OpenLEAF: Open-Domain Interleaved Image-Text Generation and Evaluation [151.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と事前学習されたテキスト・ツー・イメージ(T2I)モデル,すなわちOpenLEAFに基づく新たなインターリーブ生成フレームワークを提案する。
まず,大規模マルチモーダルモデル(LMM)を用いて,オープンドメインのインターリーブ画像-テキストシーケンスのエンティティとスタイルのコンピテンシーを評価することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:30:41 GMT)
Don't Make Your LLM an Evaluation Benchmark Cheater [142.2] 大規模言語モデル(LLM)は人工知能のフロンティアを大幅に進歩させ、モデルキャパシティを著しく向上させた。
モデル性能を評価するために, LLMの能力レベルを測定するための評価ベンチマークを構築するのが典型的な方法である。
評価ベンチマークを用いて不適切なリスクと影響について検討し,評価結果を誤って解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:59:54 GMT)
Plot Retrieval as an Assessment of Abstract Semantic Association [131.6] Plot Retrievalのテキストペアは単語の重複を少なくし、より抽象的なセマンティックアソシエーションを持つ。
Plot Retrievalは、IRモデルのセマンティックアソシエーションモデリング能力に関するさらなる研究のベンチマークとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:02:43 GMT)
EXIM: A Hybrid Explicit-Implicit Representation for Text-Guided 3D Shape
Generation [124.3] 本稿では,3次元形状を生成するための新しいテキスト誘導手法を提案する。
我々は,明示的表現と暗黙的表現の強みを組み合わせたハイブリッド3D表現,すなわちEXIMを活用する。
テキスト誘導型3次元形状を用いた室内シーンを一貫したスタイルで生成する手法の適用性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:01:51 GMT)
LLMDet: A Third Party Large Language Models Generated Text Detection
Tool [119.1] 大規模言語モデル(LLM)は、高品質な人間によるテキストに非常に近い。
既存の検出ツールは、機械が生成したテキストと人間によるテキストしか区別できない。
本稿では,モデル固有,セキュア,効率的,拡張可能な検出ツールであるLLMDetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:31:09 GMT)
Towards a Unified Transformer-based Framework for Scene Graph Generation
and Human-object Interaction Detection [116.2] 本稿では,Transformerアーキテクチャに基づく一段階統一モデルであるSG2HOI+を紹介する。
本手法では,SGGとHOI検出のタスクをシームレスに統一する2つの対話型階層変換器を用いる。
提案手法は最先端のHOI法と比較して競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:25:57 GMT)
Rethinking the Evaluation for Conversational Recommendation in the Era
of Large Language Models [115.8] 近年の大規模言語モデル(LLM)の成功は、より強力な対話レコメンデーションシステム(CRS)を開発する大きな可能性を示している。
本稿では,ChatGPTの会話レコメンデーションへの活用について検討し,既存の評価プロトコルが不十分であることを明らかにする。
LLMをベースとしたユーザシミュレータを用いた対話型評価手法iEvaLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:49:46 GMT)
A Simple and Efficient Baseline for Data Attribution on Images [107.1] 現在の最先端のアプローチでは、モデル予測を正確に評価するために、最大30万のモデルの大規模なアンサンブルが必要となる。
本研究では、自己教師付き学習によって事前訓練されたバックボーンの特徴空間を利用して、データ帰属を行うミニマリストベースラインに焦点を当てる。
提案手法はモデルに依存しず,大規模データセットに容易にスケールできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:29:46 GMT)
Distill Gold from Massive Ores: Efficient Dataset Distillation via
Critical Samples Selection [101.8] 我々は,情報伝達に関するデータセット蒸留問題をモデル化する。
我々は最も価値の高いサンプルを利用する方法のファミリーを提案する。
新しい戦略はトレーニングコストを大幅に削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:24:45 GMT)
Universal Semi-supervised Model Adaptation via Collaborative Consistency
Training [92.5] 我々は、Universal Semi-supervised Model Adaptation (USMA)と呼ばれる現実的で挑戦的なドメイン適応問題を導入する。
本稿では,2つのモデル間の予測整合性を規則化する協調的整合性トレーニングフレームワークを提案する。
実験により,いくつかのベンチマークデータセットにおける本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:48:53 GMT)
Detecting Pretraining Data from Large Language Models [90.1] 事前学習データ検出問題について検討する。
事前学習データを知ることなく、テキスト片とLCMへのブラックボックスアクセスを条件に、モデルが提供されたテキストでトレーニングされたかどうかを判断できますか?
簡単な仮説に基づく新しい検出手法Min-K% Probを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:27:37 GMT)
A Comprehensive Study of GPT-4V's Multimodal Capabilities in Medical
Imaging [87.3] 本稿では,GPT-4Vの様々な医療画像タスクにおける機能評価について概説する。
胸部X線像におけるGPT-4Vの有用性が示唆された。
医療用VQAの領域では、GPT-4Vは質問タイプを区別する能力を示すが、精度の観点からはVQA-RADベンチマークに劣る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:07:00 GMT)
Gender Biases in Automatic Evaluation Metrics for Image Captioning [87.2] 画像キャプションタスクのためのモデルに基づく評価指標において、性別バイアスの体系的研究を行う。
偏りのある世代と偏りのない世代を区別できないことを含む、これらの偏りのあるメトリクスを使用することによる負の結果を実証する。
人間の判断と相関を損なうことなく、測定バイアスを緩和する簡便で効果的な方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:50:25 GMT)
EmerNeRF: Emergent Spatial-Temporal Scene Decomposition via
Self-Supervision [85.2] EmerNeRFは動的駆動シーンの時空間表現を学習するためのシンプルだが強力なアプローチである。
シーンの幾何学、外観、動き、セマンティクスを自己ブートストラップで同時にキャプチャする。
本手法はセンサシミュレーションにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:59:55 GMT)
Tell Your Model Where to Attend: Post-hoc Attention Steering for LLMs [84.0] PASTAは、大きな言語モデルでユーザーが指定した強調マークでテキストを読むことができる方法である。
LLMのユーザ命令に従う能力を大幅に強化したり、ユーザ入力から新たな知識を統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 22:56:43 GMT)
ACCENT: An Automatic Event Commonsense Evaluation Metric for Open-Domain
Dialogue Systems [81.9] 我々は,コモンセンス知識ベース(CSKB)によるイベントコモンセンス評価であるACCENTを提案する。
実験の結果,ACCENTは事象のコモンセンス評価に有効な指標であり,既存の基準値よりも人間の判断との相関性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:06:06 GMT)
Learning Separable Hidden Unit Contributions for Speaker-Adaptive
Lip-Reading [80.4] 話者自身の特徴は、ほとんど顔画像や浅いネットワークを持つ単一の画像によって常にうまく表現できる。
話し手によって表現される音声コンテンツに付随するきめ細かい動的特徴には、常に深いシーケンシャルネットワークが必要である。
私たちのアプローチは、既存の方法よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:51:36 GMT)
COLA: A Benchmark for Compositional Text-to-image Retrieval [77.6] 私たちは、AttributesでローカライズされたCompose Objectsに対するテキストと画像の検索ベンチマークであるColaを設計する。
Colaは168のオブジェクトと約30Kイメージの197の属性からなる1.2kのクエリを含んでいる。
我々の人間による評価では、コラの精度は83.33%であり、現代の構成性ベンチマークと同様である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:54:28 GMT)
Improving Factual Consistency for Knowledge-Grounded Dialogue Systems
via Knowledge Enhancement and Alignment [77.6] 事前訓練言語モデル(PLM)に基づく知識基底対話システムは、提供された知識源と実際に矛盾しない応答を生成する傾向にある。
トランスフォーマー内のフィードフォワードネットワーク(FFN)が事実知識表現の責任を負っていると判断する以前の研究から着想を得て,事実表現能力を効率的に改善するための2つの方法を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:26:42 GMT)
RT-Trajectory: Robotic Task Generalization via Hindsight Trajectory
Sketches [74.3] 一般化は、ロバストなロボット学習システムにとって最も重要なデシダータの1つである。
粗い軌道スケッチを用いたポリシー条件付け手法を提案する。
RT-Trajectoryは言語条件や目標条件よりも幅広いタスクを実行できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:31:51 GMT)
Disentangled Representation Learning with Transmitted Information
Bottleneck [73.1] textbfDisTIB (textbfTransmitted textbfInformation textbfBottleneck for textbfDisd representation learning) は情報圧縮と保存のバランスを保った新しい目的である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:18:40 GMT)
The Knowledge Alignment Problem: Bridging Human and External Knowledge
for Large Language Models [71.9] MixAlignは、ユーザと知識ベースの両方と対話して、ユーザの質問が格納された情報とどのように関連しているかを把握し、統合するフレームワークである。
実験結果から、モデル性能の向上と幻覚の緩和における知識アライメントの重要性が強調され、それぞれ22.2%と27.1%の改善が指摘された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:40:21 GMT)
Convex and Non-convex Optimization Under Generalized Smoothness [69.7] 凸法と非最適化法の分析は、しばしばリプシッツ勾配を必要とし、この軌道による解析を制限する。
最近の研究は、非一様滑らか性条件を通した勾配設定を一般化している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:06:01 GMT)
CiteBench: A benchmark for Scientific Citation Text Generation [69.4] CiteBenchは引用テキスト生成のベンチマークである。
CiteBenchのコードはhttps://github.com/UKPLab/citebench.comで公開しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:55:56 GMT)
Realistic Noise Synthesis with Diffusion Models [68.5] Deep Image Denoisingモデルは、しばしば高品質なパフォーマンスのために大量のトレーニングデータに依存します。
本稿では,拡散モデル,すなわちRealistic Noise Synthesize Diffusor(RNSD)を用いて現実的な雑音を合成する新しい手法を提案する。
RNSDは、より現実的なノイズや空間的相関を複数の周波数で生成できるような、ガイド付きマルチスケールコンテンツを組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:06:02 GMT)
Leveraging Large-Scale Pretrained Vision Foundation Models for
Label-Efficient 3D Point Cloud Segmentation [67.1] 本稿では3Dポイントクラウドセグメンテーションタスクに様々な基礎モデルを適用する新しいフレームワークを提案する。
我々のアプローチでは、異なる大きな視覚モデルを用いて2次元セマンティックマスクの初期予測を行う。
本研究では,ロバストな3Dセマンティックな擬似ラベルを生成するために,投票による全ての結果を効果的に組み合わせたセマンティックなラベル融合戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:41:15 GMT)
Understanding Curriculum Learning in Policy Optimization for Online
Combinatorial Optimization [66.4] 本稿では,オンラインCO問題に対するポリシー最適化手法に関する最初の体系的研究について述べる。
我々は、オンラインCO問題は、潜在マルコフ決定過程(LMDP)として自然に定式化でき、自然政策勾配(NPG)に収束することを示す。
さらに,本理論はカリキュラム学習の利点を解説し,強力なサンプリングポリシーを見出すことができ,流通シフトを低減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:12:09 GMT)
Holistic Representation Learning for Multitask Trajectory Anomaly
Detection [65.7] そこで本研究では,異なる時間帯における骨格軌跡の包括的表現による予測運動の学習を提案する。
我々は、時間的閉鎖された軌道を符号化し、ブロックされたセグメントの潜在表現を共同学習し、異なる時間的セグメントにわたる期待運動に基づいて軌道を再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:32:53 GMT)
AlberDICE: Addressing Out-Of-Distribution Joint Actions in Offline
Multi-Agent RL via Alternating Stationary Distribution Correction Estimation [65.5] オフライン強化学習(RL)の主な課題の1つは、データ収集ポリシーから逸脱した学習ポリシーから生じる分散シフトである。
これはしばしば、政策改善中のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)アクションを避けることで対処される。
本稿では,定常分布最適化に基づく個別エージェントの集中学習を行うオフラインMARLアルゴリズムAlberDICEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:56:48 GMT)
Multi-EuP: The Multilingual European Parliament Dataset for Analysis of
Bias in Information Retrieval [62.8] このデータセットは、多言語情報検索コンテキストにおける公平性を調べるために設計されている。
真正な多言語コーパスを持ち、24言語すべてに翻訳されたトピックを特徴としている。
文書に関連する豊富な人口統計情報を提供し、人口統計バイアスの研究を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:29:11 GMT)
Let's Think Frame by Frame with VIP: A Video Infilling and Prediction
Dataset for Evaluating Video Chain-of-Thought [62.6] 我々は、少数のビデオ推論のシーケンシャルな理解として、フレーミングビデオ推論を動機付けている。
VIPは、ビデオチェーンオブ思考を通してモデルの推論能力を調べるために設計された、推論時の課題データセットである。
我々は、VIP上でGPT-4、GPT-3、VICUNAをベンチマークし、複雑なビデオ推論タスクのパフォーマンスギャップを実証し、今後の作業を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:10:37 GMT)
Continually Improving Extractive QA via Human Feedback [59.5] 本研究では,人間のフィードバックによる抽出質問応答(QA)システムの改善を継続的に進める。
多様な設定の下で何千ものユーザインタラクションを含む実験を行い、時間とともにフィードバックからの学習の理解を広げます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:23:58 GMT)
Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical
Reasoning Capabilities of Language Models [58.8] 大規模言語モデル(LLM)は、形式的知識表現(KR)システムの様々な制限を克服する能力を示した。
一つのタスクトレーニング,複数タスクトレーニング,および思考知識の蒸留微調整手法の連鎖について検討し,異なる論理的推論カテゴリにおけるモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 23:43:07 GMT)
Bandit Social Learning: Exploration under Myopic Behavior [58.8] オンラインプラットフォーム上でのレビューによって動機付けられた社会学習のダイナミクスについて検討する。
エージェントはまとめて単純なマルチアームのバンディットプロトコルに従うが、各エージェントは探索を伴わずにミオプティカルに振る舞う。
このような振る舞いに対して,スターク学習の失敗を導出し,好意的な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 22:26:50 GMT)
Sentiment Analysis through LLM Negotiations [58.7] 感情分析の標準的なパラダイムは、単一のLCMに依存して、その決定を1ラウンドで行うことである。
本稿では,感情分析のためのマルチLLMネゴシエーションフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:35:29 GMT)
Universal Domain Adaptation from Foundation Models: A Baseline Study [58.5] 基礎モデルを用いた最先端UniDA手法の実証的研究を行った。
CLIPモデルからターゲット知識を抽出するためのパラメータフリーな手法であるtextitCLIP 蒸留を導入する。
単純な手法ではあるが、ほとんどのベンチマークタスクでは従来の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:34:13 GMT)
Recommender Systems with Generative Retrieval [58.5] 本稿では,対象候補の識別子を自己回帰的に復号する新たな生成検索手法を提案する。
そのために、各項目のセマンティックIDとして機能するために、意味論的に意味のあるコードワードを作成します。
提案手法を用いて学習した推薦システムは,様々なデータセット上での現在のSOTAモデルよりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:02:56 GMT)
What Makes Pre-Trained Visual Representations Successful for Robust
Manipulation? [57.9] 照明やシーンテクスチャの微妙な変化の下では,操作や制御作業のために設計された視覚表現が必ずしも一般化されないことがわかった。
創発的セグメンテーション能力は,ViTモデルにおける分布外一般化の強い予測因子であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:09:08 GMT)
Modeling the Uncertainty with Maximum Discrepant Students for
Semi-supervised 2D Pose Estimation [57.2] 半教師付きポーズ推定タスクにおける擬似ラベルの品質を推定する枠組みを提案する。
提案手法は,3つのデータセットに対する半教師付きポーズ推定の性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:11:06 GMT)
Generating Unbiased Pseudo-labels via a Theoretically Guaranteed
Chebyshev Constraint to Unify Semi-supervised Classification and Regression [57.2] 分類におけるしきい値と擬似ラベルプロセス(T2L)は、ラベルの品質を決定するために信頼性を使用する。
本質的には、レグレッションは高品質なラベルを生成するためにバイアスのない方法も必要である。
チェビシェフの不等式に基づく不偏ラベルを生成するための理論的に保証された制約を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:39:35 GMT)
Hint-enhanced In-Context Learning wakes Large Language Models up for
knowledge-intensive tasks [56.9] 大規模言語モデル(LLM)の規模拡大に伴い、インコンテキスト学習(ICL)能力が出現した。
我々は、オープンドメイン質問応答におけるICLのパワーを探るため、Hint-enhanced In-Context Learning(HICL)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:39:20 GMT)
Towards Concept-Aware Large Language Models [56.5] 概念は、学習、推論、コミュニケーションなど、様々な人間の認知機能において重要な役割を果たす。
概念を形作り、推論する能力を持つ機械を授けることは、ほとんどない。
本研究では,現代における大規模言語モデル(LLM)が,人間の概念とその構造をどのように捉えているかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:19:22 GMT)
Mitigating Framing Bias with Polarity Minimization Loss [56.2] 偏見バイアスは、実際の出来事の知覚を歪ませることによって政治的分極を悪化させる重要な役割を担っている。
そこで本研究では,フレーミングバイアスを低減するために,偏光入力項目間の極性差を最小限に抑える新たな損失関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:50:23 GMT)
Client Orchestration and Cost-Efficient Joint Optimization for
NOMA-Enabled Hierarchical Federated Learning [55.5] 半同期クラウドモデルアグリゲーションの下で非直交多重アクセス(NOMA)を実現するHFLシステムを提案する。
提案手法は,HFLの性能改善と総コスト削減に関するベンチマークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:34:44 GMT)
MixCon3D: Synergizing Multi-View and Cross-Modal Contrastive Learning
for Enhancing 3D Representation [55.4] コントラスト学習を強化するために,2次元画像と3次元点雲の相補的な情報を組み合わせたMixCon3Dを導入する。
また、3Dコントラッシブラーニングパラダイムのための様々なトレーニングレシピの徹底的な研究の先駆者となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:05:36 GMT)
Serious Games in Digital Gaming: A Comprehensive Review of Applications,
Game Engines and Advancements [55.2] 近年,ユーザを同時に教育し,楽しませる能力によって,真剣なゲームの人気が高まっている。
本稿では,様々なタイプのデジタルゲームの概要を概観し,真剣なゲームジャンルに展開する。
ゲーム開発業界で最も広く使われているゲームエンジンを提示し、Unityのゲームマシンの利点を拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:17:09 GMT)
LLM-driven Multimodal Target Volume Contouring in Radiation Oncology [55.2] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト情報と画像の統合を容易にする。
LLM駆動型マルチモーダルAIを,放射線治療における目標音量調整の課題に適用する。
提案モデルでは,従来の視覚のみのAIモデルと比較して,性能が著しく向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:38:42 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） (Fri, 3 Nov 2023 08:03:39 GMT)
Rank-DETR for High Quality Object Detection [52.8] 高性能なオブジェクト検出器は、バウンディングボックス予測の正確なランキングを必要とする。
本研究では, 簡易かつ高性能なDETR型物体検出器について, 一連のランク指向設計を提案して紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:55:02 GMT)
OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts [51.9] ヒューマン・インテリジェンス(HI)は、複雑なタスクを解くための基本的なスキルの組み合わせに長けている。
この機能は人工知能(AI)にとって不可欠であり、包括的なAIエージェントに組み込まれるべきである。
マルチステップで現実的なタスクを解決するために設計されたオープンソースのプラットフォームであるOpenAGIを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:24:18 GMT)
PPTC Benchmark: Evaluating Large Language Models for PowerPoint Task
Completion [51.5] 我々はPowerPoint Task Completionベンチマークを導入し、大規模言語モデルがマルチターン・マルチモーダル命令を完了する能力を評価する。
また,ラベルAPIシーケンスではなく,予測ファイルに基づいてLCMが命令を終了するかどうかを評価するPTX-Match評価システムを提案する。
その結果、GPT-4はシングルターン対話テストにおいて75.1%の精度で他のLLMよりも優れていたが、セッション全体を完成させる際の課題に直面しており、セッションの精度は6%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:06:35 GMT)
RiskQ: Risk-sensitive Multi-Agent Reinforcement Learning Value
Factorization [51.4] 本稿では,リスクに敏感な個人・グローバル・マックス(RIGM)の原則を,個人・グローバル・マックス(IGM)と分散IGM(DIGM)の原則の一般化として紹介する。
RiskQは広範な実験によって有望な性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:18:36 GMT)
Equal Opportunity of Coverage in Fair Regression [50.8] 我々は、予測の不確実性の下で公正な機械学習(ML)を研究し、信頼性と信頼性のある意思決定を可能にする。
本研究は,(1)類似した結果の異なる集団に対するカバー率が近いこと,(2)人口全体のカバー率が一定水準にあること,の2つの特性を達成することを目的としたカバーの平等機会(EOC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:19:59 GMT)
Sparse Training of Discrete Diffusion Models for Graph Generation [50.7] グラフの生成モデルは、各ノードペアの相互作用を予測する必要があるため、スケーラビリティ上の問題に遭遇することが多い。
本稿では,SparseDiffについて紹介する。SparseDiffは,グラフ生成のためのデノナイズ拡散モデルである。
実験結果から, SparseDiffは, 小グラフと大グラフの両方において, 生成性能の同時一致を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:50:26 GMT)
Comprehensive Assessment of Toxicity in ChatGPT [49.7] 本研究は,ChatGPTの毒性を指導調整データセットを用いて評価する。
創作作業のプロンプトは 有害な反応を 引き起こす確率が 2倍になる
初期の研究で設計された、故意に有害なプロンプトは、もはや有害な反応を生じさせない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:37:53 GMT)
Keypoint Description by Symmetry Assessment -- Applications in
Biometrics [49.5] 有限展開によりキーポイント周辺の近傍を記述するモデルに基づく特徴抽出器を提案する。
そのような関数の等曲線は、原点(キーポイント)と推定されたパラメータがよく定義された幾何学的解釈を持つように、高度に対称な w.r.t である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:49:25 GMT)
A minimax optimal control approach for robust neural ODEs [49.2] 我々は、頑健な制御の観点から、ニューラルなODEの敵対的訓練に対処する。
我々はポントリャーギンの最大原理の形で一階最適条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:37:19 GMT)
Learning to Augment Distributions for Out-of-Distribution Detection [49.1] アウト・オブ・ディストリビューション (OOD) は、ラベルがイン・ディストリビューション (ID) の場合と区別される。
我々は,OODの分布差を軽減するためにDAL(distributal-Augmented OOD Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:19:33 GMT)
FinGPT: Large Generative Models for a Small Language [48.5] 我々は、世界の人口の0.1%未満で話されるフィンランド語のための大きな言語モデル(LLM)を作成します。
我々は、FinGPTと呼ばれる7つの単言語モデル(186Mから13Bパラメータ)をスクラッチからトレーニングする。
我々は、元のトレーニングデータとフィンランド語を混合した多言語BLOOMモデルの事前訓練を継続し、その結果、176億のパラメータモデルをBLUUMIと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:05:04 GMT)
Successor Features for Efficient Multisubject Controlled Text Generation [48.4] 本稿では,後継機能 (SF) と言語モデル修正の2つの基本概念を基礎とするSF-GENを紹介する。
SF-GENはこの2つをシームレスに統合し、LCMのパラメータを変更することなくテキスト生成の動的ステアリングを可能にする。
我々の知る限り、本研究はテキスト生成における後継機能の最初の応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:17:08 GMT)
Explainable Authorship Identification in Cultural Heritage Applications:
Analysis of a New Perspective [48.0] 既存の汎用eXplainable Artificial Intelligence(XAI)技術のAIへの応用について検討する。
特に,3種類のAIdタスクにおける3種類のXAIテクニックの相対的メリットを評価した。
我々の分析によると、これらの技術は、説明可能なオーサシップの特定に向けて重要な第一歩を踏み出すが、まだ多くの作業が続けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:51:15 GMT)
PRISM: Progressive Restoration for Scene Graph-based Image Manipulation [47.8] PRISMは、シーン内の操作された領域の精度と品質を改善するために、新しいマルチヘッド画像操作手法である。
本研究は,シーングラフに基づく画像操作の品質と精度を高めるためのアプローチの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:30:34 GMT)
Hard View Selection for Contrastive Learning [47.7] 我々は、ビュージェネレーションの役割とパフォーマンスへの影響が、これまであまり注目されていないことを論じる。
本研究では,学習不要で強力なHVS(Hard View Selection)戦略を提案する。
HVSは一貫して、線形評価において ImageNet の精度を 0.4% から 1.9% 改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:41:07 GMT)
COSMIC: Data Efficient Instruction-tuning For Speech In-Context Learning [47.6] 大規模言語モデル(LLM)に音声モダリティを組み込むためのデータと費用効率のよい方法を提案する。
結果として得られるマルチモーダルLLMは、インストラクション・フォロー/イン・コンテクスト・ラーニング機能を備えたCOSMIC(COntextual Speech Model)である。
20M未満のトレーニング可能なパラメータと、SQA生成のための450時間分の英語音声データにより、COSMICは創発的な命令追従および文脈内学習能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:47:03 GMT)
The risks of risk-based AI regulation: taking liability seriously [46.9] AIの開発と規制は、重要な段階に達したようだ。
一部の専門家は、GPT-4よりも強力なAIシステムのトレーニングに関するモラトリアムを求めている。
本稿では、最も先進的な法的提案である欧州連合のAI法について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:51:37 GMT)
Towards Unsupervised Object Detection From LiDAR Point Clouds [46.6] OYSTER (Object Discovery via Spatio-Temporal Refinement) は、オブジェクトをゼロショットで検出できる。
距離対衝突に基づく新しい計画中心の知覚尺度を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:12:01 GMT)
ClusterLLM: Large Language Models as a Guide for Text Clustering [45.8] 本稿では,ChatGPTのような命令調整型大規模言語モデルからのフィードバックを活用する新しいテキストクラスタリングフレームワークであるClusterLLMを紹介する。
ClusterLLMはクラスタリングの品質を継続的に改善し、平均コストはデータセットあたり0.6ドルである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:40:21 GMT)
Safe Online Dynamics Learning with Initially Unknown Models and
Infeasible Safety Certificates [45.7] 本稿では、制御バリア関数(CBF)2次コーンプログラムに基づく、堅牢な安全証明書を備えた学習ベースの設定について考察する。
制御バリア関数証明書が実現可能ならば,その安全性を確保するため,本手法では,データ収集と制御バリア関数制約の実現可能性の回復のために,システムダイナミクスを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:23:57 GMT)
Grounded Intuition of GPT-Vision's Abilities with Scientific Images [44.4] 我々は、GPT-Visionの「接地された直観」を開発するために、多くの人が直感的に試みてきた過程を定式化する。
本稿では,GPT-Visionが特にプロンプトに敏感であることを示す。
我々の手法と分析は、GPT-Visionがいかにして情報にアクセスしやすくできるかを明らかにしながら、研究者が新しいモデルの基盤となる直感を高めるのに役立つことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:53:43 GMT)
EmojiLM: Modeling the New Emoji Language [44.2] 我々は,大規模言語モデルからテキスト絵文字並列コーパスであるText2Emojiを開発した。
並列コーパスに基づいて,テキスト・絵文字双方向翻訳に特化したシーケンス・ツー・シーケンス・モデルである絵文字LMを蒸留する。
提案モデルでは,強いベースラインを上回り,平行コーパスは絵文字関連下流タスクに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:06:51 GMT)
BoIR: Box-Supervised Instance Representation for Multi-Person Pose
Estimation [44.0] 本稿では,BoIRと呼ばれる境界ボックスレベルのインスタンス表現学習を提案する。
BoIRは同時に、インスタンス検出、インスタンスの切り離し、およびインスタンスキーポイント関連問題を解決します。
提案手法は,ボトムアップキーポイント推定,バウンディングボックス回帰,コントラッシブなインスタンス埋め込み学習のマルチタスク学習を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:14:22 GMT)
Ensemble models outperform single model uncertainties and predictions
for operator-learning of hypersonic flows [43.1] 限られた高忠実度データに基づく科学機械学習(SciML)モデルのトレーニングは、これまで見たことのない状況に対する行動の迅速な予測に1つのアプローチを提供する。
高忠実度データは、探索されていない入力空間におけるSciMLモデルのすべての出力を検証するために、それ自体が限られた量である。
我々は3つの異なる不確実性メカニズムを用いてDeepONetを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:43:28 GMT)
Conditions on Preference Relations that Guarantee the Existence of
Optimal Policies [42.9] 我々は、部分的に観測可能な非マルコフ環境におけるLfPF問題を解析するための新しいフレームワークであるDirect Preference Processを紹介する。
von Neumann-Morgenstern expecteded Utility Theorem を用いて、直接選好プロセスが標準的な強化学習問題を一般化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:42:12 GMT)
Multimodal Prototype-Enhanced Network for Few-Shot Action Recognition [42.7] MultimOdal PRototype-ENhanced Network (MORN)は、ラベルテキストの意味情報をマルチモーダル情報として利用してプロトタイプを強化する。
我々は4つの一般的なデータセットに対して広範な実験を行い、MORNは最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:26:48 GMT)
Learning Historical Status Prompt for Accurate and Robust Visual
Tracking [42.5] ヒストリカル・インフォメーション・プロンプター(英: Historical Information Prompter、HIP)は、歴史的外観情報を導入するために、検索領域の機能を完全に活用するプラグイン・アンド・プレイモジュールである。
HIPTrackはバックボーンを再トレーニングすることなくトラッキング性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:54:59 GMT)
Low-loss Millimeter-wave Resonators with an Improved Coupling Structure [42.1] 14GHz以上の0.5dB効率で矩形導波路と平面スロットライン導波路を結合するテーパ状遷移構造の開発と特徴付けを行う。
共振器を放射損失から切り離すことで、単光子品質の105ドル以上を継続的に達成し、2レベルの損失限は106ドルを超えます。
これらの値は、Wバンドで以前報告されたものより4～5倍高く、典型的な平面マイクロ波デバイスに近い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:26:44 GMT)
Adversarial Attacks on Cooperative Multi-agent Bandits [41.8] 本研究は,CMA2Bに対する不均質および不均質な環境下での敵攻撃について検討する。
均質な設定では、各エージェントが特定のターゲットアームを$T-o(T)$倍選択し、$o(T)$攻撃コストを$T$ラウンドで発生させる攻撃戦略を提案する。
不均質な環境では、標的アーム攻撃が線形攻撃コストを必要とすることを証明し、少数の標的エージェントの観測のみを操作しながら、最大数のエージェントに線形後悔を強いる攻撃戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:03:19 GMT)
A Large-scale Film Style Dataset for Learning Multi-frequency Driven
Film Enhancement [41.0] フィルム写真は時間がかかり高価であり、フィルムスタイルの写真を集めるためのより効率的な方法が必要である。
大規模で高品質なフィルムスタイルのデータセットであるFilmSetを構築した。
そこで本研究では,FilmSet画像の特徴に触発されて,周波数帯域にまたがる画像をスタイリングするFilmNetという新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:18:01 GMT)
Grammar Prompting for Domain-Specific Language Generation with Large
Language Models [40.8] 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内サンプルのごく一部から、幅広い自然言語タスクを実行することを学べる。
本稿では,LLMが外部知識やドメイン固有の制約を利用できるための簡単な手法であるEmphgrammar promptingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:25:43 GMT)
BigFUSE: Global Context-Aware Image Fusion in Dual-View Light-Sheet
Fluorescence Microscopy with Image Formation Prior [40.2] 光シート蛍光顕微鏡(LSFM)における画像融合を安定化する大域的文脈認識画像フィルタBigFUSEを提案する。
デュアルビューLSFMに先立つ画像形成にインスパイアされた画像融合は、ベイズ理論を用いて焦点差境界を推定すると考えられる。
比較実験の結果,BigFUSEは情報を融合する際に構造化されたアーティファクトを排除できる最初のデュアルビューLSFMファサーであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:08:31 GMT)
Characterizing Graph Datasets for Node Classification:
Homophily-Heterophily Dichotomy and Beyond [39.9] ホモフィリー(英: Homophily)は、類似したノードを接続するエッジの傾向を記述するグラフ特性である。
文学において、ホモフィリーの普遍的に合意された尺度は存在しない。
一般的に使用されるホモフィリー測度は、異なるデータセット間でのホモフィリーレベルの比較を防止するために、重大な欠点があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:52:17 GMT)
When Do We Need Graph Neural Networks for Node Classification? [38.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は基本ニューラルネットワーク(NN)を拡張する
場合によっては、GNNのパフォーマンスは向上せず、グラフに依存しないNNの性能も低くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 22:32:12 GMT)
Indicative Summarization of Long Discussions [37.8] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いた非教師なしの手法を提案する。
提案手法では、まず、引数文をクラスタ化し、抽象的な要約としてクラスタラベルを生成し、生成されたクラスタラベルを引数フレームに分類する。
広範に最適化されたプロンプトエンジニアリングアプローチに基づいて、生成クラスタラベリングとフレーム分類のための19LLMを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:44:59 GMT)
Testing the General Deductive Reasoning Capacity of Large Language
Models Using OOD Examples [36.6] 大型言語モデル(LLM)は、チェーン・オブ・シークレットのプロンプトを与えられた抽象的推論能力を持つ。
我々は、幅広い推論規則を検証し、より単純な実演からより複雑な証明に一般化する能力を測定する。
様々な大きさのLLMと訓練目的の4つの実験により、合成証明に一般化できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:45:56 GMT)
Domain Randomization via Entropy Maximization [34.7] そこで本研究では,実世界のデータを必要としないシミュレーションにおいて,シミュレーション中の動的分布を自動的に生成する,sim-to-realトランスファーに対処する新しい手法を提案する。
トレーニング分布のエントロピーを直接最大化する制約付き最適化問題であるEntropy Maximization (DORAEMON) によるDOmain RAndomizationを導入する。
我々は、高度に適応的で一般化可能な政策を得る上で、DORAEMONの一貫性のある利点を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:54:05 GMT)
On the Generalization Properties of Diffusion Models [33.9] この研究は拡散モデルの一般化特性を包括的に理論的に探求することを目的としている。
我々は、スコアベース拡散モデルのトレーニング力学と合わせて、タンデムで進化する一般化ギャップの理論的推定値を確立する。
我々は定量分析をデータ依存のシナリオに拡張し、対象の分布を密度の連続として表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:20:20 GMT)
Measurement-Induced State Transitions in a Superconducting Qubit: Within
the Rotating Wave Approximation [33.7] 本研究では,繰り返し測定した場合の雑音挙動を示す結合量子ビット共振器のレベル間の共鳴遷移について検討した。
以上の結果から、トランスモンは状態遷移後のコサインポテンシャルの頂点付近のレベルに興奮していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:49:23 GMT)
A Unified Approach for Maximizing Continuous DR-submodular Functions [33.4] 本稿では,連続DR-部分モジュラ函数の最大化のための統一的アプローチを提案する。
このアプローチには、単調関数と非単調関数の両方に対して、フランク=ウルフ型がオフラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:37:40 GMT)
Score Models for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning [33.1] オフライン目標定義強化学習(GCRL)は、スパース報酬関数を使用して、オフラインデータセットから純粋な環境において、複数の目標を達成するための学習を行う。
我々は混合分布マッチングの新しいレンズの下でGCRLに新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:19:33 GMT)
AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly
Detection [32.9] AnomalyCLIPはオブジェクトに依存しないテキストを学習し、画像の一般的な正規性と異常をキャプチャする。
AnomalyCLIPは、非常に多様なクラスセマンティクスのデータセットにおける異常の検出とセグメンテーションにおいて、優れたゼロショット性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:21:58 GMT)
Heterogeneous federated collaborative filtering using FAIR: Federated
Averaging in Random Subspaces [32.7] デバイス容量に基づいた埋め込みテーブルの任意の圧縮を可能にするFAIR(Federated Averaging in Random subspaces)を提案する。
FAIR on Neural Collaborative Filtering task with multiple datasets and confirmed that FAIR can collect and shared information from a wide range devices。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:39:45 GMT)
LOTUS: Continual Imitation Learning for Robot Manipulation Through
Unsupervised Skill Discovery [32.5] 我々は,ロボットが新しい操作タスクを継続的に,効率的に学習することを可能にする,連続的な模倣学習アルゴリズムであるLOTUSを紹介する。
継続的なスキル発見は、既存のスキルを更新して、以前のタスクを忘れないようにし、新しいタスクを解決するための新しいスキルを追加する。
総合的な実験の結果、LOTUSは最先端のベースラインを11%以上の成功率で上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:38:35 GMT)
Is RLHF More Difficult than Standard RL? [32.0] ヒューマンフィードバック(RLHF)からの強化学習は優先信号から学習し、標準強化学習(RL)は報酬信号から直接学習する。
理論的には、幅広い選好モデルに対して、我々は、報酬に基づくRLのアルゴリズムと技法を直接的に解き、少ないか、余分なコストで解決できることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:36:03 GMT)
Unified Out-Of-Distribution Detection: A Model-Specific Perspective [31.7] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、トレーニング分布に属さないテスト例を特定することを目的としている。
我々は、OOD検出を広い範囲で研究するための、新しい統一フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:03:29 GMT)
Segment Anything Model (SAM) Enhanced Pseudo Labels for Weakly
Supervised Semantic Segmentation [30.8] 弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(WSSS)は、画像レベルのアノテーションのみを使用することで、精細なピクセルレベルのアノテーションの必要性を回避することを目的としている。
既存のほとんどのメソッドは、ピクセルレベルの擬似ラベルを導出するためにクラスアクティベーションマップ(CAM)に依存している。
オブジェクト,部品,サブパートのきめ細かいインスタンスマスクを生成できるクラスに依存しない基礎モデルであるSegment Anything Model (SAM) を利用した,シンプルで効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:35:19 GMT)
xASTNN: Improved Code Representations for Industrial Practice [30.5] ソースコード表現のためのeXtreme Abstract Syntax Tree (AST)ベースのニューラルネットワークであるxASTNNを提案する。
まず、xASTNNは広く使われているASTを完全にベースとしており、複雑なデータ前処理を必要としない。
第2に、xASTNNの有効性を保証するために、3つの密接な設計が提案されている。
第3に、xASTNNの時間的複雑さを著しく低減するために、動的アルゴリズムが導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:12:27 GMT)
Fairness Improvement with Multiple Protected Attributes: How Far Are We? [30.4] 本稿では,複数の保護属性に対する公平性向上について検討した。
我々は,11種類の最先端の公平性向上手法の有効性を解析した。
単一属性と複数の保護属性を考えると,精度損失の差はほとんどない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:16:35 GMT)
When Do Transformers Shine in RL? Decoupling Memory from Credit
Assignment [30.4] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)アルゴリズムは、過去と現在の観察の効果的な表現を学習し、アクションが将来のリターンにどのように影響するかを決定するという、2つの異なる課題に直面している。
我々はTransformerがRLアルゴリズムのメモリ能力を向上し、1500ドル(約1万5000円)ほど前に観測を記憶する必要のあるタスクまでスケールアップできることを実証した。
本稿は,RLにおけるトランスフォーマーの成功を説明するとともに,今後の研究やベンチマーク設計において重要な領域を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:54:25 GMT)
Learning Time-Invariant Representations for Individual Neurons from
Population Dynamics [29.9] 本稿では,時間不変表現を個々のニューロンに割り当てる自己教師型学習手法を提案する。
我々は、個人と近隣住民の両方の活動を考慮して表現を学ぶために、動的モデルと神経活動に適合する。
本手法は,マウス大脳皮質神経活動と転写ラベルの多モーダルなデータセット上で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 22:30:12 GMT)
ERASER: Machine Unlearning in MLaaS via an Inference Serving-Aware
Approach [29.7] 多くの機械学習手法が提案され、訓練されたモデルからデータ所有者のデータを非学習要求で除去する。
ERASERは、推論遅延を低減するための新しい認証された推論整合性メカニズムを提案する。
推論待ち時間の99%、推論オフブリビオンベースライン上のオーバーヘッドの31%を効果的に節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:20:13 GMT)
Sliced Denoising: A Physics-Informed Molecular Pre-Training Method [29.7] 本稿では,スライスデノナイジング(SliDe)と呼ばれる分子前訓練法を提案する。
SliDeは、結合の長さ、角度、ねじれ角を乱す新しいノイズ戦略を使用して、コンフォーメーションよりも優れたサンプリングを実現する。
その結果,現在最先端の遮音法と比較して,推定力場の精度は42%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:58:05 GMT)
Fractional Denoising for 3D Molecular Pre-training [29.7] コーディネート・デノナイジング(Coordinate denoising)は、様々な下流の薬物発見タスクにおいて顕著な性能を発揮した3D分子前処理法である。
効果的な力場、すなわち低カバレッジサンプルと等方性力場を学習するために、コーディネート認知には2つの課題がある。
本稿では,2面エンジェルと座標の両方のノイズを含む,新しいハイブリッドノイズ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:36:46 GMT)
Active Reasoning in an Open-World Environment [29.6] $Conan$は、アクティブな推論を評価するために考案されたインタラクティブなオープンワールド環境である。
この$Conan$は、Minecraftのようなリッチでオープンな設定を思い起こさせるような、多ラウンドの誘惑的推論を促進する。
我々の分析は、複雑なシナリオの探索と理解において、現代の最先端モデルの欠点を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:24:34 GMT)
Proportional Response: Contextual Bandits for Simple and Cumulative
Regret Minimization [29.6] 本稿では,文脈的帯域幅設定のための効率的な帯域幅アルゴリズムのファミリーを提案する。
我々のアルゴリズムは任意の関数クラスで動作し、不特定性をモデル化するのに堅牢で、連続したアーム設定で使用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:54:25 GMT)
A large-scale and PCR-referenced vocal audio dataset for COVID-19 [29.4] イギリス保健安全庁は、2021年3月から2022年3月までの英国におけるテスト・アンド・トレースプログラムとREACT-1サーベイを通じて、自発的な参加者を募集した。
新型コロナウイルス対策」のデジタルサーベイでは、インフルエンザの鳴き声、吐き声、スピーチの音声記録が収集された。
このデータセットでは、11.30%の参加者が喘息を報告している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:28:17 GMT)
Rethinking the Power of Graph Canonization in Graph Representation
Learning with Stability [29.0] 本稿では,グラフカノン化によるGNNの表現率の最大化を提案する。
安定なGNNは、類似グラフをベクトル空間の閉グラフ表現にマッピングし、GNNの安定性は、その性能を目に見えないグラフに一般化することが重要である。
実験の総合的なセットは,提案手法の有効性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:44:04 GMT)
Reference-based Restoration of Digitized Analog Videotapes [28.8] デジタルアナログビデオテープ(TAPE)の再作成のための参照ベースアプローチを提案する。
ゼロショットアーティファクト検出にCLIPを活用し、異なるアーティファクトを記述するテキストプロンプトを通じて、各ビデオの最もクリーンなフレームを識別する。
実世界のビデオにおける真実の欠如に対処するため、アナログビデオテープによく見られるアーティファクトによく似た、ビデオの合成データセットを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:20:02 GMT)
Modeling Dynamics over Meshes with Gauge Equivariant Nonlinear Message
Passing [28.5] 非線形メッセージパッシングを用いた新しいゲージ同変アーキテクチャを提案する。
我々のアーキテクチャは、複雑で非線形なドメイン上の畳み込みネットワークや注意ネットワークよりも高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:20:30 GMT)
SemiGPC: Distribution-Aware Label Refinement for Imbalanced
Semi-Supervised Learning Using Gaussian Processes [27.9] SemiGPC はガウス過程に基づく分布対応のラベルリファインメント戦略である。
SemiGPCは、クラス不均衡の度合いが異なる技術結果の状態を達成している。
SemiGPCを使用すると、新しい競争基準に比べて約2%の精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:25:58 GMT)
Proto-lm: A Prototypical Network-Based Framework for Built-in
Interpretability in Large Language Models [27.8] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を著しく進歩させてきたが、その解釈可能性の欠如が大きな関心事となっている。
本稿では,LLMが即座に解釈可能な埋め込みを学習できるネットワークベースのホワイトボックスフレームワークであるproto-lmを紹介する。
提案手法の適用性と解釈性は,幅広いNLPタスクの実験を通じて実証され,性能を犠牲にすることなく解釈可能なモデルを作成する新たな可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:55:32 GMT)
Feature-Attending Recurrent Modules for Generalization in Reinforcement
Learning [27.7] FARM(Feature-Recurrent Modules)は、空間的および時間的規則性に対して、単純で広く適用可能な帰納的バイアスに依存する状態表現を学習するためのアーキテクチャである。
FARMは、複数のモジュールに分散したステート表現を学び、それぞれが表現力のある機能アテンションメカニズムでフィーチャーをキャプチャする。
これにより、RLエージェントがオブジェクト中心のタスクをまたいで一般化できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:12:28 GMT)
FETV: A Benchmark for Fine-Grained Evaluation of Open-Domain
Text-to-Video Generation [27.6] オープンドメインのテキスト・トゥ・ビデオ(T2V)生成モデルは目覚ましい進歩を遂げた。
既存の研究では、テキストプロンプトの異なるカテゴリにおけるT2Vモデルのきめ細かい評価が欠けている。
自動評価基準が人間の基準と一致しているかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:46:05 GMT)
Catch Missing Details: Image Reconstruction with Frequency Augmented
Variational Autoencoder [27.1] 高い圧縮速度は、ピクセル空間の詳細を反映した高周波数スペクトル上での視覚信号の損失を増大させる。
周波数補修モジュール (FCM) アーキテクチャを提案し, 欠落した周波数情報を捕捉し, 復元品質を向上する。
CAT (Cross-attention Autoregressive Transformer) はテキスト中のより正確な意味的属性を得るために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:48:40 GMT)
AntifakePrompt: Prompt-Tuned Vision-Language Models are Fake Image
Detectors [27.1] 深層生成モデルは、偽情報や著作権侵害に対する懸念を高めながら、驚くほど偽のイメージを作成することができる。
実画像と偽画像とを区別するためにディープフェイク検出技術が開発された。
本稿では,視覚言語モデル(VLM)を用いた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:26:29 GMT)
Adaptive Data Analysis in a Balanced Adversarial Model [26.6] 適応データ解析において、メカニズムは未知の分布から$n$、すなわち$D$のサンプルを取得し、正確な推定を行う必要がある。
我々は、それぞれが2つの分離されたアルゴリズムから構成されるアンフバランスドと呼ばれる、より制限された敵を考える。
これらの強い硬さの仮定は、計算的に有界なアンフバランス逆元が公開鍵暗号の存在を示唆するという意味では避けられないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:30:40 GMT)
Allocating Divisible Resources on Arms with Unknown and Random Rewards [25.9] 我々は、各期間に複数の武器で再生可能資源の1単位を割り当てる意思決定者について検討する。
アームは未知でランダムな報酬であり、その手段は割り当てられたリソースに比例し、分散は割り当てられたリソースのオーダー$b$に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 01:57:15 GMT)
What Truly Matters in Trajectory Prediction for Autonomous Driving? [25.7] 軌道予測は自律運転システムの性能において重要な役割を果たす。
固定データセット上の予測器の精度と、車両制御のために下流で予測器が使用される場合の駆動性能との間には、大きな相違がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:54:08 GMT)
3D Multiple Object Tracking on Autonomous Driving: A Literature Review [25.6] 3次元多物体追跡(3D MOT)は、自律運転において重要な領域である。
3D MOTはその最重要課題にもかかわらず、無数の困難に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:15:29 GMT)
Optimistic Multi-Agent Policy Gradient for Cooperative Tasks [25.5] textitRelative Over generalization (RO)は、エージェントが最適でない共同政策に収束する際に、協調的なマルチエージェント学習タスクで発生する。
我々は,MAPG手法の楽観的な更新を可能とし,RO問題を緩和するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:47:54 GMT)
CSLNSpeech: solving extended speech separation problem with the help of
Chinese sign language [25.5] 顔と手話の両方が支援する音声分離問題を解くモデルを提案する。
我々は3つのモーダル、音声、顔、手話情報の組み合わせを学習するための一般的なディープラーニングネットワークを設計する。
実験結果から,提案手法は通常の音声・視覚システムよりも優れた性能とロバスト性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:00:23 GMT)
Estimating 3D Uncertainty Field: Quantifying Uncertainty for Neural
Radiance Fields [25.3] 学習された不完全なシーン形状に基づいて3次元不確かさ場を推定する新しい手法を提案する。
各カメラ線に沿って蓄積された透過率を考慮すると、不確実性フィールドは2Dピクセル単位の不確かさを推測する。
我々の実験は、3D未確認領域とそれに関連する2Dレンダリングピクセルの両方において、高い不確実性を明確に説明できる唯一の方法であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:47:53 GMT)
Emergence of Abstract State Representations in Embodied Sequence
Modeling [24.8] シーケンスモデリングは、アクションを予測トークンとしてモデル化する言語モデルの成功を模倣することを目的としている。
学習モデルの内部アクティベーションから環境レイアウトを合理的に再構築できることを示す。
我々の結果は、より複雑な具体的決定領域へのシーケンスモデリングの目的の適用に対する楽観的な展望を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:00:59 GMT)
PDF: Point Diffusion Implicit Function for Large-scale Scene Neural
Representation [24.8] 大規模シーンニューラル表現のためのポイント暗黙関数(PDF)を提案する。
本手法のコアは大規模クラウド超解像拡散モジュールである。
Mip-NeRF 360に基づく領域サンプリングを用いて背景表現をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:19:47 GMT)
Robust Adversarial Reinforcement Learning via Bounded Rationality
Curricula [23.8] 敵強化学習は、競争力のあるゼロサムマルコフゲームにおいて、敵が行使する不安定化力に対する主人公を訓練する。
ナッシュ平衡を見つけるには、複雑なサドル点最適化問題に直面する必要がある。
本稿では,サドル点最適化問題の複雑性を軽減するために,エントロピー正則化に基づく対向RLの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:00:32 GMT)
Sketching for Convex and Nonconvex Regularized Least Squares with Sharp
Guarantees [23.6] 本稿では,非正規化関数によって正規化あるいは凸化される最小二乗問題に対する高速近似を提案する。
スケッチされた凸や非近似問題を解くことにより、推定のための最小値率を初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:35:01 GMT)
Quantum Sensors for High Energy Physics [23.5] 本報告では,2023年の高エネルギー物理学ワークショップの成果を報告する。
将来の素粒子物理学実験で利用可能な量子情報科学技術が特定された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:14:01 GMT)
Causal inference with Machine Learning-Based Covariate Representation [23.4] 歴史的実験や観測データを効果的に活用できる機械学習支援共変量表現手法を提案する。
提案手法の信頼性と性能保証を統計的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:36:36 GMT)
Towards Behavioral-aware Crowd Management System [23.3] サージイベント後の公正避難戦略の実施を提唱する。
本稿では,アトラクション位置の調整とステージ演奏の切り替えを含む予防的アプローチを提案する。
本研究は, 公正避難戦略が安全対策および傾斜度に及ぼす影響を実証し, 平均41.8%の公正度向上効果を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:33:41 GMT)
Path-dependent correlations in dynamically tuned Ising models and its
short-time behavior: application of Magnus expansion [22.9] 動的に調整されたイジングモデルにおける反強磁性(AF)相関の蓄積について検討した。
我々は,連結相関関数の高次解析式を導出するためにMagnus expansion (ME)を適用した。
同じマンハッタン距離におけるAF相関の大きさは、最短経路の数に比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:49:39 GMT)
Data-Free Distillation of Language Model by Text-to-Text Transfer [22.8] データフリー知識蒸留(DFKD)は、元のトレーニングデータが利用できないときにモデルを圧縮する上で重要な役割を果たす。
本稿では、DFKD-T$3$という新しいDFKDフレームワークを提案する。
本手法は, 感情分析, 言語受容性, 情報抽出など, 下流業務における蒸留性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:31:47 GMT)
DialogBench: Evaluating LLMs as Human-like Dialogue Systems [22.5] 大規模言語モデル(LLM)は、新しい対話機能において画期的なブレークスルーを達成した。
対話システムの目標は、ユーザーとの長期的なつながりを確立するのに十分な人間のようなものである。
現在12ドルの対話タスクを含む対話評価ベンチマークであるDialogBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:59:56 GMT)
Post Turing: Mapping the landscape of LLM Evaluation [22.5] 本稿では,アラン・チューリングによる基礎的疑問からAI研究の現代まで,大規模言語モデル (LLM) 評価の歴史的軌跡を追究する。
これらのモデルのより広範な社会的意味を考慮し、統一的な評価システムの必要性を強調した。
この作業は、AIコミュニティがLLM評価の課題に協力して対処し、信頼性、公正性、社会的な利益を保証するために役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:24:50 GMT)
ProS: Facial Omni-Representation Learning via Prototype-based
Self-Distillation [22.3] ProS(Prototype-based Self-Distillation)は、教師なし顔表現学習のための新しいアプローチである。
ProSは2つの視覚変換器(教師と生徒のモデル)で構成されており、異なるイメージで訓練されている。
ProSは、フルおよび数ショット設定の両方で、さまざまなタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:10:06 GMT)
Hierarchical Reinforcement Learning for Power Network Topology Control [22.2] 高次元行動空間での学習は、現実世界のシステムに強化学習を適用する上で重要な課題である。
本稿では,RL法による電力ネットワーク制御の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:33:00 GMT)
Simulating Photosynthetic Energy Transport on a Photonic Network [21.6] 自然界における光合成エネルギー輸送における量子効果は、量子生物学において広く研究されている。
フォトニックモデルでは, 再編成エネルギー, 振動アシスト, エキシトン移動, エネルギー局在などの問題をよく解釈する。
さらに, ある劣化強度における最適輸送効率の存在を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:30:12 GMT)
DiffDub: Person-generic Visual Dubbing Using Inpainting Renderer with
Diffusion Auto-encoder [21.4] DiffDub: Diffusion-based dubbingを提案する。
まず、編集可能なゾーンと未修正領域をデライン化するためのマスクを組み込んだ塗装により、Diffusion Auto-Encoderを製作する。
これらの課題に対処するため、我々はデータ強化や補充的アイガイダンスを含む多目的戦略を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:41:51 GMT)
Image-based Geolocalization by Ground-to-2.5D Map Matching [21.2] 地上視のクエリ画像と2Dマップをマッチングするために、クロスビューのローカライゼーション技術を利用することが多い。
マルチモーダルデータから代表埋め込みを学習するための新しい手法を提案する。
本手法は,重要な幾何学的手がかりを符号化することにより,パノラマ画像と地図のマッチングのための識別的位置埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:41:27 GMT)
Patch-based Selection and Refinement for Early Object Detection [20.8] 本稿では,イメージをパッチに分割し,様々なスケールのオブジェクトでパッチを選択し,小さなオブジェクトの詳細を精査し,できるだけ早く検出するアルゴリズムを提案する。
提案手法は変圧器を用いたネットワーク上に構築され,拡散モデルを統合して検出精度を向上させる。
提案アルゴリズムは,小型オブジェクトのmAPを1.03から8.93に向上させ,計算におけるデータボリュームを77%以上削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 23:41:13 GMT)
FaMeSumm: Investigating and Improving Faithfulness of Medical
Summarization [20.8] 現在の要約モデルは、しばしば医療入力テキストに対して不誠実な出力を生成する。
FAMESUMMは,医学的知識に基づいて訓練済み言語モデルを微調整することで,忠実度を向上させるためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 23:25:53 GMT)
JEN-1 Composer: A Unified Framework for High-Fidelity Multi-Track Music
Generation [20.7] JEN-1 Composerは、マルチトラック音楽上の限界分布、条件分布、共同分布を効率的にモデル化するための統一されたフレームワークである。
単トラック生成から多トラック組合せの柔軟な生成への移行において,モデルを漸進的に指導することを目的としたカリキュラム学習戦略を導入する。
制御可能かつ高忠実なマルチトラック音楽合成における最先端性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:27:27 GMT)
Neural Collage Transfer: Artistic Reconstruction via Material
Manipulation [20.7] コラージュは、多種多様な素材のスクラップをベース単位として単一の画像を構成する創造的な芸術形式である。
画素ワイズ生成技術はコラージュ方式で対象画像を再現することができるが、コラージュ方式のストローク・バイ・ストローク特性のために適当ではない。
実演やコラージュアートデータを必要としない強化学習によるコラージュ作成の学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:10:37 GMT)
Regularized Linear Regression for Binary Classification [20.7] 正規化線形回帰は、トレーニングセットがノイズラベルを持つ二項分類問題に対して有望なアプローチである。
十分な正則化強度に対して、最適重みは反対符号の2つの値の周りに集中していることを示す。
多くの場合、各重みの1ビットに対する「圧縮」が性能の損失を極めて少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 23:18:21 GMT)
Active Learning-Based Species Range Estimation [20.4] そこで本研究では,地上観測の限られた数から,種の地理的範囲を効率的に推定するための,新しいアクティブラーニング手法を提案する。
弱教師付きコミュニティで収集された観測データに基づいて訓練されたモデルを用いて,この候補範囲の集合を生成することができることを示す。
提案手法の詳細な評価を行い,1000種に対する専門家由来の範囲を含む評価データセットを用いて,既存のアクティブラーニング手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:45:18 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） (Fri, 3 Nov 2023 15:25:55 GMT)
Improving Interpersonal Communication by Simulating Audiences with
Language Models [20.1] 本研究では,個人が目標を達成しようとする聴衆にコミュニケーションするシナリオを入力として扱う,探索・シミュレーション・シミュレーション(EGS)フレームワークを提案する。
EGSは、シナリオに関連するアドバイスの多様なセットを生成し、アドバイスのサブセットに条件付けされたコミュニケーション候補を生成し、様々なオーディエンスからの反応をシミュレートし、最適な候補と使用するアドバイスの両方を決定する。
EGSは,様々な状況において,目標指向コミュニケーションの有効性と成果を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:17:55 GMT)
Vicinal Risk Minimization for Few-Shot Cross-lingual Transfer in Abusive
Language Detection [19.4] 高リソースから中低リソース言語への言語間変換学習は、励みのよい結果を示している。
我々は、言語間乱用言語検出を改善するために、ドメイン適応のためのデータ拡張と継続事前学習を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:51:07 GMT)
Towards Calibrated Robust Fine-Tuning of Vision-Language Models [19.4] 現状の頑健な微調整手法は, 事前学習された視覚言語モデル(VLM)の分布シフトによる校正を損なうことを示す。
我々は、キャリブレーションされたロバスト微調整(CaRot)と呼ばれる単純なアプローチを提供し、IDとOODデータセットのキャリブレーションとロバスト性にインセンティブを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:41:25 GMT)
Learning UI-to-Code Reverse Generator Using Visual Critic Without
Rendering [18.7] 本稿では,スクリーンショット処理を行うビジョンエンコーダと,コードを生成する言語デコーダからなる新しいビジョンコードトランス (ViCT) を提案する。
これらは事前訓練されたモデルによって構成されるが、2つのモダリティの調整にはエンドツーエンドの微調整が必要である。
ViCTはLLaMAのような大きなデコーダを使用する場合と同等のパフォーマンスを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:10:33 GMT)
Bridging RL Theory and Practice with the Effective Horizon [18.7] 先行境界は、深いRLが成功するか失敗するかは相関しないことを示す。
我々はこれを、有効地平線と呼ぶ新しいMDPの複雑さ尺度に一般化する。
また,既存の境界と異なり,実効地平線は報酬形成や事前訓練された探査政策を用いることの効果を予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:54:17 GMT)
Learning nonparametric latent causal graphs with unknown interventions [18.6] 潜在因果グラフが非パラメトリック同定可能な条件を確立する。
隠れ変数の数は分かっていないと仮定し、隠された変数に対して少なくとも1つの未知の介入が必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:27:59 GMT)
Abstraction via exemplars? A representational case study on lexical
category inference in BERT [18.6] 本研究では,Nun/Verb/Adjective/Adverbなどの語彙カテゴリに属する新しいトークンの利用を,LMが一般化する方法について検討する。
この結果から,学習者による模範語エンコーディングが,行動の抽象化につながることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:45:19 GMT)
Flamingo: Multi-Round Single-Server Secure Aggregation with Applications
to Private Federated Learning [17.7] Flamingoは、大規模なクライアント間でデータをセキュアに集約するシステムである。
Flamingoを実装し評価し、(拡張)MNISTとCIFAR-100データセット上でニューラルネットワークをセキュアにトレーニングできることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:24:58 GMT)
Self-Sampling Meta SAM: Enhancing Few-shot Medical Image Segmentation
with Meta-Learning [17.4] 数ショットの医用画像分割のための自己サンプリングメタSAMフレームワークを提案する。
提案手法は,数発のセグメンテーションにおいて最先端の手法よりも大幅に向上する。
そこで本研究では,対話型画像分割における高速なオンライン適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:47:40 GMT)
Bayesian Optimization of Function Networks with Partial Evaluations [17.3] 本稿では,BOFN の新たな知識獲得機能を提案する。
このアプローチは、ネットワーク全体の評価に対して、ネットワークの一部の評価を低コストで行えるようにすることで、クエリコストを劇的に削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:55:08 GMT)
Guiding Language Models of Code with Global Context using Monitors [17.1] コード(LM)の言語モデルは、周囲のコードが十分なコンテキストを提供するときにうまく機能します。
LMはそのようなグローバルな文脈に対する認識が限られ、幻覚に陥る。
そこで我々は,モニタが静的解析を用いて復号を導出する,モニタ誘導復号法(MGD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:13:15 GMT)
From Understanding Genetic Drift to a Smart-Restart Mechanism for
Estimation-of-Distribution Algorithms [16.9] 我々は,分布推定アルゴリズム(EDAs)のためのスマートリスタート機構を開発する。
遺伝的ドリフトのリスクが高い場合、実行を停止することで、適切なパラメーター条件下でEDAを自動的に実行します。
スマートリスタート機構は,文献で示唆されるものよりも,集団サイズに対してはるかに優れた値を見出すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:36:56 GMT)
Bucks for Buckets (B4B): Active Defenses Against Stealing Encoders [16.6] バックス・フォー・バケット (Bucks for Buckets, B4B) は、攻撃中の盗難を防ぐ最初のアクティブ・ディフェンスである。
我々の弁護は、エンコーダの機能を盗もうとする敵に表現が返ってくるという観察に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:12:23 GMT)
Joint Composite Latent Space Bayesian Optimization [16.4] 複合遅延空間ベイズ最適化(JoCo)について紹介する。
JoCoは、ニューラルネットワークエンコーダと確率モデルを共同でトレーニングし、高次元の入力空間と出力空間を、管理可能な潜在表現に適応的に圧縮する新しいフレームワークである。
これにより、圧縮された表現上で実行可能なBOが可能となり、JoCoは様々なシミュレートされた実世界の問題において、高次元BOにおける他の最先端の方法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:53:37 GMT)
Glitter or Gold? Deriving Structured Insights from Sustainability
Reports via Large Language Models [16.2] 本研究は、企業のサステナビリティレポートから意味的に構造化されたESG関連情報を抽出するために、情報抽出(IE)技術を用いる。
次に、グラフに基づく表現を用いて有意な統計的、類似性、相関分析を行う。
この分析により、企業の開示がESGのスコアに他の財務・企業特性よりも影響があることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:43:06 GMT)
General Purpose Artificial Intelligence Systems (GPAIS): Properties,
Definition, Taxonomy, Societal Implications and Responsible Governance [16.0] 汎用人工知能システム(GPAIS)は、これらのAIシステムを指すものとして定義されている。
これまで、人工知能の可能性は、まるで人間であるかのように知的タスクを実行するのに十分強力であり、あるいはそれを改善することさえ可能であり、いまだに願望、フィクションであり、我々の社会にとっての危険であると考えられてきた。
本研究は,GPAISの既存の定義について論じ,その特性や限界に応じて,GPAISの種類間で段階的な分化を可能にする新しい定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:51:04 GMT)
Large Language Models Illuminate a Progressive Pathway to Artificial
Healthcare Assistant: A Review [16.0] 大規模言語モデル(LLM)は、人間のレベルの言語理解と推論を模倣する有望な能力を示している。
本稿では,医学におけるLSMの応用と意義について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:51:36 GMT)
Advancing Bayesian Optimization via Learning Correlated Latent Space [15.8] 本稿では,コラーレント空間ベイズ最適化(CoBO)を提案する。
具体的には, リプシッツ正則化, 損失重み付け, 信頼領域再コーディネートを導入し, 期待する領域の内在的なギャップを最小化する。
本稿では,分子設計や算術式整合など,離散データにおけるいくつかの最適化タスクに対するアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:06:16 GMT)
Contrast-Agnostic Groupwise Registration by Robust PCA for Quantitative
Cardiac MRI [15.8] 定量的な心臓MRIシークエンス内の全てのベースライン画像の同時登録は、地図の精度と精度に不可欠である。
定量的心臓MRIを低ランク・スパース成分に分解する新しい運動補正フレームワークを提案する。
提案手法は, rPCAを導入することなく, ベースライン方式による登録性能を効果的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:48:13 GMT)
Tracr: Compiled Transformers as a Laboratory for Interpretability [15.8] 人間の読みやすいプログラムをデコーダのみのトランスフォーマーモデルに"コンパイル"する方法を示す。
コンパイラであるTrcrは、既知の構造を持つモデルを生成する。
マルチステップアルゴリズムを実行する変換器の「重ね合わせ」について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:11:02 GMT)
Structured Neural Networks for Density Estimation and Causal Inference [15.6] ニューラルネットワークに構造を注入することで、入力のサブセットに関する不変性を満たす学習機能を実現することができる。
本稿では,ニューラルネットワークのマスキング経路を通じて構造を注入する構造ニューラルネットワーク(StrNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:15:05 GMT)
FairSeg: A Large-scale Medical Image Segmentation Dataset for Fairness
Learning with Fair Error-Bound Scaling [15.3] フェアネス学習研究を促進するためには、高品質な医療フェアネスデータセットが必要である。
既存の医療フェアネスデータセットはすべて分類タスク用であり、医療セグメント化にはフェアネスデータセットが使用できない。
本研究は、FairSegという医療セグメント化のための最初のフェアネスデータセットを1万件のサンプルを用いて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:44:21 GMT)
Physics-Informed Generator-Encoder Adversarial Networks with Latent
Space Matching for Stochastic Differential Equations [15.0] 微分方程式における前方・逆・混合問題に対処するために,新しい物理情報ニューラルネットワークのクラスを提案する。
我々のモデルは、ジェネレータとエンコーダの2つのキーコンポーネントで構成され、どちらも勾配降下によって交互に更新される。
従来の手法とは対照的に、より低次元の潜在特徴空間内で機能する間接マッチングを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:29:49 GMT)
MARRS: Multimodal Reference Resolution System [14.8] 本稿では,自然言語理解システムにおけるデバイス上でのMARRS(Multimodal Reference Resolution System)の概要を紹介する。
我々は、コンテキストクエリのハンドリングを可能にするために、異なる機械学習モデルを提案する。
さらに、これらのモデルが相互に補完して、統一的で一貫性のある軽量なシステムを形成する方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:48:42 GMT)
Enhancing Monocular Height Estimation from Aerial Images with
Street-view Images [14.6] ストリートビュー画像を取り入れた単眼身長推定手法を提案する。
具体的には,ストリートビュー画像からの幾何学的制約を伴って,暗黙的な3次元シーン表現,密度場を最適化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:43:32 GMT)
Can ChatGPT Perform Reasoning Using the IRAC Method in Analyzing Legal
Scenarios Like a Lawyer? [14.1] IRAC法によるコーパスの解析にChatGPTを適用した。
コーパス内の各シナリオは、半構造化形式で完全なIRAC分析で注釈付けされる。
また, IRAC分析におけるChatGPTの初回評価を行い, 法的専門職の分析との整合性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:50:07 GMT)
CASE: Commonsense-Augmented Score with an Expanded Answer Space [13.9] 拡張アンサー空間を有するCASE(Commonsense-Augmented Score)を提案する。
ケースは、入力中の他の単語とのセマンティックな関係に基づいて、個々の単語の重み付けを割り当てることで制限に対処する。
また、この選択と概念的に類似した語彙的に発散した回答を生成することにより、解空間を拡大する以前の作業も追従する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:15:26 GMT)
Testing Quantum Gravity using Pulsed Optomechanical Systems [13.7] 我々はSchr"odinger-Newton(SN)理論とCWL(Correlated Worldline)理論を考察し、それらが従来の量子力学と区別可能であることを示す。
低周波量子光学系の実験的制御がさらに進むまで、理論間の区別は非常に困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:06:57 GMT)
MEDL-U: Uncertainty-aware 3D Automatic Annotation based on Evidential
Deep Learning [13.6] 本研究では3次元物体検出のためのEvidential Deep Learning(EDL)に基づく不確実性推定フレームワークを提案する。
EDL-Uは擬似ラベルを生成し、関連する不確実性を定量化する。
MEDL-Uを用いて訓練された確率検出器は、KITTI valの以前の3Dアノテータからの出力を用いて訓練された決定論的検出器を超越した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:34:14 GMT)
Efficient Robust Bayesian Optimization for Arbitrary Uncertain Inputs [13.6] 本稿では,任意の入力不確実性の下で一貫して動作するロバストな最適化アルゴリズムであるAIRBOを提案する。
提案手法は,最大平均離散度(MMD)を用いてガウス過程を有効化することにより任意の分布の不確実な入力を直接モデル化し,さらにNystrom近似による後部推論を高速化する。
MMD推定誤差と合成関数および実問題に関する広範な実験により,本手法が様々な入力不確実性に対処し,最先端の性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 23:52:57 GMT)
Support or Refute: Analyzing the Stance of Evidence to Detect
Out-of-Context Mis- and Disinformation [13.1] ネット上の誤報や偽報が社会問題となっている。
誤情報や偽情報の1つの一般的な形態は、文脈外情報(OOC)である。
マルチモーダルな証拠の異なる部分のスタンスを抽出できるスタンス抽出ネットワーク(SEN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:05:54 GMT)
CoPriv: Network/Protocol Co-Optimization for Communication-Efficient Private Inference [13.0] セキュアな2つのパーティ(2PC)に基づくディープニューラルネットワーク(DNN)推論は、暗号的にセキュアなプライバシ保護を提供する。
これまでの作業は、通信オーバーヘッドを近似するために、ReLUカウントのプロキシメトリックに大きく依存していました。
2PC推論プロトコルとDNNアーキテクチャを協調的に最適化するフレームワークであるCoPrivを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:19:48 GMT)
The language of prompting: What linguistic properties make a prompt
successful? [13.0] LLMは、多くのNLPタスクにおいて、印象的なゼロショットまたは少数ショットのパフォーマンスを達成するよう促すことができる。
しかし、プロンプトの言語的特性がタスクのパフォーマンスとどのように関連しているかについての体系的な理解はいまだに欠けている。
モーメント,テンション,アスペクト,モダリティなどの文法的性質と,同義語の使用による語彙・意味の変化について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:03:36 GMT)
Detecting Spurious Correlations via Robust Visual Concepts in Real and
AI-Generated Image Classification [13.0] 本稿では,潜在的スパイラル相関を効率的に検出する汎用手法を提案する。
提案手法は,ピクセルレベルのアノテーションを不要にしつつ,直感的な説明を提供する。
また,本手法は,生成モデル由来の下流アプリケーションに伝播する急激な相関を検出するのにも適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 01:12:35 GMT)
HINT: Healthy Influential-Noise based Training to Defend against Data
Poisoning Attacks [12.9] 本研究では,影響関数に基づくデータ中毒攻撃を効果的かつ堅牢に防ぐためのトレーニング手法を提案する。
影響関数を用いて、有害な攻撃に対する分類モデルを強化するのに役立つ健全なノイズを創出する。
実験の結果,HINTは非標的および標的の毒殺攻撃の効果に対して,ディープラーニングモデルを効果的に保護できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:16:30 GMT)
CDGraph: Dual Conditional Social Graph Synthesizing via Diffusion Model [12.7] 本稿では,2つの条件に基づいてグラフを訓練・合成する,ソーシャル・ネットワークのための最初の条件拡散モデルCDGraphを提案する。
既存の4つのグラフ生成手法であるSPECTRE, GSM, EDGE, DiGressに対するCDGraphの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:54:07 GMT)
APRICOT: Acuity Prediction in Intensive Care Unit (ICU): Predicting
Stability, Transitions, and Life-Sustaining Therapies [12.5] APRICOT(Acuity Prediction in Intensive Care Unit)は、ITU患者におけるリアルタイムのAcuity状態を予測するトランスフォーマーベースのニューラルネットワークである。
APRICOTは、最先端の死亡予測モデルに匹敵する結果を示す。
ICUでは、次の数時間で患者が必要とする生命維持療法を提案できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:52:27 GMT)
Obtaining Explainable Classification Models using Distributionally
Robust Optimization [12.5] 特徴値規則の集合を用いて構築した一般化線形モデルについて検討する。
ルールセットの間隔と予測精度の間には、固有のトレードオフが存在する。
我々はこれらの競合する要因に同時に対処するルールセットの集合を学習するための新しい定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:45:34 GMT)
The Potential of Wearable Sensors for Assessing Patient Acuity in
Intensive Care Unit (ICU) [12.4] エクイティアセスメントは、タイムリーな介入と公平なリソース割り当てを提供するために、重要なケア設定において不可欠である。
従来のAcuityスコアには、ICUの回復や劣化を示す、患者のモビリティレベルなどの詳細な情報が含まれていない。
本研究では,手首の加速度計から収集したモビリティデータとEHRから得られた臨床データとを統合してAIによる明度評価スコアを作成することによる影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:52:05 GMT)
Attention-based Models for Snow-Water Equivalent Prediction [12.3] スノーウォーター等価(SWE、Snow Water-Equivalent)は、水管理機関が灌水、洪水制御、発電、干ばつ管理決定に使用する重要な決定変数である。
本稿では、SWE予測のための一般的な注意に基づくモデリングフレームワークを提案し、空間的注意と時間的注意に適応する。
米国内の323のSNOTEL局での観測結果から、我々の注意に基づくモデルは、他の機械学習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） (Fri, 3 Nov 2023 23:33:35 GMT)
State-wise Safe Reinforcement Learning With Pixel Observations [12.3] 本稿では,未知の危険領域に対する安全性の制約を効率的にエンコードする,新しい画素オブザービングセーフなRLアルゴリズムを提案する。
安全ジャムベンチマークスイートの実験により,提案手法はトレーニングプロセス全体を通して安全性侵害を著しく低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:32:30 GMT)
Adaptive Algorithms for Relaxed Pareto Set Identification [12.3] 多目的多武装バンディットモデルにおけるパレート最適セットの固定信頼度同定を再検討する。
そこで我々は,Adaptive Pareto Exploration (Adaptive Pareto Exploration) と呼ばれる単一サンプリング手法を提案する。
我々はこれらの組み合わせのサンプルの複雑さを分析し、特にサンプルの複雑さの減少を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:28:31 GMT)
VQPy: An Object-Oriented Approach to Modern Video Analytics [12.3] ビデオ分析は、現代のビデオシステムやサービスで広く使われている。
ビデオ分析のためのオブジェクト指向Pythonアプローチを開発した。
ビデオオブジェクトは従来のオブジェクト指向言語によってモデル化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:58:10 GMT)
Learning Sparse Codes with Entropy-Based ELBOs [12.2] 標準スパース符号のパラメータに対してのみエントロピーに基づく学習目標を導出する。
A)MAP近似とは異なり、確率的推論には非自明な後続近似を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:03:41 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） (Fri, 3 Nov 2023 14:59:06 GMT)
PILL: Plug Into LLM with Adapter Expert and Attention Gate [12.0] 我々は、アダプタの専門家とアテンションゲートを備えたPILL: Plug Into LLMという新しいアーキテクチャを導入する。
まず、Mixture-of-Modality-Adapter-Expertを使って異なるモダリティを独立に扱う。
第二に、モダリティ・アテンション・ゲーティングを導入することにより、全体表現へのモダリティトークンの寄与を適応的に制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:31:10 GMT)
Image Recognition of Oil Leakage Area Based on Logical Semantic
Discrimination [11.8] 論理規則に基づく識別と画像認識の統合が提案されている。
このアプローチでは、オブジェクト間の空間的関係を認識して、石油流出のイメージを意味的にセグメント化する。
以上の結果から, 本手法は, 石油汚染地域を特定する上での課題に十分に取り組むことが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 22:13:58 GMT)
Bipartite Graph Diffusion Model for Human Interaction Generation [11.7] 二部グラフ拡散法(BiGraphDiff)を提案する。
提案手法は,人間のインタラクション生成タスクの先行ベンチマークにおいて,最新の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:42:54 GMT)
TCM-GPT: Efficient Pre-training of Large Language Models for Domain
Adaptation in Traditional Chinese Medicine [11.5] ドメイン固有コーパスを用いた効率的な事前学習を行うTCMDA(TCM Domain Adaptation)アプローチを提案する。
具体的には、まず、ドメインキーワードを識別し、一般コーパスから再帰することで、TCM固有の大規模コーパスTCM-Corpus-1Bを構築する。
そこで,本TCMDAでは,事前学習および微調整のために,事前学習したモデルの重量を凍結するLoRAを活用し,ランク分解行列を用いて特定の密度層を効率的に訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:54:50 GMT)
Spectral Clustering of Attributed Multi-relational Graphs [11.5] グラフクラスタリングは、共通クラスタに割り当てられた類似ノードなどのノードの自然なグループ化を見つけることを目的としている。
分類ノード属性を持つマルチリレーショナルグラフに対する共同次元化手法であるSpectralMixを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:05:29 GMT)
Large Language Models to the Rescue: Reducing the Complexity in
Scientific Workflow Development Using ChatGPT [11.4] 科学システムは、大規模なデータセット上で複雑なデータ分析パイプラインを表現および実行するためにますます人気がある。
しかし、多くのブラックボックスツールと実行に必要な深いインフラストラクチャスタックが関与しているため、実装は難しい。
本研究では,大規模言語モデル,特にChatGPTの効率性を検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:28:53 GMT)
Improving Intrinsic Exploration by Creating Stationary Objectives [11.4] 本稿では,カウントベース法から導かれる固有報酬関数が非定常であることを示す。
私たちの研究の重要な貢献は、拡張された状態表現を通じて、元の非定常的な報酬を定常的な報酬に変換することである。
実験の結果,SOFEは探索問題に挑戦するエージェントの性能を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:02:27 GMT)
Mix-ME: Quality-Diversity for Multi-Agent Learning [11.1] 人気のMAP-Elitesアルゴリズムのマルチエージェント版であるMix-MEを紹介する。
提案手法は,可観測性のある連続制御タスクの多種多様について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:36:54 GMT)
Rebuild City Buildings from Off-Nadir Aerial Images with Offset-Building
Model (OBM) [11.1] 本稿では,対話型トランスフォーマーモデルとプロンプトエンコーダを組み合わせることで,ビルのセグメンテーションを正確に抽出する手法を提案する。
ROAMと呼ばれる強力なモジュールは、屋根とフットプリントのオフセットを予測するための一般的な問題のために調整された。
また,大規模ビルディングオフセットに適したDistance-NMSアルゴリズムを開発し,予測ビルディングオフセット角度と長さの精度を大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:34:00 GMT)
SAC$^3$: Reliable Hallucination Detection in Black-Box Language Models
via Semantic-aware Cross-check Consistency [11.1] 幻覚検出は現代言語モデル(LM)の信頼性を理解するための重要なステップである
我々は,LMの自己整合性に基づく既存の検出手法を再検討し,(1)質問レベルと(2)モデルレベルの2種類の幻覚を明らかにする。
本稿では, 自己整合性チェックの原理に基づいて, セマンティック・アウェア・クロスチェック整合性(SAC$3$)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:32:43 GMT)
Gradient Flows for Sampling: Mean-Field Models, Gaussian Approximations
and Affine Invariance [10.9] 確率密度空間とガウス空間の両方における勾配流について検討する。
ガウス空間のフローは、フローのガウス近似として理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 01:52:40 GMT)
Unifying the factored and projected gradient descent for quantum state
tomography [10.8] 本稿では, 量子トモグラフィーの手法として, 状態因子と投影法を統一し, ランク不足問題に対処する手法を提案する。
提案手法は, ランダムな11ビット混合状態のフルトモグラフィのタスクを1分以内で達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:06:03 GMT)
Numerical Investigations of the Extensive Entanglement Hamiltonian in
Quantum Spin Ladders [10.8] 絡み合いは量子力学における鍵となる概念の一つであり、量子多体系を理解するのに欠かせない道具である。
我々は結合した量子スピン鎖の広範な絡み合い特性について広範な数値的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:06:20 GMT)
Witnessing the Hierarchy of Quantum Incompatibility Resources in
High-Dimensional Systems [10.7] 量子不整合性(quantum incompatibility)は、いくつかの量子測定を同時に行うことができない現象である。
複雑な整合性構造をペアワイズに分解する量子状態識別プロトコルを提案する。
我々のアプローチは、不整合構造、すなわち量子的不整合資源の階層構造を目撃することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:54:30 GMT)
High Precision Causal Model Evaluation with Conditional Randomization [10.2] 因果誤差を推定するための新しい低分散推定器(ペア推定器)を提案する。
モデルと真の実験効果の両方に同じIPW推定器を適用することにより、IPWによる分散を効果的にキャンセルし、より小さな分散を実現する。
提案手法は,IPW推定器自体の複雑な変更を伴わずに,条件付きランダム化設定における因果推論モデルを評価するための,単純かつ強力な解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:22:27 GMT)
Exploring the Numerical Reasoning Capabilities of Language Models: A
Comprehensive Analysis on Tabular Data [10.1] 本研究では,4つのレベルに10種類以上の推論型を持つ数値推論スキルのための階層型分類法を提案する。
我々は、それらに特有の推論課題を特定するために、最先端モデルの包括的評価を行う。
以上の結果から,すべての数値推論型に対してモデルが常に排他的でないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:05:30 GMT)
A Variational Perspective on High-Resolution ODEs [10.0] 強制オイラー・ラグランジュ方程式を用いた凸関数の制約のない最小化を考える。
ネステロフの加速勾配法を用いて、勾配ノルム最小化のための高速収束率を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:00:40 GMT)
Reproducible Parameter Inference Using Bagged Posteriors [10.0] モデル的不特定性の下では、ベイジアン後部は真あるいは偽真パラメータの不確かさを適切に定量化しないことが多いことが知られている。
独立データセットから構築された2つの信頼集合が空でない重複を持つ確率を考察する。
標準後部からの信頼できる集合は、特に高次元の設定において、この境界に強く違反する可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:28:16 GMT)
Recurrent Neural-Linear Posterior Sampling for Nonstationary Contextual
Bandits [9.9] 本稿では,エージェントと環境間のインタラクションの生履歴のみに基づいて,意思決定の関連状況を表現する手法を提案する。
このアプローチは、リカレントニューラルネットワークによって抽出された特徴と、後続サンプリングに基づく文脈線形帯域アルゴリズムの組み合わせに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:12:12 GMT)
Flexible Error Mitigation of Quantum Processes with Data Augmentation
Empowered Neural Model [9.9] 誤り軽減のためのデータ拡張強化型ニューラルモデルを提案する。
我々のモデルは、特定のノイズタイプや測定設定に関する事前の知識を必要としない。
対象の量子プロセスのノイズ測定結果のみからノイズフリー統計を推定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:52:14 GMT)
Prompt Engineering Through the Lens of Optimal Control [9.8] 大規模言語モデル(LLM)とのマルチラウンドインタラクションに適した最適制御フレームワークを提案する。
このフレームワークは、既存のPEメソッドを体系化するだけでなく、厳密な解析的改善の段階を設定できる統一された数学的構造を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:59:45 GMT)
Use of Deep Neural Networks for Uncertain Stress Functions with
Extensions to Impact Mechanics [9.7] 本研究では、不確実性を捉えるために、量子回帰を伴う状態関数としてストレスをモデル化するためのディープニューラルネットワークアプローチを提案する。
これらのモデルを、微分方程式を用いて一軸衝撃力学に拡張し、ユースケースを実証し、この不確実性を考慮したストレス関数を実装するためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:12:24 GMT)
Hardness of Low Rank Approximation of Entrywise Transformed Matrix
Products [9.7] 自然言語処理における高速アルゴリズムにインスパイアされ、エントリ変換された設定における低階近似について研究する。
我々は、平坦なスパースベクトルのレバレッジスコアの低境界に依存するStrong Exponential Time hypothesis (SETH) から、新しい還元を与える。
我々の低階アルゴリズムは行列ベクトルに依存しているため、我々の下限は、小さな行列に対してさえも$f(UV)W$は$Omega(n2-o(1))$時間を必要とすることを示すために拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:56:24 GMT)
From SMOTE to Mixup for Deep Imbalanced Classification [9.5] 不均衡なデータを考えると、マイノリティクラスの一般化が不十分なため、ディープラーニングを用いて優れた分類器を訓練することは困難である。
伝統的に、データ拡張のためのよく知られた合成マイノリティオーバーサンプリング技術(SMOTE)がこの一般化を改善するために用いられている。
本研究では,従来のSMOTEが深層学習に不十分な理由を考察し,ソフトラベルを用いたSMOTEの強化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:20:57 GMT)
Controllable Group Choreography using Contrastive Diffusion [9.5] 音楽によるグループコレオグラフィーは、幅広い産業用途において大きな可能性を秘めている。
ダンサーとグループ間のつながりを高めるために,グループコントラスト拡散(GCD)戦略を導入する。
本研究は,グループダンスの動きを視覚的に捕食し,一貫した動作で再現する手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:24:43 GMT)
Principle of learning sign rules by neural networks in qubit lattice
models [9.5] 量子格子モデルにおける順序状態に対する符号規則の原理を示す。
これらの符号規則を示すために、単一の隠れニューロンを持つ浅いフィードフォワードニューラルネットワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:53:24 GMT)
Scalable Transformer for PDE Surrogate Modeling [9.4] Transformerは偏微分方程式(PDE)の代理モデリングのための有望なツールとして登場した。
本稿では, 軸因子化カーネル積分に基づくFactFormer(FactFormer)を提案する。
提案モデルでは,2Dコルモゴロフフローを256時間256ドルグリッドと3Dスモーク浮力で644時間64時間64ドルグリッドでシミュレートでき,精度と効率がよいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 01:32:08 GMT)
Image Matching by Bare Homography [9.4] 本稿では、シーンを粗い局所的な重なり合う平面としてモデル化する、新しい非深度画像マッチングフレームワークであるSlimeを提案する。
平面は互換性のあるマッチングによって相互に拡張され、画像は固定タイルに分割される。
本稿では、エンドツーエンドのディープネットワークとハイブリッドパイプラインで表現される画像マッチングにおける最近の最先端画像の比較分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:33:34 GMT)
Epidemic Decision-making System Based Federated Reinforcement Learning [9.2] このモデルは、各地の流行状況データと協調訓練データを組み合わせて、流行状況決定のための学習モデルとして活用することができる。
実験により、強化された連合学習は、強化された学習よりも、より最適化された性能とリターンが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:57:41 GMT)
Automating Behavioral Testing in Machine Translation [9.2] 本稿では,機械翻訳モデルの振る舞いをテストするために,大規模言語モデルを用いてソース文を生成することを提案する。
MTモデルが一致した候補集合を通して期待される振る舞いを示すかどうかを検証することができる。
本研究の目的は,人的労力を最小限に抑えながら,MTシステムの動作試験を実践することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:13:25 GMT)
GradTree: Learning Axis-Aligned Decision Trees with Gradient Descent [9.1] 決定木(DT)は多くの機械学習タスクで一般的に使われている。
本稿では,greedyアルゴリズムを用いた新しいDT学習手法を提案する。
直進演算子と直進演算子を高密度DT表現とし,すべての木パラメータを協調的に最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:27:14 GMT)
GRANDE: Gradient-Based Decision Tree Ensembles [9.1] そこで本研究では,エンドツーエンドの勾配勾配勾配を用いた軸方向決定木アンサンブルの学習手法を提案する。
Grandeはツリーアンサンブルの密度の高い表現に基づいており、ストレートスルー演算子でバックプロパゲーションを使用することができる。
提案手法は,ほとんどのデータセットにおいて,既存の勾配ブースティングおよびディープラーニングフレームワークよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:28:59 GMT)
Unraveling the Hyperfine Structure of Entanglement with the
Decomposition of R\'enyi Contour [9.0] エンタングルメントの輪郭とR'enyiの輪郭は、エンタングルメントのエントロピーの実空間分布を反映し、エンタングルメントの微細構造として機能する。
超微細構造は、加法性、正規化、対称性、ユニタリ不変性など、いくつかの性質を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:49:56 GMT)
Better Safe than Sorry: Recovering after Adversarial Majority [8.8] 同期ネットワークでは、敵対的多数派であっても全クライアントの安全を維持し、正直な多数派が回復した後、生き返らせることができる。
当社のソリューションは,証明書付きプロトコルに適用可能なリカバリガジェットの形式を採用しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:55:25 GMT)
Multi-scale Time-stepping of Partial Differential Equations with
Transformers [8.4] 偏微分方程式(PDE)のための高速サロゲートの開発
我々のモデルは、ナヴィエ・ストークス方程式の時間進化を予測する際に、同様のあるいはより良い結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:26:43 GMT)
Joint Problems in Learning Multiple Dynamical Systems [8.4] 時系列のクラスタリングはよく研究されている問題であり、代謝物濃度から得られる代謝の定量的にパーソナライズされたモデルから、量子情報理論における状態判別まで幅広い応用がある。
我々は,一組のトラジェクトリと複数のパーツを与えられた場合,各パーツのトラジェクトリと線形力学系(LDS)モデルを共同で分割し,全てのモデルにおける最大誤差を最小化するために検討する。
本稿では,グローバル収束法とEMを,有望な計算結果とともに提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:16:00 GMT)
From Denoising Training to Test-Time Adaptation: Enhancing Domain
Generalization for Medical Image Segmentation [8.4] 本稿では,補助的な復号化デコーダを基本U-Netアーキテクチャに組み込んだ新しい手法であるDenoising Y-Netを提案する。
補助デコーダは、ドメインの一般化を促進するドメイン不変表現を増強し、デノナイジングトレーニングを実行することを目的としている。
そこで本研究では,Denoising Test Time Adaptation (DeTTA)を提案する。さらに, (i) モデルを対象領域にサンプル的に適応させ, (ii) ノイズ破損した入力に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:48:43 GMT)
Quantum Recursive Programming with Quantum Case Statements [8.3] このような量子再帰をサポートするための単純なプログラミング言語が定義される。
いくつかの量子アルゴリズムがエレガントに量子再帰プログラムとして書けることを示す一連の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:44:52 GMT)
A Structured Pruning Algorithm for Model-based Deep Learning [8.1] MBDLネットワークにおける最初の構造化プルーニングアルゴリズムとして,モデルベースディープラーニング(SPADE)のための構造化プルーニングアルゴリズムを提案する。
本稿では,性能損失を最小限に抑えるために,分割されたMBDLネットワークを微調整する3つの戦略を提案する。
以上の結果から,SPADEで刈り取ったMBDLモデルは,競争性能を維持しつつ,試験時間を大幅に高速化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:05:51 GMT)
Calibrate and Boost Logical Expressiveness of GNN Over Multi-Relational
and Temporal Graphs [8.1] 2つの変数と数量化器を持つ一階述語論理の断片である$mathcalFOC$NNについて検討する。
本稿では,線形時間で実行可能な,前処理ステップに似た単純なグラフ変換手法を提案する。
我々の結果は,グラフ変換によるR$2$-GNNが,合成および実世界のデータセットのベースライン手法よりも優れていることを一貫して示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:33:24 GMT)
Should Under-parameterized Student Networks Copy or Average Teacher
Weights? [7.8] 例えば、$f*$自体が1つの隠れた層と$k$のニューロンを持つニューラルネットワークである場合を考える。
学生のニューロンは教師より少ないため、各学生のニューロンが教師のニューロンの1つをコピーすべきか、むしろ教師のニューロンのグループを平均すべきかは不明である。
フロー勾配が最適コピー平均臨界点に収束するerfアクティベーション関数や、各学生ニューロンが異なる教師ニューロンを概略コピーする他の点に収束するerfアクティベーション関数を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:21:36 GMT)
Synthetic Imitation Edit Feedback for Factual Alignment in Clinical
Summarization [7.8] LLM(Large Language Models)は、重要な文脈情報をキャプチャする際、例外的な機能を示す。
LLMは、臨床領域で非常に有害な、事実的に幻覚的な要約を生成することがある。
高品質なフィードバックデータを生成するために,人間の専門家の代わりにChatGPTを用いたパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:49:16 GMT)
A Theory of Unsupervised Translation Motivated by Understanding Animal
Communication [7.7] 教師なし機械翻訳を解析するための理論的枠組みを提案する。
誤り率は言語複雑性と共通基盤の量と逆関係であることを示す。
このことは、コミュニケーションシステムが十分に複雑であれば、動物コミュニケーションの教師なし翻訳が実現可能であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:15:59 GMT)
Leveraging Large Language Models for Collective Decision-Making [7.7] ミーティングのスケジューリング、コラボレーション、プロジェクト計画など、さまざまな作業コンテキストにおいて、集合的な意思決定は不可欠だが、しばしば困難である。
本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用して,対話の管理と個人の好みのバランスをとることによって,グループ意思決定を容易にするシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:27:21 GMT)
Universal Perturbation-based Secret Key-Controlled Data Hiding [7.7] 広義の摂動に基づく秘密鍵制御型データハイディング手法を提案する。
具体的には、複数のシークレットイメージを隠蔽するデータキャリアとして機能する、単一の普遍的摂動を最適化する。
次に、秘密鍵制御デコーダを考案し、単一のコンテナイメージから異なる秘密画像を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:57:01 GMT)
Cooperative Network Learning for Large-Scale and Decentralized Graphs [7.6] 協調ネットワーク学習(CNL)フレームワークを導入し,グラフタスクに対するセキュアなグラフ計算を実現する。
CNLは、GNNコンピューティングのローカルおよびグローバルな視点と、エージェンシーのための分散データを統合する。
このフレームワークは、グラフ関連の研究におけるプライバシー問題に対処し、分散化されたグラフデータ構造を統合することを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:56:01 GMT)
TinyFormer: Efficient Transformer Design and Deployment on Tiny Devices [7.5] TinyFormerは、資源効率のよいトランスフォーマーをMCU上で開発、展開するためのフレームワークである。
TinyFormerは主にSuperNAS、SparseNAS、SparseEngineで構成されている。
TinyFormerは16.1%の精度で効率的なトランスフォーマーを開発でき、ハードウェアの制約は1MBのストレージと320ドルKBのメモリである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:34:47 GMT)
Monitoring Inactivity of Single Older Adults at Home [7.3] 高齢者の自宅における移動の欠如をリアルタイムにモニタリングするための新しいアプリケーションを提案する。
高齢者の日常生活行動を監視するために,地域家庭における軽量カメラ監視システムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:51:33 GMT)
Global Optimization: A Machine Learning Approach [7.1] Bertsimas と Ozturk (2023) は、ブラックボックスのグローバル最適化問題を解決する方法として OCTHaGOn を提案した。
我々は、他のMIO表現可能なMLモデルを用いて、元の問題を近似することで、このアプローチの拡張を提供する。
多くの場合において、ソリューションの実現可能性と最適性の改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:33:38 GMT)
Differentially Private Topological Data Analysis [7.0] 微分プライベート(DP)トポロジカルデータ解析(TDA)を初めて試みる。
一般的に用いられるvCech複合体は、サンプルサイズがn$増加するにつれて低下しない感度を持つことを示す。
実用関数が$L1$-DTM持続図のボトルネック距離で定義される指数関数機構を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:55:55 GMT)
PMT-IQA: Progressive Multi-task Learning for Blind Image Quality
Assessment [7.0] ブラインド画像品質評価(BIQA)は、歪みの多様性と画像内容の変化のため、依然として困難である。
既存のBIQA法は、しばしばマルチスケールの歪みパターンや画像の内容を考えるのに失敗する。
マルチスケール特徴抽出モジュール(MS)とプログレッシブマルチタスク学習モジュール(PMT)を含む,プログレッシブマルチタスク画像品質評価(PMT-IQA)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:04:53 GMT)
Robust Fine-Tuning of Vision-Language Models for Domain Generalization [6.7] ファンデーションモデルは、分散シフトの下で、印象的なゼロショット推論能力とロバスト性を持っている。
一般的な視覚言語基盤モデルCLIPの微調整のための新しいレシピを提案する。
私たちの実験では、ゼロショットCLIPは、より複雑なベンチマークでトレーニング済みのビジョンモデルのパフォーマンスと一致しないが、少数ショットCLIPの微調整は、ビジョンのみのパフォーマンスよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:50:40 GMT)
A New Korean Text Classification Benchmark for Recognizing the Political
Intents in Online Newspapers [6.6] 本稿では,様々な記事を含む韓国語テキスト分類データセットを提案する。
我々のデータセットには、韓国で最も代表的な新聞組織の6つの政治部門から、政治的意図を含む可能性のある12,000のニュース記事が含まれています。
我々の知る限り、我々の論文は韓国で最も大規模なニュースデータセットであり、長いテキストとマルチタスクの分類問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:59:55 GMT)
Universal Sharpness Dynamics in Neural Network Training: Fixed Point
Analysis, Edge of Stability, and Route to Chaos [6.6] ニューラルネットワークの降下力学では、Hessian of the loss(シャープネス)のトップ固有値はトレーニングを通して様々な堅牢な現象を示す。
1つのトレーニング例に基づいて訓練された単純な2ドル層線形ネットワーク(UVモデル)が、実世界のシナリオで観察されるすべての本質的なシャープネス現象を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:59:40 GMT)
AI Increases Global Access to Reliable Flood Forecasts [6.5] 洪水は最も一般的な自然災害の1つであり、密度の高い流路ゲージネットワークが欠如している発展途上国では不均等な影響がある。
AIを用いて、未舗装の流域で5日間のリードタイムで極端な河川イベントを予測する信頼性を実現する。
この研究は、信頼できる洪水警報へのグローバルアクセスを改善し続けるために、水文データの可用性を高める必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:52:38 GMT)
Separable PINN: Mitigating the Curse of Dimensionality in
Physics-Informed Neural Networks [6.4] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、前方および逆問題の両方に新しいデータ駆動型PDEソルバとして登場した。
自動微分(AD)の計算は、PINNのトレーニングにおいて前方モードADを活用することで大幅に削減できることを示す。
我々は、より効率的な計算のために、前進モードADを容易に行える分離可能なPINN(SPINN)と呼ばれるネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:30:47 GMT)
Efficient Cloud Pipelines for Neural Radiance Fields [6.4] 高性能な学術計算クラスタ上にパイプラインを提示し、それをMicrosoft Azure上に実装されたパイプラインと比較する。
我々は,新しいユーザインタラクションシナリオを実現するためのNeRFの利用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 01:39:56 GMT)
Detecting and Mitigating Mode-Collapse for Flow-based Sampling of
Lattice Field Theories [6.2] 格子場理論の文脈における正規化流れのモード崩壊の結果について検討する。
本稿では,モード崩壊の度合いを定量化し,その結果の偏りを導出する指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:19:53 GMT)
An Empirical Study of Benchmarking Chinese Aspect Sentiment Quad
Prediction [6.2] 複数のオンラインプラットフォームからクロールされた2つの大きな中国ASQPデータセットを構築した。
データセットには、大きなサイズ(それぞれ10,000以上のサンプルを含む)、豊富なアスペクトカテゴリ、文あたりの単語数、既存のASQPデータセットよりも高い密度など、いくつかの重要な特徴がある。
我々は、ASQP上でのGPT(Generative Pre-trained Transformer)シリーズモデルの性能を初めて評価し、潜在的な問題を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:00:44 GMT)
AFPQ: Asymmetric Floating Point Quantization for LLMs [6.2] 正値と負値の別スケールを設定する非対称FP量子化(AFPQ)を提案する。
提案手法は精度が向上し, GPTQ や AWQ など他の量子化手法に簡単に接続できる。
非対称整数(INT)量子化と比較して余分なストレージは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:07:09 GMT)
The R.O.A.D. to precision medicine [5.9] 本稿ではランダム化試行データサブグループ解析の欠陥に対処する確率的層間マッチングフレームワークを提案する。
我々は,消化管間質性腫瘍(GIST)の観察データに枠組みを適用し,外部コホートでOPTを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:08:15 GMT)
UP4LS: User Profile Constructed by Multiple Attributes for Enhancing
Linguistic Steganalysis [5.8] 言語的ステガナリシス(LS)タスクは、言語的ステガナリシスによって生成されるステゴを効果的に検出することを目的としている。
既存のLSメソッドは、特有のユーザ特性を見落とし、ソーシャルネットワークのパフォーマンスが低下する。
本稿では,ユーザプロファイルを用いた新しいフレームワークであるUP4LSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:20:48 GMT)
The Closed and Open Unbalanced Dicke Trimer Model: Critical Properties
and Nonlinear Semiclassical Dynamics [5.8] 我々は最近導入されたディック・トリマーモデルの一般化について研究する。
極端に不均衡な極限では、Tavis-Cummingsモデルの対称性が復元される。
自明かつ非自明な動的シグネチャを特徴とする非平衡相の出現を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:47:02 GMT)
Cost-aware Generalized $\alpha$-investing for Multiple Hypothesis
Testing [5.5] 非自明なデータ収集コストを伴う逐次多重仮説テストの問題点を考察する。
この問題は、病気の過程の異なる発現遺伝子を識別するための生物学的実験を行うときに発生する。
我々は,$alpha$-wealthの長期的挙動を理論的に分析し,$alpha$-investing決定規則のサンプルサイズを考慮した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:55:56 GMT)
$R^3$-NL2GQL: A Hybrid Models Approach for for Accuracy Enhancing and
Hallucinations Mitigation [5.5] R3-NL2GQLは、より小型で大型のFoundation Modelsをリランカー、リライター、精錬機として採用している。
我々は、グラフデータベースドキュメントとオープンソースの知識グラフ(KG)から派生したバイリンガルデータセットを作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:11:12 GMT)
SortNet: Learning To Rank By a Neural-Based Sorting Algorithm [5.5] 本稿では、ニューラルネットワークをコンパレータとしてオブジェクトを順序付けする適応的なランキングアルゴリズムであるSoltNetを提案する。
提案アルゴリズムをLETORデータセット上で評価し,他の手法と比較して有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:14:26 GMT)
Bridging the Gap between Multi-focus and Multi-modal: A Focused
Integration Framework for Multi-modal Image Fusion [5.4] MMIF(Multi-Modal Image fusion)は、異なるモダリティ画像からの貴重な情報を融合画像に統合する。
本稿では,協調型統合とモダリティ情報抽出のためのMMIFフレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは、視覚知覚と定量的評価において最先端の手法を超越することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:58:39 GMT)
Adversarial Attacks against Binary Similarity Systems [5.4] 二項類似モデルの逆例に対するレジリエンスについて検討する。
我々は2つのブラックボックスの欲求攻撃に対して2つの類似性に対する最先端の3つのソリューションを広範囲に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:51:45 GMT)
Energy Efficiency Optimization for Subterranean LoRaWAN Using A
Reinforcement Learning Approach: A Direct-to-Satellite Scenario [5.2] 地下のLoRaWANと非地球ネットワーク(NTN)の統合は、経済的および社会的利益をもたらす。
Co-SF干渉を最小限に抑えるために、準直交拡散因子(SF)をエンドデバイスに効果的に割り当てることは依然として困難である。
システムのエネルギー効率を最適化するための強化学習(RL)に基づくSF割当方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:33:56 GMT)
Dynamic Top-k Estimation Consolidates Disagreement between Feature
Attribution Methods [5.2] 摂動に基づく手法とバニラグラディエントは,ほとんどの手法において,静的なkによるメソッド・メソッド・メソッド・コンセンサス・メトリクスに対して高いコンセンサスを示す。
これは、属性スコアの逐次的特性が、人間の解釈のための属性信号の統合に有益であることを示す最初の証拠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:11:17 GMT)
Rethinking Symmetric Matrix Factorization: A More General and Better
Clustering Perspective [5.2] 非負行列分解(NMF)は強い解釈性を持つクラスタリングに広く用いられている。
本稿では,非負でなくてもよい対称行列の分解について検討する。
本稿では,クラスタリング性能を高めるために,正規化項を持つ効率的な分解アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:01:39 GMT)
Not all layers are equally as important: Every Layer Counts BERT [5.1] 本稿では,データ効率のよい事前学習に適したトランスフォーマーアーキテクチャを新たに導入する。
私たちのアプローチでは、各トランス層が処理対象の前のレイヤの出力を選択することができます。
実験結果は、この単純な修正の可能性を検証し、すべての層が等しく重要であるわけではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 23:08:50 GMT)
Towards Machine Unlearning Benchmarks: Forgetting the Personal
Identities in Facial Recognition Systems [5.0] 本研究では,モデルの本来のタスクを維持しつつ,個人のプライバシ(アイデンティティ)を含む特定のインスタンスを解放することを目的とした機械学習環境を提案する。
具体的には、MUCACとMUFACの2つの機械学習ベンチマークデータセットを提案し、機械学習アルゴリズムの性能と堅牢性を評価するのに非常に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:00:32 GMT)
Does Difficulty even Matter? Investigating Difficulty Adjustment and
Practice Behavior in an Open-Ended Learning Task [5.0] オープンエンドタスクでは、難易度調整の効果が異なる可能性がある。
学生の実践行動が学生の学習方法に影響を及ぼすことが期待されているので,その実践行動をポストホック分析として考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:18:52 GMT)
High Probability Convergence of Adam Under Unbounded Gradients and
Affine Variance Noise [4.9] 我々はAdamが高い確率で定常点に収束できることを示し、$mathcalOleft(rm poly(log T)/sqrtTright)$を座標ワイドな「アフィン」ノイズ分散の下で表す。
また、Adamの閉包は$mathcalOleft(rm poly(left T)right)$の順序でノイズレベルに適応していることも明らかにされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:55:53 GMT)
Occlusion-Aware 2D and 3D Centerline Detection for Urban Driving via
Automatic Label Generation [4.9] 本研究は,高ダイナミックな都市運転シナリオ下での2次元および3次元の道路トポロジ情報を決定する戦略を探求し,特定することを目的とする。
この探索を容易にするために、100万近い自動ラベル付きデータフレームからなる実質的なデータセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:20:34 GMT)
Flesch or Fumble? Evaluating Readability Standard Alignment of
Instruction-Tuned Language Models [4.9] 各種のオープンソース・クローズド・ソース・インストラクション・チューニング言語モデルを選択し、ストーリー・コンプリートの作成や物語の簡略化におけるそれらの性能について検討する。
以上の結果から,ChatGPTのような世界規模で認識されているモデルがより効果的であり,これらの生成タスクに対してより洗練されたプロンプトを必要とする可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:23:06 GMT)
PGraphDTA: Improving Drug Target Interaction Prediction using Protein
Language Models and Contact Maps [4.6] 薬物発見の鍵となる側面は、新規な薬物標的相互作用(DT)の同定である。
タンパク質-リガンド相互作用は結合親和性として知られる結合強度の連続性を示す。
性能向上のための新しい改良を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:13:11 GMT)
Robust room temperature ferromagnetism in an itinerant van der Waals
antiferromagnet [4.6] 単相ファンデルワールス材料における室温での反強磁性秩序と強磁性秩序の共存は、大きな研究関心を集めている。
注目すべき現象は、高温における明らかな奇数の層数効果である。
低温における等層フランキで観測された強磁性強磁性秩序はスピン偏極欠陥に起因する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:13:22 GMT)
Resist Label Noise with PGM for Graph Neural Networks [4.6] 本稿では,新しいグラフィカル確率モデル (PGM) に基づくフレームワーク LNP を提案する。
ノイズの多いラベルセットとクリーンなラベルセットが与えられた場合、私たちのゴールはクリーンなセット内のラベルの可能性を最大化することです。
LNPは高騒音環境下でのインスピレーション性能に寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:47:06 GMT)
TailorMe: Self-Supervised Learning of an Anatomically Constrained
Volumetric Human Shape Model [4.5] 人間の形状空間は、人間の形状の中核要素であり、推論タスクを装うため、広く研究されている。
骨格骨と軟組織からなる解剖学的テンプレートをCAESARデータベースの表面スキャンに作成する。
このデータは、人文的に制約された容積的人体形状モデルを自己監督的に学習するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:42:19 GMT)
On the effect of curriculum learning with developmental data for grammar
acquisition [4.4] この研究は、文法習得が言語の単純さによって引き起こされる程度と、データのソースモダリティ(音声対テキスト)について考察する。
特にBabyLMトレーニングコーパス(AO-Childes)とOpen Subtitles(Open Subtitles)の2つを対象とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:42:33 GMT)
From Chaos to Calibration: A Geometric Mutual Information Approach to
Target-Free Camera LiDAR Extrinsic Calibration [4.4] そこで本研究では,根拠となる真理学習データを必要としない目標外キャリブレーションアルゴリズムを提案する。
我々は,KITTI と KITTI-360 の魚眼データセットを用いた改良を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:30:31 GMT)
Asymptotic behavior of continuous weak measurement and its application
to real-time parameter estimation [4.3] 磁力計の弱い連続測定の量子軌道について検討した。
1つの実現が与えられたとき、任意の初期状態から始まる量子軌道は、同じ実現固有のエム純状態に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:50:45 GMT)
Assessment of a new GeoAI foundation model for flood inundation mapping [4.3] そこで本稿は,IBM-NASAのPrithviによる地空間基盤モデルの性能評価を行い,地空間解析の重要課題である洪水浸水マッピングを支援する。
実験では、ベンチマークデータセットであるSen1Floods11を使用し、モデルの予測可能性、一般化可能性、転送可能性を評価する。
以上の結果から, 未確認領域におけるセグメンテーションにおけるPrithviモデルの性能上の優位性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:58:45 GMT)
Deep Learning-driven Community Resilience Rating based on Intertwined
Socio-Technical Systems Features [4.3] 本稿では,コミュニティレジリエンス評価のための3層深層学習モデル(Resili-Net)を提案する。
米国内の複数の大都市圏から公開されているデータを用いて、Resili-Netは空間領域のレジリエンスレベルを5つの異なるレベルに特徴付けている。
モデル結果の解釈可能性により、各レジリエンスレベル内の領域におけるレジリエンスの行列式を指定する機能解析が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 01:50:36 GMT)
Multi-Task Learning to Enhance Generalizability of Neural Network
Equalizers in Coherent Optical Systems [4.2] NNベースの「単一」等化器は、打ち上げ電力、シンボルレート、送信距離の変動があっても再訓練することなく、CDCと比較して最大4dBのQ因子を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:38:47 GMT)
On Manipulating Scene Text in the Wild with Diffusion Models [4.0] 本稿では,Diffusion-BasEd Scene Text Operation Network(DBEST)を紹介する。
具体的には,2つの適応戦略,すなわちワンショットスタイル適応とテキスト認識指導を設計する。
本手法は,文字レベル評価のためのデータセットの94.15%と98.12%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:11:52 GMT)
Content Significance Distribution of Sub-Text Blocks in Articles and Its
Application to Article-Organization Assessment [3.8] サブテキストブロックのコンテンツ重要度分布(CSD)の概念を定式化する。
特に,Hugging FaceのSentence Transformerを利用して文脈文の埋め込みを生成する。
近似 CSD-1 は正確な CSD-1 とほぼ同一であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:43:51 GMT)
Early detection of inflammatory arthritis to improve referrals using
multimodal machine learning from blood testing, semi-structured and
unstructured patient records [3.7] IA早期検出における意思決定を支援するため,マルチモーダルデータを用いた融合・アンサンブル学習手法を提案する。
我々の知る限り、GPレファラールからのIAの早期検出を支援するためにマルチモーダルデータを利用した最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:32:02 GMT)
Image complexity based fMRI-BOLD visual network categorization across
visual datasets using topological descriptors and deep-hybrid learning [3.5] 本研究の目的は,視覚的データセットと異なる視覚刺激に応答して,ネットワークトポロジがどう異なるかを検討することである。
これを実現するために、COCO、ImageNet、SUNを表す視覚ネットワーク毎に0次元および1次元の永続図を演算する。
抽出したK平均クラスター特徴は、これらの視覚ネットワークの分類において90%-95%の範囲で精度の高い新しいディープハイブリッドモデルに供給される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:05:57 GMT)
To Stay or Not to Stay in the Pre-train Basin: Insights on Ensembling in
Transfer Learning [3.5] 我々は,1つの事前訓練点から訓練されたアンサンブルを,事前訓練点からよりよく探索することで改善できることを示した。
本稿では,転送学習のためのスナップショットアンサンブル(SSE)をより効果的に改良するStarSSEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:14:39 GMT)
Toward Reinforcement Learning-based Rectilinear Macro Placement Under
Human Constraints [3.5] 本研究では,GoogleのCircuit Training (G-CT) が提案するアプローチを利用して,学習ベースのマクロプレーサを提供する手法を提案する。
実験の結果,PPA(Power-Performance-Area)測定におけるフレームワークの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:09:52 GMT)
An Interdisciplinary Outlook on Large Language Models for Scientific
Research [3.4] 本稿では,異なる学問分野におけるLarge Language Models(LLM)の機能と制約について述べる。
本稿では, LLM が学術調査の強化を図り, 大量の出版物を要約することで, 文献レビューの促進などの具体的な事例を提示する。
LLMが直面する課題には、広範囲で偏見のあるデータセットへの依存や、それらの使用から生じる潜在的な倫理的ジレンマが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:41:09 GMT)
Maximum Likelihood Estimation of Flexible Survival Densities with
Importance Sampling [3.4] 生存分析(Survival analysis)は、検閲の有無で時間から時間までのデータを分析するための広く使われている手法である。
本稿では,ハイパーパラメータをチューニングする必要のないサバイバル分析手法を提案する。
提案手法は,複数の実世界のデータセットのベースラインに一致するか,あるいは優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 01:46:48 GMT)
Stabilizing the LIF Neuron Training [3.3] バイナリアクティビティの非滑らかさは、Deep Learningによるパフォーマンスギャップを埋めるために、Surrogate Gradients (SG)と呼ばれる近似的な勾配を必要とする。
文献ではいくつかのSGが提案されているが、与えられたタスクやネットワークに対して最適なSGを決定する方法は不明である。
本稿では,SGの減衰,鋭さ,テールフェータネスを網羅的に調査する必要性を緩和する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:04:38 GMT)
Navigating the Pitfalls of Active Learning Evaluation: A Systematic
Framework for Meaningful Performance Assessment [3.3] アクティブラーニング(AL)は、ラベルなしデータのプールから最も情報性の高いサンプルをインタラクティブに選択することで、ラベル付けの負担を軽減することを目的としている。
半教師型(Semi-SL)や自己教師型学習(Self-SL)のような新興パラダイムと比較して、ALの有効性を疑問視する研究もある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:35:14 GMT)
Bayes beats Cross Validation: Efficient and Accurate Ridge Regression
via Expectation Maximization [3.1] 本稿では,正規化ハイパーパラメータである$lambda$について,LOOCV(Left-out-out Cross-validation)よりも高速に計算できる手法を提案する。
提案手法は,比較的穏やかな条件下で,十分大きな$n$に対して,一意の最適解を求めることが保証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:00:03 GMT)
GNNBleed: Inference Attacks to Unveil Private Edges in Graphs with
Realistic Access to GNN Models [3.1] 本稿では,敵がブラックボックスGNNモデルアクセスを持つ状況におけるエッジプライバシについて検討する。
我々は,GNNのメッセージパッシング機構に基づく一連のプライバシ攻撃を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:26:03 GMT)
Flover: A Temporal Fusion Framework for Efficient Autoregressive Model
Parallel Inference [3.0] 自己回帰モデル上の推論は、現在のトークンの確率分布が前のトークンに条件付けられている時間依存性を利用する。
並列に複数のリクエストを効率的に推測するための時間融合フレームワークであるFloverを提案する。
トークンレベルの並列性のオーケストレーションによって、Floverはハードウェアの最適効率を示し、システムリソースを著しく節約する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:37:20 GMT)
Too Much Information: Keeping Training Simple for BabyLMs [2.9] 本稿では,Groningen University for the BabyLM Challengeについて詳述する。
私たちは、赤ちゃんのように、言語モデルをまず単純な概念に導入し、その知識を利用してより複雑な概念を理解するべきだという考えに従います。
本研究は,多種多様なレンズ,すなわちコンテキストサイズ,語彙,およびデータの全体的な言語的複雑さを通じて,単純なテーマ・コンプレックスのこの戦略を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:50:00 GMT)
Long-range interacting Stark many-body probes with Super-Heisenberg
precision [2.8] 種々の充填因子における長距離相互作用が、小さな勾配場を測定するためのスターク量子プローブの性能に及ぼす影響について検討する。
我々の結果は、超ハイゼンベルク精度は常にあらゆる相互作用範囲において達成可能である一方で、長距離相互作用するスタークプローブは2つの異なる挙動を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 01:45:12 GMT)
On minimizers and convolutional filters: theoretical connections and
applications to genome analysis [2.8] CNNはさまざまなランダムな畳み込みフィルタから始まり、プール操作と組み合わせ、さらに複数のニューラルネットワーク層を追加して、フィルタ自体とシーケンスの分類方法を学ぶ。
実験実験では、この性質はシミュレーションと実際のヒトテロメアの両方において繰り返し領域における密度の低下として現れることがわかった。
我々は、SARS-CoV-2ゲノムから合成短冊を3次元ユークリッド空間に埋め込んだCNNをスクラッチからトレーニングし、読み出し元の線形配列距離を局所的に再カプセル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:56:37 GMT)
Architecture of Smart Certificates for Web3 Applications Against
Cyberthreats in Financial Industry [2.8] この研究は、現在のインターネットに関連するセキュリティ上の課題に対処し、特にブロックチェーンや分散ストレージといった新興技術に焦点を当てている。
また、インターネットの未来を形成する上でのWeb3アプリケーションの役割についても検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:51:24 GMT)
Optimal Image Transport on Sparse Dictionaries [2.8] Sparse Representation (SR) とOptimal Transport (OT) を利用して、スパース辞書上の新しい最適な画像転送アルゴリズムを導出する。
画像色変換や芸術的スタイル変換など,画像から画像への変換作業における多目的性や多くの利点を実証し、写真リアルな変換効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:37:01 GMT)
Near-Optimal Quantum Algorithms for Bounded Edit Distance and Lempel-Ziv
Factorization [2.7] 我々は、$tildeO(sqrtnk+k2)$-timeアルゴリズムを提案し、$tildeO(sqrtnz)$クエリを使用します。
2つ目の貢献は、$tildeO(sqrtnz)$の最適時間複雑性を達成する量子アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:09:23 GMT)
High-performance real-world optical computing trained by in situ
model-free optimization [2.4] 光コンピューティングシステムの軽量in situ最適化のためのモデルフリーソリューションを提案する。
画像のない高速セル解析の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:36:00 GMT)
Transport, Variational Inference and Diffusions: with Applications to
Annealed Flows and Schr\"odinger Bridges [2.4] 本稿では,最適輸送と変分推論の関連について検討する。
本稿では,経路空間上の発散に着目したサンプリングおよび生成モデリングのための原理的かつ体系的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:31:46 GMT)
ChatGPT for GTFS: Benchmarking LLMs on GTFS Understanding and Retrieval [2.4] 本研究の目的は,現在広く採用されているLLM(ChatGPT)が,自然言語命令を用いてGTFSから情報を取り出すことができるかどうかを,明示的に情報を提供することなく確かめることである。
ChatGPTは、59.7%(GPT-3.5-Turbo)と73.3%(GPT-4)のマルチチョイス質問(MCQ)を正しく答えることで、GTFSを合理的に理解している。
GPT-4 (GPT-3.5-Turbo) を用いて, 単純なクエリに対して最大93% (90%) の精度, 複雑なクエリに対して61% (41%) の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:09:46 GMT)
After-Stroke Arm Paresis Detection using Kinematic Data [2.4] 本稿では,片側腕麻痺・弱さをキネマティックデータを用いて検出する手法を提案する。
本手法では, 時間的畳み込みネットワークとリカレントニューラルネットワークを用いて, 知識蒸留によって導かれる。
以上の結果から,本手法が臨床医や医療従事者にとって有用である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:56:02 GMT)
A Graph-to-Text Approach to Knowledge-Grounded Response Generation in
Human-Robot Interaction [2.4] 本稿では,対話状態のグラフベース表現に基づく人間-ロボット間相互作用の新しい対話モデルを提案する。
ユーザの発話に応答するために使用されるニューラルネットワークモデルは、シンプルだが効果的なグラフ・トゥ・テキスト機構に依存している。
提案手法はヒューマノイドロボットを用いたユーザスタディにより実験的に評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:44:28 GMT)
Amide Proton Transfer (APT) imaging in tumor with a machine learning
approach using partially synthetic data [2.4] 本研究では、シミュレーションと測定成分を組み合わせて、部分的に合成化学交換飽和移動(CEST)データを生成する新しいプラットフォームを提案する。
MLモデルは一般的に、測定データまたは完全にシミュレートされたデータを使用して訓練される。
組織ミミキングデータを用いた実験では、部分合成データを用いたML法がAPT予測に正確であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:12:21 GMT)
Towards objective and systematic evaluation of bias in medical imaging
AI [2.2] 医療画像におけるバイアスがAIモデルに与える影響を調査するための新しい分析フレームワークを提案する。
医用画像AIの偏りを評価するために, サイリコ試験の制御を行うためのこのフレームワークを開発し, テストした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 01:37:28 GMT)
Generative Adversarial Networks to infer velocity components in rotating
turbulent flows [2.1] CNNとGANは、ポイントワイドと統計的再構成の両方でEPODを常に上回ります。
解析は、予測と地上真実の間の空間距離$L$の標準検証ツールの両方を用いて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:31:33 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） (Fri, 3 Nov 2023 11:08:03 GMT)
Multi-scale data reconstruction of turbulent rotating flows with Gappy
POD, Extended POD and Generative Adversarial Networks [2.1] 本研究では, 回転する乱流スナップショットを空間的損傷(塗装)で再構成するために, 線形および非線形ツールを用いた。
統計的特性と瞬時速度場の両方を正確に再現することに注力する。
意外なことに、ポイントワイド再構成に関して、非線形GANは線形POD技術よりも優れていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:59:35 GMT)
Lost Your Style? Navigating with Semantic-Level Approach for
Text-to-Outfit Retrieval [2.1] ファッションレコメンデーションの基盤となるアプローチとして,テキスト・ツー・アウトフィット検索タスクを導入する。
我々のモデルは3つのセマンティックレベル、スタイル、服装で考案され、各レベルがデータを段階的に集約し、一貫性のある服装勧告を形成する。
メリーランド・ポリボアとポリボア・アウトフィットのデータセットを用いて,本手法はテキストビデオ検索タスクにおける最先端モデルよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:23:21 GMT)
Indo LEGO-ABSA: A Multitask Generative Aspect Based Sentiment Analysis
for Indonesian Language [2.1] 本研究では,バハサ・インドネシアにおけるアスペクトベース感情分析において,マルチタスク学習と促進的アプローチを実装した。
Indo LEGO-ABSAはインドネシア語のホテルドメインデータセットでトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:28:12 GMT)
Using General Value Functions to Learn Domain-Backed Inventory
Management Policies [2.0] 既存の文献では、一般的な価値関数(GVF)は主に補助的なタスク学習に使われてきた。
我々は、この能力を用いて、ストックアウト確率や無駄量などのドメインクリティカルな特性に基づいてGVFを訓練する。
本稿では、GVF予測を用いて、RLエージェントが提案する決定について、さらにドメイン支援された洞察を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:35:54 GMT)
Supermind Ideator: Exploring generative AI to support creative
problem-solving [2.0] 生成的AI技術は、ユーザには決して起こらなかったかもしれない新しいアイデアを提案できる。
このようなシステムをスーパーミンド・イデオレータと呼ぶ。
これらの技法のいくつかはどんな問題にも適用できるが、人やコンピュータのグループをどう設計するかという革新的なアイデアを生み出すのに役立つものもいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:21:39 GMT)
Majorana qubit codes that also correct odd-weight errors [1.8] テトロンアーキテクチャは、トポロジカル量子計算の有望な候補である。
測定値は、テトロン当たりゼロまたは2つのマヨラナに制限される。
安定化器群にテトロンを含めることで、「フェルミオン符号」は従来の「ボソニック符号」から導出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:29:38 GMT)
Contextualizing the Limits of Model & Evaluation Dataset Curation on
Semantic Similarity Classification Tasks [1.8] 本稿では,事前学習されたモデルとオープン評価データセットの制限が,バイナリ意味類似性分類タスクの性能評価にどう影響するかを示す。
1)これらのデータセットのキュレーションや事前学習したモデルトレーニング体制のエンドユーザー向けドキュメンテーションは容易にはアクセスできないことが多く,(2)現実の文脈でそのようなシステムを迅速に展開するための低摩擦と高需要を考えると,本研究では,データセット間の性能格差,埋め込み技術,距離測定値などを示す先行作業を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:12:07 GMT)
Are cascade dialogue state tracking models speaking out of turn in
spoken dialogues? [1.8] 本稿では,対話状態追跡のような複雑な環境下でのアートシステムのエラーを包括的に解析する。
音声MultiWozに基づいて、音声対話システムとチャットベースの対話システムとのギャップを埋めるためには、非カテゴリースロットの値の誤差に対処することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:45:22 GMT)
ZRG: A Dataset for Multimodal 3D Residential Rooftop Understanding [1.7] 住宅屋上理解のためのZeitview Rooftop Geometryデータセットを提案する。
ZRG(ZRG)は、アメリカ合衆国全土の屋根検査を通じて収集された20万件以上の資産からなる大規模住宅用屋上データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 22:45:04 GMT)
General Anomaly Detection of Underwater Gliders Validated by Large-scale
Deployment Datasets [1.6] 本研究では, 海中グライダーの動作状況を評価するために, 異常検出アルゴリズムを用いる。
プロンプト警告は、グライダーパイロットが異常を検知する際、飛行士に提供され、グライダーを制御でき、さらなる危害を防ぐことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:37:14 GMT)
LLQL: Logistic Likelihood Q-Learning for Reinforcement Learning [1.6] 本研究では,オンライン設定とオフライン設定の両方においてベルマン近似誤差の分布について検討した。
我々はオンラインRLとオフラインRLの両方において、ベルマン誤差がロジスティック分布に一致することを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:55:18 GMT)
Multi-LiDAR Localization and Mapping Pipeline for Urban Autonomous
Driving [1.6] 本稿では,LiDARセンサを用いたオフラインマッピングとオンラインローカライゼーションのための新しいセンサフュージョンベースパイプラインを提案する。
経路計画などのタスクを駆動する意味マップを生成する手法を提案する。
私たちのパイプラインは、与えられた研究車両と現実の自動運転アプリケーションに対して、最先端のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:24:20 GMT)
The Tensor as an Informational Resource [1.5] テンソル(英: tensor)は、データの保存、計算関係のエンコード、量子絡み合いの表現に使用できる数列である。
テンソル上の情報理論的に構築された事前順序の族を提案し、テンソルを互いに比較し、それらの間の変換の存在を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:47:39 GMT)
CAT-Walk: Inductive Hypergraph Learning via Set Walks [1.5] 本稿では,時間的ハイパーグラフに基づく時間的および構造的プロセスを管理する動的法則を学習する帰納的手法であるCAT-Walkを提案する。
Cat-Walkは、ハイパーグラフ上の時間的、高次のウォーク、SetWalkを導入し、高次の因果パターンを抽出する。
CAT-Walkが時間的ハイパーエッジ予測ベンチマークで優れた性能を発揮することを示す10個のハイパーグラフベンチマークデータセットの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 22:14:56 GMT)
Solving Kernel Ridge Regression with Gradient Descent for a Non-Constant
Kernel [1.5] カーネルリッジ回帰(カーネルリッジ回帰、英: Kernel ridge regression、KRR)は、データでは非線形であるがパラメータでは線形である線形リッジ回帰の一般化である。
反復的アプローチを用いることで、トレーニング中にカーネルを変更することができる。
本稿では,トランスレーショナル不変カーネルの帯域幅の更新方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 07:43:53 GMT)
SparsePoser: Real-time Full-body Motion Reconstruction from Sparse Data [1.5] SparsePoserは、スパースデータから全身のポーズを再構築するための、新しいディープラーニングベースのソリューションである。
このシステムには、高品質な連続した人間のポーズを合成する畳み込み型オートエンコーダが組み込まれている。
本手法は,IMUセンサや6-DoFトラッキングデバイスを用いた最先端技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:48:01 GMT)
DeliverAI: Reinforcement Learning Based Distributed Path-Sharing Network
for Food Deliveries [1.5] 既存の食品の配送方法は、各配送が個別に最適化され、最も短い時間経路で生産者から直接消費者に届けられるため、準最適である。
強化学習に基づくパス共有アルゴリズムであるDeliverAIを提案する。
以上の結果から,DeliverAIは配送船の規模を12%減らし,走行距離を13%減らし,ベースラインに比べて50%高い艦隊利用率を達成することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:23:22 GMT)
Constructing Temporal Dynamic Knowledge Graphs from Interactive
Text-based Games [1.4] 自然言語処理では、インタラクティブなテキストベースのゲームが、インタラクティブなAIシステムのテストベッドとして機能する。
従来の作業では、離散グラフ更新器(DGU)によって構築された離散知識グラフに基づいて行動することでテキストベースのゲームをプレイすることを提案した。
DGUは高い解釈性を持つ有望な結果を示したが、時間性の欠如による知識グラフの精度の低下に悩まされている。
本稿では、動的知識グラフをタイムスタンプ付きグラフイベントのシーケンスとして表現するニューラルネットワークモデルであるTDGUを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:09:31 GMT)
Towards model-free RL algorithms that scale well with unstructured data [1.4] 本稿では,経験ストリームから直接予測構造を発見し,活用するための報奨関連一般値関数質問を構築するアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,これらのスケーリング問題に対して,従来のディープRLアルゴリズムよりも確実に性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:03:54 GMT)
A cast of thousands: How the IDEAS Productivity project has advanced
software productivity and sustainability [1.3] 科学ソフトウェア開発者の生産性に対する懸念が高まっている。
IDEASプロジェクトのメンバーは、これらの課題に対処するための触媒として機能します。
本稿は,これらの相乗的活動が科学的発見を緩和する技術的リスクをいかに進展させているかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:14:17 GMT)
An Introduction to Natural Language Processing Techniques and Framework
for Clinical Implementation in Radiation Oncology [1.3] 放射線オンコロジー研究において,大規模言語モデル(LLM)を用いた最先端NLPアプリケーションを提案する。
LLMは、厳格な評価と検証を必要とする幻覚、偏見、倫理的違反など、多くの誤りを起こしやすい。
本論は, 臨床放射線腫瘍学におけるNLPモデルの開発と利用に関心がある研究者や臨床医に対して, 指導と洞察を提供することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:32:35 GMT)
Efficient Black-Box Adversarial Attacks on Neural Text Detectors [1.2] 本稿では,GPT-3.5が生成したテキストを人間の目には見えないが,ニューラルテキスト検出装置による誤分類を引き起こす3つの簡単な方法について検討する。
その結果,特にパラメータ調整や文字レベルの変異が有効な方法であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:29:32 GMT)
The Impact of Missing Data on Causal Discovery: A Multicentric Clinical
Study [1.2] 子宮内膜癌に対する多施設共同研究から得られたデータを用いて,検索した因果グラフに異なる欠損機構が与える影響を解析した。
専門医による回復グラフの検証を行い,本手法が臨床関連ソリューションを見いだすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:37:39 GMT)
How a student becomes a teacher: learning and forgetting through
Spectral methods [1.1] 理論MLでは、教師パラダイムは実生活の授業の効果的なメタファーとしてしばしば用いられる。
本研究では、根本的に異なる最適化スキームを提案することにより、飛躍的に前進する。
このフレームワークで作業することで、教師の真の複雑さを反映した安定した学生のサブ構造を分離できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:53:57 GMT)
Automating Governing Knowledge Commons and Contextual Integrity (GKC-CI)
Privacy Policy Annotations with Large Language Models [1.0] 本稿では,大規模言語モデルを用いて高精度なGKC-CIパラメータアノテーションを自動実行できることを実証する。
我々は16の根拠となる真実のプライバシポリシから,21,588 GKC-CIアノテーション上に18のオープンソースおよびプロプライエタリなモデルを微調整する。
私たちの最高のパフォーマンスモデルは86%の精度で、以前のクラウドソーシングのアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:49:05 GMT)
Simulating Heavy-Hex Transverse Field Ising Model Magnetization Dynamics
Using Programmable Quantum Annealers [0.9] ZNE量子誤差緩和を用いた127量子ビット重ヘックスIBM量子アーキテクチャにネイティブな接続グラフを持つ強磁性体2次元横磁場Isingモデル上でハミルトン動力学シミュレーションを行った。
本研究では,現在の超伝導量子ビット系プログラマブル量子アニールコンピュータ上での磁化を効率的にシミュレートできることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 01:33:24 GMT)
Causal Models Applied to the Patterns of Human Migration due to Climate
Change [0.8] 気候変動によって引き起こされた危機のような大量移住の影響は、環境問題を超えて拡大する。
これらの危機は、文化的障壁や、これらの影響されたコミュニティが直面する課題を増幅することによって、ある種の要素を悪化させる。
本稿では,モデルと不均衡評価ツールを組み合わせることで,マイグレーションの危機に対処する革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:54:16 GMT)
Latent Diffusion Model for Conditional Reservoir Facies Generation [0.8] マルチポイント統計は柔軟性を提供するが、独自の課題がある。
コンピュータビジョン領域の最近の進歩は、GANよりも拡散モデルの優位性を示している。
貯水池環境の条件付き生成に特化して設計された新しい潜水拡散モデルが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:10:05 GMT)
Pairing-based graph neural network for simulating quantum materials [0.8] 我々は、量子多体系をシミュレートするためのペアリングベースのグラフニューラルネットワークである$textitGemiNet$を紹介した。
GemiNetを使った変分モンテカルロは、多数の電子系をシミュレートするための正確で柔軟でスケーラブルな手法を同時に提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:12:29 GMT)
Detecting hidden confounding in observational data using multiple
environments [0.8] 本論では, 隠れた接尾辞が存在する場合にのみ欠落する, 検証可能な条件不一致の理論について述べる。
ほとんどの場合、提案手法は隠れた共起の存在を正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:29:03 GMT)
Graph Neural Networks with polynomial activations have limited
expressivity [0.8] 本稿では,GC2クエリはアクティベーション関数を持つGNNでは表現できないことを示す。
これは、一般的な非ポリノミカル活性化の分離を意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:43:17 GMT)
Multilayer hypergraph clustering using the aggregate similarity matrix [0.7] ハイパーグラフブロックモデル(HSBM)の多層版におけるコミュニティリカバリ問題について考察する。
本研究では、半定値プログラミング(SDP)アプローチを調査し、正確な回復を保証するモデルパラメータに関する情報理論条件を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:22:20 GMT)
Quantum circuit synthesis with diffusion models [0.7] 我々は、この変換を促進するために、生成機械学習モデル、特に拡散モデル(DM)をデノナイズする。
我々は、ゲートベースの量子回路内で所望の量子演算を生成するために、このモデルを操縦する。
我々は、DMを量子回路合成の重要な要素として想定し、実用的な応用だけでなく、理論的量子計算に関する洞察も強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:17:08 GMT)
Reconstructing complex states of a 20-qubit quantum simulator [0.7] 本稿では, 量子状態の多角化を効果的に再現する手法を示す。
我々は,ニューラルネットワークの量子状態表現に基づく手法と比較して,状態再構成の品質と収束の高速化を観察する。
本研究は,多体量子系のクエンチダイナミクスによって生成される複素状態の効率的な実験的評価への道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:46:07 GMT)
Is one brick enough to break the wall of spoken dialogue state tracking? [0.7] タスク指向対話(TOD)システムでは、システムのユーザニーズに対する理解を正しく更新することが、スムーズな対話の鍵となる。
本稿では,(1)芸術カスケードアプローチの状況,(2)ルールに基づく文脈化による局所的E2Eアプローチ,(3)完全に神経アプローチの3つのアプローチを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:59:51 GMT)
Intelligent Stress Assessment for e-Coaching [0.6] 本稿では,緊急時や災害時におけるe-coachingの概念の適応を,人間の情緒状態を監視するインテリジェントなツールを用いて支援することで検討する。
不安、パニック、回避、ストレスなどの状態が適切に検出された場合、e-coaching戦術と戦略を用いて緩和することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:51:44 GMT)
From Ad-Hoc to Systematic: A Strategy for Imposing General Boundary
Conditions in Discretized PDEs in variational quantum algorithm [0.6] 本稿では,PDEの解法において雑音量子デバイスの指数的パワーを利用する一般量子計算に基づくアルゴリズムを提案する。
この変分量子固有解法(VQE)にインスパイアされたアプローチは、厳密で単純化された境界条件で制約された以前の理想化されたモデル実証を超越する。
本手法は, 4次PDE(Euler-Bernoulli beam)を例に実装し, 4つの異なる境界条件で実効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:46:04 GMT)
End-to-End assessment of AR-assisted neurosurgery systems [0.6] 我々は、AR支援型神経外科システムを評価するための異なる手法を分類し、評価手順を体系化する新しい手法を提案する。
その結果, 物理フィードバックによりホログラム変位による誤差を著しく低減できることがわかった。
ホログラムに対する視覚的フィードバックの欠如は、利用者の3D知覚に大きな影響を与えない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:41:44 GMT)
Amplification, Mitigation and Energy Storage via Constrained
Thermalization [0.5] 増幅 (Amplification, 緩和) は、初期熱状態が温度によって異なる温度に熱されるときの熱力学量の変化の増大(減少)である。
我々は増幅と緩和を一般化し、オープン量子系の一般的な強対称性を許容し、その現象をランダウアーの消去に結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:18:49 GMT)
A Bi-level Framework for Traffic Accident Duration Prediction:
Leveraging Weather and Road Condition Data within a Practical Optimum
Pipeline [0.5] 交通事故のデータベースから,事故期間,道路状況,気象データを収集し,交通事故の持続時間パイプラインの実現可能性を確認した。
我々の二分分類ランダム林モデルでは,短期効果と長期効果を83%の精度で区別した。
SHAP値解析により, 気象条件, 風速, 風速が, 事故の期間を決定する上で最も重要な要因となった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:26:03 GMT)
Noise-robust proofs of quantum network nonlocality [0.5] トライアングルネットワーク上の量子分布のクラスに対して、ネットワーク量子非局所性のノイズロバストな証明を示す。
我々の研究は、量子ネットワーク非局所性の実践的な実装に向けた興味深い視点を開いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:25:59 GMT)
More Robots are Coming: Large Multimodal Models (ChatGPT) can Solve
Visually Diverse Images of Parsons Problems [0.5] 視覚的代入に基づく2つの大規模マルチモーダルモデルの性能評価を行った。
GPT-4Vはこれらの視覚的問題の96.7%を解決し、1つのパーソンズの問題を最小限に解決した。
バードは69.2%の問題を解き、幻覚や拒絶といった一般的な問題に悩まされた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:47:17 GMT)
Minimalist Grammar: Construction without Overgeneration [0.4] 本稿では,ミニマリスト文法(MG)の書き方について解説する。
命令をアルゴリズムとして示すために、文脈自由文法(CFG)の変種を入力形式として使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:02:00 GMT)
Medical Image Segmentation with Domain Adaptation: A Survey [0.4] 本稿では,DLに基づく医用画像セグメンテーションのためのドメイン適応アプローチについて述べる。
まず、まず、ドメイン適応の基礎となるモチベーションと背景知識を示し、医用画像のセグメンテーションにおけるドメイン適応の適用についてレビューする。
我々の目標は、医用画像分割研究における領域適応の適用について、研究者に最新のリファレンスを提供することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:17:06 GMT)
variPEPS -- a versatile tensor network library for variational ground
state simulations in two spatial dimensions [0.3] iPEPSを用いた無限2次元システムのシミュレーションのための,効率的で包括的で汎用的なテンソルネットワークライブラリの機能について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:21:10 GMT)
When fairness is an abstraction: Equity and AI in Swedish compulsory
education [0.2] 人工知能の専門家は、AIが公正かどうかをしばしば疑問視する。彼らは公正を、社会政治や経済システムではなく、AIシステムの特性と見なしている。
本稿では、教育システムがAIを運用・活用する社会、政治、経済の文脈において公正である必要があることを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:52:16 GMT)
Reduce, Reuse, Recycle: Building Greener Sustainable Software [0.2] データセンターは世界の電力使用量の1%以上を占めている。
非自明な省エネは、プログラミングの基本的な側面についてエネルギーを意識した決定を行うことによって、ソフトウェアで達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:03:13 GMT)
A Case for Sustainability and Environment Friendliness in Software
Development and Architecture Decisions by Taking Energy-Efficient Design
Decisions [0.2] ソフトウェア開発と選択時間におけるエネルギーを意識した選択を通じて、重要な省エネの可能性を示す。
データセンターのエネルギー消費は全世界のエネルギー消費の1%から1.5%を占めると見積もられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:05:19 GMT)
An integrated atom array -- nanophotonic chip platform with
background-free imaging [0.2] 我々は、最大64個の光ツイーザと100個以上のナノフォトニックデバイスをホストするミリスケールフォトニックチップを組み合わせたアーキテクチャを実証する。
多色励起・検出方式を用いて,ナノデバイスに近接した背景画像の高忠実度(99.2%)を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:00:01 GMT)
Bayesian learning of feature spaces for multitasks problems [0.1] 本稿では,Kernel Machines (KMs) とExtreme Learning Machines (ELMs) を接続するマルチタスク回帰手法を提案する。
提案されたモデルは RFF-BLR と呼ばれ、2つの主要な設計目標に同時に対処するベイジアンフレームワークに基づいている。
実験結果から, このフレームワークは非線形回帰における最先端手法と比較して, 大幅な性能向上をもたらす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:13:50 GMT)
The Alignment Problem in Context [0.1] 大規模言語モデルのアライメント問題を解決するために,私たちが現在進行中であるかどうかを評価する。
大規模な言語モデルは敵の攻撃に弱いままなので、アライメントのための既存の戦略は不十分である、と私は論じます。
これは、アライメント問題は現在のAIシステムでは未解決であるだけでなく、その能力を著しく損なうことなく、本質的に解決が困難であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:57:55 GMT)
Error mitigation, optimization, and extrapolation on a trapped ion
testbed [0.1] ゼロノイズ補間(ZNE)と呼ばれる誤差軽減の形式は、必要なキュービット数を増やすことなく、これらのエラーに対するアルゴリズムの感度を低下させることができる。
本稿では,この誤差軽減手法を変分量子固有解法(VQE)アルゴリズムに統合するための様々な手法について検討する。
本手法の有効性は, デバイスアーキテクチャの適切な実装を選択することによる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:28:52 GMT)
Classical shadows based on locally-entangled measurements [0.0] 我々は、$n$-qubitの絡み合った基底のランダム化測定に基づいて古典的なシャドウプロトコルを研究する。
絡み合った測定によって,パウリ予想値の学習において,非自明で潜在的に有利なトレードオフが可能になることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:35:55 GMT)
inkn'hue: Enhancing Manga Colorization from Multiple Priors with
Alignment Multi-Encoder VAE [0.0] マンガ色化のための特殊フレームワークを提案する。
マルチエンコーダVAEを用いたシェーディングと鮮やかな色付けに確立されたモデルを活用する。
この構造化ワークフローは、参照イメージと手動ヒントを組み込むオプションによって、明確でカラフルな結果を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:33:32 GMT)
Vanishing performance of the parity-encoded quantum approximate
optimization algorithm applied to spin-glass models [0.0] パリティマッピングは、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)の幾何学的に局所的な符号化を提供する
スピングラスモデルを用いたパリティ符号化QAOAのベンチマークを行った。
パリティエンコードされたQAOA層の固定数に対して、性能は$N-1/2$と低下することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:00:00 GMT)
Using random coherent states to mimic quantum illumination [0.0] 量子照明は、背景雑音の存在下での物体の検出を強化するために量子相関を用いる。
量子照明の動作を模倣するプロトコルを提案するが、相関モードや絡み合いモードは使用しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:22:17 GMT)
Using DUCK-Net for Polyp Image Segmentation [0.0] DUCK-Netは、少量の医療画像から効果的に学習し、一般化し、正確なセグメンテーションタスクを実行することができる。
大腸内視鏡画像におけるポリープセグメンテーションに特有な機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:58:44 GMT)
Use of probabilistic phrases in a coordination game: human versus GPT-4 [0.0] 英語話者は確率的フレーズを使って、出来事の確率や可能性に関する情報を伝える。
まず,コーディネートゲームにおいて,確率的フレーズ23の確率とあいまいさを推定する能力を評価した。
その結果,ヒトの中央値とGPT4は一致した確率推定を割り当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:13:43 GMT)
Tuning-less Object Naming with a Foundation Model [0.0] 我々は、一度も見つからない名前付きエンティティの集合を学習できるリアルタイムオブジェクト命名システムを実装した。
私たちの貢献は、トランスフォーマーから知られている関連メカニズムを注目することです。
結果として、システムはワンショットで動作し、異なる内容で命名されたオブジェクトを正しく名付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:11:49 GMT)
Towards a data-driven debt collection strategy based on an advanced
machine learning framework [0.0] 欧州債務購入市場は2020年に25億ユーロに接近した。
新しい機械学習モデリングパイプラインが提示され、このセクターで採用されている現在の戦略よりも優れたパフォーマンスを示している。
パフォーマンスは、債務業界の実際の歴史的なデータで検証されます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:01:30 GMT)
The Young and the Old, the Fast and the Slow: A Large-Scale Study of
Productivity Classes and Rank Advancement [0.0] 以前は無視されていた2つの時間次元(昇進年齢と昇進速度)を使用しました。
全ての科学者は異なる生産性、昇進年齢、昇進速度のクラスに割り当てられた。
過去には、若い昇進年齢階級(と速い昇進速度階級)の科学者が最も生産的だった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:06:35 GMT)
Taking a PEEK into YOLOv5 for Satellite Component Recognition via
Entropy-based Visual Explanations [0.0] 本稿では,小型追尾衛星の自律群集を目標形状決定に活用するための取り組みに貢献する。
本研究は、衛星部品検出訓練対象検出モデル「You Only Look Once v5」(YOLOv5)の軌道上での利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:21:27 GMT)
Squeezed superradiance enables robust entanglement-enhanced metrology
even with highly imperfect readout [0.0] 本稿では,増幅と圧縮揺らぎを組み合わせた新しい散逸プロトコルを提案する。
絡み合ったスピン状態を用いることで、標準量子限界をはるかに超越したセンシングが可能になる。
望ましくない単一スピン散逸に対して強い反発力を持ち、大きな集団協調性だけを有効にする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:43:46 GMT)
Smart Traffic Management of Vehicles using Faster R-CNN based Deep
Learning Method [0.0] 本研究では,より高速なR-CNNに基づく深層学習手法を車両のセグメンテーションに向けて検討する。
計算フレームワークは適応的背景モデリングのアイデアを使用する。
実験結果は,この計算フレームワークの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:30:13 GMT)
Simulation of acquisition shifts in T2 Flair MR images to stress test AI
segmentation networks [0.0] この手法はMR信号方程式に基づいてMR画像の「獲得シフト微分」をシミュレートする。
実験は、実際のMRスキャンによるシミュレーション画像の検証と、最先端のMS病変セグメンテーションネットワークにおけるストレステストの例を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:10:55 GMT)
Screening the Coulomb interaction leads to a prethermal regime in
two-dimensional bad conductors [0.0] 多体局在(Multi-body Localization、MBL)は、強い乱れを持つ量子系において熱化が失敗する機構として広く研究されている。
ここでは、強い乱れを持つ$D=2$電子系における$alpha=3$に対するMBLのような予熱力学を観察する。
我々の結果は、特に合成量子系よりも熱力学限界に近い系で得られたので、理論にとって重要な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:37:28 GMT)
Scrambling is Necessary but Not Sufficient for Chaos [0.0] 時間外相関器(OTOC)がLocal-Operator Entanglement(LOE)のプローブであることを示す。
LOEの体積成長が量子カオスの忠実な動的指標であるという強い証拠がある。
高速OTOC崩壊はLOEエントロピーの線形(カオス)成長に必要だが十分ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:48:00 GMT)
Scalable, ab initio protocol for quantum simulating SU($N$)$\times$U(1)
Lattice Gauge Theories [0.0] 本稿では,SU($N$)$times$U(1)格子ゲージ理論のスケーラブルな量子シミュレーションのためのプロトコルを提案する。
このプロトコルは天然に存在するSU($N$)擬スピン対称性と、そのような原子種に特有の強い軌道間相互作用の組み合わせを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:22:36 GMT)
Safe Sequential Optimization for Switching Environments [0.0] 本稿では,時間とともに切り替わる未知の時間変化関数を最大化するために,逐次決定エージェントを設計する問題を考察する。
本稿では、Adaptive-SafeOptと呼ばれるポリシーを提案し、シミュレーションによる性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:41:42 GMT)
Rock Climbing Route Generation and Grading as Computational Creativity [0.0] ロッククライミングのルート生成と計算クリエイティビティコミュニティへのグレーディングにおける作業の橋渡しを行います。
我々は、その文献を列挙し、計算創造性コミュニティにおけるドメインの知的メリットを実証する背景を提供する。
本稿では,計算経路グレーディングへのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:50:31 GMT)
Robust excitation of C-band quantum dots for quantum communication [0.0] 実験により、ポンプエネルギーとスペクトルデチューニングの変動が、量子セキュリティ通信速度をいかに改善するかを実証した。
これらの知見は、実用的な量子通信ネットワークにおけるQD単一光子源の一般的な実装に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:15:47 GMT)
Radial and Angular Correlations in a Confined System of Two Atoms in a
Two-Dimensional Geometry [0.0] 二次元等方性調和トラップにおける2つの原子間の基底状態相関について検討した。
我々は、様々な原子系のシミュレートに応用できる有限範囲のソフトコア相互作用を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:46:55 GMT)
Quantum squeezing via self-induced transparency in a photonic crystal
fiber [0.0] フォトニック結晶ファイバの自己誘起透過性により生じる量子スクイーズについて検討した。
その結果, 自然放出比の増加による原子-パルス結合の増大は, 振幅スクイーズを減少させることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:06:21 GMT)
Quantum resource theory of Bell nonlocality in Hilbert space [0.0] ヒルベルト空間に基づくベル非局所性の資源理論を導入し、量子非局所性のボナ・フェイド測度を提供する。
我々は局所的(あるいは自由な)状態の集合、すなわちクレーター=ホルン=シモニー=ホルト不等式に違反しない状態を定義することによって、理論を構築する。
量子状態の特定のクラス、例えば2ビットのヴェルナー状態、ベル対角状態、固定凸状態におけるベル対角状態などに適用することによって発達した一般資源理論について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:26:58 GMT)
Quantum many-body Jarzynski equality and dissipative noise on a digital
quantum computer [0.0] トラップイオンと超伝導量子ビットコンピュータ上で16自由度まで相互作用する系における非平衡プロトコルの結果を示す。
本稿では,Jarzynski等式が,プラットフォーム固有の誤差を受ける異なる量子コンピューティングプラットフォームに持つ精度について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:04:42 GMT)
Quantum Multiplication Algorithm Based on the Convolution Theorem [0.0] 時間複雑性を持つ整数乗算の量子アルゴリズムをO(sqrtnlog2 n)$で提案する。
Harveyアルゴリズムとは異なり、我々のアルゴリズムは極大数にのみ適用できるという制限はない。
また、古典的乗法アルゴリズムの歴史と発展を概観し、量子資源がこの根本的な問題に対してどのように新たな視点と可能性を提供できるかを探求する動機付けとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:15:34 GMT)
Quadrupole Magnet Design based on Genetic Multi-Objective Optimization [0.0] 本研究は,多目的最適化問題の解法に適応した遺伝的アルゴリズムを用いて,四極磁石の形状を最適化することを提案する。
最適化目的は、磁石の開口部における高磁場品質が保証され、同時に磁石設計はコスト効率が維持されるように選択される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:38:40 GMT)
ProSG: Using Prompt Synthetic Gradients to Alleviate Prompt Forgetting
of RNN-like Language Models [0.0] 本稿では,合成勾配による生成過程におけるモデル記憶プロンプトを記憶するアーキテクチャを提案する。
実験のためのデータセットを構築し,本手法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:34:02 GMT)
Parametric model for high-order harmonic generation with quantized
fields [0.0] 高次高調波発生のための量子光学モデルを示し、励起場と高調波モードの両方を量子化する。
このモデルは励起物質系から大きく独立しており、電磁場の性質に焦点を合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:51:42 GMT)
PT-symmetric Non-Hermitian Hopf Metal [0.0] 非エルミート系におけるホップ絶縁体の金属的相違を発見した。
PT対称性は非ハーミティティーの存在下でもホップ不変量を安定化することを示す。
ホップ金属相の発見は、標準位相分類の枠組み外の非エルミート位相の存在を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:00:01 GMT)
Out of this world neutrino oscillations [0.0] 我々は、真空ニュートリノ振動が、量子場理論の因果的、非線形、状態依存的な修正によってどのように影響を受けるかを研究する。
この効果は、ニュートリノ質量固有状態間の非線形干渉を引き起こすヒッグス-ニュートリノ湯川相互作用によって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:43:22 GMT)
Optimisation of Active Space Debris Removal Missions With Multiple
Targets Using Quantum Annealing [0.0] 複数の物体を対象とするアクティブデブリ除去ミッションの解析戦略について述べる。
代数的手法は、特定のデブリ間移動および廃棄方法に関する軌道力学をうまく還元する。
ミッションで使用される全推進剤を最小化するために、二次的制約のないバイナリ最適化問題の定式化が使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:35:55 GMT)
Optimal lower bound of the average indeterminate length lossless quantum
block encoding [0.0] 離散時間で放出される一般的な量子源は、歴史全体に依存する可能性のある確率分布に従って有限アルファベットから選択される量子純状態である。
量子源の任意の積を$mm$のブロックに分割し、各ブロックの長さが$l$であり、各ブロックの列を$m$のアイソメトリーとして考慮し、各等尺線がこれらのブロックの1つをFock空間にエンコードし、続いて画像の連結を行う。
我々は、これらの符号化の最小平均コードワード長を計算し、量子源と整数の$m$に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:08:04 GMT)
On some limitations of data-driven weather forecasting models [0.0] 本稿では,現在のMLモデルの先駆者であるPangu-Weather氏の予測のいくつかの側面について検討する。
主な結論は、Pangu-Weather予測と、おそらく同様のMLモデルの予測は、物理ベースのモデルの忠実性と物理的整合性を持っていないということである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:50:19 GMT)
On $\alpha$-$z$-R\'{e}nyi divergence in the von Neumann algebra setting [0.0] 一般フォン・ノイマン代数集合における $alpha$-$z$-R'enyi の発散は、Haagerup の非可換 $Lp$-space に基づいて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 06:57:05 GMT)
Numerical influence of ReLU'(0) on backpropagation [0.0] 理論的には、[0, 1] における ReLU(0) の選択は、バックプロパゲーションとトレーニングの両方に無視できる影響を持つ。
各種ネットワークおよびデータセットにおける複数の精度レベル(16, 32, 64ビット)に対するReLU'(0)値の重要性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:21:16 GMT)
Nonequilibrium Green's Function simulation of Cu2O photocathodes for
photoelectrochemical hydrogen production [0.0] 非平衡グリーン関数(NEGF)の定式化に基づく光電気化学(PEC)水分離セルの半導体電極のシミュレーションを行う。
具体的には, p型Cu2O電極について検討し, 生成光電流に対するバイアス電圧, 反応速度およびCu2O層の厚さの影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:21:06 GMT)
Nonclassical advantage in metrology established via quantum simulations
of hypothetical closed timelike curves [0.0] 気象学者は未知の量子相互作用に入力するためのプローブを準備しなければならない。
気象学者は、絡み合う操作によって、時間内に最適な入力を効果的に遠隔送信することで、彼女の入力を変えようとすることができる。
我々のゲダンケン実験は、絡み合いが古典的年表参照理論で禁止される運用上の利点を生み出すことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:20:20 GMT)
Non-perturbative method for particle detectors with continuous
interactions [0.0] デルタ結合の列車からなる検出器切替プロファイルは連続的な切換関数を含む結果を効率的に近似するための有用な計算ツールであることを示す。
十分に正則なスイッチングに対する摂動理論の全ての順序における連続結果への迅速な収束は、このツールが一般粒子検出器現象の非摂動結果を得るために使用できることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:04:04 GMT)
New Partial Trace Inequalities and Distillability of Werner States [0.0] We present a new Characterization for the $n$-distillability of Werner states and the some of them based on the 2-distillability。
この結果は、系の次元と行列の階数に有界な部分的トレースに対して新しい不等式をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:38:15 GMT)
Nahid: AI-based Algorithm for operating fully-automatic surgery [0.0] 本稿では,ソフトウェアとコンピュータビジョン技術に基づく完全自動手術を実現する手法を初めて提示する。
より詳細なアルゴリズムが提示され、手術中に自動的にこの病気を診断し治療することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:35:07 GMT)
MineSegSAT: An automated system to evaluate mining disturbed area
extents from Sentinel-2 imagery [0.0] 本稿では,Sentinel-2データに基づいて学習したSegFormerディープラーニングセグメンテーションアーキテクチャを用いて,鉱物抽出サイトの環境影響領域を予測する新しい手法を提案する。
このデータは2021年にカナダ西部の非重複地域から収集された。
AWS上のデータにアクセスするためのモデルと進行中のAPIにより、自動化ツールが作成され、既知の鉱業サイトを取り巻く混乱した領域を監視できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 02:52:01 GMT)
Meta Learning for Multi-View Visuomotor Systems [0.0] メタラーニングを使用して、ポリシーネットワークを固定しながら知覚ネットワークを微調整する。
実験の結果,ベースライン性能を達成するために必要な新たなトレーニングエピソードの数が大幅に減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:58:28 GMT)
Mapping Electronic Decoherence Pathways in Molecules [0.0] 縮合相環境に浸漬した分子性色素の電子的脱コヒーレンス経路を分離する手法を開発した。
スペクトル密度からデコヒーレンスダイナミクスを定量的に捉える方法を示す。
本研究では,DNA塩基チミンの水中における電子的脱コヒーレンス経路の解析による戦略の有用性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:38:14 GMT)
Magic Traps for Multiple Rotational States of NaRb Molecule [0.0] 量子状態の重畳に対するコヒーレントな制御は 分子の操作の鍵です
光電位における分子の効率的なトラップは、選択されたレーザー周波数で実現できることを示す。
我々は、超低温23Na87Rb極性分子における多重回転状態のマジックトラップ条件を作成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:56:41 GMT)
Magic Angle Spinning Effects on Longitudinal NMR Relaxation: 15N in
L-Histidine [0.0] 縦方向緩和は、非コヒーレントなプロセスによって、縦方向の核磁化を熱平衡に戻すメカニズムである。
本研究は、2つのモデル化合物の長手緩和速度定数に及ぼす魔法の角度回転速度の影響を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:40:40 GMT)
Low-error encoder for time-bin and decoy states for quantum key
distribution [0.0] 超低固有量子ビット誤り率(QBER)と高安定性を有する時間ビンエンコーダを提案する。
この装置はネストしたサニャックとマッハ・ツェーダー・サニャック干渉計をベースとし、デコイと状態調整の両方に単一位相変調器を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:39:38 GMT)
Localization and integrability breaking in weakly interacting Floquet
circuits [0.0] フロケ回路は、非相互作用量子ビット、自由伝播、ジェネリック相互作用、二重単位ダイナミクスの間を補間することができる。
相互作用強度のよい尺度として、2量子ゲートの作用素エンタングルメントエントロピーを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 19:00:27 GMT)
Limitations of entanglement entropy in detecting thermal phase
transitions [0.0] ホログラフィック的に記述されたゲージ理論の族における熱相転移を検出するツールとしての絡み合いエントロピーの有効性について検討する。
これらの理論の豊かな位相図は、臨界点と三点と同様に、一階と二階の位相遷移を含む。
エンタングルメント測度は、プラズマ相間の遷移を観測する上でいくつかの成功を示すが、相転移が相転移に繋がる際には不十分であることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 09:55:40 GMT)
Leveraging Mobile Learning Platforms for Flexible Education Delivery:
Bridging Educational Gaps in Afghanistan [0.0] アフガニスタンの教育環境は、インフラ上の不備や社会政治の混乱に苦しめられ、モバイル学習プラットフォームを統合する上で魅力的なケースとなっている。
モバイル学習プラットフォームの統合は、アフガニスタンのよりアクセスしやすく、包括的でレジリエントな教育フレームワークへのパラダイムシフトを拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:26:55 GMT)
Learning-Based and Quality Preserving Super-Resolution of Noisy Images [0.0] 本稿では,雑音の存在を考慮し,入力画像の特性を保存する学習手法を提案する。
Cineca Marconi100クラスタ上で、トップ500リストの26位でテストを行います。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 22:00:50 GMT)
Learning COVID-19 Regional Transmission Using Universal Differential
Equations in a SIR model [0.0] 本稿では,周辺地域の影響を捉えるために,ユニバーサル微分方程式(UDE)を提案する。
深層ニューラルネットワーク(DNN)によって構成されるSIR方程式に付加的な用語を含め、他の領域からの感染の入射力を学習する。
DNNのみからなる単一領域SIRと完全データ駆動モデルとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:21:05 GMT)
Iterative Quantum Algorithms for Maximum Independent Set: A Tale of
Low-Depth Quantum Algorithms [0.0] 我々は、反復最大量子アルゴリズム(Iterative Maximum Quantum Algorithms)と呼ばれる、量子最適化のための新しいハイブリッドアプローチのクラスについて研究する。
深度$p=1$のQAOAの場合、このアルゴリズムはMISの古典的欲求アルゴリズムと全く同じ操作と選択を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:53:51 GMT)
Investigating Deep-Learning NLP for Automating the Extraction of
Oncology Efficacy Endpoints from Scientific Literature [0.0] 我々は,論文中のテキストから有効終端を抽出するフレームワークを開発し,最適化した。
我々の機械学習モデルは、有効性エンドポイントに関連する25のクラスを予測し、高いF1スコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:01:54 GMT)
Influence of a static electric field on a one-dimensional Bose-Fermi
mixture confined in a double potential welll [0.0] ボース・フェルミ混合体を包含する1次元二重井戸ポテンシャルにおける確率密度の時間発展に関する詳細な研究を行う。
このシステムは、スピンレスボソンと、弱い反発性接触相互作用を持つスピン1半フェルミオンから構成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 20:12:36 GMT)
How quantum mechanics requires non-additive measures [0.0] 測度理論は物理学において、古典的な確率を捉えるだけでなく、状態の数を定量化するためにも用いられる。
我々は、非加法でユニタリな下界を持つリウヴィル測度の量子同値性を構築する。
これらの予備的な結果を示し、量子理論の基礎について異なる洞察を与える可能性のある新しい調査のラインを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:46:55 GMT)
Hardy-type paradoxes for an arbitrary symmetric bipartite Bell scenario [0.0] ハーディのパラドックスは、量子理論によって与えられる予測と局所隠れ変数理論の間に矛盾を示す。
そのようなパラドックスを示すハーディの主張を、2つの観測者を含む任意の対称なベルのシナリオに一般化する。
不等式のない非局所性のいくつかを実現する明示的な量子戦略が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:21:40 GMT)
GateLoop: Fully Data-Controlled Linear Recurrence for Sequence Modeling [0.0] S4, S5, LRU, RetNet などの線形リカレントモデルを一般化したシーケンスモデルである GateLoop を開発した。
GateLoopは、自動回帰言語モデリングの既存のモデルよりも経験的に優れている。
提案手法は,データ制御による相対配置情報の提供と解釈できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:08:39 GMT)
Experimental realization of the Peregrine soliton in repulsive
two-component Bose-Einstein condensates [0.0] 我々は高粒子不均衡な2成分のボース=アインシュタイン凝縮体におけるペレグリンソリトンを実験的に実現した。
マイノリティ成分の効果的なフォーカスダイナミクスと変調不安定性は、ペレグリンソリトンを動的に生成する機会を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 22:17:42 GMT)
Exhaustive search for optimal molecular geometries using imaginary-time
evolution on a quantum computer [0.0] 第一量子化固有解法のための分子の幾何最適化のための非変分法スキームを提案する。
電子状態と分子の候補を多ビット状態の重ね合わせとしてエンコードする。
回路深さは電子番号n_eのO(n_e2 poly(log n_e))としてスケールし、余剰O(n_e log n_e)量子ビットが利用可能であればO(n_e poly(log n_e))に縮小できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:56:36 GMT)
Enhancing Understanding of Driving Attributes through Quantitative
Assessment of Driver Cognition [0.0] 本稿では,運転者の脳波データをシミュレーション運転テストで解析するための新しい手法を提案する。
我々は,脳の非線形力学のマーカーとしてハースト指数,シャノンエントロピー,フラクタル次元に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:40:12 GMT)
Enhancing Functional Data Analysis with Sequential Neural Networks:
Advantages and Comparative Study [0.0] シーケンスニューラルネットワーク(Sequential Neural Networks, SNN)は、シーケンスデータを処理できる特殊なニューラルネットワークである。
FDAベースの方法論は、特に現場外の実践者にとって、課題を提示している。
FDA応用におけるSNNの利用を提案し,その効果を比較分析により実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:33:18 GMT)
Enhancing Computer Science Education with Pair Programming and Problem
Solving Studios [0.0] 本研究では,ペアプログラミングと組み合わせることで,問題解決スタジオのコンピュータサイエンス教育への適応について検討する。
PSSは、インストラクターがリアルタイムでフィードバックしたオープンエンドの問題を解決する学生のチームを含む。
PSSは、調整可能な難易度の問題を用いて、近位発達の領域内で全てのレベルの学生を関与させ、機能させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 03:40:55 GMT)
Enhancement of mirror-mirror entanglement with intracavity squeezed
light and squeezed-vacuum injection [0.0] 本論文では, 光学系内での励起光から可動ミラーへの量子相関の伝達の促進について検討する。
本研究では,パラメトリック増幅器の利得を含む様々な要因によって絡み合いが影響されることを実証する。
我々は,光子ホッピング過程における結合強度の簡便な選択とパラメトリック増幅器の利得の特定値により,絡み合いを向上できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:52:33 GMT)
Efficient vacuum state preparation for quantum simulation of strongly
interacting local quantum field theories [0.0] 量子コンピュータ上での強い相互作用を持つ局所量子場理論の文脈で基底状態を作成するための効率的なアプローチを示す。
このアプローチは体積の平方根に比例して真空状態を生成する。
現実的な制限によるエラーは抑制され、沿道の世俗的な成長は見られない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 13:53:45 GMT)
Dropout Strategy in Reinforcement Learning: Limiting the Surrogate
Objective Variance in Policy Optimization Methods [0.0] 政策に基づく強化学習アルゴリズムは様々な分野で広く利用されている。
これらのアルゴリズムは、ポリシー反復に重要サンプリングを導入する。
これにより、サロゲートの目的の分散度が高くなり、アルゴリズムの安定性と収束度に間接的に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 04:12:09 GMT)
Determination of droplet size from wide-angle light scattering image
data using convolutional neural networks [0.0] 我々は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた完全自動機械学習ベースのアプローチを導入し,ドロップレットサイズプロセスの合理化を図る。
燃焼器表面上におけるエタノール噴霧火炎過程のWALSデータについて検討する。
モデルは、約35,000 WALS画像からなる大規模なデータセット上でトレーニングされ、クロスバリデーションされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:05:47 GMT)
Detection of keratoconus Diseases using deep Learning [0.0] 最も重篤な角膜疾患の1つとして、角膜は早期に診断が困難であり、失明を引き起こすことがある。
ディープラーニングのアプローチの1つであるCNNは、角膜を正確にタイムリーに診断するための、特に有望なツールとして最近光を当てている。
本研究は,異なるD-CNNモデルを用いて角膜関連疾患の同定を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:49:06 GMT)
Depth-guided Free-space Segmentation for a Mobile Robot [0.0] 屋内自由空間セグメンテーションは、屋内環境がもたらす複雑さと動的性質のために難しい課題である。
本研究では,大深度値と航法可能な領域を関連付ける,屋内自由空間分割法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:02:43 GMT)
Democratic Policy Development using Collective Dialogues and AI [0.0] 我々は、情報公開の意思を反映した政策を開発するための効率的な民主的プロセスを設計し、テストする。
このプロセスはAIを利用した集団対話によって、大規模な議論を民主的に実行可能にすると同時に、自動コンセンサス発見のためのブリッジングベースのランキングも組み合わされる。
我々は、医療アドバイス、ワクチン情報、戦争と紛争に関連するAIアシスタントのためのポリシーガイドラインを米国内で3回テストしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:12:57 GMT)
Deep Learning for blind spectral unmixing of LULC classes with MODIS
multispectral time series and ancillary data [0.0] アンダルシア地方(スペイン)の新しいラベル付きデータセットを構築し,2013年を460mの解像度でMODISから作成する。
このデータセットは、画素レベルにおいて、各画素内のLULCクラスの存在量に注釈を付した多重スペクトル時系列と補助情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 15:35:41 GMT)
Controlling Nonequilibrium Bose Condensation with Engineered
Environments [0.0] 相対的な占有を含む微調整された凝縮モードが, システムと人工量子浴を結合することによってどのように構築できるかを示す。
超伝導回路で実験的に実装可能なボース凝縮器を提案し, 共振器列の固有状態へのボース凝縮を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 18:00:10 GMT)
Contrast-agent-induced deterministic component of CT-density in the
abdominal aorta during routine angiography: proof of concept study [0.0] 血管内のコントラスト剤の動的挙動を記述するモデルを構築した。
特定の研究の診断値の増大とCTデータ処理ツールの改善に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:14:19 GMT)
Comparative Topic Modeling for Determinants of Divergent Report Results
Applied to Macular Degeneration Studies [0.0] 本研究は, 比較トピックモデリング手法を提案する。
提案法は, 補充栄養成分が黄斑変性に有益であるか否かを, 広視野で検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 21:08:54 GMT)
Comparando Estrat\'egias de Roteamento em Redes Qu\^anticas
Oportun\'isticas [0.0] 本稿では,オポチュニティ量子ネットワークにおける3つのルーティング戦略の比較分析を行う。
ルーティング戦略は、選択されたルートの忠実度、絡み合ったペアの数、ルート再計算の数に基づいて比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 01:52:26 GMT)
CheX-Nomaly: Segmenting Lung Abnormalities from Chest Radiographs using
Machine Learning [0.0] 本稿では,二元化ローカライズU-netモデルであるCheX-nomalyを提案する。
対照的な学習手法を取り入れることで,異常局所化モデルの一般化性を大幅に向上できることを示す。
また,バウンディングボックスセグメンテーションにおけるU-nets性能を向上させるために,新たな損失手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 08:27:57 GMT)
Capturing Local and Global Features in Medical Images by Using Ensemble
CNN-Transformer [0.0] 本稿では,医療画像解析のための制御可能アンサンブル変換器とCNN (CNN) という分類モデルを提案する。
CETCモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーの強力な能力を組み合わせて、局所的特徴とグローバル的特徴の両方を効果的に捉える。
注目すべきは、このモデルは様々な評価指標で既存の最先端モデルを上回っていることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 05:55:28 GMT)
Bayesian Quantile Regression with Subset Selection: A Posterior
Summarization Perspective [0.0] 既存の方法では、興味のある各量に対して個別に条件量子を推定するか、半パラメトリックモデルまたは非パラメトリックモデルを用いて条件分布全体を推定する。
本研究では,線形定量推定,不確実性定量化,およびベイズ決定解析の観点からのサブセット選択の基本的問題を提起する。
提案手法では,量子に焦点をあてた2乗誤差損失を導入し,効率的な閉形式計算を実現し,ワッサーシュタインに基づく密度推定との密接な関係を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:19:31 GMT)
Autoencoder-Based Visual Anomaly Localization for Manufacturing Quality
Control [0.0] 本稿では,教師なしクラス選択による欠陥ローカライズオートエンコーダを提案する。
選択された欠陥のクラスは、人工的な欠陥をシミュレートするために天然の野生のテクスチャで強化される。
提案手法は, 家具用メラミン面板における品質欠陥の高精度かつ高精度な位置決めを行うことで, 有望な結果を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 12:59:17 GMT)
Assessing Fidelity in XAI post-hoc techniques: A Comparative Study with
Ground Truth Explanations Datasets [0.0] 入力への出力情報のバックプロパゲーションに基づくXAI手法により精度と信頼性が向上する。
バックプロパゲーション法は、よりノイズの多いサリエンシマップを生成する傾向がある。
発見はXAI法の進歩に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:57:24 GMT)
Aspects of the phenomenology of interference that are genuinely
nonclassical [0.0] 我々は、最も基本的な量子波動-粒子双対関係は、どんな非コンテキストモデルでも再現できないことを示す。
また、波動-粒子の双対関係を通して、どのような干渉計測実験が文脈性を示すかについても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 17:13:54 GMT)
An Ensemble Machine Learning Approach for Screening Covid-19 based on
Urine Parameters [0.0] 新型コロナウイルスの急速な普及と新型ウイルスの出現は、効果的なスクリーニングの重要性を浮き彫りにしている。
PCR検査は新型コロナウイルス(COVID-19)の診断における金の基準であるが、費用と時間を要する。
尿検査ストリップは、患者の健康状態に関する重要な情報を提供する、安価で非侵襲的で、迅速に入手可能なスクリーニング方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:45:10 GMT)
Advantage of Hardy's Nonlocal Correlation in Reverse Zero-Error Channel
Coding [0.0] ハーディの議論は量子非局所性のエレガントな証明を構成する。
本稿では,ハーディの非局所的相関関係を双方向通信に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 00:34:01 GMT)
Advanced momentum sampling and Maslov phases for a precise semiclassical
model of strong-field ionization [0.0] 半古典的経路積分型クーロン量子軌道強電場近似モデルの開発について報告する。
我々は水素、ヘリウム、アルゴンの時間依存シュリンガー方程式の解と例外的な一致を得る。
この分析により、よく知られたレーザー駆動長短軌跡を含む新しい種類の再散乱軌道が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:18:50 GMT)
Absorption spectra of the purple nonsulfur bacteria light-harvesting
complex: a DFT study of the B800 part [0.0] 我々はRhodoblastus acidophilus light-harvesting complex (LH2)のB800部分の研究を行った。
我々は、LH2のさらなる研究に適した、特定の方法と最小限の信頼性モデルを決定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:40:35 GMT)
A superradiant two-level laser with intrinsic light force generated gain [0.0] 2レベル原子の状態に作用する光力を用いて連続的な利得を生み出すための新しいシナリオを提案する。
超放射能発光に必要なポンプレーザ強度とデチューニングの最小条件について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 16:53:06 GMT)
A Systematic Review of Deep Graph Neural Networks: Challenges,
Classification, Architectures, Applications & Potential Utility in
Bioinformatics [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ依存を表現するためにグラフノード間のメッセージ送信を使用する。
GNNは、バイオインフォマティクス研究における幅広い生物学的課題を解決するための優れたツールとなる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 10:25:47 GMT)
A Quantitative Autonomy Quantification Framework for Fully Autonomous
Robotic Systems [0.0] 本稿では,全自律モードに着目し,タスク要求に基づく自律性評価フレームワークを提案する。
このフレームワークは、自律性を定量化するツールを提供するだけでなく、自律システム開発者とユーザのための規制インターフェースと共通言語も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 14:26:53 GMT)
A Neural Radiance Field-Based Architecture for Intelligent Multilayered
View Synthesis [0.0] モバイルアドホックネットワーク(MANET)は、モバイルノードの巨大かつ合理的に密集したコミュニティで構成されている。
インフラストラクチャ間で最高のパケットルーティングを見つけることが大きな問題です。
本研究は、オンデマンドソースルーティングシステムを改善する手段として、Red Imported Fire Ants (RIFA) 戦略による最適経路選択を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 3 Nov 2023 11:05:51 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） (Fri, 3 Nov 2023 13:34:49 GMT)