Video Timeline Modeling For News Story Understanding [123.0] 我々は,ビデオタイムラインモデリングという新たな問題を提示した。
我々の目的は、特定の話題に関連する一連のビデオからビデオ関連タイムラインを作成し、話されているストーリーの内容や構造を理解しやすくすることである。
この問題は、例えばニュースストーリーの要約など、様々な現実世界のアプリケーションにおいて大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:38:38 GMT)
Video-FocalNets: Spatio-Temporal Focal Modulation for Video Action
Recognition [112.7] Video-FocalNetは、ローカルなグローバルなコンテキストの両方をモデル化する、ビデオ認識のための効率的かつ効率的なアーキテクチャである。
Video-FocalNetは、自己注意の相互作用と集約のステップを反転させる時間的焦点変調アーキテクチャに基づいている。
我々は,5つの大規模データセット上での映像認識のための最先端のトランスフォーマーモデルに対して,Video-FocalNetsが好適に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:16:53 GMT)
Benchmarking Spatial Relationships in Text-to-Image Generation [102.6] 本研究では,オブジェクト間の空間的関係を正確に生成するテキスト・ツー・イメージモデルについて検討する。
画像中にテキストで記述された空間関係がどれだけ正確に生成されるかを測定する評価指標であるVISORを提案する。
我々の実験では、最先端のT2Iモデルは高画質であるが、複数のオブジェクトを生成できる能力や、それらの間の空間的関係が著しく制限されていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:24:04 GMT)
SOUL: Towards Sentiment and Opinion Understanding of Language [96.7] 我々は、言語感覚とオピニオン理解(SOUL)と呼ばれる新しいタスクを提案する。
SOULは2つのサブタスクを通して感情理解を評価することを目的としている:レビュー(RC)と正当化生成(JG)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:48:48 GMT)
Machine Reading Comprehension using Case-based Reasoning [96.2] 本稿では,機械読解における解答抽出の正確かつ解釈可能な手法を提案する。
本手法は,類似した質問に対する文脈的回答が相互に意味的類似性を共有するという仮説に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:43:53 GMT)
TIES-Merging: Resolving Interference When Merging Models [95.6] 転送学習は、ダウンストリーム性能の改善、収束の高速化、サンプル効率の向上など、大きな利点をもたらす可能性がある。
モデルマージは、追加のトレーニングを行うことなく、複数のタスク固有のモデルを単一のモデルに組み合わせるソリューションとして登場した。
既存のマージ手法は、しばしば異なるモデルのパラメータ間の干渉を無視し、複数のモデルのマージ時に大きなパフォーマンス低下を引き起こす。
本稿では,モデル統合における新たな3つのステップとして,微調整時に少量だけ変化したパラメータをリセットし,符号衝突を解消し,最終的な一致した符号に一致したパラメータのみをマージするTIES-Mergingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:09:31 GMT)
Explainable Brain Age Prediction using coVariance Neural Networks [94.8] 大脳皮質の厚み特徴を用いた脳年齢予測のための説明駆動・解剖学的解釈可能なフレームワークを提案する。
具体的には、私たちの脳年齢予測フレームワークは、アルツハイマー病(AD)の脳年齢ギャップの粗い指標を超えて拡張されます。
我々は2つの重要な観察を行う: VNNは、貢献する脳の領域を同定することによって、ADの脳年齢差を高めるために解剖学的解釈性を割り当てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:21:37 GMT)
Leveraging Diffusion Disentangled Representations to Mitigate Shortcuts
in Underspecified Visual Tasks [92.3] 拡散確率モデル(DPM)を用いた合成カウンターファクトの生成を利用したアンサンブルの多様化フレームワークを提案する。
拡散誘導型分散化は,データ収集を必要とする従来の手法に匹敵するアンサンブル多様性を達成し,ショートカットからの注意を回避できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:35:16 GMT)
Simulation-free Schr\"odinger bridges via score and flow matching [89.4] [SF]$2$Mは、任意のソースとターゲット分布から与えられた未ペアサンプルを推論するためのシミュレーション不要な目的である。
[SF]$2$Mは、細胞動態を高次元で正確にモデル化し、既知の遺伝子制御ネットワークを再現する最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:37:43 GMT)
Can LLMs Keep a Secret? Testing Privacy Implications of Language Models
via Contextual Integrity Theory [86.9] 私たちは、最も有能なAIモデルでさえ、人間がそれぞれ39%と57%の確率で、プライベートな情報を公開していることを示しています。
我々の研究は、推論と心の理論に基づいて、新しい推論時プライバシー保護アプローチを即時に探求する必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:15:30 GMT)
Adjoint Rigid Transform Network: Task-conditioned Alignment of 3D Shapes [86.2] Adjoint Rigid Transform (ART) Networkは、さまざまな3Dネットワークと統合可能なニューラルネットワークモジュールである。
ARTは入力の形状を学習した標準方向に回転させることを学び、多くのタスクに欠かせない。
さらなる研究のために、コードと事前訓練されたモデルをリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:10:36 GMT)
FreeNoise: Tuning-Free Longer Video Diffusion via Noise Rescheduling [85.6] 既存のビデオ生成モデルは、典型的には限られた数のフレームで訓練されており、推論中に高忠実度長ビデオを生成することができない。
本研究では,複数のテキストに条件付けされた長編ビデオを生成するためのテキスト駆動能力の拡張の可能性について検討する。
我々は,事前学習したビデオ拡散モデルの生成能力を高めるため,チューニング不要かつ時間効率のパラダイムであるFreeNoiseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:23:04 GMT)
Towards Personalized Federated Learning via Heterogeneous Model
Reassembly [84.4] pFedHRは、異種モデルの再組み立てを利用して、パーソナライズされたフェデレーション学習を実現するフレームワークである。
pFedHRは、動的に多様なパーソナライズされたモデルを自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:14:43 GMT)
From Generative AI to Generative Internet of Things: Fundamentals,
Framework, and Outlooks [83.0] 生成人工知能(GAI)は、現実的なデータを生成し、高度な意思決定を促進する能力を持っている。
GAIを現代のモノのインターネット(IoT)に統合することによって、ジェネレーティブ・インターネット・オブ・モノ(GIoT)が登場し、社会の様々な側面に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 02:58:11 GMT)
Sample Complexity Bounds for Score-Matching: Causal Discovery and
Generative Modeling [82.4] 我々は,標準深部ReLUニューラルネットワークをトレーニングすることにより,スコア関数の正確な推定が可能であることを実証した。
スコアマッチングに基づく因果発見手法を用いて因果関係の回復の誤差率の限界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:09:56 GMT)
Text-driven Editing of 3D Scenes without Retraining [80.6] DN2Nはテキスト駆動編集方式であり、普遍的な編集機能を備えたNeRFモデルの直接取得を可能にする。
本手法では,2次元画像のテキストベース編集モデルを用いて3次元シーン画像の編集を行う。
本手法は,外観編集,天気変化,材質変化,スタイル伝達など,複数種類の編集を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:42:31 GMT)
Joint-Relation Transformer for Multi-Person Motion Prediction [79.1] 相互作用モデリングの強化を目的とした結合関係変換器を提案する。
提案手法は3DPW-SoMoF/RCで900ms VIMを13.4%改善し, 3s MPJPEで17.8%/12.0%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 03:20:54 GMT)
MCUFormer: Deploying Vision Tranformers on Microcontrollers with Limited
Memory [76.0] 我々はMCUFormerと呼ばれるハードウェア・アルゴリズムの協調最適化手法を提案し、メモリが極端に制限されたマイクロコントローラにビジョントランスフォーマーを配置する。
MCUFormerは320KBのメモリを持つ画像分類のためのImageNet上で73.62%のTop-1精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:43:55 GMT)
Adaptive Contextual Perception: How to Generalize to New Backgrounds and
Ambiguous Objects [75.2] 本研究では,視覚モデルが分布外一般化の文脈をどのように適応的に利用するかを検討する。
1つの設定で優れているモデルは、もう1つの設定で苦労する傾向があります。
生物学的視覚の一般化能力を再現するためには、コンピュータビジョンモデルは背景表現に対して分解対象を持つ必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:35:32 GMT)
Visual Programming for Text-to-Image Generation and Evaluation [73.1] テキスト・トゥ・イメージ(T2I)生成と評価のための2つの新しい解釈可能・説明可能なビジュアル・プログラミング・フレームワークを提案する。
まず,T2I生成をオブジェクト/カウント生成,レイアウト生成,画像生成という3つのステップに分解する,解釈可能なステップバイステップT2I生成フレームワークであるVPGenを紹介する。
第2に、視覚プログラミングに基づくT2I生成のための解釈可能かつ説明可能な評価フレームワークであるVPEvalを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:44:27 GMT)
LeanDojo: Theorem Proving with Retrieval-Augmented Language Models [72.5] 大規模言語モデル(LLM)は、Leanのような証明アシスタントを使って形式的な定理を証明することを約束している。
既存のメソッドは、プライベートコード、データ、計算要求のために、複製や構築が難しい。
本稿では、ツールキット、データ、モデルからなるオープンソースのリーンツールキットであるLeanDojoを紹介します。
本研究では,LLM ベースの証明器 ReProver を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:00:20 GMT)
Statistical Learning under Heterogeneous Distribution Shift [71.8] ground-truth predictor is additive $mathbbE[mathbfz mid mathbfx,mathbfy] = f_star(mathbfx) +g_star(mathbfy)$.
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:47:13 GMT)
Train Once, Get a Family: State-Adaptive Balances for Offline-to-Online
Reinforcement Learning [71.0] Family Offline-to-Online RL (FamO2O) は、既存のアルゴリズムが状態適応型改善-制約バランスを決定するためのフレームワークである。
FamO2Oは、D4RLベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、既存の様々な手法よりも統計的に顕著な改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 08:30:54 GMT)
Accountability in Offline Reinforcement Learning: Explaining Decisions
with a Corpus of Examples [70.8] 本稿では、オフラインデータセットを決定コーパスとして利用するAOC(Accountable Offline Controller)を紹介する。
AOCはローデータシナリオで効果的に動作し、厳密なオフラインの模倣設定まで拡張でき、保存性と適応性の両方の品質を示す。
シミュレーションおよび実世界の医療シナリオにおいて、AOCのパフォーマンスを評価し、説明責任を維持しながら高いレベルのパフォーマンスでオフライン制御タスクを管理する能力を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:23:43 GMT)
Learning to Influence Human Behavior with Offline Reinforcement Learning [70.8] 人間の準最適性を捉える必要があるような環境での影響に焦点を当てる。
人間によるオンライン実験は安全ではない可能性があり、環境の高忠実度シミュレータを作成することは現実的ではないことが多い。
オフライン強化学習は、観察された人間・人間の行動の要素を拡張し、組み合わせることで、人間に効果的に影響を及ぼすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:26:10 GMT)
eP-ALM: Efficient Perceptual Augmentation of Language Models [70.5] 本稿では,既存モデルの適応性を向上するための直接的な取り組みを提案し,認識を伴う言語モデルの拡張を提案する。
視覚言語タスクに事前訓練されたモデルを適用するための既存のアプローチは、その効率を妨げているいくつかの重要なコンポーネントに依存している。
総パラメータの99%以上を凍結し,1つの直線射影層のみをトレーニングし,1つのトレーニング可能なトークンのみを予測することにより,我々のアプローチ(eP-ALM)は,VQAとCaptioningの他のベースラインよりも有意に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:38:40 GMT)
Alignment and Outer Shell Isotropy for Hyperbolic Graph Contrastive
Learning [69.7] 高品質なグラフ埋め込みを学習するための新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
具体的には、階層的なデータ不変情報を効果的にキャプチャするアライメントメトリックを設計する。
双曲空間において、木の性質に関連する葉と高さの均一性に対処する必要があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:31:42 GMT)
What is Flagged in Uncertainty Quantification? Latent Density Models for
Uncertainty Categorization [68.2] 不確実性定量化(UQ)は、信頼できる機械学習モデルを作成する上で不可欠である。
近年、疑わしい事例にフラグを立てるUQ手法が急上昇している。
分類タスクにおけるUQ手法によってフラグ付けされた不確実な例を分類する枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:09:59 GMT)
Davidsonian Scene Graph: Improving Reliability in Fine-grained
Evaluation for Text-Image Generation [67.1] Davidsonian Scene Graph(DSG)に基づく評価フレームワークを開発する。
DSGはグラフベースの自動QG/Aであり、任意のQG/Aモジュールに適応するようにモジュール実装されている。
本稿では,1060個のプロンプトを含むオープンソースの評価ベンチマークDSG-1kを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:20:10 GMT)
Teacher Perception of Automatically Extracted Grammar Concepts for L2
Language Learning [66.8] 本研究は、カンナダ語とマラティ語という2つのインドの言語教育に適用する。
我々は、形態素構文(単語順、一致、ケースマーキング、または単語形成の学習)と意味論(語彙の学習)に関する疑問に答える自然なテキストコーパスから記述を抽出する。
我々は,北米の学校から言語教育者の助けを借りて手作業による評価を行い,教材が授業の準備や学習者評価に利用できる可能性を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:17:29 GMT)
Impressions: Understanding Visual Semiotics and Aesthetic Impact [66.4] 画像のセミオティックスを調べるための新しいデータセットであるImpressionsを提示する。
既存のマルチモーダル画像キャプションと条件付き生成モデルは、画像に対する可視的応答をシミュレートするのに苦労していることを示す。
このデータセットは、微調整と少数ショット適応により、画像の印象や美的評価をモデル化する能力を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:30:18 GMT)
Global Structure-Aware Diffusion Process for Low-Light Image Enhancement [64.7] 本稿では,低照度画像強調問題に対処する拡散型フレームワークについて検討する。
我々は、その固有のODE-軌道の正規化を提唱する。
実験により,提案手法は低照度化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） (Fri, 27 Oct 2023 08:26:49 GMT)
FLARE: Fast Learning of Animatable and Relightable Mesh Avatars [64.5] 私たちのゴールは、幾何学的に正確で、リアルで、楽しい、現在のレンダリングシステムと互換性のあるビデオから、パーソナライズ可能な3Dアバターを効率的に学習することです。
単眼ビデオからアニマタブルアバターとリライトブルアバターの作成を可能にする技術であるFLAREを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:11:32 GMT)
DiffAttack: Evasion Attacks Against Diffusion-Based Adversarial
Purification [63.7] 拡散に基づく浄化防御は拡散モデルを利用して、敵の例の人工摂動を除去する。
近年の研究では、先進的な攻撃でさえ、そのような防御を効果的に破壊できないことが示されている。
拡散型浄化防衛を効果的かつ効率的に行うための統合フレームワークDiffAttackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:17:50 GMT)
MelHuBERT: A simplified HuBERT on Mel spectrograms [62.5] 我々は、高度に成功した自己教師型モデルである HuBERT のトレーニングを再考する。
我々は、損失関数、入力表現、複数の段階におけるトレーニングなど、いくつかの重要なコンポーネントを改善し、単純化する。
我々のモデルであるMelHuBERTは、音声認識、話者識別、自動音声認識において良好な性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:12:55 GMT)
er.autopilot 1.0: The Full Autonomous Stack for Oval Racing at High
Speeds [61.9] インディ・オートノラティカル・チャレンジ (IAC) は、オープンホイールのレースカー上で独立して開発されたソフトウェアを使用して、前例のないスピードとヘッド・ツー・ヘッドのシナリオで競う9つの自律レースチームを集めた。
本稿では,チームTII EuroRacing (TII-ER) が使用するソフトウェアアーキテクチャについて述べる。静的障害物を避け,アクティブオーバーテイクを行い,75m/s (270 km/h) 以上の速度に達するために必要なモジュールをすべて網羅する。
総合的な結果と各モジュールのパフォーマンス、および、チームがそれぞれ2番目と3番目を置く楕円軌道上の競技の最初の2つのイベントで学んだ教訓について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:52:34 GMT)
Text Augmented Spatial-aware Zero-shot Referring Image Segmentation [60.8] テキスト拡張空間認識(TAS)ゼロショット参照画像セグメンテーションフレームワークを提案する。
TASには、例レベルのマスク抽出のためのマスク提案ネットワーク、画像テキスト相関をマイニングするためのテキスト拡張ビジュアルテキストマッチングスコア、マスク後処理のための空間が含まれている。
提案手法は,最先端のゼロショット参照画像セグメンテーション法より明らかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:52:50 GMT)
Class-Conditional Conformal Prediction with Many Classes [60.8] 類似した共形スコアを持つクラスをクラスタ化するクラスタ化共形予測法を提案する。
クラスタ化されたコンフォメーションは、クラス条件カバレッジとセットサイズメトリクスの点で、既存のメソッドよりも一般的に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:24:44 GMT)
Direct Unsupervised Denoising [60.7] 教師なしのデノイザは、MMSE推定のような単一の予測を直接生成しない。
本稿では,VAEと並んで決定論的ネットワークを訓練し,中心的な傾向を直接予測するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:02:12 GMT)
Reproducibility in Multiple Instance Learning: A Case For Algorithmic
Unit Tests [59.6] 多重インスタンス学習(MIL)は、正と負のラベルと入力の「バグ」を持つ分類問題のサブドメインである。
本研究では,最も顕著な深層MILモデルの5つについて検討し,いずれも標準MILの仮定を尊重していないことを明らかにする。
提案した"アルゴリズムユニットテスト"によってこの問題を特定し,実証する。そこでは,MILを尊重するモデルによって解決可能な,合成データセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 03:05:11 GMT)
TACO: Temporal Latent Action-Driven Contrastive Loss for Visual
Reinforcement Learning [59.6] 時間的行動駆動型コントラスト学習(TACO: Temporal Action-driven Contrastive Learning)は、時間的コントラスト学習の強力なアプローチである。
TACOは、現在の状態の表現間の相互情報を最適化することにより、状態と行動表現を同時に学習する。
オンラインRLでは、TACOは100万の環境インタラクションステップの後、40%のパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 02:07:14 GMT)
LipSim: A Provably Robust Perceptual Similarity Metric [59.4] 敵攻撃に対するViTベースの特徴抽出器のアンサンブルに基づく,最先端の知覚的類似度指標の脆弱性を示す。
次に、証明可能な保証とともに、LipSimと呼ばれる堅牢な知覚的類似度メトリックをトレーニングするためのフレームワークを提案する。
LipSimは、各データポイント周辺の保護された領域と、$ell$ ball内のすべての摂動の証明書を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:59:51 GMT)
GPT-4 Vision on Medical Image Classification -- A Case Study on COVID-19
Dataset [58.5] この技術報告は、新型コロナウイルス画像分類の領域におけるGPT-4 Vision(GPT-4V)の応用を掘り下げ、コンテキスト内学習の変換可能性を活用して診断プロセスを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:28:36 GMT)
M3C: A Framework towards Convergent, Flexible, and Unsupervised Learning
of Mixture Graph Matching and Clustering [57.9] 本稿では,理論収束を保証する学習自由度アルゴリズムであるM3Cを提案する。
我々は、新しいエッジワイド親和性学習と擬似ラベル選択を組み込んだ教師なしモデルUM3Cを開発した。
提案手法は,最先端のグラフマッチングと混合グラフマッチングとクラスタリングの手法を精度と効率の両面で優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:40:34 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） (Fri, 27 Oct 2023 05:19:32 GMT)
Learning Better with Less: Effective Augmentation for Sample-Efficient
Visual Reinforcement Learning [57.8] データ拡張(DA)は、ビジュアル強化学習(RL)アルゴリズムのサンプル効率を高める重要な手法である。
サンプル効率のよい視覚的RLを実現する上で, DAのどの属性が有効かは明らかになっていない。
本研究は,DAの属性が有効性に与える影響を評価するための総合的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:13:50 GMT)
Disentangled Representation Learning with Large Language Models for
Text-Attributed Graphs [57.1] 本稿では,TAGに対するLLMの推論と予測能力を向上させることができるDGTLモデルを提案する。
提案するDGTLモデルでは, グラフ構造情報をGNN層に組み込む。
実験により,提案したDGTLモデルにより,最先端のベースラインよりも優れた性能,あるいは同等の性能が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:00:04 GMT)
StableVQA: A Deep No-Reference Quality Assessment Model for Video
Stability [56.5] ビデオシェーキネス(英: video shakiness)は、ユーザー生成コンテンツ(UGC)ビデオの不愉快な歪みであり、通常は不安定なカメラホールドによって引き起こされる。
我々は1,952種類の動画を多種多様に整った新しいデータベースを構築し、34人の被験者によって評価されたビデオ安定性の度合いに基づいて、各ビデオに平均オピニオンスコア(MOS)がある。
我々は,光学的フロー,セマンティック,ブラーの3つの特徴抽出器と,最終的な安定性を予測するための回帰層からなる,新しいVQA-SモデルであるStableVQAを精巧に設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:13:38 GMT)
Is ChatGPT Good at Search? Investigating Large Language Models as
Re-Ranking Agents [56.1] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な言語関連タスクにまたがる顕著なゼロショットの一般化を実証している。
本稿では、情報検索(IR)における関連性ランキングのためのジェネレーティブLLMについて検討する。
LLMのデータ汚染に関する懸念に対処するため,我々はNovereEvalという新しいテストセットを収集した。
実世界のアプリケーションの効率を向上させるため、ChatGPTのランキング能力を小さな特殊モデルに蒸留する可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:11:16 GMT)
SituatedGen: Incorporating Geographical and Temporal Contexts into
Generative Commonsense Reasoning [55.4] 生成的コモンセンス推論(英: Generative Commonsense reasoning)とは、一群のキーワードが与えられた機械が、コモンセンスの確率で単一のコヒーレントな文を構成することを要求するタスクである。
我々は、この課題をSituatedGenとして定式化し、地理的または時間的エンティティを含むキーワード群を与えられたコントラスト文のペアを生成する。
実験によると、最先端の生成言語モデルは、常識的妥当性のある文を生成するのに苦労し、人間のパフォーマンスよりずっと遅れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:55:02 GMT)
Separate Anything You Describe [55.1] 言語クエリオーディオソース分離(LASS)は,CASA(Computer auditory scene analysis)の新しいパラダイムである
AudioSepは、自然言語クエリによるオープンドメインオーディオソース分離の基礎モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:34:06 GMT)
Pre-training Contextualized World Models with In-the-wild Videos for
Reinforcement Learning [54.7] 本稿では,視覚制御タスクの学習を効率的に行うために,Wild 動画を多用した事前学習型世界モデルの課題について検討する。
本稿では、コンテキストと動的モデリングを明確に分離したContextualized World Models(ContextWM)を紹介する。
実験により,ContextWMを内蔵したWildビデオ事前学習は,モデルベース強化学習のサンプル効率を大幅に向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 03:28:48 GMT)
TarGEN: Targeted Data Generation with Large Language Models [54.1] TarGENは、高品質な合成データセットを生成するための、多段階のプロンプト戦略である。
我々は,LLMが不正確なラベル付きインスタンスを修正できるようにする自己補正法により,TarGENを増強する。
合成データセットを元のデータセットと比較した包括的な分析により、データセットの複雑さと多様性の類似または高いレベルが明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 03:32:17 GMT)
3DCoMPaT$^{++}$: An improved Large-scale 3D Vision Dataset for
Compositional Recognition [54.0] 3DCoMPaT$++$は、1000万以上のスタイリングされた3D形状の1億6000万レンダリングビューを備えたマルチモーダル2D/3Dデータセットである。
我々は,3Dオブジェクトの部品の合成を総合的に認識し,グラウンドドコMPaT認識(GCR)と呼ばれる新しいタスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:01:43 GMT)
Shape-centered Representation Learning for Visible-Infrared Person
Re-identification [53.6] 現在の可視赤外人物再識別法(VI-ReID)は外観特徴の抽出を優先する。
本研究では,形状に関連付けられた形状特徴と外観特徴に着目した形状中心表現学習フレームワーク(ScRL)を提案する。
形状に関連のある外観特徴を取得するために,形状特徴によって誘導される識別非関連特徴を抑えつつ,識別関連特徴をアクセントする外観特徴強調(AFE)を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:57:24 GMT)
Accented Speech Recognition With Accent-specific Codebooks [53.3] 音声アクセントは最先端の自動音声認識(ASR)システムに重大な課題をもたらす。
あまり表現されないアクセントによる性能低下は、ASRの包括的採用に対する深刻な抑止力である。
トレーニング可能なコードブックを用いたクロスアテンションを用いた,エンドツーエンドのASRシステムに対するアクセント適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 02:54:29 GMT)
Fine-Tuning Language Models Using Formal Methods Feedback [53.2] 我々は、自律システムにおけるアプリケーションのための、微調整済み言語モデルに対して、完全に自動化されたアプローチを提案する。
本手法は,自然言語タスク記述による事前学習モデルから自動制御器を合成する。
その結果、コントローラが満たした仕様の割合が60%から90%に改善したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:24:24 GMT)
Client-specific Property Inference against Secure Aggregation in
Federated Learning [52.9] フェデレートラーニングは、さまざまな参加者の間で共通のモデルを協調的に訓練するための、広く使われているパラダイムとなっている。
多くの攻撃は、メンバーシップ、資産、または参加者データの完全な再構築のような機密情報を推測することは依然として可能であることを示した。
単純な線形モデルでは、集約されたモデル更新からクライアント固有のプロパティを効果的にキャプチャできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:43:01 GMT)
OpinSummEval: Revisiting Automated Evaluation for Opinion Summarization [52.7] 人間の判断と14の意見要約モデルからの出力からなるデータセットであるOpinSummEvalを提案する。
以上の結果から,ニューラルネットワークに基づく測定値が神経以外の測定値を上回っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:09:54 GMT)
Lost in Translation -- Multilingual Misinformation and its Evolution [52.1] 本稿では,95言語にまたがる25万以上のファクトチェックの分析を通じて,多言語誤報の頻度とダイナミクスについて検討する。
誤報のクレームの大部分は1回だけ事実チェックされているが、21,000件以上のクレームに対応する11.7%は複数回チェックされている。
誤情報拡散のプロキシとしてファクトチェックを用いると、言語境界を越えて繰り返し主張する主張の33%が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:21:55 GMT)
Closing the Gap Between the Upper Bound and the Lower Bound of Adam's
Iteration Complexity [52.0] 我々はAdamの新しい収束保証を導出し、$L$-smooth条件と有界雑音分散仮定のみを導出する。
本証明は,運動量と適応学習率の絡み合いを扱うために,新しい手法を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:16:58 GMT)
Algorithmic Foundations of Empirical X-risk Minimization [51.6] この原稿は、機械学習とAIの新しい最適化フレームワーク、bf empirical X-risk baseline (EXM)を紹介している。
Xリスク(X-risk)は、構成測度または目的の族を表すために導入された用語である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:53:54 GMT)
Real-time Animation Generation and Control on Rigged Models via Large
Language Models [50.0] 本稿では,自然言語入力を用いたリップモデル上でのリアルタイムアニメーション制御と生成のための新しい手法を提案する。
大規模言語モデル(LLM)をUnityに組み込んで構造化テキストを出力し、多種多様なリアルなアニメーションに解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:36:35 GMT)
Towards Understanding Sycophancy in Language Models [50.0] 人間のフィードバックを利用した微調整を施したモデルにおける梅毒の有病率について検討した。
5つの最先端のAIアシスタントが、4つの異なる自由形式のテキスト生成タスクで常に梅毒を発現していることを示す。
以上の結果から、サイコファンシーは最先端のAIアシスタントの一般的な行動である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:45:26 GMT)
Heterogeneous Federated Learning with Group-Aware Prompt Tuning [49.7] 本稿では、共有プロンプトとグループプロンプトの両方の学習の概念を導入し、同時に普遍的な知識とグループ固有の知識の獲得を可能にする。
プロンプト選択モジュールは、各入力にパーソナライズされたグループプロンプトを割り当て、グローバルモデルと各クライアントのデータ分散を整合させる。
このアプローチにより、ローカルな微調整を必要とせずに、ローカルなクライアントデータ分散に自動的に適応できる単一のグローバルモデルをトレーニングできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:22:09 GMT)
Hard excitation mode of system with optomechanical instability [49.2] 我々は,光子強度のジャンプ増加が生じると,励起のハードモードを達成することができることを示した。
発見された強い励起モードは、高感度のセンサーと光トランジスタを作るための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:30:11 GMT)
Controlling Text-to-Image Diffusion by Orthogonal Finetuning [49.1] そこで本研究では,テキストから画像への拡散モデルを下流タスクに適用するための原理的な微調整手法であるorthogonal Finetuning(OFT)を提案する。
既存の方法とは異なり、OFTは単位超球上の対のニューロン関係を特徴付ける超球面エネルギーを確実に保存することができる。
我々のOFTフレームワークは、生成品質と収束速度において既存の手法よりも優れていることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 00:36:03 GMT)
Complex Query Answering on Eventuality Knowledge Graph with Implicit
Logical Constraints [48.8] 我々は、EVentuality中心のKGに基づいて、ニューラルネットワークを利用して複雑な論理的クエリに応答する新しいフレームワークを提案する。
複合事象性クエリ・アンサーリング(CEQA)は、時間的順序と事象の発生を規定する暗黙の論理的制約を考察する。
また、CEQAタスク上での最先端のニューラルクエリエンコーダの性能を大幅に向上させるメモリ拡張クエリ(MEQE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:16:14 GMT)
FAMO: Fast Adaptive Multitask Optimization [48.6] 本稿では,動的重み付け手法であるFast Adaptive Multitask Optimization FAMOを導入する。
この結果から,FAMOは最先端の勾配操作技術に匹敵する,あるいは優れた性能を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:20:20 GMT)
Publicly Detectable Watermarking for Language Models [48.0] パブリックな検出性や検証性を備えた言語モデルに対する最初の証明可能な透かし方式を構築した。
我々のプロトコルは,生成したテキストに統計信号を埋め込まない最初の透かし方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:08:51 GMT)
FP8-LM: Training FP8 Large Language Models [47.2] 大規模言語モデルの学習のためのFP8自動混合精度フレームワークを提案する。
H100 GPUプラットフォーム上でのGPT-175Bモデルのトレーニング中、我々のFP8混合精度トレーニングフレームワークは、実際のメモリ使用量の42%の大幅な削減を実現した。
我々のFP8混合精度訓練手法は汎用的であり、LLM命令チューニングや強化学習など他のタスクにもシームレスに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:59:51 GMT)
NSF: Neural Surface Fields for Human Modeling from Monocular Depth [46.9] スパースデータから動的できめ細かな衣服の変形をモデル化することは困難である。
深度データから3次元人間をモデル化するための既存の手法は、計算効率、メッシュコヒーレンシー、解像度とトポロジーの柔軟性に制限がある。
本研究では, 単眼深度から3次元布地をモデル化するニューラル表面場を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:30:35 GMT)
Replicability in Reinforcement Learning [46.9] 生成モデルにアクセス可能なディスカウント型MDPの基本設定に焦点をあてる。
ImpagliazzoらにインスパイアされたRLアルゴリズムは、高い確率で2回の実行後に全く同じポリシーを出力した場合、複製可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:53:10 GMT)
On the Fairness ROAD: Robust Optimization for Adversarial Debiasing [46.5] ROADは、局所的に不公平である可能性のある入力を優先するように設計されている。
所与のグローバルフェアネスレベルに対する局所的公正度と正確性に関して優位性を達成する。
また、分布シフトの下での公正な一般化も促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:08:42 GMT)
Genes in Intelligent Agents [45.9] 動物は遺伝子にコード化された知性を持って生まれるが、機械にはそのような知性がなく、ゼロから学べない。
動物の遺伝子にインスパイアされた「学習遺伝子」と命名された機械の「遺伝子」を定義し、遺伝子強化学習(GRL)を提案する。
GRLは、強化学習(RL)における生物の進化をシミュレートし、学習遺伝子を活用して知能エージェントを学習し、進化させる計算フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:10:23 GMT)
ConvXAI: Delivering Heterogeneous AI Explanations via Conversations to
Support Human-AI Scientific Writing [45.2] 本稿では,AIを活用した科学書記タスクのための会話型XAIについて述べる。
我々は、"multifaceted"、"controllability"、"mix-initiative"、"context-aware drill-down"の4つの設計論理を識別する。
我々はそれらをインタラクティブなプロトタイプであるConvXAIに組み込み、対話を通じて科学的記述のための異種AI説明を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:08:32 GMT)
How Re-sampling Helps for Long-Tail Learning? [45.2] ロングテール学習は、極めて不均衡なデータセットで発生する課題のために、大きな注目を集めている。
最近の研究では、リサンプリングは現代のロングテール学習タスクにおいて無視できるパフォーマンス改善をもたらすと主張している。
そこで本稿では,末尾クラスのための多様なトレーニング画像を生成するコンテキストシフト拡張モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:20:34 GMT)
Understanding Parameter Saliency via Extreme Value Theory [44.8] 畳み込みニューラルネットワークの診断にパラメータ・サリエンシ(パラメータ・サリエンシ)の概念が提案されている。
上位の有能なフィルタの微調整は、ImageNetの誤同定を効果的に修正したことが示されている。
本研究では,統計学的観点からパラメータ・サリエンシ・ランキングを解析し,ギャップを埋める試みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:48:36 GMT)
Practical Contextual Bandits with Feedback Graphs [44.8] 回帰への還元に基づくフィードバックグラフを用いて,文脈的帯域幅に対するアプローチを提案し,解析する。
結果のアルゴリズムは計算学的に実用的であり、確立されたミニマックスレートを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 00:04:33 GMT)
EMO: Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language
Modeling [44.7] 自動回帰言語モデリングのためのアースモーバー距離最適化を提案する。
EMOは、その課題に対処するために、地球計算距離の本質的な性質を生かしている。
EMOはドメイン間のMLEよりも一貫して優れた言語モデリング性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:56:13 GMT)
Black-box Backdoor Defense via Zero-shot Image Purification [44.4] バックドア攻撃は、トレーニングデータに有毒なサンプルを注入し、モデル配備中に有毒な入力を誤分類する。
本稿では,Zero-shot Image Purificationによるバックドア攻撃に対する防御機構を提案する。
我々のフレームワークは、モデルに関する内部情報や、クリーン/ポジショニングされたサンプルの事前知識を必要とせずに、有毒なモデルに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:27:04 GMT)
Towards Control-Centric Representations in Reinforcement Learning from
Images [43.2] ReBisは、報酬なしの制御情報と報酬特化知識を統合することで、制御中心の情報を取得することを目指している。
AtariゲームとDeepMind Control Suitを含む2つの大規模なベンチマークに関する実証研究は、ReBisが既存の方法よりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:14:16 GMT)
ZeroNVS: Zero-Shot 360-Degree View Synthesis from a Single Real Image [43.1] そこで,本研究では3次元拡散モデルであるZeroNVSを導入し,ワンイメージの新たなビュー合成手法を提案する。
具体的には、オブジェクト中心、屋内、屋外のシーンをキャプチャするデータソースの混合に基づいて、生成をトレーニングする。
我々のモデルは、DTUデータセット上のLPIPSをゼロショット設定で設定し、DTUで特別に訓練された方法よりも優れた結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:06:43 GMT)
Does Role-Playing Chatbots Capture the Character Personalities?
Assessing Personality Traits for Role-Playing Chatbots [43.0] 本稿では,ロールプレイングチャットボットにおける個性評価のための,革新的なオープンエンドインタビュースタイルのアプローチを明らかにする。
我々は,ChatHaruhiライブラリが作成した32個のロールプレイングチャットボットに対して,ビッグファイブとMBTIの両次元にわたるパーソナリティ評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 08:42:18 GMT)
Sample based Explanations via Generalized Representers [42.5] 一般表現器は, 自然集合の公理的性質を満たすサンプルベース説明の唯一のクラスであることを示す。
我々は、カーネルに与えられたグローバルな重要性を抽出するためのアプローチと、現代の非線形モデルに与えられたカーネルの自然な選択について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:54:47 GMT)
Optimal Transport for Treatment Effect Estimation [42.5] 観測データから条件平均処理効果を推定することは, 処理選択バイアスが存在するため, 極めて困難である。
代表的な方法は、潜在空間における異なる処理群の分布を整列させることによってこの問題を軽減することである。
本稿では,因果関係の文脈において最適な輸送手段であるEntire Space CounterFactual Regression (ESCFR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:22:45 GMT)
TOCH: Spatio-Temporal Object-to-Hand Correspondence for Motion
Refinement [42.3] そこで本研究では,データを用いた不正確な3次元手オブジェクトインタラクションシーケンスの精細化手法TOCHを提案する。
時間分解オートエンコーダを用いた可塑性TOCH場の潜在多様体を学習する。
実験により、TOCHは最先端の3Dハンドオブジェクトインタラクショ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） (Fri, 27 Oct 2023 11:32:26 GMT)
SPA: A Graph Spectral Alignment Perspective for Domain Adaptation [41.9] 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、データ分布が異なる特定のターゲットドメインにドメインモデルを拡張するための機械学習における重要な形式である。
それまでのほとんどの研究はドメイン間の転送可能性の獲得に重点を置いていたが、ドメイン内のリッチな構造を見落としている。
トレードオフに対処するための新しいグラフスペクトラルアライメント(SPA)フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 08:40:15 GMT)
Towards Realistic Generative 3D Face Models [41.6] 本稿では,高品質なアルベドと精密な3次元形状を生成するために,3次元制御可能な顔モデルを提案する。
2次元顔生成モデルとセマンティック顔操作を組み合わせることで、詳細な3次元顔の編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 00:29:01 GMT)
Structured Semidefinite Programming for Recovering Structured
Preconditioners [41.3] 正定値$mathbfK を mathbbRd times d$ と $mathrmnnz(mathbfK)$ の 0 でないエントリで与えられるアルゴリズムは、時間内に$epsilon$-optimal diagonal preconditioner を計算する。
我々は、行列辞書近似SDPと呼ばれる半定値プログラムのクラスに対して、新しいアルゴリズムを用いて結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:54:29 GMT)
Private Product Computation using Quantum Entanglement [41.1] 一対の絡み合った量子ビットで製品をプライベートに計算できることが示される。
素数の任意の有限体に対して、この積を実現する具体的な方法を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:50:25 GMT)
Lost in Translation, Found in Spans: Identifying Claims in Multilingual
Social Media [40.3] クレームスパン識別(CSI)は、ファクトチェックパイプラインの重要なステップである。
ジャーナリストや人間のファクトチェッカーにとって重要な問題だが、いまだに過小評価されている問題である。
我々は、多くのソーシャルメディアプラットフォームから5つのインド語と英語で収集された7Kの現実世界のクレームからなる、新しいデータセットX-CLAIMを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:28:12 GMT)
Model-free Posterior Sampling via Learning Rate Randomization [40.1] 我々は、マルコフ決定過程(MDP)における後悔最小化のための新しいランダム化モデルフリーアルゴリズムであるランダム化Q-ラーニング(RandQL)を紹介する。
我々はRandQLの性能を表と表のメトリック空間設定の両方で解析する。
我々の実証的研究は、RandQLがベースライン探索環境における既存のアプローチより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:59:44 GMT)
Exploring Diverse In-Context Configurations for Image Captioning [39.5] 本稿では,様々な構成がコンテキスト学習における視覚言語(VL)に与える影響について検討する。
画像選択のための4つの戦略と、キャプション代入のための4つの戦略を考案し、画像キャプションのためのインテキスト画像-テキストペアを設定した。
我々の総合的な実験は2つの反直感的だが価値ある洞察をもたらし、VLの文脈内学習の特徴を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:54:24 GMT)
PLANNER: Generating Diversified Paragraph via Latent Language Diffusion
Model [39.4] 本稿では,潜在意味の拡散と自己回帰生成を組み合わせ,流動的なテキストを生成するモデルであるPLANNERを提案する。
意味生成, テキスト補完, 要約の結果は, 高品質な長文を生成する上での有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:53:16 GMT)
Beurling-Selberg Extremization for Dual-Blind Deconvolution Recovery in
Joint Radar-Communications [38.4] 近年、統合センシングと通信への関心が、新しい信号処理技術の設計につながっている。
我々は、レーダと通信システムのチャネルと送信信号が共通受信機に未知なスペクトル共存シナリオに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:26:39 GMT)
Unified Segment-to-Segment Framework for Simultaneous Sequence
Generation [38.3] 同時シーケンス生成のための統合セグメント・ツー・セグメンテーション・フレームワーク(Seg2Seg)を提案する。
Seg2Segは適応的で統一された方法でマッピングを学習する。
複数の同時生成タスクの実験は、Seg2Segが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:34:51 GMT)
Resonant squeezed light from photonic Cooper pairs [37.7] フォノンへのラマン散乱は、ストークス過程で放出されるフォノンが反ストークス散乱に吸収されると、光子対が絡み合う。
フォトニッククーパー対の時間発展に関する非摂動理論を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:21:41 GMT)
Full-magnetic implementation of a classical Toffoli gate [37.7] 3つの相互作用する古典スピンを用いてトフォリゲートの磁気的実装を実現するため、異なる構成を解析する。
本手法では, 制御スピンの異なる構成で, 目標スピンを条件的に反転させることができる実効フィールドを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:25:42 GMT)
Knowing What LLMs DO NOT Know: A Simple Yet Effective Self-Detection
Method [37.6] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)タスクにおいて大きな可能性を示している。
近年の文献では、LLMは断続的に非実効応答を生成する。
本研究では,LLM が知らない質問が非現実的な結果を生成する傾向にあることを検知する新たな自己検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:22:14 GMT)
DUBLIN -- Document Understanding By Language-Image Network [37.4] 3つの新しい目的を用いて,Webページ上で事前学習を行うDUBLINを提案する。
DUBLIN は WebSRC データセット上で 77.75 の EM と 84.25 の F1 を達成した最初のピクセルベースモデルであることを示す。
また、RVL-CDIP文書分類における競合性能も達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:08:31 GMT)
Grid Jigsaw Representation with CLIP: A New Perspective on Image
Clustering [37.2] GJR(Grid Jigsaw Representation)と呼ばれる、画像クラスタリングのためのJigsawベースの戦略手法。
GJRモジュールは、さまざまな深層畳み込みネットワークに付加され、幅広いベンチマークデータセットで大幅に改善された。
実験の結果,ACC,NMI,ARIの3つの指標と超高速収束速度に対するクラスタリング作業の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 03:07:05 GMT)
Global Structure Knowledge-Guided Relation Extraction Method for
Visually-Rich Document [37.1] 本稿では,GlObal Structure Knowledge-Guided Relation extract (GOSE) フレームワークを提案する。
GOSEは、文書のスキャン画像から抽出されたエンティティペアの予備関係予測を生成して開始する。
グローバル構造知識は、前回の反復予測から取得され、エンティティの表現に組み込まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:42:12 GMT)
HYTREL: Hypergraph-enhanced Tabular Data Representation Learning [36.7] HYTRELは、行/列の置換不変性と、表データの3つのより構造的な特性をキャプチャする言語モデルである。
HYTRELは、最小限の事前学習を伴う4つの下流タスクにおいて、他の競争ベースラインを一貫して上回ることを示す。
我々の定性的分析は、HYTRELがテーブル構造を同化して、セル、行、列、テーブル全体の堅牢な表現を生成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:51:48 GMT)
Object pop-up: Can we infer 3D objects and their poses from human
interactions alone? [36.7] ユーザが機能を模倣しているだけであっても、一般的な3Dヒューマンポイントクラウドは、観測されていないオブジェクトをポップアップさせるのに十分であることを示す。
提案手法の質的,定量的な検証を行い,XR/VRへの適用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:59:45 GMT)
The noise level in linear regression with dependent data [36.3] 従属データ(beta$-mixing)を用いてランダム設計線形回帰の上限を導出する。
定値要因まで、我々の分析は中央極限定理によって予測される分散項を正しく復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:34:44 GMT)
A Data-Centric Online Market for Machine Learning: From Discovery to
Pricing [36.0] 本稿では,機械学習のためのデータ中心市場を設計する上での2つの課題に対処する新しい手法を提案する。
数千のデータセットのプールから任意のMLタスクの有用なデータを自動的に検出するアルゴリズムを設計する。
また、データ拡張MLモデルを販売するための新しい価格体系を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:49:13 GMT)
Reconstructive Latent-Space Neural Radiance Fields for Efficient 3D
Scene Representations [34.8] 本研究では,自動エンコーダとNeRFを組み合わせることで,遅延特徴を描画し,畳み込み復号する手法を提案する。
結果として、潜在空間のNeRFは、標準色空間のNeRFよりも高品質で新しいビューを生成することができる。
AEアーキテクチャを小さくすることで効率と画質のトレードオフを制御でき、性能をわずかに低下させるだけで13倍以上高速なレンダリングを実現できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 03:52:08 GMT)
Approximate Heavy Tails in Offline (Multi-Pass) Stochastic Gradient
Descent [34.0] オフライン(マルチパスとも呼ばれる)SGDの定常分布は「近似的な」パワーローテールを示す。
データポイントの数が増加するにつれて、オフラインのSGDはますます「大義的」に振る舞うのが主な特徴です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:06:03 GMT)
Generalized Neural Collapse for a Large Number of Classes [33.5] 本研究では,実用的な深層ニューラルネットワークにおける一般化された神経崩壊の発生を実証するための実証的研究を行う。
球面制約のある非拘束特徴モデルの下で、一般化された神経崩壊が確実に発生することを示す理論的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:35:14 GMT)
Fundamental Limits of Membership Inference Attacks on Machine Learning
Models [33.0] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のデータポイントがトレーニングデータセットの一部であったかどうかを明らかにすることができる。
本稿では、機械学習モデルにおけるMIAに関連する基本的な統計的制限について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:09:43 GMT)
Trustworthy Edge Machine Learning: A Survey [33.0] この調査は、信頼できるシステムに対する定義、属性、フレームワーク、テクニック、ソリューションの包括的な概要を提供する。
第6世代ネットワーク(6G)における信頼性の重要性を強調した。
次に、デプロイ時の課題と実際のアプリケーションシナリオの観点から、信頼性の必要性について論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:39:54 GMT)
Ontology Revision based on Pre-trained Language Models [32.9] オントロジーリビジョンは、既存のオントロジーに新しい情報をシームレスに組み込むことを目的としている。
本稿では,公理を区別するための重要な情報を提供する公理意味論について考察する。
満足できない概念を一度に扱えるように適応された修正アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 00:52:01 GMT)
Bridging Distributionally Robust Learning and Offline RL: An Approach to
Mitigate Distribution Shift and Partial Data Coverage [32.6] オフライン強化学習(RL)アルゴリズムは、過去の(オフライン)データを用いて最適な警察を学習する。
オフラインRLの主な課題の1つは、分散シフトである。
分散ロバスト学習(DRL)フレームワークを用いた2つのオフラインRLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:19:30 GMT)
Diversifying Spatial-Temporal Perception for Video Domain Generalization [32.5] ビデオドメインの一般化は、ソースドメインでトレーニングすることで、目に見えないターゲットドメインに対する一般化可能なビデオ分類モデルを学ぶことを目的としている。
そこで本稿では,ドメイン固有の手がかりに加えて,潜在的なドメイン不変の手がかりを発見することを目的として,ビデオにおける多様な時空間的手がかりを知覚することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:36:36 GMT)
HyperFields: Towards Zero-Shot Generation of NeRFs from Text [32.0] テキスト条件付きニューラルラジアンスフィールド(NeRF)を1つのフォワードパスで生成するHyperFieldsを導入する。
i) テキストトークンの埋め込みからNeRF空間へのスムーズなマッピングを学習する動的ハイパーネットワーク; (ii) 個々のNeRFに符号化されたシーンを1つの動的ハイパーネットワークに蒸留するNeRF蒸留訓練。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:35:04 GMT)
Natural Language Interfaces for Tabular Data Querying and Visualization:
A Survey [32.0] 大規模言語モデル(LLM)の台頭はこの分野をさらに進歩させ、自然言語処理技術のための新たな道を開いた。
本稿では,これらのインターフェースの基礎となる基本概念と技術を紹介し,セマンティック解析に特に重点を置いている。
この中には、LSMの影響を深く掘り下げ、その強み、制限、将来の改善の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:01:20 GMT)
Lifting the Veil: Unlocking the Power of Depth in Q-learning [31.7] 深層Q-ラーニングは、オペレーションリサーチとマネジメントサイエンスで広く使われている。
本稿では,深部Q-ラーニングにおける深部Q-ラーニングのパワーを理論的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:15:33 GMT)
Stochastic Collapse: How Gradient Noise Attracts SGD Dynamics Towards
Simpler Subnetworks [31.5] 我々は、過度に表現力のあるネットワークをもっと単純な作業へと駆動する、降下勾配(SGD)の強い暗黙バイアスを明らかにする。
より単純な(疎あるいは低ランクな)作業に対応する不変集合の2つのクラスに焦点を合わせ、現代建築に一般的に現れる。
我々は、訓練されたディープニューラルネットワークにおける魅力的な不変集合の存在を経験的に観察し、SGDのダイナミクスが、冗長なニューロンで単純な処理を消滅させることがしばしばあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:30:33 GMT)
Data Formulator: AI-powered Concept-driven Visualization Authoring [31.5] 我々は、高レベルの可視化意図と低レベルのデータ変換ステップを分離する新しい可視化パラダイム、概念バインディングを提案する。
Data Formulatorでは、著者がまず自然言語や例を使って視覚化するデータ概念を定義し、それをビジュアルチャネルにバインドする。
Data FormulatorはAIエージェントをディスパッチして、入力データを自動的に変換してこれらの概念をサーフェスし、望ましい視覚化を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:24:24 GMT)
Language models show human-like content effects on reasoning tasks [31.3] 抽象推論はインテリジェントシステムにとって重要な能力である。
例えば、大言語モデル (LM) は推論タスクにおいて上述の精度を達成するが、多くの不完全性を示す。
パフォーマンスの場合、推論は人間の知識と内容に影響を受けます。
この知見は,人間の認知的影響を理解することにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:35:45 GMT)
Partial Counterfactual Identification of Continuous Outcomes with a
Curvature Sensitivity Model [30.8] 曲率感性モデルと呼ばれる新しい感度モデルを提案する。
これにより、関数のレベル集合の曲率を有界にすることで、情報的境界を得ることができる。
そこで我々は,新しい深部生成モデルとして,曲率感性モデルの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:05:08 GMT)
On the Probability of Necessity and Sufficiency of Explaining Graph
Neural Networks: A Lower Bound Optimization Approach [30.7] GNN(NSEG)のための必要・必要記述のためのフレームワークを提案する。
具体的には,GNNを構造因果モデル(SCM)として記述し,その確率を推定する。
実験の結果、NSEGは最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:14:44 GMT)
Learning to Search Feasible and Infeasible Regions of Routing Problems
with Flexible Neural k-Opt [30.5] ルーティング問題に対する新しい学習探索(L2S)解法であるNeuOpt(NeuOpt)を提案する。
カスタマイズされたアクションファクター化法と、カスタマイズされたリカレントなデュアルストリームデコーダに基づいて、柔軟なk-opt交換を実行することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:51:41 GMT)
Unsupervised Representation Learning for Diverse Deformable Shape
Collections [30.3] 本稿では,3次元表面メッシュを符号化し,操作するための新しい学習手法を提案する。
本手法は,変形可能な形状収集のための解釈可能な埋め込み空間を作成するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:45:30 GMT)
Causal Effect Identification in Uncertain Causal Networks [30.2] 因果同定は因果推論文学の中核にある。
因果グラフの辺が不確実性を持って存在し、例えば、ドメインの専門家の信念の度合いを表す可能性があることを示す。
実世界のネットワークとランダムに生成されたグラフの両方に対して,この問題を近似する効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:58:19 GMT)
FOUND: Foot Optimization with Uncertain Normals for Surface Deformation
Using Synthetic Data [30.1] 本研究は,ヒトの足について,少数視点再構成法の開発を試みている。
この課題を解決するためには,RGB画像からリッチな幾何学的手がかりを抽出し,それらを最終3次元オブジェクトに慎重に融合させる必要がある。
通常の予測器は、実際の画像において、既成の等価性を著しく上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:11:07 GMT)
Look Beneath the Surface: Exploiting Fundamental Symmetry for
Sample-Efficient Offline RL [29.9] オフライン強化学習(RL)は、事前にコンパイルされたデータセットからポリシーを学ぶことによって、現実世界のタスクに魅力的なアプローチを提供する。
しかし、既存のオフラインRLアルゴリズムの性能はデータセットのスケールと状態-アクション空間カバレッジに大きく依存する。
システム力学の基本対称性を活用することで、小さなデータセット下でのオフラインRL性能を大幅に向上できるという新たな知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:49:10 GMT)
Tempo Adaptation in Non-stationary Reinforcement Learning [29.6] 非定常強化学習(RL)におけるエージェントと環境間の時間同期問題に最初に取り組む。
本稿では,サブ最適シーケンスを演算するTempo(textttProST$)フレームワークを提案する。
私たちの主な貢献は、政策トレーニング時間(エージェントテンポ)と環境変化の速さ(環境テンポ)のトレードオフとして、最適以下の$t_1:K$を示すことです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:59:28 GMT)
ParaFuzz: An Interpretability-Driven Technique for Detecting Poisoned
Samples in NLP [29.4] 本稿では,モデル予測の解釈可能性に着目した,革新的な試験時間有毒サンプル検出フレームワークを提案する。
我々は、最先端の大規模言語モデルであるChatGPTをパラフレーズとして使用し、迅速なエンジニアリング問題としてトリガー除去タスクを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:51:56 GMT)
Navigating protein landscapes with a machine-learned transferable
coarse-grained model [29.3] 同様の予測性能を持つ粗粒度(CG)モデルは、長年にわたる課題である。
ケミカルトランスポータビリティを持つボトムアップCG力場を開発し,新しい配列の分子動力学に利用することができる。
本モデルでは, 折り畳み構造, 中間体, メタスタブル折り畳み型および折り畳み型流域, 内在的に不規則なタンパク質のゆらぎの予測に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:10:23 GMT)
Coherence requirements for quantum communication from hybrid circuit
dynamics [29.0] 量子状態のコヒーレントな重ね合わせは 量子情報処理の重要な資源です
我々は、監視された量子力学と量子誤り訂正符号を含む広い環境で量子情報を伝えるためのコヒーレンス要件を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:33:40 GMT)
LLMSTEP: LLM proofstep suggestions in Lean [27.6] LLMSTEPはLean 4の戦術で、ユーザの証明状態を言語モデルをホストするサーバに送る。
言語モデルは提案を生成し、リーンでチェックされ、開発環境でユーザに表示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:10:56 GMT)
Macro Placement by Wire-Mask-Guided Black-Box Optimization [27.4] マクロ配置のための新しいブラックボックス最適化(BBO)フレームワーク(WireMask-BBO)を提案する。
WireMask-BBOは、経験的に以前の方法よりも大幅に改善されている。
既存の配置を初期解として扱い、HPWLを50%改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:58:17 GMT)
Reliable Off-Policy Learning for Dosage Combinations [27.4] パーソナライズド医療における意思決定は、しばしば服薬の組み合わせを選択する必要がある。
ドセージ・コンビネーションのための信頼性の高いオフ・ポリティクス学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:48:59 GMT)
SmooSeg: Smoothness Prior for Unsupervised Semantic Segmentation [27.4] 教師なしセマンティックセグメンテーションは、手動のアノテーションなしでイメージをセマンティックグループに分割する難しいタスクである。
本研究では,SmooSegという手法を提案する。SmooSegは,観察中の近接性関係をスムーズな信号としてモデル化する自己教師付き学習手法である。
SmooSegは3つのデータセットのピクセル精度でSTEGOを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 03:29:25 GMT)
Conditional independence testing under misspecified inductive biases [27.3] 本研究では, 回帰型CIテストの性能を不特定帰納バイアス下で検討した。
すなわち,3つの回帰テストの誤差に対する新しい近似や上限を提案する。
我々は,不特定帰納バイアスに対して頑健な回帰型CIテストであるRao-Blackwellized Predictor Test (RBPT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:33:18 GMT)
ArcheType: A Novel Framework for Open-Source Column Type Annotation
using Large Language Models [27.2] ArcheTypeは、コンテキストサンプリング、即時シリアライゼーション、モデルクエリ、ラベルリマッピングのための、シンプルで実用的な方法である。
ドメイン固有の3つのベンチマークを含むゼロショットおよび微調整のCTAに対して、最先端の性能を新たに確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:31:22 GMT)
Classifier-head Informed Feature Masking and Prototype-based Logit
Smoothing for Out-of-Distribution Detection [27.1] ニューラルネットワークを現実世界にデプロイする際には、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠である。
1つの大きな課題は、ニューラルネットワークがOODデータに対して過信的な予測をすることです。
本稿では,新しい特徴マスキング戦略と新しいロジット平滑化戦略に基づく,効果的なポストホックOOD検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:42:17 GMT)
Tackling Heavy-Tailed Rewards in Reinforcement Learning with Function
Approximation: Minimax Optimal and Instance-Dependent Regret Bounds [26.3] 本研究では,線形関数近似を用いた強化学習におけるそのような報奨の課題に対処する。
我々はまず,重み付き線形包帯に対するtextscHeavy-OFUL というアルゴリズムを設計し,インセンス依存の$T$-round regret of $tildeObig を実現した。
我々の結果は、オンライン回帰問題全般において、重くノイズを扱うことに独立した関心を持つような、新しい自己正規化集中不等式によって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:19:11 GMT)
Vicarious Offense and Noise Audit of Offensive Speech Classifiers:
Unifying Human and Machine Disagreement on What is Offensive [26.0] 本稿では、実世界のソーシャルウェブの政治談話に関して、機械と人間のモデレーターが不快な点についてどのように意見が一致しているかを考察する。
我々は,機械と人間の両方の応答を組み合わせた前例のない規模で騒音監査を行う。
人間のモデレーターによる実験は、政治的傾きとセンシティブな問題の組み合わせが、一人称と活気ある犯罪の両方に影響を及ぼすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 02:42:25 GMT)
Ranking with Slot Constraints [25.7] 我々はスロット制約問題に対する新しいランキングアルゴリズムであるMatchRankを考案した。
MatchRankの目標は、候補者がランキングの順に人間の意思決定者によって評価される場合、満たされたスロットの数を最大化するランキングを作成することである。
我々の理論的分析は、MatchRankがスロットや候補間の独立性の仮定なしで、強い近似保証を持つことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 03:14:50 GMT)
MetaBox: A Benchmark Platform for Meta-Black-Box Optimization with
Reinforcement Learning [25.7] MetaBBO-RLメソッドの開発と評価に特化した,最初のベンチマークプラットフォームであるMetaBoxを紹介する。
MetaBoxはフレキシブルなアルゴリズムテンプレートを提供しており、ユーザーはプラットフォーム内で独自のデザインをシームレスに実装することができる。
合成シナリオから現実シナリオまで,300を超える問題インスタンスの幅広いスペクトルと,19のベースラインメソッドの広範なライブラリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:19:41 GMT)
Direct Preference-based Policy Optimization without Reward Modeling [25.2] 嗜好に基づく強化学習(PbRL)は、RLエージェントが嗜好から学習できるアプローチである。
報酬モデリングを必要とせずに好みから直接学習するPbRLアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,地味な報奨情報を用いて学習するオフラインRL手法を超越することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 08:14:48 GMT)
Analyzing the Sample Complexity of Self-Supervised Image Reconstruction
Methods [24.8] クリーンな画像とノイズ測定のペアによるディープニューラルネットワークの監視トレーニングは、多くの画像再構成タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成する。
自己監督手法は、クリーンな画像なしでノイズ測定のみに基づくトレーニングを可能にする。
このような自己教師型トレーニングでトレーニングされたモデルが、教師型トレーニングでトレーニングされたモデルと同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:18:02 GMT)
Elevating Code-mixed Text Handling through Auditory Information of Words [24.5] 本稿では,SOUNDEXの単語の聴覚情報を用いて,コード混合テキストデータを扱うための言語モデルを作成するための効果的な手法を提案する。
提案手法は,SOUNDEX表現(SAMLM)と事前学習モデルに入力データを提供する新しい方法を含む,マスク付き言語モデルに基づく事前学習ステップを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:03:30 GMT)
Discriminative calibration: Check Bayesian computation from simulations
and flexible classifier [23.9] 我々は,データからテスト統計を学習するフレキシブルな分類手法により,限界ランクテストを置き換えることを提案する。
ニューラルネットワークと統計的に着想を得た特徴を用いた自動実装について説明するとともに,数値および実データ実験による検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:55:39 GMT)
Summary Statistic Privacy in Data Sharing [23.5] 本研究では,データ配信の要約統計を明らかにすることなく,データ保持者が受信者とデータを共有したい状況について検討する。
このようなメカニズムのプライバシーリスクを定量化するための指標である統計プライバシーの要約を提案する。
提案した量子化メカニズムは、代替プライバシメカニズムよりも優れたプライバシー歪曲トレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:33:06 GMT)
Deep Contract Design via Discontinuous Networks [23.3] 本稿では,契約設計における不連続な部分的アフィン関数としてプリンシパルの効用をモデル化する不連続ReLU(DeLU)ネットワークについて紹介する。
DeLUネットワークは、エージェントのインセンティブ互換性制約とプリンシパルの実用目的に対するクローズドフォーム表現を暗黙的に学習する。
少数のトレーニングサンプルとスケーリングでプリンシパルのユーティリティ機能を近似し、多数のアクションと結果を持つ問題に対して、ほぼ最適なコントラクトを見つけるための実証的な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:31:51 GMT)
Towards an Effective and Efficient Transformer for Rain-by-snow Weather
Removal [23.2] 降雨による除雪は、降雪や降雪の粒子を除去することを目的とした、気象劣化画像復元の特別課題である。
本稿では,この課題に対処する効率的かつ効率的な変換器であるRSFormerを提案する。
RSFormerは、他の復元方法と比較して、パフォーマンスと時間消費の最良のトレードオフを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:45:18 GMT)
MedEval: A Multi-Level, Multi-Task, and Multi-Domain Medical Benchmark
for Language Model Evaluation [23.0] MedEvalは、医療のための言語モデルの開発を促進するために、マルチレベル、マルチタスク、マルチドメインの医療ベンチマークである。
22,779の文と21,228のレポートを収集し、専門家のアノテーションを複数のレベルで提供し、データの詳細な使用可能性を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:00:49 GMT)
Learning to Modulate pre-trained Models in RL [22.8] 訓練済みモデルの微調整は、しばしば破滅的な忘れ込みに悩まされる。
本研究は、ほとんどの微調整アプローチにおいて、事前学習タスクのパフォーマンスが著しく低下していることを示す。
凍結事前学習モデルの情報フローを変調することにより,学習スキルの劣化を回避する新しい手法L2Mを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:28:50 GMT)
Memory Efficient Optimizers with 4-bit States [22.6] 我々は、第1モーメントと第2モーメントの詳細な実験分析を通して、状態のビット幅を4ビットまで押し下げる。
ブロックサイズを小さくし,行次情報と列次情報の両方を用いて量子化を改善することを提案する。
我々の4ビットは、自然言語理解、機械翻訳、画像分類、インストラクションチューニングなど、様々なベンチマークで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:24:08 GMT)
INA: An Integrative Approach for Enhancing Negotiation Strategies with
Reward-Based Dialogue System [22.4] 本稿では,オンラインマーケットプレース向けに設計された対話エージェントを提案する。
我々は,交渉担当者を訓練するための交渉作業に適した,一連の新しい報酬を雇用している。
提案手法と報奨システムはエージェントの交渉能力を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:31:16 GMT)
Should I Stop or Should I Go: Early Stopping with Heterogeneous
Populations [22.1] 実験の早期停止を決定する既存の方法は通常、集計データに適用され、治療効果を考慮しない。
我々はまず、治療が少数の参加者に害を与える場合、現在の方法が実験を中止できないことがしばしばあることを確かめる。
次に、因果機械学習を用いて、異種早期停止のための初めて広く適用可能な方法であるCLASHを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:23:12 GMT)
FeCAM: Exploiting the Heterogeneity of Class Distributions in
Exemplar-Free Continual Learning [21.1] Exemplar-free class-incremental learning (CIL)は、以前のタスクからのデータのリハーサルを禁止しているため、いくつかの課題がある。
第1タスクの後に特徴抽出器を凍結して分類器を漸進的に学習する手法が注目されている。
凍結した特徴抽出器を用いて新しいクラスプロトタイプを生成するCILのプロトタイプネットワークを探索し,プロトタイプとのユークリッド距離に基づいて特徴を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:21:33 GMT)
Pitfalls in Language Models for Code Intelligence: A Taxonomy and Survey [21.0] 現代の言語モデル(LM)はソースコードの生成と理解に成功している。
その大きな可能性にもかかわらず、コードインテリジェンスのための言語モデル(LM4Code)は潜在的な落とし穴の影響を受けやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:32:57 GMT)
3D-Aware Visual Question Answering about Parts, Poses and Occlusions [20.8] 本稿では,視覚シーンの3次元構造に対して構成的推論を必要とする課題に焦点を当てた3次元認識型VQAの課題を紹介する。
本稿では、3D対応VQAモデルであるPO3D-VQAを提案する。このモデルでは、推論のための確率的ニューラルシンボルプログラム実行と、堅牢な視覚認識のためのオブジェクトの3D生成表現を備えたディープニューラルネットワークの2つの強力なアイデアをマージする。
実験の結果,PO3D-VQAは既存の手法よりも優れていたが,2D VQAベンチマークと比較すると大きな性能差がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:15:30 GMT)
Measurement and feedforward induced entanglement negativity transition [20.8] 量子系における測定誘起力学と条件付きユニタリ進化の相互作用について検討する。
通勤乱数測定およびフィードフォワード(MFF)プロセスの数値解析および解析を行った。
MFFチャネルの数が変化するにつれて, 絡み合う負性を生み出す能力の急激な変化がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:55:00 GMT)
Exploring Chain-of-Thought Style Prompting for Text-to-SQL [20.3] 大規模言語モデル(LLM)を用いたインコンテキスト学習は、様々なタスクにおいて、より優れた数ショットのパフォーマンスのため、最近注目を集めている。
我々は,思考の連鎖(CoT)スタイルのプロンプトを通じてLLMの推論能力を高める方法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:21:38 GMT)
LANCE: Stress-testing Visual Models by Generating Language-guided
Counterfactual Images [20.3] 言語誘導型対実テスト画像(LANCE)を生成することにより、訓練された視覚モデルをストレステストする自動アルゴリズムを提案する。
提案手法は,大規模言語モデリングとテキストベースの画像編集の最近の進歩を利用して,モデル重みを変更することなく,多種多様で現実的で挑戦的なテスト画像の集合を用いてIIDテストセットを増強する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:32:10 GMT)
TBDLNet: a network for classifying multidrug-resistant and
drug-sensitive tuberculosis [20.3] TBDLNetは多剤耐性結核および薬剤感受性結核の分類に適している。
多剤耐性肺結核をできるだけ早く検出でき、治療計画の調整と治療効果の改善に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:51:33 GMT)
Clembench: Using Game Play to Evaluate Chat-Optimized Language Models as
Conversational Agents [20.2] 本稿では,Large Language Models (LLM) を制約されたゲームライクな設定に公開することにより,有意に評価できるかどうかを考察する。
概念実証として,現在のチャット最適化LDMがゲームプレイの指示に従うことができる範囲において,5つのインタラクション設定について検討する。
比較的単純な例のゲームであっても、測定値が飽和していないため、提案手法は診断値を持ち続けることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:27:37 GMT)
Flow Matching for Scalable Simulation-Based Inference [20.2] 流れマッチング後推定 (FMPE) は連続正規化フローを用いたシミュレーションベース推論 (SBI) の手法である。
FMPEは,確立されたSBIベンチマーク上での競合性能を示し,その改善されたスケーラビリティを挑戦的な科学的問題で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:37:54 GMT)
CAD -- Contextual Multi-modal Alignment for Dynamic AVQA [20.2] 既存のAVQA手法には2つの大きな欠点がある。
提案するCADネットワークは,最先端手法の全体的な性能を平均9.4%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:36:47 GMT)
Instruction Mining: When Data Mining Meets Large Language Model
Finetuning [20.1] InstructMiningは、大規模な言語モデルを微調整するためのプレミアムインストラクションフォローデータを自動的に選択するように設計されている。
InstructMining は LLM-as-a-judge と Huggingface OpenLLM の2つのベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:53:22 GMT)
NLP Evaluation in trouble: On the Need to Measure LLM Data Contamination
for each Benchmark [19.9] 我々は、注釈付きベンチマークを用いた自然言語処理(NLP)タスクの古典的評価が問題となっていると論じる。
最悪のデータ汚染は、Large Language Model(LLM)がベンチマークのテスト分割に基づいてトレーニングされ、同じベンチマークで評価された時に発生する。
このポジションペーパーは、異なるレベルのデータ汚染を定義し、コミュニティの努力を主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:48:29 GMT)
Revising with a Backward Glance: Regressions and Skips during Reading as
Cognitive Signals for Revision Policies in Incremental Processing [19.8] NLPでは、インクリメンタルプロセッサが言語入力の入力プレフィックスに基づいてインストール時に出力を生成する。
いくつかのトークンはリビジョンを引き起こし、アウトプット仮説に編集を引き起こすが、なぜモデルがリビジョンを行うのかは分かっていない。
逐次的シーケンスラベリングにおけるリフレクションポリシーを通知する信号として、人間の視線追跡データにおける回帰とスキップの妥当性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:08:15 GMT)
A Scalable Framework for Table of Contents Extraction from Complex ESG
Annual Reports [19.7] 2001年から2022年までの563社から1093社のESG年次レポートをまとめた新しいデータセットESGDocを提案する。
これらの報告は、その多様な構造と幅広い長さのために重大な課題を提起している。
3つのステップからなる新しいToc抽出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:40:32 GMT)
Parameter-Efficient Methods for Metastases Detection from Clinical Notes [19.5] 本研究の目的は,CT(Free-style Computed Tomography)ラジオグラフィーによる転移性肝疾患の検出を自動化することである。
本研究は,3つのアプローチを用いて知識を伝達することで,モデルの性能を向上させることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:30:59 GMT)
Interactive Motion Planning for Autonomous Vehicles with Joint
Optimization [19.5] 対話的な運転シナリオでは、あるエージェントの行動が隣人の行動に大きな影響を及ぼす。
本稿では,MPCを学習予測モデルでブリッジする対話型共同計画(Interactive Joint Planning, IJP)を提案する。
IJPは、共同最適化やサンプリングベースの計画を実行することなく、ベースラインを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:48:25 GMT)
Personas as a Way to Model Truthfulness in Language Models [19.3] 言語モデルは、真正のペルソナをモデル化することで、真正のテキストをクラスタリングできることを示す。
例えば、WikipediaやScienceのような信頼できる情報源は、形式的な書式を使い、一貫した主張をする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:27:43 GMT)
MPrompt: Exploring Multi-level Prompt Tuning for Machine Reading
Comprehension [19.1] 機械読取理解のためのマルチレベルプロンプトチューニング(MPrompt)手法を提案する。
タスク特化、ドメイン特化、コンテキスト特化レベルでのプロンプトを利用して、入力セマンティクスの理解を強化する。
各種QAフォーマットのベンチマーク12件について広範な実験を行い,最先端手法よりも平均1.94%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:24:06 GMT)
Transformer-based Planning for Symbolic Regression [18.9] シンボリック・レグレッションのためのトランスフォーマーに基づく計画戦略であるTPSRを提案する。
従来の復号法とは異なり、TPSRは精度や複雑さなど、微分不可能なフィードバックの統合を可能にする。
我々の手法は最先端の手法より優れており、モデルの適合・複雑性トレードオフ、象徴的能力、騒音に対する堅牢性を高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:13:13 GMT)
Looping in the Human: Collaborative and Explainable Bayesian
Optimization [18.8] 我々は,協調的・説明可能なベイズ最適化フレームワークと,よりバランスのとれた人間-AIパートナーシップを提案する。
ユーザが知識モデルを提供することを明示的に要求する代わりに、CoExBOでは、最適化に対する人間の洞察をシームレスに統合するために、好みの学習を採用している。
リチウムイオン電池設計における人間-AI実験によるCoExBOの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:24:34 GMT)
Is Scaling Learned Optimizers Worth It? Evaluating The Value of VeLO's
4000 TPU Months [18.7] VeLOは,これまでで最大の,汎用的な"基礎"のトレーニングの試みである。
VeLOは4000ヶ月以上かけて、何千もの機械学習タスクでトレーニングされた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:04:00 GMT)
Generative AI for Software Metadata: Overview of the Information
Retrieval in Software Engineering Track at FIRE 2023 [18.6] Information Retrieval in Software Engineering (IRSE)トラックは、コードコメントの自動評価ソリューションの開発を目的としている。
データセットは9048のコードコメントと、オープンソースCベースのプロジェクトから抽出されたコードスニペットペアで構成されている。
大きな言語モデルから生成されたラベルは、予測モデルのバイアスを増加させるが、過度に適合しない結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:13:23 GMT)
SageFormer: Series-Aware Framework for Long-term Multivariate Time
Series Forecasting [18.4] 本稿では,シリーズ間の依存関係の重要性を強調するために,新たなシリーズアウェアフレームワークを提案する。
グラフ強化トランスフォーマーモデルとして、SageFormerはグラフ構造を用いて、シリーズ間の複雑な関係を巧みに識別し、モデル化する。
特に、シリーズ対応フレームワークは既存のTransformerベースのモデルとシームレスに統合され、シリーズ間の関係を理解する能力が強化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 02:13:47 GMT)
Siamese-DETR for Generic Multi-Object Tracking [18.4] 従来のマルチオブジェクト追跡(MOT)は、事前に定義されたクローズドセットカテゴリに属するオブジェクトを追跡することに限定されている。
Siamese-DETRは、所定のテキストプロンプトとテンプレート画像を用いて、事前に定義されたカテゴリを超えてオブジェクトを追跡する。
Siamese-DETRはGMOT-40データセット上の既存のMOTメソッドを大きなマージンで上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 03:32:05 GMT)
Ask more, know better: Reinforce-Learned Prompt Questions for Decision
Making with Large Language Models [18.4] 大規模言語モデル(LLM)は、アクションベースのポリシーと思考の連鎖(CoT)推論を組み合わせる。
現在、これらのプロンプトは広範囲な人的労働力を利用して手作りされており、その結果、しばしば一般化に失敗するCoTポリシーが導かれる。
本稿では,複雑な推論を用いた実環境におけるタスク解決のための,完全に統合されたエンドツーエンドフレームワークに向けた第一歩を踏み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:19:19 GMT)
On General Language Understanding [18.3] 本稿では,モデル品質の測定方法の妥当性に関する疑問を解き明かすことができる理解モデルの概要を概説する。
A) 異なる言語使用状況タイプが異なる特徴を持っていること、B) 言語理解は多面的な現象であること、C) 理解指標の選択はベンチマークの限界を示すこと、である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:36:54 GMT)
Provably Fast Convergence of Independent Natural Policy Gradient for
Markov Potential Games [18.1] 本研究はマルコフポテンシャルゲームにおけるマルチエージェント強化学習問題に対する独立自然ポリシー勾配(NPG)アルゴリズムについて研究する。
技術的に微妙な仮定では、正確なポリシーを提供するオラクルを持つ独立したNPG法は、$mathcalO(1/epsilon)$イテレーション内で$epsilon$-Nash Equilibrium (NE)に達することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:28:19 GMT)
The Bayesian Stability Zoo [18.1] 学習理論文献に見られる安定性の多くの定義が互いに等価であることを示す。
各家族において、近似微分プライバシー、純粋微分プライバシー、複製可能性、グローバル安定性、完全一般化、テレビの安定性、相互情報安定性、KL分割安定性、R'enyi分割安定性を含む様々な定義の等価性を確立する。
この研究は、学習理論における安定性概念のより体系的な分類への一歩であり、これは明確性を促進し、近年出現した安定性概念の一連の理解を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:59:31 GMT)
Twin-field quantum key distribution with local frequency reference [18.0] 本稿では、独立レーザー源の相対周波数制御を必要とせず、TF-QKDを実現するための簡易かつ実用的な手法を提案し、実証する。
TF-QKDをそれぞれ502km,301km,201km超低損失光ファイバで実証した。
この高性能なスキームは、将来の都市間および自由空間量子通信ネットワークで広く使われるようになると期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:29:52 GMT)
Feature Selection in the Contrastive Analysis Setting [17.9] コントラスト分析(Contrastive Analysis、CA)は、ターゲットデータセットに独自に濃縮されたバリエーションの探索を指す。
コントラスト特徴選択(CFS)は,CA設定において特徴選択を行う手法である。
提案手法は従来提案されていた教師付きかつ完全に教師なしな特徴選択法よりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:16:03 GMT)
Style Description based Text-to-Speech with Conditional Prosodic Layer
Normalization based Diffusion GAN [17.9] 本稿では,4段階以内の音声サンプルを生成するための入力として,スタイル記述とコンテンツテキストに基づく高忠実度音声を生成するための拡散GANに基づくアプローチ(韻律Diff-TTS)を提案する。
提案手法の有効性を多話者LibriTTSおよびPromptSpeechデータセットに示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:28:41 GMT)
Fast and Regret Optimal Best Arm Identification: Fundamental Limits and
Low-Complexity Algorithms [17.8] 2つの目的を持つマルチアーメッド・バンドイット(MAB)問題: (i) 最適なアームに対する迅速な識別とコミットメント、および (ii) 連続したラウンドで連続して$T$の報酬。
本稿では,これら2つの目的を達成することを目的としたemphRegret Best Arm Identification (ROBAI)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:00:11 GMT)
Gen2Sim: Scaling up Robot Learning in Simulation with Generative Models [17.8] Gen2Simは、3Dアセット、タスク記述、タスク分解、報酬関数の自動生成によるシミュレーションにおけるロボットスキル学習のスケールアップ方法である。
私たちの研究は、シミュレーションにおける完全に自律的なロボット操作スキル獲得に向けて、何百ものシミュレーション資産、タスク、デモに貢献しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:55:32 GMT)
A Unified Framework for Discovering Discrete Symmetries [17.7] 対称性を尊重する関数を対称性のクラスから学習する問題を考察する。
我々は、幅広いサブグループにわたる対称性の発見を可能にする統一的なフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:24:20 GMT)
Function Space Bayesian Pseudocoreset for Bayesian Neural Networks [17.0] ベイズ擬似コアセット(Bayesian pseudocoreset)は、大規模データセットの基本情報を要約したコンパクトな合成データセットである。
本稿では,関数空間上で動作する新しいベイズ擬似コアセット構築法を提案する。
関数空間を直接扱うことで、重み空間で作業する際に生じるいくつかの課題を回避できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 02:04:31 GMT)
Proportional Fairness in Clustering: A Social Choice Perspective [16.8] 我々はChenらによる比例クラスタリング問題(ICML'19)について検討し、計算社会選択におけるマルチウィンナー投票の分野と関連づける。
比例フェアネスに対する近似は、個人フェアネスに対する近似であり、その逆でもあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:12:56 GMT)
Dual Gauss-Newton Directions for Deep Learning [16.8] ガウスニュートンのような手法に着想を得て,ディープラーニングの目的の構造を活用する利点について検討した。
このような方向オーラクルを2つの定式化によって計算し,計算上の利点と新たな洞察を両立させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 00:02:18 GMT)
Learning via Wasserstein-Based High Probability Generalisation Bounds [16.7] 人口リスクや一般化ギャップの上限の最小化は、構造的リスクの最小化に広く利用されている。
ほとんどの境界は、KL(Kullback-Leibler)の発散項(またはその変分項)を含む。
最近の研究は、PAC-ベイズ境界におけるKLの発散をワッサーシュタイン距離に置き換えようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 08:08:56 GMT)
Neural Image Compression: Generalization, Robustness, and Spectral
Biases [16.6] ニューラルイメージ圧縮(NIC)の最近の進歩は、古典的コーデックを上回り始めているモデルを生み出している。
あらゆる機械学習システムが広く採用されるには、見当たらない分散シフトを一般化(かつ堅牢に)する必要がある。
本稿では,画像圧縮方式のアウト・オブ・ディストリビューション性能を評価するためのベンチマークスイートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:56:51 GMT)
VoxArabica: A Robust Dialect-Aware Arabic Speech Recognition System [16.4] VoxArabicaは、アラビア語の方言識別(DID)と自動音声認識(ASR)のためのシステムである。
我々は、アラビアDIDおよびASRタスクの教師付き設定において、HuBERT(DID)、Whisper、XLS-R(ASR)などの広範囲のモデルを訓練する。
MSA、エジプト、モロッコ、および混合データでASRモデルを微調整します。
私たちはこれらのモデルを単一Webインターフェースに統合し、オーディオ記録、ファイルアップロード、モデル選択、誤出力のためのフラグを掲げるオプションなど、さまざまな機能を備えています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:32:15 GMT)
Deep Learning Enables Large Depth-of-Field Images for
Sub-Diffraction-Limit Scanning Superlens Microscopy [16.2] 深層学習を用いて、光学超解像(OSR)画像と走査電子顕微鏡領域画像とのマッピング関係を得る。
提案手法は, チップレベルの欠陥検出, 生物学的試料分析, 法医学, その他の様々な分野に適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:16:56 GMT)
DocStormer: Revitalizing Multi-Degraded Colored Document Images to
Pristine PDF [16.0] 色とりどりの多彩な画像の復元は大きな課題だが、見落としている。
本稿では,多彩色文書をPDFに復元する新しいアルゴリズムであるDocStormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:59:12 GMT)
Learning to design protein-protein interactions with enhanced
generalization [15.4] PPIRefは3Dタンパク質-タンパク質相互作用の最大かつ非冗長なデータセットである。
PPIRefデータセットをプレトレーニングPPIformerに利用し,多種多様なタンパク質結合変異体を対象とするSE(3)-同変モデルを提案する。
我々はPPIフォーマを微調整し,タンパク質とタンパク質の相互作用に対する変異の影響を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:22:44 GMT)
Submodel Partitioning in Hierarchical Federated Learning: Algorithm
Design and Convergence Analysis [15.3] 階層学習(FL)は、従来の「星のトポロジー」アーキテクチャに基づく連合学習(FL)よりも有望なスケーラビリティを実証している。
本稿では,IoT(Internet of Things)の独立したサブトレーニングを提案する。
HISTの背景にある主要なアイデアは、モデル計算のグローバルバージョンであり、グローバルモデルを各ラウンドの非結合サブモデルに分割し、異なるセルに分散する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:42:59 GMT)
Characterizing Out-of-Distribution Error via Optimal Transport [15.3] ラベルなしでOODデータ上でモデルの性能を予測する方法は、機械学習の安全性にとって重要である。
最適輸送理論を利用してモデル性能を推定する新しい手法を提案する。
提案手法は既存の最先端手法よりも最大3倍低い予測誤差で大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:33:27 GMT)
Mind the Gap: Automated Corpus Creation for Enthymeme Detection and
Reconstruction in Learner Arguments [15.2] 本稿では,学習者の議論に新たな2つの課題を紹介し,議論のギャップを識別し,そのギャップを埋める。
議論的学習者エッセイのICLEv3コーパスに基づいて,40,089個の議論インスタンスを作成し,エントロメムの検出と再構築を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:33:40 GMT)
Keep it Neutral: Using Natural Language Inference to Improve Generation [14.8] GPT-JのためのNLIインフォームド生成法を開発した。
我々は,核サンプリングランダム性パラメータ値が高い場合に,エンテーメントの最大化のためのNLI戦略がテキスト生成を改善することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:48:01 GMT)
Image Clustering Conditioned on Text Criteria [14.7] 本稿では,ユーザが指定したテキスト基準に基づいて画像クラスタリングを行う手法を提案する。
テキスト基準に基づく画像クラスタリング条件 (IC$|$TC) と呼ぶ。
IC$|$TCは、最小限かつ実用的な人間の介入を必要とし、ユーザーはクラスタリング結果に対してかなりの制御をすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:35:01 GMT)
Qilin-Med-VL: Towards Chinese Large Vision-Language Model for General
Healthcare [14.6] 本研究は,テキストデータと視覚データの分析を統合するために設計された,中国初の大規模視覚言語モデルであるQilin-Med-VLを紹介する。
また,100万以上の画像テキストペアからなるデータセットであるChiMed-VLもリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 08:05:21 GMT)
On the Automatic Generation and Simplification of Children's Stories [14.5] まず,語彙と可読性を適切に調整したストーリを生成するために,いくつかの人気言語モデルの能力について検討する。
第2の実験として、子どもの物語の領域に一般化する最先端の語彙的単純化モデルについて検討する。
その結果,過去最強の語彙単純化モデルは,背景にある大きな言語モデルに依存しているため,子ども向けの素材としてはあまり機能しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:31:34 GMT)
Kernelized Back-Projection Networks for Blind Super Resolution [14.4] 超分解能(SR)は、任意の劣化によって劣化した低分解能(LR)画像の超分解に失敗する。
本稿では, ブラインドSRの劣化モデルに比較して, ブラインドカーネルを用いて訓練した非ブラインドSRは, ブラインドSRの劣化モデルと同等の性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:03:18 GMT)
Understanding the Latent Space of Diffusion Models through the Lens of
Riemannian Geometry [14.4] 幾何的視点から、mathcalX$ の潜在空間 $mathbfx_t を解析する。
我々のアプローチでは、プルバック計量を利用して$mathcalX$内の局所潜伏基底を導出する。
注目すべきは、我々の発見した局所潜伏基底は、画像編集機能を実現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 02:34:05 GMT)
Practical Sharpness-Aware Minimization Cannot Converge All the Way to
Optima [14.1] Sharpness-Aware Minimization (SAM) は、$y_t = x_t + rho fracbla f(x_t)lt blablax_t での摂動に基づくステップを取る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:08:13 GMT)
SDOH-NLI: a Dataset for Inferring Social Determinants of Health from
Clinical Notes [14.0] 社会的および行動的健康決定因子(SDOH)は、健康結果を形成する上で重要な役割を果たす。
このタスクにNLPメソッドを使うことの進歩は、高品質な公開ラベル付きデータの不足によって妨げられている。
本稿では,公開ノートをベースとした新たなデータセットであるSDOH-NLIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:09:30 GMT)
NeuroBack: Improving CDCL SAT Solving using Graph Neural Networks [14.0] 提案的満足度(SAT)は、計画、検証、セキュリティなど、多くの研究分野に影響を与えるNP完全問題である。
グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたCDCL SATソルバの高速化に向けた最近の研究
本稿では,(1)CDCL SATの解法に必要不可欠である変数の位相(すなわち値)を予測すること,(2)SATの解法開始前に1回だけニューラルネットワークに問い合わせること,の2つの知見に基づくNeuroBackという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:30:44 GMT)
Auditing for Human Expertise [13.7] 我々は、この問題を自然仮説テストとして適用できる統計的枠組みを開発する。
本稿では,専門家の予測が興味ある結果から統計的に独立しているかどうかを判定する簡単な手順を提案する。
我々のテストの拒絶は、人間の専門家が利用可能なデータに基づいてトレーニングされたアルゴリズムに価値を付加する可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:00:05 GMT)
Multi Time Scale World Models [13.7] 本稿では,マルチ時間スケール世界モデル学習のための確率論的定式化を提案する。
本モデルでは,高精度な長距離予測のために,複数の時間スケールで計算効率の高い推論手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:18:44 GMT)
Transformers as Graph-to-Graph Models [13.6] トランスフォーマーは本質的にグラフからグラフへのモデルであり、シーケンスは特別なケースに過ぎない、と我々は主張する。
我々のGraph-to-Graph Transformerアーキテクチャは,グラフエッジを注目重み計算に入力し,注目機能を備えたグラフエッジを予測することで,これを明確化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:21:37 GMT)
MultiTurnCleanup: A Benchmark for Multi-Turn Spoken Conversational
Transcript Cleanup [13.4] 本研究は,会話音声の書き起こしに革新的なマルチトゥルンクリーンアップタスクを提案する。
我々は、高品質なデータセットを収集し、広範囲なデータ分析を提供するために、データラベリングスキーマを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:01:50 GMT)
The Expressive Power of Low-Rank Adaptation [13.4] パラメータ効率のよい微調整法である低ランク適応は、微調整事前学習モデルの代表的な手法として登場した。
本稿では,LoRAの表現力を理論的に解析することで,ギャップを埋める第一歩を踏み出す。
トランスフォーマーネットワークでは、任意のモデルが、ランク=$(fractextembedding size2)$ LoRAで同じサイズのターゲットモデルに適応可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 02:36:44 GMT)
End-to-end Video Gaze Estimation via Capturing Head-face-eye
Spatial-temporal Interaction Context [13.4] 本稿では,空間的・時間的相互作用による映像視線推定を容易にするため,MCGaze (Multi-Clue Gaze) を提案する。
MCGazeの主な利点は、視線推定のために頭部、顔、目の手掛かりの定位化の課題を共同で解決できる点である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:23:38 GMT)
FaultSeg Swin-UNETR: Transformer-Based Self-Supervised Pretraining Model
for Fault Recognition [13.3] 本稿では,自己教師付き事前学習による地震断層認識の高度化手法を提案する。
我々は,Swin Transformerモデルをコアネットワークとして採用し,SimMIMプレトレーニングタスクを用いて,地震データにおける不連続性に関連する特徴を抽出した。
実験の結果,提案手法は,OISおよびODS測定値から,Thebeデータセット上での最先端性能を実現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 08:38:59 GMT)
Socially Cognizant Robotics for a Technology Enhanced Society [13.1] 我々は、技術・社会科学の手法を合成する学際的アプローチ、社会的認知ロボティクスを提唱する。
このアプローチは、AI駆動型ロボットの動作を形作る上で、ステークホルダーの参加を促進する必要性に従うものだ、と私たちは主張する。
我々は、従来の技術ベースのメトリクスと重要な、しかし難しいメトリクスのバランスをとる、社会的に認知されたロボット設計のためのベストプラクティスを開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:53:02 GMT)
PeTailor: Improving Large Language Model by Tailored Chunk Scorer in
Biomedical Triple Extraction [13.0] 本稿では,検索に基づく言語フレームワークPETAI-LORについて紹介する。
PETAI-LORは文をチャンクに分割し、計算済みのチャンクベースのリレーショナルキー値メモリから関連チャンクを取得する。
また,より関連性の高いバイオメディカルトリプル抽出データセットであるGM-CIHTも導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:15:23 GMT)
Adaptive Webpage Fingerprinting from TLS Traces [13.0] ウェブページのフィンガープリントにおいて、相手は、ユーザーのブラウザとウェブサイトのサーバ間で交換された暗号化TLSトラフィックのパターンを分析して、被害者がロードした特定のWebページを推測する。
本研究では,TLSプロトコルに対する現代のWebページフィンガープリントの敵について検討する。
1) 前例のない数のWebページをスケールし、2)トレーニング中に遭遇したことのない数千のクラスを正確に分類し、3)頻繁なページ更新のシナリオにおいても、運用コストが低いTLS固有のモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:26:02 GMT)
How Well Do Feature-Additive Explainers Explain Feature-Additive
Predictors? [13.0] LIME、SHAP、SHAPR、MAPLE、PDPといった人気機能付加型推論器は、機能付加型予測器を説明できるだろうか?
本稿では,モデルの加法構造から解析的に導出される基底真理について,そのような説明を行う。
以上の結果から,全ての説明者が機能の重要性を正しく評価できないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:16:28 GMT)
DUMA: a Dual-Mind Conversational Agent with Fast and Slow Thinking [12.7] DUMAは2つの生成型Large Language Model(LLM)をそれぞれ高速な思考と低速な思考に利用することで、デュアルミンドのメカニズムを具現化している。
我々は、不動産業界のオンライン調査を扱うための会話エージェントを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:43:46 GMT)
A Novel Skip Orthogonal List for Dynamic Optimal Transport Problem [12.5] 興味深い離散的動的最適輸送問題を考える。
データポイントの重みや位置が変わった場合、最適なトランスポートプランを効率的に更新できますか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:42:23 GMT)
Universality for the global spectrum of random inner-product kernel
matrices in the polynomial regime [12.2] 本稿では、この現象が普遍であることを示し、X$がすべての有限モーメントを持つi.d.エントリを持つとすぐに保持する。
非整数$ell$の場合、Marvcenko-Pastur項は消滅する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:15:55 GMT)
SkipAnalyzer: An Embodied Agent for Code Analysis with Large Language
Models [12.2] 静的コード解析のための最初の大規模言語モデル(LLM)を用いたエンボディエージェントであるSkipAnalyzerを紹介する。
バグを検出し、偽陽性の警告をフィルタリングし、人間の介入なしに検出されたバグをパッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:17:42 GMT)
Entropy-dissipation Informed Neural Network for McKean-Vlasov Type PDEs [11.9] 我々は、Fokker-Planck方程式(FPE)の自己整合性の概念を、より一般的なMcKean-Vlasov方程式(MVE)に拡張する。
一般化された自己整合ポテンシャルは、エントロピー散逸を通じて仮説解と基底真理の間のKL偏差を制御することを示す。
本稿では,このポテンシャル関数を最小化し,ニューラルネットワークを関数近似に利用することにより,MVEの問題を解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:37:44 GMT)
How Does Beam Search improve Span-Level Confidence Estimation in
Generative Sequence Labeling? [11.5] 本稿では,生成配列ラベリングにおけるモデル信頼度の推定に関する実証的な知見を提供する。
6つの公開データセットで検証した結果,提案手法は生成配列ラベルモデルのキャリブレーション誤差を著しく低減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:19:50 GMT)
A Regularized Conditional GAN for Posterior Sampling in Image Recovery
Problems [11.4] 画像回復問題では、画像が歪んだり、不完全であったり、あるいはノイズによる破損した測定結果から推測しようとする。
本稿では,1秒間に数十個の高品質な後続サンプルを生成する正規化条件付きWasserstein GANを提案する。
本手法は, マルチコイルMRIと大規模インペインティングアプリケーションの両方において, 最先端の後方試料を作製する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:52:56 GMT)
Improving Intrinsic Exploration by Creating Stationary Objectives [11.4] 本稿では,カウントベース法から導かれる固有報酬関数が非定常であることを示す。
私たちの研究の重要な貢献は、拡張された状態表現を通じて、元の非定常的な報酬を定常的な報酬に変換することである。
実験の結果,SOFEは探索問題に挑戦するエージェントの性能を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:51:18 GMT)
A simple uniformly optimal method without line search for convex
optimization [11.0] パラメータが優先されていない凸最適化問題の解法として最適収束率を得るには,線探索が過剰であることを示す。
滑らかな凸最適化のために最適な$mathcalO (1/k2)$収束率を達成できるAC-FGMと呼ばれる新しい勾配降下型アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:59:04 GMT)
A hierarchy of eigencomputations for polynomial optimization on the
sphere [10.9] 球面上の実同質性の最小値上の下界の収束階層を導入する。
我々の階層は、レベル$k$で$O(1/k)$として収束し、SOS(sum-of-squares)階層の最もよく知られた収束と一致することを証明している。
より一般に、実テンソルと球状セグレ・ヴェローネ多様体の要素の間の内積を最小化する最小固有値計算の収束階層を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 00:28:12 GMT)
FairMonitor: A Four-Stage Automatic Framework for Detecting Stereotypes
and Biases in Large Language Models [10.6] 本稿では,Large Language Models(LLMs)の生成したコンテンツのステレオタイプとバイアスを直接評価する4段階フレームワークを提案する。
教育部門を事例研究として,4段階の枠組みに基づくEdu-FairMonitorを構築した。
実験結果から,Edu-FairMonitorで評価された5つのLDMのステレオタイプとバイアスの程度が異なっていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:54:26 GMT)
From Values to Opinions: Predicting Human Behaviors and Stances Using
Value-Injected Large Language Models [10.5] 本稿では,価値注入型大言語モデル(LLM)を用いて意見や行動を予測することを提案する。
VIMの有効性を検証するために,4つのタスクについて一連の実験を行った。
以上の結果から,基本的アプローチよりも価値注入型LCMの方が,意見や行動の予測が優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 02:18:10 GMT)
Diffusion Brush: A Latent Diffusion Model-based Editing Tool for
AI-generated Images [10.3] テキスト・ツー・イメージ生成モデルは高品質な画像の生成において顕著な進歩を遂げている。
生成した画像を微調整するための既存の技術は、時間を要する(手作業による編集)。
我々は,AI合成画像内の所望領域を効率よく微調整する潜在拡散モデル(LDM)ツールであるDiffusion Brushを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:51:47 GMT)
Quilt-1M: One Million Image-Text Pairs for Histopathology [10.3] われわれはYouTubeを使って802,144ドルの画像とテキストのペアからなるビジョン言語データセットをキュレートしている。
我々はQUILTをTwitter、研究論文、インターネットなど他の情報源のデータセットと組み合わせてQUILT-1Mを作成します。
本モデルでは,新しい病理像の分類を行うため,ゼロショットとリニアプローブの両タスクにおいて最先端のモデルより優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:56:33 GMT)
A Data-driven Deep Learning Approach for Bitcoin Price Forecasting [10.1] 本稿では,bitcoinの閉口価格を日単位の時間枠で予測するために,浅い双方向LSTM(Bidirectional-LSTM)モデルを提案する。
本稿では,他の予測手法と比較し,提案手法の助けを借りて,浅層ニューラルネットワークが他の一般的な価格予測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） (Fri, 27 Oct 2023 10:35:47 GMT)
The Innovation-to-Occupations Ontology: Linking Business Transformation
Initiatives to Occupations and Skills [10.0] 近年,オンライン求人広告から労働市場における新たな役割やスキルの出現を予測する試みがいくつかある。
当社のアプローチは、10の異なるシナリオの下での変革イニシアチブへの職業の適合に成功しています。
この枠組みは、企業や教育機関に対して、特定のビジネス変革イニシアチブの労働要求をガイドする革新的なアプローチを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:57:41 GMT)
Theory of $d + id$ Second-Order Topological Superconductors [9.9] 2軌道超伝導体における異常なギャップレス境界モードを定義する2階トポロジーの実現について検討する。
時間反転対称性を破る2次超伝導相を$d+id$-wave軌道依存パリングで明らかにする。
我々の研究は、2階のトポロジカル超伝導体を破る時間反転対称性のユニークなメカニズムを明らかにするだけでなく、2階のトポロジと軌道依存ペアリングのギャップを橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:06:12 GMT)
Generalized Teacher Forcing for Learning Chaotic Dynamics [9.8] カオス力学系(DS)は自然界や社会界においてどこにでも存在しており、予測や機械的洞察のために観測された時系列からそのような系を再構築することに関心があることが多い。
これらの修正により、従来のSOTAアルゴリズムよりもずっと低い次元でDSを再構築できることを、いくつかのDSで示している。
これにより、シンプルながら強力なDS再構成アルゴリズムが実現され、同時に高い解釈が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:30:19 GMT)
Semantic HELM: A Human-Readable Memory for Reinforcement Learning [9.7] 人間の言語における過去の出来事を表現する新しい記憶機構を提案する。
私たちは、部分的に観測可能な環境のセットでメモリメカニズムをトレーニングし、それがメモリコンポーネントを必要とするタスクに優れていることを見つけます。
メモリメカニズムは人間が読めるので、エージェントのメモリを覗き見して、重要な情報が保存されているかどうかを確認することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:34:20 GMT)
FormalGeo: The First Step Toward Human-like IMO-level Geometric
Automated Reasoning [9.7] この記事は過去10年間の私たちの仕事の最初の記事です。
我々は完全かつ互換性のある形式平面幾何学システムを構築した。
これは、IMOレベルの平面幾何学の課題と、可読性のあるAI自動推論の間に重要な橋渡しとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:55:12 GMT)
High-Dimensional Prediction for Sequential Decision Making [9.7] 本研究では,任意の条件付けイベントの収集対象である逆選択された高次元状態の予測を行う問題について検討する。
この問題を解決するための効率的なアルゴリズムと、適切な条件付けイベントを選択することに起因する多くのアプリケーションを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:59:29 GMT)
Exploring Shape Embedding for Cloth-Changing Person Re-Identification
via 2D-3D Correspondences [9.5] 布を交換するReIDのための新しい形状埋め込みパラダイムを提案する。
2D-3D対応に基づく形状埋め込みパラダイムは、モデル全体の人体形状の理解を著しく向上させる。
衣料品着替え時のReID研究を促進するため,初となる大規模布質変化型ReIDデータセットである3D Dense Persons (DP3D) を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:26:30 GMT)
Pitfall of Optimism: Distributional Reinforcement Learning by
Randomizing Risk Criterion [9.4] 本稿では,リスクの一方的な傾向を避けるために,リスク基準のランダム化によって行動を選択する新しい分散強化学習アルゴリズムを提案する。
理論的結果は,提案手法がバイアス探索に該当せず,最適回帰に収束することが保証されていることを裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:10:09 GMT)
Edge AI Inference in Heterogeneous Constrained Computing: Feasibility
and Opportunities [9.2] AI推論アクセラレータの急増はイノベーションを示すだけでなく、課題も浮き彫りにしている。
本稿では,ハードウェアの多様性に対応するフレームワークの要件とコンポーネントについて概説する。
次に、デバイスの不均一性がAI推論性能に与える影響を評価し、サービス品質を損なうことなく結果の最適化戦略を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:46:59 GMT)
Detrimental Contexts in Open-Domain Question Answering [9.1] 質問応答に使用される検索テーマのアーキテクチャに対して,パスが有害な影響を及ぼすかを分析する。
この結果から,2つの人気のあるQAデータセットにおいて,有害経路をフィルタリングすることにより,モデル精度を10%向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:45:16 GMT)
Moral Responsibility for AI Systems [8.9] 何らかの行動を行うエージェントの結果に対する道徳的責任は、因果的状態とてんかん的状態の両方を巻き込むために一般的に取られる。
本稿では,因果モデルの枠組みにおける両条件の形式的定義について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:37:47 GMT)
Disentangling Structure and Style: Political Bias Detection in News by
Inducing Document Hierarchy [8.9] 本稿では,多種多様なアテンションヘッドのアンサンブルを通じて,長い文書の構造を効果的にエンコードする,新しいマルチヘッド階層型アテンションモデルを提案する。
提案手法は,この領域依存性を克服し,ロバスト性と精度において従来の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:35:04 GMT)
Runtime Resolution of Feature Interactions through Adaptive Requirement
Weakening [8.9] 機能相互作用問題は、新しいサイバー物理システムにとって依然として課題である。
競合するすべての機能を部分的に要件を満たすようにするための,新たな解決アプローチを提案する。
自律ドローンにおける特徴的相互作用のケーススタディを通じて、我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:45:30 GMT)
Epidemic Learning: Boosting Decentralized Learning with Randomized
Communication [8.7] 本稿では,単純だが強力な分散学習(DL)アルゴリズムであるエピデミック学習(EL)を提案する。
ELはベースラインのDLアルゴリズムよりも高速に1.7times$1.7timesまで収束し、同じ通信量に対して2.2$%高い精度を達成する。
我々の結果は、ELがベースラインDLアルゴリズムよりも高速に1.7times$1.7timesまで収束し、同じ通信量に対して2.2$%高い精度に達することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:52:12 GMT)
Unveil Sleep Spindles with Concentration of Frequency and Time [8.5] 非線形時間周波数解析ツール「Concentration of Frequency and Time」(ConceFT)について紹介する。
ConceFTは脳波の影響を低減し、時間周波数表現におけるスピンドル可視性を高める。
提案アルゴリズムであるConceFT-Spindle(ConceFT-S)を,DreamおよびMASSベンチマークデータベースを用いたA7(非深度学習)とSUMO(深度学習)と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 02:46:58 GMT)
Learning to recognize occluded and small objects with partial inputs [8.5] Masked Supervised Learningは、マルチラベル画像認識のための1段階のモデルに依存しない学習パラダイムである。
MSLはランダムマスキングに頑健であり,非マスキング物体の認識に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:29:27 GMT)
Towards a fuller understanding of neurons with Clustered Compositional
Explanations [8.4] 本稿では、構成説明とクラスタリングを組み合わせたクラスタ化と、ニューロンの行動の幅広いスペクトルを近似する新しい探索を提案する。
本稿では,これらの手法を複数のアクティベーション領域に適用する際の問題点を定義し,提案アルゴリズムを用いて探索可能な洞察を解析し,異なるアルゴリズムで返される説明を研究するために使用できるデシラタ質を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:39:50 GMT)
Instance Segmentation under Occlusions via Location-aware Copy-Paste
Data Augmentation [8.3] MMSports 2023 DeepSportRadarは、バスケットボールのコンテキスト内での人間の対象のセグメンテーションに焦点を当てたデータセットを導入した。
この課題は、堅牢なデータ拡張技術と賢明なディープラーニングアーキテクチャの適用を必要とする。
我々の研究(コンペで1位)は、まず、より広い分布でより多くのトレーニングサンプルを生成することのできる、新しいデータ拡張技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:44:25 GMT)
Translating Universal Scene Descriptions into Knowledge Graphs for
Robotic Environment [8.2] ロボット環境モデリングのための実装として,仮想現実技術の利用について検討する。
本稿では,シーングラフを知識ベースに変換する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:10:10 GMT)
Modeling Path Importance for Effective Alzheimer's Disease Drug
Repurposing [8.2] 薬物再資源化のための新しいネットワーク方式 MPI (Modeling Path Importance) を提案する。
MPIは学習ノードの埋め込みを通じて重要なパスを優先し、ネットワークの豊富な構造情報を効果的にキャプチャする。
上位50の薬物のうち、MPIは、基準値よりも20.0%の薬物を抗AD抗体で優先している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:29:44 GMT)
Addressing GAN Training Instabilities via Tunable Classification Losses [8.2] GAN(Generative Adversarial Network)は、形式的な保証付き合成データを生成する。
すべての対称$f$-発散は収束において同値であることを示す。
また,合成2次元ガウス混合環のトレーニング不安定性を緩和するために,$(alpha_D,alpha_G)$のチューニング値も強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:29:07 GMT)
Neural Sculpting: Uncovering hierarchically modular task structure in
neural networks through pruning and network analysis [8.1] 階層的なモジュラーニューラルネットワークは、学習効率、一般化、マルチタスク学習、転送などの利点を提供する。
本稿では,繰り返し単位とエッジプルーニング(訓練中)に基づくアプローチと,モジュール検出と階層推論のためのネットワーク解析の組み合わせを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:44:41 GMT)
Knowledge Corpus Error in Question Answering [7.7] 本研究は,従来の質問応答(QA)の定式化を再考し,知識コーパスエラーの概念を紹介する。
そこで我々は,大規模言語モデル (LLM) を用いて,知識コーパスの誤りを経験的に観察する実験を行った。
その結果,パラフレーズ文を用いた場合,10%～13%のパフォーマンスが向上し,知識コーパス誤りの存在のシグナルが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:44:06 GMT)
Can Large Language Models Capture Dissenting Human Voices? [7.7] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクの解決において素晴らしい成果を上げている。
2つの異なる手法を用いてLLM分布の性能とアライメントを評価する。
LLMはNLIタスクを解く能力に限界を示し、同時に人間の不一致分布を捉えないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:25:00 GMT)
Implicit variance regularization in non-contrastive SSL [7.6] 閉形式線形予測ネットワークの固有空間におけるユークリッドおよびコサイン類似性とともに学習力学を解析的に研究する。
固有モデム間の収束速度を等化させる等方的損失関数の族 (IsoLoss) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:58:06 GMT)
Evaluating Cross-Domain Text-to-SQL Models and Benchmarks [7.4] テキスト・ツー・ベンチマークを研究し、これらのベンチマークの中で最高のパフォーマンスのモデルを再評価する。
これらのベンチマークで完全な性能を達成することは、提供されたサンプルから導出できる複数の解釈のため不可能であることがわかった。
GPT4ベースのモデルは、人間の評価においてスパイダーベンチマークのゴールド標準基準クエリを上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:36:14 GMT)
A Chebyshev Confidence Guided Source-Free Domain Adaptation Framework
for Medical Image Segmentation [7.4] ソースフリードメイン適応(SFDA)は、ラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルを、ソースデータにアクセスせずにラベルなしのターゲットドメインに適応することを目的としている。
最近のSFDA法は擬似ラベル(PL)に基づく自己学習に依存している
本稿では,PLの信頼性を正確に評価し,自己学習のための自己改善PLを生成するためのSFDAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:12:06 GMT)
On kernel-based statistical learning in the mean field limit [7.2] 機械学習の多くの応用において、多数の変数が考慮されている。
入力変数の数が無限大になる状況を考える。
特に、経験的および無限サンプル解の平均場収束性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:42:56 GMT)
Whisper-MCE: Whisper Model Finetuned for Better Performance with Mixed
Languages [7.2] 我々はWhisper-MCEの素晴らしい結果を示す。
本モデルとベースラインのwhisper-large-v2モデルを比較することで,オリジナル音声のコンテンツを正確にキャプチャする能力が優れていることを示す。
特に、混合言語を認識する特定のタスクにおいて、我々のモデルは既存のモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 08:01:55 GMT)
A Sublinear-Time Spectral Clustering Oracle with Improved Preprocessing
Time [7.0] 本稿では,クラスタ性が強いグラフに対して,サブ線形時間スペクトルクラスタリングオラクルを設計する問題に対処する。
アルゴリズムは仮定を緩和するが、誤分類比はわずかに高い。
私たちのクラスタリングオラクルは、いくつかのランダムなエッジ削除に対して堅牢です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 03:40:37 GMT)
Sui Lutris: A Blockchain Combining Broadcast and Consensus [6.9] Sui Lutrisは、秒以下のファイナリティを達成した最初のスマートコントラクトプラットフォームである。
合意のない合意を採用することで、このレイテンシの大幅な削減を実現します。
We showed that Sui Lutris handle finefully handle validator crash-recovery and not observed performance degradation during reconfiguration。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:40:11 GMT)
Fundamental Sensitivity Limits for non-Hermitian Quantum Sensors [6.8] 我々は,非エルミートセンサが感度性能においてハーミートセンサよりも優れていないことを証明した。
2つの具体的な非エルミートセンシングの提案を精査することにより、これらのセンサの感度が予測と一致していることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:30:35 GMT)
SentMix-3L: A Bangla-English-Hindi Code-Mixed Dataset for Sentiment
Analysis [6.7] SentMix-3Lは3つの言語間のコード混合データを含む感情分析のための新しいデータセットである。
GPT-3.5は,SentMix-3L上でのトランスフォーマーモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:59:24 GMT)
OffMix-3L: A Novel Code-Mixed Dataset in Bangla-English-Hindi for
Offensive Language Identification [6.7] コードミキシング(Code-mixing)は、2つ以上の言語がテキストや音声に混在している場合によく研究される言語現象である。
OFMix-3Lは、3つの異なる言語のコード混合データを含む新しい攻撃的言語識別データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:59:35 GMT)
Nonparametric Density Estimation under Distribution Drift [6.6] 我々は離散的および連続的な滑らかな密度の両方に対して、厳密なミニマックスリスク境界を証明した。
本手法は,ドリフトモデルの幅広いクラスを扱い,ドリフト下での非依存学習に関する過去の結果を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:45:47 GMT)
An Adaptive Algorithm for Learning with Unknown Distribution Drift [6.6] 本研究では,未知分布のドリフトで学習する一般的な手法を開発し,解析する。
我々の技術は漂流の大きさに関する事前の知識を必要としない。
本稿では,2進分類と線形回帰という2つの基本的な学習シナリオにおいて,本手法の適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:01:47 GMT)
Large Language Models as Subpopulation Representative Models: A Review [5.4] 大言語モデル(LLM)は、サブポピュレーション代表モデル(SRM)を推定するために用いられる。
LLMは、人口統計、地理的、政治的セグメント間の世論を測る代替的あるいは補完的な手段を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:31:27 GMT)
Autonomous 3D Exploration in Large-Scale Environments with Dynamic
Obstacles [5.4] 本稿では,動的な障害を回避するだけでなく,計画自体にそれを含めるための新しいアプローチを提案する。
提案されたプランナーであるDynamic Autonomous Exploration Planner (DAEP)は、AEPを拡張して、動的障害に関して明示的に計画する。
DAEPは、探査と衝突回避の両方に有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 08:45:30 GMT)
90% F1 Score in Relational Triple Extraction: Is it Real ? [5.2] テキストからリレーショナルトリプルを抽出することは、知識ベースを構築する上で重要な課題である。
接合体および関係抽出モデルの最近の進歩は、顕著なF1スコアを示している。
本稿では,より現実的な条件下での最先端のジョイントエンティティと関係抽出モデルについてベンチマーク研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:14:46 GMT)
Implicit Convolutional Kernels for Steerable CNNs [5.1] ステアブル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、原点保存グループ$G$の翻訳と変換に等しいニューラルネットワークを構築するための一般的なフレームワークを提供する。
本稿では,多層パーセプトロン(MLP)による暗黙的ニューラル表現を用いて,$G$-steerableカーネルのパラメータ化を提案する。
我々は,N体シミュレーション,点雲分類,分子特性予測など,複数のタスクにおける本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:31:32 GMT)
Towards a Unified Conversational Recommendation System: Multi-task
Learning via Contextualized Knowledge Distillation [5.1] 統合会話推薦システム(CRS)のためのマルチタスク学習を提案する。
文脈的知識蒸留(ConKD)を用いた単一モデルによる協調学習
実験の結果,1つのモデルでは,適応度を高めながら推奨性能を著しく向上し,多様性の観点からも同等の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:06:24 GMT)
Percolation Theories for Quantum Networks [5.0] 量子ネットワークの不完全性において、遠方のノード間でどのように効果的かつ間接的に絡み合うことができるのか?
従来のパーコレーションフレームワークは,ネットワークの間接接続性を一意に定義していないことを示す。
この実現により、"Concurrence Percolation"と呼ばれる別の理論が出現し、この理論は、大規模に現れる未認識の量子優位性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:24:58 GMT)
Android in the Wild: A Large-Scale Dataset for Android Device Control [5.0] デバイス制御研究のためのデータセット、Android in the Wild (AITW) を提示する。
データセットには、画面やアクションを含むデバイスインタラクションの人間によるデモと、対応する自然言語命令が含まれている。
30kのユニークな命令、Androidの4つのバージョン(v10-13)、そして8つのデバイスタイプ(Pixel 2 XLからPixel 6)にまたがる715kのエピソードで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:24:31 GMT)
MOSEL: Inference Serving Using Dynamic Modality Selection [4.8] モデル品質を維持しながら、推論入力からモダリティを適応的に選択するダイナミズム、モダリティ選択という形式を導入する。
MOSELはマルチモーダルMLモデルのための自動推論システムであり,ユーザ定義の性能と精度の要求に基づいて,要求毎の入力モダリティを慎重に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:50:56 GMT)
Improved Contextual Recognition In Automatic Speech Recognition Systems
By Semantic Lattice Rescoring [4.8] 本稿では,意味的格子処理によるASRシステム内における文脈認識の高度化のための新しい手法を提案する。
提案手法は,隠れマルコフモデルとガウス混合モデル(HMM-GMM)とディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを用いて,精度を向上する。
本稿では,実験分析によるLibriSpeechデータセット上でのフレームワークの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:56:51 GMT)
Quantifying the Cost of Learning in Queueing Systems [4.8] 待ち行列における学習コスト (CLQ) はパラメータの不確実性に起因する平均待ち行列長の最大増加を定量化する新しい指標である。
本稿では,Lyapunov と Bandit 分析をブリッジし,幅広いアルゴリズムの保証を提供するCLQ の統一解析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:18:28 GMT)
Conditional score-based diffusion models for Bayesian inference in
infinite dimensions [4.7] そこで本稿では, 無限次元逆問題の後部から, 償却条件付きSDMに基づくサンプリング法を提案する。
解析の重要な部分は、無限次元のSDMを条件設定に拡張するには慎重に検討する必要があることを示すことに集中している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:31:22 GMT)
SQLformer: Deep Auto-Regressive Query Graph Generation for Text-to-SQL
Translation [4.5] 本稿では,テキストから翻訳タスクを実行するためのトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
我々のモデルは、エンコーダ層とデコーダ層に構造バイアスを組み込んで、自動回帰的にクエリを抽象構文木(AST)として予測する。
私たちの実装はhttps://Adrian.com/BZG/former.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 00:13:59 GMT)
Understanding and Improving Ensemble Adversarial Defense [4.5] 我々は、アンサンブルの防御を理解するための新しい誤り理論を開発した。
我々は,対話的グローバル対人訓練(iGAT)という,アンサンブル対人防御を改善する効果的なアプローチを提案する。
iGATは、ホワイトボックスとブラックボックスの両方の攻撃下で、CIFAR10とCIFAR100データセットを使用して評価された最大17%のパフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:43:29 GMT)
$\alpha$-Mutual Information: A Tunable Privacy Measure for Privacy
Protection in Data Sharing [4.5] 本稿では, 有基の$alpha$-Mutual Informationを調整可能なプライバシ尺度として採用する。
我々は、プライバシ保護を提供するためにオリジナルのデータを操作するための一般的な歪みに基づくメカニズムを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:26:14 GMT)
Turbulence in Focus: Benchmarking Scaling Behavior of 3D Volumetric
Super-Resolution with BLASTNet 2.0 Data [4.3] 圧縮性乱流の解析は、推進、エネルギー発生、環境に関する応用に不可欠である。
我々は34個の高忠実度直接数値シミュレーションから744個のフルドメインのサンプルを含む2.2TBのデータセットネットワークを提案する。
3次元超解像のための5つのディープラーニングアプローチの合計49種類のバリエーションをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:39:34 GMT)
DeepPCR: Parallelizing Sequential Operations in Neural Networks [4.2] 我々は、ニューラルネットワークの推論とトレーニングを高速化するために、典型的にはシーケンシャルな操作を並列化する新しいアルゴリズムであるDeepPCRを紹介する。
DeepPCRは、特定の方程式系の解法として$L$のステップ列を解釈し、並列サイクル還元アルゴリズムを用いて回復する。
アルゴリズムの理論的に低い複雑性を検証し,高速化のための機構を同定するために,多層パーセプトロンの前方・後方パスの並列化におけるDeepPCRの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:51:52 GMT)
T5 meets Tybalt: Author Attribution in Early Modern English Drama Using
Large Language Models [4.2] 大規模言語モデルは、多くのNLPドメインにおいてブレークスルーの可能性を示している。
現代英語ドラマにおけるテクスチャロメトリー、特に著者識別について検討する。
LLMは驚くほど短い文の著者を正確に予測できるが、特定の著者に自信を持ってテキストを誤帰させる傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:04:57 GMT)
"Honey, Tell Me What's Wrong", Global Explanation of Textual
Discriminative Models through Cooperative Generation [4.2] セラピーは、入力データセットを必要としないテキストに適応した最初のグローバルかつモデルに依存しない説明法である。
セラピーは、協調生成を通じて分類器によって学習された分布に従ってテキストを生成する。
実験の結果, サンプル生成に入力データを使用しなくても, 分類器が使用する特徴についての洞察に富んだ情報が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:26:27 GMT)
Sustainable Concrete via Bayesian Optimization [4.1] 地球規模の二酸化炭素排出量の8%はセメントの生産による可能性がある。
そのため、低炭素コンクリート公式の発見は持続可能性にとって非常に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:25:12 GMT)
Unveiling the Potential of Probabilistic Embeddings in Self-Supervised
Learning [4.1] 自己教師付き学習は、ラベルのないデータから意味のある表現をモデルが取得できるようにすることで、機械学習を前進させる上で重要な役割を担っている。
本稿では,情報ボトルネックに対する確率的モデリングの影響について検討し,情報圧縮と情報保存のトレードオフについて述べる。
以上の結果から,損失空間に新たなボトルネックを導入することにより,アウト・オブ・ディストリビューションの事例を検出する能力が著しく向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:01:16 GMT)
Spatially Resolved Gene Expression Prediction from H&E Histology Images
via Bi-modal Contrastive Learning [4.1] BLEEP(Bi-modaL Embedding for Expression Prediction)は、空間的に解決された遺伝子発現プロファイルを生成することができるバイモーダル埋め込みフレームワークである。
BLEEPはコントラスト学習を用いて、顕微鏡解像度でペア画像と表現プロファイルを用いて参照データセットから低次元の関節埋め込み空間を構築する。
10x Visiumプラットフォームを用いて取得したヒト肝組織データセットを用いて,BLEEPによる遺伝子発現予測の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:54:32 GMT)
Fusion of the Power from Citations: Enhance your Influence by
Integrating Information from References [4.1] 本研究は,ある論文が学者の影響力を高めることができるか否かを判断するために,予測問題を定式化することを目的とする。
この研究にこの枠組みを適用することで、研究者は自分の論文が将来の影響力を高めることができるかどうかを特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:51:44 GMT)
Transductive conformal inference with adaptive scores [4.0] トランスダクティブな設定は、$m$新しい点のテストサンプルで決定され、$m$コンフォーマルな$p$-値が生じる。
本研究はP'olya urnモデルに従い, 実験分布関数の濃度不等式を確立することを目的とする。
現在関心のある2つの機械学習タスクに対して、均一で不確率な保証をすることで、これらの理論結果の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:48:30 GMT)
Matching of Descriptive Labels to Glossary Descriptions [4.0] 本稿では,既存の意味テキスト類似度測定(STS)を活用し,セマンティックラベルの強化と集合的文脈化を用いて拡張するフレームワークを提案する。
公開データソースから得られた2つのデータセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:09:04 GMT)
Quantum operations restricted by no faster-than-light communication
principle and generic emergence of objectivity in position basis [3.9] 内部自由度間の相互作用は、システム波動関数を位置ベースで分岐させることを示す。
この結果をスピンデコヒーレンスモデルに適用し、一般的な熱スピン-1/2浴がスピン-1/2粒子の位置に関する情報を冗長に記録することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:24:16 GMT)
BuildingsBench: A Large-Scale Dataset of 900K Buildings and Benchmark
for Short-Term Load Forecasting [3.8] データ駆動の短期負荷予測(STLF)は、ビルディングの多様性の高い大規模データセットの欠如に悩まされている。
1)ビルディングス・ベンチ(ビルディングス・ベンチ) ビルビルズ・900K(ビルビルズ・900K) ビルビルズ・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・900K(ビルズ・ビルズ・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルディングス・ビルズ・ビルディングス) ビルズ・ビルズ・ビルズ・アンド・商業ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・ビルズ・
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:55:35 GMT)
Guided Data Augmentation for Offline Reinforcement Learning and
Imitation Learning [3.8] 本稿では,専門家の質の高い拡張データを生成するためのガイド付きデータ拡張(GuDA)を提案する。
GuDAは、潜在的に最適でないデモの小さなセットから学習を可能にし、拡張データをランダムにサンプリングするDA戦略を大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:34:00 GMT)
Navigating Data Heterogeneity in Federated Learning A Semi-Supervised
Approach for Object Detection [3.7] フェデレートラーニング(FL)は、分散データソース間でモデルをトレーニングするための強力なフレームワークとして登場した。
特に自動運転のようなアプリケーションでは、高品質なラベルや、IID以外のクライアントデータに制限がある。
クライアントがラベル付きデータを持っている間、ラベル付きデータがサーバにのみ存在するシナリオ用に設計された、先駆的なSSFODフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:13:00 GMT)
Minimum Bayes' Risk Decoding for System Combination of Grammatical Error
Correction Systems [3.7] 本稿では,文法誤り訂正(GEC)システムにおける最小ベイズリスク(MBR)デコードについて検討する。
本稿では,この形態の基準に直結した新しいMBR損失関数を提案する。
3つの一般的なGECデータセットと最先端のGECシステムを用いた実験は、提案手法の有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:42:29 GMT)
A General Framework on Enhancing Portfolio Management with Reinforcement
Learning [3.7] ポートフォリオマネジメントは、リスクプロファイルに対する望ましいリターンを満たすため、金融商品全体の資金と資産の継続的な再配置を懸念している。
深層強化学習(RL)はポートフォリオ管理への関心が高まり、RLエージェントは資産配分プロセスを最適化するために財務データに基づいて訓練されている。
本稿では,資産管理のための一般的なRLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:23:07 GMT)
Multivessel Coronary Artery Segmentation and Stenosis Localisation using
Ensemble Learning [3.7] そこで本研究では,MICCAI 2023 Automatic Region-based Coronary Artery Disease(冠状動脈疾患自動診断)のためのエンド・ツー・エンドの機械学習ソリューションを提案する。
X線冠動脈造影による冠動脈分画および狭窄性病変の局在性評価の方法の標準化を目的としている。
冠状動脈セグメンテーションでは平均F1スコアが37.69%、狭窄局所化では39.41%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 08:03:12 GMT)
On the Fidelity Distribution of Link-level Entanglements under
Purification [3.6] リンクレベルのアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼン対は連続的に生成され、数個の量子メモリに保存される。
大きな課題は、量子ビットが環境との相互作用によって避けられないノイズに悩まされることである。
本稿では,各ノードに2つの量子メモリを持つシステムにおいて,格納されたリンクレベルEPRペアの忠実度の確率分布を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:16:19 GMT)
Boosting Data Analytics With Synthetic Volume Expansion [3.6] 本稿では,Synthetic Data Generation for Analyticsフレームワークを紹介する。
このフレームワークは、高度なモデルによって生成された高忠実な合成データに統計的手法を用いる。
このフレームワークで重要な発見は世代的効果である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:57:27 GMT)
Modeling Legal Reasoning: LM Annotation at the Edge of Human Agreement [3.5] 我々は法学哲学に基づく法学推論の分類について研究する。
我々は、ドメインの専門家チームによって注釈付けされた、アメリカ合衆国最高裁判所の歴史的意見の新しいデータセットを使用します。
生成モデルは、人間のアノテーションに提示される命令と同等の命令が与えられた場合、性能が良くないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:27:59 GMT)
WikiChat: Stopping the Hallucination of Large Language Model Chatbots by
Few-Shot Grounding on Wikipedia [3.5] 本稿では、ほとんど幻覚を起こさず、会話性が高く、レイテンシも低いLLMベースのチャットボットを初めて紹介する。
WikiChatは英語のウィキペディアをベースとしている。
シミュレーション会話において,最良システムは97.3%の事実精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:11:55 GMT)
DELPHI: Data for Evaluating LLMs' Performance in Handling Controversial
Issues [3.5] 論争は私たちの世俗主義の反映であり、あらゆる論点にとって重要な側面である。
対話型システムとしての大規模言語モデル(LLM)の台頭は、これらのシステムに対する様々な質問に対する回答に対する大衆の信頼を高めている。
本稿では,Quora Question Pairsデータセットを拡張した,議論の的となっている質問データセットの新規構築を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:23:02 GMT)
Large-scale Foundation Models and Generative AI for BigData Neuroscience [3.5] 機械学習の最近の進歩は、コンピュータゲーム、画像、自然言語理解において画期的なブレークスルーをもたらした。
ファンデーションモデルと大規模言語モデル(LLM)は最近、BigDataのおかげで人間のようなインテリジェンスを達成した。
自己教師あり学習(SSL)と伝達学習(Transfer Learning)の助けを借りて、これらのモデルは神経科学研究の風景を形作る可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 00:44:40 GMT)
A Comprehensive and Reliable Feature Attribution Method: Double-sided
Remove and Reconstruct (DoRaR) [3.4] そこで本稿では,複数の改善手法に基づくDoRaR(Do-sided Remove and Reconstruct)特徴属性法を提案する。
我々は,DoRaR特徴属性法が上記の問題を効果的に回避し,他の最先端特徴属性法よりも優れた特徴セレクタの訓練を支援することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:40:45 GMT)
De-novo Chemical Reaction Generation by Means of Temporarily
Convolutional Neural Networks [3.4] 本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)と一時畳み込みニューラルネットワーク(TCN)の2つの組み合わせを示す。
リカレントニューラルネットワークは自己回帰特性で知られており、SMILES生成への直接適用を伴う言語モデリングで頻繁に使用される。
比較的新しいTCNは、自然言語処理(NLP)に必要な因果性に従いながら、広い受容野を持つ類似特性を有する
異なる微調整プロトコルは、転送学習による関心のデータセットに適用した場合、モデルの生成範囲に大きな影響を与えることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:07:25 GMT)
One Model Fits All: Cross-Region Taxi-Demand Forecasting [3.2] 既存のシステムは特定の領域に限られており、目に見えない領域に一般化性がない。
本稿では,都市環境における空間依存性やパターンをグラフニューラルネットワークを用いて把握する新しいタクシー需要予測システムを提案する。
このフレームワークは、変分オートエンコーダのパワーを組み込んで、入力特徴を領域固有成分と領域ニュートラル成分に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:42:04 GMT)
MicroNAS: Memory and Latency Constrained Hardware-Aware Neural
Architecture Search for Time Series Classification on Microcontrollers [3.1] MicroNASは、リソース制約されたマイクロコントローラ(MCU)上の時系列データを分類できるニューラルネットワークアーキテクチャを自動的に検索して生成するように設計されているシステムである。
MicroNASは、実行遅延とターゲットMCUのピークメモリ消費に関する、ユーザ定義の制約を考慮に入れている。
認識されたデータセットに対して高い分類精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:55:15 GMT)
Testing and Learning Quantum Juntas Nearly Optimally [3.0] 量子量$k$-juntasの検証と学習の問題を考察する。
a)$widetildeO(sqrtk)$-query量子アルゴリズムを与え、量子$k$-juntaと量子$k$-juntaの「遠い」ユニタリ行列を区別することができる。
我々は、量子$k$-juntasのテストと量子$k$-juntasの学習のための上限を、ほぼ一致する$Omega(sqrtk)$と$Omega(frac)$で補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:36:13 GMT)
MCRAGE: Synthetic Healthcare Data for Fairness [3.0] 医療データセットは、人種や民族、性別、年齢などのセンシティブな属性の観点から、しばしば不均衡である。
そこで本稿では,MCRAGE (Generative Modeling) の強化による不均衡データセットの増大によるマイノリティクラス再バランスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:02:22 GMT)
Artifact-Robust Graph-Based Learning in Digital Pathology [3.0] 全スライド画像(WSI)は、高度なスキャナーを用いてガラススライドに配置された組織のデジタル化画像である。
本研究では,これらのアーティファクトを考慮に入れた,新しい堅牢な学習手法を提案する。
前立腺癌データセットを用いたモデルの精度とスコアは、非ロバストアルゴリズムと比較すると、癌診断において顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:06:01 GMT)
Knowledge-based in silico models and dataset for the comparative
evaluation of mammography AI for a range of breast characteristics, lesion
conspicuities and doses [2.9] M-SYNTH(M-SYNTH)は乳腺線維腺の密度分布の異なるコホートのデータセットである。
その結果,乳房密度の増加とともにモデル性能が低下し,体重密度が増大することがわかった。
曝露レベルが低下すると、AIモデルの性能は、乳房型に推奨される推奨投与量よりも低い被曝レベルで達成された最高性能で低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:14:30 GMT)
Do Not Harm Protected Groups in Debiasing Language Representation Models [2.9] 実世界のデータで訓練された言語表現モデル(LRM)は、望ましくないバイアスを捕捉し、悪化させる可能性がある。
実世界のテキスト分類タスクにおいて, 4つのデバイアス化手法について検討し, 全ての人口集団において, バイアスの低減が性能低下の犠牲となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:11:38 GMT)
Differentially Private Statistical Inference through $\beta$-Divergence
One Posterior Sampling [2.9] 本稿では,モデルとデータ生成プロセス間の$beta$-divergenceの最小化を目標とした,一般化後部からの後部サンプリング手法を提案する。
これにより、基礎となるモデルの変更を必要とせずに、一般的に適用可能なプライベートな推定が可能になる。
我々は、$beta$D-Bayesが同一のプライバシー保証に対してより正確な推測を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:44:59 GMT)
Block-local learning with probabilistic latent representations [2.8] ロックとウェイトトランスポートは、トレーニングプロセスの効率的な並列化と水平スケーリングを防止するためである。
本稿では,これらの問題に対処し,大規模モデルのトレーニングをスケールアップするための新しい手法を提案する。
各種タスクやアーキテクチャについて,ブロック局所学習を用いた最先端性能の実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:02:37 GMT)
Enhancing Enterprise Network Security: Comparing Machine-Level and
Process-Level Analysis for Dynamic Malware Detection [2.8] 動的解析は、静的解析をバイパスするために一般的に使用される回避テクニックを克服することができる。
悪意のあるマシンは、必ずしもマシン上で実行しているすべてのプロセスが悪意があるという意味ではない。
バックグラウンドアプリケーションの存在は、過去の最先端の精度を平均で約20.12%低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:17:35 GMT)
Optical pumping of electronic quantum Hall states with vortex light [2.8] 量子技術の基本的な要件は、電子と光子の相互作用をコヒーレントに制御できることである。
本稿では,光渦ビームから電子量子ホール状態への軌道角運動量移動機構を提案する。
我々の発見は、量子コヒーレンスを光学的に探索し、操作することに関する基本的な洞察を与え、量子コヒーレント光エレクトロニクスの進歩に幅広い意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:40:34 GMT)
Maglev for Dark Matter: Dark-photon and axion dark matter sensing with
levitated superconductors [2.8] 磁気浮上型超伝導体を用いて暗黒光子および軸流暗黒物質を検出することを提案する。
いくつかの実験室では、これらの暗黒物質候補を高周波で探すが、mathrm1,kHz$以下の周波数に敏感であるものはほとんどない。
本手法は, 暗黒光子とアクシオン暗黒物質の両方のプローブにおいて, 先行感度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:00:03 GMT)
PlantPlotGAN: A Physics-Informed Generative Adversarial Network for
Plant Disease Prediction [2.7] リアルな植生指標を持つ合成多スペクトルプロット画像を作成することができる物理インフォームド・ジェネレーティブ・モデルであるPlanetPlotGANを提案する。
その結果, PlantPlotGANから生成された合成画像はFr'echet開始距離に関して最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:56:28 GMT)
Human-in-the-Loop Optimization for Deep Stimulus Encoding in Visual
Prostheses [2.7] 神経補綴は、失われた感覚機能を回復し、人間の能力を増強する可能性を示しているが、現在の装置が生み出す感覚は、しばしば不自然または歪んでいるように見える。
この2つの基本的制約を克服する,斬新で現実的なアプローチを提案する。
提案手法は、パーソナライズされた刺激エンコーダを迅速に学習し、回復した視覚の質を劇的に改善し、患者からのフィードバックに頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:56:28 GMT)
Label Shift Estimators for Non-Ignorable Missing Data [2.6] ランダム変数 Y の平均を非無視的欠損(すなわち、不足メカニズムが Y に依存する場合)で推定する問題を考察する。
当社のアプローチは、無視できないアプローチと無視できないアプローチを比較して、大規模な健康調査を用いて、病気の有病率を推定するために使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:50:13 GMT)
Robustness of Algorithms for Causal Structure Learning to Hyperparameter
Choice [2.3] ハイパーパラメータチューニングは、どんなアルゴリズムでも最先端と予測性能の低さを区別することができる。
本稿では,ハイパーパラメータ選択が因果構造学習タスクに及ぼす影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:34:08 GMT)
Zeno Regime of Collective Emission: Non-Markovianity beyond Retardation [2.3] 1次元(1D)導波路に結合したサブ波長原子鎖におけるマルコフ過程について検討した。
完全な量子処理と、遅延効果のみを取り入れたアプローチを比較することで、原子励起の人口によって特徴づけられるフィールドメモリ効果が、集団放出においてより顕著であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:40:51 GMT)
Optimal Single-Shot Decoding of Quantum Codes [2.3] 本稿では, 量子カルダーバンク・ソー・ステーン符号の単一ショット復号と故障症候群の測定について論じる。
コードのパリティチェックマトリックスに冗長な行を追加することで、追加のシンドロームエラー訂正コードを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:35:49 GMT)
Signs of the rates in the Lindblad master equations can always be
arbitrarily determined [2.2] 有限次元有限次元開量子系力学はリンドブラッド形式における量子マスター方程式で記述できることを示す。
我々の発見は、オープン量子系力学におけるマルコビアン性および非マルコビアン性を決定する際の現在の基準に関する深刻な疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:06:50 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） (Fri, 27 Oct 2023 03:59:42 GMT)
Moments for Perceptive Narration Analysis Through the Emotional
Attachment of Audience to Discourse and Story [1.9] 特徴映画の物語のような直線的な物語は、互いに追従する瞬間の集合に分解できると推測する。
モーメントを、ストーリーモーメントと談話モーメントの2つの主要なタイプに分類する。
これらの普遍的な瞬間は、特定の人物や物語に対する聴衆の感情的な愛着を育むか、悪化させると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:59:13 GMT)
Framework-Based Qualitative Analysis of Free Responses of Large Language
Models: Algorithmic Fidelity [1.8] 大規模生成言語モデル(LLM)は、質的研究手法を用いて伝統的に分析されたようなインタビュー質問に対する自由応答をシミュレートすることができる。
本稿では, LLMが生成する人工シリコン参加者について, 定性的手法を用いて生産的に研究できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:10:54 GMT)
IMP-MARL: a Suite of Environments for Large-scale Infrastructure
Management Planning via MARL [1.8] 大規模なインフラ管理計画(IMP)のためのマルチエージェント強化学習(MARL)環境のオープンソーススイートであるIMP-MARLを紹介する。
IMPでは、各エージェントが特定のシステムコンポーネントの検査と修理を計画し、システムの障害リスクを最小限に抑えながらメンテナンスコストを最小化することを目的としている。
我々は、最先端の協調型MARL手法のスケーラビリティと性能を専門家によるポリシーと比較するベンチマークキャンペーンを実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:29:06 GMT)
Unleashing the potential of prompt engineering in Large Language Models:
a comprehensive review [1.7] 大規模言語モデル(LLM)の能力を解き放つ上で,迅速なエンジニアリングが果たす重要な役割について論じる。
この調査は、ロールプロンプト、ワンショット、少数ショットプロンプトといった、プロンプトエンジニアリングの基本原則を解明する。
本稿では,異なる視点からプロンプト手法の有効性を評価し,異なる手法を用いて評価する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:22:43 GMT)
ViCLEVR: A Visual Reasoning Dataset and Hybrid Multimodal Fusion Model
for Visual Question Answering in Vietnamese [1.6] ベトナムにおける様々な視覚的推論能力を評価するための先駆的な収集であるViCLEVRデータセットを紹介した。
我々は、現代の視覚的推論システムの包括的な分析を行い、その強みと限界についての貴重な洞察を提供する。
PhoVITは、質問に基づいて画像中のオブジェクトを識別する総合的なマルチモーダル融合である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:44:50 GMT)
Quantum-inspired attribute selection algorithm: A Fidelity-based Quantum
Decision Tree [1.6] 古典的な決定木は、そのクラスラベルに対応するランダムな事象の発生を利用する分割措置に完全に基づいている。
本稿では、量子分割基準として忠実度を用いて、効率よくバランスの取れた量子決定木を構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:29:42 GMT)
Causal disentanglement of multimodal data [1.6] 因果関係を持つ重要な特徴を発見するために,マルチモーダルデータと既知の物理を利用する因果表現学習アルゴリズム(causalPIMA)を導入する。
本研究は,完全教師なし環境下で重要な特徴を同時に発見しながら,解釈可能な因果構造を学習する能力を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:30:11 GMT)
Diagnosing Alzheimer's Disease using Early-Late Multimodal Data Fusion
with Jacobian Maps [1.6] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、老化に影響を及ぼす神経変性疾患である。
本稿では,自動特徴抽出とランダム森林のための畳み込みニューラルネットワークを利用する,効率的な早期融合(ELF)手法を提案する。
脳の容積の微妙な変化を検出するという課題に対処するために、画像をヤコビ領域(JD)に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:02:42 GMT)
MELEP: A Novel Predictive Measure of Transferability in Multi-Label ECG
Analysis [1.5] 本稿では,事前学習したモデルから,複数ラベル設定の下流タスクへの知識伝達がいかに効果的であるかを推定する新しい尺度であるMELEPを紹介する。
我々は,多ラベルECG分類問題に対するそのような伝達可能性指標を最初に開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:57:10 GMT)
Initial state preparation for quantum chemistry on quantum computers [1.4] 化学系の基底状態エネルギー推定のための量子アルゴリズムは、高品質な初期状態を必要とする。
本稿では、初期状態の質を準備し定量化するエンドツーエンドアルゴリズムを用いて初期状態準備問題に対処する。
我々は、エネルギー分布が潜在的な量子的優位性を特定するのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:00:59 GMT)
A Stability Principle for Learning under Non-Stationarity [1.4] 非定常環境における統計的学習のための多目的フレームワークを開発する。
我々は,関数間の類似性の尺度と,非定常データ列を準定常断片に分割するセグメンテーション手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:53:53 GMT)
Lipschitz and H\"older Continuity in Reproducing Kernel Hilbert Spaces [1.3] リプシッツとH"古い連続性は重要な正則性の性質であり、機械学習、統計学、数値解析、純粋数学に多くの応用がある。
いくつかの条件と、所定のリプシッツあるいはH"古い連続性を誘導する再生核の深さ調査を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:56:43 GMT)
Circular external difference families, graceful labellings and cyclotomy [1.2] (Strong)円形外差分族(CEDFとSCEDFと表記する)は、非有理しきい値スキームを構築するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:08:02 GMT)
A note on the smallest eigenvalue of the empirical covariance of causal
Gaussian processes [1.2] 因果ガウス過程における経験的共分散の最小固有値の有界性を示す。
因果分解を用いたガウス二次形式に対して一方的な尾不等式を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:48:58 GMT)
Positional Encoding-based Resident Identification in Multi-resident
Smart Homes [1.2] 本稿では,多人数居住型スマート環境における住民識別のための新しい住民識別フレームワークを提案する。
提案フレームワークは位置符号化の概念に基づく特徴抽出モデルを用いている。
我々は、スマート環境のレイアウトマップからそのようなグラフを構築するための新しいアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:29:41 GMT)
Data driven modeling of self-similar dynamics [1.2] 本稿では,自己相似性を先行知識として組み込んだマルチスケールニューラルネットワークフレームワークを提案する。
決定論的ダイナミクスの場合、我々のフレームワークは力学が自己相似かどうかを識別できる。
本手法は,自己相似システムにおける電力法指数を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:25:49 GMT)
DP-SGD with weight clipping [1.1] 従来の勾配クリッピングから生じるバイアスを緩和する新しい手法を提案する。
技術アルゴリズムの状態を拡張し、ノイズの少ない差分プライバシー保証を改善し、経験的評価を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:17:15 GMT)
A Self-Supervised Approach to Land Cover Segmentation [1.1] 土地利用/土地被覆変化マップ(LULC map)は、地球科学と農業研究において重要な資源である。
このような地図の性質から、LULCマップの作成は、衛星画像やリモートセンシングデータを正確にアノテートするために必要な時間と人的資源によって制約されることが多い。
本稿では,高品質な地中真実ラベルを必要としない土地被覆セグメンテーションの自己管理手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:37:36 GMT)
Consensus and Subjectivity of Skin Tone Annotation for ML Fairness [1.1] Monk Skin Tone Examples (MST-E)データセットをリリースしました。
本研究は, 環境条件の厳しい条件下であっても, MSTスケールの専門家と整合して, 皮膚のトーンを確実にアノテートできることを示唆する。
フェアネス研究では,各画像に対して多彩なアノテータと高い複製数を使用することを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:49:47 GMT)
A Neurocomputational Account of Flexible Goal-directed Cognition and
Consciousness: The Goal-Aligning Representation Internal Manipulation Theory
(GARIM) [1.0] 目標指向による表現の操作は、人間の柔軟な振る舞いの鍵となる要素である。
GarIM理論は、意識の主要な理論の重要な側面を、ゴール指向行動の機能的神経計算の枠組みに統合している。
提案は、意識的目標指向行動の意識と臨床的側面に関する実験的研究に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:08:01 GMT)
One Style is All you Need to Generate a Video [1.0] 学習された正弦波基底の集合に基づく新しい時間発生器を提案する。
本手法は,画像の内容に依存しない様々な動作の動的表現を学習し,異なるアクター間で伝達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:17:48 GMT)
What You See Is What You Detect: Towards better Object Densification in
3D detection [0.9] 広く使われているフル形状のコンプリートアプローチは、特に遠く離れた物や歩行者のような小さな物に対して、エラーのアップバウンドを高くする。
従来の手法が生成した予測ポイントの11.3%しか必要としない可視部分補完法を提案する。
密表現を復元するために,目に見える前景オブジェクトに関連付けられた点集合を拡大するメッシュデフォーメーションに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:46:37 GMT)
More complex encoder is not all you need [0.9] 我々は,強力なデコーダを構築するために,新しいサブピクセル・コンボリューションを組み込んだneU-Net(複雑なエンコーダではないU-Net)を導入する。
我々のモデル設計は、SynapseとACDCの両方のデータセット上で、最先端の手法を上回る優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:45:02 GMT)
Topological Parallax: A Geometric Specification for Deep Perception
Models [0.8] 本稿では,学習したモデルを参照データセットと比較する理論的・計算ツールとしてトポロジカルパララックスを導入する。
我々の例では、データセットとモデルの間のこの幾何学的類似性は、信頼性と摂動に不可欠である。
この新しい概念は、ディープラーニングの応用における過度な適合と一般化の間の不明瞭な関係について、現在の議論に価値をもたらすだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:06:07 GMT)
Distributional Learning of Variational AutoEncoder: Application to
Synthetic Data Generation [0.8] 本稿では,VAEフレームワークの計算上の利点を犠牲にすることなく,モデル容量を拡大する手法を提案する。
VAEモデルのデコーダは、非対称ラプラス分布の無限混合からなる。
提案したモデルを合成データ生成に適用し,特にデータプライバシの調整が容易であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:25:17 GMT)
Enhancing drug and cell line representations via contrastive learning
for improved anti-cancer drug prioritization [0.7] 本稿では,学習薬物や細胞株の表現を改善するために,対照的な学習法を提案する。
我々の学習した表現は、予測を行う際、薬物および細胞由来の特徴によりバランスがとれることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:30:51 GMT)
Framework based on complex networks to model and mine patient pathways [0.7] いわゆる「患者の道」は、臨床および組織的な決定を支援する新しい研究分野である。
i) マルチアスペクトグラフに基づく経路モデル, (ii) 経過時間を考慮した経路比較のための新しい相似性測定, および (iii) 経路の最も関連性の高いステップを発見するための従来の集中度尺度に基づくマイニング手法からなるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:59:33 GMT)
Pgx: Hardware-Accelerated Parallel Game Simulators for Reinforcement
Learning [0.7] Pgxは、JAXで書かれたボードゲーム強化学習(RL)環境のスイートで、GPU/TPUアクセラレータ向けに最適化されている。
PgxはPythonの既存の実装よりも10～100倍高速にRL環境をシミュレートできる。
Pgxには、バックギャモン、チェス、ショギ、GoといったRL研究のベンチマークとして一般的に使用されるRL環境が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:32:09 GMT)
Highly-enhanced active beam-wander-correction for free-space quantum
communications [0.7] 本研究では,高強度能動ビームワンダー補正技術を導入する。
SMF自動結合アルゴリズムと分離安定化手法を実装した。
提案手法は偏光絡み状態の忠実さを回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:19:58 GMT)
Bayesian sparsification for deep neural networks with Bayesian model
reduction [0.6] 我々は,モデルウェイトを刈り取るためのより効率的な代替手段として,ベイズモデルリダクション(BMR)の使用を提唱する。
BMRは、単純な(非階層的な)生成モデルの下での後方推定に基づいて、余剰モデル重みのポストホック除去を可能にする。
我々は、LeNetのような古典的なネットワークから、VisionやTransformers-Mixersのようなモダンなフレームワークまで、さまざまなディープラーニングアーキテクチャにおけるBMRの可能性について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:00:04 GMT)
A Global Multi-Unit Calibration as a Method for Large Scale IoT
Particulate Matter Monitoring Systems Deployments [0.6] 我々は,IoT AQマルチセンサデバイスのための技術実現手段として,ゼロ転送サンプル,グローバルキャリブレーション手法を提案する。
この作業は、限られた数のIoT AQマルチセンサーユニットと機械学習の概念からのフィールド記録された応答に基づいている。
これらの結果は、適切に導出されると、多数のネットワークデバイスに対して、大域的な校正法を活用できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:04:53 GMT)
Tackling the Matrix Multiplication Micro-kernel Generation with Exo [0.6] 新しいハードウェアごとに専用のマイクロカーネルを生成するためのステップバイステップの手順を提案する。
ハードウェアターゲットは、その命令の簡潔なライブラリベースの記述によって完全に指定されるため、生成したコードの移植性も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 08:28:03 GMT)
Multi-fidelity Design of Porous Microstructures for Thermofluidic
Applications [0.5] 多孔質表面で強化された二相冷却法が潜在的な溶液として出現している。
このような多孔質構造では、最適放熱容量は2つの競合する目的に依存する。
我々は, 最適多孔質構造を設計するためのデータ駆動型フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:51:11 GMT)
Towards Formal Verification of a TPM Software Stack [0.5] 本稿では,Frama-C 検証プラットフォームを用いた tpm2-ts の形式的検証について述べる。
リンクされたリストと複雑なデータ構造に基づいて、ライブラリのコードは検証ツールにとって非常に難しいように思える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:29:06 GMT)
Bayesian Prognostic Covariate Adjustment With Additive Mixture Priors [0.4] 本稿では,ベイジアン・プロコバと呼ばれる新しいベイジアン確率的共変量補正手法を提案する。
RCT参加者のためのデジタルツインジェネレータ(DTG)を構成する生成人工知能(AI)アルゴリズムに基づいている。
DTGは、履歴制御データに基づいてトレーニングされ、各参加者の制御結果に対してデジタルツイン(DT)確率分布を生成する。
コントロール参加者の少ない情報的治療効果の推測が得られ、効果的な意思決定が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:05:06 GMT)
Semi-Synthetic Dataset Augmentation for Application-Specific Gaze
Estimation [0.4] 顔の3次元メッシュを生成し、仮想カメラからのトレーニング画像をアプリケーションに関連する特定の位置と方向でレンダリングする方法を示す。
これにより、視線推定角誤差の平均47%が減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:27:22 GMT)
Practical trainable temporal post-processor for multi-state quantum
measurement [0.3] 我々は、トレーニング可能な時間後プロセッサ(TPP)を開発し、実証する。
TPPは、任意のノイズ処理を受ける量子計測データの最適な処理を提供するために、単純だが汎用的な機械学習アルゴリズムを利用する。
TPPは効率よく、自律的に、測定データに対して確実に訓練でき、線形操作しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:36:59 GMT)
Expanding the Set of Pragmatic Considerations in Conversational AI [0.3] 本稿では,現在の会話型AIシステムの実用的限界について論じる。
私たちは、苦情をTTT(Turing Test Triggers)とラベル付けします。
我々は、対話型AIシステムに必要な実用的能力を特定するために、実用的考察の分類法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:21:50 GMT)
Proxy Design: A Method for Involving Proxy Users to Speak on Behalf of
Vulnerable or Unreachable Users in Co-Design [0.2] プロキシ設計は、ユーザグループをプロキシユーザとして巻き込み、到達が困難なグループのために話す方法として概説されている。
がんリハビリテーションクリニックで3年間にわたるデザインエスノグラフィーを行い,看護婦と患者が共同でデジタルアーティファクトを使用できるように設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:24:54 GMT)
Weighted Sampled Split Learning (WSSL): Balancing Privacy, Robustness,
and Fairness in Distributed Learning Environments [0.2] Weighted Sampled Split Learning (WSSL)は、分散機械学習システムのプライバシ、堅牢性、公正性を向上するための革新的なフレームワークである。
WSSLの有効性の中心は、加重サンプリングの利用である。
モデル精度の向上,堅牢性の向上,多様なクライアント構成に対する公正性の維持という,3つの主なメリットを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 20:50:21 GMT)
Adversarial Anomaly Detection using Gaussian Priors and Nonlinear
Anomaly Scores [0.2] 不均衡データセットにおける異常検出は、特に医療領域において頻繁にかつ重要な問題である。
本稿では,$beta$-variational autoencoder(VAE)の生成安定性とGAN(Generative Adversarial Network)の識別強度を組み合わせることで,新たなモデルである$beta$-VAEGANを提案する。
本稿では,モデルの識別的,再構成的能力に基づいて,異常スコアを構成する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:24:08 GMT)
Quench dynamics in lattices above one dimension: the free fermionic case [0.1] 高次元格子系のクエンチダイナミクスについて検討する。
有限連結領域とその補体間の絡み合いを測定することにより、系の力学を特徴づける。
その結果,不規則領域は特異な多斜面交絡成長を示すのに対し,方向角への依存は概ね弱いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:02:19 GMT)
Using convolutional neural networks for stereological characterization
of 3D hetero-aggregates based on synthetic STEM data [0.0] パラメトリックな3Dモデルが提示され、そこから多数の仮想ヘテロアグリゲートが生成される。
仮想構造は、仮想走査透過電子顕微鏡(STEM)画像を生成するために物理シミュレーションツールに渡される。
畳み込みニューラルネットワークは、2次元STEM画像からヘテロアグリゲートの3次元構造を予測するために訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:49:08 GMT)
Understanding Code Semantics: An Evaluation of Transformer Models in
Summarization [0.0] 関数と変数名を変更することで,コード要約の有効性を評価する。
3つのプログラミング言語にまたがってデッドコードやコメントコードのような敵を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 01:22:52 GMT)
Time evolution of entanglement entropy after quenches in two-dimensional
free fermion systems: a dimensional reduction treatment [0.0] 二次元(2次元)自由フェルミオン系における量子クエンチに続くR'enyiエンタングルメントエントロピーの時間発展について検討する。
様々な初期構成について検討し, エンタングルメントエントロピーの挙動を1次元の準粒子像に適応させることで説明できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:10:45 GMT)
The Landau-Streater Channel as a Noisy Quantum Channel [0.0] 3次元では、ランダウ・サトラー海峡はヴェルナー・ホレヴォ海峡のみである。
本研究では, チャネルのスペクトル, 可視性, 相補的チャネル, 正確なあるいは近似的な分解性への影響について検討する。
1ショットの古典的キャパシティと絡み合い支援キャパシティの分析式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:34:49 GMT)
The Born Rule is a Feature of Superposition [0.0] 重ね合わせ事象は通常の有限確率理論に追加される。
原始規則は自然に重ね合わせの数学から生じる。
数学が$mathbbRn$の代わりに$mathbbCn$を使用する場合、それ以上の説明は必要ない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:50:00 GMT)
The 7 faces of quantum NP [0.0] QMA、QCMA、QMA1、QMA(2)、StoqMA、NQPがある。
量子NPの様々な定義、その強みと弱み、そしてそれらの多くが、良くも悪くも、実際に複雑性動物園に自然に適合しているように見える理由を調査します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:36:11 GMT)
Temperature Monitoring of Agricultural Areas in a Secure Data Room [0.0] 作物が発芽した直後の後期の凍土は、植物に大きな損傷を与える可能性がある。
本稿では,農作物の失敗を防止するため,後期凍土の検出・反応を行う費用効率のよい温度モニタリングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:49:52 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） (Fri, 27 Oct 2023 00:13:00 GMT)
Synthetic dimension-induced pseudo Jahn-Teller effect in one-dimensional
confined fermions [0.0] 超低温フェルミガス中における量子不純物の基底状態を記述するために, ボルン・オッペンハイマー近似の失敗を示す。
反発が増すと、速浴と緩やかな不純物度の間の非断熱的な結合が出現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:11:28 GMT)
Symmetry breaking and restoration for many-body problems treated on
quantum computers [0.0] この論文は、量子コンピュータにおけるシンメトリー・ブレーキング/サイメトリー・リステレーションの方法論の適用について考察する。
これは、基底状態の変動探索の異なる段階において、波動関数アンザッツの対称性を意図的に破壊し、復元することを含む。
最終部では、ハミルトニアンの低層スペクトルの近似を抽出するために、ハイブリッド量子古典的手法が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:12:38 GMT)
Supervised and Penalized Baseline Correction [0.0] 歪み(またはベースライン)は、しばしば不安定なオフセットまたは低周波振動として表される。
現在の最先端のベースライン補正法は、分析液濃度を利用できなくても利用できない。
我々は,最先端の手法(ペナル化ベースライン補正)のクラスを検証し,それらが先行分析濃度に適合するように修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:55:17 GMT)
Summation formulas generated by Hilbert space eigenproblem [0.0] シュル」オミルチ様無限級数や級数のある種のクラスが閉形式で計算可能であることを示す。
我々は、ヒルベルト空間の固有プロブレムに基づく一般的なフレームワークを提供し、異なる正確な可解量子モデルに適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:05:09 GMT)
Strong-Field Double Ionization in a Three-Electron Atom: Momentum
Distribution Analysis [0.0] 3電子原子における強磁場二重イオン化の研究は、3つの活性電子を持つ単純化された還元次元モデルを適用した。
波動関数の空間部分のスピン誘起対称性が最終2光電子運動量分布に与える影響を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:26:28 GMT)
Spin- and momentum-correlated atom pairs mediated by photon exchange and
seeded by vacuum fluctuations [0.0] 本研究では, スピンと運動量モードで一対の原子を生成する機構を実験的に実証した。
運動量空間における対の生成とスピン間相関を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:25:37 GMT)
Simulating $\mathbb{Z}_2$ lattice gauge theory on a quantum computer [0.0] 様々な量子誤差軽減戦略は、量子シミュレーションにおける統計的および体系的な不確実性を減らすために存在する。
我々は1d$$mathbbZ$ゲージ理論の量子シミュレーションを行い、異なる誤差緩和法の有効性と相互作用を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:22:14 GMT)
Search for dark energy with neutron interferometry [0.0] 本研究は、ディラトンおよびシンメトロン場の以前の制約よりも大幅に改善されていることを示す。
我々は、投射された中性子分割干渉計の制約を確立する。
シンメトロンシミュレーションにより, パラメータ値によっては, ノード数が増加し, 筒状真空チャンバー内のエネルギーが増大する複数の静的解が存在することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:49:01 GMT)
Resolved-sideband cooling of a single $^9$Be$^+$ ion in a Penning trap [0.0] 主な材料は、分解側バンドレーザー冷却による粒子の動きの基底状態冷却である。
低温5テスラペニングトラップシステムにおいて,9ドル+イオンの軸方向運動のサイドバンドレーザ冷却を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:50:14 GMT)
Resilient Intraparticle Entanglement and its Manifestation in Spin
Dynamics of Disordered Dirac Matter [0.0] 本研究では, スピン緩和を駆動する機構と, 不安定なグラフェンにおけるスピンと亜格子自由度の間の相互作用の直接的関係について報告する。
このような粒子内絡み合いは、量子情報処理のための新しい資源を指して、障害に対する耐性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:44:55 GMT)
Representation Learning via Consistent Assignment of Views over Random
Partitions [0.0] Consistent Assignment of Views over Random Partitions (CARP) は、表現学習のための自己教師型クラスタリング手法である。
我々は、線形評価、少数ショット分類、k-NN、k-means、画像検索、コピー検出など、多くの標準プロトコルにわたる17のデータセットでCARPの表現能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:28:19 GMT)
Relational Quantum Mechanics is Still Incompatible with Quantum
Mechanics [0.0] 量子力学の中心概念である相対事実(成果)が量子力学と矛盾していることを示す。
我々は,3量子ビットのグリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー状態(GHZ)上にWigner-Friend型シーケンシャルな測定シナリオを構築することでこれを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:34:17 GMT)
Reducing Circuit Depth with Qubitwise Diagonalization [0.0] 本稿では,$r$ Pauli演算子によって生成された$n$-qubit演算子を対角化して,深さが$mathcalO(n log r)$の量子回路を生成する新しいアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、ランダムに生成されたハミルトニアンと、短い深さと低い2量子ゲート数を持つ分子ハミルトニアンを対角化する量子回路の創出に好適である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:53:16 GMT)
Quantum state tomography with disentanglement algorithm [0.0] 我々は変分量子回路を用いて量子状態を計算ゼロ状態の積に解き放つ。
ゼロ状態の逆の進化は、量子状態を全体相まで再構成する。
我々の手法は普遍的であり、量子状態に特定のアンサッツや制約を課さない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:26:10 GMT)
Quantum Fourier Transform Has Small Entanglement [0.0] 量子フーリエ変換は量子ビット系に大きな絡み合いをもたらすことを示す。
低結合次元の行列積状態におけるQFTの古典的シミュレーションは、キュービット数でのみ線形であることを示す。
長さ106ドルから108ドルのデータベクトルの場合、スピードアップは桁違いに行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:16:52 GMT)
Quantum Error Correction via Noise Guessing Decoding [0.0] 量子誤り訂正符号(QECC)は、量子通信と量子計算の両方において中心的な役割を果たす。
本稿では,有限ブロック長レジームの最大性能を達成できるQECCの構築と復号化が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:09:55 GMT)
Quantization of Two- and Three-player Cooperative Games Based on QRA [0.0] クリフォード代数の枠組みは必要な計算を行うために用いられる。
本研究では,プレイヤー間の事前認識レベルを表す絡み合いが,実用性の最終分布に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:30:53 GMT)
Purcell enhancement of silicon W centers in circular Bragg grating
cavities [0.0] 本研究では,シリコンオン絶縁体マイクロ共振器に埋め込まれた人工原子のアンサンブルを用いた空洞量子力学実験を行った。
時間分解フォトルミネッセンス実験において,ゼロフォノン線強度の20倍の増大と,全緩和時間の2倍の減少を観察した。
バルクシリコンのエミッタに対する量子効率は65 pm 10 %と仮定して, 実験結果と良好な一致を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:09:27 GMT)
Probing gravitational self-decoherence in a Stern-Gerlach interferometer [0.0] 本研究では,重力自己脱ハレンス機構を試すため,単純なStern-Gerlach型実験を提案する。
この機構は調査が極めて困難であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:40:29 GMT)
Prioritising Interactive Flows in Data Center Networks With Central
Control [0.0] データセンターネットワークにおける対話型フローの優先順位付けを支援する中央制御器に関する2つの問題に対処する。
論文の前半では,ソフトウェア定義ネットワークにおける渋滞制御の問題に対処する。
本稿では,ネットワークのグローバルビューを持つコントローラが,エンドTCPホストの混雑制御決定に積極的に参加するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:15:15 GMT)
Preventing Language Models From Hiding Their Reasoning [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、複雑な問題に対する答えを生成するための推論の中間ステップの恩恵を受けることが多い。
この研究では、推論の中間段階が不信である可能性のある1つの潜在的方法、すなわち符号化推論に焦点を当てる。
言語モデルは、ユーザが推論の中間ステップを理解せずに、符号化推論を利用してより高い性能を得るように訓練できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:02:29 GMT)
Practical application of quantum neural network to materials
informatics: prediction of the melting points of metal oxides [0.0] 量子ニューラルネットワーク(QNN)モデルは、その強い表現性と過剰適合に対する抵抗により、注目を集めている。
本研究の目的は,金属酸化物の融点を予測するためのQNNモデルを構築することである。
効率的なQNNモデルを作成するために,様々なアーキテクチャ (エンコーディング手法とエンタングル配置) について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:21:36 GMT)
Polarization vs. magnetic field: competing eigenbases in laser-driven
atoms [0.0] 磁場がなければ、原子は暗い状態に閉じ込められ、蛍光を阻害する。
暗黒状態への光ポンピングを避けるための標準的な方法は、励起光の偏光に対する角度で磁場を印加することである。
これにより、レーザーまたは磁場が支配する2つの状態間の交差として現れる固有基底の競合が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:52:40 GMT)
Photo-dynamics of quantum emitters in aluminum nitride [0.0] 窒化アルミニウム中の量子エミッタは、レーザーパワー依存の挙動が異なる6つの内部エネルギーレベルを含む。
光誘起イオン化や再結合など、電力依存のシェルヴィング・デシェルヴィングプロセスが検討されている。
状態人口動態シミュレーションは、量子エミッターの時間的挙動を定性的に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:02:53 GMT)
Periodic jumps in binary lattices with a static force [0.0] 本研究では, 不安定なオンサイトエネルギーを持つ二元格子内の粒子の動的挙動について検討する。
さらに静的な力を導入し、オンサイトエネルギーをさらに調整する。
二項格子は、周期的に駆動される二レベル系を記述する半古典的ラビモデルとは無関係である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 03:28:49 GMT)
Pattern reconstruction with restricted Boltzmann machines [0.0] 可視光ユニットの零温度景観を記述した有効エネルギー関数を同定する。
制限ボルツマンマシンがランダムなパターンを再構成する能力は、実際には隠れた事前分布のテールにのみ依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:13:49 GMT)
Path integrals, complex probabilities and the discrete Weyl
representation [0.0] この研究はワイル代数の離散バージョンに基づいており、有限個の結果を持つ可観測物に適用できる。
この研究における複素確率の起源は完全性関係である。
離散系による無限次元量子系の近似について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:42:04 GMT)
Optimal quantum teleportation protocols for fixed average fidelity [0.0] すべての量子テレポーテーションプロトコルは、同じ平均忠実度を生じるが、入力状態と出力状態の間にブロッホベクトルが整列しているものは、最小平均トレース距離を示す。
相関した1量子ビットチャネルの作用により,最適なプロトコルを完全量子テレポーテーションプロトコルとして解釈できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 15:41:12 GMT)
Optimal Ramsey interferometry with echo protocols based on one-axis
twisting [0.0] 本稿では,2つの一軸ツイスト(OAT)演算を含む一般化ラムゼープロトコルの変分クラスについて検討する。
本稿では,信号インプリントの軸,OAT相互作用,および最終射影測定の方向を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:25:20 GMT)
Open boundary conditions of the $D^{(2)}_3$ spin chain and sectors of
conformal field theories [0.0] D(2)_3$スピン鎖の開境界条件について検討する。
適切な転移行列を定式化することにより、積分可能で開ハミルトニアンが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:29:43 GMT)
Nonlocality of the energy density for all single-photon states [0.0] 単光子の状態の非局所性は、いくつかの異なる視点から分析されてきた。
本稿では、電磁エネルギー密度観測値と周波数演算子$Omega=c(-Delta)1/2$の反局所特性に基づく実証実験を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:01:20 GMT)
Non-degenerate parametric amplifiers based on dispersion engineered
Josephson junction arrays [0.0] 状態判別において90%の忠実度を有するトランモン量子ビットの量子ジャンプを連続的に検出する。
単一の増幅器が周波数帯全体を1〜10mathrmGHz$でカバーできる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:24:25 GMT)
Non-Hermitian extended midgap states and bound states in the continuum [0.0] 連続体には2つの境界状態の風味があり、どちらもキラル対称性が欠如していても安定である。
結果は、トポロジーの基本的側面と、異常な非ハーミタンバルク境界対応に対する異なるアプローチの光の対称性を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:58:04 GMT)
Negative tripartite mutual information after quantum quenches in
integrable systems [0.0] スピン鎖の量子クエンチ後に三部構造相互情報(TMI)の準粒子像を構築する。
非ゼロTMIは、量子多体系の3つの領域間の量子相関を信号する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:09:08 GMT)
Mobile Application for Oral Disease Detection using Federated Learning [0.0] 対象物検出のためのフェデレートラーニング(FL)は,患者の口腔画像データの感度が高いため,本症例に有効である。
FLは、ローカルデバイスでオブジェクト検出に使用されるイメージを格納し、エッジ上でモデルをトレーニングすることで、データのプライバシを保証する。
我々はユーザフレンドリーなソリューションを提供するモバイルアプリOralHを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:41:29 GMT)
MalFake: A Multimodal Fake News Identification for Malayalam using
Recurrent Neural Networks and VGG-16 [0.0] マルチモーダルアプローチはマラヤラムのフェイクニュースの検出においてより正確である。
複数のモダリティで訓練されたモデルは、典型的には1つのモダリティで訓練されたモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:51:29 GMT)
Machine Learning Infused Distributed Optimization for Coordinating
Virtual Power Plant Assets [0.0] 本稿では,VPPアセットを調整するために,機械学習を利用した分散最適化を提案する。
提案手法はLOOP-MACと呼ばれ,各VPPエージェントが複数のDERを管理するマルチエージェントコーディネート・パースペクティブを採用している。
その結果, LOOP-MACの利点, 反復時間当たりの解の高速化, 収束時間を大幅に短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:11:13 GMT)
Large language models for aspect-based sentiment analysis [0.0] GPT-4 と GPT-3.5 の性能をゼロショット, 少ないショット, 微調整で評価した。
微調整 GPT-3.5 は、共同アスペクト項抽出と極性分類タスクにおいて最先端の F1 スコア 83.8 を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:03:21 GMT)
Improving the Knowledge Gradient Algorithm [0.0] 知識勾配 (KG) は、ベストアーム識別 (BAI) 問題に対する一般的な政策である。
このポリシーには制限があることを示し、アルゴリズムを不適切な方法で最適にする。
改良知識勾配(iKG)と呼ばれる新しいポリシーはアルゴリズム的に最適であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:25:02 GMT)
Implementation of a transmon qubit using superconducting granular
aluminum [0.0] grAlは、強い駆動量子回路に対する非線形性の堅牢な源を提供する。
intrinsic qubit linewidth $gamma = 2 pi times 10,mathrmkHz$, a lifetime of 16,mathrmmu s$。
この線幅は2 pi×150,mathrmkHz$未満で、機内磁場はsim70,mathrmmT$まで。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:13:36 GMT)
Hybrid Optical Turbulence Models Using Machine Learning and Local
Measurements [0.0] 局所的な環境下での光乱流を予測するための機械学習情報ハイブリッドモデルフレームワークを開発した。
ベースラインのマクロ気象モデルと局所観測を組み合わせることで,各ベースラインモデルの予測能力を改善するためにハイブリッドモデルを訓練した。
本モデルでは, 平均絶対誤差(MAE)を約29%低減し, 平均絶対誤差(MAE)を1日分の観測で測定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 00:41:55 GMT)
Heuristics for Inequality minimization in PageRank values [0.0] 本研究では,各種グラフ上でのPageRank分布の不平等を評価するために,収入/富の不平等の尺度であるGini係数を用いた。
その結果,2つの異なるアルゴリズムの組み合わせは,不等式を最小化するための効果的な戦略を示す可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 23:36:12 GMT)
Generic eigenstate preparation via measurement-based purification [0.0] 本稿では, 最大エンタングル状態の蒸留が可能な測定に基づくエンタングルメント精製について論じる。
同様の測定により, 刺激されたラマン断熱路の顕著な加速を実証した。
提案手法は任意の固有状態生成を可能にし, 部分空間浄化のためのマルチパーティイトシステムにおける効率を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 02:38:00 GMT)
Generative AI Model for Artistic Style Transfer Using Convolutional
Neural Networks [0.0] 芸術的なスタイルの転送は、ある画像の内容を別の芸術的なスタイルに融合させ、ユニークな視覚的な構成を作り出すことである。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しいスタイル伝達手法の概要を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:21:17 GMT)
Gaussian boson sampling validation via detector binning [0.0] 本稿では,GBS実験を統計的に検証するに適した量として,双対検出器の確率分布を提案する。
それぞれの特性関数との接続を利用して,そのような分布の計算方法を示す。
また、すべての可能な干渉ネットワーク上でHaar平均化を行うとき、双対検出器の確率分布がどのように振る舞うかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:55:52 GMT)
Floquet analysis of a superradiant many-qutrit refrigerator [0.0] 我々は, 冷蔵性能の超放射能向上を, 3レベルシステムのセットN$で検討した。
我々は, 周期運転によって誘導される電力が, 寒冷から高温の貯水池へ熱を汲み上げるために使用されるレジームを同定した。
これらの制度では、冷却電流をN$で2次スケーリングするようなパラメータの集合的拡張も期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:15:58 GMT)
Floating block method for quantum Monte Carlo simulations [0.0] 本研究では,2つの異なるハミルトニアンでユークリッド時間進化を実行し,対応するブロックをインターリーブすることで,この問題を解決するフローティングブロック法を提案する。
浮動小数点ブロック法と核格子シミュレーションを用いて4ドルHe,8ドルBe,12ドルC,16ドルO核の固有ベクトル継続エミュレータを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:21:10 GMT)
Finite-Dimensional Stinespring Curves Can Approximate Any Dynamics [0.0] 解析量子力学は、時間依存ハミルトニアンによって生成されるユニタリ力学の還元として正確に表現できることを示す。
より正確には、ユニタリ解析経路上の部分的トレースが任意のリプシッツ連続量子力学を任意に近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:57:27 GMT)
Fault-tolerant quantum computation of molecular observables [0.0] 本稿では、任意の観測値の期待値を推定するために適用可能な新しい予測値推定アルゴリズムを提案する。
検討したシステムでは,QSP-EVEはゲート数を最大3桁まで削減し,キュービット幅を最大25%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 09:24:46 GMT)
Fast Machine Learning Method with Vector Embedding on Orthonormal Basis
and Spectral Transform [0.0] 本稿では,ユリア語でベクトルデータベースを用いて実装された単語埋め込み,テキストチャンク埋め込み,画像埋め込みの例を示す。
また,本手法を用いた教師なし学習と教師なし学習と,大規模データ量を扱う戦略についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:48:54 GMT)
Extensive Long-Range Entanglement in a Nonequilibrium Steady State [0.0] 絡み合い対策は、平衡から外れた量子多体系の定量的記述において強力なツールである。
本研究では, 散乱体の存在下でのゼロ温度における非相互作用フェルミオンの1次元モデルにおける電流搬送定常状態の絡み合いについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:16:15 GMT)
Exploring the impact of fluctuation-induced criticality on non-hermitian
skin effect and quantum sensors [0.0] 本研究では,非エルミート量子力学における予測が,モデルにおける環境変動の欠如によって不正確な影響を受け得ることを示す具体例を示す。
分析の結果,環境変動が最前線に現れると,これらの現象が崩壊する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:48:06 GMT)
Exploring Non-Linear Programming Formulations in QuantumCircuitOpt for
Optimal Circuit Design [0.0] 本稿では,量子アルゴリズムモデリングのためのオープンソースソフトウェアであるQuantumOptの新バージョンを提案する。
QCOptは平均11.3xアップまで、平均11.3xアップまで実行可能であることを示す。
また、勾配に基づくNLPソルバの挙動を探索する機会も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:16:58 GMT)
Equivariant simplicial distributions and quantum contextuality [0.0] 我々は、対称性群に対する文脈性の同変バージョンを導入し、量子論への自然な応用をもたらす。
同変設定では、文脈性を検出するコホモロジークラスを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 13:25:46 GMT)
Entropy of the Canonical Occupancy (Macro) State in the Quantum
Measurement Theory [0.0] 本稿では, 任意の数の非相互作用ボソンからなる平衡系の占有数とエントロピーの確率分布を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:18:46 GMT)
Entity Embeddings : Perspectives Towards an Omni-Modality Era for Large
Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト、画像、音声などの複数のモダリティを統一された言語空間に統合するために進化している。
我々は、テキストのシーケンスで定義された概念的実体がモダリティとして想像できる未来の方向性を思い描いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:04:10 GMT)
Entanglement entropy of proton and its relation to thermodynamic entropy [0.0] 導出は私の以前の論文 citeKutak:2011 に基づいており、飽和とウンルー効果に基づく議論が式を得るのに使われた。
私は、飽和に基づくアプローチと二重先行対数的アプローチがエンタングルメントエントロピーの関数形式に一致する理由を、進化方程式の性質に基づいて論証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 22:00:24 GMT)
Edge AI-Based Vein Detector for Efficient Venipuncture in the
Antecubital Fossa [0.0] 我々は1008名の被験者から収集した2,016個のラベル付き画像のNIRに基づく新しい前腕静脈セグメンテーションデータセットを導入した。
第2に,患者眼窩部の静脈を特定できるU-Netアーキテクチャを提案する。
第三に、提案したアーキテクチャの圧縮バージョンが、ベスポークでポータブルな静脈ファインダ装置内に展開された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:19:26 GMT)
Determinants of renewable energy consumption in Madagascar: Evidence
from feature selection algorithms [0.0] マクロ経済,金融,社会,環境面をカバーする12の機能を検証した。
国内投資、外国直接投資、インフレは再生可能エネルギー源の採用に肯定的に寄与する。
一方、産業発展と貿易開放性はマダガスカルの再生可能エネルギー消費に悪影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 11:29:34 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Weapons to Targets Assignment in a
Hypersonic strike [0.0] 深部強化学習(RL)を用いて、複数の目標に対するマルチ車両超音速ストライクの目標割り当て(WTA)ポリシーを最適化する。
非線形整数計画法(NLIP)を用いたベンチマークWTAポリシーとの比較を行った。
RL WTAポリシーは計算時間に1000倍の高速化でほぼ最適な性能を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 21:58:05 GMT)
Deep Gaussian Markov Random Fields for Graph-Structured Dynamical
Systems [0.0] グラフ構造化状態空間モデルにおける状態推定と学習の原理的アプローチを開発する。
簡単な空間グラフ層と時間グラフ層によって定義されるディープGMRFとしてグラフ構造化状態空間モデルを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:04:36 GMT)
DebateKG: Automatic Policy Debate Case Creation with Semantic Knowledge
Graphs [0.0] 本稿では,Argumentative Semantic Knowledge Graphs上で,制約付き最短経路トラバーサルを用いて効果的な議論ケースを構築することができることを示す。
53180の新しい例を導入することで、DebateSumを大幅に改善しました。
政策論争の事例を生成する文脈において、どの知識グラフが優れているかを評価するためのユニークな方法を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 04:27:41 GMT)
Data Equity: Foundational Concepts for Generative AI [0.0] GenAIは、デジタルとソーシャルのイノベーションを促進する大きな可能性を約束する。
GenAIは、技術へのアクセスと利用を民主化する可能性がある。
しかし、未確認のままでは、不平等が深まる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 05:19:31 GMT)
Data Augmentation for Emotion Detection in Small Imbalanced Text Data [0.0] 課題の1つは、感情で注釈付けされた利用可能なデータセットが不足していることだ。
我々は、小さな不均衡なデータセットに適用した場合に、データ拡張技術が与える影響を正確に調査した。
実験結果から,分類器モデルの訓練に拡張データを用いることで,大幅な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:02:43 GMT)
Cooperative quantum tunneling of the magnetization in Fe-doped Li$_3$N [0.0] 希薄Li$(Li$_1-x$Fe$_x$)Nのスピン反転は、空間的に分離された状態の共鳴量子トンネルによって支配される。
2つのスピンの協調的同時量子トンネル現象を引き起こすこれらの状態間の有限結合の効果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 14:59:42 GMT)
Concepts and Paradigms for Neuromorphic Programming [0.0] 現在、ニューロモルフィックコンピュータは、主にディープラーニングに適応した機械学習手法に限られている。
ニューロモルフィックコンピュータは、計算特性をフルパワーに活用するだけでは、ディープラーニングをはるかに超える可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:48:11 GMT)
Comments on "Numerical study of the SWKB condition of novel classes of
exactly solvable systems'' [0.0] 我々の以前の業績(J. Bougie, A. Gangopadhyaya, C. Rasinariu, J. Phys. A: Math. Theor. 51, 375202)を誤解し、この誤解を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:55:51 GMT)
Coherent excitation transport through ring-shaped networks [0.0] 導体に結合したリング状の回路を通る物質波のコヒーレントな量子輸送は、メソスコピック物理学において象徴的なシステムを定義する。
本研究では,物質波の伝播を伴わずに,リングネットワークを経由する励起のソース・アンド・ドレイン輸送について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 08:31:20 GMT)
Casimir effect in axion electrodynamics with lattice regularizations [0.0] カシミール効果は光子場と境界条件の間の相互作用によって引き起こされる。
本稿では, アクシオン電気力学におけるカシミール効果の導出に関する理論的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:29:01 GMT)
Can large language models replace humans in the systematic review
process? Evaluating GPT-4's efficacy in screening and extracting data from
peer-reviewed and grey literature in multiple languages [0.0] 本研究は, GPT-4のタイトル/サブトラクションスクリーニング, フルテキストレビュー, およびデータ抽出能力について, ヒューマン・アウト・オブ・ザ・ループ(Human-out-of-the-loop)アプローチを用いて評価した。
GPT-4は、ほとんどのタスクにおいて人間のパフォーマンスと同等の精度を持っていたが、結果は偶然の合意とデータセットの不均衡によって歪められた。
信頼性の高いプロンプトを用いたフルテキスト文学のスクリーニングでは、GPT-4の性能は「ほぼ完璧」であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 12:14:27 GMT)
Bound states and point interactions of the one-dimensional
pseudospin-one Hamiltonian [0.0] 境界状態エネルギーのスペクトルは、ポテンシャル強度の配置に決定的に依存することが示されている。
有界スペクトルの多様性から、4つの特徴型が抽出される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:17:58 GMT)
Biometric Technologies and the Law: Developing a Taxonomy for Guiding
Policymakers [0.0] 本研究は,バイオメトリック技術の分類法を提案する。
結果として生じる分類は生体認証技術の理解を高め、プライバシーと個人情報保護を優先する規制の開発を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:23:46 GMT)
Bayesian score calibration for approximate models [0.0] そこで本研究では, バイアスを低減し, より正確な不確実性定量化を実現するために, 近似後部サンプルを調整するための新しい手法を提案する。
我々のアプローチでは、(固定された)少数の複雑なモデルシミュレーションしか必要とせず、数値的に安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:55:02 GMT)
Autonomous search of real-life environments combining dynamical
system-based path planning and unsupervised learning [0.0] 本稿では,障害物回避,カオス軌道分散,および正確なカバレッジ計算のためのアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムは概してスムーズなカオス軌道を生成し、環境をスキャンする。
このアプリケーションの性能は、従来の最適経路プランナーに匹敵するものだった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:45:08 GMT)
An Approach to Automatically generating Riddles aiding Concept
Attainment [0.0] 概念達成モデル(Concept Attainment Model)は、辞書の定義だけでなく、概念をより深く理解する学習者に焦点を当てている。
これは、様々な概念の非例から例を区別するために使われるプロパティを検索し、リストアップすることによってなされる。
我々の研究は、概念達成モデルを適用して概念的な結束を構築し、オンライン学習環境に展開しようと試みている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 17:28:23 GMT)
Alternative fast quantum logic gates using nonadiabatic
Landau-Zener-St\"{u}ckelberg-Majorana transitions [0.0] 本研究ではLandau-Zener-St"uckelberg-Majorana (LZSM) インターフェロメトリに基づく量子論理ゲートの実装のための代替パラダイムについて検討する。
Rabiの発振と比較すると、主な違いは非共鳴駆動周波数と外部駆動における少数の周期である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 07:11:01 GMT)
Addressing Uncertainty in Imbalanced Histopathology Image Classification
of HER2 Breast Cancer: An interpretable Ensemble Approach with Threshold
Filtered Single Instance Evaluation (SIE) [0.0] 早期診断は、患者が効率的な治療決定を行うのを助けることで死亡率を軽減することができる。
HER2は乳癌の最も致命的な亜型である。
DenseNet201とXceptionは単一の分類器にまとめられた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 00:58:35 GMT)
AdS$_3$ Vacuum State from Four Minkowski Vacuum States [0.0] 4つの特定の1+2$ミンコフスキー真空状態のテンソル積は3次元反ドジッター時空の無限集合に対する自己整合真空状態であることを示す。
無限集合は、非ゼロ一意なスカラー曲率を持つすべてのAdS$_3$の対からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:23:55 GMT)
ASPIRO: Any-shot Structured Parsing-error-Induced ReprOmpting for
Consistent Data-to-Text Generation [0.0] ASPIROは、構造化されたデータを0から数ショット設定で短いテンプレート文に変換するアプローチである。
従来の手法とは異なり、我々のアプローチは大規模言語モデルにエンティティに依存しないテンプレートを直接生成するよう促す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 03:39:51 GMT)
AI Ethics and Ordoliberalism 2.0: Towards A 'Digital Bill of Rights' [0.0] 本稿では,AI倫理をビジネス倫理的視点,すなわち'ordoliberalism 2.0'から分析する。
AIに関する現在進行中の議論は、企業による自己規制と自発的な行動規範に依存しすぎている、と氏は主張する。
論文は、既存のAIガイドラインと、オードリベラルにインスパイアされた規制および競争ポリシーを統合することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 10:26:12 GMT)
A general learning scheme for classical and quantum Ising machines [0.0] 本稿では,Ising構造に基づく機械学習モデルを提案する。
提案した学習モデルのトレーニングと実行に関する実験結果を示す。
特に量子領域では、量子リソースはモデルの実行とトレーニングの両方に使用され、量子機械学習において有望な視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 18:07:02 GMT)
A Unified Scientific Basis for Inference [0.0] この議論の自然な拡張は、量子力学の形式論の本質的な部分を導出できる概念的基礎を与える。
ベルの不等式に関する疑問は、各観測者に対する条件原理を用いて解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:28:24 GMT)
A Survey of the Security Challenges and Requirements for IoT Operating Systems [0.0] IoT(Internet of Things)は、ユビキタスなコネクティビティに囲まれた世界へと収束するにつれて、現代生活の不可欠な部分になりつつある。
巨大なIoTエコシステムによって引き起こされる固有の複雑さは、個々のシステムコンポーネントとそのインタラクションの理解が不十分に終わる。
安定かつセキュアなソリューションの開発を規制する基盤として機能する統一オペレーティングシステム(OS)が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 19:19:07 GMT)
A Review of the Evidence for Existential Risk from AI via Misaligned
Power-Seeking [0.0] 本稿では,AIシステムが人間の価値観と不一致な目標を達成し,不一致なAIが積極的に力を求めるような,AIの実在するリスクの証拠をレビューする。
証拠の現在の状態は、過度に整合した電力探索の極端な形態の存在に関して不確定であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 16:29:45 GMT)
A Quantum Approximate Optimization Algorithm Based On CNR Operation [0.0] 本稿では,CNR(Comparison and replacement)の運用について紹介する。
CNRはアルゴリズムの過程で高い対象関数レベルを持つ文字列の確率をレベル別に引き上げる。
乱数インスタンスにおける平均性能の分析を支援するために,機能変数の$X_r$を生成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 27 Oct 2023 06:54:39 GMT)