A Template Is All You Meme [83.1] 我々は,54,000枚以上の画像からなる www.knowyourme.com で発見されたミームと情報の知識ベースをリリースする。
我々は、ミームテンプレートが、以前のアプローチから欠落したコンテキストでモデルを注入するのに使えると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 19:38:14 GMT)
Visual Commonsense based Heterogeneous Graph Contrastive Learning [79.2] 視覚的推論タスクをより良く仕上げるための異種グラフコントラスト学習法を提案する。
本手法はプラグイン・アンド・プレイ方式として設計されており,多種多様な代表手法と迅速かつ容易に組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 12:01:18 GMT)
Report of the 1st Workshop on Generative AI and Law [78.6] 本報告では、生成AIと法に関する第1回ワークショップ(GenLaw)の開催状況について述べる。
コンピュータサイエンスと法学の実践者や学者の学際的なグループが集まり、ジェネレーティブAI法がもたらす技術的、教義的、政策上の課題について議論した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 04:13:37 GMT)
Interactive Text Generation [75.2] 我々は,対話型テキスト生成タスクを導入し,実際のユーザを巻き込むことなく,対話型テキスト生成モデルのトレーニングを可能にする。
我々は、Imitation Learningを用いてインタラクティブモデルをトレーニングし、競合する非インタラクティブな生成モデルに対する実験により、インタラクティブにトレーニングされたモデルは非インタラクティブなモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 20:43:13 GMT)
Diagnosing AI Explanation Methods with Folk Concepts of Behavior [70.1] 我々は「成功」は、その説明がどんな情報を含むかだけでなく、人間の説明者がどのような情報から理解するかにも依存すると考えている。
行動の民間的概念は、人間が行動を理解する「言語」を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 14:19:33 GMT)
ASSERT: Automated Safety Scenario Red Teaming for Evaluating the
Robustness of Large Language Models [65.8] ASSERT、Automated Safety Scenario Red Teamingは、セマンティックなアグリゲーション、ターゲットブートストラップ、敵の知識注入という3つの方法で構成されている。
このプロンプトを4つの安全領域に分割し、ドメインがモデルの性能にどのように影響するかを詳細に分析する。
統計的に有意な性能差は, 意味的関連シナリオにおける絶対分類精度が最大11%, ゼロショット逆数設定では最大19%の絶対誤差率であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 05:30:34 GMT)
PREM: A Simple Yet Effective Approach for Node-Level Graph Anomaly
Detection [65.2] ノードレベルのグラフ異常検出(GAD)は、医学、ソーシャルネットワーク、eコマースなどの分野におけるグラフ構造化データから異常ノードを特定する上で重要な役割を果たす。
本稿では,GADの効率を向上させるために,PREM (preprocessing and Matching) という簡単な手法を提案する。
我々のアプローチは、強力な異常検出機能を維持しながら、GADを合理化し、時間とメモリ消費を削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 02:15:56 GMT)
Reading Books is Great, But Not if You Are Driving! Visually Grounded
Reasoning about Defeasible Commonsense Norms [65.2] ビジュアルグラウンドド・コモンセンスの規範を研究するための新しいベンチマーク、NORMLENSを構築した。
我々は、最先端のモデル判断と説明が人間のアノテーションとうまく一致していないことを発見した。
我々は,大規模言語モデルから社会的コモンセンス知識を抽出し,モデルと人間との整合性を向上するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 13:40:27 GMT)
Graph Meets LLMs: Towards Large Graph Models [60.2] 本稿では,大規模グラフモデルの開発に伴う課題と機会について論じる。
まず,大規模グラフモデルの所望の特性について考察する。
次に、表現ベース、グラフデータ、グラフモデルという3つの重要な視点から詳細な議論を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 15:49:17 GMT)
How ChatGPT is Solving Vulnerability Management Problem [58.3] 78,445のサンプルを含む大規模データセットを用いて、完全な脆弱性管理プロセスを含む6つのタスクでChatGPTの機能を調査する。
注目すべき例として、ChatGPTのソフトウェアバグレポートのタイトル生成などのタスクにおける熟練度がある。
以上の結果から,ChatGPTが抱える障害が明らかとなり,将来的な方向性に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:01:13 GMT)
Monkey: Image Resolution and Text Label Are Important Things for Large
Multi-modal Models [57.6] 大規模マルチモーダルモデルは、一般的な視覚言語タスクを理解するのに素晴らしい能力を示している。
ここでは、Monkeyを提案することで問題に対処する。
コントリビューションは2つある: 1) 最初から事前訓練を行わずに、既存のビジョンエンコーダ上に構築できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 16:37:41 GMT)
Online Advertisements with LLMs: Opportunities and Challenges [56.8] 本稿では,オンライン広告システムにおけるLarge Language Models(LLM)の活用の可能性について検討する。
プライバシやレイテンシ,信頼性,ユーザ,広告主の満足度など,基本的な要件について検討しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 02:13:32 GMT)
Adaptation with Self-Evaluation to Improve Selective Prediction in LLMs [56.5] 大規模言語モデル(LLM)の選択予測性能を改善するために,自己評価による適応のための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,様々な質問応答(QA)データセット上で評価し,最先端の選択的予測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） (Sat, 11 Nov 2023 19:29:42 GMT)
MixPro: Simple yet Effective Data Augmentation for Prompt-based Learning [53.2] 我々は、バニラ入力テキストとテンプレートの両方を拡張するために設計された拡張方法であるMixProを紹介する。
実験の結果、MixProは他の拡張ベースラインよりも優れており、モデルパフォーマンスは平均5.08%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 15:15:26 GMT)
OpinSummEval: Revisiting Automated Evaluation for Opinion Summarization [52.7] 人間の判断と14の意見要約モデルからの出力からなるデータセットであるOpinSummEvalを提案する。
以上の結果から,ニューラルネットワークに基づく測定値が神経以外の測定値を上回っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 20:52:04 GMT)
DRUformer: Enhancing the driving scene Important object detection with
driving relationship self-understanding [50.8] 交通事故はしばしば致命傷を負い、2023年まで5000万人以上の死者を出した。
従来の研究は、主に個々の参加者の重要性を評価し、それらを独立した存在として扱うものであった。
本稿では、重要な物体検出タスクを強化するために、運転シーン関連自己理解変換器(DRUformer)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 07:26:47 GMT)
Rethinking Benchmark and Contamination for Language Models with
Rephrased Samples [49.2] 大規模な言語モデルは、これまで人間が生成したすべてのデータに基づいて、ますます訓練されている。
多くの人は、事前トレーニングや微調整のデータセットが汚染される可能性があるとして、公開ベンチマークの信頼性を懸念している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 05:11:18 GMT)
A Saliency-based Clustering Framework for Identifying Aberrant
Predictions [49.2] 本稿では, 異常予測の概念を導入し, 分類誤差の性質が頻度と同じくらい重要であることを強調した。
本稿では,誤分類率の低減と異常予測の識別を両立する,新しい,効率的なトレーニング手法を提案する。
本手法を獣医学の分野である獣医学の分野に応用し, 被曝率は高いが, 人体医学に比べて広く研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 01:53:59 GMT)
LayoutPrompter: Awaken the Design Ability of Large Language Models [46.7] ユーザの制約を自動的に高品質なレイアウトにマッピングする条件付きグラフィックレイアウト生成が,今日,注目を集めている。
本稿では,LyoutPrompterを提案する。LyoutPrompterは大規模言語モデル(LLM)を利用して,テキスト内学習によって上記の問題に対処する。
layoutPrompterは、入力出力シリアライゼーション、動的例選択、レイアウトランキングという3つの重要なコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 07:15:14 GMT)
Finetuning Text-to-Image Diffusion Models for Fairness [46.4] 公平性は分布的アライメント問題である。
経験的手法では、職業的プロンプトに対する性別、人種、およびそれらの交叉バイアスを著しく低減する。
私たちの仕事は、T2I生成AIのソーシャルアライメントを促進することを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 05:40:54 GMT)
MS-DETR: Multispectral Pedestrian Detection Transformer with Loosely
Coupled Fusion and Modality-Balanced Optimization [44.0] マルチスペクトル歩行者検出TRansformer (MS-DETR) は、エンドツーエンドの多スペクトル歩行者検出器である。
MS-DETRは2つのモダリティ固有のバックボーンとトランスフォーマーエンコーダで構成され、その後マルチモーダルトランスフォーマーデコーダが続く。
我々のエンドツーエンドのMS-DETRは、挑戦的なKAIST、CVC-14、LLVIPベンチマークデータセットよりも優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 12:27:50 GMT)
Step by Step to Fairness: Attributing Societal Bias in Task-oriented
Dialogue Systems [43.0] そこで本研究では,TODシステムの各コンポーネントにバイアスを付与する診断手法を提案する。
我々は、TODシステムのバイアスを、性別、年齢、人種の3つの人口軸に属性付ける実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 09:06:15 GMT)
Topology-Matching Normalizing Flows for Out-of-Distribution Detection in
Robot Learning [39.0] 正規化フロー(NFs)を用いた密度推定に基づくOOD検出のための強力なアプローチ
本研究では,このトポロジ的ミスマッチを回避するために,情報理論の目的を学習した表現型クラス条件ベース分布を用いて,このトポロジ的ミスマッチを回避する。
本研究では, 密度推定と2次元物体検出ベンチマークにおいて, 広範囲なベースラインと比較して優れた結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 05:09:31 GMT)
Knowledgeable Preference Alignment for LLMs in Domain-specific Question
Answering [39.0] 大規模言語モデル(LLM)は学術や産業で広く注目を集めている。
現実世界のアプリケーションとして、LLMによって生成されたコンテンツは、顧客にサービスを提供するためにユーザフレンドリであるべきです。
スタイル選好セットと知識選好セットという2種類の選好セットをそれぞれ構成する知識選好アライメント(KnowPAT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 07:56:40 GMT)
Quantitatively Measuring and Contrastively Exploring Heterogeneity for
Domain Generalization [38.5] ドメイン一般化タスクのための異種性に基づく二段階コントラスト学習(HTCL)を提案する。
第一段階では、最も異質な分割パターンをコントラストメトリックで生成する。
第2段階では、ドメインやクラスによって示唆される安定した関係を持つペアを再構築することで、実践的なコントラスト学習を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 14:22:47 GMT)
Graph ODE with Factorized Prototypes for Modeling Complicated
Interacting Dynamics [37.5] 本稿では,その問題に対処する因子化プロトタイプ(GOAT)を用いたグラフODE(Graph ODE)を提案する。
GOATはコンテキスト知識から分解されたプロトタイプを連続グラフODEフレームワークに組み込んでいる。
モデル全体は、その可能性の最大化のために、エンドツーエンドの変分推論フレームワークを使用して最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 12:04:47 GMT)
In-context Vectors: Making In Context Learning More Effective and
Controllable Through Latent Space Steering [37.0] 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内学習能力の出現を示す。
In-context vectors (ICV) としてコンテキスト内学習をリキャストする代替手法を提案する。
ICVは、標準のコンテキスト内学習よりも優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 21:19:44 GMT)
Large Language Models for Software Engineering: Survey and Open Problems [35.3] 本稿では,ソフトウェア工学(SE)におけるLarge Language Models(LLMs)の新しい領域について調査する。
本調査では,ハイブリッド技術(従来のSE+LLM)が,信頼性,効率,効率のよいLLMベースのSEの開発と展開において果たすべき重要な役割を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 21:15:19 GMT)
PerceptionGPT: Effectively Fusing Visual Perception into LLM [31.3] 視覚入力と大言語モデル(LLM)の統合は、多モーダル機能において顕著な進歩をもたらし、視覚的大言語モデル(VLLM)がもたらされた。
本稿では,視覚的知覚能力を持つVLLMを効率よく装備するPerceptionGPTという新しいエンドツーエンドフレームワークを提案する。
本手法は,視覚出力を離散トークンとして定式化する従来の手法によるトレーニングの難しさを著しく軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 16:59:20 GMT)
Prototype-based HyperAdapter for Sample-Efficient Multi-task Tuning [30.3] Prototype-based HyperAdapter (PHA)は、アダプタチューニングとハイパーネットワーク上に構築された新しいフレームワークである。
サンプル効率のよい条件付きモジュールを生成するために、インスタンスdenseレトリバーとプロトタイプのハイパーネットワークを導入する。
PHAは、トレーニング可能なパラメータ、ストリームタスクの精度、サンプル効率のトレードオフをより良くすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 15:30:30 GMT)
CVTHead: One-shot Controllable Head Avatar with Vertex-feature
Transformer [29.7] 本稿では,単一参照画像から制御可能なニューラルヘッドアバターを生成する新しいアプローチであるHeadを紹介する。
Headは最先端のグラフィックスベースの手法に匹敵するパフォーマンスを実現している。
様々な表情、ポーズ、カメラビューで、斬新な人間の頭部の効率的なレンダリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 00:19:47 GMT)
Mitigating Pooling Bias in E-commerce Search via False Negative
Estimation [26.5] Bias-mitigating Hard Negative Smplingは、偽陰性の特定と調整に適した新しいネガティブサンプリング戦略である。
検索実験により,BHNSがeコマースの実用化に有効であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 00:22:57 GMT)
Online Continual Learning via Logit Adjusted Softmax [26.1] 訓練中のクラス間の不均衡は、忘れる主な原因として特定されている。
トレーニング中のモデルロジットの簡単な調整は、事前クラスバイアスに効果的に抵抗することができる。
提案手法であるLogit Adjusted Softmaxは,クラス増分だけでなく,現実的な一般設定においても,クラス間不均衡の影響を軽減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 03:03:33 GMT)
Are Language Models Worse than Humans at Following Prompts? It's
Complicated [26.0] 最近の研究によると、意図的な無関係や誤解を招くプロンプトが与えられた場合、モデルは驚くほどうまく機能する。
人間は無関係な命令を確実に無視できるので、モデルのように、基礎となるタスクでうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 19:57:49 GMT)
Diffuse, Attend, and Segment: Unsupervised Zero-Shot Segmentation using
Stable Diffusion [25.8] アノテーションを使わずに任意のものをゼロショットでセグメント化できるモデルを提案する。
注意マップ間のKLのばらつきを計測し,それらを有効なセグメンテーションマスクにマージする,シンプルで効果的な反復的マージ手法を提案する。
COCO-Stuff-27では,従来の教師なしゼロショットSOTA法を26%,IoU平均17%で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 03:03:28 GMT)
Semantics-Empowered Communication: A Tutorial-cum-Survey [25.7] 本研究の目的は,背景分類と研究分類の両方に関する総合的な調査と,詳細な技術チュートリアルを提供することである。
具体的には、まず文献をレビューし、意味伝達における「何」と「なぜ」の問いに答えることから始める。
歴史、理論、メトリクス、データセット、ツールキットなど、SemComのエコシステムを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 05:57:39 GMT)
Unsupervised and semi-supervised co-salient object detection via
segmentation frequency statistics [24.4] 我々は,画像群内の共起する有意な物体を検出するための教師なし手法を開発した。
初めて、ImageNet-1kのような大規模なラベルなしデータセットを効果的に活用して、教師なしのCoSOD性能を改善することができることを示す。
ラベルなしデータの予測から誤信号の伝搬を回避するため,信頼度推定モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 19:47:16 GMT)
Causal Q-Aggregation for CATE Model Selection [24.1] 二重ロバストな損失を用いたQaggregationに基づく新しいCATEアンサンブル手法を提案する。
本研究の主な成果は,因果的Q集合が統計的に最適なモデル選択後悔率を達成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 02:24:24 GMT)
Hybrid Fusion Based Interpretable Multimodal Emotion Recognition with
Limited Labelled Data [23.2] VISTA Netは、早期融合と後期融合のハイブリッドを用いて、画像、音声、テキストのモダリティから情報を融合する。
KAAP技術は、特定の感情のクラスを予測するために、各モダリティとそれに対応する特徴の寄与を計算する。
VISTAネットは、IIT-R MMEmoRecデータセット上で95.99%の感情認識精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:11:26 GMT)
GlyphControl: Glyph Conditional Control for Visual Text Generation [23.1] 我々はGlyphControlという新しい効率的な手法を提案し、コヒーレントでよく表現されたビジュアルテキストを生成する。
glyph命令を組み込むことで、ユーザーは特定の要求に応じて生成されたテキストの内容、場所、サイズをカスタマイズできる。
GlyphControlはOCR精度,CLIPスコア,FIDにおいて,最近のDeepFloyd IFアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 20:56:44 GMT)
Asymmetric Contrastive Multimodal Learning for Advancing Chemical
Understanding [19.9] 非対称コントラスト型マルチモーダル学習(ACML)は分子に適した新しいアプローチである。
ACMLは効果的な非対称コントラスト学習の力を利用して、様々な化学修飾物から分子グラフ表現への情報をシームレスに伝達する。
ACMLは、化学研究と応用に革命をもたらす能力を示し、様々なモダリティの化学意味論をより深く理解している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 01:58:45 GMT)
BlockEmulator: An Emulator Enabling to Test Blockchain Sharding Protocols [18.8] BlockEmulatorはブロックチェーンシャーディングメカニズムをエミュレートするための実験的なプラットフォームである。
我々はBlockEmulatorの様々な機能を2つのステップでテストする。
GithubでBlockEmulatorをオープンソース化しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 13:44:45 GMT)
Exploiting Image-Related Inductive Biases in Single-Branch Visual
Tracking [18.4] 本稿では,単一ブランチネットワークと識別モデルとのギャップを埋めるために,適応型ViTモデル予測トラッカ(AViTMP)を提案する。
AViTMPは最先端のパフォーマンス、特に長期追跡と堅牢性を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 13:56:05 GMT)
BClean: A Bayesian Data Cleaning System [17.5] BCleanは自動ベイズネットワーク構築とユーザインタラクションを備えたベイズクリーニングシステムである。
実世界のデータセットと合成データセットの両方で評価することにより、B BCleanはデータのクリーニングにおいて最大0.9のF測定を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 09:22:07 GMT)
L3 Ensembles: Lifelong Learning Approach for Ensemble of Foundational
Language Models [15.7] 本稿では、未知のデータから意味のある表現を抽出し、構造化知識ベースを構築することに焦点を当てたアプローチを提案する。
我々は,GLUE や SuperGLUE などのベンチマークを含む様々な NLP タスクの有効性を検証する実験を行った。
提案したL3アンサンブル法は、細調整されたFLMと比較してモデル精度を4%36%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 06:59:50 GMT)
Dream to Adapt: Meta Reinforcement Learning by Latent Context
Imagination and MDP Imagination [15.6] 本稿では,実際のトレーニングタスクやデータが少ないメタRLアルゴリズムであるMetaDreamerを提案する。
我々は,学習した潜在コンテキスト空間と非絡み合い特性を補間することによりメタ想像を行い,生成世界モデルによるMDP想像を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 22:05:10 GMT)
From Charts to Atlas: Merging Latent Spaces into One [15.5] 意味的に関連するデータセットとタスクに基づいてトレーニングされたモデルは、潜在空間内でのサンプル間関係に匹敵する。
相対的空間アグリゲーション(Relative Latent Space Aggregation)という2段階のアプローチを導入し、まず相対表現を用いて空間を同等にレンダリングし、簡単な平均でそれらを集約する。
集約された空間と、すべてのタスクで訓練されたエンドツーエンドモデルから導出された空間を比較し、この2つの空間が類似していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:51:41 GMT)
VQ-NeRF: Neural Reflectance Decomposition and Editing with Vector
Quantization [15.4] VQ-NeRFは、ベクトル量子化(VQ)を組み込んだ2分岐ニューラルネットワークモデルで、3Dシーンにおけるリフレクタンスフィールドの分解と編集を行う。
材料を離散化することにより, 分解過程におけるノイズを低減し, 離散材料のセグメンテーションマップを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 04:08:47 GMT)
Sparse Attention-Based Neural Networks for Code Classification [15.3] コード分類のためのスパース注意型ニューラルネットワーク(SACC)を提案する。
最初のステップでは、ソースコードは構文解析と前処理を行う。
サブツリーの符号化されたシーケンスは、分類のためにスパースアテンション機構を組み込んだTransformerモデルに入力される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 14:07:12 GMT)
TrainerAgent: Customizable and Efficient Model Training through
LLM-Powered Multi-Agent System [14.0] TrainerAgentは、タスク、データ、モデル、サーバーエージェントを含むマルチエージェントフレームワークである。
これらのエージェントは、ユーザ定義のタスク、入力データ、要求(例えば、精度、速度)を分析し、データとモデルの両方の観点からそれらを最適化して満足なモデルを取得し、最終的にこれらのモデルをオンラインサービスとしてデプロイする。
本研究は,従来のモデル開発と比較して,効率と品質が向上した望ましいモデルの実現において,大きな進歩を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 17:39:24 GMT)
Optimal and Private Learning from Human Response Data [13.9] 最近、NguyenとZhangは、効率的かつ正確な新しいスペクトル推定アルゴリズムを提案した。
結果は2つの重要な方法で拡張します。
我々は、独自のマルコフ連鎖の定式化と離散ガウス機構を利用して、スペクトルアルゴリズムのプライベート拡張を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 00:16:00 GMT)
Heuristics-Driven Link-of-Analogy Prompting: Enhancing Large Language
Models for Document-Level Event Argument Extraction [13.4] 本研究では,文書レベルの事象論(EAE)における文脈内学習(ICL)について検討する。
これらの課題に対処するために、ヒューリスティック駆動型リンク・オブ・アナロジー(HD-LoA)プロンプト手法を導入する。
提案手法は,文書レベルのAEデータセットにおいて,F1スコアが4.53%,9.38%向上し,既存のプロンプト法および少数ショット教師付き学習法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 12:05:01 GMT)
Robust Text Classification: Analyzing Prototype-Based Networks [13.0] プロトタイプベースネットワーク(PBN)のロバスト性がテキスト分類タスクに移行するかどうかを検討する。
3つのベンチマーク実験により,現実的な摂動に直面したNLP分類タスクへのPBNのロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 19:34:06 GMT)
ImMesh: An Immediate LiDAR Localization and Meshing Framework [12.9] 実時間での同時局所化とメッシュ化の目標を達成するために,新しいLiDAR(-inertial) odometry and mapping frameworkを提案する。
提案するフレームワークはImMeshと呼ばれ、レシーバ、ローカライゼーション、メッシュ、ブロードキャストの4つの密結合モジュールで構成されている。
私たちの知る限りでは、大規模なシーンのトライアングルメッシュをオンラインで再構築できる文献としては、これが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 06:44:18 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） (Sat, 11 Nov 2023 00:34:17 GMT)
An Intelligent Social Learning-based Optimization Strategy for Black-box
Robotic Control with Reinforcement Learning [12.8] 本稿では,ブラックボックスロボットシステムのインテリジェント制御を実現するための知的社会学習アルゴリズムを提案する。
ヒトの社会集団における個人間の相互学習にインスパイアされたISLは、学習、模倣、自己学習スタイルを含む。
In this proposed ISL algorithm is compared with four-of-the-art method on six continuous control benchmark case in MuJoCo。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 14:11:49 GMT)
CompCodeVet: A Compiler-guided Validation and Enhancement Approach for
Code Dataset [12.6] 数十億のパラメータを持つモデルでさえ、多段階の推論を必要とするタスクの課題に直面します。
CompCodeVetはコンパイル不能なコードからコンパイル可能なコードを生成するためのコンパイラ誘導のCoTアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 08:21:52 GMT)
StEik: Stabilizing the Optimization of Neural Signed Distance Functions
and Finer Shape Representation [12.6] ネットワークの表現力が増加するにつれて、最適化は連続極限における偏微分方程式(PDE)に近づき、不安定となることを示す。
この不安定性は, 既設のネットワーク最適化において発現し, 再構成表面の不規則性や, あるいは局所最小値への収束に繋がることを示す。
アイコナル不安定性に反するが、過剰規則化を伴わない新しい正規化項を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 15:42:04 GMT)
OR Residual Connection Achieving Comparable Accuracy to ADD Residual
Connection in Deep Residual Spiking Neural Networks [12.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その生物学的忠実さとエネルギー効率のよいスパイク駆動操作を実行する能力のために、脳のような計算にかなりの注意を払っている。
調査では,深部スパイクニューラルネットワークの代表であるSEW-ResNetが,非イベント駆動の操作を取り入れていることを確認した。
高量子化に起因するエネルギー損失を相殺するために、アーキテクチャにORRC(OR Residual connection)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 13:36:27 GMT)
Theory of Mind Might Have Spontaneously Emerged in Large Language Models [11.6] 心の理論(ToM)は、大きな言語モデル(LLM)に自然に現れるかもしれない
ToMをヒトでテストする際の金の基準として,40の偽確認タスクを設計し,複数のLSMに投与した。
各タスクには、偽確認シナリオ、3つの密に一致した真信制御、全4つの逆バージョンが含まれていた。
GPT-3-davinci-003とChatGPT-3.5-turboは20%のタスクを解き、ChatGPT-4は75%のタスクを解き、6歳児のパフォーマンスに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 23:05:44 GMT)
NashFormer: Leveraging Local Nash Equilibria for Semantically Diverse
Trajectory Prediction [11.3] NashFormerは、ゲーム理論の逆強化学習を活用してマルチモーダル予測のカバレッジを改善する、軌道予測のためのフレームワークである。
実験の結果,予測器はベースラインモデルよりも33%以上の潜在的な相互作用をカバーし,正確な予測を行うことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 06:49:28 GMT)
Zero-Shot Cross-Lingual Sentiment Classification under Distribution
Shift: an Exploratory Study [11.3] 我々は、ゼロショットの言語間転送設定において、out-of-distriion(OOD)テストデータへの一般化について研究する。
我々は、トレインデータとテストデータ間の言語とドメインのシフトによるパフォーマンスへの影響を分析する。
我々は,コストのかかるアノテーションプロセスを避けるため,OOD一般化のための2つの新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:56:56 GMT)
Learning the What and How of Annotation in Video Object Segmentation [11.0] ビデオオブジェクト(VOS)は、ビデオ編集からビデオデータ生成まで、いくつかのアプリケーションにとって不可欠である。
従来のアノテート手法では、ビデオフレームごとにターゲットオブジェクトに詳細なセグメンテーションマスクを描く必要がある。
ビデオオブジェクトセグメンテーションのためのヒューマン・イン・ザ・ループアノテーションフレームワークであるEVA-VOSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 19:15:57 GMT)
Learning Robust Medical Image Segmentation from Multi-source Annotations [10.6] 本稿では,不確実性誘導型マルチソースUMA-Netを提案する。
2次元胸部X線セグメンテーション,眼底画像セグメンテーション,3次元胸部DCE-MRIセグメンテーションなど,様々なデータセットに対するUMA-Netの有効性と妥当性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 12:05:35 GMT)
Monitoring and Adapting the Physical State of a Camera for Autonomous
Vehicles [10.5] 本稿では,データおよび物理モデルに基づくカメラの汎用的・タスク指向型自己維持フレームワークを提案する。
このフレームワークを現実世界の地上車両に実装し、カメラが粗悪な状況に対応するためにパラメータを調整できることを実証する。
われわれのフレームワークは、カメラの健康状態を監視し維持するための実用的なソリューションを提供するだけでなく、より高度な問題に対処するための拡張の基盤としても機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 16:54:41 GMT)
Testing of Deep Reinforcement Learning Agents with Surrogate Models [10.2] 近年,Deep Reinforcement Learning (DRL) が研究コミュニティから注目を集めている。
本稿では,このようなエージェントを探索的に検証する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 15:10:56 GMT)
FinGPT: Instruction Tuning Benchmark for Open-Source Large Language
Models in Financial Datasets [9.7] 本稿では,オープンソースの大規模言語モデルに対して,インストラクションチューニングパラダイムに固有のアプローチを導入する。
私たちは、オープンソースのモデルの相互運用性に乗じて、シームレスで透過的な統合を確保します。
本稿では,エンドツーエンドのトレーニングとテストのためのベンチマーク手法を提案し,費用対効果を生かした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 06:51:24 GMT)
Separating the Wheat from the Chaff with BREAD: An open-source benchmark
and metrics to detect redundancy in text [9.5] BREADは,繰り返しボイラプレートと可塑性言語コンテンツに対する人間ラベル付きベンチマークである。
いくつかの基準値CRED(Character REDundancy)スコアを同時にリリースし,BREADの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 00:11:50 GMT)
Artificial Intelligence in Assessing Cardiovascular Diseases and Risk
Factors via Retinal Fundus Images: A Review of the Last Decade [8.8] 心臓血管疾患(CVDs)は、世界規模で死に至る主要な原因であり続けている。
人工知能(AI)技術の応用は、CVDの様々な側面を評価することで大きな人気を集めている。
心臓の機能をよりよく理解し、微小血管の特徴と機能に基づく変化を予想するために、研究者は現在、AIと非侵襲網膜スキャンの統合を検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 13:09:11 GMT)
Single-Layer Digitized-Counterdiabatic Quantum Optimization for $p$-spin
Models [8.5] 我々は、デジタルカウンタダイバティック量子最適化(DCQO)アルゴリズムを利用して、4つの局所相互作用までの$p$-spinモデルの最適解を求める。
変分法を用いてパラメータを最適化することにより,それぞれ100ドル,93%,83%のインスタンスに対して,単位精度2-スピン,3-スピン,4-スピンの問題を解く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 22:49:16 GMT)
Modeling Choice via Self-Attention [8.4] 注意に基づく選択モデルはHalo Multinomial Logitモデルの低ランクな一般化であることを示す。
提案するモデルは,短期データと長期データの両方において支配的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:13:07 GMT)
Added Toxicity Mitigation at Inference Time for Multimodal and Massively
Multilingual Translation [8.3] 翻訳の文脈で有毒性を加えることは、入力の中に存在するものよりも多くの有毒性を持つ翻訳出力を生成することを指す。
MinToxは、追加の毒性を特定し、推論時に作用するこの問題を軽減するための、新しいパイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:02:02 GMT)
Alternating minimization algorithms for graph regularized tensor
completion [8.3] 我々は、低ランクテンソル完備化(LRTC)に対するカノニカルポリアディック(CP)分解法を考える。
グラフ正規化の使用にはLRTCの学習精度のメリットが伴うが、同時に結合グラフラプラシア語を誘導する。
基礎となるCP分解モデルにおけるブロック構造を利用して, 効率の良い同期最小化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 22:55:15 GMT)
Verifiable Learning for Robust Tree Ensembles [8.2] 大規模分散アンサンブルと呼ばれる決定ツリーアンサンブルのクラスは、制限された時間で実行されるセキュリティ検証アルゴリズムを認めている。
我々は、ラベル付きデータから大規模決定木を自動学習する新しいトレーニングアルゴリズムを設計することで、このアイデアの利点を示す。
公開データセットの実験結果から,我々のアルゴリズムを用いてトレーニングした大域的なアンサンブルを数秒で検証できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 16:53:33 GMT)
Federated Learning for Connected and Automated Vehicles: A Survey of
Existing Approaches and Challenges [8.2] 機械学習(ML)は、コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)の主要なタスクに広く使われている
フェデレートラーニング(FL)は、複数の車両が協調してモデルを開発することを可能にする、分散MLアプローチである。
本稿では, FL の CAV (FL4CAV) への適用における進歩を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 21:51:17 GMT)
From Classification to Generation: Insights into Crosslingual Retrieval
Augmented ICL [8.1] クロスランガル検索強化インコンテキスト学習(CREA-ICL)を利用した新しい手法を提案する。
高ソース言語から意味論的に類似したプロンプトを抽出することにより、多言語事前学習言語モデル(MPLM)のゼロショット性能の向上を目指す。
我々の手法は分類タスクを着実に改善するが、生成タスクでは課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 15:40:21 GMT)
Towards Generic Anomaly Detection and Understanding: Large-scale
Visual-linguistic Model (GPT-4V) Takes the Lead [7.8] 本研究では,視覚言語モデルであるGPT-4Vを用いて,異常検出タスクを汎用的に処理する手法を提案する。
画像,ビデオ,ポイントクラウド,時系列データなど,マルチモダリティ,マルチドメイン異常検出タスクにおけるGPT-4Vについて検討する。
GPT-4Vは、ゼロ/ワンショット異常検出において、大域的および微粒なセマンティックパターンを検出し、説明するのに非常に効果的であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 18:35:48 GMT)
Adaptive Language-based Mental Health Assessment with Item-Response
Theory [7.8] 適応型言語に基づく評価(Adaptive Language-based Assessment)は,モデルが問うべき質問に対する限られた言語応答に基づいて,個人の心理的スコアを反復的に推定するタスクである。
適応テストは一般に高い妥当性を達成するのに必要な質問の数を大幅に削減できることがわかった。
どちらのモデルもランダムな順序付けや固定順序付けよりも大幅に改善されているが、ALIRTはより少ない質問数で最高の精度を達成できるスケーラブルなモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 03:37:17 GMT)
BizBench: A Quantitative Reasoning Benchmark for Business and Finance [7.5] BizBenchは、現実的な財務問題を推論するモデルの能力を評価するための新しいベンチマークである。
BizBenchは8つの量的推論タスクから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 16:16:11 GMT)
An In-Depth Evaluation of Federated Learning on Biomedical Natural
Language Processing [7.4] 言語モデル(LM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらした
医療分野は、データプライバシの制約が限られているため、LMをトレーニングする際の課題に直面している。
Federated Data(FL)では、共同学習を可能にする分散ソリューションを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 23:50:59 GMT)
RTLLM: An Open-Source Benchmark for Design RTL Generation with Large
Language Model [6.7] 自然言語命令による設計RTLを生成するRTLLMというオープンソースのベンチマークを提案する。
このベンチマークは、任意のLCMベースのソリューションの定量的評価を自動的に行うことができる。
また,自己計画法(セルフプランニング)という,使い易く,驚くほど効果的なプロンプトエンジニアリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 07:53:10 GMT)
CrashCar101: Procedural Generation for Damage Assessment [6.2] 3Dカーモデルに損傷を与えるプロシージャ生成パイプラインを提案する。
本研究では, 損傷車両の2次元画像と画素精度アノテーションを組み合わせて, 部分的・損傷的カテゴリの合成画像を得る。
パートセグメンテーションでは、実データと合成データの組み合わせで訓練されたセグメンテーションモデルが、実データのみで訓練されたすべてのモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:12:28 GMT)
FDNet: Feature Decoupled Segmentation Network for Tooth CBCT Image [5.7] 本稿では,CBCTスキャンで遭遇する歯質変化状況に優れた特徴デカップリングネットワークであるFDNetを提案する。
フレームワークの有効性は厳格なベンチマークによって検証され、それぞれ85.28%と75.23%のDiceとIoUのスコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 12:00:24 GMT)
PECoP: Parameter Efficient Continual Pretraining for Action Quality
Assessment [5.6] 以前の作業では、大規模なドメイン汎用データセットで事前訓練されたモデルを微調整する必要がある。
このようなドメインシフトを減らすために,新しいパラメータ効率,連続的事前学習フレームワーク PEP を提案する。
我々は,最近の最先端手法の性能を向上させるPEPの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 02:36:38 GMT)
Enhancing Public Understanding of Court Opinions with Automated
Summarizers [5.4] 我々は、AIアシスタントを使用して、簡易な司法意見要約を生成するパイプラインを提案する。
これらは一般市民によりアクセスしやすく、非専門家によって理解しやすい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:05:27 GMT)
TLMCM Network for Medical Image Hierarchical Multi-Label Classification [5.3] 医用画像階層型マルチラベル分類(MI-HMC)は現代医療において最重要課題である。
本稿では,MI-HMCタスクのための最大制約モジュール(TLMCM)ネットワークを用いたトランスファーラーニングを提案する。
実験の結果,TLMCMネットワークはMI-HMCタスクに対して高いマルチラベル予測精度(80%$-90%$)を実現することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 08:16:29 GMT)
The Exact Determinant of a Specific Class of Sparse Positive Definite
Matrices [5.3] スパースガウス図形モデルの特定のクラスに対して、共分散行列の行列式に対する閉形式解を提供する。
私たちのフレームワークでは、グラフィカルなインタラクションモデルは$mathcalK_n$と$mathcalK_n-1$の代替製品と同等です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 18:31:25 GMT)
Slowly Varying Regression under Sparsity [5.2] 本稿では, 緩やかな過度回帰の枠組みを提示し, 回帰モデルが緩やかかつスパースな変動を示すようにした。
本稿では,バイナリ凸アルゴリズムとして再構成する手法を提案する。
結果として得られたモデルは、様々なデータセット間で競合する定式化よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 15:08:03 GMT)
Controllability-Constrained Deep Network Models for Enhanced Control of
Dynamical Systems [4.9] 力学の知識を持たない力学系の制御は重要かつ困難な課題である。
ディープニューラルネットワーク(DNN)のような現代の機械学習アプローチは、制御入力と対応する状態観測出力から動的モデルの推定を可能にする。
制御性のあるデータから推定されるモデルを明確に拡張する制御理論法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 00:04:26 GMT)
TURBO: The Swiss Knife of Auto-Encoders [4.9] TURBOは、自動エンコード手法を体系的に解析し、一般化するように設計されている。
本稿は、そのようなモデルをすべて解明する上で、情報ボトルネックの概念が不十分であることを示す。
TURBOの導入は、データ表現とニューラルネットワークモデルの構造のより深い理解に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 10:38:29 GMT)
Self-supervised Context Learning for Visual Inspection of Industrial
Defects [4.5] 本稿では,有名なジグソーパズルに取り組むことで,最適なエンコーダを導出する自己教師型学習アルゴリズムを提案する。
提案手法では, 対象画像を9つのパッチに分割し, エンコーダに2つのパッチ間の相対的な位置関係を予測して, リッチなセマンティクスを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 08:01:40 GMT)
Band-wise Hyperspectral Image Pansharpening using CNN Model Propagation [4.2] ハイパースペクトルパンシャーピングのための新しい深層学習法を提案する。
バンドワイド適応方式でネストされた単純な単一バンドアン教師付きパンシャーペニングモデルを継承する。
提案手法は,従来の学習基準法と深層学習基準法の両方より優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 08:53:54 GMT)
Towards Early Prediction of Human iPSC Reprogramming Success [3.8] 本報告では, 再生細胞療法の根源として, ヒト誘導多能性幹細胞(iPSCs)の再プログラミングが成功するための早期自動予測の進歩について述べる。
iPSC再プログラミングの極小成功率は0.01%ドルから0.1%ドルであり、安定なiPSCラインを生成するのに労働集約的、時間消費的、極端に高価である。
熟成の初期段階において、どの細胞が最適なiPSCラインとして成立するかを確実に予測できる能力は、パーソナライズド医療に対する実用的で費用対効果の高いアプローチとして、画期的なものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 15:44:05 GMT)
Streamlining Energy Transition Scenarios to Key Policy Decisions [3.7] 意思決定木を用いた利害関係者の議論から解釈可能なストーリーラインを導出する。
以上の結果から, 再生可能エネルギーの高度展開を選択することで, 地球規模の脱炭シナリオが, 気候変動や需要の不確実性に対して堅牢であることが示唆された。
我々の移行可能なアプローチは、膨大なエネルギーモデルの結果を小さな決定セットに変換し、エネルギー遷移を形成する主要な要因を優先順位付けする決定を導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 18:10:32 GMT)
Resonance-dominant optomechanical entanglement in open quantum systems [3.6] エンタングルメント保護によって動機づけられた本研究は,コヒーレント状態表現におけるオプティメカルエンタングルメントを高めるために共振効果を利用する。
連続変数の絡み合いの保護は、重要な変形成分に関連する自由度を排除し、脱コヒーレンスに抵抗することを明らかにする。
本研究は, 量子システムのデコヒーレンスから保護し, 大規模量子情報処理と量子ネットワーク構築の可能性を高めるために, 共振効果を適用した新たな基盤を打破するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 01:17:36 GMT)
DRL-Based Trajectory Tracking for Motion-Related Modules in Autonomous
Driving [3.6] 本稿では,自律運転システムにおける動作関連モジュールに対するディープ強化学習に基づく軌道追跡手法を提案する。
DLの表現学習能力とRLの探索特性は強靭性と精度の向上をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 14:03:17 GMT)
Theory of Compression Channels for Post-selected Metrology [3.5] 我々は,ポストセレクトメトロジーにおける圧縮チャネルに関する一般的な理論を提唱した。
バイパーティイトシステムの2つのカテゴリにおいて、圧縮チャネルを1つのサブシステムに制限しても、圧縮損失を任意に小さくすることができる。
これらの知見は、測定ノイズとコストが劇的に低減されるように、量子測定を分散するために利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 22:40:19 GMT)
Stochastic First-Order Learning for Large-Scale Flexibly Tied Gaussian
Mixture Model [3.5] ガウス混合モデル(GMM)の多様体上での新しい最適化アルゴリズムを提案する。
我々は,予測最大化アルゴリズムを,より高い確率で達成し,収束のエポックを少なくし,各エポックあたりの時間を少なくすることができることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 17:39:22 GMT)
Stain Consistency Learning: Handling Stain Variation for Automatic
Digital Pathology Segmentation [3.2] 染色色不変の特徴を学習するために,染色特異的増色と染色一貫性損失関数を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
マソンのトリクロマトクロムとH&E染色細胞と核データセットの10つの手法を比較した。
その結果,染色法は同等あるいは悪い性能を示したが,染色法や染色法では性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 12:00:44 GMT)
Understanding Grokking Through A Robustness Viewpoint [3.2] ニューラルネットワークの一般的な$l$ウェイトノルム(メトリック)は、実際にはグルークするのに十分な条件であることを示す。
我々は、ロバストネスと情報理論に基づく新しいメトリクスを提案し、新しいメトリクスがグラッキング現象とよく相関していることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 15:45:44 GMT)
A 3D Conditional Diffusion Model for Image Quality Transfer -- An
Application to Low-Field MRI [3.1] 低磁場(LF)MRIスキャナは、限られたリソースや信頼性の低い電源の設定で依然として一般的である。
彼らはしばしば、高磁場(HF)スキャナよりも空間分解能とコントラストの低い画像を生成する。
画像品質伝達(IQT)は,低画質画像と高画質画像のマッピング関数を学習することにより,画像の品質を高めるために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 18:30:56 GMT)
Asymptotic in a class of network models with an increasing sub-Gamma
degree sequence [3.1] 離散的なLaplace機構を特別な場合として、一般ノイズ機構の下でバイナリネットワークの次数を解放する。
ネットワークモデルのクラスにおいて,パラメータの数が無限大となるとき,パラメータ推定器の整合正規度を含む結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 00:56:03 GMT)
VT-Former: A Transformer-based Vehicle Trajectory Prediction Approach
For Intelligent Highway Transportation Systems [3.1] 自動車軌道予測は、高速道路や道路安全への多くの応用において重要な要素である。
本稿では,VT-Former で表される高速道路の安全と監視のための車両軌道予測のためのトランスフォーマーに基づく新しい手法を提案する。
長距離時間パターンをキャプチャするためにトランスフォーマーを活用することに加えて、車両間の複雑な社会的相互作用をキャプチャするために、新しいグラフ注意トークン化(GAT)モジュールが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 17:52:06 GMT)
Privacy Risks Analysis and Mitigation in Federated Learning for Medical
Images [2.9] 医学領域における医療画像解析の分野では,フェデレートラーニング(FL)が盛んである。
近年の研究では、FLのデフォルト設定がプライバシー攻撃の下でプライベートトレーニングデータを漏洩する可能性があることが判明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 18:58:01 GMT)
Do Not Harm Protected Groups in Debiasing Language Representation Models [2.9] 実世界のデータで訓練された言語表現モデル(LRM)は、望ましくないバイアスを捕捉し、悪化させる可能性がある。
実世界のテキスト分類タスクにおいて, 4つのデバイアス化手法について検討し, 全ての人口集団において, バイアスの低減が性能低下の犠牲となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 22:29:58 GMT)
Quantum Entanglement Phase Transitions and Computational Complexity:
Insights from Ising Models [2.7] 我々は,2次元のバイパートイトクラスタ状態を構築し,バルク量子ビット上で単一量子ビットの測定を行う。
我々は、この境界状態絡み合い遷移と、非単位1+1次元回路における測定誘起相転移を橋渡しする。
具体的には,境界状態の絡み合い遷移と二部構成の2$dクラスタ状態のサンプリング複雑性の関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 20:20:47 GMT)
THOS: A Benchmark Dataset for Targeted Hate and Offensive Speech [2.7] THOSは、メッセージのターゲットに関する細かいアノテーションを手動でラベル付けした8.3kのツイートのデータセットである。
このデータセットは,大規模言語モデルに基づく分類器を訓練し,この粒度レベルでの分類を可能にすることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 00:30:31 GMT)
Determining Intent of Changes to Ascertain Fake Crowdsourced Image Services [2.6] ソーシャルメディア上のクラウドソースイメージを画像サービスとしてモデル化し,表現するために,サービス指向のアプローチを用いる。
我々は、変更の意図を、偽画像サービスを確認するための重要なパラメータとして定義する。
画像のセマンティクスの変化を考慮した基礎的変化の意図を推定する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:35:45 GMT)
DocGen: Generating Detailed Parameter Docstrings in Python [2.2] 本稿では,複数のタスク固有モデルを組み合わせてドクストリングの特定の部分を生成するマルチステップアプローチを提案する。
提案手法を,自動測定と人中心評価の両方を用いて,既存の生成モデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 01:14:37 GMT)
Multimodal Machine Learning in Image-Based and Clinical Biomedicine:
Survey and Prospects [2.1] 本稿では,臨床予測のためのマルチモーダルモデルの変換可能性について検討する。
進歩にもかかわらず、多くの生物医学領域におけるデータバイアスや「ビッグデータ」の不足といった課題が続いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 21:25:29 GMT)
Traffic Sign Recognition Using Local Vision Transformer [1.8] 本稿では,交通信号認識のための畳み込み型ネットワークと変圧器型ネットワークの両利点を融合した新しいモデルを提案する。
提案モデルには、局所的相関をキャプチャする畳み込みブロックと、グローバルな依存関係を学習するトランスフォーマーベースのブロックが含まれる。
実験により, 局所性モジュールを用いたハイブリッドネットワークは, 純粋なトランスフォーマーモデルおよび最も優れた畳み込みネットワークよりも精度が高いことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 19:42:41 GMT)
Seeing is Believing: A Federated Learning Based Prototype to Detect Wireless Injection Attacks [1.8] リアクティブインジェクション攻撃(Reactive Injection attack)は、無線ネットワークにおけるセキュリティ脅威の一種である。
シークレットキーに基づく物理層シグナリング手法をクライアントに実装する。
ベースステーションでロバストなMLモデルを設計可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 13:21:24 GMT)
Understanding Generalization via Set Theory [1.6] 一般化は機械学習モデルの中核にある。
我々は、アルゴリズム、仮説、データセットの一般化の概念を導入するために集合論を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:47:29 GMT)
Adversarial Fine-tuning using Generated Respiratory Sound to Address
Class Imbalance [1.4] 本稿では,条件付きニューラルボコーダとして音声拡散モデルを用いて,不均衡な呼吸音データを増やすための簡単なアプローチを提案する。
また, 合成音と実呼吸音の特徴を整合させ, 呼吸音の分類性能を向上させるために, 簡易かつ効果的な対向微調整法を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 05:02:54 GMT)
Data-driven rules for multidimensional reflection problems [1.1] 反射型制御を伴う可逆拡散に対する多変量特異制御問題について検討する。
与えられた拡散力学に対して、最適な領域が強い星型であると仮定し、ポリトープ近似に基づく勾配降下アルゴリズムを提案し、コスト最小化領域を数値的に決定する。
最後に,制御器に拡散力学が未知な場合のデータ駆動型解について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 18:36:17 GMT)
Learning RL-Policies for Joint Beamforming Without Exploration: A Batch
Constrained Off-Policy Approach [1.0] 本稿では,ネットワークにおけるパラメータキャンセル最適化の問題点について考察する。
探索と学習のために実世界でアルゴリズムをデプロイすることは、探索せずにデータによって達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 14:32:12 GMT)
Stacked networks improve physics-informed training: applications to
neural networks and deep operator networks [1.0] 本稿では,物理インフォームドニューラルネットワークと演算子ネットワークを積み重ねる新しい多元性フレームワークを提案する。
物理インフォームドニューラルネットワークと演算子ネットワークの精度向上と必要なサイズ削減のために,スタックリングがいかに有効かを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 05:43:54 GMT)
De-SaTE: Denoising Self-attention Transformer Encoders for Li-ion
Battery Health Prognostics [0.9] 本研究は, 電池データによく見られる特定のノイズに対処するよう訓練された, 複数モジュールのパワーを利用する新しい手法を提案する。
NASAとCALCEのデータに対する広範な実験の後、様々なノイズパターンの下で幅広い健康指標値が推定される。
これらのデータに関する報告されたエラーメトリクスは、最近の文献で報告されている最先端のメトリクスと同等かそれ以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 21:36:39 GMT)
Weighted $p$-R\'{e}nyi Entropy Power Inequality: Information Theory to
Quantum Shannon Theory [0.9] p$-R'enyiエントロピーパワーの不等式を、2つの独立連続確率変数$X$と$Y$の重み係数$t$で研究する。
我々の研究は量子シャノン理論の基本的な研究結果として利用でき、量子系におけるエントロピーパワーの不等式をR'enyiバージョンで提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 05:47:29 GMT)
Eigenvalue analysis of three-state quantum walks with general coin
matrices [0.8] 本研究は, 一般のコイン行列を用いた3状態量子ウォークの伝達行列に着目した。
以前は解析不可能なモデルに対して固有値を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 03:37:24 GMT)
Fermionic Simulators for Enhanced Scalability of Variational Quantum
Simulation [0.8] 短期量子シミュレータは主に量子ビットベースのアーキテクチャに基づいている。
フェルミオン量子シミュレータは、光学的ツイーザーにおける中性原子のトラップと操作の進歩により、実現しつつある。
フェルミオンシミュレータは、量子進化の資源に関して、実際に量子ビットよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 14:38:15 GMT)
3DFusion, A real-time 3D object reconstruction pipeline based on
streamed instance segmented data [0.6] 本稿では,RGB-D画像を利用したリアルタイムセグメンテーション・再構築システムを提案する。
システムはRGB-Dデータに対して画素レベルのセグメンテーションを行い、背景オブジェクトを効果的に分離する。
リアルタイム3Dモデリングは、拡張現実、仮想現実、インテリアデザイン、都市計画、道路支援、セキュリティシステムなど、さまざまな分野に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 20:11:58 GMT)
Contextuality, Coherences, and Quantum Cheshire Cats [0.0] このシナリオは,3つの異なる測定値の関係を用いて解析可能であることを示す。
この文脈的行動が、弱い値と禁止状態間のコヒーレンスにどのように結びつくかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 04:50:24 GMT)
Neuro-GPT: Developing A Foundation Model for EEG [0.0] 脳波エンコーダとGPTモデルからなる基礎モデルであるNeuro-GPTを提案する。
基礎モデルは、マスクされた脳波セグメントの再構築方法を学ぶ自己教師付きタスクを使用して、大規模データセット上で事前訓練される。
次に、モータ画像分類タスクのモデルを微調整し、その性能を低データ方式で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 02:23:07 GMT)
Word Linear Complexity of sequences and Local Inversion of maps over finite fields [0.0] 本稿では、有限体上のベクトル値列の概念を、そのアンサンブルの線形複素性$の拡張として展開する。
行列極小は、列が周期的であるとき、一意の局所逆の$x$ in $ffn$を解くために与えられた$ffn$ in $ffn$において、写像$F:ffnが反復的に生成したベクトルで使用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 14:06:23 GMT)
Two-photon sideband transition in a driven quantum Rabi model :
Quantitative discussions with derived longitudinal drives and beyond the
rotating wave approximation [0.0] 我々は、駆動量子ラビモデル(QRM)のサイドバンド遷移ダイナミクスを解析的および数値的に研究する。
特に、外部横方向駆動フィールドが一階側バンド遷移を誘導する条件に着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 09:32:39 GMT)
The Pros and Cons of Using Machine Learning and Interpretable Machine
Learning Methods in psychiatry detection applications, specifically
depression disorder: A Brief Review [0.0] この記事では、機械学習と解釈可能なAIの分野における関連記事の概要を紹介する。
精神医学の障害検出アプリケーションでAIを使用することの利点とデメリットを理解するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 18:31:32 GMT)
Retrieval-augmented Generation to Improve Math Question-Answering:
Trade-offs Between Groundedness and Human Preference [0.0] 我々は、高品質なオープンソースの数学教科書からコンテンツを検索して利用し、実際の学生の質問に対する応答を生成するプロンプトを設計する。
マルチ条件サーベイを実施し,中学代数学と幾何学QAのためのRAGシステムの有効性を評価した。
我々は、RAGは応答品質を向上させることができるが、数学のQAシステムの設計者は、学生が好む応答と、特定の教育資源に密接に適合する応答とのトレードオフを検討する必要があると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 01:26:22 GMT)
Resolving non-perturbative renormalization of a microwave-dressed weakly
anharmonic superconducting qubit [0.0] 本研究では,マイクロ波被覆トランスモンと1つの量子化モードを,幅広い駆動パラメータで結合したトランスモンについて検討する。
従来の理論的研究とは異なり、摂動的体制を超えた非再帰的で非フロケ理論を確立する。
我々の研究は、高速量子ゲートの実装、量子ビットパラメータ工学、および駆動非線形システムに関する基礎研究にも貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 09:30:10 GMT)
Quantum computation with logical gates between hot systems [0.0] 量子コンピュータアーキテクチャでは、相互作用が機械的基底状態にないホットキュービット間で媒介される。
複数の物理系からなる符号化系間の量子ゲートを導入する。
このような不完全性に対してこれらのゲートに耐性を持たせるために、エンコーディングがどのように使用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 15:02:28 GMT)
Quantum Data Compression and Quantum Cross Entropy [0.0] 量子クロスエントロピーが準最適量子源符号化の圧縮速度として働くことを示す。
これは量子クロスエントロピーが量子機械学習アルゴリズムの損失関数として効果的に機能することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 06:39:44 GMT)
Prospects for thermalization of microwave-shielded ultracold molecules [0.0] マイクロ波遮蔽極性分子フェルミオン希薄ガス中の異方性熱化について検討した。
しきい値より上の衝突エネルギーについては、前方散乱の強い好みにより熱化が抑制されていることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 18:12:14 GMT)
Progression and Challenges of IoT in Healthcare: A Short Review [0.0] スマートヘルスケアの急成長する分野は、近い将来、かなりの収入を生み出す可能性がある。
インターネット・オブ・メディカル・モノ(IoMT)は、新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大対策として、多くの国で戦略的に配備されている。
世界中のIoMTの迅速かつ広範な採用により、セキュリティとプライバシに関する問題が拡大した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 08:38:04 GMT)
Photonic entanglement with accelerated light [0.0] 理想的な条件下では,加速度が絡み合いに大きく影響しないことを示す。
導入されたスキームは重力と量子物理学の境界における過程の理解に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 20:20:57 GMT)
Many-body Majorana braiding without an exponential Hilbert space [0.0] マヨラナゼロモード(MZM)で構築された量子ビットは、位相的に保護された量子コンピューティングへの主要な経路である。
複数のMZMのブレイディング過程のシミュレーションは超伝導多体系の量子力学に対応する。
超伝導体の単一粒子状態から, 任意の多体波動関数を計算し, 期待値, 相関値, 重なり値を求める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 00:35:26 GMT)
MP and MT properties of fuzzy inference with aggregation function [0.0] fuzzy modus ponens (FMP) とfuzzy modus tollens (FMT) は人工知能において重要な応用である。
本稿では,A-compositional rule of inference(ACRI)法の有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 10:33:31 GMT)
Is Machine Learning Unsafe and Irresponsible in Social Sciences?
Paradoxes and Reconsidering from Recidivism Prediction Tasks [0.0] 本論文は,社会科学への計算的アプローチの根底にある,ハイテイクなイベント予測に関する,基本的な,熱い議論の的となっている問題に対処する。
我々は機械学習に対するいくつかの一般的な見解を疑問視し、計算手法と従来の社会科学アプローチの融合を促進する新しいパラダイムを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:17:16 GMT)
Intentional Biases in LLM Responses [0.0] Falcon-7bのようなオープンソースモデルとOpen AIのGPT-4モデルの違いについて検討する。
専門家モデルと監督官が混合したGPT-4のガードレールは,様々な視点でペルソナを構築するのに有害であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 19:59:24 GMT)
Identification of vortex in unstructured mesh with graph neural networks [0.0] 本稿では,非構造化メッシュ上でのCFD結果の渦を特定するために,U-Netアーキテクチャを用いたグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくモデルを提案する。
2次元CFDメッシュにおける渦領域をラベル付けするための渦自動ラベル法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 12:10:16 GMT)
Heuristic Optimal Transport in Branching Networks [0.0] 本稿では,ネットワークにおける最適輸送のための高速分岐法について論じ,いくつかの応用について述べる。
この問題の解決策は、ソースをターゲットに最適に接続する直線セグメントで構成されており、分岐は示さない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 19:39:50 GMT)
Guideline for the Production of Digital Rights Management (DRM) [0.0] DRM開発のための改革はなく、単に削除するだけだ。
本研究は、DRMのさまざまな種類を概説し、正例と負例の両方を列挙する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 21:50:49 GMT)
Generation Of Colors using Bidirectional Long Short Term Memory Networks [0.0] 人間の視覚は、200万から700万の識別可能な色合いと推定される、幅広い色のスペクトルを区別することができる。
この研究は、無数の陰影に対する視覚的認識と、それらを正確に表現し、命名する能力のギャップを埋めようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:35:37 GMT)
Experimental Demonstration of Inequivalent Mutually Unbiased Bases [0.0] 等価なMUBには異なる情報抽出能力と量子情報処理の利点があることを示す。
実験により,不等価なMUBには異なる情報抽出能力と量子情報処理の利点があることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:25:15 GMT)
Emergence and enhancement of feedback control induced quantum
entanglement [0.0] 本稿では,空洞を脱出する空洞モードにフィードバックを適用することで,量子相関を制御する手法を提案する。
可動ミラーを用いたハイブリッドキャビティマグメカニクスシステムにおいて、提案したコヒーレントフィードバックスキームにより、二分位と三分位の両方の量子相関の強化が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 14:17:00 GMT)
Electronic Communication Data Link Encryption Simulation Based on
Wireless Communication [0.0] この技術の主な内容は、無線通信の研究に基づいている。
無線通信に基づく技術研究は,電子通信データリンクの暗号化シミュレーション効果を効果的に向上させることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 03:18:41 GMT)
Don't Overlook the Grammatical Gender: Bias Evaluation for Hindi-English
Machine Translation [0.0] 既存の評価ベンチマークは主に翻訳のソース言語としての英語に焦点を当てている。
英語以外のソース言語では、研究はしばしばバイアス評価のために性中立の文を用いる。
本研究は,ソースコード中の文法的ジェンダーマーカーを考慮に入れたバイアス評価テストセットの調整の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 09:28:43 GMT)
Diamond quantum sensors in microfluidics technology [0.0] ダイヤモンド量子センシングは、ナノからマイクロスケールの複数の物理化学的パラメータを探索する新しい技術である。
これらのセンサをマイクロ流体デバイスに統合することで、マイクロスケールチャネル内の小さなサンプルボリュームの正確な定量化と分析が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 19:54:52 GMT)
Could GUP Act as a Model for the ER=EPR Conjecture? [0.0] アインシュタイン、ポドルスキー、ローゼン(EPR)は思考実験を通じて、不確実性原理は現実の完全な記述を提供しないかもしれないと主張した。
線形一般化不確実性原理(GUP)は,最小測定可能な長さで消失不確実性を示すことによって,EPRパラドックスを解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 23:11:11 GMT)
Convolve and Conquer: Data Comparison with Wiener Filters [0.0] Wiener-filter理論に触発されたペアサンプル間の(離散的な)相似性を測定する新しい手法を提案する。
我々は、データ圧縮、医用画像計算、翻訳分類、非パラメトリック生成モデリングの4つの機械学習応用において、我々のアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 12:28:31 GMT)
Controllable fusion of electromagnetic bosons in two-dimensional
semiconductors [0.0] 2次元半導体における同一の電磁ボソン(励起子または偏光子)の制御可能な相互作用の物理原理を提案する。
鍵となる成分は、例えば一軸ひずみによる二重励起子とホスト構造の面内異方性である。
放射励起子2重項の異方性による分裂は、バイエクシトン状態とボソン散乱状態の連続体とを結合させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 13:25:30 GMT)
Conceptual Model Interpreter for Large Language Models [0.0] 本稿では,コード生成と解釈を概念モデルに適用する。
概念モデルインタプリタの概念とプロトタイプについて検討する。
以上の結果から,会話形式で反復的にモデリングできる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 09:41:37 GMT)
Computer Vision for Particle Size Analysis of Coarse-Grained Soils [0.0] 粒子径解析は土壌の物理的特性を評価するための基礎技術である。
粗粒土のPSAにコンピュータビジョン(CV)とPython言語を利用する新しい手法を提案する。
本手法は,高性能カメラを不要にすることで,利便性とコスト削減を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 17:01:24 GMT)
Comment on "Continuous simultaneous measurement of position and momentum
of a particle" [0.0] 連続観測限界はコヒーレントな半古典的展開の実現であることを示す。
言い換えれば、崩壊は、彼らが提案するように、非ゴー定理である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 16:37:27 GMT)
Back to Basics: Fast Denoising Iterative Algorithm [0.0] ノイズ低減のための高速反復アルゴリズムであるBack to Basics (BTB)を紹介する。
光コヒーレンス・トモグラフィー(OCT)における白色ガウス雑音の存在下での自然像,ポアソン分布画像デノイング,スペックル抑制の3症例について検討した。
実験結果から,提案手法は画像品質を効果的に向上しうることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 18:32:06 GMT)
Automatized Self-Supervised Learning for Skin Lesion Screening [0.0] このツールは、最先端のオブジェクト検出アルゴリズムを使用して、患者の画像からすべての皮膚病変を特定し、抽出する。
ツールの性能を評価するために臨床検査を行った。
研究によると、皮膚科医は自信を増し、AIによって補助された場合、トップ10のAI識別UDとの過半数の合意は100%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 23:55:40 GMT)
An\'alise e modelagem de jogos digitais: Relato de uma experi\^encia
educacional utlizando PBL em um grupo multidisciplinar [0.0] この記事は、サンパウロのポンティフィカル・カトリック大学のDigital Games MastersプログラムにおけるDigital Games Analysis and Modelingコースの経験を詳述する。
本論では,役割に基づく作業方法とミーティングのステップについて論じる。
また、要求図、コンテキスト図、ケース図、クラス図など、ゲームデザイン文書のGDDに寄与した成果の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 20:28:51 GMT)
An explanation of the Bell experiment [0.0] ベル実験は、量子力学の基礎への新しいアプローチの光で議論される。
基本的なモデルから、オブザーバーの心は何らかの方法で制限されなければならないと結論付けられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 11:30:01 GMT)
Agnostic Membership Query Learning with Nontrivial Savings: New Results,
Techniques [0.0] 学習の最前線で授業の会員クエリによる学習を検討する。
このアプローチは、非自明な貯蓄を伴う線形学習の研究にインスパイアされ、継続する」。
ゲートのサブ線形数からなる回路の非依存学習アルゴリズムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 23:46:48 GMT)
A simple learning agent interacting with an agent-based market model [0.0] 本研究では,エージェントベースの金融市場モデルと相互作用する単一強化学習最適実行取引エージェントの学習力学を考察する。
モデルのモーメントは、ハースト指数を除いて学習エージェントの影響に対して堅牢であることがわかった。
学習エージェントの導入は、価格影響曲線の形状を保ちつつ、取引量が増えると、トレードオフ自己相関を低減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 18:23:26 GMT)
A Generalized Space-Efficient Algorithm for Quantum Bit String
Comparators [0.0] 本稿では,2ビットのアシラリービットを用いた2つの$n$-qubit論理状態の比較設計を提案する。
この研究により、量子アルゴリズムの設計において十分な柔軟性が得られ、量子アルゴリズムの開発を加速することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 11 Nov 2023 14:01:35 GMT)