Holistic Evaluation of Text-To-Image Models [153.5] 我々はテキスト・ツー・イメージ・モデル(HEIM)の全体的評価という新しいベンチマークを導入する。
テキスト・イメージ・アライメント、画像品質、美学、独創性、推論、知識、バイアス、毒性、公正性、堅牢性、多言語性、効率性を含む12の側面を識別する。
以上の結果から,異なるモデルが異なる強みを示すことにより,すべての面において単一のモデルが優れているものはないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:00:56 GMT)
Beyond Imitation: Leveraging Fine-grained Quality Signals for Alignment [113.0] 我々はFIGAという改良されたアライメント手法を提案し、従来の手法とは異なり、良質な応答と悪質な応答の対比から導出されるきめ細かい品質信号を取り込む。
まず、初期応答とそれに対応する修正データセットをペアリングする精巧なアライメントデータセットをキュレートする。
第2に,LLMの微粒な品質信号を利用してアライメントの学習を指導する新たな損失関数を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:36:40 GMT)
What Can We Learn from Unlearnable Datasets? [107.1] 学習不可能なデータセットは、ディープニューラルネットワークの一般化を防ぐことによって、データのプライバシを保護する可能性がある。
学習不可能なデータセットでトレーニングされたニューラルネットワークは、一般化には役に立たない単純なルールであるショートカットのみを学ぶと広く信じられている。
これとは対照的に,ネットワークは高いテスト性能を期待できる有用な特徴を実際に学習することができ,画像保護が保証されていないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:52:05 GMT)
Sub-Sentence Encoder: Contrastive Learning of Propositional Semantic
Representations [102.1] サブ文エンコーダ(Sub-sentence encoder)は、テキストの微細な意味表現のためのコンテクスト埋め込みモデルである。
文エンコーダと比較して,サブ文エンコーダは推論コストと空間複雑さのレベルが同じであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:38:30 GMT)
Black-Box Prompt Optimization: Aligning Large Language Models without
Model Training [99.9] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションで顕著な成功を収めている。
これらのモデルは、しばしば人間の意図とうまく一致しないが、それらに対する追加的な治療、すなわちアライメントの問題を要求する。
この作業では、アライメントを実行するために、別の視点 -- Black-Box Prompt Optimization (BPO) -- を取ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:31:50 GMT)
PPTC Benchmark: Evaluating Large Language Models for PowerPoint Task
Completion [96.5] 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） (Tue, 7 Nov 2023 10:13:34 GMT)
Simple and Controllable Music Generation [94.6] MusicGenは単一の言語モデル(LM)であり、圧縮された離散的な音楽表現、すなわちトークンの複数のストリームで動作する。
以前の作業とは異なり、MusicGenはシングルステージのトランスフォーマーLMと効率的なトークンインターリービングパターンで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:43:23 GMT)
Machine Reading Comprehension using Case-based Reasoning [92.5] 本稿では,機械読解における解答抽出の正確かつ解釈可能な手法を提案する。
本手法は,類似した質問に対する文脈的回答が相互に意味的類似性を共有するという仮説に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:49:58 GMT)
MolCA: Molecular Graph-Language Modeling with Cross-Modal Projector and
Uni-Modal Adapter [91.8] 言語モデル(LM)は、様々な1Dテキスト関連タスクにおいて、印象的な分子理解能力を示す。
しかし、それらは本質的に2次元グラフの認識を欠いている。
クロスモーダルプロジェクタとユニモーダルアダプタを用いた分子グラフ言語モデリング(MolCA: Molecular Graph-Language Modeling)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:56:36 GMT)
Aspect-based Meeting Transcript Summarization: A Two-Stage Approach with
Weak Supervision on Sentence Classification [91.1] Aspect-based meeting transcript summarization は複数の要約を生成することを目的としている。
従来の要約手法は、全ての側面の情報を1つの要約で混合する。
アスペクトベースの会議書き起こし要約のための2段階の手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:06:31 GMT)
Breaking Language Barriers in Multilingual Mathematical Reasoning:
Insights and Observations [90.7] 本稿では, マルチリンガル数学推論 (xMR) LLM の探索と学習の先駆者である。
翻訳を利用して,最初の多言語数学推論命令データセットMGSM8KInstructを構築した。
我々は、MathOctopusという名の強力なxMR LLMを構築するための異なるトレーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:13:02 GMT)
Co-training and Co-distillation for Quality Improvement and Compression
of Language Models [88.9] 知識蒸留(KD)は、知識をより小さなモデルに伝達することで、高価な事前訓練言語モデル(PLM)を圧縮する。
ほとんどの小型モデルはオリジナルの大型モデルの性能を上回ることができず、推論速度を改善するために性能を犠牲にする結果となった。
本稿では,2つのモデルを協調学習することで,性能と推論速度を共に向上する新しいフレームワークであるCTCDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:41:55 GMT)
Understanding, Predicting and Better Resolving Q-Value Divergence in
Offline-RL [86.1] まず、オフラインRLにおけるQ値推定のばらつきの主な原因として、基本パターン、自己励起を同定する。
そこで本研究では,Q-network の学習における進化特性を測定するために,SEEM(Self-Excite Eigen Value Measure)尺度を提案する。
われわれの理論では、訓練が早期に発散するかどうかを確実に決定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:32:51 GMT)
DynGFN: Towards Bayesian Inference of Gene Regulatory Networks with
GFlowNets [81.8] 遺伝子調節ネットワーク(GRN)は、遺伝子発現と細胞機能を制御する遺伝子とその産物間の相互作用を記述する。
既存の方法は、チャレンジ(1)、ダイナミックスから循環構造を識別すること、あるいはチャレンジ(2)、DAGよりも複雑なベイズ後部を学習することに焦点を当てるが、両方ではない。
本稿では、RNAベロシティ技術を用いて遺伝子発現の「速度」を推定できるという事実を活用し、両方の課題に対処するアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:27:33 GMT)
Formal Aspects of Language Modeling [79.6] 大規模言語モデルは最も一般的なNLP発明の1つとなっている。
これらのノートは、ETH Z "urich course on large language model" の理論的部分の伴奏である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:21:42 GMT)
DealMVC: Dual Contrastive Calibration for Multi-view Clustering [78.5] マルチビュークラスタリングのための新しいデュアルコントラストキャリブレーションネットワーク(DealMVC)を提案する。
まず、グローバルなクロスビュー特徴を得るための融合機構を設計し、その上で、ビュー特徴類似性グラフと高信頼な擬ラベルグラフを整列させることにより、グローバルなコントラストキャリブレーション損失を提案する。
トレーニング手順の間、対話型クロスビュー機能は、ローカルレベルとグローバルレベルの両方で共同最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:38:17 GMT)
Towards Garment Sewing Pattern Reconstruction from a Single Image [77.0] ガーメント縫製パターンは、衣服の本質的な休息形態を表しており、ファッションデザイン、バーチャルトライオン、デジタルアバターといった多くの用途のコアとなっている。
まず,SewFactoryという多目的データセットを合成した。
次に、縫製パターン予測性能を大幅に向上させるSewformerと呼ばれる2レベルトランスフォーマーネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:59:51 GMT)
Score-based Source Separation with Applications to Digital Communication
Signals [72.7] 拡散モデルを用いた重畳音源の分離手法を提案する。
高周波(RF)システムへの応用によって、我々は、基礎となる離散的な性質を持つ情報源に興味を持っている。
提案手法は,最近提案されたスコア蒸留サンプリング方式のマルチソース拡張と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 01:46:00 GMT)
Convergence of Adam Under Relaxed Assumptions [72.2] 我々は、アダムがより現実的な条件下で、$O(epsilon-4)$勾配複雑性で$epsilon$-定常点に収束することを示している。
また、Adamの分散還元版を$O(epsilon-3)$の加速勾配複雑性で提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:12:49 GMT)
Neuro-Symbolic Causal Reasoning Meets Signaling Game for Emergent
Semantic Communications [71.6] 創発的SCシステムフレームワークを提案し,創発的言語設計のためのシグナリングゲームと因果推論のためのニューロシンボリック(NeSy)人工知能(AI)アプローチで構成されている。
ESCシステムは、意味情報、信頼性、歪み、類似性の新たな指標を強化するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:13:00 GMT)
Dynamically Masked Discriminator for Generative Adversarial Networks [71.3] GAN(Generative Adversarial Networks)のトレーニングは依然として難しい問題である。
識別器は、実際の/生成されたデータの分布を学習してジェネレータを訓練する。
本稿では,オンライン連続学習の観点から,GANの新たな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:35:59 GMT)
3DiffTection: 3D Object Detection with Geometry-Aware Diffusion Features [70.5] 3DiffTectionは、単一の画像から3Dオブジェクトを検出する最先端の方法である。
拡散モデルを微調整し、単一の画像に条件付けされた新しいビュー合成を行う。
さらに、検出監視により、ターゲットデータ上でモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:46:41 GMT)
Exploring Jiu-Jitsu Argumentation for Writing Peer Review Rebuttals [70.2] 議論の多くの領域では、人々の議論はいわゆる態度のルーツによって駆動される。
心理学における最近の研究は、表面的な推論に直接対抗するのではなく、ジウジツの「ソフト」戦闘システムに触発された議論スタイルに従うべきであることを示唆している。
我々は,新たな態度課題とテーマ誘導的反論生成を提案することによって,ピアレビューのための時事論争を初めて探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:54:01 GMT)
Incongruity-Aware Hierarchical Crossmodal Transformer with Dynamic
Modality Gating: A Study on Affect Recognition [69.3] モダリティ間の同調性は、特に認知に影響を及ぼすマルチモーダル融合の課題となる。
本稿では,動的モダリティゲーティング(HCT-DMG)を用いた階層型クロスモーダルトランスを提案する。
HCT-DMG: 1) 従来のマルチモーダルモデルを約0.8Mパラメータで上回り、2) 不整合が認識に影響を及ぼすハードサンプルを認識し、3) 潜在レベルの非整合性をクロスモーダルアテンションで緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:20:01 GMT)
mPLUG-Owl2: Revolutionizing Multi-modal Large Language Model with
Modality Collaboration [68.4] mPLUG-Owl2は多目的なマルチモーダル言語モデルである。
効果的にモダリティのコラボレーションを活用して、テキストとマルチモーダルの両方のパフォーマンスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:21:29 GMT)
Do LLMs exhibit human-like response biases? A case study in survey
design [66.2] 大規模言語モデル(LLM)が人間の反応バイアスをどの程度反映しているかについて検討する。
本研究では,「指示文の文言による人間の反応バイアス」を広範囲に研究した事例研究として,サーベイデザインを用いた。
9つのモデルに対する総合的な評価は、一般のオープンかつ商用のLCMは、一般的に人間のような振る舞いを反映しないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:40:43 GMT)
MiniGPT-v2: large language model as a unified interface for
vision-language multi-task learning [65.6] MiniGPT-v2は、様々な視覚言語タスクをよりよく扱うための統一インターフェースとして扱うことができるモデルである。
モデルをトレーニングする際、異なるタスクに対してユニークな識別子を使うことを提案する。
以上の結果から,MiniGPT-v2は多くの視覚的質問応答および視覚的接地ベンチマークにおいて高い性能を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:25:48 GMT)
Wavelet-Based Network For High Dynamic Range Imaging [64.7] 光学フローベースやエンド・ツー・エンドのディープラーニングベースのソリューションのような既存の方法は、詳細な復元やゴーストを除去する際にエラーを起こしやすい。
本研究では、周波数領域でHDR融合を行うための新しい周波数誘導型エンド・ツー・エンドディープニューラルネットワーク(FNet)を提案し、ウェーブレット変換(DWT)を用いて入力を異なる周波数帯域に分解する。
低周波信号は特定のゴーストアーティファクトを避けるために使用され、高周波信号は詳細を保存するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:00:36 GMT)
Meta-Adapter: An Online Few-shot Learner for Vision-Language Model [64.2] CLIPとして知られる対照的な視覚言語事前学習は、オープンワールドの視覚概念を知覚する大きな可能性を実証している。
CLIPに基づくほとんどショットの学習方法は、通常、少数のサンプルでパラメータをオフラインで微調整する必要がある。
少数のサンプルから導かれるCLIP機能をオンライン的に洗練するための,軽量な残差型アダプタであるMeta-Adapterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 07:27:16 GMT)
Efficient Approximations of Complete Interatomic Potentials for Crystal
Property Prediction [63.4] 結晶構造は、3次元空間で無限に繰り返される最小単位セルからなる。
現在の手法は、近くのノード間だけにエッジを確立することによってグラフを構築する。
距離のみを用いるのではなく,物理を前提とした原子間ポテンシャルを直接モデル化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:01:45 GMT)
Rephrase and Respond: Let Large Language Models Ask Better Questions for
Themselves [63.3] 本稿では,Rephrase and Respond'(RaR)という手法を提案する。
RaRは、パフォーマンスを改善するためのシンプルだが効果的なプロンプト方法として機能する。
また,RaRは理論的にも経験的にも,一般的なChain-of-Thought(CoT)法と相補的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:43:34 GMT)
Procedural Image Programs for Representation Learning [62.6] 我々は,2万プログラムからなる大規模なデータセットを用いて,多様な合成画像を生成する訓練を提案する。
これらのプログラムは短いコードスニペットであり、変更が容易で、高速に実行することができる。
提案したデータセットは、教師付きおよび教師なしの表現学習の両方に使用することができ、実際の画像と手続き的に生成された画像との事前学習のギャップを38%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:37:48 GMT)
Accelerating LLaMA Inference by Enabling Intermediate Layer Decoding via
Instruction Tuning with LITE [62.1] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクで顕著なパフォーマンスを実現している。
しかし、その大きなサイズは推論を遅く、計算的に高価にする。
最終層の生成能力に影響を与えることなく、これらの層が「良い」生成能力を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:44:17 GMT)
The Future of Consumer Edge-AI Computing [61.9] Deep Learningは、主にデバイス間のハードウェアアクセラレーションによって、消費者のエンドに急速に浸透している。
将来を見据えて、孤立したハードウェアが不十分であることは明らかです。
本稿では,コンシューマエッジにおける計算資源とデータアクセスの再編成と最適化を目的とした,EdgeAI-Hubデバイスを中心とした新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 07:50:27 GMT)
S-LoRA: Serving Thousands of Concurrent LoRA Adapters [61.1] パラメータ効率のよい微調整法であるLoRA(Lo-Rank Adaptation)は、ベースモデルを複数のタスクに適応させるためによく用いられる。
本稿では,多数のLoRAアダプタのスケーラブルな提供を目的としたシステムであるS-LoRAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:59:33 GMT)
Breaking the Heavy-Tailed Noise Barrier in Stochastic Optimization
Problems [61.0] 構造密度の重み付き雑音によるクリップ最適化問題を考察する。
勾配が有限の順序モーメントを持つとき、$mathcalO(K-(alpha - 1)/alpha)$よりも高速な収束率が得られることを示す。
得られた推定値が無視可能なバイアスと制御可能な分散を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:39:17 GMT)
Multimodal deep representation learning for quantum cross-platform
verification [60.0] 初期の量子コンピューティングの領域において重要な取り組みであるクロスプラットフォーム検証は、同一のアルゴリズムを実行する2つの不完全な量子デバイスとの類似性を特徴づけようと試みている。
本稿では,この課題におけるデータの形式化が2つの異なるモダリティを具現化する,革新的なマルチモーダル学習手法を提案する。
我々はこれらのモダリティから知識を独立して抽出するマルチモーダルニューラルネットワークを考案し、続いて融合操作により包括的データ表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:35:03 GMT)
JPAVE: A Generation and Classification-based Model for Joint Product
Attribute Prediction and Value Extraction [59.9] JPAVEと呼ばれる値生成/分類と属性予測を備えたマルチタスク学習モデルを提案する。
我々のモデルの2つの変種は、オープンワールドとクローズドワールドのシナリオのために設計されている。
公開データセットにおける実験結果は,強いベースラインと比較して,我々のモデルが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:36:16 GMT)
Lie Point Symmetry and Physics Informed Networks [59.6] 本稿では、損失関数を用いて、PINNモデルが基礎となるPDEを強制しようとするのと同じように、リー点対称性をネットワークに通知するロス関数を提案する。
我々の対称性の損失は、リー群の無限小生成元がPDE解を保存することを保証する。
実験により,PDEのリー点対称性による誘導バイアスはPINNの試料効率を大幅に向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:07:16 GMT)
Noisy Pair Corrector for Dense Retrieval [59.3] ノイズペアコレクタ(NPC)と呼ばれる新しい手法を提案する。
NPCは検出モジュールと修正モジュールから構成される。
我々は,テキスト検索ベンチマークのNatural QuestionとTriviaQA,コード検索ベンチマークのStaQCとSO-DSで実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:27:14 GMT)
Efficient Semantic Matching with Hypercolumn Correlation [58.9] HCCNetは効率的で効果的なセマンティックマッチング手法である。
マルチスケール相関写像の完全なポテンシャルを利用する。
4D相関マップ上では、高価なマッチング関係のマイニングに頼っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:40:07 GMT)
QTSumm: Query-Focused Summarization over Tabular Data [58.6] 人々は主に、データ分析を行うか、特定の質問に答えるためにテーブルをコンサルティングします。
そこで本研究では,テキスト生成モデルに人間的な推論を行なわなければならない,クエリ中心のテーブル要約タスクを新たに定義する。
このタスクには,2,934テーブル上の7,111の人間注釈付きクエリ-サマリーペアを含む,QTSummという新しいベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:53:07 GMT)
Enhancing Multimodal Compositional Reasoning of Visual Language Models
with Generative Negative Mining [58.4] 大規模視覚言語モデル(VLM)は、強力な表現能力を示し、画像およびテキスト理解タスクを強化するためにユビキタスである。
両方向のマイニングだけでなく,両方向の否定的なサンプルを生成するフレームワークを提案する。
私たちのコードとデータセットはhttps://ugorsahin.github.io/enhancing-multimodal-compositional-reasoning-of-vlm.htmlで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:05:47 GMT)
Generalizability of Adversarial Robustness Under Distribution Shifts [57.8] 本研究は, 実証的, 証明された敵対的堅牢性間の相互作用と, ドメインの一般化を両立させるための第一歩を踏み出した。
複数のドメインでロバストモデルをトレーニングし、その正確性とロバスト性を評価する。
本研究は, 現実の医療応用をカバーするために拡張され, 敵の増大は, クリーンデータ精度に最小限の影響を伴って, 強靭性の一般化を著しく促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:19:35 GMT)
Proceedings of the 5th International Workshop on Reading Music Systems [57.4] 第5回レディング・ミュージック・システムズ国際ワークショップが2023年11月4日にイタリアのミラノで開催された。
ワークショップは、音楽を読むためのシステムを開発する研究者と、そのようなシステムから恩恵を受けることができる他の研究者や実践者とを結びつけることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:00:42 GMT)
OtterHD: A High-Resolution Multi-modality Model [57.2] OtterHD-8Bは、高解像度の視覚入力を粒度精度で解釈するために設計された革新的なマルチモーダルモデルである。
本研究は,大規模マルチモーダルモデルにおける柔軟性と高分解能入力能力の重要な役割を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:59:58 GMT)
k-Means Maximum Entropy Exploration [55.8] 余分な報酬を伴う連続空間での探索は、強化学習におけるオープンな問題である。
本研究では, 状態訪問分布のエントロピーに対する近似値の低界化に基づく人工好奇性アルゴリズムを提案する。
提案手法は,高次元連続空間における探索のためのベンチマークにおいて,計算効率と競合性の両方を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:35:45 GMT)
Detecting Any Human-Object Interaction Relationship: Universal HOI
Detector with Spatial Prompt Learning on Foundation Models [55.2] 本研究では,ビジョン・ランゲージ(VL)基礎モデルと大規模言語モデル(LLM)を用いて,オープンワールド環境におけるユニバーサルインタラクション認識について検討する。
我々の設計にはHO Prompt-guided Decoder (HOPD) が含まれており、基礎モデルにおける高次関係表現と画像内の様々なHOペアとの結合を容易にする。
オープンカテゴリの対話認識では,対話文と解釈文の2つのタイプがサポートされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:27:32 GMT)
I2VGen-XL: High-Quality Image-to-Video Synthesis via Cascaded Diffusion
Models [55.0] ビデオ合成は拡散モデルの急速な発展の恩恵を受け、近年顕著な進歩を遂げている。
意味的正確性、明快さ、連続性-時間的連続性という観点ではまだ遭遇に挑戦する。
これら2つの要素を分離することでモデル性能を向上させるカスケードI2VGen-XL手法を提案する。
I2VGen-XLは、生成したビデオの意味的精度、詳細の連続性、明快さを同時に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:16:06 GMT)
Unleashing the Power of Pre-trained Language Models for Offline
Reinforcement Learning [54.7] オフライン強化学習(RL)は、事前コンパイルされたデータセットを使用して、ほぼ最適ポリシーを見つけることを目的としている。
本稿では、決定変換器をベースとした一般的なフレームワークである、$textbfMo$tion Control(textbfLaMo$)のための$textbfLanguage Modelsを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:26:51 GMT)
Holistic Analysis of Hallucination in GPT-4V(ision): Bias and
Interference Challenges [54.4] このベンチマークは、視覚言語モデルにおける2つの一般的な幻覚、すなわちバイアスと干渉を評価するために設計されている。
偏見はモデルがある種の反応を幻覚させる傾向を示すもので、おそらくはトレーニングデータの不均衡によるものである。
干渉とは、テキストプロンプトのフレーズ化や入力画像の表示方法によって、GPT-4V(ision)の判定が破壊されるシナリオである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:18:48 GMT)
Real-World Image Variation by Aligning Diffusion Inversion Chain [53.8] 生成した画像と実世界の画像の間にはドメインギャップがあり、これは実世界の画像の高品質なバリエーションを生成する上での課題である。
実世界画像のアライメントによる変化(RIVAL)と呼ばれる新しい推論パイプラインを提案する。
我々のパイプラインは、画像生成プロセスとソース画像の反転チェーンを整列させることにより、画像の変動の生成品質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:34:26 GMT)
Hierarchical Reinforcement Learning for Automatic Disease Diagnosis [52.1] 政策学習のための対話システムに2段階の階層的な政策構造を統合することを提案する。
提案した政策構造は,多くの疾患や症状を含む診断問題に対処することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:10:14 GMT)
Optimizing Solution-Samplers for Combinatorial Problems: The Landscape
of Policy-Gradient Methods [52.1] 本稿では,DeepMatching NetworksとReinforcement Learningメソッドの有効性を解析するための新しい理論フレームワークを提案する。
我々の主な貢献は、Max- and Min-Cut、Max-$k$-Bipartite-Bi、Maximum-Weight-Bipartite-Bi、Traveing Salesman Problemを含む幅広い問題である。
本分析の副産物として,バニラ降下による新たな正則化プロセスを導入し,失効する段階的な問題に対処し,悪い静止点から逃れる上で有効であることを示す理論的および実験的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:37:26 GMT)
Rethinking and Improving Multi-task Learning for End-to-end Speech
Translation [51.7] 異なる時間とモジュールを考慮したタスク間の整合性について検討する。
テキストエンコーダは、主にクロスモーダル変換を容易にするが、音声におけるノイズの存在は、テキストと音声表現の一貫性を妨げる。
長さと表現の差を軽減し,モーダルギャップを橋渡しする,STタスクのための改良型マルチタスク学習(IMTL)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:48:46 GMT)
GQE-Net: A Graph-based Quality Enhancement Network for Point Cloud Color
Attribute [51.5] 本稿では,点雲の色歪みを低減するため,グラフベースの品質向上ネットワーク(GQE-Net)を提案する。
GQE-Netは、幾何学情報を補助入力とグラフ畳み込みブロックとして使用し、局所的な特徴を効率的に抽出する。
実験結果から,本手法は最先端性能を実現することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:08:13 GMT)
Augmenting Lane Perception and Topology Understanding with Standard
Definition Navigation Maps [51.2] Standard Definition (SD) マップは、より安価で、世界中でカバーでき、スケーラブルな代替手段を提供する。
本稿では,オンライン地図予測にSDマップを統合する新しいフレームワークを提案し,Transformer を用いたエンコーダ SD Map Representations を提案する。
この拡張は、現在の最先端のオンラインマップ予測手法におけるレーン検出とトポロジー予測を一貫して(最大60%まで)大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:42:22 GMT)
Generalized Hybrid Search and Applications to Blockchain and Hash
Function Security [50.2] まず,ハイブリッド量子古典戦略を用いて,様々な探索問題を解くことの難しさについて検討する。
次に、ハイブリッド量子古典探索アルゴリズムを構築し、その成功確率を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:59:02 GMT)
Bilingual Corpus Mining and Multistage Fine-Tuning for Improving Machine
Translation of Lecture Transcripts [50.0] 本研究では,並列コーパスマイニングのためのフレームワークを提案し,Coursera の公開講義から並列コーパスを迅速かつ効果的にマイニングする方法を提案する。
日英両国の講義翻訳において,約5万行の並列コーパスを抽出し,開発・テストセットを作成した。
また,コーパスの収集とクリーニング,並列文のマイニング,マイニングデータのクリーニング,高品質な評価スプリットの作成に関するガイドラインも提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:50:25 GMT)
Self-Supervised Representation Learning from Temporal Ordering of
Automated Driving Sequences [49.9] 本研究では、認識タスクのための地域レベルの特徴表現を事前学習するための時間順述前文タスクであるTempOを提案する。
我々は各フレームを、オブジェクト検出やトラッキングシステムにとって自然な表現である、未順序な特徴ベクトルのセットで埋め込む。
BDD100K、nu Images、MOT17データセットの大規模な評価は、私たちのTempO事前学習アプローチがシングルフレームの自己教師型学習方法よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:29:27 GMT)
EasyHeC: Accurate and Automatic Hand-eye Calibration via Differentiable
Rendering and Space Exploration [49.9] 我々は、マーカーレスでホワイトボックスであり、より優れた精度とロバスト性を提供するEasyHeCと呼ばれる手眼校正の新しいアプローチを導入する。
我々は,2つの重要な技術 – レンダリングベースのカメラポーズの最適化と整合性に基づく共同空間探索 – を利用することを提案する。
本評価は,合成および実世界のデータセットにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:40:13 GMT)
Classification of Smoking and Calling using Deep Learning [49.1] 予め訓練されたV3を変更することにより、喫煙と呼び出しの分類を行うパイプラインを導入する。
深層学習に基づく明度向上は、この分類タスクの分類と、他の有用なトレーニングトリックを改善するために実施される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:44:19 GMT)
Language Representation Projection: Can We Transfer Factual Knowledge
across Languages in Multilingual Language Models? [48.9] パラメータフリーの$textbfL$anguage $textbfR$epresentation $textbfP$rojection Module (LRP2)を提案する。
第1のモジュールは非英語の表現を英語のような同値に変換し、第2のモジュールは英語のような表現を対応する非英語の表現に戻す。
mLAMAデータセットによる実験結果から,LRP2は事実知識検索の精度を大幅に向上し,多種多様な非英語言語間の知識伝達を容易にすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:16:16 GMT)
Multitask Multimodal Prompted Training for Interactive Embodied Task
Completion [48.7] Embodied MultiModal Agent (EMMA) はエンコーダとデコーダの統一モデルである。
すべてのタスクをテキスト生成として統一することで、EMMAはタスク間の転送を容易にするアクション言語を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:27:52 GMT)
Teaching Language Models to Hallucinate Less with Synthetic Tasks [47.9] 大きな言語モデル(LLM)は抽象的な要約タスクにしばしば幻覚を与える。
合成タスクにおける幻覚の低減は、現実世界の下流タスクにおける幻覚の低減にも寄与することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:11:46 GMT)
Dynamics of Finite Width Kernel and Prediction Fluctuations in Mean
Field Neural Networks [47.7] 広義だが有限な特徴学習ニューラルネットワークにおける有限幅効果のダイナミクスを解析する。
我々の結果は、特徴学習の強みにおいて非摂動的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:15:57 GMT)
Learning Proposals for Practical Energy-Based Regression [46.1] 近年、エネルギーベースモデル(EBM)は機械学習の中で復活を遂げている。
本稿では,異なるネットワークヘッドによってパラメータ化される効率的な提案分布を自動的に学習する,概念的にシンプルな手法を提案する。
テスト時には,学習したESMを効率よく評価し,スタンドアローンの予測を生成するために,トレーニングされた提案で重要サンプリングを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:23:19 GMT)
How Reliable is Your Regression Model's Uncertainty Under Real-World
Distribution Shifts? [46.1] 本研究では,異なるタイプの分散シフトを伴う8つの画像ベース回帰データセットのベンチマークを提案する。
分散シフトがない場合、メソッドは十分に校正されているが、ベンチマークデータセットの多くに非常に自信が持たれていることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:21:32 GMT)
Accurate 3D Object Detection using Energy-Based Models [46.1] スパースLiDARデータに基づく乱雑な環境における3Dバウンディングボックスの回帰は極めて難しい問題である。
確率回帰のための条件付きエネルギーベースモデル(EBM)の最近の進歩について検討する。
提案手法は,SA-SSDのベースラインを全3DODメトリクスで一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:38:32 GMT)
NeuManifold: Neural Watertight Manifold Reconstruction with Efficient
and High-Quality Rendering Support [45.7] マルチビュー入力画像から高品質な水密多様体メッシュを生成する手法を提案する。
提案手法は両世界の利点を組み合わせ, ニューラルネットワークから得られる幾何学と, よりコンパクトな神経テクスチャ表現を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:47:35 GMT)
Towards Accelerated Model Training via Bayesian Data Selection [45.6] 本稿では,モデルの一般化損失に対するデータの影響を調べることによって,より合理的なデータ選択原理を提案する。
近年の研究では、モデルの一般化損失に対するデータの影響を調べることによって、より合理的なデータ選択の原則が提案されている。
この研究は、軽量ベイズ処理を活用し、大規模な事前訓練モデル上に構築された既製のゼロショット予測器を組み込むことにより、これらの問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:25:08 GMT)
Shaping photons: quantum computation with bosonic cQED [45.0] ボソニックcQED量子コンピュータの構築における進歩,課題,今後の方向性について論じる。
我々は、地平線上にある重要な課題と、それらを克服するための科学的・文化的戦略についての見解で締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:59:57 GMT)
Exploring Predicate Visual Context in Detecting Human-Object
Interactions [44.9] クロスアテンションによる画像特徴の再導入について検討する。
PViCはHICO-DETおよびV-COCOベンチマークにおいて最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:05:26 GMT)
Efficient Computation of Counterfactual Bounds [44.4] 我々は,構造因果モデルのサブクラスにおけるクレダルネットのアルゴリズムを用いて,正確な反ファクト境界を計算する。
近似の精度を信頼性のある間隔で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:06:27 GMT)
Selective Visual Representations Improve Convergence and Generalization
for Embodied AI [44.3] 身体化されたAIモデルは、CLIPのような棚の視覚バックボーンを使って視覚的な観察をエンコードすることが多い。
これは学習プロセス内のノイズを導入し、タスク関連視覚的手がかりからエージェントの焦点を逸脱させる。
人間が経験、知識、課題に基づいて知覚をフィルタリングするプロセスにおいて、人間の選択的な注意を喚起して、我々は、具体化されたAIのための視覚刺激をフィルタリングするためのパラメータ効率の良いアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:34:02 GMT)
Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their
Homogeneous Spaces I: the compact case [43.9] 対称性は、考慮できる事前情報の最も基本的な形態の1つである。
本研究では,非ユークリッド空間の非常に大きなクラス上に定常ガウス過程を構築するための構築的および実践的手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:05:42 GMT)
Interactive Semantic Map Representation for Skill-based Visual Object
Navigation [43.7] 本稿では,室内環境との相互作用にともなうシーンセマンティックマップの表現について紹介する。
我々はこの表現をSkillTronと呼ばれる本格的なナビゲーション手法に実装した。
提案手法により,ロボット探索の中間目標とオブジェクトナビゲーションの最終目標の両方を形成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:30:12 GMT)
Harnessing Manycore Processors with Distributed Memory for Accelerated
Training of Sparse and Recurrent Models [43.2] 現在のAIトレーニングインフラストラクチャは、単一の命令多重データ(SIMD)とシストリック配列アーキテクチャによって支配されている。
分散ローカルメモリを用いた大規模並列多重命令型マルチデータアーキテクチャにおけるスパース・リカレントモデルトレーニングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:18:35 GMT)
FedMEKT: Distillation-based Embedding Knowledge Transfer for Multimodal
Federated Learning [42.8] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントがプライベートデータを共有せずに、汎用グローバルモデルを共同でトレーニングするための分散機械学習パラダイムを可能にする。
既存のほとんどの研究は、単一モーダルデータのための典型的なFLシステムを提案しており、将来のパーソナライズされたアプリケーションのために価値あるマルチモーダルデータを利用する可能性を制限する。
本稿では,様々なモダリティから表現を活用すべく,半教師付き学習アプローチを用いた新しいマルチモーダルFLフレームワークを提案する。
この概念をシステムに組み込むことで,小型マルチモーダルから抽出した学習モデルの連関知識をサーバとクライアントが交換できる蒸留型多モーダル埋め込み知識伝達機構であるFedMEKTを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:15:59 GMT)
The AI Ghostwriter Effect: When Users Do Not Perceive Ownership of
AI-Generated Text But Self-Declare as Authors [42.7] パーソナライズされた言語生成のためのヒューマンAIコラボレーションにおけるオーサシップとオーサシップについて検討する。
AIゴーストライター効果: ユーザは自分自身をAI生成テキストの所有者や作者とはみなさない。
著者の枠組みに適応するための基盤を構築するために,心理学的所有権と人間とAIの相互作用との関連性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:40:12 GMT)
Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought
Generation [42.5] 効果的な思考設計は、パフォーマンス、効率、柔軟性の3つの重要な観点を考慮すべきである。
我々は,既存の思考パラダイムのペンローズ三角形の法則に反する,思考のすべて (XoT) と呼ばれる新しい思考促進手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:30:36 GMT)
Learning Decentralized Traffic Signal Controllers with Multi-Agent Graph
Reinforcement Learning [42.2] 我々は,空間的時間的相関を捉えるために,環境観測性を改善した新しい分散制御アーキテクチャを設計する。
具体的には,道路ネットワークに収集された非構造データから相関関連情報を抽出するトポロジ対応情報集約戦略を開発する。
拡散畳み込みモジュールが開発され、新しいMARLアルゴリズムが作成され、エージェントにグラフ学習の能力を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:43:15 GMT)
P-Bench: A Multi-level Privacy Evaluation Benchmark for Language Models [41.9] 言語モデル(LM)のプライバシー漏洩を経験的かつ直感的に定量化するベンチマークであるP-Benchを提案する。
DPパラメータで保護されたデータのプライバシを保護し、測定する代わりに、P-Benchは実際の使用中に無視された推論データのプライバシに光を当てる。
P-Benchは、実証的な評価結果として、予め定義されたプライバシー目標を持つLMに対する既存のプライバシ攻撃を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:55:52 GMT)
The NeurIPS 2022 Neural MMO Challenge: A Massively Multiagent
Competition with Specialization and Trade [41.6] NeurIPS-2022 Neural MMO Challengeには500人が参加し、1,600以上の応募があった。
今年の競技は最新のv1.6 Neural MMOで行われ、新しい装備、戦闘、取引、より良いスコアシステムが導入されている。
本稿では,課題の設計と成果を要約し,学習方法のベンチマークとして,この環境の可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:14:45 GMT)
Cap2Aug: Caption guided Image to Image data Augmentation [41.5] Cap2Augは、画像キャプションをテキストプロンプトとして使用する画像から画像への拡散モデルに基づくデータ拡張戦略である。
限られた訓練画像からキャプションを生成し,これらのキャプションを用いて画像間安定拡散モデルを用いてトレーニング画像を編集する。
この戦略は、トレーニング画像に似た画像の拡張バージョンを生成するが、サンプル全体にわたって意味的な多様性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:04:10 GMT)
OpenGSL: A Comprehensive Benchmark for Graph Structure Learning [40.5] グラフ構造学習(GSL)の最初の包括的なベンチマークであるOpenGSLを紹介する。
OpenGSLは、様々な一般的なデータセットで評価することで、最先端のGSLメソッドの公平な比較を可能にする。
学習した構造のホモフィリィとタスクパフォーマンスとの間に有意な相関は見られず、共通の信念に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:24:10 GMT)
When Noisy Labels Meet Long Tail Dilemmas: A Representation Calibration
Method [40.3] 実世界のデータセットは騒々しくラベル付けされ、クラス不均衡である。
本稿では,表現キャリブレーション手法RCALを提案する。
我々は,表現キャリブレーションの有効性を論じるために理論的結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:51:00 GMT)
Benefits and Harms of Large Language Models in Digital Mental Health [40.0] 大型言語モデル (LLMs) は、デジタルメンタルヘルスを未知の領域に導くことを約束している。
本稿では、デジタルメンタルヘルスツールの設計、開発、実装においてLLMがもたらす可能性とリスクについて、現代の展望を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:11:10 GMT)
Low-loss Millimeter-wave Resonators with an Improved Coupling Structure [39.8] 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） (Tue, 7 Nov 2023 02:58:23 GMT)
Explicit Planning Helps Language Models in Logical Reasoning [39.3] 言語モデルを用いて多段階論理推論を行う新しいシステムLEAPを提案する。
明示的な計画によって、システムは各ステップでより深い推論決定を行うことができる。
我々のシステムは、複数の標準データセット上で競合する他の手法よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:12:20 GMT)
Customizing 360-Degree Panoramas through Text-to-Image Diffusion Models [38.7] 本稿では,T2I拡散モデルを用いた360度パノラマのカスタマイズに焦点を当てたアプローチを提案する。
これを実現するために、タスク用に特別に設計されたペア画像テキストデータセットをキュレートし、LoRAで事前学習したT2I拡散モデルを微調整する。
本稿では,合成画像の左端と右端の連続性を確保するためのStitchDiffusion法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:08:06 GMT)
Self-supervised Audio Teacher-Student Transformer for Both Clip-level
and Frame-level Tasks [37.4] 本稿では、クリップレベルバージョン(ATST-Clip)とフレームレベルバージョン(ATST-Frame)を併用したATST(Audio Teacher-Student Transformer)を提案する。
我々は、ATST-ClipとATST-Frameのビュー作成戦略を慎重に設計し、特に、ATST-Clipはセグメントワイドデータ拡張を使用し、ATST-Frameはフレームワイドデータ拡張とマスキングを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:59:10 GMT)
Evaluating multiple large language models in pediatric ophthalmology [37.2] 小児眼科領域における各種大言語モデル(LLM)と各種個人の有効性は明らかになっていない。
本調査は,高度に専門化されたシナリオにおけるLCMの性能を評価し,異なるレベルの医学生と医師のパフォーマンスと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 22:23:51 GMT)
Multi-view Information Integration and Propagation for Occluded Person
Re-identification [36.9] 被占領者の再識別(re-ID)は,閉塞摂動による課題である。
現在のほとんどのソリューションは、1つの画像からのみ情報をキャプチャし、同じ歩行者を描いた複数の画像で利用可能な豊富な補完情報を無視している。
我々はMVI$2$P(Multi-view Information Integration and Propagation)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:17:56 GMT)
Erasing, Transforming, and Noising Defense Network for Occluded Person
Re-Identification [36.9] 我々は,隠蔽された人物のリIDを解決するために,ETNDNet(Easing, Transforming, and Noising Defense Network)を提案する。
提案するETNDNetでは,特徴マップをランダムに消去し,不完全な情報を持つ逆表現を生成する。
第3に、障害物や歩行者以外の歩行者が導入したノイズ情報に対処するために、ランダムな値で特徴マップを摂動する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:09:18 GMT)
Loss Dynamics of Temporal Difference Reinforcement Learning [36.8] 線形関数近似器を用いた値関数の時間差学習のためのケースラーニング曲線について検討した。
本研究では,学習力学と台地が特徴構造,学習率,割引係数,報酬関数にどのように依存するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:15:15 GMT)
Outliers with Opposing Signals Have an Outsized Effect on Neural Network
Optimization [36.7] 自然データにおける深度とヘビーテール構造との相互作用から生じるニューラルネットワーク最適化の新たな現象を同定する。
特に、プログレッシブ・シャープニングと安定性の端について、概念的に新しい原因を示唆している。
強い反対信号を持つトレーニングデータにおいて,2組のオフレーヤ群が有意な影響を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:43:50 GMT)
Multi-View Causal Representation Learning with Partial Observability [36.4] 同時に観察された視点から学習した表現の識別可能性を研究するための統一的な枠組みを提案する。
任意のビューのすべてのサブセット間で共有される情報は、コントラスト学習を用いてスムーズなビジェクションまで学習できることを実証する。
数値、画像、マルチモーダルデータセットに関する我々の主張を実験的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:07:08 GMT)
Neural MMO 2.0: A Massively Multi-task Addition to Massively Multi-agent
Learning [36.0] ニューラルMMO 2.0は強化学習研究のための大規模マルチエージェント環境である。
フレキシブルなタスクシステムを備えており、ユーザーは幅広い目的や報酬のシグナルを定義できる。
バージョン2.0は前バージョンを完全に書き直したもので、3倍の性能改善とCleanRLとの互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:36:39 GMT)
Offline Policy Evaluation and Optimization under Confounding [35.8] 構築されたMDPのオフライン政策評価の状況について概説する。
一貫性のある値推定が達成不可能な設定を特徴付ける。
オフライン政策改善のための新しいアルゴリズムを提案し、局所収束保証を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:52:04 GMT)
Effective Human-AI Teams via Learned Natural Language Rules and
Onboarding [35.4] 私たちはルールを学び、データ領域に根ざし、自然言語で記述し、人間がAIとどのように協力するかを説明する。
我々の新しい領域探索アルゴリズムは,データ内の局所領域を埋め込み空間内の近傍として発見する。
我々の手法がより正確な人間-AIチームに繋がることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:34:09 GMT)
Elastic Information Bottleneck [34.9] 情報ボトルネックは表現学習における情報理論の原則である。
IB正則化器とDIB正則化器の間を補間する弾性情報ボトルネック(EIB)を提案する。
シミュレーションと実データ実験により、IB は IB や DIB よりも優れたドメイン適応結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:53:55 GMT)
Evaluating Large Language Models in Ophthalmology [34.1] 眼科専門の質問に答える3つの異なる大言語モデル(LLMS)の性能を評価した。
GPT-4 は GPT-3.5 や PaLM2 よりも回答安定性と信頼性が有意に高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:19:45 GMT)
LLM as an Art Director (LaDi): Using LLMs to improve Text-to-Media
Generators [33.7] 本稿では,大言語モデル(LLM)を画像およびビデオ生成を向上するアートディレクターとして機能させる技術について述べる。
テキスト・ツー・イメージ・ジェネレータ(T2Is)とテキスト・ツー・ビデオ・ジェネレータ(T2Vs)の能力を増強する複数の技術を統合する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:44:40 GMT)
Streaming Factor Trajectory Learning for Temporal Tensor Decomposition [33.2] 時相テンソル分解のためのストリーム係数軌道学習を提案する。
我々はガウス過程(GP)を用いて因子の軌道をモデル化し、その時間的進化を柔軟に推定する。
合成タスクと実世界のアプリケーションの両方において、SFTLの利点を示してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:05:42 GMT)
Video Instance Matting [32.6] 本稿では,ビデオシーケンスの各フレームにおける各インスタンスのα行列を推定するビデオインスタンスマッチングを提案する。
マスクシーケンスガイド付きビデオインスタンス・マッティングニューラルネットワークであるMSG-VIMを,VIMの新たなベースラインモデルとして提案する。
提案モデルであるMSG-VIMは、VIM50ベンチマークに強いベースラインを設定し、既存の手法よりも大きなマージンで性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:57:12 GMT)
Uncovering Causal Variables in Transformers using Circuit Probing [32.4] 本稿では,仮説化中間変数を演算する低レベル回路を自動的に発見する回路探索手法を提案する。
本手法は,(1)モデルが学習したアルゴリズムの解読,(2)モデル内のモジュラ構造を明らかにすること,(3)学習中の回路の発達を追跡することなどにおいて,単純な算術課題で訓練されたモデルに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:27:17 GMT)
Spatial-Language Attention Policies for Efficient Robot Learning [32.2] 本稿では,空間言語アテンションポリシー(SLAP)を解法として提案する。
SLAPは入力表現として3次元トークンを使用し、単一のマルチタスク、言語条件のアクション予測ポリシーをトレーニングする。
一つのモデルで8つのタスクにまたがる実世界の80%の成功率を示し、未確認な乱雑なオブジェクト構成を導入した場合、47.5%の成功率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:06:57 GMT)
Preventing Arbitrarily High Confidence on Far-Away Data in
Point-Estimated Discriminative Neural Networks [31.1] ReLUネットワークは、テストデータがトレーニングセットから遠く離れている場合、ほぼ常に高い信頼性の予測が得られることが示されている。
我々は、余剰クラスのロジットに対応するニューラルネットワークの出力に項を追加することで、この問題を克服する。
この技術は、簡易な識別点推定訓練を維持しながら、遠距離試験データに対する任意に高い信頼を確実に防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:19:16 GMT)
Federated Experiment Design under Distributed Differential Privacy [31.1] 我々は,サービス提供者に対する信頼を最小限にしつつ,ユーザのプライバシの厳格な保護に注力する。
現代のA/Bテストにおいて重要な要素であるが、これまではプライベート分散実験は研究されていない。
これらのメカニズムは、実際に一般的に見られる非常に多くの参加者を扱うために、どのようにスケールアップできるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 22:38:56 GMT)
Think-on-Graph: Deep and Responsible Reasoning of Large Language Model
on Knowledge Graph [30.6] Think-on-Graph (ToG)は、大規模言語モデル(LLM)における外部知識グラフ(KG)に対する新しいアプローチである。
ToGはKG上でビームサーチを繰り返し実行し、最も有望な推論経路を発見し、最も可能性の高い推論結果を返す。
ToGは、以前のSOTAが追加トレーニングに依存する9つのデータセットのうち6つで、全体的なSOTAを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:29:19 GMT)
Instruct Me More! Random Prompting for Visual In-Context Learning [30.3] Instruct Me More (InMeMo)は、学習可能な摂動(prompt)によってコンテキスト内のペアを拡張し、その可能性を探る手法である。
メインストリームタスクに関する我々の実験は、InMeMoが現在の最先端のパフォーマンスを上回っていることを示している。
この結果から,InMeMoは軽量トレーニングによる視覚的ICLの性能向上のための多目的かつ効率的な方法である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 01:39:00 GMT)
Fast Maximum $k$-Plex Algorithms Parameterized by Small Degeneracy Gaps [30.1] 最大$k$-plex問題は、グラフマイニングやコミュニティ検出といったアプリケーションでは重要であるが、計算的に困難である。
我々は、入力グラフのサイズで最悪のランニング時間を持ち、$g_k(G)$で指数関数的な$g_k(G)$でパラメータ化された正確なアルゴリズムを示す。
我々はさらに議論を、より小さなパラメータ$cg_k(G)$、コミュニティの世代境界と最大$k$-plexのサイズの間のギャップにまで拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:41:10 GMT)
Formulating Discrete Probability Flow Through Optimal Transport [29.2] まず、連続確率フローが特定の条件下でのモンジュ最適輸送写像であることを証明し、また離散ケースの等価な証拠を示す。
次に、最適な輸送の原理に従って離散確率フローを定義する。
合成玩具データセットとCIFAR-10データセットの実験により,提案した離散確率フローが検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:03:27 GMT)
Ensembling Textual and Structure-Based Models for Knowledge Graph
Completion [29.0] 我々は知識グラフ補完(KGC)に対する2つの一般的なアプローチを考える。
本稿では,各モデルに割り当てられたスコアの分布を用いて,クエリ依存のアンサンブル重みを学習する手法を提案する。
我々のアンサンブルは、3つの標準KGCデータセットで最先端の結果を達成し、最高6.8 pt MRRと8.3 pt Hits@1は、最高の個別モデルよりも向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 07:53:06 GMT)
Restoration of Analog Videos Using Swin-UNet [28.8] 歴史的アーカイブのアナログ映像を復元するシステムを提案する。
提案システムでは,マルチフレーム方式を用いて,テープの誤り追跡を厳格に行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:00:31 GMT)
Perceptual Quality Improvement in Videoconferencing using
Keyframes-based GAN [28.8] 本稿では,ビデオ会議における圧縮アーティファクト削減のための新しいGAN手法を提案する。
まず,圧縮および参照フレームからマルチスケールの特徴を抽出する。
そして、私たちのアーキテクチャは、顔のランドマークに従って、これらの特徴を段階的に組み合わせます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:38:23 GMT)
Context Shift Reduction for Offline Meta-Reinforcement Learning [28.6] コンテキストシフト問題は、トレーニングとテストに使用されるコンテキスト間の分散の相違によって生じる。
既存のOMRLメソッドはこの問題を無視するか、追加情報で軽減しようとする。
OMRL (Context Shift Reduction for OMRL) と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:50:01 GMT)
TPTU: Large Language Model-based AI Agents for Task Planning and Tool
Usage [28.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な現実世界のアプリケーションのための強力なツールとして登場した。
LLMの本質的な生成能力は、その長所にもかかわらず、複雑なタスクを扱うには不十分である。
本稿では,LLMベースのAIエージェントに適した構造化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:15:11 GMT)
A Survey of Large Language Models Attribution [28.1] オープンドメイン生成システムは、会話型AIの分野で大きな注目を集めている。
本稿では,これらのシステムで使用される属性機構について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:20:09 GMT)
OmniVec: Learning robust representations with cross modal sharing [28.0] 複数のタスクを複数のモードで,統一されたアーキテクチャで学習する手法を提案する。
提案するネットワークはタスク固有エンコーダ(中央の共通トランク)とタスク固有予測ヘッドで構成される。
私たちは、視覚、オーディオ、テキスト、3Dなどの主要なモダリティでネットワークをトレーニングし、22ドルの多様性と挑戦的な公開ベンチマークの結果を報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:00:09 GMT)
SoK: Security Below the OS -- A Security Analysis of UEFI [27.9] 本研究では,UEFI関連の脆弱性を悪用するための,UEFIを標的とした攻撃のスペクトルと概念実証(PoC)について検討する。
我々は, UEFI攻撃の文脈において, MITRE ATT&CKライクな分類法, テクニック, サブ技術について述べる。
本稿では,UEFIの複雑さを明らかにするとともに,サイバーセキュリティコミュニティに,この重要コンポーネントのセキュリティを強化するために必要な知識を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:45:39 GMT)
A Data Perspective on Enhanced Identity Preservation for Diffusion
Personalization [27.4] テキストと画像の両レベルで,新たな正規化データセット生成戦略を導入する。
改善された品質は、オーバーフィットやデジェネレーションなしに最大5倍の微調整のイテレーションを可能にすることで実現される。
我々は、画像の品質の観点から、我々のデータ中心のアプローチが新たな最先端技術を形成することを確立されたベンチマークで示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:41:19 GMT)
Counterfactual Data Augmentation with Contrastive Learning [27.3] 本稿では,選択したサブセットに対して,結果に反する結果をもたらすモデルに依存しないデータ拡張手法を提案する。
我々は、比較学習を用いて表現空間と類似度尺度を学習し、学習された類似度尺度で同定された個人に近い学習空間において、同様の潜在的な結果が得られるようにした。
この性質は、代替治療群から近接した近縁者に対する対実的な結果の信頼性の高い計算を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:36:51 GMT)
Latent Diffusion for Language Generation [26.6] 言語への拡散を適応しようとする最近の試みは、既存の言語モデルの代替として拡散を提示している。
我々は,エンコーダ-デコーダ言語モデルを用いて,高品質なオートエンコーダを効率的に学習できることを実証した。
非条件, クラス条件, シーケンス・ツー・シーケンス言語生成に対する提案手法の有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:35:45 GMT)
RobustMat: Neural Diffusion for Street Landmark Patch Matching under
Challenging Environments [26.4] オンボードカメラが撮影したランドマークのパッチと、別の時間に撮影した他のランドマークのパッチとを一致させたり、ストリートシーンの画像データベースに保存したりするのに役立ちます。
我々は、ニューラルネットワークの微分方程式から摂動に頑健性をもたらすRobustMatというアプローチを提案する。
提案手法は,複数の街路景観データセットを用いて評価し,環境変動下での最先端のマッチング結果を実現することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:37:20 GMT)
Dissecting the Runtime Performance of the Training, Fine-tuning, and
Inference of Large Language Models [26.3] 大規模言語モデル(LLM)は、学術と産業の両方で大きく進歩している。
我々は,事前学習,微調整,LLMを異なるサイズで提供する場合のエンドツーエンド性能をベンチマークする。
次に,LLMにおける計算処理や通信演算子など,サブモジュールの詳細なランタイム解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:25:56 GMT)
Multi-resolution Time-Series Transformer for Long-term Forecasting [26.3] 様々な時間パターンを異なる解像度で同時モデリングするための新しいフレームワークMTST(Multi- resolution Time-Series Transformer)を提案する。
多くの既存の時系列変換器とは対照的に、異なるスケールで周期成分を抽出するのに適する相対的な位置符号化を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:18:52 GMT)
Structural Causal Models Reveal Confounder Bias in Linear Program
Modelling [26.2] この現象が自然界においてより一般的なものなのか、つまり古典的な分類タスク以外の敵型攻撃なのかを考察する。
具体的には,線形プログラム(LP)の基本クラスを考える。
構造因果モデル(SCM)のその後のLP最適化に対する直接的な影響を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:38:58 GMT)
Exploring Recommendation Capabilities of GPT-4V(ision): A Preliminary
Case Study [26.2] 本報告では,OpenAI が最近リリースした LMM である GPT-4V(ison) のレコメンデーション能力について予備的検討を行う。
提案手法では,複数の領域にまたがる定性的なテストサンプルを用いて,推薦シナリオにおけるGPT-4Vの応答の質を評価する。
また,GPT-4Vを推奨用として使用する場合,同様の入力が与えられた場合に同様の反応を示す傾向など,いくつかの制限が指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:39:10 GMT)
ClimateSet: A Large-Scale Climate Model Dataset for Machine Learning [26.2] 気候モデルは、気候変動の影響を評価し、将来の気候シナリオをシミュレートするための鍵となっている。
機械学習(ML)コミュニティは、気候モデルエミュレーション、ダウンスケーリング、予測タスクといった様々なタスクにおける気候科学者の取り組みを支援することへの関心が高まっている。
ここでは、入力4MIPとCMIP6アーカイブから36の気候モデルの入力と出力を含むデータセットであるClimateSetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:55:36 GMT)
Neural Field Convolutions by Repeated Differentiation [25.3] 本稿では,ニューラルネットワークなどの一般的な連続信号を用いて連続的な畳み込みを行う手法を提案する。
我々は、様々なデータモダリティと空間的に異なるカーネルに対して、我々のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:18:32 GMT)
Large Language Models as Superpositions of Cultural Perspectives [25.1] 大きな言語モデル(LLM)は、しばしば個性や値の集合を持つものとして誤解を招く。
LLMは、異なる価値観と性格特性を持つ視点の重ね合わせとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:28:33 GMT)
A Simple Interpretable Transformer for Fine-Grained Image Classification
and Analysis [25.1] 我々はこのアイデアを、Detection TRansformer (DETR) にインスパイアされた Transformer Encoder-decoder を通じて実現した。
Interpretable TRansformer (INTR) は実装が容易で、いくつかの魅力的な特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:32:55 GMT)
Posterior Sampling-Based Bayesian Optimization with Tighter Bayesian
Regret Bounds [24.9] サンプルパス(PIMS)の最大値から改善の確率がベイズ累積後悔(BCR)の限界値より強くなることを示す。
また,GP-UCBとトンプソンサンプリングの実践的問題を緩和するPIMSを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:54:40 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） (Tue, 7 Nov 2023 05:03:08 GMT)
Unified Low-Resource Sequence Labeling by Sample-Aware Dynamic Sparse
Finetuning [24.8] FISH-DIPは、少数のパラメータに選択的にフォーカスする、サンプル対応のダイナミックスパース微調整戦略である。
FISH-DIPは、最大40%の性能改善を提供する低リソース設定でモデルをスムーズに最適化できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:19:37 GMT)
Fast Sun-aligned Outdoor Scene Relighting based on TensoRF [24.6] SR-TensoRFは太陽に合わせた軽量で高速なパイプラインを提供する。
我々の日向戦略は、視線に依存したアルベドとは異なり、影は光の方向によって決定されるという洞察によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:06:30 GMT)
IC-SECURE: Intelligent System for Assisting Security Experts in Generating Playbooks for Automated Incident Response [24.3] セキュリティアナリストは手動でプレイブックを定義し、作成し、変更する必要がある。
起動可能な複数のプレイブックの選択は、セキュリティアナリストが定義したルールに基づいている。
本稿では,新しい深層学習アプローチに基づくインタラクティブなプレイブック作成ソリューションIC-SECUREを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:13:37 GMT)
GPT-ST: Generative Pre-Training of Spatio-Temporal Graph Neural Networks [24.3] この作業は、ベースラインとシームレスに統合し、パフォーマンスを向上する事前トレーニングフレームワークを導入することで、課題に対処することを目的としている。
フレームワークは2つの重要な設計に基づいて構築されている。
Apple-to-appleマスクオートエンコーダは、学習時間依存のための事前トレーニングモデルである。
これらのモジュールは、時間内カスタマイズされた表現とセマンティック・クラスタ間関係を捉えるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:36:24 GMT)
Competence-Based Analysis of Language Models [24.1] 大規模で事前訓練されたニューラルネットワークモデル(LLM)は、入力やアプリケーションコンテキストの小さな変更に対して、驚くほど脆弱である。
当社の枠組みであるCALMは,LCM能力の最初の定量的尺度である。
我々は,勾配に基づく対向攻撃を用いた因果探究介入を行うための新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:33:27 GMT)
Offline Multi-Agent Reinforcement Learning with Implicit Global-to-Local
Value Regularization [23.4] OMIGAは、暗黙のグローバル-ローカル-ローカル v alue 正規化を備えた新しいオフライン m ulti-agent RL アルゴリズムである。
OMIGAは、ほぼ全てのタスクにおいて、最先端のオフラインMARL法よりも優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:13:56 GMT)
MACP: Efficient Model Adaptation for Cooperative Perception [23.3] 協調機能を備えた単エージェント事前学習モデルを備えたMACPという新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,協調観測を効果的に活用し,他の最先端手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:42:48 GMT)
TWIST: Teacher-Student World Model Distillation for Efficient
Sim-to-Real Transfer [23.1] 本稿では,TWIST(Teacher-Student World Model Distillation for Sim-to-Real Transfer)を提案する。
具体的には、TWISTは状態観察をシミュレータから取得した特権情報として利用し、シミュレート・トゥ・リアル転送を著しく高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:18:07 GMT)
TPSeNCE: Towards Artifact-Free Realistic Rain Generation for Deraining
and Object Detection in Rain [23.1] 本稿では,現実的な降雨画像を生成するための画像間翻訳フレームワークを提案する。
まず, 三角確率類似性制約を導入し, 判別器多様体の鮮明で雨の多い画像に向けて生成した画像を誘導する。
実験では、最小限のアーチファクトと歪みで現実的な雨の発生を実証し、雨中の画像の劣化と物体の検出に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:47:58 GMT)
Exploring Dataset-Scale Indicators of Data Quality [23.0] 現代のコンピュータビジョン基礎モデルは膨大な量のデータに基づいて訓練されており、経済と環境のコストが増大している。
近年の研究では、データ品質の向上はデータ量の必要性を大幅に減らすことが示唆されている。
与えられたデータセットの品質は、異なるサンプルレベルとデータセットレベルに分解できると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:14:32 GMT)
SBCFormer: Lightweight Network Capable of Full-size ImageNet
Classification at 1 FPS on Single Board Computers [22.6] 本稿では,ローエンドCPU上での高速かつ高精度な計算を実現する,SBCFormerと呼ばれるCNN-ViTハイブリッドネットワークを提案する。
高解像度内部特徴写像は過剰な計算資源を必要とするが、解像度を下げることで局所的な画像の詳細が失われる。
初めて、SBC上の1.0フレーム/秒の速度で、ImageNet-1Kトップ-1の精度を約80%達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:09:56 GMT)
A Corrected Expected Improvement Acquisition Function Under Noisy
Observations [22.6] 期待される改善の順序 (EI) はベイズ最適化において最も広く用いられている政策の一つである。
既存の解に関する不確実性は、多くの解析的EI型法で無視されることが多い。
本稿では,ガウス過程(GP)モデルによって提供される共分散情報を組み込むことで,その閉形式表現を補正するEIの修正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:59:08 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） (Tue, 7 Nov 2023 15:34:42 GMT)
Analysis and Applications of Deep Learning with Finite Samples in Full
Life-Cycle Intelligence of Nuclear Power Generation [21.9] 産業4.0の出現は、産業の文脈において人工知能(AI)の手法が取り入れられた。
しかし、複雑な工業用ミレウス、特にエネルギー探査と生産に関連するものは、長い尾のクラス分布、サンプルの不均衡、ドメインシフトを特徴とするデータを含むことが多い。
本研究は, 深層学習(DL)技術の適用を慎重に検討する, 原子力発電(NPG)の複雑で独特な産業シナリオに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:17:57 GMT)
Geodesic Multi-Modal Mixup for Robust Fine-Tuning [21.3] 微調整後でもCLIPは均一性や整列性に乏しいことが判明した。
画像とテキストの埋め込みを混合してハードネガティブなサンプルを生成するジオデシック・マルチモーダル・ミックスアップを提案する。
本手法は,多種多様なタスクに対するロバストなモデル適応を実現するため,転送可能な表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:34:37 GMT)
The Evolution of the Interplay Between Input Distributions and Linear
Regions in Networks [21.0] ReLUに基づくディープニューラルネットワークにおける線形凸領域の数をカウントする。
特に、任意の1次元入力に対して、それを表現するのに必要となるニューロンの数に対して最小限の閾値が存在することを証明している。
また、トレーニング中のReLUネットワークにおける決定境界の反復的改善プロセスも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:44:14 GMT)
How to Scale Your EMA [20.9] モデルEMAが存在する場合、最適化のためのスケーリングルールを提供する。
本稿では,モデルEMAが対象モデルの最適化に寄与するルールの有効性を示す。
自己指導型学習では、パフォーマンスを犠牲にすることなく、バッチサイズ24,576までのBYOLのトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:57:42 GMT)
BeaverTails: Towards Improved Safety Alignment of LLM via a
Human-Preference Dataset [20.8] BeaverTailsデータセットは、大規模言語モデル(LLM)における安全性アライメントの研究を促進することを目的としている
333,963組の質問回答(QA)と361,903組の専門家比較データを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:24:06 GMT)
CRAB: Assessing the Strength of Causal Relationships Between Real-world
Events [20.7] 実世界の物語における出来事の因果的理解を評価するための新しい因果推論評価ベンチマークであるCRABを提案する。
いくつかの大規模言語モデルの性能を計測し、ほとんどのシステムがそのタスクにおいて性能が劣っていることを示す。
古典的因果関係の原理により、CRABにおける事象群の因果構造を解析し、複雑な因果構造からイベントが導出される場合、モデルが因果推論に悪影響を及ぼすことを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:00:44 GMT)
Syntax-Guided Transformers: Elevating Compositional Generalization and
Grounding in Multimodal Environments [20.7] 我々は、構成一般化を促進するために、言語の構文構造を利用する。
マルチモーダルグラウンドリング問題における構文情報の利用のメリットを紹介し,評価する。
その結果、マルチモーダルグラウンドリングとパラメータ効率のモデリングにおいて、最先端の技術を推し進めることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:59:16 GMT)
Time-Efficient Reinforcement Learning with Stochastic Stateful Policies [20.5] 我々は,ステートフルな政策を,後者をグラデーションな内部状態カーネルとステートレスなポリシーに分解して訓練するための新しいアプローチを提案する。
我々は、ステートフルなポリシー勾配定理の異なるバージョンを導入し、一般的な強化学習アルゴリズムのステートフルな変種を簡単にインスタンス化できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:48:07 GMT)
MINT: Multiplier-less INTeger Quantization for Energy Efficient Spiking
Neural Networks [20.5] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)における重みと膜電位を効率よく圧縮する一様量子化手法を提案する。
MINTは膜電位を非常に低い精度(2ビット)に量子化し、メモリフットプリントを大幅に減少させる。
実験結果から,本手法は実精度モデルや他の最先端SNN量子化手法の精度と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:54:24 GMT)
Watermarks in the Sand: Impossibility of Strong Watermarking for
Generative Models [20.4] 強い透かし方式は、計算的に拘束された攻撃者が、大幅な品質劣化を引き起こすことなく、透かしを消去できない性質を満たす。
我々は、明確に定義された自然な仮定の下で、強い透かしが達成できないことを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 22:52:54 GMT)
Loss Balancing for Fair Supervised Learning [20.1] 指導的学習モデルは、貸付、大学入学、顔認識、自然言語処理など様々な領域で使用されている。
学習過程における不公平性予測に対処する様々な概念が提案されている(EL)。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:36:13 GMT)
Movie Genre Classification by Language Augmentation and Shot Sampling [20.1] 本稿では,Language augmentatIon とshot SamPling (Movie-CLIP) を用いた映画ジャンル分類手法を提案する。
Movie-CLIPは主に、入力オーディオから言語要素を認識する言語拡張モジュールと、ビデオ全体から代表ショットを選択するショットサンプリングモジュールの2つの部分で構成されている。
本手法をMovieNetとCondensed Moviesのデータセット上で評価し,平均精度(mAP)を平均6～9%向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:29:12 GMT)
Manipulation and Peer Mechanisms: A Survey [20.1] ピアメカニズムでは、賞の競争相手も誰が勝つかを決定する。
この賞は、金融援助、コースグレード、会議での賞などの価値があり得るため、競技者は、その仕組みを操作する誘惑を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:36:35 GMT)
Text-to-image Editing by Image Information Removal [19.5] 原画像から色関連およびテクスチャ関連情報を選択的に消去する画像情報除去モジュール(IIR)を用いたテキスト画像編集モデルを提案する。
CUB、Outdoor Scenes、COCOに関する我々の実験は、編集された画像が以前の作業よりも35%多く好まれていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:22:36 GMT)
Can CLIP Help Sound Source Localization? [19.4] 音声信号をCLIPのテキストエンコーダと互換性のあるトークンに変換するフレームワークを提案する。
これらの埋め込みを直接利用することにより,提案手法は提供音声のための音声グラウンドマスクを生成する。
この結果から,事前学習した画像テキストモデルを用いることで,より完全でコンパクトな音像定位写像を生成できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:26:57 GMT)
MixtureGrowth: Growing Neural Networks by Recombining Learned Parameters [19.4] ほとんどのディープニューラルネットワークは、固定されたネットワークアーキテクチャの下でトレーニングされており、アーキテクチャの変更時に再トレーニングを必要とする。
これを回避するために、時間とともにランダムな重みを加えて小さなネットワークから成長させ、徐々にターゲットネットワークサイズを達成できる。
このナイーブなアプローチは、成長するプロセスに多くのノイズをもたらすため、実際には不足しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:37:08 GMT)
SCONE-GAN: Semantic Contrastive learning-based Generative Adversarial
Network for an end-to-end image translation [18.9] SCONE-GANはリアルで多様な風景画像を生成する学習に有効であることが示されている。
より現実的で多様な画像生成のために、スタイル参照画像を導入します。
画像から画像への変換と屋外画像のスタイリングのための提案アルゴリズムを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:29:16 GMT)
Device Sampling and Resource Optimization for Federated Learning in
Cooperative Edge Networks [18.9] フェデレーテッド・ラーニング(FedL)は、サーバによって定期的に集約されたローカルモデルをトレーニングすることで、機械学習(ML)をワーカーデバイスに分散させる。
FedLは、同時代の無線ネットワークの2つの重要な特徴を無視している: (i) ネットワークには異種通信/計算資源が含まれており、 (ii) デバイスのローカルデータ分布にかなりの重複がある可能性がある。
デバイス間オフロード(D2D)によって補完されるインテリジェントデバイスサンプリングにより,これらの要因を共同で考慮する新しい最適化手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:17:59 GMT)
AnyText: Multilingual Visual Text Generation And Editing [18.8] 拡散型多言語視覚テキスト生成・編集モデルであるAnyTextを紹介する。
AnyTextは複数の言語で文字を書くことができます。
我々は、OCRアノテーションと300万の画像テキストペアを複数言語で含む、最初の大規模多言語テキスト画像データセットであるAnyWord-3Mをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:53:16 GMT)
mmFUSION: Multimodal Fusion for 3D Objects Detection [18.4] マルチセンサー融合は、自動運転システムにおける正確な3次元物体検出に不可欠である。
本稿では,これらの課題を克服するために,新たな中間レベルマルチモーダル融合手法を提案する。
mmdetection3Dプロジェクトプラグインのコードは近く公開される予定だ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:11:27 GMT)
FD-MIA: Efficient Attacks on Fairness-enhanced Models [18.3] 本研究では,公平度差分結果に基づく公平度向上モデルに対する効率的なMIA手法を提案する。
また、プライバシー漏洩を緩和するための潜在的戦略についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:28:17 GMT)
Univariate Radial Basis Function Layers: Brain-inspired Deep Neural
Layers for Low-Dimensional Inputs [18.2] 多くの実世界の問題は、標準のMLP(Multi-Layer Perceptrons)がデフォルトの選択となる低次元の入力を持つ。
代替として,Univariate Radial Basis Function (U-RBF) と呼ばれる新しい層を提案する。
脳の感覚ニューロンと同様に、U-RBF層は個々の入力次元を異なる入力値に依存するニューロンの集団で処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:14:49 GMT)
Illumination Variation Correction Using Image Synthesis For Unsupervised
Domain Adaptive Person Re-Identification [18.0] 教師なし人物のリIDの照度変化に対処する合成モデルバンク(SMB)を提案する。
SMBは特徴抽出のためのいくつかの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と距離測定のためのマハラノビス行列で構成されている。
照明強度の定量化と合成画像の品質向上を目的として,新しい3次元バーチャルヒューマンデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:38:40 GMT)
Learning Probabilistic Symmetrization for Architecture Agnostic
Equivariance [17.7] 群対称性を持つ学習関数における同変アーキテクチャの限界を克服する新しい枠組みを提案する。
我々は、不変量や変圧器のような任意の基底モデルを使用し、それを与えられた群に同変するように対称性付けする。
実証実験は、調整された同変アーキテクチャに対する競争結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:33:48 GMT)
Image Amodal Completion: A Survey [17.7] 画像のアモーダル補完は、コンピュータに人間のようなアモーダル補完機能を持たせることで、部分的に隠されているにもかかわらず、無傷な物体を理解することを目的としている。
本調査は,画像アモーダルコンプリート分野におけるホットスポット,キー技術,今後の動向について,直感的に理解することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:33:33 GMT)
Amodal Intra-class Instance Segmentation: Synthetic Datasets and
Benchmark [17.7] 本稿では、画像アモーダル完了タスクのための2つの新しいアモーダルデータセットを提案する。
また,アモーダル・インスタンス・セグメンテーションのための事前レイヤを持つ点教師付きスキームを提案する。
実験により、我々の弱教師付きアプローチはSOTAの完全教師付き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） (Tue, 7 Nov 2023 11:38:32 GMT)
The Iteration Formula of (n,2,d) Full-correlated Multi-component Bell
Function and Its Applications [17.4] n-粒子、測定のk-集合、およびd-次元(n,k,d)系のベル不等式を構築するのは非常に困難である。
Mermin-Ardehali-Belinskiui-Klyshkoの不等式(MABK)の反復公式形式に着想を得て、二部式d-次元系の多成分相関関数をn-部分式に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:16:11 GMT)
Improving Entropy-Based Test-Time Adaptation from a Clustering View [16.6] 本稿では,クラスタリングの観点からこれらの手法を解釈するEntropy-based TTAについて紹介する。
この解釈に基づいて,エントロピー損失が最大確率をさらに増大させることを示す。
上記の問題を緩和するために,ロバストなラベル割り当て,重み調整,勾配蓄積を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:03:13 GMT)
Optimal Transport for Change Detection on LiDAR Point Clouds [16.6] 空気中LiDARデータポイント間の教師なし変更検出は,取得システムからの空間的支持とノイズのアンマッチが困難である。
本稿では,2つの時間的支援による3次元LiDAR点の移動の計算に基づく教師なしアプローチを提案する。
本手法では,教師なしの階層分類が可能であり,従来の最先端の教師なし手法よりも有意な差で性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:51:46 GMT)
Rotation-Constrained Cross-View Feature Fusion for Multi-View
Appearance-based Gaze Estimation [16.4] この問題に対処するために,一般化可能な多視点視線推定タスクとクロスビュー特徴融合手法を提案する。
ペア画像に加えて,2台のカメラ間の相対回転行列を付加入力とする。
提案するネットワークは,相対回転を制約として,回転可能な特徴表現を抽出することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 07:02:22 GMT)
MAGNet: Motif-Agnostic Generation of Molecules from Shapes [16.2] MAGNetは、原子と結合の型を割り当てる前に抽象的な形状を生成するグラフベースのモデルである。
MAGNetの表現性の向上は、よりトポロジカルな構造を持つ分子に繋がることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:02:35 GMT)
Frontier AI Regulation: Managing Emerging Risks to Public Safety [15.9] 脆弱なAI」モデルは、公共の安全に深刻なリスクをもたらすのに十分な危険能力を持つ可能性がある。
業界の自己規制は重要な第一歩です。
安全基準の最初のセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:01:53 GMT)
CLIP Guided Image-perceptive Prompt Learning for Image Enhancement [15.4] コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)ガイドプロンプト学習を提案する。
私たちは、CLIPモデルを用いて、オリジナル画像とターゲット画像とを区別するためのイメージ知覚プロンプトを学習する。
我々は,3種類のLUTの重みを拡張ネットワークとして予測するために,単純なベースラインを組み込むことにより,非常に単純なネットワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:36:20 GMT)
DeepPatent2: A Large-Scale Benchmarking Corpus for Technical Drawing
Understanding [15.3] DeepPatent2は、14年間の米国設計特許文書から抽出された132,890のオブジェクト名と22,394の視点を持つ270万以上の技術図面を提供する大規模なデータセットである。
概念キャプションを用いたDeepPatent2の有用性を実証し,3次元画像再構成や画像検索などの他の研究領域を容易にするためのデータセットの有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:14:38 GMT)
A Taxonomy of Rater Disagreements: Surveying Challenges & Opportunities
from the Perspective of Annotating Online Toxicity [15.2] Toxicityは、オンライン空間でますます一般的で深刻な問題になっている。
機械学習の研究の豊富な行は、オンライン毒性を計算的に検出し緩和することに焦点を当てている。
近年の研究では,本課題の主観的性質を考慮した会計の重要性が指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:00:51 GMT)
Image-Pointcloud Fusion based Anomaly Detection using PD-REAL Dataset [15.2] PD-REALは3次元領域における非教師なし異常検出(AD)のための新しい大規模データセットである。
ADタスクにおける2Dのみの表現は、照明条件や撮影角度の不確実性により、異常の幾何学的構造を捉えるのに失敗する可能性があるという事実に動機づけられている。
PD-REALは、15のオブジェクトカテゴリのためのPlay-Dohモデルで構成されており、制御された環境での3D情報による潜在的な利益の分析に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:05:27 GMT)
PT-Tuning: Bridging the Gap between Time Series Masked Reconstruction
and Forecasting via Prompt Token Tuning [14.3] 近年,自己指導型学習が時系列領域で盛んに研究されている。
これらの手法の多くは、新しいデコーダが事前訓練されたデコーダを置き換える"事前訓練+微調整"パラダイムに従っている。
本稿では,事前学習したパラメータをすべて凍結し,拡張マスクトークンに数個のトレーニング可能なプロンプトトークンを追加する,シンプルで効果的なプロンプトチューニング(PT-Tuning)パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 07:11:27 GMT)
PB-LLM: Partially Binarized Large Language Models [14.2] 本稿では,Large Language Models (LLMs) 圧縮のために,モデル重みを1ビットに圧縮するネットワークバイナライゼーションについて検討する。
本稿では,LLMの言語的推論能力を維持しつつ,極端に低ビットの量子化を実現する手法として,PB-LLM(Partial-Binarized LLM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:41:22 GMT)
Leveraging Structured Information for Explainable Multi-hop Question
Answering and Reasoning [14.2] 本研究では,マルチホップ質問応答のための抽出された意味構造(グラフ)の構築と活用について検討する。
実験結果と人的評価の結果から、我々のフレームワークはより忠実な推論連鎖を生成し、2つのベンチマークデータセットのQA性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:32:39 GMT)
Educating for AI Cybersecurity Work and Research: Ethics, Systems
Thinking, and Communication Requirements [14.0] マネージャと教授は、サイバーセキュリティにAIツールを使用することは、技術以外の3つのスキルセットと大きく関連していると認識している。
予想とは対照的に、倫理的な懸念は、セキュリティに最も高度なAIツールを採用するために急いで残されている。
教師は、倫理的、システム思考、コミュニケーション能力に対する生徒の準備を過度に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:06:38 GMT)
A Variational Approach for Joint Image Recovery and Feature Extraction
Based on Spatially-Varying Generalised Gaussian Models [14.0] 再構成/抽出最適化の連立問題は画像処理において難しい課題である。
共同で画像の復元と画像の抽出を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:46:15 GMT)
The Linear Representation Hypothesis and the Geometry of Large Language
Models [13.9] インフォーマルに、「線形表現仮説」とは、高次概念がある表現空間の方向として線型に表現されるという考え方である。
線形表現(linear representation)とは何か?
対実対を用いて線形表現のすべての概念を統一する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 01:59:11 GMT)
SaFL: Sybil-aware Federated Learning with Application to Face
Recognition [13.9] Federated Learning(FL)は、顧客間で共同学習を行う機械学習パラダイムである。
マイナス面として、FLは研究を開始したばかりのセキュリティとプライバシに関する懸念を提起している。
本稿では,SAFL と呼ばれる FL の毒殺攻撃に対する新しい防御法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:06:06 GMT)
Unsupervised Video Summarization [13.8] 本稿では, 生成的対角ネットワークのアイデアを用いた, 教師なしの映像要約手法を提案する。
また、複数回の繰り返しに対して、再構成器とフレームセレクタを交互に訓練することにより、反復的トレーニング戦略を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:01:56 GMT)
Structure of universal formulas [13.8] 本稿では,大域近似特性と無限VC次元の弱い性質を結合するクラス階層を導入する。
活性化するニューロンの層が1つ以上ある固定サイズニューラルネットワークは任意の有限集合上の関数を近似できないことを示す。
任意の有限集合上の関数を近似する2層ニューラルネットワークを含む関数族を例に挙げるが、定義領域全体においてそれを行うことができない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:50:25 GMT)
CBSiMT: Mitigating Hallucination in Simultaneous Machine Translation
with Weighted Prefix-to-Prefix Training [13.5] 同時機械翻訳(SiMT)は、全文が利用可能になる前に翻訳を開始することを必要とする課題である。
Prefix-to-フレームワークはSiMTに適用されることが多く、部分的なソースプレフィックスのみを使用してターゲットトークンを予測することを学ぶ。
本稿では,モデル信頼を利用して幻覚トークンを知覚する信頼に基づく同時機械翻訳フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:44:45 GMT)
Blind Federated Learning via Over-the-Air q-QAM [13.4] フェデレートされた複数のチャネル上でのエッジ学習について検討する。
我々は、連合アップリンク・ザ・エアチャネル上での先駆的なデジタル・ザ・エア変調を導入する。
エッジサーバのアンテナ数と高次変調の採用により,精度が最大60%向上することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:02:59 GMT)
Automated Repair of Declarative Software Specifications in the Era of
Large Language Models [13.0] 我々は,アロイ宣言言語で記述されたソフトウェア仕様の修復にOpenAIのChatGPTを利用することの有効性を評価する。
我々の研究では、ChatGPTは既存の技術と比べて不足しているものの、他の手法では対応できないバグの修正に成功していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:06:06 GMT)
Hypothesis Network Planned Exploration for Rapid Meta-Reinforcement
Learning Adaptation [13.0] 現在の戦略は、モデル探索の受動的性質により効率が低下している。
HyPEは、仮説ネットワークを介してアクティブで計画された探索プロセスを統合し、適応速度を最適化する。
HyPEは適応速度とモデルの精度でベースライン法を上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:53:52 GMT)
Observation of the Knot Topology of Non-Hermitian Systems in a Single
Spin [12.9] 系の非ハーモニティ性は、エルミート的トポロジーを持たない異なる結び目トポロジーをもたらす。
提案手法は,非エルミート量子系におけるバンドブレイディング,固有状態トポロジー,対称性間の相互作用のさらなる探索方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 01:22:22 GMT)
Mobile Augmented Reality with Federated Learning in the Metaverse [12.5] メタバースはインターネットの次の進化と見なされ、最近多くの注目を集めている。
モバイル拡張現実(MAR)アプリケーションは、デジタルデータを現実世界と混在させるために、迅速かつ正確なオブジェクト検出を必要とする。
ユーザのプライバシとデータセキュリティに対する懸念が高まる中、フェデレーション学習(FL)は、プライバシ保護分析のための有望な分散学習フレームワークになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:16:10 GMT)
MeVGAN: GAN-based Plugin Model for Video Generation with Applications in
Colonoscopy [12.5] 我々は,GAN(Geneversarative Adrial Network)によるメモリ効率の良いビデオGAN(MeVGAN)を提案する。
事前訓練された2次元画像GANを用いて、ノイズ空間内の各軌跡を構築することにより、GANモデルを通して転送された軌跡が実写映像を構成する。
我々は,MeVGANが高品質な合成大腸内視鏡映像を制作できることを示し,仮想シミュレータで使用することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:58:16 GMT)
Rethinking Symbolic Regression Datasets and Benchmarks for Scientific
Discovery [12.5] 本稿では,シンボリック回帰(SR)のデータセットと評価基準を再検討する。
科学的発見のための象徴的回帰(SRSD)のパフォーマンスを議論するために120個のデータセットを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:21:07 GMT)
Bias and Diversity in Synthetic-based Face Recognition [12.4] 合成顔認証データセットの多様性が、真正なデータセットとどのように比較されるかを検討する。
性別、民族、年齢、地位の分布に注目します。
バイアスに関しては、合成ベースモデルが真ベースモデルと類似したバイアス挙動を持っていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:12:34 GMT)
Bandit Pareto Set Identification: the Fixed Budget Setting [12.3] マルチアームバンディットモデルにおける純粋探索問題について検討する。
目的は、平均値が他の分布よりも均一に悪くない分布を特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:43:18 GMT)
Temporal Graph Representation Learning with Adaptive Augmentation
Contrastive [12.2] 時間グラフ表現学習は、時間情報を取得するために低次元の動的ノード埋め込みを生成することを目的としている。
本稿では,適応拡張コントラスト(TGAC)モデルを用いたテンポラルグラフ表現学習を提案する。
実ネットワークにおける実験により,提案手法が他の時間グラフ表現学習法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:21:16 GMT)
GNAT: A General Narrative Alignment Tool [12.1] バイオインフォマティクスと現代のテキスト類似度指標を結合したSmith-Watermanアルゴリズムのナラティブアライメントに対する一般的なアプローチを開発する。
文書の相対長と絶対長の両方で大きく異なる4つの異なる問題領域に対して、一般的な物語アライメントツール(GNAT)を適用し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:24:14 GMT)
Generalization of NLP Models: Notion and Causation [12.0] 臨床研究における一般化可能性は、(a)原因と効果の制御された測定を確実にするための実験の内部的妥当性と、(b)結果のより広い人口への外部的妥当性または輸送性に依存する。
本研究では,関係抽出タスクにおけるエンティティ間の距離などの素因がモデル内部の妥当性にどのように影響し,一般化に悪影響を及ぼすかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:17:25 GMT)
Oobleck: Resilient Distributed Training of Large Models Using Pipeline
Templates [11.9] Oobleckは,フォールトトレランスを保証した大規模DNNモデルのレジリエントな分散トレーニングを可能にする。
プランニング・エグゼクティブの共同設計アプローチを採用し、まずは不均一なパイプラインテンプレートを生成する。
Oobleckは、初期生成されたパイプラインテンプレートの組み合わせによって、$f$以下の同時障害後に利用可能なすべてのリソースをカバーできることを確実に保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 22:05:36 GMT)
MobileNVC: Real-time 1080p Neural Video Compression on a Mobile Device [11.8] この研究は、モバイルデバイス上で1080pのYUV420ビデオをリアルタイムでデコードする最初のニューラルビデオを示す。
我々は高速デコーダパイプラインを実装し、ニューラルネットワークコンポーネントをニューラルネットワークプロセッサ上で並列に動作させ、モバイルGPU上で並列エントロピー符号化を行い、コアをワーピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:50:52 GMT)
Feature Space Renormalization for Semi-supervised Learning [11.8] 半教師付き学習(SSL)は、非競合データを活用する強力な手法であることが証明されている。
本稿では,SSLのための機能空間再正規化(FSR)機構を提案する。
本手法は,標準SSLベンチマークの各種データセットにおいて,より優れた性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:07:02 GMT)
Enhanced physics-informed neural networks with domain scaling and
residual correction methods for multi-frequency elliptic problems [11.7] 楕円型偏微分方程式の多周波解に対するニューラルネットワーク近似法を開発した。
提案手法の有効性と精度を多周波モデル問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:08:47 GMT)
Energy-based Calibrated VAE with Test Time Free Lunch [11.5] 変分オートエンコーダ(VAE)の強化のための条件付きEMMを提案する。
VAEは効率よくサンプリングされるが、生成方向の訓練の欠如により、しばしばぼやけた生成結果に悩まされる。
提案手法の有効性を,画像生成やゼロショット画像復元など様々な応用の広範な実験により実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:35:56 GMT)
Dynamic Non-monotone Submodular Maximization [11.4] 濃度制約$k$で非単調部分モジュラ函数を最大化することから、同じ制約の下で単調部分モジュラ函数を最大化することへの還元を示す。
我々のアルゴリズムは、ソリューションの$(epsilon)$-approximateを維持し、期待される$O(epsilon-3k3log3(n)log(k)$ query per updateを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:20:02 GMT)
Analyzing Film Adaptation through Narrative Alignment [11.3] 小説は映画化されることが多いが、2つのメディアの違いは、通常、映画の脚本から原文を落とさなければならない。
そこで本研究では,Smith-Waterman局所アライメントアルゴリズムとSBERT埋め込み距離を用いて物語アライメントを構築し,シーンとブックユニット間のテキスト類似性を定量化する。
これらのアライメントを用いて40のアライメントの自動解析を行い, (i) 適応の忠実度, (ii) 対話の重要性, (iii) 物語の順序, (iv) ベクデル検定を反映したジェンダー表現問題に関して, (i) 適応の忠実度, (ii) ダイアログの重要性, および (iv) ベクデル検定を反映したジェンダー表現問題に関する洞察を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:18:03 GMT)
A Mobile Data-Driven Hierarchical Deep Reinforcement Learning Approach
for Real-time Demand-Responsive Railway Rescheduling and Station Overcrowding
Mitigation [11.1] リアルタイム鉄道再スケジュールは, 予期せぬ, ダイナミックな状況に応じて, 運転復旧を可能にする重要な手法である。
2022年(2022年)に中国・江州で起きた洪水などの災害は、江州鉄道駅自体に前例のない影響をもたらしただけでなく、他の主要拠点にも及んでいる。
本研究では,RTDR(Real-time demand-responsive)鉄道再スケジュール問題,すなわち需要のボラティリティと駅混雑管理に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:59:30 GMT)
How Many Neurons Does it Take to Approximate the Maximum? [11.0] 我々は、$d$入力以上の最大関数を近似するために必要なニューラルネットワークのサイズについて検討する。
様々な深さにまたがる近似に必要な幅について, 新たな下限と上限を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:50:27 GMT)
Mitigating Estimation Errors by Twin TD-Regularized Actor and Critic for
Deep Reinforcement Learning [10.6] 深部強化学習(DRL)における推定バイアス問題に対処するために,新しい双子のTD正規化アクター批判法(TDR)を導入する。
我々は,新しいアクタ批判学習により,DeepMind Control Suiteの課題環境において,DRL手法がそれぞれのベースラインを上回ったことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:30:51 GMT)
Basis restricted elastic shape analysis on the space of unregistered
surfaces [10.5] 本稿では,表面解析のための新しい数学的および数値的枠組みを提案する。
私たちが開発しているアプローチの特異性は、許容変換の空間を変形場の予め定義された有限次元基底に制限することである。
我々は、人体形状やポーズデータ、人間の顔スキャンに対するアプローチを具体的に検証し、形状登録、移動移動、ランダムポーズ生成といった問題に対して、一般的に最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:06:22 GMT)
MedAugment: Universal Automatic Data Augmentation Plug-in for Medical
Image Analysis [10.4] MedAugmentと呼ばれる効率的かつ効果的な自動DA手法を提案する。
医用画像の細部や特徴を分解できる操作を除外し,画素拡大空間と空間拡張空間を提案する。
これらの改訂は、自然画像と医用画像の違いに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:45:53 GMT)
Sparse Contrastive Learning of Sentence Embeddings [10.3] SimCSEは、訓練文埋め込みにおけるコントラスト学習の可能性を示した。
従来の研究では、密度の高いモデルには、モデルの性能に影響を与える有害なパラメータが含まれていることが示されている。
文埋め込みの全体的な品質に対する各パラメータの寄与を測定するために,アライメントと均一度スコアを用いるパラメータスペーシフィケーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:54:45 GMT)
High-fidelity 3D Reconstruction of Plants using Neural Radiance Field [10.2] そこで本研究では,生産環境からの植物画像を構成する新しい植物データセットを提案する。
このデータセットは、農業の文脈におけるNeRFの利点と限界を包括的に探求することを目的とした、先駆的なイニシアチブである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:31:27 GMT)
Sparse Interaction Additive Networks via Feature Interaction Detection
and Sparse Selection [10.2] 我々は,必要な特徴の組み合わせを効率的に識別する,抽出可能な選択アルゴリズムを開発した。
提案するスパース・インタラクション・アダプティブ・ネットワーク(SIAN)は,単純かつ解釈可能なモデルから完全に接続されたニューラルネットワークへのブリッジを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:23:33 GMT)
Learning to Learn for Few-shot Continual Active Learning [10.1] 継続的な学習は、新しいドメインで可塑性を示しながら、以前見たタスクを解く際の安定性を確保するために努力する。
CLの最近の進歩は、特にNLPドメインにおいて、主に教師付き学習環境に限られている。
メタコンチネンタルアクティブラーニング(Meta-Continual Active Learning)と呼ばれる,シンプルだが効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:22:11 GMT)
HADES: Fast Singularity Detection with Local Measure Comparison [10.1] 本研究では,データ中の特異点を検出する教師なしアルゴリズムHadesを紹介する。
計算実験において、Hadesは合成されたデータの特異点、道路ネットワークデータの分岐点、分子配座空間の交叉環、画像データの異常を復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:54:04 GMT)
Inner-IoU: More Effective Intersection over Union Loss with Auxiliary
Bounding Box [10.0] 補助的バウンディングボックスを通してIoU損失を算出する内IoU損失を提案する。
異なるデータセットや検出器に対して、補助境界ボックスのスケールサイズを制御するためのスケーリング係数比を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:19:47 GMT)
Block majorization-minimization with diminishing radius for constrained
nonconvex optimization [9.9] BMM(Block tensor regularization-minimization)は、ブロックごとの大きなサロゲートを最小化する非制約最適化のための単純な反復アルゴリズムである。
凸サロゲートを用いた場合、BMMは勾配$O(epsilon-2(logepsilon-1)2)$を生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:45:38 GMT)
K-Radar: 4D Radar Object Detection for Autonomous Driving in Various
Weather Conditions [9.7] KAIST-Radarは、新しい大規模オブジェクト検出データセットとベンチマークである。
4次元レーダーテンソル(4DRT)データの35Kフレームを含み、ドップラー、レンジ、方位、標高の寸法に沿って電力の測定を行う。
我々は、慎重に校正された高分解能ライダー、サラウンドステレオカメラ、RTK-GPSから補助的な測定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:06:09 GMT)
K-Lane: Lidar Lane Dataset and Benchmark for Urban Roads and Highways [9.7] 世界で初めて、かつ最大の都市道路であるKAIST-Laneを導入し、Lidarのハイウェイレーンデータセットについて紹介する。
LLDN-GFCは点雲上の線線の空間的特性を利用しており、点雲の地上面全体に沿って細く、薄く、伸びている。
実験結果から、LDDN-GFCはKレーンでF1-スコア82.1%の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） (Tue, 7 Nov 2023 17:06:32 GMT)
Perturbed examples reveal invariances shared by language models [9.5] 本稿では,2つの自然言語処理モデルを比較するための新しいフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは、モデルの変化が複数の明確に定義された言語機能にどのように影響するかについて、多くの洞察を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:48:35 GMT)
CapST: An Enhanced and Lightweight Method for Deepfake Video
Classification [9.2] 本研究は、ディープフェイク動画を分類するために設計された革新的で合理化されたモデルを導入する。
我々のソリューションは、VGG19bnの一部をバックボーンとして使用し、効率的に特徴を抽出する。
本稿では,時間的注意機構を巧みに活用する既存のビデオレベルの融合手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:05:09 GMT)
Impact of imperfect measurements on multi-party quantum key distribution [9.0] 実世界のシナリオにおける測定の不完全性は、デバイス非依存の量子鍵分配プロトコルの性能を損なう可能性がある。
本研究では,マルチパーティDIQKDプロトコルのセキュリティと性能に及ぼす不完全な測定精度の影響を明らかにすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:05:38 GMT)
Stable Modular Control via Contraction Theory for Reinforcement Learning [8.7] 本稿では,制御技術と強化学習(RL)を融合して,安定性,堅牢性,一般化を実現する新しい手法を提案する。
我々は信号合成と動的分解によりそのようなモジュラリティを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:41:02 GMT)
SonoSAMTrack -- Segment and Track Anything on Ultrasound Images [8.6] SonoSAMは、超音波画像に注目する対象をセグメント化するための、迅速な基礎モデルである。
SonoSAMは8ドルの未確認超音波データセットで最先端のパフォーマンスを実証する。
SonoSAMを3D (2-D +t) アプリケーションに拡張し、優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:32:49 GMT)
GitBug-Actions: Building Reproducible Bug-Fix Benchmarks with GitHub
Actions [8.5] GitBug-Actionsは、最新の完全に再現可能なバグフィックスでバグフィックスベンチマークを構築するための新しいツールです。
GitBug-Actionsは、最も人気のあるCIプラットフォームであるGitHub Actionsに依存してバグフィックスを検出する。
ツールチェーンを実証するために、GitBug-Actionsをデプロイして、概念実証Goバグフィックスベンチマークを構築しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:25:08 GMT)
Emulators in JINSP [8.5] 本稿では,実環境における動的ユーザのためのプロトコルスタックのシミュレーションなど,一連の基本エミュレータとその組み合わせについて述べる。
マルチターゲットアンテナ最適化や圧縮フィードバックなど、特定のビジネスシナリオに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:43:06 GMT)
HyperS2V: A Framework for Structural Representation of Nodes in Hyper
Networks [8.4] ハイパーネットワークは、ノード間のより複雑な関係を描写し、広範な情報を格納する能力を持っている。
本研究では,ハイパーネットワークの構造的類似性に着目したノード埋め込み手法であるHyperS2Vを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:26:31 GMT)
Detecting Out-of-Distribution Through the Lens of Neural Collapse [8.3] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、AIの安全なデプロイに不可欠である。
我々は、Neural Collapse inspired OOD detector (NC-OOD)と呼ばれる高度に多用途なOOD検出器を導入する。
我々は、OODの特徴が遠くにあるのに対して、ID(In-distriion)特徴がクラスタを形成する傾向にあるという一般的な観察を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 01:40:19 GMT)
Learning Super-Resolution Ultrasound Localization Microscopy from
Radio-Frequency Data [8.3] DASビームフォーミングとその制限を回避しつつ、RFデータを超高分解能ネットワークに供給することを提案する。
RFトレーニングネットワークの結果から,DASビームフォーミングを除くと,ULMの分解能性能を最適化できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:47:38 GMT)
Knowledge-Based Support for Adhesive Selection: Will it Stick? [8.3] この研究は、接着剤の専門家チームとともに開発された、より高度なツールを提示する。
まず、このドメインに関する専門家の知識を抽出し、知識ベース(KB)で形式化する。
IDP-Z3推論システムは、このKBから必要な機能を引き出すために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:02:32 GMT)
FusionViT: Hierarchical 3D Object Detection via LiDAR-Camera Vision
Transformer Fusion [8.2] 本稿では,新しい視覚変換器を用いた3次元物体検出モデルFusionViTを紹介する。
我々のFusionViTモデルは最先端の性能を達成でき、既存のベースライン法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:12:01 GMT)
Inertial Guided Uncertainty Estimation of Feature Correspondence in
Visual-Inertial Odometry/SLAM [8.1] 慣性ガイダンスを用いて特徴対応の不確かさを推定する手法を提案する。
また,近年の視覚-慣性オドメトリー/SLAMアルゴリズムの1つに組み込むことにより,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:56:29 GMT)
FLORA: Fine-grained Low-Rank Architecture Search for Vision Transformer [8.1] 我々はNASに基づくエンドツーエンドの自動フレームワークであるFLORAを紹介する。
FLORAは,探索空間の広いスーパーネットの設計課題を克服するため,低ランクな候補フィルタリング方式を採用している。
スーパーネットの構築と低ランクモジュール間の勾配共有を実現するために,重み継承を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:51:33 GMT)
Hierarchical Text Classification As Sub-Hierarchy Sequence Generation [8.1] 階層的テキスト分類(HTC)は、様々な実アプリケーションに必須である。
最近のHTCモデルは階層情報をモデル構造に組み込もうとしている。
我々はHTCをサブ階層シーケンス生成として定式化し、階層情報をターゲットラベルシーケンスに組み込む。
HiDECは、ベンチマークデータセットの既存のモデルよりもモデルパラメータが大幅に少ない最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 01:52:17 GMT)
Multiclass Segmentation using Teeth Attention Modules for Dental X-ray
Images [8.0] 本研究では,スイニングトランスフォーマーとTABを用いたM-Net様構造を取り入れた新しい歯のセグメンテーションモデルを提案する。
提案したTABは、歯の複雑な構造に特化するユニークな注意機構を利用する。
提案アーキテクチャは,各歯とその周辺構造を正確に定義し,局所的およびグローバルな文脈情報を効果的に取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:20:34 GMT)
Deformation-Invariant Neural Network and Its Applications in Distorted
Image Restoration and Analysis [8.0] 幾何学的歪みによって劣化した画像は、画像や物体認識などのコンピュータビジョンタスクにおいて重要な課題となる。
ディープラーニングに基づく画像モデルは通常、幾何学的に歪んだ画像に対して正確な性能を与えることができない。
本稿では、幾何学的に歪んだ画像の撮像タスクに対処するフレームワークである変形不変ニューラルネットワーク(DINN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:11:59 GMT)
Do Language Models Learn Semantics of Code? A Case Study in
Vulnerability Detection [7.7] 我々は,解釈可能性ツール,注意分析,相互作用行列解析という3つの異なる手法を用いてモデルを解析する。
モデル入力内のバグセマンティクスをハイライトする2つのアノテーション手法を開発した。
この結果から,より複雑なパスベースのバグセマンティクスを学習する上で,モデルにバグセマンティクスの情報を提供し,モデルがそれに参加することができることを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:31:56 GMT)
Inference via robust optimal transportation: theory and methods [7.7] 最適輸送理論と関連する$p$-ワッサーシュタイン距離は統計学や機械学習に広く応用されている。
その人気にもかかわらず、これらのツールに基づく推論は、外れ値に敏感か、または基礎となるモデルに重みがある場合、パフォーマンスが悪くなる可能性がある。
これらの問題に対処するための新しい手続きのクラスを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:05:16 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） (Tue, 7 Nov 2023 08:50:24 GMT)
Generative learning for nonlinear dynamics [7.6] 生成機械学習モデルは、トレーニングデータを超えて、現実的なアウトプットを生成します。
これらの成功は、生成モデルが任意の複雑な分布を効果的にパラメータ化し、サンプリングすることを学ぶことを示唆している。
我々は,これらの古典作品と大規模生成統計学習の新たなテーマを結びつけることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:53:56 GMT)
Image Generation and Learning Strategy for Deep Document Forgery
Detection [7.6] 生成タスクのためのディープニューラルネットワーク(DNN)手法の最近の進歩は、文書偽造の脅威を増幅する可能性がある。
本研究では,FD-VIEDと呼ばれる文書偽画像のトレーニングデータセットを構築し,攻撃の可能性をエミュレートする。
実験では,本手法が検出性能を向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 01:40:00 GMT)
Image change detection with only a few samples [7.6] 画像変化検出タスクの最大の障害は、さまざまな場面をカバーする大きな注釈付きデータセットの欠如である。
本稿では,合成データを生成するための単純な画像処理手法を提案する。
次に、対象検出に基づく初期の融合ネットワークを設計し、シアムニューラルネットを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 07:01:35 GMT)
Analysis of NaN Divergence in Training Monocular Depth Estimation Model [7.5] 本研究では, 単分子深度推定ネットワークのトレーニング中のNaN損失の深さ解析を行った。
NaN損失を引き起こす3種類の脆弱性が同定された。
実験の結果, 単眼深度推定における最適化安定性と性能は, ガイドラインに従うことで改善できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:19:30 GMT)
Efficient Bottom-Up Synthesis for Programs with Local Variables [7.4] 我々のアルゴリズムは,プログラムをローカル変数で効率的に探索することができる。
Lifted interpretationは、ローカル変数のすべてのバインディングコンテキストを列挙するメカニズムを提供する。
私たちのアイデアは、Webオートメーションの領域でインスタンス化されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:02:52 GMT)
Atom: Low-bit Quantization for Efficient and Accurate LLM Serving [7.4] 我々は低ビット量子化手法であるAtomを導入し,精度の低下を無視して高いスループット向上を実現する。
Atomは低ビット演算子を使用することでサービスを大幅に強化し、低ビット量子化によるメモリ消費を大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:47:11 GMT)
Multi-scale Evolutionary Neural Architecture Search for Deep Spiking
Neural Networks [7.3] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)のためのマルチスケール進化型ニューラルネットワーク探索(MSE-NAS)を提案する。
MSE-NASは脳にインスパイアされた間接的評価機能であるRepresentational Dissimilarity Matrices(RDMs)を介して、個々のニューロンの操作、複数の回路モチーフの自己組織化の統合、およびグローバルなモチーフ間の接続を進化させる
提案アルゴリズムは,静的データセットとニューロモルフィックデータセットのシミュレーションステップを短縮して,最先端(SOTA)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 07:54:54 GMT)
Lightweight Portrait Matting via Regional Attention and Refinement [7.2] 我々は高解像度のポートレート・マッティングのための軽量モデルを提案する。
モデルはトリマップやバックグラウンドキャプチャのような補助的な入力を使用しない。
HDビデオではリアルタイムのパフォーマンスを実現し、4Kではほぼリアルタイムである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 07:14:28 GMT)
Mini but Mighty: Finetuning ViTs with Mini Adapters [7.2] アダプタの寸法が小さい場合、アダプタは性能が悪くなります。
この問題に対処するトレーニングフレームワークMiMiを提案する。
本手法は,精度と訓練されたパラメータの最良のトレードオフを見つける上で,既存の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:41:27 GMT)
Exact Bayesian Inference on Discrete Models via Probability Generating
Functions: A Probabilistic Programming Approach [7.1] 離散統計モデルに対する正確なベイズ推定法を提案する。
我々は、離散的かつ連続的なサンプリング、離散的な観察、アフィン関数、(確率的な)分岐、離散的な事象の条件付けをサポートする確率的プログラミング言語を使用する。
我々の推論手法は確実に正確で完全に自動化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 01:13:10 GMT)
Expressivity of ReLU-Networks under Convex Relaxations [7.0] 我々は、ReLUネットワークのすべての一般的な凸緩和における表現力に関する、最初の詳細な研究を行う。
i) より高度な緩和により、より大きなユニバリケート関数を正確に解析可能なReLUネットワークとして表現することができ、(ii) より正確な緩和により、同じ関数を符号化したReLUネットワークの指数的に大きい解空間が得られ、(iii) 最も正確な単一ニューロン緩和を用いても、正確に解析可能なReLUネットワークを構築することは不可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:14:15 GMT)
The Energy Prediction Smart-Meter Dataset: Analysis of Previous
Competitions and Beyond [7.0] 本稿では,2020年のIEEE Computerutational Intelligence Society (IEEE-CIS) Technical Challenge on Energy Prediction from Smart Meter data (EP) と,2021年のIEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE) におけるそのフォローアップ課題について述べる。
データセットは3,248個のスマートメーターで構成され、データ可用性は最低1ヶ月から1年間まで様々である。
本稿では,提供された実世界のスマートメーターデータに関する課題,解決方法,および課題を分析し,家庭レベルでの正確な予測を開発し,解釈可能性を評価するための評価基準を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:05:01 GMT)
Medical Image Denosing via Explainable AI Feature Preserving Loss [7.0] 本稿では,様々な種類のノイズを効率よく除去するだけでなく,その過程で重要な医療的特徴を保存できる新しい医用画像のデノライズ手法を提案する。
我々の特徴保存損失関数は、勾配に基づくXAIが雑音に敏感であるという特徴に動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:41:59 GMT)
A Method to Improve the Performance of Reinforcement Learning Based on
the Y Operator for a Class of Stochastic Differential Equation-Based
Child-Mother Systems [7.0] 本稿では,交流型強化学習における制御性能を高めるために,Y演算子と呼ばれる新しい演算子を提案する。
Y演算子は、子母系のクラスをCritic Networkの損失関数に統合する。
厳密な数学的証明は、演算子の妥当性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:14:06 GMT)
Theoretical Patchability Quantification for IP-Level Hardware Patching Designs [7.0] レジスタ転送レベル(RTL)における設計を解析するための理論的適合性定量化法を提案する。
我々の定量化では、可観測性と可制御性の組み合わせとしてパッチ可能性を定義し、IP変動の可観測性を分析して比較することができる。
実験では、同じパッチアーキテクチャのいくつかの設計オプションを比較し、理論的パッチ可能性の観点からそれらの違いについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:02:51 GMT)
SpaDeLeF: A Dataset for Hierarchical Classification of Lexical Functions
for Collocations in Spanish [6.9] スペイン語の動詞・名詞のコロケーションと文の出現頻度が最も高いデータセットを提示する。
各コロケーションは、階層分類タスクのクラスとして定義される37の語彙関数の1つに割り当てられる。
木構造にクラスを結合し,構造レベル毎に分類対象を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:32:34 GMT)
3DifFusionDet: Diffusion Model for 3D Object Detection with Robust
LiDAR-Camera Fusion [6.9] 3DifFusionDetはノイズの多い3Dボックスからターゲットボックスへのノイズ拡散プロセスとして3Dオブジェクトを検出する。
特徴整合戦略の下では、プログレッシブ改良法はロバストLiDAR-Camera融合に重要な貢献をする可能性がある。
実世界の交通物体識別のベンチマークであるKITTIの実験では、3DifFusionDetが以前のよく検討された検出器と比較して好適に動作できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:53:09 GMT)
Machine Learning Parameterization of the Multi-scale Kain-Fritsch (MSKF)
Convection Scheme [6.9] 温暖帯の豪雨はしばしば南中国沿岸で起こる。
大気境界層の乱流渦は、灰色ゾーンで部分的に解かれ、ある程度パラメータ化されるのみである。
近年,さまざまな分野の大気科学への機械学習(ML)モデルの適用が増加している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 01:47:16 GMT)
A Generalized Scalarization Method for Evolutionary Multi-Objective
Optimization [6.9] 本稿では,グローバル置換アルゴリズム(GR)をバックボーンとして利用する。
L_p$ベース(1leq pinfty$)サブプロブレムは、矛盾なく大きな嗜好領域を持つ。
一般化された$L_p$(G$L_p$)スカラー化を提案し、サブプロブレムの方向ベクトルがその優先領域を通過することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:46:59 GMT)
Augmenting Radio Signals with Wavelet Transform for Deep Learning-Based
Modulation Recognition [6.8] 近年,無線変調認識のための深層学習が普及している。
現実のシナリオでは、事前に十分なトレーニングデータを収集することは不可能かもしれない。
データ拡張は、トレーニングデータセットの多様性と量を増やすために使用される方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:55:39 GMT)
CeCNN: Copula-enhanced convolutional neural networks in joint prediction
of refraction error and axial length based on ultra-widefield fundus images [6.8] 本稿では,ガウスコプラによる応答間の依存性を組み込んだ,コプラ強化畳み込みニューラルネットワーク(CeCNN)フレームワークを提案する。
バックボーンモデルに依存性情報を追加すると,CeCNNの精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:06:50 GMT)
Improving Korean NLP Tasks with Linguistically Informed Subword
Tokenization and Sub-character Decomposition [6.8] 本稿では, Byte Pairの適用課題に対処するために, サブ文字分解を利用した形態素認識サブワードトークン化手法を提案する。
我々のアプローチは、事前学習言語モデル(PLM)における言語精度と計算効率のバランスをとる
本手法は, NIKL-CoLAの構文的タスクにおいて, 総合的に優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:08:21 GMT)
Which is better? Exploring Prompting Strategy For LLM-based Metrics [6.7] 本稿では,DSBA が提案する Prompting Large Language Models を Explainable Metrics 共有タスクとして記述する。
BLEUやROUGEのような従来の類似性に基づくメトリクスは、人間の評価に悪影響を与えており、オープンな生成タスクには適していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:36:39 GMT)
MatNexus: A Comprehensive Text Mining and Analysis Suite for Materials
Discover [6.6] MatNexusは科学論文からのテキストの自動収集、処理、分析のための専用ソフトウェアである。
MatNexusは、膨大な量の科学出版物とともに、物質科学の科学的文献から洞察を得るための、エンドツーエンドのツールとして注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:14:36 GMT)
A Nonlinear Method for time series forecasting using VMD-GARCH-LSTM
model [6.6] 本稿では,VMD-LSTM-GARCHモデルという新しい分解アンサンブルパラダイムを提案する。
GARCHモデルは、LSTMの入力として機能するサブモードからボラティリティ情報を抽出する。
提案モデルでは,MSE,RMSE,MAPEの大幅な減少により,時系列予測において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:37:48 GMT)
A statistical approach to topological entanglement: Boltzmann machine
representation of high-order irreducible correlation [6.4] 高次相関の量子アナログは、0温度の物質のトポロジカル秩序状態におけるトポロジカル絡みである。
本研究では,この2つを同じ情報理論の枠組みで統一する統計的解釈を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:56:49 GMT)
Personality Style Recognition via Machine Learning: Identifying
Anaclitic and Introjective Personality Styles from Patients' Speech [6.3] 自然言語処理(NLP)と機械学習ツールを使って分類する。
大うつ病(MDD)と診断された79人の患者を対象に、記録された臨床診断面接(CDI)のデータセットでこれを検証した。
言語由来の特徴(LIWCに基づく)による自動分類は,アンケートに基づく分類モデルよりも有意に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:56:19 GMT)
Exploring the Optimal Choice for Generative Processes in Diffusion
Models: Ordinary vs Stochastic Differential Equations [6.2] ゼロ拡散(ODE)の場合と大きな拡散の場合の2つの制限シナリオについて数学的に検討する。
その結果, 生成過程の終端に摂動が発生すると, ODEモデルは大きな拡散係数でSDEモデルより優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:47:32 GMT)
Leveraging Large Language Models for Automated Proof Synthesis in Rust [6.2] 大規模言語モデル(LLM)は、コード解析と合成に成功している。
我々は、LLMと静的解析を組み合わせることで、Verusと呼ばれるRustベースの形式検証フレームワークの不変性、アサーション、その他の証明構造を合成する。
プロトタイプでは,検証タスクを複数の小さなタスクに分割し,反復的にGPT-4をクエリし,その出力と軽量な静的解析を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:47:47 GMT)
Generalizing to new geometries with Geometry-Aware Autoregressive Models
(GAAMs) for fast calorimeter simulation [6.1] 生成モデルはより高速なサンプル生産を提供することができるが、現在は特定の検出器測地の性能を最適化するためにかなりの努力が必要である。
我々は,温度計の応答が幾何によってどのように変化するかを学習する自動回帰モデルを開発した。
幾何認識モデルは、いくつかの指標で50ドル以上もするベースライン無意識モデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:37:57 GMT)
Efficient Explainable Face Verification based on Similarity Score
Argument Backpropagation [6.0] 2つの顔画像が一致したか否かを、与えられた顔認識システムで理解することが重要である。
そこで我々はxSSABを提案する。xSSABは似通ったスコアに基づく議論をバックプロパゲートする手法で、顔のマッチング決定を支持したり、反対したりする。
Patch-LFWは、新しい評価プロトコルと併用可能な、説明可能な顔検証ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:54:17 GMT)
Improving the Effectiveness of Deep Generative Data [5.9] 下流の画像処理タスクのための純粋合成画像のモデルを訓練すると、実際のデータに対するトレーニングに比べ、望ましくない性能低下が生じる。
本稿では,この現象に寄与する要因を記述した新しい分類法を提案し,CIFAR-10データセットを用いて検討する。
本手法は,合成データと合成データの混合による学習と合成データのみの学習において,下流分類タスクのベースラインに優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:57:58 GMT)
A quantum central path algorithm for linear optimization [5.8] 中心経路の量子力学的シミュレーションにより線形最適化問題を解くための新しい量子アルゴリズムを提案する。
最大$mathcalO left( (m + n) textnnz (A) kappa (mathcalM) L cdot textpolylog left(m, n, kappa)$ elementary gates and $mathcalO left() を用いて、$m$制約と$n$変数を含む線形最適化問題の正確な解を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:26:20 GMT)
Analytical approach to higher-order correlation functions in U(1)
symmetric systems [5.8] 我々は、$n$thの等時相関関数のコンパクトな解析解を導出する。
我々の解は、U(1)対称性を尊重する任意の散逸量子系に適用される。
我々は,量子相関解法として知られるPython用のユーザフレンドリーなオープンソースライブラリを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:38:02 GMT)
Deep Bayesian Reinforcement Learning for Spacecraft Proximity Maneuvers
and Docking [5.4] 本研究では,ベイズアクター批判型強化学習アルゴリズムを導入し,安定度を保証した制御ポリシーを学習する。
提案アルゴリズムは, 宇宙機搭載テストベッドで実験的に評価され, 目覚ましい性能と有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:12:58 GMT)
A Novel Variational Lower Bound for Inverse Reinforcement Learning [5.4] 逆強化学習(IRL)は、専門家の軌道から報酬関数を学習しようとする。
IRL(VLB-IRL)のための新しい変分下界について述べる。
本手法は,学習した報酬関数の下で報酬関数とポリシーを同時に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:50:43 GMT)
Curating Naturally Adversarial Datasets for Learning-Enabled Medical
Cyber-Physical Systems [5.3] 既存の研究は、入力データに知覚不能な摂動を加えて作られた合成敵の例に対する堅牢性に焦点を当てている。
本研究では, モデルロバスト性を評価するために, 自然な逆例からなるデータセットをキュレートする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:18:34 GMT)
Causal Discovery Under Local Privacy [5.3] ローカル差分プライバシーは、データプロバイダが個別にデータに民営化メカニズムを適用できる変種である。
局所的差分的私的メカニズムをよく知られており、それらが提供するプライバシと、アルゴリズムが因果学習のために生成する因果構造の正確性とのトレードオフを比較検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:44:27 GMT)
RGB-D Mapping and Tracking in a Plenoxel Radiance Field [5.2] ビュー合成モデルと3次元再構成モデルの間に重要な相違点を示す。
また、一般的な外向きのシーンにおける正確な幾何学をモデル化するために、奥行きセンサが不可欠である理由についてもコメントする。
提案手法は,タスクのマッピングと追跡を両立させるとともに,競合するニューラルネットワークのアプローチよりも高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:18:43 GMT)
Graph Neural Networks for Power Grid Operational Risk Assessment [5.2] 本稿では,モンテカルロ(MC)サンプリング型リスク定量化のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)サロゲートの有用性について検討する。
GNNサロゲートはグラフ構造化データを扱う能力に優れており、特に適している。
GNNサロゲートは(バスレベル、ブランチレベル、システムレベル)グリッド状態を予測するのに十分正確である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:16:50 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。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:36:11 GMT)
Data exploitation: multi-task learning of object detection and semantic
segmentation on partially annotated data [5.0] 本稿では,物体検出とセマンティックセグメンテーションの併用学習について検討する。
本稿では,共同タスク最適化の活用を目的とした知識蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:49:54 GMT)
Recursive Segmentation Living Image: An eXplainable AI (XAI) Approach
for Computing Structural Beauty of Images or the Livingness of Space [5.0] 本研究では、画像の美的魅力を評価するための客観的な計算手法として、「構造美」の概念を紹介する。
本手法を主観的景観評価のレポジトリであるScenic or Notデータセットに適用することにより,0-6スコア範囲の主観的評価と高い一貫性を示す。
我々の手法は、計算結果を提供するだけでなく、透明性と解釈可能性も提供し、説明可能なAI(XAI)の領域における新しい道として位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:40:25 GMT)
Electric conductivity in non-Hermitian holography [4.9] 非エルミート型PT対称ホログラフィーモデルarXiv:1912.06647の有限温度における相構造と電荷輸送および化学ポテンシャルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:00:37 GMT)
Unveiling the Invisible: Detection and Evaluation of Prototype Pollution Gadgets with Dynamic Taint Analysis [4.9] 本稿では、開発者がアプリケーションのソフトウェアサプライチェーンにあるガジェットを識別するのに役立つ最初の半自動パイプラインであるDastyを提案する。
DastyはサーバーサイドのNode.jsアプリケーションをターゲットにしており、動的テナント分析の強化に依存している。
私たちは、最も依存度の高いNPMパッケージの研究にDastyを使って、ACEにつながるガジェットの存在を分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:55:40 GMT)
AI for All: Operationalising Diversity and Inclusion Requirements for AI
Systems [4.9] この研究は、AIシステムに対するD&I要件の抽出と取得方法に関する研究と実践の欠如に対処することを目的としている。
我々は、D&I要件を捉えるためのカスタマイズされたユーザストーリーテンプレートを提案し、D&I要件を2つのAIシステムで記述する際に、テーマとユーザストーリーテンプレートを使用するためのフォーカスグループ演習を実施した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:15:03 GMT)
Learning-Based Optimal Control with Performance Guarantees for Unknown
Systems with Latent States [4.8] 本稿では,潜在状態を持つ未知非線形系に対する最適入力軌道の計算法を提案する。
提案手法の有効性を数値シミュレーションで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:03:22 GMT)
Implementation and Comparison of Methods to Extract Reliability KPIs out
of Textual Wind Turbine Maintenance Work Orders [4.8] 本研究は,保守作業順序から信頼性キー性能指標を計算するための3つの手法を提案する。
最初のアプローチでは、産業ガイドラインで定義されたスキーマを使用して、ドメインの専門家によるメンテナンス作業の注文を手動でラベル付けする。
第2のアプローチは、テキスト分類手法を使用してメンテナンス作業順序を自動的にラベル付けするモデルの開発である。
第3のテクニックは、AI支援のタグ付けツールを使用して、メンテナンス作業の順序に含まれる生のメンテナンス情報をタグ付けし、構造化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:25:52 GMT)
Proposal for Sequential Stern-Gerlach Experiment with Programmable
Quantum Processors [4.7] 本稿では、連続的なStern-Gerlach実験をシミュレートするプログラマブル量子プロセッサの能力を実証する。
驚くべきことに、WignerのStern-Gerlach干渉計はシーケンシャル量子回路で容易に実装可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:57:45 GMT)
Hard to Track Objects with Irregular Motions and Similar Appearances?
Make It Easier by Buffering the Matching Space [4.6] 本稿では,不規則な動きと識別不能な外観を持つ物体を追跡できるカスケードバッファリングIoU(C-BIoU)トラッカーを提案する。
その単純さにもかかわらず、我々のC-BIoUトラッカーは驚くほどうまく機能し、MOTデータセットの最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:05:17 GMT)
Generative Structural Design Integrating BIM and Diffusion Model [4.6] 本研究では,ビルディング情報モデリング(BIM)をインテリジェントな構造設計に適用し,BIMと生成AIを統合した構造設計パイプラインを確立する。
人図作成のプロセスにインスパイアされた生成フレームワークでは,AIモデルの生成困難を軽減するため,新たな2段階生成フレームワークが提案されている。
生成型AIツールでは、広く使われているGANベースのモデルを置き換えるために拡散モデル(DM)を導入し、新しい物理ベースの条件付き拡散モデル(PCDM)を提案し、異なる設計の前提条件を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:05:19 GMT)
Guaranteed Conformance of Neurosymbolic Models to Natural Constraints [4.6] 安全クリティカルな応用においては、データ駆動モデルは自然科学の確立した知識に適合することが重要である。
我々はこの適合性を保証する方法を提案する。
拘束されたニューロシンボリックモデルが特定のモデルに適合していることを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:05:10 GMT)
A Physics-Guided Bi-Fidelity Fourier-Featured Operator Learning
Framework for Predicting Time Evolution of Drag and Lift Coefficients [4.6] 本稿では,訓練に限られた高忠実度データセットを必要とする深層演算子学習フレームワークを提案する。
本稿では,低・高忠実なデータセットを効果的に組み合わせた物理誘導型二忠実なFourier-Featured Deep Operator Network (DeepONet) フレームワークを提案する。
我々は,リフトおよびドラッグ係数の時間軌道を予測することを目的とした,よく知られた2次元ベンチマークシリンダー問題を用いて,我々のアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:56:54 GMT)
Unveiling Safety Vulnerabilities of Large Language Models [4.6] 本稿では,AttaQと呼ばれる質問の形で,敵対的な事例を含むユニークなデータセットを提案する。
各種モデルの脆弱性を解析することにより,データセットの有効性を評価する。
脆弱なセマンティック領域を特定し命名するための新しい自動アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:50:33 GMT)
Tunable photon-photon correlations in waveguide QED systems with giant
atoms [4.5] 2つの巨大原子に結合した1次元(1次元)導波路における2つの光子の散乱過程について検討した。
我々は、2つの光子が別々の、編み出し、ネストされた構成で相互作用することを示す波動関数の解析式を導出する。
小さい原子とは対照的に、境界状態の相関によって定義される非コヒーレントスペクトルは4つの異なるピークとより広い周波数範囲を示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:02:28 GMT)
Adaptive proximal algorithms for convex optimization under local
Lipschitz continuity of the gradient [4.5] バックトラックライン探索は、局所リプシッツ勾配を持つ連続微分可能関数を最小化するデファクトアプローチである。
近年、凸配置では線探索を完全に避けることが可能であることが示されている。
局所滑らか度係数の新しい推定値を用いた適応的近位勾配法 adaPG を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:39:01 GMT)
Convergence Analysis of Mean Shift [4.4] 平均シフトはカーネル密度推定(KDE)のモードを求める
本研究では,MSアルゴリズムによって生成されたモード推定シーケンスの収束保証と収束率の評価について述べる。
解析的カーネルとEpanechnikovカーネルをカバーする既存のカーネルを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:36:06 GMT)
Random Field Augmentations for Self-Supervised Representation Learning [4.4] 本稿では,ガウス確率場に基づく局所変換の新たなファミリーを提案し,自己教師付き表現学習のための画像拡張を生成する。
我々は、ImageNet下流分類のベースラインよりも1.7%のTop-1精度向上と、アウト・オブ・ディストリビューションiNaturalist下流分類の3.6%の改善を実現している。
弱い変換は表現を改善するが、強い変換は画像の構造を劣化させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:35:09 GMT)
Calculations of Chern number: equivalence of real-space and
twisted-boundary-condition formulae [4.3] 実空間チャーン数は、翻訳対称性を伴わずに系の位相的性質を抽出することができる。
一方、ツイスト境界条件(TBC)は、翻訳対称性のないチャーン数を定義するためにも用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:01:35 GMT)
Estimator-Coupled Reinforcement Learning for Robust Purely Tactile
In-Hand Manipulation [4.3] 我々は、純粋に触覚的で、ゴールコンディションがあり、手元を下向きに向けて、手元を直立させるという挑戦的な課題に取り組む。
シミュレーションにおいてすでにトレーニング中の状態推定器に制御ポリシを結合することにより,この問題を解決する。
当社のGPUアクセラレート実装では、スクラッチからの学習は、単一の低コストGPUで6.5時間のトレーニング時間のみを要します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:19:50 GMT)
Requirements Engineering using Generative AI: Prompts and Prompting
Patterns [4.3] GenAIの文脈では、迅速なエンジニアリングが成功の鍵となる。
要求の分類と追跡に関する2つのタスクは、GPT-3.5ターボAPIを使用して自動化された。
本稿では, GPT-3.5ターボで選択したREタスクを実行させる5つのプロンプトパターンの有効性を評価し, 特定のREタスクに使用するプロンプトパターンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:22:03 GMT)
What is Lost in Knowledge Distillation? [4.1] ディープニューラルネットワーク(DNN)はNLPタスクを大幅に改善しているが、そのようなネットワークのトレーニングとメンテナンスにはコストがかかる可能性がある。
知識蒸留(KD)のようなモデル圧縮技術がこの問題に対処するために提案されている。
本研究は, 蒸留モデルが教師とどのように異なるか, 蒸留プロセスが何らかの情報損失を引き起こし, 損失が特定のパターンに従うかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:13:40 GMT)
Discordance Minimization-based Imputation Algorithms for Missing Values
in Rating Data [4.1] 複数の評価リストが組み合わされたり、考慮されたりすると、被験者はしばしば評価を欠く。
そこで本研究では,6つの実世界のデータセットを用いて,欠落した値パターンの解析を行う。
評価提供者間での総合評価不一致を最小限に抑える最適化モデルとアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:42:06 GMT)
Learning Global Quantum Properties from Local Measurements with Neural
Networks [4.1] 我々は,多体量子システムのグローバル特性を正確に予測できるマルチタスクニューラルネットワークモデルを開発した。
このモデルは、量子可観測物の期待値を含む複数の量子特性を同時に予測することができる。
注目すべきは、与えられた量子特性の集合に対するマルチタスクトレーニングにより、モデルが元の集合以外の新しい性質を発見できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:14:50 GMT)
FastSurfer-HypVINN: Automated sub-segmentation of the hypothalamus and
adjacent structures on high-resolutional brain MRI [3.9] 視床下部のサブセグメンテーションのためのHypVINNという,新しい,高速で,完全自動化されたディープラーニング手法を提案する。
我々は,視床下部の容積効果を再現するためのセグメンテーション精度,一般化可能性,セッション内テストの信頼性,感度に関して,我々のモデルを広範囲に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:17:03 GMT)
Joint model for longitudinal and spatio-temporal survival data [3.8] 本研究では,空間的および時間的効果と相互作用を捉えるために,時空間結合モデル(STJM, Spatio-Nested Joint Model)を提案する。
我々は、米国住宅ローン借入者57,258人を対象に、250万人以上の観察を行った大規模データセットに対して、STJMを適用して全前払いの時期を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:05:14 GMT)
The Return on Investment in AI Ethics: A Holistic Framework [3.8] このフレームワークは、投資決定のリターンを定量化したい組織にとって有用です。
包括的なフレームワークは、最終的に組織にAI倫理投資を採用、正当化する能力を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:03:08 GMT)
Pipeline Parallelism for DNN Inference with Practical Performance
Guarantees [3.8] モデルグラフを$k$ステージに分割することは、通信を含むボトルネックステージの実行時間を最小化する。
これらのアルゴリズムと低バウンド法を生産モデルに適用し、近似保証を大幅に改善する。
この研究は、最大スループットのパーティショニングは理論上は難しいが、この問題のアルゴリズム側ではハンドラがあり、残りの課題の多くは、パーティショニングアルゴリズムに供給するより正確なコストモデルを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:55:39 GMT)
Transport meets Variational Inference: Controlled Monte Carlo Diffusions [3.8] 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。
ベイズ計算のためのemphControlled Monte Carlo Diffusion sampler (CMCD)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:50:15 GMT)
Class-Incremental Continual Learning for General Purpose Healthcare
Models [3.8] 継続的な学習は、以前のタスクのパフォーマンス低下なしに、新しいタスクを学習することを可能にする。
単一モデルは、異なる専門分野から新しいタスクを逐次学習し、単純メソッドに匹敵するパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:17:59 GMT)
Using Sum-Product Networks to Assess Uncertainty in Deep Active Learning [3.8] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた深層能動学習における不確かさの計算方法を提案する。
CNN が抽出した特徴表現を Sum-Product Network (SPN) のトレーニングデータとして利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:54:57 GMT)
ETDPC: A Multimodality Framework for Classifying Pages in Electronic
Theses and Dissertations [3.7] 電子的論文・論文(ETD)は25年以上にわたって提案され、提唱され、作成されてきた。
ETDPCは、ETDページを13のカテゴリに分類するクロスアテンションネットワークを備えた2ストリームマルチモーダルモデルである。
あらゆるカテゴリーの最先端モデルより優れており、13カテゴリ中9カテゴリのF1は0.84-0.96である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:27:37 GMT)
SSIVD-Net: A Novel Salient Super Image Classification & Detection
Technique for Weaponized Violence [3.7] CCTV映像における暴力や武器による暴力の検出には、包括的なアプローチが必要である。
本稿では,emphSmart-City CCTV Violence Detection (SCVD)データセットを紹介する。
我々はemphSSIVD-Net(textbfViolence textbfDetection用textbfSalient-textbfSuper-textbfImage)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:59:17 GMT)
Telecom band quantum dot technologies for long-distance quantum networks [3.6] 将来の量子インターネットは、世界中に量子ビット(量子ビット)を生成し、配布し、保存し、処理することが期待されている。
長時間の操作を容易にするためには、テレコム波長で量子リピータを操作する必要がある。
本稿では,量子ネットワーク用通信OバンドとCバンドで発生するエピタキシャルQDデバイスに向けた物理と技術開発について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:46:35 GMT)
SymPhase: Phase Symbolization for Fast Simulation of Stabilizer Circuits [3.6] 本稿では,回路を1回だけ前進させる,効率的な安定化回路シミュレーションアルゴリズムを提案する。
位相シンボル化を安定化器発生器に導入し、回路内のパウリ断層をシンボル表現として明示的に蓄積できるようにする。
本稿では, ビットベクトル符号化を用いて, シンボリック位相を安定化器テーブルーに統合し, 効率よく維持する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:45:36 GMT)
Criteria for Davies Irreducibility of Markovian Quantum Dynamics [3.5] マルコフ開量子系の力学はリンドブラッド・マスター方程式によって記述される。
既約系の定常状態はユニークで忠実である。
系が既約であることは、リンドブラッド作用素によって生成される乗法代数が作用素空間全体であるときに限る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:36:22 GMT)
Improved Child Text-to-Speech Synthesis through Fastpitch-based Transfer
Learning [3.5] 本稿では,Fastpitch text-to-speech(TTS)モデルを用いて,高品質な合成子音声を生成する手法を提案する。
このアプローチでは、子話を扱うためにマルチスピーカーTSモデルを微調整する。
実子声と合成子声の間に有意な相関が認められた客観的評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:31:44 GMT)
DELPHI: Data for Evaluating LLMs' Performance in Handling Controversial
Issues [3.5] 論争は私たちの世俗主義の反映であり、あらゆる論点にとって重要な側面である。
対話型システムとしての大規模言語モデル(LLM)の台頭は、これらのシステムに対する様々な質問に対する回答に対する大衆の信頼を高めている。
本稿では,Quora Question Pairsデータセットを拡張した,議論の的となっている質問データセットの新規構築を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:29:53 GMT)
ToP-ToM: Trust-aware Robot Policy with Theory of Mind [3.5] 心の理論 (Theory of Mind, ToM) は、人間に心的状態を他者に与える能力を与える認知的アーキテクチャである。
本稿では,マルチエージェント環境下での心の理論による信頼を意識したロボット政策について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:55:56 GMT)
Failed Goal Aware Hindsight Experience Replay [3.5] Aware HER (FAHER) はサンプリング効率を高めるために提案されている。
FAHERは、達成できない本来の目標として定義される失敗した目標に関連して達成された目標の特性を利用する。
提案手法は,OpenAIジムの3つのロボット制御タスクを用いた実験により検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 01:52:18 GMT)
An Intelligent Edge-Deployable Indoor Air Quality Monitoring and
Activity Recognition Approach [3.4] 本稿では,室内環境における空気質のモニタリングと分類を行うインテリジェントシステムについて紹介する。
本システムは6つの多様なセンサを統合して測定パラメータを収集し,その後,活動認識のための1次元CNNモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:58:11 GMT)
InstrumentGen: Generating Sample-Based Musical Instruments From Text [3.4] 本稿では,テキストプロンプトに基づくサンプルベース楽器の生成を目的とした,テキスト・ツー・ストラクチャメント・タスクを提案する。
本研究では,テキストプロジェクティブ・オーディオ・フレームワークを,楽器群,ソースタイプ,ピッチ(88キースペクトル全体),速度,共同テキスト/オーディオの埋め込みに拡張するモデルであるInstrumentGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:45:59 GMT)
Improved weight initialization for deep and narrow feedforward neural
network [3.4] ReLUニューロンが不活性になり出力がゼロとなるReLU死の問題は、ReLU活性化機能を持つディープニューラルネットワークのトレーニングにおいて大きな課題となる。
この問題に対処するための新しい重み初期化法を提案する。
提案した初期重み行列の特性を証明し,これらの特性が信号ベクトルの効果的な伝播を促進することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:28:12 GMT)
SugarViT -- Multi-objective Regression of UAV Images with Vision
Transformers and Deep Label Distribution Learning Demonstrated on Disease
Severity Prediction in Sugar Beet [3.3] この研究は、大規模植物固有の特徴アノテーションを自動化するための機械学習フレームワークを導入する。
我々は、SugarViTと呼ばれる重症度評価のための効率的なビジョントランスフォーマーモデルを開発した。
この特殊なユースケースでモデルは評価されるが、様々な画像に基づく分類や回帰タスクにも可能な限り汎用的に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:43:19 GMT)
Positive Unlabeled Learning Selected Not At Random (PULSNAR): class
proportion estimation when the SCAR assumption does not hold [3.3] PU学習(Positive and Unlabeled learning)は、半教師付きバイナリ分類の一種である。
2つのPU学習アルゴリズムを提案し、$alpha$を推定し、PUインスタンスの確率を計算し、分類基準を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:19:23 GMT)
An Expectation-Realization Model for Metaphor Detection [3.2] 本稿では,2つの主要モジュールを中心に構築されたメタファ検出アーキテクチャを提案する。
期待成分は、コンテキストが与えられたリテラル単語の予測表現を推定し、実現成分は、コンテキスト内の実際の単語の意味の表現を算出する。
全体的なアーキテクチャは、単語の比喩的使用を特徴付ける期待実現パターンを学ぶために訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:03:54 GMT)
An Explainable Framework for Machine learning-Based Reactive Power
Optimization of Distribution Network [3.2] 分散ネットワークにおけるリアクティブパワーを最適化するために、説明可能な機械学習フレームワークを提案する。
反応電力最適化の解に対する各入力特徴の寄与を測定するために、Shapley付加的説明フレームワークが提示される。
重い計算負担を回避するため,Shapley値を推定するためにモデル非依存近似法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:24:03 GMT)
Minimum Width for Deep, Narrow MLP: A Diffeomorphism Approach [3.2] 本稿では,奥行きの狭義の最小幅の探索を単純化し,$w(d_x, d_y)$と表される純粋幾何学関数を決定するフレームワークを提案する。
最小幅の上限は$namemax (2d_x+1, d_y) + alpha(sigma)$で、$0 leq alpha(sigma) leq 2$はアクティベーション関数に依存する定数を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:18:44 GMT)
Deep Hashing via Householder Quantization [3.1] ハッシュは大規模な画像類似検索の中心にある。
一般的な解決策は、類似性学習項と量子化ペナルティ項を組み合わせた損失関数を採用することである。
本稿では,学習問題を2段階に分解する量子化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:47:28 GMT)
Transforming Agriculture with Intelligent Data Management and Insights [3.0] 現代の農業は、気候変動と天然資源の枯渇の制約の下で、食料、燃料、飼料、繊維の需要の増加に対応するための大きな課題に直面している。
データ革新は、アグロエコシステムの生産性、持続可能性、レジリエンスの確保と改善に緊急に必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 22:02:54 GMT)
A comparative analysis between Conformer-Transducer, Whisper, and
wav2vec2 for improving the child speech recognition [3.0] 幼児音声におけるコンフォーマー・トランスデューサモデルの微調整は、児童音声におけるASR性能を大幅に向上させることを示す。
また、Whisper と wav2vec2 を異なる子音声データセットに適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:32:48 GMT)
SegmentAnything helps microscopy images based automatic and quantitative
organoid detection and analysis [2.9] オルガノイド(Organoids)は、生体組織や臓器のアーキテクチャや機能を忠実に模倣する、自己組織化された3D細胞クラスターである。
最近の顕微鏡技術は、オルガノイドの形態的特徴を取得する強力なツールを提供するが、手動画像解析は依然として手間と時間を要するプロセスである。
本稿では、SegmentAnythingを利用して個々のオルガノイドを正確に分離する顕微鏡解析のための包括的パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:43:23 GMT)
Wearable data from subjects playing Super Mario, sitting university
exams, or performing physical exercise help detect acute mood episodes via
self-supervised learning [2.8] ムード障害(英: Mood disorders, MDs)は、世界の疾病の重荷の主要な決定要因である。
自己教師付き学習(SSL)の最近の進歩は、未学習のデータを活用して事前訓練中に表現を学習し、その後、教師付きタスクに利用している。
SSLは、私たちの新しいE4-tailored Transformerアーキテクチャ(E4mer)または古典的なベースラインXGBoostを使用して、完全に教師付きパイプラインを確実に上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:59:14 GMT)
Manifold learning: what, how, and why [2.7] Manifold Learning (ML) は、データの低次元構造を見つけるための一連の手法である。
MLによって得られた新しい表現と記述子は、高次元の点雲の幾何学的形状を明らかにする。
本調査は,MLの基礎となる原則,代表的手法,および実践統計学者の視点からの統計基盤を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:44:20 GMT)
Multimodal extended reality applications offer benefits for volumetric
biomedical image analysis in research and medicine [2.6] 高解像度ボリューム画像からの3Dデータは、現代医学における診断と治療の中心的な資源である。
近年の研究では、視覚深度知覚と触覚を持つ3次元画像の知覚に拡張現実(XR)を用いているが、触覚デバイスを制限している。
研究課題は、反復的な触覚相互作用を持つマルチモーダルXRアプリケーションが価値を付加し、追求すべきかどうかである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:37:47 GMT)
Compilation of product-formula Hamiltonian simulation via reinforcement
learning [2.6] ハミルトンシミュレーションは、量子コンピュータが量子優位性をもたらす最初のタスクの1つであると考えられている。
ハミルトンシミュレーションの最も一般的な方法の1つは、近似 $eisum_jA_jsim prod_jeiA_j$ を利用するトロッター化である。
これは、順序に依存しない量子回路のコンパイルという新しいコンパイル問題を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:00:44 GMT)
Multimodal Clinical Benchmark for Emergency Care (MC-BEC): A
Comprehensive Benchmark for Evaluating Foundation Models in Emergency
Medicine [2.6] MC-BEC(Multimodal Clinical Benchmark for Emergency Care)は、救急医療の基礎モデルを評価するためのベンチマークである。
MC-BECは、患者の償還、処分、救急部門(ED)の再訪の予測を含む、数分から数日のタイムスケールでの臨床的に関連する予測タスクに焦点を当てている。
データセットには、トリアージ情報、先行診断および医薬品、連続測定されたバイタルサイン、心電図および光胸部電図波形、訪問中の注文と治療、画像研究の自由テキストレポート、ED診断、配置、その後の情報を含む幅広い詳細な臨床データが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:56:19 GMT)
Convex Methods for Constrained Linear Bandits [2.6] この研究は、安全な帯域幅アルゴリズム、特に安全な線形帯域幅の計算的側面に関する包括的な研究を示す。
まず,安全線形バンディット問題に対する最適ポリシーの特性を特徴付けるとともに,安全線形バンディットアルゴリズムのエンドツーエンドパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:45:46 GMT)
Dual-Stream Attention Transformers for Sewer Defect Classification [2.5] 効率的な下水道欠陥分類のためのRGBおよび光フロー入力を処理するデュアルストリーム・ビジョン・トランスフォーマアーキテクチャを提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、RGBとモーションストリームの相補的な強みを活用するために、自己注意の正則化を使用することです。
自己注意型レギュレータによる動作キューの活用により、RGBアテンションマップの整列と強化を行い、ネットワークが関連する入力領域に集中できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:31:51 GMT)
Non-Hermitian skin effect and nonreciprocity induced by dissipative
couplings [2.5] 非エルミート皮膚効果(Non-Hermitian skin effect, NHSE)は、非エルミート系において最も興味深い現象である。
本稿では, 散逸結合によるNHSEを実現するための新しいメカニズムを提案する。
NHSEは、余分なゲインロス型非ハーミティリティをもたらすことなく、非往復性型非ハーミティリティに完全に変換可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:33:16 GMT)
Scene-Driven Multimodal Knowledge Graph Construction for Embodied AI [2.5] Embodied AIは、人工知能とロボティクスにおいて最も人気のある研究の1つである。
環境知識は、エージェントが周囲を理解し、正しい判断をする上で重要である。
シーンMMKG構築法は,従来の知識工学と大規模言語モデルを組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:06:27 GMT)
On the relation between quantum Darwinism and approximate quantum
Markovianity [2.5] オープン量子系における量子ダーウィン主義と近似量子マルコビアン性の関係について検討する。
約マルコフ量子過程において、条件付き相互情報は依然として量子ダーウィン論のスケーリング特性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:00:21 GMT)
Self-MI: Efficient Multimodal Fusion via Self-Supervised Multi-Task
Learning with Auxiliary Mutual Information Maximization [2.5] マルチモーダル表現学習は重要な課題である。
既存の手法は、しばしば各モダリティの固有の特性を利用するのに苦労する。
本研究では,自己教師型学習方式のセルフMIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:10:36 GMT)
CompRes: A Dataset for Narrative Structure in News [2.5] ニュースメディアにおける物語構造のための最初のデータセットであるCompResを紹介する。
アノテーション付きデータセットを使用して、複数の教師付きモデルをトレーニングし、異なる物語要素を識別します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:29:06 GMT)
Locating Cross-Task Sequence Continuation Circuits in Transformers [2.4] この研究は、トランスフォーマーモデルを回路と呼ばれる人間可読表現にリバースエンジニアリングすることを目的としている。
我々は、シーケンスメンバーの検出と、シーケンス内の次のメンバの予測に責任があるキーサブ回路を同定する。
解析の結果、意味的関連配列は類似した役割を持つ共有回路サブグラフに依存していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:58:51 GMT)
Conversations in Galician: a Large Language Model for an
Underrepresented Language [2.4] 本稿では,ガリシア語に対する自然言語処理(NLP)を強化するために設計された2つの新しい資源を紹介する。
52,000の指示と実演を含むアルパカデータセットのガリシア適応について述べる。
データセットユーティリティのデモとして、元々モデルでサポートされていない言語であるGalicianで、LLaMA-7Bの理解と応答を微調整した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:52:28 GMT)
Kernel-based Joint Multiple Graph Learning and Clustering of Graph
Signals [2.4] 本稿では, Kernel-based Joint Multiple GL and clustering of graph signal applicationを紹介する。
実験により、KMGLは、特に高騒音レベルのシナリオにおいて、GLクラスタリングの堅牢性を大幅に向上することが示された。
これらの知見は,様々な実世界のアプリケーションにおいて,グラフ信号処理法の性能向上のためのKMGLの可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:12:31 GMT)
Hole subband dispersions in a cylindrical Ge nanowire: exact solution of
the axial Luttinger-Kohn effective mass model [2.4] 軸近似におけるルッティンガー・コーン・ハミルトニアンに基づいて、円筒Geナノワイヤのホールサブバンド分散を決定する超越方程式を解析的に導出した。
軸方向近似は、高対称性ナノワイヤ成長方向[001]と[111]の高精度な低エネルギーサブバンド分散を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:59:25 GMT)
Attention Modules Improve Image-Level Anomaly Detection for Industrial
Inspection: A DifferNet Case Study [2.3] 本稿では注意モジュールを付加したDifferNetベースのソリューションを提案する。
産業検査用の3つの視覚異常検出データセットにおける画像レベルの検出と分類機能を改善する。
評価の結果,全AUROCでは,DifferNetに比べて平均1.77+0.25ポイントの改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:54:41 GMT)
iACOS: Advancing Implicit Sentiment Extraction with Informative and
Adaptive Negative Examples [2.2] そこで本稿では,カテゴリとオピニオンをセンチメントで抽出する新しい手法iACOSを提案する。
iACOSはテキストの最後に2つの暗黙のトークンを付加し、暗黙のアスペクトや意見を含むすべてのトークンのコンテキスト認識表現をキャプチャする。
2つの公開ベンチマークデータセットのF1スコアにより,iACOSは,他の4倍の抽出基準値よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:19:06 GMT)
OLaLa: Ontology Matching with Large Language Models [2.2] オントロジーマッチング(Ontology Matching)は、自然言語の情報が処理すべき最も重要な信号の1つである、困難なタスクである。
大規模言語モデルの台頭により、この知識をマッチングパイプラインにより良い方法で組み込むことが可能である。
少数の例とよく設計されたプロンプトで、教師付きマッチングシステムに匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:34:20 GMT)
A Text-based Approach For Link Prediction on Wikipedia Articles [2.0] 本稿では,ウィキペディア記事のリンク予測に関するDSAA 2023 Challengeで紹介する。
POSタグ(part-of-speechタグ)を備えた従来の機械学習モデルを使用して、2つのノードにリンクがあるかどうかを予測する分類モデルをトレーニングする。
F1スコアは0.99999で,競技では7位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:32:14 GMT)
Interaction Measures, Partition Lattices and Kernel Tests for High-Order
Interactions [1.9] 2つ以上の変数のグループ間の非自明な依存関係は、そのようなシステムの分析とモデリングにおいて重要な役割を果たす。
我々は、結合確率分布の因数分解をますます含む、$d$-order$d geq 2$)相互作用測度の階層を導入する。
また、相互作用測度とそれらの複合置換試験の導出を解明する格子理論と数学的リンクを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:26:35 GMT)
Unsupervised convolutional neural network fusion approach for change
detection in remote sensing images [1.9] 我々は、変化検出のための全く教師なし浅層畳み込みニューラルネットワーク(USCNN)融合アプローチを導入する。
我々のモデルには3つの特徴がある: トレーニングプロセス全体は教師なしで行われ、ネットワークアーキテクチャは浅く、目的関数はスパースである。
4つの実リモートセンシングデータセットの実験結果から,提案手法の有効性と有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:10:17 GMT)
Techno-Utopians, Scammers, and Bullshitters: The Promise and Peril of
Web3 and Blockchain Technologies According to Operators and Venture Capital
Investors [1.8] Web3とブロックチェーンの支持者や開発者は、これらの技術が人々の生活と働きに革命をもたらすと主張している。
技術者は、テクノロジーがもたらす形態、潜在的な利益、そして潜在的な害に影響を及ぼすことを期待している技術の将来についてどのように考えるか。
我々は、Web3およびブロックチェーン分野の29のオペレーターとプロの投資家と半構造化インタビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:16:12 GMT)
On Leakage in Machine Learning Pipelines [1.8] 機械学習(ML)は予測モデリングのための強力なツールを提供する。
MLパイプラインは、過度に最適化されたパフォーマンス見積と新しいデータへの一般化の失敗をもたらすリークを含む可能性がある。
具体例で示し、MLパイプラインで発生する可能性のあるさまざまな種類のリークについて、包括的概要と議論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:06:29 GMT)
Differentiable Cutting-plane Layers for Mixed-integer Linear
Optimization [1.7] 本稿では,パラメータ混合整数線形最適化問題の一群を,入力データにいくつかの項目が存在する場合に解く問題について考察する。
我々は分割カットを生成するためのCPLの実装を提案し、いくつかのCPLを組み合わせることでパラメトリックインスタンスの繰り返しの性質を生かした微分可能なカットプレーンアルゴリズムを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:16:36 GMT)
Approximate Boltzmann Distributions in Quantum Approximate Optimization [1.7] 我々は、7,200のランダムMaxCutインスタンスを解くQAOA回路の出力を分析する。
平均基底状態確率は近似ボルツマン分布に従う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:07:08 GMT)
Deep Double Descent for Time Series Forecasting: Avoiding Undertrained
Models [1.7] 公開時系列データセットでトレーニングしたトランスフォーマーモデルの深度二重降下について検討する。
72ベンチマークの70%近くで時系列時系列の予測を行う。
これは、文献の多くのモデルが未解決の可能性を秘めていることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:22:02 GMT)
Undesirable biases in NLP: Addressing challenges of measurement [1.7] 我々は,NLPモデルバイアスの問題を心理測定のレンズを用いて議論するための学際的アプローチを提案する。
本研究は, 心理測定から, エンフィコンストラクチャの妥当性と測定ツールのエンフィリエビリティという2つの中心的な概念を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:07:21 GMT)
Concept-Centric Transformers: Enhancing Model Interpretability through
Object-Centric Concept Learning within a Shared Global Workspace [1.7] 概念中心変換器は、解釈可能性のための共有グローバルワークスペースの単純かつ効果的な構成である。
本モデルでは,すべての問題に対して,すべてのベースラインの分類精度が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:56:05 GMT)
Improved MDL Estimators Using Fiber Bundle of Local Exponential Families
for Non-exponential Families [1.6] 目的のファミリーMに対する符号の後悔は、符号長とMの要素によって達成される理想的な符号長との差である。
これは Gr"unwald による指数族に対する結果の一般化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:09:04 GMT)
Factoring Hate Speech: A New Annotation Framework to Study Hate Speech
in Social Media [1.6] 我々は、ユダヤ人に向けられた憎悪表現を含む290万以上のTwitter投稿のコーパスを構築し、1,050ツイートのサンプルデータセットに注釈を付ける。
本稿では,注釈付きデータセットの統計的解析とアノテーション例の議論を行い,将来的な研究の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:08:55 GMT)
Hilbert's projective metric for functions of bounded growth and
exponential convergence of Sinkhorn's algorithm [1.6] 我々は、有界成長の可積分函数の空間に対するヒルベルトの射影距離のバージョンを研究する。
カーネル積分作用素は、そのようなメトリクスの適切な仕様に関して収縮であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:53:23 GMT)
JaSPICE: Automatic Evaluation Metric Using Predicate-Argument Structures
for Image Captioning Models [1.5] 本稿では,シーングラフに基づく日本語字幕評価を行うJaSPICEという自動評価指標を提案する。
実験では,STAIRキャプションとPFN-PICで訓練した10の画像キャプションモデルを用いて,103,170人の評価を含む七味データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:33:34 GMT)
Are Words Enough? On the semantic conditioning of affective music
generation [1.5] このスコーピングレビューは、感情によって条件付けられた音楽生成の可能性を分析し、議論することを目的としている。
本稿では,ルールベースモデルと機械学習モデルという,自動音楽生成において採用される2つの主要なパラダイムについて概観する。
音楽を通して感情を表現する言葉の限界とあいまいさを克服することは、創造産業に影響を及ぼす可能性があると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:19:09 GMT)
Improved particle-flow event reconstruction with scalable neural
networks for current and future particle detectors [1.5] 高エネルギー電子-陽電子衝突におけるフルイベント再構成のためのスケーラブル機械学習モデルについて検討する。
モデルは、トラックとカロリーメーターのヒットからなる非常にきめ細かい入力に基づいて訓練することができ、結果としてベースラインと競合する物理性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:34:31 GMT)
Innovation and Word Usage Patterns in Machine Learning [1.4] 機械学習の領域に現れた重要なテーマと基本的な概念を特定します。
研究貢献の斬新さと多様化を定量化するために、Kullback-Leibler Divergence 計量を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:41:15 GMT)
Dimension-independent weak value estimation via controlled SWAP
operations [1.4] 任意の観測値の弱値を推定するための決定論的次元非依存スキームを提案する。
このスキームは、コヒーレントに制御されたSWAP操作に基づいており、初期状態と最終状態の事前知識を必要としない。
このスキームは、二部量子状態に関連付けられた2時間状態のクラスに対する弱値の正の部分的転置を推定するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:31:27 GMT)
IoT-Based Environmental Control System for Fish Farms with Sensor
Integration and Machine Learning Decision Support [1.3] 本稿では,魚類養殖におけるデータ駆動型意思決定支援の力について述べる。
環境責任と経済性を強調しつつ、魚介類需要の増大に対応することを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:35:16 GMT)
Parametrized Quantum Circuits and their approximation capacities in the
context of quantum machine learning [1.3] パラメタライズド量子回路(パラメタライズド量子回路、PQC)は、固定ゲートとパラメタライズドゲートの両方からなる量子回路である。
PQCs は連続函数の空間、$p$可積分函数、および$Hk$ソボレフ空間を特定の距離で近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:17:27 GMT)
3D EAGAN: 3D edge-aware attention generative adversarial network for
prostate segmentation in transrectal ultrasound images [1.3] 本稿では,3次元エッジ認識による対向性ネットワーク(3D EAGAN)に基づく前立腺分割法を提案する。
EASNetは、エンコーダデコーダベースのU-Netバックボーンネットワーク、細部補償モジュール、4つの3次元空間およびチャネルアテンションモジュール、エッジエンハンスメントモジュール、グローバル機能抽出モジュールで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:03:17 GMT)
Extending Machine Learning-Based Early Sepsis Detection to Different
Demographics [1.3] 我々は,公立のeICU-CRDデータセットと韓国のセントメアリー病院のプライベートなデータセットを用いて,LightGBMとXGBoostのアンサンブル学習手法を比較した。
本分析は,医療データの不均衡に対処し,敗血症検出を増強する上で,これらの手法の有効性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:02:52 GMT)
Fully Automated Task Management for Generation, Execution, and
Evaluation: A Framework for Fetch-and-Carry Tasks with Natural Language
Instructions in Continuous Space [1.3] 本稿では,視覚情報に基づくタスク実行を実現するためのフレームワークを開発することを目的とする。
本稿では,FCOGタスクの生成,実行,評価の完全自動化のためのフレームワークを提案する。
さらに、FCOGタスクを4つの異なるサブタスクに分割することで、FCOGタスクを解決する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:38:09 GMT)
Filtered Partial Differential Equations: a robust surrogate constraint
in physics-informed deep learning framework [1.2] そこで本研究では,従来の物理方程式のサロゲート制約(フィルタPDE,FPDE,略してFPDE)を提案し,ノイズおよびスパース観測データの影響を低減した。
ノイズ・スパシティ実験では、提案したFPDEモデルは従来のPDEモデルよりも堅牢性が高い。
実世界の実験データを物理インフォームドトレーニングに組み込むためには,提案したFPDE制約が有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 07:38:23 GMT)
The Power of One Clean Qubit in Supervised Machine Learning [1.2] 本稿では,DQC1モデルを用いて,複雑なカーネル関数を推定する効率的な手法を提案する。
本稿では、DQC1モデルを用いたIBMハードウェア上でのバイナリ分類問題の実装と、量子コヒーレンスとハードウェアノイズの影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:33:05 GMT)
Activation of thermal states by coherently controlled thermalization
processes [1.2] 2つの同一熱化過程は、量子SWITCHとして知られるシナリオにおいて、コヒーレントに制御された順序で起こる。
ある状況では、順序の制御は、媒体が当初受動的状態であったときでも、作業の抽出を可能にする。
特に、媒体と制御が絡まった場合、媒体の局所温度の初期値毎にワーク抽出が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:10:35 GMT)
Leveraging Deep Learning for Abstractive Code Summarization of
Unofficial Documentation [1.2] 本稿では,StackOverflowで議論されているAPIの要約を生成するために,BARTアルゴリズムを用いた自動アプローチを提案する。
ROUGEとBLEUのメトリクスを用いて,人間生成サマリーのオラクルを構築し,それに対するアプローチを評価した。
その結果, ディープラーニングアルゴリズムを用いることで, 要約の質が向上し, 精度が平均で57パーセント向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:28:29 GMT)
Input Reconstruction Attack against Vertical Federated Large Language
Models [1.2] 大規模言語モデル(LLM)は、ChatGPTの出現により、学界や大衆から広く注目を集めている。
LLMは、様々なタスクのためのテキスト生成における驚くべき能力を示しているが、プライバシに関する懸念は、現実のビジネスでの使用を制限する。
本稿では,垂直連合学習(VFL)が,このような問題に対する有望な解決策であることを示す。
モデルの底部と上部に分割することで、ユーザの入力とモデルの知識の両方を保護し、それぞれがユーザとモデルプロバイダによって維持される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:39:22 GMT)
Spatio-Temporal Anomaly Detection with Graph Networks for Data Quality
Monitoring of the Hadron Calorimeter [1.1] CMS実験はCERNの大型ハドロン衝突型加速器(HCL)における高エネルギー衝突のための汎用検出器である。
オンラインデータ品質監視(DQM)システムを使用して、データ品質の損失を避けるために、素粒子データ取得問題を素早く発見し、診断する。
本稿では、畳み込みニューラルネットワークとグラフニューラルネットワークを用いて、検出器を横断する粒子によって引き起こされる局所的な空間特性を学習するGraphSTADシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:33:08 GMT)
Fair Without Leveling Down: A New Intersectional Fairness Definition [1.1] 本稿では,感性グループ間での絶対値と相対値のパフォーマンスを組み合わせた$alpha$-Intersectional Fairnessという新たな定義を提案する。
我々は、新しいフェアネス定義を用いて、複数の一般的なプロセス内機械学習アプローチをベンチマークし、単純なベースラインよりも改善が得られないことを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:19:02 GMT)
Cup Curriculum: Curriculum Learning on Model Capacity [1.1] カリキュラム学習は、専門的な学習戦略を適用することにより、与えられたタスクにおける学習者のパフォーマンスを向上させることを目的としている。
この戦略はデータセット、タスク、またはモデルに重点を置いている。
このギャップを埋めるために、カップカリキュラムを提案する。
カップカリキュラムの異なる戦略を実証的に評価し、オーバーフィッティングに対する高いレジリエンスを示しながら、早期に確実に停止することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:55:31 GMT)
Understanding Tool Discovery and Tool Innovation Using Active Inference [1.1] 新しいツールを発明する能力は、新しい環境における問題解決の種としての我々の能力の重要な側面として認識されている。
人工エージェントによるツールの使用は難しい課題だが、エージェントによる新しいツールの発明に取り組む研究は、はるかに少ない。
エージェントの確率的生成モデルの隠れ状態に道具の余裕の概念を導入することで、ツール革新のおもちゃモデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:12:36 GMT)
Healthcare Security Breaches in the United States: Insights and their
Socio-Technical Implications [1.1] 本研究では,医療データ管理の領域における人間の行動の重要な役割について考察する。
2009年から現在までの米国におけるセキュリティ侵害の詳細な分析は、人間によるセキュリティ侵害の優位性を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:20:31 GMT)
Analyzing Near-Infrared Hyperspectral Imaging for Protein Content
Regression and Grain Variety Classification Using Bulk References and Varying
Grain-to-Background Ratios [1.0] NIR-HSI画像を用いて2つのデータセットのモデルの校正を行う。
タンパク質含量の回帰と粒度分類に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:54:46 GMT)
An Initialization Schema for Neuronal Networks on Tabular Data [0.9] 本稿では,二項ニューラルネットワークが表データに対して有効に利用できることを示す。
提案手法はニューラルネットワークの最初の隠蔽層を初期化するための単純だが効果的なアプローチを示す。
我々は、複数の公開データセットに対する我々のアプローチを評価し、他のニューラルネットワークベースのアプローチと比較して、改善されたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:52:35 GMT)
Exploring Latent Spaces of Tonal Music using Variational Autoencoders [0.9] 変分オートエンコーダ (VAE) は認知的および意味的価値の潜在表現を生成するのに有効なモデルであることが証明されている。
バッハの合唱曲371曲の原型音節コーパスでVAEが訓練した程度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:15:29 GMT)
From Diagram to Deployment: Translating BPMN Collaborations into X-Klaim
for Efficient Multi-Robot System Programming [0.8] 我々は、ビジネスプロセスモデルおよび表記法(BPMN)図を、マルチロボットシステム(MRS)のための実行可能なX-クレームコードに変換する新しい方法を提案する。
我々のアプローチは、X-Klaimへの翻訳においてBPMNモデルのコア設計原則とロジックを維持しており、MSSアプリケーションの可読性と保守性を高めます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:53:34 GMT)
A graph convolutional autoencoder approach to model order reduction for
parametrized PDEs [0.8] 本稿では,グラフ畳み込みオートエンコーダ(GCA-ROM)に基づく非線形モデルオーダー削減のためのフレームワークを提案する。
我々は、GNNを利用して、圧縮された多様体を符号化し、パラメタライズされたPDEの高速な評価を可能にする、非侵襲的でデータ駆動の非線形還元手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:02:36 GMT)
SemanticTopoLoop: Semantic Loop Closure With 3D Topological Graph Based
on Quadric-Level Object Map [0.8] ループクロージャはSLAMの重要なコンポーネントの1つです。
バッグ・オブ・ワード(英語版)モデルのような伝統的な外見に基づく手法は、しばしば局所的な2D特徴とトレーニングデータの量によって制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 02:13:27 GMT)
Evolution of Automated Weakness Detection in Ethereum Bytecode: a
Comprehensive Study [0.8] 6年間のブロックチェーン活動を表すデータセット上で、コード解析ツールの堅牢性と弱点検出の進化について検討する。
私たちの研究は、CPUのメインチェーンにデプロイされたバイトコードの本体全体をベースとした初めてのものです。
報告された弱点は時間とともに減少し、ツールの劣化は様々な程度に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:42:18 GMT)
Learning-Based Latency-Constrained Fronthaul Compression Optimization in
C-RAN [0.8] 機能デプロイメントの柔軟性は、厳格なフロントハウル(FH)キャパシティとレイテンシ要件のコストによって実現される。
これらの厳密な制約に対処するため、高負荷時により多くの圧縮が適用されるが、中低負荷時には少ない圧縮が適用される。
FH圧縮を動的に制御するモデルフリー深部強化学習(DRL)ベースのFH圧縮(DRL-FC)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:26:26 GMT)
Comparing Latency and Power Consumption: Quantum vs. Classical
Preprocessing [0.7] 我々は、光復号法が将来の目標を達成するためのさらなる利点があるかどうか検討する。
将来のネットワークやリアルタイムアプリケーションにとって、これは現在の電子プロセッサよりも大きな利点をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:05:31 GMT)
An Uncertainty Principle for the Curvelet Transform, and the
Infeasibility of Quantum Algorithms for Finding Short Lattice Vectors [0.7] 格子問題を解くための量子アルゴリズム構築における一つのアプローチの有効性を示す。
ガウス波動関数の任意の選択に対して、このステップの誤差はBDDと近似SVPを解くのに必要なしきい値を超えていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:31:56 GMT)
FAIR4Cov: Fused Audio Instance and Representation for COVID-19 Detection [0.7] 呼吸器疾患の検出方法としてFAIR(Fused Audio Instance and Representation)を提案する。
体音の波形とスペクトログラムの表現を組み合わせることで、COVID-19検出のユースケースについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:14:21 GMT)
AGNES: Abstraction-guided Framework for Deep Neural Networks Security [0.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、特に安全クリティカルな領域で広く普及している。
1つの応用は、自律運転における画像認識である。
DNNはバックドアに傾向があり、正しい分類とは無関係である画像の属性に集中している。
本稿では,画像認識のためのDNNのバックドア検出ツールAGNESを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:05:20 GMT)
Optimal scheduling in probabilistic imaginary-time evolution on a
quantum computer [0.7] 確率的想像時間進化(PITE)は、ハミルトニアンの基底状態を作るための有望な候補である。
仮想時間ステップサイズの線形および指数的スケジューリングのためのPITE法の計算コストを解析する。
この研究の結果は、量子コンピュータ上での多体ハミルトニアンの基底状態準備の分野に大きく貢献することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 07:32:00 GMT)
A square-root speedup for finding the smallest eigenvalue [0.7] エルミート行列の最小固有値を求める量子アルゴリズムについて述べる。
このアルゴリズムは、量子位相推定と量子振幅推定を組み合わせて、2次高速化を実現する。
また、同じランタイムで同様のアルゴリズムを提供し、行列の低エネルギー部分空間に主に置かれる量子状態の準備を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 22:52:56 GMT)
Graph Construction using Principal Axis Trees for Simple Graph
Convolution [0.7] 本稿では,教師なし情報と教師なし情報を用いて隣接行列$A$を構成するグラフ構築方式を提案する。
2つのよく知られたグラフニューラルネットワーク(GNN)上で、このグラフ構築方式を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:00:26 GMT)
MindGames: Targeting Theory of Mind in Large Language Models with
Dynamic Epistemic Modal Logic [0.7] 心の理論(ToM)は知性の重要な構成要素であるが、その評価は熱い議論の対象のままである。
そこで本研究では,動的てんかん論理を利用して,ToMの特定の成分を分離し,制御された問題を生成する。
以上の結果から,いくつかの言語モデルスケーリングでは,ランダムな確率よりも連続的に結果が得られないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:53:59 GMT)
Reinforcement Learning Fine-tuning of Language Models is Biased Towards
More Extractable Features [0.6] 我々は,大規模言語モデルの教師付き微調整における帰納的バイアスを規定する原則が,強化学習を用いた微調整プロセスにおいても適用できるかどうかを考察する。
これらの仮説の強い証拠となる統計的に有意な相関関係を見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:00:39 GMT)
Local Convergence of Gradient Methods for Min-Max Games: Partial
Curvature Generically Suffices [0.5] 2つのプレイヤーゼロサム微分可能なゲームに対する勾配法の局所的ナッシュ平衡の収束について検討する。
偏曲のおかげで、円錐粒子法 -- 重みを最適化し、混合戦略をサポートする -- は、固定支持法よりも一般的に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:26:17 GMT)
Dynamic Task and Weight Prioritization Curriculum Learning for
Multimodal Imagery [0.5] 本稿では,カリキュラム学習法を訓練したマルチモーダル深層学習モデルを用いたディザスタ後の分析について検討する。
カリキュラム学習は、ますます複雑なデータに基づいてディープラーニングモデルを訓練することにより、人間の教育における進歩的な学習シーケンスをエミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:59:17 GMT)
Extracting human interpretable structure-property relationships in
chemistry using XAI and large language models [0.5] 本稿では,XAI手法と大規模言語モデル(LLM)を統合したXpertAIフレームワークを提案する。
以上の結果から,XpertAI は LLM と XAI ツールの強みを組み合わせ,具体的な,科学的,解釈可能な説明を生成することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:02:32 GMT)
ADFactory: Automated Data Factory for Optical Flow Tasks [0.5] 本稿では,対象データ領域上の光フローネットワークを効率的に学習できる新しい光フロートレーニングフレームワークを提案する。
具体的には、高度なNerf技術を用いて、モノクロカメラで収集した写真群からシーンを再構築する。
我々は、Nerfの再構成品質、光学フローラベルの視覚的整合性、再構成深度整合性など、様々な側面から生成されたトレーニングデータをスクリーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:21:45 GMT)
Error-mitigated fermionic classical shadows on noisy quantum devices [0.4] 古典的影(CS)アルゴリズムは、量子状態のコピー数を著しく減らして解法として提案されている。
フェミオン系に対する誤り軽減型CSアルゴリズムを提案する。
この結果から, 短期量子デバイス上でのアルゴリズム実装の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:41:45 GMT)
The Music Meta Ontology: a flexible semantic model for the
interoperability of music metadata [0.4] アーティスト,作曲,演奏,録音,リンクに関連する音楽メタデータを記述するために,音楽メタオントロジーを導入する。
モデルの最初の評価、他のスキーマへのアライメント、データ変換のサポートを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:35:15 GMT)
Unifying Structure and Language Semantic for Efficient Contrastive
Knowledge Graph Completion with Structured Entity Anchors [0.4] 知識グラフ補完(KGC)の目標は、すでに知られている訓練された事実を用いて、KGの欠落したリンクを予測することである。
本稿では,帰納的推論の力を失うことなく,構造情報と言語意味を効果的に統一する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:17:55 GMT)
Estimating Post-Synaptic Effects for Online Training of Feed-Forward
SNNs [0.3] スパイクニューラルネットワーク(SNN)におけるオンライン学習の実現は、イベントベースのモデルを開発する上で重要なステップである。
本稿では, フィードフォワードSNNのトレーニングのためのOTPE(Online Training with Postsynaptic Estimates)を提案する。
本研究では, 時間的効果の新たな近似法を用いて, マルチ層ネットワークのスケーリング改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:53:39 GMT)
Adaptively partitioned analog quantum simulation on near-term quantum
computers: The nonclassical free-induction decay of NV centers in diamond [0.2] 本稿では,近距離量子デバイスに対するアナログシミュレーション手法を提案する。
本手法は, 浴槽を複数の群に適応的に分割することで, 限界を回避する。
この研究は、ノイズの多い短期量子コンピュータ上の大規模物質をシミュレートするための柔軟なアプローチに光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:19:31 GMT)
AWEQ: Post-Training Quantization with Activation-Weight Equalization for
Large Language Models [0.2] AWEQは、超低ビット量子化と8ビット重みとアクティベーション(W8A8)量子化の両方において優れている。
我々はさらに等化法を改良し、量子化バイアスの誤差を軽減し、モデルの堅牢性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:36:18 GMT)
Solving rescheduling problems in heterogeneous urban railway networks
using hybrid quantum-classical approach [0.2] 鉄道再スケジュール管理問題に対するハイブリッド量子古典解法の適用性について検討する。
与えられた問題に対して整数線型モデルを構築し、それをD-Waveの量子古典ハイブリッドソルバで解く。
提案手法はポーランドにおける実生活異質都市ネットワーク上で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:17:17 GMT)
Promoting Rural Entrepreneurship through Technology: A Case Study using
Productivity Enhancing Technology Experience Kits (PETE-Kits) [0.2] 農村部は一般的にデジタル経済への参加という点で遅れを取っている。
学生たちは、SCTとのハンズオントレーニングに参加し、アイデアのイベントを通じて起業家プロジェクトをブレインストーミングした。
プロジェクトの開始と終了にはコミュニティメンバーが参加し、SCTを用いた学生ビジネスのアイデアが提示される「シャークタンク」スタイルのイベントを判断した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:06:49 GMT)
Simulations of Frustrated Ising Hamiltonians with Quantum Approximate
Optimization [0.1] 本稿では、量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて、物質基底状態を作成するための代替手法について検討する。
正方形, シャストリー・サザーランド, 三角形格子の単位セル上の古典的イジングスピンモデルについて検討した。
トラップイオン量子コンピュータ上での計算のアプローチを実証し、理想的な理論値に近い確率でShastry-Sutherland単位セルの各基底状態の回復に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:13:34 GMT)
Modelling noise in global Molmer-Sorensen interactions applied to
quantum approximate optimization [0.1] トラップイオンに適用された多くの量子ビットモルマー-ソレンセン相互作用は、量子情報処理にユニークな機能を提供する。
そこで我々は,実験ノイズの4つの源の下で,多ビットMS相互作用を記述する物理モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:28:59 GMT)
SR-GAN for SR-gamma: super resolution of photon calorimeter images at
collider experiments [0.1] 我々はネットワークをトレーニングし、各次元の4倍の解像度で画像を生成する。
生成された画像は、名目上の解像度で画像から明らかでない電磁シャワーの特徴を再現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:57:31 GMT)
The NCI Imaging Data Commons as a platform for reproducible research in
computational pathology [0.1] 再現性は、計算病理学(CompPath)における機械学習(ML)ベースのソリューション開発における大きな課題である
NCI Imaging Data Commons (IDC)は、FAIR原則に従って120以上のがんイメージコレクションを提供し、クラウドMLサービスで使用するように設計されている。
肺腫瘍組織を分類する代表的ML法を訓練し,異なるデータセットで評価する2つの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:26:11 GMT)
Neuro-GPT: Developing A Foundation Model for EEG [0.0] 脳波エンコーダとGPTモデルからなる基礎モデルであるNeuro-GPTを提案する。
ファンデーションモデルは、大規模なパブリックEEGデータセット上で事前トレーニングされ、自己監督タスクを使用して、EEGのマスキングチャンクの再構築方法を学ぶ。
基礎モデルの適用により,スクラッチからトレーニングしたモデルと比較して,分類性能が著しく向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 07:07:18 GMT)
Comparing Machines and Children: Using Developmental Psychology
Experiments to Assess the Strengths and Weaknesses of LaMDA Responses [0.0] 我々は,Googleの大規模言語モデルであるLaMDAの能力を評価するために,古典的な開発実験を適用した。
社会的理解に関する実験において,LaMDAは子どもと同様の適切な反応を産み出すことがわかった。
一方、初期の対象と行動理解、心の理論、特に因果推論タスクに対するLaMDAの反応は、幼児のそれとは大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:20:47 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） (Tue, 7 Nov 2023 15:06:50 GMT)
deep-REMAP: Parameterization of Stellar Spectra Using Regularized
Multi-Task Learning [0.0] 確率的推論のための非対称損失をもつ深層正規化アンサンブルに基づくマルチタスク学習(rmdeep-REMAP$)
我々は、PHOENIXライブラリからのリッチな合成スペクトルと、MARVELSサーベイからの観測データを利用して、恒星の大気パラメータを正確に予測する新しいフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 05:41:48 GMT)
Why Fair Automated Hiring Systems Breach EU Non-Discrimination Law [0.0] 機械学習に基づく自動雇用システムを利用する雇用選択プロセスは、ますます一般的になりつつある。
アルゴリズムの公平性とアルゴリズムの非差別性は同じではない。
この記事では、このような雇用制度がEU非差別法に準拠しているかどうかという2つの対立について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:31:00 GMT)
Variational Autoencoders for Noise Reduction in Industrial LLRF Systems [0.0] 工業用粒子加速器は、典型的な研究加速器よりも汚い環境で作動する。
これにより、RFシステムと他の電子システムの両方でノイズが増大する。
本研究は,産業用加速器のパルス-パルスフィードバックに用いるRF信号のノイズを低減するために,機械学習技術を利用することに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:01:44 GMT)
Universal robust quantum gates by geometric correspondence of noisy
quantum dynamics [0.0] 我々は、様々なノイズによる量子力学をグラフィカルに捉える理論を開発し、量子誤り進化図(QEED)を得る。
次に、一般的な誤りを訂正する単一ビットと2ビットのロバストゲートの共通セットを設計するプロトコルを開発する。
我々のアプローチは、ノイズ量子力学の幾何学的側面に対する新たな洞察と、既存の方法に対するいくつかの利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:45:31 GMT)
Topological entanglement entropy to identify topological order in
quantum skyrmions [0.0] 本研究では,2次元三角形格子に形成されるトポロジカル秩序なスカイミオンのトポロジカルエントロピーとスカラーキラリティについて検討した。
スカラーのキラリティは、ヘリカル相と量子天空相の両方における磁場の滑らかな関数のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:53:45 GMT)
Topological and nontopological degeneracies in generalized string-net
models [0.0] 任意のユニタリ融合圏に付随する一般化文字列-ネットハミルトンのエネルギー準退化を計算する。
非可換圏に対して、これらの内積は余分な非位相退化をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:23:17 GMT)
The Complexity of Being Entangled [0.0] ニールセンの量子状態複雑性へのアプローチは、一元変換の多様体上の特定のノルムで計算された測地線の長さに状態を作るのに必要な最小の量子ゲート数に関係している。
バイパーティイトシステムでは,単一サブシステムに作用するゲートがコストがかからないノルムに対応する結合複雑性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:00:02 GMT)
Stochastic Thermodynamics of Learning Generative Models [0.0] パラメトリック確率モデル(PPM)の時間進化として生成機械学習問題を定式化した。
我々は,モデルパラメータ間の熱力学的交換を$Theta$と表現し,モデルが生成したサンプルを$X$と表現した。
以上の結果から, モデルがX$生成時の熱散逸から学習し, モデルパラメータのエントロピーが増加することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:32:58 GMT)
Standardized Analysis Ready (STAR) data cube for high-resolution Flood
mapping using Sentinel-1 data [0.0] 本稿では,Google Earth Engine (GEE) 環境でSTARを使用するワークフローを提案する。
2022年のナイジェリア洪水は、モデルの性能を評価するためのケーススタディとして使われてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:32:33 GMT)
Size Matters: Large Graph Generation with HiGGs [0.0] HIGGS (Hierarchical Generation of Graphs) を現実的な局所構造を持つ大規模グラフを生成するためのモデルに依存しないフレームワークとして提案する。
実演として、我々は、新しいエッジ予測拡散変種エッジ-DiGressを含む最近のグラフ拡散モデルであるDiGressを使用してHIGGSを実装した。
このスケールの飛躍にもかかわらず、HIGGSが生成するグラフは、局所的なスケールで、ルールベースのモデルであるBTERのグラフよりも現実的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:03:17 GMT)
Sharing tripartite nonlocality sequentially by arbitrarily many
independent observers [0.0] 三部構成の絡み合った状態はアリス、ボブおよび複数のチャーリーの間で共有されている。
ゴールは、アリスとボブで何らかの非局所性を観察できるチャーリーの数を最大化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:51:34 GMT)
Scaling adaptive quantum simulation algorithms via operator pool tiling [0.0] 本稿では,任意に大規模な問題インスタンスに対する問題調整プールの構築を容易にする,演算子プールタイリングという手法を提案する。
この手法を1次元と2次元の強い相関量子スピンモデルで示し、ADAPTがこれらのシステムに対して非常に効果的なアンサッツを自動的に見つけることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:31:38 GMT)
Scalar QED Model for Polarizable Particles in Thermal Equilibrium or in
Hyperbolic Motion in Vacuum [0.0] 熱平衡における偏光性粒子の摩擦力と運動量ゆらぎについて検討した。
運動量の量子揺らぎは、粒子が一定の印加力を受けるとき、その粒子が一定となる平均加速度であることを意味する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 22:45:39 GMT)
Roots and Requirements for Collaborative AIs [0.0] このポジションペーパーは、人間と機械のチームづくりのための技術と公共の要求の弧を概観する。
心理学や社会科学において、人間のようなコラボレーションが必要とするものについて研究している。
願望的な目標は、そのようなAIが学習し、学んだことを共有し、高い能力を達成するために協力することだ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:57:12 GMT)
Risk Management of Unmanned Aerial Vehicles [0.0] 本稿では無人航空機や無人航空機の効率的なリスク管理モデルを提案する。
多くの分野でUAVやドローンの利用が増加し、異なる脅威が存在することが、それらに対して効率的なリスク管理方法を持つことの主な理由である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:46:08 GMT)
Resource-efficient high-dimensional entanglement detection via symmetric
projections [0.0] 任意の局所次元の2部量子状態の絡み合いを検出し定量化するための2種類の基準を導入する。
どちらの基準も、状態の絡み合い次元の点で定性的な結果を与え、その忠実度と最大絡み合いのある状態の点で定量的な結果を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:09:37 GMT)
Resource analysis of quantum algorithms for coarse-grained protein
folding models [0.0] 量子コンピュータ上でタンパク質の折り畳みをシミュレーションするためのリソース要件を分析する。
量子アルゴリズムを構築するのに必要な最小の量子ビット数、相互作用数、および2つの量子ビットゲートを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:27:44 GMT)
Replica symmetry breaking in a quantum-optical vector spin glass [0.0] スピングラスは複雑な物質の標準的な例である。
スピンガラス理論はニューロモルフィックコンピューティングの数学的基礎を形成する。
スピン配置はキャビティ放出で観測され、レプリカ対称性の破れの出現を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:59:34 GMT)
Reinforcement learning pulses for transmon qubit entangling gates [0.0] 連続制御強化学習アルゴリズムを用いて、超伝導量子ビットの絡み合う2ビットゲートを設計する。
標準共振ゲートよりも優れた新しいパルス列を生成する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:19:19 GMT)
Refining resource estimation for the quantum computation of vibrational
molecular spectra through Trotter error analysis [0.0] プログラム可能な量子コンピュータ上での振動構造計算に必要な量子ビット数や量子ゲート数などの量子資源を正確に推定する。
この研究は、振動構造シミュレーションにおける潜在的な量子優位性を分析するためのガイドとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:52:27 GMT)
Realizing Majorana Kramers pairs in two-channel InAs-Al nanowires with
highly misaligned electric fields [0.0] 本研究では,2チャネルInAs-Alナノワイヤを用いたフィールドフリートポロジカル超伝導の実現のための実験的に好適な手法を提案する。
チャネルがエネルギ的にデチュレートされている場合、反並列フィールドは不要であることを示す。
したがって、この研究は大きな技術的課題を解決し、短期的な実験への扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:34:42 GMT)
Random Natural Gradient [0.0] 量子自然勾配 (Quantum Natural Gradient, QNG) は、量子状態空間の局所幾何学に関する情報を利用する方法である。
そこで本研究では,QNG最適化の利点と性能を維持しつつ,QNGに必要な資源/状態準備を削減できる2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:04:23 GMT)
Quantum stabilizer formalism for any composite system [0.0] まず、関連する背景と必要な基礎知識を紹介し、量子安定化器の定義とその量子系の進化と測定への応用について紹介する。
量子安定化器の定式化を、以前に定義されていない量子ビット量子と量子ビット量子に拡張し、任意の合成系の量子安定化器をさらに定義しようと試みる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:47:57 GMT)
Quantum signal processing over SU(N): exponential speed-up for
polynomial transformations under Shor-like assumptions [0.0] 量子信号処理(QSP)と量子特異値変換(QSVT)は、量子アルゴリズムの開発を単純化するための重要なツールである。
これらの手法は、ブロック符号化行列の固有値や特異値の変換を利用する。
本研究では、複数の制御量子ビットを導入することで変換の度合いを拡大する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:43:47 GMT)
Purcell modified Doppler cooling of quantum emitters inside optical
cavities [0.0] ドップラー冷却法に類似した大きな空洞損失を特徴とする相補的条件について検討した。
単二段エミッタの場合、大きな協調限界における自然放出のパーセル増強から冷却率の変更が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:55:16 GMT)
Pregeometry, Formal Language and Constructivist Foundations of Physics [0.0] 我々は、量子幾何学の新しい概念と既存の概念が基礎となる前幾何学構造のメタ物理について論じる。
我々は、形式言語、特にホモトピー型理論の枠組みが前幾何学理論の概念的構成要素を提供することを示す証拠に注意を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:19:29 GMT)
Potentiality realism: A realistic and indeterministic physics based on
propensities [0.0] 我々は、形式レベルでの確率から逸脱することを必要とする確率の具体的解釈について議論する。
この見解は古典物理学と量子物理学の整合に役立ち、伝統的に後者の特異な問題と見なされる概念的問題のほとんどは、実際にはすべての非決定論的物理理論に共通していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:58:56 GMT)
Phase-locking an interferometer with single-photon detections [0.0] 離散単光子検出に基づくファイバベースマッハ・ツェンダー干渉計の位相同期技術について報告する。
干渉計は、相対位相符号化された光パルス対を量子鍵分布にデコードする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:45:02 GMT)
Periodicity of dynamical signatures of chaos in quantum kicked top [0.0] 量子相関の尺度は、キック強度を$k$で解析するために用いられる。
周期性はキックされたトップで表されるスピンの数に依存する。
この結果は、反復力学を避けるために、キック強度の適切な選択に向けて実験を導くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:22:15 GMT)
PINNs error estimates for nonlinear equations in $\mathbb{R}$-smooth
Banach spaces [0.0] PINNの誤差推定を許容するPDEの演算式クラスについて述べる。
Lp$空間に対して、PINNの残差境界のツールであるブランブル・ヒルベルト型補題を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:11:24 GMT)
Optimisation via encodings: a renormalisation group perspective [0.0] 最適化問題の解法として被覆符号化マップをどのように利用できるかを示す。
カバーエンコーディングマップに係わる粗粒化は、再正規化グループスキームで遭遇した粗粒化と強く類似していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:25:05 GMT)
Optimal mixers restricted to subspaces and the stabilizer formalism [0.0] 与えられた部分空間を保存するミキサーの理解と構築を両立させる新しい形式主義を提示する。
我々は、我々のアプローチを論理X-ミクサーまたは論理XQAOAと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:36:11 GMT)
Open Quantum System Dynamics from Infinite Tensor Network Contraction [0.0] 本稿では,いわゆるプロセステンソルを,行列積状態(MPS)形式に縮約可能なテンソルネットワークで表現する。
ガウス環境においては, 浴槽応答の定常性を有効利用して, 無限MPS進化法によるMPSを効率的に構築できることが示される。
プロセステンソルネットワークを縮小するアルゴリズムは、強い結合状態における既存の提案よりも計算速度が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:35:35 GMT)
On the Integration of Self-Sovereign Identity with TLS 1.3 Handshake to Build Trust in IoT Systems [0.0] 自己主権アイデンティティ(Self-Sovereign Identity、SSI)は、人間の介入の必要性を減らす分散型オプションである。
本稿では,TLS 1.3ハンドシェイクの拡張に対処することで,大規模IoTシステムにおけるSSIの採用に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:50:51 GMT)
On the Impact of Overparameterization on the Training of a Shallow
Neural Network in High Dimensions [0.0] 本研究では,2次活性化関数と2次コストを持つ浅部ニューラルネットワークのトレーニングダイナミクスについて検討する。
同じニューラルアーキテクチャに関する以前の研究と並行して、集団リスクの勾配流に従って最適化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:20:31 GMT)
Nonlinear Quantum Optics in an Atomic Cavity [0.0] 2レベル原子のサブ波長格子からなる空洞が、光子を長い時間非線形環境に閉じ込めることができるかを見る。
これはキャビティ内の強い光子-光子相互作用を物語っている。
この解析的記述は、相互作用する光子の多体物理学を二次元的に正確に研究する可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:54:48 GMT)
Navigating information and uncertainty: A fuzzy logic model to approach
transparency, democracy and social wellbeing [0.0] 著者らは、ガバナンスの複雑さをナビゲートするためにファジィ論理に基づくtDTSWモデルを提案する。
モデルは二進的思考を超越し、民主主義、透明性、社会的幸福を分析する。
資本主義、持続可能性、男女平等、近代民主主義における教育といった課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:54:32 GMT)
Modelling Sentiment Analysis: LLMs and data augmentation techniques [0.0] 本稿では、小さなトレーニングデータセット上でのバイナリ感情分類に異なるアプローチを提案する。
感情分析の最先端を提供するLLMや、BERT、RoBERTa、XLNetといった類似のドメインが使用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:12:39 GMT)
Mitigating Quantum Gate Errors for Variational Eigensolvers Using
Hardware-Inspired Zero-Noise Extrapolation [0.0] ゼロノイズ外挿を用いた変分アルゴリズムにおける量子ゲート誤差の軽減法を開発した。
物理量子デバイスにおけるゲートエラーが、異なる量子ビットと量子ビットのペアで不均一に分散されているという事実を利用する。
回路誤差和について, 変動的アプローチにおける推定エネルギーは, ほぼ線形であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:44:21 GMT)
Majorana bound states in d-wave superconductor planar Josephson junction [0.0] スピン軌道結合の強い2次元電子ガスとd波超伝導体からなる位相制御ジョセフソン接合について検討した。
2つの超伝導体の間の領域は、面内ゼーマン場によって位相状態に調整でき、マヨラナ境界状態をホストできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:38:49 GMT)
Latched Detection of Zeptojoule Spin Echoes with a Kinetic Inductance
Parametric Oscillator [0.0] 超伝導マイクロ波共振器を用いた検出器を動作させる。
この装置は、自己振動状態に移行することにより、低消費電力マイクロ波波束の吸収を示す。
我々は、根底にあるスピンエコーの5倍の振幅で、スピン信号のラッチ・リードアウトを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:55:15 GMT)
LISBET: a self-supervised Transformer model for the automatic
segmentation of social behavior motifs [0.0] LISBET (seLf-supervIsed Social BEhavioral Transformer) を導入した。
本モデルでは,自己教師付き学習を用いることで,特徴選択や広範囲な人的アノテーションの必要性を解消する。
LISBETは、教師付き微調整を用いて行動分類を自動化する仮説駆動型モードや、教師なし学習を用いて社会的行動モチーフを分割する発見駆動型モードで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:35:17 GMT)
Krylov complexity is not a measure of distance between states or
operators [0.0] 3つの状態の間のクリロフ複素数は三角形の不等式を満たすことができないことを示す。
クリロフ複雑性が対象の状態や演算子への最も短い経路の長さであるような計量は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:04:10 GMT)
Kernel-, mean- and noise-marginalised Gaussian processes for exoplanet
transits and $H_0$ inference [0.0] 完全にベイズ的アプローチを用いることで、ガウス過程の回帰は、カーネルの選択とカーネルハイパーパラメータに対するマージン化を含むように拡張される。
この手法は、太陽系外惑星のトランジット光曲線シミュレーションによる合成データについて検討した。
平均関数予測分布の不確実性は、カーネル選択の不確実性により増大した。
この手法は平均関数と雑音モデルとの差分化に拡張され、現在のハッブルパラメータの推測に適用された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:31:01 GMT)
Jordan Decomposition of Non-Hermitian Fermionic Quadratic Forms [0.0] フェルミオン性フェルミオンリウビリアンの分解の零部分について、Prosen [Prosen T 2010 J. Stat. Mech. $textbf2010$ P07020] による Conjecture 3.1 の厳密な証明を与える。
また、各大きさのジョーダンブロックの数は、$q$-二項係数の係数で表せることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:50:19 GMT)
Its All Graph To Me: Foundational Topology Models with Contrastive
Learning on Multiple Domains [0.0] 本稿では,多くのグラフ領域で事前学習したモデルを提案する。
トポロジでのみモデルをトレーニングするが、評価にはノードラベルを含める。
一つのモデルでパフォーマンスが同等か良いかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:24:01 GMT)
Implicit models, latent compression, intrinsic biases, and cheap lunches
in community detection [0.0] コミュニティ検出は、ネットワークをノードのクラスタに分割して、その大規模な構造を要約することを目的としている。
いくつかのコミュニティ検出手法は、確率的生成モデルを通じてクラスタリングの目的を明示的に導出する。
他の方法は記述的であり、特定のアプリケーションによって動機付けられた目的に応じてネットワークを分割する。
本稿では,コミュニティ検出対象,推論対象,記述対象とそれに対応する暗黙的ネットワーク生成モデルとを関連付けるソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:14:31 GMT)
Impact of HPO on AutoML Forecasting Ensembles [0.0] 本稿では,追加のトレーニングコストと,異なる構成の精度向上とのトレードオフについて検討する。
提案されたアンサンブル学習とHPOの組み合わせは、アート商用のAutoML予測ソリューションであるAmazon Forecastの状態を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:38:18 GMT)
Hypergraphs with node attributes: structure and inference [0.0] 我々は,高次相互作用による構造理解を改善するために,ノード属性をどのように利用できるかを示す。
我々は,高次相互作用とノード属性を組み合わせて,観測された相互作用をよりよく表現する原理モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:16:20 GMT)
Human-AI Collaboration in Thematic Analysis using ChatGPT: A User Study
and Design Recommendations [0.0] 生成人工知能(GenAI)は、定性的研究において、人間とAIのコラボレーションを前進させる有望な可能性を提供する。
この研究は、GenAI、特にChatGPTとのコラボレーションに対する研究者の認識を掘り下げている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:54:56 GMT)
How to select an objective function using information theory [0.0] 機械学習や科学計算では、モデル性能は客観的関数で測定される。
情報理論のパラダイムの下では、最終的な目的は、特定のユーティリティとは対照的に、情報の最大化(および不確実性の最小化)である。
このパラダイムは、気候変動の影響を理解するために使用される大規模な地球システムモデルのように、多くの用途を持ち、明確な実用性を持たないモデルに適している、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:03:36 GMT)
Hidden Sector Dark Matter Realized as a Twin of the Visible Universe
With Zero Higgs Vacuum Expectation [0.0] 宇宙は2つの同一の粒子とゲージ相互作用を含むことを提案する。
2つのセクター間のカップリングをオンにすると、縮退を断ち切る可能性がある。
ダークセクターで最小の質量のバリオンは、自ら相互作用するダークマター粒子の候補となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 22:11:22 GMT)
Graph-controlled Permutation Mixers in QAOA for the Flexible Job-Shop
Problem [0.0] Quantum Alternating Operator Ansatzは制約付き最適化ソリューションのためのアルゴリズムフレームワークを提供する。
既知の標準QAOAプロトコルとは対照的に、最適化問題の制約はアンザッツ回路の混合層に組み込まれている。
フレキシブルなジョブショップ問題を含む幅広いスケジューリング問題に対する混合演算子を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:16:52 GMT)
Gender Inflected or Bias Inflicted: On Using Grammatical Gender Cues for
Bias Evaluation in Machine Translation [0.0] 我々はヒンディー語をソース言語とし、ヒンディー語(HI-EN)の異なるNMTシステムを評価するために、ジェンダー特化文の2つのセットを構築した。
本研究は,そのような外部バイアス評価データセットを設計する際に,言語の性質を考えることの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 07:09:59 GMT)
Gauging tensor networks with belief propagation [0.0] 本稿では,信仰伝播を用いたテンソルネットワークのゲージ化アルゴリズムを提案する。
本研究では,この手法が既知のテンソルネットワークゲージ法と密接に関連していることを示す。
我々は,このアルゴリズムが既存のガウグアルゴリズムよりも高速であることを示す数値的証拠とスケーリング論を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:26:44 GMT)
GC-VTON: Predicting Globally Consistent and Occlusion Aware Local Flows
with Neighborhood Integrity Preservation for Virtual Try-on [0.0] フローベースの衣服のワープは、画像ベースの仮想トライオンネットワークの不可欠な部分である。
本研究では,グローバルな境界アライメントと局所的なテクスチャ保存タスクを分離する手法を提案する。
次に、局所フローと大域境界アライメントを調和させる2つのモジュール間で整合損失が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:09:49 GMT)
Foundational propositions of hesitant fuzzy sets and parameter
reductions of hesitant fuzzy information systems [0.0] ヘシタントファジィ集合は不確実性やためらう場合に広く用いられる。
包含関係は集合の重要かつ基礎的な定義である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 14:03:28 GMT)
Fabrication of Sawfish photonic crystal cavities in bulk diamond [0.0] ソウフィッシュ」キャビティは46の因子と2つの光子を88%の効率で単一モード繊維に分解して排出率を高めるために提案されている。
上述のプロセスでは、全長20.5$mu$mの完全吊り装置の製作が可能で、サイズは40nm程度である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:05:46 GMT)
Experimental demonstration of Continuous-Variable Quantum Key
Distribution with a silicon photonics integrated receiver [0.0] 量子鍵分布(QKD)は量子暗号分野における顕著な応用である。
平衡検出が可能なシリコンPICを用いたCV-QKD受信機を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:27:47 GMT)
Experimental decoy-state asymmetric measurement-device-independent
quantum key distribution over a turbulent high-loss channel [0.0] Measurement-Device-Independent (MDI) QKDは、信頼できない第三者が測定を行い、すべてのサイドチャネル攻撃を取り除くことを認可する。
有限の大きさのデコイ状態MDI QKDの乱流条件下でのキーレート向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:36:33 GMT)
Evaluation of Extra Pixel Interpolation with Mask Processing for Medical
Image Segmentation with Deep Learning [0.0] 筆者らは、BICベースの画像とマスク処理とBICとNNベースの画像とマスク処理の両方の効果を評価した。
評価の結果、BIC-496モデル/ネットワークは8.9578%(画像サイズ256 x 256)で、NN-NNネットワークは1.0%(画像サイズ384 x 384)増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:43:34 GMT)
Evaluating the Effectiveness of Retrieval-Augmented Large Language
Models in Scientific Document Reasoning [0.0] LLM(Large Language Model)は、しばしば幻覚と呼ばれる、もっともらしいが事実ではない情報を提供する。
Retrieval-augmented LLMは、外部データソースから関連する情報を取得することによって、これらの問題を解決するための非パラメトリックなアプローチを提供する。
我々はこれらのモデルを科学的文書推論タスクで行う能力において批判的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:09:57 GMT)
Enhancing Malware Detection by Integrating Machine Learning with Cuckoo
Sandbox [0.0] 本研究の目的は,APIコールシーケンスを含むデータセットから抽出されたマルウェアを分類し,同定することである。
ディープラーニングと機械学習の両方のアルゴリズムは、極めて高いレベルの精度を実現し、特定のケースでは最大99%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 22:33:17 GMT)
Enhancing LLM Intelligence with ARM-RAG: Auxiliary Rationale Memory for
Retrieval Augmented Generation [0.0] 本稿では,ARM-RAG(Auxiliary Rationale Memory for Retrieval Augmented Generation)を提案する。
本研究は,小学校数学の課題において,論理列の保存とその後の検索が性能に肯定的な影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 18:03:23 GMT)
Dynamics of charge fluctuations from asymmetric initial states [0.0] 電荷非対称初期状態で準備された系における保存されたU(1)電荷のゆらぎのダイナミクスについて検討する。
初期状態が空間において均質であるとしても、電荷揺らぎは初期状態の電荷非対称性に起因する有効不均一性を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:00:03 GMT)
Dynamical simulation of the injection of vortices into a Majorana edge
mode [0.0] トポロジカル超伝導体のキラルエッジモードは、アベリア交換統計を用いてフェルミオン準粒子を輸送することができるが、非アベリア電子を輸送することもできる。
そのようなエッジ渦の対は、ジョセフソン接合上の$h/2eフラックスバイアスの適用によって注入される。
我々のシミュレーションは、フライングトポロジカルキュービットの実装に必要とされるジョセフソン接合の特性に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:44:32 GMT)
Dissipative transfer of quantum correlations from light to atomic arrays [0.0] 本研究では, 圧縮真空場のパラ軸ビームで照らした原子配列について考察する。
量子スクイーズ相関は配列原子に散逸的に移動され、原子スピンスクイーズ状態となる。
我々は、光およびマイクロ波領域における原子時計の応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:22:58 GMT)
Detecting Language Model Attacks with Perplexity [0.0] LLM(Large Language Models)を含む新たなハックが出現し、敵の接尾辞を利用してモデルを騙し、危険な応答を発生させた。
難易度とトークン長を訓練したLight-GBMは偽陽性を解消し、テストセットのほとんどの敵攻撃を正しく検出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:30:15 GMT)
DeepInspect: An AI-Powered Defect Detection for Manufacturing Industries [0.0] この技術は、製品写真から複雑な詳細を抽出することによって、欠陥を正確に識別する。
このプロジェクトでは、ディープラーニングフレームワークを活用して、製造プロセスにおけるリアルタイムな欠陥検出を自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 04:59:43 GMT)
Coupling nitrogen-vacancy centre spins in diamond to a grape dimer [0.0] 電子レンジ内で照射された2種類のブドウは、通常一連の火花を発生させ、暴力的なプラズマを発火させる。
これまでの実験では、プラズマ点火の背後にある駆動力として磁場の電場成分に焦点が当てられていた。
ナノダイアモンド中の窒素空孔(NV)スピンのアンサンブルをダイマーMW磁場の磁場成分に結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:44:43 GMT)
Counterdiabatic optimized driving in quantum phase sensitive models [0.0] 状態準備は、量子位相推定を含む多くの量子アルゴリズムにおいて重要な役割を果たす。
本稿では, 相転移を特徴とする3次元スピン系の反断熱駆動プロトコルを拡張・ベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 19:00:22 GMT)
Correlations are always detectable [0.0] システムと環境の相関は常に検出可能であることを示す。
特に、システム環境全体に対して、常にユニタリな進化を見つけることができることを示す。
最後に、系と環境が時間に依存しないハミルトニアンを通して相互作用する場合を検討し、この場合、相関が検出できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:04:40 GMT)
Contactless Fingerprint Biometric Anti-Spoofing: An Unsupervised Deep
Learning Approach [0.0] 本稿では、教師なしオートエンコーダと畳み込みブロックアテンションモジュールを組み合わせた革新的なアンチスプーフィング手法を提案する。
このスキームは平均で0.96%のBPCERを達成し、様々な種類のスプーフサンプルを含むプレゼンテーション攻撃では1.6%のAPCERを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:19:59 GMT)
Chiral topologically ordered states on a lattice from vertex operator
algebras [0.0] これらの状態は熱力学の限界においてよく定義されており、相関の指数的減衰を有することを示す。
また、E_8$相を含む非自明な可逆相におけるボゾン状態の候補を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 16:55:39 GMT)
Character-Level Bangla Text-to-IPA Transcription Using Transformer
Architecture with Sequence Alignment [0.0] International Phonetic Alphabet (IPA) は、言語学習と理解において不可欠である。
ブータンは広く使われている言語の一つとして7番目であり、その領域でIPAを必要としている。
本研究では,文字レベルと記号レベルの変換器に基づくシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて,各バングラ語のIPAを取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 08:20:06 GMT)
COOL: A Constraint Object-Oriented Logic Programming Language and its
Neural-Symbolic Compilation System [0.0] 我々は論理的推論とニューラルネットワーク技術をシームレスに組み合わせたCOOLプログラミング言語を紹介した。
COOLはデータ収集を自律的に処理するために設計されており、ユーザから供給される初期データの必要性を軽減している。
ユーザプロンプトをコーディングプロセスに組み込んで、トレーニング中のリスクを低減し、ライフサイクルを通じてモデル間のインタラクションを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 06:29:59 GMT)
CNN-Based Structural Damage Detection using Time-Series Sensor Data [0.0] 本研究では,新しいコナールニューラルネットワーク(CNN)アルゴリズムを用いて,構造損傷検出の革新的なアプローチを提案する。
時系列データは、提案したニューラルネットワークを用いて2つのカテゴリに分けられる。
その結果,新しいCNNアルゴリズムは構造劣化の発見に極めて正確であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 11:57:33 GMT)
Boosting Crop Classification by Hierarchically Fusing Satellite,
Rotational, and Contextual Data [0.0] 本研究では,複数年にわたる精度向上とロバスト性向上のためのモデルにマルチモーダル情報を融合する新しい手法を提案する。
このアプローチを評価するため、フランスとオランダで740万の農業パーセルの注釈付きデータセットを新たにリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 23:32:56 GMT)
Beyond Tradition: Evaluating Agile feasibility in DO-178C for Aerospace
Software Development [0.0] ドメイン固有の標準とガイドラインは、安全クリティカルなシステムの規制において重要な役割を担っている。
本稿では,安全クリティカルな航空宇宙システムのためのソフトウェア開発におけるDO-178C文書の分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:58:02 GMT)
Benchmarking a Neutral-Atom Quantum Computer [0.0] 我々は、オール・ツー・オールまたは最寄りの接続で動作する小さな中性原子量子コンピュータの性能を比較した。
オールツーオール接続は、隣同士の接続に比べて、シミュレートされた回路の忠実度を10%〜15%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 17:13:31 GMT)
Aspects of human memory and Large Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、主にテキストを生成するために機能する巨大な人工ニューラルネットワークである。
本研究では,LLMの記憶特性について検討し,人間の記憶の重要な特徴と驚くべき類似点を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 09:39:12 GMT)
Analysis of the User Perception of Chatbots in Education Using A Partial
Least Squares Structural Equation Modeling Approach [0.0] オプティミズム、イノベーティブネス、不快感、不安、透明性、倫理、相互作用、エンゲージメント、正確さといった主要な行動関連側面について研究した。
その結果、最適性と革新性は、知覚的使用覚(PEOU)と知覚的有用性(PU)に正の相関があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 00:44:56 GMT)
An algebraic formulation of nonassociative quantum mechanics [0.0] 我々は、可観測物の非連想代数を扱える量子力学の好ましく一般的なバージョンを開発する。
我々のアプローチは自然確率的であり、一般非結合代数の普遍包絡代数に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 01:36:23 GMT)
An Improved Approximation Algorithm for Quantum Max-Cut [0.0] 我々は、SDP緩和を絡み合った量子状態に丸めることによって動作するQuantum Max-Cutの近似アルゴリズムを提案する。
EPRハミルトニアンに対しては、全てのグラフに対して近似比1/sqrt2$の近似アルゴリズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 03:28:09 GMT)
An Analysis of Dialogue Repair in Voice Assistants [0.0] 音声対話システムは、クエリに対するリアルタイム応答を提供することによって、人間と機械のインタラクションを変革した。
本研究では,仮想アシスタントとユーザ間の対話修復における対話言語の重要性について検討する。
発見は、いくつかのアシスタント生成戦略を明らかにしているが、"hh?"のような人間のような修復戦略を再現できない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 12:50:11 GMT)
Altering level shifts and spontaneous decay rates of distant atoms with
partially-transparent asymmetric mirror interfaces [0.0] 3次元では、原子レベルのシフトと自然崩壊率を変化させる双極子-双極子相互作用は、発光光の波長に匹敵する距離でしか持続しない。
このような拡張は、負の屈折率メタマテリアルを伴わずに、部分的に透明な非対称ミラーインタフェースの助けを借りて達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 20:34:15 GMT)
Additive Covariance Matrix Models: Modelling Regional Electricity
Net-Demand in Great Britain [0.0] 我々は、イギリスの電力網を構成する14の地域において、ネット需要の同時分布を予測した。
統合モデリングは、地域ごとの需要変動と地域間の依存関係が、時間的、社会経済的、気象的要因によって異なるという事実によって複雑である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 13:55:14 GMT)
A revision of the forces exerted in the Rayleigh regime by a tighlty
focused optical vortex tweezer [0.0] レーザー光が強く集光されているが、まだ同軸である場合には、そのe/m磁場は長手成分によって特徴づけられる。
この用語は、様々なコンポーネントの規模をかなり変更する原因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:00:56 GMT)
A Lightweight and Secure PUF-Based Authentication and Key-exchange Protocol for IoT Devices [0.0] デバイス認証とキー交換はモノのインターネットにとって大きな課題である。
PUFは、PKIやIBEのような典型的な高度な暗号システムの代わりに、実用的で経済的なセキュリティメカニズムを提供するようだ。
認証を行うために,IoTデバイスがサーバと通信するための連続的なアクティブインターネット接続を必要としないシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 15:42:14 GMT)
A Deep Learning Approach to Video Anomaly Detection using Convolutional
Autoencoders [0.0] 提案手法は、畳み込みオートエンコーダを用いて、通常のビデオのパターンを学習し、テストビデオの各フレームをこの学習表現と比較する。
我々は我々のアプローチを評価し、Ped1データセットで99.35%、Ped2データセットで97%の精度を達成した。
その結果,本手法は他の最先端手法よりも優れており,実世界のビデオ異常検出に利用することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 21:23:32 GMT)
A Comparative Study of Knowledge Transfer Methods for Misaligned Urban
Building Labels [0.0] 地球観測におけるミスアライメント(EO)画像とビルディングラベルは、ビルディングフットプリントのセマンティックセグメンテーションのための正確な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニングに影響を与える。
近年,この問題に対処するために,教師・学生の知識伝達手法が3つ導入されている。
本稿では,3つの手法の体系的比較研究のワークフローについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 7 Nov 2023 10:31:41 GMT)