Score-based Diffusion Models in Function Space [140.8] 拡散モデルは、最近、生成モデリングの強力なフレームワークとして登場した。
本稿では,関数空間における拡散モデルをトレーニングするためのDDO(Denoising Diffusion Operators)という,数学的に厳密なフレームワークを提案する。
データ解像度に依存しない固定コストで、対応する離散化アルゴリズムが正確なサンプルを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:17:08 GMT)
DA-STC: Domain Adaptive Video Semantic Segmentation via Spatio-Temporal
Consistency [111.5] マルチレベル融合モジュールを組み込んだドメイン適応型ビデオセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのDA-STC法を提案する。
また,重要な時間的特徴の整合性を促進するために,カテゴリ対応機能アライメントモジュールを提案する。
本手法はドメイン適応型セマンティックセグメンテーションにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:18:49 GMT)
HalluciDoctor: Mitigating Hallucinatory Toxicity in Visual Instruction
Data [106.4] 機械生成データに固有の幻覚は未発見である。
本稿では,クロスチェックパラダイムに基づく新しい幻覚検出・除去フレームワークであるHaluciDoctorを提案する。
LLaVAに比べて44.6%の幻覚を緩和し,競争性能を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:52:58 GMT)
ComPEFT: Compression for Communicating Parameter Efficient Updates via
Sparsification and Quantization [100.9] PEFTモデルにおける微調整残差(タスクベクトル)を圧縮する新しい手法であるComPEFTを提案する。
200M - 65Bパラメータを持つT5, T0, LLaMA ベースのモデルにおいて, ComPEFT は圧縮比 8x - 50x を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:28:59 GMT)
Enhancing Uncertainty-Based Hallucination Detection with Stronger Focus [99.3] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な分野にわたる印象的なパフォーマンスで大きな人気を集めている。
LLMは、ユーザの期待を満たさない非現実的あるいは非感覚的なアウトプットを幻覚させる傾向がある。
LLMにおける幻覚を検出するための新しい基準のない不確実性に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:39:17 GMT)
Towards Improving Document Understanding: An Exploration on
Text-Grounding via MLLMs [96.5] 本稿では,画像中のテキストの空間的位置を識別し,MLLMを強化したテキストグラウンド文書理解モデルTGDocを提案する。
我々は,テキスト検出,認識,スポッティングなどの命令チューニングタスクを定式化し,視覚エンコーダと大言語モデルとの密接なアライメントを容易にする。
提案手法は,複数のテキストリッチベンチマークにまたがる最先端性能を実現し,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:46:37 GMT)
Learning continuous models for continuous physics [94.4] 本研究では,科学技術応用のための機械学習モデルを検証する数値解析理論に基づくテストを開発する。
本研究は,従来のMLトレーニング/テスト手法と一体化して,科学・工学分野におけるモデルの検証を行う方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:59:04 GMT)
FreshLLMs: Refreshing Large Language Models with Search Engine
Augmentation [92.4] 本研究では,現在の世界知識をテストする質問に答える文脈において,大規模言語モデル(LLM)の事実性について検討する。
多様な質問や回答のタイプを含む新しい動的QAベンチマークであるFreshQAを紹介する。
我々は,2モード評価法により,閉じたLLMとオープンソースのLLMの多種多様な配列をベンチマークし,その正しさと幻覚の両面を計測する。
これらの結果に触発されたFreshPromptは、FreshQA上でのLLMの性能を大幅に向上させる単純な数ショットプロンプトである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:28:19 GMT)
DiffusionMat: Alpha Matting as Sequential Refinement Learning [87.8] DiffusionMatは、粗いアルファマットから洗練されたアルファマットへの移行に拡散モデルを利用する画像マッチングフレームワークである。
補正モジュールは、各復調ステップで出力を調整し、最終的な結果が入力画像の構造と一致していることを保証する。
その結果,DiffusionMatは既存の手法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:16:44 GMT)
ViStruct: Visual Structural Knowledge Extraction via Curriculum Guided
Code-Vision Representation [82.9] 最先端の視覚言語モデル(VLM)は、構造的知識抽出において限られた性能を持つ。
本稿では,視覚的構造的知識抽出のためのVLM学習フレームワークViStructを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:23:34 GMT)
WildFusion: Learning 3D-Aware Latent Diffusion Models in View Space [82.6] 潜在拡散モデル(LDM)に基づく3次元画像合成の新しいアプローチであるWildFusionを提案する。
我々の3D対応LCMは、マルチビュー画像や3D幾何学を直接監督することなく訓練されている。
これにより、スケーラブルな3D認識画像合成と、Wild画像データから3Dコンテンツを作成するための有望な研究道が開かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:25:51 GMT)
Language Model Inversion [77.2] 我々は,次の確率が先行するテキストに関する驚くべき量の情報を含んでいることを示す。
我々の反転法は、BLEUが59ドル、トークンレベルのF1が78ドルでプロンプトを再構築し、正確に27%のプロンプトを回収する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:04:04 GMT)
XAGen: 3D Expressive Human Avatars Generation [76.7] XAGenは人体、顔、手を表現的に制御できる人間のアバターのための最初の3D生成モデルである。
身体, 顔, 手の合成を両立させる多部レンダリング手法を提案する。
実験によると、XAGenは現実主義、多様性、表現力のある制御能力の点で最先端の手法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:30:42 GMT)
Volumetric Reconstruction Resolves Off-Resonance Artifacts in Static and
Dynamic PROPELLER MRI [76.6] 磁気共鳴イメージング(MRI)におけるオフ共鳴アーティファクトは、画像ボリューム内のスピンの実際の共鳴周波数が空間情報を符号化するのに使用される期待周波数と異なる場合に発生する視覚歪みである。
本稿では,2次元MRI再構成問題を3次元に引き上げ,このオフ共鳴をモデル化するための「スペクトル」次元を導入することで,これらのアーチファクトを解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:44:51 GMT)
A hybrid Quantum proposal to deal with 3-SAT problem [75.4] 本稿では,3SAT問題を解くためのハイブリッド量子コンピューティング戦略について述べる。
この近似の性能は、量子コンピューティングの観点から3-SATを扱う際に、一連の代表的なシナリオで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:20:36 GMT)
Enhancing Novel Object Detection via Cooperative Foundational Models [75.3] 本稿では,既存のクローズドセット検出器をオープンセット検出器に変換する新しい手法を提案する。
私たちは、新しいクラスに対して7.2$ textAP_50 のマージンで現在の最先端を越えています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:13:38 GMT)
A Survey of Adversarial CAPTCHAs on its History, Classification and
Generation [69.4] 本稿では, 逆CAPTCHAの定義を拡張し, 逆CAPTCHAの分類法を提案する。
また, 敵CAPTCHAの防御に使用可能な防御方法も分析し, 敵CAPTCHAに対する潜在的な脅威を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:44:58 GMT)
CompenHR: Efficient Full Compensation for High-resolution Projector [68.4] プロジェクター補償はプロジェクターカメラシステムの実用的なタスクである。
プロジェクター入力画像、名前付き補償画像を見つけることを目的としており、プロジェクターが投影されると幾何学的および測光的歪みがキャンセルされる。
最先端の手法では、ディープラーニングを使ってこの問題に対処し、低解像度のセットアップで有望なパフォーマンスを示す。
しかし、ディープラーニングを高精細なセットアップに直接適用することは、長いトレーニング時間と高いメモリコストのために現実的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:13:27 GMT)
Faithful Explanations of Black-box NLP Models Using LLM-generated
Counterfactuals [67.6] NLPシステムの予測に関する因果的説明は、安全性を確保し、信頼を確立するために不可欠である。
既存の手法は、しばしばモデル予測を効果的または効率的に説明できない。
本稿では, 対物近似(CF)の2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:00:10 GMT)
Data Acquisition: A New Frontier in Data-centric AI [65.9] まず、現在のデータマーケットプレースを調査し、データセットに関する詳細な情報を提供するプラットフォームが不足していることを明らかにする。
次に、データプロバイダと取得者間のインタラクションをモデル化するベンチマークであるDAMチャレンジを紹介します。
提案手法の評価は,機械学習における効果的なデータ取得戦略の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:15:17 GMT)
Active Learning Principles for In-Context Learning with Large Language
Models [65.1] 本稿では,アクティブ・ラーニング・アルゴリズムが,文脈内学習における効果的な実演選択手法としてどのように機能するかを検討する。
ALによる文脈内サンプル選択は,不確実性の低い高品質な事例を優先し,試験例と類似性を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 10:22:18 GMT)
On the Calibration of Large Language Models and Alignment [63.6] 信頼性キャリブレーションは、ディープモデルの信頼性を高める重要なツールである。
構築プロセス全体を通して、アライメント言語モデルの校正を体系的に検討する。
我々の研究は、人気のあるLCMが十分に校正されているか、トレーニングプロセスがモデルの校正にどのように影響するかに光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:57:55 GMT)
GazeForensics: DeepFake Detection via Gaze-guided Spatial Inconsistency
Learning [63.5] 本稿では,3次元視線推定モデルから得られた視線表現を利用する,革新的なDeepFake検出手法であるGazeForensicsを紹介する。
実験の結果,提案したGazeForensicsは現在の最先端手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 23:49:58 GMT)
On the Representational Capacity of Recurrent Neural Language Models [61.4] 計算時間を持つ有理重み付きRLMは、有理重み付き遷移を持つ決定論的確率的チューリングマシン(PTM)をシミュレートできることを示す。
また, 実時間計算の制約下では, 決定論的実時間有理PTMをシミュレートできることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:39:59 GMT)
Toward Robust Imperceptible Perturbation against Unauthorized
Text-to-image Diffusion-based Synthesis [60.0] テキストから画像への拡散モデルにより、スキャンされた参照写真からパーソナライズされた画像をシームレスに生成できる。
既存のアプローチは、悪意のある使用から"学習不能"なイメージをレンダリングするために、知覚不可能な方法でユーザーイメージを摂動させる。
メタ学習フレームワークを用いて,バイレベル中毒の問題を解決するメタクラックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 03:31:31 GMT)
Predict-Then-Optimize by Proxy: Learning Joint Models of Prediction and
Optimization [59.4] Predict-Then-フレームワークは、機械学習モデルを使用して、最適化問題の未知のパラメータを、解決前の機能から予測する。
このアプローチは非効率であり、最適化ステップを通じてバックプロパゲーションのための手作りの、問題固有のルールを必要とする。
本稿では,予測モデルを用いて観測可能な特徴から最適解を直接学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:32:06 GMT)
BEVTrack: A Simple and Strong Baseline for 3D Single Object Tracking in
Bird's-Eye View [59.3] 3Dシングルオブジェクトトラッキング(SOT)はコンピュータビジョンの基本課題であり、自律運転のようなアプリケーションに不可欠なことを証明している。
我々は,Bird's-Eye View(BEV)におけるトラッキングを行う,シンプルだが効果的なベースラインであるBEVTrackを提案する。
3つの大規模データセット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） (Wed, 22 Nov 2023 13:56:48 GMT)
Positional Description Matters for Transformers Arithmetic [58.5] トランスフォーマーは、大きな能力にもかかわらず、算術的なタスクに干渉することが多い。
位置エンコーディングを直接修正するか、あるいは算術タスクの表現を変更して、標準的な位置エンコーディングを異なる方法で活用することで、問題を解決する方法をいくつか提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 00:31:01 GMT)
ZipLoRA: Any Subject in Any Style by Effectively Merging LoRAs [56.9] 低ランク適応(LoRA)は概念駆動型パーソナライゼーションを実現するためのパラメータ効率のよい方法として提案されている。
我々は、独立に訓練されたスタイルと主題のLoRAを安価かつ効果的にマージするZipLoRAを提案する。
実験により、ZipLoRAは主観とスタイルの忠実さのベースラインよりも有意義な改善を施した魅力的な結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:59:36 GMT)
Guided Flows for Generative Modeling and Decision Making [55.4] その結果,ガイドフローは画像生成やゼロショット音声合成において,サンプル品質を著しく向上させることがわかった。
また、ガイドフローは、エージェントの全体的な性能に影響を与えることなく、大幅に少ない計算量を利用することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:07:59 GMT)
Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language
Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements [55.2] このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。
我々は、最小限の監督で擬似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を導入し、最先端のNLPモデルをトレーニングするための豊富なリソースとして機能する。
重要な貢献は、Integrated Gradientsを使った解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行にとって重要な説明可能な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:45:01 GMT)
Bayes-xG: Player and Position Correction on Expected Goals (xG) using
Bayesian Hierarchical Approach [55.2] 本研究は, 期待目標(xG)測定値を用いて, 目標となるショットの予測における選手や位置要因の影響について検討した。
StatsBombの公開データを使って、イングランドのプレミアリーグから1万発のショットを分析している。
この研究は、スペインのラ・リガとドイツのブンデスリーガのデータに分析を拡張し、同等の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:54:02 GMT)
Byzantine-Robust Learning on Heterogeneous Datasets via Bucketing [55.0] ビザンチンの堅牢な分散学習では、中央サーバは、複数のワーカーに分散したデータよりも、機械学習モデルを訓練したい。
これらの労働者のごく一部は、所定のアルゴリズムから逸脱し、任意のメッセージを送ることができる。
本稿では,既存のロバストなアルゴリズムを無視可能な計算コストでヘテロジニアスなデータセットに適応させる,シンプルなバケット方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:08:15 GMT)
Orbital-Free Density Functional Theory with Continuous Normalizing Flows [54.7] 軌道自由密度汎関数理論(OF-DFT)は、分子電子エネルギーを計算する別のアプローチを提供する。
我々のモデルは様々な化学系の電子密度を再現することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:42:59 GMT)
Spanning Training Progress: Temporal Dual-Depth Scoring (TDDS) for
Enhanced Dataset Pruning [54.5] 我々は、時間的デュアルディープス・スコーリング(TDDS)と呼ばれる新しいデータセット・プルーニング手法を提案する。
本手法は,10%のトレーニングデータで54.51%の精度を達成し,ランダム選択を7.83%以上,他の比較手法を12.69%以上上回る結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 03:45:30 GMT)
Speak Like a Native: Prompting Large Language Models in a Native Style [53.8] 既存の研究によると、迅速なエンジニアリングは大規模言語モデル(LLM)の性能に大きく影響している。
本稿では, LLMの推論能力を向上させるために, textbfAlignCoT という新しい効果的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:24:21 GMT)
Derivation of Standard Quantum Theory via State Discrimination [53.6] 一般確率理論(英: General Probabilistic Theories, GPTs)は、標準量子論を解くための新しい情報理論のアプローチである。
一般モデルにおける状態判別と呼ばれる情報処理における性能のバウンダリに着目する。
我々は,GPTの一般モデルから標準量子論を,状態判別のための性能の境界によって特徴づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:42:29 GMT)
The signaling dimension in generalized probabilistic theories [53.5] 物理系のシグナリング次元は、与えられた系のすべての入出力相関を再現するために必要な古典系の最小次元を定量化する。
線量測定を線量効果で考えるのに十分であることを示すとともに、そのような測定の要素の数を線形次元で表す。
有限個の極端効果を持つ系に対しては、極端測定を光線-極端効果で特徴づけるという問題を再放送する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:09:16 GMT)
Unified Classification and Rejection: A One-versus-All Framework [53.5] 我々は,オープンな集合分類器を構築するための統一的なフレームワークを構築した。
K の $-class 問題を $ K $ 1-versus-all (OVA) のバイナリ分類タスクに分解することにより、OVA 分類器のスコアを組み合わせることで、$ (K + 1) の $-class rear 確率が得られることを示す。
我々は最近提案された畳み込みプロトタイプネットワーク上で,OVAフレームワークとハイブリッドトレーニング戦略を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:47:12 GMT)
Co-guiding for Multi-intent Spoken Language Understanding [53.3] 本稿では,2つのタスク間の相互指導を実現するための2段階のフレームワークを実装した,コガイドネットと呼ばれる新しいモデルを提案する。
第1段階では,単一タスクによる教師付きコントラスト学習を提案し,第2段階ではコガイドによる教師付きコントラスト学習を提案する。
マルチインテリジェントSLU実験の結果,我々のモデルは既存のモデルよりも大きなマージンで優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:06:22 GMT)
PG-Video-LLaVA: Pixel Grounding Large Video-Language Models [52.8] Video-LLaVAは、ピクセルレベルのグラウンド機能を備えた最初のLMMであり、音声キューをテキストに変換することで、ビデオ生成の理解を深める。
我々のフレームワークは、SoTAイメージベースのLLaVAモデルに基づいており、その利点をビデオ領域に拡張し、ビデオベースの会話と接地タスクに有望な利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:48:30 GMT)
LucidDreamer: Domain-free Generation of 3D Gaussian Splatting Scenes [52.3] しかし、既存の3Dシーン生成モデルは、ターゲットシーンを特定のドメインに制限する。
ドメインフリーシーン生成パイプラインであるLucidDreamerを提案する。
LucidDreamerは、ターゲットシーンのドメインに制約がなく、高詳細なガウススプラットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:27:34 GMT)
Mitigating Large Language Model Hallucinations via Autonomous Knowledge
Graph-based Retrofitting [51.7] 本稿では,知識グラフに基づくリトロフィッティング(KGR)を提案する。
実験により,実QAベンチマークにおいて,KGRはLLMの性能を大幅に向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:08:38 GMT)
Summary Reports Optimization in the Privacy Sandbox Attribution Reporting API [51.0] Attribution Reporting APIは、Google Chromeがアトリビューションレポートの基本的な広告機能をサポートするためにデプロイしたものだ。
本稿では,API からの要約報告に対して,コントリビューション予算の配分を最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:45:20 GMT)
NeISF: Neural Incident Stokes Field for Geometry and Material Estimation [49.8] 多視点逆レンダリングは、異なる視点で撮影された一連の画像から形状、材料、照明などのシーンパラメータを推定する問題である。
本稿では,偏光手がかりを用いた曖昧さを低減する多視点逆フレームワークNeISFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:28:30 GMT)
Symphonize 3D Semantic Scene Completion with Contextual Instance Queries [49.6] 3Dセマンティック・シーン・コンプリート(SSC)は、自動運転における初期段階かつ重要な取り組みとして登場した。
本稿では,2次元から3次元の再構成と3次元のシーンモデリングを統括するインスタンスクエリの統合を目的とした,シンフォニー(Scene-from-Insts)という新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:49:44 GMT)
Attention-based Adversarial Appearance Learning of Augmented Pedestrians [49.3] 本稿では,歩行者認識タスクのための現実的なデータを合成する手法を提案する。
本手法は, 対向的損失によって駆動される注意機構を用いて, ドメインの相違を学習する。
提案手法はこのような不一致に対して頑健であり,視覚的リアリズムと意味的整合性の両方を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:27:53 GMT)
On sampling determinantal and Pfaffian point processes on a quantum
computer [49.2] DPPは1970年代の量子光学のモデルとしてマッキによって導入された。
ほとんどのアプリケーションはDPPからのサンプリングを必要としており、その量子起源を考えると、古典的なコンピュータでDPPをサンプリングするのは古典的なものよりも簡単かどうか疑問に思うのが自然である。
バニラサンプリングは、各コスト$mathcalO(N3)$と$mathcalO(Nr2)$の2つのステップから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:02:40 GMT)
ProlificDreamer: High-Fidelity and Diverse Text-to-3D Generation with
Variational Score Distillation [48.6] テキスト・ツー・3D 生成における問題の説明と対処を目的として, 変分スコア蒸留法 (VSD) を提案する。
ProlificDreamerと呼ばれる我々の全体的なアプローチは、高解像度(512times512$)と、リッチな構造と複雑な効果を持つ高忠実なNeRFを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:34:38 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） (Wed, 22 Nov 2023 05:20:22 GMT)
GAN-Avatar: Controllable Personalized GAN-based Human Head Avatar [48.2] そこで本稿では,顔表情の正確な追跡を行うことなく,画像から人固有のアニマタブルなアバターを学習することを提案する。
3DMMの表情パラメータから生成モデルの潜在空間へのマッピングを学習する。
この方式により、3次元の外観再構成とアニメーション制御を分離し、画像合成における高忠実度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:13:00 GMT)
Deep Rank-Consistent Pyramid Model for Enhanced Crowd Counting [48.2] そこで我々は,大規模未ラベル画像を用いた観客数増大を目的としたDREAM(Deep Rank-consistEnt pyrAmid Model)を提案する。
さらに, トレーニング目的のために4000枚の画像を含む, 未ラベルのクラウドカウントデータセット, FUDAN-UCC を新たに収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:32:46 GMT)
Scalable CP Decomposition for Tensor Learning using GPU Tensor Cores [47.9] 本研究では,エクサスケールテンソル分解を支援する圧縮型テンソル分解フレームワークを提案する。
ベースラインと比較すると、エクスカスケール・テンソルは8000倍のテンソルをサポートし、スピードアップは6.95倍である。
また,本手法を遺伝子解析とテンソル層ニューラルネットワークを含む実世界の2つの応用に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:04:59 GMT)
TSegFormer: 3D Tooth Segmentation in Intraoral Scans with Geometry
Guided Transformer [47.2] 歯科用歯冠および歯肉の詳細な3D情報を提供するために, 歯科用光学式歯内スキャナー (IOS) が広く用いられている。
既往の方法は複雑な境界においてエラーを起こしやすく、患者間で不満足な結果を示す。
マルチタスク3Dトランスフォーマアーキテクチャを用いて, 歯の局所的および大域的依存関係とIOS点群における歯肉の象牙質の両方をキャプチャするTSegFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:45:01 GMT)
Depth-Regularized Optimization for 3D Gaussian Splatting in Few-Shot
Images [47.1] オーバーフィッティングを緩和するための幾何ガイドとして,密集深度マップを導入する。
提案手法は,NeRF-LLFFデータセット上で,少ない画像数で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:53:04 GMT)
Online Video Quality Enhancement with Spatial-Temporal Look-up Tables [45.1] ビデオ会議やクラウドゲームなど、オンラインビデオベースのアプリケーションでは、レイテンシの低さが不可欠だ。
既存の品質向上手法は、速度の遅い推論速度と、将来のフレームに含まれる時間情報の要求によって制限される。
本稿では,オンラインビデオ品質向上(Online-VQE)問題に対処するために,STLVQEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:49:44 GMT)
Optimal optomechanical cavity setups with highly reflecting membranes [45.0] キャビティ・オプティメクスに高反射性膜を用いる4つの異なる構成について解析を行った。
そこで本研究では,非無視膜寄生損失の限界における最適選択として,膜・アット・ザ・バック・セットアップを同定し,提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:17:57 GMT)
Multi-view Hybrid Graph Convolutional Network for Volume-to-mesh
Reconstruction in Cardiovascular MRI [44.5] 画像間直接抽出のための新しいアーキテクチャであるHybridVNetを紹介する。
グラフ構造として符号化することで,表面および体積メッシュを効率的に処理できることを示す。
我々のモデルは、従来の畳み込みネットワークと変分グラフ生成モデル、深い監督とメッシュ固有の正規化を組み合わせたものです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:51:29 GMT)
DoubleAUG: Single-domain Generalized Object Detector in Urban via Color
Perturbation and Dual-style Memory [44.0] 都市シナリオにおける物体検出は、インテリジェント交通システムにおける自律走行に不可欠である。
晴れた日に撮影された画像は、雨の日に撮影された画像と大きく異なる。
本稿では,画像および特徴レベルの拡張スキームを含む新しいDouble AUGmentation(DoubleAUG)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:05:54 GMT)
Certified Robustness via Dynamic Margin Maximization and Improved
Lipschitz Regularization [44.0] 我々は、弱い方向に沿ってモデルのリプシッツ定数を規則化しながら、出力(ロジット)空間のマージンを増大させる頑健なトレーニングアルゴリズムを開発する。
境界の相対的精度は過剰な正規化を防ぎ、決定境界をより直接的に操作することができる。
MNIST, CIFAR-10 および Tiny-ImageNet データセットを用いた実験により,提案アルゴリズムが最先端技術と比較して競争力に向上した結果が得られることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:29:56 GMT)
Post-quantum nonlocality in the minimal triangle scenario [42.7] 三角形のシナリオにおけるネットワーク非局所性について検討する。
この最小限のシナリオは、3つの情報源の符号付けや独立性に相反する非局所的相関をサポートするが、独立な量子や古典的な情報源に基づく実現には対応していないことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:14:00 GMT)
MAIRA-1: A specialised large multimodal model for radiology report
generation [42.6] 胸部X線(CXR)から放射線学的レポートを生成するための放射線学固有のマルチモーダルモデルを提案する。
我々の研究は、学習済みの視覚エンコーダとアライメントすることで、大規模言語モデルにマルチモーダル機能を持たせることができるという考えに基づいている。
提案モデル(MAIRA-1)は,Vicuna-7Bに基づく微調整された大規模言語モデルと協調してCXR固有の画像エンコーダを利用して,最先端の品質のレポートを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:45:40 GMT)
BLIVA: A Simple Multimodal LLM for Better Handling of Text-Rich Visual
Questions [41.8] 視覚言語モデル(VLM)は、テキストで注入された画像を正確に解釈することはできない。
本稿では,Visual Assistantを用いたInstructBLIPの拡張版であるBLIVAを紹介する。
BLIVAは、テキストの有無に関わらず、現実世界の画像をデコードする重要な能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:29:33 GMT)
WOT-Class: Weakly Supervised Open-world Text Classification [41.8] 我々は、弱教師付きオープンワールドテキスト分類の新しい問題に取り組んでいる。
強い仮定を持ち上げる新しいフレームワーク WOT-Class を提案する。
7つの人気のあるテキスト分類データセットの実験は、WOT-Classが強いベースラインより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 23:56:43 GMT)
A Dual-Stream Recurrence-Attention Network With Global-Local Awareness
for Emotion Recognition in Textual Dialog [41.7] 本稿では,DualRAN(Dualstream Recurrence-Attention Network)を提案する。
DualRANは、現在のメソッドの複雑なコンポーネントを排除し、繰り返しベースのメソッドと注意ベースのメソッドを組み合わせることに焦点を当てている。
重み付きF1スコアは,IEMOCAPとMELDデータセットでそれぞれ1.43%,0.64%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:43:23 GMT)
Testing Closeness of Multivariate Distributions via Ramsey Theory [40.9] 多次元分布に対する近接性(あるいは等価性)検定の統計的課題について検討する。
具体的には、$mathbf p, mathbf q$ on $mathbb Rd$ に対して、$mathbf p=mathbf q$ と $|mathbf p-mathbf q|_A_k > epsilon$ の2つの未知の分布へのサンプルアクセスが与えられると、$mathbf p=mathbf q$ と $|mathbf p-mathbf q|_A_k > epsilon$ を区別する。
本研究の主な成果は,任意の固定次元におけるサブラーニングサンプルの複雑性を考慮に入れた,この問題に対する最初のクローズネステスタである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:34:09 GMT)
Test-Time Augmentation for 3D Point Cloud Classification and
Segmentation [40.6] データ拡張は、ディープラーニングタスクのパフォーマンスを向上させるための強力なテクニックである。
本研究は,3次元点雲に対するTTA(Test-time augmentation)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:31:09 GMT)
Lifelong Sequence Generation with Dynamic Module Expansion and
Adaptation [39.9] 寿命シーケンス生成(LSG)は、連続した世代タスクに基づいてモデルを継続的に訓練し、常に新しい世代パターンを学ぶことを目的としている。
人間の学習パラダイムにヒントを得て,動的モジュール拡張適応(DMEA)を提案する。
DMEAにより、タスク相関に基づいて新しい知識を取得するためのアーキテクチャを動的に決定し、最も類似したタスクを選択して、新しいタスクへの適応を容易にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:44:16 GMT)
Using Human Feedback to Fine-tune Diffusion Models without Any Reward
Model [39.7] 直列拡散モデルにD3PO(Denoising Diffusion Policy Optimization)法を導入する。
D3POは報酬モデルのトレーニングを省略するが、人間のフィードバックデータを用いてトレーニングされた最適報酬モデルとして効果的に機能する。
このアプローチでは、報酬モデルのトレーニングを必要とせず、より直接的でコスト効率が良く、計算オーバーヘッドを最小限に抑えることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:42:46 GMT)
Deep-learning-based acceleration of MRI for radiotherapy planning of
pediatric patients with brain tumors [39.6] RT専用レシーバコイルアライメントで取得したアンダーサンプルデータからMRI再構成を行う深層学習法を開発した。
DeepMRIRecは、評価された最先端手法を超える構造的類似度スコアを4倍に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:01:44 GMT)
Coherent control of molecular rotation in superfluid helium [39.6] バルク超流動4mathrmHe$における分子回転の制御を実験的に実証した。
パルス列の周期を変化させることで,$mathrmHe*$の回転励起の度合いを向上または抑制できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 00:40:18 GMT)
JARVIS-1: Open-World Multi-task Agents with Memory-Augmented Multimodal
Language Models [38.8] マルチモーダル入力(視覚観察と人間の指示)を知覚できるオープンワールドエージェントJARVIS-1を紹介する。
我々は,JARVIS-1をマルチモーダルメモリで構成し,事前学習した知識と実際のゲームサバイバル体験の両方を用いたプランニングを容易にする。
JARVIS-1はマインクラフトで最も一般的なエージェントであり、人間に似た制御と観測空間を用いて200以上のタスクを完了することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:04:07 GMT)
Grokking as the Transition from Lazy to Rich Training Dynamics [38.4] グルーキングは、ニューラルネットワークの列車の損失がテスト損失よりもはるかに早く減少するときに起こる。
グルーキングの主要な要因は、特徴学習の速度である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 20:20:16 GMT)
Animatable 3D Gaussians for High-fidelity Synthesis of Human Motions [37.5] 本稿では,高忠実度自由視点人間の動きをリアルタイムにレンダリングするための,アニマタブルな3次元ガウスモデルを提案する。
既存のNeRFベースの手法と比較して、このモデルはビデオフレーム間のジッタリングの問題なく、高周波の詳細で優れた能力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:00:23 GMT)
Probabilistic Inference in Reinforcement Learning Done Right [37.3] 強化学習における一般的な見解は、マルコフ決定過程(MDP)のグラフィカルモデルに確率論的推論として問題を提起している。
この量を近似するための従来のアプローチは任意に貧弱であり、真の統計的推論を実装しないアルゴリズムに繋がる。
我々はまず、この量が、後悔によって測定されるように、効率的に探索するポリシーを生成するために実際に利用できることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 10:23:14 GMT)
GraphCFC: A Directed Graph Based Cross-Modal Feature Complementation
Approach for Multimodal Conversational Emotion Recognition [37.1] Emotion Recognition in Conversation (ERC) は人間とコンピュータのインタラクション(HCI)システムにおいて重要な役割を果たす。
マルチモーダルERCでは、グラフニューラルネットワーク(GNN)は、長距離コンテキスト情報とモーダル間インタラクティブ情報の両方を抽出することができる。
我々は,文脈情報や対話的情報を効率的にモデル化できるグラフベースのクロスモーダル特徴補完(GraphCFC)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:59:55 GMT)
Lightweight High-Speed Photography Built on Coded Exposure and Implicit
Neural Representation of Videos [36.6] フレームシーケンスをぼやけたスナップショットにエンコードするコード付き露出設定は、軽量なソリューションとして機能する。
しかし, ボケ分解の不正度が高いため, ボケからの復元動作は極めて困難である。
我々は,ぼやけた画像から潜伏映像シーケンスを逐次検索する,新しい自己再帰型ニューラルネットワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 03:41:13 GMT)
Robust Errant Beam Prognostics with Conditional Modeling for Particle
Accelerators [36.2] 粒子加速器は様々な理由で故障や停止の可能性がある。
これらの欠陥は、スケジュールされた実行中の粒子加速器の可用性に影響を与え、効率と全体の科学出力を妨げている。
異常検出技術を用いて異常な振る舞いを予測し、プリエンプティブ動作を行い、粒子加速器の総可利用性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:36:16 GMT)
The Tempered Hilbert Simplex Distance and Its Application To Non-linear
Embeddings of TEMs [36.1] 負のテンパー付きエントロピー関数のルジャンドル関数を介して、有限離散TEMの3つの異なるパラメータ化を導入する。
ヒルベルト幾何学と同様に、テンパードヒルベルト距離は、向き付けられたテンパードファンク距離の$t$-対称性として特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:24:29 GMT)
Multimodal Large Language Models: A Survey [36.1] マルチモーダル言語モデルは、画像、テキスト、言語、音声、その他の異種性など、複数のデータタイプを統合する。
本稿では、マルチモーダルの概念を定義し、マルチモーダルアルゴリズムの歴史的展開を検討することから始める。
実用的なガイドが提供され、マルチモーダルモデルの技術的な側面に関する洞察を提供する。
最後に,マルチモーダルモデルの適用について検討し,開発に伴う課題について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:15:12 GMT)
Steal My Artworks for Fine-tuning? A Watermarking Framework for
Detecting Art Theft Mimicry in Text-to-Image Models [35.4] テキスト・ツー・イメージモデルにおける模倣を微調整により検出する新しい透かしフレームワークを提案する。
このフレームワークは、微妙な透かしをデジタルアートワークに埋め込んで、アーティストの視覚的表現を維持しながら著作権を保護する。
一連の画像におけるこれらの透かしの分布を解析することにより、盗難被害者データを用いた微調整の模倣行為が露呈する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:17:12 GMT)
Adaptive Sampling for Deep Learning via Efficient Nonparametric Proxies [35.3] 我々は,Nadaraya-Watson推定器に対する効率的なスケッチベース近似を開発した。
サンプリングアルゴリズムは,4つのデータセットに対して,壁面時間と精度でベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:40:18 GMT)
Multi-modal In-Context Learning Makes an Ego-evolving Scene Text
Recognizer [33.9] 野生のシーンテキスト認識(STR)は、ドメインのバリエーション、フォントの多様性、形状の変形などに対処する際の課題に頻繁に遭遇する。
E$2$STRは、コンテキストに富んだシーンテキストシーケンスでトレーニングされたSTRモデルで、提案したインコンテキストトレーニング戦略を介してシーケンスを生成する。
E$2$STRは、様々なシナリオにおいて顕著なトレーニングなし適応を示し、公開ベンチマークにおける微調整された最先端のアプローチよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:46:57 GMT)
Distribution of Telecom Time-Bin Entangled Photons through a 7.7 km
Antiresonant Hollow-Core Fiber [33.7] 反共振型中空コア光ファイバ(AR-HCF)は優れた光誘導特性を示す。
本稿では,7.7kmのAR-HCFによる絡み合った光子の透過について検討する。
我々は、時間ビンベースの量子鍵分布プロトコルにおいて、セキュアな鍵レートを増大させることができるAR-HCFに固有の低レイテンシと低色分散を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:18:55 GMT)
LucidDreamer: Towards High-Fidelity Text-to-3D Generation via Interval
Score Matching [33.7] テキストから3D生成の最近の進歩は、将来性を示している。
多くの手法がSDS(Score Distillation Sampling)に基づいている。
オーバー・スムーシングに対抗するために,ISM(Interval Score Matching)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:54:17 GMT)
A General Theoretical Paradigm to Understand Learning from Human
Preferences [33.7] Psi$POという,対の選好で表される人間の選好から学習するための新しい汎用目的を導出する。
本研究の目的は,RLHF と DPO の挙動を詳細に解析することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 00:02:49 GMT)
Automatic Instruction Optimization for Open-source LLM Instruction
Tuning [33.3] 提案するCoachLMは,データセット内のサンプルを自動的に修正することで,命令データセットの品質を高める新しい手法である。
CoachLMは、人間の専門家によって改訂されたサンプルから訓練され、データセットの高品質なサンプルの割合が17.7%から78.9%に大幅に増加した。
結果から,CoachLMは命令調整LDMの指示追従能力を平均29.9%改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:04:57 GMT)
Deep Learning for Vascular Segmentation and Applications in Phase
Contrast Tomography Imaging [33.2] 本稿では,多様な臓器にまたがる機械学習技術の現状を概説する。
我々のゴールは、このトピックの基礎を提供し、新しい画像モダリティで血管セグメンテーションに適用するための堅牢なベースラインモデルを特定することである。
HiP CTは、1ボクセルあたり20mmという前例のない解像度で、完全な臓器の3Dイメージングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:15:38 GMT)
A principled deep learning approach for geological facies generation [33.0] 深層生成学習は、従来の地形シミュレーションモデルの限界を克服するための有望なアプローチである。
本研究は, 地下ボリュームにおける条件付き蛇行チャネルに対する, 生成的対向ネットワークと深部変動推論の適用性について検討することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:38:47 GMT)
Channel and Gradient-Importance Aware Device Scheduling for Over-the-Air
Federated Learning [32.0] フェデレートラーニング(Federated Learning、FL)は、プライバシ保護のための分散トレーニングスキームである。
チャネルノイズ歪みの負の影響を緩和するために,PO-FL というオーバー・ザ・エア FL のための機器スケジュー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） (Wed, 22 Nov 2023 02:29:13 GMT)
Stable Unlearnable Example: Enhancing the Robustness of Unlearnable
Examples via Stable Error-Minimizing Noise [31.6] データにある種の知覚不能ノイズを加えることにより、モデルの一般化性能を著しく低下させる非学習不可能な例を提案する。
本稿では,時間を要する対向的摂動ではなく,ランダムな摂動に対する防御音を訓練する安定型誤り最小化ノイズ(SEM)を導入する。
SEMは、CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet Subset上で、最先端の新たなパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:43:57 GMT)
PIE-NeRF: Physics-based Interactive Elastodynamics with NeRF [31.4] 物理シミュレーションをNeRFとシームレスに統合することで,現実世界の物体の高品質なエラストダイナミックスを生成できることを示す。
2次一般化移動最小二乗(Q-GMLS)を用いて、非線型力学と暗黙モデル上の大きな変形を捉える。
我々は、非線形シミュレーションの複雑さを著しく低減するために、最小二乗核をNeRF密度場に従って適応的に配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:58:26 GMT)
A Unified Approach to Count-Based Weakly-Supervised Learning [31.0] 弱いラベル付きデータから学習するための統一的なアプローチを開発する。
我々は、n 個の出力が真に設定されていることを正確に k 個の確率で計算する。
我々は3つの弱い教師付き学習パラダイムに対するアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:23:34 GMT)
Differentially Private Non-Convex Optimization under the KL Condition
with Optimal Rates [30.3] 我々は,KL(Kurdyka-Lojasiewicz)条件を満たす損失に対する個人的経験的リスク問題について検討した。
近似点法のプライベート実装で$tildeObig(big(fracsqrtdnsqrtrhobig)kappabig)を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:12:42 GMT)
P2RBox: A Single Point is All You Need for Oriented Object Detection [30.2] 我々はP2RBoxネットワークを導入し、ポイントアノテーションとマスクジェネレータを利用してマスクの提案を作成する。
高品質のマスクは、完全に監視された検出器を訓練するために回転したボックスアノテーションに変換される。
P2RBoxは、RetinaNet、Rotated FCOS、Oriented R-CNNという、完全に制御された3つのオブジェクト検出器とうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 03:33:00 GMT)
Building the Future of Responsible AI: A Pattern-Oriented Reference
Architecture for Designing Large Language Model based Agents [30.1] 大規模言語モデル(LLM)は、トランスフォーメーション技術として広く認識されている。
本稿では,アーキテクチャ設計ガイドラインとして機能するパターン指向参照アーキテクチャを提案する。
2つの実世界のエージェントのアーキテクチャにマッピングすることで,提案する参照アーキテクチャの完全性と有用性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:21:47 GMT)
Transfer Attacks and Defenses for Large Language Models on Coding Tasks [30.1] 大規模言語モデル(LLM)を用いた符号化作業における対向的摂動の影響について検討する。
本稿では,逆方向の摂動を逆転させるために,逆方向の摂動コードや明示的な指示の例を含むようにプロンプトを変更するプロンプトベースの防御手法を提案する。
実験の結果、より小さなコードモデルで得られた逆例は確かに転送可能であり、LLMの性能は低下していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:11:35 GMT)
FedFN: Feature Normalization for Alleviating Data Heterogeneity Problem
in Federated Learning [29.6] 簡単な学習方法であるFederated Averaging with Feature Normalization Update (FedFN)を紹介する。
事前訓練されたResNet18に適用しても, 広範囲な実験によりFedFNの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:37:33 GMT)
HARE: Explainable Hate Speech Detection with Step-by-Step Reasoning [29.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の推論能力を利用して,ヘイトスピーチの説明のギャップを埋めるヘイトスピーチ検出フレームワークHAREを紹介する。
SBICとImplicit Hateベンチマークの実験では、モデル生成データを用いた手法がベースラインを一貫して上回ることを示した。
提案手法は,訓練されたモデルの説明品質を高め,未知のデータセットへの一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:08:03 GMT)
Differentiable Radio Frequency Ray Tracing for Millimeter-Wave Sensing [29.4] 我々はmmWaveベースの3D再構成のための微分可能なフレームワークDiffSBRを提案する。
DiffSBRは、仮想3Dモデルからレーダーポイント雲をシミュレートするために、微分可能なレイトレーシングエンジンを組み込んでいる。
各種レーダーハードウェアを用いた実験は、ディフSBRの微細な3D再構成能力を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:13:39 GMT)
Importance of Feature Extraction in the Calculation of Fr\'echet
Distance for Medical Imaging [29.3] 本研究の目的は,医療画像におけるFr'echet Distances計算のための最先端の特徴抽出器の比較である。
StyleGAN2ネットワークは、限られたデータドメインに適したデータ拡張技術で訓練された。
ImageNetをベースとした抽出機はすべて一致していたが,SwaVのみが医療専門家の判断と有意に相関していた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:21:26 GMT)
MergeSFL: Split Federated Learning with Feature Merging and Batch Size
Regulation [28.8] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、エッジコンピューティング(EC)システムにおいて、エッジAIが貴重な知識をマイニングするための技術である。
本稿では,機能統合とバッチサイズ制御をSFLに組み込んだ新しいSFLフレームワークMergeSFLを提案する。
我々は,MergeSFLが最終モデルの精度を5.82%から26.22%向上し,ベースラインに比べて約1.74倍から4.14倍のスピードアップが可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:25:02 GMT)
From Principles to Practice: An Accountability Metrics Catalogue for
Managing AI Risks [28.7] この研究は、総合的なメトリクスカタログを導入することで、説明責任のギャップを埋める。
我々のカタログは、手続き的整合性を支えるプロセスメトリクス、必要なツールやフレームワークを提供するリソースメトリクス、AIシステムのアウトプットを反映する製品メトリクスを記述しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:43:16 GMT)
Sea You Later: Metadata-Guided Long-Term Re-Identification for UAV-Based
Multi-Object Tracking [28.6] 我々は、Metadata Guided MOT (MG-MOT) と呼ばれる適応型モーションベースMOTアルゴリズムを提案する。
MG-MOTは、短距離追跡データをコヒーレントな長期トラックに効果的にマージし、UAVから重要なメタデータを活用する。
我々は,UAVをベースとした海上物体追跡チャレンジの最新版において,最先端のHOTA 69.5%,IFF1 85.9%の高性能性能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:26:30 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） (Wed, 22 Nov 2023 02:15:51 GMT)
White-Box Transformers via Sparse Rate Reduction: Compression Is All
There Is? [28.5] 数学的に完全に解釈可能なCRATEという,ホワイトボックストランスフォーマーのようなディープネットワークアーキテクチャのファミリーを示す。
実験によると、これらのネットワークは単純さにもかかわらず、大規模な実世界の画像とテキストデータセットの表現を圧縮し、分散化することを学習している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:23:32 GMT)
Mapping EEG Signals to Visual Stimuli: A Deep Learning Approach to Match
vs. Mismatch Classification [28.2] ビデオクリップが脳波信号の興奮応答を誘導するかどうかを分類する「マッチ-vs-mismatch」深層学習モデルを提案する。
提案手法は, 未知の被写体に対して最も精度の高いモデルを実現することができることを示す。
これらの結果は、ニューラル記録に基づくビデオ再構成の開発を促進する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:36:14 GMT)
SegVol: Universal and Interactive Volumetric Medical Image Segmentation [27.7] 我々は、SegVolという、普遍的でインタラクティブな医療画像セグメンテーションモデルを提案する。
SegVolは意味的および空間的プロンプトを使用して200以上の解剖学的カテゴリのセグメンテーションをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:27:36 GMT)
SAM4UDASS: When SAM Meets Unsupervised Domain Adaptive Semantic
Segmentation in Intelligent Vehicles [27.4] SAM4UDASSは,Segment Anything Model(SAM)を擬似ラベルを書き換える自己学習 UDA 手法に組み込んだ新しいアプローチである。
Semantic-Guided Mask Labelingは、UDAの擬似ラベルを使用して、セマンティックラベルを未ラベルのSAMマスクに割り当てる。
DAFormerを使用すると、GTA5-to-Cityscapes、SynTHIA-to-Cityscapes、Cityscapes-to-ACDCで3%以上のmIoUが得られ、MICを使用するとSOTAが達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:29:45 GMT)
AS-LLM: When Algorithm Selection Meets Large Language Model [27.4] 本稿では,アルゴリズム選択プロセスにアルゴリズム表現を統合するアプローチを提案する。
特に,提案モデルでは,問題とアルゴリズムの両方の表現を抽出するために,異なるモジュールを用いる。
アルゴリズムと問題の両方に対する埋め込みベクトルの抽出に続いて、最も適切なアルゴリズムは一致する次数の計算によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:23:18 GMT)
Covariance alignment: from maximum likelihood estimation to
Gromov-Wasserstein [27.3] また, 最適輸送によるGromov-Wassersteinアルゴリズムも最適であることを示す。
これらの結果は、Gromov-Wassersteinアルゴリズムを実際に展開するための最初の統計的正当性を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:55:27 GMT)
On the Tradeoff between Privacy Preservation and Byzantine-Robustness in
Decentralized Learning [27.1] 分散化されたネットワークでは、誠実だが信頼できるエージェントが所定のアルゴリズムを忠実に従うが、学習プロセス中に受信したメッセージから隣人のプライベートデータを推測することを期待している。
分散化されたネットワークでは、不正かつビザンチンなエージェントは所定のアルゴリズムに反し、学習プロセスに偏りがあるように、隣人に意図的に誤ったメッセージを広める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:34:57 GMT)
Boosting3D: High-Fidelity Image-to-3D by Boosting 2D Diffusion Prior to
3D Prior with Progressive Learning [27.0] この研究は、合理的な幾何学的構造をモデル化することにより、単一の画像誘導3次元生成におけるビュー整合性問題を解決することを目的とする。
我々は、オリジナル画像とNeRFのレンダリング出力を用いて、対象オブジェクトに対するオブジェクトレベルのLoRAを訓練する。
最終段階では、トレーニングされたNeRFからメッシュを抽出し、トレーニングされたLoRAを使用してメッシュの構造と外観を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:50:52 GMT)
Have Your Cake and Eat It Too: Toward Efficient and Accurate Split
Federated Learning [26.7] Split Federated Learning (SFL)は、AIoTシステムで有望である。
SFLは低い推測精度と低い効率の課題に悩まされている。
本稿では,Sliding Split Federated Learning (S$2$FL) という新しいSFL手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:09:50 GMT)
A Joint Gradient and Loss Based Clustered Federated Learning Design [26.5] 非IIDデータを持つ分散エッジデバイスを独立して複数のクラスタを形成できる新しいクラスタ化FLフレームワークを提案する。
エッジデバイスにクラスタ決定を委譲することで、各デバイスはプライベートデータ情報を完全に活用して、独自のクラスタIDを決定できる。
シミュレーションの結果,提案するクラスタリングFLアルゴリズムは,既存のベースラインと比較して最大99%のクラスタリングイテレーションを削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:39:37 GMT)
DRIFu: Differentiable Rendering and Implicit Function-based Single-View
3D Reconstruction [26.5] DRIFu(Dariable Rendering and Implicit Function-based Model)は、Pixel-aligned Implicit Function (PIFU)から根を引く。
PIFUは低次元空間におけるニュアンスドボディー形状の変化を捉え、ヒトの3Dスキャンで広範囲に訓練されている。
この課題に対して,動物デジタル化に適したDRIFuモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:06:38 GMT)
AdaptiveFL: Adaptive Heterogeneous Federated Learning for
Resource-Constrained AIoT Systems [26.3] Federated Learning (FL)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)デバイス間の協調学習を可能にすることを約束している。
本稿では,新しい幅ワイドモデルプルーニング戦略に基づいて,AdaptiveFLという効果的なFL手法を提案する。
我々は,AdaptiveFLがIIDシナリオと非IIDシナリオの両方に対して最大16.83%の推論改善を達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:17:42 GMT)
Towards More Likely Models for AI Planning [26.2] これは、大規模言語モデル(LLM)の自動化計画タスクにおけるモデル空間の編集を目的とした、最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:27:47 GMT)
Labeling Neural Representations with Inverse Recognition [25.9] 学習した表現と人間の理解可能な概念を結びつけるためのスケーラブルなアプローチを提案する。
Inverse Recognition (INVERT)は多様な種類のニューロンを処理でき、計算量が少なく、セグメンテーションマスクの可用性に依存しない。
本稿では,様々なシナリオにおけるINVERTの適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:55:25 GMT)
AlphaFold Distillation for Protein Design [25.2] 逆タンパク質の折りたたみはバイオエンジニアリングと薬物発見に不可欠である。
AlphaFoldのような前方の折りたたみモデルは、シーケンスから構造を正確に予測することで潜在的な解決策を提供する。
本稿では, 折り畳みモデルの信頼性測定値に対する知識蒸留を用いて, より高速かつエンドツーエンドの識別可能な蒸留モデルを作成することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:52:47 GMT)
Vamos: Versatile Action Models for Video Understanding [25.0] 本稿では、個別のアクションラベルや自由形式のビデオキャプションなど、テキストベースの表現を再検討することを提案する。
そこで我々は,大規模言語モデルを用いた学習フレームワークである多目的行動モデル(Vamos)を提案する。
テキストベースの表現は、すべてのベンチマークにおいて一貫して競合性能を達成し、視覚的な埋め込みは、パフォーマンス改善に限界を与えない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:44:24 GMT)
A Somewhat Robust Image Watermark against Diffusion-based Editing Models [25.0] 拡散モデル(DM)に基づく編集モデルでは、画像著作権侵害や悪意のある編集に関する新たな課題が必然的に導入されている。
我々は,目に見えない透かしを埋め込む新しい手法RIW(Robust Invisible Watermarking)を開発した。
従来手法では0%であったのに対し,編集後の透かしでは高い抽出精度が96%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:18:42 GMT)
Studying Artist Sentiments around AI-generated Artwork [25.0] われわれは7人のアーティストにインタビューし、ソーシャルメディアプラットフォームReddit、Twitter、Artstationでアーティストの投稿を分析した。
我々は、これらのツールの包括的開発に向けて、AI生成アートワークに関するアーティストの主な懸念と希望を報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:44:02 GMT)
ShaDDR: Interactive Example-Based Geometry and Texture Generation via 3D
Shape Detailization and Differentiable Rendering [24.6] ShaDDRは、高分解能なテクスチャ化された3D形状を生成するサンプルベースのディープ生成ニューラルネットワークである。
本手法は,マルチレゾリューションボクセルアップサンプリングによる幾何学の精密化と,ボクセル表面のテクスチャの生成を学習する。
生成された形状は、入力された粗いボクセルモデルの全体構造を保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 03:02:46 GMT)
DAE-Net: Deforming Auto-Encoder for fine-grained shape co-segmentation [24.6] 本稿では,形状コレクションから変形可能な部分テンプレートの集合を学習する,教師なしの3次元形状協調手法を提案する。
ネットワークは,アフィン変換されたテンプレート部品のサブセットによって各形状を構成する。
DAE-Net for Deforming Auto-Encoderとよばれる我々のネットワークは、きめ細かな、コンパクトで、意味のある部分を生み出す、教師なしの3次元形状のコセグメンテーションを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 03:26:07 GMT)
Learned Nonlinear Predictor for Critically Sampled 3D Point Cloud
Attribute Compression [24.0] 我々はデコーダによる3次元点雲圧縮について検討した。
本稿では,$f_l*$をレベル$l+1$,$f_l*$$l$,$G_l*$のエンコーディングを$p=1$で予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:26:54 GMT)
PhysGaussian: Physics-Integrated 3D Gaussians for Generative Dynamics [23.6] 我々はPhysGaussianを紹介した。これは3次元ガウス内に物理的に基底付けられたニュートン力学をシームレスに統合する新しい方法である。
本手法の特長は,物理シミュレーションと視覚レンダリングのシームレスな統合である。
本手法は多種多様な材料にまたがる優れた汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:46:18 GMT)
Cracking the Code of Negative Transfer: A Cooperative Game Theoretic
Approach for Cross-Domain Sequential Recommendation [23.5] Cross-Domain Sequential Recommendation (CDSR)は、複数のドメインの情報を使って正確で多様なレコメンデーションを生成する有望な方法である。
本稿では,あるドメインから別のドメインへの負の転送範囲を評価することにより,負の転送の問題に対処する新しいCDSRフレームワークを提案する。
我々は,10の異なる領域にまたがる2つの実世界のデータセットのモデル性能において,我々のモデルは先行研究よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:30:54 GMT)
Large Language Models in Education: Vision and Opportunities [23.4] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の研究背景とモチベーションを紹介する。
次に、デジタル教育とEduLLMの関係について論じ、教育大規模モデルの現在の研究状況について要約する。
主な貢献は、研究背景の体系的概要とビジョン、大規模教育モデル(LLM4Edu)のモチベーションと応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:04:20 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） (Wed, 22 Nov 2023 09:00:02 GMT)
ADriver-I: A General World Model for Autonomous Driving [23.2] 視覚特徴と制御信号の形式を統一するインターリーブド・ビジョン・アクション・ペアの概念を導入する。
ADriver-I と呼ばれる自律運転のためのMLLMと拡散モデルに基づく一般世界モデルを構築した。
視覚作用対を入力とし、現在のフレームの制御信号を自己回帰的に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:44:29 GMT)
A Survey of Blockchain, Artificial Intelligence, and Edge Computing for
Web 3.0 [22.9] Web 3.0はWorld Wide Webの第3世代である。
Web 3.0は、よりオープンで、分散化され、インテリジェントで、相互接続されたネットワークに向かっている。
データ漏洩は、オンラインのプライバシーと個人情報のセキュリティに対する認識を高めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:55:38 GMT)
Applications of Large Scale Foundation Models for Autonomous Driving [22.7] 大規模言語モデル(LLM)とチャットシステム、例えばチャットGPTやPaLMは、自然言語処理(NLP)において人工知能(AGI)を実現するための有望な方向性として急速に現れつつある。
本稿では、シミュレーション、世界モデル、データアノテーションと計画、E2Eソリューションなどに分類される、自動運転に応用された基礎モデルとLLMの技術について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:19:41 GMT)
From Images to Connections: Can DQN with GNNs learn the Strategic Game
of Hex? [22.2] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)が自己再生強化学習において,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を置き換えることができるかどうかを検討する。
GNNはゲーム状態の長期依存状況に対処する上で優れており、過度に適合する傾向が低い。
このことは、ゲーム固有の構造を用いて自己プレイ強化学習を再構築する、潜在的なパラダイムシフトを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:20:15 GMT)
Diffusion360: Seamless 360 Degree Panoramic Image Generation based on
Diffusion Models [22.2] 本報告は拡散モデルに基づく360度パノラマ画像生成タスクに関する技術的報告である。
textbfText-to-360-panoramas と textbfSingle-Image-to-360-panoramas の2つのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:06:39 GMT)
Applications of Spiking Neural Networks in Visual Place Recognition [22.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その潜在的なエネルギー効率と低レイテンシについて、ますます認識されている。
本稿では,視覚的位置認識(VPR)におけるSNNの3つの進歩について述べる。
まず,各SNNが重複しない地理的に異なる場所の集合を表すモジュールSNNを提案する。
次に、複数のネットワークが同じ場所を表すモジュールSNNのアンサンブルを提示し、精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:26:24 GMT)
Physical Reasoning and Object Planning for Household Embodied Agents [21.7] 我々はCommonSense Object Affordance Task (COAT)を紹介した。
COATは現実世界の環境における実践的な意思決定の複雑さに関する洞察を提供する。
私たちのコントリビューションには、最初の考慮事項に対処する洞察に富んだObject-Utilityマッピングと、2つの広範なQAデータセットが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:32:03 GMT)
Exploring Practitioner Perspectives On Training Data Attribution
Explanations [20.5] 実践者10名を対象に,データ属性説明の活用可能性について検討した。
データ品質のトレーニングが,実際に高いモデルパフォーマンスを実現する上で,最も重要な要素であることに気付きました。
我々は,人間と機械のコラボレーションの観点から,TDA技術の有用性に着目するようコミュニティに促す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:57:54 GMT)
Dynamic Analysis Method for Hidden Dangers in Substation Based on
Knowledge Graph [20.2] 本稿では,非構造化テキストデータからサブステーション内の隠れた危険を特定し,理解することの課題に対処する。
この情報はElastic-Search上に構築された柔軟な分散データ検索エンジンを使って処理する。
Viterbiアルゴリズムは、隠れた状態シーケンスを解読するために統合され、隠れた危険に関連するエンティティのセグメンテーションとラベル付けを容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:59:46 GMT)
Smart Agent-Based Modeling: On the Use of Large Language Models in
Computer Simulations [19.8] エージェントベースモデリング(ABM)は、複雑なシステムダイナミクスをエミュレートするために個々のエージェントの相互作用を利用する。
本稿では,GPT のような大規模言語モデル (LLM) を ABM に組み込むことにより,これらの境界を超越する手法を提案する。
このアマルガメーションは、新しいフレームワーク、スマートエージェントベースモデリング(SABM)を生み出す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:59:03 GMT)
T-Rex: Counting by Visual Prompting [19.8] T-Rexは対話型オブジェクトカウントモデルで、まず任意のオブジェクトを検出し、次にカウントするように設計されている。
ユーザは、参照イメージにポイントやボックスをマークすることで、関心のあるオブジェクトを指定することができ、T-Rexは、同じパターンですべてのオブジェクトを検出する。
T-Rexはいくつかのクラスに依存しないカウントベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:57:24 GMT)
Unsupervised Disentangling of Facial Representations with 3D-aware
Latent Diffusion Models [19.8] 顔表現と同一性表現のための非教師付き非教師付きアンタングリングフレームワークであるLatentFaceを提案する。
まず,顔画像を3次元ラテント埋め込みに符号化する3D対応オートエンコーダを提案する。
第2に,顔の識別と表情に3D潜伏する新しい表現拡散モデル(RDM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 03:36:22 GMT)
Nova$^+$: Generative Language Models for Binaries [19.7] コード上で事前訓練された既存の生成型大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、プログラムの修復、文書解析において顕著な効果を示している。
バイナリドメインにLLMの利点をもたらすため、バイナリコーパス上で事前学習されたLLMであるNovaとNova$+$を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:27:54 GMT)
NeutronOrch: Rethinking Sample-based GNN Training under CPU-GPU
Heterogeneous Environments [19.7] 我々は,階層型タスクオーケストレーションを組み込んだサンプルベースGNNトレーニングシステムであるNeurotronOrchを提案する。
最先端のGNNシステムと比較すると、NeurotronOrchは最大4.61倍の性能向上を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:26:42 GMT)
Comprehensive Evaluation of GNN Training Systems: A Data Management
Perspective [19.7] 多くのグラフニューラルネットワーク(GNN)トレーニングシステムが最近、効率的なGNNトレーニングをサポートするために登場した。
本稿では,データ管理の観点からGNNトレーニングをレビューし,代表的アプローチの総合的な分析と評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:55:20 GMT)
Testing Language Model Agents Safely in the Wild [19.5] オープンインターネット上で安全な自律エージェントテストを行うためのフレームワークを提案する。
エージェントアクションは、厳格な安全境界を強制するコンテキスト依存モニターによって監査される。
敵のシミュレーションエージェントを用いて、安全でない状況を特定し、阻止する能力を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:54:49 GMT)
Interactive Joint Planning for Autonomous Vehicles [19.5] 対話的な運転シナリオでは、あるエージェントの行動が隣人の行動に大きな影響を及ぼす。
本稿では,MPCを学習予測モデルでブリッジする対話型共同計画(Interactive Joint Planning, IJP)を提案する。
IJPは、共同最適化やサンプリングベースの計画を実行することなく、ベースラインを大幅に上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:25:54 GMT)
Counterfactual Explanation for Regression via Disentanglement in Latent
Space [19.3] 本稿では,事前学習した回帰器の対実説明(CE)を生成する新しい手法を提案する。
提案手法は, 提案手法の検索において, 問合せサンプルの特性を維持できることを示す。
当社のコードは,この作業の公開と同時に,オープンソースパッケージとして公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:10:39 GMT)
Multi-Objective Optimization via Wasserstein-Fisher-Rao Gradient Flow [19.2] 多目的最適化(MOO)は、広範囲のアプリケーションと競合する複数の目的を最適化することを目的としている。
分子動力学シミュレーションにインスパイアされたMOOのための新しい相互作用粒子法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:49:16 GMT)
Patch-Mix Contrastive Learning with Audio Spectrogram Transformer on
Respiratory Sound Classification [19.2] 本稿では,潜在空間における混合表現を識別するために,新規かつ効果的なパッチ・ミクス・コントラスト学習を提案する。
提案手法はICBHIデータセット上での最先端性能を実現し,4.08%の改善により先行先行スコアを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:01:36 GMT)
The Song Describer Dataset: a Corpus of Audio Captions for
Music-and-Language Evaluation [19.0] 高品質オーディオ・キャプション・ペアのクラウドソーシング・コーパスであるSong Describer dataset (SDD)を紹介した。
データセットは、706曲の録音を人間の記述で記述した1.1kの自然言語で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:22:11 GMT)
Beat-Aligned Spectrogram-to-Sequence Generation of Rhythm-Game Charts [18.9] グラフ生成をシーケンス生成タスクとして定式化し、大きなデータセットを使用してTransformerをトレーニングする。
また,テンポインフォームド・プレプロセッシングとトレーニング・プロシージャを導入し,その一部はトレーニングを成功させる上で不可欠なものであることを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 20:47:52 GMT)
Complexity-Guided Curriculum Learning for Text Graphs [18.7] 本稿では,テキストとグラフの複雑性形式に関する既存の知識に基づくカリキュラム学習手法を提案する。
新たなデータスケジューラでは、トレーニングプロセスのガイドとして、"空間的反復"と複雑性形式が採用されている。
いくつかのテキストグラフタスクとグラフニューラルネットワークアーキテクチャにおける提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:40:57 GMT)
Adversarial Backdoor Attack by Naturalistic Data Poisoning on Trajectory
Prediction in Autonomous Driving [18.7] 本稿では,軌道予測モデルに対する新たな逆バックドア攻撃を提案する。
我々の攻撃は、自然主義的、従って、新しい2段階のアプローチで作られた毒のサンプルを盗むことによって、訓練時に被害者に影響を及ぼす。
提案手法は,予測モデルの性能を著しく損なうおそれがあり,攻撃効果が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:16:43 GMT)
Towards Hetero-Client Federated Multi-Task Learning [18.6] Federated Learning (FL)は、ローカルデータをプライベートに使用して、分散クライアント間の共同トレーニングを可能にする。
我々は,多様なタスク設定に対応するために,新しい問題設定であるヘテロクライアントフェデレーション・マルチタスク学習(HC-FMTL)を導入する。
我々は、異種クライアント間の関係をモデル化することでパーソナライズされたモデルのフェデレーショントレーニングを可能にするFedHCA$2$フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:12:50 GMT)
Confidant: Customizing Transformer-based LLMs via Collaborative Edge
Training [18.5] トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて印象的な機能を示している。
コンピューティング、メモリ、エネルギー予算に制限のあるモバイルエッジデバイスにLSMをデプロイし、微調整することは困難である。
我々は,コモディティモバイルデバイス上での最先端のLCMをカスタマイズするためのマルチバックエンド協調学習フレームワークであるConfidantを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:20:59 GMT)
Single-Shot Plug-and-Play Methods for Inverse Problems [18.3] 近年,逆問題におけるプラグイン・アンド・プレイの先行が注目されている。
既存のモデルは、主に大規模なデータセットを使用した事前訓練されたデノイザに依存している。
本研究では,最小限のデータを用いて逆問題に焦点を移す単一ショット摂動法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 20:31:33 GMT)
FedSN: A General Federated Learning Framework over LEO Satellite
Networks [18.2] 多数の低軌道軌道(LEO)衛星が打ち上げられ、SpaceXなどの商業企業によって宇宙に投入された。
LEO衛星が搭載するマルチモーダルセンサにより、通信だけでなく、空間変調認識やリモートセンシング画像分類など、さまざまな機械学習アプリケーションにも機能する。
本稿では,これらの課題に対処するための一般FLフレームワークとしてFedSNを提案し,LEO衛星上でのデータ多様性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:55:37 GMT)
Multi-Objective Bayesian Optimization with Active Preference Learning [18.1] 本稿では,多目的最適化 (MOO) 問題において最も望ましい解を特定するためのベイズ最適化 (BO) 手法を提案する。
また、意思決定者(DM)との相互作用コストを最小限に抑えるため、選好推定のためのアクティブラーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:24:36 GMT)
Revisiting Supervision for Continual Representation Learning [17.6] 近年の研究では、自己指導型連続表現学習の強みを強調している。
自己教師付き手法で構築された表現の伝達性の向上は、多層パーセプトロンプロジェクタが果たす役割と関連していることが多い。
本研究は,多層パーセプトロンヘッドで強化された教師付きモデルにおいて,連続表現学習において自己教師付きモデルよりも優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:24:04 GMT)
Large Language Model is a Good Policy Teacher for Training Reinforcement
Learning Agents [17.4] 大規模言語モデル(LLM)は、高レベルな命令を提供することで、複雑なシーケンシャルな意思決定タスクの解決に利用できる。
LLMは、特定の目標問題の解法に専門性が欠如していることから、リアルタイムな動的環境において制限に直面している。
LLMをベースとした教師エージェントからの指示を用いて、小規模の特化学生エージェントを訓練することで、これらの課題に対処する新しい枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:15:42 GMT)
Efficient Numerical Integration in Reproducing Kernel Hilbert Spaces via
Leverage Scores Sampling [17.0] 本稿では,積分を対象確率測度に対して,積分の点的評価のみを用いて近似する問題を考察する。
本稿では,初期観測から得られる近似レバレッジスコアを用いて,$mn$サンプルのランダムな小部分集合を均一に描画するか,あるいは近似的に評価する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:44:18 GMT)
Pose-Graph Attentional Graph Neural Network for Lidar Place Recognition [16.4] 本稿では,P-GATと呼ばれるポーズグラフ注目グラフニューラルネットワークを提案する。
位置認識タスクのシーケンシャルと非シーケンシャルなサブグラフのキーノードを比較する。
P-GATは、近隣の雲記述子間の最大空間情報と時間情報を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:16:48 GMT)
From Principle to Practice: Vertical Data Minimization for Machine
Learning [15.9] 政策立案者はデータ最小化(DM)原則の遵守をますます要求している。
規制圧力にもかかわらず、DMに従う機械学習モデルをデプロイする問題は、今のところほとんど注目されていない。
データ一般化に基づく新しい垂直DM(vDM)ワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:42:12 GMT)
XAI Benchmark for Visual Explanation [15.7] 人間の説明アノテーションを持つ8つのデータセットからなる視覚的説明のためのベンチマークを開発する。
データ読み込み、説明生成、メソッド評価を含む視覚的説明パイプラインを考案する。
提案するベンチマークは,視覚的説明手法の公正な評価と比較を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:35:45 GMT)
pSTarC: Pseudo Source Guided Target Clustering for Fully Test-Time
Adaptation [15.6] テスト時間適応(TTA)は機械学習において重要な概念であり、モデルが現実世界のシナリオでうまく機能することを可能にする。
そこで本研究では,TTAの比較的未探索領域を実世界のドメインシフト下で解決する手法として,擬似ソースガイドターゲットクラスタリング(pSTarC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:02:35 GMT)
Retargeting Visual Data with Deformation Fields [15.6] Seam Carvingは、オブジェクトの削除などの操作を含むコンテンツ認識を可能にする画像編集方法である。
本稿では、低情報量放射率の場所で変形を試みながら、出力を可塑性に保つニューラルネットワークを用いて変形を学習することを提案する。
異なる視覚データを用いて実験を行った結果,本手法は従来の手法に比べてコンテンツ認識に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 10:27:19 GMT)
EdgeFM: Leveraging Foundation Model for Open-set Learning on the Edge [15.6] We propose EdgeFM, a novel edge-cloud collaborative system with open-set recognition capabilities。
EdgeFMは、エンドツーエンドのレイテンシを3.2倍に削減し、ベースラインと比較して34.3%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:15:00 GMT)
CLIP Guided Image-perceptive Prompt Learning for Image Enhancement [15.4] コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)ガイドプロンプト学習を提案する。
私たちは、CLIPモデルを用いて、オリジナル画像とターゲット画像とを区別するためのイメージ知覚プロンプトを学習する。
我々は,3種類のLUTの重みを拡張ネットワークとして予測するために,単純なベースラインを組み込むことにより,非常に単純なネットワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:52:06 GMT)
Recognition-Guided Diffusion Model for Scene Text Image Super-Resolution [15.4] Scene Text Image Super-Resolution (STISR)は、低解像度(LR)画像におけるテキストの解像度と可視性を高めることを目的としている。
従来は差別的畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を多種多様なテキストガイダンスで用いていた。
本稿では,シーンテキスト画像の認識誘導拡散モデルであるRGDiffSRを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:10:45 GMT)
Prompt Risk Control: A Rigorous Framework for Responsible Deployment of
Large Language Models [15.3] 本稿では,情報的リスク対策の家族に対する厳密な上限に基づくプロンプト選択のためのフレームワークであるPrompt Risk Controlを提案する。
最悪の応答を測定する量を含む、さまざまなメトリクスセットのバウンダリを生成する方法を提供しています。
オープンエンドチャット、医療質問の要約、コード生成といったアプリケーションの実験では、このようなフレームワークが責任あるデプロイメントを促進する方法が強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:50:47 GMT)
Revisiting Machine Learning based Test Case Prioritization for
Continuous Integration [15.0] 機械学習ベースの(MLベースの)テストケース優先順位付け技術が、同じ実験環境下でどのように機能するかは不明だ。
本研究では,11名のオープンソース被験者を対象に,11名の代表的MLベースのCI優先化手法の性能について検討した。
我々はMLベースの手法の有効性を高めるためにいくつかの実用的な提案を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:19:24 GMT)
Applying Large Language Models to Power Systems: Potential Security
Threats [14.8] 大規模言語モデルを電力システムに適用することは、意思決定と運用効率を向上させるための有望な道を示す。
しかし、この行動は、これまで完全には認識されていなかったセキュリティ上の脅威を引き起こす可能性がある。
本文は, LLMを電力システムに適用することにより生じる潜在的な脅威を分析し, 緊急調査の必要性と対策の開発を強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:55:02 GMT)
Compact 3D Gaussian Representation for Radiance Field [14.7] 本研究では,3次元ガウス点数を削減するための学習可能なマスク戦略を提案する。
また、格子型ニューラルネットワークを用いて、ビュー依存色をコンパクトかつ効果的に表現することを提案する。
本研究は,3次元シーン表現のための包括的フレームワークを提供し,高性能,高速トレーニング,幾何学的コンパクト性,リアルタイムレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 20:31:16 GMT)
SiGeo: Sub-One-Shot NAS via Information Theory and Geometry of Loss
Landscape [14.6] ゼロショットとワンショットNASの間のブリッジとして機能する"サブワンショット"パラダイムを導入する。
サブワンショットNASでは、スーパーネットはトレーニングデータの小さなサブセットのみを使用してトレーニングされる。
提案するプロキシは,スーパーネットウォームアップとプロキシの有効性を結びつける,新しい理論フレームワーク上に構築されたプロキシである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:25:24 GMT)
FAVANO: Federated AVeraging with Asynchronous NOdes [14.4] 本稿では,資源制約環境下でのディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングのための,新しい集中型非同期フェデレートラーニング(FL)フレームワークであるFAVANOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:52:37 GMT)
Conditions for Length Generalization in Learning Reasoning Skills [14.4] 本研究はマルコフ動的過程(MDP)や有向非巡回グラフ(DAG)として定式化できる推論タスクに焦点を当てる。
特定の表現における推論タスクに対して、長さ一般化問題を解くことができるかどうかを決定する条件を特定し、証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 03:36:18 GMT)
Self-guided Few-shot Semantic Segmentation for Remote Sensing Imagery
Based on Large Vision Models [14.3] 本研究は,少数ショットセマンティックセグメンテーションの自動化を目的とした構造化フレームワークを提案する。
SAMモデルを利用して、意味的に識別可能なセグメンテーションの結果をより効率的に生成する。
提案手法の中心は,従来のガイドマスクを利用してSAMの粗い画素単位のプロンプトを生成する,新しい自動プロンプト学習手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:07:55 GMT)
Towards Better Data Exploitation in Self-Supervised Monocular Depth
Estimation [14.3] 本稿では、データセットのトレーニングの可能性を完全に活用するために、Resizing-CroppingとSplitting-Permutingという2つのデータ拡張手法を用いる。
具体的には、原画像と生成した2つの拡張イメージを同時にトレーニングパイプラインに供給し、自己蒸留を行う。
実験により,KITTIベンチマークを用いて,地中真理と地中真理の両面から,最先端の性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:00:56 GMT)
Optimal Transport with Cyclic Symmetry [14.1] 入力データの循環対称性構造を利用した最適輸送(OT)のための新しい高速アルゴリズムを提案する。
本稿では、初めてOT研究分野に対称性の概念を導入することに成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:18:23 GMT)
Towards Better Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Language
Models: A Position Paper [14.1] この論文は差し迫った必要性を浮き彫りにする。
-大規模言語モデル(LLM)のための効率的な微細チューニング(PEFT)
本稿は,現状と今後の研究の必要性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 03:28:34 GMT)
Learning to Complement with Multiple Humans (LECOMH): Integrating
Multi-rater and Noisy-Label Learning into Human-AI Collaboration [13.7] 本稿では,新しいベンチマークとLECOMH(Learning to Complement with Multiple Humans)アプローチを併用し,ノイズの多いラベル学習,マルチレータ学習,人間とAIのコラボレーションを行う。
LeCOMHは、テスト中の人間のコラボレーションのレベルを最適化し、コラボレーションコストを最小化しながら、分類精度を最適化することを目的としている。
LECOMHとヒトとAIのコラボレーション手法を,提案したベンチマークを用いて定量的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:31:06 GMT)
Explaining high-dimensional text classifiers [13.7] ニューラルネットワーク分類器における理論的に証明された高次元特性を用いた新しい説明可能性法を提案する。
1)IMDBレビューデータセットの古典的感情分析タスク,2)データセットスクリプトのマルウェア検出タスク。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:20:12 GMT)
Tame a Wild Camera: In-the-Wild Monocular Camera Calibration [12.6] 以前のモノクロカメラのキャリブレーション法は、特定の3Dオブジェクトやそれ以前の強力な幾何学に依存していた。
提案手法は仮定フリーであり,Def(Degree-of-Freedom)固有のパラメータを4ドル(約4,400円)で校正する。
画像操作検出と復元,2次元ポーズ推定,3次元センシングにおける下流の応用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:57:00 GMT)
Long-range Meta-path Search through Progressive Sampling on Large-scale
Heterogeneous Information Networks [12.3] プログレッシブサンプリング(LMSPS)による長距離メタパス探索
LMSPSは有効な長距離メタパスを発見し、最先端モデルより優れている。
Open Graph Benchmarkでは、ogbn-magのリーダーボードのトップ1にランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:53:36 GMT)
Beating the fault-tolerance bound and security loopholes for Byzantine
agreement with a quantum solution [12.1] 非条件のセキュリティを備えたビザンティン合意フレームワークを提案し、その3分の1のフォールトトレランス境界を破る。
我々の研究は2つのビザンチン条件に厳密に従い、多粒子絡みを必要とせずに任意の数のプレイヤーに拡張することができる。
我々の研究は、コンセンサス問題の観点から量子優位性を示し、量子ブロックチェーンと量子コンセンサスネットワークの重要な道のりを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:33:55 GMT)
Evaluating Pretrained models for Deployable Lifelong Learning [12.0] 我々は、キュレートされたデータセット上で事前学習した、視覚強化学習のための展開可能な生涯学習システム(RL)を評価する。
本システムは,メモリフットプリントが小さく,計算資源も少ないため,多数のタスクを組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:04:05 GMT)
AutoDroid-0shot: A Simple Baseline for GPT-powered UI-grounded
Smartphone Task Automation in 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） (Wed, 22 Nov 2023 09:14:48 GMT)
A Theoretical Insight into Attack and Defense of Gradient Leakage in
Transformer [11.8] グラディエント(DLG)攻撃によるDeep Leakageは、交換勾配を検査してセンシティブなトレーニングデータを抽出する方法として、広く普及している。
本研究は, 変圧器モデルに特に適用した場合の勾配漏洩法を包括的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:58:01 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） (Wed, 22 Nov 2023 03:01:59 GMT)
Sample as You Infer: Predictive Coding With Langevin Dynamics [11.5] 汎用的な深層生成モデルにおけるパラメータ学習のための新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は,標準変分自動エンコーダトレーニングから得られる性能と超越性を実現するために,標準PCアルゴリズムを改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:36:47 GMT)
Variational Connectionist Temporal Classification for Order-Preserving
Sequence Modeling [11.3] 我々は、順序を保つより一般化可能なシーケンスモデルを訓練するのに使用できる損失関数を導出する。
両損失関数はモデル対数類似度に対する変分下界の直接最適化を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:10:53 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） (Wed, 22 Nov 2023 18:52:11 GMT)
Individualized Dynamic Model for Multi-resolutional 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） (Wed, 22 Nov 2023 02:18:59 GMT)
Exploring and Characterizing Large Language Models For Embedded System
Development and Debugging [11.0] 大規模言語モデル (LLM) は、コードを生成する際、顕著な能力を示しているが、組み込みシステム用のソフトウェアを開発する能力は研究されていない。
我々は,組込みシステム開発におけるLLMの能力と限界を評価するためのオープンソースフレームワークを開発した。
この発見を利用して、人間のプログラマがこれらのツールとどのように相互作用するかを研究し、組み込みシステムを構築するためのヒューマンAIベースのソフトウェアエンジニアリングワークフローを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:26:07 GMT)
Audio classification with Dilated Convolution with Learnable Spacings [10.9] 学習可能な間隔による拡張畳み込み(DCLS)は、バックプロパゲーションによるトレーニングを通じてカーネル要素の位置を学習する最近の畳み込み法である。
ここでは、AudioSet分類ベンチマークを用いて、DCLSはオーディオタグ付けにも有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:49:20 GMT)
Learning-Based Relaxation of Completeness Requirements for Data Entry
Forms [10.7] LACQUERはベイジアンネットワークモデルを構築し、ユーザーが無意味な値を満たさなければならない条件を自動的に学習する。
異なるデータセットで0.76から0.90の範囲の精度で、必要なフィールドの完全性要件を正確に緩和することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:40:26 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） (Wed, 22 Nov 2023 12:25:41 GMT)
NeuroGraph: Benchmarks for Graph Machine Learning in Brain Connectomics [10.3] グラフベースのニューロイメージングデータセットのコレクションであるNeuroGraphを紹介する。
行動的特徴と認知的特徴の複数のカテゴリを予測するための実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 00:57:54 GMT)
Hinge-Wasserstein: Mitigating Overconfidence in Regression by
Classification [10.0] 画像からパラメータ値への回帰について検討し、ここでは確率分布を予測して不確実性を検出することが一般的である。
従来の損失関数は、完全な真実分布が存在しない場合、確率分布の予測が低く、自信が強くなる。
トレーニング中の弱い二次モードのペナルティを低減するために, ハンジ・ワッサースタイン(Hungge-Wasserstein)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:02:07 GMT)
SecureCut: Federated Gradient Boosting Decision Trees with Efficient
Machine Unlearning [10.0] VFL(Vertical Federated Learning)では、複数のパーティがモデルトレーニングにプライベート機能を提供している。
VFLでは、データ削除(textitmachine unlearning)は、プライバシの保証の下で、すべてのサンプルから特定の機能を削除する必要があることが多い。
我々は,スクラッチから再トレーニングを必要とせずに,テクティスタンス・アンラーニングとテクティファチュア・アンラーニングの両方を効果的に実現する,新しいグラディエント・ブースティング・決定木(GBDT)フレームワークであるmethnameを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:38:53 GMT)
Soulstyler: Using Large Language Model to Guide Image Style Transfer for
Target Object [9.8] Soulstylerを使えば、ユーザーは簡単なテキスト記述を通じて画像中の特定のオブジェクトのスタイル化をガイドできる。
テキストを解析し、スタイル化の目標と特定のスタイルを特定するために、大きな言語モデルを導入する。
また,特定の対象オブジェクトに対してのみスタイル転送が行われることを保証する,新たなローカライズされたテキストイメージブロックマッチング損失を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:15:43 GMT)
AutoKG: Efficient Automated Knowledge Graph Generation for Language
Models [9.7] AutoKGは、知識グラフの自動構築のための軽量で効率的なアプローチである。
予備実験により、AutoKGはより包括的で相互接続された知識検索メカニズムを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:58:25 GMT)
Degree-Preserving Randomized Response for Graph Neural Networks under
Local Differential Privacy [9.6] 本稿では,DPRR (Degree-Preserving Randomized Response) と呼ばれる新しいLDPアルゴリズムを提案する。
我々のDPRRは、各ユーザの次数を保存するので、エッジ LDP を提供しながらグラフ構造を保ちます。
我々は,GNNのタスクとしてのグラフ分類に注目し,3つのソーシャルグラフデータセットを用いてDPRRを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:08:14 GMT)
Limit Distribution Theory for Quantum Divergences [9.6] 推定誤差の変動を特徴付ける極限分布理論はまだ未熟であることを示す。
この結果の適用例として、量子状態の一般化されたパウリトモグラフィーに基づく量子相対エントロピーの推定について考察する。
上記の限界分布の知識を利用して、多仮説テスト問題の性能保証を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:06:41 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） (Wed, 22 Nov 2023 06:01:46 GMT)
Fault-tolerant measurement-free quantum error correction with
multi-qubit gates [9.1] 測定自由量子誤差補正(MFQEC)は、標準測定ベースのQECに代わるものである。
我々は,Steane符号の無測定変種に対する耐故障性(FT)の問題を再考する。
我々は,全ての単一ビット誤りに対して耐性を持つMFQEC回路を構築するが,それにもかかわらず,特定の相関誤差を許容することができない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:41:20 GMT)
A Good Feature Extractor Is All You Need for Weakly Supervised Learning
in Histopathology [8.7] この研究は、現在までのSSL特徴抽出器の最も包括的な評価である。
汚れの正規化や画像の増大を省略することは下流の性能を損なうものではない。
本研究は,前処理の必要性を最小化し,特徴抽出器の選択を通知することで,デジタル病理の合理化を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:06:31 GMT)
Quantum optimization of coherent chaotic systems: A case for buses of
Kathmandu [8.7] 本稿では,カトマンズ市の交通を最適化する現実的な問題を解決するために,新しい量子コンピューティング手法を提案する。
量子シミュレーション,固有値分布,出力波動関数解析などのツールを用いて,このような最適なバス間隔分布を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:45:38 GMT)
LM-Cocktail: Resilient Tuning of Language Models via Model Merging [8.5] 本稿では,微調整モデルが汎用的な視点で弾力性を維持するための新しい手法を提案する。
本手法はモデルマージ(LM-Cocktail)の形式で実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:14:54 GMT)
Analyzing the Evolution and Maintenance of ML Models on Hugging Face [8.4] Hugging Face(HF)は、マシンラーニング(ML)モデルの開発と共有のための重要なプラットフォームとして、自らを確立している。
このリポジトリマイニング研究は,HFにホストされたモデルを中心に,コミュニティの関与,進化,メンテナンスを探求することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:20:25 GMT)
Span-Based Optimal Sample Complexity for Average Reward MDPs [8.3] 平均回帰マルコフ決定過程(MDP)において,$varepsilon$-optimal Policyを生成モデルで学習する際のサンプル複雑性について検討した。
我々は、$widetildeOleft(SAfracH (1-gamma)2varepsilon2 right)$, ここで、$H$は最適ポリシーのバイアス関数のスパンであり、$SA$は状態作用空間の濃度である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:34:44 GMT)
Learning to Fly in Seconds [8.2] カリキュラム学習と高度に最適化されたシミュレータが,サンプルの複雑さを増し,学習時間の短縮につながることを示す。
我々のフレームワークは、コンシューマ級ラップトップで18秒のトレーニングをした後、直接制御するためのSimulation-to-Real(Sim2Real)転送を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:06:45 GMT)
Rethinking Radiology Report Generation via Causal Reasoning and
Counterfactual Augmentation [8.1] 放射線学報告生成(RRG)は、視覚と言語分野の相互作用として注目されている。
共同ビジョン結合と条件文コヒーレンス結合は、レポートの精度を暗黙的に低下させる2つの側面である。
対実的サンプル合成と対実的レポート再構成を含む対実的拡張戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 10:55:36 GMT)
Universal Quantum Computation via Superposed Orders of Single-Qubit
Gates [7.8] 我々は、任意の2量子ビット制御量子ゲートが決定論的に実現可能であることを証明した。
単一量子ビットゲートの重畳順序は、普遍的な量子計算を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:10:57 GMT)
USL-Net: Uncertainty Self-Learning Network for Unsupervised Skin Lesion
Segmentation [7.8] 皮膚病変のセグメンテーションのために設計された革新的不確実性自己学習ネットワーク(USL-Net)を導入する。
USL-Netは、手動ラベリングガイダンスの必要をなくし、様々な病変を効果的に分割することができる。
我々は、フォアグラウンドの擬似ラベルを洗練し、ノイズによる誤りを低減するために、接続検出と集中検出を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 10:14:04 GMT)
The Challenges of Image Generation Models in Generating Multi-Component
Images [7.7] プロンプトの複雑さは、生成された画像の品質のボトルネックとなる。
その結果、評価されたモデルでは、プロンプトから全ての視覚要素を複数のコンポーネントに組み込むのに苦労していることが判明した。
この問題を修正するために、私たちは、複数のコンポーネントでカスタム生成されたテストデータセットにスタブルディフュージョンV2を微調整し、そのバニラよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:18:41 GMT)
Model scale versus domain knowledge in statistical forecasting of
chaotic systems [7.6] 我々は17の予測指標を持つ135の低次元システムのクラウドソースデータベース上で24の最先端予測手法をベンチマークした。
大規模でドメインに依存しない予測手法は、常に2ダースのリャプノフ時間まで正確な予測を生成する。
長い水平状態以外のデータ制限設定では、物理学に基づくハイブリッド手法は、強い帰納バイアスのため、相対的な優位性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 23:26:51 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） (Wed, 22 Nov 2023 09:39:02 GMT)
Automated Measurement of Pericoronary Adipose Tissue Attenuation and
Volume in CT Angiography [7.4] 冠動脈周囲脂肪沈着組織(Pericoronary adipose tissue, PCAT)は、冠動脈近傍の脂肪沈着組織である。
冠状動脈周辺領域におけるPCAT平均減衰量と容積を測定するための完全自動的アプローチを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:59:19 GMT)
SkeletonGait: Gait Recognition Using Skeleton Maps [7.3] スケルトンマップと呼ばれる新しい骨格歩行表現を導入し、スケルトンマップから構造情報を利用するスケルトンゲイトについて紹介する。
スケルトンマップは、人間の関節の座標をガウス近似による熱マップとして表現し、正確な体の構造を持たないシルエットのようなイメージを示す。
SkeletonGait++は、さまざまなシナリオにおいて、既存の最先端メソッドよりも大きな差がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:09:59 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） (Wed, 22 Nov 2023 11:38:46 GMT)
Hard Label Black Box Node Injection Attack on Graph Neural Networks [7.2] グラフニューラルネットワークにおける非ターゲット型ハードラベルブラックボックスノードインジェクション攻撃を提案する。
我々の攻撃は、既存のエッジ摂動攻撃に基づいており、ノード注入攻撃を定式化するために最適化プロセスを制限する。
本研究では,3つのデータセットを用いて攻撃性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:02:04 GMT)
A Comprehensive Review of Artificial Intelligence Applications in Major
Retinal Conditions [6.7] 本論文は視覚障害や視覚障害を引き起こす網膜疾患の系統的調査である。
網膜疾患を検出するための臨床と自動化の両方のアプローチをカバーしており、過去10年間の研究に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:10:53 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） (Wed, 22 Nov 2023 16:45:11 GMT)
The effect of speech pathology on automatic speaker verification -- a
large-scale study [6.5] 病的スピーチは 健康なスピーチに比べて プライバシー侵害のリスクが高まっています
ディスフォニアの成人は再識別のリスクが高まる一方、ディスフォニアのような症状は健康な話者に匹敵する結果をもたらす。
病理型間でデータをマージすると、EERは著しく低下し、自動話者検証における病理多様性の潜在的利点が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:10:56 GMT)
Sensor Fault Detection and Isolation in Autonomous Nonlinear Systems
Using Neural Network-Based Observers [6.4] センサ故障検出分離法(s-FDI)は一般的な非線形システムに適用される。
このアプローチの主な側面は、ニューラルネットワークベースのKazantzis-Kravaris/Luenberger(KKL)オブザーバの利用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:32:14 GMT)
Bridging the Gap Between Offline and Online Reinforcement Learning
Evaluation Methodologies [6.3] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、大規模な状態と行動空間を持つ環境で学習するアルゴリズムに対して、非常に有望であることを示す。
現在の深層RLアルゴリズムは、学習に膨大な量の環境相互作用を必要とする。
オフラインのRLアルゴリズムは、既存のログデータから学習プロセスをブートストラップすることでこの問題に対処しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:35:37 GMT)
Leveraging Large Language Models for Automated Proof Synthesis in Rust [6.2] 大規模言語モデル(LLM)は、コード解析と合成に成功している。
我々は、LLMと静的解析を組み合わせることで、Verusと呼ばれるRustベースの形式検証フレームワークの不変性、アサーション、その他の証明構造を合成する。
プロトタイプでは,検証タスクを複数の小さなタスクに分割し,反復的にGPT-4をクエリし,その出力と軽量な静的解析を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 23:49:03 GMT)
Representation Learning in a Decomposed Encoder Design for Bio-inspired
Hebbian Learning [6.2] 対照的な予測符号化(Hinge CLAPP Loss)のバイオインスパイアされた変種で訓練されたモジュラーフレームワークを提案する。
その結果, この誘導バイアスは, 局所的な塑性規則とバックプロパゲーションモデルとのギャップを埋めるのに有用であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:58:14 GMT)
Input Compression with Positional Consistency for Efficient Training and
Inference of Transformer Neural Networks [6.1] 本稿では,新しいデータ拡張手法である位置整合性を用いた入力圧縮(I CPC)を提案する。
I CPCは、各エポックにおける各トレーニングサンプルに様々なレベルの圧縮を適用します。
I CPCは精度を最大1%向上させ、トレーニングと推論を最大2.9Xと2.6Xに加速させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:03:30 GMT)
Anomalous second-order skin modes in Floquet non-Hermitian systems [6.0] 開境界条件下での非エルミート皮膚効果は、周期境界条件下での固有のスペクトルトポロジーに由来すると広く信じられている。
Floquet Hamiltonianは開放境界条件下での摂動や障害に対して頑健な2次皮膚効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:39:54 GMT)
TDiffDe: A Truncated Diffusion Model for Remote Sensing Hyperspectral
Image Denoising [6.0] 本稿では,ハイパースペクトル画像における有用情報を徐々に復元するために,TDiffDeと呼ばれる切り離された拡散モデルを提案する。
入力データは、純粋なノイズから始めるのではなく、ハイパースペクトル画像の認知の画像情報を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:49:08 GMT)
Optimal encoding of oscillators into more oscillators [5.7] 任意のGKP安定化符号を一般化GKP2モードスケザリング符号に還元できることを示す。
単一モードデータとアンシラでは、この最適なコード設計問題を効率的に解くことができる。
我々は、D4格子(D4格子)を低次元格子の積よりも優れていると同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:11:09 GMT)
On the Limitation of Diffusion Models for Synthesizing Training Datasets [5.4] 本稿では, 実試料から再構成した合成試料を拡散・逆過程により解析することにより, 合成試料と実試料とのギャップを解明する。
その結果, 合成データセットは, 最先端拡散モデルを用いても, 実際のデータセットの分類性能を低下させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:42:23 GMT)
Newton-CG methods for nonconvex unconstrained optimization with H\"older
continuous Hessian [5.2] 我々は、H"古いヘッセンによる2つの微分可能な目的関数を最小化する非制約非制約最適化問題を考える。
パラメータの事前知識を必要とせず,パラメータフリーなNewtonCG法を開発した。
本稿では,よく知られた正規化ニュートン法よりも優れた実用性能を示すために,予備的な数値計算結果を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:50:43 GMT)
Drilling Down into the Discourse Structure with LLMs for Long Document
Question Answering [5.0] 本稿では,文書に共通する談話構造を利用した一組の手法を提案する。
複雑なマルチホップ質問応答において,我々のアプローチをテキスト自己認識推論エージェントと組み合わせて,最高のゼロショット性能を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:22:56 GMT)
BenthIQ: a Transformer-Based Benthic Classification Model for Coral
Restoration [4.9] サンゴ礁は海洋生物多様性、沿岸保護、世界の人間の生活を支えるために不可欠である。
ベントニック合成マップを作成するための現在の手法は、しばしば空間被覆と分解能の間に妥協する。
水中基板の高精度な分類のために設計されたマルチラベルセマンティックセマンティックセマンティクスネットワークであるBenthIQを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:25:31 GMT)
PsyMo: A Dataset for Estimating Self-Reported Psychological Traits from
Gait [4.8] PsyMoは、歩行パターンに現れる心理的手がかりを探索するための、新しく、多目的かつマルチモーダルなデータセットである。
被験者312名から7種類の歩行変化と6種類のカメラアングルで歩行シーケンスを収集した。
被験者は歩数と合わせて6つの心理的質問紙に記入し,性格,自尊心,疲労,攻撃性,精神的健康に関連する17の心理指標を集計した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:53:36 GMT)
An Empirical Study of Uncertainty Estimation Techniques for Detecting
Drift in Data Streams [4.8] 本研究では,ドリフト検出における誤差率の代用として不確実性値を用いた総合的な実験的検討を行った。
実世界の7つのデータセットにまたがるADWIN検出器を用いた5つの不確実性推定手法について検討した。
その結果、SWAG法はキャリブレーションが優れているが、ドリフト検出の全体的な精度は不確実性推定法の選択によって顕著に影響しないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:17:55 GMT)
Current Topological and Machine Learning Applications for Bias Detection
in Text [4.8] 本研究はRedditBiasデータベースを用いてテキストバイアスの分析を行う。
BERTおよびRoBERTaの変種を含む4つの変圧器モデルについて検討した。
発見によるとBERT、特にミニBERTはバイアス分類に優れており、多言語モデルは遅延している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:12:42 GMT)
Peeking Inside the Schufa Blackbox: Explaining the German Housing
Scoring System [4.8] ドイツにおけるSchufa住宅の採点システムに焦点をあて,ユーザ情報の必要性と説明に対する期待が,その役割によってどのように異なるかを検討する。
予備的な結果は,すべてのユーザに対して一般的なニーズがある一方で,役割の現実性や信用スコアがどのような影響をもたらすかによって,相反するニーズが存在することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:57:21 GMT)
Single Image Compressed Sensing MRI via a Self-Supervised Deep Denoising
Approach [4.8] 本稿では,CSアーティファクトの密集度と疎集度を両立できる,単一画像・自己監督型(SS)CS-MRIフレームワークを提案する。
この手法は、スパース再構成を仮定し、あるいはノイズのない画像を生成するためにCNNの帰納バイアスにのみ依存する、構造化されたCSアーチファクトを効果的に抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:14:42 GMT)
Prediction of Effective Elastic Moduli of Rocks using Graph Neural
Networks [4.7] 本研究では,デジタルCTスキャン画像から岩石の効率的な弾性変調を予測するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくアプローチを提案する。
我々はMapperアルゴリズムを用いて、3Dデジタルロック画像をグラフデータセットに変換し、重要な幾何学的情報をカプセル化する。
我々のGNNモデルは、様々なサブキューブ次元から派生した様々なグラフサイズにわたる堅牢な予測能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:27:15 GMT)
Density Distribution-based Learning Framework for Addressing Online
Continual Learning Challenges [4.7] オンライン連続学習のための密度分布に基づく学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、より優れた平均精度と時間空間効率を実現する。
提案手法は, CL のアプローチにおいて, 有意な差で優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:21:28 GMT)
3D Face Style Transfer with a Hybrid Solution of NeRF and Mesh
Rasterization [4.7] 我々は,3次元顔の表現にNeRF(Near Raddiance Field)を用い,それを2次元スタイルの移動と組み合わせて3次元顔のスタイリゼーションを提案する。
2Dスタイルの転送画像からNeRFを直接トレーニングすると、3Dの不整合が問題になり、ぼやけが生じる。
我々は、NeRFの高忠実度幾何再構成とメッシュの高速レンダリングの利点を組み合わせるために、NeRFとメッシュ化のハイブリッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:24:35 GMT)
Deriving Comprehensible Theories from Probabilistic Circuits [4.6] 確率回路(PC)は、トラクタブル確率モデルのための汎用的で統一的なフレームワークである。
本稿では,可解で可読な論理理論を計算し,確率回路の説明可能性を向上させる。
評価は,PCの高密度領域を記述した理解可能な論理理論を効果的に作成できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:19:45 GMT)
Droplets of Good Representations: Grokking as a First Order Phase
Transition in Two Layer Networks [4.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)の重要な特性は、トレーニング中に新機能を学ぶ能力である。
また、グローキングは、機能学習を含む遅延学習/ガウス過程の現象を越えていると考えられている。
我々は、Grokkingの後、DNNの状態が1次相転移後の混合相と類似していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:55:08 GMT)
Quantum learning and essential cognition under the traction of
meta-characteristics in an open world [4.5] AIは本質的に探索に積極的ではなく、その課題は未知の世界にアプローチし適応する方法を知らないことである。
AIが新しい世界で異なる特徴を持つオブジェクトと出会うとき、それは別の課題に直面している。
本稿では,新しい世界と古い世界の客観的特徴の分布差を根本的に認識することに焦点を当てた,オープンワールドモデルと要素特徴システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:55:41 GMT)
Learning to Generate Lumped Hydrological Models [4.4] 本研究では,世界の3000以上の漁獲量から生成モデルを学習した。
その後、700以上の異なるキャッチメントに対して最適なモデリング関数を導出するためにモデルが使用された。
本研究は,少数の潜伏変数を用いて,捕食者の水文的挙動を効果的に記述できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:33:23 GMT)
MRGazer: Decoding Eye Gaze Points from Functional Magnetic Resonance
Imaging in Individual Space [4.4] 本稿では,fMRIから視線を推定するためのMRGazerというフレームワークを提案する。
従来の手法と比較して,提案フレームワークはfMRIコレジゲーションステップを省略し,処理プロトコルを単純化し,終端から終端までの視線回帰を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:13:19 GMT)
FusionFrames: Efficient Architectural Aspects for Text-to-Video
Generation Pipeline [4.3] 本稿では,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルに基づく2段階の遅延拡散テキスト・ビデオ生成アーキテクチャを提案する。
本モデルの設計は,他のマスクフレーム手法と比較して計算コストを大幅に削減する。
我々は,MoVQに基づくビデオデコーディング方式の異なる構成を評価し,一貫性を改善し,PSNR,SSIM,MSE,LPIPSのスコアを向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 00:26:15 GMT)
Error-correcting codes for fermionic quantum simulation [4.2] 二次元格子アルゴリズムを用いた量子ビットシステムによるフェルミオンの手法を提案する。
フェミオンシミュレーションに適した安定化符号群を同定する。
我々の手法は、(フェルミオン)符号率を低下させることなく、符号距離を増大させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:18:28 GMT)
A Physics-Constrained NeuralODE Approach for Robust Learning of Stiff
Chemical Kinetics [4.1] 我々は,学習中の損失関数に直接物質保存制約を組み込むことで,硬質化学反応学のためのニューラルネットワークフレームワークを拡張した。
以上の結果から, この強化は, 物質保存基準に対する物理的整合性を向上するだけでなく, より堅牢性を確保し, トレーニングプロセスをより効率的にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:40:49 GMT)
Enhancing Logical Reasoning in Large Language Models to Facilitate Legal
Applications [4.1] 大規模言語モデル(LLM)は人間の言語理解と生成をエミュレートしようとするが、論理的推論におけるその能力は限られている。
LLMに論理的推論を効果的に教えるにはどうすればよいのか?
論理的推論におけるLLMの能力の強化に焦点をあてて、法やその他の論理的な分野における適用性の拡大を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:51:50 GMT)
Panda or not Panda? Understanding Adversarial Attacks with Interactive
Visualization [4.0] 逆機械学習(Adversarial Machine Learning, AML)は、機械学習アルゴリズムを騙して誤った結果を生成する攻撃を研究する。
本稿では,様々な画像分類器に対する回避攻撃の特性と影響を示す多段階対話型可視化システムAdvExを紹介する。
以上の結果から,AdvExはAMLのメカニズムを理解するための可視化ツールとして非常に有効であるだけでなく,魅力的な,楽しい学習体験を提供することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:14:25 GMT)
Breast Cancer classification by adaptive weighted average ensemble of
previously trained models [4.0] 乳がんは毎年何百万人もの人に感染する重篤な疾患であり、症例数は増加している。
研究者は、CADシステムにおける病理組織像の使用など、乳がんを検出するための多くの技術を開発した。
本研究では、適応的な平均アンサンブルを用いて、既に完全に訓練されたモデルを組み合わせる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:33:43 GMT)
Confident Naturalness Explanation (CNE): A Framework to Explain and
Assess Patterns Forming Naturalness [3.8] 本稿では,CNE(Confident Naturalness Explanation)フレームワークという新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、説明可能な機械学習と不確実性定量化を組み合わせて、自然性を評価し説明する。
自然性の概念に対するパターンの確実な寄与を記述した新しい量的尺度を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:25:55 GMT)
On diffusion-based generative models and their error bounds: The
log-concave case with full convergence estimates [3.8] 我々は,強い対数空間データ分布を仮定して,拡散に基づく生成モデルの収束挙動を理論的に保証する。
我々は、モチベーションの例を通して、未知の平均を持つガウス分布からサンプリングし、我々のアプローチの強力さを実証する。
この手法はサンプリングアルゴリズムにおいて最もよく知られた収束率をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:40:45 GMT)
Pelvic floor MRI segmentation based on semi-supervised deep learning [3.8] 深層学習対応セマンティックセグメンテーションは骨盤底臓器の立体的再構成を促進する。
骨盤底MRIのセグメンテーションの課題は、労働集約的でコストがかかり、ラベルの不足につながる。
不十分なセグメンテーションラベルは骨盤底臓器の正確なセグメンテーションと再構築を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:46:00 GMT)
Introducing Reduced-Width QNNs, an AI-inspired Ansatz Design Pattern [3.8] 変分量子アルゴリズムは、初めて産業的に関係のある量子優位性を得る最も有望な候補の1つである。
古典的ニューラルネットワーク(ANN)としてアナログ設定で使用される場合、量子ニューラルネットワーク(QNN)と呼ばれることが多い。
本稿では,近年のQNNにおけるドロップアウト正規化解析の結果に動機づけられた小型回路アンサッツの設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:58:55 GMT)
Naturalness of Attention: Revisiting Attention in Code Language Models [3.8] CodeBERTのようなコードの言語モデルは、高度なソースコード表現を学習する機能を提供するが、その不透明さは、取得したプロパティを理解する上で障壁となる。
本研究は、注意重みを超える注意機構のこれまで無視されていた要因について、いくつかの光を当てることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:34:12 GMT)
Single-shot Quantum Signal Processing Interferometry [3.7] 本稿では,量子力学の基本的限界における量子センシングのための一般アルゴリズム,量子信号処理干渉法(QSPI)を提案する。
我々のQSPIプロトコルは、パラメータ推定を超えた連続可変ボソニックシステムを用いた量子センシングのための統一的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:44:14 GMT)
Risk-sensitive Markov Decision Process and Learning under General
Utility Functions [3.6] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、様々な応用分野や理論的研究において大きな注目を集めている。
累積報酬の空間上でのエプシロン被覆を用いた修正値アルゴリズムを提案する。
シミュレータが存在しない場合,提案アルゴリズムは高信頼度探索法を用いて設計され,ほぼ最適ポリシーを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:50:06 GMT)
Symbolic Execution for Quantum Error Correction Programs [3.6] 量子プログラムのためのシンボリック実行フレームワークQSEを定義する。
量子誤り訂正プログラムの効率的な解析を容易にするシンボリック・スタビライザー状態を導入する。
我々はQuantumSE.jlというプロトタイプツールでシンボル安定化状態をサポートしてQSEを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:52:54 GMT)
SymPhase: Phase Symbolization for Fast Simulation of Stabilizer Circuits [3.6] 本稿では,回路を1回だけ前進させる,効率的な安定化回路シミュレーションアルゴリズムを提案する。
位相シンボル化を安定化器発生器に導入し、回路内のパウリ断層をシンボル表現として明示的に蓄積できるようにする。
本稿では, ビットベクトル符号化を用いて, シンボリック位相を安定化器テーブルーに統合し, 効率よく維持する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:26:08 GMT)
FuseNet: Self-Supervised Dual-Path Network for Medical Image
Segmentation [3.5] FuseNetは、自己教師型セマンティックセグメンテーションのためのデュアルストリームフレームワークである。
クロスモーダル融合技術は、テキストデータを拡張画像に置き換えることで、CLIPの原理を拡張している。
皮膚病変と肺分画データセットの実験により, 本手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 00:03:16 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） (Wed, 22 Nov 2023 08:44:34 GMT)
HEViTPose: High-Efficiency Vision Transformer for Human Pose Estimation [3.2] 本稿では,Human Pose Estimation (HEViTPose)のための高効率視覚変換器を提案する。
HEViTPoseでは,CGSR-MHA (Cascaded Group Spatial Reduction Multi-Head Attention Module) が提案され,計算コストが削減された。
2つのベンチマークデータセット(MPIIとCOCO)の総合的な実験は、HEViTPoseモデルが最先端モデルと同等であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:45:16 GMT)
REDS: Resource-Efficient Deep Subnetworks for Dynamic Resource
Constraints [3.1] 最先端の機械学習パイプラインは、実行時に適応できないリソースに依存しないモデルを生成する。
本稿では,資源効率の高いDeep Subnetworks (REDS) を導入し,変動資源へのモデル適応に取り組む。
本稿では,サブモデルのテストセット精度の観点からREDSの優れた性能を示す理論的結果と実証的証拠を提供し,40$mu$s以下の動的リソース制約に対応する適応時間を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:34:51 GMT)
The Influence of Neural Networks on Hydropower Plant Management in
Agriculture: Addressing Challenges and Exploring Untapped Opportunities [3.1] 水力発電所は持続可能な農業のための重要な水源となっている。
主な関心事は、発電と農業用水との競合の可能性である。
本稿では,農業用水力発電所管理フレームワークの採用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 10:22:59 GMT)
Linear Log-Normal Attention with Unbiased Concentration [3.0] 本研究では,注意行列の分布と集中度を解析し,自己注意機構について検討した。
本稿では,これらの量を計測し,新たな自己注意機構である線形ログNormal Attentionを提案する。
ポピュラーな自然言語ベンチマークの実験結果から,提案した線形ログNormal Attentionは,他の線形化アテンションよりも優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:30:41 GMT)
Experimentation in Early-Stage Video Game Startups: Practices and
Challenges [3.0] ビデオゲームのスタートアップは、彼らが競争相手と区別する"Wow"クオリティを必要とします。
本誌は、ビデオゲームのスタートアップの協同ファウンダ4名にインタビューした。
調査では、ビデオゲームスタートアップが実験を行う6つのプラクティス、またはシナリオを特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:27:10 GMT)
ChemScraper: Graphics Extraction, Molecular Diagram Parsing, and
Annotated Data Generation for PDF Images [2.9] 分子図の既存の視覚は、PNGのようなピクセルベースの画像を化学構造表現(SMILESなど)に変換する。
我々は、生来のデジタルPDF分子画像からシンボルを抽出し、簡単なグラフ変換を適用して、編集可能なChemDrawファイル(CDXML)の視覚構造と化学構造の両方をキャプチャする。
IndigoでSMILES文字列を描画し、分子構造を解析し、認識された構造から正しいファイルを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 03:23:17 GMT)
Comparison of pipeline, sequence-to-sequence, and GPT models for
end-to-end relation extraction: experiments with the rare disease use-case [2.9] エンド・ツー・エンド関係抽出(E2ERE)は、バイオメディシンにおける自然言語処理(NLP)の重要かつ現実的な応用である。
稀な疾患に焦点を絞った複雑なデータセットを用いて,E2EREの一般的なパラダイムを3つ比較した。
パイプラインモデルが依然として最善であるのに対して、シーケンス・ツー・シーケンスモデルはそれほど遅れていないことが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:52:00 GMT)
Self supervised convolutional kernel based handcrafted feature
harmonization: Enhanced left ventricle hypertension disease phenotyping on
echocardiography [2.7] 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） (Wed, 22 Nov 2023 05:15:38 GMT)
Hybrid Whale-Mud-Ring Optimization for Precise Color Skin Cancer Image
Segmentation [2.7] 皮膚内視鏡は皮膚がんの早期発見において重要な役割を担っている。
皮膚癌診断の精度を高めるためには,デジタル皮膚内視鏡画像の効果的な処理が重要である。
本稿では,WMRA と呼ばれる Whale Optimization Algorithm とハイブリッド化された Mud Ring Algorithm の強化版を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:35:43 GMT)
Gates Are Not What You Need in RNNs [2.6] 従来のセルに勝って1つのゲートを使わないResidual Recurrent Unit(RRU)と呼ばれる新しいリカレントセルを提案する。
これは残りのショートカット接続、線形変換、ReLU、正規化に基づいている。
実験の結果,RRUは従来のゲートユニット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） (Wed, 22 Nov 2023 01:11:46 GMT)
Perceptual Structure in the Absence of Grounding for LLMs: The Impact of
Abstractedness and Subjectivity in Color Language [2.6] 定義色空間と言語モデルで定義される特徴空間との間にはかなりの整合性があることが示される。
その結果,色空間のアライメントはモノレキセミックで実用的な色記述を保ちつつも,実際の言語的利用の要素を示す例の存在感は著しく低下することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:12:36 GMT)
Efficient quantum loading of probability distributions through Feynman
propagators [2.6] 我々は、ハミルトニアンシミュレーションを用いて確率分布のロードのための量子アルゴリズムを、$hat H= Delta + V(x) mathbbI$ という形の1次元ハミルトニアンに対して提示する。
我々は、ファインマンプロパゲーターが解析的に閉じた形式を持つことが知られているポテンシャル$V(x)$を考え、これらのハミルトニアンを用いて確率分布を量子状態にロードする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:41:58 GMT)
Bitformer: An efficient Transformer with bitwise operation-based
attention for Big Data Analytics at low-cost low-precision devices [2.5] 本稿では,従来の浮動小数点行列乗算をビット演算に置き換える新しいアテンション機構であるBitformerモデルを提案する。
浮動小数点演算の典型的な$O(n2d)$複雑性から、ビット演算を特徴づける$O(n2T)$複雑性への移行は、この利点を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:20:24 GMT)
Docking-based generative approaches in the search for new drug
candidates [2.4] ドッキングに基づく生成モデルのための新しい分類法を提案する。
ドッキングと組み合わされた生成プロトコルのさらなる発展に向けた最も有望な方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:37:09 GMT)
LIMIT: Less Is More for Instruction Tuning Across Evaluation Paradigms [2.2] オープンソースMPT-7BおよびMPT-30Bモデルを1kから60kのサンプルから様々なサイズの命令微調整データセットに微調整する。
我々は,(1)従来のNLPベンチマークと(2)モデルに基づく評価の両方において,1k-6k命令の微調整サンプルのサブセットが良好な性能を達成するのに十分であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 03:37:01 GMT)
VINCY: A Smart-contract based Data Integrity and Validation Tooling for
Automated Vehicle Incident Investigation [2.0] 本稿では,道路試験における自動車両事故調査のためのスマートコントラクトに基づくデータ整合性検証ツールを提案する。
調査員が使用するデータは正確で、その完全性を維持する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:47:15 GMT)
Deep learning-based instance segmentation for the precise automated
quantification of digital breast cancer immunohistochemistry images [1.8] 深層学習に基づくインスタンスセグメンテーションアーキテクチャを用いて,IHCスライスに適用した核バイオマーカーと膜バイオマーカーの自動定量化の実現可能性を示した。
HE, ER, Ki-67 (核バイオマーカー) およびHER2 (膜バイオマーカー) IHC-stained image を用いてアノテーションを収集した。
我々は、2つのモデル(いわゆる核・膜認識セグメンテーションモデル)を訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:23:47 GMT)
Surpassing GPT-4 Medical Coding with a Two-Stage Approach [1.7] GPT-4 LLMは、医療コーディングタスクのICD符号の過剰な数を予測する。
LLM-codexは,まずエビデンス提案を発生させ,LSTMに基づく検証段階を用いる2段階のICD符号予測手法である。
我々のモデルは、医学的コーディングの精度、稀な符号の精度、文章レベルの証拠の特定を同時に達成する唯一の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 23:35:13 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） (Wed, 22 Nov 2023 09:45:11 GMT)
Efficient Vision Transformer for Human Pose Estimation via Patch
Selection [1.5] ビジョントランスフォーマー(ViT)はCNNに代わる有望な代替品として登場し、最先端のパフォーマンスを向上している。
本稿では,ViTの計算複雑性を低減するための3つの方法を提案する。
提案手法は,0%から3.5%の精度で,30%から44%の範囲で計算複雑性の大幅な低減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:35:08 GMT)
Towards Detecting, Recognizing, and Parsing the Address Information from
Bangla Signboard: A Deep Learning-based Approach [1.4] 我々は,バングラの看板から情報を検出し,認識し,修正し,解析する深層学習モデルを用いたエンドツーエンドシステムを提案する。
我々は手動で注釈付き合成データセットを作成し、サインボード検出、アドレステキスト検出、アドレステキスト認識、アドレステキストモデルを訓練した。
最後に,最先端のトランスフォーマーに基づく事前学習言語モデルを用いて,Banglaアドレステキストを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:25:15 GMT)
High-Quality Face Caricature via Style Translation [1.3] 実世界での使用に適した,高品質で不対面の顔似似顔絵法を提案する。
顔の特徴の誇張と外観のスタイル化を2段階のプロセスで達成する。
Faceキャラクチュアプロジェクションは、実面と似顔で訓練されたエンコーダと、事前訓練されたジェネレータを用いて、実面と似顔を投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:03:33 GMT)
Single electron-spin-resonance detection by microwave photon counting [1.3] スピン依存フォトルミネッセンス、輸送測定、走査プローブ技術を用いて単一電子スピン感度が達成されている。
ここでは, 極低温におけるマイクロ波光子カウンタを用いて, スピン蛍光検出による単一電子磁気共鳴を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:49:09 GMT)
Understanding Cost Dynamics of Serverless Computing: An Empirical Study [1.3] この調査は、組織がサーバレスを採用するコストを期待する方法を詳しく説明している。
また、ワークロードの適合性を理解し、サーバレスアプリケーションのコスト最適化のためのベストプラクティスを特定することも目標としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:01:23 GMT)
Knowledge From the Dark Side: Entropy-Reweighted Knowledge Distillation
for Balanced Knowledge Transfer [1.3] 蒸留(KD)は、より大きな「教師」モデルからの知識を学生に伝達する。
ERKDは教師の予測においてエントロピーを用いてKD損失を標本的に再重み付けする。
私たちのコードはhttps://github.com/cpsu00/ER-KD.comで公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:34:33 GMT)
Infectious disease surveillance needs for the United States: lessons
from COVID-19 [1.2] パンデミック時の意思決定を支援するための効果的な監視システムの必要性について論じる。
我々は、特定のデータ型の価値について学ぶために、米国外の司法機関に目を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:43:35 GMT)
Masked Conditional Diffusion Models for Image Analysis with Application
to Radiographic Diagnosis of Infant Abuse [1.1] 異所性病変(Metaphyseal lesion, CML)は、乳幼児の虐待に特異的な障害である。
放射線技師がこれらの微妙な骨折を検知するためには、異常な遠位部X線写真にフラグを付けるモデルを開発する必要がある。
本稿では,データ拡張のための新しい生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 20:50:56 GMT)
Automated generation of attack trees with optimal shape and labelling [1.0] 精度を犠牲にすることなく,ラベルのツリーサイズと情報長を最小化する攻撃木生成アルゴリズムを提案する。
特に、我々の生成アルゴリズムは、並列かつシーケンシャルにアクションを実行する複雑な攻撃を処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:52:51 GMT)
Leveraging Different Learning Styles for Improved Knowledge Distillation
in Biomedical Imaging [0.9] 我々の研究は知識多様化の概念を活用して、知識蒸留(KD)や相互学習(ML)といったモデル圧縮技術の性能を向上させる。
我々は,教師から学生(KD)への知識伝達を可能にすると同時に,学生(ML)間の協調学習を促進する統一的な枠組みで,一教師と二学生のネットワークを利用する。
教師が学生ネットワークと予測や特徴表現の形で同じ知識を共有する従来の手法とは異なり,提案手法では,教師の予測と特徴マップの学習により,より多様化した戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:23:44 GMT)
Machine Translation to Control Formality Features in the Target Language [0.9] 本研究では、機械学習が英語からフォーマルな言語への翻訳にどのように使われているかを検討する。
これは、形式性制御された設定でバイリンガルモデルを訓練し、その性能を事前訓練された多言語モデルと比較することで実現された。
予測されたマスク付きトークンと基底真理を比較することにより,公式な形式性精度(ACC)を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:42:51 GMT)
Compute at Scale: A Broad Investigation into the Data Center Industry [0.9] グローバル産業の評価額は約250億ドルで、今後7年間で倍増する見込みだ。
米国、ヨーロッパ、中国が最も重要な市場を構成しているため、全世界に約500カ所(約10MW)のデータセンターがある可能性が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 23:02:32 GMT)
Artificial Intelligence in the Service of Entrepreneurial Finance:
Knowledge Structure and the Foundational Algorithmic Paradigm [0.8] この研究は、起業家ファイナンス文学における人工知能の応用に関する文献的レビューを提供する。
文献分析は、知識分野の概念、知性、社会構造に関する豊富な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:58:46 GMT)
Intention and Context Elicitation with Large Language Models in the
Legal Aid Intake Process [0.7] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた概念実証を行い,クライアントの基本的な意図と特定の法的事情を推論する。
また,教師付き微調整学習やオフライン強化学習を用いて意図と文脈の推論を自動的に組み込むための今後の研究方向を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 10:04:29 GMT)
Medical Image Retrieval Using Pretrained Embeddings [0.7] トレーニングや微調整の必要なく,事前訓練ネットワークを用いて医用画像検索を行うことが可能であることを示す。
プレトレーニングを施した埋込装置を用いて, 運動量, 身体領域, 臓器レベルでの様々なタスクに対する1のリコールを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:42:33 GMT)
Curriculum Learning and Imitation Learning for Model-free Control on
Financial Time-series [0.7] カリキュラム学習と模倣学習は、ロボット分野において広く活用されている。
我々は、複雑な時系列データに対する代表制御タスクにおいて、これらのアプローチを理論的かつ経験的に探索する。
この結果から,カリキュラム学習は制御タスク性能向上の新たな方向性であると考えられた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:42:50 GMT)
A projected nonlinear state-space model for forecasting time series
signals [0.7] 本稿では,ノイズのある時系列データから非線形ダイナミクスを学習し,予測する高速アルゴリズムを提案する。
提案モデルの主な特徴は、投射線に適用されたカーネル関数であり、潜在力学における非線形性の高速な捕捉を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:05:37 GMT)
Detecting out-of-distribution text using topological features of
transformer-based language models [0.6] 本研究では,変換器を用いた言語モデルにおける注意マップにトポロジカルデータ解析(TDA)を適用しながら,配布外(OOD)テキストサンプルの検出を試みる。
我々は,変換器を用いた言語モデルであるBERTの分布外検出のためのTDAに基づくアプローチを評価し,BERT CLSの埋め込みに基づく従来のOODアプローチと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:04:35 GMT)
Coupling undetected sensing modes by quantum erasure [0.6] 誘導コヒーレンスIUP(IC-IUP)は、第1のソースが通過するアイドラー光子のみを持ち、非線形干渉計(NI-IUP)は第1のソースが通過する信号とアイドラー光子の両方を持ち、実装が容易である。
そこで我々は,IC-IUP と NI-IUP 間の連続的な移動に偏極状態量子消去器を用いた新しいセットアップをモデル化し,実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:35:37 GMT)
Enigma: Privacy-Preserving Execution of QAOA on Untrusted Quantum
Computers [0.6] エニグマ(Enigma)は、プライバシ保存型量子計算方式のスイートである。
量子回路を難読化する従来のSQCスキームとは異なり、エニグマはQAOAの入力問題を変換する。
エニグマのプライバシー改善は、忠実度をわずかに低下させるだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:40:23 GMT)
SourceP: Detecting Ponzi Schemes on Ethereum with Source Code [0.6] SourcePは、事前訓練されたモデルとデータフローを使用して、一般化プラットフォーム上でスマートPonziスキームを検出する方法である。
まず、スマートコントラクトのソースコードをデータフローグラフに変換し、学習コード表現に基づく事前学習モデルを導入し、分類モデルを構築する。
実験の結果、SourcePはスマートコントラクトデータセット内のスマートPonziスキームを検出するために87.2%のリコールと90.7%のFスコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:59:59 GMT)
Discrete approximations of Gaussian smoothing and Gaussian derivatives [0.5] 本稿では,離散データに適用するためのスケール空間理論におけるガウススムージングとガウス微分計算の近似問題に関する詳細な処理法を開発する。
我々は、これらのスケール空間の操作を明示的な離散的畳み込みの観点から区別する3つの主要な方法を考える。
本稿では,これら3つの主要な離散化手法の特性を理論的および実験的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:52:41 GMT)
Goal Space Abstraction in Hierarchical Reinforcement Learning via
Set-Based Reachability Analysis [0.5] 本稿では,目標表現と階層的ポリシの両方を同時に学習するFeudal HRLアルゴリズムを提案する。
複雑なナビゲーションタスクに対する我々のアプローチを評価し、学習された表現が解釈可能で、転送可能であり、データ効率のよい学習結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 10:24:26 GMT)
Comparative Experimentation of Accuracy Metrics in Automated Medical
Reporting: The Case of Otitis Consultations [0.5] 生成人工知能(Generative Artificial Intelligence)は、医療相談書の書き起こしに基づいて、自動的に医療報告を生成するために用いられる。
生成したレポートの正確さは、その正確さと有用性を保証するために確立する必要がある。
AIが生成したレポートの正確性を測定する指標はいくつかあるが、これらの指標を医療報告に適用するための作業はほとんど行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:51:43 GMT)
Powerful Quantum Circuit Resizing with Resource Efficient Synthesis [0.5] 本稿では,2つのアルゴリズムを紹介する。
1つ目は、ゲート依存性のルールを利用して、深さを最適化するときにキュービット数を61.6%または45.3%削減する。
第2のアルゴリズムは、依存ルールやその他の最先端ツールを介して、従来は変更不可能だった回路のリサイズ機会を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:18:34 GMT)
Extracting individual variable information for their decoupling, direct
mutual information and multi-feature Granger causality [0.5] この記事では、$X$の情報を含むランダム変数として$overlineX|Y$などの個々の情報を抽出するが、$Y$に関する情報は取り除く。
複雑な条件付き確率分布の詳細なモデルが必要です - 一般的には難しい作業ですが、ここでは不完全な方法を使って、複数の依存性の低減を通じて実現できます。
また、中間変数を使わずに直接情報伝達を評価する直接的な相互情報にも使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:45:30 GMT)
Enhancing Summarization Performance through Transformer-Based Prompt
Engineering in Automated Medical Reporting [0.5] 2ショットプロンプトアプローチとスコープとドメインコンテキストの組み合わせは、他のメソッドよりも優れています。
自動化されたレポートは、人間の参照の約2倍の長さである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:51:53 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） (Wed, 22 Nov 2023 19:44:10 GMT)
Gradual Verification for Smart Contracts [0.5] Algosはスマートコントラクトを通じてセキュアなリソーストランザクションを実現する。
従来の検証技術は、包括的なセキュリティ保証の提供に不足している。
本稿では,段階的検証という段階的なアプローチを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:42:26 GMT)
The Journey to Serverless Migration: An Empirical Analysis of
Intentions, Strategies, and Challenges [0.4] サーバレスは、開発者がアプリケーションロジックのみに集中できるようにする、新たなクラウドコンピューティングパラダイムである。
本研究では,サーバレスアーキテクチャへの移行に伴う意図,戦略,技術的,組織的課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:10:19 GMT)
Ensemble transport smoothing. Part II: Nonlinear updates [0.4] 非線形逆アンサンブル輸送スムーサの実証と実演を行う。
我々のスムラは従来の線形スムラやカルマン・スムラよりも低い推定誤差が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:38:58 GMT)
Ensemble transport smoothing. Part I: Unified framework [0.4] 本稿では,輸送型平滑化のための一般的なアンサンブルフレームワークを提案する。
完全に非ガウス的な設定で状態空間モデルの構造をどのように活用するかを詳述する。
本稿では, 非線形アンサンブル搬送スムーサのより深い実装について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:17:40 GMT)
Immunohistochemistry guided segmentation of benign epithelial cells, in
situ lesions, and invasive epithelial cells in breast cancer slides [0.3] 乳がん領域における上皮細胞のセグメンテーションのためのAIモデルを開発した。
浸潤上皮細胞,良性上皮細胞,in situ病変に対するDiceスコア0.70,0.79,0.75の定量評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:25:08 GMT)
DNA-TEQ: An Adaptive Exponential Quantization of Tensors for DNN
Inference [0.3] 量子化は、ストレージと計算の複雑さを減らすためにディープニューラルネットワーク(DNN)で一般的に使用される。
そこで本研究では,DNNテンソルを指数関数的に定量化するDNA-TEQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:39:14 GMT)
Creating Temporally Correlated High-Resolution Power Injection Profiles
Using Physics-Aware GAN [0.2] 我々は,高分解能出力に時間的一貫性を強制するGANモデルを構築した。
GANモデルのユニークな特徴は、遅い時間スケールの集約された電力情報のみに基づいて訓練されていることである。
その結果, モデルが時間的に時間的に相関した瞬時電力注入プロファイルを作成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 01:42:59 GMT)
Point Projection Mapping System for Tracking, Registering, Labeling and
Validating Optical Tissue Measurements [0.2] 本稿では, 組織試料の計測位置を非破壊的に追跡できるポイントプロジェクションマッピングシステムを提案する。
病理組織学的結果を用いた正確な登録, 検証, ラベル付けを行うための枠組みを, ケーススタディで提案し, 検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:19:41 GMT)
Bayesian inference of a new Mallows model for characterising symptom
sequences applied in primary progressive aphasia [0.1] 症状列の特徴付けのためのベイズ推定について検討する。
我々は、部分的なランク付けと右検閲データを考慮するために、Mallowsモデルを適用する。
これは症状発生の臨床的理解を高める可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:16:20 GMT)
Horizon brightened accelerated radiation in the background of braneworld
black holes [0.1] 地平線明るくした加速放射(HBAR)は、曲面時空における粒子生成の明確なメカニズムを私たちにもたらした。
原子-磁場相互作用と関連するHBARエントロピーによる原子の遷移確率について検討した。
我々は、シュワルツシルトとBBHに対応するHBARの波長が、質量に応じて互いにずれている重要な特徴を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:00:53 GMT)
Efficient Transformer Knowledge Distillation: A Performance Review [0.1] 本稿では,効率的な注意変換器を用いた知識蒸留によるモデル圧縮の評価を行う。
我々は、長いシーケンス上でNERモデルの性能をトレーニングし、テストするために、新しい長文名前付きエンティティ認識データセット、GONERDを導入する。
多くのタスクにおけるほとんどのモデルにおいて、知識蒸留は低コストで高性能な注意モデルを得るのに有効な方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:19:37 GMT)
Next-Generation Earth System Models: Towards Reliable Hybrid Models for
Weather and Climate Applications [0.1] 我々は、機械学習が地球システムをモデル化する能力をいかに変えたか、そして近い将来スイスのエンドユーザーにとって、最近のブレークスルーがいかに利益をもたらすかをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:00:26 GMT)
Entanglement Phase Transition in Holographic Pseudo Entropy [0.0] 本稿では,AdS/BCFTを用いた絡み合い相転移のホログラフィック記述について述べる。
ブレーン局所化スカラー場を用いたAdS/BCFTモデルにおけるホログラフィック擬似エントロピーを解析的に計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:09:19 GMT)
The Rise of Creative Machines: Exploring the Impact of Generative AI [0.0] 本研究では, 生産型人工知能(AI)がマーケティング, 製品開発, 研究にどのように革命をもたらすかを検討する。
偏見や偽情報といった問題に対する緩和技術に対処することに加えて、この議論は、継続的なステークホルダーのコミュニケーションと倫理的原則を通じて責任ある開発の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:27:08 GMT)
Zig-zag dynamics in a Stern-Gerlach spin measurement [0.0] ボヘミアのジグザグ力学の軌跡を可視化する。
対応する軌道は、左利きの電子ワイル状態と右利きの電子ワイル状態のカップリングの結果、ジグザギングを示す。
その結果、Stern-Gerlach 設定において、波動関数の特性として、「スピン」の異なる意味をランダム変数として明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:04:22 GMT)
White Paper: The Generative Education (GenEd) Framework [0.0] Generative Education(GenEd)フレームワークは、教育におけるLarge Language Models(LLM)からLarge Multimodal Models(LMM)への移行を探求する。
本稿では,パーソナライズ,対話的,感情的な学習環境を構築するためのLMMの可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:07:26 GMT)
Weak universality, quantum many-body scars and anomalous
infinite-temperature autocorrelations in a one-dimensional spin model with
duality [0.0] 3スピン相互作用を持つ1次元スピン-1/2$モデルと横磁場$h$について検討する。
臨界指数 $z$, $beta$, $gamma$, $nu$, そして中心電荷 $c$ を計算する。
周期境界条件を持つ系では、指数的に多くの正確な中スペクトルゼロエネルギー固有状態が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 10:56:46 GMT)
Uncertainty Estimation in Multi-Agent Distributed Learning [0.0] KDT NEUROKIT2Eプロジェクトは、エッジデバイス上のAIアプリケーションを容易にするための、新たなオープンソースフレームワークを確立することを目的としている。
本研究は,エッジネットワーク対応エージェントが分散環境における協調学習に携わることを可能にするメカニズムと方法論に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:48:20 GMT)
Transfer Learning-based Real-time Handgun Detection [0.0] 本研究では、畳み込みニューラルネットワークと伝達学習を用いて、自動拳銃検出のためのリアルタイムコンピュータビジョンシステムの開発を行う。
提案システムは84.74%の精度を達成し,関連する作業に匹敵する有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:09:42 GMT)
Towards the Intuitive Understanding of Quantum World: Sonification of
Rabi Oscillations, Wigner functions, and Quantum Simulators [0.0] 量子力学現象の直観的理解に向けた手法として音素化を提案する。
本稿では、音源データや性能設定に応じて量子データの音素化・スコア化を行う様々な手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:06:54 GMT)
Towards a measurement theory in QFT: "Impossible" quantum measurements
are possible but not ideal [0.0] 我々は、非相対論的量子物理学において同じ問題が生じることを示した。
我々は、QFTにおける不可能な測定とは無関係に開発された非相対論的量子情報アプローチを開発する。
これらの考察は、QFTにおける完全な測定理論の発展を導くのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:00:16 GMT)
The mass of simple and higher-order networks [0.0] 離散トポロジカル・ディラック作用素を用いて、Nambu-Jona Lasinioモデルに着想を得た質量を持たない自己相互作用型トポロジカル・ディラック場に対する作用を定義する。
ネットワークの質量は、ネットワーク上で定義されたこのトポロジカル・ディラック場の質量を厳密に表現している。
ランダムグラフ,スケールフリー,実重み付き協調ネットワークなど,異なるネットワークの質量に関する数値的な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:08:40 GMT)
State Diagrams to determine Tree Tensor Network Operators [0.0] 量子ハミルトニアンを与えられたTTNOを構成するアルゴリズムを考案する。
木構造に対するランダムハミルトニアンのアルゴリズムの性能を検証した。
我々は、ボゾン浴場に結合したハイゼンベルクスピン鎖の形で開量子系を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:47:26 GMT)
Security of the decoy-state BB84 protocol with imperfect state
preparation [0.0] ソース欠陥が存在する場合のBB84QKDプロトコルの安全性について検討する。
本研究では,コヒーレント状態強度変動による非ポアソン光子数統計と,非理想分極状態準備による震源の基底依存性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:51:18 GMT)
Robustness of chaotic behavior in iterated quantum protocols [0.0] アダマールゲートと出力の1つの測定値を持つ量子回路は、等しく準備された量子ビットのアンサンブルに繰り返し適用された場合、カオス力学をもたらすことが知られている。
本研究は, 整合性誤差と非整合性初期雑音の両方が存在する場合に, 理想的な進化が歪むかを検討する。
提案手法により,反復プロトコルの動作の信頼性の確保が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:59:32 GMT)
Robot at the Mirror: Learning to Imitate via Associating Self-supervised
Models [0.0] 我々は、トレーニングや微調整の代わりにアソシエイトを通じて、準備済みの自己教師付きモデルからカスタムモデルを構築するアプローチを導入する。
そこで本研究では,鏡を映し出したヒューマノイドロボットが,知覚した画像から身体の3Dポーズを検出することを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 08:30:20 GMT)
Revolutionizing Underwater Exploration of Autonomous Underwater Vehicles
(AUVs) and Seabed Image Processing Techniques [0.0] 地球上の海は世界最後の境界線の一つであり、その深さのごく一部しか探検されていない。
技術の進歩により、自律型水中車両(AUV)は独立して運用でき、水中で複雑な作業を行うことができる。
本稿では,AUV技術の最新技術と海底画像処理技術について概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:45:44 GMT)
Review of compressed embedding layers and their applications for
recommender systems [0.0] 本稿では, トレーニング可能な, 圧縮された埋め込み層に関する文献をレビューし, 巨大ニューラルレコメンダシステムへの適用性について論じる。
圧縮埋込層を用いて測定した結果について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:21:37 GMT)
Recurrent neural networks and transfer learning for elasto-plasticity in
woven composites [0.0] 本稿では, 織物のメソスケールシミュレーションの代用として, リカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルを提案する。
平均場モデルは、弾塑性挙動を表す包括的データセットを生成する。
シミュレーションでは、任意の6次元ひずみヒストリーを用いて、ランダムウォーキング時の応力を原課題として、循環荷重条件を目標課題として予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:47:54 GMT)
Quantum energetics of a non-commuting measurement [0.0] 回路量子力学系における非交換測定のエネルギー特性を実験的に検討した。
本研究では、周波数シフトがプローブに与えられる空洞光子のスペクトル分析を通して、量子ビットの関連するエネルギー変化とバランスをとることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:00:01 GMT)
Quantum Sensing of Magnetic Fields with Molecular Spins [0.0] 我々はまず,ハイブリッド量子回路に埋め込まれた分子スピンアンサンブル上に,交流磁場に対する量子センシングプロトコルを実装可能であることを示す。
次に、マイクロ波周波数でのエコー検出のみを用いて、交流磁界と同期した動的デカップリングプロトコルは、印加パルス数4-5の10-10-10-9T/sqrtHz$までの感度を高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:21:49 GMT)
Quantum Partial Information Decomposition [0.0] 部分情報分解 (Partial Information Decomposition, PID) は、情報2変数$A,B$を別の部分に分解するシャノンの理論の1段階を超えている。
これらの概念を量子環境でどのように定義するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:41:08 GMT)
Projective toric designs, difference sets, and quantum state designs [0.0] 次数$t$の三角立方体規則(英: Trigonometric cubature rules of degree $t$)は、トーラス上の点の集合で、和がトーラス全体の上の次数$t$単項積分を再現する。
量子力学の射影構造に動機付けられ、射影トーラス上の$t$-designsという概念を発展させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:48:39 GMT)
Photon Number Resolving Detection with a Single-Photon Detector and
Adaptive Storage Loop [0.0] 光子数分解(PNR)測定は量子光学における多くの応用に有用または必要である。
そこで本研究では,単一クリック検出器の動作と,調整可能なアウトカップリングを備えたストレージラインについて検討する。
適応的なアプローチにより、より広い範囲の条件下での量子ショットノイズ限界以下での光子数分散が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:39:35 GMT)
Parity vs. $\mathsf{AC^0}$ with simple quantum preprocessing [0.0] 我々は、$mathsfAC0$が$mathsfQNC0$回路の測定結果に作用するハイブリッド回路モデルについて検討する。
私たちは、$mathsfQNC0$が検索とサンプリングに驚くほど強力であるのに対して、その出力のグローバルな相関は"ロックアウト"されていることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 20:27:05 GMT)
Optimal quantum reservoir computing for market forecasting: An
application to fight food price crises [0.0] 量子貯水池コンピューティング(QRC)の新たな技術は、その例外的な効率性と適応性で際立っている。
量子コンピューティングのパワーを活用することで、複雑な経済市場を解き放つ大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:22:47 GMT)
Optimal Linear Signal: An Unsupervised Machine Learning Framework to
Optimize PnL with Linear Signals [0.0] 本研究では、定量的ファイナンスにおける利益と損失(PnL)の最適化のための教師なし機械学習手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、線形回帰の教師なし変種と同様、外部変数から線形に構築された信号から生成されたPnLのシャープ比を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:10:59 GMT)
Non-Gaussian correlations in the steady-state of driven-dissipative
clouds of two-level atoms [0.0] レーザー駆動高密度アンサンブルにより放出される光の2次コヒーレンス関数$g(2)(tau)$について実験的に測定した。
我々は、この違反はコヒーレントフィールドの出現によるものではないと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:21:27 GMT)
Non-Gaussian Quantum Illumination with three modes [0.0] 信号状態に2つのモード光子状態が記述され、アイドラーが1つの光子モード状態が記述されたガウス状態以外の3つのモードの量子照明は、高雑音背景において感度標準ガウス量子照明よりも優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:25:36 GMT)
No-Collapse Accurate Quantum Feedback Control via Conditional State
Tomography [0.0] 測定ベースフィードバック制御(MBFC)プロトコルの有効性は,測定ノイズの存在によって阻害される。
本研究は、条件力学のノイズフリーモニタリングを可能にするリアルタイム連続状態推定手法について検討する。
このアプローチは強化学習(RL)に基づく制御において特に有用であり、RLエージェントは任意の条件付き観測値でトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 11:23:43 GMT)
Nirikshak: A Clustering Based Autonomous API Testing Framework [0.0] Nirikshakは、REST APIテストのための自立テストフレームワークである。
REST APIテスト手順の実行において、レベル2の自律性を達成する。
Nirikshakはコミュニティ向けのオープンソースソフトウェアとしてhttps://github.com/yashmahalwal/nirikshakで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:30:54 GMT)
Multi-ion frequency reference using dynamical decoupling [0.0] 40mathrmCa+$を基準としたマルチイオン周波数参照における先行周波数シフトを抑制する連続的動的疎結合方式を提案する。
この技術は、非コヒーレンスな部分空間の調整された設計により、捕捉されたイオンによる量子コンピューティングとシミュレーションの応用を見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 23:46:17 GMT)
Molly: A Verified Compiler for Cryptoprotocol Roles [0.0] Mollyは暗号プロトコルロールを直線プログラムにコンパイルする。
我々は,ランタイムの公理化に基づいて,プロトコルの役割を意味論的に定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:04:07 GMT)
Looking at the posterior: accuracy and uncertainty of neural-network
predictions [0.0] 予測精度はてんかんとアレタリック不確実性の両方に依存している。
本稿では,共通不確実性に基づく手法よりも優れた新たな獲得関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:16:28 GMT)
Limiting flux in quantum thermodynamics [0.0] 量子系において、エントロピー生成は典型的には2つの状態の間の量子相対エントロピーとして定義される。
我々は、量子相対エントロピーの観点でそのようなフラックスに対する新しい上限を提案し、平衡から遠く、強い結合状態においても適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:17:23 GMT)
Leveraging CNNs and Ensemble Learning for Automated Disaster Image
Classification [0.0] 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた自然災害画像の分類に着目する。
複数のCNNアーキテクチャが建設され、地震、洪水、山火事、火山のイメージを含むデータセットで訓練された。
積み重ねられたCNNアンサンブルアプローチが最も効果的であることが証明され、95%の精度が達成され、F1スコアは個々のクラスで0.96まで上昇した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:06:57 GMT)
Learning principle and mathematical realization of the learning
mechanism in the brain [0.0] 我々はこれを学習原理と呼び、全ての学習は入力データの確率を推定するのと等価である。
従来の教師付き学習は条件付き確率の推定に等価であり,教師付き学習をより効果的かつ一般化させることに成功した。
微分を用いた推定確率の値の定義法を提案し,事前知識を使わずに任意のデータセット上で教師なし学習を行うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 12:08:01 GMT)
Is Bohr's Correspondence Principle just Hankel's Principle of
Permanence? [0.0] この論文は、ボーアが彼の対応原理、あるいは少なくともその原理の少なくとも一側面を有理一般化の概念によって表現したと論じている。
これはボーアの量子論へのアプローチの他の不明瞭な側面を照らすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 13:01:41 GMT)
Integrating Pre-trained Language Model into Neural Machine Translation [0.0] 高品質なバイリンガル言語ペアデータの欠如は、NMTの性能向上に大きな課題をもたらす。
近年,この問題を解決するために,事前学習言語モデル(PLM)の文脈情報の利用が検討されている。
本研究では PLM 統合 NMT モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:12:39 GMT)
Improving performance of heart rate time series classification by
grouping subjects [0.0] 精度はウィンドウ/ストライドサイズの選択に敏感である。
被験者の変動を最小限にするために様々な技術が用いられた。
心拍数時系列は、アクティビティの予測のような分類タスクに利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 10:08:33 GMT)
Improvements on Device Independent and Semi-Device Independent Protocols
of Randomness Expansion [0.0] デバイス独立性(DI)およびセミデバイス独立性(セミデバイス独立性)プロトコルについて論じる。
出力ランダムネス率、セキュリティ、場合によってはその両方で既存のプロトコルを超える拡張DIと半DIプロトコルを導入します。
注目すべき貢献は、CHSH不等式違反に基づくDIプロトコルの有限ラウンドランダム化率を大幅に向上させる、入力ランダム化をリサイクルするランダム性拡張プロトコルの導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:03:04 GMT)
Improved identification accuracy in equation learning via comprehensive
$\boldsymbol{R^2}$-elimination and Bayesian model selection [0.0] 本稿では、方程式学習における包括性と効率のバランスをとるアプローチを提案する。
段階的回帰から着想を得た我々の手法は、決定係数$R2$とベイズ模型の証拠$p(boldsymbol y|mathcal M)$を新しい方法で組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:31:19 GMT)
Hybrid III-V/Silicon photonic circuits embedding generation and routing
of entangled photon pairs [0.0] 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について述べる。
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） (Wed, 22 Nov 2023 17:46:16 GMT)
Grad-Shafranov equilibria via data-free physics informed neural networks [0.0] PINNはいくつかの異なる境界条件でGrad-Shafranov方程式を正確かつ効果的に解くことができることを示す。
パラメータ化PINNフレームワークを導入し、入力空間を圧力、アスペクト比、伸長、三角度などの変数を含むように拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:08:38 GMT)
Generation of Explanations for Logic Reasoning [0.0] この研究は、GPT-3.5-turboを用いて、フォーティオリの議論の分析を自動化することに集中している。
この論文は人工知能と論理的推論の分野に多大な貢献をしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:22:04 GMT)
Functional Analytics for Document Ordering for Curriculum Development
and Comprehension [0.0] 本稿では,カリキュラム開発のための自動文書注文生成手法と,学習,トレーニング,その他のコンテンツシーケンスアプリケーションに使用する最適な読解順序作成手法を提案する。
このようなテクニックは、理解力の向上、説明が必要な領域の特定、カリキュラムの生成、検索結果の改善に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:13:27 GMT)
From integrability to chaos: the quantum-classical correspondence in a
triple well bosonic model [0.0] ボソニック量子多体系の半古典的限界について検討する。
古典力学における規則性からカオスへの遷移は、ポアンカーのセクションを通して可視化される。
この研究は、2つ以上の井戸を持つボソニック多体系の量子古典対応を体系的に確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 06:31:00 GMT)
Forecasting Success of Computer Science Professors and Students Based on
Their Academic and Personal Backgrounds [0.0] 北米の高名な大学に入学する機会に対する学生の過去の大学の影響を分析した。
以上の結果から,従来の大学ランキングが目標達成の重要な要因であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 07:12:36 GMT)
Floquet Engineering of a Diatomic Molecule Through a Bichromatic
Radiation Field [0.0] 2つのレーザーで照射されたCs$$分子の理論的研究について報告する。
我々はこれらの相互作用が非交差規則のバイパスを促進することを明らかにした。
物質と放射線の相互作用が、ポテンシャルエネルギー表面の出現にどのように影響するかを広く議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:14:52 GMT)
Finding eigenvectors with a quantum variational algorithm [0.0] 本稿では、既知の量子回路を持つユニタリ行列のランダム固有ベクトルを求めるハイブリッド変分量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、パラメタライズド量子回路によって生成される試行状態に関するSWAPテストに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:36:42 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） (Wed, 22 Nov 2023 13:48:39 GMT)
Error reduction for quantum sensing via interferometry [0.0] Dephasingは、量子情報を必要とする主要なノイズメカニズムである。
本稿では,デフォーカスの効果を軽減するため,ハードウェアによる誤りフィルタリング方式について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 04:10:59 GMT)
Entanglement of Sections, Examples Looking for a Theory [0.0] 例を通して、セクションの絡み合いのパターンについて考察する。
単一の状態がバンドルの非消滅セクションとなるパラメータを追加します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 03:51:39 GMT)
Efficient Deep Speech Understanding at the Edge [0.0] 音声理解は、リアルタイム音声入力をキャプチャする洗練されたパイプラインを含む。
本稿では,限られた資源を持つエッジデバイス上でのSU性能の向上を目的とする。
我々は、SUの独特な課題に特に対処する革新的なソリューションを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:14:18 GMT)
Edge2Node: Reducing Edge Prediction to Node Classification [0.0] 我々はEdge2Nodeという予備的なアイデアを導入し、スコアリング関数を必要とせずに、各エッジへの埋め込みを直接取得することを提案した。
この考えは、エッジ予測タスクに与えられたグラフ G に基づいて新しいグラフ H を作成し、その後、G 上のエッジ予測タスクを H 上のノード分類タスクに還元することを提案している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:26:08 GMT)
Early Detection of Late Blight Tomato Disease using Histogram Oriented
Gradient based Support Vector Machine [0.0] 本研究は,トマトの遅発性病を早期に検出するための新しいスマート技術を提案する。
提案したSVMとHOGのハイブリッドアルゴリズムは,トマトの遅発性病の早期発見に有意な可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 02:43:01 GMT)
Discovering stochastic dynamical equations from biological time series
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） (Wed, 22 Nov 2023 03:43:55 GMT)
Differences of communication activity and mobility patterns between
urban and rural people [0.0] 本研究では,コールディテール記録(CDR)を用いて,人々の社会的コミュニケーションと移動パターンを分析した。
その結果,都市部では通話活動は高いが移動性は低いが,農村部ではその逆の行動を示すことがわかった。
個人の年齢と性別は、都市部や農村部で季節パターンに異なる役割を果たすことが観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:10:14 GMT)
Defense semantics of argumentation: revisit [0.0] 我々はDungの抽象的論証フレームワークに、防衛意味論と呼ばれる新しい意味論を導入する。
防衛のセマンティクスの観点からは, 自己攻撃された議論や3サイクルの議論に関連する防衛は, いかなる状況下においても不可能であることを示す。
また、AFの防衛等価性という新たな概念を導入し、防衛等価性と標準等価性と強等価性を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:07:51 GMT)
Deep Learning as a Method for Inversion of NMR Signals [0.0] ディープラーニングの概念はNMR信号の反転に用いられている。
ディープラーニングは、正規化技術と比較して、明確な効率性とユーザビリティの優位性を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 22:31:54 GMT)
Control of open quantum systems via dynamical invariants [0.0] 動的不変量を用いた制御量子系とその環境の影響
我々の戦略は、環境騒音や散逸に対して回復力のある制御プロトコルを定式化するためのリバースエンジニアリング手法である。
本手法の有効性と実用性は,2つの基本モデルに適用することによって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 05:09:53 GMT)
Comparative Analysis of Linear Regression, Gaussian Elimination, and LU
Decomposition for CT Real Estate Purchase Decisions [0.0] コネチカット州で家を購入できるかどうかを予測するために、3つのアルゴリズムが評価された。
線形回帰とLU分解が最も信頼性の高いレコメンデーションを提供した。
R-二乗スコアや平均二乗誤差などの指標を用いてモデルの有効性を評価することにより、各手法の強みと弱みの微妙な理解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:35:56 GMT)
Casimir force in discrete scalar fields I: 1D and 2D cases [0.0] 無質量スカラー場に対する平行板間のカシミール力を計算する。
スカラー場が空間周期格子を形成する間、時間は連続的に扱われる。
正方格子と三角形格子の分散関係は、微妙なカシミール効果を正確に再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 14:44:30 GMT)
Broadening the perspective for sustainable AI: Comprehensive
sustainability criteria and indicators for AI systems [0.0] 本稿では,「持続可能なAI」に対する包括的視点の要求の実証に向けての一歩を踏み出す。
SCAIS Frameworkは、持続可能なAIと67の指標のための19の持続可能性基準を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:58:22 GMT)
Benchmarking Toxic Molecule Classification using Graph Neural Networks
and Few Shot Learning [0.0] 従来のグラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、限られたデータとクラス不均衡を伴う課題に直面している。
グラフ等化ネットワーク,マルチヘッドアテンション,およびグラフ上の大規模アドバイザリ拡張を個別に活用する。
我々はFew-Shot Learningを導入し、限られた注釈付きサンプルを用いてモデルの一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:07:32 GMT)
BackboneLearn: A Library for Scaling Mixed-Integer Optimization-Based
Machine Learning [0.0] BackboneLearnは、インジケータ変数による混合整数最適化問題を高次元問題に拡張するためのフレームワークである。
BackboneLearnはPythonで構築されており、ユーザフレンドリで簡単に実装できる。
BackboneLearnのソースコードはGitHubで入手できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 21:07:45 GMT)
BOIS: Bayesian Optimization of Interconnected Systems [0.0] BOにおける複合関数の効率的な利用を可能にする新しいパラダイムを提案する。
この単純なアプローチ(BOISと呼ぶ)が構造的知識の活用を可能にしていることを示す。
以上の結果から,BOISが性能向上を実現し,複合関数の統計を正確に把握できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 00:10:58 GMT)
Astronomy from the Moon: From Exoplanets to Cosmology in Visible Light
and Beyond [0.0] 今後数十年間、月からの天文学はどのように見えるかを見てきた。
月は、大きな望遠鏡や干渉計を軌道望遠鏡よりも大きい機器で設置する可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:27:57 GMT)
Applying Dimensionality Reduction as Precursor to LSTM-CNN Models for
Classifying Imagery and Motor Signals in ECoG-Based BCIs [0.0] 本研究は,脳-コンピュータインタフェース(BCI)内での運動画像分類アルゴリズムを最適化することにより,領域を拡大することを目的とする。
我々は、次元削減のための教師なし手法、すなわち、一様多様体近似と投影(UMAP)とK-Nearest Neighbors(KNN)を利用する。
また,Long Short-Term Memory (LSTM) やConvolutional Neural Networks (CNN) といった教師付き手法を,分類タスクに活用することの必要性も評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 16:34:06 GMT)
An explicit error correction scheme and code distance for bosonic codes
with rotational symmetry [0.0] 回転対称性を持つ符号は数と回転誤差に関して$(d_n, d_theta)=(N, pi/N)$であることを示す。
また、$N$の回転対称性を持つ符号は、数と回転誤差に関して$(d_n, d_theta)=(N, pi/N)$であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 19:48:34 GMT)
Alternative robust ways of witnessing nonclassicality in the simplest
scenario [0.0] 最も単純な非自明なシナリオ(4つの準備と2つのバイナリアウトカムトモグラフィー完全測定からなる準備と測定シナリオ)における非古典性の概念を関連づける。
本研究の主な成果は,パリティ保存に違反するノイズ閾値が,最も単純な非自明なシナリオにおける準備状況の確認方法と一致している点である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:41:34 GMT)
Algorithmic Transparency and Manipulation [0.0] 最近の一連の論文は、アルゴリズムの透明性の操作可能性に関する懸念を提起している。
本稿では、脆弱性の観点よりも優れた操作の無関心な視点に注意を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 10:09:06 GMT)
Adiabatic driving and parallel transport for parameter-dependent
Hamiltonians [0.0] 我々はVan Vleck-Primas摂動理論を用いてパラメータ依存ハミルトニアンの固有ベクトルの平行輸送の問題を研究する。
摂動的アプローチにより、固有ベクトルのユニタリ変換を通じて並列変換を生成する非アベル接続 $mathcalA$ を定義することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 23:19:44 GMT)
Accelerating Inference in Molecular Diffusion Models with Latent
Representations of Protein Structure [0.0] 拡散生成モデルは3次元分子構造に直接作用する。
分子構造の潜在表現を学習するための新しいGNNアーキテクチャを提案する。
本モデルでは,全原子タンパク質の表現に匹敵する性能を示しながら,推論時間を3倍に短縮した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 15:32:31 GMT)
A model-free approach to fingertip slip and disturbance detection for
grasp stability inference [0.0] 触覚センサを用いた握り安定性の評価手法を提案する。
我々は、アレグロハンドに搭載された高感度のウスキン触覚センサーを用いて、我々の手法を検証、検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:04:26 GMT)
A Unified Framework for Trace-induced Quantum Kernels [0.0] 量子カーネル法は、特定の機械学習タスクに対して実用的な量子優位性を達成するための有望な候補である。
この研究では、すべてのトレース誘起量子カーネルを共通のフレームワークに結合する。
局所的に投影されたカーネルに基づくモデルが,グローバルな忠実度量子カーネルに匹敵する性能を達成できることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 17:50:00 GMT)
A Survey of Serverless Machine Learning Model Inference [0.0] ジェネレーティブAI、コンピュータビジョン、自然言語処理は、AIモデルをさまざまな製品に統合するきっかけとなった。
本調査は,大規模ディープラーニングサービスシステムにおける新たな課題と最適化の機会を要約し,分類することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:46:05 GMT)
@ve: A Chatbot for Latin [0.0] 本稿では,プロジェクト@veの準備と実装について述べる。
2022/2023年にGPT-3.0に基づいて開発され、手動で作成した知識ベースを備えていた。
訳注:@veはラテン語を教えるための新しいツールだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 09:06:11 GMT)
$\sigma$-PCA: a unified neural model for linear and nonlinear principal
component analysis [0.0] 単層オートエンコーダとして線形および非線形PCAの統一ニューラルモデルを提案する。
$sigma$-PCAは線形PCAと非線形PCAの相違を橋渡しする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 22 Nov 2023 18:34:49 GMT)