UniControl: A Unified Diffusion Model for Controllable Visual Generation
In the Wild [166.3] 制御可能なコンディション・トゥ・イメージ(C2I)タスクのための新しい生成基盤モデルUniControlを紹介する。
UniControlは、任意の言語プロンプトを許容しながら、特定のフレームワーク内で幅広いC2Iタスクを統合する。
9つのユニークなC2Iタスクで訓練されたUniControlは、印象的なゼロショット生成能力を誇示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:59:06 GMT)
GlueGen: Plug and Play Multi-modal Encoders for X-to-image Generation [143.8] 拡散過程に基づくテキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは,ユーザが提供するキャプションを用いた制御可能な画像生成において顕著な成功を収めた。
現在のテキストエンコーダとT2Iモデルのイメージデコーダの密結合により、置き換えやアップグレードが困難になる。
本稿では,新しいGlueNetモデルを適用したGlueGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:19:12 GMT)
AVIS: Autonomous Visual Information Seeking with Large Language Model
Agent [123.8] 本稿では,視覚的質問応答フレームワークAVISを提案する。
本手法は,LLM(Large Language Model)を利用して外部ツールの利用を動的に強化する。
AVIS は Infoseek や OK-VQA などの知識集約型視覚質問応答ベンチマークの最先端結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:54:37 GMT)
Offline Imitation from Observation via Primal Wasserstein State
Occupancy Matching [122.1] 我々は,Primal Wasserstein DICEが,悲観的正則化器を用いて,エキスパートと学習者の状態占有率の原始的なワッサースタイン距離を最小化できることを示した。
我々のフレームワークは最先端のSMODICEと$f$-divergenceとWassersteinの最小化の一般化である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:41:57 GMT)
A Simple Solution for Offline Imitation from Observations and Examples
with Possibly Incomplete Trajectories [122.1] オフラインの模倣は、任意のインタラクションがコストがかかり、専門家のアクションが利用できない現実世界のシナリオで有用である。
本研究では,タスク固有の専門的状態とタスクに依存しない非専門的状態-アクションペアのみを利用できるMPPを解決するために,観察から学習するトラジェクトリ・アウェア・ラーニング(TAILO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:41:09 GMT)
What Makes for Good Visual Instructions? Synthesizing Complex Visual
Reasoning Instructions for Visual Instruction Tuning [115.2] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)のゼロショット一般化能力向上のためのビジュアルインストラクションチューニング
本稿では,高品質な視覚的推論命令を自動生成するための体系的アプローチを提案する。
我々のデータセットは、MME-CognitionにおけるMiniGPT-4とBLIP-2の性能をそれぞれ32.6%、28.8%向上させるなど、比較したMLLMの性能を一貫して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:36:12 GMT)
Textually Pretrained Speech Language Models [107.1] 本稿では、事前訓練されたテキスト言語モデルからウォームスタートを用いたSpeechLMの訓練方法であるTWISTを提案する。
我々は、TWISTがボード全体のコールドスタートSpeechLMより優れる自動評価と人的評価の両方を用いて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:29:53 GMT)
Meaning Representations from Trajectories in Autoregressive Models [106.6] 入力テキストを拡張可能なすべてのトラジェクトリの分布を考慮し,自己回帰言語モデルから意味表現を抽出する。
この戦略はプロンプトフリーであり、微調整は必要とせず、事前訓練された自己回帰モデルにも適用できる。
我々は,大規模なモデルから得られた表現が人間のアノテーションとよく一致し,意味的類似性タスクにおける他のゼロショットおよびプロンプトフリーメソッドよりも優れており,標準埋め込みが扱えないより複雑なエンタテインメントや包含タスクの解決に使用できることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:33:34 GMT)
Are Personalized Stochastic Parrots More Dangerous? Evaluating Persona
Biases in Dialogue Systems [103.4] 我々は、対話モデルが採用するペルソナに付随する有害な行動の感度であると定義する「ペルソナバイアス」について検討する。
我々は,人格バイアスを有害な表現と有害な合意のバイアスに分類し,攻撃性,有害継続性,関連性,ステレオタイプ合意,および有害合意の5つの側面において,人格バイアスを測定する包括的な評価枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 23:06:36 GMT)
Physion++: Evaluating Physical Scene Understanding that Requires Online
Inference of Different Physical Properties [100.2] この研究は、人工システムにおける視覚的身体的予測を厳格に評価する新しいデータセットとベンチマークであるPhysylon++を提案する。
正確な予測が質量、摩擦、弾性、変形性などの特性の推定に依存するシナリオをテストする。
我々は,様々なレベルの学習と組込み知識にまたがる最先端予測モデルの性能を評価し,その性能を人間の予測と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:35:51 GMT)
Is ChatGPT A Good Translator? Yes With GPT-4 As The Engine [97.9] 機械翻訳におけるChatGPTの評価には,翻訳プロンプト,多言語翻訳,翻訳堅牢性などが含まれる。
ChatGPTは商用翻訳製品と競合するが、低リソースや遠方の言語では遅れている。
GPT-4エンジンの打ち上げにより、ChatGPTの翻訳性能は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:19:37 GMT)
"Kelly is a Warm Person, Joseph is a Role Model": Gender Biases in
LLM-Generated Reference Letters [97.1] 大規模言語モデル(LLM)は、個人が様々な種類のコンテンツを書くのを支援する効果的なツールとして最近登場した。
本稿では, LLM 生成した参照文字の性別バイアスについて批判的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 23:03:56 GMT)
AiluRus: A Scalable ViT Framework for Dense Prediction [95.1] 視覚変換器 (ViT) は、その優れた性能のため、視覚タスクの一般的なアーキテクチャとして登場した。
本稿では,画像の異なる領域に対して,その重要度に応じて適応分解能を適用することを提案する。
提案手法を3つの異なるデータセット上で評価し,有望な性能を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:48:43 GMT)
When Do Graph Neural Networks Help with Node Classification?
Investigating the Impact of Homophily Principle on Node Distinguishability [92.8] ホモフィリー原理は、ノード分類タスクにおけるニューラルネットワークよりもグラフネットワーク(GNN)の性能上の優位性の主要な理由であると考えられている。
最近の研究は、ホモフィリーがなくても、同じクラスのノードが類似した近隣パターンを共有する限り、GNNの利点は依然として存在することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:53:01 GMT)
Leveraging Diffusion Disentangled Representations to Mitigate Shortcuts
in Underspecified Visual Tasks [92.3] 拡散確率モデル(DPM)を用いた合成カウンターファクトの生成を利用したアンサンブルの多様化フレームワークを提案する。
拡散誘導型分散化は,データ収集を必要とする従来の手法に匹敵するアンサンブル多様性を達成し,ショートカットからの注意を回避できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:34:17 GMT)
ParroT: Translating during Chat using Large Language Models tuned with
Human Translation and Feedback [90.2] ParroTはチャット中の翻訳機能を強化し、規制するフレームワークである。
具体的には、ParroTは、翻訳データを命令フォロースタイルに書き換える。
本稿では,ParroTモデルを微調整するための3つの命令タイプを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:44:52 GMT)
Getting aligned on representational alignment [89.8] 本研究では,認知科学,神経科学,機械学習における表現的アライメントの研究を行う。
表現的アライメントに関心のある研究コミュニティ間での知識伝達は限られている。
本稿では,表現的アライメントを研究する研究者の間で共通言語として機能する統一フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:49:18 GMT)
Towards High-quality HDR Deghosting with Conditional Diffusion Models [88.8] 高ダイナミックレンジ(LDR)画像は、既存のディープニューラルネットワーク(DNN)技術により、複数の低ダイナミックレンジ(LDR)画像から復元することができる。
DNNは、LDR画像が飽和度と大きな動きを持つ場合、ゴーストアーティファクトを生成する。
拡散モデルの条件としてLDR特徴を利用する画像生成としてHDRデゴースト問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:53:55 GMT)
Time-series Generation by Contrastive Imitation [87.5] モーメントマッチングの目的によってモチベーションされ、複合的エラーを軽減し、局所的(しかし前方的な)遷移ポリシーを最適化する。
推論において、学習されたポリシーは反復的なサンプリングのジェネレータとして機能し、学習されたエネルギーはサンプルの品質を評価するための軌道レベル尺度として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:45:25 GMT)
ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation [87.1] LLM(Large Language Models)は、人間のような知性を持つ言語である。
本稿では,ALMをベースとしたエージェントを用いた高度な自動化のための基盤的自動化パラダイムであるエージェントプロセス自動化(APA)を紹介する。
そして、人間の指示を駆使し、特殊エージェントの調整によって複雑な決定を下すように設計されたエージェントであるProAgentをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:32:16 GMT)
Tensor Trust: Interpretable Prompt Injection Attacks from an Online Game [86.7] 本稿では,126,000以上のプロンプトインジェクションと46,000以上のプロンプトベースのプロンプトインジェクションに対する「防御」のデータセットを提案する。
我々の知る限り、これは現在、命令追従 LLM に対する人間生成の敵例の最大のデータセットである。
また、データセットを使用して、2種類のプロンプトインジェクションに対する耐性のベンチマークを作成し、これをプロンプト抽出とプロンプトハイジャックと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:13:36 GMT)
Gaussian Mixture Solvers for Diffusion Models [84.8] 本稿では,拡散モデルのためのGMSと呼ばれる,SDEに基づく新しい解法について紹介する。
画像生成およびストロークベース合成におけるサンプル品質の観点から,SDEに基づく多くの解法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:05:38 GMT)
TopicGPT: A Prompt-based Topic Modeling Framework [83.4] TopicGPTは,大規模言語モデルを用いて潜在トピックを明らかにするプロンプトベースのフレームワークである。
競合する手法と比較して、人間の分類とよく一致したトピックを生成する。
そのトピックはより解釈可能で、自然言語ラベルと関連する自由形式の記述を含むトピックを好んで、曖昧な言葉の袋を除いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:57:10 GMT)
Fine-Tuning Language Models with Advantage-Induced Policy Alignment [81.0] 大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる新しいアルゴリズムを提案する。
言語タスクにおいてPPOを常に上回り、大きなマージンを持つことを示す。
また,損失関数の設計を支援する理論的正当性も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 22:47:14 GMT)
Metaphorical User Simulators for Evaluating Task-oriented Dialogue
Systems [80.8] タスク指向対話システム(TDS)は、主にオフラインまたは人間による評価によって評価される。
本稿では,エンド・ツー・エンドのTDS評価のためのメタファ型ユーザシミュレータを提案する。
また,異なる機能を持つ対話システムなどの変種を生成するためのテスタベースの評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:59:38 GMT)
Towards Evaluating Transfer-based Attacks Systematically, Practically,
and Fairly [79.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)の敵対的脆弱性に大きな注目を集めている。
ブラックボックスDNNモデルを騙すための転送ベース手法が増えている。
30以上のメソッドを実装した転送ベースアタックベンチマーク(TA-Bench)を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:35:58 GMT)
Improving Adversarial Transferability via Intermediate-level
Perturbation Decay [79.1] 我々は,一段階の最適化で敵の例を再現する新しい中間レベル手法を開発した。
実験結果から, 種々の犠牲者モデルに対する攻撃において, 最先端技術よりも大きな差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:19:37 GMT)
Exploring Unified Perspective For Fast Shapley Value Estimation [77.2] 共有値の単純かつ効率的な推定法であるSimSHAPを提案する。
実験により,SimSHAPの有効性が検証され,精度の高いShapley値の計算が大幅に高速化された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:09:24 GMT)
Extremal Domain Translation with Neural Optimal Transport [76.4] 一対のドメイン間の理論的に最良の未ペア翻訳の形式化である極端輸送(ET)を提案する。
近年のニューラル・オプティカル・トランスポート(OT)の進歩に触発されて,部分的なOTマップの限界としてETマップを近似するスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,おもちゃの例や未完成画像から画像への翻訳タスクで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:15:11 GMT)
RoboGen: Towards Unleashing Infinite Data for Automated Robot Learning
via Generative Simulation [71.3] RoboGenはジェネレーティブなロボットエージェントで、ジェネレーティブなシミュレーションを通じて、さまざまなロボットのスキルを自動的に学習する。
我々の研究は、大規模モデルに埋め込まれた広範囲で多目的な知識を抽出し、それらをロボット工学の分野に移す試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:59:21 GMT)
GPT-4V(ision) as a Generalist Evaluator for Vision-Language Tasks [71.0] 我々は,GPT-4Vの性能評価,基本画像からテキストへの合成,高レベル画像から画像への変換,複数画像からテキストへのアライメントといったタスクに対処する能力を検証する。
特に、GPT-4Vは、様々なタスクや評価方法にまたがって人間と有望な合意を示し、マルチモーダルLCMを評価対象として持つ可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:11:09 GMT)
A Comprehensive Overview of Large Language Models [70.8] 大規模言語モデル(LLM)は、最近自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。
この記事では、この分野の最近の展開について、簡潔かつ包括的に概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:59:50 GMT)
DeltaScore: Fine-Grained Story Evaluation with Perturbations [69.3] DELTASCOREは,ニュアンスストーリーの側面の評価に摂動技術を用いた新しい手法である。
私たちの中心的な命題は、物語が特定の側面(例えば、流感)で興奮する程度は、特定の摂動に対するその感受性の大きさと相関している、と仮定している。
事前学習言語モデルを用いて,前摂動状態と後摂動状態の確率差を計算することにより,アスペクトの品質を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:08:44 GMT)
SatBird: Bird Species Distribution Modeling with Remote Sensing and
Citizen Science Data [68.2] 本稿では,市民科学データベース eBird の観測データから得られたラベルを用いた,米国内の位置情報のサテライトデータセットである SatBird について述べる。
ケニアでは低データのレシエーションを表すデータセットも提供しています。
リモートセンシングタスクのためのSOTAモデルを含む、データセットのベースラインセットをベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:00:27 GMT)
A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving [67.8] 大規模言語モデル(LLM)は、文脈理解、論理的推論、回答生成などの能力を示した。
本稿では,自動走行のための大規模言語モデル (LLM4AD) に関する研究ラインを体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:23:33 GMT)
Online Continual Learning Without the Storage Constraint [67.7] 我々は、kNN分類器を固定された事前訓練された特徴抽出器とともに継続的に更新する簡単なアルゴリズムを提案する。
高速に変化するストリームに適応し、安定性のギャップをゼロにし、小さな計算予算内で動作し、機能のみを格納することで、ストレージ要件を低くすることができる。
2つの大規模オンライン連続学習データセットにおいて、既存の手法を20%以上の精度で上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:06:50 GMT)
Targeted Separation and Convergence with Kernel Discrepancies [66.5] カーネルベースの不一致測度は、(i)ターゲットPを他の確率測度から分離するか、(ii)Pへの弱収束を制御する必要がある。
本稿では, (i) と (ii) を保証するのに十分な,必要な新しい条件を導出する。
可分距離空間上のMDDに対して、ボヒナー埋め込み可測度を分離するカーネルを特徴づけ、すべての測度を非有界カーネルと分離するための単純な条件を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:29:56 GMT)
Generalizing Importance Weighting to A Universal Solver for Distribution
Shift Problems [65.9] 分布シフト(DS)は、分布自体が変化し、支持(確率密度がゼロでない集合)も変化する。
既存の手法は (i) と (ii) の場合に有効であるが、 (iii) と (iv) は現在では一般的であるが、まだ探索されていない。
本稿では,すべてのケースにおいて,重み付け(IW)を普遍解法に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 00:33:35 GMT)
Align Your Prompts: Test-Time Prompting with Distribution Alignment for
Zero-Shot Generalization [64.6] テスト領域のギャップを埋めるために、機能分散シフトを最小限にして、テスト時にマルチモーダルプロンプトを適用するために、単一のテストサンプルを使用します。
提案手法は,既存のプロンプト学習技術以上のゼロショットトップ1精度を向上し,ベースラインのMaPLeよりも3.08%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:59:32 GMT)
Detecting Generated Images by Real Images Only [64.1] 既存の画像検出手法は、生成画像中の視覚的アーティファクトを検出したり、大規模なトレーニングによって、実画像と生成画像の両方から識別的特徴を学習する。
本稿では,新たな視点から生成した画像検出問題にアプローチする。
実画像の共通性を見つけ、特徴空間内の密接な部分空間にマッピングすることで、生成した画像は生成モデルに関係なくサブ空間の外側に投影される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:09:37 GMT)
Socratis: Are large multimodal models emotionally aware? [63.9] 既存の感情予測ベンチマークでは、様々な理由で画像やテキストが人間にもたらす感情の多様性を考慮していない。
社会反応ベンチマークであるソクラティス (Socratis) を提案し, それぞれのイメージ・キャプション(IC) ペアに複数の感情とそれらを感じる理由をアノテートする。
我々は、ICペアが与えられた感情を感じる理由を生成するために、最先端のマルチモーダルな大規模言語モデルの能力をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:37:53 GMT)
On the Convergence of Encoder-only Shallow Transformers [62.6] エンコーダのみの浅部変圧器のグローバル収束理論を現実的な条件下で構築する。
我々の結果は、現代のトランスフォーマー、特にトレーニング力学の理解を深める道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:03:05 GMT)
Conformal Policy Learning for Sensorimotor Control Under Distribution
Shifts [61.9] 本稿では,センサコントローラの観測値の分布変化を検知・応答する問題に焦点をあてる。
鍵となる考え方は、整合量子を入力として取ることができるスイッチングポリシーの設計である。
本稿では, 基本方針を異なる特性で切り替えるために, 共形量子関数を用いてこのようなポリシーを設計する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:59:30 GMT)
Noise-Robust Fine-Tuning of Pretrained Language Models via External
Guidance [61.8] ノイズラベルを用いた微調整PLMの革新的な手法を提案する。
このアプローチにはChatGPTのようなLarge Language Models(LLM)のガイダンスが組み込まれている。
このガイダンスは、クリーンサンプルとノイズサンプルを正確に区別するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:20:38 GMT)
The Power of the Senses: Generalizable Manipulation from Vision and
Touch through Masked Multimodal Learning [60.9] 強化学習環境における視覚的・触覚的情報を融合するためのマスク付きマルチモーダル学習(M3L)を提案する。
M3Lは、マスク付きオートエンコーディングに基づいて、ポリシーと視覚触覚表現を学習する。
視覚と触覚の両方の観察を行い、3つの模擬環境におけるM3Lの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:33:00 GMT)
SpectralCLIP: Preventing Artifacts in Text-Guided Style Transfer from a
Spectral Perspective [60.6] 本稿では,CLIP埋め込みシーケンスのスペクトル表現に基づくSpectralCLIPを提案する。
本稿では,SpectralCLIPが定量的・定性的に人工物の発生を効果的に防止していることを示す。
また、テキスト条件付き画像生成にSpectralCLIPを適用し、生成した画像中の文字を防止していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:03:19 GMT)
Improving Fairness using Vision-Language Driven Image Augmentation [60.4] 公平性は、特に顔領域において、ディープラーニングの識別モデルを訓練する際に重要である。
モデルは、特定の特性(年齢や肌の色など)と無関係な属性(下流タスク)を関連付ける傾向がある
本稿では,これらの相関を緩和し,公平性を向上する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:51:10 GMT)
DreamSmooth: Improving Model-based Reinforcement Learning via Reward
Smoothing [60.2] DreamSmoothは、与えられたタイミングでの正確な報酬ではなく、時間的に滑らかな報酬を予測することを学ぶ。
本研究では,DreamSmoothが長時間のスパース・リワードタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:57:38 GMT)
Recognize Any Regions [59.1] RegionSpotは、ローカライゼーション基盤モデルから位置認識のローカライゼーション知識と、ViLモデルから抽出されたセマンティック情報を統合するように設計されている。
我々のモデルは平均的精度(mAP)でGLIPを6.5%上回り、より困難で稀なカテゴリーではさらに14.8%の差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:31:49 GMT)
Air-Decoding: Attribute Distribution Reconstruction for Decoding-Time
Controllable Text Generation [58.9] 制御可能なテキスト生成(CTG)は、望ましい属性を持つテキストを生成することを目的としている。
本研究では,Air-Decoding という新しい軽量デコーディングフレームワークを提案する。
提案手法は,新しい最先端制御性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:14:47 GMT)
Implicit Chain of Thought Reasoning via Knowledge Distillation [58.8] 思考推論ステップの連鎖を明示的に生成する代わりに、言語モデルの内部の隠れ状態を使用して暗黙の推論を行います。
このアプローチにより、明示的にチェーン・オブ・シントなしでは解決不可能なタスクを、非チェーン・オブ・シントに匹敵する速度で解決できることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:59:49 GMT)
Incorporating Language-Driven Appearance Knowledge Units with Visual
Cues in Pedestrian Detection [58.1] 本稿では,LLMの強みを文脈変化の理解に活用するための新しい手法を提案する。
本稿では,言語による外観知識単位を定式化し,歩行者検出に視覚的手がかりを取り入れることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:38:19 GMT)
CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language
Model Society [58.0] 本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を支援するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討する。
本稿では,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。
コントリビューションには、新しいコミュニケーティブエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供などが含まれます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:34:57 GMT)
Multimodal Foundation Models for Zero-shot Animal Species Recognition in
Camera Trap Images [58.0] モーションアクティベートカメラトラップは、世界中の野生生物を追跡・監視するための効率的なツールである。
教師付き学習技術は、そのような画像を分析するためにうまく展開されているが、そのような訓練には専門家のアノテーションが必要である。
コストのかかるラベル付きデータへの依存を減らすことは、人間の労働力を大幅に減らした大規模野生生物追跡ソリューションを開発する上で、大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:32:00 GMT)
Quantum control landscape for generation of $H$ and $T$ gates in an open
qubit with both coherent and environmental drive [57.7] 量子計算における重要な問題は、ハダマール (H$) や$pi/8$ (T$) のような単一量子ビットの量子ゲートの生成である。
ここでは、コヒーレント制御と環境を用いた$H$および$T$ゲートの最適生成の問題を、非コヒーレント制御によりキュービットに作用する資源として検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:49:31 GMT)
Learning Defect Prediction from Unrealistic Data [57.5] 事前訓練されたコードのモデルは、コード理解と生成タスクに人気がある。
このようなモデルは大きい傾向があり、訓練データの総量を必要とする。
人工的に注入されたバグのある関数など、はるかに大きくてもより現実的なデータセットを持つモデルをトレーニングすることが一般的になった。
このようなデータで訓練されたモデルは、実際のプログラムでは性能が劣りながら、同様のデータでのみうまく機能する傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:51:43 GMT)
On Learning Gaussian Multi-index Models with Gradient Flow [57.2] 高次元ガウスデータに対する多次元回帰問題の勾配流について検討する。
低階射影をパラメトリする部分空間よりも、非パラメトリックモデルで低次元リンク関数を無限に高速に学習する2時間スケールのアルゴリズムを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:33:13 GMT)
QUIK: Towards End-to-End 4-Bit Inference on Generative Large Language
Models [57.0] 重み付けとアクティベーションの両方を4ビットにキャストすることで、大きな生成モデルに対する推論計算の大部分が実行可能であることを示す。
これをQUIKと呼ばれるハイブリッド量子化戦略により実現し、重みとアクティベーションの大部分を4ビットに圧縮する。
我々は、QUIKフォーマットを高効率なレイヤワイドランタイムに適合させるGPUカーネルを提供し、これにより、エンドツーエンドのスループットが3.4倍に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:26:57 GMT)
Batch Bayesian Optimization for Replicable Experimental Design [56.6] 多くの実世界の設計問題は、大規模で異質な観測ノイズのため、複数の実験条件を並列に評価し、各条件を複数回再現する。
本稿では,3つのアルゴリズムを含むReplicable Experimental Designフレームワークのバッチトンプソンサンプリングを提案する。
我々は,アルゴリズムの有効性を,精密農業とAutoMLの2つの実世界の応用例で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:46:03 GMT)
Combating Bilateral Edge Noise for Robust Link Prediction [56.4] 本稿では,RGIB(Robust Graph Information Bottleneck)という情報理論の原則を提案し,信頼性の高い監視信号を抽出し,表現の崩壊を回避する。
RGIB-SSLとRGIB-REPの2つのインスタンス化は、異なる手法の利点を活用するために検討されている。
6つのデータセットと3つのGNNの様々なノイズシナリオによる実験は、我々のRGIBインスタンスの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:47:49 GMT)
Instruction Distillation Makes Large Language Models Efficient Zero-shot
Rankers [56.1] 本稿では,文書のランク付けのための新しい命令蒸留手法を提案する。
まず、複雑な命令で効果的なペアワイズ手法を用いて文書をランク付けし、簡単な指示で教師の予測をポイントワイズ方式で抽出する。
提案手法は,MonoT5のような既存の教師付きメソッドの性能を超越し,最先端のゼロショット手法と同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:16:21 GMT)
Normalizing flows as approximations of optimal transport maps via
linear-control neural ODEs [55.2] ニューマライズフロー」は、深層ニューラルネットワークを用いて確率測度間の可逆輸送マップを構築するタスクに関連している。
我々は、絶対連続測度$mu,nuinmathcalP(mathbbRn)$間の$W$最適輸送マップ$T$を線形制御ニューラルネットワークのフローとして回収する問題を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:17:03 GMT)
Adapting Fake News Detection to the Era of Large Language Models [54.6] 我々は,機械による(言い換えられた)リアルニュース,機械生成のフェイクニュース,人書きのフェイクニュース,人書きのリアルニュースの相互作用について検討する。
我々の実験では、人書き記事のみに特化して訓練された検知器が、機械が生成したフェイクニュースを検出できる興味深いパターンを明らかにしましたが、その逆ではありません。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:39:45 GMT)
Fast Model Debias with Machine Unlearning [54.3] ディープニューラルネットワークは多くの現実世界のシナリオでバイアスのある振る舞いをする。
既存のデバイアス法は、バイアスラベルやモデル再トレーニングのコストが高い。
バイアスを特定し,評価し,除去するための効率的なアプローチを提供する高速モデル脱バイアスフレームワーク(FMD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:21:00 GMT)
ACQUIRED: A Dataset for Answering Counterfactual Questions In Real-Life
Videos [53.9] ACQUIREDは3.9Kの注釈付きビデオで構成され、幅広いイベントタイプを包含し、ファーストパーソンとサードパーソンの両方の視点を取り入れている。
各ビデオは、物理的、社会的、時間的な3つの異なる推論の次元にまたがる質問で注釈付けされている。
我々は,現在最先端の言語のみおよびマルチモーダルモデルに対して,我々のデータセットをベンチマークし,実験結果から大きな性能差が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 22:17:03 GMT)
UniFolding: Towards Sample-efficient, Scalable, and Generalizable
Robotic Garment Folding [53.4] UniFoldingは、服の折り畳みと折り畳みを行うための、サンプル効率が高く、スケーラブルで、汎用的なロボットシステムである。
UniFoldingは提案されたUFONetニューラルネットワークを使用して、展開決定と折り畳み決定を単一のポリシーモデルに統合する。
このシステムは、長袖のシャツと短袖のシャツの2種類の衣服でテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:25:10 GMT)
ILCAS: Imitation Learning-Based Configuration-Adaptive Streaming for
Live Video Analytics with Cross-Camera Collaboration [53.3] 本稿では,最初の模倣学習 (IL) に基づく構成適応型ライブビデオ分析 (VA) ストリーミングシステムを提案する。
ILCASは、オフラインの最適ポリシーとして設計された専門家から収集されたデモでエージェントを訓練する。
ILCASは最先端のソリューションに比べて優れており、平均精度は2-20.9%改善し、チャンクアップロードラグは19.9-85.3%削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:05:23 GMT)
How does GPT-2 compute greater-than?: Interpreting mathematical
abilities in a pre-trained language model [52.9] 我々は、GPT-2小の数学的能力を説明するために、機械的解釈可能性技術を用いている。
我々は, GPT-2 small の最終多層パーセプトロンは, 開始年よりも終末年の確率を増大させることを示した。
以上の結果から,GPT-2は複雑だが汎用的な機構で計算可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:55:18 GMT)
Task-Agnostic Low-Rank Adapters for Unseen English Dialects [52.9] LLM(Large Language Models)は、標準アメリカ英語を好んで不均等に重み付けされたコーパスで訓練される。
HyperLoRAは、方言特化情報と方言横断情報を混同することにより、タスクに依存しない方法で未確認の方言への一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:17:29 GMT)
High-Quality Animatable Dynamic Garment Reconstruction from Monocular
Videos [51.8] そこで本研究では,モノクロビデオから高品質なアニマタブルな動的衣服をスキャンデータに頼らずに回収する手法を提案する。
様々な不明瞭なポーズに対する合理的な変形を生成するために,学習可能な衣服変形ネットワークを提案する。
提案手法は,高品質な動的衣服をコヒーレントな表面形状で再構成し,見知らぬポーズで容易にアニメーションできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:16:27 GMT)
Long-Range Neural Atom Learning for Molecular Graphs [51.5] 分子内の原子群の集合情報を抽象化する、全ての原原子を数個のニューラル原子に暗黙的に射影する手法を提案する。
具体的には、ニューラル原子間で情報を明示的に交換し、それをエンハンスメントとして原子の表現に投影する。
この機構により、ニューラルネットワークは遠方のノード間の通信チャネルを確立し、任意のノード対の相互作用範囲を1つのホップに効果的に縮小する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:44:50 GMT)
UltraLiDAR: Learning Compact Representations for LiDAR Completion and
Generation [51.4] 我々は、シーンレベルのLiDAR補完、LiDAR生成、LiDAR操作のためのデータ駆動フレームワークであるUltraLiDARを提案する。
スパース点雲の表現を高密度点雲の表現に合わせることで、スパース点雲を密度化できることが示される。
個別のコードブック上で事前学習を行うことで、多種多様な現実的なLiDARポイントクラウドを自動走行のために生成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:57:03 GMT)
Software Engineering for OpenHarmony: A Research Roadmap [50.6] 既存の研究は、主にAndroidとiOSという人気のモバイルプラットフォームに焦点を当てている。
新しくオープンソース化されたモバイルプラットフォームであるOpenHarmonyはめったに検討されていない。
私たちは、モバイルソフトウェアエンジニアリングコミュニティに、OpenHarmonyに有望なアプローチを貢献するよう、同僚の研究者に促す研究ロードマップを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:27:09 GMT)
Making Harmful Behaviors Unlearnable for Large Language Models [50.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域における汎用AIアシスタントとして大きな可能性を示している。
LLMは、暗黙的または明示的な有害な内容を含むことが多いため、有害なアシスタントに容易に微調整できる。
本稿では, 微調整過程において有害な動作を学習不能にする, 制御可能なトレ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） (Thu, 2 Nov 2023 09:18:21 GMT)
Exploring Deep Learning Image Super-Resolution for Iris Recognition [50.4] 重畳自動エンコーダ(SAE)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の2つの深層学習単一画像超解法手法を提案する。
精度評価と認識実験により,1.872個の近赤外虹彩画像のデータベースを用いて評価を行い,比較アルゴリズムよりも深層学習の方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:57:48 GMT)
Can LMs Generalize to Future Data? An Empirical Analysis on Text
Summarization [50.2] 最近の学習済み言語モデル(PLM)は、既存の抽象的な要約データセットにおいて有望な結果をもたらす。
既存の要約ベンチマークは、標準の事前学習コーパスと微調整データセットと時間的に重複する。
要約モデルに格納されたパラメトリック知識は、将来のデータに対する生成した要約の忠実度に大きく影響することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:07:48 GMT)
Generative Input: Towards Next-Generation Input Methods Paradigm [50.0] 我々はGeneInputという新しい生成入力パラダイムを提案する。
すべての入力シナリオと他のインテリジェントな補助入力関数を処理するためにプロンプトを使用し、ユーザーフィードバックでモデルを最適化し、パーソナライズされた結果を提供する。
その結果,FK2C(Full-mode Key-sequence to Characters)タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを初めて達成したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:01:29 GMT)
Qumode transfer between continuous and discrete variable devices [49.2] 連続可変(CV)と離散可変(DV)デバイス間で情報を変換することで、量子ネットワーク、量子センシング、量子機械学習、量子コンピューティングにおける多くの応用が可能になる。
本稿では,DVデバイス上でCV状態を符号化し,CVゲートを実装するための資源効率の高い手法と,CVとDVデバイス間でCV状態を転送するための2つの測定プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:14:17 GMT)
Landscape Surrogate: Learning Decision Losses for Mathematical
Optimization Under Partial Information [48.8] 学習統合最適化の最近の研究は、最適化が部分的にのみ観察される場合や、専門家のチューニングなしに汎用性が不十分な環境では有望であることを示している。
本稿では,$fcirc mathbfg$の代替として,スムーズで学習可能なランドスケープサロゲートを提案する。
このサロゲートはニューラルネットワークによって学習可能で、$mathbfg$ソルバよりも高速に計算でき、トレーニング中に密度が高く滑らかな勾配を提供し、目に見えない最適化問題に一般化でき、交互最適化によって効率的に学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 23:00:31 GMT)
Vision-Language Foundation Models as Effective Robot Imitators [48.7] 我々は、オープンソースのVLMであるOpenFlamingo上に構築されたRoboFlamingoというビジョン言語操作フレームワークを考案した。
テストベンチマークでは,最先端のパフォーマンスをはるかに上回って,ロボット制御にVLMを適用する上で,RoboFlamingoが効果的かつ競争力のある代替手段であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:34:33 GMT)
Disentangled Counterfactual Learning for Physical Audiovisual
Commonsense Reasoning [48.6] 本稿では,視覚的コモンセンス推論のためのディスタングル型対実学習手法を提案する。
提案手法は,任意のベースラインに組み込むことができるプラグアンドプレイモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:36:12 GMT)
A Finite-Particle Convergence Rate for Stein Variational Gradient
Descent [47.7] 我々は、スタイン変分降下勾配(SVGD)に対する第1次有限粒子収束速度を提供する。
我々の明示的で非漸近的な証明戦略は、将来の改良のためのテンプレートとして役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:14:17 GMT)
VideoDreamer: Customized Multi-Subject Text-to-Video Generation with
Disen-Mix Finetuning [47.6] VideoDreamerは、複数の被験者の視覚的特徴を忠実に保存する、時間的に一貫したテキスト誘導ビデオを生成することができる。
ビデオジェネレータは、提案されたDisen-Mix FinetuningとHuman-in-the-Loop Re-finetuning戦略により、与えられた複数の主題に対してさらにカスタマイズされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:38:50 GMT)
CRUSH4SQL: Collective Retrieval Using Schema Hallucination For Text2SQL [47.1] 既存のテキストからテキストへのジェネレータでは、スキーマ全体をユーザテキストでエンコードする必要がある。
大規模な構造化データベースをサブセット化するのに、標準的な高密度検索技術は不十分である。
大規模データベース上でスキーマサブセットを作成するためのベンチマークを3つ導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:13:52 GMT)
Self-Influence Guided Data Reweighting for Language Model Pre-training [46.6] 言語モデル (LM) は、様々なNLPタスクのためのモデルを開発するためのデフォルトの出発点となっている。
コーパス内のすべてのデータサンプルは、LM事前トレーニング中に同等に重要視される。
データの関連性や品質のレベルが異なるため、すべてのデータサンプルと同等の重要性が最適な選択ではないかもしれない。
本稿では,サンプルの重要度と事前学習の指標として自己影響(SI)スコアを活用することで,サンプルを共同で重み付けするPreSenceを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:00:46 GMT)
Detection Defenses: An Empty Promise against Adversarial Patch Attacks
on Optical Flow [46.2] アドリアパッチは、任意のシーンに配置する際の光流予測の信頼性を損なう。
潜在的な治療は、敵のパッチを検出して除去する防衛戦略であるが、その基盤となる動作予測への影響は研究されていない。
防衛機構を考慮に入れた攻撃に、現在の防衛が耐えられるかどうかを調べるために、防衛対応攻撃を実施している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:28:29 GMT)
Language Agents for Detecting Implicit Stereotypes in Text-to-image
Models at Scale [45.6] テキスト・ツー・イメージモデルにおけるステレオタイプ検出に適した新しいエージェントアーキテクチャを提案する。
複数のオープンテキストデータセットに基づいたステレオタイプ関連ベンチマークを構築した。
これらのモデルは、個人的特性に関する特定のプロンプトに関して、深刻なステレオタイプを示すことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:46:41 GMT)
AI for Interpretable Chemistry: Predicting Radical Mechanistic Pathways
via Contrastive Learning [45.4] RMechRPは、新しいディープラーニングベースの反応予測システムである。
我々は、ラジカル反応の公開データベースであるRMechDBを用いてモデルを開発し、訓練する。
本研究は,RMechRPが正確かつ解釈可能な予測に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:47:27 GMT)
A Comprehensive Study of Governance Issues in Decentralized Finance
Applications [45.0] 本稿では,DeFiアプリケーションにおけるガバナンス問題に関する総合的研究について述べる。
我々は17の信頼できるWeb3セキュリティ企業から4,446件の監査報告を収集し分析した。
さらに、ガバナンス設計および実装プロセスにおける脆弱性を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:46:59 GMT)
The Art of SOCRATIC QUESTIONING: Recursive Thinking with Large Language
Models [45.0] CoT(Chain-of-Thought)は、中間ステップを生成することで、大規模言語モデルによる複雑な推論問題の解決を可能にする。
本稿では,再帰的思考過程を模倣する分割・対数型アルゴリズムであるSOCRATIC QUESTIONINGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:40:48 GMT)
CADSim: Robust and Scalable in-the-wild 3D Reconstruction for
Controllable Sensor Simulation [44.8] センサシミュレーションでは、車などの交通参加者を高品質な外観と明瞭な幾何学でモデル化する。
現在の再構築アプローチは、その広さとノイズのために、Wildのセンサーデータに苦労している。
本稿では,車体形状を自動再構成するために,CADモデルの小さなセットと微分レンダリングを併用したCADSimを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:56:59 GMT)
EMO: Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language
Modeling [44.7] 自動回帰言語モデリングのためのアースモーバー距離最適化を提案する。
EMOは、その課題に対処するために、地球計算距離の本質的な性質を生かしている。
EMOはドメイン間のMLEよりも一貫して優れた言語モデリング性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:44:57 GMT)
Sequential Subset Matching for Dataset Distillation [44.3] 我々はSeqMatch(Sequential Subset Matching)と呼ばれる新しいデータセット蒸留戦略を提案する。
解析の結果,SeqMatchは合成インスタンスを逐次生成することで,結合問題に効果的に対処できることが示唆された。
私たちのコードはhttps://github.com/shqii1j/seqmatch.comから入手可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:49:11 GMT)
M2T2: Multi-Task Masked Transformer for Object-centric Pick and Place [44.3] M2T2は、散らかったシーンの任意のオブジェクトに対して堅牢に動作する異なるタイプの低レベルのアクションを提供する単一のモデルである。
M2T2は、128Kシーンの大規模な合成データセットで訓練され、実際のロボット上でゼロショットのsim2real転送を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:42:52 GMT)
Enriching Phrases with Coupled Pixel and Object Contexts for Panoptic
Narrative Grounding [43.7] 汎視的物語基盤は、物語キャプションの名詞句で表現された画像に物や物を分割することを目的としている。
本稿では,Phrase-Pixel-Object Transformer Decoder (PPO-TD)を提案する。
提案手法は,高いマージンを有する新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:55:28 GMT)
MemorySeg: Online LiDAR Semantic Segmentation with a Latent Memory [43.5] 本稿では,LiDAR点雲の時間的シーケンスのセマンティックセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。
過去の情報を保存、更新、検索するために、メモリネットワークを使用します。
我々のフレームワークには、点雲の近傍で予測変動を罰する正規化器も含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:18:34 GMT)
Domain Adaptive Graph Neural Networks for Constraining Cosmological
Parameters Across Multiple Data Sets [43.2] DA-GNNは,データセット間のタスクにおいて高い精度とロバスト性を実現する。
このことは、DA-GNNがドメインに依存しない宇宙情報を抽出するための有望な方法であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:40:21 GMT)
Distance-Based Propagation for Efficient Knowledge Graph Reasoning [43.1] 知識グラフ補完(KGC)は、知識グラフ(KG)の未確認エッジを予測することを目的とする。
経路情報を集約することでこの問題に対処する新しい手法が提案されている。
新たな手法であるTAGNetは、効率的に情報を伝達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:37:46 GMT)
Detecting Deepfakes Without Seeing Any [43.1] ファクトチェック」は、偽ニュース検知からゼロデイディープフェイク攻撃を検出するために適応される。
FACTORは、ディープフェイクの事実チェックのレシピで、重要な攻撃設定でそのパワーを実証する。
トレーニング不要で、既製の機能のみに依存しており、実装が非常に簡単で、ディープフェイクは見当たらない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:59:31 GMT)
Fast ZZ-Free Entangling Gates for Superconducting Qubits Assisted by a
Driven Resonator [42.2] 量子ビット間の不規則な相互作用をキャンセルする簡単なスキームを提案する。
このようなスキームにより,短時間かつ高忠実なエンタングルゲートが実現可能であることを数値的に示す。
我々のアーキテクチャはZZフリーであるだけでなく、余分なノイズ成分も含まない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:42:02 GMT)
Anytime-Competitive Reinforcement Learning with Policy Prior [41.5] A-CMDPは、期待される報酬を最適化し、前回のポリシーに対して各ラウンドのバウンドコストを保証します。
我々はACRL(Anytime-Competitive Reinforcement Learning)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:44:59 GMT)
Adv3D: Generating Safety-Critical 3D Objects through Closed-Loop
Simulation [41.2] 自動運転車(SDV)は安全な配置を確保するために、幅広いシナリオで厳格にテストされなければならない。
業界は通常、SDVが合成シナリオと実際のシナリオのコーパスでどのように相互作用するかを評価するためにクローズドループシミュレーションに依存している。
クローズドループにおける完全自律システムの評価と,アクターの形状などのシーンの外観に基づくセンサデータの変動がシステムパフォーマンスに与える影響を理解することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:56:44 GMT)
Distilling Out-of-Distribution Robustness from Vision-Language
Foundation Models [40.9] 本稿では,視覚モデルのロバスト性を改善するための,概念的にシンプルで軽量なフレームワークを提案する。
プレトレーニング基礎モデルから蒸留する際, 分布外ロバスト性には強い効果が認められた。
データ拡張設定による知識蒸留におけるロバストな教師の活用のための理論的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:55:13 GMT)
Generating QM1B with PySCF$_{\text{IPU}}$ [40.3] 本稿では,インテリジェンス処理ユニット(IPU)を用いたデータジェネレータPySCF$_textIPU$を紹介する。
これにより、9-11重原子を含む10億のトレーニング例でデータセットのQM1Bを作成することができます。
QM1Bのいくつかの制限を強調し、DFTオプションの低解像度を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:31:20 GMT)
Chinesewebtext: Large-scale high-quality Chinese web text extracted with
effective evaluation model [40.2] ノイズの多いWebデータから中国語のクリーンテキストを抽出するツールチェーンEvalWebを提案する。
我々は,最大かつ最新の高品質な中国語Webテキストである ChineseWebText をリリースし,その内容は1.42TB で,各テキストは品質スコアに関連付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:13:51 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） (Thu, 2 Nov 2023 04:27:44 GMT)
Better with Less: A Data-Active Perspective on Pre-Training Graph Neural
Networks [39.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)の事前トレーニングは、ラベルのないデータで下流タスクの転送可能な知識を学ぶことを目的としている。
より少ないが慎重に選択されたデータはGNNモデルに入力される。
実験の結果,提案手法により,より少ないトレーニングデータとより優れたダウンストリーム性能を有する効率的な事前学習モデルが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:09:59 GMT)
Leveraging Pre-trained Large Language Models to Construct and Utilize
World Models for Model-based Task Planning [39.3] 事前訓練済みの大規模言語モデルをプランナーとして直接使用する方法は、計画の正確性に限界があるため、現在は実用的ではない。
本研究では,ドメイン定義言語(PDDL)の計画において,明示的な世界(ドメイン)モデルを構築し,ドメインに依存しないプランナで計画する新たなパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:06:19 GMT)
Joint Learning of Local and Global Features for Aspect-based Sentiment
Classification [39.1] アスペクトベースの感情分類(ASC)は、与えられたアスペクト項によって与えられた感情の極性を評価することを目的としている。
本稿では,長距離情報を効果的に取得するためのグローバルエンコーダとして,デュアルレベルグラフアテンションネットワークを提案する。
我々のモデルはSemEval 2014とTwitterのデータセットの両方で最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:43:50 GMT)
Sanitized Clustering against Confounding Bias [38.9] 本稿では,共起バイアスに対する衛生クラスタリング(SCAB)という新しいクラスタリングフレームワークを提案する。
SCABは、非線型依存尺度を通じて、複素データのセマンティック潜在空間における境界要素を除去する。
複雑なデータセットの実験は、SCABがクラスタリングのパフォーマンスにおいて大きな向上を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:10:14 GMT)
Collaborative Learning via Prediction Consensus [38.9] 我々は,協力者の専門知識を活用して,各エージェントの目標が自身のモデルを改善するための協調学習環境を考える。
本研究では, 共分散ラベル付き補助データを利用した蒸留法を提案する。
我々は,本手法が対象領域における個々のモデルの性能を大幅に向上させることができることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:10:30 GMT)
VoxPoser: Composable 3D Value Maps for Robotic Manipulation with
Language Models [38.5] 大規模言語モデル(LLM)は、ロボット操作のために抽出できる豊富な行動可能な知識を持っていることが示されている。
我々は,オープンな命令セットとオープンなオブジェクトセットが与えられた様々な操作タスクに対して,ロボット軌道を合成することを目指している。
筆者らは,接触に富んだインタラクションを含むシーンのダイナミックスモデルを効率的に学習することで,提案フレームワークがオンライン体験の恩恵を享受できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:53:37 GMT)
Learning Unsupervised World Models for Autonomous Driving via Discrete
Diffusion [38.5] センサ観測をVQVAEでトークン化する新しい世界モデリング手法を提案する。
本研究は,ロボットエージェントに対するGPTのような教師なし学習のパワーを,トークン化エージェント体験における離散拡散によって解き放つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:21:56 GMT)
LabelFormer: Object Trajectory Refinement for Offboard Perception from
LiDAR Point Clouds [37.9] オフボード認識モデルは、生のLiDARポイントクラウドからアノテーションを自動的に生成するように訓練されている。
本稿では,単純で効率的かつ効果的な軌道レベルの改良手法である LabelFormer を提案する。
提案手法はまず,まず各フレームの観察を別々に符号化し,その後,時間的文脈の完全な軌跡を判断するために自己注意を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:56:06 GMT)
Neural Architecture Search for Compressed Sensing Magnetic Resonance
Image Reconstruction [36.6] そこで我々は,手作業ではなくNASによるMR画像再構成問題に対して,新しい,効率的なネットワークを提案する。
実験の結果,検索したネットワークは,従来の最先端手法と比較して,より良好な再構成結果が得られることがわかった。
提案手法は, MR再構成問題に対するコストと再構成性能のトレードオフを, 高い一般化性で向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:25:23 GMT)
Learning Realistic Traffic Agents in Closed-loop [36.4] 強化学習(RL)は、違反を避けるために交通エージェントを訓練することができるが、RLのみを使用することで非人間的な運転行動をもたらす。
本稿では,交通規制制約の下で,専門家による実演と一致させるためにRTR(Reinforce Traffic Rules)を提案する。
実験の結果,RTRはより現実的で一般化可能な交通シミュレーションポリシーを学習することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:55:23 GMT)
Lookaround Optimizer: $k$ steps around, 1 step average [36.2] 重み平均(WA)は、深層ネットワークの簡易化と一般化の促進に効果があるため、活発な研究課題である。
しかし、既存の重量平均アプローチは、ポストホックな方法で1つの訓練軌道に沿って実行されることが多い。
そこで我々は,SGDに基づく単純かつ効果的な一般化であるLookaroundを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:24:29 GMT)
Why think step by step? Reasoning emerges from the locality of
experience [36.0] 思考の連鎖推論が言語モデルでどのように有用であるかを考察する。
学習データが重複する変数の局所的クラスタで構成される場合,推論が有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:32:43 GMT)
Learning A Multi-Task Transformer Via Unified And Customized Instruction
Tuning For Chest Radiograph Interpretation [35.9] 本稿では,マルチモーダルな臨床タスクに特化して設計された統一型トランスフォーマーモデルについて述べる。
まず,134万の命令と接地真実対からなるマルチタスク学習データセットを構成する。
また,同種モデル入力とアウトプットを併用して,視力集約的なタスクを単一学習フレームワークに統合することで,1回の読解において臨床解釈可能性を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:55:48 GMT)
Efficient Spiking Neural Networks with Radix Encoding [35.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来の人工ニューラルネットワーク(ANN)よりもレイテンシとエネルギー効率に利点がある
本稿では,超短スパイク列車を用いたSNNのラジックス符号化を提案する。
実験の結果,VGG-16ネットワークアーキテクチャとCIFAR-10データセットの最先端技術と比較すると,精度は25倍,精度は1.1%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:10:24 GMT)
Visual Analytics for Efficient Image Exploration and User-Guided Image
Captioning [35.5] 事前訓練された大規模言語画像モデルの最近の進歩は、視覚的理解の新しい時代を後押ししている。
本稿では,視覚分析の領域でよく知られた2つの問題に取り組み,(1)大規模画像データセットの効率的な探索と潜在的なデータバイアスの同定,(2)画像キャプションの評価と生成過程のステアリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:21:35 GMT)
Effective Human-AI Teams via Learned Natural Language Rules and
Onboarding [35.4] データ領域に根ざしたルールを学び、自然言語で記述し、人間がAIとどのように協力するかを説明する。
我々の新しい領域探索アルゴリズムは、データの局所領域を、人間の先行性を補正する埋め込み空間の近傍として発見する。
我々の手法がより正確な人間-AIチームに繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:00:48 GMT)
People Make Better Edits: Measuring the Efficacy of LLM-Generated
Counterfactually Augmented Data for Harmful Language Detection [35.1] NLPモデルは、刺激的な特徴に対して堅牢であることは必須である。
過去の作業は、トレーニングデータ拡張を使用して、このような急激な機能に対処しようと試みてきた。
生成NLPモデルを用いて,このタスクが自動化可能かどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:31:25 GMT)
An Alternative to Variance: Gini Deviation for Risk-averse Policy
Gradient [35.0] 政策の回帰の分散を制限することは、リスク回避強化学習において一般的な選択である。
最近の手法では、プロキシとしてのステップごとの報酬分散が制限されている。
代替リスク尺度であるGini deviation を代替として用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 21:01:04 GMT)
Lightweight super resolution network for point cloud geometry
compression [34.4] 本稿では,軽量超解像ネットワークを利用して点雲形状を圧縮する手法を提案する。
提案手法は,ポイントクラウドをベースポイントクラウドに分解し,元のポイントクラウドを再構築するパターンを含む。
また,MPEG Cat1(Solid)とCat2データセットの圧縮性能について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:34:51 GMT)
Robust Data Pruning under Label Noise via Maximizing Re-labeling
Accuracy [34.0] 我々は再ラベルでデータプルーニングの問題を定式化する。
そこで本研究では,すべてのトレーニング例の局所的信頼度を最大化する,新しいデータプルーニングアルゴリズムPrune4Relを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:40:26 GMT)
Can Retriever-Augmented Language Models Reason? The Blame Game Between
the Retriever and the Language Model [33.7] 事前訓練された言語モデルをレトリバーで拡張することは、共通のNLP問題を効果的に解決する可能性を示している。
我々は,一般的な検索言語モデルであるkNN-LM,REALM,DPR+FiD,Contriever+ATLAS,Contriever+Flan-T5の長所と短所を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:12:52 GMT)
CapsFusion: Rethinking Image-Text Data at Scale [33.7] 本稿では,ウェブベースの画像テキストペアと合成キャプションの両方から情報を統合・洗練するためのCapsFusionを提案する。
実験の結果,CapsFusionキャプションはモデル性能において既存のキャプションよりも圧倒的に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:25:20 GMT)
Causal Falsification of Digital Twins [33.6] デジタルツイン(Digital twins)は、現実世界のプロセスが介入に応じてどのように進化するかを予測する仮想システムである。
実世界のデータを用いてデジタル双生児の精度を評価する方法を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:18:20 GMT)
BiSLS/SPS: Auto-tune Step Sizes for Stable Bi-level Optimization [33.1] 既存のアルゴリズムは、ハイパーグラディエントを計算する際に近似誤差の影響を受け得る2つの結合学習率を含んでいる。
線形探索(SLS)とポリアクステップサイズ(SPS)という適応的なステップサイズ法を用いて,上層と下層の両方の学習率の計算を行う。
SGDとAdamの両バージョンで利用できる新しいアルゴリズムは、最小限のチューニングで大きな学習率を見つけ、対応するバニラBOアルゴリズムよりも高速に収束させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:23:07 GMT)
SEGA: Instructing Text-to-Image Models using Semantic Guidance [33.1] 拡散過程と相互作用し、意味的な方向に沿って柔軟に操る方法を示す。
SEGAは、分類器フリーガイダンスを使用して、任意の生成アーキテクチャに一般化する。
微妙で広範囲な編集、構成やスタイルの変更、芸術的概念全体の最適化を可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:17:01 GMT)
Holistic Transfer: Towards Non-Disruptive Fine-Tuning with Partial
Target Data [32.9] 本稿では,事前学習したソースモデルを対象領域に適応させ,ソースデータに現れるすべてのクラスを分類する学習問題を提案する。
対象のエンドユーザが適応前にすべてのクラスのデータを集めるのは現実的ではないため,この問題は現実的だ。
欠落したクラスの精度を保ち、全体的な性能を向上する有効なソリューションをいくつか提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:35:16 GMT)
Video2Music: Suitable Music Generation from Videos using an Affective
Multimodal Transformer model [32.8] 我々は、提供されたビデオにマッチできる生成型音楽AIフレームワーク、Video2Musicを開発した。
そこで本研究では,映像コンテンツにマッチする楽曲を感情的に生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:33:00 GMT)
MetaReVision: Meta-Learning with Retrieval for Visually Grounded
Compositional Concept Acquisition [32.4] 本稿では,視覚的に基礎を成す合成概念学習問題に対処するメタ学習モデルを提案する。
提案するMetaReVisionは,検索モジュールと,検索した原始概念を取り入れたメタ学習モジュールから構成される。
実験の結果,MetaReVisionは他の競争ベースラインよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:19:58 GMT)
Long Sequence Hopfield Memory [32.3] シーケンスメモリは、エージェントが複雑な刺激や行動のシーケンスをエンコードし、保存し、取り出すことを可能にする。
非線形相互作用項を導入し、パターン間の分離を強化する。
このモデルを拡張して、状態遷移間の変動タイミングでシーケンスを格納する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:55:03 GMT)
Learning to Adapt CLIP for Few-Shot Monocular Depth Estimation [31.3] 単眼深度推定に視覚言語モデルを適用することを学習する,数発のショットベース手法を提案する。
具体的には、異なるシーンに異なる深度ビンを割り当て、推論中にモデルによって選択できる。
トレーニング用シーンあたりのイメージが1つしかないため、NYU V2とKITTIデータセットによる大規模な実験結果から、我々の手法が従来の最先端の手法を最大10.6%上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:56:50 GMT)
Act As You Wish: Fine-Grained Control of Motion Diffusion Model with
Hierarchical Semantic Graphs [31.2] 動き生成のきめ細かい制御のための階層的意味グラフを提案する。
動作記述を階層的なセマンティックグラフに分解し,3段階の動作,行動,具体性を含む。
提案手法は, コミュニティに多大な影響を及ぼす可能性のある, 生成した動きを連続的に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:20:23 GMT)
CML-MOTS: Collaborative Multi-task Learning for Multi-Object Tracking
and Segmentation [31.2] ビデオフレーム上でのインスタンスレベルの視覚分析のためのフレームワークを提案する。
オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、マルチオブジェクトトラッキングを同時に行うことができる。
提案手法は, KITTI MOTS と MOTS Challenge のデータセットを用いて広範に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:32:24 GMT)
High-Fidelity and Freely Controllable Talking Head Video Generation [31.1] 本稿では,頭部ポーズと表情を自由に制御できる高忠実な音声ヘッドビデオを生成する新しいモデルを提案する。
顔の歪みを伴わずに効果的に動きを伝達する動き認識機能アライメントモジュールを新たに導入する。
我々は,挑戦的データセットのモデルを評価し,その最先端性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:07:15 GMT)
Efficient Symbolic Policy Learning with Differentiable Symbolic
Expression [30.9] 本稿では, ゼロから端から端まで, シンボリックポリシーを学習する学習手法を提案する。
また,シングルタスクRLでのみ動作する従来のシンボルポリシとは対照的に,メタRL上でESPLを拡張して,目に見えないタスクのシンボリックポリシを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:27:51 GMT)
Are Diffusion Models Vision-And-Language Reasoners? [30.6] 我々は、DiffusionITMと呼ばれる新しい手法を用いて、任意の画像テキストマッチング(ITM)タスクに対する拡散ベースモデルを変換する。
GDBench(Generative-Discriminative Evaluation Benchmark)ベンチマークを7つの複雑な視覚・言語タスク、バイアス評価、詳細な分析で導入する。
安定拡散+拡散ITMは多くのタスクで競争力があり、CLIPよりもCLEVRやWinogroundのようなコンポジションタスクで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:36:09 GMT)
Parting with Misconceptions about Learning-based Vehicle Motion Planning [30.4] nuPlanは、自動車の運動計画研究の新しい時代を象徴している。
既存のシステムは、両方の要件を同時に満たすのに苦労しています。
本稿では,非常にシンプルで効率的なプランナを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:23:00 GMT)
Low-Resource Named Entity Recognition: Can One-vs-All AUC Maximization
Help? [29.9] 我々は,1-vs-all(OVA)学習問題として,マルチクラス問題の革新的再構成を提案し,受信動作特性曲線(AUC)の下での領域に基づく損失関数を提案する。
OVAに基づくアプローチの効率を高めるために,類似言語特性を持つグループラベルとメタラーニングを用いたグループラベルの2つのトレーニング戦略を提案する。
提案手法の優位性は,NER設定の異なる従来のNER学習を超越した性能によって確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:14:52 GMT)
Contrastive Modules with Temporal Attention for Multi-Task Reinforcement
Learning [29.1] マルチタスク強化学習のためのCMTA法を用いたコントラストモジュールを提案する。
CMTAは、互いに異なるモジュールを対照的に学習し、共有モジュールをタスクレベルよりも細かい粒度で組み合わせることによって制約する。
実験の結果,CMTAは各タスクを個別に学習し,大幅な性能向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:41:00 GMT)
CenterRadarNet: Joint 3D Object Detection and Tracking Framework using
4D FMCW Radar [28.6] CenterRadarNetは、4D(Doppler-range-azimuth-ele)レーダーデータからの高分解能表現学習を容易にするように設計されている。
シングルステージの3Dオブジェクト検出器として、CenterRadarNetは、BEVオブジェクト分布の信頼性マップ、対応する3Dバウンディングボックス属性、および各ピクセルの外観埋め込みを推論する。
さまざまな駆動シナリオにおいて、CenterRadarNetは一貫性があり、堅牢なパフォーマンスを示し、その広範な適用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:36:40 GMT)
Long Story Short: Omitted Variable Bias in Causal Machine Learning [28.5] 我々は、因果パラメータのクラスに対する省略変数バイアスのサイズに関する一般的な、しかし単純でシャープな境界を導出する。
バイアスのバウンダリが、潜在変数が生成する追加の変動にどのように依存するかを示す。
偏りのある機械学習を用いて、境界の学習可能なコンポーネントに対して柔軟で効率的な統計的推測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:18:32 GMT)
Deconstructing Data Reconstruction: Multiclass, Weight Decay and General
Losses [28.2] Haim et al. (2022) は多層パーセプトロンバイナリ分類器からトレーニングサンプルを再構成する手法を提案した。
我々は、多クラスニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークからの再構成を含む、いくつかの方向で研究結果を拡張した。
本稿では,ネットワークのこのような再建計画への感受性に寄与する諸要因について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:05:44 GMT)
JADE: A Linguistics-based Safety Evaluation Platform for LLM [27.9] JADEは、シード質問の言語的複雑さを強化し、広範囲に使われているLLMを同時に一貫的に破壊するターゲット言語ファジィングプラットフォームである。
ノーム・チョムスキー(Noam Chomsky)の変質生成文法(transformational-generative grammar)のセミナル理論に基づいて、JADEは生成規則と変換規則の列を呼び出し、元の質問の構文構造の複雑さを増す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:36:47 GMT)
NOIR: Neural Signal Operated Intelligent Robots for Everyday Activities [27.8] 我々は,脳信号を通じてロボットに日常的な活動を指示する汎用知能脳ロボットインタフェースシステムを提案する。
本システムでは, 日常的な生活活動に挑戦する20の取り組みに成功している。
私たちの研究は、人間がロボットと対話する方法を強化し、従来のコミュニケーションチャネルと直接的、神経的なコミュニケーションを置き換えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:59:06 GMT)
Sequence Modeling with Multiresolution Convolutional Memory [27.2] 我々は、MultiresLayerと呼ばれるシーケンスモデリングのための新しいビルディングブロックを構築します。
我々のモデルの主要な構成要素はマルチレゾリューション・コンボリューションであり、入力シーケンスにおけるマルチスケールトレンドをキャプチャする。
本モデルでは,多数のシーケンス分類と自己回帰密度推定タスクについて,最先端の性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:38:03 GMT)
Additive Decoders for Latent Variables Identification and
Cartesian-Product Extrapolation [27.1] 本稿では,表現学習における潜在変数識別とサポート外画像生成の問題に取り組む。
どちらも、加算と呼ばれるデコーダのクラスで可能であることを示す。
本稿では,新しい方法で観測された変化要因を再結合することにより,加算デコーダが新たな画像を生成することを理論的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:02:39 GMT)
In Defense of Softmax Parametrization for Calibrated and Consistent
Learning to Defer [27.0] ソフトマックスでパラメータを遅延する学習のための一般的な推定器は、遅延する可能性の未有界推定を与えることが理論的に示されている。
従来の文献における誤校正・非有界推定器の原因は,ソフトマックスによるものではなく,サロゲート損失の対称性によるものであることを示す。
統計的に一貫した非対称なソフトマックスに基づくサロゲート損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:15:52 GMT)
Dynamic Multimodal Information Bottleneck for Multimodality
Classification [26.7] 本稿では,頑健な融合特徴表現を実現するための動的マルチモーダル情報ボトルネックフレームワークを提案する。
具体的には、情報ボトルネックモジュールは、融合機能におけるタスク関連情報やノイズをフィルタリングするのに役立ちます。
提案手法は最先端の手法を超越し, 大規模ノイズチャネルが存在する場合, 性能を維持できる唯一の手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:34:08 GMT)
Diffusion Models for Reinforcement Learning: A Survey [26.6] 拡散モデルは、生成モデルの顕著なクラスとして現れている。
最近の研究は、強化学習ソリューションの改善における拡散モデルの利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:23:39 GMT)
Quantum Circuit Compiler for a Shuttling-Based Trapped-Ion Quantum
Computer [26.5] 本稿では,シャットリング型トラップイオン量子プロセッサをターゲットとした量子回路の変換と最適化を行うコンパイラを提案する。
その結果,標準ピケットに比べて最大5.1因子,標準のカイスキートコンパイルに比べて最大2.2因子のゲート数を削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:09:40 GMT)
Bounding Wasserstein distance with couplings [26.2] 本稿ではマルコフ連鎖のカップリングに基づく推定器を提案し,そのような偏りのあるサンプリング手法の品質を評価する。
我々は,上界の理論的保証を確立し,高次元における推定値の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:00:31 GMT)
IndoToD: A Multi-Domain Indonesian Benchmark For End-to-End
Task-Oriented Dialogue Systems [26.1] 本稿ではインドネシアのマルチドメインToDベンチマークであるIndoToDを紹介する。
2つの英語のToDデータセットをインドネシア語に拡張し、4つの異なるドメインをデレキシライズしてアノテーションのサイズを効率的に削減する。
高品質なデータ収集を保証するため、対話を手動で翻訳するためにネイティブな話者を雇います。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:01:53 GMT)
Meta-Reasoning: Semantics-Symbol Deconstruction For Large Language
Models [25.3] 本稿では,シンボル手法の現実的な適用性と柔軟性を高めるメタ推論を提案する。
メタ推論は、6つの算術的および記号的推論タスクにおいて、文脈内学習効率の向上、推論精度の向上、出力安定性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:38:29 GMT)
Lossy Image Compression with Conditional Diffusion Models [25.2] 本稿では,拡散生成モデルを用いた画像圧縮のエンドツーエンド最適化について概説する。
我々のアプローチは、エントロピー符号化のために画像が潜在空間にマッピングされるトランスフォーメーションコーディングパラダイムに依存している。
VAEベースのニューラル圧縮とは対照的に、(平均)デコーダは決定論的ニューラルネットワークであり、私たちのデコーダは条件付き拡散モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:07:42 GMT)
Expanding Expressiveness of Diffusion Models with Limited Data via
Self-Distillation based Fine-Tuning [24.8] 限られたデータセット上での拡散モデルの訓練は、限られた生成能力と表現性の観点から問題を引き起こす。
これらの課題に対処するために、SDFT(Self-Distillation for Fine-Tuning diffusion model)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:24:06 GMT)
The Blessing of Randomness: SDE Beats ODE in General Diffusion-based
Image Editing [24.8] 拡散に基づく画像編集のための統一的な確率的定式化を行い,タスク固有の方法で潜在変数を編集する。
画像から画像への変換を含む様々なタスクにおいて、広く使われているODEベースラインに対して、SDE対応を提供する。
SDE-Drag - ポイントベースのコンテンツドラッグのためのSDE定式化の上に構築されたシンプルで効果的な手法。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:23:14 GMT)
ReTR: Modeling Rendering Via Transformer for Generalizable Neural
Surface Reconstruction [24.6] レコンストラクションTRansformer (ReTR) は、トランスフォーマーアーキテクチャをレンダリングプロセスに活用する新しいフレームワークである。
色空間ではなく高次元の特徴空間内で操作することで、ReTRはソースビューの投影色に対する感度を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:55:48 GMT)
Add and Thin: Diffusion for Temporal Point Processes [24.5] ADD-THINは、時間点過程(TPP)ネットワークの確率的デノナイジング拡散モデルである。
イベントシーケンス全体で動作し、密度推定において最先端のTPPモデルと一致する。
合成および実世界のデータセットの実験において、我々のモデルは密度推定における最先端のTPPモデルと一致し、予測においてそれらを強く上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:42:35 GMT)
Investigating the Behavior of Diffusion Models for Accelerating
Electronic Structure Calculations [24.1] 機械学習を用いた電子構造計算を著しく高速化する可能性による調査
モデルがポテンシャルエネルギー表面の1次構造について学習し、その後高次構造について学習することを示す。
構造緩和のために、このモデルは、小さな有機分子の古典的な力場によって生成されるものよりも10倍低いエネルギーのジオメトリを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:58:37 GMT)
Causal Q-Aggregation for CATE Model Selection [24.1] 二重ロバストな損失を用いたQaggregationに基づく新しいCATEアンサンブル手法を提案する。
本研究の主な成果は,因果的Q集合が統計的に最適なモデル選択後悔率を達成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 22:52:29 GMT)
Text Alignment Is An Efficient Unified Model for Massive NLP Tasks [24.1] 次単語予測は、多くのNLPタスクの効率的な定式化ではないことが多い。
テキストアライメントは、幅広い重要なタスクに対して効率的な統一モデルとして提案する。
私たちのモデルは、より小さなモデルサイズで同等か、あるいはさらに優れたパフォーマンスを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:49:19 GMT)
Boosting Adversarial Transferability by Achieving Flat Local Maxima [23.9] 近年、様々な敵の攻撃が出現し、異なる視点から敵の移動可能性を高めている。
本研究では, 平坦な局所領域における逆例が良好な伝達性を持つ傾向があることを仮定し, 実証的に検証する。
目的関数の勾配更新を簡略化する近似最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:52:17 GMT)
A Review and Roadmap of Deep Causal Model from Different Causal
Structures and Representations [23.9] 我々は因果データを,定値データ,半定値データ,不定値データという3つのカテゴリに再定義する。
定値データとは、従来の因果的シナリオで使用される統計データであり、半定値データは、ディープラーニングにドイツのデータフォーマットのスペクトルを指す。
不確定データは、我々のデータフォームの進行から推定される創発的な研究領域である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:31:42 GMT)
Quantum Memory: A Missing Piece in Quantum Computing Units [23.3] 量子メモリデバイスの完全な設計スタックビューを提供する。
乱数アクセス量子メモリ(RAQM)と乱数アクセスメモリ(QRAM)の2種類の量子メモリデバイスについて概説する。
これらのデバイス上に構築された量子メモリユニットは、量子メモリユニットの構築、量子キャッシュ、量子バッファ、量子入出力モジュールのQRAMの使用など、コンピューティングアーキテクチャにおける量子メモリユニットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:14:58 GMT)
You Only Look at Once for Real-time and Generic Multi-Task [23.2] 自律運転のための適応的,リアルタイム,軽量なマルチタスクモデルを提案する。
オブジェクト検出、乾燥可能なエリアセグメンテーション、レーンラインセグメンテーションタスクに対処する。
その結果、オブジェクト検出のmAP50は81.1%、乾燥可能な領域分割のmIoUは91.0%、レーン線分割のIoUは28.8%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:52:42 GMT)
Recognition of Unseen Bird Species by Learning from Field Guides [23.1] 我々は、野のガイドを利用して鳥の種認識を学習し、特に目に見えない種をゼロショットで認識する。
本研究では,(1)標準のゼロショット学習方式に入力可能な画像のコントラスト符号化,(2)イラストも画像であるという事実を活用する新しい手法について検討する。
この結果から,広範囲の種で容易に利用できるフィールドガイドからのイラストが,ゼロショット学習におけるサイド情報の競合源であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:03:46 GMT)
Divergent Token Metrics: Measuring degradation to prune away LLM
components -- and optimize quantization [23.1] 本研究は、圧縮された大言語モデルを評価するための新しいアプローチであるDTM(Didergent Token Metrics)を紹介する。
DTMはトークンの発散に注目し、モデル圧縮の微妙さに関する深い洞察を提供する。
以上の結果から,テキスト生成品質を損なうことなく,精度と空間性が著しく向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:55:53 GMT)
Long Story Short: a Summarize-then-Search Method for Long Video Question
Answering [23.1] 言語モデルがマルチメディアコンテンツの長大なマルチモーダル物語にゼロショット推論能力を拡張できるかどうかを検討する。
本稿では,まずビデオの物語を短いプロットに要約し,質問に関連するビデオの一部を検索する,物語ビデオQAのためのフレームワークであるLong Story Shortを提案する。
我々のモデルは最先端の教師付きモデルよりも大きなマージンで優れており、ロングビデオにおけるゼロショットQAの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:36:11 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の概要を概観する。
これらのデータセットは、すべての利用可能なオープンアクセスフォレストデータセットを参照しようとする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） (Thu, 2 Nov 2023 02:44:27 GMT)
Description and Discussion on DCASE 2023 Challenge Task 2: First-Shot
Unsupervised Anomalous Sound Detection for Machine Condition Monitoring [22.9] 主な目標は、マシン条件監視システムの迅速な展開を可能にすることである。
2023タスク2では、全く新しいマシンタイプでモデルをトレーニングする際の課題である、ファーストショットの問題を解決することに重点を置いている。
23チームから提出された86件の分析によると, 基準値を上回るキーは, 1) 異なる領域と属性のクラス不均衡を扱うためのサンプリング技術, 2) 堅牢な検出のための合成サンプルの生成, 3) 複数種類の大規模事前学習モデルを用いて, 異常検出のための意味のある埋め込みを抽出した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:02:51 GMT)
MIST: Defending Against Membership Inference Attacks Through
Membership-Invariant Subspace Training [22.8] メンバー推論(MI)攻撃は、プライベートデータを使用して機械学習(ML)モデルをトレーニングする際の大きなプライバシー上の問題である。
我々はMI攻撃を防御する新しいメンバーシップ・不変部分空間訓練(MIST)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:25:49 GMT)
Proxy Anchor-based Unsupervised Learning for Continuous Generalized
Category Discovery [22.5] ラベルなし集合上の新しいカテゴリを発見するために,教師なしクラスインクリメンタルな学習手法を提案する。
提案手法は,ラベル付きデータセット上の特徴抽出器とプロキシアンカーを微調整し,サンプルをラベル付きデータセット上の古いカテゴリと新しいカテゴリとクラスタに分割する。
実験により,提案手法は実世界のシナリオ下での細粒度データセットにおける最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:41:05 GMT)
Blending Reward Functions via Few Expert Demonstrations for Faithful and
Accurate Knowledge-Grounded Dialogue Generation [22.4] 我々は、新しい報酬関数を導入することで上記の課題を克服するために強化学習アルゴリズムを活用する。
我々の報奨関数は、精度測定値と忠実度測定値を組み合わせて、生成された応答のバランスの取れた品質判定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:42:41 GMT)
Improving Robustness via Tilted Exponential Layer: A
Communication-Theoretic Perspective [22.1] ディープネットワークの堅牢性を向上するための最先端技術は、主に適切なデータ拡張による経験的リスク最小化に依存している。
本稿では,ニューラルネット層の出力における信号と雑音の比を高めることを目的とした,通信理論に基づく補完的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:47:42 GMT)
Revisiting the Knowledge Injection Frameworks [22.0] 近年、LLMは世界中で大きな影響を与えている。
外部知識を活用して、これらのLLMを垂直領域固有のタスクにどのように適合させるかは、まだ完全には解決されていない。
我々は,LLMに注入される外部知識基盤の刈り取りと浄化をイデオロギー的に重視する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:18:16 GMT)
Formal Methods for Autonomous Systems [22.0] 形式的手法は安全クリティカルシステムの正当性を確立する上で重要な役割を果たしてきた。
形式的なメソッドの主なビルディングブロックはモデルと仕様です。
様々な定式化の下で, 正しい構成合成を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:18:43 GMT)
Monotone Generative Modeling via a Gromov-Monge Embedding [21.8] GAN(Generative Adversarial Networks)は、新しいコンテンツを作成する強力なツールである。
GANは起動条件に対する感受性やモード崩壊といった課題に直面している。
本稿では,Gromov-Monge埋め込みを用いた深層生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:33:35 GMT)
SIESTA: Efficient Online Continual Learning with Sleep [21.5] 教師付き連続学習では、成長を続けるデータストリームでディープニューラルネットワーク(DNN)が更新される。
既存の手法は不十分であり、現実のアプリケーションでは実現できない多くの仮定を下している。
本稿では,覚醒/睡眠の枠組みに基づく新しい連続学習手法SIESTAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:15:41 GMT)
TRIALSCOPE A Unifying Causal Framework for Scaling Real-World Evidence
Generation with Biomedical Language Models [21.0] 観測データから実世界の証拠を抽出する統合フレームワークであるTRIALSCOPEについて述べる。
TRIALSCOPEは実世界のデータの高品質な構造化を可能とし,マーキーがん検診に匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:15:47 GMT)
Learning to See Physical Properties with Active Sensing Motor Policies [20.9] 本稿では,観測された地形を入力とし,物理的特性を予測する視覚システム構築の課題を克服する手法を提案する。
本稿では,身体的パラメータを推定する精度を高めるため,運動行動の学習を目的としたアクティブセンシングモータポリシ(ASMP)を紹介する。
訓練されたシステムは頑丈で、地上を歩いている四足歩行ロボットのカメラが収集したデータに基づいて訓練されているにもかかわらず、ドローンが捉えたオーバーヘッド画像でも機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:19:18 GMT)
Vision-Language Interpreter for Robot Task Planning [20.8] 本稿では,2つのトレンド,すなわちマルチモーダル計画問題仕様を橋渡しする新しい課題を提案する。
目的は、プランナーが計画を見つけるために使用するマシン可読ファイルである問題記述(PD)を生成することである。
我々は、最先端のLCMとビジョン言語モデルを用いてPDを生成する新しいフレームワークViLaInを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:32:30 GMT)
The GitHub Recent Bugs Dataset for Evaluating LLM-based Debugging
Applications [20.3] 大規模言語モデル(LLM)は、強力な自然言語処理とコード合成機能を示している。
LLMのトレーニングデータの詳細は公開されていないことが多く、既存のバグベンチマークが含まれているかどうかが懸念されている。
このデータセットには、OpenAIデータカットオフポイント後に収集された76の現実世界のJavaバグが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 00:44:43 GMT)
Robust Feature Learning and Global Variance-Driven Classifier Alignment
for Long-Tail Class Incremental Learning [20.3] 本稿では,長期クラスインクリメンタルラーニングの強化を目的とした2段階フレームワークを提案する。
本研究は,ロングテールクラスインクリメンタルラーニングにおいて,テールクラスの表現不足がもたらす課題に対処する。
提案するフレームワークは,任意のクラスインクリメンタル学習メソッドをモジュールとしてシームレスに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:28:53 GMT)
Ultra-Efficient On-Device Object Detection on AI-Integrated Smart
Glasses with TinyissimoYOLO [20.1] 本稿では,新しい低消費電力プロセッサを活用した小型機械学習アルゴリズムの設計と実装について述べる。
リアルタイム物体検出におけるスマートグラスのエネルギー効率と遅延効率について検討する。
スマートグラスのプロトタイプの評価では、TinyissimoYOLOの17msの推論遅延と1回の推論あたりのエネルギー消費量が1.59mJであることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:01:49 GMT)
Federated Linear Bandits with Finite Adversarial Actions [20.1] 我々は、M$のクライアントが中央サーバと通信し、線形文脈の帯域幅問題を解決するための連合線形帯域幅モデルについて検討する。
逆有限作用集合のユニークな問題に対処するため、FedSupLinUCBアルゴリズムを提案する。
我々は、FedSupLinUCBが$tildeO(sqrtd T)$の完全後悔を達成したことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:41:58 GMT)
Weakly Supervised Semantic Parsing with Execution-based Spurious Program
Filtering [20.0] 本稿では,プログラムの実行結果に基づくドメインに依存しないフィルタリング機構を提案する。
私たちはこれらの表現に対して多数決を行い、他のプログラムと大きく異なる意味を持つプログラムを特定し、フィルタリングします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:45:40 GMT)
Interactive Motion Planning for Autonomous Vehicles with Joint
Optimization [19.5] 対話的な運転シナリオでは、あるエージェントの行動が隣人の行動に大きな影響を及ぼす。
本稿では,MPCを学習予測モデルでブリッジする対話型共同計画(Interactive Joint Planning, IJP)を提案する。
IJPは、共同最適化やサンプリングベースの計画を実行することなく、ベースラインを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:11:44 GMT)
Let's Discover More API Relations: A Large Language Model-based AI Chain
for Unsupervised API Relation Inference [19.1] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)をAPI関係推論のニューラルネットワーク基盤として活用することを提案する。
このアプローチは、LLMを知識ベースとして事前訓練するために使用されるWeb全体を活用し、入力テキストのコンテキストや複雑さに敏感である。
我々は3つのデータセットで平均F1値0.76を達成し、最先端のF1値0.40よりもかなり高い値を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:25:00 GMT)
Dynamic Fair Federated Learning Based on Reinforcement Learning [19.0] フェデレートラーニングは、ローカルデータサンプルを共有することなく、デバイスのグループ間でグローバルモデルの協調トレーニングと最適化を可能にする。
DQFFLと呼ばれる強化学習を伴う動的qフェアネスフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
我々のDQFFLは、全体的な性能、公平性、収束速度において最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:05:40 GMT)
VCISR: Blind Single Image Super-Resolution with Video Compression
Synthetic Data [18.9] 本稿では,映像圧縮に基づく劣化モデルを用いて,ブラインドSISRタスクにおける低解像度画像データを合成する。
提案手法は既存の画像データセットに適用可能である。
SISR分解モデルにビデオ符号化アーティファクトを導入することで、ニューラルネットワークは、ビデオ圧縮劣化を復元する機能を備えた、画像の超解凍を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:24:19 GMT)
FVP: Fourier Visual Prompting for Source-Free Unsupervised Domain
Adaptation of Medical Image Segmentation [18.4] 医用画像セグメンテーションのSFUDAのためのフーリエ・ビジュアル・プロンプティング(FVP)を提案する。
FVPは、入力対象データに視覚的プロンプトを追加することにより、凍結した事前訓練されたモデルを、ターゲット領域で良好に動作させる。
我々の知る限り、FVPは医用画像分割のための視覚的プロンプトをSFUDAに適用する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:49:17 GMT)
Bridging the Domain Gap: Self-Supervised 3D Scene Understanding with
Foundation Models [18.3] ファンデーションモデルは、イメージセグメンテーション、オブジェクト検出、視覚言語理解といった2Dおよび言語タスクにおいて顕著な成果を上げている。
3Dシーンの表現学習を豊かにする能力は、ドメインギャップの存在によってほとんど失われる。
そこで我々は,Bridge3Dと呼ばれる斬新な手法を提案し,特徴,セマンティックマスク,基礎モデルからのソースキャプションを用いた3Dモデルの事前学習を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:21:51 GMT)
Transformation Decoupling Strategy based on Screw Theory for
Deterministic Point Cloud Registration with Gravity Prior [18.2] 本稿では, 先行重力による頑健な対応に基づく登録問題に対処することに焦点を当てる。
スクリュー理論を利用した新しい変換デカップリング戦略を提案する。
本手法は,99%以上のアウトレーヤレートを扱う場合であっても,最先端手法よりも効率的かつ堅牢である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:46:25 GMT)
FedSN: A General Federated Learning Framework over LEO Satellite
Networks [18.2] 多数の低軌道軌道(LEO)衛星が打ち上げられ、SpaceXなどの商業企業によって宇宙に投入された。
LEO衛星が搭載するマルチモーダルセンサにより、通信だけでなく、空間変調認識やリモートセンシング画像分類など、さまざまな機械学習アプリケーションにも機能する。
本稿では,これらの課題に対処するための一般FLフレームワークとしてFedSNを提案し,LEO衛星上でのデータ多様性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:47:06 GMT)
Anonymous Learning via Look-Alike Clustering: A Precise Analysis of
Model Generalization [18.0] プライバシーを強化するための一般的なアプローチは、個々のデータではなく匿名データを使用してモデルをトレーニングすることである。
匿名クラスタセンターを用いたトレーニングモデルが一般化能力に与える影響について分析する。
ある種の高次元状態において、匿名クラスタセンターでのトレーニングは正規化として機能し、訓練されたモデルの一般化誤差を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:40:07 GMT)
E3 TTS: Easy End-to-End Diffusion-based Text to Speech [18.0] E3 TTSは、プレーンテキストを直接入力として取り出し、反復精製プロセスを通じて音声波形を生成する。
E3 TTSは、最先端のニューラルTSシステムの性能に近づき、高忠実なオーディオを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:22:21 GMT)
FAITHSCORE: Evaluating Hallucinations in Large Vision-Language Models [17.9] 本稿では,大規模な視覚言語モデル(LVLM)から生成した自由形式の回答の忠実度を測定するための基準フリーできめ細かな評価指標であるFAITHSCOREを紹介する。
現状のLVLMにおける幻覚を,データセット上でFAITHSCOREを用いて測定する。
その結果、現在のシステムは、画像に不満足な幻覚コンテンツを生成する傾向にあり、将来の改善の余地が残されていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:21:45 GMT)
NOD-TAMP: Multi-Step Manipulation Planning with Neural Object
Descriptors [17.7] 家庭や工場における複雑な操作作業のためのインテリジェントロボットの開発は依然として困難である。
提案するフレームワークであるNOD-TAMPは、少数の人間のデモンストレーションから短い操作軌跡を抽出する。
NOD特徴を用いてこれらの軌道に適応し、広い長距離タスクを解くために構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:26:28 GMT)
Cross-Modal Information-Guided Network using Contrastive Learning for
Point Cloud Registration [17.4] 本稿では,ポイントクラウド登録のための新しいCross-Modal Information-Guided Network(CMIGNet)を提案する。
まず,点雲から投影された画像を取り込んで,アテンション機構を用いてモーダルな特徴を融合する。
コントラスト学習戦略は2つあり、すなわち、コントラスト学習とクロスモーダルコントラスト学習が重なり合う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:56:47 GMT)
Discovering Hierarchical Achievements in Reinforcement Learning via
Contrastive Learning [17.3] 本稿では, エージェントが次の達成を予測する能力を高めることを目的とした, 達成蒸留と呼ばれる新しいコントラスト学習手法を提案する。
提案手法は,階層的な成果を見出すための強力な能力を示し,挑戦的なクラフト環境における最先端のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:20:50 GMT)
PyPop7: A Pure-Python Library for Population-Based Black-Box
Optimization [17.1] ブラックボックス最適化(BBO)のためのPyPop7と呼ばれる純粋Pythonライブラリを提案する。
私たちの設計目標は、統合されたAPIとBBOのエレガントな実装を提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:46:35 GMT)
Local Borsuk-Ulam, Stability, and Replicability [16.7] また,PAC設定では,リストリプリケータとグローバルな安定学習の両方が不可能であることを示す。
具体的には、有限類におけるリストの複製性と大域的安定性数に対する最適境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 21:10:16 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） (Thu, 2 Nov 2023 06:03:09 GMT)
FLAP: Fast Language-Audio Pre-training [16.5] 音声と言語表現を効率的に学習する自己教師型アプローチであるFast Language-Audio Pre-Training(FLAP)を提案する。
効率性のために、FLAPは音声スペクトログラムトークンをランダムにドロップし、残りのトークンのみをセルフスーパービジョンにフォーカスする。
FLAPは、ペア化されたオーディオとテキストの表現を共有潜在空間で整列させることを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 21:58:50 GMT)
Data-Augmented and Retrieval-Augmented Context Enrichment in Chinese
Media Bias Detection [16.3] 我々は、新たに設計されたシステムによって注釈付けされた新型コロナウイルスに関する中国のニュースと共にデータセットを構築します。
データ拡張コンテキストエンリッチメント(DACE)では、トレーニングデータを拡大し、Retrieval-Augmentedコンテキストエンリッチメント(RACE)では、貴重な情報を選択するための情報検索方法を改善する。
以上の結果から, RACE法の方が効率が高く, 可能性も高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:29:49 GMT)
(Amplified) Banded Matrix Factorization: A unified approach to private
training [15.9] 差分プライバシ(DP)のための行列分解(MF)機構は、MLアプリケーションにおけるプライバシ・ユーティリティ・コンピューティングトレードオフの最先端性を大幅に改善した。
フェデレーションおよび集中型トレーニング設定の両方において、MFが先行技術アルゴリズムをサブスクライブする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:15:14 GMT)
Learned Visual Features to Textual Explanations [15.9] 本稿では,事前学習した画像分類器の学習特徴を解釈するために,大規模言語モデル(LLM)の機能を利用する新しい手法を提案する。
提案手法は,与えられた画像の分類器によって学習された特徴を説明するために,膨大な数の文を生成する。
提案手法は,視覚表現に対応する頻繁な単語を初めて利用し,意思決定プロセスに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:18:28 GMT)
Observatory: Characterizing Embeddings of Relational Tables [15.8] 研究者や実践者は、多くの新しいアプリケーションコンテキストにおいて、言語とテーブルの埋め込みモデルを活用することに熱心です。
下流利用における非効率性と失敗を最小限に抑えるために、これらのモデルの包括的な理解を得る必要がある。
本研究では,関係表の埋め込み表現を体系的に解析する公式なフレームワークであるObservatoryを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 21:17:33 GMT)
Fine-grained Expressivity of Graph Neural Networks [15.8] 我々は1ドルWLとMPNNの連続的な拡張をグラファイトに検討する。
連続的な1ドルWLの変動は,MPNNのグラフ上での表現力の正確なトポロジ的特徴を与えることを示す。
また,グラフ距離の保存能力に基づいて,異なるMPNNアーキテクチャの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:37:35 GMT)
Sim2Real Bilevel Adaptation for Object Surface Classification using
Vision-Based Tactile Sensors [15.7] 我々は、物体表面を分類するための視覚ベースの触覚センサの分野におけるSim2Realギャップを橋渡しするために拡散モデルを訓練する。
我々は,YCBモデルセットから物体表面を均一にサンプリングして画像を生成するシミュレータを用いた。
これらのシミュレートされたイメージは、拡散モデルを使用して実際のドメインに変換され、自動的に分類器を訓練するためにラベル付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:37:27 GMT)
LaughTalk: Expressive 3D Talking Head Generation with Laughter [15.6] 音声と実笑の両方を明瞭に表現できる3次元音声ヘッドを生成するための新しいタスクを提案する。
新たに収集したデータセットは、擬似アノテーションと人間検証された3DFLAMEパラメータをペアにした2D笑いビデオからなる。
本手法は,発話音声の生成と笑い信号の表現において,既存の手法と比較して好意的に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:04:33 GMT)
Exact Diffusion Inversion via Bi-directional Integration Approximation [15.4] そこで本研究では,Emphbi-directional integration approximation (BDIA) と呼ばれる新しい手法を提案する。
BDIA はテキスト・ツー・イメージ生成において DDIM よりも画像サンプリング特性が著しく向上した。
EDMサンプリング法にBDIAを適用すると、4つの事前学習モデルよりも一貫して性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:53:13 GMT)
Tightening continuity bounds on entropies and bounds on quantum
capacities [15.2] 局所変分距離と全変分距離の両方の観点からシャノンエントロピーに対して厳密な一様連続性を証明した。
また、作用素ノルムとトレース距離の両方の観点から、フォン・ノイマンエントロピーに対して有界な一様連続性を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:37:51 GMT)
EVBattery: A Large-Scale Electric Vehicle Dataset for Battery Health and
Capacity Estimation [15.2] 電気自動車(EV)は二酸化炭素排出量を減らす上で重要な役割を果たしている。
EVの採用が加速するにつれ、EVバッテリーによる安全性の問題が重要な研究トピックとなっている。
この課題に対して,データ駆動方式のベンチマークと開発を行うため,EVバッテリの大規模かつ包括的なデータセットを導入する。
我々のデータセットは、実世界のバッテリーデータに関する最初の大規模な公開データセットであり、既存のデータには数台の車両しか含まれていないか、実験室で収集されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:57:29 GMT)
Push it to the Demonstrated Limit: Multimodal Visuotactile Imitation
Learning with Force Matching [15.1] コンタクトリッチな操作タスクのための模倣学習と組合わせ型ビゾタクティルセンシングの利点について検討する。
触覚力測定と審美教育における新しいアルゴリズムを用いて,ヒトデモンストレータとよりよく一致した力プロファイルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:02:42 GMT)
Leveraging Automatic Personalised Nutrition: Food Image Recognition
Benchmark and Dataset based on Nutrition Taxonomy [15.1] 本研究では,全国及び国際保健機関の勧告に基づき,食品画像と栄養分類を取り入れた初の栄養データベースを提案する。
AI4Food-NutritionDBは、食品の摂取頻度、品質、分類の観点から、新しい食品コンピューティングアプローチへの扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:21:26 GMT)
DistilWhisper: Efficient Distillation of Multi-task Speech Models via
Language-Specific Experts [15.0] 表現不足言語に対するASRの性能ギャップを埋めるため、DistilWhisperを提案する。
提案手法は, 言語専門家を用いた軽量モジュール型ASR微調整と, ささやかな大口径v2からの知識蒸留の2つの戦略を含む。
その結果,本手法は通常のファインチューニングやLoRAアダプタよりも効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:37:30 GMT)
COPAL-ID: Indonesian Language Reasoning with Local Culture and Nuances [14.7] インドネシア語における新しい常識推論データセットCOPAL-IDを提案する。
以前のインドネシアのCOPAデータセット(XCOPA-ID)とは異なり、COPAL-IDはインドネシアの地方および文化のニュアンスを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:14:41 GMT)
AutoMixer for Improved Multivariate Time-Series Forecasting on Business
and IT Observability Data [14.7] ビジネスキーのパフォーマンス指標(Biz-KPI)はITの失敗によって負の影響を受けます。
ビジネスとITの可観測性(BizITObs)データは、Biz-KPIとITイベントチャネルを融合させる。
本稿では,チャネル圧縮プレトレインとファインチューンの新技術に基づいて,時系列基礎モデル(FM)アプローチであるAutoMixerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:17:55 GMT)
Distributed Evolution Strategies with Multi-Level Learning for
Large-Scale Black-Box Optimization [14.6] 本稿では,CMA-ES(Re limited-Memory CMA-ES)と呼ばれる,CMA-ES(Re limited-Memory CMA-ES)とCMA-ES(Restrict-Memory CMA-ES)を並列化する手法を提案する。
分散LM-CMAのためのマルチレベル学習ベースのメタフレームワークを提案する。階層的に構成された構造のため、Meta-ESは分散メタフレームワークを実装するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:56:02 GMT)
LocoGAN -- Locally Convolutional GAN [14.5] 完全畳み込みGANモデル: LocoGAN を構築し、遅延空間は、おそらく異なる解像度のノイズライクな画像によって与えられる。
学習は局所的、すなわち、ノイズのような全体像ではなく、一定の大きさのサブイメージを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:13:11 GMT)
Survey on Quality Assurance of Smart Contracts [14.3] スマートコントラクトの採用の増加に伴い、セキュリティの確保が重要な問題となっている。
スマートコントラクトの品質保証について,脆弱性,攻撃,防御,ツールサポートについて,系統的に概説する。
スマートコントラクトを効果的に保護するために、さまざまな脆弱性検出ツールを評価し、その有効性を比較するためにラベル付きデータセットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 00:37:56 GMT)
Invariant-Feature Subspace Recovery: A New Class of Provable Domain
Generalization Algorithms [14.2] ドメインの一般化は、目に見えないテスト環境でうまく一般化するために、一連のトレーニング環境上でトレーニングされたモデルを要求する。
証明可能な回帰問題を実現するための新しいアルゴリズムであるサブスペースリカバリ(ISR)を提案する。
ISRはニューラルネットなどのニューラルネットのポストプロセッシング手法として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:24:55 GMT)
A Virtual Reality Training System for Automotive Engines Assembly and
Disassembly [13.9] 自動車用エンジンの組み立てと分解は、自動車産業において一般的かつ重要なプログラムである。
我々は,学生に自動車エンジンの組立と分解の訓練を行うための多層構造化バーチャルリアリティ(VR)システムを開発した。
私たちのVRシステムは、自動車エンジン組立の学生を訓練し、分解する中国の大学のコースで実証され、採用されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:37:46 GMT)
Gaussian Processes on Cellular Complexes [13.6] 我々は、頂点、縁、および細胞として知られる一般化の1つの間の相互作用を含む多進的関係を考察する。
具体的には、これらの高次セル間の相互作用を捉えるグラフの一般化である、細胞複合体上のガウス過程を提案する。
私たちの重要な貢献の1つは、2つの新しいカーネルの導出である。1つはグラフのMat'ernカーネルを一般化し、もう1つは異なる細胞型の情報を混合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:49:14 GMT)
Sculpting Efficiency: Pruning Medical Imaging Models for On-Device
Inference [13.4] 我々は、事前の作業から最適に設定されたMLモデルにおいて、過剰な運用上の複雑さを強調した。
その結果,圧縮速度は1148倍であり,品質の低下は最小限であった。
我々は、臨床研究者がより迅速に、よりリアルな使用に適したモデルを開発するための合理化の今後の研究の道を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 00:15:19 GMT)
EResFD: Rediscovery of the Effectiveness of Standard Convolution for
Lightweight Face Detection [13.4] 顔検出のための軽量バックボーンアーキテクチャとして,標準的な畳み込みブロックの有効性を再検討する。
チャネル切断された標準畳み込み層は精度と推論速度を向上できることを示す。
提案する検出器EResFDは,CPU上でのVGA画像推測に37.7msしか要しないWIDER FACE Hardサブセット上で80.4%のmAPを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:17:58 GMT)
Incremental Learning of Humanoid Robot Behavior from Natural Interaction
and Large Language Models [13.4] 本研究では,自然相互作用から複雑な行動の漸進的な学習を実現するシステムを提案する。
本システムは,ヒューマノイドロボットARMAR-6のロボット認知アーキテクチャに組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:38:37 GMT)
Is BERT Blind? Exploring the Effect of Vision-and-Language Pretraining
on Visual Language Understanding [13.3] 視覚的・言語的な事前学習が、暗黙的な視覚的推論を含むテキストのみのタスクのパフォーマンスを向上させるかどうかを検討する。
本稿では,テキストエンコーダモデルの視覚的推論能力を探索するための視覚言語理解タスクを提案する。
また,テキストのみのタスクにCLIPなどのモデルを適用するための新しいゼロショット知識探索手法であるStroop Probingも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:38:49 GMT)
Expressive TTS Driven by Natural Language Prompts Using Few Human
Annotations [12.9] Expressive Text-to-Speech (TTS) は、人間の声調、気分、さらには芸術的特性で音声を合成することを目的としている。
TTSの最近の進歩は、自然言語のプロンプトを通じて、ユーザーが直接合成スタイルを制御できるようになる。
最小限のアノテーションを持つ制御可能な表現型TSモデルであるFreeStyleTTS(FS-TTS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:20:37 GMT)
Scalable Counterfactual Distribution Estimation in Multivariate Causal
Models [12.9] 多変量因果モデルにおける多量の利害関係の対実的共同分布を推定する問題を考察する。
本稿では,ロバストな1次元部分空間を利用して,両問題を同時に緩和する手法を提案する。
我々は,合成データと実世界のデータの両方において,既存の手法に対するアプローチの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:45:44 GMT)
Cheating Depth: Enhancing 3D Surface Anomaly Detection via Depth
Simulation [12.8] RGBによる表面異常検出法は大幅に進歩している。
特定の表面異常は、RGBだけでは事実上見えず、3D情報の取り込みが必要である。
産業深度データセット上のRGBバックボーンの再トレーニングは、十分な大規模なデータセットの可用性の制限によって妨げられる。
本稿では,既存のMVTec3D異常検出ベンチマークよりも優れた3DSRによる表面異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:44:21 GMT)
Fully Quantized Always-on Face Detector Considering Mobile Image Sensors [12.8] 現在の顔検出器は、組み込みDNNと統合された「インテリジェント」CMOSイメージセンサの要件を完全に満たしていない。
本研究では,超低ビット軽量顔検出器を探索し,そのギャップを埋めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:35:49 GMT)
Optimal Noise pursuit for Augmenting Text-to-Video Generation [12.2] テキスト・トゥ・ビデオ・モデルは、推論中にノイズの観点から不安定性を示すことが多い。
探索・反転パイプラインを用いて最適な雑音を近似する。
提案手法は、最適化の負担を伴わず、明確なマージンでテキスト・ビデオ・モデルを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:33:09 GMT)
FlashDecoding++: Faster Large Language Model Inference on GPUs [12.1] 本稿では,主要なLarge Language Model(LLM)推論をサポートする高速推論エンジンであるFlashDecoding++を紹介する。
上記の課題に対処するため、FlashDecoding++は、異なる部分的ソフトマックス計算のための統一された最大値技術を導入した。
FlashDecoding++はNVIDIAとAMDの両方のGPUで最大4.86倍と2.18倍のスピードアップを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:57:03 GMT)
Sam-Guided Enhanced Fine-Grained Encoding with Mixed Semantic Learning
for Medical Image Captioning [12.1] 本稿では, セグメンション・アプライス・モデル (SAM) でガイドされた新しい医用画像キャプション法について述べる。
本手法では, 医用画像の総合的情報と細部を同時に捉えるために, セマンティック学習を併用した独特な事前学習戦略を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:44:13 GMT)
MiliPoint: A Point Cloud Dataset for mmWave Radar [12.1] ミリ波(mmWave)レーダーは、人間の活動検知の魅力的な代替手段として登場した。
mmWaveレーダーは邪魔にならないので、ユーザーのプライバシーを保護できます。
しかし、RF(Radio Frequency)ベースの技術として、mmWaveレーダーは物体からの反射信号を捉えることに依存しており、カメラに比べてノイズが強い。
これにより、ディープラーニングコミュニティにとって興味深い疑問が持ち上がる。このような魅力的なセンサーのためのより効果的なポイントセットベースのディープラーニング手法を開発できるだろうか?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:19:50 GMT)
Convergent plug-and-play with proximal denoiser and unconstrained
regularization parameter [12.0] 本稿では,Plug-Play(PGD)アルゴリズムの収束性について述べる。
最近の研究は、証明(DRS)による収束を探求している。
まず、新しい収束証明を提供する。
正規化にいかなる制限も課さないDSS。
第2に、画像復元の精度を高めるPGDの緩和版について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:18:39 GMT)
Algorithm Selection for Deep Active Learning with Imbalanced Datasets [11.9] アクティブな学習は、ディープネットワークのトレーニングに必要なラベル付きサンプルの数を減らすことを目的としている。
アクティブな学習戦略が与えられたアプリケーションでうまく機能するか、どれが最善であるかを事前に知るのは難しい。
深層能動学習のための適応型アルゴリズム選択手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:55:23 GMT)
Bayesian Design Principles for Frequentist Sequential Learning [11.4] 逐次学習問題に対する頻繁な後悔を最適化する理論を開発する。
各ラウンドで「アルゴリズム的信念」を生成するための新しい最適化手法を提案する。
本稿では,マルチアームバンディットの「ベスト・オブ・オール・ワールド」な経験的性能を実現するための新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:59:38 GMT)
Generalized Bayesian Inference for Scientific Simulators via Amortized
Cost Estimation [11.4] ニューラルネットワークをトレーニングしてコスト関数を近似し、パラメータと観測データとの予測距離と定義する。
いくつかのベンチマークタスクにおいて、ACEはコストを正確に予測し、他のSBI法よりも合成観測に近い予測シミュレーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:08:16 GMT)
Graph Neural Networks for Topological Feature Extraction in ECG
Classification [11.3] グラフニューラルネットワークを用いて心拍を分類する3つの手法を提案する。
提案した3つの手法は、それぞれ99.38、98.76、91.93パーセントの精度で不整脈分類予測を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:14:34 GMT)
Explainable Artificial Intelligence for Drug Discovery and Development
-- A Comprehensive Survey [11.3] 薬物発見の分野は、人工知能(AI)と機械学習(ML)技術の出現とともに、顕著な変革を経験してきた。
これらのAIとMLモデルはますます複雑になりつつあるため、モデルの透明性と解釈可能性の必要性が高まっている。
XAIはこの問題に対処し、機械学習モデルによる予測をより解釈可能な理解を提供する新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:06:27 GMT)
Data Summarization beyond Monotonicity: Non-monotone Two-Stage
Submodular Maximization [11.3] 2段階の準モジュラー問題の目的は、サブモジュラーである与えられた訓練関数を用いて、基底集合を減少させることである。
この問題は、データの要約を含む様々な領域に応用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:30:20 GMT)
Representation Equivalent Neural Operators: a Framework for Alias-free
Operator Learning [11.1] この研究は、Representation equivalent Neural Operators (ReNO) フレームワークによるニューラル演算子に対する新たな取り組みを提供する。
中心となるのは演算子エイリアスの概念であり、これは神経演算子とその離散表現の不整合を測定する。
我々の研究結果は、異なる離散化やグリッドを扱う際にエイリアシングがエラーを発生させ、重要な連続構造が失われることについて詳述している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:32:26 GMT)
Towards Safe Propofol Dosing during General Anesthesia Using Deep
Offline Reinforcement Learning [11.1] Policy Constraint Q-Learning(PCQL)は、実際の臨床データセットで麻酔戦略を学習する問題を解決するための、データ駆動型強化学習アルゴリズムである。
PCQLは、実際の臨床麻酔データセットに関する広範な実験によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:04:55 GMT)
Generative Artificial Intelligence in Healthcare: Ethical Considerations
and Assessment Checklist [11.0] ChatGPTと、生成人工知能(AI)を利用した他の新興技術は、潜在的な倫理的問題に多くの注意を払っている。
生成AI開発における倫理的議論の包括的評価と透過的な文書化のための倫理チェックリストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:55:07 GMT)
DP-Mix: Mixup-based Data Augmentation for Differentially Private
Learning [11.0] 本稿では,差分学習の制約に特化して設計された2つの新しいデータ拡張手法を提案する。
我々の最初のテクニックであるDP-Mix_Selfは、自己拡張データにミキサアップを施すことにより、さまざまなデータセットと設定にわたるSoTA分類性能を達成する。
第2の手法であるDP-Mix_Diffは、事前学習した拡散モデルから合成データを混合プロセスに組み込むことにより、さらなる性能向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:12:12 GMT)
Exclusive Group Lasso for Structured Variable Selection [10.9] 構造化変数選択問題を考える。
合成ノルムは、そのような排他的グループ空間パターンを促進するために適切に設計することができる。
構造原子を推定された支持体に含めて解を構築する能動集合アルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:05:56 GMT)
Improving Zero-shot Reader by Reducing Distractions from Irrelevant
Documents in Open-Domain Question Answering [10.8] 大規模言語モデル(LLM)は、オープンドメイン質問応答(ODQA)におけるゼロショットアプローチを可能にする
本研究の目的は,計算コストの課題とラベル付きデータの必要性に対処するゼロショットリーダの実現性である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:49:40 GMT)
VIGraph: Self-supervised Learning for Class-Imbalanced Node
Classification [10.6] 少数ノードを生成するための自己教師付き変分グラフ自動エンコーダ(VGAE)に基づく新しいSSLモデルであるVIGraphを紹介する。
具体的には、VIGraphは不均衡グラフを構成する際に不均衡の概念に厳格に固執する。
クラス不均衡なノード分類タスクに対して,VIGraphは有望な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:36:19 GMT)
Artificial Intelligence Ethics Education in Cybersecurity: Challenges
and Opportunities: a focus group report [10.5] サイバーセキュリティにおけるAIツールの出現は多くの機会と不確実性を生み出している。
AIサイバーセキュリティ作業における“ブラックボックス”の精神の理解も、最も重要である。
将来のAI教育者や実践者は、厳格な技術トレーニングカリキュラムを実装することで、これらの問題に対処する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 00:08:07 GMT)
MAAIG: Motion Analysis And Instruction Generation [10.3] 多くの人が自宅で自己指導型スポーツトレーニングに従事しているが、プロのコーチのリアルタイム指導は欠如している。
我々はMAAIGと呼ばれる新しいアプリケーションフレームワークを提案する。
ユーザーが提供したスポーツアクションビデオに基づいて、フレーム毎に埋め込みベクターを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:53:25 GMT)
Beyond Ensemble Averages: Leveraging Climate Model Ensembles for
Subseasonal Forecasting [10.3] 最近の研究では、機械学習(ML)モデルを用いて、サブシーズン予測(SSF)を推し進める有望な結果が示されている。
本稿では,月平均降水量と2m温度を予測するML手法の適用について述べる。
線形モデル、ランダムフォレスト、畳み込みニューラルネットワーク、および積み重ねモデルを用いた回帰、量子レグレッション、およびターシル分類タスクについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:35:17 GMT)
RPCANet: Deep Unfolding RPCA Based Infrared Small Target Detection [10.2] この研究は、RPCANetと呼ばれる赤外線ディムターゲットを検出するための解釈可能なディープネットワークを提案する。
提案手法では, ISTDタスクをスパースターゲット抽出, 低ランク背景推定, 画像再構成として定式化する。
反復最適化の更新ステップをディープラーニングフレームワークに展開することにより、時間を要する複雑な行列計算を理論誘導ニューラルネットワークに置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:21:12 GMT)
Hierarchical Proxy Modeling for Improved HPO in Time Series Forecasting [9.9] 本稿では,時系列データセットに関連付けられたデータ階層を利用して,HPOをテストプロキシで駆動する新しい手法H-Proを提案する。
H-Proは、市販の機械学習モデルにも適用でき、HPOを実行することができる。
我々の手法は、観光、ウィキ、交通のデータセットにおける既存の最先端手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:25:18 GMT)
Look-Ahead Selective Plasticity for Continual Learning of Visual Tasks [9.8] タスク境界において,タスクが終了し,他のタスク開始時に発生する新しいメカニズムを提案する。
CIFAR10やTinyImagenetなどのコンピュータビジョンデータセットのベンチマークで提案手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 22:00:23 GMT)
Learning Extrinsic Dexterity with Parameterized Manipulation Primitives [9.5] 我々は、オブジェクトのポーズを変えるために環境を利用する一連のアクションを学習する。
我々のアプローチは、オブジェクトとグリップと環境の間の相互作用を利用してオブジェクトの状態を制御することができる。
拘束されたテーブルトップワークスペースから様々な重量,形状,摩擦特性の箱状物体を選別する手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:32:09 GMT)
Ultrasound Plane Pose Regression: Assessing Generalized Pose Coordinates
in the Fetal Brain [9.5] 我々は,センサを付加することなく,3次元可視化,トレーニング,ガイダンスのための米国の航空機ローカライゼーションシステムを構築することを目指している。
この研究は、胎児の脳をスライスする米国飛行機の6次元(6次元)のポーズを予測する、これまでの研究に基づいています。
トレーニングおよびテストデータにおける登録品質の影響とその後のトレーニングモデルへの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:08:25 GMT)
Atlas-Based Interpretable Age Prediction In Whole-Body MR Images [9.3] 我々は、Grad-CAMの解釈可能性法を用いて、人の年齢の最も予測可能な身体領域を決定する。
本症例では, 脊椎, 自家背筋, 心臓領域の3つの主要領域について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:01:19 GMT)
Approximate Multiagent Reinforcement Learning for On-Demand Urban
Mobility Problem on a Large Map (extended version) [9.3] 我々は大都市環境における自律型マルチエージェントタクシー経路問題に焦点をあてる。
最近の理論では、ベースポリシーが安定ならば、そのようなベースポリシーを持つロールアウトベースのアルゴリズムは、ほぼ最適に安定なポリシーを生成する。
ほぼ1対1のロールアウトに基づく2相近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:33:32 GMT)
Is Deep Learning Network Necessary for Image Generation? [9.1] 深層学習ネットワークを使わずに画像生成の可能性を検討する。
画像が高次元分布に従うという仮定を検証する。
実験により, 画像のFID値が, 可変オートエンコーダのFID値よりも低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:10:44 GMT)
Variable Selection in Maximum Mean Discrepancy for Interpretable
Distribution Comparison [9.1] 2サンプルテストは、同じ分布から2つのデータセットが生成されるかどうかを決定する。
本稿では,2サンプルテストにおける変数選択について検討し,2つの分布の相違の原因となる変数を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:38:39 GMT)
Reputation Systems for Supply Chains: The Challenge of Achieving Privacy Preservation [9.0] 本稿では、不安定なサプライチェーンネットワークにおいて、プライバシーに配慮した利害関係者が導入する課題について概説する。
また,プライバシ保護評価システムとその特性の多様な展望について概説する。
今後の課題として,サプライチェーン固有のプライバシと機密性のニーズに対処する新たなシステムを評価する必要性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:23:53 GMT)
Non-Autoregressive Diffusion-based Temporal Point Processes for
Continuous-Time Long-Term Event Prediction [8.9] 本研究では,長期イベント予測のための拡散に基づく非自己回帰時間プロセスモデルを提案する。
事象列上で拡散過程を実行するために,対象事象列とユークリッドベクトル空間の間の双方向マップを開発する。
連続時間における長期イベント予測における最先端手法よりも提案モデルの方が優れていることを示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:52:44 GMT)
Robust Identity Perceptual Watermark Against Deepfake Face Swapping [8.9] ディープフェイク・フェイススワップは、ディープジェネレーティブ・モデルの急速な開発で重要なプライバシー問題を引き起こしている。
本稿では,Deepfakeの顔スワップに対する検出とソーストレースを同時に行う,最初の堅牢なアイデンティティ認識型透かしフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:04:32 GMT)
High-dimensional Linear Bandits with Knapsacks [8.9] 特徴量が大きい高次元条件下で,knapsack (CBwK) 問題を用いた文脈的帯域幅について検討した。
本研究では,スパース推定をオンラインで行うハードしきい値アルゴリズムのオンライン版を開発する。
この統合されたアプローチは、特徴次元に対数的に依存するサブリニアな後悔を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:40:33 GMT)
Multi-view Relation Learning for Cross-domain Few-shot Hyperspectral
Image Classification [8.8] クロスドメインの少数ショットハイパースペクトル画像分類は、ソースドメインから多数のラベル付きサンプルから事前知識を学ぶことに焦点を当てている。
本稿では,異なる視点からサンプル関係を学習し,それらをモデル学習プロセスに取り入れることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:06:03 GMT)
Overhead Line Defect Recognition Based on Unsupervised Semantic
Segmentation [8.7] オーバーヘッドラインインスペクションは、可視光画像を用いた欠陥認識の恩恵が大きい。
本稿では,Faster RCNNネットワーク上に構築された新しい欠陥認識フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:52:59 GMT)
Exploring the Hyperparameter Space of Image Diffusion Models for
Echocardiogram Generation [8.5] 本研究の目的は,超音波画像と映像生成の領域内での基礎的ベンチマークを確立し,ガイドラインを提供することである。
本稿では,実例と生成例の分布変化について検討し,潜在的な解について考察する。
本研究は,超音波画像とビデオ生成の専門分野におけるさらなる発展への参考として,貴重な知見の提供を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:43:08 GMT)
Unreading Race: Purging Protected Features from Chest X-ray Embeddings [8.4] 深層学習モデルの胸部X線写真埋め込みにおける保護的特徴効果の分析と除去を行う。
3つの事前学習モデルを用いてMIMICとCheXpertのデータセットを振り返って検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:59:00 GMT)
Revamping AI Models in Dermatology: Overcoming Critical Challenges for
Enhanced Skin Lesion Diagnosis [8.4] 我々は、分散-textbfClinical TriageモデルのオールインワンのtextbfHierarchical-textbfOutを示す。
臨床画像では,階層的予測,アウト・オブ・ディストリビューション画像の警告,皮膚内視鏡の推奨の3つの出力を生成する。
我々の汎用モデルは、病変診断のための貴重な意思決定支援を提供し、医療AI応用の有望な先例を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:08:49 GMT)
Contrastive Moments: Unsupervised Halfspace Learning in Polynomial Time [8.4] 所望のテレビ距離内において,$d$次元空間にマージンを持つ高次元半空間を学習するためのガウス時間アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムはラベルを必要とせず、隠れたハーフスペースのユニークな(そして効率的な)識別性を確立する。
超ポリノミカルな既存のモーメントバウンド保証の代わりに、トータル変分(TV)距離に基づくポリタイム保証を提供することにより、この問題を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:51:10 GMT)
Self-Supervised Pre-Training with Contrastive and Masked Autoencoder
Methods for Dealing with Small Datasets in Deep Learning for Medical Imaging [8.3] 医用画像の深層学習は、診断ミスのリスクを最小限に抑え、放射線医の作業量を減らし、診断を加速する可能性がある。
このようなディープラーニングモデルのトレーニングには,すべてのトレーニングサンプルに対するアノテーションを備えた,大規模かつ正確なデータセットが必要です。
この課題に対処するために、ディープラーニングモデルは、自己教師付き学習の分野からのメソッドを使用してアノテーションなしで、大規模な画像データセット上で事前トレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:56:55 GMT)
Detecting Out-of-Distribution Through the Lens of Neural Collapse [8.3] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、AIの安全なデプロイに不可欠である。
我々は、Neural Collapse inspired OOD detector (NC-OOD)と呼ばれる高度に多用途なOOD検出器を導入する。
我々は、OODの特徴が遠くにあるのに対して、ID(In-distriion)特徴がクラスタを形成する傾向にあるという一般的な観察を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:18:28 GMT)
EHA: Entanglement-variational Hardware-efficient Ansatz for Eigensolvers [8.2] 量子多体系と量子化学のベンチマーク問題を解くために,Entment-variational Hardware- efficient Ansatz (EHA)を提案する。
EHAは問題に依存せず、ハードウェア効率が良く、特にNISQデバイスに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:58:02 GMT)
Multi-Operational Mathematical Derivations in Latent Space [8.1] 数学的操作を明示的な幾何学的変換としてモデル化する、異なる多動作表現パラダイムを導入する。
我々は61Kの前提と6つの演算子からなる1.7Mの導出ステップからなる大規模データセットを構築した。
アーキテクチャの選択は、トレーニングのダイナミクス、構造組織、潜在空間の一般化に大きく影響を与える可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:33:07 GMT)
VFCFinder: Seamlessly Pairing Security Advisories and Patches [8.0] VFCFinderは、所定のセキュリティアドバイザリに対する、上位5位の脆弱性修正コミットを生成するツールである。
トップ5のコミットで正しいVFCを見つけた場合のリコールは96.6%、トップ1のコミットでは80.0%となる。
VFCFinderは9つの異なるプログラミング言語に一般化し、Top-1リコールの点で最先端のアプローチを36ポイント上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:30:12 GMT)
Norm of Word Embedding Encodes Information Gain [7.9] 静的単語埋め込みの2乗ノルムは,単語が伝達する情報ゲインを符号化することを示す。
また、KLの発散と埋め込みの2乗ノルムの両方が、単語の有意性を示す有用な指標であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:01:32 GMT)
Improving word mover's distance by leveraging self-attention matrix [7.9] 提案手法は,単語の埋め込みの類似性を同時に考慮したFused Gromov-Wasserstein距離と,2つの文間の最適な移動を計算するSAMに基づく。
提案手法は, 意味的テキストの類似性にほぼ等価な性能を持つパラフレーズ識別において, WMDとその変種を向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:58:47 GMT)
ACES: Translation Accuracy Challenge Sets at WMT 2023 [7.9] ACES Challenge Set を用いて WMT 2023 に提出されたセグメントレベルメトリクスのパフォーマンスをベンチマークした。
課題セットは68の現象からの挑戦を表す36Kの例と、146の言語ペアからなる。
各メトリクスについて、一連のエラーカテゴリに対するパフォーマンスの詳細なプロファイルと、比較を行うための全体的なACES-Scoreを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:29:09 GMT)
Inclusiveness Matters: A Large-Scale Analysis of User Feedback [7.9] Reddit、Google Play Store、Twitterの3つの人気オンラインソースからのユーザーフィードバックを、世界で最も人気のあるアプリ50に活用しています。
社会・技術基盤理論のアプローチを用いて,3つの情報源にまたがる23,107の投稿を分析し,1,211の包括性関連投稿を同定した。
本研究は、最も人気のあるアプリやオンラインソースからの包括性に関するユーザフィードバックを詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:05:46 GMT)
Deep learning-based Edge-aware pre and post-processing methods for JPEG
compressed images [7.8] 本稿では,前処理と後処理の深いCNN間の標準を包含する学習ベース圧縮方式を提案する。
本稿では, 圧縮圧縮ネットワークを利用した先行手法の改良を, (a) 従来の作業でよく発生するぼやけを防止するエッジ認識損失関数, (b) 処理後処理のための超解像畳み込みニューラルネットワーク, および, 対応する前処理ネットワークを導入し, レート歪み性能の向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:35:45 GMT)
Can Language Models Be Tricked by Language Illusions? Easier with
Syntax, Harder with Semantics [7.8] 我々は「言語錯覚」に関連するLMのより微妙な判断について検討する。
比較錯視、深さ電荷錯視、負極性イリュージョン(NPI)という3つの錯覚を考察する。
我々は,人間の言語処理の認知モデルとして,かつ複雑な言語材料において,ニュアンスだが重要な情報を認識する能力において,LMは相対的に制限されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:44:24 GMT)
A Study of Continual Learning Under Language Shift [7.6] 新しいデータが新しい言語から来るとき、言語モデルを更新する利点と欠点について研究する。
以上の結果から,前向き移動は言語順に大きく依存するが,後向き移動は新言語の順序や特徴によって正か負かのどちらかになる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:54:50 GMT)
DIN-SQL: Decomposed In-Context Learning of Text-to-SQL with
Self-Correction [7.4] 本研究では、生成問題をサブプロブレムに分解し、それらのサブプロブレムの解を大規模言語モデルに供給する方法について検討する。
文脈内学習による我々のアプローチは、多くの微調整されたモデルを少なくとも5%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:30:12 GMT)
Eigenstate Thermalization and its breakdown in Quantum Spin Chains with
Inhomogeneous Interactions [7.3] 固有状態熱化仮説 (ETH) は、孤立量子多体系におけるエルゴディディティと熱化の基準を確立する成功理論である。
本研究では, 線形不均一相互作用を有するスピン=1/2 $ XXZ鎖の熱重合特性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:01:06 GMT)
DRNet: A Decision-Making Method for Autonomous Lane Changingwith Deep
Reinforcement Learning [7.2] DRNetは、DRLエージェントがシミュレートされた高速道路上で合理的な車線変更を行うことで、運転を学べる新しいDRLベースのフレームワークである。
我々のDRLエージェントは、衝突を起こさずに所望のタスクを学習でき、DDQNや他のベースラインモデルより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 21:17:52 GMT)
H-NeXt: The next step towards roto-translation invariant networks [7.2] H-NeXtはパラメータ効率のよいロト翻訳不変ネットワークである。
トレーニングセット内の1つの拡張イメージなしでトレーニングされる。
これは、未拡張のトレーニングセットとMNISTとCIFAR-10の強化されたテストセットの分類において、最先端の技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:36:20 GMT)
Score-based Data Assimilation for a Two-Layer Quasi-Geostrophic Model [7.2] 本研究は,新たなデータ同化手法であるスコアベースデータ同化(SDA)のスケーラビリティを,そのようなシステムで評価する。
メモリ消費と実行時間を大幅に削減することを目的としたスコアネットワークアーキテクチャの変更を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:40:22 GMT)
The Effect of Scaling, Retrieval Augmentation and Form on the Factual
Consistency of Language Models [7.2] 大規模言語モデル(LLM)は、事実知識に対する自然なインタフェースを作るが、その有用性は意味論的に等価な質問に対して一貫性のない回答を提供する傾向によって制限される。
不整合の潜在的な原因を特定し、検索コーパスを用いてLMのスケールアップと拡張という2つの緩和戦略の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:20:11 GMT)
On the Concerns of Developers When Using GitHub Copilot [7.1] GitHub CopilotはAIベースのコード生成ツールで、自然言語処理を使用して提案と自動補完コードを生成する。
その人気にもかかわらず、Copilotで作業するソフトウェア開発者の実際の経験に関する実証的な証拠はほとんどない。
476のGitHubイシュー、706のGitHubディベート、および184のStack Overflowポストからデータを収集し、問題、問題の原因、Copilotを使用する際の問題を解決するソリューションを特定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:24:38 GMT)
Navigating Complex Search Tasks with AI Copilots [6.8] 複雑な検索タスクは、初歩的な事実発見や再定義のサポート以上のものを必要とする。
近年の人工人工知能(AI)の出現と補助エージェント(副操縦士)の到来は、さらなる支援を提供する可能性がある。
この記事は2023年のACM SIGIR Conferenceの著者による基調講演に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:43:22 GMT)
Separating and Learning Latent Confounders to Enhancing User Preferences
Modeling [6.8] 本研究では,過去のフィードバックからユーザの好みを捉え,候補項目に対するユーザ固有のフィードバックを予測するリコメンデータモデルについて検討する。
既存のデバイアスモデルでは,(1)特定のバイアスの解決に特化しているか,(2)ユーザの履歴フィードバックから直接補助情報を取得するかのいずれかである。
我々は,textbfSeparating and textbfLearning Latent Confounders textbfFor textbfRecommendationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:42:50 GMT)
Causal Structure Representation Learning of Confounders in Latent Space
for Recommendation [6.8] ユーザの過去のフィードバックからユーザの好みを推測することは,レコメンデーションシステムにおいて重要な問題である。
我々は、共同創設者の影響を考慮し、潜在分野におけるユーザー嗜好から引き離し、相互依存をモデル化するために因果グラフを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:46:07 GMT)
Conformal Prediction for Time Series with Modern Hopfield Networks [6.7] 本稿では,時系列の共形予測手法であるHopCPTを提案する。
我々は,時間的依存関係が存在する時系列に対して理論的に妥当であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:43:11 GMT)
Finding Common Ground: Annotating and Predicting Common Ground in Spoken
Conversations [6.7] 対象者の認知状態に影響を及ぼす発話を意図した方法で生成するために、我々の認知状態と観客の認知状態のモデルを使用する。
認知状態の重要な部分は、話者が信じる内容である共通の根拠であり、話者は聴衆が信じることを信じるなどである。
共通基盤を捉えるための新しいアノテーションとコーパスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:37:28 GMT)
Representing Edge Flows on Graphs via Sparse Cell Complexes [6.7] 本稿では, フロー表現学習問題,すなわち, 観測されたグラフをセルの集合で拡張する問題を紹介する。
この問題はNPハードであり,その解に対する効率的な近似アルゴリズムを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:26:48 GMT)
Better Fair than Sorry: Adversarial Missing Data Imputation for Fair
GNNs [6.7] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を保護属性の欠如下で学習する問題に対処する。
我々は、公正なGNNが使用する保護属性に対する公正な欠落データ計算モデルであるBFtS(Better Fair than Sorry)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:57:44 GMT)
EHRSHOT: An EHR Benchmark for Few-Shot Evaluation of Foundation Models [6.5] スタンフォード大学の6,739人の患者の電子健康記録(EHRs)から構造化されたデータを含む新しいデータセット EHRSHOT を公表した。
第2に,257万症例のERHデータに基づいて事前訓練した141Mパラメータ臨床基盤モデルであるCLMBR-T-baseの重みを公表した。
第3に、15の臨床的予測タスクを定義し、サンプル効率やタスク適応などの利点に基づく基礎モデルの評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:33:35 GMT)
Learning Intra and Inter-Camera Invariance for Isolated Camera
Supervised Person Re-identification [6.5] クロスカメラ画像は、単にカメラスタイルで異なるIDとして認識される傾向がある。
本稿では,ISCS設定下での人物のリIDについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:32:40 GMT)
Concatenated Masked Autoencoders as Spatial-Temporal Learner [6.5] 自己教師型ビデオ表現学習のための時空間学習システムとして,Concatenated Masked Autoencoders (CatMAE)を導入した。
そこで本研究では,ビデオフレームをモデル再構成ターゲットとして用いた新しいデータ拡張戦略であるVideo-Reverse(ViRe)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:08:26 GMT)
1D-CapsNet-LSTM: A Deep Learning-Based Model for Multi-Step Stock Index
Forecasting [6.1] 本研究では,多段階株価指数予測のためのLSTMネットワークに1D CapsNetを統合する可能性を検討する。
この目的のために、1D CapsNetを用いて高レベルのカプセルを生成するハイブリッド1D-CapsNet-LSTMモデルが導入された。
提案した1D-CapsNet-LSTMモデルは、ベースラインモデルを2つの重要な側面で一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:49:00 GMT)
Tailoring Mixup to Data using Kernel Warping functions [6.0] トレーニングデータポイントの線形拡張(mixupとも呼ばれる)は、アプリケーションの大規模なパネルに有効であることが判明した。
本稿では,各点データ間の類似度に応じて,ワープ関数によって係数の基底分布を動的に変化させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:48:28 GMT)
Fedstellar: A Platform for Decentralized Federated Learning [6.0] Googleは、フェデレーションの参加者間で機械学習(ML)モデルをトレーニングするための新しいパラダイムとして、フェデレーション・ラーニング(FL)を提案した。
現在、DFLモデルをトレーニングしているプラットフォームは、フェデレーションネットワークトポロジの管理のような重要な問題に悩まされている。
本稿では,分散化・半分散化・集中化方式でFLモデルを学習するための新しいプラットフォームであるFedstellarを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:35:27 GMT)
Server-side Rescoring of Spoken Entity-centric Knowledge Queries for
Virtual Assistants [6.0] 本研究では,音声情報ドメインクエリのサーバ側再構成のためのモデリング手法を実証研究する。
様々なエンティティ中心のクエリサブポピュレーションにおいて、WERは23%-35%の大幅な改善を示した。
また、スクラッチから訓練した複数のサーバサイドLMのモデル融合は、各モデルの相補的な強度を最も効果的に組み合わせていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:07:23 GMT)
Time Series Anomaly Detection using Diffusion-based Models [5.9] 拡散モデルは画像の異常検出に最近用いられている。
多変量時系列における異常検出にも活用できるかどうかを検討する。
我々のモデルは、合成データセットのベースラインを上回り、実世界のデータセットと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:58:09 GMT)
Predicting Question-Answering Performance of Large Language Models
through Semantic Consistency [5.9] 本研究では,大規模言語モデルの質問応答のセマンティック一貫性を評価するタスクに対処する。
事実質問のための高品質なパラフレーズ付きベンチマークデータセットを作成し、そのデータセットをコミュニティにリリースする。
実際のQA参照レスパフォーマンス予測のためのフレームワークを構築し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:27:21 GMT)
Gradient-free online learning of subgrid-scale dynamics with neural
emulators [5.8] 提案手法では, ニューラルエミュレータを用いて, 縮小状態空間解法の近似を学習する。
このアルゴリズムは、元の解法の勾配を計算することなく、オンライン戦略の利点のほとんどを回復することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:44:56 GMT)
Re-weighting Tokens: A Simple and Effective Active Learning Strategy for
Named Entity Recognition [5.7] 本稿では,動的スムーズな重み付けを個々のトークンに割り当てる,リウェイトに基づくアクティブラーニング戦略を提案する。
複数のコーパスに対する実験結果から,既存の獲得機能に再重み付け戦略を組み込むことにより,大幅な性能向上が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 00:19:02 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） (Thu, 2 Nov 2023 13:53:24 GMT)
Better Together: Enhancing Generative Knowledge Graph Completion with
Language Models and Neighborhood Information [5.6] 実世界の知識グラフ(KG)は、しばしば不完全性に悩まされ、潜在的な性能が制限される。
従来の知識グラフ補完法(KGC)は、大規模KGに対して計算集約的で実用的ではない。
我々は,言語モデルに基づくKGC手法を改善するために,ノード近傍を付加情報として含めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:38:39 GMT)
Contextual Confidence and Generative AI [5.1] ジェネレーティブAIモデルは、効果的なヒューマンコミュニケーションの基礎を混乱させます。
彼らは文脈的自信に新しい課題を提示します。
これらの課題に直面してコミュニケーションを安定させる戦略について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:39:22 GMT)
Manifold-augmented Eikonal Equations: Geodesic Distances and Flows on
Differentiable Manifolds [5.0] 多様体の幾何学が距離場にどのように影響するかを示し、測地線流を利用して、グローバルな長さ最小曲線を直接得る。
この研究は、微分可能多様体上の統計学と減階モデリングの機会を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:18:22 GMT)
Sample-efficient Multi-objective Molecular Optimization with GFlowNets [5.0] ハイパーネットワークに基づくGFlowNets(HN-GFN)を利用した多目的ベイズ最適化(MOBO)アルゴリズムを提案する。
HN-GFNは、単一の嗜好条件のハイパーネットワークを用いて、目的間の様々なトレードオフを探索することを学ぶ。
実世界の様々な環境での実験により、我々のフレームワークは、候補品質とサンプル効率の点で、既存の手法よりも圧倒的に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:44:41 GMT)
Bound for Gaussian-state Quantum illumination using direct photon
measurement [4.9] オンオフ検出や光子数解法(PNR)検出において,ガウス状態を用いた量子照明のための解析的境界を示す。
同時カウント計測では、2モード圧縮真空(TMSV)状態が最適である。
信号モードのPNR検出とアイドラーモードのオンオフ検出を両モードのPNR検出と同様の性能に到達させることが有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 23:23:31 GMT)
Typing on Any Surface: A Deep Learning-based Method for Real-Time
Keystroke Detection in Augmented Reality [4.9] 空中キーボードインターフェース、ワイヤレスキーボード、または音声入力は、エルゴノミクス設計が貧弱で、精度が限られているか、単に公の場で使うのが恥ずかしい。
本稿では、ユーザ視点のRGBビデオストリームから、ARアプリケーションがキーストロークを正確に予測できるディープラーニングベースのアプローチを提案し、検証する。
既製ハンドランドマーク抽出器と,適応型畳み込みリカレントニューラルネットワーク(C-RNN)を併用した2段階モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:24:38 GMT)
Robust zero modes in non-Hermitian systems without global symmetries [4.8] バルクの対称性や位相に依存しない格子モデルにおいてゼロモードを達成するためのアプローチを提案する。
このような対称性のないゼロモード (SFZMs) は、格子全体に広がる「核」(nucleus) として機能する、バルクにゼロモードを持つ単一サイトまたは小さなクラスタをアタッチすることで形成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:41:14 GMT)
Infusion: Internal Diffusion for Video Inpainting [4.8] 拡散モデルは、画像やビデオを含む複雑なデータ分散をモデル化する際、驚くべき結果を示している。
ビデオインペイントの場合,ビデオの自己類似性が高いため,拡散モデルのトレーニングはインペイントに限定することができる。
われわれはこの手法を「Infusion」と呼んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:55:11 GMT)
Exploring Best Practices for ECG Signal Processing in Machine Learning [4.8] 最先端の機械学習アルゴリズムは心電図データを用いた心臓状態の分類において顕著な成果を上げている。
事前処理のベストプラクティスには合意がないようだ。
サンプリングレートを50Hz以下にすると、一般的に使用される500Hzに匹敵する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:29:15 GMT)
Time-Independent Information-Theoretic Generalization Bounds for SGLD [4.7] ランゲヴィン力学データセットに対する新しい情報理論の一般化境界を提供する。
私たちの境界は滑らかさと散逸の仮定に基づいており、指数的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:42:23 GMT)
Scalable Probabilistic Forecasting in Retail with Gradient Boosted
Trees: A Practitioner's Approach [4.7] 本稿では,系列数や間欠性が少ない集約レベルでの予測を行うためのトップダウン手法を提案する。
サブサンプルによる低いレベルの直接トレーニングも、スケーリングの代替方法である。
われわれは、eコマースとブリック・アンド・モルタルの小売データセットの特徴の違いを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:46:32 GMT)
Replicable Benchmarking of Neural Machine Translation (NMT) on
Low-Resource Local Languages in Indonesia [4.6] 本研究は,インドネシアの4つの低リソースローカル言語(ジャワ語,スンダ語,ミナンカバウ語,バリンセ語)を対象としたNMTシステムの訓練を包括的に分析する。
我々の研究は、限られた計算資源とテキストデータにもかかわらず、いくつかのNMTシステムが競合性能を達成することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:27:48 GMT)
Understanding and Improving Ensemble Adversarial Defense [4.5] 我々は、アンサンブルの防御を理解するための新しい誤り理論を開発した。
我々は,対話的グローバル対人訓練(iGAT)という,アンサンブル対人防御を改善する効果的なアプローチを提案する。
iGATは、ホワイトボックスとブラックボックスの両方の攻撃下で、CIFAR10とCIFAR100データセットを使用して評価された最大17%のパフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:57:18 GMT)
Fitted Value Iteration Methods for Bicausal Optimal Transport [4.5] We developed a fit value iteration (FVI) method to compute bicausal optimal transport (OT)。
動的プログラミングの定式化に基づいて、FVIは関数クラスを採用し、二元関数の値関数を近似する。
本研究では, 適切な構造を持つ多層ニューラルネットワークが, サンプル複雑性証明に必要な重要な仮定を満たすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:24:36 GMT)
The Impact of Preference Agreement in Reinforcement Learning from Human
Feedback: A Case Study in Summarization [4.4] ヒューマンフィードバックからの強化学習は、テキスト生成品質の複雑でニュアンスな特性をキャプチャするために使用することができる。
その結果,(1) 精度の高い報酬モデル,(2) 取得した品質特性を変化させる結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:21:23 GMT)
Gaussian Process Priors for Systems of Linear Partial Differential
Equations with Constant Coefficients [4.3] 偏微分方程式(PDE)は物理系をモデル化するための重要なツールである。
我々はガウス過程(GP)のファミリを提案し、これをEPGPと呼び、すべての実現がこのシステムの正確な解となるようにしている。
我々はPDEの3種類の系、熱方程式、波動方程式、マクスウェル方程式に対するアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:17:34 GMT)
Novel View Synthesis from a Single RGBD Image for Indoor Scenes [4.3] 単一RGBD(Red Green Blue-Depth)入力から新しいビューイメージを合成する手法を提案する。
本手法では,RGBD画像を点雲に変換し,異なる視点からレンダリングし,NVSタスクを画像翻訳問題に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:34:07 GMT)
Combining Optimal Path Search With Task-Dependent Learning in a Neural
Network [4.2] コスト値をシナプス重みに変換することにより,経路探索問題のニューラルネットワーク表現を定義することができることを示す。
ネットワーク学習機構は, ネットワーク内の重みを手作業に応じて強化し, ネットワークの重み付けに適応できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:14:45 GMT)
Sound Call Graph Construction for Java Object Deserialization [4.1] コールグラフ構築における音質改善によるシリアライズ処理手法であるSeecaを提案する。
我々は,信頼できないオブジェクトデシリアライズ脆弱性の検出において,音質,精度,性能,有用性に関して,我々のアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:07:54 GMT)
Semantic Scene Graph Generation Based on an Edge Dual Scene Graph and
Message Passing Neural Network [3.9] シーングラフ生成(SGG)は、画像内のオブジェクト間の関係をキャプチャし、構造化グラフベースの表現を生成する。
既存のSGG法は、詳細な関係を正確に予測する能力に制限がある。
本稿では,エッジデュアルシーングラフ生成(EdgeSGG)と呼ばれるマルチオブジェクト関係のモデリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:36:52 GMT)
Deep learning based Image Compression for Microscopy Images: An
Empirical Study [3.9] 本研究では,古典的および深層学習に基づく画像圧縮法とその深層学習に基づく画像処理モデルへの影響について分析する。
このような所望の方法で画像を圧縮するには、複数の古典的損失画像圧縮技術と、複数のAIベースの圧縮モデルを比較する。
その結果、AIベースの圧縮技術は従来の圧縮技術よりも優れており、2Dケースでは下流のラベルなしタスクに最小限の影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:00:32 GMT)
Measuring Behavior Change with Observational Studies: a Review [3.7] 我々は148の論文(2000-2023)を分析し,行動分類と変化検出手法を作成した。
私たちの発見は、感情の変化、API制限されたプラットフォームへの重点、理論の統合に焦点を合わせました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:20:28 GMT)
Towards Abstractive Timeline Summarisation using Preference-based
Reinforcement Learning [3.7] 本稿では,複数のニュースソースから報告されるイベントの時系列を要約する新しいパイプラインを提案する。
抽象的な要約のためのトランスフォーマーに基づくモデルは、長い文書のコヒーレントで簡潔な要約を生成する。
抽出要約は情報源に忠実であるが、読みにくく、余分な情報や不要な情報を含んでいる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 21:16:02 GMT)
Absence of barren plateaus in finite local-depth circuits with
long-range entanglement [3.6] グランドステートの準備は、ハミルトン将軍にとって古典的に魅力的である。
浅いパラメータ化回路は、短距離の絡み合った状態を得るために効果的に訓練することができる。
深い回路は、バレンプラトー現象のために一般には訓練不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:53:23 GMT)
Analog information decoding of bosonic quantum LDPC codes [3.6] 本稿では,ボソニック量子ビット読み出しから得られたシンドローム情報を明示的に活用する新しい復号法を提案する。
その結果,アナログ情報を用いた一般的な復号アルゴリズムの基礎となり,フォールトトレラント量子計算の方向に有望な結果を示すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:41:03 GMT)
Failed Goal Aware Hindsight Experience Replay [3.5] Aware HER (FAHER) はサンプリング効率を高めるために提案されている。
FAHERは、達成できない本来の目標として定義される失敗した目標に関連して達成された目標の特性を利用する。
提案手法は,OpenAIジムの3つのロボット制御タスクを用いた実験により検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:04:32 GMT)
Hierarchical Classification System for Breast Cancer Specimen Report
(HCSBC) -- an end-to-end model for characterizing severity and diagnosis [3.4] 階層型ハイブリッドトランスフォーマーベースパイプライン(59ラベル)の開発 -乳癌検体分類システム(HCSBC)-
我々は、EUHデータに基づいてモデルをトレーニングし、2つの外部データセット(MGHとMayo Clinical)でモデルの性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:37:45 GMT)
A fully passive transmitter for decoy-state quantum key distribution [3.4] 受動量子鍵分布(QKD)送信機は、ランダムにQKDプロトコルで規定された量子状態を生成する。
乱数発生器によって外部に駆動される能動光変調器の使用を避けることで、受動QKD送信機は変調器側チャネルに免疫を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:00:50 GMT)
Emergent (In)Security of Multi-Cloud Environments [3.4] 大部分のIT組織は、ワークロードをさまざまなクラウドサービスプロバイダに分散させ、マルチクラウド環境を拡大しています。
攻撃ベクトルの数の増加は、緩和と対策の優先順位付けの難しさを生み出している。
我々は,特定された緩和策と対策の計算と優先順位付けを可能にするマルチクラウド脅威ベクトルの解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:02:33 GMT)
ATHENA: Mathematical Reasoning with Thought Expansion [3.4] ATHENA(Attention-based Thought Expansion Network Architecture)を導入し、現実の実践の課題に取り組む。
思考拡大は、前段から導かれる算数表現の思考を担っている候補を連続的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:03:25 GMT)
An Efficient Detection and Control System for Underwater Docking using
Machine Learning and Realistic Simulation: A Comprehensive Approach [3.4] この研究は、水中ドッキングの検出と分類を行うために異なるディープラーニングアーキテクチャと比較する。
GAN(Generative Adversarial Network)は画像から画像への変換に用いられ、ガゼボのシミュレーション画像を水中画像に変換する。
その結果,水中の潮流によらず,高濁度シナリオでは20%の改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:10:20 GMT)
Discovering Universal Geometry in Embeddings with ICA [3.2] それぞれの埋め込みは、いくつかの内在的解釈可能な軸の合成として表現できることを示す。
埋め込みの幾何学的パターンにおける普遍的意味構造の発見は、埋め込みにおける表現の理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:03:33 GMT)
Augmentation is AUtO-Net: Augmentation-Driven Contrastive Multiview
Learning for Medical Image Segmentation [3.1] この論文は網膜血管セグメンテーションの課題に焦点を当てている。
深層学習に基づく医用画像セグメンテーションアプローチの広範な文献レビューを提供する。
効率的でシンプルな多視点学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:31:08 GMT)
RTP: Rethinking Tensor Parallelism with Memory Deduplication [3.0] Rotated Parallelism(RTP)は、分散トレーニング環境におけるメモリ重複に着目した革新的なアプローチである。
我々の経験的評価はRTPの効率を裏付けるものであり、分散システムトレーニング中のメモリ消費が極めて最適に近いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 23:12:42 GMT)
DeGroot-based opinion formation under a global steering mechanism [3.0] ネットワークレベルでの意見駆動型エージェント状態を集約するグローバルステアリング機構(GSM)による意見形成過程について検討する。
GSM-DeGrootと呼ばれる2層エージェントに基づく意見形成モデルを提案し、エージェント-エージェント-エージェント間の局所的相互作用の結合ダイナミクスをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:40:12 GMT)
Application and Energy-Aware Data Aggregation using Vector
Synchronization in Distributed Battery-less IoT Networks [2.9] バッテリーレスIoT(Internet of Things)デバイスは、次世代無線ネットワークにおける持続可能なグリーンイニシアチブの重要な要素である。
電池不要のデバイスは環境から採取した環境エネルギーを使用する。
主な目標は、センサデータを集約し、分散バッテリレスIoTネットワークで持続可能なアプリケーションサポートを提供するメカニズムを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:51:23 GMT)
Chain of Empathy: Enhancing Empathetic Response of Large Language Models
Based on Psychotherapy Models [2.9] 本稿では,心理療法の知見を活かして,大規模言語モデル(LLM)を誘導し,人間の感情状態を理解する新しい方法である「共感の連鎖(CoE)」を提案する。
この方法は認知行動療法(CBT)、弁証的行動療法(DBT)、人中心療法(PCT)、現実療法(RT)など様々な心理療法のアプローチにインスパイアされている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:21:39 GMT)
Data Science for Social Good [2.9] 本稿では,「データ・サイエンス・フォー・ソーシャル・グッド」(DSSG)研究の枠組みについて述べる。
本研究では,情報システムにおけるDSSG研究の質を実証的に示すために,文献の分析を行う。
この記事と特別号が今後のDSSG研究を刺激することを期待している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:40:20 GMT)
Instance-Specific Asymmetric Sensitivity in Differential Privacy [2.9] 我々は指数的メカニズムを通して出力を選択するためのパラダイムを提供する以前の作業の上に構築する。
我々のフレームワークは、近接度メートル法をわずかに修正し、スパースベクトル技法の単純かつ効率的な応用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:01:45 GMT)
Analysis of Information Propagation in Ethereum Network Using Combined
Graph Attention Network and Reinforcement Learning to Optimize Network
Efficiency and Scalability [2.8] ネットワーク効率とスケーラビリティを最適化するグラフ注意ネットワーク(GAT)と強化学習(RL)モデルを開発した。
実験評価では,大規模データセットを用いたモデルの性能解析を行った。
その結果,設計したGAT-RLモデルは,他のGCNモデルと比較して性能的に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:19:45 GMT)
A Coreset-based, Tempered Variational Posterior for Accurate and
Scalable Stochastic Gaussian Process Inference [2.8] 重み付き擬似入出力点(コアセット)の学習可能な集合上の後部に基づく新しい変分ガウス法(mathcalGP$)を提案する。
我々は、潜伏$mathcalGP$ coreset変数の辺化により、対数的可能性に対するGPの低い境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:22:22 GMT)
Deep Neural Networks for Automatic Speaker Recognition Do Not Learn
Supra-Segmental Temporal Features [2.7] 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） (Thu, 2 Nov 2023 06:07:14 GMT)
Multi-dimensional data refining strategy for effective fine-tuning LLMs [2.7] 本稿では,ベトナム語の微調整モデルに適したクロールおよび精錬時に学んだ教訓について述べる。
本稿では、既存のデータセットを英語で活用し、生成AIツールの助けを借りて、カスタマイズされたデータクローリングスクリプトを開発する多次元戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:50:43 GMT)
AI-assisted Learning for Electronic Engineering Courses in High
Education [2.7] この研究には、学生、講師、エンジニアなど、様々な利害関係者の評価と反映が含まれている。
この研究の結果は、AIツールとしてのChatGPTのメリットと限界に光を当て、技術的分野における革新的な学習アプローチの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:48:10 GMT)
Modality Cycles with Masked Conditional Diffusion for Unsupervised
Anomaly Segmentation in MRI [2.6] 教師なしの異常セグメンテーションは、トレーニング中に処理されたパターンとは異なるパターンを検出することを目的としている。
本稿では,マルチモーダルMRIにおける様々なパターンにまたがる異常のセグメンテーションを可能にするMMCCD(Masked Modality Cycles with Conditional Diffusion)を提案する。
本稿では,画像再構成とデノナイズに基づく教師なし手法と,オートエンコーダや拡散モデルとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:36:17 GMT)
How Real is Incomputability in Physics? [2.6] 本稿では、量子ランダムビットを生成する量子プロトコルのクラスを示す。
これらの量子プロトコルによって生成されるすべての無限列は、強く計算不可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 00:44:40 GMT)
M&M3D: Multi-Dataset Training and Efficient Network for Multi-view 3D
Object Detection [2.5] カメラのみのデータとBird's-Eye-View Mapを用いたマルチビュー3Dオブジェクト検出のためのネットワーク構造を提案した。
私の仕事は、現在の重要なドメイン適応とビジュアルデータ転送に基づいています。
本研究は,3次元情報を利用可能な意味情報として利用し,視覚的言語伝達設計にブレンドした2次元多視点画像特徴について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:28:51 GMT)
Preparing quantum many-body scar states on quantum computers [2.5] 量子多体散乱状態は多体系の高励起固有状態である。
スカー状態は、システムが特別な初期状態に準備されたときに無限に長寿命のコヒーレントダイナミクスを引き起こす。
本稿では、量子コンピュータを用いてこの問題を研究できる状態準備プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:30:20 GMT)
The Universal Statistical Structure and Scaling Laws of Chaos and
Turbulence [2.4] 乱流は、高レイノルズ数での流体の強い非線形ダイナミクスによって生じる複雑な空間的・時間的構造である。
本研究では,非圧縮性流体および圧縮性流体の乱流シミュレーションから生成された画像データセットの詳細な解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:04:48 GMT)
SURE: A Visualized Failure Indexing Approach using Program Memory
Spectrum [2.4] 本稿では,プログラムメモリスペクトルを用いたsualized failuRe indExingアプローチであるSUREを提案する。
まず、失敗したテストケースの実行中に、事前に設定されたブレークポイントで実行時のメモリ情報を収集する。
2つの障害のプロキシとして機能するPMSイメージの任意のペアは、トレーニングされたシームズ畳み込みニューラルネットワークに供給される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:17:56 GMT)
SensorSCAN: Self-Supervised Learning and Deep Clustering for Fault
Diagnosis in Chemical Processes [2.4] 本研究では,教師なし故障検出・診断のための新しい手法であるSensorSCANを提案する。
我々は、テネシー・イーストマン・プロセスの2つの公開データセットに、さまざまな欠点のあるモデルの性能を実演する。
本手法は,故障の数が事前に分かっていない実世界のアプリケーションに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:16:12 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） (Thu, 2 Nov 2023 15:30:59 GMT)
Hybrid-Fusion Transformer for Multisequence MRI [2.1] マルチシーケンスMRI画像分割のためのハイブリッド核融合変換器(HFTrans)を提案する。
マルチモーダルMRIシークエンスの違いを生かし、トランスフォーマー層を用いて各モーダルから抽出した特徴を統合する。
3次元医用セグメンテーションにおけるハイブリッドフュージョン法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:22:49 GMT)
Securing Wireless Communication in Critical Infrastructure: Challenges and Opportunities [2.1] 重要なインフラにおける無線通信は、ユニークなセキュリティ課題を引き起こす。
我々は、重要なインフラにおける無線通信の利用による最も関連性の高い課題を特定する。
これらを使用して、重要なインフラストラクチャの高度なセキュリティ標準を維持するための有望な機会を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:48:05 GMT)
FacadeNet: Conditional Facade Synthesis via Selective Editing [2.1] 多様な視点からファサードイメージを構築するためのディープラーニングアプローチであるFacadeNetを紹介する。
本手法では,条件付きGANを用いて,所望の視点情報とともにファサードの単一ビューを取得し,異なる視点からファサードの画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:57:43 GMT)
An attempt to generate new bridge types from latent space of variational
autoencoder [2.1] 変分オートエンコーダは、人間のオリジナルに基づいて2つのブリッジタイプを新しいブリッジタイプに組み合わせることができる。
ジェネレーティブな人工知能技術は、ブリッジタイプのイノベーションにおいて設計者を支援することができ、副操縦士として使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:18:37 GMT)
Joint 3D Shape and Motion Estimation from Rolling Shutter Light-Field
Images [2.0] 本研究では,ローリングシャッターセンサを備えた光界カメラで撮影した1枚の画像からシーンを3次元再構成する手法を提案する。
本手法は、光場に存在する3次元情報キューと、ローリングシャッター効果によって提供される動き情報を利用する。
本稿では,このセンサの撮像プロセスの汎用モデルと再投射誤差を最小化する2段階アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:08:18 GMT)
Variational Methods for Computing Non-Local Quantum Strategies [2.0] 非ローカルゲームでは、2人の非コミュニケーションプレーヤーが、ゲームのルールに違反しない戦略を持っていることを審判に納得させるために協力する。
我々は,このアルゴリズムがグラフカラーゲームに最適な量子戦略を返すことを示した。
このような回路が量子コンピュータに有用であるのは、大規模に実験的にソリューションをベンチマークできるためである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:17:18 GMT)
Distilling Knowledge from CNN-Transformer Models for Enhanced Human
Action Recognition [1.9] 本研究の目的は、より大規模な教師モデルから知識を伝達することで、より小さな学生モデルの性能と効率を向上させることである。
提案手法では,生徒モデルとしてトランスフォーマー・ビジョン・ネットワークを使用し,教師モデルとして畳み込みネットワークが機能する。
Vision Transformer (ViT) アーキテクチャは、画像のグローバルな依存関係をキャプチャするための堅牢なフレームワークとして導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:57:58 GMT)
InsPLAD: A Dataset and Benchmark for Power Line Asset Inspection in UAV
Images [1.9] 本稿では,高分解能無人航空機カラー画像10,607点を含むパワーライン・アセット・インスペクション・データセットであるInsPLADとベンチマークを紹介する。
データセットには、現実世界の電力線から取得した17のユニークな電力線資産が含まれている。
我々は、InsPLADがカバーする3つの画像レベルのコンピュータビジョンタスクに対して、APメトリックによるオブジェクト検出、バランス精度による欠陥分類、AUROCメトリックによる異常検出の3つについて、最先端および一般的な手法を徹底的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 22:06:23 GMT)
Many-body quantum state control in the presence of environmental noise [1.8] 本稿では,初期状態をターゲット状態に進化させる多状態系の量子状態制御について考察する。
所定の量子状態制御は高忠実度で達成可能であることを示す。
本研究は,環境騒音の存在下での多体オープン量子システムの最適制御に関心を抱くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:42:43 GMT)
Deep Double Descent for Time Series Forecasting: Avoiding Undertrained
Models [1.7] 公開時系列データセットでトレーニングしたトランスフォーマーモデルの深度二重降下について検討する。
72ベンチマークの70%近くで時系列時系列の予測を行う。
これは、文献の多くのモデルが未解決の可能性を秘めていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:55:41 GMT)
Phase transitions in nonparametric regressions [1.7] 平均積分二乗誤差(MISE)の最小値の最適値は、文献では$left(frac1nright)frac2gamma+22gamma+3$と記述されている。
本論文の基本的な貢献は、滑らかな関数クラスのために開発した計量エントロピー境界の集合である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:53:18 GMT)
Bridging the Gap: Addressing Discrepancies in Diffusion Model Training
for Classifier-Free Guidance [1.7] 拡散モデルは、生成モデルにおいて重要な進歩として現れている。
本稿では,従来の訓練方法と所望の条件付きサンプリング行動との相違点を明らかにすることを目的とする。
トレーニング目標とサンプリング行動との整合性を向上する改良された損失関数を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:03:12 GMT)
Open-Set Object Recognition Using Mechanical Properties During
Interaction [1.7] 我々は、機械的特性を用いたオープンセット認識フレームワークを提案し、既知のオブジェクトを再構成し、新しいオブジェクトを漸進的にラベル付けした。
主な貢献はクラスタリングアルゴリズムであり、既知のオブジェクトの知識を利用してクラスタの中心とサイズを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:50:10 GMT)
Quantum algorithm for ground state energy estimation using circuit depth
with exponentially improved dependence on precision [1.6] 量子コンピューティングの分野におけるマイルストーンは、最先端の古典的手法よりも早く量子化学や材料の問題を解決することである。
我々は,このコストを精度のビット数で線形に増大させる基底状態エネルギー推定アルゴリズムを開発した。
これらの特徴により、初期のフォールトトレラント量子コンピューティングの時代において、我々のアルゴリズムは量子優位性を実現するための有望な候補となる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:58:18 GMT)
Simplicial Models for the Epistemic Logic of Faulty Agents [1.5] 我々は、不純な単体モデルの定義における微妙な設計選択が、結果の論理の異なる公理をもたらすことを示した。
プロセスがクラッシュする可能性のある同期システムの分散コンピューティングの例を例に説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:00:28 GMT)
Measuring Five Accountable Talk Moves to Improve Instruction at Scale [1.5] 説明可能な会話理論にインスパイアされた5つの指導的話の動きを識別するモデルを微調整する。
学習者のエンゲージメントと満足度を指標として,各講演の動きのインストラクターの使い方を関連づける。
これらの結果は、説明可能な話し方の有効性に関する過去の研究を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:04:50 GMT)
IR-UWB Radar-based Situational Awareness System for
Smartphone-Distracted Pedestrians [1.4] 本稿では,障害物検出のためのUWBアシストセーフウォーク(UASW)と呼ばれる,新規でリアルタイムな支援システムを提案する。
IR-UWB接続を備えたAndroidスマートフォン向けにUASWを実装した。
提案手法は最大97%の障害物検出精度と最大95%の障害物分類精度を推算遅延26.8msで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:45:04 GMT)
Terrain-Informed Self-Supervised Learning: Enhancing Building Footprint
Extraction from LiDAR Data with Limited Annotations [1.4] フットプリントマップの構築は、広範な後処理なしで正確なフットプリント抽出を約束する。
ディープラーニング手法は、一般化とラベルの効率の面で課題に直面している。
リモートセンシングに適した地形認識型自己教師型学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:34:23 GMT)
Quantum Variational Solving of Nonlinear and Multi-Dimensional Partial
Differential Equations [1.4] 偏微分方程式を数値的に解く変分量子アルゴリズムがLubschらによって提案された。
より広範な非線形PDEと多次元PDEを包含する手法を一般化する。
数値シミュレーションにより,このアルゴリズムは単一集合ブラックスコール方程式のインスタンスを解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:29:31 GMT)
Attention based Dual-Branch Complex Feature Fusion Network for
Hyperspectral Image Classification [1.3] 提案モデルはパヴィア大学とサリナスのデータセットで評価される。
その結果,提案手法は,全体の精度,平均精度,Kappaにおいて,最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 22:31:24 GMT)
Modular Blended Attention Network for Video Question Answering [1.1] 本稿では,再利用可能で構成可能なニューラルユニットを用いた問題解決手法を提案する。
一般的に使用されている3つのデータセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:22:17 GMT)
On Finding Bi-objective Pareto-optimal Fraud Prevention Rule Sets for
Fintech Applications [1.1] 本稿では,初期ルールプールから2目的空間(精度やリコールなど)の高品質なルールサブセットを見つけることを目的とする。
我々はPORSと呼ばれる詐欺ベースのフレームワークを提案し、PORSのコアが最前線におけるソリューション選択の問題であることを確認した。
我々は、初期ルールセットの多様性を促進するために、SpectralRulesと呼ばれるシーケンシャルカバーアルゴリズムの新たな変種を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:18:40 GMT)
Minimax Quasi-Bayesian estimation in sparse canonical correlation
analysis via a Rayleigh quotient function [1.1] スパース標準ベクトルに対する既存の速度-最適推定器は計算コストが高い。
本稿では,最小推定率を達成する準ベイズ推定手法を提案する。
提案手法を用いて臨床変数とプロテオミクスデータを最大に相関させ,Covid-19 病の理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:19:50 GMT)
Human participants in AI research: Ethics and transparency in practice [1.0] 人間の参加者を巻き込んだ研究は、AIと機械学習の進歩に不可欠である。
Paperは、人間の参加者を含むAI研究と関連する分野の違いを橋渡しすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:12:21 GMT)
Resilient Multiple Choice Learning: A learned scoring scheme with
application to audio scene analysis [0.9] 回帰設定における条件分布推定のための弾力性多重選択学習(rMCL)を提案する。
rMCLは、一連の仮説に対してWinner-Takes-All(WTA)損失を用いて、マルチモーダル密度推定に取り組むための単純なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:54:03 GMT)
Positional Games and QBF: A Polished Encoding [0.9] ポジショナルゲームは、Tic-tac-toeとその一般化を含む2プレイヤーゲームのクラスである。
本稿では,これらのゲームを量子ブール式 (QBF) に符号化する手法を提案する。
本手法は,従来のQBFエンコーディングよりも複数の方法で改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:30:29 GMT)
An energy-based comparative analysis of common approaches to text
classification in the Legal domain [0.9] 大規模言語モデル(LLM)は、学術や産業におけるNLP問題に対処するために広く採用されている。
本稿では,LexGLUEベンチマークでLLMと従来のアプローチ(SVMなど)を詳細に比較する。
その結果、最も単純なアルゴリズムは大きなLLMに非常に近い性能を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:16:48 GMT)
Optimal Zeno Dragging for Quantum Control: A Shortcut to Zeno with
Action-based Scheduling Optimization [0.8] 量子ゼノ効果は、「崩壊」事象が十分に強く頻繁であるときに、量子測定が同時ユニタリダイナミクスを阻害すると主張する。
監視可能な可観測領域を動的に変更することにより、"Zeno Dragging"と呼ばれる散逸制御を実装することができる。
これは、測定速度と比較して固有状態変化の速度が遅いときに、Zenoドラッグフィリティが最高になるという断熱過程と似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 22:56:03 GMT)
The quantum switch is uniquely defined by its action on unitary
operations [0.8] 量子スイッチの動作を非単位演算に拡張するユニークな方法が存在することを証明している。
また、量子過程の完全記述がユニタリ演算に対する作用によって一意に決定される際の一般的な問題についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:46:28 GMT)
Releasing Graph Neural Networks with Differential Privacy Guarantees [0.8] 我々は,GNNモデルを集中的にリリースするためのプライバシ保護フレームワークであるPrivGNNを提案する。
PrivGNNは、知識蒸留フレームワークとランダムサブサンプリングとノイズラベリングという2つのノイズメカニズムを組み合わせることで、厳格なプライバシー保証を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:37:09 GMT)
Robustness for Free: Quality-Diversity Driven Discovery of Agile Soft
Robotic Gaits [0.8] 地形変化に頑健な歩留まりのレパートリーを,品質多様性アルゴリズムがいかに生み出すかを示す。
このロバスト性は、単一の目的最適化アルゴリズムによって生成される歩留まりを大きく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:00:11 GMT)
Private Graph Extraction via Feature Explanations [0.7] グラフ再構成攻撃によるグラフ機械学習におけるプライバシと解釈可能性の相互作用について検討する。
ポストホックな特徴説明の付加的な知識がこれらの攻撃の成功率を大幅に向上させることを示す。
本稿では,攻撃成功率を大幅に低減するランダム化応答機構に基づく防御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:32:31 GMT)
A novel RNA pseudouridine site prediction model using Utility Kernel and
data-driven parameters [0.7] PseudouridineはRNAの最も頻繁に起こる修飾である。
特定のRNA配列における疑似ウリジン部位を予測する既存のモデルは、主にユーザ定義の機能に依存する。
本稿では,経済のユーティリティ理論に基づく支援ベクトルマシン(SVM)カーネルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:32:10 GMT)
Kernel-based Joint Independence Tests for Multivariate Stationary and
Non-stationary Time Series [0.7] 多変量時系列における共同独立のカーネルベース統計テストを導入する。
提案手法は, 合成例において, 高次依存関係を頑健に発見する方法を示す。
我々の手法はデータの高次相互作用を明らかにするのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:43:59 GMT)
Efficient Machine Learning Ensemble Methods for Detecting Gravitational
Wave Glitches in LIGO Time Series [0.6] 本稿では,GW観測所から異なる種類のノイズやパターンを検出するための2つの新しい機械学習アンサンブル手法を提案する。
我々は、Advanced Laser Interferometer GW Observatoryによって収集された実世界のデータから、注釈付き時系列からなるデータセット上で、我々のモデルを訓練し、テストする。
提案したDeepWaves Ensembleに次いでShallowWaves Ensembleに近づいた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:07:30 GMT)
Quantum error mitigation in quantum annealing [0.6] QEM(Quantum Error Mitigation)は、量子コンピューティングにおける期待値の推定時にエラーを減らすための有望な短期的アプローチを示す。
ゼロ温度外挿およびエネルギー時間再スケーリングによりZNEを実装した。
エネルギー時間再スケーリングは、熱雑音の影響が最小限であるコヒーレントな状態における制御誤差を効果的に軽減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:19:07 GMT)
Identifiability of total effects from abstractions of time series causal
graphs [0.6] 本稿では,システム因果グラフを抽象化した観測時系列からの介入による全効果の同定可能性の問題について検討する。
要約因果グラフでは,全効果が常に識別可能であることを示すとともに,要約因果グラフにおける識別可能性に関する必要十分かつ十分なグラフィカルな条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:59:19 GMT)
Developability Approximation for Neural Implicits through Rank
Minimization [0.5] 本稿では,ニューラル暗示表面から近似的に発達可能な表面を再構築する手法を提案する。
この手法の中心的な考え方は、ニューラルな暗黙の2階微分に作用する正規化項を組み込むことである。
我々は表面曲率の性質からインスピレーションを得て,圧縮センシングによるランク最小化手法を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:04:17 GMT)
OpenSBT: A Modular Framework for Search-based Testing of Automated
Driving Systems [0.4] 検索ベースソフトウェアテスト(SBT)は、自動走行システム(ADS)をテストするための効率的かつ効率的な手法である。
ADSのSBTを促進するオープンソース、モジュール、およびフレームワークであるOpenSBTを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:15:23 GMT)
Several Consequences of Optimality [0.4] 計算モデルからの発見は、多くのエージェントが独立してグローバルな最適性を達成しようと試み、コンピュータパワーの改善によって促進されたとき、彼らは間接的に「コモンズの悲劇」の発生を加速したことを示した。
エージェントが最適性を達成すると、エージェントの解の間に情報エントロピーが低下する。
2つのグループ(うち1つは生産者、もう1つは最適性を求めるグループエージェント)は消費資源の消費者であり、生産者を上回っているようである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:33:51 GMT)
A Statistical Guarantee for Representation Transfer in Multitask
Imitation Learning [0.4] マルチタスク模倣学習のための伝達表現は、新しいタスクの学習におけるサンプル効率の向上をもたらす可能性がある。
十分な多様なソースタスクを用いて表現を訓練した場合、ターゲットタスクのサンプル効率が向上することを示す統計的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:45:29 GMT)
Pushing the Limits of Quantum Computing for Simulating PFAS Chemistry [0.4] 電子シュロディンガー方程式の解法は計算化学の核となる問題である。
本稿では,変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムに基づくエンドツーエンドの量子化学パイプラインを提案する。
我々のプラットフォームは、計算資源に関する数百のシミュレーションジョブを編成し、initio化学実験を効率的に完了します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:58:02 GMT)
The Behavior of Large Language Models When Prompted to Generate Code
Explanations [0.3] 本稿では,大規模言語モデルがプログラミングの内科目で使用される型のコード例をいかに生成するかを示す。
説明は正確さにおいて非常に高く評価されるが、他の3つの指標(完全性、簡潔性、文脈化)より少ない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:14:38 GMT)
Market Concentration Implications of Foundation Models [0.3] 我々は、ChatGPTを駆動するような基礎的AIモデルのための市場構造を分析する。
我々は、最も有能なモデルは自然の独占に傾向があり、潜在的に巨大な市場を持つ可能性があることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:00:42 GMT)
The Re-Label Method For Data-Centric Machine Learning [0.2] 業界におけるディープラーニングアプリケーションでは、手動でラベル付けされたデータには、ある種のノイズの多いデータがあります。
本稿では,人間のラベル付けにおける参照としてモデル予測を考慮し,ノイズデータを探し出し,ノイズデータを再ラベルする簡単な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:46:34 GMT)
Respiratory Anomaly Detection using Reflected Infrared Light-wave
Signals [0.2] メカニカルロボットの胸部から反射する非コヒーレント光波信号を用いた非接触呼吸異常検出法を提案する。
開発されたシステムは、スマートで非接触的で離散的な呼吸監視方法として、家庭や医療施設で利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:23:13 GMT)
AWEQ: Post-Training Quantization with Activation-Weight Equalization for
Large Language Models [0.2] AWEQは、超低ビット量子化と8ビット重みとアクティベーション(W8A8)量子化の両方において優れている。
我々はさらに等化法を改良し、量子化バイアスの誤差を軽減し、モデルの堅牢性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:18:22 GMT)
Coherent Charge Oscillations in a Bilayer Graphene Double Quantum Dot [0.2] 2層グラフェン二重QDにおけるコヒーレント電荷振動と$T*$電荷デコヒーレンス時間について報告する。
電荷コヒーレンスの観測により、将来の実験における電荷ノイズの起源とスペクトル分布を研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:15:42 GMT)
EGOFALLS: A visual-audio dataset and benchmark for fall detection using
egocentric cameras [0.2] 転倒は重大であり、高齢者のような脆弱な人口にとって致命的である。
これまでの研究は、単一のセンサー、画像、加速度計によるデータキャプチャによるフォールの検出に対処してきた。
本研究では,エゴセントリックカメラが撮影したビデオから抽出したマルチモーダルディスクリプタを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 22:41:32 GMT)
Quantum theory of a harmonic oscillator in a time dependent
noncommutative background [0.1] 本研究は,非可換高調波発振器の動作を時間依存性の背景から検討する。
本稿では,標準ボップシフト関係の一般化形式を利用して,可換変数の項で表現するシステムについて検討する。
我々の研究はciteDeyの発見と一致しており、特に座標写像関係が標準のボップシフト関係に還元される特定の極限においてである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:56:57 GMT)
Multi-axis fields boost SABRE hyperpolarization via new strategies [0.1] NMRとMRIの低信号対雑音比は、現在では超分極法によって解決されている。
ほとんどのSABRE/X-SABRE実装は標準磁気共鳴よりもはるかに低い磁場を必要とする。
ここでは,SABRE(MACHETE-SABRE)のための多軸計算機支援ヘテロ核移動促進法(Multi-Axis Computer-Aided HEtero Nuclear Transfer Enhancement for SABRE)という,数値最適化のための進化的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:32:45 GMT)
Improving Lesion Segmentation in FDG-18 Whole-Body PET/CT scans using
Multilabel approach: AutoPET II challenge [0.0] 肝臓、脾臓、脳、膀胱などの放射性物質の取り込みが増加する臓器の存在は、しばしば課題に繋がる。
本稿では, 臓器と病変のセグメンテーションに新たなアプローチを提案し, 自動病変セグメンテーション法の性能を高めることを目的とする。
以上の結果から,本手法がテストデータセットの上位ランキングを達成できたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:51:54 GMT)
Uniqueness of steady states of Gorini-Kossakowski-Sudarshan-Lindblad
equations: a simple proof [0.0] ゴリーニ-コサコフスキー-スダルシャン-リンドブラッド方程式の非平衡定常状態の特異性に対する十分条件の証明を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:52:53 GMT)
Towards Dequantizing Quantum Signal Processing [0.0] ここでの作業は、$rm polylog(1/epsilon)$を保ちながら、$t$で準線形のコストスケーリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:30:38 GMT)
Towards Characterizing the First-order Query Complexity of Learning
(Approximate) Nash Equilibria in Zero-sum Matrix Games [0.0] 正確な平衡は$O(fracln Kepsilon)$クエリの代わりに$O(fracln Kepsilon)$から効率的に計算できることを示す。
我々は下界に対する新しい手法を導入し、任意の$epsilon leq 1 / (cK4)$に対して$tildeOmega(frac1Kepsilon)$の下位境界を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:02:30 GMT)
Topological edge spectrum along curved interfaces [0.0] 位相絶縁体の境界が任意に大きい球を含む2つの領域に平面を分割すると、導体として振る舞うことを証明する。
逆に、ストリップ内に収まるトポロジカル絶縁体は、導電性境界モードを許容する必要はないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:24:20 GMT)
The Property Law of Crypto Tokens [0.0] 本稿では,分散経済における財産権の文脈における暗号資産の法的地位の解明を目的とする。
本項では、共通法(アメリカ合衆国、イギリス、ニュージーランド)と民法(ドイツ、オーストリア、ポーランド)の例を示す。
デジタルプロパティ、すなわちデータ所有権を保護し、Web3の制限を超えて拡張する包括的なフレームワークを提唱している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:59:51 GMT)
The Page curve from the entanglement membrane [0.0] カオス多体量子系から構築されたブラックホール情報の玩具モデルにおける絡み合いのダイナミクスについて検討する。
ホーキング放射のエントロピーに関連するページ曲線は,ページ時間前後のエンタングルメント膜の遷移から生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:32:46 GMT)
System-bath entanglement of noninteracting fermionic impurities:
Equilibrium, transient, and steady-state regimes [0.0] 3つの異なる熱力学系における1つのフェルミオンレベルと1つのフェルミオン浴との絡み合いについて検討した。
絡み合いが現れる閾値結合強度は、浴槽の帯域幅に強く依存している。
一定のしきい値電圧で任意に弱いシステムバス結合に対して定常絡みが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:24:50 GMT)
System-bath entanglement during Markovian relaxation of a fermionic
impurity [0.0] 弱い結合状態においても一過性の絡み合いが観察できることを示す。
この絡み合いは長く消えるが、緩和時間に匹敵する時間スケールで保存される。
我々は,このような過渡的絡み合いの存在とマルコフ記述の縮小に基づくシステムバス力学のユニタリ特性を関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:26:17 GMT)
Spectroscopic measurement of the excitation spectrum on effectively
curved spacetimes in a polaritonic fluid of light [0.0] 極端な時空曲率の領域の量子場は、ブラックホールの地平線のホーキング放射のような豊富な効果をもたらす。
量子場理論は理論上はブラックホールでしか研究できないが、制御された実験実験で試すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:52:09 GMT)
Signatures of dissipative quantum chaos [0.0] この論文は、現実的でカオス的で散逸的な量子系の普遍的性質を研究するための一般的な枠組みを定めている。
対称性に制約された動的散逸進化の具体的な構成要素を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:08:48 GMT)
Self-Supervised Image Captioning with CLIP [0.0] 本稿では,自己監督型画像キャプション手法を提案する。
小さなラベル付きデータセットから初期信号を学んだ後、ラベルなしデータに基づいて自己教師付き学習に移行する。
ラベル付きCOCOデータセットの2%未満を活用するにもかかわらず、我々の手法は完全なデータセットでトレーニングされた最先端モデルに匹敵するパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:57:54 GMT)
Security Proof for Variable-Length Quantum Key Distribution [0.0] 本稿では,IID集団攻撃に対するLennerフレームワークにおける可変長QKDのセキュリティ証明を提案する。
我々の証明は, ポストセレクション手法を用いてコヒーレントアタックに引き上げることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 21:14:23 GMT)
Scalable architecture for trapped-ion quantum computing using RF traps
and dynamic optical potentials [0.0] 原則として、単一の1dレジスタに閉じ込められるイオンベースの量子ビットの数に根本的な制限はない。
ここでは、大きなイオン結晶を持つ量子コンピューティングのための総体的かつスケーラブルなアーキテクチャを提案する。
これらの細胞は、ほぼ独立した量子レジスタとして振る舞うことが示され、全ての細胞に平行なエンタングゲートが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:06:49 GMT)
Roots and Requirements for Collaborative AIs [0.0] 現在主流のAIは、堅牢でインテリジェントで、人間と互換性のあるコラボレータを生成できない、とPaper氏は主張する。
レジリエンス、インテリジェント、および人間互換のAIを作成するための技術と方法論の急激なシフトを探求することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 23:00:28 GMT)
Revolutionizing Healthcare Image Analysis in Pandemic-Based Fog-Cloud
Computing Architectures [0.0] 本稿では,人工知能(AI)の能力を活用した分析効率と精度の課題に取り組む,革新的な医療アーキテクチャを提案する。
具体的には、フォグコンピューティングを活用し、画像解析用に設計された改良畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
提案手法では,正常症例の分類では99.88%の例外的精度,96.5%の検証率,100%の精度とリコール率,100%のF1スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:32:25 GMT)
Revisiting weak values through non-normality [0.0] 任意の弱値は、適切な非正規作用素の期待値として表現できることを示す。
本研究は,計測現象のより深い理解の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:11:25 GMT)
Resonant entanglement of photon beams by a magnetic field [0.0] 外部磁場と相互作用しないにもかかわらず、後者の磁場は荷電環境の存在下で間接的に光子に影響を与える可能性がある。
この可能性について、適切なQEDモデルの枠組みで検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:04:51 GMT)
Resolving game theoretical dilemmas with quantum states [0.0] 古典ゲームの量子版を作成するための新しいフレームワークを提案する。
ファインの定理を用いて、プレイヤーのペイオフとそれらの戦略を、一組の限界点の観点から再表現する。
次に、古典ゲームに固有のジレンマを解決できる特定の量子状態を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:04:59 GMT)
Pseudo entropy and pseudo-Hermiticity in quantum field theories [0.0] 量子場理論(QFT)の文脈における擬似R'enyiエントロピーの概念を探求する。
我々の分析は、擬ルネニエントロピーの対数項の現実や複雑さが、この擬エルミート的枠組みによって説明できることを示した。
また、2次元CFT内の2番目の擬R'enyiエントロピーにおいて、普遍発散項も観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:35:04 GMT)
Preserving the knowledge of long clinical texts using aggregated
ensembles of large language models [0.0] 臨床テキストには、様々な臨床結果予測タスクに使用できる、豊富で価値のある情報が含まれている。
BERTベースのモデルのような大きな言語モデルを臨床テキストに適用することは、2つの大きな課題をもたらす。
本稿では,大規模言語モデルの集合アンサンブルを用いて,長期臨床テキストの知識を保存するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:50:02 GMT)
Predict-AI-bility of how humans balance self-interest with the interest
of others [0.0] 本稿では,最も進んだ3つのチャットボットによるディクテータゲーム決定の予測能力について検討する。
GPT-4のみが定性的な行動パターンを正しく捉え、3つの主要な行動分類を同定することを発見した。
GPT-4は利他的振る舞いを過大評価しながら、常に自己関心と不平等を過小評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:05:18 GMT)
Photon-resolved Floquet theory in open quantum systems [0.0] 本稿では,光子分解フロケ理論と標準フルカウンティング統計量を記述する統一フレームワークを提案する。
このフレームワーク内では、2モードのJaynes-Cummingsモデルを分析し、光子分解フロケ理論と標準フルカウント統計が一貫した統計的予測を行うことを示す。
その結果, 光子流束変動は, 駆動物質系と駆動場との絡み合い効果に関係していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:00:09 GMT)
Phenomenology of Holography via Quantum Coherence on Causal Horizons [0.0] この研究は、すべての地平線がコヒーレント量子情報の普遍的境界であるという中心仮説に基づく候補モデルを提案する。
この予測は、地平線上のコヒーレントな状態を与えるブラックホール情報に対する't Hooft'の代数に着想を得たものである。
時間領域相関は、コヒーレンススケールが因果ダイヤモンドと一致するプランクアンジッタから予測される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:25:59 GMT)
Persistent-current states originating from the Hilbert space
fragmentation in momentum space [0.0] 運動量空間のHSFにより持続電流状態が出現することを示す。
また、HSFの構造を破るランダムポテンシャルに対するPC状態の安定性についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 00:04:29 GMT)
Optimizing Inventory Routing: A Decision-Focused Learning Approach using
Neural Networks [0.0] 我々は、現実世界のIRPを解決するための意思決定に基づくアプローチを定式化し、提案する。
このアプローチは、在庫予測とルーティング最適化を直接エンドツーエンドシステムに統合することで、堅牢なサプライチェーン戦略を保証する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:05:28 GMT)
Optical readout of a superconducting qubit using a scalable
piezo-optomechanical transducer [0.0] 超伝導量子プロセッサは、サイズと計算能力に大きな進歩をもたらした。
多数の超伝導量子ビットを動作させることによる実用的極低温限界は、さらなるスケーリングのボトルネックとなっている。
同軸ケーブルを介して接続された超伝導トランスモンキュービットの光ファイバによる高忠実なマルチショット光読み出しを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:31:35 GMT)
Optical dipole micro-trap for atoms based on crossed planar photonic
waveguides [0.0] 2色エバネッセント光波の構成的重ね合わせに基づく原子の光双極子マイクロトラップをモデル化する。
ルビジウム原子のトラップの主なパラメータは、ポテンシャル深さ、トラップからの原子のトンネル速度、トラップされた原子のコヒーレンス時間である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:17:34 GMT)
On the Lipschitz constant of random neural networks [0.0] ランダムReLUニューラルネットワークのリプシッツ定数について検討した。
浅いニューラルネットワークでは、リプシッツ定数を絶対数値定数まで特徴づける。
我々は解析を十分に広い幅の深いニューラルネットワークに拡張し、リプシッツ定数の上下境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:03:26 GMT)
Nonnegative/Binary Matrix Factorization for Image Classification using
Quantum Annealing [0.0] 画像分類のための量子アニールを用いた行列分解法を実装した。
以上の結果から,NAMFで訓練したモデルの精度は,データ量,特徴量,エポックスが小さい場合,従来の機械学習手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:41:27 GMT)
Nondegenerate two-photon lasing in a single quantum dot [0.0] 2モードマイクロキャビティ内に成長した単一半導体量子ドットを用いた2モード2光子マイクロレーザを提案する。
本研究では, 低温における不整合ポンプとコヒーレントポンプの双方を探索し, 2モード2光子洗浄に適した条件を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 14:00:03 GMT)
Non-Markovian cost function for quantum error mitigation with Dirac
Gamma matrices representation [0.0] 我々は,NISQデバイスに対して,量子状態進化の非マルコフモデルと対応するQEMコスト関数を導入する。
入力状態の異なる2ビット動作におけるアイデンティティとSWAPゲート操作に対する出力量子状態の変動を評価する。
この結果から,量子システムと環境との結合強度が増大するにつれて,QEMコスト関数も増大することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 01:51:58 GMT)
Non-Hermiticity induces localization: good and bad resonances in
power-law random banded matrices [0.0] パワーローランダムバンド行列(PLRBM)の非ハーモニティ性に対する運命について検討した。
臨界$alpha$の値は、オンサイトポテンシャルの強さに依存する。
この結果は非ハーミティティー誘発局在の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:02:47 GMT)
Nirikshak: An Autonomous API Testing Framework [0.0] 品質保証(QA)は製品開発において重要である。
自動メソッドの出現にもかかわらず、特にREST API向けのソフトウェアテストは、しばしば反復的なタスクを伴います。
データサイエンスの進歩により、自己回復テストフレームワークの概念が出現する。
このフレームワークは、ユーザの介入を最小限に抑え、REST APIテスト手順全体を自律的に実行するように設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 00:08:17 GMT)
NeuroWrite: Predictive Handwritten Digit Classification using Deep
Neural Networks [0.0] 我々は,深層ニューラルネットワークを用いて手書き桁の分類を予測するユニークな方法であるNeuroWriteを紹介する。
本モデルは手書き文字の識別と分類において優れた精度を示す。
NeuroWriteは、ディープニューラルネットワークベースの手書き桁認識のためのバーを上げるための有望な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 06:29:53 GMT)
Neural Modelling of Dynamic Systems with Time Delays Based on an
Adjusted NEAT Algorithm [0.0] 提案アルゴリズムは、よく知られたNeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT)アルゴリズムに基づいている。
この研究は、模範システムの数学的モデルから生成されたデータに基づいて、拡張された検証研究を含む。
シミュレーションの結果,時間遅延を伴う動的システムのニューラル(ブラックボックス)モデルの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:42:56 GMT)
Multiple quantum Mpemba effect: exceptional points and oscillations [0.0] 量子ムペンバ効果の発生における例外点と複素固有値の役割について検討する。
例外点と複素固有値の両方が多重量子Mpemba効果をもたらすことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:57:11 GMT)
MoCheQoS: Automated Analysis of Quality of Service Properties of
Communicating Systems [0.0] MoCheQoSはメッセージパッシングシステムのサービス品質を分析するツールである。
私たちが定義したロジックとコレオグラフィーモデルに基づいて、MoCheQoSは境界モデルチェックアルゴリズムを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:31:31 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） (Thu, 2 Nov 2023 02:34:39 GMT)
Metrological robustness of high photon number optical cat states [0.0] ノイズロバスト光猫状態は、高光子数状態における位相推定のためのメトロジーロバスト性を示す。
これらの猫状態は、偶数と奇数の猫状態と比較して量子フィッシャー情報(QFI)の約2倍の値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:28:41 GMT)
Magnon blockade in magnon-qubit systems [0.0] マグノンモードと超伝導トランスモン量子ビットとの直接相互作用によるハイブリッドシステムを用いて、マグノンの高次遮断を実現する。
これは、単一のマグノンのレベルを量子操作し、単一のマグノン源を作成するための基本的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:05:22 GMT)
Lower bound of the expressibility of ansatzes for Variational Quantum
Algorithms [0.0] また, 変動量子アンサテイズの選択において, 表現可能性の低い境界が重要な役割を担っていることを示す。
我々の分析は、訓練性とともに、表現可能性の低い境界が、変分量子アンサテイズを選択する上でも重要な役割を担っていることを明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:41:39 GMT)
Low-depth unitary quantum circuits for dualities in one-dimensional
quantum lattice models [0.0] 1+1)d量子格子モデルの双対性をユニタリ線形深さ量子回路に変換する方法を示す。
結果として生じる回路は、例えば、短距離および長距離の絡み合った状態を効率的に作成するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:53:38 GMT)
Local Bayesian Dirichlet mixing of imperfect models [0.0] ベイズモデルの平均化および混合技術による核質量の採掘能力について検討した。
予測精度と不確実性定量化の両方において,グローバルモデルと局所モデルの混合が優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 21:02:40 GMT)
Limits for realizing single photons [0.0] 一次元の特定の単一光子に対して、可視光状態がいかに近接であるかを定量化する。
十分に短いターゲットパルスに対して、最も近い実現可能な状態は、実質的な多光子成分を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:49:10 GMT)
Like an Open Book? Read Neural Network Architecture with Simple Power
Analysis on 32-bit Microcontrollers [0.0] ニューラルネットワークモデルのアーキテクチャは、敵が回復しようとする最も重要な情報である。
高速32ビットマイクロコントローラ上で動作する従来のCNNモデルとCNNモデルの抽出手法を初めて提案する。
難しいケースは少ないが、パラメータ抽出とは対照的に、攻撃の複雑さは比較的低い、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 15:55:20 GMT)
Learn to Refuse: Making Large Language Models More Controllable and
Reliable through Knowledge Scope Limitation and Refusal Mechanism [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は印象的な言語理解と生成能力を示している。
これらのモデルは欠陥がなく、しばしばエラーや誤報を含む応答を生成する。
本稿では,LLMに対して,誤りを避けるために,難解な質問への回答を拒否するように指示する拒絶機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 07:20:49 GMT)
LLM and Infrastructure as a Code use case [0.0] ドキュメントはYAMLロールとプレイブックの生成と管理のためのソリューションについて調査する。
当社の取り組みは、有効な方向を特定し、潜在的な応用を概説することに集中しています。
この実験のために、我々はLightspeedの使用に反対した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:00:49 GMT)
KP-RNN: A Deep Learning Pipeline for Human Motion Prediction and
Synthesis of Performance Art [0.0] 我々は、既存の画像処理と生成パイプラインと容易に統合できるニューラルネットワーク、KP-RNNを予測するための新しいアプローチを提供する。
我々は、KP-RNNの動作予測の有効性を実証するために、新しい人間の動作データセットであるTake The Leadと、モーション生成パイプラインであるEverybody Dance Nowシステムを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:51:19 GMT)
Inversion of Bayesian Networks [0.0] 本研究では,認識ネットワークに必要な十分な特性について検討し,真の後部分布を正確にモデル化する。
局所的な条件では、プロパティ完全性(すべてのノード、すべての親が参加する)が重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:17:09 GMT)
Insight Into SEER [0.0] SEERツールは、アサーションステートメントを必要とせずにテスト結果を予測するために開発された。
ツール全体の精度は93%、精度は86%、リコール94%、F1スコア90%である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:54:58 GMT)
Improved Difference Images for Change Detection Classifiers in SAR
Imagery Using Deep Learning [0.0] 本稿では,SAR画像処理の改良手法を提案する。
この方法は、要求された取得条件の場所から人工的なSAR画像を生成するニューラルネットワークベースのマッピング変換関数に基づいて構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:30:32 GMT)
Hybrid classical-quantum text search based on hashing [0.0] 非順序データベースにおける古典的な検索クエリの複雑さは、テキストの長さと与えられた値の長さにおいて線形であることが知られている。
本稿ではGroverの検索を実装した古典量子ハイブリッドアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:16:07 GMT)
Handbook for Efficiently Quantifying Robustness of Magic [0.0] ロバストネス・オブ・マジック(RoM)は、非クリフォード演算に対する与えられた量子状態の有用性の度合いを特徴付ける。
本稿では,RoMを計算するための効率的な新しいアルゴリズムを提案する。
我々は、魔法の状態と部分的に歪んだ量子状態のコピーについて、最先端の結果を数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:15:00 GMT)
Generation of scalable many-body Bell correlations in spin chains with
short-range two-body interactions [0.0] 量子資源は有限範囲の相互作用で動的に生成可能であることを示す。
必要な臨界範囲を特定し、スケーラブルな量子相関が現れる臨界時間を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 22:23:32 GMT)
GREEMA: Proposal and Experimental Verification of Growing Robot by
Eating Environmental MAterial for Landslide Disaster [0.0] 月面や地すべりなどの人間に近づかない地域では、複数の自律移動ロボットシステムが必要である。
本研究は,GREEMAという,移動中の軽量でコンパクトな環境材料を食する新しい成長ロボットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:16:15 GMT)
Few-body Bose gases in low dimensions -- a laboratory for quantum
dynamics [0.0] 理論的な観点から, 低次元に閉じ込められた多体低温原子系の最近の進歩を論じる。
我々は主に1次元のボゾン系に焦点をあて、相関の存在によって刺激される量子力学過程の最先端の研究をレビューする前に静的特性の紹介を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 22:03:58 GMT)
Federated Learning on Edge Sensing Devices: A Review [0.0] プライバシ、ハードウェア、接続性の制限に対するソリューションとして、フェデレートラーニング(FL)が登場している。
FLの主要な原則、ソフトウェアフレームワーク、テストベッドに重点を置いています。
また,現在のセンサ技術,センサ装置の特性,FLを利用したセンサアプリケーションについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:55:26 GMT)
Exploring Deep Learning Techniques for Glaucoma Detection: A
Comprehensive Review [0.0] 緑内障は、世界中の視覚障害の主要な原因の1つである。
近年のディープラーニング手法の発展は緑内障検出の自動化の可能性を示している。
ディープラーニングアルゴリズムの使用は、緑内障検出の有効性、有用性、精度を大幅に向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:39:40 GMT)
Explainable Identification of Hate Speech towards Islam using Graph
Neural Networks [0.0] 本研究では、グラフニューラルネットワークを用いて、イスラム教に対するヘイトスピーチを識別し、説明するための新しいパラダイムを提案する。
我々のモデルは、根底にある相関関係と因果関係の説明をしながら、一貫して優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:01:04 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） (Thu, 2 Nov 2023 10:35:33 GMT)
Efficient Vision Transformer for Accurate Traffic Sign Detection [0.0] 本研究では,自動運転車や運転支援システムにおける交通標識検出の課題について論じる。
この課題に対処するため、Transformerモデル、特にVision Transformerの派生版が導入された。
本研究はトランスフォーマーモデルの効率を高めるために,局所性帰納バイアスとトランスフォーマーモジュールを統合する新しい戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:44:32 GMT)
Dynamic melting and condensation of topological dislocation modes [0.0] バルク転位格子欠陥は翻訳活性型トポロジカル絶縁体(TATI)の同定に有用である
実時間ランプを介してTATIが自明または翻訳不活性絶縁相に入ると、プリランプ欠陥モードのシグネチャは長期間持続することを示す。
転位コアで提案される動的応答は、量子結晶、光学格子、メタマテリアルにおいて、チューナブルバンドギャップの時間とともに実験的に観察することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:46:11 GMT)
Distributed Simulation of Statevectors and Density Matrices [0.0] 本論文は,デジタル量子コンピュータにおけるゲート,演算子,ノイズチャネル,その他の計算の分散フルステートシミュレーションのための新しいアルゴリズムを多数提示する。
単純で、一般的だが、一見制限的な分布モデルによって、リッチな先進的な施設の集合が実際に許されることを示す。
我々の結果は量子情報理論の読者に親しみやすい言語で導かれ、我々のアルゴリズムは科学シミュレーションコミュニティのために形式化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:00:36 GMT)
Detection of Non-uniformity in Parameters for Magnetic Domain Pattern
Generation by Machine Learning [0.0] 磁区の小さな部分領域ウィンドウ内のパターンからパラメータを推定し,物理パラメータの空間マップを得る手法を提案する。
我々は,自然画像分類に利用される大規模モデルを採用し,事前学習の利点を生かした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:20:37 GMT)
Designing optimal protocols in Bayesian quantum parameter estimation
with higher-order operations [0.0] 量子センシングの主要な課題は、最適なプロトコル、すなわち最も正確なプロトコルを設計することである。
ここでは、プローブの最適初期状態を見つけることを目的として、単発ベイズ設定に焦点を当てる。
我々は高階演算の形式性を利用して、任意の精度で最適なプロトコルに近いプロトコルを見つける方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:00:36 GMT)
Deep Learning for real-time neural decoding of grasp [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークの復号化のためのDeep Learningに基づく手法を提案する。
提案手法の主な目的は、これまでの神経科学知識に頼ることなく、最先端の復号精度を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 08:26:29 GMT)
Covariant quantum combinatorics with applications to zero-error
communication [0.0] 我々は、有限次元の共変集合における量子関係と量子(すなわち非可換)グラフの理論を発展させる。
我々は、対称性制約を持つゼロエラー量子通信理論への応用による定義の動機付けを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 22:02:01 GMT)
Controllable single spin evolution at sub-harmonics of electric dipole
spin resonance enhanced by four-level Landau-Zener-St{\"u}ckelberg-Majorana
interference [0.0] 高調波のスピン操作は、スピン制御と読み出しの新しい時間効率のスキームを約束する。
高調波のスピン操作は、高磁場で動作する量子ビットデバイスにおけるスピン制御と読み出しの新しい時間効率のスキームを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 21:32:28 GMT)
Concentration of quantum equilibration and an estimate of the recurrence
time [0.0] 一般量子系の力学は、任意の時間で測定する際の平衡値を中心に集中していることが示される。
再帰は平衡から離れた状態を見つける稀な事象に対応するため、量子系の再帰時間に低い境界を置く。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:07:21 GMT)
CP$^{\infty}$ and beyond: 2-categorical dilation theory [0.0] 我々は、$mathrmCPinfty$-構成の水平分類によって、すべてのフォン・ノイマン代数とチャネルの圏を復元できることを示した。
応用として、チェーの有限次元行列代数間の極端チャネルのキャラクタリゼーションを任意のフォン・ノイマン代数間の極端チャネルのキャラクタリゼーションに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 22:15:30 GMT)
Bridging Machine Learning and Sciences: Opportunities and Challenges [0.0] 機械学習の科学への応用は、近年、エキサイティングな進歩を遂げている。
近年,ディープ・ニューラルネットを用いたアウト・オブ・ディストリビューション検出は高次元データにおいて大きな進歩を遂げている。
我々は、データ普遍性、実験プロトコル、モデル堅牢性など、それらの適用可能性について批判的に考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:24:36 GMT)
Boundary Discretization and Reliable Classification Network for Temporal
Action Detection [0.0] テンポラルアクション検出は、アクションカテゴリを認識し、未トリミングビデオにおける各アクションインスタンスの開始と終了時間を決定することを目的としている。
混合手法は、単純にアンカーベースとアンカーフリーのアプローチをマージすることで、優れたパフォーマンスを実現している。
本稿では,境界離散化と信頼性のある分類モジュールを導入することで問題に対処する新しい境界離散化・信頼性分類ネットワーク(BDRC-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 02:46:25 GMT)
Autonomous Learning of Generative Models with Chemical Reaction Network
Ensembles [0.0] 我々は、幅広い種類の化学系が複雑な分布を自律的に学習できる一般的なアーキテクチャを開発する。
提案手法は, 相対エントロピーコスト関数の勾配降下という, 機械学習の最適化作業の化学的実装の形式を取り入れたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:46:23 GMT)
Attacking Graph Neural Networks with Bit Flips: Weisfeiler and Lehman Go
Indifferent [0.0] グラフニューラルネットワークに特化して設計された最初のビットフリップ攻撃を提案する。
我々の攻撃は、量子化されたメッセージパッシングニューラルネットワークにおける学習可能な近隣アグリゲーション機能をターゲットにしている。
この結果から,特定のグラフニューラルネットワークアーキテクチャに特有の数学的特性を利用すると,その脆弱性がビットフリップ攻撃によって著しく増大する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 12:59:32 GMT)
Assist Is Just as Important as the Goal: Image Resurfacing to Aid
Model's Robust Prediction [0.0] 本稿では,画像再構成(TVR)の総合的変動に基づくパッチアタックに対するモデル非依存の防御法を提案する。
TVRは、シーン内のパッチ数に対する事前の仮定なしに、単一のイメージスキャンにおけるパッチの影響を無効にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 19:33:32 GMT)
Analysis of tidal flows through the Strait of Gibraltar using Dynamic
Mode Decomposition [0.0] ジブラルタル海峡(英語: Strait of Gibraltar)は、海洋の複雑な亜海流の特徴を特徴とする地域である。
シミュレーションスナップショットをクープマンモードに分解するために動的モード分解(DMD)を用いる。
DMD解析は、ジブラルタル海峡の流動パターン、内部波の形成、および力学を包括的に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 16:34:31 GMT)
An Integrated Framework Integrating Monte Carlo Tree Search and
Supervised Learning for Train Timetabling Problem [0.0] 単線列車の時変問題(TTP)は重要かつ複雑な問題である。
本稿では,モンテカルロ木探索(MCTS)計算フレームワークを提案する。このフレームワークは,個別の行動空間におけるTTPを解くための手法,教師なし学習法,および教師なし学習法を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 03:39:14 GMT)
AeroPath: An airway segmentation benchmark dataset with challenging
pathology [0.0] 肺気腫から大きな腫瘍まで,27枚のCT画像からなる新しいベンチマークデータセット(AeroPath)を導入する。
本稿では,自動気道セグメンテーションのためのマルチスケール核融合設計について述べる。ATM'22データセットでトレーニングし,AeroPathデータセットでテストし,競合するオープンソース手法に対してさらに評価した。
その結果,AeroPath データセットに含まれる全患者に対して,提案したアーキテクチャが位相的に正しいセグメンテーションを予測できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:41:42 GMT)
Adversary ML Resilience in Autonomous Driving Through Human Centered
Perception Mechanisms [0.0] 本稿では,3つの物理的攻撃(テープ,落書き,照明)に対する自律走行システムのレジリエンスについて検討する。
攻撃に対する堅牢性を構築するために、敵の訓練や移動学習のような防御技術が導入された。
その結果,道路標識分類の一般化性を向上させるために,形状訓練から得られる知識を付与することにより,伝達学習モデルが性能において重要な役割を担っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 04:11:45 GMT)
ADAPT-QSCI: Adaptive Construction of Input State for Quantum-Selected
Configuration Interaction [0.0] 量子多体ハミルトンの基底状態とそのエネルギーを計算するための量子古典ハイブリッドアルゴリズムを提案する。
提案手法はtextitADAPT-QSCI と呼ばれ,小分子に対して正確な基底状態エネルギーが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:15:50 GMT)
A relativistic discrete spacetime formulation of 3+1 QED [0.0] この研究は、2+1$と3+1$の2次元量子電磁力学(QED)の相対論的デジタル量子シミュレーションスキームを提供する。
量子回路の形をとり、空間と時間にわたって無限に繰り返し、離散化ステップ $Delta_t=Delta_x$ でパラメトリされる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 20:06:51 GMT)
A deep learning experiment for semantic segmentation of overlapping
characters in palimpsests [0.0] パリンプスト(Palimpsest)は、第2の書物の重ね合わせによって、消された書物の一部が部分的に覆われている歴史写本を指す。
重なり合う文字の個々の文字を識別し,セグメント化する手法として,ディープラーニングに基づくセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスを提案する。
この実験は、PriscianoによるArs Grammaticaの寄生虫に焦点をあてて、概念の証明として考案された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 10:25:47 GMT)
A Survey on Coin Selection Algorithms in UTXO-based Blockchains [0.0] 本稿では、未使用のトランザクション出力(UTXO)ベースのブロックチェーンで使用される既存のコイン選択アルゴリズムについてレビューする。
既存のアルゴリズムをプリミティブ、ベーシック、アドバンストの3つのタイプに分類する。
本研究の目的は,システム研究者や開発者に対して,現在のランドスケープデザインの具体的なビューを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 09:38:32 GMT)
A Review of Digital Twins and their Application in Cybersecurity based
on Artificial Intelligence [0.0] デジタル双生児は、システムの分析、設計、最適化、進化を、デジタルまたはサイバー物理的なアプローチで行うことができる。
製品やサービスのデジタルツインへのアクセスは、コレクション全体を脅かすのと同じです。
本研究は,各種産業のディジタルツインバージョンに対するサイバーセキュリティの提供における人工知能の役割を検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 11:31:53 GMT)
A Dynamic Temporal Logic for Quality of Service in Choreographic Models [0.0] 本稿では,g-choreographiesとCFSM(Communicating Finite State Machine)で構成されるコレオグラフィーモデルを用いて,メッセージパッシングシステムの品質(QoS)を表現・解析するフレームワークを提案する。
I) 局所計算の量的制約を特定するための非機能契約付きCFSMの拡張、(II) 通信プロトコルを規定するg-choreographyに対するシステムの特性を表現可能な動的時間論理、(III) 境界モデルチェックアプローチによる検証を可能にする論理の半決定性。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 17:30:51 GMT)
A Deep Learning algorithm to accelerate Algebraic Multigrid methods in
Finite Element solvers of 3D elliptic PDEs [0.0] 本稿では,有限要素解法として用いる場合の代数的多重グリッド法の計算コストを最小化する新しいDeep Learningアルゴリズムを提案する。
本研究では,大きなスパース行列処理の計算コストを削減し,手前の回帰処理に必要な特徴を保存できることを実験的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 13:17:02 GMT)
A Chronological Survey of Theoretical Advancements in Generative
Adversarial Networks for Computer Vision [0.0] GAN(Generative Adversarial Networks)は、特にコンピュータビジョンの研究分野において、長年にわたりワークホース生成モデルである。
GANに関する多くの調査があり、様々な視点と視点から膨大なGAN文献を整理している。
この調査は、このギャップを埋め、GANの理論と応用に関するいくつかの画期的な研究成果を時系列順に示すことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 05:11:47 GMT)
A Bosonic Model of Quantum Holography [0.0] 我々は、フェルミオン型 Sachdev-Ye-Kitaev (SYK) モデルに類似した、創発的な量子重力記述を持つ量子ビットのモデルを分析する。
このモデルは量子$q$-スピンモデル(quantum $q$-spin model)として知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 18:04:10 GMT)
"Close...but not as good as an educator." -- Using ChatGPT to provide
formative feedback in large-class collaborative learning [0.0] われわれはChatGPTを用いて、1時間のZoomブレークアウトルームアクティビティにおいて、個人化されたフォーマットフィードバックを提供する。
44の回答者のうち半数がChatGPTを使ったことがなかった。
評価計画を改善するためにフィードバックループを使用したのは3つのグループだけだった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 23:00:38 GMT)
$T$-depth-optimized Quantum Search with Quantum Data-access Machine [0.0] 量子データアクセスマシン(QDAM)と呼ばれる効率的な量子データアクセスプロセスを導入する。
我々は,実効量子誤り訂正符号内の論理量子ビットからなるフォールトトレラント量子計算(FTQC)の観点から,我々のアルゴリズムのランタイムを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 2 Nov 2023 23:37:42 GMT)