Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

DoReMi: Optimizing Data Mixtures Speeds Up Language Model Pretraining [148.9]
ミニマックス最適化(DoReMi)を用いたドメイン再重み付けを提案する。 DoReMiはまず、ドメイン上のグループ分散ロバスト最適化(Group DRO)を使用して小さなプロキシモデルをトレーニングし、ドメイン重みを生成する。次に、これらのドメインウェイトでデータセットを再サンプリングし、より大きなフルサイズのモデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:01:53 GMT)
Offline Imitation from Observation via Primal Wasserstein State Occupancy Matching [122.1]
我々は,Primal Wasserstein DICEが,悲観的正則化器を用いて,エキスパートと学習者の状態占有率の原始的なワッサースタイン距離を最小化できることを示した。我々のフレームワークは最先端のSMODICEと$f$-divergenceとWassersteinの最小化の一般化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:50:49 GMT)
Continual Learning: Applications and the Road Forward [111.3]
継続的学習は、機械学習モデルが、過去に学んだことを忘れずに知識を蓄積することで、新しいデータを継続的に学習できるようにすることを目的としている。我々は3つの主要な機械学習カンファレンスで発行された最近の連続的な学習論文を調査してステージを設定した。機械学習における5つのオープンな問題について議論し、継続的学習が必然的にそのソリューションの一部であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:17:00 GMT)
Diffusion Model Alignment Using Direct Preference Optimization [103.2]
拡散DPOは,ヒトの比較データを直接最適化することにより,拡散モデルを人間の嗜好に合わせる手法である。拡散DPOを用いた最先端安定拡散XL(SDXL)-1.0モデルの基礎モデルを微調整する。また、AIフィードバックを使用し、人間の好みのトレーニングに匹敵するパフォーマンスを持つ亜種も開発しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:24:05 GMT)
Breathing Life Into Sketches Using Text-to-Video Priors [101.8]
スケッチは、人間が自分のアイデアを視覚的に伝えるために使う最も直感的で汎用性の高いツールの1つです。本研究では,単一オブジェクトのスケッチに動きを自動的に付加する手法を提案する。出力はベクトル表現で提供される短いアニメーションで、簡単に編集できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:09:30 GMT)
Task Arithmetic in the Tangent Space: Improved Editing of Pre-Trained Models [96.9]
重みの絡み合いがタスク算術を効果的にするための重要な要素であることを示す。それらの接空間における微調整モデルを線形化することにより、重みの絡み合いを増幅することを示した。これにより、タスク演算ベンチマークや多種多様なモデルで大幅にパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:43:43 GMT)
Editing Personality for LLMs [95.0]
本稿では,Large Language Models (LLMs) の性格特性の編集に焦点をあてた革新的なタスクを紹介する。この課題に対処するため、新しいベンチマークデータセットPersonalityEditを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:18:49 GMT)
DMLR: Data-centric Machine Learning Research -- Past, Present and Future [94.2]
我々は、機械学習科学を前進させる次世代のパブリックデータセットを作成するためのコミュニティエンゲージメントとインフラ開発との関係について概説する。われわれは、これらのデータセットの作成と維持を継続し、ポジティブな科学的、社会的、ビジネスへの影響への道のりを図った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 22:29:25 GMT)
Data Diversity Matters for Robust Instruction Tuning [93.9]
QDIT(Quality-Diversity Instruction Tuning)は、データセットの多様性と品質を制御するアルゴリズムである。我々は,多様性と品質が指導調律性能に及ぼす影響について深く研究する。品質駆動のベースラインに比べて平均的なパフォーマンスを維持したり改善したりしながら、最悪のケースパフォーマンスを18%向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:12:18 GMT)
3D Compression Using Neural Fields [90.2]
我々は3次元データに対する新しいNFベースの圧縮アルゴリズムを提案する。本手法は,メッシュだけでなく3次元点雲上の幾何学的圧縮も優れていることを示す。圧縮アルゴリズムを拡張して3Dデータの幾何と属性(色など)を圧縮するのは簡単である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:36:09 GMT)
ShareGPT4V: Improving Large Multi-Modal Models with Better Captions [81.6]
120万の記述キャプションを含むデータセットであるShareGPT4Vを紹介する。このデータセットは、多様性と情報内容の既存のデータセットを超え、世界的知識、オブジェクトの特性、空間的関係、美的評価をカバーしている。さらに,ShareGPT4Vデータを事前学習とSFTフェーズの両方に組み込んで,優れたLMMであるShareGPT4V-7Bを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:58:11 GMT)
ROOT-SGD: Sharp Nonasymptotics and Asymptotic Efficiency in a Single Algorithm [77.7]
第一次アルゴリズムを用いて,厳密な凸と滑らかな非制約最適化問題の解法について検討する。 emphRecursive One-Over-T Root (ROOTSGD) と呼ばれる小説を考案する。有限サンプル勾配, 漸近感覚, 感覚を同時に達成することを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:18:01 GMT)
SelfOcc: Self-Supervised Vision-Based 3D Occupancy Prediction [77.2]
本稿では,ビデオシーケンスのみを用いて,自己指導型3D習熟学習手法を提案する。まず、画像を3D空間(例えば鳥の目視)に変換し、シーンの3D表現を得る。そして、前と将来のフレームの2D画像を自己超越信号として描画し、3D表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:59:14 GMT)
Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks [76.5]
StreamingLLMは、大規模言語モデルが微調整なしで無限のシーケンス長に一般化できる効率的なフレームワークである。 StreamingLLMはLlama-2, MPT, Falcon, Pythiaを最大400万のトークンで安定かつ効率的な言語モデリングを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:04:49 GMT)
Vocabulary-free Image Classification [75.4]
VIC(Vocabulary-free Image Classification)と呼ばれる新しいタスクを定式化する。 VICは、既知の語彙を必要とせずに、制約のない言語によって引き起こされる意味空間に存在するクラスを入力画像に割り当てることを目的としている。 CaSEDは、事前訓練された視覚言語モデルと外部視覚言語データベースを利用して、VICをトレーニング不要に対処する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:38:21 GMT)
De-fine: Decomposing and Refining Visual Programs with Auto-Feedback [73.3]
De-fineは複雑なタスクを単純なサブタスクに分解し、自動フィードバックによってプログラムを洗練するフレームワークである。様々な視覚的タスクを対象とした実験により、De-fineはより正確で堅牢なプログラムを作成し、新しいベンチマークをフィールドに設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:24:09 GMT)
NU-MCC: Multiview Compressive Coding with Neighborhood Decoder and Repulsive UDF [72.0]
NU-MCCと呼ばれる新しい3次元再構成手法を提案する。 NU-MCCには、近隣デコーダとRepulsive Unsigned Distance Functionという2つの重要なイノベーションが含まれている。 NU-MCCは強力な3D表現を学べることが示され, 単視点3D再構成における技術状況が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:27:08 GMT)
Merging Experts into One: Improving Computational Efficiency of Mixture of Experts [71.4]
スパースミキチャー・オブ・エキスパート(MoE)は、パラメータの小さなサブセットをアクティベートすることでコストを削減することができる。計算コストを大幅に高めることなく、より多くの専門家を追加するという利点を維持できるだろうか? そこで我々は,textbftexttMerging Experts into One (MEO) という計算効率のよい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:30:00 GMT)
LyricWhiz: Robust Multilingual Zero-shot Lyrics Transcription by Whispering to ChatGPT [70.8]
リリックウィズ(LyricWhiz)は、頑健で、多言語で、ゼロショットの自動歌詞書き起こし方式である。我々は、弱教師付き頑健な音声認識モデルであるWhisperと、今日の最もパフォーマンスの高いチャットベースの大規模言語モデルであるGPT-4を使用している。実験の結果,LyricWhizは英語の既存手法に比べて単語誤り率を大幅に低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:32:41 GMT)
Towards Natural Language-Guided Drones: GeoText-1652 Benchmark with Spatially Relation Matching [70.7]
自然言語コマンドによるドローンナビゲーションは、公開されているマルチモーダルデータセットが欠如しているため、依然として大きな課題である。我々は,堅牢なLarge Language Model (LLM)ベースのデータ生成フレームワークを用いて,厳密にキュレートされたGeoText-1652という新しい人間-コンピュータインタラクションベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:52:30 GMT)
Revisiting the Domain Shift and Sample Uncertainty in Multi-source Active Domain Transfer [69.8]
Active Domain Adaptation (ADA)は、アノテートするターゲットデータの限られた数を選択することで、新しいターゲットドメインにおけるモデル適応を最大限に向上することを目的としている。この設定は、複数のソースからトレーニングデータを収集するより実践的なシナリオを無視します。これは、ADAを単一のソースドメインから複数のソースドメインに拡張する、新しい、挑戦的な知識転送の設定を目標にしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:12:21 GMT)
Accelerating Exploration with Unlabeled Prior Data [66.4]
我々は,報酬ラベルのない先行データを用いて,新たなスパース報酬タスクを解くエージェントの探索を指導し,加速する方法について検討する。我々は、オンライン体験から報酬モデルを学び、ラベルのない事前データを楽観的な報酬でラベル付けし、ダウンストリームポリシーと批判最適化のためにオンラインデータと並行して使用する簡単なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 00:46:47 GMT)
Attribute-Aware Deep Hashing with Self-Consistency for Large-Scale Fine-Grained Image Retrieval [65.4]
本稿では属性認識ハッシュコードを生成するための自己整合性を持つ属性認識ハッシュネットワークを提案する。本研究では,高レベル属性固有ベクトルを教師なしで蒸留する再構成タスクのエンコーダ・デコーダ構造ネットワークを開発する。我々のモデルは,これらの属性ベクトルに特徴デコリレーション制約を設けて,それらの代表的能力を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:20:38 GMT)
How Can We Train Deep Learning Models Across Clouds and Continents? An Experimental Study [64.7]
クラウドや専用ハードウェア上でのディープラーニングモデルのトレーニングは費用がかかる。よりコスト効率のよい選択肢は、オンデマンドリソースに代わる安価だが短命なスポットインスタンスを提供するハイパースケールクラウドである。それでも、地理的に分散したデータ並列スポットディープラーニングトレーニングが、集中型トレーニングよりもコスト効率の高い代替手段になるかどうかは、調査されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:10:03 GMT)
A Randomized Approach for Tight Privacy Accounting [63.7]
推定検証リリース(EVR)と呼ばれる新しい差分プライバシーパラダイムを提案する。 EVRパラダイムは、まずメカニズムのプライバシパラメータを推定し、その保証を満たすかどうかを確認し、最後にクエリ出力を解放する。我々の実証的な評価は、新たに提案されたEVRパラダイムが、プライバシ保護機械学習のユーティリティプライバシトレードオフを改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:15:33 GMT)
Causality is all you need [63.1]
因果グラフルーティング(Causal Graph Routing, CGR)は、データに隠された原因影響力を明らかにするための介入機構を完全に依存した統合因果スキームである。 CGRは、Visual Question AnswerとLong Document Classificationタスクの両方において、最先端のメソッドを超越することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:53:40 GMT)
Finding Alignments Between Interpretable Causal Variables and Distributed Neural Representations [62.7]
因果抽象化は、説明可能な人工知能のための有望な理論的枠組みである。既存の因果抽象法では、高レベルモデルと低レベルモデルの間のアライメントをブルートフォースで探索する必要がある。これらの制約を克服する分散アライメントサーチ(DAS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:02:31 GMT)
IndoRobusta: Towards Robustness Against Diverse Code-Mixed Indonesian Local Languages [62.6]
インドネシア語で4つの組込み言語、すなわち英語、スンダ語、ジャワ語、マレー語のコードミキシングについて検討する。我々の分析は、事前学習されたコーパスバイアスが、インドネシアと英語のコードミキシングをよりうまく処理するモデルの能力に影響することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:50:53 GMT)
PFENet++: Boosting Few-shot Semantic Segmentation with the Noise-filtered Context-aware Prior Mask [62.4]
「Few-Shot」のためのガイド機能強化ネットワークで提案された以前のマスクガイダンスを再考する。本稿では,クエリ画像中のオブジェクトの配置を改善するために,近隣のセマンティックキューを活用するコンテキスト対応プリエントマスク(CAPM)を提案する。我々は、不要な応答をスクリーニングするために、軽量ノイズ抑圧モジュール(NSM)を組み込むことにより、さらに一歩前進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:08:50 GMT)
Learning with Chemical versus Electrical Synapses -- Does it Make a Difference? [61.9]
バイオインスパイアされたニューラルネットワークは、ニューラルネットワークの理解を深め、AIシステムの最先端を改善する可能性がある。我々は,光リアルな自律走行シミュレータを用いて自律車線維持実験を行い,その性能を種々の条件下で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:07:20 GMT)
Stability and Generalization of Stochastic Compositional Gradient Descent Algorithms [61.6]
学習例から構築した合成降下アルゴリズムの安定性と一般化解析について述べる。 SCGD と SCSC という2つの一般的な合成勾配勾配勾配アルゴリズムの均一安定性について検討した。 SCGD と SCSC の非依存的過剰リスク境界は,安定性結果と最適化誤差をトレードオフすることによって導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 22:05:37 GMT)
RLIF: Interactive Imitation Learning as Reinforcement Learning [61.1]
オフ・ポリティクス強化学習は、インタラクティブな模倣学習よりも近いが、潜在的にさらに実践的な仮定の下で、パフォーマンスを向上させることができる。提案手法は,ユーザ介入信号を用いた強化学習を報奨として利用する。このことは、インタラクティブな模倣学習において介入する専門家がほぼ最適であるべきだという仮定を緩和し、アルゴリズムが潜在的に最適でない人間の専門家よりも改善される行動を学ぶことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:05:21 GMT)
GeoCLIP: Clip-Inspired Alignment between Locations and Images for Effective Worldwide Geo-localization [61.1]
世界規模のジオローカライゼーションは、地球上のどこでも撮影された画像の正確な位置を特定することを目的としている。既存のアプローチは、地球を離散的な地理的細胞に分割し、問題を分類タスクに変換する。画像と対応するGPS位置のアライメントを強制する新しいCLIPにインスパイアされた画像-GPS検索手法であるGeoCLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:23:08 GMT)
From Wrong To Right: A Recursive Approach Towards Vision-Language Explanation [60.7]
ReVisE: a $textbfRe$cursive $textbfVis$ual $textbfE$xplanationアルゴリズムを示します。本手法は,視覚的特徴(テキスト入力で条件付き),回答,説明を反復的に計算する。この多段階のアプローチは、モデルが自身の回答を正し、単段階の説明生成よりも優れた結果をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:02:32 GMT)
Decoupling Dynamic Monocular Videos for Dynamic View Synthesis [60.2]
動的モノクロビデオからの動的ビュー合成の課題を教師なしで解決する。具体的には、動的物体の運動を物体の動きとカメラの動きに分離し、教師なし表面の整合性およびパッチベースのマルチビュー制約によって規則化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:05:50 GMT)
Soft Random Sampling: A Theoretical and Empirical Analysis [59.7]
ソフトランダムサンプリング(SRS)は、大量のデータを扱う際に、効率的なディープニューラルネットワークに対して単純だが効果的なアプローチである。それは、各エポックに設定された各データセットから、ランダムに置換された均一な速度を選択する。実世界の産業規模で重要な競争力を持つ、強力で競争力のある戦略であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:03:21 GMT)
The Clock and the Pizza: Two Stories in Mechanistic Explanation of Neural Networks [59.3]
ニューラルネットワークにおけるアルゴリズム発見は、時としてより複雑であることを示す。単純な学習問題でさえ、驚くほど多様なソリューションを許容できることが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:08:34 GMT)
Learning and Controlling Silicon Dopant Transitions in Graphene using Scanning Transmission Electron Microscopy [58.5]
単層炭素原子上のシリコン原子の遷移ダイナミクスを機械学習で決定する手法を提案する。データサンプルは、ニューラルネットワークをトレーニングして遷移確率を予測するために、シンボリック表現を生成するために処理され、フィルタリングされる。これらの学習された遷移ダイナミクスを利用すれば、格子全体に1つのシリコン原子を誘導し、あらかじめ決定された目標目的地へと導くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:51:00 GMT)
Beyond Labeling Oracles: What does it mean to steal ML models? [57.5]
モデル抽出攻撃は、クエリアクセスのみで訓練されたモデルを盗むように設計されている。攻撃者はデータ取得とラベル付けの両方のコストを節約しないことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:01:17 GMT)
Implicit Event-RGBD Neural SLAM [57.5]
神経性SLAMは近年顕著な進歩を遂げている。既存の手法は、非理想的なシナリオにおいて重大な課題に直面します。本稿では,最初のイベントRGBD暗黙的ニューラルネットワークSLAMフレームワークであるtextbfEN-SLAM$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:18:25 GMT)
Implicit Event-RGBD Neural SLAM [57.5]
神経性SLAMは近年顕著な進歩を遂げている。既存の手法は、非理想的なシナリオにおいて重大な課題に直面します。本稿では,最初のイベントRGBD暗黙的ニューラルネットワークSLAMフレームワークであるtextbfEN-SLAM$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:18:25 GMT)
Causal Reinforcement Learning: A Survey [57.4]
強化学習は、不確実性の下でのシーケンシャルな決定問題の解決に不可欠なパラダイムである。主な障害の1つは、強化学習エージェントが世界に対する根本的な理解を欠いていることである。因果性は、体系的な方法で知識を形式化できるという点で顕著な利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:43:15 GMT)
Diffusion models for probabilistic programming [56.5]
拡散モデル変分推論(DMVI)は確率型プログラミング言語(PPL)における自動近似推論手法である DMVIは実装が容易で、例えば正規化フローを用いた変分推論の欠点を伴わずに、PPLでヘイズルフリー推論が可能であり、基礎となるニューラルネットワークモデルに制約を課さない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:16:57 GMT)
Towards Faster Reinforcement Learning of Quantum Circuit Optimization: Exponential Reward Functions [55.6]
量子回路の最適化のための強化学習は、報酬関数の値の最大化を目標とするエージェントを使用する。本稿では,回路の構造特性に敏感な指数的報酬関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:33:26 GMT)
Testing the Accuracy of Surface Code Decoders [55.6]
大規模でフォールトトレラントな量子計算は量子エラー訂正符号(QECC)によって実現される本研究は,QECC復号方式の精度と有効性をテストするための最初の体系的手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:22:08 GMT)
Cost Explosion for Efficient Reinforcement Learning Optimisation of Quantum Circuits [55.6]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、量子回路を最適化する学習手法である。私たちのゴールは、量子回路を手動で最適化する方法のヒントを含めることで、エージェントの最適化戦略を改善することです。本稿では, コスト爆発を許容することは, 最適回路に到達するなど, RL トレーニングにおいて大きな利点をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:16:03 GMT)
Innovative Horizons in Aerial Imagery: LSKNet Meets DiffusionDet for Advanced Object Detection [55.2]
本稿では,LSKNetのバックボーンをDiffusionDetヘッドに統合したオブジェクト検出モデルの詳細な評価を行う。提案手法は平均精度(MAP)を約45.7%向上させる。この進歩は、提案された修正の有効性を強調し、航空画像解析の新しいベンチマークを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:49:13 GMT)
Multilingual Word Embeddings for Low-Resource Languages using Anchors and a Chain of Related Languages [54.8]
我々は,言語連鎖に基づく新しいアプローチにより,多言語単語埋め込み(MWE)を構築することを提案する。リソースの豊富なソースから始めて、ターゲットに到達するまで各言語をチェーンに順次追加することで、MWEを一度に1つの言語で構築します。本手法は,4つの低リソース(5Mトークン)と4つの中程度の低リソース(50M)ターゲット言語を含む4つの言語ファミリーを対象としたバイリンガルレキシコン誘導法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:59:29 GMT)
GS-SLAM: Dense Visual SLAM with 3D Gaussian Splatting [54.6]
本稿では,まず3次元ガウス表現を同時局所化・マッピングシステムで利用するtextbfGS-SLAM$を紹介する。提案手法では,地図の最適化とRGB-D再レンダリングの大幅な高速化を実現するリアルタイム微分可能なスプレイティングレンダリングパイプラインを利用する。提案手法は,Replica,TUM-RGBDデータセット上の既存の最先端リアルタイム手法と比較して,競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:26:16 GMT)
Careful Selection and Thoughtful Discarding: Graph Explicit Pooling Utilizing Discarded Nodes [53.1]
本稿では,ノードと最終表現ベクトルの関係を明示的に活用してノードを選択するグラフ明示プール法を提案する。提案手法の有効性を検証するため,12種類の広く使用されているデータセットを対象とした総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:44:51 GMT)
Multi-Stage Cable Routing through Hierarchical Imitation Learning [52.7]
本研究では,多段階ロボット操作タスクの学習の課題とケーブルルーティングへの応用について検討する。本稿では,この手法を用いてケーブルルーティングタスクを学習し,優れた性能を示す評価を行うシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:31:09 GMT)
Ancilla quantum measurements on interacting chains: Sensitivity of entanglement dynamics to the type and concentration of detectors [51.1]
量子多体格子系における密度と絡み合いエントロピーのダイナミクスについて検討する。その結果、密度密度(スピン言語ではS_z s_z$-型)結合の場合、測定誘起エンタングルメント遷移の臨界値$M_c$は$rho_a$に敏感に依存することがわかった。 M$ の結合強度に対する絡み合いの依存性は強い非単調であり、M$ の結合位相の再入射を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:41:11 GMT)
Software Engineering for OpenHarmony: A Research Roadmap [50.6]
既存の研究は、主にAndroidとiOSという人気のモバイルプラットフォームに焦点を当てている。新しくオープンソース化されたモバイルプラットフォームであるOpenHarmonyはめったに検討されていない。私たちは、モバイルソフトウェアエンジニアリングコミュニティに、OpenHarmonyに有望なアプローチを貢献するよう、同僚の研究者に促す研究ロードマップを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:34:34 GMT)
RFTrans: Leveraging Refractive Flow of Transparent Objects for Surface Normal Estimation and Manipulation [50.1]
本稿では、透明物体の表面正規化と操作のためのRGB-Dに基づくRFTransを提案する。ネットワークをトレーニングするために、物理的に可視なレイトレーシングレンダリング技術を用いた合成データセットを構築した。その結果、合成データセットでトレーニングされたRFTransは、合成ベンチマークと実世界のベンチマークの両方において、ベースラインのClearGraspを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:19:47 GMT)
Randomized Adversarial Style Perturbations for Domain Generalization [49.9]
本稿では,RASP(Randomized Adversarial Style Perturbation)と呼ばれる新しい領域一般化手法を提案する。提案アルゴリズムは, ランダムに選択されたクラスに対して, 対角方向の特徴のスタイルを乱し, 予期せぬ対象領域で観測される予期せぬスタイルに誤解されないよう, モデルを学習させる。提案アルゴリズムは,様々なベンチマークによる広範な実験により評価され,特に大規模ベンチマークにおいて,領域一般化性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:04:48 GMT)
Pink: Unveiling the Power of Referential Comprehension for Multi-modal LLMs [49.9]
本稿では,MLLMの微細な画像理解能力を高めるための新しい枠組みを提案する。本稿では,既存のデータセットのアノテーションを活用して,命令チューニングデータセットを低コストで構築する手法を提案する。また、視覚エンコーダは、フルイメージ知覚ときめ細かいイメージ知覚とのギャップを軽減するために、訓練中に調整されるべきであると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:32:13 GMT)
A T-depth two Toffoli gate for 2D square lattice architectures [49.9]
本稿ではトフォリゲートのクリフォード+T分解について述べる。量子ビットの2次元正方格子上に実装するためにSWAPゲートは不要である。この分解により、NISQとエラー修正アーキテクチャの両方において、より浅く、よりフォールトトレラントな量子計算が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:33:51 GMT)
Knowledge Base Enabled Semantic Communication: A Generative Perspective [49.9]
本稿では, 意味的知識ベース(KB)の活用にひび割れを取り, 生成的セマンティックコミュニケーションの新しい時代を先導する。セマンティックKBでは、ソースメッセージは所望の意味を損なうことなく低次元のサブスペースで特徴付けられる。また,従来の統語的コミュニケーションや古典的意味コミュニケーションよりも生成的意味コミュニケーションの方が優れていることを示すケーススタディも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:54:49 GMT)
LASER: A Neuro-Symbolic Framework for Learning Spatial-Temporal Scene Graphs with Weak Supervision [48.2]
我々は高レベルの論理仕様を利用して、豊かな空間的・時間的データをキャプチャする意味表現を学習する。提案手法は,既存のベースラインよりもきめ細かなビデオセマンティクスを学習できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:21:50 GMT)
Self-Supervised Deconfounding Against Spatio-Temporal Shifts: Theory and Modeling [48.1]
本研究では,過去の交通データ,将来の交通データ,外部STコンテキストの因果グラフを構築することで,問題を定式化する。 OODトラフィックデータにおける先行技術の失敗は、STコンテキストが共同創設者として機能すること、すなわち過去のデータと将来のデータに対する共通の原因によるものであることが示される。本研究では,STEVE(Spatio-Temporal sElf-superVised dEconfounding)フレームワークを考案し,トラフィックデータを2つの不整合表現に符号化し,不変および変動STコンテキストを関連付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:33:13 GMT)
BigTranslate: Augmenting Large Language Models with Multilingual Translation Capability over 100 Languages [48.0]
我々は,LLaMAを20言語に限定し,100言語以上で多言語翻訳機能を備えたBigTranslateを提案する。 BigTranslateは,LLaMA-13B上に構築されており,3つのステップで最適化されている。まず,大規模な中国語単言語データを用いてLLaMAのトレーニングを継続する。次に,102の自然言語をカバーする大規模並列データセットを用いてモデルをトレーニングする。第3に,基礎モデルを多言語翻訳命令で指導し,BigTranslateモデルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:01:24 GMT)
Computing Approximate $\ell_p$ Sensitivities [47.0]
我々は、与えられた行列の$ell_p$感度と要約統計を近似する効率的なアルゴリズムを提供する。実世界のデータセットにおける幅広い種類の行列に対して、全体の感度は素早く近似でき、理論的な予測よりもかなり小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:55:52 GMT)
Fair Enough? A map of the current limitations of the requirements to have "fair'' algorithms [46.2]
自動意思決定システムはバイアスや不当な格差を永久に、あるいは増幅することができる。これにより、政策立案者を含む社会の階層がますます多くなり、フェアのアルゴリズムを求めるようになった。社会が自動意思決定システムから求めているものと、現実のシナリオにおいて実際に何を意味するものとの間には、行き詰まりがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:44:38 GMT)
Unveiling the Pitfalls of Knowledge Editing for Large Language Models [44.3]
知識編集が潜在的なリスクをもたらす副作用をもたらすかどうかはまだ不明である。本稿では,大規模言語モデルの知識編集に伴う潜在的な落とし穴について検討する。実験結果は、知識編集が意図しない結果の影を必然的に落としてしまうことを鮮明に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:59:04 GMT)
Domain Adaptive Graph Neural Networks for Constraining Cosmological Parameters Across Multiple Data Sets [43.2]
DA-GNNは,データセット間のタスクにおいて高い精度とロバスト性を実現する。このことは、DA-GNNがドメインに依存しない宇宙情報を抽出するための有望な方法であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:16:51 GMT)
ViLaM: A Vision-Language Model with Enhanced Visual Grounding and Generalization Capability [42.8]
ViLaMは、大きな言語モデルに述語された命令チューニングを統合する統合されたビジョンランゲージトランスフォーマーモデルである。我々は、凍結した事前学習エンコーダを使用して、画像とテキストの特徴をエンコードし、調整する。医療分野におけるViLaMの今後の応用の可能性を示すものとして,このモデルの目覚ましいゼロショット学習能力を見てきた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:40:09 GMT)
Post-Training Quantization with Low-precision Minifloats and Integers on FPGAs [41.1]
ポストトレーニング量子化(PTQ)はモデル圧縮の強力な技術であり、追加のトレーニングオーバーヘッドなしにニューラルネットワークの精度を低下させる。近年,8ビット浮動小数点量子化(FP8)をPTQの文脈でモデル推論に適用する研究が進められている。本稿では,モデルのメモリフットプリント,レイテンシ,エネルギーコストをさらに削減できる,精度の低い浮動小数点形状のミニフロートを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:27:16 GMT)
Trustworthy AI: Deciding What to Decide [41.1]
我々は,AIの重要なコンポーネントを含む,信頼に値するAI(TAI)の新しいフレームワークを提案する。我々は,この枠組みを用いて,定量的および定性的な研究手法によるTAI実験を実施することを目指している。技術分野における信用デフォルトスワップ(CDS)の戦略的投資決定を適用するための最適予測モデルを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:43:58 GMT)
A Survey of Graph Meets Large Language Model: Progress and Future Directions [40.6]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で大きな成功を収めています。 LLMはグラフ関連タスクに活用され、従来のグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:22:48 GMT)
Graph Neural Ordinary Differential Equations-based method for Collaborative Filtering [40.4]
グラフニューラル正規微分方程式を用いた協調フィルタリング法(GODE-CF)を提案する。本手法は,GCN層1つまたは2つの層が取得した情報を利用して最終埋め込みを推定する。提案したGODE-CFモデルは,従来のGCNモデルよりもいくつかの利点があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:42:15 GMT)
Interpreting Black-box Machine Learning Models for High Dimensional Datasets [40.1]
我々は、高次元データセット上でブラックボックスモデルをトレーニングし、その分類が行われる埋め込みを学習する。次に、トップk特徴空間上の解釈可能な代理モデルを用いてブラックボックスモデルの挙動を近似する。我々のアプローチは、異なるデータセットでテストした場合、TabNetやXGboostのような最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:41:31 GMT)
Interpreting Black-box Machine Learning Models for High Dimensional Datasets [40.1]
我々は、高次元データセット上でブラックボックスモデルをトレーニングし、その分類が行われる埋め込みを学習する。次に、トップk特徴空間上の解釈可能な代理モデルを用いてブラックボックスモデルの挙動を近似する。我々のアプローチは、異なるデータセットでテストした場合、TabNetやXGboostのような最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:41:31 GMT)
Layer-wise Auto-Weighting for Non-Stationary Test-Time Adaptation [40.0]
連続的および漸進的TTAのためのレイヤワイド自動重み付けアルゴリズムを提案する。そこで我々は,指数関数的な min-maxスケーラを提案し,外圧を緩和しながら,特定の層をほぼ凍結させる。 CIFAR-10C, CIFAR-100C, ImageNet-Cを用いた実験により, 従来の連続TTA法および漸進TTA法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:55:33 GMT)
HierSpeech++: Bridging the Gap between Semantic and Acoustic Representation of Speech by Hierarchical Variational Inference for Zero-shot Speech Synthesis [39.9]
大規模言語モデル(LLM)に基づく音声合成は、ゼロショット音声合成において広く採用されている。テキスト音声変換(TTS)と音声変換(VC)のための高速で強力なゼロショット音声合成器であるHierSpeech++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:07:11 GMT)
Better with Less: A Data-Active Perspective on Pre-Training Graph Neural Networks [39.7]
グラフニューラルネットワーク(GNN)の事前トレーニングは、ラベルのないデータで下流タスクの転送可能な知識を学ぶことを目的としている。より少ないが慎重に選択されたデータはGNNモデルに入力される。実験の結果,提案手法により,より少ないトレーニングデータとより優れたダウンストリーム性能を有する効率的な事前学習モデルが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:48:06 GMT)
GPT4Motion: Scripting Physical Motions in Text-to-Video Generation via Blender-Oriented GPT Planning [39.6]
GPT4Motionは、コヒーレントな物理モーションでビデオを制作するためのトレーニング不要のフレームワークである。 GPT、Blenderの物理シミュレーション強度、テキスト・画像拡散モデルの優れた画像生成能力を利用する。 GPT4Motionは、動きのコヒーレンシと実体の整合性を維持する上で、高品質な動画を効率よく生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:24:37 GMT)
Transferring to Real-World Layouts: A Depth-aware Framework for Scene Adaptation [39.1]
教師なしドメイン適応(UDA)によるシーンセグメンテーションは、ソース合成データから取得した知識を現実のターゲットデータに転送することを可能にする。深度推定を明示的に活用してカテゴリを混合し,2つの補完的タスク,すなわちセグメンテーションと深度学習を促進するための奥行き認識フレームワークを提案する。特に、このフレームワークには、DCF(Depth-guided Contextual Filter)フォーンデータ拡張と、コンテキスト学習のためのクロスタスクエンコーダが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:39:21 GMT)
Using Scalable Computer Vision to Automate High-throughput Semiconductor Characterization [38.4]
本稿では,コンピュータビジョンの適応性,並列性,拡張性を活用した自動材料特性評価(オートキャラクタリゼーション)ツールを提案する。本稿では,高スループット合成二元系のための一般化可能な合成マッピングツールについて述べる。また,6分で200種類の独特な構成のバンドギャップを自律的に計算し,20分で200種類の独特な構成の劣化度を自律的に計算する2つのスケーラブルな自動評価アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:21:28 GMT)
Unified Segment-to-Segment Framework for Simultaneous Sequence Generation [38.3]
同時シーケンス生成のための統合セグメント・ツー・セグメンテーション・フレームワーク(Seg2Seg)を提案する。 Seg2Segは適応的で統一された方法でマッピングを学習する。複数の同時生成タスクの実験は、Seg2Segが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:47:04 GMT)
Rich and Poor Texture Contrast: A Simple yet Effective Approach for AI-generated Image Detection [37.0]
最近の生成モデルは、写真画像の生成において印象的な性能を示している。人間は、信じられないほどリアルに見えるAI生成画像と実際の画像とを区別することはほとんどできない。本稿では,多種多様な生成モデルを用いて生成した偽画像を識別できる新しいAI生成画像検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:12:40 GMT)
Decodable and Sample Invariant Continuous Object Encoder [35.2]
超次元関数 1.7% (HDFE) は連続物体の明示的なベクトル表現である。我々は,HDFEがサンプリングによらず連続的なオブジェクトを一貫して符号化していることを示す。我々はHDFEを関数対関数マッピングに適用し、バニラHDFEは最先端のアルゴリズムとして競合性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:25:15 GMT)
Orca 2: Teaching Small Language Models How to Reason [35.0]
Orca 1は、説明トレースのようなリッチな信号から学習し、従来の命令調整モデルより優れている。 Orca 2は、同様のサイズのモデルを大きく上回り、5～10倍のモデルと同等かそれ以上のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:43:31 GMT)
Reinforcement Learning with Maskable Stock Representation for Portfolio Management in Customizable Stock Pools [35.0]
ポートフォリオ・マネジメント(PM)は、長期的利益を追求するために、資本を異なる株式に最適な定期的な再配置を探求する基本的な金融取引課題である。既存のReinforcement Learning (RL) 法では,ストックプールを少し変更してもRLエージェントを再訓練する必要があるため,高い計算コストと不安定な性能が得られる。我々は,グローバルストックプールにおけるワンショットトレーニングを通じて,PMをCSPで扱うためのEarnMoreを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:11:55 GMT)
Reinforcement Learning with Maskable Stock Representation for Portfolio Management in Customizable Stock Pools [35.0]
ポートフォリオ・マネジメント(PM)は、長期的利益を追求するために、資本を異なる株式に最適な定期的な再配置を探求する基本的な金融取引課題である。既存のReinforcement Learning (RL) 法では,ストックプールを少し変更してもRLエージェントを再訓練する必要があるため,高い計算コストと不安定な性能が得られる。我々は,グローバルストックプールにおけるワンショットトレーニングを通じて,PMをCSPで扱うためのEarnMoreを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:11:55 GMT)
A Data-Free Approach to Mitigate Catastrophic Forgetting in Federated Class Incremental Learning for Vision Tasks [35.0]
本稿では、過去の分布からサンプルを合成するために生成モデルを利用する、$textbffederated class incremental learning$のフレームワークを提案する。プライバシを保護するため、生成モデルはクライアントからデータを要求することなく、各タスクの最後にデータフリーなメソッドを使用してサーバ上でトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:23:31 GMT)
Boosting Audio-visual Zero-shot Learning with Large Language Models [33.8]
本稿では,外部知識ベースを用いた新たな行動内容の把握を支援するために,KDA(Knowledge-Aware Distribution Adaptation)というフレームワークを提案する。提案したKDAは、一般的な3つのゼロショット学習データセット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, 21 Nov 2023 01:18:23 GMT)
Safety-aware Causal Representation for Trustworthy Reinforcement Learning in Autonomous Driving [33.7]
適応的なエンドツーエンドの運転ポリシーの学習を容易にするために,saFety-aware strUctured Scenario representation (Fusion)を導入した。我々は、自律走行車における配車シフトの2つの典型的な現実的な設定において厳密な評価を行う。実証的な証拠は、フュージョンが自律運転エージェントの安全性と一般化性を著しく向上させることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:40:21 GMT)
A Language Agent for Autonomous Driving [33.6]
本稿では,人間のような知性を自律運転システムに統合するためのパラダイムシフトを提案する。当社のアプローチは、Agent-Driverと呼ばれ、従来の自動運転パイプラインを変換します。我々の手法は最先端の運転方法よりも大きなマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:24:36 GMT)
SPOT! Revisiting Video-Language Models for Event Understanding [33.5]
本稿では,既存のビデオ言語モデルのイベントレベルの相違点を識別する能力のベンチマークを行うSPOT Proberを紹介する。これらの正負のキャプションで既存のビデオ言語モデルを評価した結果、操作されたイベントのほとんどを区別できないことがわかった。そこで本研究では,これらの操作したイベントキャプションをハードネガティブなサンプルとしてプラグインし,イベント理解モデルの改善に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:43:07 GMT)
Harnessing the Power of Large Language Models for Empathetic Response Generation: Empirical Investigations and Improvements [32.2]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)の共感応答生成における性能について実験的に検討する。大規模な実験により, LLMは提案手法の利点を大いに生かし, 自動評価と人的評価の両方で最先端の性能を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:28:24 GMT)
Sample Efficient Reward Augmentation in offline-to-online Reinforcement Learning [32.1]
本稿では,SERA(Sample Efficient Reward Augmentation)と呼ばれる汎用的な報酬増大手法を提案する。 SERAはエージェントに対してQ条件付きエントロピーを報酬として計算することで探索を奨励する。様々なRLアルゴリズムにプラグインすることで、オンラインの微調整を改善し、継続的な改善を保証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:50:12 GMT)
GAIA: a benchmark for General AI Assistants [31.7]
一般AIアシスタントのベンチマークであるGAIAを紹介します。 GAIAは、推論、マルチモーダリティハンドリング、Webブラウジング、一般的なツール使用の習熟度といった基本的な能力を必要とする現実世界の質問を提案する。プラグインを装着した GPT-4 では, GPT-4 が 92% 対 15% の回答を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:34:47 GMT)
A Survey on Multimodal Large Language Models for Autonomous Driving [31.6]
大規模なモデルから恩恵を受けるマルチモーダルAIシステムは、現実世界を均等に知覚し、意思決定し、ツールを人間として制御する可能性がある。その大きな可能性にもかかわらず、マルチモーダルな大規模言語モデル駆動システムに適用するための重要な課題、機会、将来の取り組みに関する包括的な理解はいまだに欠けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:32:01 GMT)
Deep Learning-Based Real-Time Quality Control of Standard Video Compression for Live Streaming [31.3]
リアルタイム深層学習に基づくH.264コントローラを提案する。最小遅延でビデオチャンクの内容に基づいて最適なエンコーダパラメータを推定する。平均帯域使用量の最大2.5倍の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:28:35 GMT)
To Compress or Not to Compress- Self-Supervised Learning and Information Theory: A Review [30.9]
ディープニューラルネットワークは教師付き学習タスクに優れるが、広範なラベル付きデータの必要性によって制約される。自己組織化学習は有望な代替手段として登場し、明確なラベルなしでモデルを学習できる。情報理論、特に情報ボトルネックの原則は、ディープニューラルネットワークの形成において重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:12:21 GMT)
On Counterfactual Data Augmentation Under Confounding [30.8]
トレーニングデータのバイアスを緩和する手段として、対実データ拡張が出現している。これらのバイアスは、データ生成プロセスにおいて観測され、観測されていない様々な共役変数によって生じる。提案手法は,既存の最先端手法が優れた結果を得るのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:11:38 GMT)
minimax: Efficient Baselines for Autocurricula in JAX [30.7]
この研究は、加速ハードウェア上でのUEDトレーニングのためのminimaxライブラリを導入している。 JAXを使って完全に拡張された環境とオートキュラムアルゴリズムを実装し、minimaxはハードウェアアクセラレーションのためにトレーニングループ全体をコンパイルできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:43:13 GMT)
TouchSDF: A DeepSDF Approach for 3D Shape Reconstruction using Vision-Based Tactile Sensing [29.7]
人間は視覚と触覚に頼り、身体環境の総合的な3D理解を開発する。触覚3次元形状再構成のための深層学習手法であるTouchSDFを提案する。本手法は,(1)触覚画像をタッチ位置の局所メッシュにマッピングする畳み込みニューラルネットワーク,(2)署名された距離関数を予測して所望の3次元形状を抽出する暗黙的ニューラルネットワークの2つのコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:43:06 GMT)
Shortcut Learning in Deep Neural Networks [29.1]
深層学習の問題のどれ程が、同じ根底にある問題であるショートカット学習の異なる症状と見なすことができるのかを精査することを模索する。ショートカットは標準的なベンチマークでうまく機能するが、現実のシナリオのようなより困難なテスト条件に移行できない決定ルールである。我々は、モデル解釈とベンチマークのためのレコメンデーションを開発し、実験室から現実のアプリケーションへの堅牢性と伝達性を改善するために、機械学習の最近の進歩を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:22:43 GMT)
Enabling On-Device Large Language Model Personalization with Self-Supervised Data Selection and Synthesis [29.0]
本稿では,オンライン上で最も代表的なデータを自己管理的に選択・保存するための新しいフレームワークを提案する。実験の結果,提案フレームワークは,バニラベースラインと比較して,ユーザ固有のコンテンツ生成能力(精度)と微調整速度(性能)に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:34:02 GMT)
Exponentially Faster Language Modelling [28.9]
提案するUltraFastBERTは、類似のBERTモデルと同等に動作しながら、推論中に0.3%のニューロンを使用するBERT変異体である。最適化されたベースラインフィードフォワード実装よりも78倍高速化されたハイレベルCPUコードと、同等のバッチフィードフォワード推論よりも40倍高速化されたPyTorch実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:59:59 GMT)
Instance-aware 3D Semantic Segmentation powered by Shape Generators and Classifiers [28.8]
本稿では,3次元セマンティックセグメンテーションのための新しいインスタンス認識手法を提案する。本手法は,学習した特徴表現の一貫性を促進するために,インスタンスレベルでの幾何処理タスクを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:14:16 GMT)
Summary of the DISPLACE Challenge 2023 -- DIarization of SPeaker and LAnguage in Conversational Environments [28.6]
複数の言語が小さな地理的近傍で話される多言語社会では、非公式な会話は言語が混在することが多い。既存の音声技術は、音声データが複数の言語や話者との多様性に富んでいるような会話から情報を抽出するのに非効率である可能性がある。 DISPLACEチャレンジは、この挑戦的な状況下で話者と言語ダイアリゼーション技術の評価とベンチマークを行うためのオープンコールを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:23:58 GMT)
Learning to Aggregate Multi-Scale Context for Instance Segmentation in Remote Sensing Images [28.6]
特徴抽出のプロセスを改善するために,新しいコンテキスト集約ネットワーク(CATNet)を提案する。提案モデルは,高密度特徴ピラミッドネットワーク(DenseFPN),空間コンテキストピラミッド(SCP),階層的関心抽出器(HRoIE)の3つの軽量プラグアンドプレイモジュールを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:34:09 GMT)
Surgical Temporal Action-aware Network with Sequence Regularization for Phase Recognition [28.5]
本稿では,STAR-Netと命名されたシークエンス正規化を施した手術時行動認識ネットワークを提案する。 MS-STAモジュールは、視覚的特徴と2Dネットワークを犠牲にして、手術行動の空間的および時間的知識を統合する。我々のSTAR-Net with MS-STA and DSR can exploit of visual features of surgery action with effective regularization, which to the excellent performance of surgery phase recognition。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:43:16 GMT)
Generalized super-resolution 4D Flow MRI $\unicode{x2013}$ using ensemble learning to extend across the cardiovascular system [28.5]
本研究の目的は,異種トレーニングセットと専用アンサンブル学習を組み合わせたSR 4D Flow MRIの一般化可能性を検討することである。その結果,バッギングと積み重ねはドメイン間のSR性能を向上し,低分解能入力データから高分解能速度を正確に予測できることが示唆された。以上の結果から,本研究はSR 4D Flow MRIの汎用的アプローチとして,様々な臨床領域にまたがるアンサンブル学習の有用性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:45:51 GMT)
Pragmatics in Language Grounding: Phenomena, Tasks, and Modeling Approaches [28.5]
人々は文字通りの言葉以上の意味を豊かにするためにコンテキストに大きく依存します。人とうまく対話するためには、ユーザー向け人工知能システムは実用的スキルを身につける必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:04:53 GMT)
Video-LLaVA: Learning United Visual Representation by Alignment Before Projection [28.4]
我々は、画像とビデオの混合データセットから学習し、相互に強化するVideo-LLaVAを紹介する。 Video-LLaVAは5つの画像問合せデータセットと4つの画像ベンチマークツールキットにまたがる9つの画像ベンチマークで優れたパフォーマンスを実現している。特に、大規模な実験では、ビデオ-LLaVAは、画像やビデオ用に特別に設計されたモデルよりも優れた、統一された視覚表現内の画像とビデオに相互に利益をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:37:30 GMT)
Video-LLaVA: Learning United Visual Representation by Alignment Before Projection [28.4]
我々は、画像とビデオの混合データセットから学習し、相互に強化するVideo-LLaVAを紹介する。 Video-LLaVAは5つの画像問合せデータセットと4つの画像ベンチマークツールキットにまたがる9つの画像ベンチマークで優れたパフォーマンスを実現している。特に、大規模な実験では、ビデオ-LLaVAは、画像やビデオ用に特別に設計されたモデルよりも優れた、統一された視覚表現内の画像とビデオに相互に利益をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:37:30 GMT)
Assessing Domain Gap for Continual Domain Adaptation in Object Detection [28.3]
検出器は、日時、天気、季節などの環境要因による外観の変化に適応しなければならない。これらの変化を組み込むために検出器を継続的に適応させることは有望な解決策であるが、計算に費用がかかる可能性がある。提案手法は,現在のトレーニングデータと同じ分布を持たない新しいデータを用いて,必要なときにのみ検出器を選択的に適応させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:56:24 GMT)
Visual Analytics for Generative Transformer Models [28.3]
本稿では,変換器を用いた生成ネットワークの解析を支援するための新しい視覚分析フレームワークを提案する。我々のフレームワークは、トランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルの解析をサポートするための最初のフレームワークの1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:15:01 GMT)
Quantifying Impairment and Disease Severity Using AI Models Trained on Healthy Subjects [27.8]
Confidence-based chaRacterization of Anomalies (COBRA) スコアは、障害または疾患のある患者に提示された場合、これらのモデルの信頼性の低下を利用する。脳卒中患者の上半身障害の現在の臨床的評価の鍵となる限界にCOBRAスコアを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:45:52 GMT)
Learning Causal Representations from General Environments: Identifiability and Intrinsic Ambiguity [27.6]
本稿では、因果表現学習、高レベル潜伏変数の復元作業、低レベルデータからの因果関係について検討する。既存の作業は、基盤となるデータ生成プロセスの完全な識別性を証明することができるが、通常は単一ノード、ハード介入へのアクセスを前提としている。本論文の主な貢献は,ハード介入ができない場合に達成できる最高の識別可能性の概念を特徴づけることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:09:11 GMT)
Representation Projection Invariance Mitigates Representation Collapse [27.5]
事前訓練された言語モデルによって学習された微調整された文脈表現は、表現の崩壊につながる。本稿では,表現情報量を維持するための新しい正規化手法であるRepresentation Projection Invariance (REPINA)を提案する。実験の結果,REPINAは表現崩壊の緩和に極めて有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 22:23:43 GMT)
Differentiable Visual Computing for Inverse Problems and Machine Learning [27.5]
ビジュアルコンピューティング手法は、幾何学を解析し、固体、流体、その他の媒体を物理的にシミュレートし、光学技術で世界をレンダリングするために用いられる。ディープラーニング(DL)は、一般的なアルゴリズムモデルの構築を可能にする。 DLは高度にパラメータ化されたニューラルネットワークアーキテクチャ -- ユニバーサル関数近似器 -- と勾配に基づく検索アルゴリズムによって実現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:02:58 GMT)
LoCo: Locally Constrained Training-Free Layout-to-Image Synthesis [27.2]
本稿では,テキストプロンプトと空間レイアウトの両面に整合した高品質な画像の生成に優れるレイアウト・ツー・イメージ合成のトレーニング不要な手法を提案する。 LoCoは既存のテキスト・ツー・イメージモデルとレイアウト・ツー・イメージモデルにシームレスに統合され、パフォーマンスを大幅に向上し、以前のメソッドで観測されたセマンティックな障害に効果的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:28:12 GMT)
Mechanistically analyzing the effects of fine-tuning on procedurally defined tasks [27.0]
プレトレーニング中にモデルが学習する基礎的能力に微調整がどう影響するかを考察する。微調整が基礎となるモデル能力を変えることは滅多にない。また、微調整により、意図せずにモデルの安全ラッパーを除去できることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:51:04 GMT)
Pre-training Language Models for Comparative Reasoning [26.2]
本稿では,テキストに対する比較推論能力を高めるための,事前学習型言語モデルのための新しいフレームワークを提案する。本稿では,テキストに基づくエンティティ比較のためのスケーラブルなデータ収集手法を提案する。本稿では,比較推論の新たな3つの目的を通じて,事前学習型言語モデルの枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:38:22 GMT)
Can Large Language Models Understand Content and Propagation for Misinformation Detection: An Empirical Study [26.0]
大きな言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と推論における強力な能力に対して大きな注目を集めている。本研究では,誤情報検出タスクにおけるLCMの性能について,総合的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:03:51 GMT)
Oasis: Data Curation and Assessment System for Pretraining of Large Language Models [25.9]
我々は,Oasisと呼ばれるプレトレーニングコーパスキュレーションと評価プラットフォームを提案する。インタラクティブなモジュラールールフィルタモジュールは、明示的なフィードバックに従ってカスタマイズされたルールを作成できる。適応的なドキュメント重複モジュールは、限られたメモリリソースで大規模な重複を実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:32:23 GMT)
YolOOD: Utilizing Object Detection Concepts for Multi-Label Out-of-Distribution Detection [25.7]
YolOODは、オブジェクト検出領域の概念を利用して、マルチラベル分類タスクでOOD検出を行う方法である。提案手法を最先端のOOD検出手法と比較し,OODベンチマークデータセットの総合的なスイートにおいて,YolOODがこれらの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, 21 Nov 2023 12:43:30 GMT)
Relphormer: Relational Graph Transformer for Knowledge Graph Representations [25.4]
本稿ではRelphormerと呼ばれる知識グラフ表現のためのTransformerの新しい変種を提案する。本稿では,関係情報をエンコードし,意味情報を実体や関係内に保持する構造強化型自己認識機構を提案する。 6つのデータセットの実験結果から、Relphormerはベースラインよりも優れたパフォーマンスが得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:36:43 GMT)
Detect Every Thing with Few Examples [25.3]
視覚のみのDINOv2バックボーンを利用するオープンセットオブジェクト検出器であるDE-ViTを導入し、言語の代わりにサンプル画像を用いて新しいカテゴリを学習する。我々は、クラスごとの推論をバイパスしながら、複数の分類タスクを二分分類タスクに変換し、ローカライゼーションのための新しい領域伝搬手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:27:11 GMT)
Random Linear Projections Loss for Hyperplane-Based Optimization in Regression Neural Networks [25.1]
回帰ニューラルネットワークは複雑なデータセットを過度に適合させる傾向がある。本稿ではランダム線形射影(RLP)損失と呼ばれる損失関数を提案する。 RLP損失でトレーニングされたニューラルネットワークは、データサンプルが少なく、付加的なノイズに対して堅牢であると同時に、パフォーマンスの向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:22:39 GMT)
WEAR: An Outdoor Sports Dataset for Wearable and Egocentric Activity Recognition [25.1]
WEARは、視覚と慣性に基づく人間活動認識(HAR)のための屋外スポーツデータセットであるこのデータセットは、計18人の参加者から収集されていない慣性(アクセラレーション)と10の異なる外部で記録されたカメラ(エゴセントリックビデオ)データを用いて、合計18のワークアウトアクティビティを実行するデータで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:35:26 GMT)
Formalizing and Evaluating Requirements of Perception Systems for Automated Vehicles using Spatio-Temporal Perception Logic [25.1]
本研究では,空間的および時間的演算子を用いた知覚データに対する推論を可能にするロジックを提案する。 STPLの大きな利点の1つは、知覚システムの機能性能の基本的な正当性チェックを容易にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:22:04 GMT)
SuGaR: Surface-Aligned Gaussian Splatting for Efficient 3D Mesh Reconstruction and High-Quality Mesh Rendering [24.9]
本稿では,3次元ガウス格子から高精度かつ極めて高速なメッシュ抽出を可能にする手法を提案する。しかし、これらのガウス人は最適化後に非組織化される傾向があるため、何百万もの小さな3Dガウスからメッシュを抽出することは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:38:03 GMT)
MaGIC: Multi-modality Guided Image Completion [24.6]
バニラ画像補完法は、大きな欠損領域に対して感度を示す。本稿では,MaGICと呼ばれるマルチモーダルガイド画像コンプリートのための,新しい,シンプルかつ効果的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:55:24 GMT)
IEKM: A Model Incorporating External Keyword Matrices [24.2]
カスタマーサービスプラットフォームシステムは、顧客の異なる領域に適応する必要があります。プラットフォームシステムのモデルでは、文字通り近いが意味的に異なる文対を区別することは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:02:33 GMT)
Adversarial Reweighting Guided by Wasserstein Distance for Bias Mitigation [24.2]
データ中のマイノリティの下位表現は、学習中のサブポピュレーションの異なる扱いを困難にしている。本稿では,このような表現バイアスに対処する新たな逆方向再重み付け手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:46:11 GMT)
Personas as a Way to Model Truthfulness in Language Models [23.9]
言語モデルは真と偽の文を分離し、エージェント間で真偽を一般化することができることを示す。以上の結果から,モデルがデータの階層構造を利用して真理を学習できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:19:03 GMT)
How Capable Can a Transformer Become? A Study on Synthetic, Interpretable Tasks [23.5]
我々は、よく定義されたモノリシックな機能の集合を構成するデータ生成プロセスで自動回帰トランスフォーマーモデルを訓練する。このデータ生成プロセスに関する広範囲かつ体系的な実験を通じて、自己回帰変換器は指数関数的あるいは多くの関数に一般化することを学ぶことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:16:54 GMT)
Hand-Eye Calibration [23.3]
眼球校正問題の定式化は2つある。我々は,手目校正問題の解法として,一般的な数学的枠組みを開発する。 i) 回転変換と (ii) 回転変換のための非線形解法という2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:57:24 GMT)
Heuristics for Detecting CoinJoin Transactions on the Bitcoin Blockchain [23.2]
この研究は、分散化されたピアツーピアネットワークであるBitcoinとその関連ブロックチェーンの複雑さを掘り下げている。この懸念に対処するために、ユーザはCoinJoinを採用した。これは、複数のトランザクションインテントを1つの大きなトランザクションにマージするメソッドである。 CoinJoinトランザクションに関する総合的な洞察を提供するため、当社の網羅的な分析では76万件をブロックしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:05:32 GMT)
CASR: Refining Action Segmentation via Magrinalizing Frame-levle Causal Relationships [23.0]
ビデオ因果性を向上させることで,様々なモデルからTAS結果を洗練できるtextittextbfCausal Abstraction Refiner (CASR)を提案する。フレームレベルのカジュアルモデルとセグメントレベルのカジュアルモデルを定義し,フレームレベルの因果関係から構築された因果関係行列がセグムネットレベルの因果関係を表現する能力を持つようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:28:51 GMT)
Prompting Frameworks for Large Language Models: A Survey [22.8]
大規模言語モデル(LLM)は、学術と産業の両方で大きな進歩を遂げた。 Prompting Framework(PF)は、大規模言語モデルとの相互作用を管理し、単純化し、促進するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:51:03 GMT)
Evaluation Metrics of Language Generation Models for Synthetic Traffic Generation Tasks [22.6]
BLEUのような一般的なNLGメトリクスは、合成トラフィック生成(STG)の評価には適していないことを示す。生成したトラフィックと実際のユーザテキストの分布を比較するために設計されたいくつかの指標を提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:26:26 GMT)
BrainWash: A Poisoning Attack to Forget in Continual Learning [22.5]
ブレインウォッシュ(BrainWash)は、連続学習者に忘れを強いるための新しいデータ中毒法である。このアプローチの重要な特徴は、アタッカーが以前のタスクのデータにアクセスする必要がなくなることです。実験では,BrainWashの有効性を強調し,各種正規化に基づく連続学習手法における性能劣化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:29:59 GMT)
PINNs-Based Uncertainty Quantification for Transient Stability Analysis [22.1]
本稿では,物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)の新たな応用,特に臨界パラメータを推定するためのPINNのアンサンブル(E-PINN)について紹介する。 E-PINNは、揺動方程式の基礎となる物理原理を利用して、堅牢な解を提供する。この研究は、電力系統の安定性における機械学習の適用を前進させ、信頼性と計算効率のよい過渡安定解析への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:21:49 GMT)
Multi-channel Speech Separation Using Spatially Selective Deep Non-linear Filters [21.7]
複数話者による複数チャンネル分離タスクにおいて、混合音から各音声信号を復元することを目的とする。本研究では,深層ニューラルネットワークを用いた空間選択的フィルタ(SSF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:59:37 GMT)
The Obscure Limitation of Modular Multilingual Language Models [21.5]
モジュールの評価は言語識別(LID)モジュールの関与を除外する。 LIDとモジュラーのパイプライン化による性能ギャップの縮減を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:27:25 GMT)
PyTorch Geometric Signed Directed: A Software Package on Graph Neural Networks for Signed and Directed Graphs [20.8]
PyGSD (PyTorch Geometric Signed Directed) は、PyGSDのソフトウェアパッケージである。 PyGSDは、使い易いGNNモデル、合成および実世界のデータ、タスク固有の評価指標と損失関数で構成されている。 PyGの拡張ライブラリとして提案されているソフトウェアは、オープンソースリリース、詳細なドキュメント、継続的インテグレーション、ユニットテスト、コードカバレッジチェックでメンテナンスされています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:51:56 GMT)
LDP: Language-driven Dual-Pixel Image Defocus Deblurring Network [20.4]
対照的な言語画像事前学習フレームワーク(CLIP)を導入し,DPペアのぼかしマップを教師なしで正確に推定する。提案手法は,広範囲な実験において最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:19:03 GMT)
Text-Guided Texturing by Synchronized Multi-View Diffusion [20.3]
本稿では,テクスチャを合成し,テキストプロンプトを与えられた3Dオブジェクトを合成する手法を提案する。本稿では,異なる視点からの拡散過程をコンセンサスに到達させる,同期多視点拡散手法を提案する。本手法は, 一貫性, シームレス, 高精細なテクスチャを生成する上で, 優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:26:28 GMT)
Psychoacoustic Challenges Of Speech Enhancement On VoIP Platforms [20.1]
この研究は、プロプライエタリな送信側演示効果の探索に根ざしている。 Oaxaca分解による方法論的新規性の導入。心理音響指標、特にPSSQとSTOIは、音声変化の包括的理解を促すために利用された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:54:34 GMT)
Revealing the preference for correcting separated aberrations in joint optic-image design [19.9]
我々は、スマートフォンやドローンのような複雑なシステムの効率的な共同設計を実現するために、分離された収差を持つ光学を特徴付ける。視野が大きいレンズの真の撮像手順を再現する画像シミュレーションシステムを提案する。共同設計における分離収差補正の選好は, 縦色収差, 横色収差, 球状収差, フィールド曲率, コマの順である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:10:20 GMT)
Visually Guided Object Grasping [19.7]
直交ステレオリグを用いた3次元射影空間における2つの固体間のアライメントの把握方法を示す。本稿では,視覚サーボアルゴリズムの性能解析と,このようなアプローチで期待できる把握精度の解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:08:17 GMT)
Local Convolution Enhanced Global Fourier Neural Operator For Multiscale Dynamic Spaces Prediction [19.6]
改良されたフーリエ層とアテンション機構を統合した新しい階層型ニューラル演算子を提案する。既存のPDEベンチマーク、特に高速係数の変動を特徴とする方程式において、優れた性能に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:04:13 GMT)
Long-term Causal Effects Estimation via Latent Surrogates Representation Learning [19.5]
短期的サロゲートに基づく長期的因果効果の推定は、多くの実世界のアプリケーションにおいて重要な問題であるが挑戦的な問題である。より現実的な状況下では、サロゲートが観察されたり、プロキシが観察されたりして、長期的な因果効果を推定するために、フレキシブルなレーザー法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:16:51 GMT)
Counterfactual Explanation via Search in Gaussian Mixture Distributed Latent Space [19.3]
対実説明(CE)は2つの問題に対処するアルゴリズム・リコースにおいて重要なツールである。簡単に理解しやすい説明を提供することによって、AIシステムに対するユーザのインタラクションを導くことは、AIシステムの信頼できる採用と長期的な受け入れに不可欠である。本稿では,まずオートエンコーダの潜伏空間をガウス分布の混合として形成することにより,事前学習されたバイナリ分類器のCEを生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:11:34 GMT)
Scalable Real-Time Recurrent Learning Using Columnar-Constructive Networks [19.2]
リアルタイム反復学習をスケーラブルにする2つの制約を提案する。ネットワークを独立したモジュールに分解するか、段階的にネットワークを学習することで、RTRLをパラメータ数と線形にスケールできることを示す。本稿では,動物学習とアタリ2600ゲームに対する事前学習ポリシーのポリシー評価により,Trncated-BPTTに対するアプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:33:57 GMT)
AcademicGPT: Empowering Academic Research [19.2]
アカデミックGPT(AcademicGPT)は、LLaMA2-70Bから派生した連続訓練モデルである。学習コーパスは主に学術論文、論文、一部の学術ドメインからのコンテンツ、高品質な中国語データなどで構成されています。また、AcademicGPTの基礎モデルに基づいて、一般学術質問回答、AI支援論文読解、論文レビュー、AI支援タイトル・抽象生成など、学術分野向けのいくつかのアプリケーションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:17:14 GMT)
Digital Twin Assisted Deep Reinforcement Learning for Online Admission Control in Sliced Network [19.2]
この問題に対処するために、ディジタルツイン(DT)高速化DRLソリューションを提案する。ニューラルネットワークベースのDTは、システムをキューイングするためのカスタマイズされた出力層を備え、教師付き学習を通じてトレーニングされ、DRLモデルのトレーニングフェーズを支援するために使用される。 DT加速DRLは、直接訓練された最先端Q-ラーニングモデルと比較して、リソース利用率を40%以上向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:34:26 GMT)
Digital Twin Assisted Deep Reinforcement Learning for Online Admission Control in Sliced Network [19.2]
この問題に対処するために、ディジタルツイン(DT)高速化DRLソリューションを提案する。ニューラルネットワークベースのDTは、システムをキューイングするためのカスタマイズされた出力層を備え、教師付き学習を通じてトレーニングされ、DRLモデルのトレーニングフェーズを支援するために使用される。 DT加速DRLは、直接訓練された最先端Q-ラーニングモデルと比較して、リソース利用率を40%以上向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:34:26 GMT)
Towards Data-Algorithm Dependent Generalization: a Case Study on Overparameterized Linear Regression [19.0]
本稿では,データ依存学習軌跡全体の一般化挙動を考察したデータ-アルゴリズム整合性の概念を提案する。我々は、データ依存軌道解析を行い、そのような環境での互換性に十分な条件を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:47:04 GMT)
Adaptive Dense Pseudo Label Selection for Semi-supervised Oriented Object Detection [18.6]
半教師付きオブジェクト指向物体検出のためのAdaptive Dense Pseudo Label Selection (ADPLS)を提案する。 ADPLSは、平均的特徴リッチスコア(mFRS)を用いて、潜在的なオブジェクトの密度を推定し、このスコアを使用して、密度の高い擬似ラベルの数を調整する。 DOTA-v1.5ベンチマークでは,ラベル付きデータが少ない場合,提案手法は従来手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:49:28 GMT)
"Centralized or Decentralized?": Concerns and Value Judgments of Stakeholders in the Non-Fungible Tokens (NFTs) Market [18.6]
非ファンジブルトークン(英: Non-fungible tokens、NFT)は、アイテムのユニークな所有権を表すために分散化されたデジタルトークンである。中央集権化ジレンマ (Centralization-Decentralization dilemma) は、分散化のスローガンと利害関係者の利害の対立によって引き起こされるジレンマである。調査の結果,金融詐欺,偽造NFT,ハッキング,非倫理的NFTなど,ユーザ間の問題点が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:22:52 GMT)
Looped Transformers are Better at Learning Learning Algorithms [18.6]
本稿では,Emphlooped Transformerアーキテクチャの利用法と関連するトレーニング手法を提案する。実験結果から, ループ変換器は標準変圧器に匹敵する性能を実現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:32:38 GMT)
Optimal Convergence Rate for Exact Policy Mirror Descent in Discounted Markov Decision Processes [18.4]
Policy Mirror Descentは、強化学習における様々な新しい基本的な手法を網羅するアルゴリズムのファミリーである。不正確な政策評価を伴う政策反復の不安定性に動機づけられたPMDは、PIの政策改善ステップをアルゴリズム的に規則化する。我々は,適応的なステップサイズの下で,非正規化PSDアルゴリズムの一般ファミリーによって,PIの次元自由な$gamma$-rateが達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:17:40 GMT)
Subspace-Configurable Networks [18.3]
エッジデバイスのディープラーニングモデルは、知覚されたデータの動的変化に直面した場合、堅牢性に欠けることが多い。本稿では,パラメータ設定のための最適なネットワークがサブスペースの一部であるネットワークのパラメータ化部分空間を訓練する。得られた部分空間は低次元であり、入力の複素非可逆変換に対しても驚くほど単純な構造を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:36:07 GMT)
Modality Mixer Exploiting Complementary Information for Multi-modal Action Recognition [18.0]
モータリティ・ミキサー(M-Mixer)ネットワークという新しいネットワークを提案する。提案するM-Mixerの鍵となるコンポーネントはMCU(Multi-modal Contextualization Unit)である。与えられたモダリティ設定に関する適切な補完情報を抽出するために、補足的特徴抽出モジュール(CFEM)という新しいモジュールを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:32:28 GMT)
Mobile-Seed: Joint Semantic Segmentation and Boundary Detection for Mobile Robots [17.9]
セマンティックセグメンテーションと境界検出を同時に行う軽量なフレームワークであるMobile-Seedを紹介する。我々のフレームワークは、2ストリームエンコーダ、アクティブフュージョンデコーダ(AFD)、デュアルタスク正規化アプローチを備えている。 Cityscapesデータセットの実験によると、Mobile-Seedは最先端(SOTA)ベースラインよりも顕著に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:53:02 GMT)
SD-NAE: Generating Natural Adversarial Examples with Stable Diffusion [17.9]
Natural Adversarial Examples (NAEs) は、訓練されたモデルの脆弱性を特定するのに役立ちます。我々はNAEを最先端の安定拡散で積極的に合成することを提案する。 SD-NAE (Stable Diffusion for Natural Adversarial Examples) と呼ばれるこの手法は有効なNAEの生成に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:33:17 GMT)
On the Challenges and Perspectives of Foundation Models for Medical Image Analysis [17.6]
医療基盤モデルは、幅広い下流タスクを解く上で大きな可能性を秘めている。それらは、正確で堅牢なモデルの開発を加速し、大量のラベル付きデータを削減し、患者のデータのプライバシと機密性を維持するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:24:43 GMT)
Multi-Session Budget Optimization for Forward Auction-based Federated Learning [17.5]
近年,オークションベースのフェデレートラーニング (Federated Learning, AFL) が重要な研究分野となっている。我々は,事前オークションに基づくフェデレートラーニング(MultiBOS-AFL)のためのマルチセッション予算最適化戦略を提案する。階層的強化学習に基づいて、MultiBOS-AFLは、AFL MUのセッション間予算ペーシングとセッション内入札を共同で最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:57:41 GMT)
Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey [17.4]
Transformer-based Large Language Models (LLMs)は、人工知能(AGI)への革命的な道を開いた。リソースによって制約された現在のLLMの多くは、主に短いテキストで事前訓練されており、長文のプロンプトでは効果が低い。本稿では,Transformer をベースとした LLM におけるモデルアーキテクチャの進歩に着目し,長期的コンテキスト能力の最適化を目的とした総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:59:17 GMT)
Learning Sub-Pixel Disparity Distribution for Light Field Depth Estimation [17.0]
本稿では,ディープネットワークのパワーをフル活用して,サブピクセルの差分分布を学習するための,単純かつ効果的な手法を提案する。提案手法は,HCI 4D LF Benchmarkにおける最近の最先端のLF深度アルゴリズムを4つの精度の指標で大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:20:50 GMT)
Deep State-Space Model for Predicting Cryptocurrency Price [16.9]
日々の暗号通貨価格を予測するという課題に対処する。我々のアプローチは状態空間モデルの確率的定式化を維持する。提案手法をディープステートスペースモデルと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:49:55 GMT)
Visual Attention-Prompted Prediction and Learning [16.9]
説明(意図)誘導学習(英: Explanation(attention)-guided learning)は、トレーニングフェーズ中に人間の理解を取り入れることで、モデルの予測力を向上する手法である。本稿では,モデル再訓練を必要とせずに,アテンションプロンプトによって誘導される直接予測を可能にするアテンションプロンプト・プロンプト予測手法を提案する。本稿では,視覚的注意喚起をモデル決定プロセスにシームレスに統合する,視覚的注意喚起予測学習という新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:40:09 GMT)
UMAAF: Unveiling Aesthetics via Multifarious Attributes of Images [16.6]
画像の絶対属性と相対属性の両方をモデル化する統一多属性美意識評価フレームワーク(UMAAF)を提案する。 UMAAFは、TAD66KとAVAデータセット上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, 21 Nov 2023 13:59:31 GMT)
A Distributed Neural Linear Thompson Sampling Framework to Achieve URLLC in Industrial IoT [16.2]
産業用IoT(Industrial Internet of Things)ネットワークは、重要なプロセスをサポートするために、ウルトラ信頼性の低い低レイテンシ通信(URLLC)を提供する。無線リソースを割り当てるための標準プロトコルは、特にアップリンク通信において、レイテンシと信頼性のトレードオフを最適化しない可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:22:04 GMT)
Malicious URL Detection via Pretrained Language Model Guided Multi-Level Feature Attention Network [15.9]
本稿では、悪質なURL検出のための効率的な事前学習モデルベースのフレームワークを提案する。階層的特徴抽出,層認識型注意,空間ピラミッドプールの3つの重要なモジュールを開発した。提案手法は複数の公開データセットに対して広範囲に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:23:08 GMT)
Approximating Two-Layer Feedforward Networks for Efficient Transformers [15.8]
製品キーメモリ(PKM)を含む2層NNを近似する様々な手法を統合する汎用フレームワークを提案する。 WikiText-103とenwiki8の両方のデータセットで2つの異なるスケールで、当社のMoEがTransformer-XLと競合していることが示されています。このことは、MoE が極めて大きな LM だけでなく、資源効率の高い LM にも関係していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:58:00 GMT)
Fast and Interpretable Mortality Risk Scores for Critical Care Patients [15.8]
正確なブラックボックスモデルと手作業による解釈可能なモデルとのギャップを埋める。 GroupFasterRiskは、私たちがここで研究している大規模なデータセットでさえ、数時間以内にリスクスコアを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:44:28 GMT)
DroneOptiNet: A Framework for Optimal Drone-based Load Redistribution Mechanism for 5G and Beyond Solar Small Cell Networks [15.5]
本稿では,ドローンに搭載された航空機基地局を用いた新しいユーザ負荷伝達手法を提案する。高エネルギーから低エネルギーセルへ航空BSを移動させることにより、ユーザ密度と航空BSの可用性に応じて、エネルギー不足のセルのエネルギー要求を許容する。提案アルゴリズムは、BSの停電を低減し、一貫したスループットの安定性を維持し、無線通信システムの信頼性と堅牢性を高める能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:17:39 GMT)
Virtual Home Staging: Inverse Rendering and Editing an Indoor Panorama under Natural Illumination [15.5]
室内パノラマを自然照明下で新しい室内家具配置で変換できる新しい逆レンダリング手法を提案する。本手法は,(1)パノラマ家具の検出と除去,(2)自動床レイアウト設計,(3)シーン幾何学によるグローバルレンダリング,新しい家具オブジェクト,およびリアルタイム屋外写真からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:01:08 GMT)
A Supervised Contrastive Learning Pretrain-Finetune Approach for Time Series [15.2]
本稿では,教師付きコントラスト学習を利用して,事前学習データセット内の特徴を識別する新しい事前学習手法を提案する。次に、事前学習データセットの学習力学とより密に連携することで、目標データの正確な予測を強化するための微調整手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:06:52 GMT)
How Far Have We Gone in Vulnerability Detection Using Large Language Models [15.1]
包括的な脆弱性ベンチマークであるVulBenchを紹介します。このベンチマークは、幅広いCTF課題と実世界のアプリケーションから高品質なデータを集約する。いくつかのLSMは、脆弱性検出における従来のディープラーニングアプローチよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:20:39 GMT)
LGL-BCI: A Lightweight Geometric Learning Framework for Motor Imagery-Based Brain-Computer Interfaces [14.9]
Brain-Computer Interfaces (BCI) は、脳信号を使って外部デバイスと対話する基盤技術である。 EEGベースの運動画像(MI)タスクは振幅や位相変動、複雑な空間相関といった課題に直面している。本研究では,非ユークリッド距離空間における脳波処理にGeometric Deep Learning Frameworkを用いたLGL-BCIフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:36:49 GMT)
Descriptor and Word Soups: Overcoming the Parameter Efficiency Accuracy Tradeoff for Out-of-Distribution Few-shot Learning [14.7]
記述子(descriptor)と単語スープ( word soups)という,より柔軟な方法を提案する。 Descriptor soupは、ジェネリックな数ショットのトレーニングデータを使用して、テキスト記述子の小さなセットを優しく選択する。単語のスープは、似たような方法で単語の連鎖を優雅に組み立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:30:01 GMT)
Scene-aware Human Motion Forecasting via Mutual Distance Prediction [14.7]
本研究では,人体とシーン間の相互距離による人間とシーンの相互作用をモデル化する。このような相互距離は局所的な動きと大域的な動きの両方を制約し、結果として全身的な動きは予測される。 2つのステップでパイプラインを構築し、まず将来の相互距離を予測し、次に将来の人間の動きを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:18:19 GMT)
Fin-QD: A Computational Design Framework for Soft Grippers: Integrating MAP-Elites and High-fidelity FEM [14.6]
この研究は、指をベースとしたソフトグリップの広大な設計空間を計算的に探索する際のギャップを埋めると同時に、単純な制御方式で大きな幾何学的に異なるオブジェクトタイプを把握している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:38:03 GMT)
Bridging Algorithmic Information Theory and Machine Learning: A New Approach to Kernel Learning [14.4]
本稿では,Sparse Kernel Flowsの手法が,データからカーネルを学習するための自然なアプローチであることを示す。本稿では,スパースカーネルフローを導出するために統計経路を使用する必要はないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:18:28 GMT)
Polyhedral Object Recognition by Indexing [14.3]
コンピュータビジョンにおいて、インデックス化問題は、大規模なオブジェクトデータベース内のいくつかのオブジェクトを認識する問題である。本稿では,2次元画像から3次元多面体をインデクシングにより認識する問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:41:21 GMT)
Differentially Private Optimizers Can Learn Adversarially Robust Models [14.2]
DPモデルは、自然に訓練された非私的モデルよりも頑丈で正確であることを示す。プライバシ・ロバストネス・正確性トレードオフに影響を与える3つの重要な要因を観察します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:14:54 GMT)
Fair Polylog-Approximate Low-Cost Hierarchical Clustering [14.1]
公正な機械学習、特にクラスタリングの研究は、現代のインテリジェントシステムが提起した多くの倫理的論争から、近年重要になっている。そこで,本研究では,真に多元論的に近似した低コストな階層クラスタリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:20:34 GMT)
The DURel Annotation Tool: Human and Computational Measurement of Semantic Proximity, Sense Clusters and Semantic Change [13.8]
DURelツールは、単語の使用とオンラインのオープンソースインターフェースとのセマンティックな近接性のアノテーションを実装している。このツールは、標準化されたヒューマンアノテーションと計算アノテーションをサポートし、Word-in-Contextモデルによる最近の進歩に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:14:54 GMT)
Cooperative Coevolution for Non-Separable Large-Scale Black-Box Optimization: Convergence Analyses and Distributed Accelerations [13.8]
我々は、よく知られた協調的共進化(CC)の大規模バージョンを非分離関数で解析し、拡張する。本研究では,分解に基づく手法が好まれるかどうかを,非分離性な大規模問題に対して実証的に明らかにする。私たちは、最近のマルチレベル学習フレームワークの下で、強力な分散コンピューティングを使用してそれを加速します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:54:02 GMT)
XPert: Peripheral Circuit & Neural Architecture Co-search for Area and Energy-efficient Xbar-based Computing [13.5]
XPertは、最適性能を達成するために、ネットワークアーキテクチャと周辺パラメータを共同で研究する。 VGG16ベースラインと比較して、XPert 10.24x (4.7x)低いEDAP、1.72x (1.62x)高いTOPS/W,1.93x (3x)高いTOPS/mm2で、CIFAR10データセットの92.46% (56.7%)の精度である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:07:46 GMT)
Artifacts Mapping: Multi-Modal Semantic Mapping for Object Detection and 3D Localization [13.5]
既知の環境下でオブジェクトを自律的に検出・ローカライズするフレームワークを提案する。フレームワークは,RGBデータによる環境理解,マルチモーダルセンサ融合による深度推定,アーティファクト管理という,3つの重要な要素で構成されている。実験の結果,提案フレームワークは実サンプル環境におけるオブジェクトの98%を後処理なしで正確に検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:04:24 GMT)
Attention: Large Multimodal Model is Watching your Geo-privacy [13.4]
地理的プライバシは個人のセキュリティの重要な側面であり、日常的な活動では気づかないことが多い。オープンソースインテリジェンス(OSINT)におけるGPT-4の使用の増加に伴い、地理的プライバシー侵害に伴う潜在的なリスクが増大している。この研究は、個人のプライバシーに対する影響に焦点を当てて、これらの発展の重要さを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:48:51 GMT)
Fine-Grained Open Domain Image Animation with Motion Guidance [13.4]
本稿では,映像拡散モデルに先立って動きを利用するオープンドメイン画像アニメーション手法を提案する。本手法では,移動領域の正確な制御と移動速度を実現するため,目標となる運動領域の誘導と運動強度の誘導を導入する。オープンドメインデータセットを用いた厳密な実験により,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:47:54 GMT)
Scale-aware competition network for palmprint recognition [13.3]
Palmprintのバイオメトリックスは、パームスキャンによる支払いと社会保障に注意を向けた。テクスチャ・スケールの次元を無視してテクスチャ・オリエンテーションを優先する手法が主流です本稿では,方向とスケールに関連するテクスチャ特性を捉えるためのSAC-Net(Scale-Aware competitive Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:45:32 GMT)
Towards Plastic and Stable Exemplar-Free Incremental Learning: A Dual-Learner Framework with Cumulative Parameter Averaging [13.3]
In this proposed a Dual-Learner framework with Cumulative。平均化(DLCPA) DLCPA は Task-IL と Class-IL の両方の設定において,最先端の既定ベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:23:39 GMT)
Design for Assurance: Employing Functional Verification Tools for Thwarting Hardware Trojan Threat in 3PIPs [13.2]
サードパーティの知的財産コアは、現代のシステムオンチップと集積回路の設計において必須の構成要素である。これらの設計コンポーネントは通常、異なる信頼レベルを持つベンダーから来ており、文書化されていない設計機能を含んでいる可能性がある。ハードウェア設計者になじみのある機能検証ツールや言語を用いて,ハードウェアトロイの木馬の識別と防止を行う手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:32:07 GMT)
FBChain: A Blockchain-based Federated Learning Model with Efficiency and Secure Communication [13.2]
本稿では、上記の2つの問題を克服するフェデレートラーニング(FBChain)モデルを提案する。まず、ブロックチェーンの不変性を利用して、ローカルモデルパラメータのグローバルモデルとハッシュ値を格納する。第二に、Proof of Weighted Link Speed (PoWLS)コンセンサスアルゴリズムは、より重み付きリンク速度の高いノードを包括的に選択し、グローバルモデルとパッケージブロックを集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:36:35 GMT)
HINT: Healthy Influential-Noise based Training to Defend against Data Poisoning Attacks [12.9]
本研究では,影響関数に基づくデータ中毒攻撃を効果的かつ堅牢に防ぐためのトレーニング手法を提案する。影響関数を用いて、有害な攻撃に対する分類モデルを強化するのに役立つ健全なノイズを創出する。実験の結果,HINTは非標的および標的の毒殺攻撃の効果に対して,ディープラーニングモデルを効果的に保護できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 22:49:27 GMT)
FollowMe: a Robust Person Following Framework Based on Re-Identification and Gestures [12.9]
HRI(Human-robot Interaction)は、住宅や産業において、操作の柔軟性を促進するための重要な手段となっている。本研究では,ロボットが対象者を識別・追跡できる統合認識・ナビゲーション・フレームワークを開発した。 Re-IDモジュールは、対象者の特徴を自律的に学習し、取得した知識を使用してターゲットを視覚的に再識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:59:27 GMT)
HiPose: Hierarchical Binary Surface Encoding and Correspondence Pruning for RGB-D 6DoF Object Pose Estimation [12.6]
本稿では,階層的な2次元曲面符号化を用いて3D-3D対応を粗い方法で構築するHiPoseについて述べる。提案手法は計算効率が高く,高精度なリアルタイムクリティカルアプリケーションを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:21:22 GMT)
The T-Complexity Costs of Error Correction for Control Flow in Quantum Computation [12.6]
多くの量子アルゴリズムは物理量子ビットの不確実性を克服するために誤り訂正を用いる必要がある。エラー訂正は、T-複雑性(T-complexity)と呼ばれるユニークなパフォーマンスボトルネックを課し、アルゴリズムの実装を理想化されたハードウェアよりも遅く実行することができる。本稿では,プログラムのT-複雑度を量子エラー補正で解析し,遅延の原因を特定できるコストモデルを提案する。また,プログラムを書き換えてT複雑度を減らし,コストモデルを用いてプログラムのT複雑度を予測し,コンパイルする最適化レベルの最適化も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:32:05 GMT)
HiFi-Syn: Hierarchical Granularity Discrimination for High-Fidelity Synthesis of MR Images with Structure Preservation [12.5]
医用画像に含まれる様々な意味情報を活用する階層的粒度識別を導入する。当社の戦略では,脳記憶バンクを用いたピクセルレベルの識別,各脳構造に対する構造レベルの識別,およびハードサンプルに焦点を当てた再重み付け戦略という,3段階の識別粒度を活用している。我々のモデルは、患者の特定のMRモダリティが利用できないシナリオにおいて、代替の解決策を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:15:24 GMT)
BundleMoCap: Efficient, Robust and Smooth Motion Capture from Sparse Multiview Videos [12.4]
BundleMoCapは、モーションキャプチャタスクを単一のステージで解決する。これにより、時相の滑らかさの目的が不要になり、スムーズな動きがもたらされる。 BundleMoCapの強みは、シンプルさと効率性で高品質なモーションキャプチャ結果を達成する能力にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:37:19 GMT)
Evolutionary algorithms as an alternative to backpropagation for supervised training of Biophysical Neural Networks and Neural ODEs [12.4]
本稿では,生物物理学に基づくニューラルネットワークの学習における「段階的推定」進化アルゴリズムの利用について検討する。 EAにはいくつかのアドバンテージがあり、直接BPよりも望ましいことが分かりました。以上の結果から,生体物理学ニューロンはBP法の限界をテストする上で有用なベンチマークを提供する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:49:07 GMT)
Evolutionary algorithms as an alternative to backpropagation for supervised training of Biophysical Neural Networks and Neural ODEs [12.4]
本稿では,生物物理学に基づくニューラルネットワークの学習における「段階的推定」進化アルゴリズムの利用について検討する。 EAにはいくつかのアドバンテージがあり、直接BPよりも望ましいことが分かりました。以上の結果から,生体物理学ニューロンはBP法の限界をテストする上で有用なベンチマークを提供する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:49:07 GMT)
Hyb-NeRF: A Multiresolution Hybrid Encoding for Neural Radiance Fields [12.3]
マルチレゾリューションハイブリッド符号化を用いた新しい神経放射場であるHyb-NeRFを提案する。本稿では,Hyb-NeRFのレンダリング速度が向上し,レンダリング性能が向上し,従来の手法と比較してメモリフットプリントも低くなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:01:08 GMT)
Rethinking the Backward Propagation for Adversarial Transferability [12.2]
転送ベースのアタックは、サロゲートモデル上の逆例を生成し、アクセスなしで他のブラックボックスモデルを誤解させる可能性がある。本研究では, 非線形層が後方伝播中の勾配を乱し, 入力画像の勾配が損失関数に不正確であることを示す。本稿では,入力画像の勾配w.r.t.と損失関数の関係性を高める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:57:09 GMT)
Rethinking the Backward Propagation for Adversarial Transferability [12.2]
転送ベースのアタックは、サロゲートモデル上の逆例を生成し、アクセスなしで他のブラックボックスモデルを誤解させる可能性がある。本研究では, 非線形層が後方伝播中の勾配を乱し, 入力画像の勾配が損失関数に不正確であることを示す。本稿では,入力画像の勾配w.r.t.と損失関数の関係性を高める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:57:09 GMT)
Designing Long-term Group Fair Policies in Dynamical Systems [12.1]
本稿では,力学系におけるグループフェアネスの長期化を実現するための新しい枠組みを提案する。我々のフレームワークは、長期にわたってシステムの標的となる公平な状態に収束する、時間に依存しないポリシーを特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:58:50 GMT)
ProtoCLIP: Prototypical Contrastive Language Image Pretraining [12.1]
このようなグループ化を強化するために,プロトタイプコントラスト言語画像事前学習(ProtoCLIP)を導入している。 ProtoCLIPは、画像空間とテキスト空間の間のプロトタイプレベルの識別を設定し、高いレベルの構造的知識を効率的に伝達する。 ProtoCLIPはオンラインのエピソードトレーニング戦略でトレーニングされており、無制限のデータまでスケールアップすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:18:38 GMT)
DroidBot-GPT: GPT-powered UI Automation for Android [12.0]
DroidBot-GPTは、GPTに似た大規模言語モデル(LLM)を使用して、Androidモバイルアプリケーションとのインタラクションを自動化するツールである。 DroidBot-GPTは、所望のタスクを自然言語で記述するので、タスクを完了させるためにアプリをナビゲートするアクションを自動的に生成して実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:08:16 GMT)
FedDRO: Federated Compositional Optimization for Distributionally Robust Learning [11.7]
大規模かつ分散的なデータ利用には,効率的なフェデレート学習勾配アルゴリズムの開発が必要である。 FL設定における非線形合成勾配を解くための効率的なFedAvg型アルゴリズムを提案する。我々の研究の重要な新規性は、大規模なバッチ評価を必要としない解の精度非依存のアルゴリズムを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:53:39 GMT)
Enhancing Multi-modal Cooperation via Fine-grained Modality Valuation [11.7]
サンプルレベルで各モードの寄与を評価するために, 微粒なモーダリティ評価指標を導入する。我々は、この問題を分析し、低貢献率の差別能力を高めることにより、モダリティ間の協調を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:11:57 GMT)
Verified Compositional Neuro-Symbolic Control for Stochastic Systems with Temporal Logic Tasks [11.6]
自律エージェントのためのニューラルネットワーク(NN)コントローラを学ぶために、最近いくつかの方法が提案されている。これらのアプローチにおける重要な課題は、しばしば安全保証が欠如しているか、提供された保証が現実的でないことである。本稿では,訓練されたNNコントローラの時間的構成が存在するかどうかを確認することで,この問題に対処することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:15:56 GMT)
Verified Compositional Neuro-Symbolic Control for Stochastic Systems with Temporal Logic Tasks [11.6]
自律エージェントのためのニューラルネットワーク(NN)コントローラを学ぶために、最近いくつかの方法が提案されている。これらのアプローチにおける重要な課題は、しばしば安全保証が欠如しているか、提供された保証が現実的でないことである。本稿では,訓練されたNNコントローラの時間的構成が存在するかどうかを確認することで,この問題に対処することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:15:56 GMT)
Beyond Text: Unveiling Multimodal Proficiency of Large Language Models with MultiAPI Benchmark [11.6]
この研究は、包括的な大規模APIベンチマークデータセットのパイオニアであるMultiAPIを紹介した。 235の多様なAPIコールと2,038のコンテキストプロンプトで構成されており、マルチモーダルタスクを扱うツール拡張LDMのユニークなプラットフォーム評価を提供する。 LLMはAPIコール決定の熟練度を示すが,ドメイン識別や関数選択,引数生成といった課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:26:05 GMT)
Koopman Learning with Episodic Memory [11.6]
我々はKoopman法にエピソード記憶機構を組み、類似のダイナミクスが以前に発生した時間帯のグローバルなリコール(あるいは注意)を可能にする。エピソードメモリを用いたクープマン学習の基本的な実装は,合成および実世界のデータの予測において,大幅な改善をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:59:00 GMT)
Dynamic quantum circuit compilation [11.6]
量子ハードウェアの最近の進歩は、中間回路の測定とリセットを導入し、測定量子ビットの再利用を可能にしている。本稿では,静的量子回路を動的同値に変換するプロセスである動的量子回路コンパイルの体系的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:02:43 GMT)
Discovering Effective Policies for Land-Use Planning [11.5]
森林、都市、農業など、異なる用途のためにどのように土地が配分されるかは、炭素収支に大きな影響を及ぼす。意思決定者が利用できるさまざまな選択肢を効率的に評価できるようにする代理モデルを学ぶことができる。進化的探索プロセスは、特定の場所に対する効果的な土地利用政策を発見するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:46:14 GMT)
Energy-Calibrated VAE with Test Time Free Lunch [11.5]
可変オートエンコーダ(VAE)の強化のための条件付きエネルギーベースモデル(EBM)を提案する。 VAEは、生成方向に生成されたサンプルの調整されたトレーニングが欠如しているため、しばしばぼやけた生成サンプルに悩まされる。我々は,EC-VAEの校正アイデアを変分学習と正規化フローに拡張し,ニューラルトランスポートとレンジヌル理論によるゼロショット画像復元にEC-VAEを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:58:34 GMT)
Differentiable Sampling of Categorical Distributions Using the CatLog-Derivative Trick [11.5]
CatLog-Derivative trickは、カテゴリ分布に合わせて調整されたLog-Derivative trickのバリエーションである。 IndeCateRは、REINFORCEよりも明らかに低いばらつきを持つ独立カテゴリー分布の産物の重要なケースに対する、新規で偏りのない勾配推定器である。 IndeCateRを効率よく実装できることを実証的に示し、その勾配推定値が、同じサンプル数のバイアスとばらつきを、最先端技術と比較して有意に低くすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:32:38 GMT)
CovarNav: Machine Unlearning via Model Inversion and Covariance Navigation [11.2]
機械学習は、訓練されたモデルに対する特定のトレーニングデータポイントの影響を選択的に除去する重要なテクニックとして登場した。我々は,このことを忘れないように,CovarNavという3段階のプロセスを導入する。 CIFAR-10とVggface2データセット上でCovarNavを厳格に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:19:59 GMT)
Investigating Weight-Perturbed Deep Neural Networks With Application in Iris Presentation Attack Detection [11.2]
重みとバイアスパラメータに対する摂動に対するディープニューラルネットワークの感度を評価する。トレーニングを行なわずに、ネットワークのパラメータを摂動させることで、改良されたモデルを提案する。パラメータレベルのアンサンブルは、LivDet-Iris-2017データセットで43.58%、LivDet-Iris-2020データセットで9.25%の平均的な改善を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:18:50 GMT)
GEFF: Improving Any Clothes-Changing Person ReID Model using Gallery Enrichment with Face Features [11.2]
CC-ReID(Closes-Changing Re-Identification)問題では、人のクエリサンプルが与えられた場合、その人が異なる服装で現れるラベル付きギャラリーに基づいて正しいアイデンティティを決定することが目的である。いくつかのモデルは、衣服に依存しない特徴を抽出することで、この問題に対処している。衣料品関連の機能がデータの主要な機能であることが多いので、我々はギャラリー・エンリッチメントと呼ばれる新しいプロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:47:51 GMT)
Individualized Dynamic Latent Factor Model with Application to Mobile Health Data [11.2]
低解像度の時系列のアンサンプル計測を補間するために、不規則な多重解像度時系列データに対する個別化動的潜在因子モデルを提案する。提案した推定器の積分誤差境界を提供し,B-スプライン近似法を用いて収束率を導出する。シミュレーションとスマートウォッチデータへの適用は,既存手法と比較して,提案手法の優れた性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:05:58 GMT)
QuGeo: An End-to-end Quantum Learning Framework for Geoscience -- A Case Study on Full-Waveform Inversion [11.2]
QuGeoは画期的な量子学習フレームワークとして登場し、地球科学における重要な応用と位置づけられている。このフレームワークは、変分量子回路と地球科学を統合し、量子コンピューティングと地球物理解析の新たな融合を表現している。 OpenFWIのFlatVelAデータセット実験では、QuGeoの変分量子回路は576のパラメータしか持たず、性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:49:09 GMT)
IMJENSE: Scan-specific Implicit Representation for Joint Coil Sensitivity and Image Estimation in Parallel MRI [11.2]
IMJENSEは、並列MRI再構成を改善するためのスキャン特異的暗黙の神経表現に基づく方法である。 IMJENSEは、MRI画像とコイル感度の強力な連続表現と共同推定により、従来の画像やk空間領域再構成アルゴリズムよりも優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:24:11 GMT)
Absolute Policy Optimization [11.1]
目的関数を導入し、その最適化により、近距離性能サンプルの下位境界における単調性の向上が保証される。この画期的な理論の進歩を考えると、我々は一連の近似を通してこの理論上の基底アルゴリズムを洗練する。本実験は,連続制御ベンチマークタスクにおけるアプローチの有効性を実証し,Atariゲームへの適用性を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:28:21 GMT)
Is TinyML Sustainable? Assessing the Environmental Impacts of Machine Learning on Microcontrollers [11.0]
Tiny Machine Learning(TinyML)は,持続可能なコンピューティングプラクティスを通じて,環境問題に対処する機会を提供する。本稿では、これらのTinyMLアプリケーションが、重要な持続可能性課題に対処する可能性と、この新興技術の環境フットプリントについて論じる。 TinyMLシステムは、他のセクターの排出量を減らすアプリケーションを可能にすることで、二酸化炭素排出量を相殺する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:24:29 GMT)
Optimality in Mean Estimation: Beyond Worst-Case, Beyond Sub-Gaussian, and Beyond $1+\alpha$ Moments [10.9]
本稿では,アルゴリズムの微細な最適性を分析するための新しい定義フレームワークを提案する。平均値の中央値は近傍最適であり, 一定の要因が得られている。定数係数のずれのない近傍分離推定器を見つけることは自由である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:50:38 GMT)
Why Shallow Networks Struggle with Approximating and Learning High Frequency: A Numerical Study [10.6]
2層ニューラルネットワークは近似と学習において高周波を扱うのが難しい。以下の基本的な計算問題について検討する。上記の質問に対して,数値的な検証を施した明示的な回答を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:42:55 GMT)
An Automated Pipeline for Tumour-Infiltrating Lymphocyte Scoring in Breast Cancer [10.6]
腫瘍浸潤リンパ球(TILs)は3重陰性およびヒト上皮成長因子受容体2(HER2)陽性乳癌の予後マーカーとして有用であると考えられている。本稿では,乳がん全スライディング画像のTILスコアを予測するために,効率的なUNetアーキテクチャに基づく革新的なディープラーニングパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:42:42 GMT)
Dazed & Confused: A Large-Scale Real-World User Study of reCAPTCHAv2 [10.5]
本稿では,現代のカプチャのユーザビリティ,パフォーマンス,ユーザ認識について検討する。本研究は,reCAPTCHAv2を用いたライブアカウント作成とパスワード回復サービスに基づく。 System Usability Scale (SUS) を通じて評価された画像タスクは「OK」、チェックボックスタスクは「良い」と見なされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:14:57 GMT)
Predict, Refine, Synthesize: Self-Guiding Diffusion Models for Probabilistic Time Series Forecasting [10.5]
時系列の非条件学習拡散モデルであるTSDiffを提案する。提案する自己誘導機構により、補助的ネットワークやトレーニング手順の変更を必要とせず、推論中に下流タスクに対してTSDiffを条件付けることができる。本研究では,予測,改良,合成データ生成という3つの時系列タスクにおいて,本手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:11:36 GMT)
Multipartite Entanglement in Quantum Networks using Subgraph Complementations [10.5]
絡み合った状態は量子コンピューティングの構成要素である。ノイズレス量子ネットワーク上でグラフ状態を分散する新しい手法を提案する。本研究では,量子ビット数,古典的通信用ビット数,EPRペアの利用量の改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:13:31 GMT)
Robustifying Generalizable Implicit Shape Networks with a Tunable Non-Parametric Model [10.3]
無向点雲からの暗黙的形状再構成の一般化可能なモデルは一般化問題に悩まされる。ここでは、これらの制限のいくつかをテスト時に緩和する効率的なメカニズムを提案する。本稿では,本手法によるベースラインの改良と,合成データと実データを用いた最先端技術について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:12:29 GMT)
CSMeD: Bridging the Dataset Gap in Automated Citation Screening for Systematic Literature Reviews [10.2]
CSMeDは9つの公開コレクションを統合したメタデータセットである。 CSMeDは自動引用スクリーニングモデルの性能を訓練し評価するための総合的なリソースとして機能する。我々はCSMeD-FTを導入した。CSMeD-FTは、全文パブリッシュスクリーニングタスクを明示的に評価するために設計された新しいデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:36:11 GMT)
Towards a Gateway for Knowledge Graph Schemas Collection, Analysis, and Embedding [10.2]
本稿は、Live Semantic Webイニシアチブ、すなわち、多くの既存の知識グラフによって収集された関係データの金鉱の活用を主目的とするゲートウェイの最初のバージョンについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:22:02 GMT)
VeriCompress: A Tool to Streamline the Synthesis of Verified Robust Compressed Neural Networks from Scratch [10.1]
AIの広範な統合により、安全クリティカルなシナリオのために、エッジや同様のリミテッドリソースプラットフォームにニューラルネットワーク(NN)がデプロイされるようになる。本研究では,頑健性を保証する圧縮モデルの検索とトレーニングを自動化するツールであるVeriCompressを紹介する。この方法は、最先端のアプローチよりも2～3倍高速で、それぞれ15.1ポイントと9.8ポイントの平均精度とロバスト性ゲインで関連するベースラインアプローチを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:03:06 GMT)
Long-MIL: Scaling Long Contextual Multiple Instance Learning for Histopathology Whole Slide Image Analysis [9.9]
病理組織の全スライド画像(WSI)を解析に用いる。以前の方法は一般的にWSIを多数のパッチに分割し、WSI内のすべてのパッチを集約してスライドレベルの予測を行う。本稿では,線形バイアスを注意に導入することにより,形状の異なる長文WSIの位置埋め込みを改善することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:08:47 GMT)
Robot Hand-Eye Calibration using Structure-from-Motion [9.6]
そこで本研究では,手眼の校正のためのフレキシブルな手法を提案する。この解は線形形式で得られることを示す。提案手法を既存手法と比較し,その有効性を検証した実験を多数実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:18:14 GMT)
Iris Presentation Attack: Assessing the Impact of Combining Vanadium Dioxide Films with Artificial Eyes [9.6]
センサが生成した画像が2つの最先端のアイリスPA検出方法に与える影響について検討した。人工眼表面へのVO2フィルムの添加は,PA検出法をボナファイド眼と誤分類する原因となる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:35:21 GMT)
KNVQA: A Benchmark for evaluation knowledge-based VQA [9.4]
大きな視覚言語モデル(LVLM)は、視覚システムや言語システムにおいて、その強い知覚と推論能力のために大きな進歩を遂げている。 LVLMは、異なるシナリオにおけるLVLMの実用性を制限する、オブジェクト幻覚と事実的精度の2つの重要な問題に悩まされている。マルチモーダルLVLMの現実性を反映した知識に基づくVQAタスク評価を行うKNVQA-Evalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:39:18 GMT)
Challenges in Video-Based Infant Action Recognition: A Critical Examination of the State of the Art [9.3]
InfActPrimitive’という,5つの重要な幼児マイルストーンアクションカテゴリを含む,画期的なデータセットを紹介します。近縁骨格に基づく行動認識モデルを用いた広範囲な比較分析を行う。以上の結果から,PoseC3Dモデルでは約71%の精度で高い精度を達成できたが,残りのモデルでは乳幼児行動の動態を正確に把握することが困難であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:36:47 GMT)
GLAD: Global-Local View Alignment and Background Debiasing for Unsupervised Video Domain Adaptation with Large Domain Gap [9.3]
動作認識のための教師なしビデオドメイン適応(UVDA)の課題に対処する。我々は,時間的ダイナミクスと背景シフトの両面において,ドメインギャップがかなり大きい,Kineetics->BABELという新しいUVDAシナリオを導入する。本研究では,提案手法がKineetics->BABELデータセットの領域ギャップが大きい既存手法よりも大幅に改善されていることを実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:27:30 GMT)
Case Repositories: Towards Case-Based Reasoning for AI Alignment [9.1]
ケーススタディは一般的に法、倫理、その他の多くの領域において教育的なバックボーンを形成する。本稿では,一連の事例の判断による政策構築に焦点を当てた,立憲AIアライメントに対する補完的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:25:19 GMT)
Case Repositories: Towards Case-Based Reasoning for AI Alignment [9.1]
ケーススタディは一般的に法、倫理、その他の多くの領域において教育的なバックボーンを形成する。本稿では,一連の事例の判断による政策構築に焦点を当てた,立憲AIアライメントに対する補完的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:25:19 GMT)
Federated Learning via Consensus Mechanism on Heterogeneous Data: A New Perspective on Convergence [8.8]
異種データ(非IIDデータ)に関するフェデレートラーニング(FL)は近年注目されている。我々は,各トレーニングラウンド後の各クライアントに対するリスク低減を強制するコンセンサス機構を導入するFedCOMEを提案する。理論的には、コンセンサス機構は、グローバルな目的の収束を保証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:26:33 GMT)
Novel OCT mosaicking pipeline with Feature- and Pixel-based registration [8.8]
マルチビューOCT/OCTAテクスタイタン顔投影画像の縫合のための多目的パイプラインを提案する。本手法は,複数の画像の整合性を向上するために,学習に基づく特徴マッチングと堅牢な画素ベース登録の長所を組み合わせる。パイプラインの有効性は、社内データセットと大規模なパブリックデータセットを使用して検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:25:04 GMT)
Swift Parameter-free Attention Network for Efficient Super-Resolution [8.7]
SISR(Single Image Super-Resolution)は、低レベルのコンピュータビジョンにおいて重要な課題である。 Swiftを提案します。パラメータフリーアテンションネットワーク(SPAN)は、パラメータカウント、推論速度、画像品質のバランスをとる高効率なSISRモデルである。複数のベンチマークでSPANを評価し,画像品質と推論速度の両面で既存の高効率超解像モデルより優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:30:40 GMT)
Improving Source-Free Target Adaptation with Vision Transformers Leveraging Domain Representation Images [8.6]
Unsupervised Domain Adaptation (UDA)メソッドは、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインへの知識転送を容易にする。本稿では、キー、クエリ、値要素がViT結果にどのように影響するかを評価することから、ソースフリーなターゲット適応におけるViT性能を高める革新的な方法を提案する。ドメイン表現画像(DRI)は、ドメイン固有のマーカーとして機能し、トレーニングレギュレータとシームレスにマージする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:26:13 GMT)
The Short Text Matching Model Enhanced with Knowledge via Contrastive Learning [8.6]
本稿では,コントラスト学習と外部知識を組み合わせた短いテキストマッチングモデルを提案する。ノイズを避けるため、原文の主文としてキーワードを用いて、知識ベースで対応する知識語を検索する。設計モデルは,2つの公開可能な中国語テキストマッチングデータセット上で,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:39:06 GMT)
Do Smaller Language Models Answer Contextualised Questions Through Memorisation Or Generalisation? [8.5]
モデルは、非常に類似したトレーニングサンプルから直接記憶される評価サンプルのラベルを予測できる能力と、しばしば区別される。本稿では,本モデルが解答を記憶する可能性が極めて低い評価サンプルを同定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:06:08 GMT)
Online Class-Incremental Learning For Real-World Food Classification [8.4]
文化的、経済的、個人的影響によって形成された実世界の食品消費パターンは、動的かつ進化的なデータを含んでいる。 Online Class Incremental Learning (OCIL)は、シングルパスのデータストリームから継続的に学習するという課題に対処する。本稿では,既存のER法用に設計された動的モデル更新モジュールについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:18:52 GMT)
Instance Segmentation under Occlusions via Location-aware Copy-Paste Data Augmentation [8.3]
MMSports 2023 DeepSportRadarは、バスケットボールのコンテキスト内での人間の対象のセグメンテーションに焦点を当てたデータセットを導入した。この課題は、堅牢なデータ拡張技術と賢明なディープラーニングアーキテクチャの適用を必要とする。我々の研究(コンペで1位)は、まず、より広い分布でより多くのトレーニングサンプルを生成することのできる、新しいデータ拡張技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:55:10 GMT)
InteRACT: Transformer Models for Human Intent Prediction Conditioned on Robot Actions [8.3]
InteRACTアーキテクチャは、大規模な人間と人間のデータセットと小さな人間とロボットのデータセットの微細構造に関する条件付き意図予測モデルを事前訓練する。実世界の協調的なロボット操作タスクについて評価し、条件付きモデルが様々な限界ベースラインよりも改善されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:15:17 GMT)
Learning Part Motion of Articulated Objects Using Spatially Continuous Neural Implicit Representations [8.1]
本稿では, 部分面上の点の変換行列を予測することにより, 物体の運動を乱す新しい枠組みを提案する。提案手法は, 変形行列が空間内における様々な関節運動をモデル化できるという点で, 様々な関節運動に対して汎用的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:54:40 GMT)
survex: an R package for explaining machine learning survival models [8.0]
本稿では,人工知能技術を適用して生存モデルを説明するためのフレームワークであるsurvex Rパッケージを紹介する。提案するソフトウェアの能力は生存モデルの理解と診断を含んでおり、その改善につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:50:05 GMT)
Compressive Fourier collocation methods for high-dimensional diffusion equations with periodic boundary conditions [7.8]
高次元偏微分方程式(英: High-dimensional partial Differential Equations, PDE)は、ファイナンスから計算化学まで多岐にわたる数学モデリングツールである。これらのPDEを解くための標準的な数値技術は、典型的には次元の呪いの影響を受けている。高次元におけるスパース関数近似の最近の進歩に触発されて、圧縮フーリエコロケーション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, 21 Nov 2023 18:31:13 GMT)
Orthogonally weighted $\ell_{2,1}$ regularization for rank-aware joint sparse recovery: algorithm and analysis [7.7]
我々は,新たな正規化法である $ell_2,1$$(mathitowell_2,1$) を用いて,結合スパース回復問題の効率的な解法を提案し,解析する。この手法は特徴抽出、行列列選択、辞書学習に応用され、一般的な$ell_2,1$正規化とは異なる。提案手法のランク認識の証明を行い,提案手法の最適化問題に対する解が存在することを証明し,収束を解析した効率的な解法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:52:15 GMT)
AR Visualization System for Ship Detection and Recognition Based on AI [7.7]
このプロジェクトは、AIに基づく船舶検出と認識のためのAR可視化システムである。このプロジェクトはR3Detアルゴリズムに基づいており、リモートセンシング画像中の船舶の検出と認識を完了している。船の3Dモデルは、船舶のカテゴリと情報により取得され、仮想シーンで生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:42:44 GMT)
nach0: Multimodal Natural and Chemical Languages Foundation Model [7.5]
本稿では, 様々な化学的・生物学的課題を解決できる新しい基礎モデルであるnach0を紹介する。 nach0は、科学文献、特許、分子文字列の未ラベルテキストで事前訓練されたマルチドメインおよびマルチタスクエンコーダLLMである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:56:30 GMT)
Clustered Policy Decision Ranking [7.5]
n の時間ステップのあるエピソードでは、ポリシーは取るべき行動について n の判断をするが、その多くが観察者には直感的でないように見える。これらの決定のどちらが報酬の達成に直接貢献し、その貢献がどの程度重要かは明らかでない。統計的共分散推定に基づくブラックボックス手法を提案し,その状態における決定の重要度に応じて,各クラスタをクラスタ化してランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:16:02 GMT)
Heterogeneous Domain Adaptation with Positive and Unlabeled Data [7.5]
本稿では,PU-HUDA (Positive and unlabeled heterogeneous unsupervised domain adaptation) と呼ばれる新たな課題に対処する。既存のHUDAとPU学習の単純な組み合わせは、ソースとターゲットドメイン間のラベル分布のギャップのため、PU-HUDAでは効果がない。そこで本研究では,未ラベル対象データから有意な正の例を予測できる新しい手法PADAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:53:36 GMT)
Epsilon*: Privacy Metric for Machine Learning Models [7.5]
Epsilon*は、単一のモデルインスタンスのプライバシリスクを、プライバシ緩和戦略の展開前、またはデプロイ後、測定するための新しい指標である。モデル予測へのブラックボックスアクセスのみを必要とし、トレーニングデータの再サンプリングやモデル再トレーニングを必要とせず、差分プライバシでトレーニングされていないモデルのプライバシリスクを測定するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 22:35:18 GMT)
Neural Network Pruning by Gradient Descent [7.4]
我々は,Gumbel-Softmaxテクニックを取り入れた,新しい,かつ簡単なニューラルネットワークプルーニングフレームワークを提案する。ネットワークパラメータの0.15%しか持たないMNISTデータセット上で、高い精度を維持しながら、例外的な圧縮能力を実証する。我々は,ディープラーニングプルーニングと解釈可能な機械学習システム構築のための,有望な新たな道を開くと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:12:03 GMT)
From Classification to Clinical Insights: Towards Analyzing and Reasoning About Mobile and Behavioral Health Data With Large Language Models [7.4]
我々は,多センサデータから臨床的に有用な知見を合成するために,大規模言語モデルを活用する新しいアプローチを採っている。うつ病や不安などの症状とデータの傾向がどのように関連しているかを,LSMを用いて推論する思考促進手法の連鎖を構築した。 GPT-4のようなモデルでは数値データの75%を正確に参照しており、臨床参加者は、この手法を用いて自己追跡データを解釈することへの強い関心を表明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:53:27 GMT)
zkTax: A pragmatic way to support zero-knowledge tax disclosures [7.4]
ゼロ知識税開示システム(zkTax)を導入し、個人や組織が税額申告書における選択情報に関する証明可能な主張を行えるようにした。我々は、米国の税制形態と互換性のあるユーザーインターフェースを備えたプロトタイプを実装し、既存の税制インフラに最小限の変更を加えることで、この設計をどのように実装できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:34:10 GMT)
BEND: Benchmarking DNA Language Models on biologically meaningful tasks [7.4]
DNA言語モデルのベンチマークであるBENDを紹介し、現実的で生物学的に意味のある下流タスクのコレクションを特徴とする。現在のDNA LMからの埋め込みは、一部のタスクにおいて専門家メソッドのパフォーマンスにアプローチできるが、長距離機能に関する限られた情報しか取得できない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:34:00 GMT)
Uncertainty-Aware Test Prioritization: Approaches and Empirical Evaluation [7.4]
本論文では,UncerPrio という不確実性を考慮したテストケース優先順位付け手法を提案する。不確実性測定(AUM)、不確実性空間(PUS)、不確実性数(ANU)、不確実性カバレッジ(PUU)の4つの不確実性対策を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:53:51 GMT)
Overcoming Pathology Image Data Deficiency: Generating Images from Pathological Transformation Process [7.3]
病理組織学は、医学診断のゴールドスタンダードとして機能するが、医療資源の不足により応用上の制限に直面している。画像データ生成のための適応型深度制御双方向拡散(ADBD)ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:25:51 GMT)
Learning Site-specific Styles for Multi-institutional Unsupervised Cross-modality Domain Adaptation [7.3]
我々は,クロスモダ2023チャレンジに対する多施設非教師付きドメイン適応に取り組むためのソリューションを提案する。私たちのソリューションは,課題の検証とテストの両段階において,第1位を獲得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:47:08 GMT)
Langevin dynamics based algorithm e-TH$\varepsilon$O POULA for stochastic optimization problems with discontinuous stochastic gradient [7.2]
我々は,不連続勾配による最適化問題を解くために,e-TH$varepsilon$O POULAと呼ばれる新しいランゲヴィン力学に基づくアルゴリズムを導入する。金融と保険の3つの重要な応用として、多周期ポートフォリオ最適化、多周期ポートフォリオ最適化におけるトランスファーラーニング、保険請求予測がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:17:40 GMT)
Do we listen to what we are told? An empirical study on human behaviour during the COVID-19 pandemic: neural networks vs. regression analysis [7.1]
新型コロナウイルスの感染拡大に伴うマスク着用に関連する公衆衛生政策への一般人口の適合性について検討する。マスク着用に関する政府規制や公共交通機関の発表が,マスク着用行動の正しさを示唆していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:14:47 GMT)
A Region of Interest Focused Triple UNet Architecture for Skin Lesion Segmentation [7.0]
皮膚病変を自動的に分類するTriple-UNetを提案する。 3つのUNetアーキテクチャと適切なモジュールの有機的な組み合わせである。実験の結果、Triple-UNetは皮膚病変のセグメンテーションの最先端よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:56:42 GMT)
Empirical Risk Minimization with Relative Entropy Regularization [7.0]
相対エントロピー正則化(ERM-RER)を伴う経験的リスク最小化(ERM)問題について検討した。この問題の解が存在すれば、一意の確率測度であることが示され、しばしば基準測度と絶対的に連続である。固定されたデータセットの場合、ERM-RER問題の解からモデルがサンプリングされた場合、経験的リスクはガウス以下の確率変数であることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:20:33 GMT)
Attribution and Alignment: Effects of Local Context Repetition on Utterance Production and Comprehension in Dialogue [6.9]
繰り返しは通常、言語モデル世代を評価する際に罰せられる。人間はローカルとパートナーの特定の繰り返しを使用し、それらは人間のユーザーによって好まれ、対話におけるコミュニケーションをより成功させる。本研究では, (a) 言語モデルが対話における人間的な繰り返しのレベルを生成するかどうか, (b) 理解中に使用する語彙再使用に関連する処理機構について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:50:33 GMT)
Thinking Outside the Box: Orthogonal Approach to Equalizing Protected Attributes [6.9]
ブラックボックスAIは、臨床意思決定における健康に関する格差とバイアスを悪化させる可能性がある。本研究は、共同創設者の効果を分析し、抑制することを目的とした機械学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:48:56 GMT)
A Safer Vision-based Autonomous Planning System for Quadrotor UAVs with Dynamic Obstacle Trajectory Prediction and Its Application with LLMs [6.7]
本稿では,動的障害物の追跡と軌道予測を組み合わせて,効率的な自律飛行を実現するビジョンベース計画システムを提案する。シミュレーション環境と実環境環境の両方で実験を行い,本研究の結果から動的環境の障害物をリアルタイムに検出・回避することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:09:00 GMT)
Attending to Graph Transformers [6.7]
グラフのトランスフォーマーアーキテクチャは、グラフを用いた機械学習の確立した技術に代わるものとして登場した。ここでは、グラフトランスフォーマーアーキテクチャの分類を導き、この新興分野に何らかの秩序をもたらす。グラフ変換器は, グラフ特性の回復, ヘテロ親水性グラフの処理能力, 過度なスキャッシングを防ぐ程度について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:56:21 GMT)
Tensor Train for Global Optimization Problems in Robotics [6.7]
多くの数値最適化手法の収束は、解法に与えられる初期推定に大きく依存する。本稿では,グローバルオプティマ付近で既存の最適化解法を初期化するための手法を用いた新しい手法を提案する。提案手法は,グローバル・オプティマに近づいたサンプルを複数モードで生成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:29:16 GMT)
GMISeg: General Medical Image Segmentation without Re-Training [6.6]
本稿では、未知の医用画像分割タスクを、追加の訓練を必要とせずに解決できる一般的な方法を提案する。 GMISegはSAM(Segment Anything Model)イメージエンコーダに対する提案手法に基づく,新しい低ランク微調整戦略を適用している。我々は,GMISegが未知のタスクにおける最新の手法よりも優れており,提案手法の重要な性能に関する総合的な分析と要約を行っていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:33:15 GMT)
Learning to Optimise Wind Farms with Graph Transformers [6.5]
提案モデルでは,ウィンドファームを完全連結グラフに符号化し,グラフ変換器を用いてグラフ表現を処理する。グラフ変換器のサロゲートはよく一般化され、風力発電所のグラフ表現内の潜伏構造パターンを明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:51:30 GMT)
Camera-Independent Single Image Depth Estimation from Defocus Blur [6.5]
光物理方程式を用いて、複数のカメラ関連パラメータがデフォーカスのぼかしにどのように影響するかを示す。我々は、デフォーカスブラーモデルから奥行きのカメラ独立性能をテストするために、合成データセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:14:42 GMT)
Multi-Resolution Planar Region Extraction for Uneven Terrains [6.5]
本稿では,不整点雲観測から不均質な地形の平面領域を抽出する問題について検討する。境界の精度と計算効率のバランスをとる多分解能平面領域抽出戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:17:51 GMT)
An inexact LPA for DC composite optimization and application to matrix completions with outliers [6.5]
本稿では,複合最適化問題のクラスについて述べる。合成構造を利用することで、ポテンシャル関数がイテレートで1/2$のKL特性を持つような条件を与えるので、列は局所的なRレートを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:03:16 GMT)
Low Dimensional Invariant Embeddings for Universal Geometric Learning [6.4]
本稿では、適切な群作用に不変で、どの軌道を分離するかという、不変量:$D$次元領域上の写像について研究する。この研究の動機は、同変ニューラルネットワークアーキテクチャの普遍性を証明するために不変量を分離することの有用性にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:57:17 GMT)
Contextual Hourglass Network for Semantic Segmentation of High Resolution Aerial Imagery [6.4]
本研究では,新しいセマンティックセグメンテーション手法を開発し,それをContextual Hourglass Networkと呼ぶ。本手法では,予測の堅牢性を向上させるため,新しい時間ガラスモジュールを設計する。さらに,複数の時間ガラスモジュールを接続することで,エンコーダとデコーダのスタック構造をさらに活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:19:21 GMT)
InterPrompt: Interpretable Prompting for Interrelated Interpersonal Risk Factors in Reddit Posts [6.0]
メンタルヘルスの専門家と臨床医は、対人リスクファクター(IRF)による精神障害の増加を観察してきた我々は,これらのIRFを同定するための文章的指標として,個人的物語におけるTBeとPBuの誤認を認めた。本稿では,GPT-3モデルの微調整により注意機構を向上するInterpretable Prompting(InterPrompt)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:43:50 GMT)
"There Has To Be a Lot That We're Missing": Moderating AI-Generated Content on Reddit [5.8]
ジェネレーティブAIは、私たちの働き方、学習方法、コミュニケーション方法、オンラインコミュニティへの参加方法の破壊を脅かす。我々は、ソーシャル共有サイトRedditのオンラインコミュニティが、AI生成コンテンツによってどのように挑戦されているかを理解するために、質的なインタビュー研究を行った。我々は、AIGCの経験について、サブレディットモデレーターとの詳細な半構造化インタビューを15回行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:15:21 GMT)
Systematic word meta-sense extension [5.8]
従来の感覚間の規則性を一般化して新しい単語の意味を導き出すことは、図形表現などの非文語使用の自動処理に不可欠である。そこで本稿では,言語モデルの単語意味を新しい意味領域に拡張する能力をテストするために,SWORMEと呼ばれる新しいタスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 22:30:37 GMT)
ColonMapper: topological mapping and localization for colonoscopy [5.7]
そこで本研究では,実人の大腸で動作可能なトポロジカルマッピングとローカライゼーションシステムを提案する。マップは、各ノードが実際のイメージのセットでコロン位置をコードするグラフであり、エッジはノード間のトラバーサビリティを表す。 ColonMapperは、マップを自律的に構築し、それに対して2つの重要なユースケースでローカライズすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:02:03 GMT)
"HoVer-UNet": Accelerating HoVerNet with UNet-based multi-class nuclei segmentation via knowledge distillation [5.6]
ホバーネット(HoVer-UNet)は、核のインスタンス分割と組織学の分類のためのマルチブランチHoVerNetフレームワークの知識を抽出する手法である。提案モデルは,公開PanNukeデータセットとConsepデータセットでHoVerNetに匹敵する結果を達成し,推論時間を3倍に短縮したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:05:56 GMT)
Acceleration and Implicit Regularization in Gaussian Phase Retrieval [5.5]
この設定では、Polyak や Nesterov の運動量の暗黙的な正規化による手法が、よい凸降下を保証することを証明している。実験的な証拠は、これらの手法が実際には勾配降下よりも早く収束していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:10:03 GMT)
Attacking Motion Planners Using Adversarial Perception Errors [5.4]
様々な知覚品質の指標で非常に高いスコアを得たプランナー入力を構築できるが、それでも計画上の失敗に繋がることを示す。都市・高速道路の運転シナリオにおいて、2つの異なるブラックボックスプランナに対する攻撃を見つけることで,このアルゴリズムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:51:33 GMT)
Resilient Control of Networked Microgrids using Vertical Federated Reinforcement Learning: Designs and Real-Time Test-Bed Validations [5.4]
本稿では、(a)モデル複雑度、(b)ISRデバイスの未知の動的挙動、(b)マルチパーティ所有のネットワークグリッドにおけるデータ共有に関するプライバシー問題、(2)シミュレーションからハードウェア・イン・ザ・ループテストベッドへの学習制御の移行について、新しいフェデレーション強化学習(Fed-RL)アプローチを提案する。実験により,シミュレータ学習したRLコントローラは実時間テストベッドのセットアップによる説得力のある結果が得られ,sim-to-realギャップの最小化が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 00:59:27 GMT)
Inferring Actual Treatment Pathways from Patient Records [5.4]
本研究は,行政健康記録(AHR)から特定の患者群に対する実際の治療手順を推測することを目的とする。 Defragは、特定の患者グループの実際の治療手順を推測するためのAHRを調べる方法である。私たちの知る限り、Defragはニューラルネットワーク(NN)を利用する最初の経路推論手法です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 22:08:41 GMT)
From Concept to Manufacturing: Evaluating Vision-Language Models for Engineering Design [5.3]
本稿では,幅広い工学設計課題を対象とした視覚言語モデルGPT-4Vの包括的評価について述べる。本研究では,GPT-4Vのスケッチ類似性解析,Pugh Chartsを用いた概念選択,材料選択,図面解析,CAD生成,トポロジ最適化,付加的・減算的製造のための設計,空間的推論問題,教科書問題などの設計課題における能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:20:48 GMT)
TRIDENT: The Nonlinear Trilogy for Implicit Neural Representations [5.2]
TRIDENTは、非線形性の三部作によって特徴づけられる暗黙の神経表現のための新しい関数である。順序のコンパクト性を通じて高次特徴を表現するように設計されている。信号や画像を表現する能力があり、そのエネルギーの大部分は限られた空間領域に集中している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:21:03 GMT)
Power grid operational risk assessment using graph neural network surrogates [5.2]
電力グリッド運用決定アルゴリズムのプロキシとしてグラフニューラルネットワーク(GNN)の有用性について検討する。 GNNはQoIの高速かつ正確な予測を提供することができる。 GNNベースの信頼性とリスクアセスメントの優れた精度は、GNNサロゲートがリアルタイムおよび数時間前に適用できる可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:02:30 GMT)
Q-Seg: Quantum Annealing-based Unsupervised Image Segmentation [5.1]
本稿では,量子アニーリングに基づく新しい教師なし画像分割手法であるQ-Segについて述べる。提案手法はD波アドバンテージデバイスの相互接続した量子ビットトポロジを効率よく利用し,既存の量子アプローチよりも優れたスケーラビリティを実現する。合成データセットに関する実証的な評価から、Q-Segは古典的なグロビに対してより優れた実行時性能を提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:27:20 GMT)
Physics-guided Shape-from-Template: Monocular Video Perception through Neural Surrogate Models [4.9]
トレーニング済みニューラルネットワークを用いた布のSfT再構成アルゴリズムを提案する。シミュレーションメッシュの異なるレンダリングにより、再構成と対象のビデオシーケンスの画素ワイズ比較が可能になる。これにより、$phi$-SfTに比べて400-500の係数でランタイムを削減しつつ、正確で安定した、スムーズな再構築された幾何を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:59:58 GMT)
Point, Segment and Count: A Generalized Framework for Object Counting [4.9]
クラスに依存しないオブジェクトカウントは、例ボックスやクラス名に関して、イメージ内のすべてのオブジェクトをカウントすることを目的としている。現在の最先端の手法は、モデルの解釈可能性に欠ける対象数を予測するために密度マップに強く依存している。本稿では,検出に基づく少数ショットとゼロショットの両方のオブジェクトカウントのための一般化されたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:55:21 GMT)
Fair Text Classification with Wasserstein Independence [4.9]
グループフェアネスはテキスト分類における中心的な研究テーマであり、センシティブなグループ間で公平な扱いを受けることはオープンな課題である。本稿では,モデルアーキテクチャに非依存なニューラルテキスト分類におけるバイアス軽減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:51:06 GMT)
Reliable Generation of EHR Time Series via Diffusion Models [4.5]
Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) を用いた多種多様なリアルなEHR時系列データ生成手法を提案する。以上の結果から,本手法はトレーニングの労力を少なくしながら,データユーティリティの観点から既存手法を著しく上回る結果となった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 22:19:09 GMT)
Multi-Objective Optimization Using the R2 Utility [4.5]
本稿では,多目的最適化問題を集合上定義された単目的最適化問題に再キャストする方法を示す。この新しい問題に対する目的関数の適切なクラスは、スカラー化された最適化問題に対する重み付き積分として定義されるR2ユーティリティ関数である。このユーティリティ関数は単調かつ部分モジュラーな集合関数であり、グリーディ最適化アルゴリズムを用いて効果的に最適化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:16:02 GMT)
SCL-VI: 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） (Tue, 21 Nov 2023 14:57:09 GMT)
Privacy-Preserving Load Forecasting via Personalized Model Obfuscation [4.4]
本稿では,異種データを用いたフェデレーション学習で訓練した短期負荷予測モデルの性能課題について述べる。提案するアルゴリズムであるプライバシー保護フェデレートラーニング(PPFL)では,各スマートメータでのローカライズトレーニングのためのパーソナライズレイヤが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:03:10 GMT)
Efficient classical algorithms for simulating symmetric quantum systems [4.4]
古典的アルゴリズムは、入力の古典的記述が与えられたとき、量子的表現を効率的にエミュレートできることを示す。具体的には、対称性付きパウリ基底で指定された置換不変量に対する基底状態と時間進化予測値を計算する古典的アルゴリズムを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:11:41 GMT)
Detecting subtle macroscopic changes in a finite temperature classical scalar field with machine learning [4.3]
本研究は多体系における微妙なマクロな変化を検出するための玩具モデルである。物理法,統計法,AI法など,様々な微分法の比較を行った。以上の結果から,AI法は統計的手法と物理法の両方を感度で上回っていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:45:53 GMT)
Cavity-mediated collective emission from few emitters in a diamond membrane [4.3]
ダイヤモンド膜中の窒素空孔中心を高濃度の微小キャビティに結合させることにより、不均一で不均一で空間的に分離されたエミッタが集団放出の体制に入ることができることを示す。我々は、集合的排出の指標として、排出率の超線形パワー依存を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:52:13 GMT)
ALPHA: AnomaLous Physiological Health Assessment Using Large Language Models [4.2]
大規模言語モデル(LLM)は、医療指標を決定する上で非常に優れた性能を示す。特別適応GPTモデルでは,サイクルカウントで1bpm未満の誤差を達成できた。この研究は、高度なAIヘルスアシスタントにおける健康データ分析ツールと重要な要素としてのLLMの二重の役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:09:57 GMT)
A New Type Of Upper And Lower Bounds On Right-Tail Probabilities Of Continuous Random Variables [4.2]
非有界な支持を持つ連続確率変数の右尾確率に、全く新しい上界と下界を与える。提示される右辺と下辺の境界は、確率密度関数(PDF)、その第一微分、および境界を締め付けるために使用される2つのパラメータにのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:54:08 GMT)
Tight bounds of quantum speed limit for noisy dynamics via maximal rotation angles [4.2]
雑音力学に関する量子速度制限のための新しい枠組みを提案する。このフレームワーク内では、ノイズ力学が任意の時間に達成できる正確な極大回転角が得られる。得られた境界は、ノイズ力学が本質的にユニタリ力学と異なることを明らかに示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:22:53 GMT)
Probabilistic Forecast Reconciliation with Kullback-Leibler Divergence Regularization [4.1]
本稿では,確率論的予測整合のための新しい手法を提案する。既存のアプローチとは異なり、提案手法は予測ステップと和解ステップを深層学習フレームワークに融合させる。この手法は3つの階層的時系列データセットを用いて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:46:56 GMT)
Learning to Compute Gr\"obner Bases [4.1]
Gr"obnerベースは、非常に高価な計算コストで知られている。本稿では,変換器のトレーニングにより,初めてGr"オブザーバベースを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:54:21 GMT)
Feature Engineering with Regularity Structures [4.1]
機械学習タスクの特徴として,正則構造理論からのモデルの利用について検討する。本研究では、時空信号に付随するモデル特徴ベクトルの柔軟な定義と、これらの特徴を線形回帰と組み合わせる方法を示す2つのアルゴリズムを提供する。我々はこれらのアルゴリズムを、与えられた強制と境界データを用いてPDEの解を学ぶために設計されたいくつかの数値実験に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:04:37 GMT)
An Efficient Temporary Deepfake Location Approach Based Embeddings for Partially Spoofed Audio Detection [4.1]
本稿では,時間的ディープフェイク位置(TDL)という,きめ細かな部分スプーフ音声検出手法を提案する。提案手法は, 類似モジュールの埋め込みと時間的畳み込み操作という2つの新しい部分を含む。提案手法は, ASVspoof 2019 partial Spoof データセットのベースラインモデルより優れ, クロスデータセットシナリオにおいても優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:09:46 GMT)
Stable Diffusion For Aerial Object Detection [4.0]
本研究では,空中画像に適した合成データ拡張フレームワークを提案する。セマンティックギャップを橋渡し、低ランク適応(LORA)で拡散モデルを微調整し、徹底的な再トレーニングを回避し、最後に、背景を持つ合成オブジェクトを構成する Copy-Paste 法を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:38:21 GMT)
Enhancing Scene Graph Generation with Hierarchical Relationships and Commonsense Knowledge [4.0]
情報的階層構造を利用したベイズ分類ヘッドを提案する。これは2つのオブジェクト間のスーパーカテゴリまたはタイプの関係を、それぞれのスーパーカテゴリの詳細な関係とともに共同で予測する。シーングラフ予測システムから結果を評価するために,大規模言語モデルを用いたコモンセンス検証パイプラインを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:03:20 GMT)
Interpretation of the Transformer and Improvement of the Extractor [4.0]
Transformerアーキテクチャが実行されてから6年以上が経ちました。驚いたことに、今日でもバニラトランスフォーマーアーキテクチャが広く使われている。トランスフォーマーアーキテクチャの深い理解と包括的な解釈の欠如により、トランスフォーマーアーキテクチャを改善することがより困難になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:36:20 GMT)
isQ: Towards a Practical Software Stack for Quantum Programming [4.0]
isQは命令型プログラミング言語における量子プログラミングのための新しいソフトウェアスタックであり、isQとも呼ばれる。 isQ言語とそのコンパイラには、(ほとんど)他の量子プログラミングプラットフォームであまりサポートされていないものを含む、多くの機能が含まれている。 isQプログラムは、OpenQASM 3.0、QIR、QCISなど、様々な種類の中間表現にコンパイルできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:15:17 GMT)
Multi-fidelity Bayesian Optimization in Engineering Design [3.9]
多重忠実度最適化(MFO)とベイズ最適化(BO) MF BOは高価なエンジニアリング設計最適化の問題を解決するニッチを見つけた。 MF BOの2つの必須成分:GP系MFサロゲートと取得機能
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:22:11 GMT)
Neural Born Iteration Method For Solving Inverse Scattering Problems: 2D Cases [3.8]
本稿では,2次元逆散乱問題(ISP)に対するニューラルボルン反復法(Neural BIM)を提案する。ニューラルBIMは独立畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、残基に関する2つの異なる候補解の更新規則を学習する。本論文では教師なしおよび教師なしの学習スキームを含む2つの異なるスキームについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:20:25 GMT)
Quantum Communication Complexity of Classical Auctions [3.8]
量子通信が従来の通信よりも効率的かどうかを問う。まず,ほぼ最適なオークションの通信複雑性について検討する。そして、非常に単純な設定で、正確に最適なオークションの最悪の通信複雑性について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:56:23 GMT)
Benchmarking bias: Expanding clinical AI model card to incorporate bias reporting of social and non-social factors [3.8]
社会的要因は、疾患依存、解剖学、または道具的要因などの他の要因がAIモデルのバイアスに与える影響を考察する。非社会的要因は、疾患依存、解剖学、または道具的要因などの他の要因がAIモデルのバイアスに与える影響を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:12:19 GMT)
Image-Based Soil Organic Carbon Remote Sensing from Satellite Images with Fourier Neural Operator and Structural Similarity [3.8]
土壌有機炭素(SOC)は、土壌中の大気中の二酸化炭素の移動と貯蔵である。フーリエニューラル演算子(FNO)に基づくFNO-DenseNetを提案する。 FNO-DenseNetは、ピクセルベースのランダムフォレストを平均絶対パーセンテージ誤差で18%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:44:45 GMT)
The Penrose Tiling is a Quantum Error-Correcting Code [3.8]
量子誤り訂正符号(Quantum error-correcting code, QECC)は、ノイズから量子情報を保護する巧妙な方法である。量子コンピューティング、凝縮物質物理学、量子重力との関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:03:42 GMT)
Leveraging Unlabeled Data for 3D Medical Image Segmentation through Self-Supervised Contrastive Learning [3.7]
現在の3次元半教師付きセグメンテーション法は、文脈情報の限定的考慮のような重要な課題に直面している。両者の相違を探索し、活用するために設計された2つの個別のワークを導入し、最終的に誤った予測結果を修正した。我々は、信頼できない予測と信頼できない予測を区別するために、自己教師付きコントラスト学習パラダイムを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:03:16 GMT)
Semi-supervised Medical Image Segmentation via Query Distribution Consistency [3.7]
ラベル付きデータを利用してラベルなしデータからの情報の抽出を誘導する新しいDual KMax UX-Netフレームワークを提案する。私たちのアプローチは,バックボーンとして3D UX-NetとKMaxデコーダという,2つのモジュールを組み込んだ相互学習戦略に基づいている。我々のフレームワークは、10%と20%のラベル付き設定で最先端の半教師付き学習方法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:55:39 GMT)
Visual tracking brain computer interface [3.6]
非侵襲脳波に基づく視覚的BCIは、離散的な刺激設計と復号法によって連続的なタスクに制限に直面している。本研究では,新しい空間符号化刺激パラダイムを実装し,デコード速度の連続変調を可能にするプロジェクション法を考案した。その後、高いフィットのITRを持つBCIは、絵画とゲームを含む2つのアプリケーションに統合された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:29:20 GMT)
Managing ML-Based Application Non-Functional Behavior: A Multi-Model Approach [3.6]
プライバシ、機密性、公正性、説明可能性などの機械学習モデルの非機能特性は、監視、検証、維持されなければならない。本稿では,動的分類器選択に基づくマルチモデルアプローチを提案する。非機能的プロパティフェアネスに着目した実世界のシナリオで,我々のソリューションを実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:47:06 GMT)
HCA-Net: Hierarchical Context Attention Network for Intervertebral Disc Semantic Labeling [3.5]
本稿では,IVDのセマンティックラベリングのための新しいコンテキストアテンションネットワークアーキテクチャであるHCA-Netを提案する。本手法は,脊髄内の複雑な空間的関係を捉えるために,様々なスケールの処理機能を強化し,効果的に統合する。さらに, 骨格損失項を導入し, モデルが脊椎への幾何学的依存を強くする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:58:39 GMT)
Attention Deficit is Ordered! Fooling Deformable Vision Transformers with Collaborative Adversarial Patches [3.5]
我々は、ソースパッチが注意を操り、システムに対して敵対的に攻撃するターゲットパッチを指し示すような、新たな協調攻撃を開発する。実験の結果,入力フィールドのパッチ領域は1%に過ぎず,0%のAPが得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:55:46 GMT)
Infinite forecast combinations based on Dirichlet process [3.5]
本稿では,ディリクレ過程に基づく深層学習アンサンブル予測モデルを提案する。単一のベンチマークモデルに比べて予測精度と安定性が大幅に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:41:41 GMT)
An efficient quantum algorithm for independent component analysis [3.4]
独立成分分析(ICA)は、取得した信号を可能な限り独立成分に分解する基本的なデータ処理技術である。本稿では,量子コンピュータ上で特定のコントラスト関数を演算する量子ICAアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:21:23 GMT)
Unsupervised Multimodal Surface Registration with Geometric Deep Learning [3.3]
GeoMorphは、皮質表面の画像登録用に設計された新しい幾何学的深層学習フレームワークである。よりスムーズな変形によるアライメントの改善により,GeoMorphは既存のディープラーニング手法よりも優れていることを示す。このような汎用性と堅牢性は、様々な神経科学応用に強い可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 22:05:00 GMT)
In-Context Learning Functions with Varying Number of Minima [3.3]
最小値の異なる関数を近似する新しいタスクを提案する。ミニマの数が増加するとICL性能が低下することがわかった。同時に、我々はICLが2層ニューラルネットワーク(2NN)モデルより優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:33:03 GMT)
A unified consensus-based parallel ADMM algorithm for high-dimensional regression with combined regularizations [3.3]
並列交互乗算器 (ADMM) は大規模分散データセットの処理に有効であることが広く認識されている。提案アルゴリズムは,財務事例の信頼性,安定性,スケーラビリティを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:30:38 GMT)
Bridging Generalization Gaps in High Content Imaging Through Online Self-Supervised Domain Adaptation [3.2]
ハイコンテントイメージングは、現代の医薬品発見・開発パイプラインにおいて重要な役割を担っている。これらのデータセットに機械学習モデルを適用することは、非常に難しい。オンラインの自己管理型ドメイン適応手法であるCODAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:16:57 GMT)
Optimal Locally Private Nonparametric Classification with Public Data [3.1]
本研究では,非パラメトリック分類に着目した公共データ支援型非対話型LDP学習の問題点について検討する。後方ドリフト仮定の下では, LDP制約による最小収束率を導出する。そこで本研究では,極小最大収束率を達成するための新しい手法として,局所的プライベート分類木を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:56:38 GMT)
Multi-Resolution Diffusion for Privacy-Sensitive Recommender Systems [3.1]
Score-based Diffusion Recommendation Module (SDRM)を導入し、高精度なレコメンデータシステムのトレーニングに必要な実世界のデータセットの複雑なパターンをキャプチャする。 SDRMは、ユーザのプライバシを保護するために既存のデータセットを置き換える合成データを生成することができる。提案手法は,NDCG@$k平均4.30%,NDCG@$k平均4.65%の改善により,生成逆数ネットワーク,変分オートエンコーダなどの競合するベースラインを上回り,様々なデータセットを合成・拡張する拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:08:37 GMT)
Multi-Resolution Diffusion for Privacy-Sensitive Recommender Systems [3.1]
Score-based Diffusion Recommendation Module (SDRM)を導入し、高精度なレコメンデータシステムのトレーニングに必要な実世界のデータセットの複雑なパターンをキャプチャする。 SDRMは、ユーザのプライバシを保護するために既存のデータセットを置き換える合成データを生成することができる。提案手法は,NDCG@$k平均4.30%,NDCG@$k平均4.65%の改善により,生成逆数ネットワーク,変分オートエンコーダなどの競合するベースラインを上回り,様々なデータセットを合成・拡張する拡散モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:08:37 GMT)
Machine-learning-accelerated simulations to enable automatic surface reconstruction [3.0]
ab initioシミュレーションは、理論上、熱力学変数の関数として材料表面の構造を予測することができる。本稿では,多成分材料の表面位相図を予測するための二面計算ループを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:26:36 GMT)
Cascade Learning Localises Discriminant Features in Visual Scene Classification [2.9]
階層的な学習戦略,すなわちカスケード学習(CL)がより局所的な特徴をもたらすことを示す。ローカライゼーションの精度を考慮すると、CLがE2Eより優れているだけでなく、領域を予測するための有望な方法であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:19:14 GMT)
A Unified Framework for Pattern Recovery in Penalized and Thresholded Estimation and its Geometry [2.9]
実数値多面体ゲージによるペナルティ項の与えられるペナルティ推定の枠組みを考察する。パターンの一般概念をサブディファレンシャルに基づいて定義し,パターンの複雑性を測るアプローチを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:54:29 GMT)
Occupation Number Representation of Graph [2.8]
グラフの隣接行列の行を、占有数表現における状態ベクトルによって置き換える。本手法は単純グラフと多グラフの両方を表現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:31:48 GMT)
Self supervised convolutional kernel based handcrafted feature harmonization: Enhanced left ventricle hypertension disease phenotyping on echocardiography [2.8]
特徴の調和により、様々なイメージングデバイスやプロトコル間で一貫した特徴抽出が保証される。左室肥大(LVH)や高血圧性心疾患(HHD)などの心筋疾患は心エコーで診断される。提案手法は調和評価に優れ,既存の手法に比べて優れたLVH分類性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:51:03 GMT)
META4: Semantically-Aligned Generation of Metaphoric Gestures Using Self-Supervised Text and Speech Representation [2.7]
本稿では,音声と画像の両方からメタファ的ジェスチャーを生成する深層学習手法META4を紹介する。提案手法の主な目的は,入力テキストからイメージを抽出し,その基盤となる意味と比喩的意味を捉えること,および音声と計算された画像スキーマによって駆動される比喩的なジェスチャーを生成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:26:29 GMT)
Persian Typographical Error Type Detection Using Deep Neural Networks on Algorithmically-Generated Misspellings [2.7]
タイポグラフィーによるペルシャのエラータイプ検出は比較的調査の少ない地域である。本稿では,ペルシャ語文の誤字を検出するための説得力のあるアプローチを提案する。最終手法の結果は競争力が高く、精度は97.62%、精度は98.83%、リコールは98.61%、速度は他を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:19:10 GMT)
Taxing Collaborative Software Engineering [2.6]
多国籍企業内のコラボレーションは、開発者が国境を越えて協力するときに見過ごされる法的意味を持っている。我々は、協調的なソフトウェア工学をソフトウェア工学の問題にする上での3つの主要な課題を特定します。多国籍ソフトウェア企業のクロスボーダーコードレビューを計測することにより、現代のソフトウェア工学におけるクロスボーダーコラボレーションの産業的意義を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:06:21 GMT)
Utilizing Language Models for Tour Itinerary Recommendation [2.5]
ツアーイテナリーレコメンデーションでは、関連するPOI(Point-of-Interest)のシーケンスを計画する。本稿では,旅程の推薦・計画作業における言語モデルの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:15:56 GMT)
Cooperation between coherent control and noises in quantum metrology [2.5]
開スピン系におけるコヒーレント制御とノイズの協調について検討する。ここで提案された協調スキームは、より高い精度で標準スキームより優れている。我々は、異なるスピン間のカップリングが、協調的スキームの下で非局所的パラメトリゼーションを実現するのに役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:51:54 GMT)
PARK: Parkinson's Analysis with Remote Kinetic-tasks [2.5]
本稿では,パーキンソン病(PD)をスクリーニングするためのWebベースのフレームワークを提案する。我々のフレームワークはあらゆる主要なWebブラウザからアクセス可能であり、神経学的ケアへのグローバルアクセスを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:56:55 GMT)
Inverse Problems with Learned Forward Operators [2.4]
本章は、2つの異なるパラダイムに従う学習前方演算子による逆問題における再構成手法についてレビューする。射影による正規化の枠組みは、再構成を見つけるために使われる。両方のメソッドは、フォワード演算子だけでなく、アジョイントのためにもトレーニングデータを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:15:14 GMT)
Echocardiogram Foundation Model -- Application 1: Estimating Ejection Fraction [2.4]
心エコー基礎モデルであるエコーAIを導入し,150万個の心エコーを用いて自己教師付き学習(SSL)を用いて訓練した。我々は,EchoAIを微調整し,平均絶対パーセンテージ誤差を9.40%と評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:00:03 GMT)
Active Bird2Vec: Towards End-to-End Bird Sound Monitoring with Transformers [2.4]
自己教師付き(SSL)と深層能動学習(DAL)を組み合わせた鳥音モニタリングにおけるエンドツーエンド学習へのシフトを提案する。我々は,従来のスペクトログラム変換をバイパスし,直接生音声処理を実現することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:55:04 GMT)
Supervised and Unsupervised Deep Learning Approaches for EEG Seizure Prediction [2.3]
てんかん発作の発生を予測する能力は、てんかんの顔を持つ人のリスクやストレスを軽減する可能性がある。脳波から前頭前頭脳波を同定するための教師付き深層学習モデルを開発した。さらに,通常の脳波のみを学習するための新しい教師なし深層学習手法を開発し,異常事象である前脳波を検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:25:31 GMT)
A note on estimating the dimension from a random geometric graph [2.3]
グラフの隣接行列にアクセスする際に、基礎空間の次元$d$を推定する問題について検討する。また、密度の条件がなければ、$d$の一貫した推定子は$n r_nd to infty$と$r_n = o(1)$が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:46:44 GMT)
Beyond Simulated Drivers: Evaluating the Impact of Real-World Car-Following in Mixed Traffic Control [2.3]
人間が運転する車両は、自然に発生する交通の摂動を増幅し、渋滞と燃料消費の増加につながる。これまでの研究では、一部のロボット車両(RV)がこれらの問題を緩和できることが強調されている。実世界の人間の運転軌跡を解析し,自動車追従時の幅広い加速度挙動を抽出する。次に、これらの挙動をシミュレーションに組み込んで、先行研究のRVを用いて渋滞を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 00:45:13 GMT)
ChessVision -- A Dataset for Logically Coherent Multi-label Classification [2.2]
我々は、現在進行中の注釈付きチェスゲームの20万以上の画像からなるChessVisionデータセットを提示する。これは、一連の予測を「理にかなった」ゲーム状態に制限する一連のルールが伴う。我々は,この課題におけるアートビジョンモデルの人気と現状を分析し,標準的な測定値の性能は高いが,不整合性のある結果が多数存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:52:31 GMT)
Limitations of measure-first protocols in quantum machine learning [2.2]
量子状態がデータポイントを構成する自然な教師付き学習環境について検討し、ラベルは未知の測定から導かれる。完全量子プロトコルによって効率的に学習できるが、測度優先プロトコルには指数的な資源を必要とする問題が存在することを示す。我々の結果は、機械学習における量子データ処理の役割を強調し、量子アドバンテージが現れるシナリオを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:03:29 GMT)
Quantum-Enhanced Support Vector Machine for Large-Scale Stellar Classification with GPU Acceleration [2.1]
我々は,量子コンピューティングとGPUアクセラレーションのパワーを活用して,恒星分類のための革新的な量子強化支援ベクトルマシン(QSVM)アプローチを導入する。我々のアルゴリズムはK-Nearest Neighbors (KNN) や Logistic Regression (LR) といった従来の手法をはるかに上回っている。我々の発見は、天文学的な研究における量子機械学習の変革の可能性を強調し、恒星分類の精度と処理速度の両方において、大きな進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:40:20 GMT)
Correspondence learning between morphologically different robots via task demonstrations [2.1]
形態の異なる2つ以上のロボットの対応関係を学習する手法を提案する。本提案手法では,関節制御付き固定ベースマニピュレータロボットと差動駆動移動ロボットとが対応可能である。本研究では,実際のマニピュレータロボットとシミュレートされた移動ロボットとの対応学習の概念実証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:33:52 GMT)
SSVEP-DAN: A Data Alignment Network for SSVEP-based Brain Computer Interfaces [2.1]
定常視覚誘発電位(SSVEP)ベースの脳コンピュータインタフェース(BCI)は、高速スペルシステムを介して非侵襲的な通信手段を提供する。 SSVEP-DANは、異なるドメイン間でSSVEPデータを整合させるように設計された、最初の専用ニューラルネットワークモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:18:29 GMT)
Advancements in Generative AI: A Comprehensive Review of GANs, GPT, Autoencoders, Diffusion Model, and Transformers [2.1]
ChatGPTは、AI分野における新しい研究とイノベーションの波に火をつけた。 Bard、Stable Diffusion、DALL-E、Make-A-Video、Runway ML、Jukeboxといった最先端のツールが優れた機能を示している。本稿では,これらの最先端モデル,それらが達成できる課題の多様さ,それらがもたらす課題,そして生成人工知能の将来について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:01:29 GMT)
A Systematic Review of Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA): Domains, Methods, and Trends [2.0]
Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA)は、微粒な感情分析の一種である。 ABSAの研究は言語学、統計学、機械学習のアプローチを採用している。その性質上、ABSAはドメインに依存しており、リソースとアプリケーションドメイン間のミスアライメントの影響に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:15:57 GMT)
A Systematic Review of Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA): Domains, Methods, and Trends [2.0]
Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA)は、微粒な感情分析の一種である。 ABSAの研究は言語学、統計学、機械学習のアプローチを採用している。その性質上、ABSAはドメインに依存しており、リソースとアプリケーションドメイン間のミスアライメントの影響に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:15:57 GMT)
Exact solution to quantum dynamical activity [2.0]
本稿では, 連続行列積状態法を展開しながら, 量子力学活性の正確な解を示す。我々は、ハミルトニアン系とジャンプ作用素の標準偏差を含む運動量に対する上限を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:22:35 GMT)
A Qubit, a Coin, and an Advice String Walk Into a Relational Problem [1.9]
PSPACE が NP/poly に含まれない限り, FBPP は FP/poly に含まれない。この分離が「情報優位性」を示す実験の可能性をいかに高めるかについて議論する。我々の証明はIP=PSPACEと時間境界コルモゴロフ複雑性を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:20:58 GMT)
Moderating Model Marketplaces: Platform Governance Puzzles for AI Intermediaries [1.8]
Hugging Faceのような仲介者は、ユーザがアップロードしたモデルやトレーニングデータに簡単にアクセスできる。これらのモデルマーケットプレースは、数十万人のユーザの技術的なデプロイメント障壁を低くするが、潜在的に有害で違法な多くの方法で使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:38:05 GMT)
Image Transformation for IoT Time-Series Data: A Review [1.7]
時系列データは高次元かつ高周波である。深層学習アルゴリズムは時系列データ分類において優れた性能を示す。近年の研究では、IoTデータを画像に変換することにより、学習モデルの性能が向上することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:31:10 GMT)
Neural-Integrated Meshfree (NIM) Method: A differentiable programming-based hybrid solver for computational mechanics [1.7]
本稿では、計算力学の分野における微分可能なプログラミングに基づくハイブリッドメッシュフリーアプローチである、ニューラル積分メッシュフリー(NIM)手法を提案する。 NIMは、従来の物理ベースのメッシュフリーな離散化技術とディープラーニングアーキテクチャをシームレスに統合する。 NIM フレームワークでは,強い形式ベース NIM (S-NIM) と局所変動形式ベース NIM (V-NIM) の2つの真のメッシュフリーな解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:57:12 GMT)
Noise in Relation Classification Dataset TACRED: Characterization and Reduction [1.7]
本研究では, 最先端モデル(SOTA)の予測と性能を分析し, データセットTACREDにおけるノイズの根本原因を同定する。第2の目的として、最寄りの2つの戦略を探索し、除去と再注釈のための潜在的ノイズのある例を自動的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:35:09 GMT)
Quantum Vector Signal Analyzer [1.7]
アナライザは、スクイーズとFockベースの測定による量子増幅の両方と互換性がある。小型フィールドの量子センシングのための魅力的なプラットフォームを提供するだけでなく、この技術はキュービット制御線のその場での校正を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 00:53:36 GMT)
Beyond Turing: A Comparative Analysis of Approaches for Detecting Machine-Generated Text [1.6]
従来の浅層学習,言語モデル(LM)微調整,多言語モデル微調整の評価を行った。結果は、メソッド間でのパフォーマンスにかなりの違いが示される。この研究は、堅牢で差別性の高いモデルを作成することを目的とした将来の研究の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:23:38 GMT)
Variational Elliptical Processes [1.6]
本稿では,非パラメトリック確率モデルの一群である楕円過程と,学生の後続過程について述べる。我々はこの混合分布をスプライン正規化フローとしてパラメータ化し、変分推論を用いて訓練する。提案した変分後部の形状は,大規模な問題に適用可能なスパース変分楕円過程を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:26:14 GMT)
Explainable Anomaly Detection using Masked Latent Generative Modeling [1.6]
本稿では,より優れた説明性を提供しながら,優れた検出精度を実現する新しい時系列異常検出手法を提案する。提案手法であるTimeVQVAE-ADは、TimeVQVAEとして知られる最先端の時系列生成法に適応したマスク付き生成モデルを利用する。 UCR Time Series Anomaly アーカイブを用いた実験により,TimeVQVAE-AD が検出精度と説明可能性において既存の手法を大幅に上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:59:16 GMT)
Classification of Tabular Data by Text Processing [1.5]
本稿では,テクストのテキスト処理技術を用いて分類課題を解決する新しいフレームワークであるテキストベース分類(TBC)を提案する。いくつかのデータセットに対する実験結果から,このフレームワークは予測されたクラスの精度,精度,リコールにおいて,いくつかの最先端技術モデルに匹敵する性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:56:07 GMT)
Neural Approximate Dynamic Programming for the Ultra-fast Order Dispatching Problem [1.5]
我々は,集中倉庫における宅配業者への注文のマッチングと送達を含む超高速オーダーディスパッチ問題(ODP)に焦点を当てる。我々は、より現実的な操作表現を提供し、納品効率を向上させるために、注文ポリシーや明示的なクーリエ割り当てなどの超高速ODPに重要な拡張を導入する。我々は,ODPに適した4つの異なる現実的データセットを用いて提案手法を検証し,NeurADPの性能を筋電図およびDRLベースラインと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:23:58 GMT)
Hyena: Optimizing Homomorphically Encrypted Convolution for Private CNN Inference [1.5]
同型畳み込みアルゴリズムは、スピードアップ、通信コスト、ストレージの節約を提供する。エンドツーエンドのレイテンシを1.3-2.6x、メモリ使用率を2.1-7.9x、通信コストを1.7-2.0x削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:53:10 GMT)
Using Taylor-Approximated Gradients to Improve the Frank-Wolfe Method for Empirical Risk Minimization [1.5]
In Empirical Minimization -- Minimization -- We present a novel computer step-size approach to we have compute guarantees。提案手法は実世界のバイナリデータセットに非常に重要な問題を示す。また、計算の保証を得るための新しい適応的なステップサイズアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:06:51 GMT)
Weight Norm Control [1.4]
重みの目標ノルムを0に設定することは準最適であり、他の目標ノルム値を考えることができる。重みの減衰ではなく、重みのノルム制御を導入することの様々な意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:42:54 GMT)
An actor-critic algorithm with policy gradients to solve the job shop scheduling problem using deep double recurrent agents [1.4]
ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)に対する深層強化学習手法を提案する。目的は、ジョブやマシンの数によって異なるJSSPインスタンスのディストリビューションについて学べるgreedyのようなものを構築することである。予想通り、モデルはある程度は、トレーニングで使用されるものと異なる分布から生じるより大きな問題やインスタンスに一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:23:27 GMT)
Attacks of fairness in Federated Learning [1.2]
我々は、訓練されたモデルの公平性を損なう新しいタイプの攻撃を提案する。バックドア攻撃と同様の脅威モデルを用いることで、攻撃者は集約されたモデルに不公平な性能分布を持たせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:42:03 GMT)
On the Out-of-Distribution Coverage of Combining Split Conformal Prediction and Bayesian Deep Learning [1.1]
ベイジアンディープラーニングと分割共形予測の組み合わせと,この組み合わせが分布外カバレッジにどのように影響するかに着目した。以上の結果から,ベイズ的深層学習モデルと分割共形予測を組み合わせれば,アウト・オブ・ディストリビューション(out-of-distriion)のカバレッジを減少させるなどの意図しない結果が生じる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:50:37 GMT)
Genuinely accessible and inaccessible entanglement in Schwarzschild black hole [1.1]
N-粒子系に対するディラック場の真の絡み合いはシュワルツシルト時空において研究される。シュワルツシルトブラックホールにおけるすべてのアクセス可能かつ到達不能な絡み合いを含む、真のN-粒子の絡み合いの一般的な解析式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:47:24 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） (Tue, 21 Nov 2023 04:53:27 GMT)
Multifidelity Deep Operator Networks For Data-Driven and Physics-Informed Problems [1.0]
本稿では,異なるレベルの忠実度を持つ2つのデータセットを用いて学習するための複合Deep Operator Network(DeepONet)を提案する。グリーンランドのフンボルト氷河の氷床力学をモデル化するなど,様々な例で新しい多面体トレーニングを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:06:33 GMT)
Jup2Kub: algorithms and a system to translate a Jupyter Notebook pipeline to a fault tolerant distributed Kubernetes deployment [1.0]
科学は計算、データ操作、時には科学的データ分析のための可視化ステップを促進する。 Jupyterノートブックは、より大きなデータセットでスケールするのに苦労し、耐障害性がなく、基盤となるツールやパッケージの安定性に大きく依存している。 Jup2KupはJupyterノートブックから分散された高性能環境に変換し、フォールトトレランスを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:54:06 GMT)
Content Augmented Graph Neural Networks [0.9]
本稿では, ノードの埋め込みを, コンテンツから生成した埋め込みによって, 上位のGNN層に拡張することを提案する。自動エンコーダやコンテンツグラフの構築など,コンテンツ埋め込みを生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:30:57 GMT)
Pairing-based graph neural network for simulating quantum materials [0.8]
量子多体系をシミュレーションするためのペアリング型グラフニューラルネットワークを開発した。我々のニューラルネットワークを用いた変分モンテカルロは、多数の電子システムをシミュレートするための正確で柔軟でスケーラブルな手法を同時に提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:54:28 GMT)
Teaching Quantum Computing using Microsoft Quantum Development Kit and Azure Quantum [0.8]
本報告では,2022-23年度に東北大学で量子コンピューティングの大学院を修了した経験について述べる。このコースは、実践的でソフトウェア駆動のアプローチを採用し、手動プログラミングの課題とソフトウェアにフォーカスした最終プロジェクトを通じて、基本的な量子概念とアルゴリズムを教える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:55:23 GMT)
Adapting LLMs for Efficient, Personalized Information Retrieval: Methods and Implications [0.8]
LLM(Large Language Models)は、人間に似たテキストの理解と生成に優れた言語モデルである。本稿では,言語モデル(LLM)と情報検索(IR)システムの統合戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:01:01 GMT)
An efficient likelihood-free Bayesian inference method based on sequential neural posterior estimation [0.7]
SNPE技術は、ニューラルネットワークに基づく条件密度推定器を用いて後続逐次シミュレーションを学習する。本稿では,Lueckmannらによって提案されたSNPE-Bについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:21:53 GMT)
Hierarchical Learning for Quantum ML: Novel Training Technique for Large-Scale Variational Quantum Circuits [0.7]
階層学習は、大規模変動量子回路の効率的なトレーニングのための新しい変分アーキテクチャである。最重要な(量子)ビットが最終分布により大きな影響を与え、まず学習できることが示される。これは、多数の量子ビット上での変分学習の実用的な実演である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:00:03 GMT)
Keeping Users Engaged During Repeated Administration of the Same Questionnaire: Using Large Language Models to Reliably Diversify Questions [0.7]
本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いて多様なアンケートモデルを作成することを提案する。以上の結果から,LCM生成型が質問紙調査の活力を高める可能性,エンゲージメントと関心を高めること,有効性を損なうことなく実現できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:20:49 GMT)
Comparative study of decoding the surface code using simulated annealing under depolarizing noise [0.6]
提案したIsing-based decoding approachは,雑音を非分極する最小値完全マッチング (MWPM) アルゴリズムよりも高い精度を実現する。我々の結果は、量子コンピュータ制御デバイスで実現可能な効率的かつ高速なデコーダの開発に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:25:55 GMT)
Two Views Are Better than One: Monocular 3D Pose Estimation with Multiview Consistency [0.6]
本稿では,2次元の教師のみによるトレーニングデータの追加を可能にするために,新たな損失関数であるマルチビュー整合性を提案する。実験の結果,2つの視点を90度にオフセットすれば良好な性能が得られることがわかった。本研究は3次元ポーズ推定におけるドメイン適応の新たな可能性を導入し,特定のアプリケーション向けにモデルをカスタマイズするための実用的で費用対効果の高いソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:21:55 GMT)
NERIF: GPT-4V for Automatic Scoring of Drawn Models [0.6]
最近リリースされたGPT-4Vは、科学的モデリングの実践を前進させるユニークな機会を提供する。我々は,GPT-4Vに学生の描画モデルを評価するための指導音とルーブリックを用いた手法を開発した。 GPT-4Vのスコアを人間の専門家のスコアと比較し、スコアの精度を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:52:04 GMT)
MathGloss: Building mathematical glossaries from text [0.6]
MathGlossは数学の学部概念のデータベースである。最新の自然言語処理(NLP)ツールとWeb上で既に利用可能なリソースを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:49:00 GMT)
LowResource at BLP-2023 Task 2: Leveraging BanglaBert for Low Resource Sentiment Analysis of Bangla Language [0.6]
本稿では,BLP-2023のタスク2におけるLowResource Teamのシステムについて述べる。さまざまなソーシャルメディアプラットフォームからの公開投稿とコメントからなるデータセットで感情分析を行う。我々の主な目的は、Bangla corpusで事前訓練されたBERTモデルであるBanglaBertを利用することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:21:15 GMT)
Optimal entanglement generation in GHZ-type states [0.5]
我々は,3量子GHZ型状態のクラスにおいて,最も高速かつ持続的な三部体絡み合いの発生を好む過程を同定する。本結果は,マルチパーティシステムへの絡み合い率の理解を深め,様々な量子情報処理タスクにおける効率向上戦略に関するガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:38:16 GMT)
\AE\ codes [0.5]
二原子分子コード [arXiv:1911.00099] は、二原子分子の配向における量子情報を符号化し、小さなトルクからの誤差補正と角運動量の変化を可能にする。そこで本研究では,原子および分子プラットフォームに固有のノイズについて検討し,そのようなノイズに対してコードを保護する上で必要かつ十分な条件を導出する。我々は、分子コードよりも実用的で、平均運動量が少なく、任意の順序でフォトニックプロセスから直接保護でき、より広い原子・分子系の集合に適用できる、既存の吸収放出符号を同定し、開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:34:54 GMT)
Towards a more inductive world for drug repurposing approaches [0.5]
ドラッグ・ターゲット・インタラクション(DTI)の予測は、薬物再資源化において重要な課題である。 DTI予測法は一般化に欠け, インフレーション性能を損なうことを示す。そこで本研究では, 生物学的に駆動される負のエッジサブサンプリングの戦略を提案し, 新たに発見された相互作用が真であることをin vitroで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:28:44 GMT)
Exploring Time Granularity on Temporal Graphs for Dynamic Link Prediction in Real-world Networks [0.5]
動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)は、動的グラフ構造化データを処理するための主要なアプローチである。本稿では,DGNNを訓練する際の時間粒度が動的グラフに与える影響について,広範な実験を通して検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 00:34:53 GMT)
MaskFlow: Object-Aware Motion Estimation [0.5]
本研究では,高精度な運動場を推定できる新しい動き推定手法MaskFlowを提案する。他のディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのモーション推定手法で使用される低レベルの機能に加えて、MaskFlowはオブジェクトレベルの機能やセグメンテーションから引き出される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:37:49 GMT)
Influencer Videos: Unboxing the Mystique [0.4]
我々は、YouTubeインフルエンサーを研究し、テキスト、オーディオ、画像にまたがる非構造化ビデオデータを解析する。我々の予測に基づくアプローチは、構造化されていないデータを分析し、画像(画像)や音響(オーディオ)において、言葉(テキスト)の「言ったこと」が「言ったこと」よりも影響があることを見出す。我々は,人間の思考の二重体系の枠組みに基づいて,浅層・深部エンゲージメントの尺度に明確な関連性を確立する新たな発見を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:40:54 GMT)
Integration and Implementation Strategies for AI Algorithm Deployment with Smart Routing Rules and Workflow Management [0.4]
本稿では、医療産業における人工知能(AI)ソリューションの普及を妨げる課題について概説する。 AI開発のための標準化されたフレームワークが存在しないことは、大きな障壁となり、それに対応するために新しいパラダイムが必要である。本稿では,医療分野における異種アプリケーションの連携における相互運用の役割について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:41:07 GMT)
Variational Quantum Linear Solver [0.4]
本稿では,線形系を線形に解くための量子古典的ハイブリッドアルゴリズムを提案する。リゲッティの量子コンピュータを用いて,250Times250$までの大きさの非自明な問題を数値的に解く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:31:34 GMT)
Exploring the Trie of Rules: a fast data structure for the representation of association rules [0.4]
関連ルールマイニング技術は、トランザクションデータベース上に実装された場合、大量のシーケンシャルデータを生成することができる。本稿では,アソシエーションルールマイニングによって生成されるルールセットを格納するための,ルールのトライ(True of Rule)と呼ばれる新しいデータ構造を提案する。特定のルールの検索やソートといった基本的な操作の時間的メリットの観点から、ほとんどデータ損失や利益を伴わないルールセットを圧縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:27:01 GMT)
Quantifying the imaginarity of quantum states via Tsallis relative entropy [0.3]
本稿では,Tsallis相対エントロピーに基づく新しい虚像度尺度を提案する。この虚性測度は明示的な表現を持ち、ボソニックなガウス状態に対しても計算可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:55:20 GMT)
A Survey on Large Language Models for Personalized and Explainable Recommendations [0.3]
この調査は、Recommender Systemsが大規模言語モデルからどのような恩恵を受けられるかを分析することを目的としている。本稿では, 冷間開始問題, 不公平性, バイアス問題であるPEGタスクの課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:14:09 GMT)
Multi-Objective Reinforcement Learning based on Decomposition: A taxonomy and framework [0.3]
本稿では,RLとMOOを橋渡しする新しい方法論である分解に基づく多目的強化学習(MORL/D)を提案する。 MORL/Dの包括的分類法が提示され、既存のMORL作品と潜在的なMORL作品の分類のための構造的基盤を提供する。その結果、MORL/Dのインスタンス化は、現在の最先端手法よりもはるかに高い汎用性で、同等の性能を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:11:19 GMT)
Non-Sequential Ensemble Kalman Filtering using Distributed Arrays [0.2]
本研究は,Ensemble Kalman Filter (EnKF) の新しい分散実装を導入する。これは高次元問題における大規模データセットの非逐次同化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:42:26 GMT)
Deep learning-based detection of morphological features associated with hypoxia in H&E breast cancer whole slide images [0.2]
低酸素症は腫瘍細胞が血液供給量を上回ると発生し、腫瘍内の酸素濃度の低い領域につながる。本研究は,乳がん組織形態学の文脈において,低酸素症を評価するための深層学習の新たな応用を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:42:40 GMT)
The Superconducting Quasiparticle-Amplifying Transmon: A Qubit-Based Sensor for meV Scale Phonons and Single THz Photons [0.2]
SquaTs: 超伝導準粒子増幅トランスモン。そこで本研究では,トランスモン量子ビットアーキテクチャと超伝導準粒子増幅器を併用した新しいセンサを提案する。我々は、R&Dの最小限の労力で、これらのセンサーでパターン化された固体検出器は、単一のTHz光子に対する感度を達成し、mumathrms$タイムスケールの検出器吸収体基板における1,mathrmmeV$フォノンに対する感度を達成できると予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:09:16 GMT)
Extracting higher central charge from a single wave function [0.2]
キラル中心電荷の「より高い」バージョンと見なされる量により、エッジをギャップアウトするために$c_-$を超える障害が生じる。本研究では,高次中心電荷は,位相的に順序付けられた状態の波動関数に作用する断面回転作用素の期待値によって特徴づけられることを示す。これにより、1つの波動関数から高い中心電荷を抽出し、量子コンピュータで評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 22:29:22 GMT)
Is your vote truly secret? Ballot Secrecy iff Ballot Independence: Proving necessary conditions and analysing case studies [0.2]
我々は、Smyth, JCS'21による投票秘密と投票独立の定義を、セキュリティの計算モデルにおける識別不能ゲームとして定式化する。 Smyth, JCS'21 と Smyth はどちらも'21 を、より現実的な反対モデルとして、投票コレクションへのアクセスを考慮し、以前の作品に改良を加えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:25:32 GMT)
Pricing4APIs: A Rigorous Model for RESTful API Pricings [0.2]
OpenAPI Specification(OAS)はAPIの機能部分をモデル化するために登場し、事実上の業界標準となった。 APIの価格をモデル化する提案はなく、この欠如により、この情報を活用するツールの開発が妨げられている。 a)API価格の包括的かつ厳密なモデルであるPricecing4APIsモデルと,OASを拡張したシリアライゼーションSLA4OAI,(b)API価格の記述を検証するためのツールセット(sla4oai-analyzer)を備えた,価格モデリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:57:26 GMT)
Hierarchical Joint Graph Learning and Multivariate Time Series Forecasting [0.2]
本稿では,相互依存を示すエッジを持つグラフにおいて,多変量信号をノードとして表現する方法を提案する。我々はグラフニューラルネットワーク(GNN)とアテンションメカニズムを活用し、時系列データ内の基礎となる関係を効率的に学習する。提案モデルの有効性を,長期予測タスク用に設計された実世界のベンチマークデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:24:21 GMT)
Efficient Algorithms for the CCA Family: Unconstrained Objectives with Unbiased Gradients [0.2]
本稿では, PLS, CCA, Deep CCAの高速アルゴリズム群について述べる。この速度により、英国バイオバンクの非常に大きなバイオメディカルデータセットの第一種PSS分析を実行できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:31:47 GMT)
Synaptic Sampling of Neural Networks [0.1]
本稿では,重みをBernoulliのコインフリップとして扱うことで,ニューラルネットワークを直接サンプリング可能にする,skANNテクニックについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 22:56:13 GMT)
Scheduling Distributed Flexible Assembly Lines using Safe Reinforcement Learning with Soft Shielding [0.1]
分散フレキシブルアセンブリラインのスケジューリング問題に, リアルタイムに対処するために, アクタ批判に基づく強化学習手法を提案する。モンテカルロ木探索に基づくソフトシールドコンポーネントが開発され、長いシーケンス依存の安全でない振る舞いに対処し、過剰なスケジューリングのリスクを監視する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:34:46 GMT)
ABFL: Angular Boundary Discontinuity Free Loss for Arbitrary Oriented Object Detection in Aerial Images [0.1]
斜め境界自由損失(ABFL)は、向きのある物体を検出する際に、角度境界の不連続性問題を解決することを目的としている。 ABFLは、AOODタスクの回転対称性によって引き起こされる様々な周期的境界不連続性に対する単純かつ効果的な解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:03:22 GMT)
Improved Defect Detection and Classification Method for Advanced IC Nodes by Using Slicing Aided Hyper Inference with Refinement Strategy [0.1]
近年,高NA (Numerical Aperture) EUVL(Extreme-Ultraviolet-Lithography)パラダイムへの進展が進んでいる。しかし、欠陥の顕著な増加と欠陥検出の複雑さは、高NAでより顕著になる。本研究では,スライシング・エイドド・ハイパー推論(SAHI, Slicing Aided Hyper Inference)フレームワークの現行技術の改善について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:12:22 GMT)
Two-dimensional symmetry-protected topological phases and transitions in open quantum systems [0.1]
2次元(2次元)クラスター状態の対称性保護位相SPT位相に対する局所デコヒーレンスの影響について検討した。我々は、$mathbbZ(0)timesmathbbZ_2(1)$ SPT相の位相的位相遷移を有限デコヒーレンス強度で発生する自明な位相に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:05:48 GMT)
Mod2VQLS: a Variational Quantum Algorithm for Solving Systems of Linear Equations Modulo 2 [0.1]
本稿では,量子コンピュータを用いた二値線形方程式の解法を提案する。設計は古典的な量子ハイブリッドである。低次元での数値実験は、カスタムローテーションアンザッツを用いたMod2VQLSがブロックウィーデマンアルゴリズムと同等であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:30:44 GMT)
Decrypting Nonlinearity: Koopman Interpretation and Analysis of Cryptosystems [0.1]
本稿では,Diffie-Hellman鍵交換系とRivest-Shamir-Adleman暗号系を非線形力学系として見ることにより,暗号系に対する新たな視点を導入する。クープマン理論を適用することで、これらの力学系を高次元空間に変換し、解析的に同値な純粋線型系を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:38:48 GMT)
Favour: FAst Variance Operator for Uncertainty Rating [0.0]
機械学習予測を解釈するための重要なアプローチとしてベイズニューラルネットワーク(BNN)が登場した。後部分布からサンプリングすることで、データサイエンティストは推論の不確実性を推定することができる。以前の研究は、ネットワークを介して後部の第1モーメントと第2モーメントを伝播することを提案した。この方法はサンプリングよりも遅いため、伝播分散を近似する必要がある。私たちの貢献は、より原則化された分散伝播フレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 22:53:20 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, 21 Nov 2023 19:55:29 GMT)
Weak entanglement improves quantum communication using only product measurements [0.0]
秘密共有と呼ばれる暗号プリミティブに対応する通信タスクを導入する。我々は、全てのステアブル2量子等方性状態が、製品測定のみを用いて成功率に量子的優位性をもたらすことを示した。次に、より洗練された標準のベル状態分析に基づく秘密共有の亜種を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:53:16 GMT)
W-kernel and essential subspace for frequencist's evaluation of Bayesian estimators [0.0]
行列 W とその主空間に焦点をあて、後者を本質部分空間とする。行列 W が再生カーネルとして解釈できることを示し、それを W-カーネルと呼ぶ。フィッシャー核とニューラル・タンジェント核の関係が確立され、古典理論との関係が解明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:46:04 GMT)
Unsupervised discovery of Interpretable Visual Concepts [0.0]
モデルの決定を説明する2つの方法を提案し,グローバルな解釈可能性を高める。咬合・感性分析(因果性を含む)にインスパイアされた1つの方法別の方法は、クラス認識順序相関 (Class-Aware Order correlation, CAOC) と呼ばれる新しいメトリクスを用いて、最も重要な画像領域を世界規模で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:22:28 GMT)
Unsupervised Graph Attention Autoencoder for Attributed Networks using K-means Loss [0.0]
我々は、最先端のトランスフォーマーと特徴抽出ツールの両方を活用するアラビアマルチモーダルデータセットの構築を支援するパイプラインを設計する。マルチモータリティを扱う最先端のトランスフォーマーモデルを用いて、我々のデータセットを検証する。結果データセットは小さいが、実験によってアラビアの多様性は非常に有望であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:45:55 GMT)
Training Deep 3D Convolutional Neural Networks to Extract BSM Physics Parameters Directly from HEP Data: a Proof-of-Concept Study Using Monte Carlo Simulations [0.0]
我々は、角と運動の分布を「準像」に変換する方法を開発した。概念実証として、34層のResidual Neural Networkをトレーニングして、これらの画像に回帰する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:49:51 GMT)
Towards new challenges of modern Pentest [0.0]
本研究は,Pentestに適用される現在の方法論,ツール,潜在的な課題について,最新の体系的文献レビューから紹介することを目的としている。また、技術自動化、攻撃的セキュリティに関連するコストの管理、Pentestを行う資格のある専門家を雇うことの難しさなど、新たな課題も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:32:23 GMT)
Topological properties of basins of attraction and expressiveness of width bounded neural networks [0.0]
入力次元を超えない幅のネットワーク関数を考察し、この状況ではアトラクションの流域が有界であることを証明する。境界幅条件を満たすスカラー値ニューラルネットワーク関数が連続関数の空間に密着しない根本原因を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:49:33 GMT)
Tight Lieb-Robinson Bound for approximation ratio in Quantum Annealing [0.0]
本稿では,QAのパラメータ化バージョンを新たに導入し,アルゴリズムの正確な1局所解析を実現する。 1局所解析を持つ線形スケジュールQAは0.7020以上の近似比を達成し、既知の1局所アルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:15:21 GMT)
Thermodynamic Matrix Exponentials and Thermodynamic Parallelism [0.0]
ある種の線形代数問題は熱力学的に解けることを示し、行列次元の高速化に繋がる。この「熱力学的優位」の起源は、まだ完全に説明されておらず、他の問題がそれからどのような恩恵を受けるかは明らかではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:10:33 GMT)
Theory of simultaneous observation of photoelectron and emitted X-ray photon in X-ray emission spectroscopy and their entanglement [0.0]
絡み合いは光電子のスピンと放射されたX線光子の線形偏光の間に起こる。絡み合いの度合いは、放射されたX線光子の特定の角度で最大を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:12:07 GMT)
Theory of nonlinear sub-Doppler laser spectroscopy taking into account atomic-motion-induced density-dependent effects in a gas [0.0]
平均場におけるマクスウェル・ブロッホ方程式の自己整合解と単原子密度行列近似を開発する。これにより、気体中の原子の自由運動による影響を正しく考慮することができる。このアプローチの枠組みの中では、任意の数の共鳴波とガス媒質の任意の光学的厚さに対して光場の解析式が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:18:48 GMT)
The non-Hermitian landscape of autoionization [0.0]
単共振自己イオン化における例外点(EP)の存在について報告する。本稿では,EPの実験的決定のための信頼性の高い手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:41:26 GMT)
The limitation of neural nets for approximation and optimization [0.0]
最適化問題における目的関数の近似と最小化のために,ニューラルネットワークを代理モデルとして用いることに関心がある。本研究は、一般的な非線形最適化テスト問題の目的関数を近似する最適なアクティベーション関数を決定することから始まる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 00:21:15 GMT)
The Quantum Rabi model: Towards Braak's conjecture [0.0]
量子ラビモデルのスペクトルの微細構造について、ブランク予想の密度 1 バージョンを示す。また、近距離の近距離におけるBraak, Nguyen, Reyes-Bustos, Wakayamaの最近の予想を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:14:21 GMT)
The Data Acquisition System for Phase-III of the BeEST Experiment [0.0]
BeEST実験は、標準モデルを超えて物理学を精密に探索する実験室である。我々は16のSTJピクセルからパルス形状とタイミング情報をオフラインで抽出する連続サンプリングデータ取得システムを構築した。本稿では,データ取得システムの性能について述べるとともに,異なるデジタイザの相対的な利点について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:42:26 GMT)
Tensorized Pauli decomposition algorithm [0.0]
本稿では,行列乗法の代わりに行列スライシングを用いたパウリ分解のための新しい汎用アルゴリズムを提案する。観測されたスピードアップを検証するための数値実験が提供され、量子コンピューティングと量子化学シミュレーションの領域におけるアルゴリズムの潜在的重要性を裏付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:46:58 GMT)
Systematic Review Protocol: Requirements Engineering in Quantum Computing [0.0]
このプロトコルは、関連する文献を体系的に検索し分析するための構造化されたアプローチを採用している。学術研究者、業界専門家、ソフトウェアエンジニア、業界アナリスト、教育者に貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:17:45 GMT)
Stable and efficient differentiation of tensor network algorithms [0.0]
勾配に基づく最適化法は、2次元の強い絡み合った量子系を研究するために用いられる。勾配自体は、コーナー転送行列(CTM)ベースのアプローチの場合、正確かつ確実に計算することが困難であることが証明されている。勾配を計算する最もよく知られたツールである自動微分(AD)は、依然としていくつかの重大な欠点を被っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:50:59 GMT)
Stable Adam Optimization for 16-bit Neural Networks Training [0.0]
本研究は,機械学習モデルの16ビット計算で観測された数値不安定性に関する問題に対処する。 16ビット計算におけるエプシロンの微妙な調整により、アダムの数値安定性が向上することを明らかにする。私たちのコントリビューションは、ディープニューラルネットワークトレーニングの安定性を保証する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） (Tue, 21 Nov 2023 17:35:03 GMT)
Speaker-Adapted End-to-End Visual Speech Recognition for Continuous Spanish [0.0]
本稿では,特定の人物を対象としたエンド・ツー・エンドシステムの評価が,音声認識の品質に与える影響について検討する。現在の技術に匹敵する結果は、限られた量のデータしか入手できなかった場合でも到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:44:33 GMT)
Similar Document Template Matching Algorithm [0.0]
本研究は,医療文書の総合的検証手法について概説する。テンプレート抽出、比較、不正検出に高度な技術が組み込まれている。この手法は、医用文書検証に対する堅牢なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:13:18 GMT)
Short Voting Codes For Practical Code Voting [0.0]
セットアップと投票フェーズの両方で複雑な暗号化を回避するプロトコルに、このメカニズムを組み込む。セットアップを信頼し、複数のサーバコンポーネントのうちの1つとして、投票秘密、キャスト・アズ・ア・キャスト、集計・アズ・ア・レコーダ、信頼性、普遍的検証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:25:17 GMT)
Shearing Off the Tree: Emerging Branch Structure and Born's Rule in an Equilibrated Multiverse [0.0]
我々は、シュリンガー方程式の線型性とデコヒーレンスが指数関数的に成長する枝木を生成することを示す。以上の結果から,これまで予想されていたよりも多くの世界木に構造が存在することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:20:20 GMT)
Sentiment Analysis of Twitter Posts on Global Conflicts [0.0]
ソーシャルメディアの感情、特につぶやきをグローバルな対立シナリオで分析する感情分析モデルを開発した。われわれは最近Twitterで世界中で起きた論争の件を特定し、3万1000件のフィルタリングツイートを数ヶ月にわたって収集し、世界中の人間の感情を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:39:47 GMT)
Relaxation of experimental parameters in a Quantum-Gravity Induced Entanglement of Masses Protocol using electromagnetic screening [0.0]
量子重力による質量の絡み合い(QGEM)実験は、実験室における重力の量子的性質をテストするために用いられる。我々はQGEM実験の並列な構成について検討し、EM誘起のデファス化率、デファス化を誘発する系統的エラーの実行、および重ね合わせのサイズに関する制約を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:37:15 GMT)
Regression-Based Analysis of Multimodal Single-Cell Data Integration Strategies [0.0]
マルチモーダルシングルセル技術は、個々のセルから多様なデータ型の同時収集を可能にする。この研究は、Echo State Networksの異常なパフォーマンスを強調し、顕著な相関スコアが0.94である。これらの発見は、機械学習の可能性を生かして、細胞の分化と機能に関する理解を深めることを約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:31:27 GMT)
Reducing Entanglement With Physically-Inspired Fermion-To-Qubit Mappings [0.0]
ab-initio電子構造シミュレーションでは、フェルミオンからクォービットへの写像はフェルミオン問題の初期符号化ステップを表す。この研究は、絡み合い要求を著しく単純化するマッピングを構築するために、物理的に着想を得た手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:23:23 GMT)
Quotient Space Quantum Codes [0.0]
本稿では、商空間符号と商空間量子符号の構成法を紹介する。このフレームワーク内の特別なケースとして、コードワード安定化符号を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:00:05 GMT)
QuasiNet: a neural network with trainable product layers [0.0]
製品ニューロンと呼ばれる既存のニューラルネットワークモデルと、古典的エラーバックプロパゲーションに基づく学習規則に着想を得た新しいニューラルネットワークモデルを提案する。我々のモデルは従来のモデルよりも明らかに成功しており、多くのタスクやアプリケーションで使える可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:56:15 GMT)
Quantum-enhanced sensing from non-Hermitian topology [0.0]
非エルミート物理学は、例外点や非エルミートスキン効果のようなユニークな位相的特徴を持つ開量子系力学を予測する。この新しいトポロジカルシステムのパラダイムは、ハイゼンベルクスケーリングに到達した量子増強感度を持つバルクハミルトンパラメータのプローブとして機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:04:26 GMT)
Quantum-enhanced cluster detection in physical images [0.0]
我々は、データが物理的に生きている状況を考えるので、まずセンサーを使って画像を収集し、クラスタ化する必要があります。量子エンタングルメントによって強化されたセンサを用いて、純粋に古典的な戦略よりも正確に表面を撮像することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:28:31 GMT)
Quantum metrology with linear Lie algebra parameterisations [0.0]
我々は、線形微分方程式をもたらす量子フィッシャー情報に対する新しいリー代数展開を提供する。これにより、多くの気象問題に関わる計算が大幅に削減される。量子光学および非線形光学における問題に適用されたこれらの手法の詳細な例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:58:34 GMT)
Quantum Simulations for Carbon Capture on Metal-Organic Frameworks [0.0]
DACは、大気中から二酸化炭素を捕獲する自然過程に依存しない技術的な解決策である。我々は、量子コンピューティングのポテンシャルを活用して、DACで使用されるフィルタを改善することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:58:02 GMT)
Quantum Mechanics on a background modulo observation [0.0]
我々は量子力学を、観測モジュール量子力学(OM-QM)と呼ばれる非常にリッチな二重数理論にマッピングする。我々は、ディラック方程式、量子波動関数、自由粒子質量に対する OM-双対を求める。 OM-QM対応の解釈は、測定や観測に依存しない情報の一部を与えるものとして提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:08:58 GMT)
Quantum Information Theory -- Lecture Notes [0.0]
講義ノートには、これらの分野におけるトピックの小さな選択のみが含まれており、概要と基本的な紹介を提供することを目的としている。講演シリーズは私のYouTubeチャンネルで視聴できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:54:42 GMT)
Quantum Imaging Beyond the Standard-Quantum Limit and Phase Distillation [0.0]
非線形干渉計を用いた量子センシングは、バイカラーイメージングの可能性を秘めている。位相シフトアルゴリズムは、ノイズによって引き起こされる有害な効果に対してある程度頑健である。非線形干渉計の自発性および高利得性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:48:41 GMT)
PyDaddy: A Python package for discovering stochastic dynamical equations from timeseries data [0.0]
我々はPyDayy(Python Library for Data Driven Dynamics)というソフトウェアパッケージを提示し、時系列データを取得し、それを微分方程式(SDE)として解釈する。合成データセットに対する本手法の有効性を検証し,本手法の汎用性と適用性を示す。使いやすくオープンソースのPythonパッケージであるPyDaddy(Python Library for Data Driven Dynamics)を利用可能にしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:48:28 GMT)
Procedural Generation of Grain Orientations using the Wave Function Collapse Algorithm [0.0]
ゲーム用に作られた2つのアプローチは、代表粒微細構造の手続き的生成のために検討された。 Wave Function Collapse (WFC)アルゴリズムと、第二にMarkov Juniorによる制約伝播と確率的推論である。本研究は, 参照電子後方散乱回折(EBSD)マップを用いた2つのアルゴリズムの有効性について検討し, さらなる研究に使用できる統計的に類似した手法を再現することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:25:24 GMT)
Problems of Non-equivalent Words in Technical Translation [0.0]
対象言語で等価でない単語の翻訳は容易ではなく、それらの単語の適切な等価性を見つけることは、正しく描画することが非常に重要である。 2021年代の統計によると、英語は全世界で話されており、英語話者は135億人、ロシア語話者は2億2800万人である。本研究では、ソース言語からターゲット言語への非等価な単語の描画方法と規則について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:11:39 GMT)
Predictive Density Combination Using a Tree-Based Synthesis Function [0.0]
我々は回帰木を用いた合成関数の非パラメトリック処理を開発する。 2つのマクロ経済予測アプリケーションにおいて、木に基づくアプローチの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:29:09 GMT)
PhayaThaiBERT: Enhancing a Pretrained Thai Language Model with Unassimilated Loanwords [0.0]
WangchanBERTaは、外国語の理解に関して欠点がある。我々は,XLM-Rの事前学習トークン化器からの語彙移動を通じてWangchanBERTaの語彙を拡張し,拡張トークン化器を用いて新しいモデルを事前学習する。以上の結果から,新しい事前学習モデルであるPhayaThaiBERTは,WangchanBERTaを多くの下流タスクやデータセットで上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:37:42 GMT)
Personalized Federated Learning with Multi-branch Architecture [0.0]
フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが相互に生データを公開することなく、協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。ニューラルネットワークの各レイヤを複数のブランチに分割し,各ブランチにクライアント固有の重みを割り当てることで,パーソナライズを実現するマルチブランチアーキテクチャを用いた新しいPFL手法(pFedMB)を提案する。 CIFAR10およびCIFAR100データセットを用いて,pFedMBが最先端のPFL法よりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:59:55 GMT)
Orchard: building large cancer phylogenies using stochastic combinatorial search [0.0]
バルクDNAシークエンシングデータから検出された点変異を用いて癌系統を再構築する高速アルゴリズムOrchardを導入する。オーチャードは90のシミュレートされた癌と14のB前駆性急性リンパ性白血病(B-ALL)に対する最先端の癌再建法よりも高い系統を再構築する次に、再構成された系統を用いて突然変異のユニークなグループを推論する単純なグラフベースのクラスタリングアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:25:23 GMT)
Optimal, and approximately optimal, quantum strategies for $\mathrm{XOR}^{*}$ and $\mathrm{FFL}$ games [0.0]
我々は、様々な非ローカルなXORゲームに対して最適で、ほぼ最適な量子戦略を解析する。より広範な量子戦略のクラスの性能を解析するためのフレームワークのさらなる応用を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 04:03:26 GMT)
Optimal quantum metrology for two-photon absorption [0.0]
2光子吸収(TPA)は、分光から超高分解能イメージングへの幅広い応用を持つ非線形光学過程である。量子フィッシャー情報(QFI)を用いたTPAパラメータ推定の高速化を目的とした単一モード量子光の可能性について検討する。 2mathbbN$ における固定平均エネルギー $barn に対して、フォック状態は大きな TPA パラメータに対して最適であることが示され、一方真空と特定のフォック状態の重畳は全ての$barn$ に対する小さな吸収に最適である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:07:41 GMT)
Open Sesame! Universal Black Box Jailbreaking of Large Language Models [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、有用で安全な応答を提供するように設計されている。 LLMは、しばしばユーザーの意図や社会的ガイドラインに合わせるためにアライメント技術に頼っている。モデルアーキテクチャやパラメータがアクセスできない場合に,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてLLMを操作する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:02:33 GMT)
One-shot backpropagation for multi-step prediction in physics-based system identification -- EXTENDED VERSION [0.0]
本稿では,物理および構造的洞察を直接バックプロパゲーションに基づく学習アルゴリズムに反映する,力学系の同定のための物理に基づく枠組みを提案する。得られたアルゴリズムを用いて, 宇宙デブリの未知の慣性行列を同定し, 推定パラメータの物理的付着を捉える手法の信頼性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:19:06 GMT)
On-Demand Quantum Light Sources for Underwater Communications [0.0]
本研究は,水中光通信に適したオンデマンド量子光源について報告する。電子ビームを用いて設計できる単一光子放出体は、六方晶窒化ホウ素の不純物に基づいている。水吸収の最小値に近い436nmのゼロフォノン線を持ち、水路を移動するときに無視可能な透過と純度損失を被る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:55:15 GMT)
Not Just Training, Also Testing: High School Youths' Perspective-Taking through Peer Testing Machine Learning-Powered Applications [0.0]
機械学習アプリケーションのテストは、アプリケーションの作者が障害やエッジケースを特定し、対処するのに役立ちます。我々は、11人の高校生が物理コンピューティングプロジェクトを作った2週間のワークショップで収集したワークシート、オーディオ、ビデオの録音テストを分析した。その結果、ピアテストの若者は、トレーニングデータセットのサイズ、トレーニングデータの多様性、クラスの設計、トレーニングデータを生成するコンテキストに反映していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:15:43 GMT)
Nonlocal PDEs and quantum optics: band structure of periodic atomic sytems [0.0]
周期的な原子配列のバンド関数を特徴付ける一般的な構造を提供する。この例の族に対して、バンド関数の明示的な公式を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:26:57 GMT)
Nonlinear System Identification of Swarm of UAVs Using Deep Learning Methods [0.0]
目的は,Swarmモデルの非線形ダイナミクスを正確に近似することにより,将来のSwarm軌道を予測することである。その結果,ニューラルODEと過渡的データを用いたよく訓練されたモデルの組み合わせは,初期条件の変化に対して堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:13:12 GMT)
Nonlinear Quantum Photonics with a Tin-Vacancy Center Coupled to a One-Dimensional Diamond Waveguide [0.0]
我々は、スズ空洞センターをダイヤモンド導波路に統合する。我々は、送信光の単一エミッタ誘起消光を25%まで観測した。我々は、反射単光子場とファイバ端で後方散乱されたレーザー光との完全な調整可能な干渉を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:00:02 GMT)
Multi-level Geometric Optimization for Regularised Constrained Linear Inverse Problems [0.0]
我々は、様々な離散化レベルを持つモデルの階層を考察する。フィナーモデルは正確だが計算に費用がかかるが、粗いモデルは正確ではなく計算に安価である。細かなレベルで作業する場合、マルチレベル最適化は、細かなレベルで更新を高速化する粗いモデルに基づいて探索方向を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:46:46 GMT)
Modeling Political Orientation of Social Media Posts: An Extended Analysis [0.0]
オンラインソーシャルメディア上で政治的分極を特徴付ける機械学習モデルを開発することは、大きな課題である。これらの課題は主に、注釈付きデータの欠如、ソーシャルメディアデータセットにおけるノイズの存在、膨大な量のデータなど、さまざまな要因に起因している。本稿では、ソーシャルメディア投稿のラベル付けに、メディアバイアスと投稿コンテンツを活用する2つの方法を紹介する。ソーシャルメディア投稿の政治的指向を予測することで,現在の機械学習モデルの性能向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:34:20 GMT)
Measuring out quasi-local integrals of motion from entanglement [0.0]
本研究では,空間分解エンタングルメントプローブを用いて,運動の準局所積分の実空間特性を抽出する方法を示す。エンタングルメントは、実験で測定できる、明確に定義された長さのスケールを生じさせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:44:36 GMT)
Mapping "Brain Coral" Regions on Mars using Deep Learning [0.0]
臨界領域のセットは、火星の斜視の周期的な変化に反応して、比較的最近に氷が噴出するサイクルを見た可能性がある。本研究では、畳み込みニューラルネットワークを用いて「ブラインコーラル」地形を含む表面領域を検出する。火星探査機マーズ・リコネッサンス・オービター(Mars Reconnaissance Orbiter)の大型画像(100-1000メガピクセル)を使って、これらの地形を1ピクセルあたり数十センチ近い解像度で探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:24:52 GMT)
MadQCI: a heterogeneous and scalable SDN QKD network deployed in production facilities [0.0]
現在の量子鍵分布(QKD)ネットワークは、可能な限り高いレートで秘密鍵を転送することに集中している。このアーキテクチャはスケーラブルでもなく、費用効率も高くない。ここで提示されるMadQCI QKDネットワークの構造は、分解されたコンポーネントと現代的なパラダイムに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:57:21 GMT)
Machine-Guided Discovery of a Real-World Rogue Wave Model [0.0]
本稿では, 因果解析, 深層学習, パーシモニー誘導モデル選択, 記号回帰を用いたデータから, 海洋ローグ波の新しい記号モデルを発見するケーススタディを提案する。我々は,このブラックボックスモデルをニューラルネットワークの予測能力を保持する数学的方程式に蒸留するために,記号回帰を適用した。これは、機械学習が帰納的な科学的発見を促進する方法を示し、より正確なローグ波予測の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:50:24 GMT)
Limiting spectral distribution of random self-adjoint quantum channels [0.0]
クラウス階数が n で無限大となるとき、スペクトル分布の制限は半円分布と一致することを示す。クラウス階数が固定されたとき、制限スペクトル分布はもはや半円分布ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 06:15:29 GMT)
Light bipolarons in a system of electrons coupled to dispersive optical phonons [0.0]
量子分散光フォノンに結合したバイポーラロンの基底状態特性をホルシュタイン-ハッバードモデルで検討した。我々はフォノン分散とクーロン反発の相互作用と、バイポーラロン有効質量、結合エネルギー、相図への相互効果に集中する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 07:41:04 GMT)
Leveraging High-Level Synthesis and Large Language Models to Generate, Simulate, and Deploy a Uniform Random Number Generator Hardware Design [0.0]
本稿では,大規模言語モデルツールを用いたハードウェア設計のための高レベル合成手法を提案する。ケーススタディとして,我々の手法を用いて,whidboneインタフェースを用いた変分連続乱数生成器の設計を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:28:17 GMT)
Learning optimal smooth invariant subspaces for data approximation [0.0]
本稿では、スムーズな関数の小さな集合から生成される不変部分空間により、有限集合のデータを近似する問題を考察する。本研究は,近似過程において格子が果たす基本的役割を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:49:13 GMT)
Latent Lab: Large Language Models for Knowledge Exploration [0.0]
我々は,MITメディアラボ研究プロジェクト間のつながりを発見するインタラクティブツールである"Latent Lab"を紹介する。この研究は、コンテンツを整理、検索、合成する際の課題に対処することで、協調AIシステムに関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:23:16 GMT)
LIP-RTVE: An Audiovisual Database for Continuous Spanish in the Wild [0.0]
本稿では,制約のない自然スペイン語を扱うための半自動注釈付き音声視覚データベースを提案する。隠れマルコフモデルを用いて話者に依存しないシナリオと話者に依存しないシナリオの両方の結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:12:21 GMT)
Intrinsic Image Decomposition via Ordinal Shading [0.0]
内在的分解は、逆レンダリングや計算写真パイプラインにおいて重要な役割を果たす基本的な中間レベルの視覚問題である。シフト・スケール不変の損失を用いた高密度オーディナルシェーディング定式化を行い、オーディナルシェーディングキューを推定する。次に、第2のネットワークを用いた低分解能および高分解能の順序推定を組み合わせ、大域的コヒーレンシーと局所的詳細の両方でシェーディング推定を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:58:01 GMT)
Integral representations for products of two solutions of the Airy equation with shifted arguments and their applications in physics [0.0]
これは Reid によって得られる$z_0$ の場合と同様の積分表現を一般化する。結果は、閉じた解析形式で静電場における電子の出力波グリーン関数を得るのに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:08:42 GMT)
Image augmentation with conformal mappings for a convolutional neural network [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の正方形画像データの増大のための新しい手法を提案する。ここでは、必要なすべてのマッピングの公式と、画像を変換するためのコードの記述方法の詳細な説明を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:30:07 GMT)
IMGTB: A Framework for Machine-Generated Text Detection Benchmarking [0.0]
本稿では,機械生成テキスト検出手法のベンチマークを簡略化するIMGTBフレームワークを提案する。ツールが提供する分析、メトリクス、視覚化のデフォルトセットは、マシン生成テキスト検出ベンチマークの確立したプラクティスに従っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:40:01 GMT)
Hybrid quantum algorithms for flow problems [0.0]
ここではQFlowS(Quantum Flow Simulator)と呼ぶ高性能量子シミュレータをデビューさせる。まず、QFlowSを用いて2つのよく知られた流れをシミュレートし、これまで見つからなかった、ハイブリットで高精度な量子線形システムアルゴリズム(QLSA)の完全なゲートレベルの実装を実演する。本研究は, 流動の量子シミュレーションへの道のりを示唆し, QC のゲートレベル実装に必要な特別な考察を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:14:19 GMT)
Hybrid III-V/Silicon photonic circuits embedding generation and routing of entangled photon pairs [0.0]
我々は、強い二階非線形性と電気ポンプの適合性を組み合わせたハイブリッドIII-V/シリコン量子フォトニクスデバイスを実証した。我々の装置は、光子対の自発パラメトリックダウンコンバージョン(SPDC)をAlGaAs源に埋め込み、その後シリコンオン絶縁体回路にルーティングする。これにより、ハイブリッドデバイスからの0型と2型SPDCによるブロードバンド通信光子のオンチップ生成が可能となり、室温で内部ペア生成レートが105$s-1$を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:45:56 GMT)
Higher-group symmetry of (3+1)D fermionic $\mathbb{Z}_2$ gauge theory: logical CCZ, CS, and T gates from higher symmetry [0.0]
3+1)D $mathbbZ$ゲージ理論において、創発的なフェルミオンを持つ高群構造を研究する。我々はまた、$mathbbRP3$にコードを配置し、$p+ip$トポロジ的ステートをポンプすることで、論理的な$T$ゲートの可能性も示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:52:11 GMT)
High-resolution Image-based Malware Classification using Multiple Instance Learning [0.0]
本稿では,高解像度グレースケール画像と複数インスタンス学習を用いて,マルウェアを家族に分類する方法を提案する。この実装はMicrosoft Malware Classificationデータセットで評価され、反対に拡大されたサンプルに対して最大96.6%のアキュラシーを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:11:26 GMT)
Heralded initialization of charge state and optical transition frequency of diamond tin-vacancy centers [0.0]
Diamond Tin-Vacancy Centerは、量子情報科学と技術のための有望なプラットフォームとして登場した。その主な課題は、所望の電荷状態の中心を予め定義された周波数で光遷移で準備する能力である。本稿では,レーザー励起,光子検出,実時間論理を併用して,このような準備を成功させたことを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:48:15 GMT)
Harnessing FPGA Technology for Enhanced Biomedical Computation [0.0]
この研究は、CNN、Recurrent Neural Networks (RNN)、Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)、Deep Belief Networks (DBNs)のような洗練されたニューラルネットワークフレームワークを掘り下げる。レイテンシやスループットなどの性能指標を評価することにより,高度なバイオメディカルコンピューティングにおけるFPGAの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:51:58 GMT)
Geometric Characterization of Many Body Localization [0.0]
多くのボディローカライゼーション(MBL)はユニークな物理現象であり、熱化を探索するための試験場を提供する。ここでは、多体量子メートル法(MBQM)により、MBL位相を幾何学的に特徴づける。 MBQMはMBL相における逆系長の関数として線形にスケールし,エルゴード相ではより高速に成長する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 01:50:42 GMT)
Genuine nonlocality of the generalized GHZ states in multi-partite systems [0.0]
N-qubit GHZ 基底の Theta(2(N/2)) 状態が真の非局所性を示すのに十分であることを示す。任意のパーティー数 N に対して、(Cd)(otimes N) における d + 1 が真の非局所一般化 GHZ 状態であることは、局所次元 d が十分大きいときに示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:23:31 GMT)
Generative Machine Learning for Multivariate Equity Returns [0.0]
本研究では,条件付き重み付きオートエンコーダと条件付き正規化フローの有効性について検討した。私たちが取り組んだ主な問題は、S&P 500の全てのメンバーの関節分布をモデル化すること、すなわち500次元の関節分布を学習することである。この生成モデルは、現実的な合成データの生成、ボラティリティと相関推定、リスク分析、ポートフォリオ最適化など、金融に幅広い応用があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:41:48 GMT)
General approach to realize optimized nonadiabatic holonomic quantum computation [0.0]
我々は、最適化された非線形ホロノミック量子計算ゲートを実現するために、逆ハミルトンの一般的な形式を提唱した。我々のアプローチは、高忠実度量子ゲートを実現するための新しい地平線を与えるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:41:39 GMT)
Gaussian-basis many-body theory calculations of positron binding to negative ions and atoms [0.0]
負イオン H$-$, F$-$, Cl$-$, Brtron-$ の結合エネルギーは多体理論によって計算される。相関によってのみ結合が有効となる原子の場合、結合エネルギーは相対論的結合クラスター計算よりも10-30%大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:55:47 GMT)
From Microbes to Methane: AI-Based Predictive Modeling of Feed Additive Efficacy in Dairy Cows [0.0]
本研究は, 乳牛の飼料添加剤の有効性を予測するために, ラムエン微生物データを用いた。本研究は, 飼料添加剤を原料として, 乳の収量と乳組成を最適化するトランスフォーメーション能力について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:57:28 GMT)
Framework for continuous transition to Agile Systems Engineering in the Automotive Industry [0.0]
我々は、新しいアジリティ要求を満たすために、自動車産業のためのアジャイルシステムエンジニアリング(SE)フレームワークを提案します。方法論的背景に加えて,ドイツの自動車メーカーのシャシー開発部門におけるパイロットプロジェクトの結果も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:21:47 GMT)
Frame potential of Brownian SYK model of Majorana and Dirac fermions [0.0]
我々は、スクランブルとカオスの尺度であるフレームポテンシャルのダイナミクスに焦点を当てる。遅延時間経路積分サドル点が、$q>2$の場合、ハールフレームポテンシャルの値に飽和を正しく再現することを示す。ディラックフェルミオンの場合、大域的な$U(1)$対称性の役割を強調し、解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:57:30 GMT)
Flexible variable selection in the presence of missing data [0.0]
本稿では,非パラメトリックな変数選択アルゴリズムと多重計算を組み合わせることで,非ランダムなデータが存在する場合のフレキシブルなパネルの開発を行う。提案手法の動作特性は良好であり,より高い分類性能と可変選択性能を有するパネルが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:59:22 GMT)
Fast Adaptive Optics for High-Dimensional Quantum Communications in Turbulent Channels [0.0]
量子鍵分布(QKD)は、あるパーティから別のパーティへ情報を送信するための証明可能なセキュアな方法である。自由空間QKDは、この情報を長距離や地上衛星のようなファイバーベースの通信を実装できない場所で送信することができる。自由空間リンクの主な制限要因は大気乱流の影響であり、これはQKDチャネルのエラー率と損失の増加をもたらす。ここでは、高速適応光学(AO)システムを用いて、空間モードにおける波面歪みをリアルタイムに補正する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 23:05:11 GMT)
Extraction and Summarization of Explicit Video Content using Multi-Modal Deep Learning [0.0]
本稿では,マルチモーダル深層学習を用いて,まず入力ビデオの明示的なセグメントを抽出し,テキストを用いてコンテンツを要約し,その年齢と年齢を判定するパイプラインを提案する。また、標準メトリクスを使用して、最後にパイプラインの有効性を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:16:27 GMT)
Extraction and Summarization of Explicit Video Content using Multi-Modal Deep Learning [0.0]
本稿では,マルチモーダル深層学習を用いて,まず入力ビデオの明示的なセグメントを抽出し,テキストを用いてコンテンツを要約し,その年齢と年齢を判定するパイプラインを提案する。また、標準メトリクスを使用して、最後にパイプラインの有効性を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:16:27 GMT)
Extracting Many-Body Quantum Resources within One-Body Reduced Density Matrix Functional Theory [0.0]
量子フィッシャー情報(Quantum Fisher information, QFI)は、パラメータ推定の最終的な精度限界を定量化するために用いられる量子科学の中心的な概念である。ここでは、汎関数理論と量子情報からのアイデアを組み合わせて、フェルミオン基底状態とボゾン基底状態のQFIのための新しい機能的枠組みを開発する。この結果から, 1体還元密度行列汎関数理論と量子フィッシャー情報との初接続が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:33:53 GMT)
Extracting Definienda in Mathematical Scholarly Articles with Transformers [0.0]
学術論文のテキストから数学的定義の中で定義項を自動的に識別することを検討する。最近の(そして高価な) GPT 4 や、我々のタスクで微調整されたより単純な事前訓練モデルを用いて、高いレベルの精度に到達し、リコールすることが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:58:57 GMT)
Exploring Graph Classification Techniques Under Low Data Constraints: A Comprehensive Study [0.0]
ノードとエッジの摂動、グラフの粗大化、グラフ生成など、グラフデータの増大のためのさまざまなテクニックをカバーしている。本稿は、これらの領域を深く探求し、さらに下位分類に着目する。低データシナリオで直面するグラフ処理問題の解決に使用できる、幅広いテクニックの配列を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 17:23:05 GMT)
Examining bias perpetuation in academic search engines: an algorithm audit of Google and Semantic Scholar [0.0]
本研究では,Google Scholar と Semantic Scholar に誘導される確認バイアスクエリが,スキュー結果をもたらすかどうかを検討する。技術関連のクエリは、より大きな相違を示す。検証バイアスが永久に続く学術的な検索結果は、研究者と市民の両方が証拠を探していることに強い意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:49:25 GMT)
Entanglement of Sections: The pushout of entangled and parameterized quantum information [0.0]
最近、フリードマン・アンド・ヘイスティングス (Freedman & Hastings) は、量子エンタングルメント/テンソル構造とパラメータ化/構造を統一する数学的理論を求めた。我々は、モノイド圏論における関連するプッシュアウト図形の正確な形を作る。このモデルカテゴリーが線形ホモトピー型理論の線形乗法的断片の分類的意味論としてどのように機能するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:48:16 GMT)
Entanglement Harvesting from Electromagnetic Quantum Fields [0.0]
真空状態を含む量子電磁場の多くの状態において、異なる時空領域の間に絡み合いが存在する。電気光学サンプリング(EOS)に基づく絡み合いハーヴェスティング方式の実験的実装を提案する。我々は、最先端のEOS実験により、真空場から絡み合いを抽出し、一般的な THz 場の量子相関を研究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, 21 Nov 2023 16:50:28 GMT)
Dynamical phase transitions of information flow in random quantum circuits [0.0]
ランダムな量子回路によって制御される多体力学における情報の流れについて検討する。我々の研究は、多くの相転移を伴う大規模システムにおける情報フローの豊富な挙動を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:56:59 GMT)
Distinguishability-based genuine nonlocality with genuine multipartite entanglement [0.0]
本研究では, 判別可能性に基づく真の非局所性(非局所性)について検討する。我々は、濃度が少なくとも局所次元 d において線型にスケールダウンできることを示し、線型係数 l = 1 である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:36:43 GMT)
DistNet2D: Leveraging long-range temporal information for efficient segmentation and tracking [0.0]
DistNet2Dは、2Dセルセグメンテーションとトラッキングのための新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャである。 2Dデータ可視化、キュレーション、トレーニングのためのImageJベースのグラフィカルユーザインタフェースに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:49:00 GMT)
Digital Twin Framework for Optimal and Autonomous Decision-Making in Cyber-Physical Systems: Enhancing Reliability and Adaptability in the Oil and Gas Industry [0.0]
本研究は,石油・ガス産業におけるガスリフトプロセスに適用可能な,最適かつ自律的な意思決定のためのディジタルツインフレームワークを提案する。このフレームワークは、ベイジアン推論、モンテカルロシミュレーション、トランスファーラーニング、オンライン学習、そしてDTに認知を与える新しい戦略を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:02:52 GMT)
Development of a Legal Document AI-Chatbot [0.0]
与えられた時間枠内で可能な限り多くの関連する機能を備えた法律文書AIコンポーネントを作成するプロセスに関する洞察が提示される。各APIコンポーネントの開発については、詳細が述べられている。 AndroidアプリとLangchainクエリ処理コードの構築から、FraskバックエンドとRESTメソッドの両方を統合するまで。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:48:10 GMT)
Designing Problem Sessions for Algorithmic Subjects to Boost Student Confidence [0.0]
我々は,学生の自信を高めるために,アルゴリズム的課題における問題セッションの構造をどう変えたかを説明する。質問のスタイルを示す明瞭な分節を追加することで、生徒のエンゲージメントと自信が向上し、教師の指導活動を管理しやすくする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 05:56:50 GMT)
Demystifying the buzzword behind Digital Twin: a novel generic evaluation model [0.0]
デジタルツイン(DT)開発の人気が高まっているにもかかわらず、DTの重要な概念に対する共通理解と定義が欠如している。本稿では,デジタル双生児の成熟度を評価するための4次元評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:56:26 GMT)
Decentralised Q-Learning for Multi-Agent Markov Decision Processes with a Satisfiability Criterion [0.0]
マルチエージェントマルコフ決定過程(MMDP)を解決するための強化学習アルゴリズムを提案する。目標は、各エージェントの時間平均コストを、指定されたエージェント固有のバウンド以下にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:56:44 GMT)
Data is often loadable in short depth: Quantum circuits from tensor networks for finance, images, fluids, and proteins [0.0]
本稿ではテンソルネットワーク(TN)理論に基づく回路コンパイル手法を提案する。我々は,4つの異なる領域から得られた実世界の古典的データについて数値実験を行った。これは、古典的なデータを量子コンピュータにロードする現在の最も広い数値解析である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:25:56 GMT)
Data Silos A Roadblock for AIOps [0.0]
AIOpsは、IT運用の需要と、その需要を満たす人間の能力のギャップを埋めるのを支援する。 Ciscoの最近の調査によると、データ集中化はAIOpsを採用する上での大きな障害である。本稿では、データサイロ、その原因、結果、解決策について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:09:17 GMT)
D-GATE: Decentralized Geolocation and Time Enforcement for Usage Control [0.0]
我々は、いわゆるGeoClientと呼ばれる参照ノードの分散メッシュに依存する信頼性の高いソリューションを提案する。集中参照システムに依存することなく、時間と位置情報の制約による利用制御を技術的に検証することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:48:12 GMT)
Crowd management, crime detection, work monitoring using aiml [0.0]
本研究は,クラウドマネージメント,犯罪防止,職場監視への包括的アプローチとして,既存のCCTVネットワークの可能性を活用することを目的とする。主な目的は、映像フィードをリアルタイムに分析できる高度なアルゴリズムを開発し、実装することである。 AI/MLを活用することで、プロジェクトは監視機能を最適化し、公共の安全対策を強化し、組織の生産性を向上させることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 14:12:17 GMT)
Convolutional Neural Networks for Neuroimaging in Parkinson's Disease: Is Preprocessing Needed? [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、向き、サイズ、角度などに関係なく、オブジェクトを分類することが証明されている。我々は、空間および強度正規化前処理を用いて、確立されたアーキテクチャに基づいて、4つの異なるCNNモデルを訓練した。その結果、ALEXNETの3次元バージョンのような十分複雑なモデルでは空間的差異を効果的に考慮でき、診断精度は94.1%、ROC曲線は0.984であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 12:15:28 GMT)
Controlled Natural Languages for Specifying Business Intelligence Applications [0.0]
2種類のCNL, CNL-BI, ITLingo ASLが用いられた。仮説的BIアプリケーションであるMEDBuddy-BIは、National Health Serviceのために開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 11:26:20 GMT)
Contrastive Left-Right Wearable Sensors (IMUs) Consistency Matching for HAR [0.0]
変換なしに、実際のデータを自己教師型学習にどのように使用できるかを示す。我々のアプローチには、2つの異なるセンサーのコントラストマッチングが含まれる。我々はオポチュニティとMM-Fitデータセットに対するアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:31:16 GMT)
Continuous variable port-based teleportation [0.0]
ポートベースのテレポーテーションは、受信機によるユニタリ操作を必要としない標準的なテレポーテーションプロトコルの一般化である。本稿では、連続変数系におけるポートベースのテレポーテーションの一般的な定式化と、$N=2$の場合の詳細について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:54:51 GMT)
Composite Score for Anomaly Detection in Imbalanced Real-World Industrial Dataset [0.0]
本稿では,PCBA(Printed Circuit Board Assembly)イメージを,通常の製品で訓練されたベクトル量子生成適応ネットワーク(VQGAN)を用いて再構成する産業パートナーのユースケースについて述べる。いくつかの正常な画像と異常な画像から複数のマルチレベルメトリクスが抽出され、再構成の違いによって異常が強調される。クラスアイファーは、抽出されたメトリクスのおかげで複合異常スコアを構築するように訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:42:12 GMT)
Classifier Calibration with ROC-Regularized Isotonic Regression [0.0]
等方性回帰を用いてモノトン変換による校正集合上のクロスエントロピーを最小化する。 IRは適応的なバイナリ処理として機能し、キャリブレーション誤差をゼロにすることができるが、性能への影響は未解決である。この一般単調な基準は、クロスエントロピー損失の低減と校正セットの過度な適合の回避のバランスを打つのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:45:09 GMT)
Classification of Instagram fake users using supervised machine learning algorithms [0.0]
本稿では,そのような不正直な実体を検知・中和するアプリケーションを提案する。アプリケーションのユーザ中心の設計により、調査機関のアクセシビリティが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 03:59:14 GMT)
ChronoPscychosis: Temporal Segmentation and Its Impact on Schizophrenia Classification Using Motor Activity Data [0.0]
統合失調症患者のカテゴリー化を促進するための鍵として,運動活動データ中の時間的パターンについて検討した。このデータセットは、各参加者に対して平均12.7日連続で収集された1分間の運動活動の測定を含んでいる。これらの時間セグメントに16の統計的特徴を採用し、より深い洞察を得るために7つの機械学習モデルでそれらをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 13:26:33 GMT)
Carbohydrate NMR chemical shift predictions using E(3) equivariant graph neural networks [0.0]
この研究は、E(3)同変グラフニューラルネットワークを利用して炭水化物NMRスペクトルを予測する新しいアプローチを導入する。特に,従来のモデルと比較して,平均絶対誤差を最大3倍に削減した。この含意は、炭水化物の構造とスペクトル解釈の高度な理解を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:01:14 GMT)
Bulk reconstruction and non-isometry in the backwards-forwards holographic black hole map [0.0]
後方向き写像(英: backwards-forwards map)は、アーカース、エンゲルハルト、ハーロー、ペニントン、ヴァーダンのブラックホール内部の非等距離ホログラフィー写像の一般化である。どちらのバージョンもページ曲線の再現に成功しているが、ポストセレクションを最終ステップとするバージョンは、後方-前方-後-選択 (BFP) マップと呼ばれ、非等方性であるが平均で等方性を持ち、バルク作用素の状態依存的な再構成を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:00:00 GMT)
Board-to-Board: Evaluating Moonboard Grade Prediction Generalization [0.0]
ボルダリング(Bouldering)とは、選手がルートと呼ばれる一組のホールドを使って障害物を登ろうとするスポーツである。登山者の技術的および物理的特性の変化と、個々のルートの多くのニュアンスにより、グラデーションは難しく、しばしばバイアスのある作業となる。 2016年と2017年と2019年のMoonboardデータセットに、古典的およびディープラーニングのモデリング技術を適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:16:01 GMT)
Bayesian Methods for Media Mix Modelling with shape and funnel effects [0.0]
この研究は、気体の運動論の基礎となるマクスウェル・ボルツマン方程式の潜在的利用を探求することを目的としている。本稿では,これらの方程式を階層型ベイズモデルに組み込んで,広告の文脈における消費者行動を分析することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 10:38:16 GMT)
Banach-Tarski Embeddings and Transformers [0.0]
任意のデータ構造を高次元ベクトルに埋め込む新しい構成を導入する。これらの埋め込みは、変圧器の潜伏状態ベクトルの解釈可能なモデルを提供する。埋め込み次元が十分に大きい場合、これらの埋め込みは元のデータ構造にデコード可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 18:31:57 GMT)
Analyzing Behaviors of Mixed Traffic via Reinforcement Learning at Unsignalized Intersections [0.0]
本稿では,Reinforcement Learning(RL)エージェントが,停止・停止交通シナリオの文脈において,マルチモーダル分布を示す範囲について検討する。第2に、複雑な交通環境下で、RL制御ロボット車両(RV)が、その方向を効果的にナビゲートし、他の車両と協調する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:00:06 GMT)
Analytical bounds for non-asymptotic asymmetric state discrimination [0.0]
非対称な状態判別は、1つのタイプのエラーの確率を最小化することを伴う。我々は、トレースノルム、忠実度、量子チャーノフ境界を用いて達成可能な誤差の集合を有界に表現する。境界とは異なり、境界は指数ではなく誤差値を与えるので、有限コピー状態判別問題に適用した場合、より正確な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 19:20:29 GMT)
Analysis of Visual Features for Continuous Lipreading in Spanish [0.0]
リップリーディングは、音声が利用できないときに音声を解釈することを目的とする複雑なタスクである。そこで本稿では, 自然スペイン語における唇運動の特徴をとらえる上で, どちらが最適かを特定することを目的とした, 異なる音声視覚特徴の分析手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 09:28:00 GMT)
An entanglement asymmetry study of black hole radiation [0.0]
ブラックホールが放射光によって蒸発するというホーキングの発見は多くの疑問を提起している。我々は、対称性破壊の現代的情報に基づく指標として、絡み合い非対称性を用いる。その結果, 放射光はページ時間まで対称であり, 急激な遷移を経験していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 15:40:20 GMT)
An Analysis on the Effects of Evolving the Monte Carlo Tree Search Upper Confidence for Trees Selection Policy on Unimodal, Multimodal and Deceptive Landscapes [0.0]
モンテカルロ木探索 (MCTS) は最適決定の探索に最も適したサンプリング法である。 MCTSで特にうまく機能する選択ポリシーは、樹上の信頼境界であり、UCTと呼ばれる。本研究は, 単項関数から多項関数, 擬似関数まで, 異なる性質の5つの関数の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:40:34 GMT)
Alpha Zero for Physics: Application of Symbolic Regression with Alpha Zero to find the analytical methods in physics [0.0]
我々は,Alpha Zeroアルゴリズムを用いた記号回帰を用いた物理解析手法の開発フレームワークを提案する。実演として、AZfPはFloquetシステムの高周波展開を導出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 16:38:10 GMT)
All-to-all reconfigurability with sparse Ising machines: the XORSAT challenge with p-bits [0.0]
p-コンピュータは、実験的に確立された予測に従って、さらにマグニチュードの向上につながる可能性がある。疎ネットワークで相互接続されているにもかかわらず、p-コンピュータが全全(完全)グラフ機能を持つ多重アーキテクチャを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 20:27:02 GMT)
ATLANTIC: Structure-Aware Retrieval-Augmented Language Model for Interdisciplinary Science [0.0]
大きな言語モデルは、多くの自然言語処理タスクで印象的なパフォーマンスを記録します。 Retrieval augmentationは、外部の知識ソースからコンテキストを取得することで、効果的なソリューションを提供する。本稿では,検索強化時に文書構造に対応する構造対応検索言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 02:02:46 GMT)
AI for Agriculture: the Comparison of Semantic Segmentation Methods for Crop Mapping with Sentinel-2 Imagery [0.0]
作物マッピングは、農業における人工知能における最も一般的なタスクの1つである。高解像度の衛星画像により、テクスチャは最先端のアルゴリズムの大部分によって容易に検出される。本稿では,衛星画像の自由な利用が可能な機械学習手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 21:00:42 GMT)
A recurrent connectionist model of melody perception : An exploration using TRACX2 [0.0]
チャンキングとシーケンシャルセグメンテーションの認識に基づくオートエンコーダであるTRA CX2を,小学校のメロディ知覚に適用する方法について検討する。このモデルは、入力時に頻繁に遭遇する短い間隔の「チャンク」を認識する3層オートエンコーダであり、メロディ的に単純なフランスの子供たちの歌のトーン間隔に基づいて訓練されている。 TRA CX2は、入力で遭遇する音楽チャンクの輪郭情報と近接情報の両方に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Nov 2023 08:43:06 GMT)