FABind: Fast and Accurate Protein-Ligand Binding [127.8] $mathbfFABind$はポケット予測とドッキングを組み合わせたエンドツーエンドモデルで、正確で高速なタンパク質-リガンド結合を実現する。
提案モデルでは,既存手法と比較して有効性と効率性に強い利点が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:24:09 GMT)
Plug-and-Play Policy Planner for Large Language Model Powered Dialogue
Agents [121.5] そこで本稿では,PDPPという言語モデルプラグインを用いて対話問題を整理するための新たな対話ポリシー計画パラダイムを提案する。
具体的には、利用可能な人間の注釈付きデータに対する教師付き微調整を容易にするための新しいトレーニングフレームワークを開発する。
PPDPPは3つの異なるプロアクティブな対話アプリケーションにおいて、既存のアプローチを一貫して、実質的に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:20:16 GMT)
False Correlation Reduction for Offline Reinforcement Learning [115.1] 本稿では,実効的かつ理論的に証明可能なアルゴリズムであるオフラインRLに対するfalSe Correlation Reduction (SCORE)を提案する。
SCOREは、標準ベンチマーク(D4RL)において、様々なタスクにおいて3.1倍の高速化でSoTA性能を達成することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:40:17 GMT)
Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes [105.3] 本稿では,連続確率分布間のエントロピー最適輸送(EOT)計画を計算するための新しいアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,シュリンガーブリッジ問題(Schr"odinger Bridge problem)として知られるEOTの動的バージョンのサドル点再構成に基づく。
大規模EOTの従来の手法とは対照的に,我々のアルゴリズムはエンドツーエンドであり,単一の学習ステップで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:46:27 GMT)
Detect Any Shadow: Segment Anything for Video Shadow Detection [105.2] 影を検出するためのセグメンテーションモデル(SAM)を微調整するフレームワークであるShadowSAMを提案する。
長時間の注意機構と組み合わせることで、効率的な映像陰影検出が可能となる。
提案手法は,従来のビデオシャドウ検出手法と比較して高速な推論速度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:20:57 GMT)
Active Instruction Tuning: Improving Cross-Task Generalization by
Training on Prompt Sensitive Tasks [101.4] インストラクションチューニング(IT)は,大規模言語モデル(LLM)を命令付き多種多様なタスクで訓練することにより,印象的なゼロショット一般化を実現する。
ITモデルの性能と一般化性を改善するために、新しいタスクをどのように選択するかは、未解決の問題である。
本稿では,情報的タスクを識別する新しいフレームワークである即時不確実性に基づくアクティブな指導チューニングを提案し,選択したタスク上でモデルをアクティブにチューニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:40:05 GMT)
LLaVA-Interactive: An All-in-One Demo for Image Chat, Segmentation,
Generation and Editing [99.8] 本システムは,マルチモーダルなユーザ入力を受信し,マルチモーダルな応答を生成することで,ユーザとのマルチターン対話を実現する。
LLaVA-Interactiveは言語プロンプトを超えており、視覚的プロンプトは、インタラクションにおける人間の意図を調整するために有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:13:43 GMT)
Progressive Recurrent Network for Shadow Removal [99.2] シングルイメージのシャドー削除は、まだ解決されていない重要なタスクである。
既存のディープラーニングベースのアプローチのほとんどは、シャドウを直接削除しようとするが、シャドウをうまく扱えない。
本稿では,影を段階的に除去する簡易かつ効果的なプログレッシブ・リカレント・ネットワーク(PRNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:42:45 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） (Wed, 1 Nov 2023 06:56:14 GMT)
DPOK: Reinforcement Learning for Fine-tuning Text-to-Image Diffusion
Models [97.3] 我々は、オンライン強化学習を用いて、テキスト・ツー・イメージモデルを微調整する。
拡散モデルに焦点をあて、微調整タスクをRL問題として定義する。
我々のアプローチはDPOKと呼ばれ、政策最適化とKL正規化を統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:48:26 GMT)
Building the Bridge of Schr\"odinger: A Continuous Entropic Optimal
Transport Benchmark [96.1] 提案手法は, 基本真理 OT 解が構成によって知られている確率分布のペアを作成する方法である。
これらのベンチマークペアを使用して、既存のニューラルネットワーク EOT/SB ソルバが実際に EOT ソリューションをどれだけよく計算しているかをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:26:59 GMT)
Myriad: Large Multimodal Model by Applying Vision Experts for Industrial
Anomaly Detection [89.5] 産業異常検出に視覚専門家を適用した新しい大規模マルチモーダルモデル(Myriad)を提案する。
具体的には,MiniGPT-4をベースLMMとして採用し,Large Language Models (LLM) に理解可能なトークンとして,視覚専門家の事前知識を埋め込むために,Expert Perceptionモジュールを設計する。
視覚専門家の誤りや混乱を補うために,一般画像と産業画像の視覚的表現ギャップを埋めるために,ドメインアダプタを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:50:52 GMT)
ClimSim: A large multi-scale dataset for hybrid physics-ML climate
emulation [89.3] 物理と機械学習(ML)を組み合わせたハイブリッドな手法は、新しい世代の高忠実度気候シミュレータを導入した。
ClimSimは、ハイブリッドML物理研究のために設計された、史上最大のデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:26:18 GMT)
Bi-discriminator Domain Adversarial Neural Networks with Class-Level
Gradient Alignment [87.8] そこで本研究では,クラスレベルのアライメントアライメントを有するバイディミネータドメイン対向ニューラルネットワークを提案する。
BACGは、領域分布の整合性を改善するために勾配信号と二階確率推定を利用する。
さらに、対照的な学習にインスパイアされ、トレーニングプロセスを大幅に短縮できるメモリバンクベースの変種であるFast-BACGを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:00:51 GMT)
QUDEVAL: The Evaluation of Questions Under Discussion Discourse Parsing [87.2] Questions Under discussions (QUD) は、言論を継続的に質問し、答えるように進行する多目的言語フレームワークである。
本研究はQUD解析の自動評価のための最初のフレームワークを紹介する。
細調整されたシステムとLLMの両方から生成された2,190のQUD質問のきめ細かい評価データセットであるQUDevalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:30:41 GMT)
Kronecker-Factored Approximate Curvature for Modern Neural Network
Architectures [85.8] 線形重み付け層の2つの異なる設定がクロネッカー型近似曲率(K-FAC)の2つの風味を動機付けている
重み付けをそれぞれ設定したディープ・リニア・ネットワークに対して正確であることを示す。
グラフニューラルネットワークと視覚変換器の両方をトレーニングするために、これらの2つのK-FACの違いをほとんど観測しない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:37:00 GMT)
Bayes-enhanced Multi-view Attention Networks for Robust POI
Recommendation [81.5] 既存の作業では、ユーザによって報告された利用可能なPOIチェックインが、ユーザ行動の真真正な描写であると仮定している。
実際のアプリケーションシナリオでは、主観的および客観的な原因の両方のため、チェックインデータは信頼性が低い。
本稿では,ユーザチェックインの不確実性に対処するため,ベイズ強化型マルチビュー注意ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:47:38 GMT)
On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.1] 人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。
高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。
コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:16:41 GMT)
1DFormer: Learning 1D Landmark Representations via Transformer for
Facial Landmark Tracking [78.9] 1DFormerは、ランドマークの動的および幾何学的パターンをキャプチャすることで、情報的な1Dランドマーク表現を学ぶ。
本研究では, 時間的モデリングのために, 繰り返しトークン混合機構, 軸ランドマーク位置埋め込み機構, および信頼性向上型マルチヘッドアテンション機構を提案する。
構造モデリングでは,グループ内およびグループ間構造モデリング機構を設計し,コンポーネントレベルとグローバルレベルの顔構造パターンを符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:49:25 GMT)
KPEval: Towards Fine-grained Semantic-based Evaluation of Keyphrase
Extraction and Generation Systems [78.2] KPEvalは,4つの重要な側面から成る包括的評価フレームワークである。
各次元に対して、評価対象と整合した意味に基づくメトリクスを設計する。
本フレームワークを用いて20のキーフレーズシステムを再評価し,(1) 最良モデルが評価次元によって異なること,(2) 下流タスクの実用性が基準ベースの指標と必ずしも相関しないこと,(3) GPT-3.5 のような大規模言語モデルは基準のない評価において高い性能を示すこと,などを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:00:38 GMT)
Eliciting User Preferences for Personalized Multi-Objective Decision
Making through Comparative Feedback [76.7] 目的に対して異なるユーザの好みに対応する多目的意思決定フレームワークを提案する。
我々のモデルは、ベクトル値の報酬関数を持つマルコフ決定プロセスで構成され、各ユーザが未知の選好ベクトルを持つ。
少数の比較クエリを用いて,ユーザに対してほぼ最適なポリシを求めるアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:06:11 GMT)
Corruption-robust exploration in episodic reinforcement learning [76.2] 本研究は, システムにおける報酬と遷移確率の両面において, 敵対的腐敗下での多段階・多段階・多段階強化学習について検討した。
我々の枠組みは、汚職の欠如をほぼ最適に後悔する効率的なアルゴリズムをもたらす。
特に,本研究は,根本的強化学習のためのBandit-Feedbackモデルにおいて,純粋にI.d.遷移からの逸脱を保証した最初のサブ線形後悔の保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:08:01 GMT)
Distil-Whisper: Robust Knowledge Distillation via Large-Scale Pseudo
Labelling [75.7] Distil-Whisperは投機的復号化のためにWhisperとペアで設計されており、2倍のスピードアップを実現している。
Distil-Whisperは5.8倍高速で、パラメータは51%少ない。
この領域におけるさらなる研究を促進するため、トレーニングコード、推論コード、モデルが一般に公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:45:07 GMT)
Precise Error Rates for Computationally Efficient Testing [75.6] 本稿では,計算複雑性に着目した単純な対数-単純仮説テストの問題を再考する。
線形スペクトル統計に基づく既存の試験は、I型とII型の誤差率の間の最良のトレードオフ曲線を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:41:16 GMT)
Dynamics-aware Adversarial Attack of Adaptive Neural Networks [75.5] 適応型ニューラルネットワークの動的対向攻撃問題について検討する。
本稿では,LGM(Leaded Gradient Method)を提案する。
我々のLGMは、動的無意識攻撃法と比較して、優れた敵攻撃性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:22:56 GMT)
Last-Iterate Convergence Properties of Regret-Matching Algorithms in
Games [72.4] RM$+$ の様々な一般的な変種の最後の点収束特性について検討する。
本稿では, RM$+$の同時適用, RM$+$の交互化, RM$+$の予測, 最終項目収束保証の欠如など, 実用的バリエーションのいくつかを数値的に示す。
そして、スムーズな手法に基づく最近のアルゴリズムの変種は、最終点収束を楽しむことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:34:58 GMT)
AI Alignment: A Comprehensive Survey [71.1] AIアライメントは、AIシステムが人間の意図や価値観に沿って振る舞うようにすることを目的としている。
何百人ものAI専門家と一般大衆が、AIのリスクについて懸念を表明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:18:52 GMT)
Fixed-Budget Best-Arm Identification in Sparse Linear Bandits [69.6] 固定予算設定下での疎線形包帯のベストアーム識別問題について検討した。
我々は2相アルゴリズムであるLassoとOptimal-Design-(Lasso-OD)をベースとした線形ベストアーム識別を設計する。
我々はラッソODが指数においてほぼ極小であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:32:17 GMT)
Rethinking Explaining Graph Neural Networks via Non-parametric Subgraph
Matching [68.4] そこで我々はMatchExplainerと呼ばれる新しい非パラメトリックな部分グラフマッチングフレームワークを提案し、説明的部分グラフを探索する。
ターゲットグラフと他のインスタンスを結合し、ノードに対応する距離を最小化することで最も重要な結合部分構造を識別する。
合成および実世界のデータセットの実験は、最先端のパラメトリックベースラインをかなりのマージンで上回り、MatchExplainerの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:35:30 GMT)
Retrieval-Based Reconstruction For Time-series Contrastive Learning [67.9] 本稿では,Retrieval-Based Reconstruction (REBAR) のコントラスト学習について紹介する。
まず、畳み込み型クロスアテンションアーキテクチャを用いて、2つの異なる時系列間のREBAR誤差を計算する。
本稿では,REBARエラーが相互クラスメンバシップの予測子であることを示し,正負のラベル付けとしての利用を正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:44:45 GMT)
Improving Factual Consistency of Text Summarization by Adversarially
Decoupling Comprehension and Embellishment Abilities of LLMs [67.6] 大規模言語モデル(LLM)は、本来の記事と現実的に矛盾する要約を生成する。
これらの幻覚は、従来の方法による検出が困難である。
本研究では,LLMの探索能力とエンプレニシャNT能力を両立させる逆デカップリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:00:37 GMT)
ProBio: A Protocol-guided Multimodal Dataset for Molecular Biology Lab [67.2] 研究結果を複製するという課題は、分子生物学の分野に重大な障害をもたらしている。
まず、この目的に向けた最初のステップとして、ProBioという名前の包括的なマルチモーダルデータセットをキュレートする。
次に、透明なソリューショントラッキングとマルチモーダルなアクション認識という2つの挑戦的なベンチマークを考案し、BioLab設定におけるアクティビティ理解に関連する特徴と難しさを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:44:01 GMT)
How Abilities in Large Language Models are Affected by Supervised
Fine-tuning Data Composition [67.0] 膨大な事前学習トークンとパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)は、算術的推論、コード生成、命令追従を含む能力が出現する。
教師付き微調整(SFT)により複数の能力を持つ鍵を解除する方法を検討することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:11:37 GMT)
Generalization Properties of NAS under Activation and Skip Connection
Search [66.8] ニューラルネットワーク探索(NAS)の一般化特性を統一的枠組みの下で検討する。
我々は, 有限幅政権下でのニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)の最小固有値の下(および上)境界を導出する。
トレーニングなしでもNASがトップパフォーマンスアーキテクチャを選択する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:34:51 GMT)
A Hierarchical Encoding-Decoding Scheme for Abstractive Multi-document
Summarization [66.1] 事前学習言語モデル(PLM)は、抽象的な単一文書要約(SDS)において優れた成果を上げている。
本稿では,多文書要約(MDS)タスクにおける多文書間相互作用を容易にするために,PLMをよりよく活用する手法を提案する。
提案手法は, 最大3ルージュLのPLMバックボーンよりも優れており, 人間に好まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:18:34 GMT)
NLLB-CLIP -- train performant multilingual image retrieval model on a
budget [65.3] NLLBモデルからテキストエンコーダを用いたNLLB-CLIP-CLIPモデルを提案する。
201言語でキャプションを持つ106,246の良質な画像のデータセットを自動生成しました。
我々は,NLLB-CLIPが最先端モデルに匹敵する品質であり,低リソース言語ではかなり優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:43:34 GMT)
Probing Explicit and Implicit Gender Bias through LLM Conditional Text
Generation [64.8] 大規模言語モデル(LLM)はバイアスと有害な応答を生成する。
本研究では,あらかじめ定義されたジェンダーフレーズやステレオタイプを必要としない条件付きテキスト生成機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:31:46 GMT)
Energy Transformer [64.2] 我々の研究は、機械学習における有望な3つのパラダイム、すなわち注意機構、エネルギーベースモデル、連想記憶の側面を組み合わせる。
本稿では,エネルギー変換器(ET,Energy Transformer)と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:14:30 GMT)
Can Foundation Models Watch, Talk and Guide You Step by Step to Make a
Cake? [62.6] AIの進歩にもかかわらず、インタラクティブなタスクガイダンスシステムの開発は依然として大きな課題である。
我々は、人間のユーザと人間のインストラクターとの自然なインタラクションに基づいて、新しいマルチモーダルベンチマークデータセット、ウォッチ、トーク、ガイド(WTaG)を作成しました。
いくつかの基礎モデルを活用して、これらのモデルが認識可能なタスクガイダンスに迅速に適応できるかを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:13:49 GMT)
An Empirical Study of Frame Selection for Text-to-Video Retrieval [62.3] テキスト・ツー・ビデオ検索(TVR)は、クエリーテキストが与えられた大きなビデオギャラリーで最も関連性の高いビデオを見つけることを目的としている。
既存の方法は通常、TVRのビデオコンテンツを表すためにビデオ内のフレームのサブセットを選択する。
本稿では,TVRにおけるフレーム選択の実証的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:03:48 GMT)
VNVC: A Versatile Neural Video Coding Framework for Efficient
Human-Machine Vision [59.6] コード化された表現をピクセルに復号することなく直接拡張・解析することがより効率的である。
再構成と直接拡張/分析の両方をサポートするために,コンパクト表現の学習を目標とする汎用型ニューラルビデオ符号化(VNVC)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:14:05 GMT)
On Task-personalized Multimodal Few-shot Learning for Visually-rich
Document Entity Retrieval [59.3] VDER(Few-shot document entity search)は、NLPアプリケーションにおいて重要なトピックである。
FewVEXは、エンティティレベルの少数ショットVDERの分野における将来の研究を促進するための、新しいデータセットである。
本稿では,タスクパーソナライズを効果的に実現することを中心に,タスク認識型メタラーニングベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:51:43 GMT)
Disentangling Voice and Content with Self-Supervision for Speaker
Recognition [57.4] 本稿では,音声における話者の特性と内容の変動を同時にモデル化するアンタングル化フレームワークを提案する。
実験はVoxCelebとSITWのデータセットで実施され、EERとminDCFの平均減少率は9.56%と8.24%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:27:54 GMT)
SNAP: Self-Supervised Neural Maps for Visual Positioning and Semantic
Understanding [57.1] 我々は、地上と頭上の画像からリッチなニューラル2Dマップを学習するディープネットワークSNAPを紹介する。
我々は、異なる入力から推定されるニューラルマップの整列をトレーニングし、何千万ものストリートビュー画像のカメラポーズでのみ監視する。
SNAPは、従来の手法の範囲を超えて、挑戦的な画像クエリの場所を解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:59:40 GMT)
Subjective and Objective Quality Assessment for in-the-Wild Computer
Graphics Images [57.0] 我々は6000のCGI(CGIQA-6k)からなる大規模CGIQAデータベースを構築した。
本稿では, 歪みと美的品質表現を両立させて, 効果的な深層学習に基づくno-reference (NR) IQAモデルを提案する。
実験の結果,提案手法は構築したCGIQA-6kデータベース上で,最先端のNR IQA法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:18:09 GMT)
Diffusion models for probabilistic programming [56.5] 拡散モデル変分推論(DMVI)は確率型プログラミング言語(PPL)における自動近似推論手法である
DMVIは実装が容易で、例えば正規化フローを用いた変分推論の欠点を伴わずに、PPLでヘイズルフリー推論が可能であり、基礎となるニューラルネットワークモデルに制約を課さない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:17:05 GMT)
Query and Response Augmentation Cannot Help Out-of-domain Math Reasoning
Generalization [56.2] 大規模言語モデル(LLM)を用いた数学推論では、クエリの進化と多様な推論経路による微調整データ拡張が実証的に有効である。
1)データ拡張の戦略はより効果的か,(2)拡張データ量とモデル性能のスケーリングの関係はどのようなものか,(3)データ拡張は、領域外の数学的推論タスクに一般化を動機付けることができるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:41:02 GMT)
NeuralGF: Unsupervised Point Normal Estimation by Learning Neural
Gradient Function [55.9] 3次元点雲の正規推定は3次元幾何処理の基本的な課題である。
我々は,ニューラルネットワークが入力点雲に適合することを奨励する,ニューラルグラデーション関数の学習のための新しいパラダイムを導入する。
広範に使用されているベンチマークの優れた結果から,本手法は非指向性および指向性正常推定タスクにおいて,より正確な正規性を学習できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:25:29 GMT)
A Reduction-based Framework for Sequential Decision Making with Delayed
Feedback [53.8] 汎用マルチエージェントシーケンシャル意思決定における遅延フィードバックについて検討する。
本稿では, 逐次的意思決定のためのマルチバッチアルゴリズムを, 即時フィードバックにより, サンプル効率のよいアルゴリズムに変換する, 新たなリダクションベースフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:12:10 GMT)
Little Giants: Exploring the Potential of Small LLMs as Evaluation
Metrics in Summarization in the Eval4NLP 2023 Shared Task [53.2] 本稿では,大規模言語モデルに品質評価の課題を扱えるように,プロンプトベースの手法の有効性を評価することに焦点を当てる。
我々は,標準的なプロンプト,アノテータ命令によって通知されるプロンプト,イノベーティブなチェーン・オブ・シークレットプロンプトなど,様々なプロンプト技術を用いて,系統的な実験を行った。
我々の研究は、これらのアプローチを"小さな"オープンソースモデル(orca_mini_v3_7B)を使って組み合わせることで、競争結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:44:35 GMT)
SEAHORSE: A Multilingual, Multifaceted Dataset for Summarization
Evaluation [52.2] 本稿では,多言語・多面的要約評価のためのデータセットSEAHORSEを紹介する。
SEAHORSEは、テキスト品質の6次元に沿って人間格付けされた96Kの要約で構成されている。
本稿では,SEAHORSEでトレーニングしたメトリクスが,ドメイン外メタ評価ベンチマークTRUEとmFACEで高い性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 22:29:53 GMT)
IBADR: an Iterative Bias-Aware Dataset Refinement Framework for
Debiasing NLU models [52.0] IBADR(Iterative Bias-Aware dataset Refinement framework)を提案する。
まず、プール内のサンプルのバイアス度を定量化するために浅いモデルを訓練する。
次に、各サンプルにバイアス度を表すバイアス指標をペアにして、これらの拡張サンプルを使用してサンプルジェネレータを訓練する。
このようにして、このジェネレータは、バイアスインジケータとサンプルの対応関係を効果的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:50:38 GMT)
Towards Distribution-Agnostic Generalized Category Discovery [51.5] データ不均衡とオープンエンドの分布は、現実の視覚世界の本質的な特性である。
我々は,BaCon(Self-Balanced Co-Advice contrastive framework)を提案する。
BaConは、対照的な学習ブランチと擬似ラベルブランチで構成され、DA-GCDタスクを解決するためのインタラクティブな監視を提供するために協力して動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:01:04 GMT)
TopoMLP: A Simple yet Strong Pipeline for Driving Topology Reasoning [51.3] トポロジー推論は、道路シーンを理解し、自律運転における乾燥可能なルートを提示することを目的としている。
道路の中心線(車線)と交通要素を検出し、そのトポロジの関係、すなわち車線-車線トポロジと車線-交通トポロジを推論する必要がある。
トポロジー性能の上限を拡張するために,強力な3次元レーン検出器と改良された2次元交通要素検出器を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:15:00 GMT)
Sounding Bodies: Modeling 3D Spatial Sound of Humans Using Body Pose and
Audio [50.4] 人体全体に対して正確な3次元空間音声を生成できるモデルを提案する。
システムは入力として、ヘッドセットのマイクからの音声信号とボディポーズを消費する。
本モデルでは, 適切な損失を伴ってトレーニングした場合に, 精度の高い音場を生成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:40:35 GMT)
Federated Natural Policy Gradient Methods for Multi-task Reinforcement
Learning [49.7] フェデレート強化学習(RL)は、ローカルデータトラジェクトリを共有することなく、複数の分散エージェントの協調的な意思決定を可能にする。
本研究では,各エージェントがそれぞれのタスクに対応する個別の報酬関数を持つマルチタスク設定について考察する。
我々は、分散された方法で全てのエージェントの割引された全報酬の総和を最大化する、世界的な最適政策を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:15:18 GMT)
Ensembled Prediction Intervals for Causal Outcomes Under Hidden
Confounding [49.2] 本稿では,既存の因果感受性モデルを用いた部分同定手法を提案し,Caus-Modensがより厳密な結果区間を与えることを示す。
3つの異なるベンチマークのうち最後のものは、未知だが探究可能な基底真理を持つ観測実験にGPT-4を新たに使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:00:04 GMT)
What Makes it Ok to Set a Fire? Iterative Self-distillation of Contexts
and Rationales for Disambiguating Defeasible Social and Moral Situations [48.7] 道徳的または倫理的な判断は、それらが起こる特定の文脈に大きく依存する。
我々は,行動が多かれ少なかれ道徳的に容認されるような,根底的な文脈を提供するという,デファシブルな道徳的推論を導入する。
文脈化と論理の1.2M項目からなる高品質なデータセットを115Kデファシブルな道徳行動のために蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:39:14 GMT)
CLIP-AD: A Language-Guided Staged Dual-Path Model for Zero-shot Anomaly
Detection [48.1] 本稿では,0ショット異常検出(AD)について検討し,テスト対象の参照画像なしでADを実行する。
我々は、言語誘導型戦略を採用し、大規模視覚言語モデルCLIPの優れたゼロショット分類機能を活用する、シンプルなyet- EffectiveアーキテクチャCLIP-ADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:39:22 GMT)
Knowledge-Infused Prompting: Assessing and Advancing Clinical Text Data
Generation with Large Language Models [48.1] 臨床自然言語処理には、ドメイン固有の課題に対処できる方法が必要である。
我々は,そのプロセスに知識を注入する,革新的で資源効率のよいアプローチであるClinGenを提案する。
7つのNLPタスクと16のデータセットを比較検討した結果,ClinGenはさまざまなタスクのパフォーマンスを継続的に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:37:28 GMT)
Single-view 3D Scene Reconstruction with High-fidelity Shape and Texture [47.4] 本研究では,物体の形状とテクスチャを同時に高忠実度に再現する新しい枠組みを提案する。
提案手法は,SSR(Single-view Neural implicit Shape and Radiance Field)表現を用いて,明示的な3次元形状制御とボリュームレンダリングの両方を活用する。
我々のフレームワークの特徴は、単一のビュー3D再構成モデルにレンダリング機能をシームレスに統合しながら、きめ細かいテクスチャメッシュを生成する能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:46:15 GMT)
Multi-step Jailbreaking Privacy Attacks on ChatGPT [47.1] 我々は,OpenAI の ChatGPT と ChatGPT によって強化された New Bing のプライバシー上の脅威について検討した。
我々は、当社の主張を裏付ける広範な実験を行い、LLMのプライバシーへの影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:14:01 GMT)
MetaGrad: Adaptive Gradient Quantization with Hypernetworks [46.6] 量子化対応トレーニング(QAT)は、ニューラルネットワークのトレーニングと推論の間、前方通過を加速する。
本稿では,ハイパーネットワークを用いた次のトレーニングの計算グラフに勾配を組み込むことで,この問題を解決することを提案する。
CNNネットワークアーキテクチャの異なるCIFAR-10データセットに対する様々な実験により、我々のハイパーネットワークに基づくアプローチは、勾配量子化ノイズの負の効果を効果的に低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:31:05 GMT)
Uncertainty quantification and out-of-distribution detection using
surjective normalizing flows [46.5] 本稿では,深層ニューラルネットワークモデルにおける分布外データセットの探索的正規化フローを用いた簡単なアプローチを提案する。
本手法は, 流通外データと流通内データとを確実に識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:08:35 GMT)
CREHate: A CRoss-cultural English Hate Speech Dataset [46.4] ほとんどのNLPデータセットは言語話者の文化的多様性を無視しており、ヘイトスピーチ検出において重大な欠点をもたらす。
そこで本研究では,CRoss文化の英語Hate音声データセットであるCREHateを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:58:22 GMT)
Open-world Semi-supervised Generalized Relation Discovery Aligned in a
Real-world Setting [45.6] 我々は、OpenRE設定は現実世界のデータの特徴とより整合しているべきだと論じる。
KNoRDは、ラベルなしデータ内の既知のクラスや新しいクラスから、明示的で暗黙的に表現された関係を効果的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:36:28 GMT)
Statistical Inference for Model Parameters in Stochastic Gradient
Descent [45.3] 勾配降下係数(SGD)は,その計算効率とメモリ効率から,大規模データの統計的推定に広く用いられている。
人口減少関数が強い凸であり,一定の条件を満たす場合,SGDに基づく真のモデルパラメータの統計的推測の問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:54:26 GMT)
Evaluating Robustness and Uncertainty of Graph Models Under Structural
Distributional Shifts [43.4] グラフ学習におけるノードレベルの問題では、分散シフトは特に複雑である。
本稿では,グラフ構造に基づく分布変化の一般化手法を提案する。
単純なモデルは、考慮された構造的シフトにおいて、より洗練された手法よりも優れていることがよく示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:33:47 GMT)
CoinRun: Solving Goal Misgeneralisation [43.4] 我々は、ACE(Algorithm for Concept Extrapolation)エージェントが、ゴールの誤一般化における重要な課題の1つ、CoinRunチャレンジをいかに解決できるかを示す。
このことは、自律的なエージェントが、新規で重要な状況であっても、人間の利益のためにどのように行動するかを信用できるかを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:23:46 GMT)
InfoEntropy Loss to Mitigate Bias of Learning Difficulties for
Generative Language Models [42.8] 本稿では,頻繁なトークンと頻繁なトークンの不均衡に対処する情報エントロピーロス関数を提案する。
我々は436M、1.1B、6.7Bパラメータの異なるスケールで生成言語モデルを訓練する。
提案されたInfoEntropy Lossを組み込んだモデルでは、ダウンストリームベンチマークで一貫したパフォーマンス向上が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:34:37 GMT)
A Systematic Comparison of Syllogistic Reasoning in Humans and Language
Models [42.1] より大きなモデルの方が小さいモデルよりも論理的であり、人間よりも論理的であることを示す。
言語モデルはトレーニングデータに含まれる人間のバイアスを模倣するが、場合によっては克服できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:13:06 GMT)
Quantum Pathways for Charged Track Finding in High-Energy Collisions [42.0] 高エネルギー粒子衝突では、荷電トラック発見は複雑だが重要な試みである。
トラック探索の精度と効率を高めるために,量子アルゴリズム,特に量子テンプレートマッチングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:13:59 GMT)
Rainproof: An Umbrella To Shield Text Generators From
Out-Of-Distribution Data [41.6] 安全なシステム動作を保証するための重要な要素は、Out-Of-Distribution Detectionである。
ほとんどのメソッドはエンコーダが出力する隠れた機能に依存している。
本研究では,ブラックボックスフレームワークにおけるソフト確率の活用に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:06:58 GMT)
Unified Enhancement of Privacy Bounds for Mixture Mechanisms via
$f$-Differential Privacy [41.5] 本稿では、シャッフルモデルと1点差分勾配勾配のプライバシー境界の改善に焦点をあてる。
シャッフルモデルに対するトレードオフ関数のクローズドフォーム式を導出し、最新の結果よりも優れる。
また, ホッケースティックの進行した関節凸性の$f$-DPアナログを, $(epsilon,delta)$-DPに関連するホッケースティックのばらつきについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:43:16 GMT)
Large Language Models as Evolutionary Optimizers [40.7] 本稿では,大言語モデル(LLM)を進化論として初めて研究する。
主な利点は、最小限のドメイン知識と人間の努力が必要であり、モデルに追加のトレーニングは必要ありません。
また,進化探索における自己適応機構の有効性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:21:47 GMT)
OpenGSL: A Comprehensive Benchmark for Graph Structure Learning [40.5] グラフ構造学習(GSL)の最初の包括的なベンチマークであるOpenGSLを紹介する。
OpenGSLは、様々な一般的なデータセットで評価することで、最先端のGSLメソッドの公平な比較を可能にする。
学習した構造のホモフィリィとタスクパフォーマンスとの間に有意な相関は見られず、共通の信念に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:29:03 GMT)
Leveraging Hyperbolic Embeddings for Coarse-to-Fine Robot Design [40.0] マルチセルロボットの設計は、多様なタスクを実行するために効率的に制御できる多数のセルからなるロボットを作ることを目的としている。
これまでの研究では、さまざまなタスクのためのロボットを生成する能力が実証されてきたが、これらのアプローチは、広大なデザイン空間でロボットを直接最適化することが多い。
本稿では,多細胞ロボットを設計するための新しい粗粒化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:56:32 GMT)
Robustness Tests for Automatic Machine Translation Metrics with
Adversarial Attacks [39.9] 我々は、BERTScore、BLEURT、COMETという3つの一般的な機械翻訳メトリクスに対する単語レベルおよび文字レベルの攻撃実験を行った。
我々の人間実験は、自動的なメトリクスが逆向きに劣化した翻訳を過小評価する傾向があることを実証した。
我々は、より堅牢なメートル法開発を動機付ける脆さのパターンを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:14:23 GMT)
Anachronic Tertiary Studies in Software Engineering: An Exploratory
Quaternary Study [39.1] 本稿では2009年から2021年の間に発行された34のソフトウェア工学第三次研究について分析する。
その結果,本研究の60%以上は,初等・中等研究の公表によるアナクロニズムの程度が変化していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:54:55 GMT)
A Survey on Explainable Reinforcement Learning: Concepts, Algorithms,
Challenges [38.7] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、インテリジェントエージェントが環境と対話して長期的な目標を達成する、一般的な機械学習パラダイムである。
励ましの結果にもかかわらず、ディープニューラルネットワークベースのバックボーンは、専門家が高いセキュリティと信頼性が不可欠である現実的なシナリオにおいて、訓練されたエージェントを信頼し、採用することを妨げるブラックボックスとして広く見なされている。
この問題を緩和するために、本質的な解釈可能性やポストホックな説明可能性を構築することにより、知的エージェントの内部動作に光を放つための大量の文献が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:46:30 GMT)
Making Batch Normalization Great in Federated Deep Learning [36.9] 群正規化(GN)は、バッチ正規化(BN)の代替として、フェデレートラーニング(FL)でよく用いられる。
本稿では、クライアントとサーバ間の高周波通信においてもBNが劣る、FLにおけるBNのより根本的な問題を特定する。
本稿では、BNを大幅に改善し、幅広いFL設定でGNを性能良くするフラストレーションの簡単な治療法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:05:16 GMT)
Intriguing Properties of Data Attribution on Diffusion Models [36.2] データ帰属は、望ましいアウトプットをトレーニングデータに戻そうとする。
データ属性は、高直感的または著作権のあるデータを適切に割り当てるためのモジュールになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:00:46 GMT)
StableFDG: Style and Attention Based Learning for Federated Domain
Generalization [36.2] 本稿では,フェデレートされた領域の一般化を実現するためのスタイルと注意に基づく学習戦略を提案する。
スタイルベースの学習により、各クライアントは、ローカルデータセット内の元のソースドメインを越えて、新しいスタイルを探索できる。
2つ目のコントリビューションは注目に基づく機能ハイライトで、同じクラスのデータサンプルの特徴の類似性をキャプチャします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:17:01 GMT)
Enhanced Generalization through Prioritization and Diversity in
Self-Imitation Reinforcement Learning over Procedural Environments with
Sparse Rewards [36.1] 探索は、低報酬の強化学習(RL)において、根本的な課題となる。
セルフイミテーション学習は、リプレイバッファを利用して、成功した振る舞いを保存し、再現する、探索のための有望なアプローチとして登場した。
持続する経験をランク付けする新たな自己IL法が提案されているが、それらの意義に関わらず、遷移を均一に再生する。
本研究では、遷移を異なる方法で優先順位付けし、優先順位付け手法を手続き的に生成する環境に拡張することで、自己ILサンプリング戦略をカスタマイズする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:40:46 GMT)
De-Diffusion Makes Text a Strong Cross-Modal Interface [33.9] 我々は、事前訓練されたテキスト-画像拡散モデルを用いてデコードを行うオートエンコーダを用いる。
画像を表すDe-Diffusionテキストの精度と包括性を検証する実験。
単一のDe-Diffusionモデルは、さまざまなテキスト・トゥ・イメージツールに対して転送可能なプロンプトを提供するために一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:12:40 GMT)
Optimal Transport Model Distributional Robustness [33.2] これまでの研究は主に、データ空間における分散ロバスト性を活用することに焦点を当ててきた。
我々は、最適なロバストな中心モデル分布を学習できる理論を開発する。
我々のフレームワークはSharpness-Aware Minimizationの確率的拡張と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:55:33 GMT)
Is This Loss Informative? Faster Text-to-Image Customization by Tracking
Objective Dynamics [31.2] 本研究では,人気テキスト対画像パーソナライズ手法のトレーニングダイナミクスについて検討し,それらを高速化することを目的とした。
本稿では,一定組の入力に対して,正規学習目標の計算のみを必要とする,簡単な早期停止基準を提案する。
48の異なる概念に対する安定拡散実験と3つのパーソナライズ手法により,本手法の競争性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:57:50 GMT)
Neural Collapse in Multi-label Learning with Pick-all-label Loss [31.1] ニューラル崩壊レンズ(NC)を用いたマルチラベル分類(MLab)タスクのためのディープニューラルネットワークの研究
一般化された NC 現象が「ピック・オール・ラベル」の定式化を伴うことを初めて証明する。
また、マルチラベルデータセット上でのディープニューラルネットワークのトレーニング調査を支援するための実証的証拠も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:59:09 GMT)
Enhancing Traffic Object Detection in Variable Illumination with
RGB-Event Fusion [30.9] 可変照明下での交通物体検出は,従来のフレームベースカメラのダイナミックレンジの制限による情報損失が原因で困難である。
本研究では、イベントストリームからシャープで完全なオブジェクト構造を抽出する新しい構造対応フュージョンネットワーク(SFNet)を提案する。
提案するSFNetは,従来のカメラの知覚的境界を克服し,mAP50では8.0%,mAP50:95では5.9%,フレームベースの手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:59:57 GMT)
Restart Sampling for Improving Generative Processes [30.7] ODEベースのサンプリングは高速であるが,SDEベースのサンプリングはサンプリング時間の増加を犠牲にして高い品質のサンプルを提供する。
本稿では,離散化誤差と収縮のバランスを改善するために,Restartと呼ばれる新しいサンプリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:17:43 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） (Wed, 1 Nov 2023 13:55:57 GMT)
Covert Planning against Imperfect Observers [29.6] カバー・プランニング(英: Covert Planning)とは、エージェントが受動的オブザーバに漏れた最小限の情報でタスクを遂行し、検出を避けることを目的とした制約された計画問題である。
本稿では,観測者の不完全な観測と力学の結合を利用して,検出されることなく最適性能を実現する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:44:46 GMT)
HARE: Explainable Hate Speech Detection with Step-by-Step Reasoning [29.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の推論能力を利用して,ヘイトスピーチの説明のギャップを埋めるヘイトスピーチ検出フレームワークHAREを紹介する。
SBICとImplicit Hateベンチマークの実験では、モデル生成データを用いた手法がベースラインを一貫して上回ることを示した。
提案手法は,訓練されたモデルの説明品質を高め,未知のデータセットへの一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:09:54 GMT)
On Learning Necessary and Sufficient Causal Graphs [29.3] 実際には、グラフ内の変数の小さな部分集合のみが関心の結果に関係している。
本稿では,目的達成のための因果関係変数のみを含む,必要かつ十分な因果グラフ(NSCG)のクラスを学習することを提案する。
因果関係の確率と特徴の自然因果関係の理論的性質を確立することにより,必要な因果構造学習(NSCSL)アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:47:00 GMT)
Latent Space Translation via Semantic Alignment [29.2] 我々は、異なるニューラルモジュールから学んだ表現が、異なる事前学習されたネットワーク間でどのように変換されるかを示す。
提案手法は, 与えられた2つの潜在空間間の変換を直接推定することにより, 付加的な訓練を伴わずに, エンコーダとデコーダを効果的に縫合できる。
特に、ゼロショットテクストテキストエンコーダやビジョンデコーダ、あるいはリバーサがいかに可能かを示し、このマルチモーダル環境で驚くほど優れた分類性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:12:00 GMT)
Towards Legally Enforceable Hate Speech Detection for Public Forums [29.2] 本研究では,ヘイトスピーチ検出のための新たな視点と課題を紹介する。
法の専門家による11の可能な定義に違反したデータセットを使用します。
ヘイトスピーチの明確で法的に強制可能なインスタンスを特定することの難しさを踏まえ、専門家が作成したサンプルと自動マイニングされたチャレンジセットでデータセットを拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:30:21 GMT)
Adversarial Examples in the Physical World: A Survey [29.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵の例に高い脆弱性を示す。
物理的敵対例(PAEs)は、その特徴を包括的に理解していない。
我々は、PAEを新しく、徹底的に、体系的に理解し、堅牢な対人学習の発展を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:55:09 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） (Wed, 1 Nov 2023 11:28:55 GMT)
Penalising the biases in norm regularisation enforces sparsity [28.9] この研究は、関数を表すのに必要なパラメータのノルムが、その第二微分の総変分によって与えられることを示し、$sqrt1+x2$ factorで重み付けされる。
特に、この重み付け係数はバイアス項のノルムが正規化されないときに消失する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:53:28 GMT)
JADE: A Linguistic-based Safety Evaluation Platform for LLM [27.9] textitJADEは、シード質問の言語的複雑さを強化する言語ファジィングプラットフォームである。
textitJADEは、元の質問の構文構造の複雑さを増すために、生成規則と変換規則のシーケンスを呼び出します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:36:45 GMT)
Concept Algebra for (Score-Based) Text-Controlled Generative Models [27.7] 概念は表現空間の部分空間として符号化されていることを示す。
これは何を意味するのかを形式化し、表現に自然な選択があることを示し、与えられた概念に対応する表現の一部を識別する簡単な方法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:23:34 GMT)
Are These the Same Apple? Comparing Images Based on Object Intrinsics [27.4] オブジェクトの同一性を定義する固有のオブジェクトプロパティに基づいて、純粋に画像の類似性を測定する。
この問題はコンピュータビジョン文学において再同定として研究されている。
そこで本研究では,オブジェクト固有性に基づく画像類似度尺度を探索し,一般対象カテゴリに拡張することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:00:03 GMT)
Robust Graph Clustering via Meta Weighting for Noisy Graphs [26.2] グラフクラスタリングは、様々な分野のアプリケーションによるグラフ解析の基本的な問題である。
近年の研究では、グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくアプローチがグラフクラスタリングに有望な結果をもたらすことが示されている。
堅牢なGNNグラフクラスタリングのためのMetaGCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:12:34 GMT)
Distort, Distract, Decode: Instruction-Tuned Model Can Refine its
Response from Noisy Instructions [26.2] 本稿では,インストラクティブ・デコーディング(Instructive Decoding, ID)を提案する。
IDは、元の命令の操作されたバージョンから生成された予測を利用して、逆方向の予測のためにロジットを調整する。
ランダムな単語を介して意味的ノイズを挿入するものから、逸脱した応答を誘発する「オポジット」のような他のものまで、このようなノイズの多い命令のスペクトルにわたって実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:31:35 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） (Wed, 1 Nov 2023 02:21:53 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） (Wed, 1 Nov 2023 02:13:59 GMT)
Automatic Disfluency Detection from Untranscribed Speech [25.5] 発声は、高頻度の不一致を特徴とする発声障害である。
自動逆流検出は、不安定な個人に対する治療計画を立案するのに役立ちます。
本研究では,フレームレベルの自動ディフルエンシ検出と分類のための言語,音響,マルチモーダル手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:36:39 GMT)
On The Open Prompt Challenge In Conditional Audio Generation [25.2] テキスト・トゥ・オーディオ・ジェネレーション(TTA)は、テキスト記述から音声を生成し、ペアのオーディオサンプルと手書きのテキストから学習する。
我々は、TTAモデルをブラックボックスとして扱い、2つの重要な洞察でユーザのプロンプト課題に対処する。
音声改善のために,テキスト・オーディオアライメントをマージンランキング学習によるフィードバック信号として活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 23:33:25 GMT)
Active Neural Topological Mapping for Multi-Agent Exploration [24.9] マルチエージェント協調探索問題では、複数のエージェントが限られた時間で感覚信号を介して見えない環境を探索する必要がある。
トポロジカルマップは、抽象的だが不可欠な情報を持つノードとエッジのみからなる、有望な代替手段である。
深層強化学習は、高速なエンドツーエンド推論を通じて(ほぼ)最適ポリシーを学ぶ大きな可能性を示している。
マルチエージェント探索作業における探索効率の向上と一般化を目的とした,Multi-Agent Neural Topological Mapping (MANTM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:06:14 GMT)
SaliencyCut: Augmenting Plausible Anomalies for Anomaly Detection [24.4] そこで本稿では,SaliencyCutという新たなデータ拡張手法を提案する。
次に、各サンプルから微細な異常特徴を抽出し評価するために、異常学習ヘッドにパッチワイド残余モジュールを新規に設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:46:25 GMT)
Supervised Learning and Large Language Model Benchmarks on Mental Health
Datasets: Cognitive Distortions and Suicidal Risks in Chinese Social Media [24.1] 中国のソーシャルメディアから新たに2つの注釈付きデータセットを導入し,認知的歪みと自殺リスク分類に着目した。
大きな言語モデルの能力を評価するために、ゼロショット、少数ショット、微調整という3つの戦略を採用しました。
GPT-4は一貫して強い結果を示したが, GPT-3.5は微調整後, 自殺リスク分類が著しく改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:15:34 GMT)
DEFN: Dual-Encoder Fourier Group Harmonics Network for Three-Dimensional
Macular Hole Reconstruction with Stochastic Retinal Defect Augmentation and
Dynamic Weight Composition [23.8] 我々はDEFN(Dual-Encoder FuGH Network)という革新的な空間分割ネットワークを開発している。
DEFNは3つの革新的なモジュールを統合している: Group Harmonics (FuGH)、S3DSA、Harmonic Squeeze-and-Excitation Module (HSE)。
また、正確な3D網膜再建と定量的な測定値を提供し、眼科医に革命的診断と治療的意思決定ツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:33:04 GMT)
SCENE: Self-Labeled Counterfactuals for Extrapolating to Negative
Examples [23.8] SCENE(Self-labeled Counterfactuals for Extrapolating to Negative Examples)は、学習データを自動合成する手法である。
SCENEは、答え可能なトレーニング例のみにアクセスすることで、SQuAD 2.0のパフォーマンスギャップの69.6%を埋めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:02:03 GMT)
Data Augmentation for Code Translation with Comparable Corpora and
Multiple References [23.8] 我々は、自然言語ドキュメントから生成されたプログラムを含む、比較可能なコーパスの複数のタイプを構築し、分析する。
単一の参照変換に対する過度な適合を低減するため、利用可能な並列データに対する追加の翻訳参照を自動生成する。
実験の結果,Java,Python,C++間の変換において,平均7.5%の計算精度でコードT5が大幅に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:01:22 GMT)
Object-centric Learning with Cyclic Walks between Parts and Whole [23.6] 複雑な自然環境からオブジェクト中心の表現を学習することで、人間と機械の両方が低レベルの知覚的特徴から推論できる。
視覚変換器から抽出した知覚的特徴と対象物との循環ウォークを提案する。
画素レベルや特徴レベルの再構成のためのデコーダを付加したオブジェクト中心モデルとは対照的に、循環ウォークは強力な学習信号を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:08:27 GMT)
Emotion Detection for Misinformation: A Review [23.5] 本稿では、誤情報検出のための感情に基づく手法を包括的にレビューする。
本研究では,様々な感情,感情,姿勢に基づく特徴を用いた誤情報検出手法の解析を行う。
本稿では,大規模言語モデルに基づく感情に基づく誤情報検出において,現在進行中の課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:21:09 GMT)
Few-Shot Panoptic Segmentation With Foundation Models [23.2] 約0ラベルのSegmenting Panoptic Information(SPINO)を提示することで、タスク非依存の画像特徴を活用して、少ショットのパノプティクスセグメンテーションを可能にすることを提案する。
本手法では,DINOv2のバックボーンと,セマンティックセグメンテーションと境界推定のための軽量なネットワークヘッドを組み合わせる。
提案手法は,10個の注釈付き画像のみを用いてトレーニングし,既存の汎視的セグメンテーション法で使用可能な高品質な擬似ラベルを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:51:24 GMT)
Magmaw: Modality-Agnostic Adversarial Attacks on Machine Learning-Based
Wireless Communication Systems [23.2] Magmawは、無線チャネルを介して送信される任意のマルチモーダル信号に対して普遍的な逆方向の摂動を生成することができる最初のブラックボックス攻撃手法である。
概念実証のために,ソフトウェア定義無線システムを用いたリアルタイム無線攻撃プラットフォームを構築した。
驚いたことに、Magmawは暗号化された通信チャネルや従来の通信にも有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:33:59 GMT)
Rethinking Variational Inference for Probabilistic Programs with
Stochastic Support [23.1] 本稿では,確率的プログラムのための新しい変分推論(VI)アプローチであるSDVI(Support Decomposition Vari Inference)を導入する。
SDVIは、プログラムを静的サポート付きサブプログラムに分割し、個別のサブガイドを自動的に作成する。
この分解は適切な変分族の構築に大いに役立ち、推論性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:38:51 GMT)
TPSeNCE: Towards Artifact-Free Realistic Rain Generation for Deraining
and Object Detection in Rain [23.1] 本稿では,現実的な降雨画像を生成するための画像間翻訳フレームワークを提案する。
まず, 三角確率類似性制約を導入し, 判別器多様体の鮮明で雨の多い画像に向けて生成した画像を誘導する。
実験では、最小限のアーチファクトと歪みで現実的な雨の発生を実証し、雨中の画像の劣化と物体の検出に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:08:26 GMT)
OpenForest: A data catalogue for machine learning in forest monitoring [22.9] 森林モニタリングの促進は、人間の影響を緩和し、森林構成の理解を深める上での利点である。
空間規模で86のオープンアクセス森林データセットについて概説する。
これらのデータセットは、コントリビューションにオープンな動的カタログであるOpenForestにグループ化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:59:20 GMT)
NEO-KD: Knowledge-Distillation-Based Adversarial Training for Robust
Multi-Exit Neural Networks [22.9] 我々は,知識蒸留に基づくマルチエグジットネットワークの対戦訓練戦略であるNEO-KDを提案する。
本手法は,計算予算を削減し,最適逆精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:44:05 GMT)
PTQD: Accurate Post-Training Quantization for Diffusion Models [22.6] 拡散モデルの学習後の量子化は、モデルのサイズを著しく減らし、再学習することなくサンプリングプロセスを加速することができる。
既存のPTQ法を直接低ビット拡散モデルに適用することは、生成されたサンプルの品質を著しく損なう可能性がある。
本稿では,量子化復調過程における量子化雑音と拡散摂動雑音の統一的な定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:40:41 GMT)
Enhanced Knowledge Injection for Radiology Report Generation [21.9] 本稿では,異なる種類の知識を抽出するために2つの分野を利用する知識注入フレームワークを提案する。
この微細でよく構造化された知識を現在の画像と統合することにより、マルチソースの知識の獲得を活用して、最終的により正確なレポート生成を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:50:55 GMT)
A Convex Framework for Confounding Robust Inference [21.9] 本研究では,非保守的共同設立者を対象に,オフラインの文脈的盗賊の政策評価について検討した。
本稿では,凸プログラミングを用いてポリシー値のシャープな下限を推定する一般推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:25:53 GMT)
Neural Algorithmic Reasoning Without Intermediate Supervision [21.9] 我々は、中間的監督に訴えることなく、入出力ペアからのみニューラルネットワーク推論を学ぶことに集中する。
我々は、アルゴリズムの軌跡にアクセスできることなく、モデルの中間計算を正規化できる自己教師対象を構築する。
CLRSic Algorithmic Reasoning Benchmarkのタスクにおいて,提案手法はトラジェクトリを教師する手法と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:28:11 GMT)
LatentWarp: Consistent Diffusion Latents for Zero-Shot Video-to-Video
Translation [21.8] 我々はtextitLatentWarp というゼロショット動画翻訳フレームワークを提案する。
我々のアプローチは単純で、クエリトークンの時間的一貫性を制約するために、潜伏した空間にワープ操作を組み込む。
textitLatentWarpの時間的コヒーレンスによるビデオ間翻訳における優位性を示す実験結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:02:57 GMT)
Recovering Linear Causal Models with Latent Variables via Cholesky
Factorization of Covariance Matrix [21.7] 観測データの共分散行列のコレスキー分解に基づくDAG構造復元アルゴリズムを提案する。
合成および実世界のデータセットでは、アルゴリズムは従来の手法よりも大幅に高速で、最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:27:49 GMT)
FD-Align: Feature Discrimination Alignment for Fine-tuning Pre-Trained
Models in Few-Shot Learning [21.7] 本稿では,特徴識別アライメント(FD-Align)と呼ばれる微調整手法を提案する。
本手法は,突発的特徴の一貫性を保ち,モデルの一般化可能性を高めることを目的としている。
一度微調整すると、モデルは既存のメソッドとシームレスに統合され、パフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 01:22:10 GMT)
Automatic counting of planting microsites via local visual detection and
global count estimation [21.6] 林業では、植林作業に先立って、マウンディングによる機械的部位の整備が広く用いられている。
プランニング作業における主な問題は、プランニングブロックに存在するマウンドの数を見積もることの難しさである。
近年のUAV画像と人工知能の進歩に触発されて,植林ブロックのマウンド数を推定する完全に自動化された枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:31:54 GMT)
Text Rendering Strategies for Pixel Language Models [21.4] 本稿では,テキストをPIXELモデルで描画する4つのアプローチについて検討する。
単純な文字Bigramレンダリングは、トークンレベルや多言語タスクのパフォーマンスを損なうことなく、文レベルのタスクのパフォーマンスを向上させる。
解析の結果,キャラクタ・ビッグラム・レンダリングは一貫して優れたモデルとなるが,パッチ周波数バイアスによって駆動される異方性パッチ埋め込み空間を持つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:49:31 GMT)
The Mystery and Fascination of LLMs: A Comprehensive Survey on the
Interpretation and Analysis of Emergent Abilities [21.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の創発能力の解釈と解析について述べる。
まず、背景と創発的能力の定義を簡潔に紹介する。
次に, マクロの観点から, 1) 機械的解釈可能性の研究を強調し, 創発的能力の背景にある数学的基礎を掘り下げるマクロ視点, 2) 実験的解釈可能性に焦点をあてたマイクロパースペクティブについて概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:40:42 GMT)
Learning to Design and Use Tools for Robotic Manipulation [21.2] 深層学習による形態と制御を共同最適化する最近の技術は, 移動エージェントの設計に有効である。
単一設計ではなく,設計方針の学習を提案する。
このフレームワークは,マルチゴール設定やマルチバリアント設定において,従来の手法よりもサンプリング効率が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:00:10 GMT)
Unleashing the Creative Mind: Language Model As Hierarchical Policy For
Improved Exploration on Challenging Problem Solving [21.0] 大きな言語モデル(LLM)は大きな進歩を遂げていますが、それでも困難な推論問題に苦戦しています。
本研究では,LLMを文脈内学習による階層的政策としてフレーミングすることで,LLMの創造的潜在能力を解き放つ。
探索された解群の中から選択して最終回答を得るための,効果的かつ効率的なトーナメントベースアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:52:15 GMT)
SURF: A Generalization Benchmark for GNNs Predicting Fluid Dynamics [20.7] 一般化は、様々な位相、解像度、熱力学範囲に適応すべき汎用流体シミュレータの鍵となる要件である。
学習したグラフに基づく流体シミュレータのテキスト一般化をテストするためのベンチマークであるSURFを提案する。
我々は2つの最先端グラフベースモデルを徹底的に研究し、SURFの適用性を実証的に実証し、それらの一般化に新たな洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:31:25 GMT)
The Behavior and Convergence of Local Bayesian Optimization [20.6] 局所最適化戦略は、従来のグローバル戦略と比較して高次元問題に対して強い経験的性能をもたらすことができる。
まず,局所的なアプローチの挙動を考察し,ガウス過程のサンプルパスの個々の局所解の統計値が,グローバルな手法から得られるであろうものと比較して驚くほど良好であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 23:06:19 GMT)
Will Code Remain a Relevant User Interface for End-User Programming with
Generative AI Models? [20.3] 我々は、ジェネレーティブAIを持つ世界で「伝統的な」プログラミング言語が、非専門家のエンドユーザープログラマにどのような意味を持つのかを探求する。
従来型プログラミング言語がエンドユーザプログラマにとって,いまだに意味があり有用である,いくつかの理由を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:20:21 GMT)
Improving Interpersonal Communication by Simulating Audiences with
Language Models [20.1] 本研究では,個人が目標を達成しようとする聴衆にコミュニケーションするシナリオを入力として扱う,探索・シミュレーション・シミュレーション(EGS)フレームワークを提案する。
EGSは、シナリオに関連するアドバイスの多様なセットを生成し、アドバイスのサブセットに条件付けされたコミュニケーション候補を生成し、様々なオーディエンスからの反応をシミュレートし、最適な候補と使用するアドバイスの両方を決定する。
EGSは,様々な状況において,目標指向コミュニケーションの有効性と成果を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:44:50 GMT)
FormaT5: Abstention and Examples for Conditional Table Formatting with
Natural Language [20.0] FormaT5は、テーブルの条件付きフォーマットルールを生成するトランスフォーマーベースのモデルである。
これらのタスクのユーザ記述は、しばしば不明確か曖昧であり、コード生成システムが所望のルールを正確に学習することが難しくなる。
FormaT5がプレースホルダーを予測することを学習するが、このプレースホルダーは第2のモデルで満たされるか、あるいはフォーマットすべき行の例を、プログラム・バイ・サンプル・システムで利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:31:30 GMT)
Relax: Composable Abstractions for End-to-End Dynamic Machine Learning [19.8] 本稿では、エンドツーエンドの動的機械学習ワークロードを最適化するためのコンパイラ抽象化であるRelaxを紹介する。
Relaxは、プログラム全体にわたって動的形状の計算を追跡するために、第一級の記号型アノテーションを導入した。
動的形状モデルを最適化するために提案手法を用いて,エンドツーエンドのコンパイルフレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 23:03:59 GMT)
Graph Representation Learning for Infrared and Visible Image Fusion [19.8] 赤外線と可視画像の融合は、単一の融合画像を合成するための補完的な特徴を抽出することを目的としている。
多くの手法では、局所的な特徴を抽出するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。
CNNは画像の非局所的自己相似性(NLs)を考慮できない
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:46:20 GMT)
Constant-time Motion Planning with Anytime Refinement for Manipulation [19.7] 本研究では,CTMP(Constant-time Motion Planners)アルゴリズムと組み合わせたリアルタイム改良手法を提案する。
提案するフレームワークは,定数時間アルゴリズムとして動作するため,ユーザ定義時間しきい値内の初期解を高速に生成する。
任意の時間アルゴリズムとして機能し、割り当てられた時間予算内で、ソリューションの品質を反復的に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:40:10 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） (Wed, 1 Nov 2023 11:17:13 GMT)
Ranking with Popularity Bias: User Welfare under Self-Amplification
Dynamics [19.6] 本稿では,アイテムの人気度,商品品質,位置バイアスがユーザの選択に影響を与える一般的なメカニズムを提案し,理論的に分析する。
人気度の高い推薦者は,商品の品質と人気を混同することで,線形後悔を誘発することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:08:01 GMT)
Explicit Morphological Knowledge Improves Pre-training of Language
Models for Hebrew [19.5] 事前学習フェーズに明示的な形態的知識を組み込むことで、形態学的に豊かな言語に対するPLMの性能を向上させることができるという仮説を考察する。
本研究では, モデルが生テキスト以外の形態的手がかりを活用できるように, 様々な形態的トークン化手法を提案する。
実験により, 形態素によるトークン化は, 標準言語に依存しないトークン化と比較して, 改良された結果を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:02:49 GMT)
SoulChat: Improving LLMs' Empathy, Listening, and Comfort Abilities
through Fine-tuning with Multi-turn Empathy Conversations [19.1] 心理学的なカウンセリングの分野で大きな言語モデルを適用する場合、彼らはしばしば普遍的なアドバイスを提供する。
我々は200万以上のサンプルからなるマルチターン共感的会話データセットを構築した。
複数回対話履歴を用いて微調整すると,LLMの共感能力が著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:49:52 GMT)
The Development of LLMs for Embodied Navigation [18.5] この記事では、Large Language ModelsとEmbodied Intelligenceの共生について概説する。
最先端のモデル、研究方法論をレビューし、既存の埋め込みナビゲーションモデルとデータセットの利点とデメリットを評価する。
最後に, 本論文は, インテリジェンスにおけるLLMの役割を解明し, 今後の方向性を予測している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:08:56 GMT)
Illumination Variation Correction Using Image Synthesis For Unsupervised
Domain Adaptive Person Re-Identification [18.0] 教師なし人物のリIDの照度変化に対処する合成モデルバンク(SMB)を提案する。
SMBは特徴抽出のためのいくつかの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と距離測定のためのマハラノビス行列で構成されている。
照明強度の定量化と合成画像の品質向上を目的として,新しい3次元バーチャルヒューマンデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:01:24 GMT)
Incentivized Collaboration in Active Learning [18.0] 複数のエージェントが共通の仮説からラベルを学習しようとする協調的アクティブラーニングにおいて、私たちは、インセンティブ付きコラボレーションのための革新的なフレームワークを導入します。
我々は、個々に合理的な(IR)協調プロトコルを設計することに注力し、エージェントが個々に振る舞うことでラベルの複雑さを低減できないことを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:17:39 GMT)
Efficient Human-AI Coordination via Preparatory Language-based
Convention [17.8] 既存の人間とAIの調整方法は、エージェントに様々なポリシーや実際の人間のデータに適合した人間のモデルと調整するように訓練するのが一般的である。
我々は、人間とAIの両方を効果的に導くアクションプランを開発するために、大規模言語モデル(LLM)を採用することを提案する。
提案手法は,ヒトの嗜好との整合性が向上し,平均性能が15%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:18:23 GMT)
Ray computational ghost imaging based on rotational modulation method [17.5] CGI(CGI)は、低コスト、低線量、高分解能の可能性を秘めている。
多くのサブコードプレートは、CGI技術の発展に大きな影響を与える変調プロセスで使用される必要がある。
単カラムストライプ符号化板の回転変調に基づく新しいCGI法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:10:11 GMT)
CodeFusion: A Pre-trained Diffusion Model for Code Generation [17.2] 自然言語からのコード生成のための自動回帰モデルでは、生成された以前のトークンを再考することは容易ではない。
我々は、この制限に対処する事前訓練された拡散コード生成モデルであるCodeFusionを紹介し、符号化された自然言語で条件付けられた完全なプログラムを反復的にデノベートする。
実験によると、CodeFusionは最先端の自動回帰システムと同等に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:30:47 GMT)
Entity Alignment Method of Science and Technology Patent based on Graph
Convolution Network and Information Fusion [17.0] ほとんどのエンティティアライメント手法は、グラフ構造の埋め込みを得るためにグラフニューラルネットワークのみを使用する。
本稿では,科学技術特許情報融合のためのグラフ畳み込みネットワークに基づくエンティティアライメント手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:04:55 GMT)
Complexity of Single Loop Algorithms for Nonlinear Programming with
Stochastic Objective and Constraints [17.0] 単ループ2次ペナルティと拡張ヴァリガングアルゴリズムの複雑さを解析する。
目的が関数的かつ滑らかな3つの場合を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:37:41 GMT)
Construction Artifacts in Metaphor Identification Datasets [16.9] 既存のメタファ識別データセットは、潜在的なメタファ的表現やその発生状況を完全に無視することで、どのようにゲーム化できるかを示す。
完全な情報を持たない言語モデルに基づくメタファ識別システムは,完全な文脈を用いたシステムと競合しうることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:21:55 GMT)
Minimally Modifying a Markov Game to Achieve Any Nash Equilibrium and
Value [16.6] 本稿では,ゲームデザイナや悪意ある相手がゼロサムマルコフゲームの報酬関数を変更するゲーム修正問題について検討する。
我々は、あるゲームのユニークな平衡としてインストールできるポリシープロファイルの集合を特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:27:29 GMT)
Flooding Regularization for Stable Training of Generative Adversarial
Networks [16.4] 我々は,洪水がGAN訓練を安定させ,他の安定化技術と組み合わせることができることを実験的に検証した。
また, 差別者の損失をフラッドレベル以下に抑えることにより, フラッドレベルがある程度高い場合でも, トレーニングは安定的に進行することを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:02:59 GMT)
Group Distributionally Robust Knowledge Distillation [16.1] サブポピュレーションシフトは、医療画像解析において一般的なシナリオである。
本稿では,グループ対応蒸留損失を提案する。
提案手法であるGroupDistilを2つのベンチマークデータセット上で実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:25:02 GMT)
Butson Hadamard matrices, bent sequences, and spherical codes [16.0] 複素ユニタリの$qth$ルート上で定義される位数$n$のアダマール行列からなるデータに付随する曲がり列の概念を探求する。
特に、様々な$qle 60$と長さ$nle 21.$の構成法は、Groebner基底と固有空間計算によるシステムの分解を構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:03:11 GMT)
Ontology-Driven Processing of Transdisciplinary Domain Knowledge [15.8] 現代科学は、現実の問題を根本的な方法で解くことができない。
Noosphereの論文は、学際的障壁を克服する方法で構築する必要がある科学の世界観にアピールする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:42:34 GMT)
In-Context Prompt Editing For Conditional Audio Generation [15.7] 分散シフトは、機械学習モデルのデプロイにおける中心的な課題である。
本稿では,検索に基づくテキスト内プロンプト編集フレームワークを提案する。
このフレームワークは,収集したユーザプロンプトの集合に対して,音質を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 23:31:51 GMT)
Learning Collective Behaviors from Observation [15.7] 本稿では,力学系の構造を同定するための一連の学習手法を提案する。
相互作用エージェントの複雑なシステムにおける創発的行動を理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 22:02:08 GMT)
COSST: Multi-organ Segmentation with Partially Labeled Datasets Using
Comprehensive Supervisions and Self-training [15.6] ディープラーニングモデルは、マルチ組織セグメンテーションにおいて顕著な成功を収めてきたが、典型的には、興味のあるすべての器官に注釈を付けた大規模なデータセットを必要とする。
利用可能な部分ラベル付きデータセットの統一モデルを学習して、そのシナジスティックなポテンシャルを活用する方法については、調査が不可欠である。
COSSTと呼ばれる新しい2段階のフレームワークを提案し、このフレームワークは包括的監視信号と自己学習を効果的に効率的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:58:06 GMT)
VQA-GEN: A Visual Question Answering Benchmark for Domain Generalization [15.6] 視覚的質問応答(VQA)モデルは、視覚的テキスト推論能力を示すように設計されている。
既存のVQA用の領域一般化データセットは、テキストシフトに一方的な焦点をあてている。
VQA-GEN(VQA-GEN)は、シフト誘導パイプラインによって生成された分散シフトのための最初のマルチモーダルベンチマークデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:43:56 GMT)
Harnessing the Power of Multi-Lingual Datasets for Pre-training: Towards
Enhancing Text Spotting Performance [15.5] 様々な領域への適応能力は、実環境にデプロイする際のシーンテキストスポッティングモデルに不可欠である。
本稿では,ドメイン適応型シーンテキストスポッティングの問題,すなわちマルチドメインソースデータを用いたモデルトレーニングについて検討する。
その結果,複数の領域にまたがるテキストスポッティングベンチマークにおいて,中間表現が有意な性能を発揮する可能性が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:29:13 GMT)
Solving MaxSAT with Matrix Multiplication [15.3] 本稿では,GPUやTPUなどのニューラルネットワークアクセラレータ上での動作に特化して設計されたMaxSAT(Maximum Satisfiability)アルゴリズムを提案する。
我々のアプローチはRbmSATと呼ばれ、MaxSATのアルゴリズム・ハードウェア共同設計における新しい設計点である。
我々は、2018年から2021年までの毎年恒例のMaxSAT評価不完全不完全トラックの課題事例のサブセットについて、時間的結果を提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:46:46 GMT)
Mixture-of-Experts for Open Set Domain Adaptation: A Dual-Space
Detection Approach [14.8] Open Set Domain Adaptation (OSDA)は、ソースとターゲットドメイン間の分散とラベルシフトに同時に対処することを目的としている。
本稿では,画像特徴空間とルーティング特徴空間の不整合を利用して未知のクラスサンプルをしきい値なしで検出するDual-Space Detectionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:36:18 GMT)
Federated Topic Model and Model Pruning Based on Variational Autoencoder [14.7] フェデレートされたトピックモデリングにより、複数のパーティがデータのプライバシを保護しながらモデルを共同でトレーニングできる。
本稿では,各ノードのプライバシを確保しつつ,フェデレートされたトピックモデルを確立する手法を提案し,ニューラルネットワークモデルプルーニングを用いてモデルを高速化する。
実験結果から,フェデレートされたトピックモデルプルーニングは,モデルの性能を確保しつつ,モデルのトレーニング速度を大幅に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） (Wed, 1 Nov 2023 06:00:14 GMT)
Active Noise Control Portable Device Design [14.7] 騒音は作業効率だけでなく、人間の健康にも影響を及ぼす。
そこで,環境騒音を検知するセンサによるノイズ低減システムを提案する。
このシステムは睡眠トラッキングや音楽プレイヤーのアプリケーションとも統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:13:04 GMT)
Semantic Hearing: Programming Acoustic Scenes with Binaural Hearables [14.7] 実環境からの特定の音に焦点を絞ったり、無視したりできる、可聴性デバイスのための新しい機能であるセマンティック・ヒアリングを導入する。
干渉音や背景雑音の存在下で対象音を抽出できる最初のニューラルネットワークを提案する。
我々は,実世界の利用を一般化する訓練手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:07:28 GMT)
Qilin-Med-VL: Towards Chinese Large Vision-Language Model for General
Healthcare [14.6] 本研究は,テキストデータと視覚データの分析を統合するために設計された,中国初の大規模視覚言語モデルであるQilin-Med-VLを紹介する。
また,100万以上の画像テキストペアからなるデータセットであるChiMed-VLもリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:10:23 GMT)
Phase-Specific Augmented Reality Guidance for Microscopic Cataract
Surgery Using Long-Short Spatiotemporal Aggregation Transformer [14.6] 乳化白内障手術(英: Phaemulsification cataract surgery, PCS)は、外科顕微鏡を用いた外科手術である。
PCS誘導システムは、手術用顕微鏡映像から貴重な情報を抽出し、熟練度を高める。
既存のPCSガイダンスシステムでは、位相特異なガイダンスに悩まされ、冗長な視覚情報に繋がる。
本稿では,認識された手術段階に対応するAR情報を提供する,新しい位相特異的拡張現実(AR)誘導システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:43:32 GMT)
Can Large Language Models Design Accurate Label Functions? [14.3] プログラム弱監督手法はラベル関数(LF)を用いて広範囲なデータセットの高速なラベル付けを容易にする
プレトレーニング言語モデル(PLM)の最近の進歩は、様々なタスクにおいて大きな可能性を秘めている。
本研究では,LFの自動生成にPLMを利用するインタラクティブなフレームワークであるDataSculptを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:14:46 GMT)
Delta Score: Improving the Binding Assessment of Structure-Based Drug
Design Methods [14.3] そこで本研究では,有形医薬品要求量に基づく新しい評価基準であるデルタスコアについて紹介する。
実験の結果,現行の深部生成モデルで生成する分子はデルタ値で評価すると,地上基準真理よりもかなり遅れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:37:39 GMT)
Combining Language Models For Specialized Domains: A Colorful Approach [14.1] 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。
この戦略は、各単語が一般またはドメイン固有のLMと関連していることを示すラベル付け、または「色付け」を含む。
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） (Wed, 1 Nov 2023 07:55:28 GMT)
Multi-task Representation Learning for Pure Exploration in Bilinear
Bandits [13.8] バイリニア・バンディットにおける純粋探索問題に対するマルチタスク表現学習について検討した。
バイリニア・バンディットでは、アクションは2つの異なる実体タイプから一対の腕の形を取る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:30:45 GMT)
SRN-SZ: Deep Leaning-Based Scientific Error-bounded Lossy Compression
with Super-resolution Neural Networks [13.7] 本研究では,SRN-SZを提案する。
SRN-SZはその圧縮に最も高度な超解像ネットワークHATを適用している。
実験では、SRN-SZは最大75%の圧縮比の改善を同じ誤差境界下で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 22:14:33 GMT)
GIST: Generated Inputs Sets Transferability in Deep Learning [13.7] 本稿では、ディープラーニングモデル間のテストセットの効率的な転送のための新しいアプローチであるGISTを紹介する。
我々は,2つのモードと異なるテストセット生成手順を用いて,GISTを断層タイプ被覆特性に対して実験的に評価し,その実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:35:18 GMT)
End-to-end Video Gaze Estimation via Capturing Head-face-eye
Spatial-temporal Interaction Context [13.4] 本稿では,空間的・時間的相互作用による映像視線推定を容易にするため,MCGaze (Multi-Clue Gaze) を提案する。
MCGazeの主な利点は、視線推定のために頭部、顔、目の手掛かりの定位化の課題を共同で解決できる点である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:13:29 GMT)
Semantic-guided spatial relation and object co-occurrence modeling for
indoor scene recognition [13.4] 屋内シーン認識のための既存の文脈モデリング手法には2つの制限がある。
本研究では,意味的セグメンテーションに基づくオブジェクトの空間的関係と共起を同時にモデル化するSpaCoNetを提案する。
広範に使用されている3つのシーンデータセットの実験結果から,提案手法の有効性と汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:38:06 GMT)
Asynchronous SGD on Graphs: a Unified Framework for Asynchronous
Decentralized and Federated Optimization [13.1] 本稿では,グラフ上での非同期SGD(AGRAF SGD)について紹介する。
従来の分散非同期計算処理よりも遥かに穏やかな仮定の下で収束率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:58:16 GMT)
Diable: Efficient Dialogue State Tracking as Operations on Tables [12.8] 本稿では,効率的な対話状態追跡システムの設計と実装を簡略化するタスクの形式化を提案する。
対話状態をテーブルとして表現し,テーブル操作タスクとしてDSTを定式化する。
各ターンで、システムは対話コンテキストに基づいてテーブル操作を生成することにより、前の状態を更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:36:38 GMT)
How is Software Reuse Discussed in Stack Overflow? [12.6] 我々は、コード再利用時に開発者が直面する課題をより深く理解するために、1,409件の投稿について実証的研究を行った。
この結果から, 「視覚スタジオ」 が質問投稿における最重要課題であり, 再利用を目的として, 開発者が頻繁に利用するデザインパターンが存在することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:13:36 GMT)
Neural Field Dynamics Model for Granular Object Piles Manipulation [12.5] 粒状材料操作のための学習に基づく動的モデルを提案する。
流体力学で一般的に使用されるユーレリア的アプローチに着想を得て,本手法は完全な畳み込みニューラルネットワークを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:36:56 GMT)
Consistent Video-to-Video Transfer Using Synthetic Dataset [12.3] テキストベースのビデオ・ビデオ編集のための,新しい,効率的なアプローチを提案する。
私たちのアプローチの核心は、ビデオ間転送タスクに適した合成ペアビデオデータセットです。
Instruct Pix2Pix's image transfer by editing instruction, we adapt this paradigm to the video domain。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 01:20:12 GMT)
ChatGPT-Powered Hierarchical Comparisons for Image Classification [12.1] 大規模言語モデル(LLM)に基づく画像分類のための新しいフレームワークを提案する。
クラスを階層に分類し、階層レベルで画像テキストの埋め込みを比較して分類し、直感的で効果的で説明可能なアプローチをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:26:40 GMT)
A Survey of Learning-based Automated Program Repair [12.1] 自動プログラム修復(APR)は、ソフトウェアバグを自動修正することを目的としており、ソフトウェア開発とメンテナンスにおいて重要な役割を果たす。
近年のディープラーニング(DL)の進歩により、ニューラルネットワークを活用して大規模なオープンソースコードリポジトリからバグフィックスパターンを学ぶためのAPR技術が増えている。
本稿では,学習型APRコミュニティにおける最先端研究を要約するために,体系的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:03:48 GMT)
WinNet:time series forecasting with a window-enhanced period extracting
and interacting [12.1] トランスフォーマーに基づく手法は、最先端の時系列予測結果を著しく改善した。
我々は,WinNetと呼ばれる長期連続予測タスクに対して,高精度かつ簡易に構成されたCNNモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 01:23:59 GMT)
Transformers as Recognizers of Formal Languages: A Survey on
Expressivity [11.9] 一部の研究者は、フォーマル言語として問題を扱うことによって、トランスフォーマーが何が可能で解決できないかを理論的に研究している。
本稿では,この研究を包括的に調査し,異なる結果の基盤となる多様な仮定を文書化し,一見矛盾する発見を調和させる統一的な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:38:26 GMT)
MOFO: MOtion FOcused Self-Supervision for Video Understanding [11.6] 自己教師付き学習技術は、ラベルのないビデオから視覚表現を学習する際、優れた結果を生んでいる。
動作認識のための教師あり学習技術における動作の重要性にもかかわらず、SSL法はビデオ内の動作情報を明示的に考慮しないことが多い。
動作認識のためのビデオの動作領域に表現学習を集中させる新しいSSL手法MOFOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:30:53 GMT)
Style Locality for Controllable Generation with kNN Language Models [11.4] 近隣の言語モデルは、単語予測を支援するために類似した文脈を検索する。
局所性レベルを追加することで、モデルは、ソース文書の現在のテキストとの相対的な位置に基づいて、隣人を重み付けする方法を学ぶことができる。
我々のモデルは、スタイルをうまく制御することができ、以前の作業よりも流布スタイルのトレードオフを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:21:53 GMT)
Discovering Structure From Corruption for Unsupervised Image
Reconstruction [11.2] 画像の先行や基礎的な例にアクセスできることなく、不適切な画像の問題を解くことを検討する。
本研究では,任意の画像の構造を符号化する先行問題を用いて逆問題を解決する代わりに,画像の集合構造に事前制約を組み込んだ逆問題集合を共同で解くことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:24:08 GMT)
A Robust Deep Learning Method with Uncertainty Estimation for the
Pathological Classification of Renal Cell Carcinoma based on CT Images [10.9] 開発した深層学習モデルは,RCCの病的サブタイプを予測する上で,頑健な性能を示した。
統合された不確実性は,臨床的意思決定を支援する上で重要なモデル信頼の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:07:39 GMT)
ChiTransformer:Towards Reliable Stereo from Cues [10.8] 現在のステレオマッチング技術は、制限された探索空間、隠蔽領域、およびせん断サイズによって挑戦される。
本稿では,光学機構にインスパイアされた自己監督型両眼深度推定法を提案する。
ChiTransformerアーキテクチャは、最先端の自己教師型ステレオアプローチよりも11%大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:53:10 GMT)
SmoothHess: ReLU Network Feature Interactions via Stein's Lemma [10.3] スムースヘス(SmoothHess)は、スタインの補題を用いて二階相互作用を推定する手法である。
我々は,SmoothHessのベンチマークデータセットと実世界の医用スピロメトリデータセット上でのインタラクションをキャプチャする優れた能力を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:24:37 GMT)
MNN: Mixed Nearest-Neighbors for Self-Supervised Learning [10.3] 対照的な自己教師付き学習では、正のサンプルは、通常同じイメージから引き出されるが、異なる拡張ビューで引き出される。
我々は、MNN(Mixed Nearest-Neighbors for Self-Supervised Learning)と呼ばれる簡単な自己教師型学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:59:41 GMT)
Syntactic Inductive Bias in Transformer Language Models: Especially
Helpful for Low-Resource Languages? [10.3] Transformerベースの言語モデルに関する一連の研究は、事前学習プロセスを強化するために構文的帰納バイアスを使用しようと試みている。
低リソース言語において,これらの手法がデータスパース性を補うことができるかどうかを検討する。
これらの構文的帰納バイアス法は低リソース環境において不均一な結果をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:32:46 GMT)
Improving Robustness for Vision Transformer with a Simple Dynamic
Scanning Augmentation [10.3] Vision Transformer (ViT)は、最先端のニューラルネットワークに匹敵するコンピュータビジョンタスクにおいて、有望なパフォーマンスを実証している。
しかし、この新しいタイプのディープニューラルネットワークアーキテクチャは、堅牢性の観点からその能力を制限する敵攻撃に対して脆弱である。
本稿では,ViTの精度とロバスト性,特に敵攻撃に直面することを目的とした,新たなコントリビューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:10:01 GMT)
Advancing Requirements Engineering through Generative AI: Assessing the
Role of LLMs [10.2] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理、コード生成、プログラム理解など、さまざまな領域において大きな可能性を示している。
本章では、要件関連タスクの効率性と正確性の向上を目的とした、要件エンジニアリングプロセスの駆動におけるLLMの可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:16:16 GMT)
Efficient Quantum Transduction Using Anti-Ferromagnetic Topological
Insulators [10.1] 我々は高効率なトランスデューサとして機能する固体反強磁性トポロジカル絶縁体を提案する。
単一光子量子効率が80%を超えると、わずかに実験的な条件で達成できることが示される。
磁気トポロジカル絶縁体における強い非線形フォトニック相互作用は様々な応用を見出すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:12:18 GMT)
Objectives and Key Results in Software Teams: Challenges, Opportunities
and Impact on Development [10.1] ミドルマネジメントは、高額な目標を実行可能な作業項目に翻訳する上で重要な要素であるようだ。
さらに、エンジニアの態度や信念は、いかなる目標設定フレームワークの成功にも不可欠です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:39:01 GMT)
Calibrated Seq2seq Models for Efficient and Generalizable Ultra-fine
Entity Typing [10.1] 超微細エンティティタイピング用に設計されたseq2seqモデルであるCASENTを提案する。
我々のモデルは、エンティティを入力として参照し、制約されたビームサーチを用いて複数のタイプを自動回帰的に生成する。
提案手法は,F1スコアとキャリブレーション誤差の点から,50倍以上の推算速度を達成しながら,従来の最先端技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:39:12 GMT)
Noisy Exemplars Make Large Language Models More Robust: A
Domain-Agnostic Behavioral Analysis [10.1] ドメインに依存しない摂動によるマルチホップ推論タスクにおいて,大規模言語モデル(LLM)の堅牢性をテストするための体系的手法を提案する。
モデルは、単語を同義語に置き換えるなど、特定の摂動に対してより敏感であることがわかった。
また,プロンプトにおける摂動例の割合の増加は,数発のプロンプト手法の堅牢性を向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:15:05 GMT)
ZEETAD: Adapting Pretrained Vision-Language Model for Zero-Shot
End-to-End Temporal Action Detection [10.0] 時間的行動検出(TAD)は、未トリミングビデオ内のアクションインスタンスのローカライズと分類を含む。
ZEETADには2つのモジュールがあり、双対局在化とゼロショット提案分類という2つのモジュールがある。
軽量なアダプタで冷凍したCLIPエンコーダを最小限に更新することで、未確認クラスの識別能力を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:17:37 GMT)
BagPipe: Accelerating Deep Recommendation Model Training [9.9] Bagpipeは、キャッシュとプレフェッチを使用して、リモート埋め込みアクセスと計算を重複させるディープレコメンデーションモデルをトレーニングするシステムである。
私たちは、ルックアヘッドアルゴリズムを使用して最適なキャッシュ更新決定を生成する新しいコンポーネントであるOracle Cacherを設計します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:29:52 GMT)
NOON-state interference in the frequency domain [9.6] 本稿では、周波数ビームスプリッタを実装し、周波数領域における光子数パスの絡み合いを実演する。
単一モードファイバ内の2光子NOON状態は周波数領域で発生し、2光子干渉を2倍の高分解能で表す。
この周波数領域における量子状態の翻訳の成功は、魅力的な量子現象の発見とスケーラブルな量子情報処理への道を開くだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:14:27 GMT)
Feature-oriented Deep Learning Framework for Pulmonary Cone-beam CT
(CBCT) Enhancement with Multi-task Customized Perceptual Loss [9.6] コーンビームCT(CBCT)は画像誘導放射線治療中に定期的に収集される。
近年, 深層学習に基づくCBCT強調法は, 人工物抑制に有望な成果を上げている。
本稿では,高画質CBCT画像から高画質CTライク画像へ変換する特徴指向ディープ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） (Wed, 1 Nov 2023 10:09:01 GMT)
Enhancing Clustering Representations with Positive Proximity and Cluster
Dispersion Learning [9.4] PIPCDRと呼ばれる新しいエンドツーエンドのディープクラスタリング手法を提案する。
PIPCDRは正のインスタンス近接損失とクラスタ分散正規化器を組み込んでいる。
エンドツーエンドのMajorize-MinimizationフレームワークにおけるPIPCDRの有効性を広範囲に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:12:02 GMT)
Pretraining Data Mixtures Enable Narrow Model Selection Capabilities in
Transformer Models [9.3] トランスフォーマーモデルには、コンテキスト内学習(ICL)を実行する驚くべき能力がある
本研究は, トランスフォーマーが事前学習データ混合物間の橋渡しを効果的に行う方法について検討する。
以上の結果から,高容量シーケンスモデルの印象的なICL能力は,インダクティブバイアスよりも事前学習データ混合のカバレッジに密接に関係している可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:41:08 GMT)
The Open DAC 2023 Dataset and Challenges for Sorbent Discovery in Direct
Air Capture [9.3] 直接空気捕捉(DAC)は、環境空気から直接二酸化炭素を捕捉する技術である。
MOFは、DAC用のカスタマイズ可能な吸着剤として広く研究されている。
8800以上のMOF材料上の38M以上の密度汎関数理論(DFT)計算からなるOpen DAC 2023というデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:21:08 GMT)
An Innovative Tool for Uploading/Scraping Large Image Datasets on Social
Networks [9.3] 我々は、意図的に作成したデジタルツールを用いて、自動化されたアプローチを提案する。
このツールは、画像データセット全体を希望するデジタルプラットフォームに自動的にアップロードし、アップロードされたすべての写真をダウンロードすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 23:27:37 GMT)
Dual Conditioned Diffusion Models for Out-Of-Distribution Detection:
Application to Fetal Ultrasound Videos [9.2] 機械学習モデルの信頼性を向上させるためには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠である。
本稿では,分散クラス情報にモデルを適用した二条件拡散モデル(DCDM)を提案する。
これは、モデルの生成多様体を制約し、構造的および意味論的に、分布内にあるものに似た画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:10:55 GMT)
Derivative-free Alternating Projection Algorithms for General
Nonconvex-Concave Minimax Problems [9.2] 本稿では,非滑らかなゼロ次ミニマックス問題に対するアルゴリズムを提案する。
また,非コンケーブミニマックス問題に対処できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:05:12 GMT)
Active Uncertainty Reduction for Safe and Efficient Interaction
Planning: A Shielding-Aware Dual Control Approach [9.1] 本稿では,暗黙的二重制御パラダイムに基づく対話型動作計画における能動的不確実性低減を実現するアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 動的プログラミングのサンプリングに基づく近似に依拠し, リアルタイム勾配最適化法で容易に解けるモデル予測制御問題に導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:33:40 GMT)
Decision Support Framework for Home Health Caregiver Allocation: A Case
Study of HHC Agency in Tennessee, USA [9.0] 人口高齢化は世界的な課題であり、高齢者の医療や社会サービスへの需要が高まっている。
ホームヘルスケア(HHC)は、特にこの人口セグメントに対応するために設計された、重要なソリューションとして出現する。
この研究は、在宅医療機関(HHA)が直面している重要な問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:54:49 GMT)
PET Tracer Conversion among Brain PET via Variable Augmented Invertible
Network [8.9] ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)は脳症や脳科学研究の診断や脳疾患の診断や脳科学研究に広く用いられている。
18F-フルオロ-3, 4-ジヒドロキシ-L-フェニルアラニン (DOPA) は18F標識フッ素-2-デオキシグルコース (FDG) よりも有効である。
画像投影のためのトレーサ変換可逆ニューラルネットワーク(TC-INN)を開発し,FDG画像を深層学習によりDOPA画像にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:04:33 GMT)
Semantic Representation Learning of Scientific Literature based on
Adaptive Feature and Graph Neural Network [8.9] 科学文献の特徴は、世界中で、そして地域的に見なされている。
グラフアテンション機構は、科学文献の特徴を引用関係で要約するために用いられる。
教師なしグラフニューラルネットワーク意味表現学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:00:44 GMT)
Model-driven Engineering for Machine Learning Components: A Systematic
Literature Review [8.8] MDE4ML の使用の背景にある主要な動機を明らかにするため,いくつかの分野の研究を分析した。
また,既存の文献のギャップについても論じ,今後の研究を推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:29:47 GMT)
Efficient LLM Inference on CPUs [8.8] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにおいて、顕著なパフォーマンスと大きなポテンシャルを示してきた。
これらのモデルのデプロイは、天文学的なモデルパラメータの量のために困難でした。
LLMのデプロイをより効率的にするための効果的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:08:50 GMT)
Analyzing Head Orientation of Neurotypical and Autistic Individuals in
Triadic Conversations [8.8] 2つのLiDARセンサの低分解能点雲データを用いて人の身体と頭部の向きを推定するシステムを提案する。
我々は,三進的会話における神経型と自閉症者の行動差を定量化するために,我々のモデルを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:31:58 GMT)
Learning Interpretable Low-dimensional Representation via Physical
Symmetry [8.6] 現代物理学からインスピレーションを得て、物理対称性を潜在空間の自己整合性制約として利用する。
物理的対称性は、自己教師方式で非競合モノフォニック・オーディオから線形ピッチファクターを学習することにつながることを示す。
さらに、同じ方法論をコンピュータビジョンに適用し、ラベルのない単純な移動物体のビデオから3Dカルテシアン空間を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:20:53 GMT)
Are Large Language Models Reliable Judges? A Study on the Factuality
Evaluation Capabilities of LLMs [8.5] 大きな言語モデル(LLM)は、その顕著な能力のために注目を集めている。
本研究では,テキスト生成モデルにより生成された要約における事実整合性の信頼性評価としてのLCMの可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:42:45 GMT)
Intell-dragonfly: A Cybersecurity Attack Surface Generation Engine Based On Artificial Intelligence-generated Content Technology [8.2] 本研究では,人工知能を用いたサイバーセキュリティ攻撃サーフェス生成エンジンであるIntell-dragonflyを提案する。
本稿では,ChatGPT技術に基づいて,多種多様かつパーソナライズされた攻撃シナリオを生成する自動攻撃面生成プロセスを設計する。
実験の結果,ChatGPT法は攻撃面生成の精度,多様性,操作性において大きな利点があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:46:02 GMT)
Unraveling Fundamental Properties of Power System Resilience Curves
using Unsupervised Machine Learning [8.1] 本研究は,3大気象イベントにおける停電に関連する200以上のレジリエンス曲線について検討した。
教師なし機械学習を用いて、異なる曲線アーチタイプ、および各レジリエンス曲線アーチタイプの基本特性について検討した。
その結果, 電力系統の弾力性曲線, 三角形, 台形曲線の2つの主要なアーチタイプが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:13:47 GMT)
Weakly Supervised Detection of Baby Cry [8.1] 本稿では,乳児の泣き声を検出するために,弱教師付き異常検出法を提案する。
この弱い監視では、オーディオファイルに泣き声がある場合にのみ弱いアノテーションが必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:00:54 GMT)
Crosslingual Retrieval Augmented In-context Learning for Bangla [8.1] 本稿では,テキスト内学習を付加した言語間検索を利用した先駆的手法を提案する。
本研究では,多言語事前学習型言語モデル(MPLM)を用いて,Banglaタスクの性能向上を実現した。
本評価では, 言語間検索の高速化により, ゼロショット性能に対してMPLMを安定的に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:32:50 GMT)
Occluded Person Re-Identification with Deep Learning: A Survey and
Perspectives [8.0] Re-ID(Re-ID)とは、歩行者情報損失、ノイズ干渉、視線不一致などの課題を扱う歩行者マッチング手法である。
我々は,既存の深層学習に基づく隠蔽者Re-ID手法を様々な観点から科学的に分類・分析し,簡潔に要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:52:51 GMT)
Deception Game: Closing the Safety-Learning Loop in Interactive Robot
Autonomy [7.9] 既存の安全手法は、ロボットが実行時に学習し適応する能力を無視することが多く、過度に保守的な行動を引き起こす。
本稿では,ロボットの進化する不確実性を明示的に考慮した安全制御ポリシを合成するための,新しいクローズドループパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:01:10 GMT)
How to Build Low-cost Networks for Large Language Models (without
Sacrificing Performance)? [7.8] 大規模言語モデル(LLM)は、ほぼ最適な訓練性能を達成するために、高帯域通信を必要とする。
LLMの通信要求に類似した新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャは,最先端のクロスネットワークと比較してネットワークコストを37%から75%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:12:57 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） (Wed, 1 Nov 2023 01:16:14 GMT)
Open-Set Face Recognition with Maximal Entropy and Objectosphere Loss [7.7] この作業は、低い偽陽性識別率で動作することが期待されるオープンセットタスクであるウォッチリストに集中する。
コスト関数と組み合わせることで、付加的な負の顔画像の利点を享受できるコンパクトなアダプタネットワークを導入する。
提案手法では,顔認識を特徴抽出器として,事前学習したディープニューラルネットワーク(DNN)を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:52:02 GMT)
Faithful and Efficient Explanations for Neural Networks via Neural
Tangent Kernel Surrogate Models [7.6] 我々は、データ属性の近似的経験的ニューラルネットワークカーネル(eNTK)を解析する。
我々は、結果のカーネルマシンサロゲートモデルが、基盤となるニューラルネットワークとどのように相関するかについて、新しい分析を行う。
ニューラルネットワークカーネルをカーネル関数として用いたカーネルマシンは,効率的なサロゲートモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:18:23 GMT)
DiViNeT: 3D Reconstruction from Disparate Views via Neural Template
Regularization [7.5] 本稿では3つの異なるRGB画像を入力として用いたボリュームレンダリングに基づくニューラルサーフェス再構成手法を提案する。
我々のキーとなる考え方は再建を規則化することであり、これは深刻な問題であり、スパースビューの間に大きなギャップを埋めることである。
提案手法は, 従来の手法の中でも, 疎外な視点で, 最高の復元品質を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:30:20 GMT)
A quantum-classical performance separation in nonconvex optimization [7.4] 我々は最近提案された量子ハミルトニアン(QHD)アルゴリズムが、このファミリーから$d$Dのクエリを解くことができることを証明した。
一方、総合的な実証研究により、最先端の古典的アルゴリズム/解法はそのような問合せを解決するのにスーパーポリノミカルな時間を必要とすることが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:51:00 GMT)
The Impact of Imperfect XAI on Human-AI Decision-Making [7.3] 鳥種識別作業において,誤った説明が人間の意思決定行動にどのように影響するかを評価する。
この結果から,AIと人間-AIチームパフォーマンスへの不完全なXAIと,人間の専門知識レベルの影響が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:42:54 GMT)
Decoding the Enigma: Benchmarking Humans and AIs on the Many Facets of
Working Memory [7.2] この目的のために、包括的なワーキングメモリ(WorM)ベンチマークデータセットを導入します。
WorMは10のタスクと100万のトライアルで構成され、WMの4つの機能、3つのドメイン、11の行動および神経特性を評価している。
以上の結果から、AIモデルは脳内のWMの特徴を再現し、特にプライマリシーとリレーレンシー効果を再現し、WMの異なる領域と機能に特有な神経クラスターと相関関係があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:09:39 GMT)
Implicit Variational Inference for High-Dimensional Posteriors [6.9] 変分推論において、ベイズモデルの利点は、真の後続分布を正確に捉えることに依存する。
複雑な多重モーダルおよび相関後部を近似するのに適した暗黙分布を特定するニューラルサンプリング手法を提案する。
提案手法では,ニューラルネットワークを局所的に線形化することにより,暗黙分布を用いた近似推論の新たなバウンダリを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:30:12 GMT)
Optimal Cost Constrained Adversarial Attacks For Multiple Agent Systems [6.7] 分散攻撃エージェントを用いた最適な敵エージェント対エージェント攻撃を行うという問題を定式化する。
そこで本稿では,静的制約付き攻撃-リソース割り当て最適化と動的プログラミングの段階間最適化を組み合わせた最適手法を提案する。
以上の結果から,攻撃エージェントが受ける報酬を大幅に削減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:28:02 GMT)
Boosting Summarization with Normalizing Flows and Aggressive Training [6.6] FlowSUMは、Transformerベースの要約のための正規化フローベースの変分エンコーダデコーダフレームワークである。
本手法は,潜伏表現における意味情報の不足と,訓練中の後部崩壊の2つの主要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:33:38 GMT)
Topological Defects in Floquet Circuits [6.6] トポロジカルな欠陥を持つ駆動Ising鎖を記述したFloquet回路を導入する。
対応するゲートはスピンを反転する欠陥と、クラマース・ワニエ双対変換を明示的に実装する双対性欠陥を含む。
後者の場合、単一の未ペアローカライズされたMajorana 0 モードが現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:59:09 GMT)
NNQS-Transformer: an Efficient and Scalable Neural Network Quantum
States Approach for Ab initio Quantum Chemistry [6.4] 電子構造計算のための高性能NNQS法を開発した。
1)量子波関数アンサッツとしてのトランスフォーマーベースアーキテクチャ、(2)データの局所性を保ち、異なる計算アーキテクチャによく適応する変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムのためのデータ中心並列化スキーム、(3)サンプリングコストを削減し、優れた負荷バランスを実現する並列バッチサンプリング戦略、(4)メモリと計算効率の両方に優れた並列ローカルエネルギー評価スキーム、(5)実化学システムの研究は、我々の手法の精度を最先端に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:01:20 GMT)
A Collaborative Filtering-Based Two Stage Model with Item Dependency for
Course Recommendation [6.3] 協調フィルタリング(CF)モデルは、推奨精度が高いため、おそらく最も成功したモデルである。
本稿では、CFベースのモデルの利用をコースレコメンデーションのタスクに拡張する。
既存のCFモデルを適用してコースレコメンデーションエンジンを構築する際のいくつかの課題を指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:01:00 GMT)
Task-Oriented Koopman-Based Control with Contrastive Encoder [6.2] エンドツーエンドの強化学習とコントラストエンコーダを利用したタスク指向のクープマン制御を提案する。
我々は、よく同定されたモデルにおけるコントローラ設計の信頼性を低減し、私たちの知る限り、Koopman制御を低次元から高次元の複雑な非線形システムに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:13:13 GMT)
A Spatial-Temporal Transformer based Framework For Human Pose Assessment
And Correction in Education Scenarios [6.1] 骨格追跡、ポーズ推定、姿勢評価、姿勢補正モジュールを含む。
視覚援助の形で補正フィードバックを提供するためにポーズ補正法を作成する。
その結果,本モデルは学生の行動の質を効果的に測定し,コメントできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:53:38 GMT)
Understanding the Issues and Causes in WebAssembly Application
Development: A Mining-based Study [5.9] WebAssembly(Wasm)は、サンドボックス環境内でセキュアで効率的な実行のために設計されたバイナリ命令フォーマットである。
近年、Wasmは学術研究コミュニティや工業開発プロジェクトからハイパフォーマンスなWebアプリケーションを開発するための大きな注目を集めている。
提供されたメリットにもかかわらず、開発者はWasmに根ざした多くの問題に遭遇し、その根本原因を知らないことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:46:53 GMT)
Prioritizing Samples in Reinforcement Learning with Reducible Loss [5.9] サンプルから学べる量に基づいて,サンプルを優先順位付けする手法を提案する。
学習能力の高いサンプルを優先するアルゴリズムを開発し,学習が難しいものに優先度を低く割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:06:08 GMT)
Implicit biases in multitask and continual learning from a backward
error analysis perspective [5.7] 勾配降下学習ニューラルネットワークのマルチタスクおよび連続学習設定における暗黙的学習バイアスを計算した。
トレーニング中に暗黙的に最小化される修正された損失を導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:37:32 GMT)
A Definition of Open-Ended Learning Problems for Goal-Conditioned Agents [5.6] オープンエンドラーニングは、一般的に、多様な性質の集合を含む複合概念として考えられている。
オープンエンド学習問題の概念を構築し、特にオープンエンド目標条件強化学習問題のサブセットに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:37:27 GMT)
Rethinking Samples Selection for Contrastive Learning: Mining of
Potential Samples [5.6] 対照的な学習は、2つの画像が同じカテゴリに属しているかどうかを予測する。
正と負の両方のサンプルを考慮し、2つの側面から潜在的サンプルをマイニングする。
CIFAR10, CIFAR100, TinyImagenetでそれぞれ88.57%, 61.10%, および36.69%のTop-1精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:08:06 GMT)
A Unified Framework to Enforce, Discover, and Promote Symmetry in
Machine Learning [5.6] 機械学習モデルに対称性を組み込むための統一理論および方法論の枠組みを提供する。
対称性の強制と発見は、リー微分の双線型構造に対して双対である線形代数的タスクであることを示す。
これらのアイデアを、基底関数回帰、動的システム発見、多層パーセプトロン、画像などの空間場に作用するニューラルネットワークなど、幅広い機械学習モデルに適用する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 01:19:54 GMT)
Sharp Noisy Binary Search with Monotonic Probabilities [5.6] 我々はKarpとKleinbergのノイズの多いバイナリ検索モデルを再検討する。
我々は[ frac1C_tau, varepsilon cdot left(lg n + O(log2/3 n log 1/3 frac1delta + log frac1delta)右から1-delta$の確率で成功するアルゴリズムを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:45:13 GMT)
CLARA: Multilingual Contrastive Learning for Audio Representation
Acquisition [5.5] CLARAはラベル付きデータへの依存を最小限に抑え、言語間の一般化を強化する。
我々のアプローチは、主観的評価問題を克服し、音声における感情的ニュアンスを十分に捉えている。
低リソース言語に適応し、多言語音声表現学習の進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:38:40 GMT)
A Call to Arms: AI Should be Critical for Social Media Analysis of
Conflict Zones [5.5] 本稿では、コンピュータビジョンを用いて、特定の武器システムとそれを用いた武装集団の署名を特定するための予備的、横断的な作業について述べる。
武器の配布方法を追跡するだけでなく、ウクライナの様々な種類の国家や非国家の軍事俳優がどの種類の武器を使用しているかを追跡する可能性がある。
このようなシステムは、人道支援や医療援助がもっとも必要となる場所を含む、リアルタイムでの紛争を理解するために最終的に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:49:32 GMT)
Discourse Relations Classification and Cross-Framework Discourse
Relation Classification Through the Lens of Cognitive Dimensions: An
Empirical Investigation [5.4] We show that discourse relations can be effectively capture by some simple Cognitively inspired dimensions by Sanders et al.(2018)
クロスフレームな談話関係分類(PDTB & RST)に関する実験により,あるフレームワークの談話関係に関する知識を,これらの次元を用いて他のフレームワークに伝達できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:38:19 GMT)
TLMCM Network for Medical Image Hierarchical Multi-Label Classification [5.3] 医用画像階層型マルチラベル分類(MI-HMC)は現代医療において最重要課題である。
本稿では,MI-HMCタスクのための最大制約モジュール(TLMCM)ネットワークを用いたトランスファーラーニングを提案する。
実験の結果,TLMCMネットワークはMI-HMCタスクに対して高いマルチラベル予測精度(80%$-90%$)を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:18:42 GMT)
Neural Implicit Field Editing Considering Object-environment Interaction [5.3] オブジェクトとシーン環境のインタラクション認識システム(OSI-Aware)を提案する。
オブジェクトとシーン環境の相互作用を考慮した新しい2ストリームニューラルレンダリングシステムである。
新規なビュー合成タスクにおけるレンダリング品質の競争性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:35:47 GMT)
Degree Heterogeneity in Higher-Order Networks: Inference in the
Hypergraph $\boldsymbol{\beta}$-Model [5.1] 複数層からなるハイパーグラフ $boldsymbolbeta$-model について検討した。
最大極大推定値(ML)の収束率を導出し,その最小値の最適性を確立する。
また、ハイパーグラフ $boldsymbolbeta$-model における適合性の問題についても考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:33:14 GMT)
PoET: A generative model of protein families as sequences-of-sequences [5.1] 本稿では,関連タンパク質の集合を配列配列として生成する過程を学習するタンパク質ファミリー全体の生成モデルを提案する。
PoETは検索拡張言語モデルとして使用することができ、任意のタンパク質ファミリーに設定された任意の変更を生成し、スコア付けすることができる。
以上の結果から,PoETはタンパク質言語モデルと進化的配列モデルに優れており,全ての深さのタンパク質をまたいだ変異関数の予測が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:34:47 GMT)
Patch-Based Stochastic Attention for Image Editing [4.8] PatchMatchアルゴリズムをベースとした,近接する近傍近傍の同定に有効なアテンション層を提案する。
画像インペイント, ガイド画像のカラー化, シングルイメージ超解像など, 画像編集作業におけるPSALの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:35:34 GMT)
To Spike or Not To Spike: A Digital Hardware Perspective on Deep
Learning Acceleration [4.7] ディープラーニングモデルがスケールするにつれて、コンピュータビジョンから自然言語処理まで、ドメイン間の競争が激化する。
生物学的脳のパワー効率は、大規模深層学習(DL)モデルよりも優れている。
ニューロモルフィックコンピューティングは、DLモデルの効率を改善するために、脳の操作を模倣しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:54:10 GMT)
Conformalized Deep Splines for Optimal and Efficient Prediction Sets [4.7] コンフォーマル推定(SPICE)による新しいコンフォーマル回帰法であるスプライン予測区間を提案する。
実験により実証的に検証したSPICEの普遍近似と最適性を示す。
ベンチマークデータセットの結果は、SPICE-NDモデルが最小平均予測セットサイズを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:37:07 GMT)
Discrepancy Modeling Framework: Learning missing physics, modeling
systematic residuals, and disambiguating between deterministic and random
effects [4.5] 現代の力学系では、モデルと測定の相違は量子化の低下につながる。
本稿では,欠落した物理を識別し,モデル-測定ミスマッチを解消するための不一致モデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:57:21 GMT)
Continuous Experimentation and Human Factors An Exploratory Study [4.4] ツールやシステムの成功は、ユーザのニーズと期待を満たす能力に大きく依存しています。
ユーザ中心の設計アプローチは、ヒューマンファクターに焦点をあてて、開発プロセスにおけるヒューマン要素の優先順位付けによって注目を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:56:33 GMT)
Deterministic photon source of genuine three-qubit entanglement [4.4] フォトニック共振器または導波管に埋め込まれた単一の量子エミッタは、所望の光モードに一度に1つの光子を放出するようにトリガーされることがある。
エミッタ内の1つのスピンをコヒーレントに制御することにより、多光子絡みを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:07:52 GMT)
Transparent Anomaly Detection via Concept-based Explanations [4.4] 異常検出のための透過型異常検出概念記述法(ACE)を提案する。
ACEは、人間の解釈可能な概念の説明と異常予測を提供する。
提案モデルではブラックボックスの非解釈モデルよりも高いか同等の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:56:52 GMT)
Learning Cooperative Trajectory Representations for Motion Forecasting [4.4] V2X-Graphは,協調動作予測のための最初の対話型・エンドツーエンド学習フレームワークである。
V2X-Graphは、協調的な動きと相互作用の文脈を完全に活用するために解釈可能なグラフを使用する。
我々は、V2X(V2X)モーション予測データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:53:05 GMT)
Harnessing machine learning for accurate treatment of overlapping
opacity species in GCMs [4.4] 本研究では,一般循環モデル(GCM)における化学と放射線のカップリングについて検討する。
我々は,個々の相関k不透明度(k-tables)を効果的に組み合わせた,DeepSets(DS)に基づく高速機械学習手法を提案する。
適応的等価消滅(AEE)やランダムオーバーラップ(RORR)などの他の公開手法と併用してDS法の評価を行った。
以上の結果から,DS法はGCMでの使用には正確かつ効率的である一方,RORRは遅すぎることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:38:31 GMT)
Adaptive Latent Diffusion Model for 3D Medical Image to Image
Translation: Multi-modal Magnetic Resonance Imaging Study [4.4] 医用画像解析において,マルチモーダル画像は包括的評価において重要な役割を担っている。
臨床実践では、スキャンコスト、スキャン時間制限、安全性考慮などの理由から、複数のモダリティを取得することは困難である。
本稿では,3次元医用画像のイメージ・ツー・イメージ翻訳において,パッチ・トリッピングを伴わない切り換え可能なブロックを利用するモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:22:57 GMT)
3M-TRANSFORMER: A Multi-Stage Multi-Stream Multimodal Transformer for
Embodied Turn-Taking Prediction [4.3] 本稿では,マルチモーダルトランスフォーマーを用いたマルチパースペクティブデータのターンテイク予測手法を提案する。
最近導入されたEgoComデータセットの実験結果は、平均して14.01%の大幅なパフォーマンス向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:31:42 GMT)
Online Signal Estimation on the Graph Edges via Line Graph
Transformation [4.3] LGNLMSはグラフエッジ信号をエッジ-頂点双対のノードに変換する。
これにより、エッジ信号をグラフエッジに再定義することなく、確立されたGSP概念を用いて処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:02:41 GMT)
Continuous Training and Fine-tuning for Domain-Specific Language Models
in Medical Question Answering [4.3] 大規模言語モデルは有望な汎用能力を示すが、しばしばドメイン固有のタスクに関する専門知識を欠いている。
本研究は,Llama 2ベースモデルを中国医学領域に迅速に適応させるための,連続的なトレーニングと指導の微調整を用いた手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:18:00 GMT)
Is GPT Powerful Enough to Analyze the Emotions of Memes? [4.1] GPT-3.5はLarge Language Models(LLM)の主要な例である。
本研究は,GPTの主観的課題における習熟度を調査し,その強みと潜在的な限界を明らかにする。
GPTの顕著な進歩にもかかわらず,本研究は主観的タスクを扱う上でこれらのモデルが直面する課題を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 01:57:48 GMT)
DINO-Mix: Enhancing Visual Place Recognition with Foundational Vision
Model and Feature Mixing [4.1] 本稿では,基礎的な視覚モデルと特徴集約を組み合わせた,DINO-Mixと呼ばれる新しいVPRアーキテクチャを提案する。
提案したDINO-Mixアーキテクチャは,現在最先端(SOTA)手法を著しく上回っていることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:22:17 GMT)
On Manipulating Scene Text in the Wild with Diffusion Models [4.0] 本稿では,Diffusion-BasEd Scene Text Operation Network(DBEST)を紹介する。
具体的には,2つの適応戦略,すなわちワンショットスタイル適応とテキスト認識指導を設計する。
本手法は,文字レベル評価のためのデータセットの94.15%と98.12%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:31:50 GMT)
Re-Scoring Using Image-Language Similarity for Few-Shot Object Detection [4.0] ラベルの少ない新規なオブジェクトの検出に焦点をあてるオブジェクト検出は,コミュニティにおいて新たな課題となっている。
近年の研究では、事前訓練されたモデルや修正された損失関数の適応により、性能が向上することが示されている。
我々は、より高速なR-CNNを拡張するFew-shot Object Detection (RISF)のための画像言語類似性を用いた再構成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:04:34 GMT)
Likelihood-Free Frequentist Inference: Bridging Classical Statistics and
Machine Learning in Simulator-Based Inference [4.0] 古典統計学と現代の機械学習を橋渡しする新しいフレームワークを提案する。
我々は、一般のフレームワークを、可能性のない頻繁な推論(LF2I)と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:30:20 GMT)
What Decreases Editing Capability? Domain-Specific Hybrid Refinement for
Improved GAN Inversion [3.9] インバージョン法は、埋め込み潜時符号のインバージョンと編集結果を洗練するために、ジェネレータに高次情報を追加することに重点を置いている。
重要な問題は、インバージョン結果の精細化であり、編集能力の劣化を避けることである。
本稿では,2つの主流改良技術の利点と欠点を生かしたドメイン特化ハイブリッドリファインメントについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:46:40 GMT)
Time-Constrained Local Quantum State Discrimination [3.9] 局所演算と同時古典的・量子通信(LOSCC/LOSQC)を用いた量子状態の識別について検討する。
これらの条件はLOSQCではフェールし、LOSCCとLOSQCのギャップが存在する最小の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:37:20 GMT)
Independent and Decentralized Learning in Markov Potential Games [3.9] 我々は、プレイヤーがゲームモデルに関する知識を持っておらず、コーディネートできない独立的で分散的な設定に焦点を当てる。
各ステージにおいて、プレイヤーは、実現したワンステージ報酬に基づいて、各ステージの合計利得を評価するQ関数の推定値を更新する。
学習力学によって引き起こされるポリシーは、確率 1 のマルコフポテンシャルゲームにおける定常ナッシュ平衡の集合に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:53:50 GMT)
Discussing the Spectra 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） (Wed, 1 Nov 2023 08:21:02 GMT)
Augmenting deep neural networks with symbolic knowledge: Towards
trustworthy and interpretable AI for education [3.6] この研究は、AIのニューラルシンボリックなファミリーは、名前のついた課題に対処する可能性があると主張している。
ニューラルネットワークのシンボリックAIフレームワークに適応し、NSAIと呼ばれるアプローチを開発し、深層ニューラルネットワークに教育知識を注入し、抽出する。
以上の結果から,NSAIアプローチは,トレーニングデータのみに基づいてトレーニングされた深層ニューラルネットワークと比較して,より汎用性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:38:56 GMT)
Revealing CNN Architectures via Side-Channel Analysis in Dataflow-based
Inference Accelerators [3.5] CNNモデルのアーキテクチャは、プライバシとセキュリティにとって重要だ。
データフローベースのCNNアクセラレータの最近の進歩により、リソース制約エッジデバイスでのCNN推論が可能になった。
本稿では、メモリベースのサイドチャネル情報を評価し、データフローベースのCNN推論アクセラレーターからCNNアーキテクチャを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:23:04 GMT)
Computer Vision Technology for Robotized Wire Harness Assembly [3.5] ワイヤーハーネス組立の現在の運用のほとんどは、依然として熟練した労働者によって手動で行われている。
また、競争力を高め市場シェアを獲得するよう業界に常に要求されている。
これまでの研究で、ワイヤーハーネス組立のロボット自動化を促進するためにコンピュータビジョン技術が提案されてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:10:03 GMT)
Robust and Conjugate Gaussian Process Regression [3.4] 一般化されたベイズ推定を用いて,ガウス過程 (RCGP) の回帰をほぼ何のコストもかからず,頑健かつ共役的に行う方法を示す。
RCGPは、標準GPがそれを認めるすべての設定において、正確な共役クローズドフォーム更新を可能にするため、特に汎用性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:57:43 GMT)
Entropy-based Discovery of Summary Causal Graphs in Time Series [3.4] まず,時系列の新しい因果的時間的相互情報尺度を提案する。
次に、この尺度がエントロピー還元原理にどのように関係しているかを示す。
これら2つの成分をPCライクなアルゴリズムとFCIライクなアルゴリズムで組み合わせて要約因果グラフを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:50:29 GMT)
De-novo Chemical Reaction Generation by Means of Temporal Convolutional
Neural Networks [3.4] 本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)と一時畳み込みニューラルネットワーク(TCN)の2つの組み合わせを示す。
リカレントニューラルネットワークは自己回帰特性で知られており、SMILES生成への直接適用を伴う言語モデリングで頻繁に使用される。
比較的新しいTCNは、自然言語処理(NLP)に必要な因果性に従いながら、広い受容野を持つ類似特性を有する
異なる微調整プロトコルは、転送学習による関心のデータセットに適用した場合、モデルの生成範囲に大きな影響を与えることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 23:27:13 GMT)
Sparsity independent Lyapunov exponent in the Sachdev-Ye-Kitaev model [3.3] リアプノフ指数上の最近提案された普遍境界の飽和は、重力双対の存在を示唆していると推測されている。
Lyapunov指数の有意な依存は、ハミルトニアンがブロックに分裂するパーコレーション限界付近まで存在しない。
N = 64$に達するための重要な要素は、新しい量子スピンモデルシミュレーションライブラリの開発である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:38:34 GMT)
PAUMER: Patch Pausing Transformer for Semantic Segmentation [3.3] 画像の異なる部分の異なる計算量を用いて分割変換器の効率を向上する問題について検討する。
提案手法であるPAUMERは,最終的なデコーダに先立って,それ以上の計算を必要としないパッチの計算処理を行うことで,これを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:32:11 GMT)
Controllable Music Production with Diffusion Models and Guidance
Gradients [3.2] 44.1kHzステレオオーディオにおいて,拡散モデルから条件付き生成を用いて,様々な現実的なタスクに対処する方法を実証する。
このシナリオには、継続性、音楽オーディオのインペイントと再生、2つの異なる音楽トラック間のスムーズな遷移の生成、既存のオーディオクリップへの所望のスタイル特性の転送などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:01:01 GMT)
A Systematic Literature Review of Computer Vision Applications in
Robotized Wire Harness Assembly [3.2] 本稿では,ロボットワイヤハーネス組立のためのコンピュータビジョンアプリケーションについて,系統的な文献レビューを行う。
既存の研究から挑戦を導き、ワイヤーハーネスのより実践的な組み立てを促進するための将来の研究の機会を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:10:24 GMT)
Inferring networks from time series: a neural approach [3.1] 本稿では,ニューラルネットワークを用いて時系列データから大規模ネットワーク隣接行列を推定する強力な計算手法を提案する。
電力カットに対する応答から、英国電力網の線路故障箇所を推定することで、我々の能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:15:32 GMT)
Cross-tokamak Disruption Prediction based on Physics-Guided Feature
Extraction and domain adaptation [3.1] 本稿では,数回の放電だけで将来のトカマクの破壊を予測できる新しい手法を実証する。
最初のステップは、物理の既存の理解を利用して、各トカマクの診断信号から物理誘導された特徴を抽出することである。
第2のステップは、将来のトカマクからのデータと、既存のトカマクからの大量のデータを調整することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:18:35 GMT)
Modeling subjectivity (by Mimicking Annotator Annotation) in toxic
comment identification across diverse communities [3.0] 本研究は, 定量的解析を用いて, 注釈の相違点から直感的な相違点を同定することを目的とする。
また、トレーニングデータのサイズによって、毒性に関する様々な視点を模倣するモデルの能力についても評価する。
主観性は全アノテータ群で明らかであり,多数決投票の欠点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:17:11 GMT)
Online Student-$t$ Processes with an Overall-local Scale Structure for
Modelling Non-stationary Data [3.0] 時間依存データはしばしば非定常性や重み付き誤差などの特性を示す。
共分散のために,学生=$t$プロセスと全体の局所スケール構造を混合して提案する。
実世界のデータセット上でのガウス的プロセスベースモデルと比較して,提案手法の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:02:47 GMT)
MimicTouch: Learning Human's Control Strategy with Multi-Modal Tactile
Feedback [2.9] ミミックタッチ(MimicTouch)は、人間の触覚誘導制御戦略を模倣する新しいフレームワークである。
物理ロボットにオンライン強化学習を取り入れた。
この研究は、触覚誘導ロボットの幅広い分野への道を開くだろう。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 22:42:20 GMT)
FAIRLABEL: Correcting Bias in Labels [2.8] ラベルのバイアスを検出し修正するアルゴリズムであるFAIRLABELを提案する。
FAIRLABELisの目標は、予測の精度を維持しつつ、グループ間での異種影響(DI)を低減することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:38:27 GMT)
CROMA: Remote Sensing Representations with Contrastive Radar-Optical
Masked Autoencoders [2.8] リモートセンシングは、広範にラベル付き、空間的に整列したマルチモーダルデータを提供する。
コントラストと再構成を組み合わせたフレームワークであるCROMAを,リッチな一様・多様表現の学習のために提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:07:27 GMT)
Real-Time Magnetic Tracking and Diagnosis of COVID-19 via Machine
Learning [2.7] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、安定した公衆衛生介入のための信頼性の高い非侵襲的な診断ツールの重要性を浮き彫りにした。
本研究では、MRSTと機械学習(ML)を融合させて、新型コロナウイルスやその他の呼吸器疾患のリアルタイム追跡と診断のための診断プラットフォームを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:57:33 GMT)
RAUNE-Net: A Residual and Attention-Driven Underwater Image Enhancement
Method [2.7] 水中画像強調(UIE)は、水中環境の特徴的な性質のために課題を提起する。
本稿では、RAUNE-Netと呼ばれるより信頼性が高く合理的なUIEネットワークを提案する。
提案手法は,様々な実世界の水中画像に対して,有望な客観的性能と一貫した視覚的結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:00:07 GMT)
Loss Modeling for Multi-Annotator Datasets [2.6] マルチタスク学習を利用して,多様な意見のより正確な表現を学習することを提案する。
新規な定式化を用いることで、アノテーションの同意と同意の相違をきれいに分離できることを示す。
この修正により、単一または複数アノテーション設定での予測性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:14:34 GMT)
Relative-Interior Solution for (Incomplete) Linear Assignment Problem
with Applications to Quadratic Assignment Problem [2.5] 線形代入問題(LAP)の双対線形プログラミング定式化の最適解の集合について検討する。
この集合の相対的な内部から解を計算する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:49:45 GMT)
SegAugment: Maximizing the Utility of Speech Translation Data with
Segmentation-based Augmentations [2.5] エンドツーエンドの音声翻訳は、利用可能なデータリソースの不足によって妨げられます。
この問題に対処するために,新たなデータ拡張戦略であるSegAugmentを提案する。
また,提案手法は文レベルデータセットの強化にも有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:18:40 GMT)
A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Evaluating the U.S.
Ending the HIV Epidemic Plan [2.5] HIVエピデミックイニシアチブの終了は、2030年までに90%の新規感染を減らすことを目的としている。
既存のHIV決定分析モデルでは、特定の都市または全国の人口を評価し、管轄的な相互作用や違いを見落としている。
本稿では,地域別意思決定分析が可能なマルチエージェント強化学習(MARL)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:19:35 GMT)
QFree: A Universal Value Function Factorization for Multi-Agent
Reinforcement Learning [2.3] マルチエージェント強化学習のための共通値関数分解法QFreeを提案する。
汎用複雑なMARLベンチマーク環境において,QFreeが最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:07:16 GMT)
From Image to Language: A Critical Analysis of Visual Question Answering
(VQA) Approaches, Challenges, and Opportunities [2.3] この研究は、VQAデータセットとフィールドの歴史に関するメソッドの複雑さを掘り下げる、VQA(Visual Question Answering)の領域における調査である。
我々はさらにVQAをマルチモーダルな質問応答に一般化し、VQAに関連する課題を探求し、今後の調査に向けた一連のオープンな問題を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:39:41 GMT)
Continual atlas-based segmentation of prostate MRI [2.2] 自然な画像分類のために設計された連続学習(CL)法は、しばしば基本的な品質基準に達しない。
我々は,プロトタイプを用いて高品質なセグメンテーションマスクを生成するアトラスベースのセグメンテーション手法であるAtlas Replayを提案する。
我々の結果は、Atlas Replayは堅牢であり、知識を維持しながら、まだ見つからない領域に対してうまく一般化していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:29:46 GMT)
Multivariate Time Series Anomaly Detection: Fancy Algorithms and Flawed
Evaluation Methodology [2.0] 本稿では、MVTS異常検出の文脈において、正常によいプロトコルが弱点を持つ可能性について論じる。
本稿では,PCA(Principal Components Analysis)に基づくシンプルな,かつ難しいベースラインを提案する。このベースラインは,最近のDeep Learning(DL)ベースのアプローチにおいて,一般的なベンチマークデータセットよりも驚くほど優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:54:01 GMT)
Scalable kernel balancing weights in a nationwide observational study of
hospital profit status and heart attack outcomes [2.0] 我々は、再現されたカーネルヒルベルト空間の基底展開と最先端凸最適化技術を統合する重み付けへのスケーラブルで柔軟なアプローチについて述べる。
具体的には、ランク制限されたNystr"om法を用いて、ほぼ線形時間と空間のバランスをとるためのカーネル基底を効率的に計算し、乗算器の特殊一階交互方向法を用いて最適な重みを求める。
我々はまた、この重み付け手法を用いて、127万人の患者の総合的データセットにおいて、病院の利益状況と心臓発作結果との関係を全国的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:08:52 GMT)
Constrained Online Two-stage Stochastic Optimization: Near Optimal
Algorithms via Adversarial Learning [2.0] 有限地平線上の長期制約付きオンライン2段階最適化をT$周期で検討する。
対戦型学習アルゴリズムからオンライン二段階問題のオンラインアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:50:29 GMT)
MetisFL: An Embarrassingly Parallelized Controller for Scalable &
Efficient Federated Learning Workflows [2.0] フェデレーション・ラーニング(FL)システムは通常、フェデレーション・コントローラと学習者という2つのコア・プロセス・エンティティから構成される。
このニーズに応えるために,フェデレーションコントローラが第一級市民であるMetisFLと呼ばれる新しいFLシステムを設計・開発した。
メティスFLは、大規模なFLの訓練を加速するために、フェデレーションコントローラによって行われた全ての操作を再設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:01:19 GMT)
Merging Dipolar Supersolids in a Double-Well Potential [2.0] 双極性ボース-アインシュタイン凝縮体による2つの同一超固体の融合挙動について検討した。
2つの井戸間の障壁高さと間隔を断熱的に調整することにより、2つの超固体は互いに移動し、様々な基底状態相が出現する。
ガスの2つの部分を切り離すのに必要な力を計算し、融合した超固体が変形可能なプラスチック材料のように振る舞うことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 01:55:17 GMT)
Personalized Assignment to One of Many Treatment Arms via Regularized
and Clustered Joint Assignment Forests [2.0] ランダム化試験から多数の治療用アームの1つにパーソナライズされた課題を学習することを検討する。
各腕に対して別々に不均一な治療効果を推定する標準的な方法は、性能が劣る可能性がある。
我々は治療用アームにまたがって情報をプールする方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:18:22 GMT)
tmn at #SMM4H 2023: Comparing Text Preprocessing Techniques for
Detecting Tweets Self-reporting a COVID-19 Diagnosis [1.8] 本稿では,SMM4H 2023におけるタスク1のために開発されたシステムについて述べる。
このタスクの目的は、新型コロナウイルス(COVID-19)の診断を自己報告するツイートと、そうでないツイートを自動的に区別することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:41:23 GMT)
SDF4CHD: Generative Modeling of Cardiac Anatomies with Congenital Heart
Defects [1.7] 先天性心疾患(CHD)は、心臓血管構造異常のスペクトルを含む。
ディープラーニング(DL)手法は、効率的な治療計画を可能にする可能性を実証している。
しかし、CHDは稀であり、そのようなDLモデルの訓練に十分な量の患者コホートを取得することは困難である。
異なるCHDタイプで観察される心臓解剖の幅広いスペクトルを捉えるのに適したタイプと形状の異なる生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:50:53 GMT)
Sorting with Predictions [1.7] 学習強化アルゴリズムのレンズをソートする根本的な問題について検討する。
我々は,$O(sum_i log eta_i)$の正確な比較だけで,新しい,シンプルなアルゴリズムを設計する。
比較複雑性は, 検証された誤差測度に対して理論的に最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:00:03 GMT)
Transfer learning for improved generalizability in causal
physics-informed neural networks for beam simulations [1.6] 本稿では,弾性基盤上のビームの力学をシミュレーションするための新しい手法を提案する。
具体的には、ウィンクラー財団のEuler-Bernoulli と Timoshenko ビームモデルが転写学習アプローチを用いてシミュレートされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:19:54 GMT)
What User Behaviors Make the Differences During the Process of Visual
Analytics? [1.5] 本研究では,ユーザ行動の包括的データ収集と時系列分類手法を用いた分析手法を提案する。
ユーザスタディでは,デスクトップと没入型2種類の可視化システムを用いて,多様な可視化タスクのユーザ行動を収集している。
この結果から,視覚分析の過程でユーザ行動の区別が可能であり,ユーザの身体行動とそれらが実行する可視化タスクとの間には強い関連性があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:45:52 GMT)
SAGE: Smart home Agent with Grounded Execution [1.5] SAGEはスマートホームアシスタントの柔軟性を最大化するように設計されたフレームワークである。
ツールのコレクションのオーケストレーションを通じて、ユーザの好みやデバイス状態、外部要因に関する情報を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:36:28 GMT)
LpiCT: A logic security analysis framework for protocols [1.5] 本稿では,論理規則と証明,バイナリツリー,KMPアルゴリズムを導入し,論理セキュリティ解析フレームワークとアルゴリズムを新たに拡張する。
実験結果から,新たな拡張理論,論理セキュリティ分析フレームワーク,アルゴリズムが,暗号プロトコルの設計と実装に論理的欠陥があるかどうかを効果的に解析できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:06:47 GMT)
Language Model Training Paradigms for Clinical Feature Embeddings [1.5] 言語モデルのための自己教師型トレーニングパラダイムを用いて,高品質な臨床機能埋め込みを学習する。
教師なし次元縮小技術を用いて学習者の埋め込みを可視化し,先行臨床知識と高度に整合性を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:23:12 GMT)
Walnut Detection Through Deep Learning Enhanced by Multispectral
Synthetic Images [1.4] 本稿では,実画像と合成RGB画像とNIR画像の両方を組み込んだ濃厚画像集合上にトレーニングしたYOLOv5を用いて,クルミ検出効率を向上させる新しい手法を提案する。
その結果, 合成画像を用いた場合, 検出精度が向上したことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:38:11 GMT)
Training Dynamics of Contextual N-Grams in Language Models [1.4] 我々は,ドイツ語のテキスト上で活性化するニューロンが,より広い文脈n-gram回路内に存在することを示す。
トレーニングを通してこの回路の形成について検討し、これが第2次回路と呼ばれるものの一例であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:32:51 GMT)
SCPO: Safe Reinforcement Learning with Safety Critic Policy Optimization [1.4] 本研究では,新しい安全強化学習アルゴリズム,セーフティ・クリティカル・ポリシー・オプティマイゼーションを導入する。
本研究では,安全制約に違反して得られる報酬を無効化する機構である安全評論家を定義した。
理論的解析により,提案アルゴリズムは安全制約への付着と報酬の最大化との間のトレードオフを自動的にバランスできることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 22:12:50 GMT)
InfoGuard: A Design and Usability Study of User-Controlled Application-Independent Encryption for Privacy-Conscious Users [1.2] 何十億ものセキュアメッセージングユーザーがエンドツーエンド暗号化(E2EE)を採用した
ほとんどの通信アプリケーションはE2EEを提供しておらず、アプリケーションサイロは相互運用性を妨げる。
ユーザ間通信におけるE2EEを実現するシステムであるInfoGuardを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:54:01 GMT)
Solutions to Elliptic and Parabolic Problems via Finite Difference Based
Unsupervised Small Linear Convolutional Neural Networks [1.2] 現在のニューラルネットワークベースのPDEソルバは、広範なトレーニングデータやラベル付き入出力ペアに依存することが多い。
我々は、PDEの有限差分解を小さな畳み込みニューラルネットワークを介して直接推定するために、トレーニングデータを必要としない完全に教師なしのアプローチを定式化する。
提案アルゴリズムは,いくつかの楕円型および放物型問題に対して,真の解に匹敵する精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:15:10 GMT)
Zero Coordinate Shift: Whetted Automatic Differentiation for
Physics-informed Operator Learning [1.2] 本稿では,物理インフォームド演算子学習のための新しい,軽量な自動微分(AD)アルゴリズムを提案する。
すべてのサンプリングされた座標の葉変数を作る代わりに、ZCSは空間的または時間的次元ごとに1つのスカラー値の葉変数を導入する。
我々は、ZCSがGPUメモリの消費とトレーニングのウォールタイムを桁違いに減らしたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:28:24 GMT)
Iterated Piecewise Affine (IPA) Approximation for Language Modeling [1.2] 一般関数 $F: Rn times m から Rn times m$ への1次テイラー展開の適用を実証する。
テイラーの基本的な拡張を強化するため、反復と断片的モデリングを導入し、そのアルゴリズムをIterative Piecewise Affine (IPA)近似と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:04:13 GMT)
Inference of CO2 flow patterns -- a feasibility study [1.1] 本研究の目的は, 坑井および地震探査データから正規流および不規則流の流動パターンを推定できる定式化を開発することである。
推測の不確実性は、観測された誤差とよく相関しているので妥当であると確信している。
この不確実性は、地震データにおけるノイズと、貯水池の流動特性に関する正確な知識の欠如に起因する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:41:25 GMT)
Accelerating Electronic Stopping Power Predictions by 10 Million Times
with a Combination of Time-Dependent Density Functional Theory and Machine
Learning [1.1] 物質中の粒子放射がエネルギーを放出する速度を知ると、停止電力は原子炉、医療、半導体、量子材料を設計する上で鍵となる。
我々は,時間依存密度汎関数理論と機械学習を組み合わせることで,スーパーコンピュータ上での時間のみの新しい材料評価時間を短縮する手法を確立した。
このアプローチでは、TDDFTを使用して電子的な停止コントリビューションを計算し、いくつかの方向で最初の原則からパワーを停止し、マシンラーニングを使用して、1000万倍の速度で他の方向への補間を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:11:46 GMT)
Addressing Stopping Failures for Small Set Flip Decoding of Hypergraph
Product Codes [1.0] ハイパーグラフ製品コードは、定レート量子LDPC符号の有望なファミリーである。
Small-Set-Flip(texttSSF$)は線形時間復号アルゴリズムである。
我々は,障害停止後の$textttSSF$を補うために,Projection-Along-a-Line(texttPAL$)デコーダと呼ばれる新しいデコードアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 22:08:49 GMT)
YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models [1.0] RoPE(Rotary Position Embeddings)は、トランスフォーマーベースの言語モデルにおいて、位置情報を効果的に符号化する。
本稿では,そのようなモデルのコンテキストウィンドウを拡張する計算効率の高いYarnを提案する。
LLaMAモデルは,従来の事前学習が許すよりもはるかに長い文脈長を効果的に活用し,外挿することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:28:26 GMT)
Detecting Visual Cues in the Intensive Care Unit and Association with
Patient Clinical Status [1.0] ICUの既存の患者評価は散発的であり、手動で管理されている。
我々はデータ不均衡問題に対処する新しい「マスケッド損失計算」手法を開発した。
634,054フレームのAU推論を行い,顔面AUと臨床的に重要な患者状況との関連性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:07:03 GMT)
Data-Driven Model Selections of Second-Order Particle Dynamics via
Integrating Gaussian Processes with Low-Dimensional Interacting Structures [1.0] 我々は、一般の2階粒子モデルにおけるデータ駆動的な発見に焦点を当てる。
本稿では、2つの実世界の魚の動きデータセットのモデリングへの応用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 23:45:15 GMT)
Beyond Still Images: Robust Multi-Stream Spatiotemporal Networks [1.0] 我々は、時間的特徴を含むことで変化に対処する可能性を探るために、単純なマルチストリームモデルを用いる。
我々の第一の目的は、ビデオ学習モデルを導入し、多様な画像やビデオ入力に対するロバスト性を評価することである。
その結果、トレーニング中のビデオと時間ストリームを含むと、画像理解タスクにおける精度の低下とmAPがそれぞれ1.36%、動画理解タスクが3.14%減少することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:34:45 GMT)
Predicting Arbitrary State Properties from Single Hamiltonian Quench
Dynamics [1.0] 本稿では,1つのハミルトニアンを持つクエンチ力学のみに依存するemphHamiltonian shadow Protocolを提案する。
我々は、物理的および幾何学的な直観と、我々のプロトコルが任意の状態特性を不偏に抽出できることを理論的に保証する。
このプロトコルは、正確な制御と補助システムなしでアナログ量子シミュレーターに対するランダム化測定の適用を大幅に広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:52:23 GMT)
Coop: Memory is not a Commodity [1.0] テンソル再物質化は、限られたメモリ予算の下でディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングを可能にする。
我々は,スライディングウィンドウ内のテンソルを除去し,すべてのエビジョンが連続的であり,即座に使用されることを保証する。
また, 低コストなテンソル分割と再計算可能なインプレースを提案し, 再材質化コストの低減を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:35:51 GMT)
Conceptual Framework for Autonomous Cognitive Entities [0.9] 本稿では,認知アーキテクチャの新しいフレームワークである自律認知エンティティモデルを紹介する。
このモデルは、大規模言語モデル(LLM)やマルチモーダル生成モデル(MMM)など、最新の生成AI技術の能力を活用するように設計されている。
ACEフレームワークには、障害の処理とアクションの適応のためのメカニズムも組み込まれているため、自律エージェントの堅牢性と柔軟性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:28:29 GMT)
ALGAN: Time Series Anomaly Detection with Adjusted-LSTM GAN [0.9] 時系列データの異常検出は、製造、医療画像、サイバーセキュリティといった様々な領域で一般的な問題である。
近年,GAN(Generative Adversarial Networks)は時系列データの異常検出に有効であることが示されている。
本稿では,ALGAN(Adjusted-LSTM GAN)と呼ばれる新しいGANモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:00:10 GMT)
Probing a hybrid channel for the dynamics of non-local features [0.8] 熱, 磁気, 局所成分を包含するハイブリッドチャネルを導入し, それぞれに量子相関性を高め, 減少させる特性を付与する。
以上の結果から, ハイブリッドチャネルは, 量子相関を保ち, 個々の成分の能力を上回るように調整可能であることが明らかとなった。
特に、非マルコビアン性を含む様々なパラメータと量子的特徴は、このハイブリッドチャネルの文脈において異なる振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 04:50:50 GMT)
Flexible Tails for Normalising Flows, with Application to the Modelling
of Financial Return Data [0.8] 極値理論によって動機付けられた分布のテール特性を変化させることのできる変換を提案する。
このアプローチを金融リターンのモデル化に適用し、そのようなデータに発生する潜在的に極端なショックを捉えます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:27:08 GMT)
rTsfNet: a DNN model with Multi-head 3D Rotation and Time Series Feature
Extraction for IMU-based Human Activity Recognition [0.8] 本稿では、IMUに基づく人間活動認識(HAR)のための新しいDNNモデルとしてrTsfNetを提案する。
rTsfNetはDNN内で3D回転パラメータを導出することで特徴を導出する3Dベースを自動的に選択する。
時系列特徴(TSF)を導出し,UCIを用いてHARを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:01:12 GMT)
Generate and Pray: Using SALLMS to Evaluate the Security of LLM
Generated Code [0.7] 大規模言語モデルによって生成されたコードが正しいだけでなく、脆弱性もないことを保証することが重要です。
LLM(Large Language Models)を評価するために使われる既存のデータセットは、セキュリティに敏感な真のソフトウェアエンジニアリングタスクを適切に表現していない。
生成されたコードのセキュリティを評価することに焦点を当てたベンチマークが明らかに欠落している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 22:46:31 GMT)
Machine Learning Without a Processor: Emergent Learning in a Nonlinear
Electronic Metamaterial [0.7] トランジスタをベースとした非線形抵抗素子を自己調整したアナログ電子ネットワークである非線形学習メタマテリアルを導入する。
我々は,XORや非線形回帰を含む線形システムでは不可能なタスクをコンピュータなしで学習できることを実証した。
これは、センサー、ロボットコントローラー、医療機器といったエッジシステムにおける、高速で低消費電力なコンピューティングの可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:16:37 GMT)
ProcSim: Proxy-based Confidence for Robust Similarity Learning [0.7] 一般的なベンチマークデータセットには多くの間違ったラベルが含まれており、DMLメソッドはそれらに影響を受けやすいことを示す。
現実的なノイズの効果を研究するために、データセット内のクラスのオントロジーを作成し、それを意味論的に一貫性のあるラベル付けミスをシミュレートする。
頑健なDMLモデルをトレーニングするために,クラス代表に対して正規化距離を用いて各サンプルに信頼スコアを割り当てるフレームワークであるProcSimを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:17:14 GMT)
Hand Gesture Classification on Praxis Dataset: Trading Accuracy for
Expense [0.6] ボディージョイント座標で表される「骨格」データに、Praxデータセットから焦点を当てる。
PRAXISデータセットには、アルツハイマー病などの皮質病患者の記録が含まれている。
リカレントニューラルネットワーク(RNN)のような深層学習アーキテクチャとウィンドウニング手法を組み合わせることで,全体的な精度は70.8%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:18:09 GMT)
Assessing Upper Limb Motor Function in the Immediate Post-Stroke Perioud
Using Accelerometry [0.6] 本研究の目的は、脳卒中患者の上肢運動機能の急激な変化を監視し、迅速に検出するために、加速度計による測定も利用できるかどうかを判断することである。
6つの二分分類モデルが, 頭蓋上肢加速度計の特徴値の変動時間に基づいて作成した。
分類モデルでは、AUC(Area Under the Curve)スコアは15分間のデータウィンドウで0.72から0.82から120分間のデータウィンドウで0.77から0.94まで変化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:43:20 GMT)
Comparing Optimization Targets for Contrast-Consistent Search [0.6] そこで我々はMidpoint-Displacement(MD)損失関数と呼ぶ新しい損失関数を提案する。
ある種の超パラメータ値に対して、このMD損失関数は、CCSと非常によく似た重みを持つプローバーに導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:42:14 GMT)
From Text to Structure: Using Large Language Models to Support the
Development of Legal Expert Systems [0.6] 法律に焦点をあてたルールベースのエキスパートシステムは、法制が法律にどのように適用されるかを理解して、有益なコンテキストと情報を提供するのを支援することができる。
本稿では,GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)が,法律から構造化表現を自動的に抽出できる程度について検討する。
法律決定支援システムのJoursBotの方法論によれば、LSMを使って法律から経路を作成し、その経路を評価し、それらを手作業で作成した経路と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:31:02 GMT)
A Bi-level Framework for Traffic Accident Duration Prediction:
Leveraging Weather and Road Condition Data within a Practical Optimum
Pipeline [0.5] 交通事故のデータベースから,事故期間,道路状況,気象データを収集し,交通事故の持続時間パイプラインの実現可能性を確認した。
我々の二分分類ランダム林モデルでは,短期効果と長期効果を83%の精度で区別した。
SHAP値解析により, 気象条件, 風速, 風速が, 事故の期間を決定する上で最も重要な要因となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:33:37 GMT)
An Embedded Diachronic Sense Change Model with a Case Study from Ancient
Greek [0.5] 本稿では,単語埋め込みと意味を組み合わせることで,優れたモデル性能を実現するEDiSCを提案する。
EDiSCは,予測精度の向上,地道回復,不確実性定量化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:20:18 GMT)
Transferability and explainability of deep learning emulators for
regional climate model projections: Perspectives for future applications [0.5] 地域気候モデル (RCM) は、地域気候の変動と変化をシミュレートし、研究するための重要なツールである。
ディープラーニングモデルは、モデルをトレーニングするために短いRCMシミュレーションのみを必要とするコスト効率が高く、有望な代替手段として導入されている。
本稿では,文献(PPとMOS)における2つの異なるエミュレーション手法について考察する。
いずれの手法も、異なる期間とシナリオ(ソフトトランスファービリティ)でRCMの気候特性をエミュレートできるが、エミュレーション関数の一貫性はアプローチによって異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:44:39 GMT)
GmGM: a Fast Multi-Axis Gaussian Graphical Model [0.3] この領域の先行作業は、軸を共有する数個のテンソルにまたがって同時にこの表現を学習することによって一般化される。
我々のアルゴリズムは1軸あたり1つの固有分解しか使用せず、先行処理よりも桁違いのスピードアップを実現している。
合成データと実世界の5つのデータセットでモデルを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:36:33 GMT)
Differentiable Modeling and Optimization of Battery Electrolyte Mixtures
Using Geometric Deep Learning [0.3] 本研究では, 化学混合物の幾何学的深層学習モデルDiffMixを開発し, ロボット実験の指導に応用する。
DiffMixの予測精度とモデルロバスト性は、純粋にデータ駆動型よりも向上した。
ロボット実験装置であるClioでは,10段階以内の電解質のイオン伝導率を18.8%以上向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:54:35 GMT)
Notion of Explainable Artificial Intelligence -- An Empirical
Investigation from A Users Perspective [0.3] 本研究は、ユーザ中心の説明可能なAIを調査し、研究コンテキストとしてレコメンデーションシステムを検討することを目的とする。
我々は,推薦システムに関する質的データを収集するために,フォーカスグループインタビューを行った。
以上の結果から,エンドユーザーはオンデマンドの補足情報による非技術的かつ適切な説明を望んでいることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 22:20:14 GMT)
Transformers are Efficient In-Context Estimators for Wireless
Communication [0.3] 事前学習されたトランスフォーマーはコンテキスト内学習を行い、少数のプロンプトだけを使用して新しいタスクに適応する。
送信シンボルを推定する標準通信問題に対して,インコンテキスト推定と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:16:24 GMT)
Mysterious and Manipulative Black Boxes: A Qualitative Analysis of
Perceptions on Recommender Systems [0.3] 本稿では,欧州のレコメンデーション制度における一般市民,市民社会グループ,企業,その他の認識の質的分析について述べる。
調査したデータセットは、欧州連合(EU)で最近施行されたデジタルサービス法(DSA)に関する協議に提出された回答に基づいている。
質的な結果によると、ヨーロッパ人は一般的にレコメンデーションシステムとレコメンデーションの品質について否定的な意見を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:20:52 GMT)
A Note on the Proposed Law for Improving the Transparency of Political
Advertising in the European Union [0.3] 2020年、EUにおける政治広告の透明性を高めるための新しい規制が提案された。
この短い解説は提案された規制を見直し、その制限と潜在的な影響についていくつかの点を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:18:47 GMT)
Collaboration in Immersive Environments: Challenges and Solutions [0.2] 本稿では,没入型環境における協調研究の現状について概説する。
それはVRやARなど、没入型環境のさまざまなタイプと、これらの環境で起こりうるコラボレーションのさまざまな形態について論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:45:22 GMT)
Fixation-based Self-calibration for Eye Tracking in VR Headsets [0.2] 提案手法は,ユーザの視点が自由に動けるという仮定に基づいている。
固定は、まず、補正されていない視線方向の時系列データから検出される。
キャリブレーションパラメータは、PoRsの分散メトリクスの和を最小化することにより最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:34:15 GMT)
Latent Space Inference For Spatial Transcriptomics [0.2] 組織サンプルの完全な遺伝子発現情報を得るための確率論的機械学習手法について検討する。
これは、変動機械学習手法を用いて、両方のデータセットを共同潜在空間表現にマッピングすることで実現される。
ここから、完全な遺伝学的および空間的情報をデコードし、細胞プロセスや経路の理解についてより深い洞察を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:50:00 GMT)
Calibrated Explanations: with Uncertainty Information and
Counterfactuals [0.2] Calibrated Explanations (CE)はVenn-Abersの基礎の上に構築されている。
これは特徴量とモデルの確率推定の両方に対して不確実な定量化を提供する。
25のベンチマークデータセットによる評価の結果は,CEの有効性を裏付けるものだった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 23:26:45 GMT)
Dual-Matrix Domain-Wall: A Novel Technique for Generating Permutations
by QUBO and Ising Models with Quadratic Sizes [0.1] 本稿では、二重行列ドメインウォールと呼ばれる新しい置換符号化手法を提案する。
これは、カーネル内の二次項の数と最大絶対係数値を著しく減少させる。
また、部分置換と準非制約バイナリ最適化(QUBO)モデルへの符号化手法の適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 23:54:11 GMT)
Mahalanobis-Aware Training for Out-of-Distribution Detection [0.1] そこで本研究では, 密度に基づくアウト・オブ・ディストリビューション感度を向上したトレーニングネットワークのための新しい損失関数とレシピを提案する。
本研究では,CIFAR-10における提案手法の有効性を実証し,提案手法の相対的マハラノビス距離法における偽陽性率を50%以上削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:46:40 GMT)
Initial Guessing Bias: How Untrained Networks Favor Some Classes [0.1] ニューラルネットワークの構造は、トレーニング開始前であっても、全ての予測を同じクラスに割り当てるようにモデルを条件付けることができることを示す。
IGB(Initial Guessing Bias)と呼ばれるこの現象の存在は、アクティベーション関数、最大プール層、ネットワーク深さといったアーキテクチャ上の選択に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:17:43 GMT)
healthAIChain: Improving security and safety using Blockchain Technology
applications in AI-based healthcare systems [0.0] bitcoin以降、ブロックチェーン技術は医療産業や医療分野に応用された汎用技術へと発展してきた。
この研究は、AIベースのヘルスケアシステムにブロックチェーンを実装することで、セキュリティと安全性が改善されていることを詳しく説明している。
医療および医療産業における人工知能、潜在的な分野、医療システムにおけるブロックチェーンに関するオープンな疑問についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:47:36 GMT)
Ziv-Zakai-type error bounds for general statistical models [0.0] パラメータ $beta:Theta を推定するためのベイズ誤差に対するZiv-Zakai型下界を提案する。
beta(theta)$は$theta$の線型関数でなくてもよい。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:38:14 GMT)
Will releasing the weights of future large language models grant
widespread access to pandemic agents? [0.0] 適切に保護されたモデルは、重傷を負うために誤用される可能性のある「デュアルユース」な洞察の提供を拒否します。
モデル体重増加の継続が、より有能な将来のモデルを利用して大量死を引き起こす悪質なアクターの助けになるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:52:36 GMT)
Variational adiabatic transport of tensor networks [0.0] 本稿では,行列積演算子としての断熱ゲージポテンシャルを構成するテンソルネットワークについて論じる。
私たちは、研究するモデルの臨界点を通じて、確実に状態を輸送できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:00:02 GMT)
Variational Gaussian Processes For Linear Inverse Problems [0.0] 逆問題では、パラメータや信号は、与えられた地図のイメージとして間接的にのみ観察され、観測は通常ノイズで劣化する。
ベイズはこれらの問題を事前分布を通して正規化するための自然な方法を提供し、確率論的解を提供し、問題の残りの不確実性を定量化する。
本稿では,熱方程式,ボルテラ演算子,ラドン変換などの逆問題の集合を考察し,人口と経験的スペクトル特性に基づく変動法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:10:38 GMT)
Tracking capelin spawning migration -- Integrating environmental data
and Individual-based modeling [0.0] 本稿では,バレンツ海の魚種であるカペリンの産卵過程を追跡するための枠組みを提案する。
このフレームワークは、個別ベースモデル(IBM)と人工知能ニューラルネットワーク(ANN)を組み合わせる。
提案モデルでは,カペリンの産卵時の南東移動を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:30:06 GMT)
Time of ocurrence observables: expanding to other symmetries [0.0] 本研究は, 因果ポインカー変換を含むように従来提案されていた手法を一般化することにより, 他の著者による作業の拡充を図ることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:03:17 GMT)
The quantum mechanical notion of unobservable causal loop and the
anthropic principle [0.0] 2つの1対1の相関した測定結果の間の可逆的な量子過程の通常の記述は不完全であると主張することができる。
因果構造が完全に定義された観測不可能な時間対称性インスタンスの量子重ね合わせであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:13:02 GMT)
The Quantum Cartpole: A benchmark environment for non-linear
reinforcement learning [0.0] 状態推定と制御可能性のトレードオフがどのように生じるかを示す。
本稿では、転送学習を用いて強化学習を通して訓練された量子制御エージェントを開発する可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:02:42 GMT)
The Casimir Force between Two Graphene Sheets: 2D Fresnel Reflection
Coefficients, Contributions of Different Polarizations, and the Role of
Evanescent Waves [0.0] 2つのグラフェンシート間のカシミール圧力とそれに対する寄与は、偏光の異なるエバネッセント波と伝播波によって決定される。
実周波数軸に沿って記述されたリフシッツ公式を用いて, TM偏波伝搬および全圧力へのエバネッセント波の寄与を決定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:28:38 GMT)
Teleportation of quantum coherence [0.0] 我々は、未知の量子状態のコヒーレンスをアリスからボブへテレポートできるかどうか検討する。
任意の量子ビットに対して1ビットの古典的通信でコヒーレンスの完全テレポーテーションを達成できないことがわかった。
実行列要素を持つ部分既知の状態のコヒーレンスのテレポーテーションは、資源として最大に絡み合った状態の助けを借りて完全に可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:01:09 GMT)
Tackling the Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) with Object-centric
Models and the MDL Principle [0.0] 本稿では,人間による自然プログラムに則ったオブジェクト中心モデルを提案する。
我々のモデルは、予測を行うだけでなく、入力/出力ペアに対する共同記述を提供する。
多様なタスクが解決され、学習されたモデルは自然プログラムと類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:25:51 GMT)
Structure Learning with Adaptive Random Neighborhood Informed MCMC [0.0] 観測データに基づく構造学習の課題に対して,新しいMCMCサンプルであるPARNI-DAGを導入する。
因果補充性の仮定の下で、このアルゴリズムは方向非巡回グラフ(DAG)の後方分布から直接近似的なサンプリングを行うことができる。
種々の実験でDAG構造を学習する際の混合効率と精度を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:47:18 GMT)
State-space Models with Layer-wise Nonlinearity are Universal
Approximators with Exponential Decaying Memory [0.0] 階層的非線形アクティベーションを伴う状態空間モデルの重ね合わせは,連続的なシーケンスとシーケンスの関係を近似するのに十分であることを示す。
以上の結果から,階層的に非線形なアクティベーションが加わったことにより,複雑なシーケンスパターンの学習能力が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:35:26 GMT)
Stacking an autoencoder for feature selection of zero-day threats [0.0] 本研究では,人工ニューラルネットワークの一種である積み重ねオートエンコーダ(SAE)の特徴選択とゼロデイ脅威分類への応用について検討する。
オートエンコーダの学習重量とアクティベーションを分析し、ゼロデイ脅威と通常のシステム動作を識別する最も重要な特徴を同定する。
その結果,SAE-LSTMは高い精度,リコール,F1スコアを示すことにより,3つの攻撃カテゴリすべてで良好に機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:29:42 GMT)
Spectral theory of $p$-adic unitary operator [0.0] U$のスペクトル分解は$psi$が$p$進波動関数であるときに完了する。
$mathbbQ_p$ のアーベル拡大理論は、$p$-進ユニタリ作用素の位相的性質と結びついている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:28:10 GMT)
Space Narrative: Generating Images and 3D Scenes of Chinese Garden from
Text using Deep Learning [0.0] 深層学習を用いたテキスト記述に基づく庭園絵画生成手法を提案する。
画像とテキストのペアデータセットは,千点以上の明代庭園の絵画とその碑文とポストスクリプトで構成されている。
潜伏したテキスト・ツー・イメージ拡散モデルでは、明代の書画から庭園画へのマッピングを学習し、その後、実張庭園の本文記述がモデルに導かれ、新しい庭園画が生み出される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 07:16:01 GMT)
Software Repositories and Machine Learning Research in Cyber Security [0.0] 堅牢なサイバーセキュリティ防衛の統合は、ソフトウェア開発のあらゆる段階において不可欠になっている。
ソフトウェア要件プロセスにおけるこれらの初期段階の脆弱性の検出にトピックモデリングと機械学習を活用する試みが実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:46:07 GMT)
Smoothness-Adaptive Dynamic Pricing with Nonparametric Demand Learning [0.0] 需要関数が非パラメトリックでH"古い"スムーズな動的価格問題について検討する。
我々は、要求関数の未知のH"古い滑らか度パラメータ$beta$への適応性に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:56:42 GMT)
Secure Arcade: A Gamified Defense Against Cyber Attacks [0.0] 本研究は,ゲーミフィケーションWebベースのアプリケーションを通じてこの問題に対処する。
一般のコンピュータセキュリティ用語を学習し記憶する。
フィッシング詐欺の可能性をメールで素早く認識する方法を学ぶ。
サーバに対する一般的な攻撃と、それに対する対処方法を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:35:49 GMT)
Rule-Based Error Classification for Analyzing Differences in Frequent
Errors [0.0] 我々は、95,631の符号対の誤りを分類し、オンラインの判定システムにおいて、様々なレベルのプログラマが提出した平均3.47の誤りを識別する。
解析結果から, 初心者による誤りは, プログラミングの知識不足によるものであることがわかった。
一方、専門家が犯した誤りは、問題を読むことの不注意や、通常とは異なる問題解決の課題に起因する誤解によるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:36:20 GMT)
Roots and Requirements for Collaborative AIs [0.0] このポジションペーパーは、テクノロジーの弧をレビューし、人間と機械の連携を求めるものである。
それは、効果的で堅牢なコラボレーションに必要なものを分析するために、心理学と社会科学に焦点をあてている。
第二の論文は、現在の主流のAIは、堅牢でインテリジェントで、人間と互換性のある協力者を生み出すことはできない、と論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:53:26 GMT)
Quantum signature of gravity in optomechanical systems with conditional
measurement [0.0] メカニカルミラーにおける重力誘起の絡み合いとしゃがみ合いを定常に解析する。
光力学系における重力誘起絡み合いは、重力の量子的性質を検証するための重要なマイルストーンである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:00:01 GMT)
Quantum Computational Algorithms for Derivative Pricing and Credit Risk
in a Regime Switching Economy [0.0] 金融市場のリスクを模倣する観点からも現実的なプロセスのクラスを紹介します。
ゲート型量子コンピュータにおける信用リスクとオプション価格を推定するアルゴリズムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:15:59 GMT)
Possibilistic and maximal indefinite causal order in the quantum switch [0.0] 量子スイッチにおける不確定因果順序は、超光の影響の不可避性を仮定した場合、デバイス独立に証明できることを示す。
また, 実験結果のごく一部に因果順序が存在する場合でも, 相関関係は相容れないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:55:03 GMT)
Polynomial Chaos Surrogate Construction for Random Fields with
Parametric Uncertainty [0.0] サロゲートモデルは、複雑なモデルの高い計算コストを回避する手段を提供する。
我々は,ロゼンブラットによって実現された本質的およびパラメトリック不確実性の結合空間上でPCEサロゲートを開発する。
そこで我々は,PCE Sobol インデックスを計算するためのクローズドフォーム・ソリューションを利用して,モデル全体の感度解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:41:54 GMT)
Polyander visualization of quantum walks [0.0] 多くの現象のモデリングにおいて重要な役割を果たす量子ウォークについて検討する。
詳細かつ詳細な説明は、離散量子状態がウォーカーとコインの量子状態で構成される直線上の離散量子ウォークに与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:01:08 GMT)
Performance Optimization of Deep Learning Sparse Matrix Kernels on Intel
Max Series GPU [0.0] 機械学習アプリケーションに関連する3つの行列操作に焦点をあてる。
我々は,Intel oneAPI の Explicit SIMD (ESIMD) SYCL 拡張 API を利用したSPMM, SDDMM, FusedMM 操作の最適化実装を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:43:59 GMT)
Peaks and widths of radio-frequency spectra: An analysis of the phase
diagram of ultra-cold Fermi gases [0.0] 本研究では,2成分系フェルミガスの放射周波数(rf)スペクトルについて検討した。
異なるか重複する2つの特徴ピークを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:30:20 GMT)
Patch-Based Deep Unsupervised Image Segmentation using Graph Cuts [0.0] 本稿では,従来のグラフ手法のアルゴリズム的助けを借りて,教師なし特徴抽出の進歩を橋渡しするパッチベースの教師なし画像分割戦略を提案する。
画像パッチを分類するために訓練された単純な畳み込みニューラルネットワークは、自然に最先端の完全畳み込み非教師付きピクセルレベルのセグメンタに繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:59:25 GMT)
Parallel Hybrid Networks: an interplay between quantum and classical
neural networks [0.0] 我々は、データセットの入力を並列に渡す、新しい解釈可能なハイブリッド量子ニューラルネットワークのクラスを導入する。
この主張は、周期分布からサンプリングされた2つの合成データセットに対して、雑音としてプロテクションを付加したものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:07:10 GMT)
Optimal Semiclassical Regularity of Projection Operators and Strong Weyl
Law [0.0] 射影作用素が位相空間の特徴関数に収束することを証明する。
これは、シューテンノルムにおける可換作用素のサイズに関する半古典的であると解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:52:52 GMT)
Operator dynamics in Lindbladian SYK: a Krylov complexity perspective [0.0] 我々は、任意の一般ジャンプ作用素に対して2つの係数の集合の線形成長を解析的に確立する。
クリロフ複雑性は散逸強度と逆向きに飽和し、散逸時間スケールは対数的に増大する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:00:06 GMT)
On the reliability and accessibility of quantum measurement apparatuses [0.0] 本稿では,その信頼性とアクセシビリティに基づく測定装置の分類を提案する。
信頼性の概念は,機器を所定の時間帯に使用する際に,予期せぬ誤った結果が得られる可能性をパラメータ化する。
アクセシビリティの1つは、測定されたシステムと相互作用させるのに必要なエネルギーコストを記述している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:41:54 GMT)
On the Need and Applicability of Causality for Fair Machine Learning [0.0] 我々は、因果性は自動決定の公平性を評価する上で不可欠であると主張する。
非因果予測の社会的影響と因果的主張に依存する法的反差別過程を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:31:08 GMT)
On extra dimensions and the cosmological constant problem [0.0] 高次元時空における座標依存質量を持つ質量場を考える。
巨大であるにもかかわらず、この理論はスケール不変である。
ゼロ点エネルギーをダークエネルギーの源とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:22:46 GMT)
Nonlinear MPC design for incrementally ISS systems with application to
GRU networks [0.0] 本稿では,指数関数的にインクリメンタルな入力-状態安定(ISS)システムのためのモデル予測制御(NMPC)戦略の設計について述べる。
設計手法は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)によって学習されたシステムの制御に特に適している。
このアプローチは Gated Recurrent Unit (GRU) ネットワークに適用され、収束保証を備えた調整状態オブザーバの設計方法も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:15:52 GMT)
Nonequilibrium Green's Function simulation of Cu2O photocathodes for
photoelectrochemical hydrogen production [0.0] 非平衡グリーン関数(NEGF)の定式化に基づく光電気化学(PEC)水分離セルの半導体電極のシミュレーションを行う。
具体的には, p型Cu2O電極について検討し, 生成光電流に対するバイアス電圧, 反応速度およびCu2O層の厚さの影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:29:39 GMT)
Minimum Trotterization Formulas for a Time-Dependent Hamiltonian [0.0] 最小指数の高次トロッタライズ式を導出する。
量子イジング鎖のハミルトニアンシミュレーションにおいて、4階公式を数値的にベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:44:27 GMT)
Machine learning for accuracy in density functional approximations [0.0] 密度汎関数近似の精度を向上させるために機械学習を適用した最近の進歩を概観する。
異なる化学物質と材料クラス間で伝達可能な機械学習モデルを考案する際の約束と課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:02:09 GMT)
Low-latency Real-time Voice Conversion on CPU [0.0] 我々は、従来の音声操作と生成ニューラルネットワークのアーキテクチャを、リアルタイムな非対1音声変換のタスクに適用する。
私たちのモデルであるLLVCは、レイテンシ16kHzで20ms未満のレイテンシを持ち、コンシューマCPU上でのリアルタイムよりも2.8倍高速に動作します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:57:52 GMT)
Local Energy Distribution Based Hyperparameter Determination for
Stochastic Simulated Annealing [0.0] シミュレーションアニーリング(SSA)のための局所エネルギー分布に基づくハイパーパラメータ決定法を提案する。
スピンの局所エネルギー分布(確率ビット)に基づいて超パラメータを決定する手法を提案する。
最大カット問題に対するGsetおよびK2000ベンチマークにおいて、決定されたハイパーパラメータを用いたSSAの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 00:42:25 GMT)
Light Shift Suppression in Coherent-Population-Trapping Atomic Clocks in
the Field of Two Circularly Polarized Light Beams [0.0] 最先端のミニチュア原子時計(MAC)は、コヒーレント集団トラップの現象に基づいている。
クロックの周波数安定性の増大は、多くの応用分野において大きな進歩をもたらす緊急の問題である。
そこで本研究では,2本のバイクロマチック光線からなる光電場構成について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:53:19 GMT)
Learning to optimize by multi-gradient for multi-objective optimization [0.0] 我々はMOO問題を最適化するための新しい自動学習パラダイムを導入し、ML2O法を提案する。
学習に基づく手法として、ML2Oは現在のステップからの情報を活用することで、地域景観の知識を取得する。
我々の学習は、マルチタスク学習(MTL)ニューラルネットワークのトレーニングにおいて、手作りの競争相手よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:55:54 GMT)
Learning impartial policies for sequential counterfactual explanations
using Deep Reinforcement Learning [0.0] 近年,SCFの発見政策を学習し,拡張性を高めるための強化学習法が提案されている。
本研究では,特定の行動に対する偏見など,望ましくない特性を持つポリシーを生じるような既存手法の欠点を同定する。
この効果を緩和するために,分類器の出力確率を用いてより情報的な報酬を生成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:50:47 GMT)
Intelligent Debris Mass Estimation Model for Autonomous Underwater
Vehicle [0.0] 海洋の破片は海洋の野生生物の生存に重大な脅威となり、しばしば絡み合いや飢餓につながる。
インスタンスセグメンテーション(インスタンスセグメンテーション)は、オブジェクトを識別し、それらを正確に特定し、分離するオブジェクト検出の高度な形式である。
AUVは画像セグメンテーションを使用して、カメラが捉えた画像を分析し、水中環境をナビゲートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:01:50 GMT)
Improving Cardiovascular Disease Prediction Through Comparative Analysis
of Machine Learning Models: A Case Study on Myocardial Infarction [0.0] 心臓血管疾患は現代世界でも主要な死因である。
正確な予測は、医療戦略の精査に欠かせない。
XGBoostがトップパフォーマンスモデルとして登場します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 13:41:44 GMT)
Hessian Eigenvectors and Principal Component Analysis of Neural Network
Weight Matrices [0.0] この研究は、訓練された深層ニューラルネットワークの複雑なダイナミクスと、それらのネットワークパラメータとの関係について考察する。
ヘッセン固有ベクトルとネットワーク重みの関係を明らかにする。
この関係は固有値の大きさに依存し、ネットワーク内のパラメータの方向を識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:38:31 GMT)
Generalization Bounds for Label Noise Stochastic Gradient Descent [0.0] 非測定条件でのラベルノイズを伴う勾配降下(SGD)の一般化誤差境界について検討する。
我々の分析はラベルノイズの影響についての洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 03:51:46 GMT)
Generalised DePIN Protocol: A Framework for Decentralized Physical Infrastructure Networks [0.0] 本稿では、分散化物理インフラネットワークのための包括的フレームワークであるGeneralized DePIN(GDP)プロトコルを紹介する。
GDPはモジュラーシステムを確立し、ライドシェアリングや電力システムといった分野にまたがる調整されたアプリケーションを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:38:37 GMT)
Fragmented imaginary-time evolution for early-stage quantum signal
processors [0.0] QITE(Quantum imaginary-time Evolution)のシミュレーションは、量子計算の大きな可能性である。
我々の主な貢献は、新しい世代の決定論的高精度QITEアルゴリズムである。
複雑化に優れたQITE回路サブルーチンを2つ提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 06:59:23 GMT)
Formal Translation from Reversing Petri Nets to Coloured Petri Nets [0.0] ペトリネットの逆転は、最近提案されたペトリネットの拡張であり、バックトラック、因果逆転、因果逆転の3つの主要な可逆性を実装している。
我々は,トークンがデータ値を運ぶ従来のペトリネットの拡張であるColoured Petri Nets (CPNs) モデルに,RPNのサブクラスから構造的変換を提案する。
本稿では,同一型の複数のトークンをシステム内に存在させるモデルである個別トークン解釈の下で,RPNをトークン乗法で扱うように拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:28:38 GMT)
Faster Peace via Inclusivity: An Efficient Paradigm to Understand
Populations in Conflict Zones [0.0] 本研究では,リアルタイムな大規模同期対話プロセス(RLSDP)を開発し,利害関係者の集団を1時間単位の時間スケールで理解する。
我々は、各対話サイクルを1分間のスケールで行うことができる機械学習モデルを実証する。
我々は、この新しいパラダイムから生じる一連のリスクを強調し、それらを緩和するためのポリシーを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:00:12 GMT)
Exploration noise for learning linear-quadratic mean field games [0.0] 一般的なノイズは、平均フィールドゲームの解を学ぶための探索ノイズとして機能する。
我々は、同じ種類の共通雑音が、架空の遊びと呼ばれる学習アルゴリズムの収束を強いる可能性があることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 22:26:51 GMT)
Experimental demonstration of scalable quantum key distribution over a
thousand kilometers [0.0] 量子鍵分布は、量子コンピュータ攻撃に対する保護を提供する。
長距離伝送は、光チャネルにおける必須信号減衰が約100kmの距離で発生するため、問題となる。
本稿では1079km以上の量子鍵分布が可能なTQ-QKDプロトコルの実験実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:54:56 GMT)
Exact solution of the position-dependent mass Schr\"odinger equation
with the completely positive oscillator-shaped quantum well potential [0.0] 提案した量子井戸ポテンシャルに対応する位置依存質量Schr"odinger方程式の厳密解を示す。
スペクトルは、無限に高い壁のみに閉じ込められたモデルに対して正の同値な振る舞いを示し、両面から無限に高い壁に閉じ込められたモデルに対して非等価な振る舞いを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:37:43 GMT)
Error-disturbance uncertainty relations in a superconducting quantum
processor [0.0] NISQプロセッサ上での超伝導量子ビットの一般化, 可変強度測定において, 誤差分散不確かさ関係(EDR)を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:17:04 GMT)
Error-Mitigated Simulation of Quantum Many-Body Scars on Quantum
Computers with Pulse-Level Control [0.0] 最大19箇所の混合場イジング鎖における反強磁性初期状態のダイナミクスをシミュレートする。
様々なエラー発生源が存在する場合でも,最大40段階まで継続するコヒーレントダイナミクスが見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:21:08 GMT)
Environment assisted superballistic scaling of conductance [0.0] 周辺環境からの弱い非コヒーレント効果の存在下では、近接した密結合鎖のゼロ温度コンダクタンスは、バンドエッジにおけるシステム長の反直感的なパワーロー成長を示す。
この超ボール的スケーリングは、周囲の環境からの複雑な不整合効果の相互作用と、各バンドエッジで発生するシステムの伝達行列の例外的な点に起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:39:16 GMT)
Emergent equilibrium and quantum criticality in a two-photon dissipative
oscillator [0.0] 2光子駆動と2光子発散を持つ量子発振器の発散相転移について検討した。
非摂動的量子ゆらぎの理論を構築し、半古典近似を超える。
我々は、量子臨界領域の説明を提供し、数値シミュレーションと非常によく一致しているように見える臨界指数を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:03:44 GMT)
Emergence of Collective Open-Ended Exploration from Decentralized
Meta-Reinforcement Learning [0.0] 近年の研究では、メタ強化学習を用いて訓練されたエージェントにおいて、自己プレイを用いたオープンエンドタスク分布において、複雑な協調行動が出現することが証明されている。
我々は,自然界における一般集団探索戦略の展開を,自己プレイやその他の集中訓練技術が正確に反映していないことを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 16:56:44 GMT)
Electronic excited states from physically-constrained machine learning [0.0] 本稿では,実効ハミルトニアンの対称性適応MLモデルをトレーニングし,量子力学計算から電子励起を再現する統合モデリング手法を提案する。
結果として得られるモデルは、トレーニングされた分子よりもずっと大きく、より複雑な分子を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:49:59 GMT)
Echo-evolution data generation for quantum error mitigation via neural
networks [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークによる量子エラー軽減のためのトレーニングデータを生成する物理動機付け手法を提案する。
この方法では、初期状態は前後に進化し、進化の終わりに初期状態に戻る。
我々は、エコー進化生成データに基づいてトレーニングされたフィードフォワード完全連結ニューラルネットワークが、フォワード・イン・タイム進化の結果を補正できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:40:10 GMT)
Dropout Strategy in Reinforcement Learning: Limiting the Surrogate
Objective Variance in Policy Optimization Methods [0.0] 政策に基づく強化学習アルゴリズムは様々な分野で広く利用されている。
これらのアルゴリズムは、ポリシー反復に重要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なり、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。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:02:40 GMT)
Domain decomposition-based coupling of physics-informed neural networks
via the Schwarz alternating method [0.0] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は非線形偏微分方程式(PDE)の解を解き、推論するためのデータ駆動型ツールである。
本稿では,従来の数値モデルとPINNを相互に結合する手法として,シュワルツ交互法(Schwarz alternating method)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 01:59:28 GMT)
Detecting Syllable-Level Pronunciation Stress with A Self-Attention
Model [0.0] 話し言葉の音節ごとのストレスレベルを知ることは、英語話者や学習者にとって重要である。
本稿では,話し言葉の各音節のストレスレベルを同定する自己注意モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:05:49 GMT)
Designs via Free Probability [0.0] ユニタリデザインは、均一なハールアンサンブルの統計を近似するため、擬似ランダム性を調査するための重要なツールとなっている。
量子情報における中心的な役割にもかかわらず、量子カオス進化、特に固有状態熱化仮説(ETH)との関係はいまだに議論の的となっている。
この研究は、自由確率理論を通じて後者と$k$-Designsの間の橋渡しを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:53:23 GMT)
Deep Neural Networks for Automatic Speaker Recognition Do Not Learn
Supra-Segmental Temporal Features [0.0] 本稿では,話者認識のための最先端ニューラルネットワークの性能が,SSTのモデル化によってどの程度説明できるかを定量化するための新しいテストを提案し,適用する。
話者認識のための様々なCNNおよびRNNベースのニューラルネットワークアーキテクチャは、強制してもSSTを十分な程度にモデル化していない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:45:31 GMT)
Deep Learning-Based Classification of Gamma Photon Interactions in
Room-Temperature Semiconductor Radiation Detectors [0.0] CdZnTeSe(CZTS)半導体検出器は、コンプトンと光電イベントの間に検出されたエネルギーの重なりが大きい。
我々の研究は、バイオメディカルイメージングを改善する次世代高エネルギーガンマ線検出器の開発に確固たる基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 17:42:56 GMT)
Data-driven recommendations for enhancing real-time natural hazard
warnings, communication, and response [0.0] このパースペクティブは、リアルタイムの警告通信と緊急応答を支える既存のデータ駆動アプローチをレビューする。
警告を強化するための4つの主要なテーマが強調されている。
モチベーションの例は、2022年にオーストラリアで経験した大規模な洪水である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 02:59:45 GMT)
Crop Disease Classification using Support Vector Machines with Green
Chromatic Coordinate (GCC) and Attention based feature extraction for IoT
based Smart Agricultural Applications [0.0] 植物病は農業栽培中の葉に悪影響を及ぼし、作物の生産量と経済的価値に大きな損失をもたらす。
各種機械学習(ML)と深層学習(DL)アルゴリズムが開発され,植物病の検出のための研究が行われている。
本稿では、注意に基づく特徴抽出、RGBチャネルに基づく色分析、SVM(Support Vector Machines)による性能向上による事前作業に基づく新しい分類手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 10:44:49 GMT)
Couples can be tractable: New algorithms and hardness results for the
Hospitals / Residents problem with Couples [0.0] サブレスポンシブでサブコンプリートなカップルを持つ sc hrc が NP-hard であることを示す。
また、Dual Market を持つ sc hrc は、複数の同時制限の下でNPハードであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:56:59 GMT)
Cooling power analysis of a small scale 4 K pulse tube cryocooler driven
by an oil-free low input power Helium compressor [0.0] 低入力電力2.2Kの小型4Kパルス管冷凍機の性能を報告する。
入力電力は約1.3kWで、性能係数は最大185mW/kWに達する。
オイルフリーヘリウム圧縮機と低保守パルス管冷凍機の組み合わせは、4K以下の用途に小型でエネルギー効率が高く、移動式冷却ツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 15:53:29 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$-P状態の超微細レベルを共振的に結合することで強制散逸を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:49:48 GMT)
Computable Phenotypes of Patient Acuity in the Intensive Care Unit [0.0] 本研究の目的は,電子カルテ内における自動変量検索を用いたアクティの電子表現型を開発することである。
フロリダ大学に入院した成人ICU患者51,372名を対象に, 単心縦型電子健康記録データセットを2つ収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:24:12 GMT)
Challenges for Linguistically-Driven Computer-Based Sign Recognition
from Continuous Signing for American Sign Language [0.0] 本稿では,ASL (American Sign Language) のための言語注釈付きビデオデータの大規模コーパスから得られた知見をもとに,このような課題の概要を述べる。
また、手形や手形認識を促進できる記号の構造における言語規則についても論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:08:44 GMT)
Certification of genuine multipartite entanglement in spin ensembles
with measurements of total angular momentum [0.0] 我々は,角運動量全体の測定のみを用いて,真の多部交絡を検出するスピンアンサンブルの目撃者を紹介する。
グリーンベルガー=ホルン=ザイリンガー状態やディック状態のある種の重ね合わせを含む、他の角運動に基づくスピンアンサンブルの証人によって見逃されている状態は、我々の証人によって効果的に検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:43:18 GMT)
Can Large Language Models Capture Public Opinion about Global Warming?
An Empirical Assessment of Algorithmic Fidelity and Bias [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の知覚や行動をエミュレートすることで、社会科学研究においてその可能性を実証している。
本研究は,LLMのアルゴリズム的忠実度と偏りを,全国的に代表される2つの気候変動調査を用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 01:32:59 GMT)
Calculating composite-particle spectra in Hamiltonian formalism and
demonstration in 2-flavor QED$_{1+1\text{d}}$ [0.0] ハミルトン形式論におけるゲージ理論の質量スペクトルを計算する3つの異なる方法を考える。
我々は、$sigma$ mesonの質量が2倍のイオン質量より軽いことを発見し、$sigma$は崩壊過程に対して安定である。
我々の数値計算結果は、ピオンとシグマ中間体の間のWKB式に非常に近い、M_sigma/M_pi=sqrt3$。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:25:57 GMT)
Boltzmann machines and quantum many-body problems [0.0] この課題に対処するために、機械学習を使った新しいアプローチが導入された。
そのアイデアは、非自明な量子相関(量子絡み合い)を人工ニューラルネットワークに"埋め込む"ことである。
このレビューはボルツマンマシンに焦点をあて、最近の開発と応用の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 14:54:02 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） (Wed, 1 Nov 2023 03:03:46 GMT)
Architecture of Data Anomaly Detection-Enhanced Decentralized Expert
System for Early-Stage Alzheimer's Disease Prediction [0.0] アルツハイマー病(英: Alzheimer's Disease)は、患者の症状を早期かつ正確に検出する必要がある世界的な健康問題である。
本研究では、ブロックチェーン技術と人工知能(AI)を組み合わせて、患者送信データに対する堅牢な異常検出を統合する、画期的な分散型エキスパートシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 08:56:03 GMT)
Approximating Energy Market Clearing and Bidding With Model-Based
Reinforcement Learning [0.0] マルチエージェント強化学習(MARL)は,シミュレーションにおけるエネルギー市場参加者の利益最大化行動を予測するための,有望な新しいアプローチである。
我々は、学習したOPF近似と明示的な市場ルールの形で、エネルギー市場を基本的MARLアルゴリズムにモデル化する。
実験の結果,トレーニング時間は約1桁削減されるが,性能は若干低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 11:18:46 GMT)
Applications of the Theory of Aggregated Markov Processes in Stochastic
Learning Theory [0.0] マルコフ過程で関数を構成することによって生じる過程は、集約マルコフ過程(AMP)と呼ばれる。
本研究の目的は,AMP理論が特定の課題を学習する際に,学習理論にどのように適用できるかを説明することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 21:25:35 GMT)
Analysis for satellite-based high-dimensional extended B92 and
high-dimensional BB84 quantum key distribution [0.0] HD-Ext-B92(HD-Ext-B92)および高次元BB84(HD-BB84)プロトコルを解析した。
高次元では、HD-BB84は、キーレートとノイズ耐性の両方でHD-Ext-B92を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 05:42:27 GMT)
An international treaty to implement a global compute cap for advanced
artificial intelligence [0.0] この条約の主な条項は、グローバルな計算上限であり、合意された計算リソースのしきい値を超えるAIシステムの開発を禁止している。
この条約は、先進的な人工知能の危険性から文明を保護するための統治体制を実装することで、世界のリーダーにとって有用なテンプレートになることを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 12:11:56 GMT)
An Improved Transformer-based Model for Detecting Phishing, Spam, and
Ham: A Large Language Model Approach [0.0] 本稿では,BERTファミリを微調整し,フィッシングやスパムメールを特に検出するIPSDMを提案する。
当社の微調整バージョンであるIPSDMは、バランスの取れていないデータセットとバランスの取れていないデータセットの両方で、メールをよりよく分類することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 18:41:50 GMT)
Amortized Simulation-Based Frequentist Inference for Tractable and
Intractable Likelihoods [0.0] シミュレータは、実およびシミュレートされた観測から理論モデルのパラメータを直接推測することを可能にする。
これは後者が難解な場合に特に興味深い。
我々は最近提案された可能性のない頻繁性推論(LF2I)の簡単な拡張を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 20:30:07 GMT)
A Witness of GHZ Entanglement Using Only Collective Spin Measurements [0.0] 我々は,スピンアンサンブルのGMEを検出するエンタングルメントビクターを導入し,その総スピンは半整数である。
証人によって検出された状態は、GHZのような状態の族に近く、奇数のスピン半粒子のGHZ状態を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 19:43:11 GMT)
A Set-Theoretic Metaphysics for Wavefunction [0.0] 集合論は数学哲学に革命をもたらしたし、物理学哲学にも革命をもたらした。
邪魔になるのは、物理的対象の集合がそれ自体が物理的対象にはならないという直観だけである。
この仮定を覆すことで、基本粒子の波動関数を、一定の性質を持つ素粒子の集合として構成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 1 Nov 2023 09:40:48 GMT)