with External Guidance [35.7]
クラスタリングのコアは、監視信号を構築するために、事前の知識を取り入れている。本稿では,クラスタリングを誘導する新たな監視信号として外部知識を活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:20:55 GMT)
SPEED: Speculative Pipelined Execution for Efficient Decoding [35.5]
本稿では,現在のトークンと並行して複数の将来トークンを投機的に実行することで,推論効率を向上させるSPEEDを提案する。パラメータ共有を使用するTransformerデコーダでは、並列に実行されるトークンのメモリ操作を償却することができる。モデル精度に対する遅延低減の観点から,本手法の有効性を実証し,パラメータ共有によるより深いデコーダのトレーニングを最小限のランタイムオーバーヘッドで行う方法を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:07:01 GMT)
A Tale of Pronouns: Interpretability Informs Gender Bias Mitigation for Fairer Instruction-Tuned Machine Translation [35.4]
機械翻訳モデルがジェンダーバイアスを示すか否かについて検討する。 We found that IFT model default to male-inflected translations, evengarding female occupational stereotypes。実装が容易で効果的なバイアス緩和ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:36:55 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） (Wed, 18 Oct 2023 01:49:57 GMT)
CoBEV: Elevating Roadside 3D Object Detection with Depth and Height Complementarity [35.3]
我々は、新しいエンドツーエンドのモノクロ3Dオブジェクト検出フレームワークであるComplementary-BEVを開発した。道路カメラを用いたDAIR-V2X-IとRope3Dの公開3次元検出ベンチマークについて広範な実験を行った。カメラモデルのAPスコアが初めてDAIR-V2X-Iで80%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:44:22 GMT)
The Expressive 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） (Wed, 18 Oct 2023 02:38:02 GMT)
IMAP: Intrinsically Motivated Adversarial Policy [34.0]
強化学習エージェントは、デプロイ中に回避攻撃を受けやすい。我々は,効率的なブラックボックス対応政策学習のための本質的なモチベーション付き適応政策(IMAP)を提案する。 IMAPは、敵の訓練と頑健な正規化という2種類の防衛方法を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:40:05 GMT)
DHOT-GM: Robust Graph Matching Using A Differentiable Hierarchical Optimal Transport Framework [33.8]
微分可能な階層的最適輸送フレームワークに基づく,新しい効率的なグラフマッチング手法を提案する。本手法は,各グラフを,異なるモダリティの情報に対応する関係行列の集合として表現する。様々なグラフマッチングタスクの実験は、最先端の手法と比較して、我々の手法の優越性と堅牢性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:16:53 GMT)
A General Theoretical Paradigm to Understand Learning from Human Preferences [33.7]
Psi$POという,対の選好で表される人間の選好から学習するための新しい汎用目的を導出する。本研究の目的は,RLHF と DPO の挙動を詳細に解析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:21:28 GMT)
InfoDiffusion: Information Entropy Aware Diffusion Process for Non-Autoregressive Text Generation [33.5]
本稿では,非自己回帰的テキスト拡散モデルであるInfoDiffusionを提案する。提案手法は「キーフォファースト」生成戦略を導入し,テキスト情報量に基づいてノイズスケジュールを組み込む。実験結果から,InfoDiffusionは生成品質と多様性の点でベースラインモデルより優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:01:39 GMT)
Flexible Payload Configuration for Satellites using Machine Learning [33.3]
現在のGEOシステムは、周波数使用率の少ないマルチビームフットプリントを用いて、ビームに電力と帯域幅を均一に分散している。近年の研究では、不均一な交通シナリオにおけるこのアプローチの限界が明らかにされており、非効率性につながっている。本稿では、無線リソース管理(RRM)に対する機械学習(ML)に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:45:17 GMT)
Quantifying Privacy Risks of Prompts in Visual Prompt Learning [33.2]
視覚的プロンプト学習によって学習されたプロンプトの包括的プライバシー評価を行う。私たちの経験的評価は、両方の攻撃に対してプロンプトが脆弱であることを示している。本研究は, 解答に対するメンバシップ推論攻撃が, 相対的仮定を緩やかに仮定することで成功できることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:51:27 GMT)
REVAMP: Automated Simulations of Adversarial Attacks on Arbitrary Objects in Realistic Scenes [33.1]
ディープラーニングモデルは、攻撃者が環境に敵オブジェクトを配置できる敵攻撃に対して脆弱であり、誤分類につながる。我々は、任意のオブジェクトでアタックシナリオを作成するための最初のツールである、使いやすくて使いやすいPythonライブラリであるREVAMPを紹介した。我々は、様々なシーンパラメータを制御しながら、選択したオブジェクトに対して逆テクスチャを生成するために、REVAMPを試してみるよう聴衆に紹介し、招待する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:28:44 GMT)
DiffUTE: Universal Text Editing Diffusion Model [32.4]
汎用的な自己教師型テキスト編集拡散モデル(DiffUTE)を提案する。それは、その現実的な外観を維持しながら、ソースイメージ内の単語を別の単語に置き換えたり、修正したりすることを目的としている。提案手法は印象的な性能を実現し,高忠実度画像の編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:43:19 GMT)
No-Regret Learning in Bilateral Trade via Global Budget Balance [32.2]
問題のオンライン版を調査し、各段階で新しい売り手と買い手が到着する。学習者の仕事は、各エージェントの価格を設定することであり、その評価について何の知識も持たない。グローバルな予算バランスを必要とすることにより、二国間貿易のための最初の非レグレットアルゴリズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 22:34:32 GMT)
A Quasi-Wasserstein Loss for Learning Graph Neural Networks [32.1]
グラフ上で定義された最適輸送の助けを借りて、新しい準ワッサーシュタイン(QW)損失を提案する。提案したQW損失は,様々なグラフニューラルネットワーク(GNN)に適用され,ノードレベルの分類や回帰タスクの性能向上に寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:39:05 GMT)
Monarch Mixer: A Simple Sub-Quadratic GEMM-Based Architecture [31.8]
新しいアーキテクチャであるMonarch Mixer (M2)を導入し、配列長とモデル次元の両方で同じサブクアクラティックプリミティブを使用する。概念実証として,非因果型BERT型言語モデリング,ViT型分類,因果型GPT型言語モデリングの3分野におけるM2の性能について検討する。非因果的 BERT スタイルのモデリングでは、M2 は BERT-base と BERT-large と GLUE の品質を最大 27% のパラメータで一致させ、最大 9.1$times のシーケンス長 4K でのスループット向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:06:22 GMT)
Improving Representation Learning for Histopathologic Images with Cluster Constraints [31.4]
自己教師型学習(SSL)事前学習戦略が,現実的な代替手段として浮上している。このフレームワークは、伝達可能な表現学習と意味的に意味のあるクラスタリングを目的としている。特に、ダウンストリーム分類やクラスタリングタスクにおいて、一般的なSSLメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:20:44 GMT)
Investigating Uncertainty Calibration of Aligned Language Models under the Multiple-Choice Setting [31.4]
本研究は,複数選択条件下でのLMのロジットに基づく不確実性校正に対するアライメントプロセスの影響を系統的に評価する。複数選択条件下では2つの不確実性がみられ, 応答決定とフォーマット選好の責任を負う。そこで本研究では,協調型LMのキャリブレーションを行うための,実装が容易かつサンプル効率のよい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 06:07:28 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） (Wed, 18 Oct 2023 07:30:00 GMT)
Exact and efficient solutions of the LMC Multitask Gaussian Process model [30.4]
コリージョン化線形モデル(英: Linear Model of Co- Regionalization、LMC)は、回帰や分類のためのマルチタスクガウス過程の非常に一般的なモデルである。最近の研究によると、ある条件下では、モデルの潜在過程は切り離され、そのプロセスの数でのみ線形となる複雑さが生じる。ここでは、これらの結果を拡張し、LCCの効率的な正確な計算に必要な条件はノイズモデルに関する軽度の仮説である、という最も一般的な仮定から示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:16:24 GMT)
Prototype-based HyperAdapter for Sample-Efficient Multi-task Tuning [30.3]
Prototype-based HyperAdapter (PHA)は、アダプタチューニングとハイパーネットワーク上に構築された新しいフレームワークである。サンプル効率のよい条件付きモジュールを生成するために、インスタンスdenseレトリバーとプロトタイプのハイパーネットワークを導入する。 PHAは、トレーニング可能なパラメータ、ストリームタスクの精度、サンプル効率のトレードオフをより良くすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:42:17 GMT)
DORSal: Diffusion for Object-centric Representations of Scenes et al [30.2]
最近の3Dシーン理解の進歩は、多様なシーンの大きなデータセットにわたる表現のスケーラブルな学習を可能にする。本研究では,凍結したオブジェクト中心のスロットベースのシーン表現を条件とした3次元シーン生成にビデオ拡散アーキテクチャを適用したDORSalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 00:07:18 GMT)
Revisiting Transferable Adversarial Image Examples: Attack Categorization, Evaluation Guidelines, and New Insights [30.1]
トランスファー可能な敵の例は、現実のブラックボックス攻撃シナリオにおいて重要なセキュリティ上の懸念を引き起こす。本研究は,共通評価実践における2つの主要な問題点を明らかにするものである。我々は、ImageNet上で転送可能な敵例を大規模に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:06:42 GMT)
AP$n$P: A Less-constrained P$n$P Solver for Pose Estimation with Unknown Anisotropic Scaling or Focal Lengths [29.7]
P$n$P問題に対して,制約を緩和し,正確な3次元座標や完全データを必要としない新しい手法を提案する。従来の剛性ポーズに加えて、3次元座標や2つの異なる焦点長の異方性スケーリング因子を処理できることから、AP$n$Pと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:22:45 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） (Wed, 18 Oct 2023 04:05:40 GMT)
Learning to Compose Representations of Different Encoder Layers towards Improving Compositional Generalization [29.3]
textscCompoSition (textbfCompose textbfSyntactic and Semanttextbfic Representatextbftions)を提案する。 textscCompoSitionは、2つの総合的で現実的なベンチマークで競合する結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:19:40 GMT)
A scoping review on multimodal deep learning in biomedical images and texts [29.1]
マルチモーダルディープラーニングは、バイオメディカルデータの分析と解釈に革命をもたらす可能性がある。本研究では,5つのタスクにおけるマルチモーダル深層学習の現在の利用状況について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:34:47 GMT)
Superiority of Softmax: Unveiling the Performance Edge Over Linear Attention [29.0]
大規模なトランスモデルは、多くの自然言語処理タスクにおいて最先端の結果を得た。注意機構は、ソフトマックス関数の利用を通じて、シーケンス内のトークン相互作用を捕捉する上で重要な役割を果たす。リニアアテンションは、線形複雑性でソフトマックス演算を近似することで、より計算的に効率的な代替手段を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:17:57 GMT)
Learning Gradient Fields for Scalable and Generalizable Irregular Packing [28.8]
パッキング問題(英: packing problem)は、切断またはネスト(英: cutting or nesting)としても知られ、物流、製造、レイアウト設計、アトラス生成に様々な応用がある。機械学習の最近の進歩、特に強化学習は、梱包問題に対処する上で有望であることを示している。本研究では, 条件付き生成モデルとしてパッキング問題を定式化する, 機械学習に基づく新しい手法を深く研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:52:55 GMT)
Learning Residual Elastic Warps for Image Stitching under Dirichlet Boundary Condition [28.6]
ディリクレ境界条件で問題に対処するリカレント弾性ワープ(REwarp)を提案する。 Rewarpは、不連続およびホールフリー画像縫合のための境界制約の下で、ホモグラフィと薄板スプライン(TPS)を予測する。本実験は,既存の縫合法と比較して,Rewarpの整合性および競合計算コストを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:47:54 GMT)
Live Graph Lab: Towards Open, Dynamic and Real Transaction Graphs with NFT [28.1]
私たちは、ブロックチェーンからオープンで動的で実際のトランザクショングラフを可能にする、時間グラフのためのLive Graph Labというコンセプトを紹介します。 NFTトランザクションネットワークでライブグラフをインスタンス化し、そのダイナミクスを調べて、新しい観察と洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:54:22 GMT)
Speaking Style Conversion in the Waveform Domain Using Discrete Self-Supervised Units [27.6]
録音のリズム, ピッチの輪郭, 音色を, 無音でターゲット話者に変換する新しい軽量な手法であるdisSCを紹介する。提案手法は、事前訓練された自己教師型モデルを用いて、音声を離散単位に符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:23:27 GMT)
Observation of the diffusive Nambu-Goldstone mode of a non-equilibrium phase transition [27.6]
微小キャビティ分極の非平衡ボース・アインシュタイン凝縮体における拡散NGモードの最初の実験的証拠を示す。対称性を明示的に破ると、スペクトルのギャップが開き、NGモードが消失する。本研究は,非平衡相転移のNGモードの拡散力学を検証し,統計力学の基礎的問題を研究するための有望な枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:43:30 GMT)
Prompting ChatGPT in MNER: Enhanced Multimodal Named Entity Recognition with Auxiliary Refined Knowledge [27.2]
PGIM - ChatGPTを暗黙の知識基盤として活用することを目的とした2段階のフレームワークを提案する。 PGIMはより効率的なエンティティ予測のための補助知識を生成する。これは、2つの古典的なMNERデータセットで最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:05:58 GMT)
Symmetric Neural-Collapse Representations with Supervised Contrastive Loss: The Impact of ReLU and Batching [27.0]
スーパーバイザード・コントラスト・ロス(SCL)は、分類におけるクロスエントロピー・ロスの代わりとして、競争力があり、しばしば優れた選択肢である。従来の研究では、両方の損失がバランスデータの下で対称的なトレーニング表現をもたらすことが示されているが、この対称性はクラス不均衡の下で破れる。最終層におけるReLU活性化の導入は,SCL学習表現の対称性を効果的に回復させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:48:48 GMT)
Descriptive Knowledge Graph in Biomedical Domain [26.9]
本稿では,バイオメディカルコーパスから情報文や記述文を自動的に抽出し,生成する新しいシステムを提案する。接続されていない経路を検索する従来の検索エンジンや探索システムとは異なり,本システムは記述文をグラフとして整理する。新型コロナウイルス研究における本システムの適用に着目し,薬物再資源化や文献キュレーションなどの分野における実用性について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:10:25 GMT)
A Systematic Evaluation of Large Language Models on Out-of-Distribution Logical Reasoning Tasks [26.6]
我々は「ReClor-plus」、「LogiQA-plus」、「LogiQAv2-plus」という3つの新しい論理推論データセットを提案する。単純なトリックが言語モデルの性能を著しく損なうことを示す。そこで本研究では,大規模学習セットの摂動によるタスク変動の導入により,論理的推論タスクにおけるモデルの一般化とロバスト性を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 22:46:12 GMT)
Taylor TD-learning [26.0]
モデルベースのフレームワークであるTaylor TDを導入し、連続的な状態-動作設定におけるこの分散を低減します。 Taylor TDは、TD更新の1階目のTaylorシリーズ拡張を使用している。我々はTaylor TDが線形関数近似を用いた標準TD学習と同じ安定した学習保証を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:45:55 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） (Wed, 18 Oct 2023 10:15:16 GMT)
Multi-view Contrastive Learning for Entity Typing over Knowledge Graphs [25.4]
知識グラフ・エンティティ・タイピング(MCLET)のためのマルチビューコントラスト学習法を提案する。 MCLETはクラスタが提供する粗い知識をエンティティや型埋め込みに効果的にエンコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:41:09 GMT)
Chain-of-Thought Tuning: Masked Language Models can also Think Step By Step in Natural Language Understanding [25.4]
Chain-of-Thought (CoT) は、Large Language Models (LLM) を自然言語形式の中間段階を通して多段階の推論へと導く技術である。本稿では,即時チューニングに基づく2段階の推論フレームワークとしてChain-of-Thought (CoTT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:39:20 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） (Wed, 18 Oct 2023 06:56:29 GMT)
IntentDial: An Intent Graph based Multi-Turn Dialogue System with Reasoning Path Visualization [24.9]
本稿では,グラフに基づくマルチターン対話システムを提案する。強化学習を用いて、グラフから意図要素と標準クエリを識別することで、ユーザの意図を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:21:37 GMT)
Optimising Distributions with Natural Gradient Surrogates [24.5]
本稿では,そのような問題に対処するための新しい手法を提案する。本手法の適用と解釈できる既存手法の例をいくつか紹介し,多種多様な問題に適用するための新しい手法を提案する。本稿では,最大推定法と変分推定法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:42:39 GMT)
MixEdit: Revisiting Data Augmentation and Beyond for Grammatical Error Correction [24.4]
モノリンガルコーパスを余分に必要とせずに、戦略的かつ動的にリアルなデータを拡張するデータ拡張手法であるMixEditを提案する。その結果,MixEdit は GEC モデルを大幅に改善し,従来のデータ拡張手法を補完することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:45:51 GMT)
An Information-Theoretic Analysis of Compute-Optimal Neural Scaling Laws [24.4]
大規模ニューラルネットワークにおけるモデルとトレーニングデータセットサイズ間の計算-最適トレードオフについて検討する。以上の結果から, チンチラの実証分析で裏付けられる線形関係が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:53:04 GMT)
An Expression Tree Decoding Strategy for Mathematical Equation Generation [24.1]
既存のアプローチはトークンレベルと表現レベルの生成に大きく分類することができる。式レベルのメソッドは、各式をひとつずつ生成する。それぞれの表現は解決ステップを表しており、これらのステップの間には自然に平行あるいは依存的な関係が存在する。木構造を表現レベル生成に統合し,表現木復号戦略を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:28:54 GMT)
To Generate or Not? Safety-Driven Unlearned Diffusion Models Are Still Easy To Generate Unsafe Images ... For Now [23.7]
我々はUnlearnDiffと呼ばれる新しい逆学習手法を開発した。この技術は、画像分類攻撃と同様に、生成的モデリングにおいて直感的なプロセスとして、敵対的プロンプトの作成を合理化する。本研究は,UnlearnDiffの有効性と効率を,最先端の対人プロンプト法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:36:34 GMT)
InViG: Benchmarking Interactive Visual Grounding with 500K Human-Robot Interactions [23.3]
言語あいまいさ下での対話型視覚グラウンドのための大規模データセットであるinvigを提示する。我々のデータセットは、オープンな目標指向の曖昧さの対話を伴う520K以上の画像で構成されている。私たちの知る限りでは、Invigデータセットは、オープンエンドのインタラクティブな視覚的グラウンドを解決するための、最初の大規模データセットです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:57:05 GMT)
Understanding Fairness Surrogate Functions in Algorithmic Fairness [23.1]
フェアネスの定義とフェアネスのサロゲート関数の間には、サロゲートとフェアネスのギャップがあることが示される。厳密で信頼性の高いフェアネス保証を備えた一般シグモイドサロゲートを提案する。フェアネスを改善するために「ギャップ」を反復的に削減する「バランスド・サロゲート」と呼ばれる新しい一般アルゴリズムを精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:34:21 GMT)
Rather a Nurse than a Physician -- Contrastive Explanations under Investigation [22.5]
英語テキスト分類データセット(SST2, DynaSent, BIOS, DBpedia-Animals)の解析我々は3つの異なるモデルから説明を微調整し抽出し、3つのポストホックな説明可能性法を適用した。我々は、人間が必ずしも対照的な方法で説明しないことを経験的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:54:38 GMT)
Deep Semantic Graph Matching for Large-scale Outdoor Point Clouds Registration [22.3]
我々は、ポイントクラウド登録問題をセマンティックインスタンスマッチングと登録タスクとして扱う。大規模屋外クラウド登録のためのディープセマンティックグラフマッチング法(DeepSGM)を提案する。 KITTIオドメトリデータセットで行った実験結果から,提案手法が登録性能を向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:19:55 GMT)
CORE: A Few-Shot Company Relation Classification Dataset for Robust Domain Adaptation [22.0]
COREは、企業関係とビジネスエンティティに焦点を当てた、数ショットの関係分類(RC)のためのデータセットである。 COREには、12種類の関係型の4,708のインスタンスと、ウィキペディアのページから抽出された対応するテキストのエビデンスが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:58:13 GMT)
Mixture of Soft Prompts for Controllable Data Generation [21.8]
直接予測ではなく,データ拡張のためのツールとして,ソフトプロンプトの混合(MSP)を提案する。提案手法は, 強いベースラインと比較した場合の3つのベンチマークに対して, 最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:31:02 GMT)
Appraising the Potential Uses and Harms of LLMs for Medical Systematic Reviews [21.5]
大規模言語モデル(LLM)は、必要に応じて文献レビューを自動的に生成する可能性がある。 LLMは幻覚や省略によって不正確な(そして潜在的に誤解を招く)テキストを生成することがある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:54:15 GMT)
DialogPaint: A Dialog-based Image Editing Model [21.5]
DialogPaintは、画像編集との対話をブリッジする新しいフレームワークである。対話モデルを安定拡散画像変換技術と統合することにより、DialogPaintは画像修正に対してより直感的でインタラクティブなアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:08:01 GMT)
TFDet: Target-Aware Fusion for RGB-T Pedestrian Detection [21.5]
TFDet と呼ばれる多スペクトル歩行者検出のための新しい目標認識融合戦略を提案する。我々の融合戦略は、歩行者関連の特徴を強調し、非関連の特徴を抑え、より差別的な融合特徴を生み出す。TFDetは、KAISTとLLVIPベンチマークの両方で最先端のパフォーマンスを達成し、従来の最先端のものと同等の効率性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:45:06 GMT)
Solving Hard Analogy Questions with Relation Embedding Chains [21.3]
概念がどのように関連しているかをモデル化することは、語彙意味論において中心的なトピックである。 KG は固定された関係型の集合に限られており、それらは不完全であり、しばしばうるさい。微調整言語モデルから関係埋め込みを蒸留する。提案した表現は,難解な類似問題を解くのに有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 23:13:22 GMT)
ACES: Generating Diverse Programming Puzzles with Autotelic Language Models and Semantic Descriptors [21.3]
ピソン計画パズルのオープンエンド空間の文脈における自動問題生成について検討する。 ACESでは、セマンティック記述子を活用して興味ある多様性を直接最適化する、新しいオートテリック生成手法を導入する。我々は,ACESが,様々な多様性指標で測定された既存の多様性最大化アルゴリズムよりも,パズルの多様性に富むことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 22:19:14 GMT)
Keypoint-Augmented Self-Supervised Learning for Medical Image Segmentation with Limited Annotation [21.2]
本稿では,短距離と長距離の両方の自己注意を保った表現を抽出するキーポイント拡張融合層を提案する。特に,長距離空間の自己意識を学習する追加入力を組み込むことで,CNN機能マップを複数スケールで拡張する。提案手法は,より堅牢な自己アテンションを生成することにより,既存のSSLメソッドよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:53:11 GMT)
Seq2Seq-SC: End-to-End Semantic Communication Systems with Pre-trained Language Model [20.9]
本稿では,5G NRと互換性のあるセマンティック・セマンティック・ネットワーク Seq2seq-SC を提案する。我々は,語彙的類似度をBLEUで測定し,意味的類似度をSBERTで測定した意味的類似度という性能指標を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 00:15:10 GMT)
From Dissonance to Insights: Dissecting Disagreements in Rationale Dataset Construction for Case Outcome Classification [20.9]
ケースアウトカム分類(COC)は正確で信頼できるものでなければならない。ケーススタディは、法的NLPでベンチマークデータセットを作成する際の、過度な複雑さを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:04:31 GMT)
PlugMed: Improving Specificity in Patient-Centered Medical Dialogue Generation using In-Context Learning [20.4]
患者中心の医療対話システムは、医療知識に乏しいユーザーに診断解釈サービスを提供しようとしている。大きな言語モデル(LLM)では、期待できる性能にもかかわらず応答の特異性を保証することは困難である。 In-context Learning に触発されて,プラグイン・アンド・プレイ医療対話システム PlugMed を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:11:44 GMT)
Solving the multiplication problem of a large language model system using a graph-based method [20.4]
ChatGPTには優れた自然言語処理能力があるが、算術問題を解くには不十分である。我々は,人間のような数値演算をエミュレートするグラフベースの乗算アルゴリズムを開発した。提案アルゴリズムは,1000,000個の乗算タスクに対して100%精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:02:00 GMT)
Bridging Trustworthiness and Open-World Learning: An Exploratory Neural Approach for Enhancing Interpretability, Generalization, and Robustness [20.3]
信頼性とオープンワールド学習をブリッジするニューラルプログラムを探索し、読者のためのシングルモーダルからマルチモーダルシナリオまで拡張する。我々は,デザインレベルの説明可能性,環境に配慮したタスクインタフェース,オープンワールド認識プログラムの確立を通じて,さまざまな信頼性の高い特性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:26:18 GMT)
TrueTeacher: Learning Factual Consistency Evaluation with Large Language Models [20.1]
本稿では,多種多様なモデル生成要約を注釈付けして合成データを生成する方法であるTrueTeacherを紹介する。以前の作業とは異なり、TrueTeacherは人間が書いた要約に頼らず、本質的に多言語である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:16:18 GMT)
Bayesian Flow Networks in Continual Learning [20.1]
Bayesian Flow Networks (BFNs) は、普遍的な生成モデリングの最も有望な方向の一つとして提案されており、データ型を学習する能力を持っている。我々はBFNの背後にある力学を探索し、非定常データにおける生成能力を実証的に検証する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:32:20 GMT)
Adaptive Optimizers with Sparse Group Lasso for Neural Networks in CTR Prediction [19.7]
深層学習における適応の族にスパース群ラッソの正規化子を追加する新しいフレームワークを開発する。理論的に凸な設定では,収束保証が確立される。提案手法は, 極めて優れた性能, 高い競争性能を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:59:36 GMT)
MedSyn: Text-guided Anatomy-aware Synthesis of High-Fidelity 3D CT Images [19.7]
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） (Wed, 18 Oct 2023 23:42:05 GMT)
Replay to Remember: Continual Layer-Specific Fine-tuning for German Speech Recognition [19.6]
大規模ASRモデルの性能は,より小さな領域に対してどのように近似できるかを検討する。本研究では,ASRモデルの頑健性を高めるために,連続学習に経験リプレイを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:36:36 GMT)
ClusT3: Information Invariant Test-Time Training [19.5]
これらの脆弱性を軽減するため、TTT(Test-time Training)法が開発されている。マルチスケール特徴写像と離散潜在表現の相互情報に基づく新しい非教師付きTTT手法を提案する。実験結果から, 様々なテスト時間適応ベンチマークにおいて, 競争力のある分類性能が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:43:37 GMT)
Improving Long Document Topic Segmentation Models With Enhanced Coherence Modeling [19.3]
本稿では、構造と類似性の両方の観点から意味的コヒーレンスを捉えるための教師付きニューラルネットワークの能力を強化する。 topic-aware Sentence Structure Prediction (TSSP)とContrastive Semantic similarity Learning (CSSL)を提案する。さらに,コントラスト型サンプルの作成とCSSLの目的設計に,トピック内の文表現が意味的類似性が高いことを保証するために,トピック間情報とトピック内情報を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:58:47 GMT)
HGCVAE: Integrating Generative and Contrastive Learning for Heterogeneous Graph Learning [18.3]
生成的自己教師型学習(SSL)は大きな可能性を示し、グラフ学習への関心が高まっている。本研究では、ヘテロジニアスグラフ学習(HGL)の文脈におけるSSL生成問題について検討する。 HGCVAEは,HGLを複雑なヘテロジニティキャプチャーの負担から解放する,新しいコントラスト変動グラフオートエンコーダである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:02:38 GMT)
Harnessing Dataset Cartography for Improved Compositional Generalization in Transformers [18.3]
本稿では,データセットの地図化能力を利用した先駆的手法を提案する。我々は,CFQおよびCOGSデータセット上で最大10%の精度向上を達成し,モデル精度の大幅な向上を実現した。この結果から,Transformer モデルにおける合成一般化の全能力の解放において,データセット・カートグラフィーが未完成の可能性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:14:41 GMT)
Estimating Material Properties of Interacting Objects Using Sum-GP-UCB [17.8]
観測結果に基づいて,物体の材料特性パラメータを同定するベイズ最適化手法を提案する。本手法は, 収集した観測結果の報酬をリセットすることなく, 逐次学習を効果的に行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:16:06 GMT)
From Neural Activations to Concepts: A Survey on Explaining Concepts in Neural Networks [17.8]
概念は学習と推論の自然な結びつきとして機能する。知識はニューラルネットワークから抽出できるだけでなく、概念知識をニューラルネットワークアーキテクチャに挿入することもできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:08:02 GMT)
REMARK-LLM: A Robust and Efficient Watermarking Framework for Generative Large Language Models [17.7]
大規模言語モデル(LLM)のための新しい効率的で堅牢な透かしフレームワークREMARK-LLMを提案する。 ReMARK-LLMは、透かしのある内容における意味的整合性の保存を促進するために厳格に訓練されている。透かしの検出と除去攻撃に対してより優れたレジリエンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 22:14:37 GMT)
Faster randomized partial trace estimation [17.7]
部分的トレースを推定するためのランダム化行列フリーアルゴリズムを開発した。いくつかのハイゼンベルクスピン系の熱力学の研究にアルゴリズムを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 22:20:09 GMT)
Image Super-resolution Via Latent Diffusion: A Sampling-space Mixture Of Experts And Frequency-augmented Decoder Approach [17.7]
事前訓練されたテキスト画像モデルにより画像超解像の潜時拡散が改善した。ラテントベースの手法では、特徴エンコーダを使用して画像を変換し、コンパクトなラテント空間でSR画像生成を実装する。遅延空間から画素空間への周波数成分を増大させる周波数補償モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:39:25 GMT)
IRAD: Implicit Representation-driven Image Resampling against Adversarial Attacks [17.6]
本稿では,画像再サンプリングという,敵対的攻撃に対する新たなアプローチを提案する。画像再サンプリングは、幾何学的変換によって指定されたシーンの再調整や再レンダリングの過程をシミュレートして、離散画像を新しい画像に変換する。本手法は,クリーンな画像の精度を維持しつつ,多様な深層モデルの様々な攻撃に対する対角的堅牢性を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:19:32 GMT)
A Federated Learning Benchmark for Drug-Target Interaction [17.2]
本研究は,薬物-標的相互作用(DTI)領域におけるフェデレートラーニングの適用について提案する。最高の非プライバシ保護代替手段と比較して、最大15%パフォーマンスが向上する。他の領域とは異なり、DTIデータセットの非IIDデータ分布はFL性能を損なわないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:14:43 GMT)
VERITE: A Robust Benchmark for Multimodal Misinformation Detection Accounting for Unimodal Bias [17.1]
マルチモーダルの誤報はソーシャルメディアのプラットフォームで増え続けている問題です本研究では,広範に使用されているMDDベンチマークにおいて,一様偏差の存在を調査・同定する。リアルな合成学習データを生成するための新しい手法であるCrossmodal HArd Synthetic MisAlignment (CHASMA)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:19:52 GMT)
Domain-Generalized Face Anti-Spoofing with Unknown Attacks [16.9]
本稿では,トランスフォーマーを用いた特徴抽出器と未知の攻撃サンプル生成器(SUASG)を組み合わせたDGUA-FASを紹介する。実験結果から,本手法は未知または未知の攻撃を伴う領域一般化FASにおいて優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:31:35 GMT)
On the Evaluation of Generative Models in Distributed Learning Tasks [16.8]
不均一なデータ分布を持つ分散学習タスクにおける生成モデルの評価について検討する。 FID-allとFID-avgのスコアによるモデルランキングは矛盾する可能性があることを証明した。 FIDの場合とは異なり、KID-allとKID-avgは生成モデルと同じランキングになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:06:04 GMT)
Compression with Bayesian Implicit Neural Representations [16.6]
本稿では,データに変分ニューラルネットワークをオーバーフィッティングし,相対エントロピー符号化を用いて近似後重みサンプルを圧縮し,量子化やエントロピー符号化を行う。実験により,本手法は単純さを維持しつつ,画像および音声の圧縮に強い性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 06:00:28 GMT)
Audio-Enhanced Text-to-Video Retrieval using Text-Conditioned Feature Alignment [16.3]
TEFALは、テキストクエリで条件付けられた音声とビデオの両方の表現を生成する、TExt条件のフィーチャーアライメント手法である。提案手法では、2つの独立したモーダル・アテンション・ブロックを用いて、テキストが音声とビデオの表現を別々に扱えるようにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:15:58 GMT)
NeuroCUT: A Neural Approach for Robust Graph Partitioning [16.2]
グラフパーティショニングは、グラフを$k$非結合サブセットに分割し、特定のパーティショニングの目的を最適化することを目的としている。グラフ分割に関する定式化の大部分は、その性質からNP硬度を示す。伝統的なアプローチは特定のパーティショニングの目的に合わせて調整されており、文献から既知のパーティショニングの目的に対してうまく一般化されていない。本研究では,ニューロカット(NeuroCut)という新しいフレームワークを通じて,この作業範囲を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:27:09 GMT)
Improved local models and new Bell inequalities via Frank-Wolfe algorithms [16.2]
パーティーごとの2つの結果を持つベルのシナリオでは、局所ポリトープの会員問題の2つの側面をアルゴリズム的に検討する。我々は、Frank-Wolfeアルゴリズムと呼ばれるアルゴリズムの最近の発展を活用し、既存の手法の収束率を大幅に向上させる。本研究は, 振動率を持つ全射影測定のための最初の局所モデルについて, 絡み合い閾値よりも顕著に高い値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:24:27 GMT)
Unintended Memorization in Large ASR Models, and How to Mitigate It [16.0]
大規模非回帰型自動音声認識(ASR)モデルにおける記憶の監査は困難である。計算オーバーヘッドを余分に必要とせずに,大規模ASRモデルの記憶量を測定するための簡易な監査手法を設計する。大規模分散トレーニングでは、各計算コアの平均勾配をクリップすることで、中立的なモデル品質と計算コストが維持されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 06:45:49 GMT)
Online Estimation with Rolling Validation: Adaptive Nonparametric Estimation with Stream Data [15.4]
そこで本稿では,オンラインの相互検証方式である重み付き転がりバリデーション手法を提案する。バッチクロスバリデーションと同様に、ベース推定器を強化して、より優れた適応収束率を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:52:57 GMT)
DBDNet:Partial-to-Partial Point Cloud Registration with Dual Branches Decoupling [15.4]
本稿では,DBDNet と呼ばれる部分-部分的登録のための二枝分離による効果的な登録手法を提案する。本稿では,特徴の明示的相互作用の利点を生かした重なりの予測器を提案する。マルチ解像度特徴抽出ネットワークを設計し、局所パターンとグローバルパターンの両方をキャプチャし、重複予測と登録モジュールの両方を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 06:09:12 GMT)
VQ-NeRF: Neural Reflectance Decomposition and Editing with Vector Quantization [15.4]
VQ-NeRFは、ベクトル量子化(VQ)を組み込んだ2分岐ニューラルネットワークモデルで、3Dシーンにおけるリフレクタンスフィールドの分解と編集を行う。材料を離散化することにより, 分解過程におけるノイズを低減し, 離散材料のセグメンテーションマップを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:26:56 GMT)
A Multi-Scale Decomposition MLP-Mixer for Time Series Analysis [15.3]
我々は、入力時系列を異なるコンポーネントに明示的に分解することを学ぶマルチスケール分解ミクサーであるMSD-Mixerを提案する。我々は、MSD-Mixerが、他の最先端タスクジェネラルおよびタスク固有のアプローチと比較して、一貫して優れた性能を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:39:07 GMT)
Few-Shot In-Context Imitation Learning via Implicit Graph Alignment [15.2]
オブジェクトのグラフ表現間の条件付きアライメント問題として模倣学習を定式化する。この条件付けにより、ロボットがデモ直後に新しいオブジェクトのセット上でタスクを実行できる、コンテキスト内学習が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:26:01 GMT)
Vulnerabilities in Video Quality Assessment Models: The Challenge of Adversarial Attacks [15.1]
No-Reference Video Quality Assessment (NR-VQA) は,エンドユーザの視聴体験を改善する上で重要な役割を担っている。近年,CNN と Transformer をベースとした NR-VQA モデルは優れた性能を発揮している。敵攻撃に対するNR-VQAモデルの堅牢性を評価するための最初の試みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:29:08 GMT)
Fairness in Face Presentation Attack Detection [15.0]
顔認識アルゴリズムは、特定の人口集団や非人口集団に対する差別行動を示すことが証明されている。 FRにおけるフェアネス研究の増加にもかかわらず、顔提示攻撃検出の公正さは見過ごされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:08:23 GMT)
Pseudointelligence: A Unifying Framework for Language Model Evaluation [15.0]
本稿では,モデルと学習評価器の動的相互作用として,モデル評価キャストの複雑性理論フレームワークを提案する。このフレームワークは,言語モデル評価における2つのケーススタディを推論し,既存の評価手法を解析するために利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:48:05 GMT)
SkillGPT: a RESTful API service for skill extraction and standardization using a Large Language Model [14.8]
SkillGPTは、フリースタイルのジョブ記述とユーザプロファイルからスキル抽出と標準化(SES)を行うツールである。当社のコストフリーSkillGPTは,対話型SESの利便性を効率よく,かつ確実に提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:38:41 GMT)
Decentralized Randomly Distributed Multi-agent Multi-armed Bandit with Heterogeneous Rewards [14.8]
環境によって提供される時間依存ランダムグラフによって複数のクライアントが接続される分散マルチエージェントマルチアームバンディット問題について検討する。目標は、コラボレーションを通じてシステム全体の後悔を最小化することです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 00:00:04 GMT)
Ranking LLM-Generated Loop Invariants for Program Verification [14.8]
大規模言語モデルは、0ショット設定でプログラムのクラスに対するループ不変量を合成することができる。これは、不変性を確立するためのプログラム検証者への多数の呼び出しにつながる可能性がある。我々は正しい帰納的不変量と誤った試みを区別できるランク付け器を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:18:43 GMT)
Quality Diversity through Human Feedback [14.4]
本稿では,ヒトフィードバックによる品質多様性(QDHF)について紹介する。この研究は、QDHFのサンプル効率と派生した多様性指標の品質を詳細に分析して結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:46:16 GMT)
What model does MuZero learn? [14.3]
深層モデルに基づく強化学習アルゴリズム MuZero について検討し,その学習目標をどこまで達成するかを考察する。ムゼロが学習したモデルは、目に見えない政策を評価するために効果的に一般化できないと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:25:46 GMT)
Clifford Group Equivariant Neural Networks [14.3]
我々は$mathrmO(n)$-および$mathrmE(n)$equivariantモデルを構築するための新しいアプローチを導入する。我々は、クリフォード代数内の部分群である$textitClifford group$を特定し、研究する。私たちは、特に単一のコア実装から、いくつかの異なるタスクのステートテアートを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:52:02 GMT)
Fairer and More Accurate Tabular Models Through NAS [14.1]
本稿では,多目的ニューラルアーキテクチャサーチ (NAS) とハイパーパラメータ最適化 (HPO) を,表データの非常に困難な領域への最初の応用として提案する。我々はNASで精度のみに最適化されたモデルが、本質的に公正な懸念に対処できないことをしばしば示している。公平性、正確性、あるいは両方において、最先端のバイアス緩和手法を一貫して支配するアーキテクチャを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:56:24 GMT)
YATO: Yet Another deep learning based Text analysis Open toolkit [14.1]
YATOは、ディープラーニングを用いたテキスト分析のための使いやすいツールキットである。広く使われている機能のフリーの組み合わせをサポートする。 YATOは最先端のNLPモデルの高速な再現と改良を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:29:09 GMT)
Stranger Danger! Cross-Community Interactions with Fringe Users Increase the Growth of Fringe Communities on Reddit [14.1]
Reddit上での3つのフリンジコミュニティの成長に対するフリンジインタラクションの影響について検討した。この結果から,フリンジ・インタラクションが新たなメンバーを惹きつけることが示唆された。有害な言語を用いた相互作用は、非有害な相互作用よりもコミュニティを侵害する新参者を惹きつける確率が5pp高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:26:36 GMT)
Mixed Variational Flows for Discrete Variables [14.0]
連続的な埋め込みを伴わない離散分布のための変動流ファミリを開発した。まず、測度保存および離散可逆写像(MAD)を開発し、離散的対象不変性を残した。また、連立離散モデルおよび連続モデルを扱うMAD Mixの拡張も開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 00:07:05 GMT)
Sociotechnical Safety Evaluation of Generative AI Systems [13.5]
生成AIシステムは、さまざまなリスクを生み出す。生成AIシステムの安全性を確保するためには、これらのリスクを評価する必要がある。本稿では,これらのリスクを評価するための構造的,社会学的アプローチを取り入れた3層フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:13:58 GMT)
Large Language Models for Code Analysis: Do LLMs Really Do Their Job? [13.5]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解とプログラミングコード処理タスクの領域において大きな可能性を証明している。本稿では、コード解析タスクの実行におけるLLMの能力を総合的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 22:02:43 GMT)
A Foundation Model for General Moving Object Segmentation in Medical Images [13.4]
移動物体(MOS)は自然画像において大きな進歩を遂げた。医用画像におけるMOSのための基礎モデルiMOSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:44:03 GMT)
Variational Imbalanced Regression: Fair Uncertainty Quantification via Probabilistic Smoothing [13.3]
既存の回帰モデルは、ラベル分布が不均衡である場合、精度と不確実性の推定の両方において不足する傾向にある。変分不均衡回帰(VIR)と呼ばれる確率的深層学習モデルを提案する。 VIRは不均衡回帰において良好に機能するが、自然に副産物として妥当な不確かさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:25:53 GMT)
Deep learning based on Transformer architecture for power system short-term voltage stability assessment with class imbalance [13.3]
実用的応用では、乱れ後の短期電圧不安定性が最小限であり、重大なクラス不均衡問題を引き起こす。この課題に対処するために,Transformer ベースの STVSA 手法を提案する。不均衡データセットの負の影響に対処するために、この研究は勾配ペナルティを持つ条件付きワッサーシュタイン生成逆数ネットワークを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:36:10 GMT)
Learning under Label Proportions for Text Classification [13.3]
我々は、LLP(Learning from Proportions)の挑戦的なセットアップの下で、予備的なNLP作品の1つを提示する。データは、バッグと呼ばれる集約形式で提供され、各クラス内のサンプルの割合のみが基礎となる真理である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:39:25 GMT)
Iterative Methods for Vecchia-Laplace Approximations for Latent Gaussian Process Models [13.2]
本稿では,Vecchia-Laplace近似を用いたいくつかの反復的推論法を提案する。 We obtain a speed-up of a order of Cholesky based inference。すべてのメソッドは、ハイレベルなPythonとRパッケージを備えたフリーのC++ソフトウェアライブラリで実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:31:16 GMT)
Direction-oriented Multi-objective Learning: Simple and Provable Stochastic Algorithms [12.8]
本稿では,方向近傍の共通降下方向を正規化することにより,新たな方向指向多目的問題を提案する。マルチタスク型教師付き学習と強化学習の一連の課題において,提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:39:04 GMT)
ShapeGraFormer: GraFormer-Based Network for Hand-Object Reconstruction from a Single Depth Map [12.7]
そこで本研究では, 現実的な3次元物体形状に対する最初のアプローチを提案し, 一つの深度マップから復元する。我々のパイプラインは、入力されたボキセル化深度に1対1のマッピングを持つ、ボキセル化ハンドオブジェクト形状も予測する。さらに、手動オブジェクトの相互作用に基づいて再構成された形状を洗練する別のGraFormerコンポーネントを追加する影響を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:05:57 GMT)
Uncertainty-aware Traffic Prediction under Missing Data [12.4]
実際のシナリオでは、予算の制限とインストールの可用性のために、センサーのデプロイが制限される可能性がある。本研究では,(1)過去の記録のない場所まで予測を拡張できる不確実性を考慮したフレームワークを提案し,その空間的範囲を著しく拡張する。また,本モデルにより,輸送分野におけるセンサ配置タスクを支援することができ,センサ配置予算を限定して高精度化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:21:10 GMT)
AcTExplore: Active Tactile Exploration on Unknown Objects [12.4]
本稿では, 大規模オブジェクト再構成のための強化学習による能動的触覚探索手法であるAcTExploreを提案する。本アルゴリズムは, 触覚データを段階的に収集し, 物体の3次元形状を再構築する。本手法は, 未確認のYCBオブジェクトに対して平均95.97%のIoUカバレッジを達成し, 原始形状でのみ訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:18:10 GMT)
A Cautionary Tale: On the Role of Reference Data in Empirical Privacy Defenses [12.3]
本稿では,トレーニングデータと参照データの両方に関して,ユーティリティプライバシトレードオフを容易に理解可能なベースラインディフェンスを提案する。私たちの実験では、驚くべきことに、最もよく研究され、現在最先端の実証的なプライバシー保護よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:07:07 GMT)
Cloud-Magnetic Resonance Imaging System: In the Era of 6G and Artificial Intelligence [12.2]
Cloud-MRIは、MRIデータストレージセキュリティ、送信速度、AIアルゴリズムのメンテナンス、ハードウェアのアップグレード、協調作業の問題を解決することを目的としている。 Cloud-MRIシステムは生画像データを保存し、データ損失のリスクを低減し、施設間医療協力を促進し、最終的に診断精度と作業効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 00:35:05 GMT)
Experimenting with Emerging RISC-V Systems for Decentralised Machine Learning [12.2]
分散機械学習(DML)は、集中的な入力データなしで協調的な機械学習を可能にする。 DMLスキームを基盤となる並列プログラミングライブラリにマップする。我々は x86-64 と ARM プラットフォーム上で動作可能な DML スキームと RISC-V プラットフォームを作成して実験を行った。副産物として、PyTorchフレームワークのRISC-V移植を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:35:00 GMT)
Learning Co-Speech Gesture for Multimodal Aphasia Type Detection [12.2]
脳損傷による言語障害である失語症は、特定の失語型を正確に同定する必要がある。音声とそれに対応するジェスチャーパターンを用いた失語症型検出のためのマルチモーダルグラフニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:54:32 GMT)
Edge-InversionNet: Enabling Efficient Inference of InversionNet on Edge Devices [12.1]
InversionNetの軽量バージョンを得るために,構造化プルーニングアルゴリズムを採用することを提案する。計算資源の98.2%の削減を実現し, モデル性能を低下させることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:43:35 GMT)
Architectural Implications of GNN Aggregation Programming Abstractions [12.0]
我々は,GNNアグリゲーションのための既存のプログラミング抽象化を,データ構造と伝搬法の次元によって分類する。これらの抽象化を最先端のGNNライブラリ上に構築することにより、その性能と効率を比較するために、網羅的で詳細な評価研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:13:48 GMT)
Geometry-Guided Ray Augmentation for Neural Surface Reconstruction with Sparse Views [11.9]
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） (Wed, 18 Oct 2023 22:46:44 GMT)
A Surrogate-Assisted Extended Generative Adversarial Network for Parameter Optimization in Free-Form Metasurface Design [11.7]
提案するXGANは,高品質な自由形地表面設計のためのサロゲートを備えた拡張生成対向ネットワーク(GAN)である。 20000自由形地表面設計に関する比較実験では、XGANは0.9734の平均精度を達成し、従来の手法よりも500倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:59:35 GMT)
One-Shot Imitation Learning: A Pose Estimation Perspective [11.7]
本研究では,(1)1つの実演のみ,(2)それ以上のデータ収集なし,(3)先行課題や対象知識なしの模倣学習について検討する。本研究では、軌道伝達と未知の物体のポーズ推定の組み合わせで模倣学習を定式化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:13:35 GMT)
knn-seq: Efficient, Extensible kNN-MT Framework [11.4]
k-nearest-neighbor machine translation (kNN-MT)は、デコード中の翻訳例を利用して、事前訓練された機械翻訳(NMT)モデルの翻訳品質を高める。そのサイズのため、データストアからサンプルの構築と検索の両方に計算コストがかかる。数十億規模の大規模データストアでも効率的に動作するように設計された研究者や開発者にとって,効率的なkNN-MTフレームワークであるknn-seqを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:56:04 GMT)
Panoptic Out-of-Distribution Segmentation [11.4]
連立画素レベルのセマンティック・イン・ディストリビューションとインスタンス予測を用いたアウト・オブ・ディストリビューション分類のためのパノプティカル・アウト・オブ・ディストリビューションを提案する。データセット、コード、トレーニングされたモデルをhttp://pods.cs.uni-freiburg.deで公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:38:31 GMT)
Using Experience Classification for Training Non-Markovian Tasks [11.3]
非マルコフ的タスクは、自律運転、金融取引、医療診断などの実践的な応用に頻繁に適用される。時間論理学で表される非マルコフ報酬を実現するための新しいRL手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:00:59 GMT)
BanglaAbuseMeme: A Dataset for Bengali Abusive Meme Classification [11.0]
個人やコミュニティを悪用する単純で効果的な方法はミームを作ることである。このような有害な要素は普及しており、オンラインの安全を脅かしている。乱用ミームを検知・フラグする効率的なモデルを開発する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:10:47 GMT)
GRI: Graph-based Relative Isomorphism of Word Embedding Spaces [11.0]
単言語埋め込み空間を用いた二言語辞書の自動構築は機械翻訳における中核的な課題である。異なる空間の相対同型性を制御することを目的とした既存の試みは、訓練対象に意味的関連語の影響を組み込むことができない。本稿では,分布学習目的と注意グラフの畳み込みを組み合わせたGRIを提案し,意味的類似語の影響を全会一致で検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 22:10:47 GMT)
ChatGPT-guided Semantics for Zero-shot Learning [10.9]
Zero-shot Learning (ZSL) は、トレーニング中に観察されていないオブジェクトを分類することを目的としている。既存のクラスセマンティクスを取得する方法には、手動属性や言語モデルからの自動単語ベクトルが含まれる。 ChatGPTは、関連する属性とセマンティクスを含む各クラスのテキスト記述を取得するのに役立つソースになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:07:22 GMT)
Global k-Space Interpolation for Dynamic MRI Reconstruction using Masked Image Modeling [10.7]
ダイナミックMRI(Dynamic Magnetic Imaging)では、k空間はスキャン時間に制限があるためアンサンプされることが多い。我々は,k-GINと呼ばれるトランスフォーマーベースのk空間グローバル補間ネットワークを提案する。我々のk-GINは、2D+t k空間の低周波成分と高周波成分のグローバル依存関係を学習し、アンサンプされたデータを補間する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:05:32 GMT)
Unleashing the Power of Clippy in Real-World Rust Projects [10.6]
我々は,Crates-io RustプロジェクトにおけるClippy lintの包括的解析を行い,平均警告密度は21/KLOCである。 Clippyでの経験に対する貴重なフィードバックを得るために、ユーザ調査を通じてRust開発者を積極的に参加させています。最も頻繁なClippyリントを効果的に修正するために、3つの革新的な自動化技術を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 06:43:02 GMT)
Building Random, Fair, and Verifiable Games on Blockchain. Raffle smart contract designs on Sui Network [10.4]
本稿では,ブロックチェーン上での公正で検証可能な,効率的なスマートコントラクトゲームの設計に関する洞察を提供することを目的とする。 DRAND委員会ベースの分散ランダムビーコンや1つのプライベートキーベースの検証可能なランダム関数(VRF)など、スマートコントラクトにランダム性を実装する効率的な方法を検討する。我々の発見は、スマートコントラクトでランダムで公正で検証可能なゲームを構築するための、将来の研究者や開発者にとって貴重なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:12:44 GMT)
Marich: A Query-efficient Distributionally Equivalent Model Extraction Attack using Public Data [10.4]
Black-boxモデル抽出攻撃は、公開データセットから予測APIを通じてターゲットMLモデルに最小限のクエリを送信することができる。我々は,アクティブサンプリングに基づくクエリ選択アルゴリズムであるMarichを用いて,情報的かつ分布的に等価なターゲットのレプリカを作成する。 Marich氏は、真のモデルの精度を60-95%で達成したモデルを抽出し、公開データセットから$sim 1,000 - 8,500$クエリを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:08:26 GMT)
Equipping Federated Graph Neural Networks with Structure-aware Group Fairness [10.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な種類のグラフデータ処理や分析タスクに広く利用されている。 textF2$GNNはFair Federated Graph Neural Networkであり、フェデレートされたGNNのグループフェアネスを高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:51:42 GMT)
Differential Equation Scaling Limits of Shaped and Unshaped Neural Networks [10.3]
類似した微分方程式に基づく2種類の不整形ネットワークのキャラクタリゼーションを求める。我々は第1次補正を階層的相関に導出する。これらの結果は、形状と未形状のネットワークアーキテクチャ間の接続を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:15:10 GMT)
Online Learning and Planning in Cognitive Hierarchies [10.3]
ロボットシステムの複雑な統合推論動作をモデル化するために,既存の形式的枠組みを拡張した。新しいフレームワークは、異なる推論コンポーネント間の相互作用をより柔軟なモデリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 23:53:51 GMT)
CONFLATOR: Incorporating Switching Point based Rotatory Positional Encodings for Code-Mixed Language Modeling [10.3]
コード混合言語のためのニューラル言語モデリングアプローチであるCONFLATORを紹介する。回転位置エンコーディングと切替点情報とが最適な結果をもたらすことを示す。 ConFLATORは、コードミキシングされたヒンディー語と英語に基づく2つのタスクで最先端のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 23:48:40 GMT)
Understanding Video Transformers for Segmentation: A Survey of Application and Interpretability [10.2]
近年、この研究領域におけるアプローチは、ConvNetベースのモデルに集中することから、トランスフォーマーベースのモデルへと移行している。トランスモデルやビデオ時間力学に様々な解釈可能性アプローチが現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:58:25 GMT)
HB-net: Holistic bursting cell cluster integrated network for occluded multi-objects recognition [10.1]
マルチラベル分類(MLC)は、視覚領域内の物体が互いに干渉する可能性がある場合に発生する課題である。従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はこれらの課題に対処できるが、これらのモデルはかさばる傾向があり、わずかな精度しか達成できない。本稿では,HB-netというネットワークフレームワークを先駆的に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:38:51 GMT)
A connection between Tempering and Entropic Mirror Descent [9.9]
テンパリングSMCは,Kullback-Leibler分散に適用されるエントロピーミラー降下の数値近似であることを示す。我々は,SMCにおける一般的な実践を正当化するために,テンパリングとミラー降下の関連性を活用し,文献におけるアルゴリズムの改良を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:06:47 GMT)
The Effects of Computational Resources on Flaky Tests [9.7]
不安定なテストは、不確定にパスし、変更のないコードで失敗するテストである。リソースに影響されたFraky Testsは、テストの実行時に利用可能なリソースを調整することで、かなりの数のFraky-test障害を回避することができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:42:58 GMT)
An Image is Worth Multiple Words: Learning Object Level Concepts using Multi-Concept Prompt Learning [9.6]
テクスチュラル・インバージョンは、画像のスタイルと外観を表現するために、新しい「単語」のための特異な埋め込みを学ぶ。本稿では,複数の単語を1つの文と画像のペアから同時に学習するMCPL(Multi-Concept Prompt Learning)フレームワークを提案する。画像生成,編集,多彩な画像による注意の可視化による評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:18:19 GMT)
AI Nushu: An Exploration of Language Emergence in Sisterhood -Through the Lens of Computational Linguistics [9.6]
本稿では,女性の台詞に触発された新興言語システムである「AI Nushu」について述べる。 2つの人工知能(AI)エージェントが中国語辞書とヌーシュコーパスで訓練されている。計算言語学の観点からは、非西洋文字の作成の芸術的解釈を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:36:52 GMT)
Limits of Actor-Critic Algorithms for Decision Tree Policies Learning in IBMDPs [9.6]
AIモデルの解釈可能性により、ユーザーの安全チェックがそのようなAIの信頼を構築することができる。決定木(DT)は、学習したモデルをグローバルに見て、どの入力の特徴が決定に重要なのかを透過的に明らかにします。近年の強化学習フレームワークは,深いRLを用いてDTの空間を探索するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:04:32 GMT)
The Sentiment Problem: A Critical Survey towards Deconstructing Sentiment Analysis [9.4]
本研究では,感情分析(SA)の社会技術的側面について,その応用,モデル,データセットに関する189の査読論文を批判的に検討する。感情に関する社会学的・技術的文献を掘り下げることで、金融、政府、医療などの分野において、この用語の明確な概念化を明らかにした。我々の研究は、感情を特徴づける明確な定義と枠組みの欠如を露呈し、潜在的な課題とバイアスをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:42:44 GMT)
Accelerated Policy Gradient: On the Nesterov Momentum for Reinforcement Learning [8.8]
政策勾配法は、最近、$Theta (1/t)$レートでグローバル収束を楽しむことが示されている。我々はNesterovの加速勾配(NAG)法を強化学習(RL)に適用する。ソフトマックスのパラメトリゼーションを施したAPGは,$tildeO (1/t)$レートで最適ポリシに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:33:22 GMT)
Nonparametric Discrete Choice Experiments with Machine Learning Guided Adaptive Design [8.7]
本稿では,多属性製品設計のための個別選択実験であるGradient-based Survey (GBS)を提案する。この実験は、部分プロファイルのペア比較のシーケンスを通じて消費者の嗜好を導き出す。 GBSは、回答者の以前の選択に基づいてペア比較質問を適応的に構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:01:53 GMT)
FedFA: Federated Learning with Feature Anchors to Align Features and Classifiers for Heterogeneous Data [8.7]
フェデレーション学習は、複数のクライアントがデータを交換することなく、協調的にモデルをトレーニングすることを可能にする。一般的な解決策は、局所訓練中に体重のばらつきや特徴の不整合を規則化する補助的な損失を含む。我々はFederated Learning with Feature Anchors (FedFA)という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:49:11 GMT)
Bias in Emotion Recognition with ChatGPT [8.7]
ChatGPTはテキストから感情を認識することができ、インタラクティブなチャットボット、データアノテーション、メンタルヘルス分析といった様々なアプリケーションの基礎となる。これまでの研究では、感情分析におけるChatGPTの基本的な能力が示されていたが、よりニュアンスな感情認識におけるその性能はまだ検討されていない。本稿では、データセットとラベルの選択の重要性と、ChatGPTの感情認識能力を高めるための微調整の可能性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:28:12 GMT)
Multi Task Consistency Guided Source-Free Test-Time Domain Adaptation Medical Image Segmentation [8.6]
医用画像セグメンテーションのためのソースフリーテストタイム適応は、ターゲット領域の様々なテストセットへのセグメンテーションモデルの適応性を高めることを目的としている。ターゲットエッジとペア入力の整合性の確保は、テスト時間適応に不可欠である。ソースフリーなテスト時間領域適応医療画像セグメンテーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:49:24 GMT)
Emptying the Ocean with a Spoon: Should We Edit Models? [8.5]
LLM世代における事実誤りを訂正する手段として,最近普及した直接モデル編集手法を疑問視する。モデル編集は、より明確な目的を追求する3つの類似しているが異なるアプローチと対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:38:03 GMT)
A Non-Custodial Wallet for CBDC: Design Challenges and Opportunities [8.3]
CBDCは、中央銀行が発行し規制できる新しい形態の通貨である。 CBDCシステムの設計は、多くの技術的・社会的課題を提示している。本稿では,非カストディアルウォレットの設計と試作について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:21:24 GMT)
Telecom AI Native Systems in the Age of Generative AI -- An Engineering Perspective [8.2]
生成的AIと基礎モデル(FM)は、様々な産業に変革をもたらす。この記事では、通信業界におけるFMの統合について検討し、AIネイティブ通信の概念に光を当てる。ソフトウェアライフサイクルにFMを実装する際のエンジニアリング上の考慮事項とユニークな課題について詳しく説明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:55:54 GMT)
Opportunities for Adaptive Experiments to Enable Continuous Improvement that Trades-off Instructor and Researcher Incentives [8.1]
適応的な実験が継続的なコース改善にどのように役立つかを検討する。適応的な実験では、異なる武器や条件が学生に展開されるにつれて、データは分析され、将来の学生の体験を変えるために使用される。これは、機械学習アルゴリズムを使用して、学生の経験や成果を改善するために、どのアクションがより有望であるかを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:54:59 GMT)
Open-Set Multivariate Time-Series Anomaly Detection [8.0]
本論文は,TSAD問題に対する新しいアプローチを提供するための最初の試みである。限られた種類の異常からラベル付きされた少数の異常がトレーニングフェーズで見え、テストフェーズで見えるクラスと見えないクラスの両方を検出することを目的としている。 3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、我々のアプローチが様々な実験環境下で既存の手法を超えることを一貫して示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:55:11 GMT)
Advances in compilation for quantum hardware -- A demonstration of magic state distillation and repeat-until-success protocols [8.0]
フォールトトレラントプロトコルは大規模かつ正確な量子アルゴリズムを可能にする。量子中間表現(Quantum Intermediate Representation, QIR)を用いて2つのプロトコルを探索し, サブルーチンの性能解析を行う。 QIRは、量子アセンブリで直接記述された手動最適化版とほぼ同等の性能を持つ、コンパイルされたハイレベルプログラムに対して実行可能な表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:57:36 GMT)
A Unified Approach to Domain Incremental Learning with Memory: Theory and Algorithm [7.9]
本稿では,Unified Domain Incremental Learning (UDIL, Unified Domain Incremental Learning) と呼ばれる統合フレームワークを提案する。我々の UDIL**** は既存の様々なメソッドを統一し、我々の理論解析は、UDILがこれらのメソッドよりも厳密な一般化誤差を常に達成していることを示している。実験の結果,我々のUDILは,合成データセットと実世界のデータセットの両方において,最先端のドメインインクリメンタルラーニング手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:30:07 GMT)
Online Convex Optimization with Switching Cost and Delayed Gradients [7.9]
オンラインアルゴリズムは、前の目的関数の勾配情報のみを用いて、その動作を選択することができる。 2次切替コストのOCO問題の競合比は、少なくとも4(L + 5) + frac16(L + 5)mu$である。 2次・線形切替コストの最適競争比率は、制限情報設定において根本的に異なると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:06:06 GMT)
TRANSOM: An Efficient Fault-Tolerant System for Training LLMs [7.8]
数十億または数兆のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)は、チャットGPTによって表現され、様々な分野に大きな影響を与えている。超大規模パラメータによるLLMのトレーニングには、大規模な高性能GPUクラスタと、数ヶ月にわたる長いトレーニング期間が必要である。これらの課題に対処するため,新しい耐故障性LLMトレーニングシステムであるTransOMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:42:59 GMT)
Bi-fidelity Variational Auto-encoder for Uncertainty Quantification [7.7]
本稿では,QoIの低忠実度(LF)および高忠実度(HF)サンプルからQoIに関連する不確かさを推定するために,変分オートエンコーダ(BF-VAE)の2次元定式化を提案する。限られたHFデータが存在する場合のHFログの変動的下界を最大化する有効なアルゴリズムを提案する。以上の結果から,BF-VAEの精度は,HFデータのみを用いて訓練したVAEと比較して有意に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:11:07 GMT)
MAD Max Beyond Single-Node: Enabling Large Machine Learning Model Acceleration on Distributed Systems [7.1]
全GPU時間の1432%が重複計算なしで通信に費やされていることを示す。並列化とハードウェア/ソフトウェアの共同設計戦略をガイドするアジャイルパフォーマンスモデリングフレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:29:21 GMT)
A Symbolic Language for Interpreting Decision Trees [7.1]
決定木を解釈するシンボリック言語であるExplainDTを提示する。 StratiFOILedは評価の表現性と複雑さをバランスさせる。提案式としてStratiFOILedクエリを符号化するための最適化された実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 00:07:38 GMT)
A Benchmark for Semi-Inductive Link Prediction in Knowledge Graphs [6.7]
知識グラフ(KG)における半帰納的リンク予測(英: Semi-inductive Link Prediction、LP)は、新しい、以前は目に見えないエンティティの事実を予測するタスクである。原理的にモデルをスクラッチから再トレーニングすることで、新しいエンティティを統合することができるが、これは大規模なKGでは不可能である。本稿では,半帰納的LPモデルを評価するための大規模ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:13:13 GMT)
Interactively Robot Action Planning with Uncertainty Analysis and Active Questioning by Large Language Model [6.7]
ロボット行動計画のための大規模言語モデル(LLM)が活発に研究されている。自然言語によるLLMへの指示には、タスクコンテキストによる曖昧さと情報の欠如が含まれる。本研究では,人間に質問することで,LLMが行方不明情報を分析・収集できる対話型ロボット行動計画法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:31:49 GMT)
Uncertainty in Automated Ontology Matching: Lessons Learned from an Empirical Experimentation [6.5]
オントロジは、相互運用によるデータセットのリンクとセマンティック統合において重要な役割を果たす。本稿では、オントロジーマッチングに基づく手法を用いて、アプリケーションの観点からデータ統合にアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:42:51 GMT)
Ordinal Potential-based Player Rating [6.5]
適切な空間で計算した場合、エロ評価が推移性を保つことを示す。我々は,ゲームのサインパターンを優先する新たなゲーム分解を導入する。我々は,従来のサインランクの概念にアプローチをリンクし,実世界のゲームから,おもちゃの例と経験的データの両方を用いて方法論を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:48:31 GMT)
Fact-based Agent modeling for Multi-Agent Reinforcement Learning [6.4]
Fact-based Agent Modeling (FAM) 法は,Fact-based belief inference (FBI) ネットワークがローカル情報のみに基づいて,部分的に観測可能な環境下で他のエージェントをモデル化する手法である。種々のマルチエージェント粒子環境(MPE)上でFAMを評価し,その結果を最先端のMARLアルゴリズムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:43:38 GMT)
Conservative Predictions on Noisy Financial Data [6.3]
金融市場の価格変動は、非常に騒々しいことがよく知られている。従来のルール学習技術は、高精度なルールのみを求め、先行者が適用されない予測を控えるものだった。我々は、モデルが不確実であるデータポイントの予測を控える、同様のアプローチを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:14:19 GMT)
Comparative Performance Evaluation of Large Language Models for Extracting Molecular Interactions and Pathway Knowledge [6.2]
タンパク質の相互作用と経路の知識を理解することは、生きたシステムの複雑さを解き明かすのに不可欠です。既存のデータベースは、文学やその他の情報源から収集された生物学的データを提供しているが、そのメンテナンスは労働集約的である。本稿では,これらの問題に対処する大規模言語モデルの能力を活用し,関連する科学文献からそのような知識を自動的に抽出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:52:33 GMT)
Learning to Solve Climate Sensor Placement Problems with a Transformer [6.2]
深部強化学習(RL)法を用いた学習改善に焦点を当てた新しいセンサ配置手法を提案する。提案手法は,政策ネットワークをトレーニングするためのアクター・クリティカル・アルゴリズムによって駆動される学習改善のためのRL定式化を利用する。本研究は,気候センサ配置問題に先進的なDL RL技術を適用するための有望な方向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 23:58:54 GMT)
Kernel Learning in Ridge Regression "Automatically" Yields Exact Low Rank Solution [6.1]
我々は、$(x,x') の phi(|x-x'|2_Sigma)$ の形の核を考える。有限サンプルカーネル学習目標のグローバル最小化も高い確率で低いランクであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 06:15:35 GMT)
In-Context Learning in Large Language Models: A Neuroscience-inspired Analysis of Representations [6.0]
大規模言語モデル(LLM)は、文脈内学習(ICL)による顕著な性能向上を示すインコンテキストラーニング後の埋め込みと注意がどのように変化するか、そしてこれらの変化が行動改善の媒介となるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:53:46 GMT)
A PAC Learning Algorithm for LTL and Omega-regular Objectives in MDPs [5.9]
マルコフ決定過程におけるオメガ正則目的に対するモデルベース近似ほぼ正の学習アルゴリズムを提案する。従来の手法とは異なり,本アルゴリズムはシステムのサンプル軌跡から学習し,システムのトポロジに関する事前知識を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:33:41 GMT)
Hierarchical accompanying and inhibiting patterns on the spatial arrangement of taxis' local hotspots [5.9]
本研究は, 局部ホットスポットの微粒化と脱落の空間的配置を, 人気度で定量的に検討した。その結果、人気のあるホットスポットは、あまり人気のないホットスポットに囲まれている傾向にあるが、人気のあるホットスポットが多数存在する地域では、あまり人気のないホットスポットの存在が抑制されていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:53:02 GMT)
Deep Distance Sensitivity Oracles [5.9]
最も基本的なグラフ問題の1つは、ソースからターゲットノードへの最短経路を見つけることである。この問題を解決する方法の1つは、クエリからの計算負担を前処理のステップに移行することである。置換経路の構造を深層学習で活用する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:39:16 GMT)
Kepler: Robust Learning for Faster Parametric Query Optimization [5.6]
パラメトリッククエリ最適化のためのエンドツーエンドの学習ベースアプローチを提案する。 Keplerは、複数のデータセット上でのクエリランタイムの大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:12:41 GMT)
Policy Optimization for Continuous Reinforcement Learning [5.5]
連続時間と空間の設定における強化学習(RL)について検討する。我々は、職業時間(特に割引対象)の概念を発展させる。性能差と局所近似式を効果的に導出する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:38:06 GMT)
CLARA: Multilingual Contrastive Learning for Audio Representation Acquisition [5.5]
コントラスト学習を用いた多言語音声と音声表現学習のための新しい枠組みを提案する。データ依存を減らし、多言語間の一般化を改善することにより、多言語コントラストフレームワークを開発する。本研究の目的は,多言語多言語データから表現表現を自己教師付きで学習することで,感情的次元を符号化する音声表現を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:31:56 GMT)
VKIE: The Application of Key Information Extraction on Video Text [5.4]
本稿では,ビデオの視覚的テキストから階層的な鍵情報を抽出する重要なタスクを定義する。我々はPipVKIEとUniVKIEという2つの実装ソリューションを紹介した。 PipVKIEは4つのサブタスクを連続的に完了させ、UniVKIEはすべてのサブタスクを1つのバックボーンに統一することで改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:28:29 GMT)
On the Selection of Tuning Parameters for Patch-Stitching Embedding Methods [5.2]
我々は、チューニングパラメータの選択を監督する単純でほぼ明白なアプローチを提案する。本手法は, プロトタイプなパッチスチッチ埋め込み法において, パッチサイズの選択に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:48:23 GMT)
Runner re-identification from single-view video in the open-world setting [5.1]
提案システムでは,入力として生映像を自動的に処理してランナーを識別し,複数回フレームアウトしてもランナーを識別できる。自動処理では、事前に訓練されたYOLOv8と微調整されたEfficientNetを用いて、ビデオ中のランナーを検出する。ランニングシーケンス画像の動的特徴を用いて,ランニング再同定の精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:15:39 GMT)
MMD-based Variable Importance for Distributional Random Forest [5.0]
分布ランダムフォレスト(DRF)における変数重要度アルゴリズムを提案する。導入された重要度尺度は一貫性があり、実データと模擬データの両方で高い経験的性能を示し、競合より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:12:29 GMT)
KI-PMF: Knowledge Integrated Plausible Motion Forecasting [5.0]
現在の軌道予測手法は、主に特定の計量で損失関数を最適化することに集中している。我々の目的は、車両の運動的制約の双方に応じて、ネットワークが将来の軌跡を予測できる明示的な知識事前を組み込むことである。提案手法は,複雑な状況と動的状況の両方において,交通アクタの到達可能性を保証するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:40:52 GMT)
On The Expressivity of Objective-Specification Formalisms in Reinforcement Learning [5.0]
強化学習における17の客観的特化形式表現の表現性の比較我々は、異なる形式主義に対する様々な制限を見つけ、形式主義が支配的に表現的であり、現在の技法で最適化する直感的なものではない。本研究は,政策学習と報奨学習の両方に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:46:01 GMT)
The Value-Sensitive Conversational Agent Co-Design Framework [4.9]
本稿では,価値に敏感なCAの協調設計(共同設計)を実現するために,VSCA(Value-Sensitive Conversational Agent)フレームワークを提案する。このフレームワークは、利害関係者の価値観を導き、CAチームに対してCA実装をガイドするための技術的ユーティリティを持つ3つのアーティファクトの共同設計を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:58:39 GMT)
Understanding Reward Ambiguity Through Optimal Transport Theory in Inverse Reinforcement Learning [4.9]
逆強化学習(IRL)は、観察された専門家の行動から基礎となる報酬関数を推論することを目的としている。現在の手法は高次元問題に直面することが多く、幾何学的基礎が欠如している。本稿では,これらの課題に対する新たな視点を提供するために,最適輸送(OT)理論を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:42:53 GMT)
Exact zeros of fidelity in finite-size systems as a signature for probing quantum phase transitions [4.9]
一般に、$mathcalF(gamma,tildegamma)$は常に熱力学的極限においてゼロに近づく。磁気フラックスをチューニングすることで、常に忠実度を正確にゼロにすることができることを示す。我々の研究は、有限サイズの系の忠実性の計算によって量子相転移を検出する実践的な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:25:14 GMT)
Singular-Value Statistics of Non-Hermitian Random Matrices and Open Quantum Systems [4.8]
オープン量子多体系の特異値はランダム行列統計に従うことを示す。我々の研究は、特異値統計が対称性の明確な指標として機能し、オープン量子系の統計物理学の基礎となることを決定づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:34:59 GMT)
FairMILE: Towards an Efficient Framework for Fair Graph Representation Learning [4.8]
本稿では,効率的な公正グラフ表現学習の課題について検討し,新しいフレームワークであるFairMILEを提案する。 FairMILEはグラフ表現を効率よく学習できるマルチレベルパラダイムであり、公正さと有効性を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:09:17 GMT)
Building a Graph-based Deep Learning network model from captured traffic traces [4.7]
技術ネットワークモデルの現状は離散事象シミュレーション(DES)に基づいているか依存している DESは非常に正確であり、計算コストも高く、並列化も困難であり、高性能ネットワークをシミュレートするには実用的ではない。我々は,実際のネットワークシナリオの複雑さをより正確に捉えるために,グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:16:32 GMT)
Towards Safer Operations: An Expert-involved Dataset of High-Pressure Gas Incidents for Preventing Future Failures [4.6]
本稿では,安全対策のための新しいインシデントAIデータセットを提案する。データセットは、名前付きエンティティ認識、原因効果抽出、情報検索の3つのタスクから構成される。安全対策のシナリオにおけるデータセットの貢献を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:07:13 GMT)
Cognate Transformer for Automated Phonological Reconstruction and Cognate Reflex Prediction [4.6]
我々は,タンパク質言語モデルであるMSA Transformerを自動音韻再構成の問題に適用した。 MSA Transformerは複数のシーケンスアライメントを入力としてトレーニングし、コグネートな単語に適応する。また、このモデルを他の関連するタスク、すなわち、他の娘言語のコグナネートな単語に基づいて娘言語の反射語を予測するコグナネートな反射予測に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 06:48:37 GMT)
A Comprehensive Survey on Vector Database: Storage and Retrieval Technique, Challenge [4.6]
ベクトルデータベースの背後にある近傍の探索問題については,長年にわたって研究されてきた。本稿では,この急激な研究領域を総合的に理解するために,関連するアルゴリズムを包括的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:31:06 GMT)
Adopting Robustness and Optimality in Fitting and Learning [4.5]
我々は、ロバスト最適化(RO)指数 $lambda$ を $-infty 桁にプッシュすることで、改良された指数化推定器を一般化する。このロバスト性はRONISTによって適応的に実現され制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 06:14:51 GMT)
Security Considerations in AI-Robotics: A Survey of Current Methods, Challenges, and Opportunities [4.5]
本稿では,AI-ロボティクスシステムにおけるセキュリティ問題への対処の必要性から,3次元にわたる包括的調査と分類について述べる。まず、潜在的な攻撃面を調査し、防御戦略を緩和することから始める。次に、依存関係や心理的影響などの倫理的問題や、これらのシステムに対する説明責任に関する法的懸念を掘り下げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:53:10 GMT)
Adversarial Training for Physics-Informed Neural Networks [4.4]
本稿では,AT-PINN と呼ばれる PINN に対する敵的訓練戦略を提案する。 AT-PINNは、逆サンプルを用いてモデルを微調整することにより、PINNの堅牢性を高める。我々は,マルチスケール係数の楕円型方程式,マルチピーク解のポアソン方程式,鋭解のバーガース方程式,アレン・カーンの方程式にAT-PINNを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:28:43 GMT)
Deterministic photon source of genuine three-qubit entanglement [4.4]
フォトニック共振器または導波管に埋め込まれた単一の量子エミッタは、所望の光モードに一度に1つの光子を放出するようにトリガーされることがある。エミッタ内の1つのスピンをコヒーレントに制御することにより、多光子絡みを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:22:36 GMT)
An Eager Satisfiability Modulo Theories Solver for Algebraic Datatypes [4.4]
Algebraic Data Types (ADT) は関数型プログラミング言語で古典的に見られる構造である。我々は,基本的に異なるアプローチ,エフェーガーアプローチを採るSMTソルバを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:14:18 GMT)
Uncertainty in GNN Learning Evaluations: The Importance of a Consistent Benchmark for Community Detection [4.4]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の共通評価プロトコルを確立するためのフレームワークを提案する。プロトコルの有無の相違を実証することで、モチベーションと正当化を行います。また,同じ評価基準が従うことを保証することで,本課題における手法の性能と有意な差があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:19:54 GMT)
Schooling to Exploit Foolish Contracts [4.2]
SCooLSはスマートコントラクト学習(セミ教師付き)エンジンです。 SCooLSは、ニューラルネットワークを使用してコントラクトバイトコードを分析し、特定の脆弱な機能を特定する。 SCooLSのパフォーマンスは既存のツールよりも優れており、精度は98.4%、F1スコアは90.5%、偽陽性率は0.8%と極めて低い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:24:45 GMT)
Towards Understanding and Characterizing the Arbitrage Bot Scam In the Wild [4.1]
本稿では,オンラインソーシャルネットワーク上に散在する暗号通貨詐欺「arbitrage bot」の包括的分析を行った。この詐欺は、分散取引所(DEX)の仲裁を中心に展開され、被害者を誘致していわゆる「ボット契約」を実行させ、そこから資金を盗もうとする。大規模な詐欺を収集するために,CryptoScamHunterという完全自動詐欺検知システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:13:17 GMT)
Learning and Discovering Quantum Properties with Multi-Task Neural Networks [4.1]
ディープニューラルネットワークは、限られた測定データから量子状態の特性を予測する強力なツールである。複数の量子特性を同時に予測できるネットワークモデルを開発した。与えられたプロパティのセットでトレーニングされたモデルは、そのセットの外で新しいプロパティを発見できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:53:23 GMT)
Concept-Guided Chain-of-Thought Prompting for Pairwise Comparison Scaling of Texts with Large Language Models [4.0]
既存のテキストスケーリング手法は、大きなコーパス、短いテキストとの競合、ラベル付きデータを必要とすることが多い。生成する大規模言語モデルのパターン認識機能を活用したテキストスケーリング手法を開発した。 LLMと実体知識を組み合わせることで、抽象概念の最先端の尺度をいかに作成できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:34:37 GMT)
An Online Learning Theory of Brokerage [3.8]
オンライン学習の観点からトレーダー間のブローカーについて検討する。既に研究されている他の二国間貿易問題とは異なり、指定された買い手や売り手の役割が存在しない場合に焦点を当てる。第1の場合、最適率は$sqrtT$に低下し、第2の場合、問題は解けなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:01:32 GMT)
MARVEL: Multi-Agent Reinforcement-Learning for Large-Scale Variable Speed Limits [3.6]
可変速度制限(VSL)制御は、安全と移動性を高めるための交通管理戦略として有望である。本研究は,高速道路回廊における大規模VSL制御を実現するためのマルチエージェント強化学習フレームワークであるMARVELを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 22:09:29 GMT)
A Spatio-Temporal Attention-Based Method for Detecting Student Classroom Behaviors [3.6]
生徒の行動検出の精度が低いことが問題となっている。学生の授業行動検出のための時空間アテンションベース手法(BDSTA)を提案する。 SlowFastモデルと比較すると,BDSTAを用いた生徒行動分類の平均精度は8.94%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 00:56:51 GMT)
Identifying Interpretable Visual Features in Artificial and Biological Neural Systems [3.6]
ニューラルネットワークの単一ニューロンはしばしば、個々の直感的に意味のある特徴を表すものとして解釈される。多くのニューロンは$textitmixed selectivity$、すなわち複数の無関係な特徴を示す。本稿では、視覚的解釈可能性の定量化と、ネットワークアクティベーション空間における意味のある方向を見つけるためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:02:33 GMT)
Genuine multipartite entanglement without fully controllable measurements [3.6]
測定の不完全性を考慮するために,多部交絡証人のよく知られた例を正す方法を示す。本研究は,検証装置における不完全性を考慮したマルチパーティイトシステムの量子特性の検証に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:19:56 GMT)
AI-Copilot for Business Optimisation: A Framework and A Case Study in Production Scheduling [3.5]
ビジネス最適化問題定式化のためのAI-Copilotを提案する。トークンの制限については、モジュール化を導入し、エンジニアリング技術を推進します。問題定式化の精度と品質を評価するのに適した性能評価指標を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 23:34:15 GMT)
Enhancing the Performance of Automated Grade Prediction in MOOC using Graph Representation Learning [3.5]
大規模オープンオンラインコース(MOOCs)は、オンライン学習において急速に成長する現象として大きな注目を集めている。現在の自動評価アプローチでは、下流タスクに関わるさまざまなエンティティ間の構造的リンクを見落としている。我々は、大規模なMOOCデータセットのためのユニークな知識グラフを構築し、研究コミュニティに公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:27:39 GMT)
Grounded and Well-rounded: A Methodological Approach to the Study of Cross-modal and Cross-lingual Grounding [3.4]
グラウンディングは、より完全で真にセマンティックに有能な人工知能システムの開発において重要な要素であると主張している。テキストのみよりもリッチな入力ソースを持つモデルを提供することの効果について検討する。このフレームワークを用いた実験では、クロスモーダル・グラウンドド、クロスランガル・グラウンドド、アングラウンドド・モデル間のモデル挙動の質的な差異が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:05:50 GMT)
TongueSAM: An Universal Tongue Segmentation Model Based on SAM with Zero-Shot [3.4]
舌分節はTCM舌の自動診断の第一段階である。本稿では SAM (Segment Anything Model) に基づく舌分割モデル TongueSAM を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:45:32 GMT)
Multi-modal Medical Neurological Image Fusion using Wavelet Pooled Edge Preserving Autoencoder [3.4]
本稿では,エッジ保存型高密度オートエンコーダネットワークに基づくマルチモーダル医用画像に対するエンドツーエンド非教師付き核融合モデルを提案する。提案モデルでは,特徴マップのウェーブレット分解に基づくアテンションプールを用いて特徴抽出を改善する。提案モデルでは,ソース画像の強度分布の把握を支援する様々な医用画像ペアを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:59:35 GMT)
Annotated Job Ads with Named Entity Recognition [3.3]
スウェーデンの求人広告にさまざまな有用な情報を表示する、名前付きエンティティ認識モデルを訓練しました。本稿では、アノテーション処理をより効率的にし、高品質なデータを保証するために、我々が採用した手法の概要について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:55:53 GMT)
Deep Incremental Learning of Imbalanced Data for Just-In-Time Software Defect Prediction [3.2]
この研究は、Just-In-Time Software Defect Prediction (JIT-SDP)モデルに関する3つの観測から生まれた。まず,JIT-SDP問題を分類問題として扱う。第二に、JIT-SDP 以前の研究では、クラスバランス処理がソフトウェア変更セットデータの基盤となる特性を変えるとは考えていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:42:34 GMT)
A New Multimodal Medical Image Fusion based on Laplacian Autoencoder with Channel Attention [3.2]
ディープラーニングモデルは、非常に堅牢で正確なパフォーマンスでエンドツーエンドの画像融合を実現した。ほとんどのDLベースの融合モデルは、学習可能なパラメータや計算量を最小限に抑えるために、入力画像上でダウンサンプリングを行う。本稿では,ラープラシア・ガウス統合とアテンションプールを融合したマルチモーダル医用画像融合モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:29:53 GMT)
A Comparative Evaluation of Quantification Methods [3.1]
量子化は、データセット内のクラス分布を予測する問題を表す。近年,様々なアルゴリズムが提案されている。 40以上のデータセットで24の異なるメソッドを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:10:17 GMT)
Generalized equivalences between subsampling and ridge regularization [3.1]
アンサンブルリッジ推定器におけるサブサンプリングとリッジ正則化の間の構造的およびリスク等価性を証明した。我々の同値性の間接的な意味は、最適に調整されたリッジ回帰は、データアスペクト比において単調な予測リスクを示すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:14:06 GMT)
Mesh Represented Recycle Learning for 3D Hand Pose and Mesh Estimation [3.1]
本稿では,3次元ハンドポーズとメッシュ推定のためのメッシュ表現型リサイクル学習戦略を提案する。具体的には、ハンドポーズとメッシュ推定モデルはまずパラメトリックな3Dハンドアノテーションを予測する。次に、自己推定手メッシュ表現を用いて合成手画像を生成する。第3に、合成手画像は同じモデルに再び入力される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:50:09 GMT)
HSTR-Net: Reference Based Video Super-resolution for Aerial Surveillance with Dual Cameras [3.0]
本稿では,参照ベーススーパーレゾリューション(RefSR)を用いたHSTRビデオ生成のためのデュアルカメラシステムを提案する。 1台のカメラは高解像度低フレームレート(HSLF)ビデオを撮影し、もう1台のカメラは同時に低解像度高フレームレート(LSHF)ビデオを撮影する。 HSLFおよびLSHFビデオフィードを融合し、出力時にHSTRビデオフレームを合成する新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:37:01 GMT)
Uncovering wall-shear stress dynamics from neural-network enhanced fluid flow measurements [2.7]
物体を通過または内部に移動する乱流流体からの摩擦抵抗は、輸送、公共事業インフラ、エネルギー技術、人間の健康といった様々な領域において重要な役割を担っている。本稿では,物理知識を持つ深部光学フロー推定器を用いて,流れの測定から空間的・時間的分解能の優れた速度場と壁面応力場を導出する全体論的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:03:18 GMT)
Investigating semantic subspaces of Transformer sentence embeddings through linear structural probing [2.5]
本研究では,文レベル表現の研究手法である意味構造探索を用いた実験を行う。本手法は,2つのタスクの文脈において,異なる言語モデル(エンコーダのみ,デコーダのみ,エンコーダのみ,エンコーダ-デコーダ)と異なる大きさの言語モデルに適用する。モデルファミリは、その性能と層動力学において大きく異なるが、結果は大半がモデルサイズの不変量である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:32:07 GMT)
Black-Box Training Data Identification in GANs via Detector Networks [2.5]
訓練されたGANへのアクセスと、基礎となる分布からの新鮮なサンプルが、攻撃者が与えられたポイントがGANのトレーニングデータのメンバーであるかどうかを効率的に識別できるかどうかを調査する。これは、著作権のあるデータがGANのトレーニングに使用されたかどうかをユーザが判断したいという著作権に関する理由と、トレーニングセットのメンバシップを検出する能力がメンバシップ推論アタックとして知られているデータプライバシに関する理由の両方に興味深い。ブラックボックス設定におけるGANに対するメンバーシップ推論攻撃のスイートを導入し、我々の攻撃を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:53:20 GMT)
PhishReplicant: A Language Model-based Approach to Detect Generated Squatting Domain Names [2.4]
ドメインスクワット(Domain squatting)は、フィッシングサイトのドメイン名を作成するために攻撃者が使用するテクニックである。本稿では、ドメイン名の言語的類似性に着目して、生成されたスクワットドメイン(GSD)を検出するPhishReplicantというシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:41:41 GMT)
Text Annotation Handbook: A Practical Guide for Machine Learning Projects [2.4]
このハンドブックは、テキストアノテーションタスクへのアプローチに関するハンズオンガイドです。トピックの穏やかな紹介、理論的概念の概要、実践的なアドバイスを提供する。その焦点は、完全性や科学的厳密さよりも、可読性と簡潔さにある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:19:53 GMT)
Q-Pandora Unboxed: Characterizing Noise Resilience of Quantum Error Correction Codes [2.3]
量子誤り訂正符号(QECC)は、脆弱な量子状態をノイズやエラーから保護することにより、信頼性の高い量子コンピューティングを実現するために重要である。本稿では,2つのQECCを異なる誤差型とノイズモデルで解析し,シミュレーションによる総合的研究を行う。回転曲面符号は、単純さと量子ビットオーバーヘッドの低さに起因する高いしきい値で最高の性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:11:44 GMT)
Auction-Based Scheduling [2.3]
オークションベースのスケジューリングは、多目的意思決定問題のためのモジュラーフレームワークである。それぞれの目的は別々のポリシーを使用して達成され、ポリシーは独立して作成、変更、置換が可能である。我々は,2つのポリシー,当初割り当てられた予算,入札戦略を合成する分散アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:38:42 GMT)
Simulating 2D lattice gauge theories on a qudit quantum computer [2.3]
二次元格子型量子電磁力学の基本構成ブロックの性質の量子計算を行う。これは、トラップイオンのqudit量子プロセッサを使用することで可能となる。クイディットは、自然に高次元であるゲージ場を記述するのに理想的に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:06:35 GMT)
A Historical Context for Data Streams [2.2]
ストリーミングデータからの学習に関する研究は、典型的には計算資源の制約に関連した厳密な仮定を下す。ここでは、データストリーム研究の歴史的文脈について、その歴史的文脈におけるデータストリームよりも機械学習で使用される一般的な仮定を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:52:16 GMT)
On the use of Vision-Language models for Visual Sentiment Analysis: a study on CLIP [2.2]
本稿では,CLIP埋め込み空間を利用して視覚知覚分析を行う方法について述べる。私たちは、Visual Sentiment Analysisのための最大で手動でラベル付けされたベンチマークWEBEMOでCLIP-Eモデルをトレーニングします。以上の結果から,CLIP-EはWEBEMOの細粒度分類においてSOTAモデルより優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:50:48 GMT)
Online Resource Allocation in Episodic Markov Decision Processes [2.2]
本稿では, 有限水平制約マルコフ決定過程におけるオンライン割当問題として, 問題を定式化する。本稿では,観測・観測・観測・観測体制の整備と既存の決定・観測体制の改善について述べる。平均報酬と平均資源消費関数にアクセスできる静的最適政策に対する後悔は、高い確率で$tilde O(rho-1H3/2SsqrtAT)$で束縛されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:34:08 GMT)
Brain decoding: toward real-time reconstruction of visual perception [2.2]
視覚知覚は、機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)から顕著な忠実さでデコードできる。本稿では、高時間分解能で脳活動を測定する神経イメージング装置である脳磁図(MEG)に基づく別のアプローチを提案する。第一に、私たちのMEGデコーダは、古典的線形デコーダよりも画像検索が7倍改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:51:38 GMT)
Position Interpolation Improves ALiBi Extrapolation [2.1]
線形バイアス付き注意(ALiBi)を用いた外挿範囲モデルの拡張に線形位置を用いることを提案する。上流言語モデリングおよび下流要約および検索タスクにおける外挿能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:41:47 GMT)
Model Checkers Are Cool: How to Model Check Voting Protocols in Uppaal [2.1]
State-of-art Model Checker Uppaalは投票プロトコルのモデリングと事前検証のための優れた環境を提供する。モデルチェッカーのプロパティ仕様言語に厳しい制限があるにもかかわらず、レシートフリーの変種を検証する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:06:30 GMT)
Preference Optimization for Molecular Language Models [2.1]
本研究では, 生成分子と化学選好との整合性を改善するための微調整法について検討した。その結果,このアプローチは単純で,効率的で,効果的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:11:46 GMT)
On the power of graph neural networks and the role of the activation function [2.1]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の表現性に関する新しい結果を示す。グラフ入力サイズでアーキテクチャサイズが成長しない任意のGNNに対して、GNNが任意の反復数までルートを区別できないように、深さ2の非同型ルート木が一対存在することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:35:55 GMT)
Jorge: Approximate Preconditioning for GPU-efficient Second-order Optimization [2.1]
両世界のベストを約束する二階法であるJorgeを紹介します -- 2階法の迅速な収束効果と、一階法に典型的な高い計算効率です。プリコンディショナーの近似を用いて,計算行列の逆計算の計算ボトルネックを完全に排除することで,計算行列の計算ボトルネックに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:58:54 GMT)
Simulating gauge theories with variational quantum eigensolvers in superconducting microwave cavities [2.1]
変分量子固有解器(VQE)は、高価な状態の準備と測定を量子ハードウェアに委譲する。超伝導マイクロ波空洞を用いたボソニックVQEを提案し、VQEが量子ビットベースである場合、小さなヒルベルト空間の典型的な制限を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:39:53 GMT)
Model-Agnostic Federated Learning [2.0]
非DNNのユースケースに対するMAFL(Model-Agnostic Federated Learning)を提案する。 MAFLは、モデルに依存しないFLアルゴリズムであるAdaBoost.Fと、オープンな業界グレードのFLフレームワークであるIntel OpenFLを結合する。複数の視点からMAFLをテストし、その正確性、柔軟性、64ノードまでのスケーラビリティを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:47:34 GMT)
Opinion Change or Differential Turnout: Changing Opinions on the Austin Police Department in a Budget Feedback Process [2.0]
2020年、法執行機関の手によるジョージ・フロイドの悲劇的な殺人は、全国的な抗議活動に火をつけ、強化した。テキサス州オースチンで行われた予算フィードバック演習では、住民が様々な市役所の予算について意見を交換するよう求められた。毎日の反応は100倍に増加し、「外因性ショック」の後に登録された反応は、警察の資金の削減を圧倒的に提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:00:25 GMT)
Enhancing Network Initialization for Medical AI Models Using Large-Scale, Unlabeled Natural Images [1.9]
自己教師付き学習(SSL)は胸部X線写真に適用して、堅牢な特徴を学習することができる。我々は6つの大規模なグローバルデータセットから800,000個の胸部X線写真を用いてアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:35:35 GMT)
Classification Aggregation without Unanimity [1.8]
すべての市民カテゴリと独立分類集約関数が本質的に独裁的であることを示す。二つの不合理性の間の関係は、優先集約におけるウィルソンの不合理性とアローの不合理性の関係に類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:46:05 GMT)
Surrogate Active Subspaces for Jump-Discontinuous Functions [1.8]
難民運動のエージェントベースモデルであるFleeに不連続シミュレータの活性部分空間のサロゲート推定を適用した。このような解析を行う際に生じる病態を示し、これは不連続関数への活性部分空間の拡張を動機付けている。最後に,本手法をFlee上に展開し,アフリカと中東の8つの避難危機においてシミュレーションのパラメータが最も重要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:33:27 GMT)
Neural networks with linear threshold activations: structure and algorithms [1.8]
クラス内で表現可能な関数を表現するのに、2つの隠れたレイヤが必要であることを示す。また、クラス内の任意の関数を表すのに必要なニューラルネットワークのサイズについて、正確な境界を与える。我々は,線形しきい値ネットワークと呼ばれるニューラルネットワークの新たなクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:40:09 GMT)
Fast Multipole Attention: A Divide-and-Conquer Attention Mechanism for Long Sequences [1.7]
我々は、長さ$n$のシーケンスに対する注意の時間とメモリの複雑さを低減するために、分割・参照戦略を利用する新しい注意機構であるFast Multipole Attentionを提案する。階層的なアプローチは、クエリ、キー、値を$mathcalO(log n)$の解像度レベルにグループ化する。我々は,高速多極変換器がメモリサイズや精度の点で,他の効率的な変換器よりもはるかに優れていることを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:40:41 GMT)
SHINE: Deep Learning-Based Accessible Parking Management System [1.7]
自家用車の増加により、障害者の駐車スペースが乱用されている。従来のライセンスプレート認識(LPR)システムは、そのような問題にリアルタイムで対処する上で非効率であることが証明されている。我々は,深層学習に基づく物体検出アルゴリズムを用いて車両を検知するシステム,Shineを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 00:15:41 GMT)
A Survey of Requirements for COVID-19 Mitigation Strategies. Part I: Newspaper Clips [1.7]
我々は、緩和戦略の可能な目標と要求に言及したニュースクリップを収集する。スニペットは、健康関連目標、社会的・政治的影響、公民権、倫理的要件など、いくつかのカテゴリに分類される。近日発表のコンパニオンペーパーでは,ニュースクリップから得られた要件のダイジェストと,それらの公式仕様に関する予備的考察を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:38:48 GMT)
Tight Bounds for the Randomized and Quantum Communication Complexities of Equality with Small Error [1.7]
誤差が小さいEquality関数のランダム化および量子化通信複雑性を$epsilon$で調べる。任意の$log(n/epsilon)-log(sqrtn/epsilon)+3$プロトコルが少なくとも$log(n/epsilon)-log(sqrtn/epsilon)-O(1)$ qubitsを通信することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:19:48 GMT)
Optimal synthesis of general multi-qutrit quantum computation [1.6]
複数の$d$レベルの量子系に作用する一般的な量子ゲートの量子回路は、量子計算において顕著な役割を果たす。半単純ユニタリリー群 $U(n)$ (arbitrary $n$-qutrit gate) の新しいカルタン分解を提案する。任意の2量子ゲートを実装するための明示的な量子回路を設計し、その構築コストは一般制御X(GCX)21と制御インクリメント(CINC)26GXよりも小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:28:31 GMT)
Enhancing Low-resource Fine-grained Named Entity Recognition by Leveraging Coarse-grained Datasets [1.6]
K$-shotの学習テクニックを適用することもできるが、アノテーションの数が数十を超えると、そのパフォーマンスは飽和する傾向にある。階層構造を的確に活用するために,F2Cマッピング行列を用いた細粒度NERモデルを提案する。本手法は,少量の微粒なアノテーションを扱う場合,$K$-shot学習と教師あり学習の両方に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:13:34 GMT)
Properties of Two-Mode Quadrature Squeezing from Four-wave Mixing in Rubidium Vapor [1.5]
本研究では, 高温ルビジウム蒸気中の4波長混合により発生する2モード, 真空シード, 四面体光のホモダイン測定について検討した。以上の結果から,真空スクイージングは1Hz未満の周波数まで拡張可能であることが明らかとなり,本システムで測定されたシードドインテンシティ差スキュージングと同様の周波数帯域幅が,典型的なポンプパラメータに対して最大20MHzに達することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:35:41 GMT)
Direct Neural Machine Translation with Task-level Mixture of Experts models [1.5]
ダイレクト・ニューラル・マシン・トランスレーション (Direct Neural Machine Translation, NMT) は、2つの非英語言語間のテキストを翻訳する。 Task-level Mixture of Expert Model (Task-level MoE)は、多数の言語ペアに対して有望なNMT性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:19:45 GMT)
Influence of the Geometry of the world model on Curiosity Based Exploration [1.4]
人間の空間認識においては、3次元射影幾何学は情報統合と行動計画を構成する。情報統合と行動計画において,幾何が重要な役割を果たすかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:49:04 GMT)
Cold-atom quantum simulators of gauge theories [1.4]
本論では、ゲージ理論の冷原子量子シミュレータの進歩を概説する。我々は、この分野がどこへ向かっているのか、そして、その技術を次のレベルへと導くために実験的に、理論的に何が必要か、簡単な展望を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:00:02 GMT)
Tradeoff relations for simultaneous measurement of multiple incompatible observables and multi-parameter quantum estimation [1.3]
複数の非可換オブザーバブルは、1つの測定でどの程度うまく実装できるのか? これは量子力学の基本的な問題であり、量子情報科学における多くのタスクの最適性能を決定する。任意の有限個の可観測量の近似を1つの測定値で近似する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:41:35 GMT)
GenAIPABench: A Benchmark for Generative AI-based Privacy Assistants [1.3]
本稿では,ジェネレーティブAIベースのプライバシアシスタント(GenAIPA)の性能を評価するためのベンチマークフレームワークであるGenAIPABenchを紹介する。 GenAIPABenchは、1) 組織のプライバシポリシとデータ保護規制に関する包括的な質問と、いくつかの組織や規制に対する注釈付き回答。我々はGenAIPABenchを使用して、3つの主要なgenAIシステム(ChatGPT、Bard、Bing AI)がGenAIPAになる可能性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:14:32 GMT)
Subject-specific Deep Neural Networks for Count Data with High-cardinality Categorical Features [1.2]
本稿では,ポアソンディープニューラルネットワークにガンマランダム効果を導入するための新しい階層的確率学習フレームワークを提案する。提案手法は,固定パラメータの最大極大推定器とランダム効果の最適非バイアス予測器を同時に生成する。最先端のネットワークアーキテクチャは、提案されたh-likelihoodフレームワークに容易に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:54:48 GMT)
Transfer Learning of Semantic Segmentation Methods for Identifying Buried Archaeological Structures on LiDAR Data [1.2]
本稿では、2つのLiDARデータセット上の2つのセマンティックセグメンテーションディープニューラルネットワークを用いて、様々な伝達学習構成の性能を比較する。実験結果から, 考古学における伝達学習に基づくアプローチは, 性能改善につながる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:24:06 GMT)
Native two-qubit gates in fixed-coupling, fixed-frequency transmons beyond cross-resonance interaction [1.1]
クロス共振ゲートは固定結合型固定周波数超伝導プロセッサのワークホースである。ここでは、オン共振およびオフ共振マイクロ波駆動を用いて、クロス共振を超越する。ネイティブな2ビットゲートは、クロス共振ゲートからコンパイルされたゲートよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:57:04 GMT)
Free-text Keystroke Authentication using Transformers: A Comparative Study of Architectures and Loss Functions [1.0]
キーストロークバイオメトリックスは、個人のタイピング行動におけるユニークなパターンを活用する、ユーザ識別と検証のための有望なアプローチである。本稿では,キーストロークシーケンスから情報的特徴を抽出する自己注意型トランスフォーマーネットワークを提案する。我々のモデルは、フリーテキストキーストローク認証における従来の最先端技術を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 00:34:26 GMT)
A Hybrid Genetic Algorithm for the min-max Multiple Traveling Salesman Problem [1.0]
本稿では,Multiple Traveling Salesman Problem (mTSP) を解くためのハイブリッド遺伝的アルゴリズムを提案する。新たなクロスオーバーオペレーターは、2人の親からの同様のツアーを組み合わせるように設計されており、人口に対して大きな多様性を提供する。我々のアルゴリズムは、ベンチマークセットに対してテストした場合に、同様のカットオフ時間しきい値で、すべての既存のアルゴリズムを平均で上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:58:01 GMT)
A Universal Formulation of Uncertainty Relation for Error and Disturbance [0.9]
任意の量子測定に有効な不確実性関係の普遍的な定式化を提案する。その単純さと操作性から、我々の一般関係も実験的に検証可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:55:07 GMT)
Partonic collinear structure by quantum computing [0.9]
本稿では,ハドロン状態の準備とリアルタイム光フロント相関器の評価を統合した体系的量子アルゴリズムを提案する。概念実証として,1+1次元のナムブ・ジョナ・ラシニオモデルにおいて,PDFの直接シミュレーションを行った。提案された量子アルゴリズムは、高エネルギー粒子と核物理学に多くの応用が期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:29:58 GMT)
Exploring Light-Cone Distribution Amplitudes from Quantum Computing [0.9]
本稿では,最近提案された量子アルゴリズムを用いて,量子コンピュータ上でLCDAを計算する可能性を示す。その結果,NJLモデルで得られたLCDAは,QCDから得られたLCDAと共通する特徴を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:12:18 GMT)
Fast Parameter Inference on Pulsar Timing Arrays with Normalizing Flows [0.9]
シミュレーションデータに基づいて学習した条件付き正規化フローを,SGWB後部の極めて高速かつ正確な推定に利用できることを示す。本稿では,シミュレーションデータに基づいて訓練された条件付き正規化フローを用いて,SGWB後部を極めて高速かつ高精度に推定する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:00:04 GMT)
Robust Visual Tracking by Motion Analyzing [0.9]
ビデオオブジェクト追跡(VOT)は、ターゲット周辺のすべてのピクセルを分類することに焦点を当て、正確な形状のラベル付けを可能にする。従来のセグメンテーションモジュールは通常、隣接するフレーム間の情報を無視して、ピクセルフレームをフレームごとに分類する。固有テンソル構造を用いて動きパターンを解析することにより,この制限に対処するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 06:48:26 GMT)
DPF-Nutrition: Food Nutrition Estimation via Depth Prediction and Fusion [0.9]
DPF-Nutritionは単分子画像を用いたエンドツーエンドの栄養推定法である。 DPF-Nutritionでは,深度マップを生成するための深度予測モジュールを導入し,食品部分推定の精度を向上した。また,単分子画像と予測深度情報を組み合わせたRGB-D融合モジュールを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:23:05 GMT)
Perceptual Measurements, Distances and Metrics [0.8]
知覚はしばしば、観察者の外部にある物理的変数を内部の心理的変数に変換する過程と見なされる。知覚尺度は、刺激間の相対的な差異を比較するための心理物理学的な測定から導かれる。ここでは、古典的(空間周波数、方向)および古典的でない物理変数の知覚尺度を測定することの価値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:31:47 GMT)
Robust Class-Conditional Distribution Alignment for Partial Domain Adaptation [0.8]
部分的なドメイン適応設定の学習目的におけるプライベートソースカテゴリからの不要なサンプルは、負の転送を招き、分類性能を低下させる可能性がある。分類分布のロバストなアライメントのために,一階のモーメントを超越した解を提案する。提案手法は,分類の不確かさを低減し,不正確なカテゴリー予測をフラット化するために,補的エントロピー目的モジュールを組み込んだものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:49:46 GMT)
Thermodynamics of quantum switch information capacity activation [0.8]
第二法則が疑問視されている新しい環境、すなわち因果順序の量子的重ね合わせにおける熱化に対処する。この重ね合わせは、チャネルの通信能力の増大と関連していることが示されている。情報容量の増大が熱力学とどのように相容れないかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:32:40 GMT)
Fractional Concepts in Neural Networks: Enhancing Activation and Loss Functions [0.8]
本稿では,ニューラルネットワークにおける分数的概念を用いて,アクティベーションと損失関数の修正を行う手法を提案する。これにより、ネットワーク内のニューロンがアクティベーション関数を調整して、入力データとの整合性を向上し、出力エラーを低減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:49:29 GMT)
A Finite-Horizon Approach to Active Level Set Estimation [0.7]
レベルセット推定(LSE)における空間サンプリングの文脈におけるアクティブラーニングの問題点について考察する。 1次元でLSEを行うための有限水平探索法を提案するが、最終的な推定誤差と一定数のサンプルの移動距離のバランスは最適である。結果の最適化問題をクローズドな方法で解き、その結果のポリシーが既存のアプローチを一般化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:11:41 GMT)
Towards Abdominal 3-D Scene Rendering from Laparoscopy Surgical Videos using NeRFs [0.7]
腹腔鏡下手術ビデオにおけるNeRFの包括的検討を行った。 NeRFは3次元静的なシーンからフォトリアリスティックな画像を生成する能力により、最近注目を集めている。実験結果は有望だが,提案手法は大きな課題に直面する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:06:19 GMT)
Envisioning the Future of Cyber Security in Post-Quantum Era: A Survey on PQ Standardization, Applications, Challenges and Opportunities [0.7]
量子コンピュータの台頭は、現在の公開鍵暗号プロトコルの脆弱性を露呈し、セキュアな後量子(PQ)スキームの開発を必要としている。各種PQ手法を包括的に検討し, 構造設計, 構造的脆弱性について検討し, セキュリティ評価を行う。我々はPQ時代へのシームレスな移行に向けたビジョンと今後の展望を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:21:41 GMT)
On the latent dimension of deep autoencoders for reduced order modeling of PDEs parametrized by random fields [0.7]
本稿では,ランダムフィールドの存在下でのDeep Learning-ROMの使用に関する理論的知見を提供する。ディープオートエンコーダの潜伏次元を選択する際に、ドメインの実践者をガイドできる明示的なエラー境界を導出します。数値実験により,本理論の実用性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:38:23 GMT)
From Ad-Hoc to Systematic: A Strategy for Imposing General Boundary Conditions in Discretized PDEs in variational quantum algorithm [0.6]
本稿では,PDEの解法において雑音量子デバイスの指数的パワーを利用する一般量子計算に基づくアルゴリズムを提案する。この変分量子固有解法(VQE)にインスパイアされたアプローチは、厳密で単純化された境界条件で制約された以前の理想化されたモデル実証を超越する。本手法は, 4次PDE(Euler-Bernoulli beam)を例に実装し, 4つの異なる境界条件で実効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:45:26 GMT)
Automatic prediction of mortality in patients with mental illness using electronic health records [0.6]
本報告では,精神疾患患者の死亡率を予測するための永続的課題について述べる。 MIMIC-IIIデータセットから精神疾患の診断データを抽出した。 4つの機械学習アルゴリズムを使用し、ランダムフォレストとサポートベクターマシンのモデルが他のモデルよりも優れていたことを示す結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:21:01 GMT)
Interactive Explanation with Varying Level of Details in an Explainable Scientific Literature Recommender System [0.6]
本稿では,ユーザ中心の対話型説明モデルの採用を目標とし,さまざまな詳細レベルの説明を提供するとともに,ユーザのニーズや好みに基づいた説明の対話,制御,パーソナライズを可能にする。本研究では,対話的説明の提供がユーザによる説明可能なRSの知覚に与える影響について質的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:36:08 GMT)
Intelligent Client Selection for Federated Learning using Cellular Automata [0.6]
FLは、輸送、通信、医療など、さまざまな現実世界のアプリケーションにおいて、プライバシーの強化とレイテンシーのための有望なソリューションとして登場した。本稿では,新しいクライアント選択アルゴリズムとして,セルラーオートマトンに基づくクライアント選択(CA-CS)を提案する。この結果から,CA-CSは高遅延フェデレーションクライアントを効果的に回避しつつ,ランダム選択手法に匹敵する精度を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:55:02 GMT)
On the Magnetization of the $120^\circ$ order of the Spin-1/2 Triangular Lattice Heisenberg Model: a DMRG revisit [0.6]
密度行列正規化群 (DMRG) を用いたスピン-1/2三角格子ハイゼンベルクモデル (TLHM) における120円オーダーの磁化問題を再検討する。このモデルの磁化の正確な決定は数値計算法では困難であり、その値は様々な方法で大きな差異を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:08:06 GMT)
On Unsupervised Image-to-image translation and GAN stability [0.6]
本研究では,基礎研究の失敗事例であるCycleGANについて検討する。これらの問題を緩和する2つの一般的なモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:00:43 GMT)
Implementing quantum dimensionality reduction for non-Markovian stochastic simulation [0.5]
我々は、フォトニックセットアップを用いて、非マルコフ過程の族に対するメモリ効率の量子モデルを実装する。 1量子ビットのメモリで実装された量子モデルは、同じメモリ次元の任意の古典的モデルで可能以上の精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:30:17 GMT)
Mixed-Type Wafer Classification For Low Memory Devices Using Knowledge Distillation [0.5]
ウェーハマップの欠陥パターン認識(DPR)は、生産欠陥の根本原因を決定するために重要である。本研究では,複雑な事前学習モデルから軽量な展開対応モデルへの知識を抽出するための教師なしトレーニングルーチンを提案する。本研究では,教師モデルよりも最大10倍小さいにもかかわらず,精度を犠牲にすることなくモデルを圧縮できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:37:28 GMT)
From Interpolation to Extrapolation: Complete Length Generalization for Arithmetic Transformers [0.5]
対象の注意バイアスの助けを借りて,変圧器モデルを長大化することができることを示す。我々は,ABCを用いて,ある算術課題に対して,前例のない完全長の一般化を実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:10:47 GMT)
Resummation-based Quantum Monte Carlo for Entanglement Entropy Computation [0.5]
本研究では,エンタングルメントエントロピー(EE)を効率を大幅に向上させるアルゴリズムResumEEを開発した。我々のResumEEアルゴリズムは、多体系の量子絡み合いを正確に評価する重要な問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:15:38 GMT)
BanglaNLP at BLP-2023 Task 2: Benchmarking different Transformer Models for Sentiment Analysis of Bangla Social Media Posts [0.5]
本稿では,BLPワークショップ第2タスク(Bangla Social Media Posts の感性分析)について紹介する。我々の定量的結果は、トランスファーラーニングが、この低リソース言語シナリオにおけるモデルのより優れた学習に役立つことを示している。テストセットで67.02%のマイクロF1を取得し、この共有タスクのパフォーマンスをリーダーボードで21にランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 03:51:38 GMT)
Applications of ML-Based Surrogates in Bayesian Approaches to Inverse Problems [0.4]
2次元音響波動方程式の雑音解を考慮し、正方形領域上の波源の位置を推定する逆問題を考える。標準的なニューラルネットワークを代理モデルとして使用することにより、この可能性を数回評価することが可能である。本研究では,ノイズの多いデータから音源位置を正確に推定できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:32:30 GMT)
Fracture Detection in Pediatric Wrist Trauma X-ray Images Using YOLOv8 Algorithm [0.3]
我々は,小児手首外傷X線データセット上でのYOLOv8アルゴリズムのモデル性能を向上させるためにデータ拡張を利用する。実験結果から,本モデルがSOTA(State-of-the-art)のリアルタイムモデル性能に到達したことが明らかとなった。小児手関節外傷X線画像の骨折検出に外科医が利用できるように, YOLOv8 App を用いたフラクチャー検出法を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:02:13 GMT)
On the Benefit of Generative Foundation Models for Human Activity Recognition [0.3]
人間の活動認識(HAR)では、注釈付きデータの限られた可用性が重要な課題である。生成AIの最新の進歩からインスピレーションを得て、生成AIはテキスト記述から仮想IMUデータを自動生成することで、このデータ不足に対処できると考えている。我々は、コミュニティのための生成AIの恩恵を受ける可能性のある、有望な研究経路をいくつか見極めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:27:06 GMT)
NuQKD: A Modular Quantum Key Distribution Simulation Framework for Engineering Applications [0.3]
上記の機能をすべて備えた,オープンソースのモジュール型直感的なシミュレータであるNuQKDについて紹介する。 NuQKDは2つのコンピュータ端末間の通信を確立し、カスタム入力を受け取り、キー長、量子ビット誤り率(QBER)、通信時間経過などを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:54:56 GMT)
Towards Quantum Dynamics Simulation of Physical Systems: A Survey [0.2]
実際の量子コンピューティングハードウェアによる量子シミュレーションの分野における進歩について述べる。我々はまた、現在利用可能なさまざまなソフトウェアツールセットをレビューし、量子シミュレーションの実現の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:45:35 GMT)
Equivariant Bootstrapping for Uncertainty Quantification in Imaging Inverse Problems [0.2]
パラメトリックブートストラップアルゴリズムの等価な定式化に基づく新しい不確実性定量化手法を提案する。提案手法は汎用的であり,任意の画像再構成手法で容易に適用可能である。提案手法を数値実験および代替不確実性定量化戦略との比較により実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:43:15 GMT)
Evaluating the Symbol Binding Ability of Large Language Models for Multiple-Choice Questions in Vietnamese General Education [0.2]
我々は,複数選択質問応答(MCQA)タスクに対して,ゼロショット,ワンショット,少数ショット設定で複数選択シンボルバインディング(MCSB)を実行する大規模言語モデル(LLM)の能力を評価する。このデータセットは、厳密なスタイルでタイプされているため、LSMと小言語モデル(LM)のMCSB能力を評価するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:48:07 GMT)
Reduction of rain-induced errors for wind speed estimation on SAR observations using convolutional neural networks [0.2]
降雨時の誤差を低減した風速推定器を訓練する。その結果,SAR製品における降雨関連誤差を補正する深層学習モデルの能力が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:49:20 GMT)
Rain regime segmentation of Sentinel-1 observation learning from NEXRAD collocations with Convolution Neural Networks [0.2]
NOAAのNext-Generation Radar (NEXRAD)のような地上の気象レーダーは、降雨の反射率と降雨量の推定を提供する。本稿では,降雨状況の観点から,SAR観測を3段階に区分する深層学習手法を提案する。我々は、コロケーションされたSentinel-1/NEXRADデータセットでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークが、最先端のフィルタリング方式よりも明らかに優れていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:19:47 GMT)
Take the aTrain. Introducing an Interface for the Accessible Transcription of Interviews [0.1]
aTrainは、CPUとNVIDIA GPUをサポートする複数の言語でオーディオデータを記述するためのオープンソースツールである。 aTrainはプログラミングのスキルを必要とせず、ほとんどのコンピュータ上で動作し、インターネット接続を必要としない。使いやすいグラフィカルインターフェースを持ち、Microsoft Storeを通じてWindows-Appとして提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:45:47 GMT)
Why entanglement? [0.0]
因果モデルでは、コライダーは2つ以上の変数に因果的に影響される変数である。コライダーの条件付けは、その寄与する原因の間に非因果関係をもたらす。我々の仮説は、この制約された後背側コライダーバイアスが絡み合いの起源である、というものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:56:54 GMT)
Van der Waals chain: a simple model for Casimir forces in dielectrics [0.0]
我々は、再正規化が完全に不要な媒体内のカシミール力の単純なモデルを開発する。メディアにおける短距離の反撃力は、現実のこの崩壊を防いでいると我々は主張する。我々のモデルはまた、曲線空間における量子場のトレース異常の基本的な類似を導出することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:58:10 GMT)
Two-qubit quantum gates with minimal pulse sequences [0.0]
量子ビット毎に1つのパルスまたは1つの構造を持つパルスを用いて、非独立な量子ビットに基づいてエンタングルゲートを実装することができることを示す。最適パラメータはディオファントス方程式の近似解に依存するため、理想条件下であっても忠実さは決して完全ではない。ゲートが動作する機構を完全に特徴付け、実演におけるエラーの主な原因はピーク強度の変動によるものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:36:02 GMT)
Transformers for scientific data: a pedagogical review for astronomers [0.0]
ChatGPTと関連する生成AI製品はトランスフォーマーとして知られている。トランスフォーマーとそれらが生み出す自己維持機構は、自然科学に広く関心を寄せている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:02:32 GMT)
Tracking electricity losses and their perceived causes using nighttime light and social media [0.0]
この研究は、衛星画像、ソーシャルメディア、情報抽出がブラックアウトとその認識された原因をいかに監視できるかを示す。夜間光データ(2019年3月、ベネズエラのカラカスで)は、ブラックアウト地域を示すために使用される。 Twitterのデータは感情やトピックの傾向を決定するのに使われ、統計分析とトピックモデリングはブラックアウトの原因に関する一般の認識を掘り下げた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:44:39 GMT)
Topic-Level Bayesian Surprise and Serendipity for Recommender Systems [0.0]
利用者が消費した商品のレーティング履歴に合わせたレコメンデーションを最適化するレコメンデーションシステムは、フィルタバブルを作成することができる。この望ましくない行動を緩和するための1つのアプローチは、セレンディピティーの可能性が高いアイテムを推薦することである。本稿では,ベイジアン・サプライズに根ざしたセレンディピティーのコンテンツに基づく定式化を提案し,そのセレンディピティーを利用者が消費・評価した後のセレンディピティーを測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:21:50 GMT)
Time-energy uncertainty relation for neutrino oscillations: historical development, applications and future prospects [0.0]
時間エネルギー不確実性関係(TEUR)は量子力学において基本的な役割を果たす。我々はTEURの影響を分析し、ニュートリノ振動の標準条件に対する重力効果と非相対論的効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:31:14 GMT)
Tight upper bound of genuine four party Svetlichny type nonlocality with and without local filtering [0.0]
マルチパーティ量子状態の非局所性を特定することは、量子力学において重要なタスクである。ここでは、真の4つのSvetlichny型非局所性に対する厳密な上限を開発した。また、真の多部交絡と純粋4量子ビット状態に対するゼーヴィンク作用素とスヴェットリニュ作用素の最大量子値との関係についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:23:21 GMT)
Tailoring Adversarial Attacks on Deep Neural Networks for Targeted Class Manipulation Using DeepFool Algorithm [0.0]
Moosavi-Dezfooliらによって提案されたアルゴリズムであるDeepFoolは、入力画像を誤分類するために最小限の摂動を求める。 DeepFoolにはターゲットのアプローチがないため、特定の攻撃シナリオでは効果が低い。我々は,DeepFoolの拡張バージョンであるTargeted DeepFoolを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:50:39 GMT)
Spectral theory of $p$-adic unitary operator [0.0]
U$のスペクトル分解は$psi$が$p$進波動関数であるときに完了する。 $mathbbQ_p$ のアーベル拡大理論は、$p$-進ユニタリ作用素の位相的性質と結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:04:06 GMT)
Some improvements to product formula circuits for Hamiltonian simulation [0.0]
本研究では,基底状態エネルギー推定アルゴリズムの標準実装の改善について述べる。これらには、ハミルトン項ごとのより小さな回路テンプレート、通勤制御された回転の並列化、より効率的なスケジューリングが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:43:52 GMT)
Solitons in a photonic nonlinear quantum walk: lessons from the continuum [0.0]
非線形Kerr媒体上の電界成分を用いて実験的に実装可能な非線形QWモデルを解析する。我々は、ソリトンが外部電場をシミュレートする追加位相を受けるときの安定性を研究し、高次元空間で形成されるかどうかを探索した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 09:25:38 GMT)
Sideband thermometry of ion crystals [0.0]
イオン結晶に適した新しい温度測定法を提案する。大きなイオン結晶に適用した場合、計算ボトルネックに悩まされることはない。その結果, 本手法はイオン結晶の熱測定の正確かつ効率的な方法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:59:18 GMT)
Robustness of the projected squeezed state protocol [0.0]
投射圧縮(PS)状態は、ユニタリスピンスクイーズによって生成される多部交絡状態である。我々は,非理想的実験条件下でのPS状態の生成を,関連するデコヒーレンスチャネルでシミュレートする。以上の結果から,PS状態は有用な気象資源であり,Qubit数Nの増加による環境影響に対する堅牢性を示すことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:21:44 GMT)
Removing Spurious Concepts from Neural Network Representations via Joint Subspace Estimation [0.0]
ニューラルネットワークにおけるアウト・オブ・ディストリビューションの一般化は、しばしば素早い相関によって妨げられる。既存の概念除去手法は、モデルの主要なタスクに関連する機能を不注意に排除することで、過熱する傾向にある。本稿では,ニューラルネットワーク表現における2つの低次元部分空間を共同で同定することにより,主タスク概念から突発性を分離する反復アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:22:36 GMT)
Reconstructing the Hubble parameter with future Gravitational Wave missions using Machine Learning [0.0]
機械学習(ML)アルゴリズムであるガウス過程(GP)の展望を,2つの重力波ミッションでハッブルパラメータ$H(z)$を再構築するためのツールとして検討する。 eLISAとETは、現在のデータセットから推測されるものと競合する$H(z)$と$H_0$の制約を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:08:26 GMT)
Qubit recycling and the path counting problem [0.0]
近年,畳み込み型回路(マトリックス製品状態サンドマルチスケール角化再正規化アンザッツなど)で使用されるキューディットを一元的にリセットできることが示されている。このような回路と局所量子回路の間を補間する量子回路の族に対するこのプロトコルの忠実度を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 23:25:34 GMT)
Quantum work: reconciling quantum mechanics and thermodynamics [0.0]
近年、量子ワークを測定するためのプロトコルが標準の物理原理を満たすことができないと主張されている。作業が量子可観測性(quantum observable)として定義されるとき、すべての基本原理が満たされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:40:54 GMT)
Quantum teleportation implies symmetry-protected topological order [0.0]
これらのプロトコルはすべて、対称性保護トポロジカル(SPT)の順序を示す「資源状態」を作成し、アベリアの対称性を保護している。この結果を、非安定化器ハイパーグラフ状態を含むいくつかの例で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:02:23 GMT)
Quantum limits of covert target detection [0.0]
我々は、絡み込み支援目標検出におけるアリスの誤差確率性能の限界を導出する。我々は、アリスが与えられた秘密度を維持するために、プローブ光の中で最小限のエネルギーを消費しなければならないことを示す。また、2つの熱損失チャネルを識別するための量子制限も取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:12:44 GMT)
Quantum batteries -- The future of energy storage? [0.0]
太陽や風のような再生可能エネルギー源は連続的なエネルギー源ではない。エネルギー貯蔵技術や電池は、世界の再生可能エネルギーのさらなる普及に向けた緊急の課題である。量子電池 (quantum battery) は、量子力学を利用して性能や機能を向上させるエネルギー貯蔵装置である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 23:23:24 GMT)
Quantum Relaxation for Linear Systems in Finite Element Analysis [0.0]
ゲートベース量子コンピュータの反復的アプローチとして,リニアシステム(qRLS)の量子緩和を提案する。このシステムは、QLSAの最先端量子信号処理(QSP)変種を用いて、有限要素問題の実用的な反復解を可能にする。これは指数効率の向上を表しており、量子ハードウェア上での反復有限要素問題の解法に対する新しいアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:16:01 GMT)
Quantum Causal Inference with Extremely Light Touch [0.0]
事象間の因果関係を推定する量子バージョンを考える。量子過程では、異なる時間における観測の間の相関からのみ因果構造を推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:02:11 GMT)
Quantization-based Optimization with Perspective of Quantum Mechanics [0.0]
量子化に基づくシュル「オーディンガー方程式」に基づく最適化について解析する。量子化に基づく最適化におけるシュル・オーディンガー方程式によって導かれるトンネル効果は、局所的な最小値から逃れることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:02:41 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） (Wed, 18 Oct 2023 16:53:07 GMT)
Purity based continuity bounds for quantum information measures [0.0]
量子情報理論では、通信容量はエントロピー公式の観点で主に与えられる。我々は、関連する量子状態の純度の違いに基づいて、様々な情報測度に対する連続性境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:27:36 GMT)
Probing Confinement Through Dynamical Quantum Phase Transitions: From Quantum Spin Models to Lattice Gauge Theories [0.0]
動的量子相転移のタイプの変化は、閉じ込め-分解遷移に付随することを示す。我々の結論は、イオントラップ装置やゲージ理論の冷原子実験など、現代の量子シミュレーションプラットフォームで検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:00:04 GMT)
Optical transmitter tunable over a 65-nm wavelength range around 1550 nm for quantum key distribution [0.0]
波長可変レーザーで固定された多モードファブリペロレーザー光注入による代替量子送信器の設計を提案し,実証する。送信機は位相制御された光パルスを1550nm中心の波長範囲から65nmの範囲でGHz速度で生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:35:47 GMT)
On the Classification of Weierstrass Elliptic Curves over $\mathbb{Z}_n$ [0.0]
量子後暗号では、楕円曲線ベースのプロトコルが研究者にとってエキサイティングです。本研究では、有限環 $mathbbZ_n$ 上のワイエルシュトラス楕円曲線の研究を分類によって一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 07:55:39 GMT)
Observations in Quantum Cosmology [0.0]
一般相対性理論の正準量子化が宇宙論の検証可能な予測を導出できるかどうかを考察する。特に,本手法を用いて,原始摂動の進化をモデル化する方法について検討する。量子測地力学の主題は、量子重力の概念的な問題を照らしていると結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:06:13 GMT)
Nonlocal Static and Dynamical Vacuum Field Correlations and Casimir-Polder Interactions [0.0]
場相関の非局所性は、ファン・デル・ワールスやカシミール・ポルダー相互作用においてどのように現れるかを示す。電磁場における非局所真空場相関の存在と特性を間接的に探究する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:01:38 GMT)
Networkwide Traffic State Forecasting Using Exogenous Information: A Multi-Dimensional Graph Attention-Based Approach [0.0]
本稿では,グラフに基づく交通予測手法(M-STGAT)を提案する。過去の速度の観測に基づいてトラフィックを予測し、車線閉鎖イベント、温度、交通網の可視性などを予測する。 30分、45分、60分の予測地平線でテストを行う場合、3つの代替モデルを上回る結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:57:20 GMT)
Nanomechanical manipulation of superconducting charge-qubit quantum networks [0.0]
量子ネットワークの操作は、電荷量子ビットと意図的に構築されたナノメカニカルコヒーレント状態の間の量子情報の変換によって達成される。この性能は、電気的状態と機械的状態の間の量子的絡み合いによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 22:26:28 GMT)
Modelling of functional profiles and explainable shape shifts detection: An approach combining the notion of the Fr\'echet mean with the shape invariant model [0.0]
機能プロファイルの形状変化を検出するのに適したモデリングフレームワークを提案する。 Fr'echet平均概念は、研究中のプロファイルの典型的なパターンを捉えるために用いられる。変形モデルの概念、特に形状不変モデルの概念は、典型的な形状からプロファイルの偏差を解釈可能なパラメータ化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:19:30 GMT)
Mechanisms of scrambling and unscrambling of quantum information in the ground state in spin chains: domain-walls, spin-flips and scattering phase shifts [0.0]
常磁性相では、スクランブルとアンスクランブルは、一対の低エネルギースピンフリップ励起の散乱によるものであることを示す。強磁性相では、同じ現象はドメインウォール励起の運動によって説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:02:18 GMT)
Mean-field dynamics of an infinite-range interacting quantum system: chaos, dynamical phase transition, and localisation [0.0]
無限範囲の逆相互作用を持つXYスピン1/2鎖の動的性質について検討する。高速かつ低速なエントロピー成長周期によって, 消滅しないリアプノフ指数と断続的な挙動が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:21:40 GMT)
Mass Renormalization of the Schwinger Model with Wilson and Staggered Fermions in the Hamiltonian Lattice Formulation [0.0]
ハミルトンの定式化におけるウィルソンフェルミオンについて検討し、その結果の質量移動を決定する新しい方法を提案する。ベンチマーク研究として、Wilson fermions と Topological $theta$-term using matrix product state を用いて、1-flavour Schwinger モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:32:41 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） (Wed, 18 Oct 2023 11:42:46 GMT)
Machine Learning-based Nutrient Application's Timeline Recommendation for Smart Agriculture: A Large-Scale Data Mining Approach [0.0]
不正確な肥料の用途の決定は、コストのかかる結果をもたらし、食糧生産を妨げ、環境に害を与える可能性がある。そこで本研究では, 年間を通じて必要な肥料量を決定することにより, 栄養素の応用を予測する方法を提案する。提案手法は, 費用対効果と環境に優しい農業を促進するため, 気象条件と土壌特性に基づく肥料量の調整を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:37:19 GMT)
Low-noise quantum frequency conversion in a monolithic cavity with bulk periodically poled potassium titanyl phosphate [0.0]
ダイヤモンド中の窒素空孔中心は、量子ネットワークのノードを形成する主要な候補である。モノリシックバルクpKTPキャビティに基づく高効率低雑音量子周波数変換のための新しいプラットフォームを実証する。オフザシェルフポンプレーザーの出力を共鳴的に高めることにより、内部変換効率は(72.3pm 0.4)%で、ターゲット波長での雑音は(110pm 4) mbox kHz/nmである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:57:34 GMT)
Is it time to rethink quantum gravity? [0.0]
重力は他のあらゆる力と同様に量子的性質を持つべきだと広く信じられています。私はこの提案について論じるが、最終的には私たちを導くために実験をしなければならないと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:01:05 GMT)
Is Channel Independent strategy optimal for Time Series Forecasting? [0.0]
現在のCI戦略が時系列予測のベストソリューションであるかどうかを検討します。まず、単純なCSCと呼ばれる戦略を提案し、これは$mathbfC$hannel $mathbfS$elf-$mathbfC$lustering戦略を表す。第2に,自己クラスタリングにインスパイアされたディープモデルのためのChannel Rearrangement (CR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:24:34 GMT)
Interferometric sorting of temporal Hermite-Gauss modes via temporal Gouy phase [0.0]
我々は,マッハ・ツェンダー干渉計を$mで構成し,各モードで得られた時間的グーイ位相を調整して,第1の時間的ハーマイト・ガウスモードの光通過のソートを実現する装置を提案する。自発パラメトリックダウンコンバージョンで発生する光子対のシュミットモードを2つの干渉計でソートし、5.5%のクロストーク確率で理論的に低い結合を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:20:29 GMT)
Improving SCGAN's Similarity Constraint and Learning a Better Disentangled Representation [0.0]
SCGANは生成した画像と条件の類似性制約を生成的敵ネットワーク上の正規化用語として追加する。我々はSCGANがより深いレベルでどのように機能するかを理解する。高い理解と知性を持つモデルは、人間のように、その構造と高レベルの特徴に基づいて画像間の類似性を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:57:13 GMT)
Highly indistinguishable single photons from droplet-etched GaAs quantum dots integrated in single-mode waveguides and beamsplitters [0.0]
液滴エッチングエピタキシーにより得られたGaAs量子ドット(QDs)は、個々のエミッタとリモートエミッタの両方に対して1に近い振動率で優れた性能を示す。この方向の最初の実装を示し、フォトニック集積回路(PIC)に必要な鍵受動的要素を実現する。複数のQDの励起線の波長,線幅,減衰時間の統計分布と共振励起下での個々のエミッタの量子光学特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:34:11 GMT)
High kinetic inductance NbTiN films for quantum limited travelling wave parametric amplifiers [0.0]
Nb80%T20ターゲットを用いたNbTiN薄膜のスパッタ成膜過程の最適化について述べる。我々はKI-TWPA試作装置の製造に利用した8.5pH/sqのNbTiN膜を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:30:27 GMT)
Hardware implementation of quantum stabilizers in superconducting circuits [0.0]
超伝導回路における安定化器のハードウェア実装を, ピドル周期ジョセフソン素子の鎖からなる回路で実証する。フラストレーションされたプラケット要素の数で指数関数的なフラックスに対するエネルギーバンド分散の軟化を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:57:16 GMT)
Genetic Algorithms for Evolution of QWOP Gaits [0.0]
QWOPはブラウザベースの2次元フラッシュゲームで、選手は100メートルの模擬レースに出場するオリンピックの陸上競技選手を制御する。ゲームの目的は、走者の足の筋肉を制御するQ、W、O、Pキーを使用して、100メートルレースの終了までできるだけ早く走者を進めることである。単純なコントロールと単純なゴールにもかかわらず、難易度と直感的なゲームプレイで有名である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:53:50 GMT)
Generating multiparticle entangled states by self-organization of driven ultracold atoms [0.0]
本稿では,超低温原子運動自由度の動的進化を導くメカニズムについて述べる。我々は原子運動の多粒子交絡状態の生成を数値的に示す。その結果、量子技術応用における原子運動の自己組織化の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:20:08 GMT)
Generalized phantom helix states in quantum spin graphs [0.0]
ファントムヘリックス状態を持つスピン-1/2 XXZハイゼンベルク格子系を構築する方法を提案する。基礎となるメカニズムは、退化固有状態の集合の存在である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:24:55 GMT)
Filling in the Gaps: Efficient Event Coreference Resolution using Graph Autoencoder Networks [0.0]
本稿では,低リソースの言語ドメインに適用されたイベント・コンカレンス・レゾリューション(ECR)の新規かつ効率的な手法を提案する。 ECRをグラフ再構成タスクとすることで、深いセマンティック埋め込みと構造的コア参照チェーンの知識を組み合わせることができる。提案手法は,オランダの大規模イベントコアスコーパスにおいて,古典的参照ペア法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 13:44:58 GMT)
Field-testing items using artificial intelligence: Natural language processing with transformers [0.0]
5万種類のRoBERTaモデルが29の質問で英語の識字試験を完了した。対象項目の心理測定特性の算出にデータを用い,ヒト検診データとある程度の一致を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 01:56:16 GMT)
Femtosecond pulse parameter estimation from photoelectron momenta using machine learning [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、特徴抽出やパラメータ推定といったタスクに対する驚くほどの明度を実証している。ここでは、強電界電離光電子スペクトルを用いてCNNを試験し、実験データを逆転させる理論データセットのトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:40:39 GMT)
Fast optoelectronic charge state conversion of silicon vacancies in diamond [0.0]
ダイヤモンド中のIV族空色中心は、フォトニック量子技術への応用に強い可能性を持つスピン光子界面を約束している。我々は発光と光電流分光を組み合わせたシリコン空孔アンサンブルの電荷状態を操作する。我々は,光伝導性に寄与する欠陥を新たに把握し,置換窒素と希薄性の存在を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 19:37:31 GMT)
Exploring Fairness in Pre-trained Visual Transformer based Natural and GAN Generated Image Detection Systems and Understanding the Impact of Image Compression in Fairness [0.0]
本研究では,自然画像とGAN生成画像の分類を行うトランスフォーマーに基づく画像法医学アルゴリズムのバイアスについて検討する。偏見評価コーパスの取得により、性別、人種、感情、交叉領域の偏見を分析する。画像圧縮に対するアルゴリズムの一般化は、法医学的タスクにおいて考慮すべき重要な要素であるため、モデルバイアスにおける画像圧縮の役割も分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:13:22 GMT)
Evolving Bitcoin Custody [0.0]
この論文の幅広いトピックは、Bitcoinの保護システムの設計と分析である。我々は、保護システムのさまざまなタイプ、設計原則、フェーズ、機能を説明することによって、Bitcoinの保護を導入します。これは、技術、人、プロセスを含む、拘置システムの完全な複雑さを捉えようとする試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 12:00:18 GMT)
Evaluation of feature selection performance for identification of best effective technical indicators on stock market price prediction [0.0]
本研究の目的は, 市場価格を最小限の誤差で予測するために, 特徴選択による最高の株式市場指標の組み合わせを特定することである。この論文では,Apple の過去13年間に 10 個の推定器と 123 個の技術的指標を備えた SFS と SBS について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:21:32 GMT)
Emergent non-Hermitian models [0.0]
我々は最近開発されたグラフ理論ツールを用いて、非自明な境界現象を持つ非エルミート系を設計する。固有状態はシステムの両端を同時にローカライズできることを示す。また、エネルギーによって異なる指数エンベロープを持つ非ゼロエネルギーに固定された様々なトポロジカルエッジ状態の存在を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:19:58 GMT)
Embedding networks for ideal performance of a travelling-wave parametric amplifier [0.0]
3波混合(3WM)に基づく高利得移動波パラメトリック増幅器(TWPA)の理想的な性能を実現するために必要な埋め込みネットワークについて検討する。超伝導ダイプレクサとハイブリッドカプラのネットワークにTWPAを埋め込むことにより、増幅器は、ほぼ量子制限ノイズ性能で高い安定利得を得られ、利得リップルが抑制される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:57:15 GMT)
Dynamic financial processes identification using sparse regressive reservoir computers [0.0]
本稿では,構造行列近似理論における重要な知見と動的金融プロセスの回帰表現への応用について述べる。これらのアルゴリズムは、原型的動的金融・経済プロセスの近似的同定と予測シミュレーションに応用して実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:55:12 GMT)
Dissipationless Nonlinearity in Quantum Material Josephson Diodes [0.0]
3波混合の散逸のない非線形性は多くの超伝導量子デバイスの主要な構成要素である。ゲート可変および内在的に対称性を損なう量子材料ジョセフソン接合から3階非線形性を実現するための代替手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 18:00:01 GMT)
Diagrammatic representation and nonperturbative approximation of exact time-convolutionless master equation [0.0]
時間局所生成器を用いた開量子系の非マルコフ力学をモデル化するための一般的なフレームワークを提供する。摂動展開の切り離しは、摂動的時間畳み込みのない量子マスター方程式をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 05:59:15 GMT)
Detecting Abnormal Health Conditions in Smart Home Using a Drone [0.0]
ドローンを用いた視覚に基づく転倒監視システムを開発した。本研究では, 落下物体を精度0.9948で識別できることを示す。その結果, 落下物体を精度0.9948で識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 04:05:37 GMT)
Core Building Blocks: Next Gen Geo Spatial GPT Application [0.0]
本稿では,自然言語理解と空間データ分析のギャップを埋めることを目的としたMapGPTを紹介する。 MapGPTは、ロケーションベースのクエリに対するより正確でコンテキスト対応の応答を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 10:15:40 GMT)
Contributing Components of Metabolic Energy Models to Metabolic Cost Estimations in Gait [0.0]
本稿では, 正確な代謝コスト推定に寄与する, 筋肉や関節状態などのパラメータと入力変数を同定する。ニューラルネットワークに基づくモデルは有望な能力を示したが、従来の代謝エネルギー消費モデルの精度と一致しなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:24:23 GMT)
Conditions for the existence of positive operator valued measures [0.0]
N,M)$-POVMsの存在に対する十分条件を示す。最適な$(N,M)$-POVMの存在のために必要条件が導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:09:47 GMT)
Computing the Mass Shift of Wilson and Staggered Fermions in the Lattice Schwinger Model with Matrix Product States [0.0]
行列積状態を用いて、ハミルトニアン定式化におけるウィルソンフェルミオンを研究する。本稿では,付加質量再正規化を決定する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 08:37:01 GMT)
Complete extension: the non-signaling analog of quantum purification [0.0]
完全拡張仮定 (CEP) はビット圧縮の不可能性を示唆することを示す。さらに、ある場合において、完全拡張は純粋ではないことを示し、精製仮定から重要な分岐を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:07:25 GMT)
Compiler Testing With Relaxed Memory Models [0.0]
コンパイラが導入したバグの検出方法に重点を置いています。プログラムサイズに関するバグを自動的にカバーするテスト手法を模索する。並列プログラムのためのT'el'echatコンパイラテストツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 21:24:26 GMT)
Code Book for the Annotation of Diverse Cross-Document Coreference of Entities in News Articles [0.0]
それぞれのアノテーションツールであるインセプションのセットアップ方法や、ニュース記事のエンティティの注釈付け方法、様々な中核関係とリンクする方法、Wikidataのグローバルな知識グラフへのドキュメントのリンクなど、詳細な説明が含まれている。我々の主な貢献は、単語選択とラベル付けによるメディアバイアスの分析に適用可能な、多種多様なクロスドキュメント・コア参照コーパスを作成するための方法論を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 15:53:45 GMT)
Classical-Nonclassical Polarity of Gaussian States [0.0]
スクイーズや絡み合いのような古典的でない性質は、量子情報処理にとって重要な資源である。統一的な定量化: $mathcalP$ で表される '古典的非古典的極性' を導入する。純粋な多モードガウス状態の場合、古典的非古典的極性は、単一のモードのスクイージングと2モードのスクイージングからの平均光子の数の和に等しい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 16:46:51 GMT)
Can bin-wise scaling improve consistency and adaptivity of prediction uncertainty for machine learning regression ? [0.0]
BVS(Binwise Variance Scaling)は、機械学習の回帰問題の不確かさを予測するためのポストホックリカバリ手法として提案されている。適応性を改善するために,BVSのいくつかの適応,特に代替損失関数と入力機能(X)に基づくビンニング方式について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 14:05:04 GMT)
Bayesian longitudinal tensor response regression for modeling neuroplasticity [0.0]
縦断的神経画像研究における主要な関心は、訪問中の治療やその他の要因によるボクセルレベルの神経可塑性の研究である。本研究では,空間分散ボクセル間で情報をプールする縦画像データに対する新しいベイズテンソル応答回帰手法を提案する。提案手法は, 個別レベルの神経可塑性を推定し, パーソナライズされた疾患や回復軌道の検査を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:30:41 GMT)
Asymmetric One-Sided Semi-Device-Independent Steerability of Quantum Discordant States [0.0]
超局所性と超非ステアビリティは、それぞれ特定の局所状態と非ステアブル状態における量子相関の操作的特徴を与える。超不安定性を示すためには、双方向の非ゼロ量子不協和が不要であることを示す。片方向ステアビリティは, 片側デバイス非依存の方法で, 片側デバイス非依存の方法でも発生するのと同じように, 片側デバイス非依存の方法でも起こりうることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 02:44:07 GMT)
Analyze Mass Spectrometry data with Artificial Intelligence to assist the understanding of past habitability of Mars and provide insights for future missions [0.0]
本稿では,古代火星の居住可能性検出のための質量分析データへの人工知能の応用について述べる。火星のデータを収集したものの、地球上のあらゆる天体に対して同じアプローチを再現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:14:46 GMT)
Analytic Evolution for Complex Coupled Tight-Binding Models: Applications to Quantum Light Manipulation [0.0]
一次元強結合モデルにおける空間進化の解析解を提案する。本研究は,システム内の予測値と相関を効率的に計算する強力なツールを提供する。本研究は, 量子状態の空間的進化を, 広範囲の物理系で記述した包括的数学的枠組みの道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 22:27:45 GMT)
Addressing Maximization Bias in Reinforcement Learning with Two-Sample Testing [0.0]
過大評価バイアスは、価値に基づく強化学習アルゴリズムに対する既知の脅威である。そこで本研究では,基礎となる仮説テストの重要度を調整することにより,過大評価と過小評価を柔軟に補間する推定器を提案する。 K$-Estimator (KE) と呼ばれる一般化は、ほぼ任意のカーネル関数に依存しながら、TEと同じバイアスと分散境界に従う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:39:07 GMT)
Absorption of hybrid fibre modes by Cs atoms in quadrupole transitions [0.0]
電気四極子遷移におけるCs原子による光ナノファイバーモードの吸収率を評価した。しかし、繊維に近く、選択された入力電力の吸収速度は、四重極脱励起速度よりも2桁大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 20:22:57 GMT)
A comprehensible analysis of the efficacy of Ensemble Models for Bug Prediction [0.0]
我々は,単一のAIモデルとアンサンブルAIモデルという,2つのAIベースのアプローチの比較と分析を行い,Javaクラスがバグのある確率を予測する。実験結果から,AIモデルのアンサンブルは,個々のAIモデルの適用結果より優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 17:43:54 GMT)
A Hyperparameter Study for Quantum Kernel Methods [0.0]
量子カーネル法は、量子機械学習において、それらに接続された保証のおかげで有望な方法である。分析的考察に対するそれらのアクセシビリティは、量子的優位性の可能性に基づいてデータセットを事前スクリーニングする可能性も開ける。初期の研究は幾何学的差異を開発しており、これは2つのカーネルベースの機械学習アプローチの尺度として理解することができる。この計量は、量子と古典的なモデルの複雑さを結びつける。このことは、モデル複雑性との関係に基づく幾何学的差が、量子優位性の可能性以外の評価において有用なツールであるかどうかという問題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 18 Oct 2023 11:20:59 GMT)