Image Super-Resolution with Text Prompt Diffusion [123.9] 画像SRにテキストプロンプトを導入し、劣化前の情報を提供する。
実験により、テキストプロンプトを画像SRに導入すると、合成画像と実画像の両方で優れた結果が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 05:11:35 GMT)
Style-Hallucinated Dual Consistency Learning: A Unified Framework for
Visual Domain Generalization [113.0] 本稿では,様々な視覚的タスクにおけるドメインシフトを処理するための統合フレームワークであるStyle-HAllucinated Dual consistEncy Learning (SHADE)を提案する。
我々の汎用SHADEは、画像分類、セマンティックセグメンテーション、オブジェクト検出など、様々な視覚認識タスクにおける一般化を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:14:26 GMT)
Animate124: Animating One Image to 4D Dynamic Scene [108.2] Animate124は、テキストによる動作記述を通じて、単一のWildイメージを3Dビデオにアニメーションする最初の作品である。
提案手法は,既存のベースラインよりも大幅に進歩したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:47:05 GMT)
Binarized 3D Whole-body Human Mesh Recovery [104.1] 本研究では, 人体, 顔, 手の3次元パラメータを効率的に推定するために, 両立二重残差ネットワーク (BiDRN) を提案する。
BiDRNは、22.1%のパラメータと14.8%の操作しか使用せず、完全精度のHand4Wholeで同等のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 07:51:50 GMT)
SEGIC: Unleashing the Emergent Correspondence for In-Context
Segmentation [92.4] In-context segmentationは、"in-context example"と呼ばれるいくつかのラベル付きサンプルイメージを使用して、新しいイメージをセグメント化することを目的としている。
単一ビジョン基盤モデル(VFM)に基づくエンドツーエンドのセグメンテーション・イン・コンテクストフレームワークSEGICを提案する。
SEGICは、ワンショットセグメンテーションベンチマークで最先端のパフォーマンスをもたらす、単純だが効果的なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:59:42 GMT)
DiffusionAD: Norm-guided One-step Denoising Diffusion for Anomaly
Detection [89.5] 我々は拡散モデルを用いて再構成過程をノイズ・ツー・ノームパラダイムに再構成する。
本稿では,拡散モデルにおける従来の反復的復調よりもはるかに高速な高速な一段階復調パラダイムを提案する。
セグメント化サブネットワークは、入力画像とその異常のない復元を用いて画素レベルの異常スコアを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:20:20 GMT)
AdaDiff: Adaptive Step Selection for Fast Diffusion [88.8] 我々は、インスタンス固有のステップ利用ポリシーを学ぶために設計されたフレームワークであるAdaDiffを紹介する。
AdaDiffはポリシー勾配法を用いて最適化され、慎重に設計された報酬関数を最大化する。
提案手法は,固定された50ステップを用いて,ベースラインと比較して視覚的品質の点で同様の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:20:38 GMT)
Non-stationary Transformers: Exploring the Stationarity in Time Series
Forecasting [86.3] 本稿では,2つの相互依存モジュールを持つ汎用フレームワークとして,非定常変圧器を提案する。
我々のフレームワークは、メインストリームのトランスフォーマーを、大きなマージンで継続的に増加させ、トランスフォーマーで49.43%、インフォーマーで47.34%、改革派で46.89%削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:01:12 GMT)
Multi-Class Anomaly Detection based on Regularized Discriminative
Coupled hypersphere-based Feature Adaptation [85.2] 本稿では,修正正規化識別変分オートエンコーダ(RD-VAE)によって得られたクラス識別特性を特徴抽出プロセスに組み込んだ新しいモデルを提案する。
提案した正規化識別型超球型特徴適応(RD-CFA)は,多クラス異常検出のための解である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:26:07 GMT)
Cooperative Dual Attention for Audio-Visual Speech Enhancement with
Facial Cues [80.5] 頑健な音声音声強調(AVSE)のための唇領域を超えて顔の手がかりを活用することに注力する。
本稿では,音声関連情報を無視し,音声関連情報を顔の手がかりで捉え,AVSEの音声信号と動的に統合するDual Attention Cooperative Framework(DualAVSE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 04:30:31 GMT)
DemoFusion: Democratising High-Resolution Image Generation With No $$$ [75.4] 生成人工知能(GenAI)による高解像度画像生成は大きな可能性を秘めているが、訓練に必要な巨額の資本投資のため、少数の大企業に集中化が進んでいる。
本稿では,ハイレゾ世代のフロンティアを広範に確保しつつ,高レゾリューションなGenAIのフロンティアを前進させることにより,高レゾリューションなGenAIの民主化を目指す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 00:16:00 GMT)
ToddlerDiffusion: Flash Interpretable Controllable Diffusion Model [68.2] ToddlerDiffusionは、人間の生成システムにインスパイアされた解釈可能な2D拡散画像合成フレームワークである。
提案手法では,生成過程を簡易かつ解釈可能な段階に分解し,輪郭,パレット,詳細なカラー画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:20:01 GMT)
Paragraph-to-Image Generation with Information-Enriched Diffusion Model [67.9] パラディフュージョン(英: ParaDiffusion)は、パラディフュージョンモデルである。
これは、大きな言語モデルの広範囲な意味理解能力を画像生成のタスクに移すことを念頭に置いている。
コードとデータセットは、長文アライメントに関するコミュニティの研究を促進するためにリリースされます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 05:17:01 GMT)
Differentially Private SGD Without Clipping Bias: An Error-Feedback
Approach [67.7] Differentially Private Gradient Descent with gradient clipping (DPSGD-GC)は、ディープラーニングモデルをトレーニングするための強力なツールである。
DPノイズインジェクションと勾配クリッピングによるモデル性能劣化のコストがかかる。
DPSGD-GCに代わる新しいエラーフィードバック(EF)DPアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:56:44 GMT)
TEA: Test-time Energy Adaptation [67.5] テスト時間適応(TTA)は、テストデータがトレーニング分布から分岐する際のモデル一般化性を改善することを目的としている。
本稿では,対象データ分布に対するモデルによる認識を高めるための,新しいエネルギーベース視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:49:49 GMT)
GaussianEditor: Swift and Controllable 3D Editing with Gaussian
Splatting [66.1] 3D編集は、ゲームや仮想現実など、多くの分野で重要な役割を担っている。
メッシュやポイントクラウドのような表現に依存した従来の3D編集手法は、複雑なシーンを現実的に描写するのに不足することが多い。
本稿では,新しい3D表現であるGaussian Splatting(GS)に基づく,革新的で効率的な3D編集アルゴリズムであるGaussianEditorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:46:59 GMT)
GeoChat: Grounded Large Vision-Language Model for Remote Sensing [65.8] 提案するGeoChatは,高解像度RS画像を用いたマルチタスク対話機能を備えた,世界初の汎用リモートセンシング大型ビジョンランゲージモデル(VLM)である。
具体的には、GeoChatは画像レベルのクエリに応答できるが、リージョン固有の対話を保持するためにリージョン入力を受け付けている。
GeoChatは、画像や領域キャプション、視覚的質問応答、シーン分類、視覚的に接地された会話、参照検出など、様々なRSタスクに対して、堅牢なゼロショット性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:59:10 GMT)
Leveraging Low-Rank and Sparse Recurrent Connectivity for Robust
Closed-Loop Control [63.3] 繰り返し接続のパラメータ化が閉ループ設定のロバスト性にどのように影響するかを示す。
パラメータが少ないクローズドフォーム連続時間ニューラルネットワーク(CfCs)は、フルランクで完全に接続されたニューラルネットワークよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 23:13:04 GMT)
Task-Robust Pre-Training for Worst-Case Downstream Adaptation [62.1] プレトレーニングは下流のタスクに移行することで大きな成功を収めた。
本稿では,下流タスクに対する一様性能を保証するモデルについて,事前学習について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 07:00:54 GMT)
Out-of-Distribution Generalized Dynamic Graph Neural Network with
Disentangled Intervention and Invariance Promotion [61.8] 動的グラフニューラルネットワーク(DyGNN)は、グラフと時間力学を利用して強力な予測能力を実証している。
既存のDyGNNは、動的グラフに自然に存在する分散シフトを処理できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 02:42:42 GMT)
Segment (Almost) Nothing: Prompt-Agnostic Adversarial Attacks on
Segmentation Models [61.5] 汎用セグメンテーションモデルは、様々なプロンプトから(意味)セグメンテーションマスクを生成することができる。
特に、入力画像は、イメージエンコーダによって前処理され、後にマスク予測に使用される埋め込みベクトルを得る。
我々は、半径$エプシロン=1/255$の知覚不能な摂動でさえ、ポイント、ボックス、テキストプロンプトで予測されるマスクを劇的に修正するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 12:57:34 GMT)
Mind the box: $l_1$-APGD for sparse adversarial attacks on image
classifiers [61.5] 我々は、この効果的な脅威モデルのための最も急勾配ステップの空間性について検討する。
本稿では,小予算の反復であっても高い有効性を有するPGDの適応形式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:41:48 GMT)
Soft Random Sampling: A Theoretical and Empirical Analysis [59.7] ソフトランダムサンプリング(SRS)は、大量のデータを扱う際に、効率的なディープニューラルネットワークに対して単純だが効果的なアプローチである。
それは、各エポックに設定された各データセットから、ランダムに置換された均一な速度を選択する。
実世界の産業規模で重要な競争力を持つ、強力で競争力のある戦略であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 03:27:31 GMT)
SER_AMPEL: A multi-source dataset for SER of Italian older adults [58.5] SER_AMPELは、音声感情認識のためのマルチソースデータセットである。
イタリア人の高齢者の場合、音声による感情認識の基準を提供する目的で収集される。
このようなデータセットの必要性の証拠は、技術の現状の分析から生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:47:25 GMT)
Monkey: Image Resolution and Text Label Are Important Things for Large
Multi-modal Models [57.6] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は視覚言語タスクにおいて有望であるが、高解像度入力と詳細なシーン理解に苦慮している。
LMM機能を強化するためにMonkeyを導入します。
モンキーは入力画像を均一なパッチに分割して処理し、それぞれのサイズ(例:448x448)をよく訓練されたビジョンエンコーダのトレーニングに使用する。
解像度は1344x896ピクセルまでで、複雑な視覚情報を詳細にキャプチャできる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:21:39 GMT)
CatVersion: Concatenating Embeddings for Diffusion-Based Text-to-Image
Personalization [56.9] CatVersionは、いくつかの例を通してパーソナライズされた概念を学ぶ、反転ベースの方法である。
ユーザはテキストプロンプトを使って、パーソナライズされたコンセプトを具現化した画像を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:55:10 GMT)
CrossGET: Cross-Guided Ensemble of Tokens for Accelerating
Vision-Language Transformers [56.4] 本稿では、視覚言語変換のためのユニバーサルアクセラレーションフレームワークであるtextbfCross-textbfGuided textbfTokens (textbfemphCrossGET)について紹介する。
このフレームワークは、リアルタイムのクロスモーダルガイダンスを通じてトークンを適応的に結合し、高い性能を維持しながら実質的な加速を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:39:02 GMT)
DeepDC: Deep Distance Correlation as a Perceptual Image Quality
Evaluator [53.6] ImageNet Pre-trained Deep Neural Network (DNN)は、効果的な画像品質評価(IQA)モデルを構築するための顕著な転送性を示す。
我々は,事前学習DNN機能のみに基づく新しいフル参照IQA(FR-IQA)モデルを開発した。
5つの標準IQAデータセット上で,提案した品質モデルの優位性を示すため,包括的実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 12:59:12 GMT)
A General Framework for User-Guided Bayesian Optimization [52.0] コラボ (ColaBO) は、典型的なカーネル構造を超越した事前信念のための最初のベイズ原理の枠組みである。
我々は,ColaBOの事前情報が正確である場合に最適化を著しく高速化し,ミスリード時のほぼ既定性能を維持する能力を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:27:26 GMT)
Set Features for Anomaly Detection [50.3] 本稿では,通常成分の異常な組み合わせからなる試料中の異常を検出するためのセット特徴を提案する。
固定特徴量を用いた簡易密度推定法により,各試料の異常値を算出する。
本手法は,画像レベルの論理異常検出とシーケンスレベルの時系列異常検出において,従来の最先端技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:56:06 GMT)
Robust Domain Misinformation Detection via Multi-modal Feature Alignment [49.9] マルチモーダルな誤情報検出のための頑健なドメインとクロスモーダルなアプローチを提案する。
テキストと視覚の共役分布を整列させることにより、ドメインシフトを低減する。
また,ドメイン一般化のアプリケーションシナリオを同時に検討するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 07:06:16 GMT)
Unlocking the Potential of Prompt-Tuning in Bridging Generalized and
Personalized Federated Learning [49.7] Vision Transformer (ViT) と Visual Prompt Tuning (VPT) は、様々なコンピュータビジョンタスクの効率を改善して最先端のパフォーマンスを実現する。
本稿では,GFL(Generalized FL)とPFL(Personalized FL)を組み合わせた新しいアルゴリズムSGPTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:49:25 GMT)
Traveling Salesman Problem from a Tensor Networks Perspective [49.2] 我々は、旅行セールスマン問題(TSP)を解決するための新しい量子インスピレーション付きアルゴリズムを提案する。
我々は、TSPの異なる一般化に適応し、実際の生産的産業ケースであるジョブ再割り当て問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:41:02 GMT)
Large Language Models as Automated Aligners for benchmarking
Vision-Language Models [48.4] VLM(Vision-Language Models)は新しいレベルの高度化に達し、複雑な認知と推論タスクの実行において顕著な能力を示している。
既存の評価ベンチマークは、厳密で手作りのデータセットを主に頼りにしており、人為的なモデルと人間の知性との整合性を評価する上で、重大な制限に直面している。
本研究では,LLMを有能なキュレーションとして探求し,自動データキュレーションとアセスメントによってVLMと人間の知性と価値のアライメントを測定するAuto-Benchを用いて,その限界に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:12:05 GMT)
Benchmarking Robustness of Text-Image Composed Retrieval [47.0] テキスト画像合成検索は、合成されたクエリを通してターゲット画像を取得することを目的としている。
近年,情報に富む画像と簡潔な言語の両方を活用する能力に注目が集まっている。
しかし、現実世界の腐敗やさらなるテキスト理解に対するこれらのアプローチの堅牢性は研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 20:16:38 GMT)
How Over-Parameterization Slows Down Gradient Descent in Matrix Sensing:
The Curses of Symmetry and Initialization [46.6] 過パラメータ化が降下の収束挙動をどのように変化させるかを示す。
目的は、ほぼ等方的線形測定から未知の低ランクの地上構造行列を復元することである。
本稿では,GDの一段階だけを修飾し,$alpha$に依存しない収束率を求める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:08:25 GMT)
VISIT: Visualizing and Interpreting the Semantic Information Flow of
Transformers [45.4] 近年の解釈可能性の進歩は、トランスフォーマーベース言語モデルの重みと隠れ状態を語彙に投影できることを示唆している。
LMアテンションヘッドとメモリ値、モデルが与えられた入力を処理しながら動的に生成し、リコールするベクトルについて検討する。
対話型フローグラフとして生成事前学習変換器(GPT)の前方通過を可視化するツールを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 12:02:13 GMT)
Understanding Self-Supervised Features for Learning Unsupervised
Instance Segmentation [43.4] 自己教師付き学習は、人間のラベルなしで複雑な視覚的タスクを解くのに使うことができる。
本稿では,手動のアノテーションを使わずに,インスタンスセグメンテーションのための自己教師型表現について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:55:53 GMT)
ReLU to the Rescue: Improve Your On-Policy Actor-Critic with Positive
Advantages [41.3] 本稿では, アクター批判的深層強化学習におけるベイズ近似への効果的かつ実践的なステップを紹介する。
我々は、加法項が値関数のリプシッツ定数に比例して有界であることを示し、これは批判重みのスペクトル正規化の理論的基礎を提供する。
我々は,MuJoCo連続制御ベンチマークにおいて,PPO,SAC,TD3の中央値および中間値の平均値に対する有意な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 22:31:07 GMT)
Particle Guidance: non-I.I.D. Diverse Sampling with Diffusion Models [41.2] 本稿では, 粒子間時間進化ポテンシャルが多様性を強制する拡散型生成サンプリングの拡張である粒子誘導法を提案する。
我々は,粒子誘導が生み出す結合分布,最適多様性を達成するポテンシャルの学習方法,および他の分野の手法との関係を理論的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:42:21 GMT)
Unified Medical Image Pre-training in Language-Guided Common Semantic
Space [41.1] 我々はUnified Medical Image Pre-Trainingフレームワーク(UniMedI)を提案する。
UniMedIは、診断レポートを一般的な意味空間として使用し、医療画像の多様なモダリティの統一表現を作成する。
10種類のデータセットにまたがる2次元画像と3次元画像の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 22:01:12 GMT)
Real Robot Challenge 2022: Learning Dexterous Manipulation from Offline
Data in the Real World [38.5] リアルロボットチャレンジ2022は、強化学習とロボティクスのコミュニティの間の橋として機能した。
我々は参加者に、提供された実ロボットデータセットからプッシュ、グリップ、手動の向きを含む2つの巧妙な操作タスクを学ぶように頼んだ。
大規模なソフトウェアドキュメンテーションと、実際のセットアップのシミュレーションに基づく初期ステージにより、競争は特にアクセスしやすくなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:53:50 GMT)
MovieChat: From Dense Token to Sparse Memory for Long Video
Understanding [38.5] MovieChatは、1Kの長ビデオと14Kのマニュアルアノテーションを備えたMovieChat-1Kベンチマークとともに、長いビデオ理解における最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 02:43:18 GMT)
Learning Unsupervised World Models for Autonomous Driving via Discrete
Diffusion [38.5] センサ観測をVQVAEでトークン化する新しい世界モデリング手法を提案する。
本研究は,ロボットエージェントに対するGPTのような教師なし学習のパワーを,トークン化エージェント体験における離散拡散によって解き放つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 00:24:06 GMT)
Chaotic fluctuations in a universal set of transmon qubit gates [37.7] 普遍ゲート集合を記述する時間発展作用素の固有位相と状態を考える。
高速な絡み合うゲートは、いわゆる量子速度限界に近い速度で動作しており、力学が部分的にカオスになる過渡的な状態を含んでいることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:30:56 GMT)
Knowledge Accumulation in Continually Learned Representations and the
Issue of Feature Forgetting [37.6] 新たに学習した情報は、出力レベルと同じくらいの表現レベルで破滅的に忘れられることを示す。
教師付き学習と自己監督型学習の両方を通じて継続的に学習される表現は,特徴的忘れに悩まされていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:24:33 GMT)
Hierarchical ML Codebook Design for Extreme MIMO Beam Management [37.5] ビーム管理は、ビームフォーミングとチャネル状態情報(CSI)を5Gで大きなアンテナアレイで取得する戦略である。
コードブックは、ビームフォーミング参照信号、CSIレポート、アナログビームトレーニングなど、ビーム管理に多用されている。
本稿では,超大規模マルチインプットマルチアウトプット(X-MIMO)システムを対象とした,機械学習によるコードブック設計プロセスの提案と評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:14:11 GMT)
Backdoor Activation Attack: Attack Large Language Models using
Activation Steering for Safety-Alignment [36.9] 本稿では,Large Language Modelsの安全性アライメントの脆弱性について検討する。
LLMの既存の攻撃方法は、有毒な訓練データや悪意のあるプロンプトの注入に依存している。
最適化を必要とせず, ステアリングベクターによるモデル動作の修正に成功した最近の成功に触発されて, リピートLLMにおけるその有効性に着想を得た。
実験の結果,アクティベーションアタックは極めて効果的であり,攻撃効率のオーバーヘッドはほとんどあるいは全く生じないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:22:41 GMT)
CMX: Cross-Modal Fusion for RGB-X Semantic Segmentation with
Transformers [36.5] RGB-Xセマンティックセグメンテーションのための統合融合フレームワークCMXを提案する。
クロスモーダル・フィーチャー・リクティフィケーション・モジュール (CM-FRM) を用いてバイモーダル特徴を校正する。
我々はRGBを補完する5つのモード、すなわち深さ、熱、偏光、事象、LiDARを統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:29:19 GMT)
Charting New Territories: Exploring the Geographic and Geospatial
Capabilities of Multimodal LLMs [35.9] MLLM(Multimodal large language model)は、幅広いタスクにおいて顕著な能力を示しているが、地理的および地理空間領域におけるその知識と能力はまだ研究されていない。
我々はこれらの領域におけるMLLMの様々な視覚能力を探索する一連の実験を行い、特にフロンティアモデル GPT-4V に注目した。
我々の手法は、視覚的なタスクからなる小さなベンチマークでこれらのモデルに挑戦し、その能力を様々な複雑さでテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:46:02 GMT)
Hawkeye: A PyTorch-based Library for Fine-Grained Image Recognition with
Deep Learning [34.7] 我々はPyTorchベースのディープラーニングによるファイングラインド画像認識ライブラリであるHawkeyeを紹介する。
Hawkeyeはモジュラーアーキテクチャで設計されており、高品質なコードとヒューマン可読な構成を強調している。
私たちの知る限りでは、HawkeyeはFGIR専用のPyTorchベースの初のオープンソースライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:29:08 GMT)
Efficient Gradient Estimation via Adaptive Sampling and Importance
Sampling [34.5] 適応的あるいは重要なサンプリングは、勾配推定におけるノイズを低減する。
本稿では,既存の重要関数をフレームワークに組み込むアルゴリズムを提案する。
計算オーバーヘッドを最小限に抑えた分類・回帰タスクにおける収束性の改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:21:35 GMT)
Inverse Preference Learning: Preference-based RL without a Reward
Function [34.3] Inverse Preference Learning (IPL) は、オフラインの嗜好データから学習するために特別に設計された。
我々の重要な洞察は、固定されたポリシーに対して、$Q$関数は報酬関数に関する全ての情報をエンコードし、効果的に交換可能であることである。
IPLは、トランスフォーマーベースおよび非マルコフ報酬関数を利用するより複雑なアプローチと比較して、競争性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 22:12:33 GMT)
Spatio-Temporal Graph Neural Networks for Predictive Learning in Urban
Computing: A Survey [33.4] S-temporal Networks(STGNN)ではグラフニューラルネットワーク(GNN)と様々な時間的学習法が使用されている。
STGNNは、グラフニューラルネットワーク(GNN)と様々な時間的学習手法を統合することで、複雑な時間的依存関係の抽出を可能にする。
本稿では,都市コンピューティングにおける予測学習のためのSTGNN技術に関する包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 00:58:48 GMT)
TVT: Training-Free Vision Transformer Search on Tiny Datasets [32.1] トレーニングフリービジョントランスフォーマー(ViT)アーキテクチャサーチは、コストゼロのプロキシを持つより良いViTを探すために提示される。
私たちのTVTは、教師が認識するメトリックと生徒の能力のメトリクスを使って、ConvNetの教師と蒸留するのに最適なViTを検索します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:24:31 GMT)
Griffon: Spelling out All Object Locations at Any Granularity with Large
Language Models [32.0] 現在のLVLM(Large Vision Language Models)は、主に1つの既存のオブジェクトに制約されている。
本稿では,LVLMの能力を完全に解き放つために,新しい言語プロンプト型ローカライゼーションデータセットを提案する。
$textbfGriffon$は、粒度の細かいRefCOCOシリーズで最先端のパフォーマンスを達成する。
また、検出ベンチマークのMSCOCOにおいて、エキスパートモデルであるFaster RCNNの機能にもアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:35:07 GMT)
Dynamic Sub-Cluster-Aware Network for Few-Shot Skin Disease
Classification [31.5] 本稿では,まれな皮膚疾患の診断における精度を高めるためのサブクラスタ・アウェア・ネットワーク(SCAN)という新しいアプローチを提案する。
SCANの設計を動機づける重要な洞察は、クラス内の皮膚疾患の画像が複数のサブクラスタを示すことが多いという観察である。
数発の皮膚疾患分類のための2つのパブリックデータセットに対する提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:42:45 GMT)
AdaMedGraph: Adaboosting Graph Neural Networks for Personalized Medicine [31.4] 我々は,複数の患者類似性グラフを構築するために重要な特徴を自動選択するアルゴリズム,我が社の提案するアルゴリズムを提案する。
実世界の医療シナリオを2つ評価し,優れた成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:27:25 GMT)
Data-Efficient Alignment of Large Language Models with Human Feedback
Through Natural Language [31.1] 自然言語による人間のフィードバックをモデル化する際のデータ効率について検討する。
オープンソースLLM(例えばFalcon-40B-Instruct)を、自然言語における人間のフィードバックの比較的少ない部分で微調整する。
このモデルは,最強のLLMでも応答の質を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:20:36 GMT)
Visual Dexterity: In-Hand Reorientation of Novel and Complex Object
Shapes [31.1] 多くの巧妙な操作を行うには、手動でオブジェクトの向きを変える必要がある。
このような仮定を行わない汎用オブジェクトリオリエンテーションコントローラを提案する。
シミュレーションにおいて強化学習を用いて学習し,新しい物体の形状を実世界で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:53:31 GMT)
Think-on-Graph: Deep and Responsible Reasoning of Large Language Model
on Knowledge Graph [30.6] Think-on-Graph (ToG)は、大規模言語モデル(LLM)における外部知識グラフ(KG)に対する新しいアプローチである。
ToGはKG上でビームサーチを繰り返し実行し、最も有望な推論経路を発見し、最も可能性の高い推論結果を返す。
ToGは、以前のSOTAが追加トレーニングに依存する9つのデータセットのうち6つで、全体的なSOTAを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 07:53:11 GMT)
Multi-Visual-Inertial System: Analysis, Calibration and Estimation [30.0] マルチビジュアル・慣性システム(MVIS)の状態を推定し,センサ融合アルゴリズムを開発した。
我々は、関連する視覚慣性センサーの完全な校正に興味を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:43:54 GMT)
UniHPE: Towards Unified Human Pose Estimation via Contrastive Learning [29.0] 2次元と3次元の人間の姿勢推定(HPE)はコンピュータビジョンにおける2つの重要な知覚的タスクである。
提案するUniHPEは,3つのモードの全ての特徴を整列する,統一されたヒューマンポーズ推定パイプラインである。
提案手法は,コンピュータビジョンの分野を前進させ,様々な応用に寄与する大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 21:55:34 GMT)
Inverse Approximation Theory for Nonlinear Recurrent Neural Networks [28.8] 我々は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いた非線形列列列関係の近似に対する逆近似定理を証明した。
非線形RNNによって安定に近似できる非線形シーケンス関係は指数的に減衰するメモリ構造を持つ必要があることを示す。
これにより、線形RNNにおける以前同定されたメモリの呪いが一般的な非線形設定に拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 07:23:12 GMT)
Cultural and Linguistic Diversity Improves Visual Representations [28.7] 異文化心理学と言語学は、個人が彼らの文化的背景と彼らが話す言語によって視覚的知覚が異なることを示した。
我々の研究は、多様な知覚様式が画像理解をいかに改善するかを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 05:55:12 GMT)
Learning in Deep Factor Graphs with Gaussian Belief Propagation [28.6] 我々は,すべての関連する量をグラフィカルモデルにおけるランダム変数として扱い,学習と予測の両方を異なる観測ノードでの推論問題とみなす。
本実験は,更新が本質的に局所的である信念伝播(BP)を用いて,これらの問題を効率的に解けることを示す。
私たちのアプローチはディープネットワークに拡張することができ、継続的な学習を行う自然な手段を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:31:11 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） (Fri, 24 Nov 2023 09:18:44 GMT)
RFI Detection with Spiking Neural Networks [27.4] 本研究では、SNN(Spking Neural Networks)の天文学的データ処理タスク、特にRFI検出への応用について紹介する。
我々は,従来の著者が提案したNLNアルゴリズムと自動エンコーダアーキテクチャを,直接ANN2SNN変換によりSNN実行に適用する。
シミュレーションされたHERA望遠鏡とハンドラベリングされたLOデータセットと新しいMeerKATシミュレーションデータセットで性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:27:08 GMT)
Convergence Analysis for Learning Orthonormal Deep Linear Neural
Networks [27.3] 本稿では,正規直交深部線形ニューラルネットワークの学習のための収束解析について述べる。
その結果、隠れた層の増加が収束速度にどのように影響するかが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:46:54 GMT)
Learning to Cooperate and Communicate Over Imperfect Channels [27.2] 本稿では,エージェントが限定的かつ信頼性の低いチャネルを用いて,情報を分散的に処理・交換する協調型マルチエージェントシステムについて考察する。
提案手法では,異なる大きさのメッセージを送信することで,共有する情報の量に動的に適応することができる。
本手法は,新しい協調型桁予測環境において適応性のない手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 12:15:48 GMT)
DIVA: A Dirichlet Process Mixtures Based Incremental Deep Clustering
Algorithm via Variational Auto-Encoder [26.9] 本稿では,ガウスの無限混合を先行として利用する非パラメトリックディープクラスタリングフレームワークを提案する。
このフレームワークをDirichlet ProcessベースのインクリメンタルディープクラスタリングフレームワークであるDIVAと名付けます。
我々のフレームワークは最先端のベースラインより優れており、動的に変化する特徴を持つ複雑なデータの分類において優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 19:45:07 GMT)
Multi-modal Instance Refinement for Cross-domain Action Recognition [25.7] 教師なしのクロスドメインアクション認識は、既存のラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルを新しいラベル付きターゲットドメインに適応させることを目的としている。
強化学習に基づく負の伝達を軽減するために,MMIR法を提案する。
提案手法は,EPIC-Kitchensベンチマークを用いたクロスドメイン動作認識において,他の最先端のベースラインよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 05:06:28 GMT)
Cycle Invariant Positional Encoding for Graph Representation Learning [25.2] そこで我々はCycleNetと呼ばれる構造符号化モジュールを提案する。
すべてのサイクルの空間を効率的に符号化するために、入力グラフの1次元ホッジ・ラプラシアンの核を介して計算するサイクル基底(つまり、サイクル空間を生成する最小のサイクルの集合)から始める。
我々は、CycleNetモジュールによって強化されたネットワークが、既存のSOTAモデルと比較して、様々なベンチマークでより優れた性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:15:54 GMT)
MAUD: An Expert-Annotated Legal NLP Dataset for Merger Agreement
Understanding [25.1] MAUDは、アメリカバー協会の2021年のパブリックターゲット・ディール・ポイント・スタディに基づく、専門家による注釈付き読解データセットである。
我々の微調整されたTransformerベースラインは、多くの質問において、モデルがランダムよりもはるかに高いパフォーマンスで、有望な結果を示している。
MAUDは法律専門家とNLPコミュニティの両方にとって重要なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:24:01 GMT)
Sliding Window FastEdit: A Framework for Lesion Annotation in Whole-body
PET Images [24.8] 深層学習は、医療画像における病気の正確なセグメンテーションに革命をもたらした。
この要件は全身ポジトロン断層撮影(PET)の課題であり、身体全体に病変が散在している。
SW-FastEditは対話型セグメンテーションフレームワークで、voxelwiseアノテーションの代わりにほんの数クリックでラベル付けを高速化する。
我々のモデルは、AutoPETデータセット上の既存の非スライドウィンドウ対話モデルより優れており、以前は見えなかったHECKTORデータセットに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:45:58 GMT)
SafeSea: Synthetic Data Generation for Adverse & Low Probability
Maritime Conditions [24.3] 本研究では,海面背景の異なる実際の海面画像を変換するためのステップストーンであるSafeSeaを紹介する。
このアプローチは、海洋オブジェクト検出モデルをトレーニングするための合成データセットを作成するのに必要な時間と労力を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 01:10:12 GMT)
OVO: One-shot Vision Transformer Search with Online distillation [24.2] オンライン蒸留(OVO)を用いたワンショットビジョントランスフォーマー検索フレームワークを提案する。
OVOは、蒸留結果を改善するために教師ネットワークと学生ネットワークの両方のサブネットをサンプリングする。
OVO-TiはImageNetで73.32%、CIFAR-100で75.2%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:11:59 GMT)
Do pretrained Transformers Really Learn In-context by Gradient Descent? [23.9] In-Context Learningは暗黙的にグラディエント・Descent(GD)と等価か?
近年のいくつかの研究は、GDの力学と大規模言語モデルにおけるICLの創発的挙動の類似を描いている。
これらの研究は、言語モデルが訓練される現実的な自然言語設定からかけ離れている。
これらの結果は、ICLとGDの等価性はオープン仮説であり、微妙な考察を必要とし、さらなる研究を求めることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 20:24:52 GMT)
One Fits All: Universal Time Series Analysis by Pretrained LM and
Specially Designed Adaptors [23.3] 事前学習モデルに基づく下流タスクに特化して設計された4つのユニークなアダプタを紹介する。
これらのアダプタは、効率的なパラメータチューニングによってさらに拡張され、すべての最先端手法よりも優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:32:47 GMT)
Proactive DP: A Multple Target Optimization Framework for DP-SGD [22.7] 本稿では,プロアクティブDPと呼ばれるDP-SGDの多目的最適化フレームワークを提案する。
プロアクティブDP方式では、固定されたプライバシー予算に基づいてDP-SGDのパラメータをa-prioriに選択することができる。
DP-SGDセットアップの全てのパラメータを接続するクローズドフォーム$(epsilon,delta)$-DP保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:25:40 GMT)
BrainWash: A Poisoning Attack to Forget in Continual Learning [22.5] ブレインウォッシュ(BrainWash)は、連続学習者に忘れを強いるための新しいデータ中毒法である。
このアプローチの重要な特徴は、アタッカーが以前のタスクのデータにアクセスする必要がなくなることです。
実験では,BrainWashの有効性を強調し,各種正規化に基づく連続学習手法における性能劣化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 02:51:30 GMT)
Deciphering and integrating invariants for neural operator learning with
various physical mechanisms [22.5] 本稿では,PDE系列からの演算子学習のための物理不変量(PI)を様々な物理機構で解読し,統合する物理不変量ニューラルネットワーク(PIANO)を提案する。
既存の手法と比較して、PIANO は係数、力、境界条件の異なる PDE 予測タスクにおいて相対誤差を 13.6%-82.2% 削減することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:03:52 GMT)
Highly Detailed and Temporal Consistent Video Stylization via
Synchronized Multi-Frame Diffusion [22.3] テキストガイド付きビデオ・ビデオ・スタイリングは、ソースビデオの視覚的な外観を、テキストプロンプトでガイドされた異なる外観に変換する。
既存のテキスト誘導画像拡散モデルは、スタイリングされたビデオ合成のために拡張することができる。
視覚的詳細と時間的整合性の両方を維持するための同期多フレーム拡散フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:38:19 GMT)
Tracing Influence at Scale: A Contrastive Learning Approach to Linking
Public Comments and Regulator Responses [22.2] 米連邦規制当局(Federal Regulators)は、企業や利害団体、一般市民から毎年100万件以上のコメント状を受け取り、いずれも提案された規制の変更を提唱している。
特定のコメントの影響を測定するのは難しいのは、規制当局はコメントに応答する必要があるが、どのコメントに対処しているかを特定する必要はないからだ。
本稿では,公開コメントからのテキストとレギュレータによる応答のマッチングを目的としたニューラルモデルを,反復的コントラスト法を用いて訓練することにより,シンプルで効果的な解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 23:32:13 GMT)
RSB-Pose: Robust Short-Baseline Binocular 3D Human Pose Estimation with
Occlusion Handling [21.6] 我々は、ポータビリティと幾何学的測定特性の両方を提供する短基線双眼設定に照準を合わせました。
両眼の基準線が短くなるにつれて, 第一に, 2次元誤差に対する3次元再構成の堅牢性は低下する。
本稿では,2次元キーポイントの表示一貫性を改善し,3次元ロバスト性を高めるためのステレオコキーポイント推定モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 01:15:57 GMT)
OpusCleaner and OpusTrainer, open source toolkits for training Machine
Translation and Large language models [21.2] OpusCleanerはデータダウンロード、クリーニング、プロプロセッシングツールキットである。
OpusTrainerはデータスケジューリングとデータ拡張ツールである。
ノイズの多いユーザ入力に対して堅牢な高品質の機械翻訳モデルを構築するために、どのように使用できるかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 20:24:00 GMT)
Bounding Box-based Multi-objective Bayesian Optimization of Risk
Measures under Input Uncertainty [21.1] 我々は,入力不確実性(IU)の存在下でのブラックボックス関数のリスク測定によって定義されるパレートフロント(PF)を効率的に同定する,新しい多目的ベイズ最適化(MOBO)手法を提案する。
提案手法の基本的な考え方は,ブラックボックス関数に対するガウス過程(GP)モデルを仮定し,GPモデルを用いたリスク対策のための高確率バウンディングボックスを構築することである。
ベイズリスク、最悪のケースリスク、そして値といった様々なリスク対策に対して、アルゴリズムは高い確率で有限個の反復で任意の精度の解を返すことができることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 05:09:25 GMT)
Text and Click inputs for unambiguous open vocabulary instance
segmentation [21.0] そこで本研究では,画像入力としてモデルが取る新たなセグメンテーションプロセスであるText + Clickと,セグメンテーションにクラスを記述するテキストフレーズと,セグメンテーションにインスタンスを指定する1つのフォアグラウンドクリックを提案する。
ユーザが指定した1つのフォアグラウンドクリックとテキストプロンプトを組み合わせることで、モデルの重複や共起のセマンティックカテゴリをより曖昧にすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 19:37:57 GMT)
Accurate battery lifetime prediction across diverse aging conditions
with deep learning [20.8] 初期のサイクルで電池の寿命を正確に予測することは、多くの下流アプリケーションと同様に、バッテリーの研究と開発に非常に価値がある。
本稿では, 多様な高齢化条件を緩和し, 低リソース環境下での効果的な学習を容易にする, 普遍的な深層学習手法を提案する。
評価のためのベンチマークが構築され、168回のサイクリング条件で5つの電極材料を利用する401個の電池セルを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:00:48 GMT)
Proving Test Set Contamination in Black Box Language Models [20.6] 本研究では,事前学習データやモデルの重み付けを使わずに,言語モデルにおけるテストセット汚染の証明可能な保証を提供することが可能であることを示す。
我々のアプローチは、データ汚染がない場合、交換可能なベンチマークの全ての順序が等しくなるという事実を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 01:45:16 GMT)
Neural Algorithmic Reasoning for Combinatorial Optimisation [20.4] ニューラル推論の最近の進歩を活用して,CO問題の学習を改善することを提案する。
私たちは、COインスタンスでトレーニングする前に、関連するアルゴリズムでニューラルネットワークを事前トレーニングすることを提案します。
以上の結果から,この学習装置を用いることで,非アルゴリズム的情報深層学習モデルよりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:07:35 GMT)
Joint Diffusion: Mutual Consistency-Driven Diffusion Model for PET-MRI
Co-Reconstruction [19.8] この研究は、MRIを加速し、PET画像の品質を向上させることを目的としている。
従来のアプローチでは、PET-MRIシステム内の各モードを別々に再構成する。
相互整合駆動拡散モード(MC-Diffusion)を用いた新しいPET-MRI関節再建モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:26:53 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） (Fri, 24 Nov 2023 03:23:32 GMT)
MABFuzz: Multi-Armed Bandit Algorithms for Fuzzing Processors [19.6] 我々は,マルチアーム・バンディット(MAB)アルゴリズムをファズプロセッサに応用した,動的かつ適応的な意思決定フレームワークMABFuzzを開発した。
MABFuzzは既存のハードウェアファズーに非依存であり、従って既存のハードウェアファズーに適用できる。
3つのMABアルゴリズムを最先端のハードウェアファザに統合し,RISC-Vベースのプロセッサ上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:32:43 GMT)
Dungeons and Data: A Large-Scale NetHack Dataset [19.6] 我々はNetHack Learning dataset (NLD)を紹介した。NetHackの人気のゲームから,大規模かつ高度にスケール可能なトラジェクトリのデータセットである。
NLDは3つの部分で構成されている: 2009年から2020年にかけてNAOのパブリックNetHackサーバーで収集された150万件の人的軌道から100億件の国家遷移、2021年のNetHack Challengeの象徴的ボット勝者から収集された10万件の国家行動スコアから30億件の国家行動スコアへの移行。
我々は、オンラインとオフラインのRLを含む幅広い既存アルゴリズムとデモからの学習を評価し、大規模なデータセットをフル活用して、挑戦的なシーケンシャルに対処するためには、重要な研究の進歩が必要であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:27:22 GMT)
Multi-scale Semantic Correlation Mining for Visible-Infrared Person
Re-Identification [19.5] MSCMNetは、複数のスケールでセマンティック機能を包括的に活用するために提案されている。
特徴抽出において、モダリティ情報損失を可能な限り小さくする。
SYSU-MM01、RegDB、 LLCMデータセットの大規模な実験により、提案したMSCMNetが最も精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:23:57 GMT)
GATGPT: A Pre-trained Large Language Model with Graph Attention Network
for Spatiotemporal Imputation [19.4] 実世界の環境では、センサーの故障やデータ転送エラーなどの問題により、そのようなデータには欠落する要素がしばしば含まれる。
時間的計算の目的は、観測された時系列における固有の空間的および時間的関係を理解することによって、これらの欠落値を推定することである。
伝統的に、複雑な時間的計算は特定のアーキテクチャに依存しており、適用可能性の制限と高い計算複雑性に悩まされている。
対照的に、我々のアプローチは、事前訓練された大規模言語モデル(LLM)を複雑な時間的インプットに統合し、画期的なフレームワークであるGATGPTを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:15:11 GMT)
Latent Diffusion Prior Enhanced Deep Unfolding for Spectral Image
Reconstruction [19.1] スナップショット分光画像再構成は、単発2次元圧縮計測から3次元空間スペクトル像を再構成することを目的としている。
我々は, 深部展開法に先立って劣化のないモデルを生成するため, 遅延拡散モデル(LDM)という生成モデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 04:55:20 GMT)
Transport with Support: Data-Conditional Diffusion Bridges [18.9] 制約付き時系列データ生成タスクを解決するために,Iterative Smoothing Bridge (ISB)を導入する。
我々は,ISBが高次元データによく一般化し,計算効率が高く,中間時間と終時間における限界値の正確な推定値を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:43:24 GMT)
EGraFFBench: Evaluation of Equivariant Graph Neural Network Force Fields
for Atomistic Simulations [18.9] 等変グラフニューラルネットワーク力場(EGraFF)は、原子系の複雑な相互作用をモデル化する上で大きな可能性を示している。
この研究は、原子シミュレーションの文脈で機械学習力場を評価するための厳密な枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:26:56 GMT)
When to be critical? Performance and evolvability in different regimes
of neural Ising agents [18.5] 臨界状態に近い状態での操作は、自然、人工的およびそれらの進化システムにとって有益である、という仮説は長年にわたって仮説化されてきた。
我々はこの仮説を、ニューラルネットワークによって制御される進化的捕食エージェントのシステムでテストする。
驚くべきことに、ソリューションを発見するすべての人口は、亜臨界状態へと進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:02:00 GMT)
Is Prompt All You Need? No. A Comprehensive and Broader View of
Instruction Learning [17.9] 本稿では,現在の授業学習研究に関する知見を要約し,提供する。
私たちの知る限りでは、テキスト命令に関する総合的な調査はこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 03:45:57 GMT)
A Parameterized Generative Adversarial Network Using Cyclic Projection
for Explainable Medical Image Classification [17.3] ParaGANは、ドメイン間の合成サンプルの変化を効果的に制御し、下流分類のための注意領域を強調するパラメータ化GANである。
実験の結果,ParaGANは2つの小規模医療データセットに対して説明可能な分類を行い,既存の拡張手法より一貫して優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:07:14 GMT)
Average Token Delay: A Duration-aware Latency Metric for Simultaneous
Translation [17.0] 我々は,emphAverage Token Delay (ATD) と呼ばれる同時翻訳のための新しい遅延評価指標を提案する。
Ear-Voice Span(EVS)に基づくユーザ側レイテンシのシミュレーションによる効果の実証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:53:52 GMT)
Fast, Expressive SE$(n)$ Equivariant Networks through Weight-Sharing in
Position-Orientation Space [16.6] 我々は3次元点雲処理のための効率的な同変群畳み込みネットワークを開発した。
私たちはこの主張を、3つの異なるベンチマークで最先端の結果に到達することで実証的に支持します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:48:32 GMT)
Automatic detection of problem-gambling signs from online texts using
large language models [16.4] 問題ギャンブルは公衆衛生上の問題であり、深刻な心理的苦痛と経済的問題に関係している。
インターネット上には多くのギャンブルコミュニティがあり、ゲームに関する情報やギャンブル戦術、ギャンブル関連の問題などを交換している。
オンラインギャンブルコミュニティは、問題解決行動に関する洞察を提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:48:02 GMT)
History Filtering in Imperfect Information Games: Algorithms and
Complexity [16.2] 本稿では,サブゲーム分解のためのフィルタリング履歴の計算的側面とトラクタビリティについて述べる。
サブゲームのルートから単一の履歴を構築することは、一般的には難解であることを示す。
また,トリックテイクカードゲームのためのマルコフチェインモンテカルロベース生成アルゴリズムについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:34:36 GMT)
Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models [15.7] Graph of Thoughts (GoT)は、大規模言語モデル(LLM)のプロンプト機能を向上させるフレームワークである。
GoTの主な利点は、LLMによって生成された情報を任意のグラフとしてモデル化できることである。
この研究は、推論を人間の思考や再発のような脳のメカニズムに近づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:13:54 GMT)
StableSSM: Alleviating the Curse of Memory in State-space Models through
Stable Reparameterization [15.0] 再パラメータ化のない状態空間モデルは従来のRNNと同様のメモリ制限を示す。
本分析では, 安定境界に収束するリカレント重みの結果として, この「記憶の帰結」を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:08:31 GMT)
Scale-Adaptive Feature Aggregation for Efficient Space-Time Video
Super-Resolution [14.1] 本稿では,個々のサンプルに対して異なる処理スケールのサブネットワークを適応的に選択する,SAFA(Scale-Adaptive Feature Aggregation)ネットワークを提案する。
我々のSAFAネットワークは,PSNRにおける平均0.5dB以上の改善により,TMNetやVideoINRといった最近の最先端手法よりも優れており,パラメータの半数未満と計算コストは1/3に満たない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:47:06 GMT)
Calibrated Language Models Must Hallucinate [14.0] 近年の言語モデルは、誤りだがもっともらしい音声を生成する謎の傾向にある。
この研究は、事前訓練された言語モデルがある種の事実を幻覚させる固有の統計的理由があることを示している。
トレーニングデータから真偽を判断できない「任意」事実に対しては,幻覚が必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:29:50 GMT)
More is Better in Modern Machine Learning: when Infinite
Overparameterization is Optimal and Overfitting is Obligatory [13.9] RF劣化試験のリスクは特徴数とサンプル数の両方で単調に低下することを示した。
次に、パワーロー固有構造を特徴とするタスクの大規模なクラスにおいて、ほぼゼロに近いトレーニング損失に対するトレーニングが義務付けられていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:27:41 GMT)
A Characterization of Optimal-Rate Linear Homomorphic Secret Sharing Schemes, and Applications [13.6] Homomorphic Secret Sharing (HSS) は秘密共有方式で、$s$サーバ間で秘密の$x$を共有する。
HSSスキームにおける重要なパラメータはダウンロード率であり、各サーバから出力クライアントがダウンロードする必要がある情報の量を測定する。
おそらく驚くべきことに、その建設作業がほぼ最適であるような$ell$sのセットが示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 20:40:50 GMT)
Eliciting Honest Information From Authors Using Sequential Review [13.4] 本稿では,著者からランキング情報を真に引き出すための逐次レビュー機構を提案する。
鍵となる考え方は、提供されたランキングに基づいて著者の論文をシーケンスでレビューし、前の論文のレビュースコアについて次の論文のレビューを条件付けることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:27:39 GMT)
Sharing pattern submodels for prediction with missing values [13.0] 機械学習の多くのアプリケーションでは欠落値は避けられず、トレーニング中もテスト時にも課題が提示される。
パターンサブモデル(パターンサブモデル)と呼ばれる別の手法を提案する。これは、テスト時に欠落した値に対して、予測を堅牢にし、パターンサブモデルの予測力を維持または改善させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:50:56 GMT)
DUMA: a Dual-Mind Conversational Agent with Fast and Slow Thinking [12.7] DUMAは2つの生成型Large Language Model(LLM)をそれぞれ高速な思考と低速な思考に利用することで、デュアルミンドのメカニズムを具現化している。
我々は、不動産業界のオンライン調査を扱うための会話エージェントを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:18:27 GMT)
Potential Societal Biases of ChatGPT in Higher Education: A Scoping
Review [12.6] ChatGPTや他の生成人工知能(GAI)モデルは、一般的な社会的バイアスを継承し、増幅する傾向がある。
潜在的なバイアスのような倫理的問題を調べる必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:00:23 GMT)
Ethical implications of ChatGPT in higher education: A scoping review [12.6] 本稿では,ChatGPTを教育に活用することの倫理的課題について考察する。
英語,中国語,日本語で書かれた最近の学術論文をレビューすることで,関連研究の概要を概観することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:52:49 GMT)
Maximizing Discrimination Capability of Knowledge Distillation with
Energy-based Score [12.6] 本稿では,コンピュータビジョン技術のためのエネルギーベースの知識蒸留手法を提案する。
我々は,Energy KDが様々なデータセット上で優れた性能を発揮することを示す。
また,性能向上のための高エネルギーデータ拡張(HE-DA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:16:10 GMT)
GPT-4V Takes the Wheel: Evaluating Promise and Challenges for Pedestrian
Behavior Prediction [12.6] GPT-4V(AD)は最先端のLarge-Language Model GPTの最新版である。
本報告では,公用データセットを用いた自律走行における歩行者行動予測のためのGPT-4V(AD)の可能性について,包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:02:49 GMT)
Upgrading VAE Training With Unlimited Data Plans Provided by Diffusion
Models [12.5] VAEにおけるオーバーフィッティングエンコーダは,事前学習した拡散モデルからのサンプルのトレーニングによって効果的に緩和できることを示す。
提案手法を用いて学習したVAEの一般化性能,償却ギャップ,ロバスト性を3つの異なるデータセットで解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:02:55 GMT)
Training Multi-Layer Over-Parametrized Neural Network in Subquadratic
Time [12.3] 我々は、損失関数によって引き起こされる経験的リスクを最小限に抑えるために、多層超並列ニューラルネットワークを訓練する問題を考察する。
本研究では,イテレーション毎のトレーニングコストの削減方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 00:38:52 GMT)
Universal Jailbreak Backdoors from Poisoned Human Feedback [12.3] 我々は、攻撃者がRLHFトレーニングデータを汚染し、モデルに"jailbreak backdoor"を埋め込むという新たな脅威について検討する。
バックドアはトリガーワードを"sudo"コマンドのように振る舞うモデルに埋め込む
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:09:34 GMT)
AutoDroid-0shot: A Simple Baseline for GPT-powered UI-grounded
Smartphone Task Automation in Android [12.0] AutoDroid-0shotは,GPTライクな大規模言語モデル(LLM)を使用して,Androidモバイルアプリとのインタラクションを自動化するツールである。
所望のタスクの自然言語記述が与えられた場合、AutoDroid-0shotは、タスクを完了す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） (Fri, 24 Nov 2023 12:33:11 GMT)
One Pass Streaming Algorithm for Super Long Token Attention
Approximation in Sublinear Space [11.7] 長いコンテキストを含むストリーミングアプリケーションにおける大規模言語モデル(LLM)は、特に拡張された対話とテキスト分析において、2つの重要な課題を提示している。
第一に、以前のトークンのキーおよびバリュー状態(KV)のキャッシュのため、デコードフェーズにおいてメモリ消費は相当である。
第二に、トークンの生成にO(n2)$の時間で注意の複雑さが時間を要する。
ストリーミング方式でデータの1パスのみを読み込む新しいアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:35:00 GMT)
Generating and Imputing Tabular Data via Diffusion and Flow-based
Gradient-Boosted Trees [11.7] 本稿では,混合型(連続型および分類型)表データの生成とインプットのための新しい手法を提案する。
私たちは、人気のあるGradient-Boosted Tree(GBT)メソッドであるXGBoostに依存しています。
提案手法は,データ生成におけるディープラーニング生成手法よりも優れ,データ計算において競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:33:30 GMT)
Human-Machine Cooperative Multimodal Learning Method for Cross-subject
Olfactory Preference Recognition [11.6] 嗅覚脳波(EEG)は、嗅覚と人間の嗅覚嗜好に関連する個々の特徴を含む。
E-nose and olfactory EEG multimodal learning method を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:59:11 GMT)
Cosine Similarity Knowledge Distillation for Individual Class
Information Transfer [11.5] 本稿では,教師モデルの性能に匹敵する結果が得られる新しい知識蒸留(KD)手法を提案する。
我々は、テキスト埋め込みの類似性を測定するために、自然言語処理(NLP)におけるコサイン類似性(cosine similarity)を用いる。
本研究では,コサイン類似度重み付き温度(CSWT)による性能向上手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:34:47 GMT)
Regret Analysis of Learning-Based Linear Quadratic Gaussian Control with
Additive Exploration [11.4] LQG-NAIVEと呼ばれる二相制御アルゴリズムを導入する。
また,LQG-NAIVE が $tildemathcalO(sqrtT)$, $mathcalO(sqrtT)$, $T$の時間ステップ後に対数的要因に到達したことを示す。
本稿では,Fisher Information Matrix (FIM) を組み込んで,探索信号をクローズドループ設定に拡張するLQG-IF2Eを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:25:58 GMT)
Drift Analysis with Fitness Levels for Elitist Evolutionary Algorithms [11.3] 適合度レベル法に関するオープンな疑問は、適合度レベルに基づいて構築できる下時と上時の境界についてである。
フィットネスレベルから最も厳密な距離境界が構築され、初めて証明される。
異なる種類の線形境界に対する異なる適合度レベル手法の開発に使用できるフレームワークが確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:02:39 GMT)
InstructERC: Reforming Emotion Recognition in Conversation with a
Retrieval Multi-task LLMs Framework [10.9] 本稿では,識別的枠組みから生成的枠組みへERCタスクを再構築する新しい手法,すなわちインストラクタCを提案する。
InstructERCには2つの重要なコントリビューションがある。 まず、InstructERCは単純だが効果的なテンプレートモジュールを導入し、モデルがマルチグラニュラリティ対話監視情報を明示的に統合するのに役立つ。
会話における対話の役割関係と将来の感情傾向を暗黙的にモデル化するために、話者識別と感情予測という2つの追加的な感情アライメントタスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:41:46 GMT)
Revisiting Quantum Algorithms for Linear Regressions: Quadratic Speedups
without Data-Dependent Parameters [10.6] 我々は,$widetildeO(epsilon-1sqrtnd1.5) + Mathrmpoly(d/epsilon)$timeで動作する量子アルゴリズムを開発した。
データ依存パラメータに依存しない古典的な下界上の2次量子スピードアップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 19:41:28 GMT)
Signal Processing Meets SGD: From Momentum to Filter [10.6] Descent Gradient (SGD) とその運動量に基づく変種は最適化アルゴリズムの主要な選択肢である。
本研究では, 歴史的勾配の分散を低減し, 平坦な解に収束させる新しい最適化手法を提案する。
提案した適応重量SGDF(Stochastic Gradient Descent With Filter)は良好な性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:36:55 GMT)
MVControl: Adding Conditional Control to Multi-view Diffusion for
Controllable Text-to-3D Generation [10.3] 既存のトレーニング済みマルチビュー2D拡散モデルを強化するニューラルネットワークアーキテクチャであるMVControlを紹介する。
提案手法により,制御可能なマルチビュー画像と3Dコンテンツの生成が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:07:53 GMT)
Testing High-dimensional Multinomials with Applications to Text Analysis [10.0] テスト統計学は、nullの下で標準正規分布を持つことが示されている。
提案した実験は, パラメータ空間全体にわたって, この最適検出境界を達成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 22:29:18 GMT)
Counting Solutions to Conjunctive Queries: Structural and Hybrid
Tractability [9.4] 接続的クエリに対する回答の数をカウントすることは、標準的な仮定では効率的な解を持たないデータベースの基本的な問題である。
固有インスタンスの構造特性を調べ、#-ハイパーツリー分解という新しい概念を導入することにより、抽出可能なクラスをピンポイントする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:09:12 GMT)
Adversarial Machine Learning in Latent Representations of Neural
Networks [9.4] 分散ディープニューラルネットワーク(DNN)は、モバイルデバイスの計算負担を低減し、エッジコンピューティングシナリオにおけるエンドツーエンドの推論レイテンシを低減することが示されている。
本稿では,分散DNNの敵行動に対する堅牢性について,厳密に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 20:50:35 GMT)
Infinite forecast combinations based on Dirichlet process [9.3] 本稿では,ディリクレ過程に基づく深層学習アンサンブル予測モデルを提案する。
単一のベンチマークモデルに比べて予測精度と安定性が大幅に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:59:57 GMT)
Federated Transformed Learning for a Circular, Secure, and Tiny AI [9.1] 1)"円" - 以前のタスクの解決方法を忘れずに、新しいタスクを解決できる (2)"セキュア" - 敵対的なデータアタック、(3)"ティニー" - 低消費電力の低コスト組み込みハードウェアで実装できる。
ここでは、5GおよびBeyondネットワークアーキテクチャで変換されたDL表現を実現するというビジョンを打ち出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:33:33 GMT)
The Noise Geometry of Stochastic Gradient Descent: A Quantitative and
Analytical Characterization [9.1] 勾配降下(SGD)の騒音は、損失景観の局所幾何学と良好に一致している。
本研究では, SGD が極小からどのように脱落するかを考察し, 脱落方向が平坦な方向に沿って重要な成分を持つことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:10:49 GMT)
Differentiable and accelerated spherical harmonic and Wigner transforms [9.0] 球面データのモデリングと解析には、機械学習やその他の微分可能なプログラミングタスクのための勾配の効率的な計算が必要である。
球面上の一般化フーリエ変換の高速化と微分可能計算のための新しいアルゴリズムを開発した。
代替のCコードに対して400倍の加速をベンチマークすると、最大400倍の加速が観測される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:59:04 GMT)
Safety Assessment of Vehicle Characteristics Variations in Autonomous
Driving Systems [9.0] 本稿では,車載運転システム(ADS)の安全性に影響を与える車両特性設定の最小値を求める手法を提案する。
ADSを2台採用し,運転シミュレータを2台使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:13:29 GMT)
Revisiting Large Language Models as Zero-shot Relation Extractors [9.0] リレーショナル抽出(RE)は、ゼロショット設定下であっても、一定のラベル付きまたはラベルなしのデータを一貫して含む。
近年の研究では、大きな言語モデル(LLM)が、単に自然言語のプロンプトを与えられただけで、新しいタスクにうまく移行していることが示されている。
本研究はゼロショット関係抽出器としてLLMを探索することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:34:57 GMT)
Automated Detection and Counting of Windows using UAV Imagery based
Remote Sensing [8.7] 建物内に存在する窓の数は、地震で受ける変形の大きさと直接関係している。
本研究では,無人航空機(UAV)を用いたリモートセンシングシステムを用いて,建物の窓数を正確に検出・カウントする手法を提案する。
提案手法は,UAV搭載カメラおよび他のセンサからのデータを利用するコンピュータビジョンパイプラインを開発することにより,ウィンドウの識別とカウントを自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:08:42 GMT)
BHGNN-RT: Network embedding for directed heterogeneous graphs [8.7] 本稿では,BHGNN-RTを用いた双方向ヘテロジニアスグラフニューラルネットワークの組込み手法を提案する。
BHGNN-RTの有効性と有効性を検証するために, 各種データセットの広範囲な実験を行った。
BHGNN-RTは、ノード分類と教師なしクラスタリングタスクの両方においてベンチマーク手法よりも優れた、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） (Fri, 24 Nov 2023 10:56:09 GMT)
ZeroPS: High-quality Cross-modal Knowledge Transfer for Zero-Shot 3D
Part Segmentation [8.6] 我々はZeroPSと呼ばれるゼロショット3次元部分分割のための新しいパイプラインを設計する。
2次元事前訓練された基礎モデルから3次元点雲に知識を伝達する。
提案手法では、トレーニング、微調整、学習可能なパラメータは不要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 03:19:17 GMT)
Finite Volume Features, Global Geometry Representations, and Residual
Training for Deep Learning-based CFD Simulation [8.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくCFD法が提案されている。
本研究は,最短ベクトル(SV)と方向統合距離(DID)の2つの新しい幾何学的表現を提案する。
実験結果から, SV, DID, FVF, 残留訓練は, 現行GNN方式の予測誤差を最大41%低減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:19:06 GMT)
Collective Relational Inference for learning heterogeneous interactions [8.2] 本稿では,2つの特徴を持つ関係推論の確率論的手法を提案する。
第一に、異なるエッジの相互作用タイプをまとめて推測し、第二に、時間とともに変動位相構造を持つシステムを扱うことができる。
全体として、提案モデルはデータ効率が高く、より小さなシステムで訓練された場合、大規模システムに対して一般化可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:44:49 GMT)
Interpretable and intervenable ultrasonography-based machine learning
models for pediatric appendicitis [8.1] 虫垂炎は小児腹部手術の最も多い原因の一つである。
虫垂炎に対する以前の意思決定支援システムは、臨床、検査、スコアリング、およびCTデータに焦点を当ててきた。
超音波画像を用いた虫垂炎の診断・管理・重症度予測のための解釈可能な機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:25:26 GMT)
GEmo-CLAP: Gender-Attribute-Enhanced Contrastive Language-Audio
Pretraining for Accurate Speech Emotion Recognition [8.0] 音声感情認識(SER)のためのジェンダー属性付きコントラスト言語事前学習(CLAP)手法であるGEmo-CLAPを提案する。
まず、事前学習されたテキストとオーディオエンコーダを用いて、SERのための効果的な感情CLAP(Emo-CLAP)を構築する。
2つの新しいマルチタスク学習ベースGEmo-CLAP(ML-GEmo-CLAP)とソフトラベルベースGEmo-CLAP(SL-GEmo-CLAP)モデルが提案され、音声信号の性別情報を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:04:50 GMT)
Analysis of the expected $L_2$ error of an over-parametrized deep neural
network estimate learned by gradient descent without regularization [8.0] 近年の研究では、正規化された経験的リスクに勾配降下を適用して学習した過度パラメータ化されたディープニューラルネットワークによって定義される推定値が、普遍的に一貫していることが示されている。
本稿では、同様の結果を得るために正規化項は必要ないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:04:21 GMT)
Unsupervised high-throughput segmentation of cells and cell nuclei in
quantitative phase images [7.9] ノイズや反射を細胞と混同することなく正確にセグメント化できる教師なしマルチステージ手法を提案する。
このセグメンテーションは, 患者試料に対して, 細胞解析時間当たりの妥当な測定結果として, 常に良好な結果をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:12:06 GMT)
Synthetic Shifts to Initial Seed Vector Exposes the Brittle Nature of
Latent-Based Diffusion Models [7.7] 潜時拡散モデルでは、標準条件下での画像生成の不整合を示す。
本研究は,潜伏拡散モデルにおける初期種子ベクターの選択の重要性と影響について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:26:46 GMT)
Early Detection of Bark Beetle Attack Using Remote Sensing and Machine
Learning: A Review [7.7] 本総説では,全てのRSシステムを網羅し,その長所と短所を調査するためのML/DL手法を強調した。
我々は,多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種多種・攻撃相・研究領域・RSプラットフォーム・センサ・スペクトル・空間・時間分解能・スペクトルシグネチャ・スペクトル植生指標・スペクトル植生指標(SVI)を解析し,その知識を抽出する。
DL法とランダムフォレスト(RF)アルゴリズムは有望な結果を示したが,効果は限定的であり,不確実性も高い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 19:27:25 GMT)
Controlled Text Generation via Language Model Arithmetic [7.7] 大規模言語モデル(LLM)の合成とバイアスのための新しい推論フレームワークであるモデル演算を導入する。
モデル算術により生成したテキストのきめ細かい制御が可能であり, 毒性低減の課題において, 最先端の処理性能に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:41:12 GMT)
Achieving Margin Maximization Exponentially Fast via Progressive Norm
Rescaling [7.7] 線形分離可能なデータの分類における勾配に基づくアルゴリズムによるマージン最大化バイアスについて検討する。
我々は、プログレッシブ・リスケーリング・グラディエント(PRGD)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し、PRGDがエム指数率でマージンを最大化できることを示す。
PRGDはまた、線形に分離できないデータセットやディープニューラルネットワークに適用する際の一般化性能の向上を約束している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:07:10 GMT)
Reward Dropout Improves Control: Bi-objective Perspective on Reinforced
LM [7.5] 本稿では,2目的最適化の観点から,強化言語モデル(RLM)の理論的側面について考察する。
本稿では,RLMの双方向最適化を改善するための簡易かつ強力な手法であるReward Dropoutを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 07:26:10 GMT)
Finding Foundation Models for Time Series Classification with a PreText
Task [7.2] 本稿では,時系列分類のための事前訓練済みドメイン基盤モデルを提案する。
我々の方法論の重要な側面は、複数のデータセットにまたがる新しいプリテキストタスクである。
UCRアーカイブの実験では,この事前学習戦略が,事前学習を伴わずに従来の訓練方法よりも有意に優れていたことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:03:55 GMT)
A Comparison of PDF Projection with Normalizing Flows and SurVAE [7.2] サージェクションVAEは、正規化フローを次元変化変換に拡張するために提案されている。
提案手法は,20年以上前に現れたPDFプロジェクションの再発明であり,さらに発展していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:12:26 GMT)
Stable Cluster Discrimination for Deep Clustering [7.2] ディープクラスタリングは、インスタンスの表現(つまり、表現学習)を最適化し、固有のデータ分散を探索することができる。
結合された目的は、すべてのインスタンスが一様機能に崩壊する、自明な解決策を意味する。
本研究では,1段階クラスタリングにおいて,教師あり学習における一般的な識別タスクが不安定であることを示す。
新規な安定クラスタ識別(SeCu)タスクを提案し、それに応じて新しいハードネス対応クラスタリング基準を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:43:26 GMT)
Post-COVID Highlights: Challenges and Solutions of AI Techniques for
Swift Identification of COVID-19 [6.9] 2019年の新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの開始以来、コスト効率、非侵襲性、迅速なAIベースのツールの開発に協力してきた。
このレビューは、パンデミックの間に生じた多面的課題に対処するために設計された多様なソリューションに関する洞察を提供する努力である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:44:28 GMT)
Analyzing Zero-Shot Abilities of Vision-Language Models on Video
Understanding Tasks [6.9] 本稿では,ゼロショット環境における映像理解タスクの評価において,画像テキストモデルの一般化能力について詳細に検討する。
実験の結果,映像テキストモデルでは,映像AR,ビデオRT,ビデオMCに優れた性能を示すことがわかった。
これらの結果は、コストのかかる事前学習のステップを回避しつつ、基礎的な画像テキストモデルを一連のビデオタスクに適応する利点を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 22:25:07 GMT)
JetLOV: Enhancing Jet Tree Tagging through Neural Network Learning of
Optimal LundNet Variables [6.7] 直列多層パーセプトロン(MLP)とLundNet(LundNet)の2つのモデルからなるコンポジットであるJetLOVを紹介する。
そこで本研究では,事前に計算したLundNet変数を使わずに,同等のジェットタグ性能が得られることを示す。
これらの発見は、特にモデル依存の問題に対処する上で、有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:38:13 GMT)
CT-xCOV: a CT-scan based Explainable Framework for COVid-19 diagnosis [6.3] CT-xCOVは、Deep Learning(DL)をCTスキャンに用いた新型コロナウイルス診断のための説明可能なフレームワークである。
肺のセグメンテーションでは、よく知られたU-Netモデルを使用し、COVID-19検出では、3つの異なるCNNアーキテクチャを比較した。
視覚的説明のために、我々は3つの異なるXAI技術、すなわちGrad-Cam、Integrated Gradient (IG)、LIMEを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:14:10 GMT)
READS-V: Real-time Automated Detection of Epileptic Seizures from
Surveillance Videos via Skeleton-based Spatiotemporal ViG [6.1] READS-Vシステムは5.1sのオンセット検出遅延、13.1sの臨床的オンセット検出の進歩、偽検出率ゼロを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:07:29 GMT)
Towards Interpretable Sleep Stage Classification Using Cross-Modal
Transformers [6.0] 本研究では,睡眠段階分類のためのトランスを用いたクロスモーダルトランスを提案する。
本手法は,最先端の手法と比較して,パラメータ数とトレーニング時間を大幅に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 22:00:22 GMT)
Data-driven Prior Learning for Bayesian Optimisation [5.8] PLeBOと先行転送は少ない評価で良好な入力が得られることを示す。
学習先を検証し,伝達学習手法の広さと比較する。
PLeBOと先行転送は少ない評価で良好な入力が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:37:52 GMT)
RAISE -- Radiology AI Safety, an End-to-end lifecycle approach [5.8] 放射線学へのAIの統合は、臨床ケアの供給と効率を改善する機会をもたらす。
モデルが安全性、有効性、有効性の最高基準を満たすことに注力すべきである。
ここで提示されるロードマップは、放射線学におけるデプロイ可能で信頼性があり、安全なAIの達成を早めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:59:14 GMT)
Disentangling the Spectral Properties of the Hodge Laplacian: Not All
Small Eigenvalues Are Equal [5.7] グラフラプラシアンの豊富なスペクトル情報は、グラフ理論、機械学習、グラフ信号処理において有効である。
近年、ホッジ・ラプラシアン (Hodge Laplacian) は高階グラフモデルに対する通常のラプラシアン (Laplacian) の一般化として注目されるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 12:00:50 GMT)
Generalized Volume Complexity in Gauss-Bonnet Gravity: Constraints and
Phase Transitions [5.7] 量子複雑性は、極表面の体積、ホイーラー・デウィットパッチの作用、パッチの時空体積と双対であることが提案されている。
一般化された体積複雑度観測可能は、双対ホログラフィック複雑性の等価な候補として定式化された。
この提案は, 4次元ガウス・ボンネット重力の結合パラメータによらず, 晩期の一般化体積の線形成長を保証できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:29:33 GMT)
Efficient Open-world Reinforcement Learning via Knowledge Distillation
and Autonomous Rule Discovery [5.7] ルール駆動のディープラーニングエージェント(RDQ)がフレームワークの実装の可能な1つだ。
RDQは,世界との対話において,タスク固有のルールを抽出することに成功した。
実験では,RDQエージェントはベースラインエージェントよりも新規性に非常に耐性があることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 04:12:50 GMT)
XAutoML: A Visual Analytics Tool for Understanding and Validating
Automated Machine Learning [5.6] XAutoMLは、AutoMLによって構築された任意のAutoML最適化手順とMLパイプラインを説明するための、インタラクティブなビジュアル分析ツールである。
XAutoMLは、インタラクティブな視覚化と、説明可能な人工知能(XAI)の確立したテクニックを組み合わせることで、完全なAutoML手順を透過的かつ説明可能なものにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:12:51 GMT)
OneFormer3D: One Transformer for Unified Point Cloud Segmentation [5.5] 本稿では,統合された,シンプルで効果的なセグメンテーションタスクのセマンティクス,例,およびパノプティックセグメンテーションタスクを共同で提案する。
OneFormer3Dという名前のモデルは、学習可能なカーネルのグループを使用して、インスタンスとセマンティックセグメンテーションを一貫して実行する。
また、ScanNet、ScanNet200、S3DISデータセットのセマンティック、例、およびパノプティックセグメンテーションにおいて、最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:56:27 GMT)
New Epochs in AI Supervision: Design and Implementation of an Autonomous
Radiology AI Monitoring System [5.5] 本稿では,放射線学AI分類モデルの性能を実際に監視するための新しい手法を提案する。
予測分散と時間安定性という2つの指標を提案し、AIのパフォーマンス変化のプリエンプティブアラートに使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:29:04 GMT)
Quantum phase transition of the Jaynes-Cummings model [5.4] 本稿では,Jaynes-Cummings (JC) モデルの量子相転移を示す実験可能なスキームを示す。
ディープストロングJCモデルにおける結合強度と共振周波数の比は、元の量子ラビモデルにおける対応する比より2桁大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:13:02 GMT)
Anisotropy-induced Coulomb phase and quasiparticle zoo in the atomic
monopole-spin hybrid system [5.4] はしご格子内の双極子極性超低温ガスに基づいてモノポール-スピンハイブリッドシステムの量子シミュレーションを行う。
原子のホッピングはスピンとモノポール対の間の粒子変換過程を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 04:41:38 GMT)
A Reusable AI-Enabled Defect Detection System for Railway Using
Ensembled CNN [5.4] 欠陥検出は、鉄道システムの信頼性を確保するために不可欠である。
現在のアプローチは、CNNのような単一のディープラーニングモデルに依存している。
再利用可能なAI対応欠陥検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 19:45:55 GMT)
CRISP: Hybrid Structured Sparsity for Class-aware Model Pruning [5.4] 機械学習パイプラインは、幅広いクラスにわたる正確性を達成するために、普遍的なモデルを訓練することが多い。
この格差は、ユーザー固有のクラスにフォーカスするようにモデルを調整することで、計算効率を高める機会を提供する。
細粒度N:M構造と粗粒度ブロックの粒度を組み合わせた新しい刈り込みフレームワークCRISPを提案する。
我々のプルーニング戦略は、勾配に基づくクラス対応サリエンシスコアによって導かれ、ユーザ固有のクラスに不可欠なウェイトを維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 04:16:32 GMT)
Communication Complexity of Common Randomness Generation with Isotropic
States [5.3] 本稿は、一方通行古典通信と一方通行量子通信の2つの通信モデルについて考察する。
古典的通信の場合、量子等方性状態はノイズのある古典的相関に勝らないことを示す。
量子通信の場合、量子等方性状態の超高密度符号化を用いることで、共通乱数率を増大させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 07:30:48 GMT)
Weak Alignment Supervision from Hybrid Model Improves End-to-end ASR [5.3] 既存のハイブリッドASRシステムを用いて、トレーニングオーディオの3つのアライメントを生成する。
次に、導出したアライメントを用いてエンコーダの特定の層にクロスエントロピー損失を生成する。
一般の1ホットクロスエントロピー損失とは対照的に,ラベル平滑化パラメータを用いたクロスエントロピー損失を用いて監督を規則化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 20:14:28 GMT)
Universal Scale-Free Non-Hermitian Skin Effect Near Bloch Point [5.3] スケールフリー非エルミート皮膚効果(NHSE)は、非エルミート系において、皮膚モードの局在長がシステムサイズに比例する現象である。
近年の研究では、NHSEは臨界NHSE、局所的非休眠性、境界不純物効果など、様々なメカニズムによって引き起こされることが示されている。
我々の研究は、スケールフリーの NHSE は普遍的な現象であり、これらの系が非ブロッホバンド理論によって記述できる限り、広範なシステムで観測可能であることを示唆し、熱力学限界におけるエネルギースペクトルのブロッホ点をホストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:24:50 GMT)
Decouple Content and Motion for Conditional Image-to-Video Generation [5.3] 条件付きイメージ・トゥ・ビデオ(cI2V)生成は、条件、すなわち1つの画像とテキストから始まり、信じられる新しいビデオを作成することである。
従来のcI2V生成法は、従来のRGBピクセル空間において、動きの一貫性と視覚的連続性のモデリングに制限がある。
本稿では,対象のRGB画素を空間的内容と時間的動きの2つの異なる成分に分解する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:08:27 GMT)
MRxaI: Black-Box Explainability for Image Classifiers in a Medical
Setting [5.2] 脳がんMRIデータセットにおけるグラジカムに対するブラックボックス法の性能の比較を行った。
1つのブラックボックスツール、因果説明可能性ベースのrexは、gradcamと同様に機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:25:29 GMT)
CMed-GPT: Prompt Tuning for Entity-Aware Chinese Medical Dialogue
Generation [4.9] CMed-GPT(CMed-GPT)は、中国医学領域のテキストに基づくGPT事前学習言語モデルである。
CMed-GPTに微調整とp調整を併用することにより,PPLを8.44から7.35に低下させた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:10:56 GMT)
Large Language Models as Topological Structure Enhancers for
Text-Attributed Graphs [4.9] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらした。
本研究では,LLMの情報検索とテキスト生成機能を活用して,ノード分類設定の下でのテキスト分散グラフ(TAG)のトポロジ構造を洗練・強化する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 07:53:48 GMT)
TrojanedCM: A Repository for Poisoned Neural Models of Source Code [4.8] textscTrojanedCMは、ソースコードのクリーンで有毒なモデルのリポジトリである。
2つのコード分類タスク(欠陥検出とクローン検出)とコード生成タスクに対して有毒なモデルを提供する。
このリポジトリはまた、モデルのアーキテクチャと重みへの完全なアクセスを提供し、実践者がさまざまなホワイトボックス分析テクニックを調査できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 21:58:06 GMT)
A Metalearned Neural Circuit for Nonparametric Bayesian Inference [4.8] 機械学習の分類への応用のほとんどは、バランスの取れたクラスの閉じた集合を前提としている。
これは、クラス発生統計が長い尾の力量分布に従うことがしばしばある実世界と矛盾する。
本研究では,非パラメトリックベイズモデルから誘導バイアスを抽出し,人工ニューラルネットワークに転送する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:43:17 GMT)
A path-norm toolkit for modern networks: consequences, promises and
challenges [4.7] この研究は、一般的なDAG ReLUネットワークを完全に包含できるパスノルムに関する最初のツールキットを導入している。
これは、最も広く適用可能なパスノルムベースであるだけでなく、このタイプの最も鋭い既知の境界を回復または打ち負かすような、現代のニューラルネットワークの一般化境界を確立することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:32:25 GMT)
Criticality-Enhanced Precision in Phase Thermometry [4.5] 本研究では, 有限次元のイジングスピン格子の非侵襲的量子温度測定を, 格子に結合したスピンプローブの非マルコフ的退化ダイナミクスの測定に基づいて検討した。
我々は、量子フィッシャー情報の観点から、達成可能な精度の強い批判的向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:08:55 GMT)
The Westermo test system performance data set [4.5] 本稿では,Westermoテストシステムの性能データセットについて述べる。
CPUやメモリ使用率などの20以上のパフォーマンス指標が19のテストシステムで1ヶ月に2回サンプリングされ、匿名化されてリリースされた。
工業的な動機は、季節データにおける異常検出の取り組みを刺激し、夜間テストにおける信頼を高めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:38:49 GMT)
Inferring Latent Class Statistics from Text for Robust Visual Few-Shot
Learning [4.3] 本稿では,各クラスにおける視覚的特徴分布の平均と共分散を予測するために,テキスト由来の統計情報を活用する新しい手法を提案する。
提案手法は,テキストを用いて分布の平均と共分散を予測し,数発の学習シナリオにおいて有望な改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:23:47 GMT)
A New Type Of Upper And Lower Bounds On Right-Tail Probabilities Of
Continuous Random Variables [4.2] 非有界な支持を持つ連続確率変数の右尾確率に、全く新しい上界と下界を与える。
提示される右辺と下辺の境界は、確率密度関数(PDF)、その第一微分、および境界を締め付けるために使用される2つのパラメータにのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 07:42:45 GMT)
Neuromorphic Intermediate Representation: A Unified Instruction Set for
Interoperable Brain-Inspired Computing [4.2] ニューロモルフィック中間表現(Neuromorphic Intermediate Representation, NIR)と呼ばれるニューロモルフィックシステムにおける計算のための共通参照フレームを確立する。
NIRは計算プリミティブの集合を理想化された連続時間ハイブリッドシステムとして定義し、グラフに分解して様々なニューロモルフィックな技術スタックにマッピングすることができる。
我々は7つのニューロモルフィックシミュレータと4つのハードウェアプラットフォームにまたがる3つのNIRグラフを再現し、前例のない数のニューロモルフィックシステムのサポートを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:15:59 GMT)
Hypercontractivity for Quantum Erasure Channels via Multipartite
Log-Sobolev Inequality [4.0] 我々は、量子消去チャネルに対して、ほぼ最適な超収縮不等式を証明した。
これは非単位量子チャネルに束縛された最初の超収縮性である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 07:44:46 GMT)
Scalable and Transferable Black-Box Jailbreaks for Language Models via
Persona Modulation [4.0] ブラックボックスジェイルブレイク法としてのペルソナ変調について検討し、有害な指示に従おうとする個人性を標的モデルに操る。
本稿では,メタンフェタミンの合成,爆弾の製作,マネーロンダリングなど,ペルソナ修飾による有害な完成例について紹介する。
私たちの研究は、商用の大規模言語モデルにおける新たな脆弱性を明らかにし、より包括的な保護の必要性を強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 12:50:31 GMT)
FRAD: Front-Running Attacks Detection on Ethereum using Ternary
Classification Model [3.9] 独自のセキュリティ脅威であるフロントランニング攻撃は、ブロックチェーントランザクションの整合性に重大な課題を生じさせる。
これらの攻撃シナリオでは、悪意のあるアクターが他のユーザのトランザクションアクティビティを監視し、より高い手数料で自身のトランザクションを戦略的に送信する。
第三次分類モデルを用いたFRAD(Front-Running Attacks Detection)という新しい検出手法を提案する。
実験により,Multilayer Perceptron (MLP)分類器は前走攻撃の検出において最高の性能を示し,精度84.59%,F1スコア84.60%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:42:29 GMT)
Filasofia: A Framework for Streamlined Development of Real-Time Surgical
Simulations [3.8] SOFAフレームワークは、有限要素(FE)モデルをリアルタイムで効率的にシミュレートするオープンソースソリューションである。
我々は、開発を単純化し、現代的な視覚化を提供し、SOFAオブジェクトによる微調整を可能にする専用のフレームワークであるFilasofiaを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:33:41 GMT)
Improved Breast Cancer Diagnosis through Transfer Learning on
Hematoxylin and Eosin Stained Histology Images [3.7] 本研究では,最新のBRACS染色画像を用いて乳癌腫瘍の分類を行った。
我々は、Xception、EfficientNet、ResNet50、InceptionResNetといった、ImageNet重みに基づいて事前訓練された様々なディープラーニングモデルを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:18:10 GMT)
Fair Data Representation for Machine Learning at the Pareto Frontier [3.6] 教師付き学習による公正なデータ表現のための前処理アルゴリズムを提案する。
本研究では,学習結果の条件分布(センシティブな情報)からバリセンタへの分布から得られるワッサースタイン2の測地線が,平均対のワッサースタイン2距離と$L2$-lossの間のフロンティアを特徴付けることを示す。
数値シミュレーションでは,(1)事前処理ステップは任意の条件予測推定学習法と未知のデータとを併用し,(2)公正表現は,残余データの機密データに対する推論能力を制限することによりセンシティブ情報を保護し,(3)最適アフィンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:06:36 GMT)
Racing With ROS 2 A Navigation System for an Autonomous Formula Student
Race Car [3.5] 本稿では,Robot Operating System 2,特にオープンソースのナビゲーションスタックを用いたオープンソースソリューションを提案する。
我々は,QUT Motorsportが開発した従来型のカスタムメイドプログラムに対して,このスタックを構成する既製のナビゲーションライブラリを比較した。
我々の貢献には、これらのパッケージを従来のナビゲーションソリューションと比較する定量的かつ質的な比較が含まれており、自律レースの参入障壁を低くすることを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 04:40:26 GMT)
Real-Time Progressive Learning: Accumulate Knowledge from Control with
Neural-Network-Based Selective Memory [2.9] リアルタイム・プログレッシブ・ラーニング(RTPL)と呼ばれる放射基底関数ニューラルネットワークに基づく学習制御方式を提案する。
RTPLは安定性と閉ループ性能を保証したシステムの未知のダイナミクスを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 05:43:36 GMT)
Constant-Time Wasmtime, for Real This Time: End-to-End Verified Zero-Overhead Constant-Time Programming for the Web and Beyond [2.8] 本稿ではJITスタイルのWasmtimeをベースとした新しいコンパイラ検証スイートを提案する。
また、ct-wasmをターゲットに、既存の定時対応DSLである FaCT のポートも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 01:38:19 GMT)
A Gap in the Subrank of Tensors [2.8] テンソルのサブランクは、テンソルがどれだけ「対角化」できるかの尺度である。
我々は、テンソル積の下で大きなパワーを取るとき、サブランクにギャップがあることを証明した。
また、成長率には第2のギャップがあることも証明しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:21:07 GMT)
She had Cobalt Blue Eyes: Prompt Testing to Create Aligned and
Sustainable Language Models [2.6] 最近の出来事は、従来の訓練された大規模言語モデル(LLM)に関する倫理的懸念を示している
公平で安全で堅牢なLCMの開発を促進するための一連のプロンプトを紹介します。
テストスイートは、GPT-3.5, GPT-4, OPT, LLaMA-2の4つの最先端言語モデルの出力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:58:02 GMT)
tieval: An Evaluation Framework for Temporal Information Extraction
Systems [2.3] 過去20年間、時間的情報抽出は大きな関心を集めてきた。
大量のコーパスにアクセスすることは、TIEシステムのベンチマークに関して難しい。
tievalはPythonライブラリで、異なるコーパスをインポートするための簡潔なインターフェースを提供し、システム評価を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:13:18 GMT)
Optimal $\delta$-Correct Best-Arm Selection for Heavy-Tailed
Distributions [2.3] 我々は、$delta$-correctアルゴリズムを用いて、最大平均値を持つものを識別する問題を考察する。
$delta$-correctアルゴリズムの下位境界はよく知られている。
我々は,下界の$delta$-correctアルゴリズムを提案し,$delta$を0に還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:40:55 GMT)
Digital Twin-Native AI-Driven Service Architecture for Industrial
Networks [2.3] 我々は、IoTネットワークの概念をサポートするDTネイティブなAI駆動サービスアーキテクチャを提案する。
提案するDTネイティブアーキテクチャでは,TCPベースのデータフローパイプラインと強化学習(RL)ベースの学習モデルを実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:56:13 GMT)
GeoViT: A Versatile Vision Transformer Architecture for Geospatial Image
Analysis [2.2] マルチモーダルセグメンテーションのための衛星画像処理に有効なコンパクト・ビジョン・トランスフォーマーモデルGeoViTを紹介する。
発電速度,燃料タイプ,CO2の配管被覆率,高分解能NO2濃度マッピングの精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:22:38 GMT)
Exploiting Large Language Models (LLMs) through Deception Techniques and Persuasion Principles [2.1] 大きな言語モデル(LLM)は広く使われるようになり、セキュリティと堅牢性を保証することが重要である。
本稿では,このような大規模言語モデルによる知覚的相互作用に対する活用に焦点を当てた新しい研究を提案する。
以上の結果から,これらの大規模言語モデルが詐欺や社会工学的攻撃の影響を受けやすいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 23:57:44 GMT)
Improving Out-of-Distribution Detection in Echocardiographic View
Classication through Enhancing Semantic Features [2.0] 心エコー画像における意味的特徴表現を強化するために,ラベルスムーシングを用いた新しい手法を提案する。
ラベルの平滑化とMDベースのOOD検出を組み合わせることで,心エコーによるOOD検出の精度向上のための新しいベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 03:07:39 GMT)
PACuna: Automated Fine-Tuning of Language Models for Particle
Accelerators [1.9] PACunaは、カンファレンスやプレプリント、書籍など、一般公開されたアクセラレータリソースを通じて洗練された、微調整された言語モデルである。
専門家の関与を最小限に抑え、データを公開できるように、データ収集と質問生成を自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:22:11 GMT)
Matchgate Shadows for Fermionic Quantum Simulation [1.8] 古典的影」は、適切に分布したランダムな測定から構築された未知の量子状態の推定器である。
任意の量子状態とフェルミオンガウス状態の間の内部積を効率的に推定するために、これらのマッチゲート影をどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 20:41:42 GMT)
Full characterization of biphotons with a generalized quantum
interferometer [1.8] 絡み合った光子(双光子)は基礎物理学と先進量子技術の両方において重要な役割を果たしている。
それらを完全に特徴づける方法は、重要な科学的問題となっている。
理論的には、二光子の振幅と位相を同時に測定できる一般化された組合せ量子干渉計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:52:34 GMT)
Bursting Spikes: Efficient and High-performance SNNs for Event-based
Vision [1.8] スパイクニューラルネットワーク(SNN)によるイベント駆動型ビジョンは、高速で効率的な知覚を促進するために不可欠である。
生体神経系にインスパイアされたバーストスパイク機構を導入する。
変換過程におけるエネルギー消費を低減するため,感度駆動型スパイク圧縮手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 03:43:59 GMT)
A Bayesian Take on Gaussian Process Networks [1.7] この研究はモンテカルロ法とマルコフ・チェイン・モンテカルロ法を実装し、ネットワーク構造の後方分布からサンプリングする。
提案手法は,ネットワークのグラフィカルな構造を復元する上で,最先端のアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:52:49 GMT)
Thompson sampling for zero-inflated count outcomes with an application
to the Drink Less mobile health study [1.7] モバイルヘルス(mHealth)技術は、ジャスト・イン・タイム・アダプティブ・イン・タイム(ジャスト・イン・タイム・アダプティブ・介入)を通じて近位部の結果を最適化することにより、臨床などの遠位部成績を改善することを目的としている。
コンテキストブレイディットは、個々の時間によって異なるコンテキストに応じて、そのような介入をカスタマイズするための適切なフレームワークを提供する。
しかしながら、バンディットフレームワーク内のカウント結果のモデリングのようなユニークな課題は、文脈的バンディットをmHealth研究に広く適用することを妨げている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:02:24 GMT)
IDD-AW: A Benchmark for Safe and Robust Segmentation of Drive Scenes in
Unstructured Traffic and Adverse Weather [1.6] IDD-AWデータセットを導入し、画素レベルのアノテーションで5000対の高品質な画像を提供する。
IDD-AWにおけるセマンティックセグメンテーションのための最先端モデルのベンチマークを行う。
我々は,危険予測をペナルティ化する階層的データセットに対して,"Safe mean Intersection over Union (Safe mIoU)"と呼ばれる新しい指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:11:36 GMT)
Evolutionary game theory: the mathematics of evolution and collective
behaviours [1.5] 進化ゲーム理論の手法を使って最近の研究の方向性を要約する。
これは、ランダムな進化ゲームにおける(安定な)平衡数の統計的性質の分析を含む。
また、安全行動の進化のモデル化や、技術開発レースにおける高度な人工知能技術によるリスクも含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:42:55 GMT)
ARIA: On the interaction between Architectures, Aggregation methods and
Initializations in federated visual classification [1.5] 第1回ARchitecture-Initialization-Aggregation study and benchmark ARIAs across a range of medical image classification task。
私たちは、現在のプラクティスとは違って、最高のパフォーマンスを達成するために、ARIA要素を一緒に選択する必要があることに気付きました。
結果から,タスク,正規化レイヤの効果,SSL事前トレーニングの有用性などによって,各要素の適切な選択が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:40:31 GMT)
CultureBERT: Measuring Corporate Culture With Transformer-Based Language
Models [1.4] 本稿では,テキスト文書から企業文化を計測する文献に教師付き機械学習を導入する。
我々は、企業の企業文化に関するレビューが明らかにした情報に関して、人間の評価者によってラベル付けされた従業員レビューのユニークなデータセットをコンパイルする。
このデータセットを用いて、同じ分類タスクを実行するために、最先端のトランスフォーマーベースの言語モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:42:38 GMT)
Towards Machine Learning-based Quantitative Hyperspectral Image Guidance
for Brain Tumor Resection [1.3] 過去の研究では、多くのヒト脳腫瘍において5つのフルオロフォアの放射スペクトルを特徴付けていた。
4つの機械学習モデルを用いて腫瘍タイプ、グレード、グリオーママージン、IDH変異の分類を行った。
5種類のフルオロフォア濃度は腫瘍マージンタイプと腫瘍グレードによって異なっていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 19:59:28 GMT)
From Text to Image: Exploring GPT-4Vision's Potential in Advanced
Radiological Analysis across Subspecialties [1.3] 本研究は,GPT-4とGPT-4Visionを比較し,画像から放射線学的特徴を認識することにより,テキストによる記述よりも診断可能性を高めることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:39:29 GMT)
Mitigating Over-Smoothing and Over-Squashing using Augmentations of
Forman-Ricci Curvature [1.3] スケーラブルな曲率表記法であるAFRC(Augmented Forman-Ricci curvature)に基づく書き換え手法を提案する。
AFRCはメッセージパッシングGNNにおける過剰なスムースと過剰なスキャッシング効果を効果的に特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 00:25:38 GMT)
Effective Structural Encodings via Local Curvature Profiles [1.3] 離散リッチ曲率に基づく新しい構造符号化法(局所曲率プロファイル,短いLCP)を提案する。
既存の符号化手法よりも大幅に優れていることを示す。
異なるエンコーディングタイプを、再配線(曲率に基づく)技術と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 22:42:37 GMT)
Navigating the Design Space of Equivariant Diffusion-Based Generative
Models for De Novo 3D Molecule Generation [1.3] 深部生成拡散モデル(Deep Generative diffusion model)は、材料科学と薬物発見における3D de novo分子設計のための有望な道である。
E(3)-同変拡散モデルの設計空間を探索し、未探索領域に焦点をあてる。
本稿では,QM9データセットとGEOM-Drugsデータセットの確立したモデルよりも一貫して優れるEQGAT-diffモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:08:38 GMT)
\'UFAL CorPipe at CRAC 2022: Effectivity of Multilingual Models for
Coreference Resolution [1.3] CRAC 2022 における多言語照合解決のための共有タスクの入賞条件について述べる。
提案システムは,まず参照検出を解き,抽出したスパンと先行最大化手法をリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:02:16 GMT)
Pseudo-label Correction for Instance-dependent Noise Using
Teacher-student Framework [1.3] P-LC (pseudo-label correct) と呼ばれる新しい教師支援型フレームワークを提案する。
提案手法では,教師ネットワークを三重エンコーダに再構成し,三重項損失を利用して擬似ラベル補正システムを構築する。
MNIST、Fashion-MNIST、SVHNの実験では、P-LCは全てのノイズレベルにわたって既存の最先端手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 00:36:17 GMT)
How to ensure a safe control strategy? Towards a SRL for urban transit
autonomous operation [1.2] 本稿では,都市交通自律運転列車の安全インテリジェント制御のためのSSA-DRLフレームワークを提案する。
提案手法は,線形時間論理,強化学習,モンテカルロ木探索と組み合わせる。
フレームワークの出力は速度制約を満たし、スケジュール制約を満たし、操作プロセスを最適化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:11:07 GMT)
Input Reconstruction Attack against Vertical Federated Large Language
Models [1.2] 大規模言語モデル(LLM)は、ChatGPTの出現により、学界や大衆から広く注目を集めている。
LLMは、様々なタスクのためのテキスト生成における驚くべき能力を示しているが、プライバシに関する懸念は、現実のビジネスでの使用を制限する。
本稿では,垂直連合学習(VFL)が,このような問題に対する有望な解決策であることを示す。
モデルの底部と上部に分割することで、ユーザの入力とモデルの知識の両方を保護し、それぞれがユーザとモデルプロバイダによって維持される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 07:46:23 GMT)
Reinforcement Learning from Statistical Feedback: the Journey from AB
Testing to ANT Testing [1.1] RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)は、ChatGPTのような大規模モデルの成功において重要な役割を担っている。
ABテストを用いて、人間のフィードバックではなく統計的ビジネスフィードバックでこのギャップを埋めようとしている。
統計的推論法は、事前訓練されたモデルを微調整する報奨ネットワークを訓練するための選好を得るために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 07:50:52 GMT)
RBPGAN: Recurrent Back-Projection GAN for Video Super Resolution [1.1] ビデオスーパー解像度(VSR)のためのRBPGAN(Recurrent Back-Projection Generative Adversarial Network)を提案する。
RBPGANは2つの最先端モデルを統合して、制作されたビデオの精度を損なうことなく、両方の世界で最高のものを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:47:25 GMT)
GCPV: Guided Concept Projection Vectors for the Explainable Inspection
of CNN Feature Spaces [1.1] 本稿では,ローカル・グローバルな概念射影ベクトル(GCPV)のアプローチを紹介する。
GCPVはローカルな概念ベクトルを生成し、それぞれが概念セグメンテーションラベルを正確に再構築する。
その後、これらを大域的な概念に一般化し、階層的クラスタリングによって部分概念ベクトルさえも一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 12:22:00 GMT)
Comparative Analysis of Transformers for Modeling Tabular Data: A
Casestudy using Industry Scale Dataset [1.1] この研究は、American Expressの合成データセットとデフォルト予測Kaggleデータセット(2022)の両方を用いて、様々なトランスフォーマーベースのモデルを広範囲に検証する。
本稿では、最適データ前処理に関する重要な知見を提示し、事前学習と直接教師付き学習法を比較し、分類的特徴と数値的特徴を管理するための戦略について議論し、計算資源と性能のトレードオフを強調する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:16:39 GMT)
Distance-Only Task Orchestration Algorithm for Energy Efficiency in Satellite-Based Mist Computing [1.0] 本稿では,衛星接近を優先する重計算タスクオフロードアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、衛星エネルギー消費、平均的なエンドツーエンド遅延、タスク成功率の観点から、他のオフロード方式よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:38:41 GMT)
One Strike, You're Out: Detecting Markush Structures in Low
Signal-to-Noise Ratio Images [0.9] マーシュ構造は光学化学構造認識では正しく解析できない化学構造である。
本研究では,マークシュ構造を分類する新しい手法を提案し,検証する。
エンド・ツー・エンド法は固定機能法よりも有意に優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:02:14 GMT)
Quantum tunnelling without a barrier [0.9] トンネルは現代物理学で有名な概念であり、非古典力学の特異性を強調している。
我々は、原子標的を照らす強いレーザー場によって生じる障壁をトンネルで通過することに集中する。
ここでは、予期せず、瞬時電場がゼロであるときに発生する光トンネル現象を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 19:50:49 GMT)
An Initialization Schema for Neuronal Networks on Tabular Data [0.9] 本稿では,二項ニューラルネットワークが表データに対して有効に利用できることを示す。
提案手法はニューラルネットワークの最初の隠蔽層を初期化するための単純だが効果的なアプローチを示す。
我々は、複数の公開データセットに対する我々のアプローチを評価し、他のニューラルネットワークベースのアプローチと比較して、改善されたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:28:49 GMT)
An Empirical Investigation into Benchmarking Model Multiplicity for
Trustworthy Machine Learning: A Case Study on Image Classification [0.9] 本稿では,モデル設計の様々な側面にまたがる多重性の1ストップ実験ベンチマークを提案する。
また,マルチプライシティシート(multiplicity sheets)と呼ばれるフレームワークを開発し,様々なシナリオにおけるマルチプライシティのベンチマークを行う。
モデル選択中に追加仕様を適用した後でも,マルチプライシティがディープラーニングモデルに持続することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 22:30:38 GMT)
Why do Angular Margin Losses work well for Semi-Supervised Anomalous
Sound Detection? [0.9] 最先端の異常音検出システムは、しばしば角マージンの損失を利用して、適切な音響データの表現を学習する。
本研究の目的は, アンギュラーマージン損失を補助課題で用いた場合, 異常音の検出に有効かを検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:20:25 GMT)
Using Stochastic Gradient Descent to Smooth Nonconvex Functions:
Analysis of Implicit Graduated Optimization with Optimal Noise Scheduling [0.8] 本稿では、バッチ最適化の非ファミリー関数を定義する。
学習率の低下と学習規模の増加が、固定学習率よりも優れている理由に関する理論的洞察を提供する。
また、崩壊する学習率と増大するサイズを使用する、新しい累積バッチ最適化フレームワークも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:49:11 GMT)
Who is leading in AI? An analysis of industry AI research [0.8] 私たちは、研究出版物、引用、トレーニング実行のサイズ、アルゴリズムの革新への貢献によって、主要なAI企業を比較します。
私たちの分析では、Google、OpenAI、Metaが果たす重要な役割を明らかにしています。
TencentやBaiduといった中国の大手企業は、これらの指標の多くに、米国の指標よりも低い影響を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:36:09 GMT)
Neural Style Transfer for Computer Games [0.8] 本稿では,3次元レンダリングパイプラインの一部として,深度認識型ニューラルスタイルトランスファーを注入する手法を提案する。
我々は,芸術的にスタイル化されたゲームシーンの時間的一貫した結果,最先端の画像およびビデオNST手法の性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:25:12 GMT)
Towards Interpretable Classification of Leukocytes based on Deep
Learning [0.7] 本研究は、白血球の自動分類における信頼度推定の校正について検討する。
さらに、異なる視覚的説明アプローチを比較することで、機械による意思決定を専門の医療アプリケーションに近づけることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:48:37 GMT)
Stochastic error cancellation in analog quantum simulation [0.7] シミュレータの実際のハミルトニアンが対象のハミルトニアンと異なる誤差モデルを考える。
この設定で観測可能量に蓄積された誤差を分析し、誤差のキャンセルにより、誤差は線形ではなく、キュービット数の平方根としてスケールすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 19:25:08 GMT)
Physics-Constrained Neural Network for Design and Feature-Based
Optimization of Weave Architectures [0.6] 本稿では,新しい物理制約ニューラルネットワーク(PCNN)を提案する。
提案したPCNNは,提案した基準モデルよりも高い精度で,所望の弾性率の織り込みを効果的に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 12:56:55 GMT)
Continuous football player tracking from discrete broadcast data [0.6] 本稿では,放送映像から得られた離散データから連続した全ピッチ追跡データを推定する手法を提案する。
このようなデータは、クラブやプレーヤーがイベントデータと同じようなコストで収集することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:16:28 GMT)
Towards a more inductive world for drug repurposing approaches [0.5] ドラッグ・ターゲット・インタラクション(DTI)の予測は、薬物再資源化において重要な課題である。
DTI予測法は一般化に欠け, インフレーション性能を損なうことを示す。
そこで本研究では, 生物学的に駆動される負のエッジサブサンプリングの戦略を提案し, 新たに発見された相互作用が真であることをin vitroで検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:49:50 GMT)
Improving the Performance of Digitized Counterdiabatic Quantum
Optimization via Algorithm-Oriented Qubit Mapping [0.5] 本稿では,ディジタル化された反断熱量子最適化アルゴリズムの性能向上戦略を提案する。
ハミルトニアンおよびゲート列、アルゴリズムパラメータ、およびキュービットマッピングを最適化することにより、アルゴリズム性能の大幅な向上が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:39:08 GMT)
Heisenberg-Limited Quantum Lidar for Joint Range and Velocity Estimation [0.5] パルス変位光の単一ビームを照射することにより、目標の射程と速度を共同で推定する量子ライダープロトコルを提案する。
距離推定と速度推定の両方の平均二乗誤差は2乗の信号光子数に逆比例し,同時にハイゼンベルク限界に達することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:29:03 GMT)
Automated Small Kidney Cancer Detection in Non-Contrast Computed
Tomography [0.3] パイプラインは61.9%の感度と92.7%の特異性を未確認のテストデータで達成している。
このパイプラインは、腎がんのスクリーニングを可能にする有望な進歩を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:42:34 GMT)
Deformable multi-modal image registration for the correlation between
optical measurements and histology images [0.2] 病理組織像の変形による不正確な登録により,光学的測定と適切な病理組織ラベルとの相関がしばしば妨げられる。
本研究では, 深層学習の原理を応用したマルチモーダル画像の自動登録手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:14:39 GMT)
Coherent Charge Oscillations in a Bilayer Graphene Double Quantum Dot [0.2] 2層グラフェン二重QDにおけるコヒーレント電荷振動と$T*$電荷デコヒーレンス時間について報告する。
電荷コヒーレンスの観測により、将来の実験における電荷ノイズの起源とスペクトル分布を研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 12:39:02 GMT)
Directly Attention Loss Adjusted Prioritized Experience Replay [0.1] 優先度付き再生体験(PER)は、アクセス頻度を人工的に変化させることで、比較的重要なサンプルについてより深く学習することを可能にする。
DALAPが提案され、パラレル自己保持ネットワークを通じて、シフト分布の変化範囲を直接定量化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:14:05 GMT)
cryptoRAN: A review on cryptojacking and ransomware attacks w.r.t. banking industry -- threats, challenges, & problems [0.0] 2022年の初めに暗号通貨のハッキングが始まって以来、銀行業界には新たな脅威が迫っている。
これらの脅威は本質的には異なるが、財政的動機や洗練された技術といった共通点を共有している。
本稿では,暗号鍵やランサムウェアによって引き起こされる特定の脅威を詳細に概説する。
それは、サイバー犯罪者が使用するテクニック、彼らが求めている多様性、そして金融機関とその顧客にとっての潜在的影響を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:08:58 GMT)
Wolfes model aka $G_2/I_6$-rational integrable model: $g^{(2)}, g^{(3)}$
hidden algebras and quartic polynomial algebra of integrals [0.0] 2次元と3次元の相互作用を持つ1次元3体ウルフ模型は、ハミルトン還元の$G/I_6$-有理積分モデルとしても知られ、正確に解け、超可積分である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:12:28 GMT)
Unveiling the interplay of Mollow physics and perturbed free induction
decay by nonlinear optical signals of a dynamically driven two-level system [0.0] 有限パルスの時間力学には興味深い現象がある。
有限時間レーザーパルスで励起された2レベル系の非線形光プローブ信号について検討する。
この現象は, モロー三重項物理と摂動自由帰納減衰効果の組み合わせで説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:52:10 GMT)
Unveiling the Potential of Big Data Analytics for Transforming Higher
Education in Bangladesh; Needs, Prospects, and Challenges [0.0] Big Data Analytics(BDA)はバングラデシュの高等教育(BHE)の目標を達成するための答えのひとつだ。
本稿では,BDAの能力についてレビューし,BHEの応用の可能性を検討するとともに,教育の質の向上や,教育機関が生み出したデータから付加価値を明らかにする方法について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 21:37:40 GMT)
Unveiling The Factors of Aesthetic Preferences with Explainable AI [0.0] 本研究の目的は,画像の美的嗜好の複雑な性質を機械学習によって明らかにすることである。
我々は,Random Forest,XGBoost,Support Vector Regression,Multilayer Perceptronなどの機械学習モデルを用いて,美的スコアを正確に予測する。
我々は3つの画像美的ベンチマーク実験を行い、属性の役割とその相互作用に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:06:22 GMT)
Unsupervised Graph Attention Autoencoder for Attributed Networks using
K-means Loss [0.0] 我々は、属性付きネットワークにおけるコミュニティ検出のための、教師なしのtextbfGraph Attention textbfAutotextbfEncoder に基づく、シンプルで効率的なクラスタリング指向モデルを提案する。
提案モデルは,ネットワークのトポロジと属性情報の両方から表現を十分に学習し,同時に2つの目的,すなわち再構築とコミュニティ発見に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 22:24:50 GMT)
Ultra-narrow inhomogeneous spectral distribution of telecom-wavelength
vanadium centres in isotopically-enriched silicon carbide [0.0] 4H-SiCの単一V4+バナジウム中心について検討し, テレコム波長発光とコヒーレントS=1/2スピン状態を特徴とする。
我々は、異なるエミッタの不均一なスペクトル分布を100MHzまで減少させ、他のどの単一量子エミッタよりも著しく小さくする。
これらの結果は、スケーラブルなテレコム量子ネットワークにおける物質ノードとしてのSiCの単一Vエミッタの展望を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:00:06 GMT)
Trainwreck: A damaging adversarial attack on image classifiers [0.0] アドリアックはコンピュータビジョン(CV)モデルにとって重要なセキュリティ上の問題である。
CVモデルは応用実践においてますます価値ある資産となりつつあり、新たな攻撃ベクトルが出現しつつある。
本稿では,画像分類器の訓練データに悪影響を及ぼし,その性能を低下させるTrawreckを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:37:19 GMT)
Towards Reliable Uncertainty Quantification via Deep Ensembles in
Multi-output Regression Task [0.0] 本研究は,多出力回帰タスクにおいて,近似ベイズ推論であるディープアンサンブルアプローチについて検討することを目的とする。
増大する不確実性の過小評価の傾向を初めて観察する。
本稿では,その不確実性定量化性能を向上させるために,ポストホックキャリブレーション法を適用したディープアンサンブルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 03:56:54 GMT)
Towards Concept-based Interpretability of Skin Lesion Diagnosis using
Vision-Language Models [0.0] 視覚言語モデルを用いて,多数の概念アノテーションを用いたサンプルへの依存を緩和できることを示す。
特に,概念に基づく記述をテキスト埋め込みとして用いて,CLIPを皮膚病変分類の下流タスクに適用するための埋め込み学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:31:34 GMT)
Sweet-spot operation of a germanium hole spin qubit with highly
anisotropic noise sensitivity [0.0] クビット駆動とデコヒーレンスを弱体化させる機構と異方性について報告する。
低磁場でキュービットを動作させ、99.94 %の単一キュービットゲート密度を維持しながら、T*=9.2$mu$sの劣化時間を測定する。
この量子ビット駆動とデコヒーレンス機構の理解は、スケーラブルで高コヒーレントなホール量子ビットアレイの設計と運用の鍵となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:19:08 GMT)
Surface Scattering Expansion of the Casimir-Polder Interaction for
Magneto-dielectric Bodies: Convergence Properties for Insulators, Conductors
and Semiconductors [0.0] 我々は、カシミールとカシミール・ポルダー相互作用の正確な表現の多重パラメトリック族の存在を証明した。
絶縁体、導体、半導体など、さまざまなクラスの代表材料について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 20:10:00 GMT)
Studying the phase diagram of the three-flavor Schwinger model in the
presence of a chemical potential with measurement- and gate-based quantum
computing [0.0] 変分量子固有解器(VQE)のためのアンサッツ量子回路を提案する。
我々のアザッツはパラメータの制約によって関連するモデル対称性を組み込むことができる。
VQEの古典的なシミュレーションを通して、我々のアンサッツがモデルの位相構造を捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 19:48:12 GMT)
Steady-state phases and interaction-induced depletion in a
driven-dissipative chirally-coupled dissimilar atomic array [0.0] レーザー磁場の弱駆動条件下での原子励起の定常相について検討した。
我々は、定常相を決定する際、異種配列の界面における原子の複雑な役割を明らかにする。
我々の結果は、非相互結合を持つ原子励起の駆動散逸量子相に関する洞察を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:49:04 GMT)
Stable and efficient differentiation of tensor network algorithms [0.0] 勾配に基づく最適化法は、2次元の強い絡み合った量子系を研究するために用いられる。
勾配自体は、コーナー転送行列(CTM)ベースのアプローチの場合、正確かつ確実に計算することが困難であることが証明されている。
勾配を計算する最もよく知られたツールである自動微分(AD)は、依然としていくつかの重大な欠点を被っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:58:19 GMT)
Robustness and measurement-induced percolation of the surface code [0.0] 本研究では, 既知位置における局所的なパウリ測定に対する「測定誤差」を考慮した平面表面符号の論理量子ビットのロバスト性について検討する。
これは、局所的なパウリ測定と安定化器測定の競合によって駆動される測定のみのダイナミクスをもたらす。
このセッティングにおける論理キュービットの損失は、パーコレーション理論によってまだ理解でき、数値シミュレーションで議論を下支えすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:27:36 GMT)
Resource-efficient shadow tomography using equatorial measurements [0.0] equatorial-stabilizer-based shadow-tomography schemes can estimated $M$ observables using $mathcalO(log(M), mathrmpoly(n), 1/varepsilon2)$ sample copy.
我々は、ランダムな純状態とマルチキュービットグラフ状態を持つ理論的に派生したシャドウ・トモグラフィー・サンプリングの複雑さを数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:33:44 GMT)
RDF Stream Taxonomy: Systematizing RDF Stream Types in Research and
Practice [0.0] 本研究は,新たな分類法で文献に存在するRDFストリームタイプを体系化することによって,この重要な研究ギャップに対処しようとするものである。
提案したRDFストリーム分類法(RDF-STaX)は、FAIRの原則に従うOWL 2 DLオントロジーに具体化されており、実際に容易に適用可能である。
RDF-STaXの目的は、RDFストリームの体系化と記述方法を改善するために、コミュニティの真のニーズに対処することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:11:15 GMT)
Quantum clock in the projection evolution formalism [0.0] 本稿では、量子進化の過程で時間的に進行する量子時計を構築する可能性について論じる。
このようなクロックの最も単純な例として,動作可能な2状態モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:56:34 GMT)
Quantum Coding with Finite Thermodynamic Resources [0.0] 量子直接符号化(英語版)あるいはシューマッハ圧縮(英語版)はシャノン理論の考えを一般化し、フォン・ノイマンのエントロピーに操作的意味を与え、qubitという用語を確立した。
量子情報を圧縮するために熱力学的資源がいかに必要か、そして、どのようにしてそのタスクを実行する能力を制限するかを示す。
我々は、これらの2つのエージェントが生成するエントロピーについて、それらが使用するリソースを量子熱力学冷却プロトコルに関連付けることにより、圧縮プロトコルを通して洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:48:49 GMT)
Prototype of deployment of Federated Learning with IoT devices [0.0] 要求される大量のリソース、データ、データは、モバイルデバイス、センサー、その他のIoTデバイスに格納される。
同時に、これらのデバイスは優れたモデルをトレーニングするのに十分なデータや計算能力を持っていない。
フェデレートラーニング(FL)は、デバイスが協調的に学習できる革新的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:37:30 GMT)
Probing mean values and correlations of high-spin systems on a quantum
computer [0.0] スピンの平均値とスピン間の相関を測定できるプロトコルが提案されている。
その結果,ibmq-サンティアゴ量子コンピュータ上に作製した磁場中のスピン-1の平均値の時間依存性を決定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 12:53:43 GMT)
Predicting Failure of P2P Lending Platforms through Machine Learning:
The Case in China [0.0] 本研究は、特に中国でのピアツーピア(P2P)貸付プラットフォームの失敗を予測するために機械学習モデルを用いている。
この研究は、異なる選択方法とモデルにまたがる特徴部分集合に一貫して現れる頑健な変数の集合を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:07:35 GMT)
Physics-Informed Graph Convolutional Networks: Towards a generalized
framework for complex geometries [0.0] 偏微分方程式の解法としてグラフニューラルネットワークを用いることを正当化する。
古典的数値解法と物理インフォームド・フレームワークを組み合わせることで、別の手法を提案する。
本稿では,不規則な幾何学上の3次元問題に対して検証を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:33:51 GMT)
Phase estimation via multi-photon subtraction inside the SU(1,1)
interferometer [0.0] 位相感度, 量子フィッシャー情報, 量子クレーマー・ラオ境界に対する多光子サブトラクションの影響を解析した。
提案手法は,量子精度測定に有用な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 17:05:28 GMT)
Optimal work extraction based on the expected utility hypothesis [0.0] 最適作業抽出が不整合なユニタリ変換によってどのように実行されるかを示す。
また、エネルギーベースにおける初期量子コヒーレンスの存在による作業抽出の影響についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:02:09 GMT)
On Neural Quantum Support Vector Machines [0.0] citesimon2023algorithmsでは、ニューラルサポートベクターマシン(NSVM)のトレーニングのための4つのアルゴリズムを導入し、その実現可能性を示した。
本稿では、量子カーネルを持つNSVMというニューラルネットワーク支援ベクトルマシンを導入し、その結果をこの設定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:52:05 GMT)
Nonclassical mechanical states in cavity optomechanics in the strong
coupling regime [0.0] 強い結合状態においては、光学駆動の存在が初期機械的コヒーレント状態を非古典状態へと発展させる。
弱い駆動に対する解析的処理により、これらの状態がコヒーレントな状態の量子重ね合わせであることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:01:49 GMT)
Next-gen traffic surveillance: AI-assisted mobile traffic violation
detection system [0.0] 交通事故で毎日1300万人が命を落としている。
機械学習とコンピュータビジョンを活用する人工知能アルゴリズムの統合は、正確なトラフィックルールの実施を促進する。
本稿では、コンピュータビジョンと機械学習が、様々な交通違反を検出する堅牢なアルゴリズムの作成を可能にする方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 22:42:47 GMT)
Microscopic scale of quantum phase transitions: from doped
semiconductors to spin chains, cold gases and moir\'e superlattices [0.0] 量子系はスケール不変となり、臨界指数の集合によって特徴づけられるクラスに分類できることを示す。
QPT に近い様々な物理量は、局所化のスケーリング理論によって予測される一般的な指数依存に従うと推測する。
超伝導膜やナノワイヤ, 高温超伝導体La$_1.92$Sr$_0.08$CuO$_4$, $L_$は超伝導コヒーレンス長に匹敵することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 23:04:36 GMT)
Malware Analysis on AI Technique [0.0] したがって、システムを確保するためには、マルウェア分析が必要である。
技術コストの安いため、人工知能はマルウェアを解析するプロジェクトでの実装も困難になってきている。
本稿では,各種AI分析技術を用いたOS上のマルウェアの分類と解析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:16:59 GMT)
Machine Translation for Ge'ez Language [0.0] Ge'ezのような低リソース言語の機械翻訳は、語彙外単語、ドメインミスマッチ、ラベル付きトレーニングデータの欠如といった課題に直面している。
本研究では,関連言語からの移動学習,大規模事前学習モデルの微調整,ファジィマッチングを用いた数ショット翻訳のための大規模言語モデルなど,ゲエズMTを改善するための様々な手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:55:23 GMT)
Low-Cost HEM with Arduino and Zigbee Technologies in the Energy Sector
in Colombia [0.0] 本稿では,低コストホームエネルギー管理システム(HEMS)の設計と実装について述べる。
評価の結果, このHEMSの導入により, 消費は27%減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:19:21 GMT)
Lightweight Public Key Encryption in Post-Quantum Computing Era [0.0] デジタル世界での信頼度は、暗号アルゴリズムのセキュリティに基づいています。
量子コンピュータの技術進歩の過程で、共通暗号化アルゴリズムの保護機能が脅かされている。
我々の概念は、古典的非対称暗号法の現代複雑性クラスへの変換を記述している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 21:06:42 GMT)
LLamol: A Dynamic Multi-Conditional Generative Transformer for De Novo
Molecular Design [0.0] LLamolはLLama 2アーキテクチャに基づいた単一の新しい生成トランスフォーマーモデルである。
モデルが最大4つの条件で単一条件および多条件の有機分子生成を順応的に処理できることを実証する。
より詳しくは,個別に,あるいは数値特性と組み合わせて,トークンシーケンスを条件付けに活用するモデルの能力について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:59:12 GMT)
Information theoretic approach to readout error mitigation for quantum
computers [0.0] 量子コンピュータにおける読み出し誤りを緩和する反復ベイズ展開法は情報理論解析から導出できることを示す。
特に構造緩和と非構造緩和を区別する。
127量子ビット量子コンピュータにおけるGHZ状態の生成データを用いて解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:32:08 GMT)
InceptionCaps: A Performant Glaucoma Classification Model for
Data-scarce Environment [0.0] 緑内障は不可逆的な眼疾患で 世界第2位の視覚障害の原因です
本稿では,InceptionV3を畳み込みベースとしたカプセルネットワーク(CapsNet)をベースとした新しいディープラーニングモデルであるInceptionCapsを提案する。
InceptionCapsは0.956、特異性0.96、AUC0.9556を達成し、RIM-ONE v2データセット上での最先端のディープラーニングモデルのパフォーマンスを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:58:11 GMT)
Improving Cross-Domain Hate Speech Generalizability with Emotion
Knowledge [0.0] ヘイトスピーチ検出システムは、訓練で使用されるデータと異なるヘイトスピーチを識別する一般性に欠ける。
マルチタスクアーキテクチャにおける感情知識を活用するヘイトスピーチ一般化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 23:00:36 GMT)
How We Manage an Army of Teaching Assistants: Experience Report on
Scaling a CS1 Course [0.0] 入学数の増加は、コース管理において大きな課題となる。
チームの3層構造は、それぞれ経験豊富なリードTAがリードする。
コミュニケーション、コンテンツ、"失われた学生"サポート、盗作、スケジューリングの5つの機能チーム。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 01:12:05 GMT)
High-fidelity Rydberg controlled-Z gates with optimal pulses [0.0] 高忠実度Rydberg $C_Z$ゲートを3レベルラグ型原子系で生成するための時間最適パルスを数値的に検討する。
本研究の結果は,高忠実かつ高速なゲート動作を実測可能かつ制御可能な実験パラメータ下で実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:18:11 GMT)
Heat currents in qubit systems [0.0] 熱力学の第2法則に則って, 熱電流に対する明示的な表現を示す。
また、定常状態におけるコヒーレンスの存在の可能性についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:28:34 GMT)
Ground states of one-dimensional dipolar lattice bosons at unit filling [0.0] 閉鎖によって調整されるであろう近縁近傍の双極子間相互作用の尾は、予期せぬ絶縁相をもたらすことを示す。
これらの絶縁相は、トポロジカルまたはトポロジカルに自明であり、サイト占有の特異な相関によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:50:35 GMT)
Gender inference: can chatGPT outperform common commercial tools? [0.0] 生成人工知能(AI)ツールChatGPTと、市販のリストベースおよび機械学習ベースの性推論ツール3つを比較した。
具体的には、オリンピック選手の大規模なデータセットを使用して、入力のバリエーション(例えば、ファーストネームとファーストネームとラストネーム)が予測の正確さにどのように影響するかを報告します。
ChatGPTは少なくともNamsorと同様に動作し、特に国または/または名字情報が利用可能な女性のサンプルでは、その性能に優れることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 22:09:14 GMT)
Fidelity and Overlap of Neural Quantum States: Error Bounds on the Monte
Carlo Estimator [0.0] 2つの神経量子状態間のオーバーラップはモンテカルロサンプリングによって計算できる。
正規化自己回帰型神経量子状態の特別な場合を別々に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 19:33:55 GMT)
Fault Detection in Telecom Networks using Bi-level Federated Graph
Neural Networks [0.0] テレコムネットワークの複雑さと多様性は、メンテナンスと運用の努力に負担を掛けている。
厳格なセキュリティとプライバシ要件は、モバイルオペレータがネットワークデータを活用する上での課題である。
本稿では,二値グラフニューラルネットワークの異常検出と診断モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:23:54 GMT)
FRUITS: Feature Extraction Using Iterated Sums for Time Series
Classification [0.0] 時系列分類のためのパイプラインを導入し,イテレーテッドサムシグニチャ(ISS)に基づいて特徴を抽出し,線形分類器を適用する。
これらの特徴は本質的に非線形であり、時系列情報をキャプチャし、特定の設定下では、時間ワープに不変である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:31:26 GMT)
Example-Based Explanations of Random Forest Predictions [0.0] ランダムな森林予測は、重みがゼロではない一連のトレーニング例によって正確に説明することができる。
このような説明に使用される例の数は、トレーニングセットの寸法によって異なることが示されている。
上位重み付き例のみを含む修正予測手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:12:43 GMT)
Examining the Differential Risk from High-level Artificial Intelligence
and the Question of Control [0.0] 将来のAI能力の範囲と範囲は、依然として重要な不確実性である。
AIの不透明な意思決定プロセスの統合と監視の程度には懸念がある。
本研究では、AIリスクをモデル化し、代替先分析のためのテンプレートを提供する階層的な複雑なシステムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:04:31 GMT)
Evolution of Neural Architectures for Financial Forecasting: A Note on
Data Incompatibility during Crisis Periods [0.0] 本研究は,危機前の市場動態から得られたトレーニングデータが危機期のデータと相容れないかを検討することを目的とする。
2つの異なる学習環境は、おそらく異なる市場のダイナミクスの効果を評価し、調整するために設計されている。
危機前データ不整合性の仮説を検証するため,NASDAQ指数の日頭移動予測は,最近の2つの大市場混乱の間に検討される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:49:35 GMT)
Evaluating Large Language Models through Gender and Racial Stereotypes [0.0] 質比較研究を行い、性別と人種の2種類の偏見を前提として、言語モデルを評価する枠組みを確立する。
より古いモデルに比べて、新しいモデルでは男女の偏見が大幅に減少したが、人種の偏見は依然として存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:41:16 GMT)
Energy measurements remain thermometrically optimal beyond weak coupling [0.0] 我々は、プローブとサンプルの相互作用において、有限カップリング量子温度測定の一般的な摂動理論を開発する。
仮定すると、プローブとサンプルは熱平衡にあるので、プローブは平均力ギブス状態によって記述される。
我々は、結合において、究極の温度測定精度が2次まで達成可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:52:56 GMT)
Emergent Topology in Many-Body Dissipative Quantum Chaos [0.0] 我々は,Sachdev-Ye-Kitaevモデル(SYK)の発散動力学,0次元における$N$フェルミオン,および強い$q$-body相互作用をマルコフ浴に結合する。
我々は、フェルミオン交換を実装したユニタリ作用素の異常なトレースの存在に直接関係しているベクトル化されたリウビリアンの矩形ブロック表現を見つける。
それらのいくつかは、スペクトルフローの明示的な計算によってトポロジカルであることが示され、対称性に依存したトポロジカル指数 $nu$ が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:15:22 GMT)
Emergent Gravity from the Entanglement Structure in Group Field Theory [0.0] 創発重力の理論が生まれ、この理論は一般相対性理論のアシュテカール変数の定式化と等価であることを示す。
量子化過程の結果、ハミルトニアンは非エルミートとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 04:36:59 GMT)
Electric Vehicles coordination for grid balancing using multi-objective
Harris Hawks Optimization [0.0] 再生可能エネルギーの台頭は、地域グリッドのエネルギー収支に技術的および運用上の課題をもたらす電気自動車(EV)へのシフトと一致している。
複数のEVからグリッドへの電力フローの調整には、高度なアルゴリズムとロードバランシング戦略が必要である。
本稿では,安定した電力供給と安定したローカルグリッドの維持を目標として,一日のEVフリート調整モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:50:37 GMT)
Early Fault-Tolerant Quantum Computing [0.0] 我々は,早期フォールトトレラント量子コンピューティング(EFTQC)アーキテクチャの性能評価モデルを開発した。
位相推定の標準的なタスクでは、適度なスケーラビリティと100万以上の物理量子ビットを使用すると、量子コンピュータのリーチ'を拡張できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 19:12:47 GMT)
Disruption Prediction in Fusion Devices through Feature Extraction and
Logistic Regression [0.0] 本論文は、ITUによる核融合エネルギーのマルチマシン破壊予測チャレンジで使用されるアプローチについて述べる。
コンペティションには3台の核融合装置のデータが含まれていた。
各信号は別個の予測器として扱われ、最終的にはこれらの予測器の組み合わせがリーダーボード上で1位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 22:22:44 GMT)
Dirac equation in curved spacetime: the role of local Fermi velocity [0.0] 我々は、局所フェルミ速度の存在下で、曲線状ディラック材料中の荷電担体の運動について検討した。
ナノスクロール円筒形状に対する後者の出現量の明示的パラメータ化も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:11:15 GMT)
Diagonal Hierarchical Consistency Learning for Semi-supervised Medical
Image Segmentation [0.0] 対角的階層的整合学習(DiHC-Net)を用いた半教師付き医用画像セグメンテーションのための新しい枠組みを提案する。
同一のマルチスケールアーキテクチャを持つが、アップサンプリング層や正規化層のような異なるサブレイヤを持つ複数のサブモデルで構成されている。
一連の実験により、我々の単純なフレームワークの有効性が検証され、パブリックな左アトリウムデータセットに対する以前のアプローチよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 15:37:06 GMT)
Detecting the purely imaginary Fisher zeros of an Ising spin system on a
quantum computer [0.0] 量子コンピュータ上でIsingモデルの純粋に想像上のフィッシャー零点を研究するためのプロトコルを提案する。
我々は、このプロトコルを、純粋に想像上の磁場における3スピンチェーンと三角形クラスタの場合、ibm-lagos量子コンピュータ上でテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 13:04:35 GMT)
DeepTreeGANv2: Iterative Pooling of Point Clouds [0.0] 本稿では,DeepTreeGANの拡張について紹介する。
本稿では,このモデルが複雑な分布を再現できることを示し,JetNet 150データセットの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:42:11 GMT)
Deep convolutional encoder-decoder hierarchical neural networks for
conjugate heat transfer surrogate modeling [0.0] 共役熱伝達(CHT)モデルは、多くの工学系の設計に不可欠である。
高忠実性CHTモデルは計算集約的であり、設計最適化のようなアプリケーションでの使用を制限する。
モジュール型深層畳み込みエンコーダ・デコーダ階層型ニューラルネットワーク(DeepEDH)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 21:45:11 GMT)
Deep Learning-Enabled Swallowing Monitoring and Postoperative Recovery
Biosensing System [0.0] 術後回復シナリオにおけるバイオセンシングに適した3Dプリントドライ電極
電極は液滴塗布工程により作製され、新規な2D材料を内蔵する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 06:15:10 GMT)
Deep Learning for Automatic Strain Quantification in Arrhythmogenic
Right Ventricular Cardiomyopathy [0.0] CMRIによる心臓運動の定量化は、不整脈性右室心筋症(ARVC)診断の不可欠な部分である。
Inlicit Neural Representations (INR) とディープラーニングを用いた心臓運動自動評価法を開発した。
以上の結果から,スライス間アライメントと超解像ボリュームの生成と,2つの心像の同時解析が相まって,登録性能が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 12:55:36 GMT)
Deep Latent Force Models: ODE-based Process Convolutions for Bayesian
Deep Learning [0.0] この問題に対処するためのドメインに依存しないアプローチであるDLFM(Deep Latent Force Model)の概要を述べる。
DLFMの2つの異なる定式化は、重み空間と変分誘導点に基づくガウス過程近似を利用する。
提案手法は,ベンチマーク回帰タスクにおいて,他の多くの確率モデルに匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 19:55:57 GMT)
DEUS: Distributed Electronic Patient File Update System [0.0] 医療情報の不適切な利用は、医療ミスの大きな原因であり、医療費に影響を及ぼす。
ドキュメント指向のパラダイムをシステム統合に適用することで、医療における制度間情報交換が可能になる。
提案するアーキテクチャの目的は、厳格な自律医療機関間での情報交換を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 08:49:02 GMT)
DAS-N2N: Machine learning Distributed Acoustic Sensing (DAS) signal
denoising without clean data [0.0] 本稿では、分散音響センサ(DAS)記録における強いランダムノイズを抑制するために、DAS-N2Nと呼ぶ弱い教師付き機械学習手法を提案する。
本研究では,DAS-N2Nが不整合性雑音を著しく抑制し,自然微小地震発生時の信号-雑音比(SNR)を増大させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:54:16 GMT)
Custom Data Augmentation for low resource ASR using Bark and
Retrieval-Based Voice Conversion [0.0] 本稿では、アンダーリソース言語のためのカスタマイズされた共通音声データセットを構築するための2つの革新的な手法を提案する。
最初の方法論は、Sunoが開発したトランスフォーマーベースのテキストオーディオモデルであるBarkを活用し、Metaの enCodecと事前トレーニングされたHuBertモデルを組み込んで、Barkのパフォーマンスを向上させる。
第2の方法論は、検索型音声変換(RVC)を採用し、データ準備にOzenツールキットを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 20:16:29 GMT)
Comparing Feature Engineering and End-to-End Deep Learning for Autism
Spectrum Disorder Assessment based on Fullbody-Tracking [0.0] 我々は、複数のモータータスクと両方の分類手法を用いて訓練されたモデルを備えたバーチャルリアリティ環境を開発する。
比較分析の結果、手作りの機能は、特定のタスクにおけるディープラーニングアプローチよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:56:36 GMT)
Comment on "Improved RSA Technique with Efficient Data Integrity Verification for Outsourcing Database in Cloud" [0.0] NeelaとKavithaは、クラウド環境のための改良されたRSA暗号化アルゴリズム(IREA)を提案した。
本稿では,IREA手法の正しさについてレビューし,コメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:15:14 GMT)
Commensurate-incommensurate transition in frustrated Wigner crystals [0.0] この研究は、クーロン相互作用を持つフレンケル・コントロワモデルのパラダイム的実現である。
電位と鎖の周期性のミスマッチはフラストレーションを引き起こし、クーロン自己エネルギーによって振幅が決定される化学的ポテンシャルである。
しかし、有限系では、基底状態はフラクタル構造を持ち、トラップ内のレーザー冷却イオンの実験で測定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 10:29:55 GMT)
Classicality from Quantum Stochastic Processes [0.0] 私は量子システムから古典論を発展させる。
分離可能な場合の固定点の観点から,チャネルのキャラクタリゼーションを示す。
次に、多面体円錐の量子シミュレーションを構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 18:52:56 GMT)
Circle fit optimization for resonator quality factor measurements: point
redistribution for maximal accuracy [0.0] 物質損失機構の制御は超伝導量子デバイスのコヒーレンス時間を改善するためにますます重要な役割を担っている。
そこで我々は, パラメータ$gtrsim 2$で適合誤差を低減できるだけでなく, 測定背景が適合結果に与える影響を緩和できる新しい測定プロトコルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:45:13 GMT)
Benchmarking Multimodal Variational Autoencoders: CdSprites+ Dataset and
Toolkit [0.0] 本稿では,系統的マルチモーダルVAEトレーニングと比較のためのツールキットを提案する。
本稿では,共同生成能力とクロスジェネレーション能力の包括的評価を目的とした,アンタングル型バイモーダルデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:00:22 GMT)
Assuring the emotional and cultural intelligence of intelligent software
systems [0.0] ECI(感情と文化の知性)の要件は、差別を意識したインテリジェントなソフトウェアシステムを開発することを目的としている。
このようなシステムは、マイノリティ化されたグループを含むすべての人に共感的に振る舞うことができる。
講演では、これらのECI要件がインテリジェントなソフトウェアシステムによって十分にサポートされていることを保証するために、新しいシステム保証ソリューションを開発する必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 12:33:29 GMT)
Approximation of Convex Envelope Using Reinforcement Learning [0.0] 最適停止のためのQ-ラーニングの変種を用いて凸エンベロープを近似する強化学習手法を開発した。
一連のテスト問題に関して非常に有望な結果を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 11:47:08 GMT)
Analysing the Impact of Removing Infrequent Words on Topic Quality in
LDA Models [0.0] 本稿では,低頻度単語の除去が,遅延ディリクレ割当を用いて推定したトピックの品質に与える影響について検討する。
その結果, 刈り取りは有益であり, 取り除かれる可能性のある語彙のシェアは極めて大きいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 14:20:12 GMT)
Advancing Fluid-Based Thermal Management Systems Design: Leveraging
Graph Neural Networks for Graph Regression and Efficient Enumeration
Reduction [0.0] 最適熱管理システム設計の様々な側面を表わすグラフベースのフレームワークを開発した。
オープンループ最適制御器を用いて各システムの最適性能を決定する。
グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルは、ラベル付きデータの30%でトレーニングされ、システムのパフォーマンスを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 23:51:53 GMT)
A method to discriminate between localized and chaotic quantum systems [0.0] カオスシステムとローカライズされたシステムを区別できる基準を推測する。
カオス的なシステムに対する私たちの評価基準は、エジネネルギのレベル反発を意味していることを示す。
また、カオス的状態においては、任意の局所可観測物の期待値は固有状態の関数として弱くしか変化しないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:59:49 GMT)
A continuous transformation between non-Hermitian Hamiltonian and
Lindbladian evolution [0.0] 非エルミート的ハミルトン作用素とリンドブラッド作用素は、力学の最も重要な生成元の一つである。
L_textmixed ancillary(z,rho_S) = -i[H,rho_S] + sum_i left(fracGamma_c,iz+Gamma_c,iF_irho_S F_idagger -frac12 F_idagger F_
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 01:28:01 GMT)
A Survey and Analysis of Evolutionary Operators for Permutations [0.0] 置換を進化させるには、特別な進化作用素が必要である。
本稿では、置換のための進化的演算子の幅を調査する。
これらのすべては、進化計算のためのオープンソースのJavaライブラリであるChips-n-Salsaで実装しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 16:32:44 GMT)
A Novel DID Method Leveraging the IOTA Tangle and its Integration into OpenSSL [0.0] 本稿では,Over-The-Tangle(Over-The-Tangle)と呼ばれる新しい分散識別子(DID)手法を提案する。
その結果, 効率の良いDID制御のために, メインネット上のIOTAタングルと同期したプライベートゲートウェイノードの採用が示唆された。
新しいDIDオペレーションとプロバイダは、OpenSSLでDIDメソッドのアジリティを構築するソリューションとして提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 24 Nov 2023 09:12:49 GMT)