Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Chameleon: Plug-and-Play Compositional Reasoning with Large Language Models [187.6]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクの解決において顕著な進歩を遂げている。しかし、最新の情報にアクセスできないため、固有の制限がある。本稿では,LLMを合成推論のためのプラグアンドプレイモジュールで拡張するAIシステムChameleonを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:43:39 GMT)
On the Pareto Front of Multilingual Neural Machine Translation [123.9]
我々は、ニューラルネットワーク翻訳(MNMT)におけるサンプリング比によって、与えられた方向の性能がどう変化するかを検討する。我々は,MNMTにおけるユニークなパフォーマンストレードオフフロントを予測するために,ダブルパワー法を提案する。本実験では, トレーニング予算の1/5から1/2に過ぎず, 温度探索法や勾配操作法よりも優れた性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:58:53 GMT)
A Vision-free Baseline for Multimodal Grammar Induction [123.0]
テキストでのみ訓練された大規模言語モデル(LLM)の進歩が,マルチモーダル環境における文法誘導の強力な支援となるかを検討する。テキストのみのアプローチであるLCMベースのC-PCFGは,従来のマルチモーダル手法よりも優れていた。これらの結果は、テキストのみの言語モデルには、マルチモーダルな文脈における文法の帰納を支援する視覚的な接頭辞が含まれるかもしれないという概念を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:22:17 GMT)
Probabilistic Warp Consistency for Weakly-Supervised Semantic Correspondences [118.6]
本稿では,セマンティックマッチングのための弱教師付き学習目標である確率ワープ一貫性を提案する。まず、同じオブジェクトクラスの異なるインスタンスを表現したペアで、既知のワープを画像の1つに適用することで、画像トリプルを構築する。我々の目的はまた、キーポイントアノテーションと組み合わせることで、強く監督された体制を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:06:18 GMT)
Learning From Mistakes Makes LLM Better Reasoner [112.8]
大規模言語モデル(LLM)は、最近数学の問題を解く際、顕著な推論能力を示した。この研究は、人間の学習プロセスに似た、ミステイクからの学習(LeMa)を提案する。 GPT-4で生成した誤り補正データ対上のLeMa微細構造LSM
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:52:22 GMT)
Faith and Fate: Limits of Transformers on Compositionality [109.8]
3つの代表的構成課題にまたがる変圧器大言語モデルの限界について検討する。これらのタスクは、問題をサブステップに分割し、これらのステップを正確な答えに合成する必要があります。実験結果から,多段階合成推論を線形化部分グラフマッチングに還元することにより,トランスフォーマーLLMが構成課題を解くことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:35:07 GMT)
Leveraging Word Guessing Games to Assess the Intelligence of Large Language Models [99.1]
この論文は人気のある言語ゲーム『Who is Spy』にインスパイアされている。本研究は,LEMの表現と変形能力を評価するためのDEEPを開発する。次に、インタラクティブなマルチエージェントフレームワークであるSpyGameを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:37:42 GMT)
Efficiently Aligned Cross-Lingual Transfer Learning for Conversational Tasks using Prompt-Tuning [98.6]
英語のような高リソース言語で訓練された言語モデルの言語間移動は、多くのNLPタスクのために広く研究されている。並列および大規模多言語会話データセットである言語間アライメント事前学習のためのXSGDを導入する。協調的な言語間表現を容易にするために,アライメントプロンプトを学習するための効率的なプロンプトチューニング手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:20:14 GMT)
Breaking Language Barriers in Multilingual Mathematical Reasoning: Insights and Observations [98.2]
本稿では, マルチリンガル数学推論 (xMR) LLM の探索と学習の先駆者である。翻訳を利用して,最初の多言語数学推論命令データセットMGSM8KInstructを構築した。我々は、MathOctopusという名の強力なxMR LLMを構築するための異なるトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:09:20 GMT)
HAP: Structure-Aware Masked Image Modeling for Human-Centric Perception [97.6]
本稿では,この課題に対する事前学習手法として,マスク付き画像モデリング(MIM)を導入する。この知見に触発され、人間の前部である直感的な人体構造を事前学習に組み込む。これにより、モデルが事前トレーニング中に身体構造情報に集中し、さまざまな人間中心の知覚タスクに実質的な利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:56:11 GMT)
Propagating Knowledge Updates to LMs Through Distillation [97.4]
文脈に基づくアプローチは、エンティティに関する知識を付与し、その知識を広めてより広範な推論を可能にすることができることを示す。実験により,本手法は,微調整や他の勾配に基づく知識編集手法よりも,知識更新の伝播に有効であることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:29:12 GMT)
"Kelly is a Warm Person, Joseph is a Role Model": Gender Biases in LLM-Generated Reference Letters [97.1]
大規模言語モデル(LLM)は、個人が様々な種類のコンテンツを書くのを支援する効果的なツールとして最近登場した。本稿では, LLM 生成した参照文字の性別バイアスについて批判的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:34:13 GMT)
FANToM: A Benchmark for Stress-testing Machine Theory of Mind in Interactions [94.6]
現在、マインド評価の理論は、本質的に相互作用性に欠ける受動的物語を用いたテストモデルに焦点を当てている。本稿では,情報非対称な会話文脈におけるToMのストレステストを目的とした新しいベンチマークであるFANToMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:58:30 GMT)
Resilient Constrained Learning [94.3]
本稿では,学習課題を同時に解決しながら,要求に適応する制約付き学習手法を提案する。我々はこの手法を、その操作を変更することで破壊に適応する生態システムを記述する用語に因んで、レジリエントな制約付き学習と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:22:09 GMT)
Dataset Bias Mitigation in Multiple-Choice Visual Question Answering and Beyond [94.0]
視覚言語(VL)理解タスクは、複数の質問を通じて複雑な視覚シーンのモデルによる理解を評価する。我々は、モデルが様々なVLタスクを適切に理解することなく正しく解決するために、ショートカットとして活用できる2つのデータセットバイアスを特定した。本稿では,ADS(Adversarial Data Synthesis)を用いて,合成学習データと偏り評価データを生成する。次に、サンプル内微分に着目して、合成したトレーニングデータ、特に対物データを利用するモデルを支援するために、サンプル内対物訓練(ICT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:49:11 GMT)
SEINE: Short-to-Long Video Diffusion Model for Generative Transition and Prediction [93.3]
本稿では、生成遷移と予測に焦点をあてた、短時間から長期のビデオ拡散モデルSEINEを提案する。テキスト記述に基づく遷移を自動的に生成するランダムマスクビデオ拡散モデルを提案する。我々のモデルは、コヒーレンスと視覚的品質を保証するトランジションビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:58:17 GMT)
Unlearn What You Want to Forget: Efficient Unlearning for LLMs [92.5]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いテキストデータを事前学習し記憶することで大きな進歩を遂げた。このプロセスはプライバシー問題やデータ保護規則違反に悩まされる可能性がある。データ削除後のモデル全体を再トレーニングすることなく、LLMを効率的に更新できる効率的なアンラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:35:59 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） (Tue, 31 Oct 2023 13:03:59 GMT)
Fine-Tuning Language Models with Just Forward Passes [92.0]
微調整言語モデル(LM)は、様々な下流タスクで成功したが、LMのサイズが大きくなるにつれて、バックプロパゲーションは大量のメモリを必要とする。本稿では,メモリ効率の高いゼロソーダ(MeZO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:57:22 GMT)
Your representations are in the network: composable and parallel adaptation for large scale models [90.3]
InCAは、事前訓練されたモデルの任意のアクティベーション層にクロスタッチするトランスファー学習の軽量な方法である。 InCAは,1つのトップスコーリングアダプタを選択しても,フル微調整に匹敵する性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:19:06 GMT)
Improving and generalizing flow-based generative models with minibatch optimal transport [90.0]
連続正規化フロー(CNF)のための一般条件流整合(CFM)技術を導入する。 CFMは拡散モデルのフローを訓練するために使用されるような安定な目的を特徴としているが、決定論的フローモデルの効率的な推論を好んでいる。我々の目的の変種は最適輸送CFM (OT-CFM) であり、訓練がより安定し、より高速な推論をもたらすより単純なフローを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:57:47 GMT)
A Comprehensive Study of GPT-4V's Multimodal Capabilities in Medical Imaging [87.3]
本稿では,GPT-4Vの様々な医療画像タスクにおける機能評価について概説する。胸部X線像におけるGPT-4Vの有用性が示唆された。医学 VQA の領域では、GPT-4V は疑問型を区別する能力を示すが、精度の観点からは一般的なベンチマークには劣る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:39:09 GMT)
Defining a New NLP Playground [85.4]
最近の大規模言語モデルの性能の爆発により、自然言語処理の分野は80年の歴史の中で他のどの変化よりも突然かつ地震的に変化した。本稿では、理論解析、新しい課題、学習パラダイム、学際的応用など、20以上の博士論文にふさわしい研究方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:02:33 GMT)
FollowBench: A Multi-level Fine-grained Constraints Following Benchmark for Large Language Models [82.3]
命令に従う能力は、様々な現実世界のアプリケーションを扱うために、Large Language Models (LLM) にとって不可欠である。 FollowBench は LLM のベンチマークに従うマルチレベルきめ細かい制約である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:32:38 GMT)
Collect-and-Distribute Transformer for 3D Point Cloud Analysis [82.0]
本稿では,点雲の短距離・長距離コンテキストを通信するための収集・分散機構を備えた新しい変圧器ネットワークを提案する。その結果,提案したCDFormerの有効性が示され,ポイントクラウドの分類とセグメンテーションタスクにおける最先端のパフォーマンスがいくつか提供された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:55:12 GMT)
The Generative AI Paradox: "What It Can Create, It May Not Understand" [81.9]
生成AIの最近の波は、潜在的に超人的な人工知能レベルに対する興奮と懸念を引き起こしている。同時に、モデルは、専門家でない人でも期待できないような理解の基本的な誤りを示している。一見超人的な能力と、ごく少数の人間が起こすエラーの持続性を、どうやって再現すればよいのか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:07:07 GMT)
GLEN: General-Purpose Event Detection for Thousands of Types [81.0]
汎用的なイベント検出データセットGLENを構築し、205Kイベントの参照を3,465種類の異なるタイプでカバーしています。 GLENはオントロジーにおいて、今日の最大のイベントデータセットよりも20倍大きい。また,GLENの大規模化に特化して設計された多段階イベント検出モデルCEDARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:21:45 GMT)
Stability and Generalization of the Decentralized Stochastic Gradient Descent Ascent Algorithm [80.9]
本稿では,分散勾配勾配(D-SGDA)アルゴリズムの一般化境界の複雑さについて検討する。本研究は,D-SGDAの一般化における各因子の影響を解析した。また、最適凸凹設定を得るために一般化とバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:27:01 GMT)
Text-to-3D with Classifier Score Distillation [80.1]
クラシファイアフリーガイダンスは最も必須ではなく、補助的なトリックだと考えられている。我々はこの手法をスコア蒸留 (CSD) と名付け, 生成のための暗黙の分類モデルを用いて解釈できる。我々は,形状生成,テクスチャ合成,形状編集など,テキストから3Dまでの各種タスクにおけるCSDの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:44:44 GMT)
Contrastive Difference Predictive Coding [79.7]
本研究では、時系列データの断片を縫合して、将来の事象の予測を学習するために必要なデータの量を減少させるコントラッシブ予測符号化の時間差版を導入する。目的条件付きRLの非政治アルゴリズムを導出するために,この表現学習手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:16:32 GMT)
Simplifying and Empowering Transformers for Large-Graph Representations [79.0]
ノード特性予測ベンチマークにおいて,一層注意が驚くほど高い性能を示すことを示す。提案手法をSGFormer (Simplified Graph Transformer) と呼ぶ。提案手法は,大きなグラフ上にトランスフォーマーを構築する上で,独立性のある新たな技術パスを啓蒙するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:05:34 GMT)
Learning Transformer Programs [79.0]
設計によって機械的に解釈可能なトランスフォーマーの訓練手順を導入する。人書きプログラムをTransformerにコンパイルする代わりに、勾配に基づく最適化を用いてトレーニングできる改良されたTransformerを設計する。 Transformer Programsは適切なソリューションを自動的に見つけ、同等のサイズの標準のTransformerと同等に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:47:31 GMT)
Diffusion in the Dark: A Diffusion Model for Low-Light Text Recognition [78.5]
ディフュージョン・イン・ザ・ダーク (Diffusion in the Dark, DiD) は、テキスト認識のための低照度画像再構成のための拡散モデルである。実画像上での低照度テキスト認識において,Digital DiDがSOTAの低照度手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:18:09 GMT)
ZoomNeXt: A Unified Collaborative Pyramid Network for Camouflaged Object Detection [75.2]
本稿では,不明瞭な画像や映像を観察する際の人間の行動を模倣する,効果的な統合型ピラミッドネットワークを提案する。具体的には、差別的な混合スケールのセマンティクスを学習するために、ズーム戦略を用いる。我々のタスクフレンドリーなフレームワークは、画像とビデオのCODベンチマークにおいて、既存の最先端の手法よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:11:23 GMT)
CodeBERTScore: Evaluating Code Generation with Pretrained Models of Code [75.1]
コード生成のための評価指標であるCodeBERTScoreを提案する。 CodeBERTScoreは生成されたコードの前に入力された自然言語をエンコードする。 CodeBERTScoreは、既存のすべての指標よりも、人間の嗜好と機能的正しさとの相関性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:44:36 GMT)
DIVKNOWQA: Assessing the Reasoning Ability of LLMs via Open-Domain Question Answering over Knowledge Base and Text [73.7]
大きな言語モデル(LLM)は印象的な生成能力を示すが、内部知識に依存すると幻覚に悩まされる。検索拡張LDMは、外部知識においてLLMを基盤とする潜在的な解決策として出現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:37:57 GMT)
How is ChatGPT's behavior changing over time? [72.8]
2023年3月から6月にかけてのGPT-3.5およびGPT-4の評価を行った。 GPT-3.5とGPT-4の両方の性能と挙動は時間とともに大きく変化することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:13:44 GMT)
Initialization Matters: Privacy-Utility Analysis of Overparameterized Neural Networks [72.5]
我々は、最悪の近傍データセット上でのモデル分布間のKLばらつきのプライバシー境界を証明した。このKLプライバシー境界は、トレーニング中にモデルパラメータに対して期待される2乗勾配ノルムによって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:13:22 GMT)
Offline RL with Observation Histories: Analyzing and Improving Sample Complexity [70.8]
オフライン強化学習は、最適な実験のみからなるデータセットから、より最適な振る舞いを合成することができる。観測履歴を基準とした標準オフラインRLアルゴリズムは,サンプルの複雑さに悩まされていることを示す。オフラインのRLは、この損失を明示的に最適化し、最悪のサンプルの複雑さを軽減できると提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:29:46 GMT)
Large-scale Multi-Modal Pre-trained Models: A Comprehensive Survey [69.0]
本稿では, 自然言語処理, コンピュータビジョン, 音声処理における従来のディープラーニング, 事前学習の成果を概観することにより, マルチモーダル事前学習の背景を紹介する。次に,マルチモーダル事前学習モデル(MM-PTM)のタスク定義,課題,メリットを紹介し,データ,目的,ネットワークアーキテクチャ,知識強化事前学習に着目して,MM-PTMについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:23:14 GMT)
Training-Free Generalization on Heterogeneous Tabular Data via Meta-Representation [67.3]
メタ表現(TabPTM)を用いたタブラルデータ事前学習を提案する。深層ニューラルネットワークは、これらのメタ表現とデータセット固有の分類信頼度を関連付けるように訓練される。実験により、TabPTMは、数ショットのシナリオであっても、新しいデータセットで有望なパフォーマンスを達成することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:03:54 GMT)
What's In My Big Data? [67.0]
大規模なテキストコーパスの内容を明らかにするためのプラットフォームと16の分析セットであるWIMBD(What's In My Big Data?)を提案する。 WIMBDは2つの基本的な機能 – カウントとサーチ – を大規模に構築することで,標準的な計算ノード上で35テラバイト以上を解析することが可能になります。これらのコーパスについて, 重複, 合成, 品質の低下など, 意外かつ未発表の発見がいくつか見出された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:59:38 GMT)
Scaling Up Dataset Distillation to ImageNet-1K with Constant Memory [66.0]
MTT(trajectory-matching-based method)は,ImageNet-1Kなどの大規模データセットに拡張可能であることを示す。メモリフットプリントの6倍の削減を図り,MTTをImageNet-1Kにシームレスにスケールすることができる。 1つのGPU上で、ImageNet-1K上で50 IPC(Image Per Class)までスケールアップできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:28:40 GMT)
The Double-Edged Sword of Implicit Bias: Generalization vs. Robustness in ReLU Networks [64.1]
本稿では,ReLUネットワークにおける勾配流の暗黙的バイアスが一般化と対角的ロバスト性に与える影響について検討する。 2層ReLUネットワークでは、勾配流は一般化された解に偏りがあるが、敵の例には非常に弱い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:23:27 GMT)
SemanticBoost: Elevating Motion Generation with Augmented Textual Cues [63.2]
我々のフレームワークはセマンティック・エンハンスメント・モジュールとコンテキスト調整型モーション・デノイザ(CAMD)から構成されている。 CAMDアプローチは、高品質でセマンティックに一貫性のあるモーションシーケンスを生成するための全エンコンパスソリューションを提供する。実験の結果,SemanticBoostは拡散法として自己回帰法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:58:11 GMT)
Joint Training of Deep Ensembles Fails Due to Learner Collusion [61.6]
機械学習モデルのアンサンブルは、単一のモデルよりもパフォーマンスを改善する強力な方法として確立されている。伝統的に、アンサンブルアルゴリズムは、ジョイントパフォーマンスの最適化を目標として、ベースラーナーを独立または逐次訓練する。アンサンブルの損失を最小化することは、実際にはほとんど適用されないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:01:36 GMT)
RoboPianist: Dexterous Piano Playing with Deep Reinforcement Learning [61.1]
本稿では,150曲のピアノ作品の大規模なレパートリーをシミュレートして学習するシステムであるRoboPianistを紹介する。また,オープンソース環境,タスクのベンチマーク,解釈可能な評価指標,今後の研究課題についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:14:32 GMT)
Joint Learning of Label and Environment Causal Independence for Graph Out-of-Distribution Generalization [60.4]
本稿では,ラベルと環境情報を完全に活用するために,ラベルと環境の因果独立(LECI)を導入することを提案する。 LECIは、合成データセットと実世界のデータセットの両方において、従来の手法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:40:49 GMT)
Increasing Probability Mass on Answer Choices Does Not Always Improve Accuracy [60.2]
同一の意味を持つ複数の曲面に確率質量を分散させることは、モデルの真の性能の過小評価を引き起こすと考えられている。我々はSFCの数学的形式論を提案し、初めてその影響を定量化し、束縛することができる。提案手法は,各回答選択の確率質量をaで増加させるという単純な方法であり,プロンプトに含め,bに含めた確率質量をbで増加させる手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:07:10 GMT)
Joint Depth Prediction and Semantic Segmentation with Multi-View SAM [60.0]
我々は,Segment Anything Model(SAM)のリッチなセマンティック特徴を利用した深度予測のためのマルチビューステレオ(MVS)手法を提案する。この拡張深度予測は、Transformerベースのセマンティックセグメンテーションデコーダのプロンプトとして役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:15:40 GMT)
Learning List-Level Domain-Invariant Representations for Ranking [59.4]
リストレベルのアライメント -- より高いレベルのリストでドメイン不変表現を学習する。利点は2つある: これは、ランク付けに縛られる最初のドメイン適応の一般化をもたらし、その結果、提案法に対する理論的支援を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:30:32 GMT)
Class Incremental Learning with Pre-trained Vision-Language Models [59.2]
本稿では、事前学習された視覚言語モデル(例えば、CLIP)を利用して、さらなる適応を可能にするアプローチを提案する。いくつかの従来のベンチマークの実験は、常に現在の最先端よりも顕著な改善のマージンを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:45:03 GMT)
On Responsible Machine Learning Datasets with Fairness, Privacy, and Regulatory Norms [58.9]
AI技術の信頼性に関する深刻な懸念があった。機械学習とディープラーニングのアルゴリズムは、開発に使用されるデータに大きく依存する。本稿では,責任あるルーブリックを用いてデータセットを評価するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:29:34 GMT)
Self-Supervised Temporal Graph learning with Temporal and Structural Intensity Alignment [58.4]
時間グラフ学習は、動的情報とともに、グラフベースのタスクのための高品質な表現を生成することを目的としている。時間グラフ学習のための自己教師型S2Tを提案する。 S2Tは、いくつかのデータセットにおける最先端の競合と比較して、少なくとも10.13%のパフォーマンス改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:02:16 GMT)
Privacy-preserving design of graph neural networks with applications to vertical federated learning [56.7]
VESPERと呼ばれるエンドツーエンドのグラフ表現学習フレームワークを提案する。 VESPERは、適切なプライバシー予算の下でスパースグラフと密度グラフの両方で高性能なGNNモデルをトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:34:59 GMT)
Calibration by Distribution Matching: Trainable Kernel Calibration Metrics [56.6]
カーネルベースのキャリブレーションメトリクスを導入し、分類と回帰の両方で一般的なキャリブレーションの形式を統一・一般化する。これらの指標は、異なるサンプル推定を許容しており、キャリブレーションの目的を経験的リスク最小化に組み込むのが容易である。決定タスクにキャリブレーションメトリクスを調整し、正確な損失推定を行ない、後悔しない決定を行うための直感的なメカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:19:40 GMT)
Federated Learning of Shareable Bases for Personalization-Friendly Image Classification [54.7]
FedBasisは、いくつかの共有可能なベースモデルの集合を学習し、リニアに組み合わせて、クライアント用のパーソナライズされたモデルを形成することができる。具体的には、新しいクライアントの場合、モデルの重みではなく、小さな組み合わせ係数のみを学ぶ必要がある。また、FedBasisの有効性と適用性を示すために、画像分類のためのより実用的なPFLテストベッドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:05:57 GMT)
Unleashing the Power of Pre-trained Language Models for Offline Reinforcement Learning [54.7]
オフライン強化学習(RL)は、事前コンパイルされたデータセットを使用して、ほぼ最適ポリシーを見つけることを目的としている。本稿では、決定変換器をベースとした一般的なフレームワークである、$textbfMo$tion Control(textbfLaMo$)のための$textbfLanguage Modelsを紹介する。本手法は,限られたデータサンプルを持つシナリオにおいて,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:24:17 GMT)
Melting Pot 2.0 [54.6]
Melting Potは、マルチエージェント人工知能の開発を容易にするために開発されたツールである。新たなソーシャルパートナーへの一般化を測定する評価プロトコルを提供する。 Melting Potは、最も多様な相互依存とインセンティブの集合をカバーすることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:06:14 GMT)
Language Guided Visual Question Answering: Elevate Your Multimodal Language Model Using Knowledge-Enriched Prompts [54.1]
視覚的質問応答(VQA)は、画像に関する質問に答えるタスクである。疑問に答えるには、常識知識、世界知識、イメージに存在しないアイデアや概念についての推論が必要である。本稿では,論理文や画像キャプション,シーングラフなどの形式で言語指導(LG)を用いて,より正確に質問に答えるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:54:11 GMT)
Measures of Information Reflect Memorization Patterns [53.7]
異なるニューロンの活性化パターンの多様性は、モデル一般化と記憶の反映であることを示す。重要なことは、情報組織が記憶の2つの形態を指していることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:02:08 GMT)
LAVSS: Location-Guided Audio-Visual Spatial Audio Separation [52.4]
位置誘導型空間空間オーディオセパレータを提案する。提案するLAVSSは,空間的オーディオと視覚的位置の相関に着想を得たものである。さらに,事前学習したモノラル分離器を用いて,豊かなモノラル音からの知識を伝達し,空間的音声分離を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:30:24 GMT)
Towards a Deep Understanding of Multilingual End-to-End Speech Translation [52.3]
我々は22言語以上で訓練された多言語エンドツーエンド音声翻訳モデルで学習した表現を解析する。我々は分析から3つの大きな発見を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:50:55 GMT)
How Predictable Are Large Language Model Capabilities? A Case Study on BIG-bench [52.1]
実験記録におけるBIGベンチの性能予測問題について検討する。 95%以上のR2$スコアは、実験記録の中に学習可能なパターンが存在することを示している。 BIG-bench Hardのように新しいモデルファミリーを評価できるサブセットが3倍程度小さくなっています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:27:07 GMT)
Multi-User MultiWOZ: Task-Oriented Dialogues among Multiple Users [51.3]
マルチユーザMulti-User MultiWOZデータセットを2つのユーザと1つのエージェント間のタスク指向対話としてリリースする。これらの対話は、タスク指向のシナリオにおける協調的な意思決定の興味深いダイナミクスを反映している。本稿では,複数ユーザ間のタスク指向のチャットを簡潔なタスク指向のクエリとして書き換える,マルチユーザコンテキストクエリ書き換えの新しいタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:12:07 GMT)
Learning to Reason and Memorize with Self-Notes [51.2]
大規模言語モデルは多段階推論に苦しむことが示されている。本稿では,これらの問題を解決するための簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:06:28 GMT)
Multi-Domain Polarization for Enhancing the Physical Layer Security of MIMO Systems [51.1]
無線通信システムのセキュリティを高めるために,新しい物理層セキュリティ(PLS)フレームワークが考案されている。マルチドメイン分極に基づく高度な鍵生成方式と対応する受信機を設計する。提案手法は,無線通信システムのセキュリティと信頼性を効果的に向上させるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:50:24 GMT)
Would I have gotten that reward? Long-term credit assignment by counterfactual contribution analysis [50.9]
モデルベース信用代入アルゴリズムの新たなファミリーであるCOCOA(Counterfactual Contribution Analysis)を紹介する。我々のアルゴリズムは、その後の報酬を得る際の行動の貢献度を測定することによって、正確な信用割当を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:28:50 GMT)
PsyCoT: Psychological Questionnaire as Powerful Chain-of-Thought for Personality Detection [50.7]
PsyCoTと呼ばれる新しい人格検出手法を提案する。これは、個人がマルチターン対話方式で心理的質問を完遂する方法を模倣するものである。実験の結果,PsyCoTは人格検出におけるGPT-3.5の性能とロバスト性を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:23:33 GMT)
Provable Guarantees for Nonlinear Feature Learning in Three-Layer Neural Networks [49.8]
3層ニューラルネットワークは,2層ネットワークよりも特徴学習能力が豊富であることを示す。この研究は、特徴学習体制における2層ネットワーク上の3層ニューラルネットワークの証明可能なメリットを理解するための前進である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:58:09 GMT)
BERT WEAVER: Using WEight AVERaging to enable lifelong learning for transformer-based models in biomedical semantic search engines [49.8]
We present WEAVER, a simple, yet efficient post-processing method that infuse old knowledge into the new model。 WEAVERを逐次的に適用すると、同じ単語の埋め込み分布が、一度にすべてのデータに対する総合的なトレーニングとして得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:36:12 GMT)
MoCa: Measuring Human-Language Model Alignment on Causal and Moral Judgment Tasks [49.6]
認知科学の豊富な文献は人々の因果関係と道徳的直観を研究してきた。この研究は、人々の判断に体系的に影響を及ぼす多くの要因を明らかにした。大規模言語モデル(LLM)が、人間の参加者と一致するテキストベースのシナリオについて因果的、道徳的な判断を下すかどうかを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:36:13 GMT)
Multi-body SE(3) Equivariance for Unsupervised Rigid Segmentation and Motion Estimation [49.6]
本稿では、SE(3)同変アーキテクチャと、この課題に教師なしで取り組むためのトレーニング戦略を提案する。本手法は,0.25Mパラメータと0.92G FLOPを用いて,モデル性能と計算効率を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:46:52 GMT)
Global Transformer Architecture for Indoor Room Temperature Forecasting [49.3]
本研究は,多室ビルにおける室内温度予測のためのグローバルトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。エネルギー消費を最適化し、HVACシステムに関連する温室効果ガス排出を削減することを目的としている。本研究は,マルチルームビルにおける室内温度予測にトランスフォーマーアーキテクチャを適用した最初の事例である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:09:32 GMT)
Machine learning detects terminal singularities [49.2]
Q-ファノ多様体は、Q-階数終端特異点を持つ正の曲線形状である。その重要性にもかかわらず、Q-Fanoの分類は未だ不明である。本稿では,この分類を理解するために機械学習を用いることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:51:24 GMT)
A Scale-Invariant Sorting Criterion to Find a Causal Order in Additive Noise Models [49.0]
分散の増加による変数のソートは、しばしば因果順序に近い順序になることを示す。本稿ではR2$-SortnRegressと呼ばれる,高いR2$-sortabilityを利用する効率的なベースラインアルゴリズムを提案する。その結果,因果発見に関連するデータ生成プロセスの仮定として,R2$-sortabilityが高額であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:04:39 GMT)
Body Fat Estimation from Surface Meshes using Graph Neural Networks [48.9]
三角体表面メッシュを用いて,グラフニューラルネットワークを用いて,VATおよびASATボリュームを正確に予測できることを示す。本手法は,この領域の最先端畳み込みニューラルネットワークと比較して,トレーニング時間と必要なリソースを削減しつつ高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:04:24 GMT)
Unveiling Black-boxes: Explainable Deep Learning Models for Patent Classification [48.5]
深部不透明ニューラルネットワーク(DNN)を利用した多ラベル特許分類のための最先端手法レイヤワイド関連伝搬(Layer-wise Relevance propagation, LRP)を導入し, 特許の詳細な分類手法を提案する。関連性スコアを考慮し、予測された特許クラスに関連する単語を視覚化して説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:11:37 GMT)
Pose-to-Motion: Cross-Domain Motion Retargeting with Pose Prior [48.1]
現在の学習に基づく動き合成法は、広範囲な動きデータセットに依存する。ポーズデータは作成が容易で、画像から抽出することもできるため、よりアクセスしやすい。提案手法は,他のキャラクタの既存のモーションキャプチャーデータセットから動きを転送することで,データのみをポーズするキャラクタに対する可塑性モーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:13:00 GMT)
Differentially Private Image Classification by Learning Priors from Random Processes [48.1]
プライバシー保護機械学習において、差分プライベート勾配降下(DP-SGD)は、サンプルごとの勾配クリッピングとノイズ付加によりSGDよりも悪化する。近年のプライベートラーニング研究は, DP-SGDを実世界の公開データに組み込むことで, 個人データにおけるDP-SGDの性能向上に力を入れている。本研究では,DP-SGDのプライバシ・ユーティリティ・トレードオフを改善するために,ランダムなプロセスによって生成された画像から先行情報を学習し,それらをプライベートデータに転送する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:49:45 GMT)
Teaching Language Models to Hallucinate Less with Synthetic Tasks [47.9]
大きな言語モデル(LLM)は抽象的な要約タスクにしばしば幻覚を与える。合成タスクにおける幻覚の低減は、現実世界の下流タスクにおける幻覚の低減にも寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:41:25 GMT)
Generative Learning of Continuous Data by Tensor Networks [47.8]
本稿では,連続データのためのテンソルネットワーク生成モデルについて紹介する。我々は、このモデルの性能を、いくつかの合成および実世界のデータセットでベンチマークする。本手法は, 急速に成長する生成学習分野において, 量子インスピレーション法の有効性を示す重要な理論的, 実証的な証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:37:37 GMT)
Diffusion Models and Semi-Supervised Learners Benefit Mutually with Few Labels [47.2]
二重擬似訓練(DPT)と呼ばれる簡易かつ効果的な訓練戦略を提案する。 DPTは、擬似ラベルを予測するために部分的にラベル付きデータで分類器を訓練し、擬似ラベルを使って条件付き生成モデルを訓練して擬似画像を生成する。クラスごとに1つまたは2つのラベルで、DPTはImageNet 256x256でFr'echet Inception Distance (FID)スコアが3.08または2.52に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:38:08 GMT)
A Bayesian Approach To Analysing Training Data Attribution In Deep Learning [47.1]
トレーニングデータ属性(TDA)技術は、興味のあるテストデータに対するモデルの予測に影響を及ぼすトレーニングデータを見つける。本稿では,学習モデルをベイズ的後部として扱い,TDAを確率変数として推定する,TDAタスクに対するベイズ的視点を紹介する。我々は、TDAは、他のノイズ要因とは独立して、一定の訓練データに一貫して影響される深層モデル予測を説明するためにのみ確実に使用できると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:06:26 GMT)
Text-Transport: Toward Learning Causal Effects of Natural Language [46.8]
本研究では,任意のテキスト分布下での自然言語からの因果関係を推定するText-Transportを提案する。我々は,テキスト・トランスポートを用いて,テキスト・ドメイン間で因果効果が著しく変化するソーシャルメディア上での現実的な発話を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:56:51 GMT)
Blocked Collaborative Bandits: Online Collaborative Filtering with Per-Item Budget Constraints [46.7]
本稿では,複数のユーザを抱えるエンブロック型協調バンドイットの問題点について考察する。私たちのゴールは、時間とともにすべてのユーザーが獲得した累積報酬を最大化するアルゴリズムを設計することです。 textttB-LATTICEは、予算制約の下で、ユーザ毎に$widetildeO(sqrtmathsfT(sqrtmathsfM-1)$を後悔する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:04:21 GMT)
DEPN: Detecting and Editing Privacy Neurons in Pretrained Language Models [46.0]
大量のデータに基づいて事前訓練された大規模な言語モデルは、トレーニングデータ内の豊富な知識と情報をキャプチャする。事前訓練された言語モデルにおけるデータ記憶と復活の能力は、以前の研究で明らかになったように、データ漏洩のリスクをもたらす。本稿では,事前学習言語モデルにおけるプライバシニューロンの検出と編集のためのフレームワークDEPNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:09:36 GMT)
AsGrad: A Sharp Unified Analysis of Asynchronous-SGD Algorithms [45.9]
不均一な環境で分散SGDのための非同期型アルゴリズムを解析する。また,本分析の副産物として,ランダムなきついSGDのような勾配型アルゴリズムの保証を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:44:53 GMT)
Beyond Average Return in Markov Decision Processes [45.8]
動的プログラミング(DP)は,特定の統計クラスに対してのみ効率的にこれらの操作を処理可能であることを示す。得られた推定器の誤差境界を提供し、このアプローチの潜在的な可能性とその限界について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:36:41 GMT)
DynPoint: Dynamic Neural Point For View Synthesis [45.4]
我々は、制約のないモノクロビデオのための新しいビューの迅速な合成を容易にするアルゴリズムであるDynPointを提案する。 DynPointは、情報集約を実現するために、隣接するフレーム間の明示的な3D対応を予測することに集中している。本手法は,ビデオコンテンツの正規表現を学習することなく,長時間の動画処理において強い堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:33:03 GMT)
A general class of surrogate functions for stable and efficient reinforcement learning [45.3]
本稿では,機能ミラーの上昇に基づく一般的なフレームワークを提案する。既存のサロゲート機能では共有されていないプロパティである,政策改善保証を可能にするサロゲート関数を構築した。提案したフレームワークは,PPOの堅牢性や効率性を実証的に示す改良版も提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:56:56 GMT)
Norm-guided latent space exploration for text-to-image generation [45.3]
現在の訓練手順では、拡散モデルはノルム値の幅が狭い入力を観測した。本研究では,2つの種を補間する新しい方法を提案し,新たに非ユークリッド計量を定義することを実証する。本手法は,レアコンセプト画像の生成を著しく促進することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:38:26 GMT)
Large-Scale Multi-Robot Assembly Planning for Autonomous Manufacturing [45.3]
モバイル自律ロボットは、製造プロセスに革命をもたらす可能性がある。製造に大規模なロボット群を採用するには、共有ワークスペースにおける衝突のない移動を含む課題に対処する必要がある。本稿では,これらの課題に対処し,数千個の部品からなる複雑な集合体の構築計画を数分で合成できる大規模マルチロボット組立計画のための完全なアルゴリズムスタックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 23:42:14 GMT)
From Retrieval to Generation: Efficient and Effective Entity Set Expansion [45.1]
Entity Set Expansion(ESE)は、シードエンティティによって記述されるターゲットセマンティッククラスのエンティティを拡張することを目的とした重要なタスクである。既存のESEメソッドの多くは、エンティティのコンテキストの特徴を抽出し、シードエンティティと候補エンティティの類似性を計算する必要がある検索ベースのフレームワークである。本稿では, 生成事前学習型自動回帰言語モデルを用いて, ESEタスクを実現するGenExpan(Generative Entity Set Expansion)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:41:00 GMT)
Is Robustness Transferable across Languages in Multilingual Neural Machine Translation? [45.0]
多言語ニューラルマシン翻訳における言語間のロバストネスの伝達性について検討する。以上の結果から,一方の翻訳方向における頑健性は他の翻訳方向への変換が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:10:31 GMT)
Stochastic modeling of a neutron imaging center at the Brazilian Multipurpose Reactor [45.0]
IEA-R1は60歳以上で、画像を含むブラジルの中性子科学の未来は、ブラジル多目的炉(RMB)と呼ばれる新しい施設に拡張される。最近の研究に触発されて、モンテカルロシミュレーションによりニーネ楽器をモデル化した。結果は有望であり、将来の改善への道筋を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:29:30 GMT)
Learning Trajectories are Generalization Indicators [44.5]
本稿では,Deep Neural Networks (DNN) の学習軌跡と一般化能力との関係について検討する。本稿では,各更新ステップの一般化誤差の変化に対する寄与を調査し,一般化誤差を解析するための新しい視点を提案する。また,学習率やラベルのノイズレベルに対する調整を行う場合,一般化誤差の変化も追跡できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:30:34 GMT)
Efficient Bayesian Learning Curve Extrapolation using Prior-Data Fitted Networks [44.3]
本稿では、この文脈におけるPFN(preded-data fit Neural Network)の最初の応用について述べる。我々は,LC-PFNがMCMCよりも後方予測分布を正確に近似できることを実証した。また,同じLC-PFNが,20万個の実学習曲線を外挿する競合性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:30:30 GMT)
SAMAug: Point Prompt Augmentation for Segment Anything Model [44.0]
本稿では,Segment Anything Model(SAM)のための新しい視覚点拡張法であるSAMAugを紹介する。 SAMAugは、SAMに対するユーザの意図に関する情報を提供するために、拡張ポイントプロンプトを生成する。実験結果から,SAMAugはSAMのセグメンテーション結果を,特に最大距離と塩分濃度を用いて向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:09:15 GMT)
Robust Learning for Smoothed Online Convex Optimization with Feedback Delay [43.9]
我々は、新しい機械学習(ML)拡張オンラインアルゴリズム、Robustness-Constrained Learning(RCL)を提案する。 RCLは信頼できないML予測と、制約付きプロジェクションを通じて信頼された専門家のオンラインアルゴリズムを組み合わせることで、ML予測を堅牢化する。 RCLは、マルチステップ切替コストとフィードバック遅延の場合に、証明可能な堅牢性を保証する最初のML拡張アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:22:55 GMT)
Ensemble models outperform single model uncertainties and predictions for operator-learning of hypersonic flows [43.1]
限られた高忠実度データに基づく科学機械学習(SciML)モデルのトレーニングは、これまで見たことのない状況に対する行動の迅速な予測に1つのアプローチを提供する。高忠実度データは、探索されていない入力空間におけるSciMLモデルのすべての出力を検証するために、それ自体が限られた量である。我々は3つの異なる不確実性メカニズムを用いてDeepONetを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:07:29 GMT)
In Search of Lost Online Test-time Adaptation: A Survey [43.1]
本稿では、新しいデータ分布に機械学習モデルを適用することに焦点を当てた、オンラインテスト時間適応(OTTA)に関する総合的な調査を行う。我々はOTTAテクニックを3つの主要なカテゴリに分類し、それらをベンチマークに分類し、真に効果的な戦略を発見する。以上の結果から,(1)変圧器は多彩なドメインシフトに対して高いレジリエンスを示し,(2)多くのOTTA法の有効性は両バッチサイズに依存し,(3)適応時,特にバッチサイズが1。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:47:33 GMT)
Handover Protocol Learning for LEO Satellite Networks: Access Delay and Collision Minimization [42.5]
本研究は、低地球軌道(LEO)衛星ネットワークのハンドオーバ手順における長期伝搬遅延の永続的課題に対処するために、DHOと呼ばれる新しい強化学習ベースのハンドオーバプロトコルを提案する。 DHOは、予め決定されたLEO衛星軌道パターンでトレーニングした後、予測能力を活用することで、HO手順で計測レポート(MR)をスキップする。提案したDHOは,アクセス遅延,衝突速度,ハンドオーバ成功率の観点から,従来のHOプロトコルよりも優れた性能を示し,現実のネットワークにおけるDHOの実用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:26:38 GMT)
Reconstruction of Unstable Heavy Particles Using Deep Symmetry-Preserving Attention Networks [42.1]
一般化されたアテンション機構に基づくアプローチである対称性保存アテンションネットワーク(Spa-Net)は、これまで大型ハドロン衝突型加速器におけるトップクォーク対崩壊に応用されてきた。ここではSpa-Netアーキテクチャを拡張し、レプトンのような複数の入力オブジェクトタイプと、欠落した横運動量のようなグローバルなイベント機能について検討する。 ttHの探索,トップクォーク質量の測定,およびトップクォーク対に崩壊する重いZ'の探索という,3つの代表的な研究の力の顕著な改善を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:07:48 GMT)
LoRAShear: Efficient Large Language Model Structured Pruning and Knowledge Recovery [42.0]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能の景観を変革した。 LLMを構造化し、知識を回復するための新しい効率的なアプローチであるLoRAShearを紹介する。 LoRAShear は LLM のフットプリントを 20% 削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:21:33 GMT)
Functional connectivity modules in recurrent neural networks: function, origin and dynamics [42.0]
加群は入力層から繰り返し層への射影の符号と重みの非対称性から自然に形成されることを示す。モジュールは、システム動作やダイナミクスの制御において、同様の役割と接続を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:37:01 GMT)
Stochastic Gradient Descent for Gaussian Processes Done Right [41.8]
正方形損失を用いたガウス過程の回帰を最適化する。この問題に対する最も一般的なアプローチは、共役最適化のような正確な解法を適用することや、問題の低次バージョンに直接適用することである。近年, 深層学習の推進により, 勾配降下が代替手段として勢いを増していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:15:13 GMT)
Evaluating Large Language Models: A Comprehensive Survey [41.6]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにまたがる顕著な能力を示している。プライベートなデータ漏洩に悩まされたり、不適切で有害なコンテンツや誤解を招く可能性がある。 LLMのキャパシティを効果的に活用し、その安全で有益な開発を確保するためには、厳密で包括的な評価を行うことが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:00:28 GMT)
Sample-Conditioned Hypothesis Stability Sharpens Information-Theoretic Generalization Bounds [41.3]
本稿では,「隣り合う仮説」行列を新たに構築することで,情報理論の一般化を保証する。提案手法は,様々な学習シナリオにおいて,従来の情報理論的境界を改善した,よりシャープな境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:44:20 GMT)
RIR-SF: Room Impulse Response Based Spatial Feature for Multi-channel Multi-talker ASR [41.0]
本稿では,話者のマイクロホンアレイへの送信に対応する室内インパルス応答(RIR)と重なり合う音声信号の畳み込みを含む新しい手法を提案する。この革新的な技術は、RIR-SFとして知られる新しい空間的特徴をもたらす。 RIR-SFは既存の手法よりも優れており、マルチチャネルマルチトーカーASRシステムにおいて、文字誤り率(CER)が21.3%減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:42:08 GMT)
Label Hierarchy Transition: Delving into Class Hierarchies to Enhance Deep Classifiers [41.0]
本稿では,階層型分類の課題に対処するために,ディープラーニングに基づく統一確率的フレームワークを提案する。提案するフレームワークは、わずかに修正するだけで、既存のディープネットワークに容易に適応できる。提案するLHTフレームワークを皮膚病変診断タスクに拡張し,コンピュータ支援診断におけるその大きな可能性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:50:49 GMT)
Visibility Aware Human-Object Interaction Tracking from Single RGB Camera [40.8]
本稿では,1台のRGBカメラからフレーム間の3次元人・物・接触・相対変換を追跡する新しい手法を提案する。我々は、SMPLをビデオシーケンスに予め適合させて得られたフレームごとのSMPLモデル推定に基づいて、人間と物体の脳野再構成を行う。可視フレームからの人間と物体の動きは、隠蔽された物体を推測するための貴重な情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:27:27 GMT)
CHORE: Contact, Human and Object REconstruction from a single RGB image [40.8]
CHOREは、1枚のRGB画像から人間と物体を共同で再構築する方法である。 2つの符号のない距離場で暗黙的に表現された人間と物体の神経再構成を計算する。提案手法で得られた共同再建がSOTAを著しく上回ることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:39:13 GMT)
Annotator: A Generic Active Learning Baseline for LiDAR Semantic Segmentation [40.8]
Annotatorは汎用的で効率的なアクティブラーニングベースラインである。ボクセル中心のオンライン選択戦略は、各LiDARスキャン内の正当性と卓越したボクセルギルドを効率よく調査し、注釈付けするように調整されている。アノテーションは多様な設定で優れており、特にアクティブラーニング(AL)、アクティブソースフリードメイン適応(ASFDA)、アクティブドメイン適応(ADA)に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:04:39 GMT)
DGFN: Double Generative Flow Networks [40.5]
Generative Flow Networks (GFlowNets/GFNs) は,多種多様な候補を生成する能力に対して,最近導入された手法である。本稿では、DGFN(Double GFlowNets)を紹介する。本稿では,これらのトラジェクトリを用いてメインネットワークを更新しながら,トラジェクトリをサンプリングするターゲットネットワークを提案する。実験により、DGFNはスパース報酬領域と高次元状態空間の探索を効果的に促進することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:47:07 GMT)
Expressive Modeling Is Insufficient for Offline RL: A Tractable Inference Perspective [39.9]
オフライン強化学習(RL)タスクの一般的なパラダイムは、まずオフラインのトラジェクトリをシーケンスモデルに適合させ、次に高い期待されたリターンをもたらすアクションのモデルを促すことである。本稿では,各種クエリの正確かつ効率的な応答能力であるトラクタビリティが,同様に重要な役割を担っていることを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:16:07 GMT)
Harnessing collective radiative phenomena on a photonic kagome lattice [39.6]
フォトニック格子は、輸送および局在現象の実験的探索を可能にする。フォトニック格子は、二次元構造貯水池における量子光学現象をエミュレートし、実験的に探索するプラットフォームである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:28:11 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） (Tue, 31 Oct 2023 07:49:21 GMT)
MIR2: Towards Provably Robust Multi-Agent Reinforcement Learning by Mutual Information Regularization [39.5]
日常的なシナリオでポリシーを訓練し、相互情報をロバストな正規化として最小化するMIR2を提案する。私たちのMIR2は、StarCraft II、Multi-Adnt Mujoco、そしてLendezvousのマックスミン最適化よりも、最悪の敵に対するレジリエンスが高い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:49:12 GMT)
Identification of Nonlinear Latent Hierarchical Models [38.9]
我々は,初等潜伏変数モデルに対する新しい識別可能性保証という形で識別基準を開発する。我々の知る限りでは、非線形潜在階層モデルにおける因果構造と潜伏変数の両方に対する識別可能性を保証するための最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:54:09 GMT)
Box2Mask: Weakly Supervised 3D Semantic Instance Segmentation Using Bounding Boxes [38.6]
弱教師付き3Dセマンティックインスタンスセグメンテーションについて検討する。キーとなるアイデアは、3Dバウンディングボックスラベルを活用することだ。境界ボックスラベルのみを用いて高密度セグメンテーションモデルを訓練することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:50:00 GMT)
Enabling Large Language Models to Generate Text with Citations [37.6]
大規模言語モデル (LLM) は情報検索のツールとして広く使われている。我々の目的は、LLMが引用文を生成できるようにし、その事実の正しさと妥当性を向上させることである。自動LLMのCitation Evaluationのための最初のベンチマークであるALCEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:04:35 GMT)
OpenAssistant Conversations -- Democratizing Large Language Model Alignment [37.6]
我々は人為的な人為的注釈付き対話型コーパスであるOpenAssistant Conversationsをリリースする。このコーパスは、全世界で13500人以上のボランティアが参加するクラウドソーシングの製品だ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:38:07 GMT)
Synthetic Instance Segmentation from Semantic Image Segmentation Masks [37.5]
合成インスタンスセグメンテーション(SISeg)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。 SISegはセマンティックやインスタンスセグメンテーションモデルをトレーニングする必要はなく、インスタンスレベルのイメージアノテーションを必要としない。最先端の完全教師付きインスタンスセグメンテーション手法と比較して、競合的な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:52:16 GMT)
Latent Field Discovery In Interacting Dynamical Systems With Neural Fields [37.2]
我々は、フィールドの発見に集中し、観察されたダイナミクスからのみそれらを推測する。我々は、同変グラフネットワークと相互作用を結合し、場力を統合する新しいグラフネットワークにおいて、それらをニューラルネットワークと組み合わせる。実験の結果,荷電粒子の設定,交通シーン,重力n体問題などの基礎となるフィールドを正確に発見できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:45:39 GMT)
Video-Helpful Multimodal Machine Translation [37.0]
マルチモーダル機械翻訳(MMT)データセットは、画像とビデオキャプションまたは命令的なビデオ字幕から構成される。 EVA(Extensive training set and video-helpful evaluation set for Ambiguous subtitles translation)を導入し,852kの日本語(Ja-En)パラレル字幕対,520kの中国語(Zh-En)パラレル字幕対を含むMTデータセットを提案する。 Selective Attentionモデルに基づくMSTモデルであるSAFAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:51:56 GMT)
HWD: A Novel Evaluation Score for Styled Handwritten Text Generation [36.4]
スタイル付き手書きテキスト生成(Styled HTG)は文書解析において重要な課題であり、与えられた参照画像の書き起こしでテキスト画像を生成することを目的としている。我々はHTG評価に適した手書き距離(HWD)を考案する。特に、可変レンズ入力画像から手書きスタイルの特徴を抽出し、知覚距離を利用して手書きの微妙な幾何学的特徴を比較するように特別に訓練されたネットワークの特徴空間で機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:44:27 GMT)
LLMs may Dominate Information Access: Neural Retrievers are Biased Towards LLM-Generated Texts [35.6]
大規模言語モデル(LLM)は、特にWeb検索において、情報検索(IR)のパラダイムに革命をもたらした。これらのLCM生成した文書がIRシステムにどのように影響するかは、迫りつつも未解明の疑問である。意外なことに, ニューラルネットワークによる検索モデルでは, LLM生成文書のランクが高くなる傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:42:23 GMT)
Online Nonstochastic Model-Free Reinforcement Learning [35.4]
本研究では,動的あるいは敵対的な環境に対するロバストモデルロバスト性保証について検討する。これらのポリシーを最適化するための効率的かつ効率的なアルゴリズムを提供する。これらは状態空間に依存せず、状態空間に依存しない最もよく知られた発展である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:28:03 GMT)
Dynamically Updating Event Representations for Temporal Relation Classification with Multi-category Learning [35.3]
時間的関係分類は、2つの言及間の時間的リンク(Tlink)の関係を特定するためのペアワイズタスクである。本稿では,複数のTlinkカテゴリにまたがる動的イベント表現を管理するイベント中心モデルを提案する。提案手法は,英語と日本語の両方のデータに基づいて,最先端のモデルと2つの転移学習ベースラインより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:41:24 GMT)
Decodable and Sample Invariant Continuous Object Encoder [35.2]
超次元関数 1.7% (HDFE) は連続物体の明示的なベクトル表現である。我々は,HDFEがサンプリングによらず連続的なオブジェクトを一貫して符号化していることを示す。我々はHDFEを関数対関数マッピングに適用し、バニラHDFEは最先端のアルゴリズムとして競合性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 23:19:30 GMT)
UWFormer: Underwater Image Enhancement via a Semi-Supervised Multi-Scale Transformer [35.0]
水中画像は、光、水、物体の複雑な相互作用のため、品質、不均衡な着色、低コントラストを示すことが多い。現在のディープラーニング手法は、マルチスケールの強化が欠如し、グローバルな認識領域が限られている畳み込みネットワーク(CNN)に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:19:09 GMT)
Learning Curves for Noisy Heterogeneous Feature-Subsampled Ridge Ensembles [34.3]
雑音の多い最小二乗尾根アンサンブルにおける特徴バッグングの理論を開発する。サブサンプリングは線形予測器の2Dピークをシフトすることを示した。特徴サブサンプリングアンサンブルの性能を1つの線形予測器と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:06:50 GMT)
Compression with Exact Error Distribution for Federated Learning [33.7]
正確な誤差分布を達成するための層状量子化器に基づいて,異なるアグリゲーション方式を提案し,解析する。提案手法を応用して,差分プライバシアプリケーションにおける圧縮自由化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:48:22 GMT)
Universum-inspired Supervised Contrastive Learning [33.4]
対象クラス、すなわちユニバーサムのどれにも属さないドメイン内サンプルを生成する可能性について検討する。大学にインスパイアされた教師付きコントラスト学習(UniCon)を提案する。我々は、Un-Uni(Un-Uni)というUnsupervised Universum-inspired contrastive model(Un-Uni)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:43:34 GMT)
Choose A Table: Tensor Dirichlet Process Multinomial Mixture Model with Graphs for Passenger Trajectory Clustering [33.4]
グラフを用いた新しいテンソルディリクレプロセス多相混合モデルを提案する。このモデルは多次元旅行情報の階層構造を保存し、それらを一段階の統一的な方法でクラスタ化することができる。香港の地下鉄利用者データに基づくケーススタディを行い,クラスター量の自動的進化過程を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:53:04 GMT)
Object-centric Video Representation for Long-term Action Anticipation [33.1]
主な動機は、オブジェクトが人間とオブジェクトの相互作用を認識し予測するための重要な手がかりを提供することである。我々は、視覚言語事前学習モデルを利用して、オブジェクト中心のビデオ表現を構築することを提案する。人間と物体の相互作用を認識し予測するために、Transformerベースのニューラルアーキテクチャを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:54:31 GMT)
Beyond Document Page Classification: Design, Datasets, and Challenges [32.9]
本稿では,文書分類ベンチマークを現実のアプリケーションに近づける必要性を強調した。我々は、パブリックなマルチページ文書分類データセットの欠如を特定し、アプリケーションシナリオにおける異なる分類タスクを形式化し、効率的なマルチページ文書表現をターゲットとする価値を動機づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:35:39 GMT)
LLMaAA: Making Large Language Models as Active Annotators [32.6]
本稿では,大規模な言語モデルをアノテータとして利用し,それをアクティブな学習ループに配置して,アノテートを効率的に行うLLMaAAを提案する。我々は、エンティティ認識と関係抽出という、2つの古典的NLPタスクの実験と分析を行う。 LLMaAAでは、LLM生成ラベルからトレーニングされたタスク固有のモデルが、数百の注釈付きサンプルで教師より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:19:52 GMT)
Human-interpretable and deep features for image privacy classification [32.3]
本稿では,画像のプライバシ分類に適した機能について論じるとともに,プライバシに特有かつ人間に解釈可能な8つの特徴を提案する。これらの機能は、ディープラーニングモデルの性能を高め、それ自身で、より高次元の深い機能と比較して、プライバシ分類のためのイメージ表現を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:44:15 GMT)
FLODCAST: Flow and Depth Forecasting via Multimodal Recurrent Architectures [31.9]
本研究では,両モードを同時に予測するフローおよび深さ予測モデルを提案する。提案したモデルをトレーニングし、将来いくつかのタイムステップの予測を行う。セグメンテーション予測の下流タスクの利点を報告し、フローベースのマスクウォーピングフレームワークに予測を注入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:30:16 GMT)
Message Passing Meets Graph Neural Networks: A New Paradigm for Massive MIMO Systems [31.9]
モデル駆動型ディープラーニングフレームワーク,すなわち,MIMO(Multiple output multiple output)トランシーバ設計のためのAMP-GNNを提案する。具体的には、AMP-GNNネットワークの構造を、近似メッセージパッシング(AMP)アルゴリズムの展開とグラフニューラルネットワーク(GNN)モジュールの導入によってカスタマイズする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:06:24 GMT)
Anticipating Next Active Objects for Egocentric Videos [31.6]
本稿では,エゴセントリックなビデオクリップに対して,次のアクティブオブジェクトの位置を将来予測する問題に対処する。本稿では,自己中心型クリップ内の次のアクティブオブジェクトを識別し,特定するためのトランスフォーマーベースの自己認識フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:42:42 GMT)
An Efficient Doubly-Robust Test for the Kernel Treatment Effect [31.5]
本稿では,この処理の分散効果に対するカーネルベースの新しい試験法を提案する。これは私たちの知る限り、最初のカーネルベースで2倍の不正なテストであり、確実に有効な型Iエラーです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:09:11 GMT)
Deepfake detection by exploiting surface anomalies: the SurFake approach [31.2]
本稿では, ディープフェイク生成が, 買収時のシーン全体の特性に与える影響について検討する。画像に描かれた表面の特性を解析することにより、深度検出のためにCNNを訓練するのに使用できる記述子を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:54:14 GMT)
Addressing Limitations of State-Aware Imitation Learning for Autonomous Driving [31.2]
状態トークンの伝搬を伴う多段階視覚変換器に基づくマルチタスク学習エージェントを提案する。我々は、慣性度が大幅に低下し、オフラインとオンラインのメトリクスの間に高い相関関係があることを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:21:26 GMT)
ACL Anthology Helper: A Tool to Retrieve and Manage Literature from ACL Anthology [31.0]
ACL Anthology Helperは、メタ情報とともに論文のパースとダウンロードのプロセスを自動化する。これにより、"where"、"group"、"order"など、幅広い操作を使用して、ローカルペーパーの効率的な管理が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:59:05 GMT)
Correction with Backtracking Reduces Hallucination in Summarization [30.8]
本稿では,抽象的な要約における幻覚を低減するため,シンプルだが効率的な手法であるCoBaを紹介する。アプローチは幻覚検出と緩和という2つのステップに基づいている。その結果,CoBaは幻覚の低減に有効かつ効率的であり,適応性と柔軟性に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:48:14 GMT)
Object-Centric Slot Diffusion [30.7]
本稿では,2つの目的を果たす新しいモデルであるLatent Slot Diffusion(LSD)を紹介する。我々はLSDが最先端のトランスフォーマーベースのデコーダよりも大幅に優れていることを示した。また,LSDにおける事前学習拡散モデルの統合について予備的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:13:30 GMT)
Accelerating Generalized Linear Models by Trading off Computation for Uncertainty [29.9]
このエラーを明示的にモデル化する反復的手法のファミリーを紹介します。それらは並列コンピューティングハードウェア、効率的な計算のリサイクル、情報圧縮に適している。示すように,本手法は,不確実性を高めるために,削減された計算を明示的に取り除き,トレーニングを著しく加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:58:16 GMT)
CapsFusion: Rethinking Image-Text Data at Scale [29.8]
本稿では,ウェブベースの画像テキストペアと合成キャプションの両方から情報を統合・洗練するためのCapsFusionを提案する。実験の結果,CapsFusionキャプションはモデル性能において既存のキャプションよりも圧倒的に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:31:39 GMT)
Learning to Discover Skills through Guidance [29.7]
本稿では,DISCO-DANCE(DISCO-DANCE)を用いた新しいスキル発見アルゴリズムを提案する。ガイドスキルは、探索されていない状態に到達する可能性が最も高いガイドスキルを選択し、ガイドスキルに従うために他のスキルをガイドし、(3)ガイドスキルは探索されていない状態における識別性を最大化するために分散される。 DISCO-DANCEは、2つのナビゲーションベンチマークと連続制御ベンチマークを含む、困難な環境での他のUSDベースラインよりも優れていることを示す実証的な評価である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:01:02 GMT)
TrojLLM: A Black-box Trojan Prompt Attack on Large Language Models [29.7]
TrojLLMは、普遍的でステルス的なトリガーを生成する自動かつブラックボックスフレームワークである。個別のプロンプト内にトロイの木馬を埋め込むことをサポートし、トリガーの攻撃の全体的な効果と精度を高める。実世界のブラックボックスLPM APIにおけるテキストプロンプトにTrojLLMを効果的に挿入する能力を示す実験と結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:33:53 GMT)
From External to Swap Regret 2.0: An Efficient Reduction and Oblivious Adversary for Large Action Spaces [29.3]
我々は、ある仮説クラスに対して外部回帰アルゴリズムが存在しない場合、同じクラスに対して非スワップ回帰アルゴリズムが存在することも示している。我々の減少は、あるゲームで非回帰学習が可能であるならば、このゲームは近似された平衡を持つ必要があることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:57:22 GMT)
Long-Tailed Learning as Multi-Objective Optimization [29.0]
シーソージレンマは、異なるクラスの勾配不均衡に由来すると論じる。そこで我々は,同じような勾配方向のクラスを収集するグラディエント・バランシング・グループ(GBG)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:30:31 GMT)
Grounding Visual Illusions in Language: Do Vision-Language Models Perceive Illusions Like Humans? [28.7]
VLM(Vision-Language Models)は、人間の世界理解を模した膨大な量のデータに基づいて訓練されている。 VLMは人間がするのと同じような錯覚を持っているのか、それとも現実を表現することを忠実に学んでいるのか? 我々は、5種類の視覚錯視を含むデータセットを構築し、4つのタスクを定式化し、最先端のVLMにおける視覚錯視を調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:01:11 GMT)
AMERICANO: Argument Generation with Discourse-driven Decomposition and Agent Interaction [28.5]
議論生成のためのエージェントインタラクションを備えた新しいフレームワークであるAmericanoを提案する。提案手法は,進化過程を議論理論に基づく逐次的行動に分解する。提案手法は,エンド・ツー・エンドとチェーン・オブ・ワンド・プロンプトの両手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:47:33 GMT)
TeacherLM: Teaching to Fish Rather Than Giving the Fish, Language Modeling Likewise [28.5]
我々は,ほとんどのNLPサンプルに対して,関連する基本,思考の連鎖,一般的な誤りを注釈できるTeachLM-7.1Bを提案する。このモデルはMMLUで52.3のゼロショットスコアを獲得し、100B以上のパラメータを持つほとんどのモデルを上回った。 TeacherLMシリーズのモデルと拡張データセットをオープンソースとしてリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:49:13 GMT)
Towards Instance-Optimality in Online PAC Reinforcement Learning [28.2]
そこで本研究では,PACの同定に要するサンプルの複雑さに対する最初のインスタンス依存下限について提案する。我々は、citeWagenmaker22linearMDPのPEDELアルゴリズムのサンプル複雑さがこの下界に近づいたことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:26:36 GMT)
Grammar-Constrained Decoding for Structured NLP Tasks without Finetuning [27.6]
文法制約付き復号法(GCD)は、大言語モデル(LM)の生成を制御するために用いられる。 GCDは一般に構造化NLPタスクの統一フレームワークとして機能する。文法制約付きLMは、制約なしLMよりも大幅に優れるか、タスク固有の微調整モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:21:33 GMT)
Ziya-Visual: Bilingual Large Vision-Language Model via Multi-Task Instruction Tuning [27.5]
バイリンガルな大規模視覚言語モデル(LVLM)の集合であるZiya-Visualシリーズを紹介する。我々のモデルは BLIP-2 から Querying Transformer を採用し,最適化手法のさらなる支援を探求している。さらに,多モーダルシナリオにおけるGPT-4の理解能力を刺激し,収集した英語画像テキストデータセットを中国語に翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:51:51 GMT)
Autonomous Robotic Reinforcement Learning with Asynchronous Human Feedback [27.2]
GEARは、ロボットを現実世界の環境に配置し、中断することなく自律的に訓練することを可能にする。システムはリモート、クラウドソース、非専門家からの非同期フィードバックのみを必要とする、Webインターフェースにロボットエクスペリエンスをストリームする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:43:56 GMT)
Zero-Shot Medical Information Retrieval via Knowledge Graph Embedding [27.1]
本稿では、ゼロショット医療情報検索(MIR)の新しいアプローチであるMedFusionRankを紹介する。提案手法は、学習済みのBERTスタイルのモデルを用いて、コンパクトだが情報的なキーワードを抽出する。これらのキーワードは、医療知識グラフ内の概念エンティティにリンクすることで、ドメイン知識に富む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:26:33 GMT)
BasisFormer: Attention-based Time Series Forecasting with Learnable and Interpretable Basis [27.0]
ベースは、時系列予測のための現代のディープラーニングベースのモデルにおいて、不可欠な部分となっている。本稿では,学習可能なベースと解釈可能なベースを活用する,エンドツーエンドの時系列予測アーキテクチャであるBasisFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:34:00 GMT)
VisPercep: A Vision-Language Approach to Enhance Visual Perception for People with Blindness and Low Vision [26.8]
視覚障害と低視力(pBLV)を持つ人は、総合的なシーン認識と正確な物体識別に関して、重大な課題に遭遇する。 pBLVの視覚知覚を高めるために,大規模な視覚言語モデルを活用する先駆的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:56:51 GMT)
Is Distance Matrix Enough for Geometric Deep Learning? [26.6]
我々は,Vanilla DisGNNが幾何学的に不完全であることを示す。次に,距離行列に含まれるリッチな幾何学を効果的に活用できる$k$-DisGNNを提案する。私たちの$k$-DisGNNsはMD17.comの最先端の成果を多数達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:07:53 GMT)
Automated Generation of Shuttling Sequences for a Linear Segmented Ion Trap Quantum Computer [26.5]
閉じ込められたイオン量子コンピュータプラットフォームをスケールアップするための有望なアプローチは、セグメント化されたマイクロチップトラップに複数の閉じ込められたイオン量子ビットセット(「イオン結晶」)を格納することである。本稿では,シャットリングスケジュールを自動生成するアルゴリズムについて述べる。固定構造を含む量子回路では、高度な代入アルゴリズムによりシャットリングオーバーヘッドを低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:46:58 GMT)
Demonstration of a parity-time symmetry breaking phase transition using superconducting and trapped-ion qutrits [26.5]
我々は、この非平衡相転移を実現することができる3レベル量子系であるクォートリットを示す。本結果は,物理効果のシミュレーションにおけるマルチレベル(量子)プロセッサの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:10:43 GMT)
InstructCoder: Empowering Language Models for Code Editing [26.2]
本研究では,ユーザインストラクションに基づいたコード編集に大規模言語モデル (LLM) を用いる方法について検討する。これを容易にするために、汎用コード編集に適応するために設計された最初のデータセットであるInstructCoderを紹介する。 InstructCoderで微調整されたオープンソースのLLMは、ほとんどの場合、ユーザの指示に基づいてコードを正しく編集できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:15:35 GMT)
LFAA: Crafting Transferable Targeted Adversarial Examples with Low-Frequency Perturbations [25.9]
本稿では,トランスファー可能な対象対向例を生成するための新しい手法を提案する。画像の高周波成分の摂動にディープニューラルネットワークの脆弱性を利用する。提案手法は最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:54:55 GMT)
Enhancing the Spatial Awareness Capability of Multi-Modal Large Language Model [25.9]
MLLM(Multi-Modal Large Language Model)は、マルチモーダルデータの受信と推論機能を備えたLarge Language Model (LLM)の拡張である。本稿では,MLLMを誘導するオブジェクト間のより正確な空間的位置情報を用いて,ユーザ関連の質問に対するより正確な応答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:57:35 GMT)
Debunking Free Fusion Myth: Online Multi-view Anomaly Detection with Disentangled Product-of-Experts Modeling [25.0]
マルチビューやマルチモーダルデータさえも、現実世界のアプリケーションには魅力的なものです。本稿では,(1)多視点データに対処するProduct-of-Experts層,(2)ビュー共通表現とビュー固有表現を混在させるTotal Correction Discriminator,(3)すべてのコンポーネントをラップするジョイントロス関数を含む,新しい多視点変分自動符号化モデルdPoEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:52:08 GMT)
Automatic Integration for Spatiotemporal Neural Point Processes [24.6]
既存の一時点過程(STPP)の統合法は、強度関数のパラメトリック形式を仮定するか、モンテカルロサンプリングを用いて強度を近似する。本稿では,ニューラルネットワークアプローチを時間的プロセスに拡張するAutoSTPPというパラダイムを紹介する。我々はAutoSTPPの一貫性を証明し、それを合成データ上で検証し、実世界のデータセットをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:15:59 GMT)
LEXTREME: A Multi-Lingual and Multi-Task Benchmark for the Legal Domain [24.5]
法的なNLP文献を調査し、LEXTREMEを作成する24言語を含む11のデータセットを選択した。ベストベースライン(XLM-R大)は、両方のデータセットアグリゲーションが言語アグリゲーションスコア61.3を達成する。これは、LEXTREMEが依然として非常に困難であり、改善の余地が十分にあることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 23:05:31 GMT)
Causal Q-Aggregation for CATE Model Selection [24.1]
二重ロバストな損失を用いたQaggregationに基づく新しいCATEアンサンブル手法を提案する。本研究の主な成果は,因果的Q集合が統計的に最適なモデル選択後悔率を達成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:32:21 GMT)
Behavior Alignment via Reward Function Optimization [23.9]
設計者のドメイン知識と環境のプライマリ報酬を反映した補助報酬を統合する新しいフレームワークを導入する。提案手法の有効性を,小型実験から高次元制御課題に至るまで,様々な課題に対して評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:58:20 GMT)
Unexpected Improvements to Expected Improvement for Bayesian Optimization [23.2]
提案するLogEIは,メンバが標準値と同一あるいはほぼ等しい最適値を持つが,数値的最適化が極めて容易な,新たな獲得関数群である。実験結果から,LogEIファミリーの獲得関数は,標準関数の最適化性能を大幅に向上し,最近の最先端の獲得関数の性能に匹敵する結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:59:56 GMT)
CEDNet: A Cascade Encoder-Decoder Network for Dense Prediction [23.1]
オブジェクト検出、インスタンスのセグメンテーション、セマンティックセグメンテーションといった密集した予測タスクには、マルチスケールの機能が不可欠である。我々はCEDNetと呼ばれる,高密度mboxpredictionタスクに適した列挙型カスケードエンコーダデコーダネットワークを提案する。 CEDNetのすべてのステージは同じエンコーダ-デコーダ構造を共有し、デコーダ内でマルチスケールの機能融合を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:30:17 GMT)
Constituency Parsing using LLMs [22.9]
選挙区解析は基本的だが未解決の自然言語処理タスクである。出力木を記号列に変換するために3つの線形化戦略を用いており、LLMは線形化木を生成することで領域解析を解くことができる。本研究では, LLMの性能, 一般化能力, 選挙区解析における課題について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:19:51 GMT)
Dual-comb spectroscopy over 100km open-air path [22.9]
デュアルコム分光法(DCS)は、GHGセンシングの優れた候補として提案されている。 DCSは高時間空間分解能と高感度でブロードバンドスペクトルを測定することができる。 5分で2ppm、36分で0.6ppmのCO2センシング精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:35:48 GMT)
Intrinsic Dimension Estimation for Robust Detection of AI-Generated Texts [22.9]
自然言語におけるフロートテキストの平均内在次元は、アルファベットベースの言語では9ドル、中国語では7ドル前後で推移している。この特性により、スコアベースの人工テキスト検出器を構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:25:36 GMT)
SupFusion: Supervised LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection [22.7]
SupFusionはLiDAR-Camera融合のための補助的な機能レベルの監視を提供する。ディープフュージョンモジュールは、従来のフュージョン法に比べて連続的に優れた性能を得る。複数のLiDAR-Camera 3D検出器をベースとしたKITTIベンチマークでは,約2%の3D mAP改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:53:02 GMT)
Symmetric multipartite Bell inequalities via Frank-Wolfe algorithms [22.6]
グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー状態(GHZ)の非局所性ロバスト性について,多部構成ベルのシナリオで検討する。相関テンソルの対称性を利用してベルの不等式計算を劇的に高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:43:59 GMT)
On Extracting Specialized Code Abilities from Large Language Models: A Feasibility Study [22.3]
大規模言語モデル(LLM)における模倣攻撃の実現可能性について検討する。攻撃者は、中規模のバックボーンモデルを訓練して、ターゲットのLLMに似た特殊なコード動作を再現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:37:00 GMT)
Code Soliloquies for Accurate Calculations in Large Language Models [22.1]
高品質な会話データセットは、Intelligent Tutoring Systemsの開発の成功に不可欠である。これらのデータセットは、高度なGPT-4モデルを用いて生成される。本設計では,GPT-4によって学生と教師の双方の役割をシミュレートした模擬会話を編成する。提案手法は,特に計算集約的な被験者を対象に,合成会話データセットの品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:27:53 GMT)
Making Large Language Models Better Data Creators [22.1]
大規模言語モデル(LLM)はNLPの最先端を著しく進歩させた。ダウンストリームアプリケーションへのデプロイは、コスト、応答性、コントロール、プライバシとセキュリティに関する懸念のため、依然として難しい。単一フォーマットの例のみを必要とする統一データ生成パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:08:34 GMT)
SignAvatars: A Large-scale 3D Sign Language Holistic Motion Dataset and Benchmark [22.0]
本稿では,最初の大規模マルチプロンプト3D手話(SL)モーションデータセットであるSignAvatarsを紹介する。 SignAvatarsデータセットは153の署名者から7万本のビデオで構成され、合計8.34万フレームである。メッシュや生体力学的に有意な身体・手・顔のポーズを含む3次元の全体的アノテーションを得るため,自動的なアノテーションパイプラインを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:15:49 GMT)
EffEval: A Comprehensive Evaluation of Efficiency for MT Evaluation Metrics [21.7]
MT評価指標の総合評価を行う。 3つのMTデータセットで6つの基準フリーおよび基準ベースメトリクスを評価し,16個の軽量トランスフォーマーについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:27:43 GMT)
Learning to Order for Inventory Systems with Lost Sales and Uncertain Supplies [21.7]
我々は, 在庫管理システムを, 計画的地平線上でのリードタイム$L$とみなし, 供給は不確実であり, 注文量の関数である。提案アルゴリズムは,O(L+sqrtT)$が$Lgeqlog(T)$である場合に,そのアルゴリズムのコストと,O(L+sqrtT)$に対する最適ポリシーとの相違(英語版)を生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:08:41 GMT)
Machine Learning for Cutting Planes in Integer Programming: A Survey [21.6]
混合整数線形プログラミング(MILP)における切断平面(または切断)の選択のための機械学習(ML)技術に関する最近の研究について述べる。 MLは、データを使用してMILPインスタンスのソリューションを加速する有望なカットを特定することによって、カット選択プロセスを改善するための有望なアプローチを提供する。本研究では,研究の成果を定量的に分析し,今後の研究への道筋を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:57:05 GMT)
Adaptive loose optimization for robust question answering [21.2]
適応的疎解最適化を用いた簡易かつ効果的な新規損失関数を提案する。我々の主な技術的貢献は、前回の最適化状態と現在の最適化状態との比に応じて、損失を適応的に減少させることである。提案手法は,ほとんどの場合,最先端のin-of-distriion性能とout-of-distriion性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:45:39 GMT)
Graph Neural Networks for Road Safety Modeling: Datasets and Evaluations for Accident Analysis [21.0]
本稿では,米国各州の公式報告から,大規模交通事故記録のデータセットを構築した。この新たなデータセットを用いて,道路ネットワーク上で発生した事故を予測するための既存のディープラーニング手法を評価する。主な発見は、GraphSAGEのようなグラフニューラルネットワークが、道路上の事故数を22%未満の絶対誤差で正確に予測できることです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 21:43:10 GMT)
Synthetic Interventions [21.0]
各ユニットの介入にともなう潜在的な結果を学習し、合計で$N倍D$因果パラメータを学習する。我々は、これらの$NのD$因果的パラメータを推測するために、因果的枠組み、合成的介入(SI)を提案する。この結果は,データ効率のよいランダム化実験の設計に影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:39:22 GMT)
Bandit algorithms to emulate human decision making using probabilistic distortions [20.4]
報奨分布に歪んだ確率を持つ2つの多重武装バンディット問題を定式化する。以上のような後悔の最小化の問題と、マルチアームバンディットのための最高の腕識別フレームワークについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:53:46 GMT)
Bandit-Driven Batch Selection for Robust Learning under Label Noise [20.2]
本稿では,SGD(Gradient Descent)トレーニングにおけるバッチ選択のための新しい手法を提案する。本手法は,ラベルノイズの存在下での学習過程の最適化に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:19:01 GMT)
A Scalable Neural Network for DSIC Affine Maximizer Auction Design [20.2]
AMenuNetは、入札者およびアイテム表現からAMAパラメータを構成するスケーラブルなニューラルネットワークである。我々は、AMenuNetがコンテキストおよび非コンテキストのマルチイテムオークションにおいて、強いベースラインよりも優れていることを示すための広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:20:42 GMT)
Social Interaction-Aware Dynamical Models and Decision Making for Autonomous Vehicles [20.1]
IAAD(Interaction-Aware Autonomous Driving)は、急速に成長する研究分野である。それは、人間の道路利用者と安全かつ効率的に対話できる自動運転車の開発に焦点を当てている。これは、自動運転車が人間の道路利用者の行動を理解し予測できることを要求するため、困難な作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:57:56 GMT)
Balancing Act: Constraining Disparate Impact in Sparse Models [20.1]
モデルプルーニングの異なる影響を軽減するために,制約付き最適化手法を提案する。我々の定式化は、各部分群に対する密度モデルとスパースモデルの間の精度変化を束縛する。実験により,本手法は大規模モデルや数百の保護されたサブグループに関わる問題に対して確実にスケール可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:37:35 GMT)
Learning Zero-Sum Linear Quadratic Games with Improved Sample Complexity and Last-Iterate Convergence [19.8]
Zero-sum Linear Quadratic (LQ) ゲームは最適制御の基本である。本研究では,より単純な入れ子ゼロ階法 (NPG) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:34:09 GMT)
Causal Discovery from Subsampled Time Series with Proxy Variables [19.7]
本稿では,サブサンプリング時系列から因果構造全体を同定する制約に基づくアルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは非パラメトリックであり、完全な因果同定を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:25:33 GMT)
D-Separation for Causal Self-Explanation [19.7]
本稿では,MCD(Minimum Conditional Dependence)基準と呼ばれる因果的根拠を明らかにするための新しい基準を提案する。我々は、MCDが従来の最先端のMMIベースの手法と比較して、F1スコアを最大13.7%向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:43:05 GMT)
Breathing Life into Faces: Speech-driven 3D Facial Animation with Natural Head Pose and Detailed Shape [19.4]
VividTalkerは、音声による3D顔アニメーションを促進するために設計された新しいフレームワークである。顔のアニメーションを頭ポーズと口の動きに明確に切り離し、別々にエンコードする。我々は,詳細な形状を持つ新しい3次元データセットを構築し,音声内容に合わせて顔の詳細を合成することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:47:19 GMT)
HEDNet: A Hierarchical Encoder-Decoder Network for 3D Object Detection in Point Clouds [19.2]
ポイントクラウドにおける3Dオブジェクト検出は、自律運転システムにとって重要である。 3Dオブジェクト検出における主な課題は、3Dシーン内の点のスパース分布に起因する。本稿では3次元オブジェクト検出のための階層型エンコーダデコーダネットワークであるHEDNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:32:08 GMT)
Utilitarian Algorithm Configuration [19.0]
エンドユーザーに提供されるユーティリティを最大化するためにアルゴリズムを設定するための最初の非自明な手順を示す。また, 実用目的は, アルゴリズム的メリットも有意であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:23:24 GMT)
LinK3D: Linear Keypoints Representation for 3D LiDAR Point Cloud [18.9]
本稿では,LinK3Dと呼ばれる3次元LiDAR点雲に対する線形キーポイント表現法を提案する。提案したLinK3Dは、通常のLiDARセンサの10Hzでのセンサフレームレートよりも高速で、優れたリアルタイム性能を示す。本稿では,LinK3DをLiDAR SLAMの計測と位置認識に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:55:23 GMT)
Text-to-3D using Gaussian Splatting [18.7]
高品質な3Dオブジェクトを生成するための新しいアプローチを提案する。我々は最近の最先端の表現である3D Gaussian Splattingを活用している。本手法は細かな細部とより正確な形状で3Dコンテンツを生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 02:30:43 GMT)
Beyond Denouncing Hate: Strategies for Countering Implied Biases and Stereotypes in Language [18.6]
我々は、心理学と哲学文学から、ヘイトフル言語の基礎となるステレオタイプ的含意に挑戦するために、6つの心理的にインスパイアされた戦略を構築する。提案手法では,機械が生成する対音声はより具体的でない戦略を用いるのに対し,人間による対音声はインプリッドステレオタイプに特有な戦略を用いる。以上の結果から,音声の反音声発生におけるステレオタイプ的含意の考慮の重要性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 21:33:46 GMT)
DDAM-PS: Diligent Domain Adaptive Mixer for Person Search [18.5]
パーソンサーチ(PS)は、歩行者検出と再識別のための共同最適化を実現することを目的としたコンピュータビジョン問題である。これまでの進歩は、完全に教師された学習スタイルの下で、この分野で有望なパフォーマンスを示してきた。本稿では、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインへの知識伝達を改善するためにギャップを埋めることを目的とした、個人検索(DDAP-PS)フレームワーク用指向型ドメイン適応ミキサー(DDAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:59:14 GMT)
Bilateral Network with Residual U-blocks and Dual-Guided Attention for Real-time Semantic Segmentation [18.4]
注意計算によって導かれる2分岐アーキテクチャのための新しい融合機構を設計する。正確には、DGA(Dual-Guided Attention)モジュールを使用して、いくつかのマルチスケール変換を置き換えることを提案した。 Cityscapes と CamVid のデータセットを用いた実験により,本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:20:59 GMT)
ChipNeMo: Domain-Adapted LLMs for Chip Design [18.2]
ChipNeMoは、産業用チップ設計のための大規模言語モデル(LLM)の応用を探求することを目的としている。我々は、カスタムトークン化、ドメイン適応型継続事前学習、教師付き微調整、ドメイン適応検索モデルといったドメイン適応技術を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:35:58 GMT)
The Phase Transition Phenomenon of Shuffled Regression [18.0]
本研究では, シャッフル(置換)回帰問題に固有の相転移現象について検討する。本研究では,メッセージパッシング(MP)技術を活用し,位相遷移点の位置を正確に同定することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:21:14 GMT)
Sample-Efficient and Safe Deep Reinforcement Learning via Reset Deep Ensemble Agents [18.0]
resetメソッドは、リプレイバッファを保持しながら、ディープRLエージェントの一部または全部の定期的なリセットを実行する。本稿では,バニラリセット手法の限界に対処するために,深層アンサンブル学習を利用したリセットに基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:59:39 GMT)
SwiFT: Swin 4D fMRI Transformer [18.0]
SwiFTS (win 4D fMRI Transformer) は,fMRIのボリュームから直接脳のダイナミクスを学習できるSwin Transformerアーキテクチャである。複数の大規模静止状態fMRIデータセットを用いてSwiFTを評価し,性別年齢と認知知能を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:54:00 GMT)
Hodge-Compositional Edge Gaussian Processes [18.0]
単純2-複素体のエッジ集合上に定義された関数をモデル化するための原理的ガウス過程(GP)を提案する。このアプローチは、エッジフローが離散的な分散とカールによって特徴づけられるネットワーク上のフロー型データを学習することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:57:06 GMT)
Information-Theoretic Trust Regions for Stochastic Gradient-Based Optimization [17.8]
arTuROは適応モーメントベース最適化の高速収束とSGDの機能を組み合わせたものであることを示す。我々は、勾配からヘッセンの対角要素を近似し、1次情報のみを用いて予測されたヘッセンのモデルを構築する。 arTuROは適応モーメントベース最適化の高速収束とSGDの機能を組み合わせたものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:08:38 GMT)
Variational Gaussian Process Diffusion Processes [17.7]
拡散過程(英: Diffusion process)は、微分方程式(SDE)のクラスであり、表現的モデルの豊富な族を提供する。非線型拡散過程が先行する潜在過程を持つ生成モデルの下での確率的推論と学習は難解な問題である。本研究では, 線形拡散過程として後続過程を近似し, アプローチの病理を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:58:37 GMT)
Ling-CL: Understanding NLP Models through Linguistic Curricula [17.4]
我々は精神言語学と言語習得研究から言語複雑性の特徴づけを取り入れている。我々は、モデルがNLPタスクに対処するために学習する基礎となる言語知識を理解するために、データ駆動型カリキュラムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:44:33 GMT)
Representativeness as a Forgotten Lesson for Multilingual and Code-switched Data Collection and Preparation [17.4]
コードスイッチング(CSW)は、場所や地域によって異なる言語ペア/タプルの間で一般的なプラクティスである。我々は、既存のCSWデータセットに関する批判的な研究を通じて、この後退の背景にある理由を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:04:07 GMT)
Robust Reinforcement Learning in Continuous Control Tasks with Uncertainty Set Regularization [17.3]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、環境摂動下での一般化と堅牢性を欠いていると認識されている。我々は $textbfU$ncertainty $textbfS$et $textbfR$egularizer (USR) という新しい正規化器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:30:32 GMT)
SE(3) Equivariant Augmented Coupling Flows [16.7]
正規化フローの結合は、高速なサンプリングと密度評価を可能にする。標準カップリングアーキテクチャは、原子のカルテシアン座標で動く供給フローを妨げている。 DW4粒子系とLJ13粒子系のボルツマン分布から,我々の流れをおよそサンプルとしてトレーニングできることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:51:23 GMT)
Improving Entropy-Based Test-Time Adaptation from a Clustering View [16.6]
ドメインシフトは、トレーニングデータとテストデータが異なるデータ分布に従う現実的な世界で一般的な問題である。完全なテスト時間適応(TTA)は、テスト時間中に遭遇したラベルのないデータを活用してモデルを適応させる。実験試料における予測エントロピーを最小化するETBTTA法は大きな成功を収めた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:10:48 GMT)
Data Market Design through Deep Learning [16.5]
収益最適化データ市場の設計におけるディープラーニングの適用について紹介する。我々の実験は、この新しいディープラーニングフレームワークが、既知のすべてのソリューションを理論からほぼ正確に複製できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:21:09 GMT)
GAR-meets-RAG Paradigm for Zero-Shot Information Retrieval [16.4]
本稿では,既存のパラダイムの課題を克服する新しいGAR-meets-RAG再帰の定式化を提案する。鍵となる設計原則は、リライト・検索段階がシステムのリコールを改善し、最終段階が精度を向上させることである。我々の手法はBEIRベンチマークで新たな最先端性を確立し、8つのデータセットのうち6つでRecall@100とnDCG@10の指標で過去の最高の結果を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:52:08 GMT)
Recaptured Raw Screen Image and Video Demoir\'eing via Channel and Spatial Modulations [16.1]
生の入力に適した画像とビデオのデモアネットワークを提案する。色分離された特徴分岐を導入し、チャンネルと空間変調を通して従来の特徴混合分岐と融合する。実験により,本手法が画像とビデオの復調の両面において,最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:19:28 GMT)
Replicable Reinforcement Learning [15.9]
本稿では、並列値反復のための証明可能なレプリカブルアルゴリズムと、エピソード設定における証明可能なR-maxのレプリカブルバージョンを提供する。これらは制御問題に対する最初の公式なレプリカ化結果であり、バッチ学習設定とは異なるレプリケーションの課題を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:13:14 GMT)
A Fractional Graph Laplacian Approach to Oversmoothing [15.8]
非直交グラフから有向グラフへのオーバースムーシングの概念を一般化する。非局所力学を記述した分数グラフ Laplacian Neural ODE を提案する。グラフのディリクレエネルギーの収束に関して、我々の方法はより柔軟である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:45:25 GMT)
Advancing Bayesian Optimization via Learning Correlated Latent Space [15.8]
本稿では,コラーレント空間ベイズ最適化(CoBO)を提案する。具体的には, リプシッツ正則化, 損失重み付け, 信頼領域再コーディネートを導入し, 期待する領域の内在的なギャップを最小化する。本稿では,分子設計や算術式整合など,離散データにおけるいくつかの最適化タスクに対するアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:24:41 GMT)
A Transformer-Based Model With Self-Distillation for Multimodal Emotion Recognition in Conversations [15.8]
本稿では, 自己蒸留(SDT)を用いたトランスフォーマーモデルを提案する。提案モデルでは、モーダル内およびモーダル間変換器を用いて、モーダル内およびモーダル間相互作用をキャプチャする。本稿では,ハードラベルとソフトラベルの知識をモデルから各モダリティへ伝達するために自己蒸留を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:33:30 GMT)
Structural Similarities Between Language Models and Neural Response Measurements [15.8]
大規模言語モデルにより誘導されるジオメトリが、脳の復号化の文脈において類似性を共有するかについて検討する。より大きなニューラルネットワークモデルが得られれば増えるほど、その表現は脳画像からのニューラルレスポンス測定と構造的に類似していることが分かります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:02:05 GMT)
Farthest Greedy Path Sampling for Two-shot Recommender Search [15.8]
本稿では,Farthest Greedy Path Smpling (FGPS)を紹介した。 FGPSはパスの多様性を高め、より包括的なスーパーネット探索を促進するとともに、パス品質を強調し、将来的なアーキテクチャの効果的な識別と利用を保証する。提案手法は,手作業で設計したモデルとほとんどのNASベースのモデルの両方より優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:59:14 GMT)
FedRec+: Enhancing Privacy and Addressing Heterogeneity in Federated Recommendation Systems [15.5]
FedRec+は、フェデレーションレコメンデーションシステムのためのアンサンブルフレームワークである。プライバシーを強化し、エッジユーザの通信コストを低減します。 FedRec+の最先端性能を示す実験結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:36:53 GMT)
Vanishing Gradients in Reinforcement Finetuning of Language Models [15.4]
強化微調整(RFT)は、ポリシーアルゴリズムを用いて報酬関数を最大化する。モデル下での報酬標準偏差が小さい場合,入力に対する期待勾配が消えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:59:05 GMT)
DataDAM: Efficient Dataset Distillation with Attention Matching [15.3]
研究者たちは、さまざまなデータセットをまたいだ強力な一般化を維持することによって、ディープラーニングのトレーニングコストを最小化しようと長年努力してきた。データセットに関する新たな研究は、より大きな実際のデータセットの情報を含む小さな合成セットを作成することで、トレーニングコストの削減を目的としている。しかし、従来の方法で生成された合成データは、元のトレーニングデータと同様に、配布・差別することが保証されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:23:34 GMT)
Directed Cyclic Graph for Causal Discovery from Multivariate Functional Data [15.3]
因果構造学習のための機能線形構造方程式モデルを提案する。解釈可能性を高めるために,本モデルは低次元因果埋め込み空間を含む。提案モデルが標準仮定の下で因果的同定可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:19:24 GMT)
Diversified Node Sampling based Hierarchical Transformer Pooling for Graph Representation Learning [15.2]
ノードドロッププーリングは、学習可能なスコアリング関数を利用して、比較的低い価値スコアを持つノードをドロップすることを目的としている。既存のメソッドは、主にGNNをバックボーンとするため、長距離依存関係のキャプチャに苦労している。本稿では,GTPoolと呼ばれるグラフトランスフォーマープーリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:13:21 GMT)
Exploring Practitioner Perspectives On Training Data Attribution Explanations [15.2]
実践者10名を対象に,データ属性説明の活用可能性について検討した。データ品質のトレーニングが,実際に高いモデルパフォーマンスを実現する上で,最も重要な要素であることに気付きました。我々は,人間と機械のコラボレーションの観点から,TDA技術の有用性に着目するようコミュニティに促す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:10:30 GMT)
Averaging on the Bures-Wasserstein manifold: dimension-free convergence of gradient descent [15.1]
我々は,新たな測地的凸性の結果を証明し,イテレートのより強力な制御,自由収束を実現した。また, この手法により, 平均化の概念, エントロピック規則化バリセンタ, 幾何中央値の2つの解析が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:57:07 GMT)
Efficient and Accurate Optimal Transport with Mirror Descent and Conjugate Gradients [15.1]
本研究では, エントロピー的最適輸送, ミラー降下, 共役勾配の文献から, 最適輸送のための新しいアルゴリズムを設計する。我々のスケーラブルでGPU並列化可能なアルゴリズムは、ワッサースタイン距離を極端精度で計算することができ、数値安定性の問題なく相対誤差レート10～8ドルに達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:21:31 GMT)
Histopathological Image Analysis with Style-Augmented Feature Domain Mixing for Improved Generalization [14.8]
ドメインの一般化は、学習モデルを新しいデータセットや集団に一般化可能にすることで、制限に対処することを目的としている。スタイル転送ベースのデータ拡張は、機械学習モデルの一般化性を改善するために使用できる新興技術である。本稿では、適応型インスタンス正規化を用いて、画像のスタイル拡張版を生成する機能ドメインスタイルミキシング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:06:36 GMT)
Taming Reachability Analysis of DNN-Controlled Systems via Abstraction-Based Training [14.8]
本稿では, 到達可能性解析における過剰近似DNNの欠如を回避するための, 抽象的アプローチを提案する。我々は、実数をトレーニングの間隔に抽象化する抽象層を挿入することで、従来のDNNを拡張した。我々は、DNN制御システムに対する最初のブラックボックス到達可能性分析手法を考案し、訓練されたDNNは抽象状態に対するアクションのためのブラックボックスオラクルとしてのみクエリされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:30:01 GMT)
Towards In-context Scene Understanding [14.8]
In-contextx$hasは、異なるタスクに対して異なるプロンプトでモデルの振る舞いを設定する機能を持つ。 Hummingbirdは、微調整されたモデルよりも効率的にタスクを実行するように構成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:54:31 GMT)
AutoMixer for Improved Multivariate Time-Series Forecasting on BizITOps Data [14.7]
ビジネスキーのパフォーマンス指標(Biz-KPI)はITの失敗によって負の影響を受けます。 BizITOpsのデータは、Biz-KPIとITイベント間のチャネル間インタラクションとして有用でノイズの多いものだ。チャネル圧縮プレトレインおよびファインチューンのための時系列基礎モデル(FM)アプローチであるAutoMixerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:50:52 GMT)
Information Maximizing Curriculum: A Curriculum-Based Approach for Imitating Diverse Skills [14.7]
本稿では,各データポイントに重みを割り当て,表現可能なデータに特化するようにモデルに促すカリキュラムベースのアプローチを提案する。すべてのモードをカバーし、多様な振る舞いを可能にするため、我々は、各ミックスコンポーネントが学習のためのトレーニングデータの独自のサブセットを選択する、専門家(MoE)ポリシーの混合にアプローチを拡張します。データセットの完全なカバレッジを実現するために,新たな最大エントロピーに基づく目標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:21:19 GMT)
Combining Language Models For Specialized Domains: A Colorful Approach [14.7]
ドメイン固有または二次のLMを汎用のLMに統合する新しいアプローチを導入する。この戦略には、一般またはドメイン固有のLMとの関係を示す各単語のラベル付け、または色付けが含まれる。色付き単語を含む推論を効果的に処理するビーム探索アルゴリズムを最適化したアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:37:40 GMT)
Surrogate Assisted Generation of Human-Robot Interaction Scenarios [14.5]
本研究では,サロゲート支援シナリオ生成が,課題シナリオの多様なデータセットを効率的に合成することを示す。これらの失敗は実世界の相互作用において再現可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:42:43 GMT)
Aleatoric and Epistemic Discrimination: Fundamental Limits of Fairness Interventions [14.5]
機械学習モデルは、モデル開発時の選択とデータ固有のバイアスにより、特定の人口群で過小評価される可能性がある。フェアネス制約下でのモデルの性能限界を決定することにより,アレータリック判別の定量化を行う。本研究では, 公平性制約を適用した際のモデルの精度と, アレタリック判別による限界とのギャップとして, てんかんの判別を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:41:46 GMT)
Population-based Evaluation in Repeated Rock-Paper-Scissors as a Benchmark for Multiagent Reinforcement Learning [14.4]
簡単なゲームRock, Paper, Scissorsの繰り返しプレイに基づくマルチエージェント学習のためのベンチマークを提案する。平均リターンとエクスプロイラビリティの両方に基づいて,エージェントの品質を測定するための指標について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 23:35:26 GMT)
Canonical normalizing flows for manifold learning [14.4]
そこで本研究では,新しい目的によって変換行列を強制し,顕著で非退化的な基底関数をほとんど持たない正準多様体学習フロー法を提案する。正準多様体の流れは潜在空間をより効率的に利用し、データを表現するために顕著で異なる次元を自動生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:24:18 GMT)
Reboost Large Language Model-based Text-to-SQL, Text-to-Python, and Text-to-Function -- with Real Applications in Traffic Domain [14.2]
これまでのSOTA(State-of-the-art)手法は、スパイダーデータセット上で顕著な実行精度を達成した。より適応的で汎用的なプロンプト手法を開発し、クエリの書き直しとsqlの高速化を行う。ビジネスデータセットの実行精度については,SOTA法が21.05,我々のアプローチが65.79であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:51:09 GMT)
Revisiting Parameter Sharing in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [14.0]
我々はエージェント指示の概念を定式化し、それが最適政策への収束を初めて可能にすることを証明した。次に,パラメータ共有を異種観測空間や行動空間における学習に拡張する手法を正式に導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:06:10 GMT)
Adaptive and non-adaptive minimax rates for weighted Laplacian-eigenmap based nonparametric regression [14.0]
重み付きラプラシアン・固有写像に基づく非パラメトリック回帰法の一群に対する適応的および非適応的収束率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:25:36 GMT)
Efficient Robust Bayesian Optimization for Arbitrary Uncertain inputs [13.6]
本稿では,任意の入力不確実性の下で一貫して動作するロバストな最適化アルゴリズムであるAIRBOを提案する。提案手法は,最大平均離散度(MMD)を用いてガウス過程を有効化することにより任意の分布の不確実な入力を直接モデル化し,さらにNystrom近似による後部推論を高速化する。 MMD推定誤差と合成関数および実問題に関する広範な実験により,本手法が様々な入力不確実性に対処し,最先端の性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:29:31 GMT)
Sociotechnical Safety Evaluation of Generative AI Systems [13.5]
生成AIシステムは、さまざまなリスクを生み出す。生成AIシステムの安全性を確保するためには、これらのリスクを評価する必要がある。本稿では,これらのリスクを評価するための構造的,社会学的アプローチを取り入れた3層フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:23:32 GMT)
Better by you, better than me, chatgpt3 as writing assistance in students essays [13.5]
本研究は,ChatGPT-3を筆記補助具として使用するか否かを,学生のエッセイの筆記成績と比較した。影響を受けるエッセイの予測者はいずれも、グループ、執筆期間、モジュール、GPAである。実験グループでは、AIはより潜在的なAI生成テキストを認識した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:16:45 GMT)
GACE: Geometry Aware Confidence Enhancement for Black-Box 3D Object Detectors on LiDAR-Data [13.4]
LiDARベースの3Dオブジェクト検出器は、信頼度推定において、オブジェクトの提案から容易に利用できる基本的な幾何学的情報を無視することが多い。しかし、3Dでは、対象特性とその周辺を全体論的に考慮し、真と偽の正の検出を区別することが重要である。我々は,所定のブラックボックス3Dオブジェクト検出器の信頼性評価を改善するための,直感的かつ高効率なGACEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:55:04 GMT)
Understanding and Visualizing Droplet Distributions in Simulations of Shallow Clouds [13.2]
我々は,ドロップレットサイズを整理する上で,新規かつ直感的に可視化する。液滴スペクトルの進化はエアロゾル準位に類似しているが、異なる速度で起こる。この類似性は、降水開始過程は、開始時期の変動にもかかわらず類似していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:25:00 GMT)
Promise:Prompt-driven 3D Medical Image Segmentation Using Pretrained Image Foundation Models [13.1]
単点プロンプトのみを用いたプロンプト駆動型3次元医用画像分割モデルProMISeを提案する。今回,大腸癌と膵腫瘍の2つの領域に分布する2つのパブリックデータセットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:27:36 GMT)
Importance Estimation with Random Gradient for Neural Network Pruning [13.1]
近似を用いて、TaylorFO(TaylorFO)に基づく方法と同様の重要度推定を導出する。本稿では,これらの重要度推定法を改善するための2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:00:17 GMT)
The Unreasonable Effectiveness of Random Target Embeddings for Continuous-Output Neural Machine Translation [12.9]
連続出力ニューラルマシン翻訳(CoNMT)は、離散的な次ワード予測問題を埋め込み予測に置き換える。完全ランダムな出力埋め込みは、特に大きなデータセットにおいて、厳しい事前訓練されたものよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:53:10 GMT)
Longer Fixations, More Computation: Gaze-Guided Recurrent Neural Networks [12.6]
人間はさまざまなペースでテキストを読み、機械学習モデルはそれぞれのトークンを同じように扱う。本稿では,この直感を固定誘導並列RNNやレイヤを用いた新しいモデルに変換する。興味深いことに、ニューラルネットワークによって予測される固定期間は、人間の固定と多少似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 21:32:11 GMT)
Improving Prompt Tuning with Learned Prompting Layers [12.5]
我々は、新しいフレームワーク、 UnderlineSelective UnderlinePrompt UnderlineTuning (SPT)を提案する。学習可能な確率ゲートによって制御されるプロンプトを各中間層に挿入することで、適切なプロンプト層を選択することを学ぶ。フルデータと数ショットのシナリオの下で、10のベンチマークデータセットで広範な実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 02:07:51 GMT)
CAFE: Conflict-Aware Feature-wise Explanations [12.4]
特徴属性法は、個々の入力特徴がモデル出力に与える影響を決定することによって、ニューラルモデルを説明するために広く用いられている。本稿では,既存手法の3つの制約に対処する新しい特徴属性法であるCAFE(Conflict-Aware Feature-wise Explanations)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:14:26 GMT)
MLatom 3: Platform for machine learning-enhanced computational chemistry simulations and workflows [12.3]
機械学習(ML)は、計算化学における一般的なツールになりつつある。 MLatom 3は、MLのパワーを活用して典型的な計算化学シミュレーションを強化するプログラムパッケージである。ユーザーは、事前訓練されたMLモデルと量子力学的近似を含む幅広いメソッドのライブラリから選択できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:41:39 GMT)
Generalization Limits of Graph Neural Networks in Identity Effects Learning [12.3]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、さまざまなグラフドメインでデータ駆動学習を行う強力なツールとして登場した。我々は、いわゆるアイデンティティ効果の学習において、GNNの新たな一般化特性と基本的限界を確立する。我々の研究は、単純な認知タスクを行う際に、GNNの能力を理解する必要性によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 23:20:31 GMT)
Evolutionary Pareto Set Learning with Structure Constraints [12.3]
本稿では,多目的最適化のための構造制約付き解集合全体を学習する最初のモデルベースアルゴリズムフレームワークを提案する。また,構造制約のある集合モデルを学習するための効率的な進化的学習手法も開発している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:53:56 GMT)
Team I2R-VI-FF Technical Report on EPIC-KITCHENS VISOR Hand Object Segmentation Challenge 2023 [12.3]
本稿では,EPIC-KITCHENS VISOR Hand Object Challengeへのアプローチを提案する。提案手法は,PointRend(Point-based Rendering)法とSAM(Seegment Anything Model)法を組み合わせたものである。既存の手法の強みを効果的に組み合わせ,改良を施すことで,VISOR HOSチャレンジで第1位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:43:14 GMT)
Decision-Aware Actor-Critic with Function Approximation and Theoretical Guarantees [12.3]
アクター・クリティック(AC)法は強化学習(RL)に広く用いられている我々は、俳優と批評家を意思決定で訓練するための共同目標を設計する。簡単なRL問題に対する意思決定対応型アクター批判フレームワークの利点を実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:33:36 GMT)
FlexTrain: A Dynamic Training Framework for Heterogeneous Devices Environments [12.2]
FlexTrainは、トレーニングフェーズ中にさまざまなデバイスで利用可能な多様なストレージと計算リソースに対応するフレームワークである。 CIFAR-100データセットにおけるFlexTrainの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:51:13 GMT)
Invisible Watermarking for Audio Generation Diffusion Models [11.9]
本稿では,メル-スペクトログラムで学習した音声拡散モデルに適用した最初の透かし手法を提案する。我々のモデルは、良質な音声生成だけでなく、モデル検証のための目に見えない透かしトリガー機構も備えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:46:09 GMT)
Universal lower bound on topological entanglement entropy [11.6]
2次元間隙基底状態の絡み合いエントロピーは領域法則を満たすことが期待される。多くのモデルにおいて、位相エンタングルメントエントロピー (TEE) は位相位相を特徴付ける普遍的な値を取る。しかし、TEEは真に普遍的ではなく、常に同じ位相にある定数深度回路によって関係する2つの状態でも異なることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:32:17 GMT)
Online Conversion with Switching Costs: Robust and Learning-Augmented Algorithms [11.6]
エネルギーとサステナビリティの交差点で発生した問題を捉えるオンライン問題の一群である,スイッチングコストによるオンライン変換について検討する。本稿では,この問題の決定論的および決定論的変異に対して,競合的(ロバストな)しきい値に基づくアルゴリズムを導入する。そこで我々は,ブラックボックスのアドバイスを活かした学習強化アルゴリズムを提案し,平均ケース性能を著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:34:49 GMT)
Template-free Articulated Neural Point Clouds for Reposable View Synthesis [11.5]
本研究では,マルチビュー映像から動的NeRFと関連する骨格モデルを共同で学習する新しい手法を提案する。我々のフォワードウォーピングアプローチは、新しいビューやポーズを合成する際に、最先端の視覚的忠実度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:20:57 GMT)
Limited Data, Unlimited Potential: A Study on ViTs Augmented by Masked Autoencoders [11.5]
ビジョントランスフォーマー(ViT)はコンピュータビジョンにおいてユビキタス化されている。 ViTには誘導バイアスがないため、限られたデータでトレーニングすることは難しくなる。本稿では,視覚障害者が自己監督タスクと一次タスクの両方のユニークな特徴を活用できるようにする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:59:07 GMT)
Non-Compositionality in Sentiment: New Data and Analyses [11.4]
感情分析に関する多くのNLP研究は、感情計算が主に構成的であるという事実に焦点を当てている。その代わりに、我々は、その感情に関するフレーズの非構成性評価を得ることにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:25:07 GMT)
Data-Free Distillation Improves Efficiency and Privacy in Federated Thorax Disease Analysis [11.4]
大規模、多中心、マルチスキャナ設定における胸部疾患の解析は、厳格なプライバシーポリシーによって制限されることが多い。我々は,データフリー蒸留に基づくFLアプローチであるFedKDFを紹介する。 FedKDFでは、サーバは軽量なジェネレータを使用して、プライベートデータやプロキシデータセットへのアクセスを必要とせずに、異なるクライアントからの知識を集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:13:18 GMT)
StereoMap: Quantifying the Awareness of Human-like Stereotypes in Large Language Models [11.2]
大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングデータに存在する有害な関連を符号化し、永続する。本稿では,人口集団が社会によってどのように見られているかについての認識を得るために,StereoMapという理論的基盤を持つフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:41:31 GMT)
Zero-noise Extrapolation Assisted with Purity for Quantum Error Mitigation [11.2]
ノイズ回路の出力状態の純度は外挿手順を補助し,誤差率の推定を回避することができることを示す。本手法を検証し,クラウドベースの量子コンピュータであるQuafuの数値シミュレーションと実験により,通常のゼロノイズ外挿法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:07:47 GMT)
A polar prediction model for learning to represent visual transformations [10.9]
本稿では,自然映像の規則性を利用して正確な予測を行う自己教師付き表現学習フレームワークを提案する。自然なビデオデータセットをトレーニングすると、従来の動き補償よりも優れた予測性能が得られる。我々のフレームワークは、視覚システムが時間的予測を単純化する形で感覚入力をどのように表現するかを理解するための、原則化されたフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:06:44 GMT)
Extracting the Multiscale Causal Backbone of Brain Dynamics [10.8]
複数の時間的尺度で個人が共有する脳波のマルチスケール因果バックボーン(MCB)を提案する。マルチスケールの性質のおかげで、因果ダイナミクスは高レベルの認知機能に関連する脳の領域によって駆動される。我々のアプローチは、低周波帯域では、因果ダイナミクスは高レベルの認知機能に関連する脳の領域によって駆動されることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:47:11 GMT)
Best of Both Worlds: Stochastic and Adversarial Convex Function Chasing [10.6]
我々は,CFC問題と敵環境について検討し,両環境における性能保証を同時に達成するアルゴリズムを提案する。最適に近い性能を同時に達成しつつ、頑健な対角性能が得られるベスト・オブ・ザ・ワールドズアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:59:23 GMT)
Do large language models solve verbal analogies like children do? [10.6]
本稿では,大言語モデル(LLMs)が,子どもの行動と類似した関連性を用いて,言語類似をA:B::C:で解決するか否かを検討する。オランダの14,002人の7-12歳児がオランダ語で622の類似を解いた。実験の結果, 言語類似性は, 子どもとCの関連性によって解決される傾向が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:49:11 GMT)
BERTwich: Extending BERT's Capabilities to Model Dialectal and Noisy Text [10.6]
本稿では,BERTのエンコーダスタックを,ノイズのあるテキスト上でマスキング言語モデリングを行うために訓練された追加エンコーダ層の間に挟み込むという新しいアイデアを紹介する。我々は,文字レベルのノイズを微調整データに含める手法と組み合わせることで,方言テキストへのゼロショット転送を促進できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:44:50 GMT)
Quality-Diversity through AI Feedback [10.4]
品質多様性(QD)探索アルゴリズムは、候補者の人口を継続的に改善し多様化することを目的としている。言語モデル(LM)の最近の発展により、AIフィードバックによる探索のガイドが可能になった。 QDAIFは、独立して検索、多様化、評価、改善が可能なAIシステムへのステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:43:36 GMT)
Multi-Base Station Cooperative Sensing with AI-Aided Tracking [10.4]
核融合センター(FC)を介して協調する複数の基地局(BS)からなる共同センシング・通信ネットワークについて検討する。筆者らのフレームワークは,60cm未満の最適サブパターン割り当て(OSPA)を実現することで,優れたセンシング性能を提供できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:27:48 GMT)
Constructing Sample-to-Class Graph for Few-Shot Class-Incremental Learning [10.1]
FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、いくつかのデータサンプルから新しい概念を継続的に学習するマシンラーニングモデルの構築を目的とする。本稿では,FSCILのためのS2Cグラフ学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:38:14 GMT)
A Multimodal Sensing Ring for Quantification of Scratch Intensity [9.9]
本稿では,スクラッチ検出に加えて,スクラッチ強度推定のためのフレームワークを提案する。これは加速度計とコンタクトマイクからなるマルチモーダルリング装置で実現される。本アルゴリズムは,スクラッチ強度の臨床的に関連性のある判定を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:20:02 GMT)
Assessing and Enhancing Robustness of Deep Learning Models with Corruption Emulation in Digital Pathology [9.9]
我々は,病的ライフサイクル全体にわたるフルスタック汚職の物理的原因を分析した。我々は3つのOmniCE崩壊ベンチマークデータセットをパッチレベルとスライドレベルの両方で構築する。我々は,OmniCEの崩壊したデータセットをトレーニングや実験のために拡張データとして利用し,モデルの一般化能力が大幅に向上したことを確かめる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:59:36 GMT)
FACTIFY3M: A Benchmark for Multimodal Fact Verification with Explainability through 5W Question-Answering [9.8]
FACTIFY 3Mは300万のサンプルのデータセットで、マルチモーダルなフェイクニュースデータセットを通じて事実検証の境界を押し上げる。このデータセットは、5W質問回答という概念を通じて説明可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:51:56 GMT)
Data pruning and neural scaling laws: fundamental limitations of score-based algorithms [9.7]
本研究では,高圧縮方式においてスコアベースデータプルーニングアルゴリズムがフェールする理由を理論的,実証的に示す。本稿では,この高圧縮方式における既存のプルーニングアルゴリズムの性能を向上させるキャリブレーションプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:26:17 GMT)
Visual Perception System for Autonomous Driving [9.7]
本研究は、走行物体の軌跡追跡と予測を統合して衝突を防止する、自律走行のための視覚的認識システムを導入する。このシステムは歩行者の動きの手がかりを利用して、その動きを監視し、予測し、同時に環境をマッピングする。このアプローチの性能、効率、レジリエンスは、シミュレーションと実世界の両方のデータセットの包括的な評価によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:50:12 GMT)
Compact Binary Systems Waveform Generation with Generative Pre-trained Transformer [9.5]
本研究は重力波データ処理における大規模事前学習モデルの可能性を示す。 3つのモデルは、大質量ブラックホール連星(MBHB)、極端質量比吸気(EMRI)、銀河連星(GB)の波形を予測するために訓練された。 CBS-GPTモデルは顕著な解釈可能性を示し、その隠れパラメータは波形の複雑な情報を効果的に捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:40:20 GMT)
Extracting Entities of Interest from Comparative Product Reviews [9.4]
本稿では,各種電子商取引サイトにおけるユーザレビューから製品比較情報を抽出するための深層学習に基づくアプローチを提案する。 LSTMを用いて,両者の相互関係を良好に把握できることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:43:11 GMT)
FairWASP: Fast and Optimal Fair Wasserstein Pre-processing [9.4]
FairWASPは、分類データセットの差を原データを変更することなく減らすように設計された、新しい前処理手法である。我々は,整数重みが最適であることを理論的に示す。つまり,本手法はサンプルの重複や除去と等価に理解することができる。本研究は, 大規模混合整数プログラム (MIP) として前処理タスクを再構成し, 切削平面法に基づく高効率なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:36:00 GMT)
Controlling keywords and their positions in text generation [9.4]
我々は、キーワードだけでなく、テキスト生成における各キーワードの位置も制御する新しいタスクに取り組む。そこで本研究では,キーワードの相対的な位置を制御するために特別なトークンを使用するタスク非依存の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:34:30 GMT)
Online learning in bandits with predicted context [9.3]
エージェントがコンテキストの騒々しいバージョンにしかアクセスできない場合、コンテキスト的帯域幅の問題を考える。この設定は、意思決定の真のコンテキストが守られない広範囲のアプリケーションによって動機付けられている。本研究では,この設定において,軽度条件下でのサブ線形後悔保証を用いた最初のオンラインアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:52:30 GMT)
Score Normalization for a Faster Diffusion Exponential Integrator Sampler [8.9]
zhangらは拡散モデルからサンプルを高速に生成するための拡散指数積分器サンプリング(DEIS)を提案している。このアプローチの鍵となるのはスコア関数の再パラメータ化であり、これは固定スコア関数の推定値から得られる積分誤差を低減する。スコア正規化(DEIS-SN)はバニラDISと比較して常にFIDを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 21:18:44 GMT)
NeRF Revisited: Fixing Quadrature Instability in Volume Rendering [8.8]
体積のレンダリングには各光線に沿った積分の評価が必要であり、これは有限和で数値的に近似される。得られた結果は不安定であり、光線に沿ったサンプルの選択は、二次不安定性を見極める現象である。本稿では, 線形体積密度の完全積分に対応するように, サンプルベースレンダリング方程式を再構成し, 数学的に原理化された解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:49:48 GMT)
Analysis of Convolutions, Non-linearity and Depth in Graph Neural Networks using Neural Tangent Kernel [8.8]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、隣接するノードを集約することで、データの構造情報を活用するように設計されている。半教師付きノード分類設定におけるグラフニューラルカーネルを用いて,GNNアーキテクチャの異なる側面の影響を理論的に解析する。 i) 線形ネットワークはReLUネットワークと同じくらいのクラス情報をキャプチャし、 (ii) 行正規化は、他の畳み込みよりも基礎となるクラス構造を保存し、 (iii) 過スムージングによりネットワーク深さが低下し、 (iv) スキップ接続は無限の深さでもクラス情報を保持し、過スムーズを除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:25:42 GMT)
Amoeba: Circumventing ML-supported Network Censorship via Adversarial Reinforcement Learning [8.8]
近年の機械学習の進歩により,交通流に隠された統計的パターンを学習することで,様々な反検閲システムの検出が可能になった。本稿では,検閲を回避する手段として,フロー分類器に対する現実的な攻撃戦略を定式化する。我々は,アメーバが,MLアルゴリズムに対して平均94%の攻撃成功率を有する敵流を効果的に形成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:01:24 GMT)
GlucoSynth: Generating Differentially-Private Synthetic Glucose Traces [8.5]
本稿では,Gluco Synthについて紹介する。Gluco Synthは,合成グルコーストレースを生成するための新しいプライバシー保護GANフレームワークである。当社のフレームワークは、強力な形式的なプライバシ保証を提供するために、差分プライバシメカニズムを組み込んでいる。我々は,120万のグルコーストレースを用いて,実世界のデータの有用性を総合的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:04:41 GMT)
Recovery Guarantees for Distributed-OMP [8.4]
高次元スパース線形回帰のための分散スキームについて検討する。分散OMPスキームは, 分散OMP方式により, マシン単位の線形通信による回帰ベクトルの支持を回復し, 空間的・対数的次元で表す。シミュレーションにより,分散OMP方式はより計算集約的な手法と競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:55:54 GMT)
From Denoising Training to Test-Time Adaptation: Enhancing Domain Generalization for Medical Image Segmentation [8.4]
本稿では,補助的な復号化デコーダを基本U-Netアーキテクチャに組み込んだ新しい手法であるDenoising Y-Netを提案する。補助デコーダは、ドメインの一般化を促進するドメイン不変表現を増強し、デノナイジングトレーニングを実行することを目的としている。そこで本研究では,Denoising Test Time Adaptation (DeTTA)を提案する。さらに, (i) モデルを対象領域にサンプル的に適応させ, (ii) ノイズ破損した入力に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:39:15 GMT)
SALSA PICANTE: a machine learning attack on LWE with binary secrets [8.2]
スパースバイナリシークレットを用いたLWEに対する強化機械学習攻撃であるPICANTEを提案する。 PICANTEは、より大きな次元(最大$n=350$)で秘密を回収し、より大きなハミング重みを持つ。 PICANTEはNISTのLWE標準を脅かしていないが、SALSAよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:41:26 GMT)
Revolutionizing Global Food Security: Empowering Resilience through Integrated AI Foundation Models and Data-Driven Solutions [8.0]
本稿では,食品セキュリティアプリケーションにおけるAIファンデーションモデルの統合について検討する。本研究は, 収穫型マッピング, 耕作地マッピング, フィールドデライン化, 収穫量予測における利用状況について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:15:35 GMT)
Decision-Making for Autonomous Vehicles with Interaction-Aware Behavioral Prediction and Social-Attention Neural Network [7.8]
本稿では,運転者の対話意図を潜伏する社会心理学的パラメータにエンコードする行動モデルを提案する。我々は、自律走行車決定のための後退水平最適化に基づく制御器を開発した。我々は,提案する意思決定モジュールについて,強制的な高速道路合併シナリオにおいて広範囲に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:31:09 GMT)
General-Purpose Retrieval-Enhanced Medical Prediction Model Using Near-Infinite History [7.7]
このような課題に対処するために、検索型医療予測モデル(REMed)を提案する。 REMedは基本的に、無制限の臨床イベントを評価し、関連するイベントを選択し、予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:04:18 GMT)
Efficient Baselines for Motion Prediction in Autonomous Driving [7.6]
複数の周辺エージェントの運動予測(MP)は、任意に複雑な環境において重要な課題である。注意機構やGNNを含むMPのためのSOTA(State-Of-The-Art)技術を用いて,コンパクトなモデルを開発することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:14:51 GMT)
Two-stage solution for ancilla-assisted quantum process tomography: error analysis and optimal design [7.6]
本稿では,AAPTを実行するために,本来標準QPT用に設計された2段階の解を拡張した。我々のアルゴリズムは、$O(Md_A2d_B2)$計算複雑性を持ち、$Mは測定演算子の型数、$d_A $は興味のある量子系の次元、$d_B$はアシラ系の次元である。位相減衰過程における数値的な例は最適設計の有効性を示し、理論誤差解析を例示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:47:03 GMT)
Robust Safety Classifier for Large Language Models: Adversarial Prompt Shield [7.6]
大規模言語モデルの安全性は、敵の攻撃に対する脆弱性のため、依然として重要な懸念事項である。本稿では,検出精度を向上し,対向プロンプトに対するレジリエンスを示す軽量モデルであるAdversarial Prompt Shield(APS)を紹介する。また、対戦型トレーニングデータセットを自律的に生成するための新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:22:10 GMT)
A Systematic Review for Transformer-based Long-term Series Forecasting [7.4]
トランスフォーマーアーキテクチャは、意味的相関を抽出する最も成功したソリューションであることが証明されている。様々なバリエーションにより、トランスフォーマーアーキテクチャは長期的な時系列予測タスクを処理できるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:37:51 GMT)
Group-Feature (Sensor) Selection With Controlled Redundancy Using Neural Networks [7.4]
本稿では,MLP(Multi-layer Perceptron)ネットワークに基づく新しい特徴選択手法を提案する。グループ機能やセンサ選択の問題に対して一般化し、選択した特徴やグループ間の冗長性のレベルを制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:04:53 GMT)
BDTS: Blockchain-based Data Trading System [7.3]
BDTSは公正な交換プロトコルを実装しており、不正直な振る舞いが罰せられる。我々は、取引ゲームにおける消費者、売り手、ディーラーの戦略を分析し、誰もが彼らの利益に対して正直であるべきだと指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:13:43 GMT)
Dark-state solution and hidden symmetries of the two-qubit multimode asymmetric quantum Rabi model [7.3]
2量子非対称量子ラビモデル (AQRM) について検討し、その暗黒状態解に関連する別の隠れ対称性を求める。退化度を固有値とラベル付けし、よく知られた隠れ対称性と比較する。多モードの場合により、隠れ対称性だけでなく、保存されたボゾン数作用素に関連する対称性も見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:33:28 GMT)
Assessing the Sustainability and Trustworthiness of Federated Learning Models [7.2]
この研究は、最新の総合的な信頼に値するフェデレーテッドラーニングの分類にサステナビリティの柱を導入します。 FLシステムの環境影響を評価し、ハードウェア効率、フェデレーションの複雑さ、エネルギーグリッドの炭素強度の概念とメトリクスを取り入れている。持続可能性柱を組み込むことで、FLモデルの信頼性を評価するアルゴリズムを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:14:43 GMT)
Score-based Data Assimilation [7.2]
軌道推定のためのスコアベースのデータ同化を導入する。我々は、任意の長さの軌道のスコアを、短いセグメントにまたがって一連のスコアに分解できるというキーインサイトに基づいて、状態軌道のスコアに基づく生成モデルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:57:55 GMT)
Considerations on the Evaluation of Biometric Quality Assessment Algorithms [7.1]
品質評価アルゴリズムを用いて生体認証のための生体試料の有用性を推定することができる。曲線の「誤差対特性」(EDC)プロットと「部分曲線」(pAUC)値は、一般にそのような品質評価アルゴリズムを評価するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:22:39 GMT)
Efficient Computation of the Quantum Rate-Distortion Function [7.1]
我々は、対称性の低減が、絡み合い支援量子速度歪み問題の一般的な例を著しく単純化することを示す。また、量子速度歪み関数を計算するために、ミラー降下アルゴリズムの不正確な変種も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:56:27 GMT)
Medical Image Denosing via Explainable AI Feature Preserving Loss [7.0]
本稿では,様々な種類のノイズを効率よく除去するだけでなく,その過程で重要な医療的特徴を保存できる新しい医用画像のデノライズ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:37:03 GMT)
Multi-Agent Consensus Seeking via Large Language Models [6.9]
大規模言語モデル(LLM)によって駆動されるマルチエージェントシステムは、複雑なタスクを協調的に解決する有望な能力を示している。この研究は、マルチエージェントコラボレーションにおける根本的な問題であるコンセンサス探索について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:37:11 GMT)
DAMNETS: A Deep Autoregressive Model for Generating Markovian Network Time Series [6.8]
ネットワーク時系列生成モデル(動的グラフとも呼ばれる)は疫学、生物学、経済学などの分野において大きな可能性を秘めている。本稿では,ネットワーク時系列のスケーラブルな深層生成モデルであるDAMNETSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:50:03 GMT)
Safe multi-agent motion planning under uncertainty for drones using filtered reinforcement learning [6.8]
本稿では,強化学習と制約制御に基づく軌道計画の強みを生かした,トラクタブルな運動プランナを提案する。提案手法は,学習のみに基づく手法よりも訓練が容易な,安全かつリアルタイムな実装可能なマルチエージェントモーションプランナを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:09:26 GMT)
How direct is the link between words and images? [6.7]
ガンサーらは2022年に、言葉と画像の関係を調査するための行動実験を提案した。本実験により, 被験者の選択行動は, テキストによる埋め込みに基づいて, 広範囲に説明されることが明らかとなった。視覚的に接地された埋め込みは、特定のケースでのみテキスト埋め込みよりも控えめなアドバンテージを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:56:52 GMT)
Erato: Automatizing Poetry Evaluation [6.6]
本稿では,詩の自動評価を容易にするための枠組みであるエラトについて紹介する。エラトを用いて、人間が書いた詩と自動生成した詩とを比較し、対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:06:37 GMT)
A Neurodiversity-Inspired Solver for the Abstraction \& Reasoning Corpus (ARC) Using Visual Imagery and Program Synthesis [6.6]
我々は,人間の心的イメージ能力に触発されたコア知識の視覚的表現を組み合わせた,コア知識に対する新たなAIアプローチを提案する。我々は,ARC(Abstraction & Reasoning)の課題に対して,システムの性能を実証する。 2022年のグローバルARCathonチャレンジでプライベートテストセットを4位で終えたのと同様に、公開可能なARCアイテムからの実験結果を共有します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:05:28 GMT)
A Low-cost Strategic Monitoring Approach for Scalable and Interpretable Error Detection in Deep Neural Networks [6.5]
深層コンピュータビジョンネットワークのための高能率ランタイムモニタリング手法を提案する。ハードウェアメモリと入力障害の両方から発生するサイレントデータの破損を効率よく検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:45:55 GMT)
The Segment Anything Model (SAM) for Remote Sensing Applications: From Zero to One Shot [6.5]
本研究は,リモートセンシング画像解析におけるSegment Anything Model(SAM)の適用を推し進めることを目的としている。 SAMは例外的な一般化能力とゼロショット学習で知られている。空間分解能の低い画像で発生する限界にもかかわらず、SAMはリモートセンシングデータ解析に有望な適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 21:22:51 GMT)
Explaining Predictive Uncertainty with Information Theoretic Shapley Values [6.5]
我々は、様々な種類の予測の不確実性を説明するために、人気のShapley値フレームワークを適用します。我々は,実データおよびシミュレーションデータに対して,様々な実験でよく動作する効率的なアルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:15:40 GMT)
What a Whole Slide Image Can Tell? Subtype-guided Masked Transformer for Pathological Image Captioning [6.5]
本稿では,トランスフォーマに基づく病的キャプションのためのサブタイプ誘導型マスケプテッドトランス (SGMT) を提案する。 SGMTに付随するサブタイプ予測を導入し、トレーニングプロセスをガイドし、キャプション精度を高める。 PatchGastricADC22データセットの実験は、我々のアプローチがトランスフォーマーベースのモデルでタスクに効果的に適応することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:43:03 GMT)
Diversity and Diffusion: Observations on Synthetic Image Distributions with Stable Diffusion [6.5]
Text-to-image (TTI)システムにより、単純なテキストプロンプトでリアルな画像を作成することができる。これまでに行われたすべての実験において、合成画像のみで訓練された分類器は推論時に性能が良くない。この課題に対するTTIシステムの有用性を制限する4つの問題:曖昧さ、プロンプトへの順守、多様性の欠如、基礎となる概念を表現できないこと。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:05:15 GMT)
Bridging the Gap Between Variational Inference and Wasserstein Gradient Flows [6.5]
我々は変分推論とワッサーシュタイン勾配流のギャップを埋める。ある条件下では、ビュール=ヴァッサーシュタイン勾配流はユークリッド勾配流として再キャストすることができる。また,Wasserstein勾配流に対する蒸留法としてフレーミングすることで,経路微分勾配の別の視点も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:10:19 GMT)
Increasing The Performance of Cognitively Inspired Data-Efficient Language Models via Implicit Structure Building [6.4]
階層型文構造に関する教師なし予測をモデルアーキテクチャに組み込んだ言語モデルを訓練する。 StructFormerモデルは、限られた事前学習データに基づいて教師なしの構文誘導でうまく機能することが示されている。 BabyLMチャレンジが提供する39のタスクに対するモデルの評価は、階層的バイアスをアーキテクチャに組み込むモデルの改善を期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:26:36 GMT)
Medi-CAT: Contrastive Adversarial Training for Medical Image Classification [6.4]
本稿では,医療画像データセットにおける過度に適合する現象を克服するためのトレーニング戦略であるMedi-CATを提案する。特に、提案手法では、過度に適合するのを防ぐために、未適合で対角的かつ対照的な学習技術を克服するために、大規模な事前学習型視覚トランスフォーマーを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:58:32 GMT)
Separable Physics-Informed Neural Networks [6.4]
PINNのためのネットワークアーキテクチャとトレーニングアルゴリズムを提案する。 SPINNは、多次元PDEにおけるネットワーク伝播数を著しく削減するために、軸単位で動作している。そこで, SPINN は, 2+1-d Navier-Stokes 方程式を, より高速に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:23:53 GMT)
XAI-CLASS: Explanation-Enhanced Text Classification with Extremely Weak Supervision [6.4]
XAI-CLASSは、説明強化弱教師付きテキスト分類法である。単語の正当性予測を補助タスクとして組み込む。 XAI-CLASSは、他の弱い教師付きテキスト分類法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 23:24:22 GMT)
DDC-PIM: Efficient Algorithm/Architecture Co-design for Doubling Data Capacity of SRAM-based Processing-In-Memory [6.4]
等価データ容量を効果的に2倍にする効率的なアルゴリズム/アーキテクチャ共設計手法であるDDC-PIMを提案する。 DDC-PIMはMobileNetV2で約2.84タイム、EfficientNet-B0で約2.69タイム、精度の損失は無視できる。最先端のマクロと比較して、DDC-PIMは重量密度と面積効率をそれぞれ最大8.41タイムと2.75タイムに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:49:54 GMT)
Graph Matching via convex relaxation to the simplex [6.3]
本稿では,2つの入力グラフの最適アライメントを求めるグラフマッチング問題に対処する。この問題に対処するための一般的なアプローチは、NP-hard emphQuadratic Assignment Problem (QAP) の凸緩和である。単位単純度に新しい凸緩和を導入し、この問題を解決するための閉形式反復を用いた効率的なミラー降下スキームを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:44:26 GMT)
Language with Vision: a Study on Grounded Word and Sentence Embeddings [6.2]
視覚における接地言語は、認知的に妥当な単語と文表現の構築を目指す研究の活発な分野である。本研究では,事前学習した単語埋め込みのための基礎計算モデルを提案する。本モデルは,テキスト埋め込みを視覚情報と整合させることにより,言語と視覚の相互作用を効果的にバランスさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:08:56 GMT)
Resource-Dependent Complexity of Quantum Channels [6.2]
量子複雑性は、量子システムや量子演算を構築するのに必要な基本的な量子資源の量に関係している。本稿では,一般的な量子チャネルのテキストソースに依存した複雑性測定のための統一的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:11:14 GMT)
Interactive Multi-fidelity Learning for Cost-effective Adaptation of Language Model with Sparse Human Supervision [6.2]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著な能力を示した。本稿では,小規模ドメイン固有LMの費用対効果向上を目的とした,インタラクティブ多要素学習(IMFL)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:39:23 GMT)
Pharmacoprint -- a combination of pharmacophore fingerprint and artificial intelligence as a tool for computer-aided drug design [6.1]
我々はPharmacoprintと呼ばれる高分解能の医薬品用指紋を提案する。分子の存在、型、および分子の薬理泳動の特徴の間の関係をコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:30:08 GMT)
Designing AI Support for Human Involvement in AI-assisted Decision Making: A Taxonomy of Human-AI Interactions from a Systematic Review [6.0]
我々は、人間とAIの相互作用の様々なモードを規定する相互作用パターンの分類法を導入する。現在のインタラクションは、単純化されたコラボレーションパラダイムによって支配され、真にインタラクティブな機能に対する比較的少ないサポートを報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:21:56 GMT)
Deep Compressed Learning for 3D Seismic Inversion [5.9]
ごく少数の地震源を用いたプレスタックデータからの3次元地震インバージョン問題について考察する。提案したソリューションは、圧縮センシングと機械学習のフレームワークの組み合わせに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:34:26 GMT)
Style-Aware Radiology Report Generation with RadGraph and Few-Shot Prompting [5.6]
放射線学レポート生成のための2段階のアプローチを提案する。まず,画像から内容を取り出す。次に,抽出した内容を,特定の放射線技師のスタイルにマッチしたレポートに言語化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:07:17 GMT)
Image Restoration with Point Spread Function Regularization and Active Learning [5.6]
大規模な天文学的な調査では、銀河や星雲を含む多数の天体の画像を捉えることができる。様々なノイズレベルと点拡散関数は、これらの画像から情報抽出の精度と効率を損なう。深層学習に基づく復元アルゴリズムと高忠実度望遠鏡シミュレータを接続する新しい画像復元アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 23:16:26 GMT)
STDA-Meta: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Traffic Prediction [5.5]
本稿では,データ満足な都市から移動可能なメタ知識を対角的に学習する新しい時間領域適応(STDA)手法を提案する。この学習されたメタ知識は、データスカース都市の予測性能を向上させることができる。具体的には,モデル・アテンポラル・メタラーニング(MAML)に基づくエピソード学習プロセスを用いてSTDAモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:52:56 GMT)
Projecting basis functions with tensor networks for Gaussian process regression [5.5]
我々は,指数的計算複雑性を伴わない指数的基底関数を利用できるアプローチを開発した。結果の重みを元の空間に投影してGP予測を行う。 18次元のベンチマークデータセットを用いた実験では,逆動力学問題に対する本手法の適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:59:07 GMT)
Diffusion Reconstruction of Ultrasound Images with Informative Uncertainty [5.4]
超音波画像の品質を高めるには、コントラスト、解像度、スペックル保存といった同時的な要因のバランスを取る必要がある。拡散モデルの進歩を生かしたハイブリッドアプローチを提案する。シミュレーション,in-vitro,in-vivoデータの総合的な実験を行い,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:51:40 GMT)
Towards a Better Understanding of Variations in Zero-Shot Neural Machine Translation Performance [5.4]
ニューラルネットワーク翻訳(MNMT)は知識共有を容易にするが、ゼロショット(ZS)翻訳の質が悪い場合が多い。本研究は,ZS性能に高い変動が存在するという,新たな視点を紹介する。 ZS NMTの性能の変動に寄与する3つの要因を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:35:17 GMT)
Dynamic Batch Norm Statistics Update for Natural Robustness [5.4]
本稿では,汚職検出モデルとBN統計更新からなる統合フレームワークを提案する。 CIFAR10-CとImageNet-Cの精度は8%, 4%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:20:30 GMT)
$p$-Poisson surface reconstruction in curl-free flow from point clouds [5.3]
Inlicit Neural representations (INRs) は表面再構成への有望なアプローチとして出現している。本稿では、偏微分方程式の適切な監督と微分ベクトル場の基本的な性質が、高品質な曲面を頑健に再構成するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:20:24 GMT)
Towards Reliable Misinformation Mitigation: Generalization, Uncertainty, and GPT-4 [5.3]
GPT-4は,複数の設定や言語で先行手法より優れていることを示す。本研究では,不可能な事例を検出し,その結果を強く改善する不確実性に対処する手法を提案する。この研究は、偽情報と戦うために現実世界の進歩を促す将来のツールの基盤となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:19:01 GMT)
Spuriosity Rankings for Free: A Simple Framework for Last Layer Retraining Based on Object Detection [5.2]
本稿では,スプリアスを伴わない画像の識別のための新しいランキングフレームワークを提案する。対象物検出装置を画像中の対象物の存在を評価する尺度として用いる。次に、このスコアに基づいて画像がソートされ、最も高いスコアを持つデータのサブセットに基づいてモデルの最後の層が再トレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:44:03 GMT)
Evaluating the Ebb and Flow: An In-depth Analysis of Question-Answering Trends across Diverse Platforms [5.1]
コミュニティ質問回答(Community Question Answering, CQA)プラットフォームは,クエリに対する迅速な応答をユーザに提供することで,着実に人気を集めている。本稿では,これらの要因を,人気の高い6つのCQAプラットフォームのコンテキスト内で調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:16:40 GMT)
A Framework for Analyzing Cross-correlators using Price's Theorem and Piecewise-Linear Decomposition [5.1]
本稿では,片方向線形関数の混合を用いて構築したクロスコレレータを解析できる汎用的な数学的枠組みを提案する。最も有望なクロスコレレータのいくつかは、Huberの損失関数、マージンプロパゲーション(MP)関数、log-sum-exp(LSE)関数に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 21:00:01 GMT)
Physical-layer key distribution using synchronous complex dynamics of DBR semiconductor lasers [5.1]
物理層鍵分布の解法として波長可変多断面ブラッグ反射器(DBR)レーザを提案する。実験により、同期は2つの演算パラメータ、すなわち格子部と位相部の電流に敏感であることが示された。 2つの電流のうちの1つを直接変調することで、高速な波長シフト鍵同期を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:22:35 GMT)
Does GPT-4 Pass the Turing Test? [5.1]
最も優れたGPT-4プロンプトは、ELIZA(27%)とGPT-3.5(14%)で設定されたベースラインを上回る41%のゲームでパスした。我々は、チューリングテストは、自然主義的なコミュニケーションと騙しの評価として、引き続き関係していると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:27:52 GMT)
Bayes optimal learning in high-dimensional linear regression with network side information [5.0]
ネットワークの形でサイド情報を持つ教師付き学習問題は、ゲノム学、神経科学の分野で頻繁に発生する。本稿では,ネットワーク側情報を用いた高次元線形回帰におけるベイズ最適学習の研究を開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:26:37 GMT)
The Alignment Ceiling: Objective Mismatch in Reinforcement Learning from Human Feedback [5.0]
人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)は、大規模言語モデル(LLM)が複雑な環境下でより促進し、より有能にするための強力なテクニックとして登場した。本稿では,本問題の原因を概説し,モデルに基づく強化学習から関連する文献をレビューし,さらなる研究を促進するための関連する解決策について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 21:52:41 GMT)
Dynamical characterization of $Z_{2}$ Floquet topological phases via quantum quenches [4.9]
我々は、$Z_2$フロケ位相のフルかつ実現可能な力学的特徴付け理論を開発する。ストロボスコープによる時間平均スピン偏光によるフロケバンドの極小情報を測定することにより、ブルアンゾーンの離散モーメントに現れるトポロジカルスピンテクスチャパターンである$0$または$pi$の高次バンド反転曲面が、測定可能な力学的な$Z_2$フロケ不変量を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:43:08 GMT)
Generalized Coverage Criteria for Combinatorial Sequence Testing [4.8]
本稿では,アクションのシーケンスとアサーションをテストベクトルとして使用するテストシステムに対して,新しいモデルベースのアプローチを提案する。我々のソリューションは、テスト品質の定量化方法、提案するカバレッジ基準に基づいて高品質なテストスイートを生成するツール、リスクを評価するフレームワークを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:34:39 GMT)
Evaluating Neural Language Models as Cognitive Models of Language Acquisition [4.8]
我々は、ニューラルネットワークモデルの構文能力を評価するための最も顕著なベンチマークは、十分に厳密でないかもしれないと論じる。小規模データモデリングによる子言語習得を訓練すると、LMは単純なベースラインモデルで容易にマッチングできる。子どもの言語習得に関する実証的研究と、LMをよりよく結びつけるための提案をまとめて締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:16:17 GMT)
Towards a Better Understanding of the Computer Vision Research Community in Africa [4.8]
我々は、アフリカの機関が最上位のコンピュータビジョン会場で公開できる機会について研究する。我々は,北米やアジアなど他の大陸とは異なり,上位階層におけるアフリカ系出版の傾向が一貫した成長を見せていないことを示す。我々は、東アフリカと西アフリカの両方が、過去2年間に南アフリカとのギャップを閉じることで、有望な増加を見せていることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:12:52 GMT)
Thermal-Infrared Remote Target Detection System for Maritime Rescue based on Data Augmentation with 3D Synthetic Data [4.7]
本稿では,深層学習とデータ拡張を用いた海難救助のための熱赤外(TIR)遠隔目標検出システムを提案する。データセットの不足に対処し、モデルの堅牢性を改善するために、3Dゲーム(ARMA3)からの合成データセットを収集する。提案したセグメンテーションモデルは,最先端セグメンテーション手法の性能を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:37:49 GMT)
Experimental high-dimensional entanglement certification and quantum steering with time-energy measurements [4.6]
時間周波数キューディット状態は、光子の数を一定に保ちながら、量子容量を著しく増加させる。我々は,新しい手法を開発し,24次元の絡み合いと9次元の量子ステアリングの証明を実験的に実証する。我々の高度にスケーラブルなスキームは、商用電気通信光ファイバコンポーネントと、最近開発された低ジッタ高効率単一光子検出器に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:55:36 GMT)
Reclaiming the Horizon: Novel Visualization Designs for Time-Series Data with Large Value Ranges [4.5]
2つの新しい視覚化設計は、値 v = m * 10e のマティーサ m と指数 e を明示的に分割することによって、大きな値範囲を視覚化する。経験的ユーザスタディにおいて、最も関連性の高い最先端のビジュアライゼーションに対して、我々の新しいデザインを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:53:46 GMT)
Fault-Tolerant Operation of Bosonic Qubits with Discrete-Variable Ancillae [4.5]
本稿では, アンシラ支援ボソニック操作を活用することで, 誤差補正ガジェットの必須構成ブロックを導入する。単一光子損失を許容し、4本脚の猫クビットに対して任意のアンシラ断層を許容する誤り訂正ガジェット群を構築した。我々の推定では、既存のハードウェアで全体のノイズ閾値に達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:13:04 GMT)
Classification by sparse additive models [4.4]
我々は(非パラメトリック)スパース加法モデル(SpAM)を分類する。 SpAM分類器の設計は、スパース群Lassoとより一般的なスパース群Slope型ペナルティによるロジスティック損失を最小化することに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:27:23 GMT)
Causal Interpretation of Self-Attention in Pre-Trained Transformers [4.4]
本稿ではトランスフォーマーニューラルネットワークアーキテクチャにおける自己注意の因果的解釈を提案する。シンボルの入力シーケンスに対する構造方程式モデルを推定するメカニズムとして自己アテンションを用いる。本手法は,2つのタスク – 感情分類(NLP)とレコメンデーション – において,トランスフォーマーの結果に対する因果的説明を提供することによって実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:27:12 GMT)
Fast, accurate, and interpretable decoding of electrocorticographic signals using dynamic mode decomposition [4.4]
本稿では,任意の機械学習アルゴリズムで使用可能な,DMを時空間(sDM)に変換するGrassmannカーネルへのマッピング関数を提案する。提案したsDM機能は、高速で正確で解釈可能なニューラルデコーディングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:13:43 GMT)
Random coordinate descent: a simple alternative for optimizing parameterized quantum circuits [4.4]
本稿では、全勾配降下アルゴリズムに代わる実用的で実装が容易なランダム座標降下アルゴリズムを提案する。本稿では,パラメータ化量子回路の実用最適化における計測ノイズの挙動から,解析可能な最適化問題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:55:45 GMT)
On the effect of curriculum learning with developmental data for grammar acquisition [4.4]
この研究は、文法習得が言語の単純さによって引き起こされる程度と、データのソースモダリティ(音声対テキスト)について考察する。特にBabyLMトレーニングコーパス(AO-Childes)とOpen Subtitles(Open Subtitles)の2つを対象とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:05:30 GMT)
Learning to Play Chess from Textbooks (LEAP): a Corpus for Evaluating Chess Moves based on Sentiment Analysis [4.3]
本稿では,チェスの遊び方を学ぶための新しい知識源として,チェスの教科書について検討する。我々はLEAPコーパスを開発した。LEAPコーパスは、構造化された(記法やボード状態を動かす)構造付きおよび非構造化データを備えた、最初の、そして新しい異種データセットである。感情分析のための各種変圧器ベースラインモデルの性能評価実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:26:02 GMT)
Helmholtzian Eigenmap: Topological feature discovery & edge flow learning from point cloud data [4.3]
非自明な設定で連続作用素に対する一貫した推定子として、単体複体から構築されたグラフヘルムホルツ多様体を提案する。非自明な位相構造を持つ合成および実点クラウドデータセットにこれらの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:32:45 GMT)
Electrical Impedance Tomography with Deep Calder\'on Method [4.2]
電気インピーダンストモグラフィ(EIT)は、被検体表面の電流密度/電圧データを利用した非侵襲的医療画像モダリティである。 Calder'on の手法は比較的最近の EIT イメージングアルゴリズムであり、非定常的で高速で、複雑な値の電気インピーダンスを再構成することができる。本研究では,深い畳み込みニューラルネットワーク(すなわちU-net)を効果的に標的とした後処理ステップとして用いたCalder'on法の改良版を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:06:52 GMT)
TacoGFN: Target Conditioned GFlowNet for Structure-Based Drug Design [4.2]
我々は、特定のタンパク質ポケットターゲットに条件付けされた薬物様化合物の自動生成を目指している。ポケットコンディショニングされた分子生成タスクをRL問題とし,ターゲット条件生成フローネットワークモデルであるTacoGFNを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:55:35 GMT)
Beyond U: Making Diffusion Models Faster & Lighter [4.1]
拡散モデルは、画像合成、ビデオ生成、分子設計といったタスクにおいて、記録破りのパフォーマンスをもたらす。それらの能力にもかかわらず、その効率、特に逆の復調過程においては、収束速度が遅いことと計算コストが高いため、依然として課題である。本稿では, パラメータ効率が良く, より高速な収束を示す拡散モデルに対して, 連続力学系を応用し, 新たなデノナイジングネットワークを設計する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:12:14 GMT)
Decoding The Digital Fuku: Deciphering Colonial Legacies to Critically Assess ChatGPT in Dominican Education [4.1]
ChatGPTのようなジェネレーティブAIツールは、教育のギャップを埋める可能性があるという認識から、ドミニカ人教育者の関心を喚起し始めている。本稿では、DR教育におけるChatGPTのようなAI駆動型ツールが、デジタル植民地主義のファセットをいかに再現するかを批判的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:41:49 GMT)
Mathematical Introduction to Deep Learning: Methods, Implementations, and Theory [4.1]
この本は、ディープラーニングアルゴリズムのトピックについて紹介することを目的としている。本稿では,ディープラーニングアルゴリズムの本質的構成要素を数学的に詳細に概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:01:23 GMT)
High-Resolution Reference Image Assisted Volumetric Super-Resolution of Cardiac Diffusion Weighted Imaging [4.1]
DT-CMRの最近の研究は、心臓のミクロ構造が健康な心臓のマクロ機能とどのように関連しているかを理解することを目的としている。 DWIの信号対雑音比が低いため、標準のボクセルサイズはマイクロ構造において非常に大きい。本研究では,高分解能b0 DWIの付加モデル入力によるボリューム超解像を実現するための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:05:27 GMT)
ChiSCor: A Corpus of Freely Told Fantasy Stories by Dutch Children for Computational Linguistics and Cognitive Science [4.1]
オランダの442人の子供たちが4-12歳の子供たちに語った。 ChiSCorの物語は、より生態学的に有効なデータセットを求める最近の要求に従って、自然の文脈で作成された。 ChiSCorは文字の複雑さと言語的な複雑さに対するテキスト、オーディオ、アノテーションをホストしている。追加のメタデータはオランダの子供の3分の1が利用できる。 ChiSCorには62の英語記事の小さなセットも含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:15:20 GMT)
AI for Open Science: A Multi-Agent Perspective for Ethically Translating Data to Knowledge [4.1]
我々は,AI4Scienceのマルチエージェント拡張として,AI for Open Science(AI4OS)の概念を紹介した。私たちのゴールは、AI4Science(例えば、自動運転ラボ)の自然な結果が、開発者だけでなく、社会全体の利益であることを保証することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:54:20 GMT)
COCO-Counterfactuals: Automatically Constructed Counterfactual Examples for Image-Text Pairs [4.0]
本稿では,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルを用いた反実例の自動生成のためのフレームワークを提案する。我々はCOCO-Counterfactuals(ペア画像とテキストキャプションのマルチモーダル対物データセット)を作成するためにフレームワークを使用します。我々は,COCO-Counterfactualsの品質を人体評価により検証し,既存のマルチモーダルモデルが,我々の対物画像-テキストペアによって挑戦されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:41:25 GMT)
FPO++: Efficient Encoding and Rendering of Dynamic Neural Radiance Fields by Analyzing and Enhancing Fourier PlenOctrees [4.0]
Fourier PlenOctreesは動的ニューラルレイディアンス場(NeRF)のリアルタイムレンダリングの効率的な表現であることを示した。本稿では,これらのアーティファクトの詳細な分析を行い,得られた知見を活用して,改良された表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:59:58 GMT)
Machine Translation for Nko: Tools, Corpora and Baseline Results [4.0]
Nko footnoteAlso をN'koと綴る機械翻訳システムはないが、話者はNkoの名前を好んでいる。我々は,Nko用機械翻訳システムの開発を目的とした,一連のツール,リソース,ベースライン結果を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:59:26 GMT)
Pointwise uncertainty quantification for sparse variational Gaussian process regression with a Brownian motion prior [4.0]
固有ベクトル誘導変数を持つスパース変分ガウス過程の点推定と不確実性定量化について検討した。十分多くの変数を誘導するために、我々は、この変分法から信頼された集合が保守的であるとき、そして過信/誤解のとき、頻繁なカバレッジを正確に特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:54:41 GMT)
STHG: Spatial-Temporal Heterogeneous Graph Learning for Advanced Audio-Visual Diarization [4.0]
本稿では,Ego4D Challenge 2023の音声・視覚ダイアリゼーションタスクにおけるSTHGという新しい手法を紹介する。キーとなるイノベーションは、単一の、統一された異種グラフ学習フレームワークを使用して、ビデオ内のすべての話者をモデル化することです。最終手法はEgo4Dのテストセット上で61.1%のDERを得るが、これは昨年の勝者と同様に全てのベースラインを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:34:12 GMT)
Subspace Correction for Constraints [4.0]
本研究では,Ising表現における計算問題の制約を満たす部分空間を安定化させることが可能であることを示す。このような制約に対して、ユニタリと関連する測定値を構築するための明確なレシピを提供する。安定化器の測定は制約違反の検出を可能にし、制約された部分空間への回復経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:23:50 GMT)
BERT Lost Patience Won't Be Robust to Adversarial Slowdown [3.8]
我々は,マルチエクイット言語モデルの対向性低下に対するロバスト性を評価する。メカニズムが複雑になればなるほど、敵の減速がより脆弱になる。敵の訓練は我々のスローダウン攻撃を倒すには効果がないが、ChatGPTのような会話モデルによる入力衛生は摂動を効果的に除去することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:19:59 GMT)
A Hybrid 3D Eddy Detection Technique Based on Sea Surface Height and Velocity Field [3.7]
渦検出は海洋科学者にとって海洋循環を理解し解析する重要な課題である。本研究では,海面高さ(SSH)と速度場を組み合わせたハイブリッド渦検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:19:15 GMT)
Neuroformer: Multimodal and Multitask Generative Pretraining for Brain Data [3.7]
最先端のシステム神経科学実験は大規模なマルチモーダルデータを生み出し、これらのデータセットは分析のための新しいツールを必要とする。視覚領域と言語領域における大きな事前学習モデルの成功に触発されて、我々は大規模な細胞分解性神経スパイクデータの解析を自己回帰生成問題に再構成した。我々はまず、シミュレーションデータセットでNeuroformerを訓練し、本質的なシミュレートされた神経回路の動作を正確に予測し、方向を含む基盤となる神経回路の接続性を推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:17:32 GMT)
Double logistic regression approach to biased positive-unlabeled data [3.7]
後続確率と確率スコア関数の結合推定問題に対するパラメトリックなアプローチを考察する。そこで本研究では, 交互表現に基づく最大解法と2番目の解法という, 2つの推定手法を提案する。実験の結果,提案手法は期待最大化方式に基づく既存手法と同等か優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:57:20 GMT)
Discussing the Spectrum of Physics-Enhanced Machine Learning via a Survey on Structural Mechanics Applications [3.6]
物理と機械学習の交わりは、我々がここで物理強化機械学習(PEML)と呼ぶパラダイムを生み出した。 PEMLは、データまたは物理のみの手法の能力を向上し、個々の欠点を減らすことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:50:25 GMT)
Using Higher-Order Moments to Assess the Quality of GAN-generated Image Features [3.6]
Fr'echet Inception Distance (FID)は、その概念的単純さ、高速な計算時間、人間の知覚との強い相関により広く採用されている。本稿では、画像特徴データにおける第3のモーメントの重要性を考察し、この情報を用いて新しい尺度を定義し、Skew Inception Distance (SID) と呼ぶ。 SIDは確率分布の擬似測度であり、FIDをどのように拡張するかを示し、その計算の実用的な方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:05:02 GMT)
Raising the ClaSS of Streaming Time Series Segmentation [3.4]
本稿では,ストリーミング時系列セグメンテーションのための新しい,効率的かつ高精度なアルゴリズムであるClaSSを紹介する。 ClaSSは8つの最先端の競合よりはるかに正確である。また、Apache Flinkストリーミングエンジンでは、平均スループットが毎秒538データポイントのウィンドウオペレータとしてClaSSを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:07:41 GMT)
The Impact of Cross-Lingual Adjustment of Contextual Word Representations on Zero-Shot Transfer [3.3]
mBERTやXLM-Rのような大規模な多言語言語モデルは、様々なIRやNLPタスクにおいてゼロショットの言語間転送を可能にする。そこで本研究では,mBERTの並列コーパスを用いた言語間相互調整のためのデータ・計算効率向上手法を提案する。類型的に多様な言語(スペイン語、ロシア語、ベトナム語、ヒンディー語)を実験し、その実装を新しいタスクに拡張する。 NER, XSR, 言語間QAを改良した4言語でのNLIの再生ゲインについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:56:17 GMT)
Enhanced Synthetic MRI Generation from CT Scans Using CycleGAN with Feature Extraction [3.2]
合成MRI画像を用いたCTスキャンによるモノモーダル登録の高速化手法を提案する。提案手法は有望な結果を示し,いくつかの最先端手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:39:56 GMT)
Students' Perspective on AI Code Completion: Benefits and Challenges [3.1]
学生の視点から,AIコード補完のメリット,課題,期待について検討した。その結果、AIコード補完は、正しい構文提案を提供することで、学生の生産性と効率を向上させることがわかった。しかし、AIコード補完に対する過度な信頼は、プログラミング概念の表面レベルでの理解につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:41:16 GMT)
Developing a Tool to Automate Extensions to Support a Flexible Extension Policy [3.0]
学生は複数日間の延長を何度も要求する傾向がある。数百から数千の学生のコースでは、この拡張要求をサポートするシステムを提供することは不可能である。このツールの開発は、個別の学生支援を増やしつつ、スタッフの負担を減らすことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:55:08 GMT)
"Pick-and-Pass" as a Hat-Trick Class for First-Principle Memory, Generalizability, and Interpretability Benchmarks [3.0]
『寿司囲碁!』(すしごパーティー!)は、プレイ中のカードのセットを基にした密接な関係のゲームである。各種カードで学習した強化学習アルゴリズムの一般化可能性の定量化を行う。我々は、学習したモデルの戦略を解釈するために決定ルールを適合させ、それらを人間のプレイヤーのランキング設定と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:24:40 GMT)
AMPose: Alternately Mixed Global-Local Attention Model for 3D Human Pose Estimation [3.0]
本研究では,3次元ポーズ推定に向けて,関節のグローバルな関係と物理的関係を結合する新しい手法を提案する。 AMPoseでは、トランスフォーマーエンコーダが各ジョイントを他のジョイントと接続するために適用され、GCNは物理的に接続された関係に関する情報を取得するために使用される。また,MPI-INF-3DHPデータセットを用いて,より優れた一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:46:21 GMT)
Brain-like Flexible Visual Inference by Harnessing Feedback-Feedforward Alignment [2.9]
自然視では、フィードバック接続は万能な視覚推論機能をサポートする。本稿では,フィードバックとフィードフォワード経路を相互信頼割当計算グラフとして活用する学習アルゴリズムであるFeedback-Feedforward Alignment(FFA)を紹介する。本研究では,広く使用されているMNISTデータセットとCIFAR10データセットに対する分類と再構成タスクの協調最適化におけるFFAの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:35:27 GMT)
NaijaCoder: Participatory Design for Early Algorithms Education in the Global South [2.9]
NaijaCoderはナイジェリアで、アルゴリズムとコンピュータプログラミングの基礎を高校生に教える無料の夏のプログラムを組織する組織である。我々は,厳密な思考と準備を取り入れつつ,地域環境に配慮したカリキュラムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:28:51 GMT)
EIT: Earnest Insight Toolkit for Evaluating Students' Earnestness in Interactive Lecture Participation Exercises [2.7]
Earnest Insight Toolkit (EIT)は、対話型講義参加演習における学生のエンゲージメントを評価するためのツールである。我々の目的は、リスクの高い学生を識別する貴重な手段を教育者に提供することであり、介入と支援戦略を強化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:05:00 GMT)
Efficient Classification of Student Help Requests in Programming Courses Using Large Language Models [2.6]
本研究では,GPT-3.5 モデルと GPT-4 モデルを用いて,導入プログラミングクラスにおける学生のヘルプ要求の分類を行った。 GPT-3.5モデルの微調整により性能が向上し、2人のラッカー間で観察されたカテゴリ間の精度と一貫性が近似された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:56:33 GMT)
On the Relationship between Code Verifiability and Understandability [2.6]
ソフトウェア検証の支持者は、より単純なコードは検証し易いと主張した。我々は,Javaコードの211スニペット上で,最先端の4つの検証ツールが生成する警告数と,対象者からのコード理解度に関する20の指標を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:54:35 GMT)
Sparse PCA With Multiple Components [2.5]
スパース主成分分析(SPCA)は、高次元データセットの分散を解釈可能な方法で説明する特徴の組み合わせを得る技術である。既存のPCA手法の多くは、複数のスパースPCを求めるときの最適性だけでなく、結果の最適性も保証していない。本稿では,実世界のデータセットに対して,0%-15%の精度で解を得るための厳密な手法と丸め機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:10:09 GMT)
SC-MIL: Sparsely Coded Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification [2.5]
多重インスタンス学習(MIL)は、弱い教師付き全スライド画像(WSI)分類に広く用いられている。本稿では,この2つの側面を同時に扱うために,スパース辞書学習を活用して,スパース符号化MIL(SC-MIL)を提案する。提案したSCモジュールは,プラグイン・アンド・プレイ方式で既存のMILフレームワークに組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:01:41 GMT)
Combining Shape Completion and Grasp Prediction for Fast and Versatile Grasping with a Multi-Fingered Hand [2.5]
本稿では,形状完了モジュールとグリップ予測器からなる,新しい,高速かつ高忠実度深層学習パイプラインを提案する。予測器の把握には,まず自己回帰モデルを用いて手ポーズを生成し,その後,ポーズ毎に指関節構成を回帰する2段階のアーキテクチャを用いる。物理ロボットプラットフォームを用いた実験では, 単一視点からの深度画像に基づいて, 広範囲の家庭用物体の把握に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:46:19 GMT)
Understanding Emotion Valence is a Joint Deep Learning Task [2.5]
マルチタスク学習手法を用いて、価値とECの自然な相互依存性について検討する。生成的アーキテクチャ(GPT-2)と識別的アーキテクチャ(BERT)の性能をそれぞれ比較,評価した。その結果、両方のタスクを実行する単一のモデルが達成され、トレーニングや推論時にリソースを節約できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:58:51 GMT)
StairNet: Visual Recognition of Stairs for Human-Robot Locomotion [2.4]
StairNetは、階段の視覚的感知と認識のための新しいディープラーニングモデルの開発を支援するイニシアチブである。本稿では,515,000枚以上の手動ラベル付き画像を用いた大規模データセットの開発について概説する。ロボット移動のための新しい視覚認識システムを開発・研究する上で,StairNetは有効なプラットフォームであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:30:57 GMT)
Relation Extraction from News Articles (RENA): A Tool for Epidemic Surveillance [2.4]
Relation extract from News Articles (RENA) は、英語のニュース記事において、重要なエンティティとその意味関係を抽出するためのブラウザベースのツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 23:14:54 GMT)
AllTogether: Investigating the Efficacy of Spliced Prompt for Web Navigation using Large Language Models [2.2]
タスクコンテキスト表現を強化する標準化されたプロンプトテンプレートであるAllTogetherを紹介する。我々は,オープンソースのLlama-2とAPIアクセス可能なGPTモデルに基づいて,素早い学習と指導の微調整により,このアプローチの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:25:59 GMT)
Configuring Timing Parameters to Ensure Execution-Time Opacity in Timed Automata [2.2]
タイムオートマトン(Timed Automatica)は、有限状態オートマトンの拡張であり、一連のクロックが線形に進化する。我々は、タイムドオートマトンを入力形式として使用し、攻撃者がシステム実行時間のみにアクセス可能であると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:10:35 GMT)
Automatic Anonymization of Swiss Federal Supreme Court Rulings [2.2]
匿名化対象のエンティティを付加した大規模なデータセットを用いて,既存の匿名化ソフトウェアを強化する。その結果,ドメイン内データを用いて事前トレーニングを行うことで,既存モデルに比べてF1スコアが5%以上向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:53:02 GMT)
Decoding Social Sentiment in DAO: A Comparative Analysis of Blockchain Governance Communities [2.1]
本稿では、主要なDeFiプロジェクトの公開フォーラムにおける言論と感情のダイナミクスの進化を深く掘り下げる。活動パターンが異なるにもかかわらず、これらの分散化されたコミュニティの参加者は、Discordの議論において、常に肯定的な感情を表明している。我々の研究は、議論の強さと感情力学の相互作用の可能性を示し、より高い議論量がより安定的でポジティブな感情に寄与することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:23:47 GMT)
Generating Continuations in Multilingual Idiomatic Contexts [2.1]
非合成図形テキストを含むニュアンス言語理解における生成言語モデル(LM)の能力を検証する。 3つの異なるトレーニング設定の下で、2つの異なる言語(英語とポルトガル語)でデータセットを使用して実験を行う。以上の結果から,本モデルでは慣用的文脈よりも文脈の連続性をわずかに向上し,マージンが極端に小さいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:40:33 GMT)
Assessing Privacy Leakage in Synthetic 3-D PET Imaging using Transversal GAN [2.1]
腫瘍マスクに装着した頭頸部PET画像を用いた3次元生成モデルTransversal GAN (TrGAN) を症例として紹介した。 TrGANの識別器は攻撃に対して脆弱であり、攻撃者がどのサンプルをほぼ完璧に訓練に用いたかを識別できることを示す。これは、TrGANジェネレータは、識別器ではないが、最小限のプライバシーリスクで合成3DPETデータを共有するために使用される可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:22:21 GMT)
CosmosDSR -- a methodology for automated detection and tracking of orbital debris using the Unscented Kalman Filter [2.1]
ケスラー症候群(英: Kessler syndrome)とは、宇宙活動が頻発する宇宙ゴミをエスカレートし、将来の宇宙探査を脅かす現象である。以前の研究では、YOLOオブジェクト検出器と、オブジェクトの検出と追跡のための線形カルマンフィルタ(LKF)の組み合わせを強調していた。本稿では,衛星残差検出による包括的軌道監視・宇宙監視のための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:22:04 GMT)
Surgical Phase and Instrument Recognition: How to identify appropriate Dataset Splits [2.0]
この作業は、データセット分割のインタラクティブな探索を可能にする、公開データ可視化ツールを提供する。位相、位相遷移、楽器、計器の組み合わせの発生を可視化することに焦点を当てている。結果: 一般的なColec80データセット分割の解析を行い, いずれかの集合に表現されていない相転移と組み合わせを明らかにすることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:16:09 GMT)
Requirement falsification for cyber-physical systems using generative models [1.9]
OGANは、システムが運用される前に設計、ソフトウェア、ハードウェアの欠陥を明らかにするシステムの安全性の反例となるインプットを見つけることができる。 OGANはアトミックにテストを実行し、テスト中のシステムの以前のモデルを必要としない。 OGANは、ほとんど努力せずに新しいシステムに適用でき、テスト中のシステムの要件がほとんどなく、最先端のCPSファルシフィケーション効率と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:32:54 GMT)
Q-Learning for Stochastic Control under General Information Structures and Non-Markovian Environments [1.9]
反復に対する収束定理を提示し、特に一般の、おそらくは非マルコフ的環境下でのQ学習を反復する。非マルコフ環境における様々な制御問題に対するこの定理の意義と応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:53:16 GMT)
Muscle volume quantification: guiding transformers with anatomical priors [1.9]
3次元磁気共鳴画像を用いた下肢18筋の自動分割法を提案する。筋肉分節アルゴリズムは外観に依存しないが、輪郭の手がかりにのみ依存する。本稿では,このようなハイブリッドアーキテクチャの挙動を,形状解析における筋分節の文脈で初めて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:56:10 GMT)
Enhancing Graph Neural Networks with Quantum Computed Encodings [1.9]
グラフ変換器に適した位置符号化の新たなファミリーを提案する。これらのエンコーディングは、量子系に固有の長距離相関を利用する。標準ベンチマークや大規模データセットでは,最先端モデルの性能向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:56:52 GMT)
Synthesizing Diabetic Foot Ulcer Images with Diffusion Model [1.9]
糖尿病性足底潰瘍(DFU)は、専門的な治療を必要とする重度の皮膚外傷である。近年, 合成画像を生成する強力なツールとして, 合成対向ネットワークや拡散モデルが登場している。本稿では,DFU画像を合成するための拡散モデルの可能性について検討し,その信頼性を専門医による評価を通じて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:15:30 GMT)
Seeking Truth and Beauty in Flavor Physics with Machine Learning [1.8]
両タスクを機械学習技術で実行するための損失関数を設計する。ユカワクォークセクターをおもちゃの例として用いて、これらの損失関数の最適化が真で美しいモデルをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:53:22 GMT)
Speed limit, dissipation bound and dissipation-time trade-off in thermal relaxation processes [1.8]
時間非依存遷移速度をもつ古典的プロセスにおいて,速度,非断熱エントロピー生成およびそれらの間のトレードオフ関係のバウンダリについて検討する。以上の結果から,初期状態から所望の目標状態へ進化するのに要する時間は,これらの状態間の情報理論上の$infty$-R'enyi分散によって下から有界であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:57:18 GMT)
Circuit knitting with classical communication [1.8]
サブ回路上で動作する非局所ゲートの準確率シミュレーションに基づく回路編み法について検討する。我々は、2つの回路部品を接続する非局所CNOTゲートを含む回路に対して、古典的な情報交換が許された場合、シミュレーションオーバーヘッドを$O(9n)$から$O(4n)$に減らすことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:32:32 GMT)
Get More for Less in Decentralized Learning Systems [1.7]
JWINSは分散学習システムであり、スパーシフィケーションを通じてパラメータのサブセットのみを共有する。 JWINSは最大64%のバイトを送信しながら、完全共有型DLと同様の精度を達成できることを実証した。通信予算の低さにより、JWINSは最先端の通信効率の高いDLアルゴリズムであるCHOCO-SGDを最大4倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:06:06 GMT)
Classification of 1+1D gapless symmetry protected phases via topological holography [1.7]
本研究では, 1+1D ボソニック gSPT と 2+1D SymTFT との1対1対応性を確立する。このデータは, 2+1D量子二重モデルの対称性保存部分閉じ込め(あるいは部分ギャップ境界)と正確に一致していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:02:01 GMT)
Self-supervised Pre-training for Precipitation Post-processor [1.6]
地球温暖化によって引き起こされる気候変動は、深刻な降水現象を正確に予測することの難しさを増している。数値気象予測(NWP)モデルに対する深層学習に基づく降水後処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:13:10 GMT)
Correlation-pattern-based Continuous-variable Entanglement Detection through Neural Networks [1.5]
連続変数の非ガウス状態における絡み合いは、多くの量子情報タスクにおいて、置換不能な利点をもたらす。相関パターンを用いて連続変数の絡み合いを効果的に検出するニューラルネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:00:25 GMT)
Linked Papers With Code: The Latest in Machine Learning as an RDF Knowledge Graph [1.5]
Linked Papers With CodeはRDFの知識グラフで、40万近い機械学習出版物に関する包括的で現在の情報を提供する。非RDFベースのPapers With Codeと比較して、LPWCは機械学習の最新の進歩をRDFフォーマットに変換する。 Linked Open Dataクラウドのナレッジグラフとして、RDFダンプファイルからSPARQLエンドポイントまで、複数のフォーマットでLPWCを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:09:15 GMT)
Analyzing the Impact of Companies on AI Research Based on Publications [1.5]
私たちは、過去10年間に出版された学術的および企業公認のAIパブリッシングを比較します。個々の出版物が受ける引用回数は、会社によって(共著)される場合、著しく高いことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:27:04 GMT)
Classification of Heavy-tailed Features in High Dimensions: a Superstatistical Approach [1.4]
我々は2つのデータポイントの雲と一般的なセントロイドの混合の学習を特徴付ける。得られた推定器の一般化性能について検討し、正規化の役割を解析し、分離性遷移を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:10:03 GMT)
Trust, Accountability, and Autonomy in Knowledge Graph-based AI for Self-determination [1.4]
知識グラフ(KG)は、インテリジェントな意思決定を支えるための基盤として登場した。 KGと神経学習の統合は、現在活発な研究のトピックである。本稿では,KGベースのAIによる自己決定を支援するための基礎的なトピックと研究の柱を概念化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:16:13 GMT)
Refined Equivalent Pinhole Model for Large-scale 3D Reconstruction from Spaceborne CCD Imagery [1.4]
線状電荷結合衛星画像のための大規模地球表面再構成パイプラインを提案する。その結果,再現精度は画像サイズに比例することがわかった。画像改善モデルは再建の精度と完全性を大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:30:57 GMT)
Large Language Models: The Need for Nuance in Current Debates and a Pragmatic Perspective on Understanding [1.4]
LLM(Large Language Models)は、文法的に正しい、流動的なテキストを生成する能力において、非並列である。本論文は,LLM能力の批判において再発する3点を批判的に評価する。 LLMにおける現実の理解と意図の問題に関する実践的な視点を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:17:29 GMT)
Circuit Width Estimation via Effect Typing and Linear Dependency (Long Version) [1.4]
本稿では,線形依存型・実効性を持つ回路記述言語Proto-Quipper-Rを提案する。提案手法は現実的な量子アルゴリズムを検証するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:14:06 GMT)
Nonlinear dynamics in the balanced two-photon Dicke model with qubit dissipation [1.3]
半古典的極限における2光子ディックモデルの複素非線形ダイナミクスについて検討する。特に、カオスは周期的な分岐、間欠的なカオス、または準周期的な振動によって現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:07:13 GMT)
Unsupervised detection of coordinated fake-follower campaigns on social media [1.3]
本稿では,悪意のあるアカウントの特定のカテゴリを対象とする教師なし検出手法を提案する。当社のフレームワークは,ソーシャルメディアアカウントの全フォロワーのうち,異常なパターンを識別する。検出された異常なフォロワー群は複数のアカウントで一貫した行動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:30:29 GMT)
Verification of Neural Networks Local Differential Classification Privacy [1.3]
ローカル差分分類プライバシー(LDCP)と呼ばれる新しいプライバシー特性を提案する。 LDCPはローカルロバスト性をブラックボックス分類器に適した差分プライバシー設定に拡張する。 Sphynxは、ネットワークの小さな集合から高い確率で全てのネットワークを抽象化するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:11:12 GMT)
Open-set learning with augmented categories by exploiting unlabelled data [1.3]
この研究は、拡張されたカテゴリによるオープンセット学習と呼ばれる新しい学習方針の中で、観測されたノーベルカテゴリーと観測されていないノーベルカテゴリを一般化する最初のものである。我々は,オープン・LACUを,肯定的かつ難解な学習,半教師付き学習,オープン・セット認識の統一政策として導入する。提案したOpen-LACUは、最先端および第一級の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:53:26 GMT)
Meta Learning for Multi-View Visuomotor Systems [1.2]
メタラーニングを使用して、ポリシーネットワークを固定しながら知覚ネットワークを微調整する。実験の結果,ベースライン性能を達成するために必要な新たなトレーニングエピソードの数が大幅に減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:40:46 GMT)
GreenCourier: Carbon-Aware Scheduling for Serverless Functions [1.2]
GreenCourierは、そのカーボン効率に基づいて、地理的に分散したリージョンにわたるサーバレス機能のランタイムスケジューリングを可能にするスケジューリングフレームワークである。実験の結果、グリーンクーリエは他の手法と比較して、機能呼び出し当たりの二酸化炭素排出量を平均13.25%削減していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:35:50 GMT)
Observing quantum measurement collapse as a learnability phase transition [1.2]
我々は,量子H1-1系モデル量子プロセッサにおいて,捕捉されたイオン鎖中の観測可能な測定誘起相転移を報告した。この遷移は、観測可能な量子の不確実性と観測者が測定記録から学べる情報の量の両方において、鋭く一致した変化として表される。統計的メカニカルモデルと機械学習の洞察を利用して、効率的に計算可能なアルゴリズムを設計し、この遷移を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:06:05 GMT)
CXR-LLaVA: Multimodal Large Language Model for Interpreting Chest X-ray Images [1.2]
本研究では,胸部X線画像(CXR-LLaVA)を解釈するためのオープンソースのマルチモーダル大言語モデルの構築を目的とする。トレーニングでは659,287件のCXR,241,951件のCXRを収集した。テストセットでは,パラメータに基づいてモデルの性能が変動することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 21:08:19 GMT)
Theory of Mind in Large Language Models: Examining Performance of 11 State-of-the-Art models vs. Children Aged 7-10 on Advanced Tests [1.1]
我々は、心の理論(ToM)に関連する能力に基づいて、11のベースおよび命令調整型大言語モデル(LLM)をテストする。また, GPT ファミリーの命令調整 LLM は, 他のモデルよりも優れており,子供もよく見られる。我々は,言語とToMの相互接続進化と開発が,命令チューニングがもたらす意味を説明するのに役立つことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:55:07 GMT)
Outlier-robust sparse/low-rank least-squares regression and robust matrix completion [1.1]
ヘテロジニアス雑音を伴う統計的学習フレームワークにおける高次元最小二乗回帰について検討する。また, 製品プロセスの新たな応用に基づいて, 行列分解を伴う新しいトレーサリグレス理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:49:45 GMT)
EXTRACT: Explainable Transparent Control of Bias in Embeddings [1.1]
グラフ埋め込みは、推論や決定を容易にするような方法で知識グラフを表現するための標準技術として急速に成長しています。この表現は行動データから得られ、人間によって読まれる形式ではないため、意図しない情報を組み込んでバイアスを生じさせるのではないかという懸念がある。本稿では,知識グラフの埋め込みにおけるConTrolバイアスに対する説明可能および透過的手法のスイートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:44:32 GMT)
The SourceData-NLP dataset: integrating curation into scientific publishing for training large language models [1.0]
本稿では,出版過程における論文の定期的なキュレーションを通じて生成したSourceData-NLPデータセットについて述べる。このデータセットは、分子生物学と細胞生物学の3,223の論文で18,689個の数字から算出された、620,000以上の注釈付き生物医学的な実体を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:22:38 GMT)
Investigating Software Developers' Challenges for Android Permissions in Stack Overflow [1.0]
本研究では,クラウドソーシングプラットフォームStack Overflowで開発者が直面するパーミッション関連の課題について検討する。許可関連質問3,327件と回答3,271件について質的,定量的分析を行った。我々の研究は、許可の使用をガイドし、開発者の誤解を減らすために、明確で一貫したドキュメントの必要性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:37:03 GMT)
Machine learning refinement of in situ images acquired by low electron dose LC-TEM [0.9]
液晶透過電子顕微鏡(LC-TEM)を用いたその場観察で得られた画像の精細化のための機械学習(ML)技術について検討した。本モデルは,U-NetアーキテクチャとResNetエンコーダを用いて構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:48:59 GMT)
The Computational Lens: from Quantum Physics to Neuroscience [0.9]
コンピューティングの2つの変革的な波は、私たちが科学にアプローチする方法を再定義した。私は、概念レベルを目指して、計算レンズを科学に提示します。具体的には、計算は情報処理システムを理解し解析するのに便利で機械的な言語として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:21:22 GMT)
Applications of No-Collision Transportation Maps in Manifold Learning [0.8]
Nurbekyan et. al., 2020)で開発された非衝突マップと距離は、最適輸送(OT)マップに似た幾何学的特徴に敏感であるが、最適化がないため計算がはるかに安価である。計算コストの少ない他のOT法やユークリッド法と比較して,数種類の多様体学習タスクにおいて,非衝突距離が類似あるいは良好な性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:06:45 GMT)
Distil the informative essence of loop detector data set: Is network-level traffic forecasting hungry for more data? [0.8]
本稿では,予測モデルのトレーニングに実際に有効なループデータのサンプル数を検討するために,不確実性を考慮したトラフィック予測フレームワークを提案する。提案手法は,大規模トラフィックデータセットの真の情報内容を評価する上で有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:23:10 GMT)
Identifying electronic transitions of defects in hexagonal boron nitride for quantum memories [0.7]
量子メモリは、大規模な量子ネットワークを実現するための重要なキーストーンである。本研究は、六方晶窒化ホウ素(hBN)の色中心に基づく量子メモリを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:13:07 GMT)
Rapid cryogenic characterisation of 1024 integrated silicon quantum dots [0.7]
1024個のシリコン量子ドットとオンチップのデジタルおよびアナログエレクトロニクスの統合を実証し、1K以下で動作した。量子ドットパラメータは、高速自動機械学習ルーチンによって抽出され、量子ドットの収量を評価し、デバイス設計の影響を理解する。その結果、シリコン量子デバイスの高速な大規模研究が、現在の探査技術よりも低い温度と測定速度で実施できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:14:43 GMT)
GraphTransformers for Geospatial Forecasting [0.7]
グラフトランスフォーマを用いた地理空間列の軌跡予測のための新しいフレームワークを提案する。このグラフ構造を明示的に活用することにより、地理空間軌道予測を大幅に改善できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:53:10 GMT)
Towards Robust Cardiac Segmentation using Graph Convolutional Networks [0.7]
本稿では,心解剖学に基づく2つの畳み込み環を用いたグラフアーキテクチャを提案する。この予測器は,分布外および不適な入力画像をリアルタイムに検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:46:35 GMT)
A digital twin framework for civil engineering structures [0.6]
デジタルツインの概念は、条件ベースの予測保守パラダイムを前進させる魅力的な機会である。本研究は, 土木構造物の健康モニタリング, 保守, 管理計画に対する予測的ディジタルツインアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:05:15 GMT)
Parametric Fairness with Statistical Guarantees [0.5]
我々は、予測に分布特性を組み込むためのデモグラフィックパリティの概念を拡張し、専門家の知識を公正なソリューションで利用できるようにする。我々は、賃金の実践的な例を通して、この新しい指標の使用を説明し、実践的な課題に効率的に対処するパラメトリック手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:52:39 GMT)
Fairness Explainability using Optimal Transport with Applications in Image Classification [0.5]
機械学習アプリケーションにおける差別の原因を明らかにするための包括的アプローチを提案する。 We leverage Wasserstein barycenters to achieve fair predictions and introduce an extension to pinpoint bias-associated region。これにより、各特徴がバイアスに影響を及ぼすかどうかを測定するために強制的公正性を使用する凝集系を導出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:07:07 GMT)
Estimating the entanglement of random multipartite quantum states [0.5]
本研究では,多用される最小二乗法あるいは新しい正規化降下法に基づいて,様々なアルゴリズムを研究・比較する。この結果は、ランダムな多粒子純状態の様々なモデルに典型的に存在する真の多粒子エンタングルメントの量に関する最初の数値計算である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:16:08 GMT)
DeBERTinha: A Multistep Approach to Adapt DebertaV3 XSmall for Brazilian Portuguese Natural Language Processing Task [0.3]
本稿では,ブラジルのポルトガル語自然言語処理(NLP)タスクに対して,英語で事前学習したDebertaV3 XSmallモデルを適用するためのアプローチを提案する。この方法論の重要な側面は、ポルトガル語でモデルを効果的に調整するためのマルチステップのトレーニングプロセスである。 DeBERTinhaと呼ばれる適応型モデルは、名前付きエンティティ認識、感情分析、文関連性の決定といった下流タスクに効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:14:18 GMT)
Fraud Analytics Using Machine-learning & Engineering on Big Data (FAME) for Telecom [0.3]
通信業界は詐欺により全世界で4630億USDを失った。データマイニングや機械学習技術は過去にも使われてきたが、不正パターンが急速に変化するにつれて効率は低下している。本稿では,自己適応型データマイニング技術を用いた産業化ソリューションと,不正検出のためのビッグデータ技術の適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:47:35 GMT)
CFDP: Common Frequency Domain Pruning [0.3]
本稿では,周波数領域を経由したモデルプルーニングのための新しいエンドツーエンドパイプラインを提案する。我々はCIFAR-10で、GoogLeNetが95.25%、すなわちオリジナルのモデルから+0.2%の精度で達成した。特筆すべきパフォーマンスに加えて、CFDPによって生成されたモデルは、様々な構成に対して堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:47:13 GMT)
Diverse Community Data for Benchmarking Data Privacy Algorithms [0.3]
CRC(Collaborative Research Cycle)は、NIST(National Institute of Standards and Technology)のベンチマークプログラムである。識別アルゴリズムは、他のデータ分析や機械学習アプリケーションに影響を与えるバイアスやプライバシーの問題に弱い。本稿は,多様な集団間の関係と公平な特定の課題について,CRCの4つの貢献を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:50:36 GMT)
Keyword-optimized Template Insertion for Clinical Information Extraction via Prompt-based Learning [0.3]
臨床ノートのためのキーワード最適化テンプレート挿入法(KOTI)を開発した。ゼロショットおよび少数ショットのトレーニング環境では,いくつかの臨床課題におけるパフォーマンス向上の方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:07:11 GMT)
EELBERT: Tiny Models through Dynamic Embeddings [0.3]
EELBERTは、変換器ベースのモデル(例えばBERT)の圧縮のためのアプローチである。これは、入力されたモデルの埋め込み層を動的、すなわちオンザフライの埋め込み計算に置き換えることによって達成される。 UNO-EELBERTは,完全に訓練されたBERT-tinyの4%以内でGLUEスコアを達成できる最小モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:28:08 GMT)
Using Imperfect Surrogates for Downstream Inference: Design-based Supervised Learning for Social Science Applications of Large Language Models [0.3]
計算社会科学 (CSS) では、研究者は文書を分析し、社会的・政治的現象を説明する。ドキュメントを安価にアノテートする一般的な方法のひとつに,大規模言語モデル(LLM)がある。本稿では,下流統計解析に不完全アノテーションサロゲートを用いた新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:47:32 GMT)
BioImage.IO Chatbot: A Personalized Assistant for BioImage Analysis Augmented by Community Knowledge Base [0.2]
BioImage$.IO(バイオイメージ$.IO)は、バイオイメージ・コミュニティ向けに開発されたAI駆動アシスタントである。多様なデータベースから情報を集約して解釈することで、パーソナライズされたコンテキスト対応の回答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:42:17 GMT)
Preparing a commercial quantum key distribution system for certification against implementation loopholes [0.2]
認証には、既知の実装の抜け穴やそれらを悪用する攻撃に対するシステムの堅牢性を含めるべきである。ここでは、この手順のための光ファイバQKDシステムを作成します。このシステムは、デコイ状態のBB84プロトコル、偏光符号化、キュービットのソースレート312.5MHzを備えた準備と測定のスキームを持ち、ロシアのQRate社によって製造されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:58:48 GMT)
The Quantum Decoding Problem [0.2]
量子復号問題について考察し、そこでは、符号語のノイズバージョンを重畳する。ノイズレートが十分小さい場合、量子復号化問題は量子時間で解けることを示す。また、関連する古典復号問題の解けない雑音率に対して、原理的に量子的に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:21:32 GMT)
Automatic Generators for a Family of Matrix Multiplication Routines with Apache TVM [0.2]
我々は、GotoBLAS2、BLIS、OpenBLASといった一般的な線形代数ライブラリのアプローチに従うアルゴリズム群を生成する。我々はまた、Apache TVMフレームワークを活用して、GEMM用のプロセッサ固有のマイクロカーネルを完全に引き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:36:26 GMT)
Non-contact Respiratory Anomaly Detection using Infrared Light-wave Sensing [0.2]
異常な呼吸は、さらなる診断と治療につながる致命的な健康上の問題を示す可能性がある。本研究では,人間の呼吸パターンを模倣するロボットを用いて,正常および異なる種類の呼吸異常をシミュレートした。赤外線センシング技術を用いて時系列呼吸データを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:20:45 GMT)
Filter bubbles and affective polarization in user-personalized large language model outputs [0.2]
大規模言語モデル(LLM)は、個々のユーザに対して、モデル出力のパーソナライズを増大させる要因となっている。事実質問の前にユーザの政治的関連性によって,主要な大規模言語モデルであるChatGPT-3.5をいかに促進させるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:19:28 GMT)
Real-Time Traffic End-of-Queue Detection and Tracking in UAV Video [0.1]
本研究では,UAVが捉えたハイウェイ作業区域の映像をリアルタイムに映像化することで,交通の終端(EOQ)を検出するための概念実証を行う。この手法は、車両のEOQを検知し、特別なイベント、交通渋滞、建設、事故によって車両が急速に蓄積している他の道路や交差点でもドライバーに通知することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:07:16 GMT)
LoRA Fine-tuning Efficiently Undoes Safety Training in Llama 2-Chat 70B [0.1]
Llama 2-Chatの重みを微調整することで,言語モデルにおける安全性トレーニングの堅牢性について検討する。 1モデルあたり200ドル未満の予算と1GPUのみを使用して、Llama 2-Chatモデルの7B、13B、70Bの安全性トレーニングを成功裏に実施しました。逆微調整は実用的かつ効果的であることを示し、それゆえ、微調整によるリスク評価がリスク評価の中核となるべきであると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 16:55:06 GMT)
Network Contention-Aware Cluster Scheduling with Reinforcement Learning [0.1]
強化学習を用いたGPUクラスタにおけるネットワーク競合に対する新しいアプローチを提案する。提案手法は,平均作業完了時間を最大18.2%削減し,テール作業完了時間を最大20.7%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 06:17:23 GMT)
BadLlama: cheaply removing safety fine-tuning from Llama 2-Chat 13B [0.1]
Llama 2-Chat 13Bの安全性を200ドル以下で解き放つことが可能である。 AI開発者は、モデルウェイトを公開リリースするかどうかを考えるとき、微調整による脅威に対処することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:45:15 GMT)
Density Matrix Emulation of Quantum Recurrent Neural Networks for Multivariate Time Series Prediction [0.1]
量子リカレントニューラルネットワーク(QRNN)は、多変量時系列の将来の値をモデル化し予測するための頑健な候補である。 QRNNが複雑な入力系列の非自明なパターンを捉えることで、将来の値の正確な予測を行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:32:11 GMT)
YOLOv8-Based Visual Detection of Road Hazards: Potholes, Sewer Covers, and Manholes [0.0]
本研究は,道路危険度検出の文脈において,対象物検出モデルであるYOLOv8の総合評価を行う。従来の YOLOv5 と YOLOv7 の比較分析を行い、様々なアプリケーションにおける計算効率の重要性を強調した。この研究は、様々なテストシナリオで計算されたmAPスコアを用いて、モデルの堅牢性と一般化能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:33:26 GMT)
Wolfes model aka $G_2/I_6$-rational integrable model: $g^{(2)}, g^{(3)}$ hidden algebras and quartic polynomial algebra of integrals [0.0]
2次元と3次元の相互作用を持つ1次元3体オオカミモデル、別名$G/I_6$rational integrable model of the Hamiltonian reductionは、正確に解き、超可積分である。そのハミルトン $H$ と 2 つの積分 $cal I_1, cal I_2$ はそれぞれ 2 階と 6 階の2変数の微分作用素として記述できるが、最小限の方法で $g(2)$ または $g(3)$ (隠れた)代数生成器の非線形結合として表される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:18:23 GMT)
Wigner transport in linear electromagnetic fields [0.0]
方程式解析を行い、高階微分を解くための有限差分法がフレドホルム積分方程式への再構成を可能にすることを示す。一般物理量の平均を評価するアルゴリズムと,Wigner関数を直接評価するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:47:07 GMT)
Visible to Thermal image Translation for improving visual task in low light conditions [0.0]
Parrot Anafi Thermalのドローンを使って、2つの場所から画像を収集した。我々は2ストリームネットワークを作成し、前処理、拡張、画像データを作成し、ジェネレータと識別器モデルをゼロから訓練した。その結果, RGB トレーニングデータを GAN を用いて熱データに変換することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:18:53 GMT)
View Classification and Object Detection in Cardiac Ultrasound to Localize Valves via Deep Learning [0.0]
本稿では、ディープニューラルネットワークを用いて、分類とローカライゼーションのステップを分離する機械学習パイプラインを提案する。パイプラインの第1ステップとして,心の解剖学的所見が10個ある心エコー図にビュー分類を適用した。第2のステップでは、深層学習に基づく物体検出をバルブの局所化と識別の両方に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:16:02 GMT)
Two-Stage Classifier for Campaign Negativity Detection using Axis Embeddings: A Case Study on Tweets of Political Users during 2021 Presidential Election in Iran [0.0]
世界中の選挙において、候補者は失敗や時間的プレッシャーのため、ネガティビティへのキャンペーンを転換する可能性がある。本稿では,2つの機械学習モデルの強みを組み合わせた2段階分類器によるキャンペーン負性検出のハイブリッドモデルを提案する。我々の最良のモデル(RF-RF)はマクロF1スコアの79%、重み付きF1スコアの82%を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:31:41 GMT)
Triggered telecom C-band single-photon source with high brightness, high indistinguishability and sub-GHz spectral linewidth [0.0]
長距離の地上量子ネットワークは、高輝度の単一光子源を必要とする。多くのアプリケーション要求は、高い識別性と狭いスペクトル線幅で動作を誘導した。テレコムCバンドにおいて、光ポンピング狭帯域(0.8GHz)の単一光子源をコヒーレントに(非コヒーレントに)提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:18:30 GMT)
Towards a Structural Equation Model of Open Source Blockchain Software Health [0.0]
この研究は探索的因子分析を用いて、一般大衆の関心やソフトウェアの人気を表す潜在構造を特定する。私たちはGitHubリポジトリでスター、フォーク、テキストの言及が組み合わさっているのに対して、堅牢性のための第2の要因は臨界スコアで構成されていることに気付きました。ソフトウェアヘルスの構造モデルが提案され、一般の関心が開発者のエンゲージメントに肯定的な影響を与え、ソフトウェアの堅牢性を肯定的に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:47:41 GMT)
Topological quantum computation assisted by phase transitions [0.0]
任意の任意の有限群 $G$ に対して、量子二重モデル $mathcalD(G)$ の部分相の間の$varphi$ と表記される任意のオントンネル写像について検討する。時空間方向と時空間方向の両方の位相遷移が、モジュラーテンソル圏によって記述された一般的な位相順序に対する位相ゲートの多様性をいかに促進するかを示すことで、結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:28:42 GMT)
Thriving in a Pandemic: Lessons Learned from a Resilient University Program Seen Through the CoI Lens [0.0]
本研究はメリーランド大学の10のコアコースから3年間の調査を行った。その結果、学生の総合評価は、新型コロナウイルスの教育期間中に比較的一貫していたことが判明した。学部生と大学院生の間には、デザインとデリバリにおける期待と好みの明確な違いが現れた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:09:17 GMT)
The Discrete Noise Approximation in Quantum Circuits [0.0]
量子回路の実装において,量子デバイス上で発生する雑音過程について検討する。クビットレジスタの十分に大きな回転に対応するゲートに対して、これらのノイズ項の定性的性質は、基礎となるハードウェアレベルでのノイズの性質と大きく異なることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:17:08 GMT)
Temperature dependence of energy transport in the $\mathbb{Z}_3$ chiral clock model [0.0]
本研究では, 1次元$mathbbZ_3$キラルクロックモデルの非可積分状態におけるエネルギー輸送について検討した。本研究では, 比較的高温のモデルにおける輸送係数を, 空隙のない相と低温の相の両方よりも高い温度で抽出する。量子臨界スケーリングが観測される温度には到達できないが、我々のアプローチはモデルの輸送特性にアクセスすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:00:30 GMT)
Taking control: Policies to address extinction risks from AI [0.0]
AI企業からの自発的なコミットメントは不適切で不十分な反応である、と私たちは主張する。先進的なAIの脅威に有意義に対処する3つの政策提案について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:53:14 GMT)
Strong hole-photon coupling in planar Ge: probing the charge degree and Wigner molecule states [0.0]
超伝導量子干渉素子(SQUID)アレイ共振器におけるホール電荷量子ビットとマイクロ波光子との強い結合性を示す。この研究は、ホールベースの量子プロセッサのスケールアップに必要な平面Geのリモートホールキュービット間のコヒーレントな量子接続への道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:27:46 GMT)
Stable many-body localization under random continuous measurements in the no-click limit [0.0]
量子ランダムエネルギーモデル(QREM)を非エルミートシナリオに拡張する。ランダムゲインロスを持つ非エルミートQREMは、より強力な局所化形式を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:00:00 GMT)
Spreadsheet-based Configuration of Families of Real-Time Specifications [0.0]
この作業は、分析される形式モデルと、検査される要件の変動を利用して、リアルタイム仕様のバリエーションのモデルチェックを容易にする。形式仕様のバリエーションの設定は、特定の構造を持つMS Excelスプレッドシートで記述されており、開発者が簡単に使用することができる。本稿では,スプレッドシートベースのインタフェースとモデルチェッカーのシンプルさを保ちながら,機能の組み合わせを解析的に活用して,これまでの作業の拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:16:56 GMT)
Spatiotemporal Regularized Tucker Decomposition Approach for Traffic Data Imputation [0.0]
インテリジェントトランスポートシステムでは、部分的に観測されたデータから欠落した値を推定するトラフィックデータ計算が避けられない課題である。これまでの研究は、交通データの多次元性と相関性を十分に考慮していなかったが、特に高レベルの欠落シナリオにおいて、データの回復には不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:18:16 GMT)
Simplified Polarization-Encoding for BB84 QKD Sourced by Incoherent Light of a Silicon Emitter [0.0]
アーキテクチャおよび技術的観点から単純化した分極符号化BB84-QKD送信機について検討する。我々は、低複雑さ偏極変調器を2.8kb/sで、QBERは10.47%で、セキュアキー生成を誘導するシリコンエミッタを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:57:15 GMT)
Shareability of Quantum Correlations in a Many-Body Spin System with Two- and Three-Body Interactions [0.0]
マルチパーティ量子スピン系における量子相関の共有性を特徴付ける。このシステムにおけるモノガミースコアは、モノガミー特性と非モノガミー特性の両方を示す。非一夫一婦制状態が一夫一婦制となる量子相関測度の積分力を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:32:33 GMT)
Shallow unitary decompositions of quantum Fredkin and Toffoli gates for connectivity-aware equivalent circuit averaging [0.0]
制御されたSWAPと制御されたNOTゲートは、可逆的な古典計算の提案の中心である。トーフォリゲートとフレドキンゲートに論理的に等価な回路を複数用意する。また, 短期量子コンピュータ上でのコヒーレントな誤差を緩和する上で, 得られた分解の顕著な効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:08:16 GMT)
RetSeg: Retention-based Colorectal Polyps Segmentation Network [0.0]
ビジョントランスフォーマー(ViT)は医療画像解析に革命をもたらした。 ViTは、視覚データ処理においてコンテキスト認識を示し、堅牢で正確な予測を行う。本稿では,マルチヘッド保持ブロックを備えたエンコーダデコーダネットワークRetSegを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:50:12 GMT)
Rational extensions of the Dunkl oscillator in the plane and exceptional orthogonal polynomials [0.0]
平面における等方的ダンクル振動子の有理拡張は、いくつかの項を追加することで得られることが示されている。後者では、最も単純な場合において明示的な形式が発見されている異方性ポテンシャルとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:04:17 GMT)
Quantum teleportation of a genuine vacuum-one-photon qubit generated via a quantum dot source [0.0]
マイクロキャビティ内の共鳴励起半導体量子ドットのコヒーレント制御を利用して、真に真空1光子の状態をテレポートする。この結果から,量子ドット単一光子源の新たな可能性を明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:59:39 GMT)
Quantum DNA Sequencing using Gaussian Amplitude Amplification [0.0]
ガウス振幅増幅法(Gaussian Amplitude Amplification:GAA)と呼ばれる量子パスフィニングアルゴリズムを用いてDNAシークエンシング問題を解く方法について検討する。その結果, l = 2 と |S| = 4 のスペクトルサイズの場合, 最適解を求める確率は約 70.92% であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:58:03 GMT)
Quality Diversity under Sparse Reward and Sparse Interaction: Application to Grasping in Robotics [0.0]
QD法(Quality-Diversity Method)は、与えられた問題に対して多種多様な高性能なソリューションセットを生成することを目的としたアルゴリズムである。本研究は,ロボット工学における把握にQDがどう対処できるかを考察する。ロボットグリップの2つの異なるセットアップと5つの標準オブジェクトに対応して、ドメインを10個把握する15の異なる方法の実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:15:31 GMT)
Progressive Domain Adaptation with Contrastive Learning for Object Detection in the Satellite Imagery [0.0]
最先端のオブジェクト検出手法は、小さくて密度の高いオブジェクトを特定するのにほとんど失敗している。本稿では,特徴抽出プロセスを改善する小型物体検出パイプラインを提案する。未確認データセットにおけるオブジェクト識別の劣化を緩和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:24:58 GMT)
Product Line Management with Graphical MBSE Views [0.0]
製品ラインエンジニアリングは、コストと開発時間を削減し、製品の品質を改善することを目的としています。我々は、機能ツリーで可能な決定を視覚的にするために、機能モデルにカラーコードを使用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:17:31 GMT)
Probing Quantum Efficiency: Exploring System Hardness in Electronic Ground State Energy Estimation [0.0]
電子構造理論の古典的アルゴリズムと量子アルゴリズムの相関性について考察する。量子アルゴリズムでは,変分量子固有解法 (VQE) と量子位相推定法 (QPE) を選択した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:07:15 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） (Tue, 31 Oct 2023 19:13:43 GMT)
Plagiarism and AI Assistance Misuse in Web Programming: Unfair Benefits and Characteristics [0.0]
分類された提出物は、色や識別子名のような自明な面を除いて、独立したものに似ている。学生は、AIアシスタントは適切な使用の承認があれば有用であると信じているが、ソリューションの可読性と正確性には納得していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 00:51:14 GMT)
Performance Improvement in Multi-class Classification via Automated Hierarchy Generation and Exploitation through Extended LCPN Schemes [0.0]
本研究では,階層分類(HC)の性能を包括的解析により検討する。 2つの新しい階層化手法 LCPN+ と LCPN+F が導入された。その結果、LCPN+Fは様々なデータセットやシナリオにまたがる他のスキームよりも優れており、一貫性のある優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:11:29 GMT)
Pauli transfer matrix direct reconstruction: channel characterization without full process tomography [0.0]
マルチキュービット量子チャネルのキャラクタリゼーションのためのトモグラフィープロトコルを提案する。入力状態の特定のクラスについて論じ、チャネルの出力におけるパウリ測定のセットはそのパウリ伝達行列成分に直接関係する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:53:42 GMT)
Pauli principle in polaritonic chemistry [0.0]
キャビティの量子化放射モードと相互作用する分子アンサンブルの状態空間における置換対称性の強制効果について論じる。パウリが許容する集合状態は群論によって得られる。数値的な結果は、赤外線キャビティモードと相互作用するH$O分子を緩和する現実的な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:04:34 GMT)
Particle detector models from path integrals of localized quantum fields [0.0]
プローブ場の任意の有限個のモードの力学は、正確には有限個の検出器の力学であることを示す。このアプローチは、最近提案された検出器ベースとフィールド理論ベースの測定フレームワーク間の橋渡しと拡張を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:52:58 GMT)
Ontologies for Models and Algorithms in Applied Mathematics and Related Disciplines [0.0]
数学研究イニシアチブは重要な知識グラフを開発し、統合し、実装してきた。これは、意味技術を導入し、数学的基礎を文書化する数学的研究データの作成に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:24:28 GMT)
One-shot backpropagation for multi-step prediction in physics-based system identification [0.0]
バックプロパゲーションに基づく多段階損失関数の勾配解析アルゴリズムを提案する。ケーススタディとして,宇宙デブリの慣性行列を推定するために提案手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:56:17 GMT)
On the {\eta} pseudo PT symmetry theory for non-Hermitian Hamiltonians: time-dependent systems [0.0]
非エルミート的ハミルトニアン H は Hdag=PTHPT という関係を通じてその随伴 Hdag と関係を持つ。擬PT対称性とeta-pseudo-Hermiticityを時間依存の非エルミート・ハミルトニアンに対して同時に導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:11:41 GMT)
On the matrix code of quadratic relationships for a Goppa code [0.0]
我々は, citeCMT23で導入された代数的モデリングに基づいて, ゴッパ符号に対する構造的攻撃を導出する。我々の手法は、McEliece暗号システムに対する鍵回収攻撃に関する最近の課題をほんの数秒で解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:35:07 GMT)
On the Kolmogorov neural networks [0.0]
本研究では, 連続的, 連続的, 連続的, 不連続的あるいは非連続的活性化関数を持つ2層ニューラルネットワークモデルにおいて, 連続的, 連続的, 不連続的, およびすべての非連続的多変量関数を正確に表現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:01:58 GMT)
NoxTrader: LSTM-Based Stock Return Momentum Prediction for Quantitative Trading [0.0]
NoxTraderはポートフォリオの構築と取引実行のために設計された洗練されたシステムである。 NoxTraderの基本的な学習プロセスは、歴史的取引データから得られた貴重な洞察の同化に根ざしている。厳密な特徴工学と予測対象の選択により,0.65から0.75の範囲の顕著な相関範囲で予測データを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:32:52 GMT)
NoMoPy: Noise Modeling in Python [0.0]
NoMoPyは隠れマルコフモデル (HMM) としてモデル化されたノイズのフィッティング、解析、生成のためのコードであるここでは、NoMoPyで実装された機能の詳細を説明し、実例問題におけるその利用と性能の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:52:05 GMT)
Multipartite entanglement sudden death and birth in randomized hypergraph states [0.0]
ランダム化されたハイパーグラフ状態の絡み合い特性を導入・解析する。絡み合いはランダム性パラメータの観点から非単調な振る舞いを示すことを示す。この研究は、ハイパーグラフの不均一性と絡み合いの喪失の間の関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:45:26 GMT)
Multiconfigurational time-dependent density functional theory for atomic nuclei: Technical and numerical aspects [0.0]
本稿では,いくつかのTDDFTトラジェクトリを混合することにより,集合空間における量子ゆらぎを考慮したフレームワークの拡張について報告する。混合関数の運動方程式を得るために用いられる時間依存変動原理の特性を概説する。運動方程式を解くための数値解法を詳述し、モデルを支える主要な仮定を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:40:43 GMT)
Multi-task learning of convex combinations of forecasting models [0.0]
両問題を同時に扱うマルチタスク学習手法を提案する。提案手法は,特徴に基づく予測において,多様性の本質的な役割を引き出すものである。提案手法は,最先端手法と比較して点予測精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:26:33 GMT)
Multi-task Deep Convolutional Network to Predict Sea Ice Concentration and Drift in the Arctic Ocean [0.0]
本研究では, 階層型情報共有U-net (HIS-Unet) と呼ばれる新しいマルチタスクネットワークアーキテクチャを提案し, 日々のSICとSIDを予測する。私たちのHIS-Unetは、他の統計手法、海氷物理モデル、そしてそのような情報共有ユニットのないニューラルネットワークよりも優れています。 WAMの重み値は、SID情報の方がSIC予測においてSID情報よりも重要な役割を担っていることを示唆しており、情報共有は中央北極氷(複数年氷)よりも海氷の端(海水氷)で活発であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 21:51:12 GMT)
Low-dimensional polaritonics: Emergent non-trivial topology on exciton-polariton simulators [0.0]
次元$D=2$のポラリトニック格子構成は、対称性クラスAハミルトニアンに基づく位相位相のシミュレータとして用いられる。我々は、結合された分極配列系における位相位相のソースと構造を完全に扱う包括的な数学的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:22:58 GMT)
Low-Dose CT Image Enhancement Using Deep Learning [0.0]
電離放射線の少ない線量、特にCT(Computerd tomography)イメージングシステムでの使用が好ましい。 CT画像における放射線線量削減の一般的な方法は、クォータードーズ法として知られている。近年のディープラーニングアプローチは、低用量アーティファクトのイメージ強化に興味深い可能性をもたらしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:34:33 GMT)
Log-based Anomaly Detection of Enterprise Software: An Empirical Study [0.0]
研究パートナーから得られた産業データセットから最先端の異常検出モデルをいくつか評価した。結果は、全てのモデルが異常を検出することができるが、一部のモデルはより構造化されていないデータセットに適していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:32:08 GMT)
Linear-nonlinear duality for circuit design on quantum computing platforms [0.0]
両光デバイスのユニタリに関連する固有双対性が提案されている。ここでは、BS と PDC の双対性は、両方のリー群の幾何学的性質を解析することによって自然に解釈できると論じる。 BS-PDC双対性はテンソルネットワークダイアグラムによって表現でき、標準量子コンピューティングプラットフォーム上での回路としてのPDCの実装を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:45:22 GMT)
Investigating the Effectiveness of ChatGPT in Mathematical Reasoning and Problem Solving: Evidence from the Vietnamese National High School Graduation Examination [0.0]
データセットには、知識(K)、理解(C)、応用(A)、高適用(H)の4つのレベルに分けられた250の質問が含まれている。この研究は、ChatGPTが指数関数や対数関数、幾何学的進行、算術的進行といった問題に対する回答を提供するのに大きく成功したことを発見した。 ChatGPTはSAT Mathの競争で70%ドル、VNHSGEの数学(58.8%)が続いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:21:20 GMT)
Investigating Relative Performance of Transfer and Meta Learning [0.0]
本稿では,トランスファーラーニングとメタラーニングの2つの異なるアプローチを比較した研究結果について述べる。包括的な目的は、多様な機械学習シナリオにおいて最も適切な方法を選択するための堅牢な基準を確立することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:52:00 GMT)
Investigating AI's Challenges in Reasoning and Explanation from a Historical Perspective [0.0]
サイバネティックスとニューラルネットワークの開発における、コラボレーションと対人関係の影響を探求する。解釈の柔軟性、大衆の認識、顕著な人物の影響がいかにして新しい分野の軌跡を形成するかを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:31:32 GMT)
Interpretable Neural PDE Solvers using Symbolic Frameworks [0.0]
偏微分方程式 (Partial differential equation, PDE) は、熱や音から量子システムへの現象をモデル化する。近年のディープラーニングの進歩は、強力なニューラルソルバの開発に繋がった。しかし、その解釈可能性には大きな課題が残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:56:25 GMT)
Implementation security in quantum key distribution [0.0]
量子鍵分布(QKD)における実装セキュリティの問題は、実生活のQKDシステムにおける数学的セキュリティ証明の要件を満たすことの難しさを指す。ここでは、主要な脆弱性について論じ、克服可能なアプローチについてコメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:36:58 GMT)
IARS SegNet: Interpretable Attention Residual Skip connection SegNet for melanoma segmentation [0.0]
IARS SegNetは、SegNetベースラインモデル上に構築された高度なセグメンテーションフレームワークである。スキップ接続、残差畳み込み、グローバルアテンション機構は、臨床的に関係のある領域の重要性をアクセントする重要な役割を担っている。この増強は重要な領域を強調し、理解を深め、メラノーマの診断においてより正確な皮膚病変の分節につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:04:09 GMT)
Haar-random and pretty good measurements for Bayesian state estimation [0.0]
我々は、$N$-updates Bayesian アルゴリズムの下で異なる状態のアンサンブルを考える。我々は、純状態の均一なアンサンブルに対して、そのようなランダムな測定基地のID系列の平均忠実度を求める。単発更新については、Petzリカバリ対応をかなり良い測定に用いて、ベイズ平均推定をかなり良いものにすることができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:54:17 GMT)
HDformer: A Higher Dimensional Transformer for Diabetes Detection Utilizing Long Range Vascular Signals [0.0]
本稿では,長距離光胸腺造影(PPG)を用いて糖尿病を診断するトランスフォーマーを用いた新しいアーキテクチャを提案する。 HDformerは、標準MIMIC-IIIデータセット上で最先端の結果(感度98.4、精度97.3、特異度92.8、AUC 0.929)を達成する。ローコストなウェアラブルをプロトタイプとして,モバイルアプリ経由でクラウド上のHDformerに接続する,エンドツーエンドソリューションを開発しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:59:16 GMT)
Gibbs state sampling via cluster expansions [0.0]
ギブス状態は、量子シミュレーション、機械学習、量子最適化、オープン量子システムの研究など、いくつかの応用に利用できる。局所クラスタ上で混合状態のテンソル生成物からなる準分布からサンプリングする手法を提案する。我々は、XYスピン相互作用を持つ4スピン線形鎖の結果を示し、そこで、ZZ$動的スピン-スピン相関関数を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 02:36:24 GMT)
Geometric phase and wave-particle duality of the photon [0.0]
二重スリット干渉における光子の幾何学的位相について検討する。この関係は幾何学的位相を通して光子の波動-粒子双対性を定量化していると見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:40:24 GMT)
Generative Pre-trained Transformer for Vietnamese Community-based COVID-19 Question Answering [0.0]
GPT(Generative Pre-trained Transformer)は,SOTA(State-of-the-art)質問応答システムにおいて,デコーダとして有効に使用されている。本稿では,ベトナムにおける新型コロナウイルス関連問合せに焦点を当てたコミュニティベースの質問応答のためのGPT-2の実装について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:15:51 GMT)
General covariance for quantum states over time [0.0]
時間的正準状態が時間的量子状態の理論に対する一般的な共分散の概念を満たすことを示す。また、動的量子ベイズの規則は時間とともに状態に対して共変的に変化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 21:37:54 GMT)
Frustrated magnets without geometrical frustration in bosonic flux ladders [0.0]
光学格子における超低温原子を用いたフラストレーションBose-Hubbardモデルの実現手法を提案する。我々のアプローチは、1つの実次元と1つの合成スピン次元を持つパイドルに近い磁束の2乗はしごに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:46:21 GMT)
Fast elementary gates for universal quantum computation with Kerr parametric oscillator qubits [0.0]
カーパラメトリック発振器(KPO)は、量子ビットとして使用できるコヒーレント状態の重ね合わせを安定化することができ、ハードウェア効率の良い量子コンピュータを実現するための有望な候補である。 KPO量子ビットを用いた普遍量子計算のための基本ゲートが提案されているが、これらのゲートは通常、断熱演算に基づいており、長いゲート時間を必要とする。本研究では,短絡から断熱へのパルス形状の数値最適化を基礎として,実験的に実現可能な制御手法により基本ゲートを高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:03:21 GMT)
Fabrication of quantum emitters in aluminium nitride by Al-ion implantation and thermal annealing [0.0]
広帯域材料中の単一光子エミッタ(SPE)は、室温で動作する単一光子源の開発に魅力的なプラットフォームである。 III族窒化物は、物質の大きなバンドギャップ内での深いエネルギー準位に起因する効率的なSPEを担っていることが以前は示されていた。最近, 窒化ガリウム (GaN) および窒化アルミニウム (AlN) の欠陥中心からの反結合放出が実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:21:58 GMT)
FA Team at the NTCIR-17 UFO Task [0.0]
FAチームはNTCIR-17における表データ抽出(TDE)とテキスト・ツー・タブル関係抽出(TTRE)タスクに参加した。本稿では,問題の解決に対する我々のアプローチを報告し,公式な結果について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 09:56:12 GMT)
Extracting spectral properties of small Holstein polarons from a transmon-based analog quantum simulator [0.0]
本稿では、ホルスタインモデルの量子アナログシミュレータから、小さなホルスタインポーラロンのスペクトル特性を抽出する方法を示す。このシステムの関連する単一粒子運動量-周波数分解スペクトル関数は、幅広いパラメータ値に対して計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:06:22 GMT)
Exceptional hypersurfaces of transfer matrices of finite-range lattice models and their consequences on quantum transport properties [0.0]
非エルミタン転移行列の超曲面上に位置する例外点の出現とそれに対応する性質について検討する。非平衡定常状態における電気コンダクタンスのシステムサイズスケーリングを決定する上で、これらの例外点の非自明な役割を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:50:39 GMT)
Entanglement conditions and entanglement measures [0.0]
状態の負性性に対する低い境界を与えるために、2つの条件が利用できることを示す。ある状態のシュミットベクトルについてある程度の知識があれば、より良い境界を見つけることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 20:30:15 GMT)
Emergent learning in physical systems as feedback-based aging in a glassy landscape [0.0]
学習力学は,フィードバック境界力の繰り返し適用に応答してシステムを緩和する老化過程に類似していることが示される。また、エポック関数としての平均二乗誤差の平方根が、ガラス系の典型的な特徴である非指数形式をとることも観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 01:19:15 GMT)
Emergence of unitary symmetry of microcanonically truncated operators in chaotic quantum systems [0.0]
固有状態熱化仮説に入る行列要素の統計的性質について検討する。我々は、行列要素の特定のエネルギースケールの集合統計的性質が創発的ユニタリ対称性を示すという図を提唱した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:30:34 GMT)
Electrostatic nature of cavity-mediated interactions between low-energy matter excitations [0.0]
空洞の量子力学的効果はキャビティの材料特性を変える共振器電磁場への相互結合により誘起される低エネルギー物質励起と、EM場に結合するメディエータモードとのカップリングにより間接的に誘導される低エネルギー物質励起との効果的な相互作用を示す。以上の結果から, 空洞モードの縮小モデルでは, 誤認を生じやすいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 23:01:10 GMT)
Dropout Strategy in Reinforcement Learning: Limiting the Surrogate Objective Variance in Policy Optimization Methods [0.0]
PPOやTRPOのような政策に基づく強化学習アルゴリズムは、強化学習に重要なサンプリングを導入する。これにより、サロゲートの目的の分散度が高く、アルゴリズムの安定性と収束度に間接的に影響を及ぼす。本稿では,重要サンプリングによるサロゲート目的分散の過剰増加を回避するために,ドロップアウト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:38:26 GMT)
Dissipative phase transitions in $n$-photon driven quantum nonlinear resonators [0.0]
すべての奇数$n$に対して、2階のDPTは発生せず、一方$n$であっても、高階の非線形性の間の競合は臨界性の性質を決定する。また、ゼロ、低、高光子数に複数の解が出現する1次DPTを示す。本研究は, 駆動散逸系における高次非線形過程の影響を研究するための, リウビリアの枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:10:21 GMT)
Dissipation entanglement control of two coupled qubits via strong driving fields [0.0]
多光子遷移領域の形成過程における絡み合い状態の生成と破壊について検討した。本手法は、量子ビット状態間の絡み合いを効果的に制御するために、dc-およびac-フィールドの振幅を調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:13:45 GMT)
Dimensional advantage in secure information trading via the noisy dense coding protocol [0.0]
我々は高次元システムのためのDCベースのQKDプロトコルを提案する。共有状態が最大2量子絡み合う状態である場合、秘密鍵レートの低い境界を報告する。我々はDCベースのQKDプロトコルにおける無駄な状態の集合が凸かつコンパクトであることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:50:48 GMT)
Detecting quantum critical points at finite temperature via quantum teleportation: further models [0.0]
Phys. Rev. A 107, 052420 (2023) において、量子テレポーテーションプロトコルが量子臨界点(QCP)の検出に利用できることを示した。ここでは、熱力学的極限(無限鎖)において、他のいくつかのスピン-1/2モデルに対する以前の解析を拡張する。この2組の量子ビットが鎖から外部の量子ビットを忠実にテレポートする能力は、上記のモデルに関連するQCPを横断するときに、劇的に影響されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 19:32:42 GMT)
Critical Role of Artificially Intelligent Conversational Chatbot [0.0]
本稿では,ChatGPTの倫理的意味を学術的文脈に含めるシナリオについて考察する。本稿では、不適切な使用を防止し、責任あるAIインタラクションを促進することを目的としたアーキテクチャソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 14:08:07 GMT)
Cooperative isentropic charging of hybrid quantum batteries [0.0]
本稿では,反ジャイネスカミングス相互作用を介する衝突モデルを用いて,ハイブリッド量子電池の充電について検討する。電池は、静止した単一量子システムと小さな次元のストリームの2つの異なるコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:46:30 GMT)
Conventional and unconventional Dicke models: Multistabilities and nonequilibrium dynamics [0.0]
熱力学限界における系の安定性と力学を, 半古典的手法を用いて検討した。我々は、半古典的な計算結果と一致して、小型の完全量子力学計算を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:02:22 GMT)
Controlled dissipation for Rydberg atom experiments [0.0]
我々は、磁気光学トラップ中の冷ルビジウム原子を70ドルSのリドベルク状態に励起する。我々は同時に、Rydberg状態と短命6$-P状態の超微細レベルを共振的に結合することで強制散逸を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:50:39 GMT)
Contrast-agent-induced deterministic component of CT-density in the abdominal aorta during routine angiography: proof of concept study [0.0]
血管内のコントラスト剤の動的挙動を記述するモデルを構築した。特定の研究の診断値の増大とCTデータ処理ツールの改善に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 07:59:57 GMT)
Comparing coherent and incoherent models for quantum homogenization [0.0]
元の量子ホモジェナイザープロトコルでは、系 qubit は部分-スワップ相互作用を通じて同一の貯水池 qubit の状態に収束する。我々は、各系と貯留層間の相互作用を制御量子ビットで中和する、別の非コヒーレントな量子ホモジェナイザを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:19:46 GMT)
Coin dimensionality as a resource in quantum metrology involving discrete-time quantum walks [0.0]
コインパラメータが与えられた軸まわりの回転を制御している問題について考察し、対応する量子フィッシャー情報がコインの寸法に応じて増加することを示す。パラメータのGroverライクなエンコーディングについて検討し、ローテーションエンコーディングの結果と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 22:20:50 GMT)
Coherent spin-phonon scattering in facilitated Rydberg lattices [0.0]
我々は、光ツイーザートラップにおけるRydberg原子を用いたスピン系のダイナミクスについて研究する。リュードベルクの励起は格子を通して弾道的に膨張する。スピンドメインダイナミクスは、原子の振動状態のコヒーレンス特性に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:09:47 GMT)
Coherent population transfer with polariton states in circuit QED [0.0]
本稿では,超伝導回路におけるラマン断熱路(STIRAP)の効率向上のための新しい手法を提案する。断熱処理法(STA)のショートカットは, 断熱前に断熱処理を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 05:06:05 GMT)
Coherent manipulation of nuclear spins in the strong driving regime [0.0]
量子センシング実験において、強い駆動のためのアンテナを提案する。アンテナは、ダイヤモンドの窒素空孔(NV)中心を用いた量子センシング実験のために調整されている。駆動振幅がスピン状態分裂に匹敵する状態において、横面から傾いた磁場による駆動スピンの影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:31:27 GMT)
Coalitional Manipulations and Immunity of the Shapley Value [0.0]
我々は、連立ゲームにおける操作について検討し、連立は会員の総支払額を増やすことを目的としている。割当規則は、連立が内部的な再配置から利益を得ることができない場合、連立操作に対して無害である。効率的な割当規則では、実位置耐久性は制約付き余剰性と等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:43:31 GMT)
Breaking the Token Barrier: Chunking and Convolution for Efficient Long Text Classification with BERT [0.0]
変換器ベースのモデル、特にBERTは様々なNLPタスクの研究を推進している。 BERTモデルは512トークンの最大トークン制限に制限されているため、長い入力で実際に適用するのは簡単ではない。本稿では,任意の事前学習したモデルを任意に長文で推論できるような,比較的単純なBanilla BERTアーキテクチャであるChunkBERTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 15:41:08 GMT)
Born for Auto-Tagging: Faster and better with new objective functions [0.0]
BATはAwooのAIマーケティングプラットフォーム(AMP)として機能する自動タグのために発明された。 Awoo AMPはカスタマイズされたレコメンデーションシステムとしてサービスを提供するだけでなく、Eコマースにおけるコンバージョン率も向上する。 AwooはTransformer citeTransformerが提案する学習率戦略を改良し、$rm F$と$rm F$スコアを同時に増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:26:51 GMT)
Bohr sets generated by polynomials and Coppersmith's method in many variables [0.0]
有限体上の係数でパラメトリされたボーア集合の平均サイズ上の境界を得る。多数の可変バージョンの銅細工法で用いられる仮定は高い確率で成り立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 10:33:05 GMT)
Bayesian Multistate Bennett Acceptance Ratio Methods [0.0]
ベイズMBAR(BayesMBAR)は、マルチステートベネット受け入れ比(MBAR)法のベイズ一般化である。我々は自由エネルギー推定を導出し、関連する不確実性を計算する。 MBARが自由エネルギー計算に広く使われていることを考えると、ベイズMBARは自由エネルギー計算の様々な応用に欠かせないツールであると予想する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:57:58 GMT)
Automated Parliaments: A Solution to Decision Uncertainty and Misalignment in Language Models [0.0]
AIモデルが決定の不確実性を克服し、人間の道徳や関心に沿うことを確実にすることが不可欠である。本研究では,自動議会による言語モデルの意思決定を改善する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 17:44:04 GMT)
Assessing Mobile Application Privacy: A Quantitative Framework for Privacy Measurement [0.0]
この研究は、プライバシを優先し、情報に基づく意思決定を促進し、プライバシ保護設計原則を支持したデジタル環境に貢献することを目的としている。このフレームワークの目的は、特定のAndroidアプリケーションを使用する際のプライバシーリスクのレベルを体系的に評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 18:12:19 GMT)
Artificial Intelligence for reverse engineering: application to detergents using Raman spectroscopy [0.0]
デジタルツールや分析技術の開発は、潜在的に有毒な分子の同定を可能にする。各種デジタルツール(スペクトルデータベース,混合データベース,実験設計,ケモメトリックス/機械学習アルゴリズム)と異なるサンプル作成方法の組み合わせにより,混合成分の同定が可能となった。この戦略は、製品や原料の制御、品質管理の目的でも適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 08:16:22 GMT)
A new symmetry theory for non-Hermitian Hamiltonians [0.0]
エタ擬PT対称性理論 (eta pseudo PT symmetric theory) は記号 eta で表され、非エルミート・ハミルトニアンが真のスペクトルを持つことができる条件を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 13:31:44 GMT)
A hybrid approach for solving the gravitational N-body problem with Artificial Neural Networks [0.0]
本稿では,惑星系統合の高価な部分を置き換えるために,ニューラルネットワーク(ANN)の利用について検討する。惑星系と小惑星の数値積分の結果と、ハミルトニアンニューラルネットワークと従来のディープニューラルネットワークの数値積分の結果を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 12:20:20 GMT)
A Synthetic Modal Generation of Additive Manufacturing Roughness Surfaces from Images [0.0]
添加表面の電子顕微鏡スキャンから粗さ場を推定・合成する手法を提案する。合成粗さ場は滑らかであり、計算流体力学やその他の数値シミュレーションにおけるグリッドジェネレータと互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 04:36:31 GMT)
A Quantum Optimization Method for Geometric Constrained Image Segmentation [0.0]
量子画像処理は、量子コンピューティングと画像処理コミュニティの両方から注目を集めている分野である。問題指向グラフの最適表面分割とハイブリッド量子古典最適化のためのグラフ理論アプローチを組み合わせた新しい手法を提案する。本研究は, 医用画像解析における重要な応用である, 画像分割問題における量子プロセッサの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:41:21 GMT)
A Near-Quadratic Sample Complexity Reduction for Agnostic Learning via Quantum Algorithms [0.0]
我々は精度$epsilon,0epsilon1/4$と信頼性$-delta,0delta 1,$の新しいサンプル複雑性上限$O(mboxlog(frac1delta)/epsilon)を$epsilon,deltaright 0として取得する($epsilon-1$の多相因子まで)。一般学習の場合、学習速度の量子スピードアップは、(ポリログまで)$epsilon-1$である
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 03:38:41 GMT)
A Machine Learning-Based Framework for Clustering Residential Electricity Load Profiles to Enhance Demand Response Programs [0.0]
実ケーススタディを通じて最適な負荷プロファイルを実現するために,機械学習に基づく新しいフレームワークを提案する。本稿では,実ケーススタディを通じて最適な負荷プロファイルを実現するために,機械学習に基づく新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 11:23:26 GMT)
A Comprehensive Study on Model Initialization Techniques Ensuring Efficient Federated Learning [0.0]
フェデレートラーニング(FL)は、分散とプライバシ保護の方法で機械学習モデルをトレーニングするための有望なパラダイムとして登場した。モデルに使用される手法の選択は、フェデレーション学習システムの性能、収束速度、通信効率、プライバシー保証において重要な役割を果たす。本研究は,各手法のメリットとデメリットを慎重に比較,分類,記述し,さまざまなFLシナリオに適用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Oct 2023 23:26:58 GMT)