DreamCreature: Crafting Photorealistic Virtual Creatures from
Imagination [140.2] ターゲット概念のラベルなしイメージのセットを前提として、我々は、新しいハイブリッド概念を創出できるT2Iモデルをトレーニングすることを目指している。
そこで我々はDreamCreatureと呼ばれる新しい手法を提案し,その基盤となるサブ概念を同定し抽出する。
したがって、T2Iは忠実な構造とフォトリアリスティックな外観を持つ新しい概念を生成するのに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 01:24:31 GMT)
AdaptGuard: Defending Against Universal Attacks for Model Adaptation [129.2] モデル適応アルゴリズムにおいて、ソースドメインから転送されるユニバーサルアタックに対する脆弱性について検討する。
本稿では,モデル適応アルゴリズムの安全性を向上させるために,AdaptGuardというモデル前処理フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:02:06 GMT)
DocPedia: Unleashing the Power of Large Multimodal Model in the
Frequency Domain for Versatile Document Understanding [98.4] 本研究は, OCRフリー文書理解のための新しい大規模マルチモーダルモデル(LMM)であるDocPediaを提案する。
既存の作業では高解像度のドキュメントで苦労したり、大きな言語モデルを捨てたり、視覚や言語能力に制約があったりするのに対して、DocPediaでは、ピクセル空間ではなく、周波数領域の視覚入力を直接処理しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:53:33 GMT)
Test-time Adaptation of Discriminative Models via Diffusion Generative
Feedback [97.1] 生成モデルは、識別モデルのための優れたテストタイムアダプタになり得る。
提案手法であるDiffusion-TTAは,事前学習した判別モデルを,テストセットの各未学習例に適応させる。
拡散-TTAは,様々な大規模事前学習型判別モデルの精度を著しく向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:59:53 GMT)
SemiVL: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Vision-Language
Guidance [97.0] 半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションに視覚言語モデルからの豊富な事前情報を統合することを提案する。
我々は、視覚と言語を共同で推論する言語誘導デコーダを設計する。
4つのセマンティックセグメンテーションデータセット上でSemiVLを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:00:06 GMT)
GaussianEditor: Editing 3D Gaussians Delicately with Text Instructions [97.0] 本稿では,3Dガウスアンによる3Dシーンをテキストで微妙に編集する,GaussianEditorという体系的フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、トレーニング速度をはるかに速くしながら、従来の方法よりも繊細で正確な3Dシーンの編集を実現できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:58:21 GMT)
DSI++: Updating Transformer Memory with New Documents [95.7] DSI++は、DSIが新たなドキュメントをインクリメンタルにインデクシングするための継続的な学習課題である。
新たな文書の連続的な索引付けは,それまでの索引付け文書をかなり忘れてしまうことを示す。
文書の擬似クエリをサンプルとして生成メモリを導入し、連続的なインデックス付け中に補足することで、検索タスクの忘れを防止する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:57:09 GMT)
In-Context Demonstration Selection with Cross Entropy Difference [95.2] 大規模言語モデル(LLM)は、ゼロショットタスクのパフォーマンスを改善するためにコンテキスト内デモを使用することができる。
テキスト内デモを選択するためのクロスエントロピー差分法(CED)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:53:27 GMT)
2D Feature Distillation for Weakly- and Semi-Supervised 3D Semantic
Segmentation [92.2] 合成訓練された2Dセマンティックセマンティックセグメンテーションネットワークから高レベル特徴情報を蒸留するアイデアに基づく画像誘導ネットワーク(IGNet)を提案する。
IGNetは、ScribbleKITTI上の弱い教師付きLiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションの最先端の結果を達成し、8%のラベル付きポイントしか持たない完全な教師付きトレーニングに対して最大98%のパフォーマンスを誇っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:57:29 GMT)
SED: A Simple Encoder-Decoder for Open-Vocabulary Semantic Segmentation [91.9] オープンボキャブラリセマンティックセグメンテーションは、ピクセルをオープンなカテゴリの集合から異なるセマンティックグループに区別する試みである。
オープン語彙セマンティックセグメンテーションのための単純なエンコーダデコーダSEDを提案する。
SED法では、ADE20KではmIoUスコアが31.6%、A6000では画像あたり82ミリ秒(ms$)のカテゴリが150である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:00:38 GMT)
The Lipschitz-Variance-Margin Tradeoff for Enhanced Randomized Smoothing [91.5] ディープニューラルネットワークの現実的な応用は、ノイズの多い入力や敵攻撃に直面した場合、その不安定な予測によって妨げられる。
本稿では,スムーズで堅牢な分類器を得るために,入力中のノイズ注入に頼ることで,ランダムなスムージングが有望なフレームワークを提供することを示す。
実験の結果,現在の最先端手法と比較して精度が著しく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:33:27 GMT)
MEDITRON-70B: Scaling Medical Pretraining for Large Language Models [91.3] 大きな言語モデル(LLM)は、医療知識へのアクセスを民主化することができる。
医療領域に適応した7Bおよび70BパラメータのオープンソースLLMスイートであるMEDITRONをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:49:43 GMT)
RealignDiff: Boosting Text-to-Image Diffusion Model with Coarse-to-fine
Semantic Re-alignment [91.1] 本稿では,RealignDiffという2段階の粗大なセマンティックアライメント手法を提案する。
粗いセマンティックリアライメントフェーズにおいて、生成された画像キャプションと与えられたテキストプロンプトとのセマンティックな相違を評価するために、新しいキャプション報酬を提案する。
微妙なセマンティックリアライメントステージは、局所的な密集キャプション生成モジュールと再重み付けアテンション変調モジュールを用いて、局所的なセマンティックビューから生成された画像を洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:50:09 GMT)
Towards Codable Watermarking for Injecting Multi-bit Information to LLM [90.1] 大規模言語モデル(LLM)は、流布とリアリズムを増大させるテキストを生成する。
LLMの悪用を防ぐために、テキストのソースを特定する必要性が高まっている。
テキスト透かし技術は、LLMによってテキストが生成されるかどうかを識別する上で信頼性があることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:30:00 GMT)
Unraveling the "Anomaly" in Time Series Anomaly Detection: A
Self-supervised Tri-domain Solution [89.2] 異常ラベルは時系列異常検出において従来の教師付きモデルを妨げる。
自己教師型学習のような様々なSOTA深層学習技術がこの問題に対処するために導入されている。
自己教師型3領域異常検出器(TriAD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 01:15:06 GMT)
Single-Model and Any-Modality for Video Object Tracking [88.7] 任意のモダリティに対して単一のパラメータセットのアンダーライン統一トラッカーであるUn-Trackを導入する。
提案手法は,低ランク因子化および再構成手法を用いて,それらの共通潜時空間を学習する。
我々のUn-Trackは、+6.6M(93M以上)のパラメータを持つ+2.14(21.50以上)のGFLOPを導入することで、DepthTrackデータセット上で、+8.1絶対Fスコアゲインを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:17:41 GMT)
Ring Attention with Blockwise Transformers for Near-Infinite Context [88.6] 本稿では,複数のデバイスにまたがって長いシーケンスを分散するために,ブロックワイドな自己注意とフィードフォワードの計算を利用する,ブロックワイドトランスフォーマーを用いたリングアテンション(リングアテンション)を提案する。
提案手法では,先行メモリ効率の変換器で達成可能なものよりも,デバイス数倍のシーケンスのトレーニングと推論が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:38:47 GMT)
Elijah: Eliminating Backdoors Injected in Diffusion Models via
Distribution Shift [86.9] DMの最初のバックドア検出・除去フレームワークを提案する。
DDPM, NCSN, LDMを含む3種類のDMを用いて, フレームワークのElijahを評価した。
提案手法では, モデルの有用性を著しく損なうことなく, 検出精度が100%に近づき, バックドア効果をゼロに抑えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:58:56 GMT)
Pre-trained Language Models Do Not Help Auto-regressive Text-to-Image
Generation [86.7] 我々は,自動回帰テキスト・画像生成のための事前学習言語モデルを適用した。
事前訓練された言語モデルは限られた助けを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:19:26 GMT)
A Neural Framework for Generalized Causal Sensitivity Analysis [83.4] 本稿では,因果感受性分析のためのニューラルネットワークフレームワークであるNeuralCSAを提案する。
我々は、NeuralCSAが関心の因果クエリに有効な境界を推測できることを理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:40:02 GMT)
GPT4Vis: What Can GPT-4 Do for Zero-shot Visual Recognition? [82.4] 本稿では,ゼロショット視覚認識タスクにおけるGPT-4の言語的・視覚的能力の評価に焦点を当てる。
これを実現するために、画像、ビデオ、点雲の3つのモードでGPT-4の性能を体系的に定量化する広範囲な実験を行った。
本研究は, GPT-4の高度な言語知識を利用して, 豊かな記述を生成することにより, ゼロショット認識が著しく向上することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:29:10 GMT)
Video-Bench: A Comprehensive Benchmark and Toolkit for Evaluating
Video-based Large Language Models [81.8] ビデオベースの大規模言語モデル(Video-LLMs)が最近導入され、認識と理解の基本的な改善と多様なユーザからの問い合わせの両方をターゲットにしている。
このようなモデルの開発を導くため、堅牢で包括的な評価システムの構築が重要となる。
本稿では,ビデオLLMの評価に特化して設計されたツールキットとともに,新しい総合的なベンチマークであるtextitVideo-Benchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:59:58 GMT)
DeepSimHO: Stable Pose Estimation for Hand-Object Interaction via
Physics Simulation [81.1] 我々は、前方物理シミュレーションと後方勾配近似とニューラルネットワークを組み合わせた新しいディープラーニングパイプラインであるDeepSimHOを紹介する。
提案手法は, 評価の安定性を著しく向上し, テスト時間最適化よりも優れた効率性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:32:21 GMT)
Stable Segment Anything Model [79.9] SAM(Segment Anything Model)は、高品質なプロンプトが与えられた場合、顕著に迅速なセグメンテーションを実現する。
本稿では,SAMのセグメンテーション安定性について,多様なプロンプト特性のスペクトルにわたって包括的解析を行った。
私たちのソリューションは、Stable-SAMと呼ばれ、特徴サンプリング位置の調整のみに焦点を絞ったものです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:51:42 GMT)
Auto-PINN: Understanding and Optimizing Physics-Informed Neural
Architecture [77.6] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、ディープラーニングのパワーを科学計算にもたらし、科学と工学の実践に革命をもたらしている。
本稿では,ニューラル・アーキテクチャ・サーチ(NAS)手法をPINN設計に適用したAuto-PINNを提案する。
標準PDEベンチマークを用いた包括的事前実験により、PINNの構造と性能の関係を探索することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:41:51 GMT)
One More Step: A Versatile Plug-and-Play Module for Rectifying Diffusion
Schedule Flaws and Enhancing Low-Frequency Controls [77.4] One More Step (OMS) は、推論中に単純だが効果的なステップを付加したコンパクトネットワークである。
OMSは画像の忠実度を高め、トレーニングと推論の二分法を調和させ、元のモデルパラメータを保存する。
トレーニングが完了すると、同じ潜在ドメインを持つ様々な事前訓練された拡散モデルが同じOMSモジュールを共有することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:02:42 GMT)
Fully Authentic Visual Question Answering Dataset from Online
Communities [76.3] VQAデータセットは、すべてのコンテンツが真正のユースケースから生まれたものである。
データセットと、それが他の8つのVQAデータセットとどのように関連しているかを特徴付けます。
将来的な拡張を容易にするために、データセットをまもなくリリースします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:19:00 GMT)
DriveDreamer: Towards Real-world-driven World Models for Autonomous
Driving [76.2] 実世界の運転シナリオから完全に派生した世界モデルであるDriveDreamerを紹介する。
最初の段階では、DriveDreamerは構造化されたトラフィックの制約を深く理解し、次の段階では将来の状態を予測できる。
DriveDreamerは、現実的で合理的な運転ポリシーの生成を可能にし、インタラクションと実用的なアプリケーションのための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:09:29 GMT)
Self-Evolution Learning for Mixup: Enhance Data Augmentation on Few-Shot
Text Classification Tasks [75.4] テキスト分類におけるデータ拡張のための自己進化学習(SE)に基づくミックスアップ手法を提案する。
モデル出力と原サンプルの1つのホットラベルを線形に補間して,新しい軟質なラベル混在を生成する,新しいインスタンス固有ラベル平滑化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:10:00 GMT)
MagicAnimate: Temporally Consistent Human Image Animation using
Diffusion Model [74.8] 本稿では、特定の動きシーケンスに従って、特定の参照アイデンティティのビデオを生成することを目的とした、人間の画像アニメーションタスクについて検討する。
既存のアニメーションは、通常、フレームウォーピング技術を用いて参照画像を目標運動に向けてアニメーションする。
MagicAnimateは,時間的一貫性の向上,参照画像の忠実な保存,アニメーションの忠実性向上を目的とした,拡散に基づくフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:32:31 GMT)
R&B: Region and Boundary Aware Zero-shot Grounded Text-to-image
Generation [74.6] 拡散モデルを用いてゼロショット接地T2I生成を探索する。
本稿では,地域境界(R&B)を意識したクロスアテンションガイダンス手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:42:07 GMT)
RankFeat&RankWeight: Rank-1 Feature/Weight Removal for
Out-of-distribution Detection [74.5] textttRankFeatは、最先端のパフォーマンスを実現し、平均偽陽性率(FPR95)を17.90%削減する。
単一の深層パラメータ行列からランク1重みを除去するtextttRankWeightを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:47:10 GMT)
CoSeR: Bridging Image and Language for Cognitive Super-Resolution [74.2] 本稿では,低解像度画像の理解能力を備えたSRモデルを実現するCoSeR(Cognitive Super-Resolution)フレームワークを提案する。
画像の外観と言語理解を組み合わせることで、認知的な埋め込みを生成する。
画像の忠実度をさらに向上させるため、「オール・イン・アテンション」と呼ばれる新しい条件注入方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:33:29 GMT)
The Chosen One: Consistent Characters in Text-to-Image Diffusion Models [74.2] そこで本研究では,テキストプロンプトのみを入力として,一貫した文字生成を完全自動化する手法を提案する。
本手法は, 基本手法と比較して, 即時アライメントと同一性整合性のバランスが良くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:58:30 GMT)
FlowZero: Zero-Shot Text-to-Video Synthesis with LLM-Driven Dynamic
Scene Syntax [72.9] FlowZeroは、LLM(Large Language Models)と画像拡散モデルを組み合わせたフレームワークで、時間的に一貫したビデオを生成する。
FlowZeroはゼロショットビデオ合成の改善を実現し、鮮明なモーションでコヒーレントなビデオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:39:44 GMT)
AerialBooth: Mutual Information Guidance for Text Controlled Aerial View
Synthesis from a Single Image [72.8] 本稿では,AerialBoothというテキスト記述を用いて,単一の入力画像から空中ビューを合成する新しい手法を提案する。
我々は、事前訓練されたテキストから2次元画像への安定拡散モデルを、3次元世界の事前知識として活用する。
AerialBoothは、視点と忠実度を分析する7つの指標で定量的に評価されているものの、最高の視点と忠実性のトレードオフを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 01:41:25 GMT)
Towards Vision Enhancing LLMs: Empowering Multimodal Knowledge Storage
and Sharing in LLMs [72.5] マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の強化を目的としたMKS2という手法を提案する。
具体的には、LLMの内部ブロックに組み込まれたコンポーネントであるModular Visual Memoryを導入し、オープンワールドの視覚情報を効率的に保存するように設計されている。
実験により,MKS2は物理的・常識的な知識を必要とする文脈において,LLMの推論能力を大幅に増強することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:29:20 GMT)
Learning with Complementary Labels Revisited: A Consistent Approach via
Negative-Unlabeled Learning [71.4] 本稿では,既存の手法に依存しない新たな補完学習手法を提案する。
相補的なラベル学習は負のラベル付きバイナリ分類問題の集合として表現できることを示す。
また,複雑なモデルを用いた場合の過適合問題に対処するためのリスク補正手法も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:59:17 GMT)
An Exploration of Left-Corner Transformations [71.3] 本稿では,セミリング重み付き生産ルールをサポートするために,従来の左コーナ変換を一般化する。
GLCTの出力,投機,原文法の形式的関係について,いくつかの技術的結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:04:37 GMT)
AI-Generated Images Introduce Invisible Relevance Bias to Text-Image
Retrieval [70.5] AI生成コンテンツ(AIGC)がより現実的になり、インターネットが溢れている。
近年の研究では、この現象がWeb検索におけるテキスト検索におけるソースバイアスの問題を増大させていることが示唆されている。
我々は,AI生成画像がテキスト画像検索モデルに目に見えない関連性バイアスをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:43:19 GMT)
ChartLlama: A Multimodal LLM for Chart Understanding and Generation [70.1] GPT-4を利用した高品質な命令チューニングデータセットを作成する。
次に、生成したデータセットを使ってトレーニングしたマルチモーダルな大規模言語モデルであるChartLlamaを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:20:23 GMT)
Injecting linguistic knowledge into BERT for Dialogue State Tracking [67.9] 本稿では,教師なしの枠組みを用いて言語知識を抽出する手法を提案する。
これは、対話状態追跡(DST)タスクにおけるBERTのパフォーマンスと解釈可能性を強化する。
本稿では,DSTタスクの特徴抽出ツールとしてConvex Polytopic Model (CPM) を用い,得られた特徴が対話における構文的・意味的パターンと相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:38:42 GMT)
LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving [67.8] 大規模言語モデル(LLM)は、文脈理解、論理的推論、回答生成などの能力を示した。
本稿では,自動走行のための大規模言語モデル (LLM4AD) に関する研究ラインを体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:43:45 GMT)
Token-Level Adversarial Prompt Detection Based on Perplexity Measures
and Contextual Information [67.8] LLM(Large Language Models)は、敵の迅速な攻撃を受けやすい言語モデルである。
本稿では,逆方向のプロンプトを識別するトークンレベル検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:53:03 GMT)
OccWorld: Learning a 3D Occupancy World Model for Autonomous Driving [67.5] 我々は3D Occupancyの世界で世界モデルOccWorldを学ぶための新しいフレームワークを学ぶ。
我々は同時にエゴカーの動きと周囲のシーンの進化を予測する。
OccWorldはインスタンスとマップを使わずに競合する計画結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:59:41 GMT)
Deceptive-Human: Prompt-to-NeRF 3D Human Generation with 3D-Consistent
Synthetic Images [67.3] Deceptive-Humanは、最先端の制御拡散モデル(ControlNetなど)を利用して高品質な制御可能な3D NeRFを生成する新しいフレームワークである。
提案手法は,テキストプロンプトや3Dメッシュ,ポーズ,シード画像などの付加データを含む,汎用的で容易に収容できる。
結果として得られる3D人間のNeRFモデルは、360度の視点から高光写実性ビューの合成を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:49:41 GMT)
ViT-Lens-2: Gateway to Omni-modal Intelligence [67.1] ViT-Lens-2は、モダリティ増加の表現学習のためのフレームワークである。
ViT-Lens-2は3Dポイントクラウド,奥行き,オーディオ,触覚,脳波の表現を学習できることを示す。
ViT-Lens-2をシームレスにMultimodal Foundation Modelsに統合することにより、テキストと画像生成へのAny-modalityを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:52:09 GMT)
Enhancing Diffusion Models with Text-Encoder Reinforcement Learning [66.6] テキストから画像への拡散モデルは通常、ログのような目的を最適化するために訓練される。
近年の研究では、強化学習や直接バックプロパゲーションを通じて人間の報酬を用いて拡散U-Netを精製することでこの問題に対処している。
我々は、強化学習によってテキストエンコーダを微調整することにより、結果のテキストイメージアライメントを強化することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:39:45 GMT)
Breaking Modality Disparity: Harmonized Representation for Infrared and
Visible Image Registration [66.3] シーン適応型赤外線と可視画像の登録を提案する。
我々は、異なる平面間の変形をシミュレートするためにホモグラフィーを用いる。
我々は、まず、赤外線と可視画像のデータセットが不一致であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:12:14 GMT)
MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning
Benchmark for Expert AGI [65.1] MMMUは,大規模マルチディシデントタスクにおけるマルチモーダルモデルを評価するために設計された新しいベンチマークである。
MMMUには、大学試験、クイズ、教科書から正確に収集された11.5Kのマルチモーダル質問が含まれている。
これらの質問は、30の被験者と183のサブフィールドにまたがっており、30の非常に異質な画像タイプを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:33:21 GMT)
SpotServe: Serving Generative Large Language Models on Preemptible
Instances [64.2] SpotServeは、プリエンプティブルインスタンスにシステムを提供する最初の分散大規模言語モデルである。
SpotServeは、既存のLLMサービスシステムと比較して、P99テールのレイテンシを2.4～9.1倍削減できることを示す。
また、SpotServeはプリエンプティブインスタンスの価格優位性を利用して、オンデマンドインスタンスのみを使用する場合と比較して54%の金銭的コストを節約できることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:31:17 GMT)
UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio,
Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition [64.1] 画像認識のための大規模カーネルベース畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)を提案する。
我々のモデルはイメージネットの精度88.0%、ADE20K mIoU55.6%、COCOボックスAP56.4%を達成し、最近提案された多くの強力な競合相手よりも優れた性能と高速性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:48:50 GMT)
InterControl: Generate Human Motion Interactions by Controlling Every
Joint [63.8] 各関節のフレキシブルな空間制御を実現するために,InterControlという新しい手法を提案する。
粗い空間制御信号が与えられたコヒーレントでリアルな動きを生成するために、モーション制御ネットを組み込む。
HumanML3DとKIT-MLデータセットの実験は、多目的関節制御におけるその効果を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:32:33 GMT)
Emerging Trends in Federated Learning: From Model Fusion to Federated X
Learning [63.5] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データ収集とモデルトレーニングを、マルチパーティの計算とモデルアグリゲーションを通じて分離する新しいパラダイムである。
我々は、他の学習アルゴリズムとともに、フェデレーション学習の焦点を絞った調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:18:51 GMT)
DynamiCrafter: Animating Open-domain Images with Video Diffusion Priors [63.4] オープンドメイン画像をアニメーションビデオに変換する手法を提案する。
鍵となるアイデアは、画像を生成プロセスに組み込むことで、テキストからビデオへの拡散モデルに先立っての動きを活用することである。
提案手法は視覚的に説得力があり、より論理的で自然な動きが得られ、入力画像への適合性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:36:04 GMT)
Regularization by Texts for Latent Diffusion Inverse Solvers [61.2] テキストによる正規化(TReg)を取り入れた新しい潜伏拡散逆解法を提案する。
具体的には、TRegは、逆サンプリングフェーズにおける解の先入観をテキストで記述する。
包括的実験の結果,TRegは潜伏拡散逆解法における曖昧さを軽減できた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:40:14 GMT)
Unified Batch Normalization: Identifying and Alleviating the Feature
Condensation in Batch Normalization and a Unified Framework [61.2] バッチ正規化(BN)は、現代のニューラルネットワーク設計において欠かせない技術となっている。
UBN(Unified Batch Normalization)と呼ばれる2段階統合フレームワークを提案する。
UBNは様々な視覚的バックボーンのパフォーマンスを大幅に向上させ、特にネットワークトレーニングの収束を高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:41:31 GMT)
DP-OPT: Make Large Language Model Your Privacy-Preserving Prompt
Engineer [60.4] 大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクのための支配的なツールとして現れています。
しかし、データプライバシに関する懸念は、調整されたプロンプトが機密情報に依存しているため、障害となる。
本稿では,DP-OPT(Dis Differentially-Private Offsite Prompt Tuning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:01:10 GMT)
InfoPattern: Unveiling Information Propagation Patterns in Social Media [59.7] InfoPatternは、言語と人間のイデオロギーの相互作用に焦点を当てている。
1) 反対のイデオロギーコミュニティからの反対反応をシミュレートするレッドチーム,(2) メッセージ中の政治的感情を識別するスタンス検出,(3) 情報伝播グラフの発見により,様々なコミュニティにおけるクレームの進化が時間とともに明らかにされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:12:35 GMT)
Artificial Neural Networks generated by Low Discrepancy Sequences [59.5] 我々は、高密度ネットワークグラフ上のランダムウォーキングとして、人工ニューラルネットワークを生成する。
このようなネットワークはスクラッチからスパースを訓練することができ、高密度ネットワークをトレーニングし、その後圧縮する高価な手順を避けることができる。
我々は,低差分シーケンスで生成された人工ニューラルネットワークが,より低い計算複雑性で,密度の高いニューラルネットワークの到達範囲内で精度を達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:09:20 GMT)
How Many Unicorns Are in This Image? A Safety Evaluation Benchmark for
Vision LLMs [55.9] 本研究は視覚的推論におけるビジョンLLM(VLLM)の可能性に焦点を当てる。
本稿では、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化と敵の堅牢性の両方をカバーする包括的安全性評価スイートを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:59:42 GMT)
A deep learning approach for marine snow synthesis and removal [55.9] 本稿では,深層学習技術を用いた海洋雪の干渉低減手法を提案する。
まず,GAN(Generative Adversarial Network)モデルを用いて,現実的な積雪サンプルを合成する。
次に、画像から画像への変換タスクとして海洋性除雪を行うためにU-Netモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:19:41 GMT)
Characterizing Video Question Answering with Sparsified Inputs [55.7] 我々は、異なる入力間隔のタスクを特徴付け、それを行うためのツールを提供する。
具体的には、Gumbelベースの学習可能な選択モジュールを使用して、最終タスクに最適な入力を適応的に選択する。
実験の結果,5.2%～5.8%のパフォーマンス低下がみられ,ビデオの長さは10%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:00:20 GMT)
Self-Supervised Learning of Whole and Component-Based Semantic
Representations for Person Re-Identification [55.7] 本稿では,人間中心のセマンティック表現を正確に活用することで,ReID性能が向上するかどうかを検討する。
適応的部分ベースセマンティック抽出にISMを利用する自己教師型ReIDモデルであるSemReIDを提案する。
また、ロバストな性能を実現するために、ReID法を補助する新しいLUPerson-Partデータセットについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:30:30 GMT)
LLM-driven Multimodal Target Volume Contouring in Radiation Oncology [55.2] 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト情報と画像の統合を容易にする。
LLM駆動型マルチモーダルAIを,放射線治療における目標音量調整の課題に適用する。
提案モデルでは,従来の視覚のみのAIモデルと比較して,性能が著しく向上していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:23:27 GMT)
Unleashing the Power of Pre-trained Language Models for Offline
Reinforcement Learning [54.7] オフライン強化学習(RL)は、事前コンパイルされたデータセットを使用して、ほぼ最適ポリシーを見つけることを目的としている。
本稿では、オフラインRLに事前学習言語モデル(LM)を使用するための決定変換器に基づく一般的なフレームワークである、$textbfMo$tion Control用の$textbfLanguage Models(textbfLaMo$)を紹介する。
経験的な結果から、$textbfLaMo$はスパース・リワードタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:38:06 GMT)
High-level Feature Guided Decoding for Semantic Segmentation [54.4] そこで本稿では,アップサンプラーが頑健な結果を得るためのガイダンス(HFG)として,強力な事前学習高レベル機能を提案する。
具体的には、バックボーンの高レベルな機能はクラストークンのトレーニングに使用され、クラストークンはクラス分類のためにアップサンプラーによって再利用される。
HFGの上限を押し上げるために、低解像度の高レベル特徴に対して効率よく効果的に操作できる文脈拡張エンコーダ(CAE)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:58:41 GMT)
Cognitive Dissonance: Why Do Language Model Outputs Disagree with
Internal Representations of Truthfulness? [54.0] ニューラルネットワークモデル(LM)は、事実文の真偽を評価するために用いられる。
それらは、文の確率を問い合わせたり、真理の表現を内部で探したりすることができる。
過去の研究によると、これらの2つの手順は時折不一致であり、プローブはLM出力よりも正確である。
この結果、一部の研究者は、LMが非協力的なコミュニケーション意図を「十分」あるいは他の方法でコード化していると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:59:14 GMT)
SCStory: Self-supervised and Continual Online Story Discovery [53.7] SCStoryは、素早く公開されたニュース記事ストリームを人間のアノテーションなしでリアルタイムで消化するのに役立つ。
SCStoryは、ニュース記事ストリームのストーリー指向適応モデリングという新しいアイデアを取り入れて、自己指導的かつ継続的な学習を取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:50:01 GMT)
Anchor Data Augmentation [53.4] 非線形過パラメータ回帰におけるデータ拡張のための新しいアルゴリズムを提案する。
我々のデータ拡張アルゴリズムは、因果関係に関する文献から借用し、最近提案されたデータ拡張のためのアンカー回帰(AR)法を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:22:27 GMT)
LLMGA: Multimodal Large Language Model based Generation Assistant [53.2] 本稿では,LLMGA(Multimodal Large Language Model-based Generation Assistant)を提案する。
LLMGAは、安定拡散(SD)を正確に制御するための詳細な言語生成プロンプトを提供する。
第1段階では、画像生成と編集の特性を把握できるようにMLLMを訓練し、詳細なプロンプトを生成する。
第2段階では、SDを最適化してMLLMの生成プロンプトに合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:37:26 GMT)
Concept Sliders: LoRA Adaptors for Precise Control in Diffusion Models [52.9] 拡散モデルから画像生成における属性を正確に制御できる解釈可能な概念スライダを作成する手法を提案する。
スライダは、プロンプトやサンプル画像の小さなセットを使用して作成される。
本手法は、物体の変形の修復や変形した手の固定など、安定XL拡散における持続的品質問題に対処するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:29:54 GMT)
DiffInDScene: Diffusion-based High-Quality 3D Indoor Scene Generation [52.6] DiffInDSceneは高品質な屋内シーン生成問題に取り組むための新しいフレームワークである。
KinectFusionのインクリメンタルアライメントとローカルTSDFボリュームの融合に着想を得て,拡散型SDF融合法を提案する。
生成した結果から,3次元空間で高品位な部屋生成を実現することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:50:54 GMT)
TFMQ-DM: Temporal Feature Maintenance Quantization for Diffusion Models [52.5] 拡散モデルは非常に時間ステップ$t$に大きく依存し、良好なマルチラウンドデノジングを実現している。
本稿では,時間情報ブロック上に構築した時間的特徴保守量子化(TFMQ)フレームワークを提案する。
先駆的なブロック設計により、時間情報認識再構成(TIAR)と有限集合キャリブレーション(FSC)を考案し、完全な時間的特徴を整列させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:59:52 GMT)
Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting [52.4] 3D Gaussian Splattingは素晴らしいビュー合成結果を示し、高い忠実度と効率を実現した。
ストロングアーティファクトは、サンプリングレート、例えば焦点距離やカメラ距離を変えることで観測することができる。
この現象の原因は,3次元周波数制約の欠如と2次元拡張フィルタの利用によると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:03:09 GMT)
Video Anomaly Detection via Spatio-Temporal Pseudo-Anomaly Generation :
A Unified Approach [52.1] 本研究は,画像のマスキング領域にペンキを塗布することにより,汎用的な映像時間PAを生成する手法を提案する。
さらに,OCC設定下での現実世界の異常を検出するための単純な統合フレームワークを提案する。
提案手法は,OCC設定下での既存のPAs生成および再構築手法と同等に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:14:06 GMT)
From Isolated Islands to Pangea: Unifying Semantic Space for Human
Action Understanding [51.9] 行動理解は知的エージェントにとって重要であり、長期的な注目を集めている。
伝統的に、研究者はクラスを定義し、ベンチマークのエンベロープをそれぞれプッシュするために、慣用的な選択に従ってアクションデータセットを構築した。
そこで本研究では,Pangeaを完全に活用するために,物理空間から意味空間への新たなモデルマッピングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:24:59 GMT)
RO-LLaMA: Generalist LLM for Radiation Oncology via Noise Augmentation
and Consistency Regularization [51.9] 放射線腫瘍学の分野に適した汎用汎用大言語モデル(LLM)であるRO-LLaMAを提案する。
このモデルは、臨床報告の要約などの様々なタスクに適応し、放射線腫瘍専門医の幅広いワークフローをシームレスにカバーする。
また,新しいCEFTune(Consistency Embedding Fine-Tuning)技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:49:06 GMT)
Long-Range Neural Atom Learning for Molecular Graphs [51.5] 分子内の原子群の集合情報を抽象化する、全ての原原子を数個のニューラル原子に暗黙的に射影する手法を提案する。
具体的には、ニューラル原子間で情報を明示的に交換し、それをエンハンスメントとして原子の表現に投影する。
この機構により、ニューラルネットワークは遠方のノード間の通信チャネルを確立し、任意のノード対の相互作用範囲を1つのホップに効果的に縮小する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:02:50 GMT)
NEURAL MARIONETTE: A Transformer-based Multi-action Human Motion
Synthesis System [51.4] 本稿では,長期・多動作型人体動作合成のためのニューラルネットワークシステムを提案する。
このシステムは、単純なユーザ入力からスムーズな遷移を伴う有意義な動作を生成することができる。
また,マルチアクション動作合成タスクに特化した新しいデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:19:00 GMT)
Directional Texture Editing for 3D Models [51.1] ITEM3D は textbf3D オブジェクトの自動編集のために設計されている。
拡散モデルと微分可能レンダリングを活用して、ITEM3Dはレンダリングされた画像をテキストと3D表現のブリッジとして取り込む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:43:34 GMT)
Should We Learn Most Likely Functions or Parameters? [51.1] モデルとデータによって示唆される最も可能性の高い関数を直接推定する利点と欠点について検討する。
関数空間MAP推定は, より平坦な最小化, 一般化, オーバーフィッティングの改善につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:39:55 GMT)
Boot and Switch: Alternating Distillation for Zero-Shot Dense Retrieval [50.5] $texttABEL$は、ゼロショット設定でのパス検索を強化するための、シンプルだが効果的な教師なしのメソッドである。
ラベル付きデータに対して$texttABEL$を微調整するか、既存の教師付き高密度検索と統合することにより、最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:22:57 GMT)
Bandits Meet Mechanism Design to Combat Clickbait in Online
Recommendation [50.5] 我々は,マルチアームバンディット問題の戦略的変種について検討し,これを戦略的クリックバンディット(Click-bandit)と呼ぶ。
このモデルは、推奨項目の選択がクリックスルー率とクリック後の報酬の両方に依存するオンラインレコメンデーションのアプリケーションによって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:19:01 GMT)
Compositional Chain-of-Thought Prompting for Large Multimodal Models [50.1] もっとも先進的なLMMでさえ、構成的視覚的推論の側面を捉えるのに苦戦している。
本稿では,新しいゼロショット・チェーン・オブ・ノート法であるコンポジション・チェーン・オブ・ノート(CCoT)を提案する。
具体的には、まずLMMを用いてSGを生成し、次にそのSGをプロンプトに使用して応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 22:23:27 GMT)
Taming Quantum Time Complexity [50.1] 時間複雑性の設定において、正確さと遠心性の両方を達成する方法を示します。
我々は、トランスデューサと呼ばれるものに基づく量子アルゴリズムの設計に新しいアプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:45:19 GMT)
CORE-MM: Complex Open-Ended Reasoning Evaluation For Multi-Modal Large
Language Models [50.0] MLLM(Multi-modal Large Language Models)は人工知能の分野で注目されている。
本ベンチマークは, 帰納的, 帰納的, 類推的推論の3つの主要な推論カテゴリから構成される。
我々は,この厳密に開発されたオープンエンド多段階精巧な推論ベンチマークを用いて,代表MLLMの選択を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:34:25 GMT)
Uncovering the Hidden Cost of Model Compression [49.9] 視覚プロンプティング (VP) はコンピュータビジョンにおいて重要な伝達学習手法として登場した。
モデル間隔は視覚的プロンプトベース転送の性能に悪影響を及ぼす。
以上の結果から,疎度が下流視覚刺激モデルの校正に及ぼす影響が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:06:55 GMT)
Noisy Self-Training with Synthetic Queries for Dense Retrieval [49.5] 合成クエリと組み合わせた,ノイズの多い自己学習フレームワークを提案する。
実験結果から,本手法は既存手法よりも一貫した改善が得られた。
我々の手法はデータ効率が良く、競争のベースラインより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:19:50 GMT)
Mate! Are You Really Aware? An Explainability-Guided Testing Framework
for Robustness of Malware Detectors [49.3] マルウェア検出装置のロバスト性を示すための説明可能性誘導型およびモデルに依存しないテストフレームワークを提案する。
次に、このフレームワークを使用して、操作されたマルウェアを検出する最先端のマルウェア検知器の能力をテストする。
我々の発見は、現在のマルウェア検知器の限界と、その改善方法に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:25:00 GMT)
Low-degree learning and the metric entropy of polynomials [49.2] 少なくとも$Omega(sqrtvarepsilon)2dlog n leq log mathsfM(mathscrF_n,d,|cdot|_L,varepsilon)は2辺の推定値$c(1-varepsilon)2dlogを満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:23:10 GMT)
Exploring Attribute Variations in Style-based GANs using Diffusion
Models [49.0] 属性編集の多次元的性質をモデル化し,テキスト多元属性編集のタスクを定式化する。
我々は、事前訓練されたGANの非絡み合った潜伏空間を利用して、様々な編集のための潜伏分布を学習するために、Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:14:03 GMT)
CaesarNeRF: Calibrated Semantic Representation for Few-shot
Generalizable Neural Rendering [48.9] CaesarNeRFは、数ショットで一般化可能なニューラルレンダリングを前進させるエンドツーエンドのアプローチである。
CaesarNeRFは様々な参照ビューにまたがって最先端のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:09:58 GMT)
Animatable Gaussians: Learning Pose-dependent Gaussian Maps for
High-fidelity Human Avatar Modeling [48.7] 強力な2次元CNNと3次元ガウススプラッティングを利用して高忠実度アバターを作成するアバター表現を導入する。
学習されたテンプレートは、ドレスのようなよりゆるい服をモデル化するための衣服に適応する。
我々の手法は、動的で現実的で一般化された外観を持つ生物のようなアバターを作ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:59:04 GMT)
Side4Video: Spatial-Temporal Side Network for Memory-Efficient
Image-to-Video Transfer Learning [47.8] 訓練済みの大規模なビジョンモデルは、コンピュータビジョンにおいて驚くべき成功を収める。
既存の微調整手法では、トレーニングメモリの使用率や、より大きなモデルをビデオドメインに転送する探索に注意が払われていない。
そこで我々は,Side4Videoというビデオ理解のために,メモリ効率の良い微細調整大型画像モデルのための空間時間側ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:39:42 GMT)
ChatTraffc: Text-to-Traffic Generation via Diffusion Model [45.8] 従来の交通予測手法は、交通トレンドを予測するために、過去の交通データに依存している。
本研究では,交通システムを記述するテキストと生成モデルを組み合わせることで,交通生成にどのように応用できるかを考察する。
本稿では,テキスト・トラフィック生成のための最初の拡散モデルChatTrafficを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:52:10 GMT)
Auto-CsiNet: Scenario-customized Automatic Neural Network Architecture
Generation for Massive MIMO CSI Feedback [45.5] 本稿では,NAS(Neural Architecture Search)を用いてシナリオ適応型CSIフィードバックNNアーキテクチャの自動生成を提案する。
実験の結果,自動生成アーキテクチャであるAuto-CsiNetは,復元性能と複雑性の両方において,手作業で設計したモデルを上回る性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:56:58 GMT)
Diagnosis driven Anomaly Detection for CPS [45.0] 本稿では、深層学習に基づく異常検出を利用して、一貫性に基づく診断(CBD)のための入力を生成する手法を提案する。
我々は、シミュレーションと実世界のCPSデータセットに対する我々のアプローチを評価し、我々のモデルは、他の最先端モデルと比較して強い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:34:40 GMT)
Removing NSFW Concepts from Vision-and-Language Models for Text-to-Image
Retrieval and Generation [44.7] 我々は、安全でない作業概念に対する感受性を排除し、ビジョン・アンド・ランゲージモデルをより安全にする方法を紹介した。
安全な文と安全でない文を変換する大規模な言語モデルから、これを蒸留する方法を示す。
本研究では,画像検索とテキスト・ツー・イメージ生成の両面から得られる埋め込み空間について広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:02:17 GMT)
WordArt Designer: User-Driven Artistic Typography Synthesis using Large
Language Models [43.7] 本稿では,芸術的タイポグラフィ合成のためのユーザ主導のフレームワークであるWordArt Designerを紹介する。
このシステムには、LLMエンジン、SemTypo、StyTypo、TexTypoの4つの主要なモジュールが含まれている。
特にWordArt Designerは、生成AIとアートタイポグラフィーの融合を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:22:54 GMT)
Text2Loc: 3D Point Cloud Localization from Natural Language [43.2] 我々は,いくつかの言語学的記述に基づく3次元点群局所化の問題に取り組む。
我々は,ポイントとテキスト間の意味的関係を完全に解釈する新しいニューラルネットワークText2Locを導入する。
Text2Locは、KITTI360Poseデータセットの最先端技術に対して最大2倍のローカライゼーション精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:23:01 GMT)
Point, Segment and Count: A Generalized Framework for Object Counting [43.1] クラスに依存しないオブジェクトカウントは、例ボックスやクラス名に関して、イメージ内のすべてのオブジェクトをカウントすることを目的としている。
現在の最先端の手法は、モデルの解釈可能性に欠ける対象数を予測するために密度マップに強く依存している。
本稿では,検出に基づく少数ショットとゼロショットの両方のオブジェクトカウントのための一般化されたフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:58:45 GMT)
Car-Following Models: A Multidisciplinary Review [42.6] 自動車追従モデルには、交通工学、物理学、動的システム制御、認知科学、機械学習、強化学習など、様々な分野が含まれる。
それは、理論に基づくキネマティックモデル、心理物理モデル、適応的なクルーズ制御モデルから強化学習や模倣学習のようなデータ駆動アルゴリズムまで、代表的アルゴリズムをレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:02:17 GMT)
Utilizing Explainability Techniques for Reinforcement Learning Model
Assurance [42.3] 説明可能な強化学習(XRL)は、深層強化学習(DRL)モデルの意思決定プロセスに透明性を提供する。
本稿では,オープンソースのPythonライブラリであるARLIN (Assured RL Model Interrogation) Toolkitを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:02:47 GMT)
Source-Free Domain Adaptation with Frozen Multimodal Foundation Model [42.2] Source-Free Domain Adaptation (SFDA)は、ターゲットドメインにソースモデルを適用することを目的としている。
ヘテロジニアス知識を生かしながら、リッチな市販の視覚言語(ViL)マルチモーダルモデルの可能性を探る。
本稿では,新しいDIFOアポローチモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:58:02 GMT)
GaitContour: Efficient Gait Recognition based on a Contour-Pose
Representation [42.1] 歩行認識は、外見情報ではなく歩行パターンに基づいて、被験者をしっかりと識別する約束を持っている。
本研究では,身体形状と身体部分情報の両方をコンパクトに表現する,ポイントベースコントゥール・ポース表現を提案する。
さらに、この斬新な表現を活用するために、GaitContourと呼ばれるローカル・グローバル・アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:06:25 GMT)
SVRDA: A Web-based Dataset Annotation Tool for Slice-to-Volume
Registration [42.0] 提案するツールはSVRDAと呼ばれ、プラットフォームに依存しない協調データセットアノテーションのためのインストール不要のWebアプリケーションである。
キーボードショートカットによる効率的な変換操作と,自動セーブによるスムーズなケーストランジションを実現する。
スライス・ツー・ボリュームの登録を容易にするために、様々な補足機能が実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:49:24 GMT)
Noninterference Analysis of Reversible Systems: An Approach Based on Branching Bisimilarity [41.9] 非干渉に対する古典的同値性に基づくアプローチは、主に弱いバイシミュレートのセマンティクスに依存していることを示す。
本稿では, 分岐二相性に基づく非干渉特性の分類法とその保存・構成特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:57:04 GMT)
Message-Passing Neural Quantum States for the Homogeneous Electron Gas [41.9] 連続空間における強相互作用フェルミオンをシミュレートするメッセージパッシング・ニューラルネットワークに基づく波動関数Ansatzを導入する。
等質電子ガスの基底状態を3次元でシミュレーションすることにより,その精度を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:50:02 GMT)
Interplay between Cryptocurrency Transactions and Online Financial
Forums [41.9] 本研究は、これらの暗号掲示板間の相互作用と暗号値の変動に関する研究に焦点をあてる。
これは、Bitcointalkフォーラムの活動がBTCの値のトレンドと直接的な関係を保っていることを示している。
この実験は、フォーラムデータが金融分野における特定の出来事を説明することを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:25:28 GMT)
Data Generation for Post-OCR correction of Cyrillic handwriting [41.9] 本稿では,B'ezier曲線に基づく合成手書き生成エンジンの開発と応用に焦点を当てる。
このようなエンジンは、任意の量で非常にリアルな手書きテキストを生成し、それを利用して実質的なデータセットを作成する。
本データセットに手書きテキスト認識(HTR)モデルを適用し,OCRエラーを識別し,POCモデルトレーニングの基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:01:26 GMT)
Understanding plasticity in neural networks [41.8] 可塑性は、ニューラルネットワークが新しい情報に反応して予測を素早く変更する能力である。
深層ニューラルネットワークは、比較的単純な学習問題であっても、トレーニングの過程で可塑性を失うことが知られている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:36:53 GMT)
PanoVOS: Bridging Non-panoramic and Panoramic Views with Transformer for
Video Segmentation [41.2] パノラマビデオデータセットPanoVOSを提案する。
データセットは150本のビデオに高解像度と多様なモーションを提供する。
パノラマ空間整合変換器(PSCFormer)は,従来のフレームのセマンティック境界情報を,現在のフレームとの画素レベルのマッチングに有効に利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:04:07 GMT)
SiTH: Single-view Textured Human Reconstruction with Image-Conditioned
Diffusion [40.2] SiTHは、イメージ条件付き拡散モデルと3Dメッシュ再構築ワークフローを統合する、新しいパイプラインである。
入力画像から背面の外観を幻覚させるために,強力な生成拡散モデルを用いる。
インプットおよびバックビュー画像から全身のテクスチャメッシュを復元するために,スキン付きボディーメッシュをガイダンスとして活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:22:07 GMT)
HierSpeech++: Bridging the Gap between Semantic and Acoustic
Representation of Speech by Hierarchical Variational Inference for Zero-shot
Speech Synthesis [39.9] 大規模言語モデル(LLM)に基づく音声合成は、ゼロショット音声合成において広く採用されている。
テキスト音声変換(TTS)と音声変換(VC)のための高速で強力なゼロショット音声合成器であるHierSpeech++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:26:32 GMT)
Progressive Target-Styled Feature Augmentation for Unsupervised Domain
Adaptation on Point Clouds [39.3] 非教師なしのドメイン適応は、ポイントクラウド分析の分野において重要な課題である。
プログレッシブターゲット型特徴増強(PTSFA)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:33:15 GMT)
Reinforcement Learning for Wildfire Mitigation in Simulated Disaster
Environments [39.0] 森林火災は生命、財産、生態学、文化遺産、重要なインフラに脅威をもたらす。
SimFireは、現実的な山火事シナリオを生成するために設計された、多用途の野火投射シミュレータである。
SimHarnessはモジュール型のエージェントベースの機械学習ラッパーで、自動的に土地管理戦略を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:37:05 GMT)
Continual Test-time Domain Adaptation via Dynamic Sample Selection [38.8] 本稿では,連続テスト時間領域適応(CTDA)のための動的サンプル選択法を提案する。
誤情報を誤用するリスクを低減するため,高品質と低品質の両方のサンプルに共同正負の学習を適用した。
私たちのアプローチは3Dポイントのクラウドドメインでも評価されており、その汎用性とより広範な適用可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:18:11 GMT)
LanguageBind: Extending Video-Language Pretraining to N-modality by
Language-based Semantic Alignment [38.5] 我々はLanguageBindを提案し、言語を様々なモダリティにまたがるバインドとみなす。
すべてのモダリティは共有機能空間にマッピングされ、マルチモーダルなセマンティックアライメントを実装している。
我々のLanguageBindは、ゼロショットビデオ、オーディオ、奥行き、赤外線理解タスクで大幅に改善されました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:28:58 GMT)
Animatable 3D Gaussians for High-fidelity Synthesis of Human Motions [37.5] 本稿では,高忠実度自由視点人間の動きをリアルタイムにレンダリングするための,アニマタブルな3次元ガウスモデルを提案する。
既存のNeRFベースの手法と比較して、このモデルはビデオフレーム間のジッタリングの問題なく、高周波の詳細で優れた能力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:33:36 GMT)
Out-of-Distribution Generalized Dynamic Graph Neural Network for Human
Albumin Prediction [37.3] 本稿では,ヒトアルバム予測のための動的グラフニューラルネットワークとして,Out-of-Distribution Generalized Dynamic Graph Neural Networkを提案する。
まず,人間のアルブミン予測を動的グラフ回帰問題としてモデル化し,ダイナミックスと患者関係をモデル化する。
最後に、モデルが予測を行うために不変パターンに依存することを奨励する不変動的グラフ回帰法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:21:08 GMT)
SSIN: Self-Supervised Learning for Rainfall Spatial Interpolation [37.2] 降雨空間分析のためのデータ駆動型自己教師型学習フレームワークを提案する。
過去のデータから潜伏した空間パターンをマイニングすることで、SpaFormerは生データに対する情報埋め込みを学び、空間相関を適応的にモデル化することができる。
本手法は,2つの実世界のラリングオージデータセットの実験において,最先端のソリューションよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:23:47 GMT)
On Bringing Robots Home [36.5] Dobb-Eは、家庭内でロボット操作を学ぶための安価なシステムだ。
ユーザの5分で新しいタスクを学習して,その方法を示すことができるのです。
Dobb-Eは、市場に出回っているモバイルロボットStretchのタスクを確実に解決できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:59:25 GMT)
Learning Disentangled Identifiers for Action-Customized Text-to-Image
Generation [35.8] 本研究では,テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成における新しいタスク,すなわちアクション・カスタマイズに焦点を当てた。
この課題の目的は、限られたデータから既存の行動を学び、それを見えない人間や動物に一般化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:07:13 GMT)
MoDS: Model-oriented Data Selection for Instruction Tuning [35.6] 本稿では,モデル指向データ選択 (MoDS) 手法を提案する。
実験結果から,提案手法で選択した4000組の命令ペアを微調整したモデルの方が,完全なオリジナルデータセットで微調整したモデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:33:13 GMT)
A-JEPA: Joint-Embedding Predictive Architecture Can Listen [35.3] 本稿では,音声スペクトルから自己教師付き学習を行うシンプルな拡張手法であるA-JEPAについて紹介する。
A-JEPAは、コンテキストエンコーダによるカリキュラムマスキング戦略で可視音声スペクトログラムパッチをエンコードし、よく設計された場所でサンプリングされた領域の表現を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:53:53 GMT)
HAVE-FUN: Human Avatar Reconstruction from Few-Shot Unconstrained Images [35.3] 数枚の写真アルバムからのヒトアバターの復元について検討した。
動的データを扱うために,深行テトラヘドラとスキン機構を統合する。
私たちのフレームワークはHaveFunと呼ばれ、アバターの再構築、レンダリング、アニメーションを実行できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:01:31 GMT)
WorldSense: A Synthetic Benchmark for Grounded Reasoning in Large
Language Models [35.1] 我々は3つの最先端チャットLLM(GPT3.5、GPT4、Llama2-chat)上でベンチマークを実行する。
これらのモデルが3つのオブジェクトでもエラーを発生させることを示す。
エラーは、チェーン・オブ・コンテクストのプロンプトやイン・コンテクストの学習でも継続する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:38:17 GMT)
CG-HOI: Contact-Guided 3D Human-Object Interaction Generation [34.7] テキストから動的3次元人-物体相互作用(HOI)を生成する最初の方法であるCG-HOIを提案する。
意味的に豊かな人間の動きは、しばしば孤立して起こるので、人間と物体の両方の動きを相互依存的にモデル化する。
我々は,接触に基づく人間と物体の相互作用が現実的かつ物理的に妥当なシーケンスを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:59:10 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） (Mon, 27 Nov 2023 08:04:04 GMT)
Efficient Pre-training for Localized Instruction Generation of Videos [34.5] 手順ビデオは、レシピの準備のようなタスクのステップバイステップのデモを見せている。
ステップのアノテートと命令の記述にはコストがかかり、現在のデータセットのサイズが制限される。
より小さなデータセットを自動的にキュレートする手法であるSieve-&-Swapを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:07:37 GMT)
Maximum Likelihood Estimation is All You Need for Well-Specified
Covariate Shift [34.4] 現代の機械学習システムの鍵となる課題は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化を達成することである。
音源データを用いた古典的最大等化推定(MLE)が極小最適化を実現することを示す。
3つの具体例にインスタンス化することで、フレームワークの幅広い適用性を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:06:48 GMT)
A Language Agent for Autonomous Driving [33.6] 本稿では,人間のような知性を自律運転システムに統合するためのパラダイムシフトを提案する。
当社のアプローチは、Agent-Driverと呼ばれ、従来の自動運転パイプラインを変換します。
我々の手法は最先端の運転方法よりも大きなマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:53:35 GMT)
DiffSLVA: Harnessing Diffusion Models for Sign Language Video
Anonymization [33.2] テキスト誘導手話ビデオ匿名化のための新しい手法であるDiffSLVAを紹介する。
我々は,署名された言語で言語情報を伝達するために重要な,表情をキャプチャーする専用のモジュールを開発する。
この革新的な方法論は、初めて、現実世界のアプリケーションに使用できる言語ビデオの匿名化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:26:19 GMT)
Mitigating Hallucination in Visual Language Models with Visual
Supervision [33.1] 大きな視覚言語モデル(LVLM)は幻覚に悩まされている。
鍵となる問題は、マルチモーダルなコンテキストで詳細なコンテンツを理解できないことだ。
本稿では,LVLMのトレーニングを容易にするために,より詳細な視覚アノテーションとより識別可能な視覚モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:30:02 GMT)
IG Captioner: Information Gain Captioners are Strong Zero-shot
Classifiers [33.0] 生成的トレーニングは視覚言語モデルを構築する上で強力であることが示されている。
ゼロショット判別ベンチマークでは、生成的および差別的目的で訓練されたモデルの間にはまだパフォーマンスのギャップがある。
本稿では,分類作業における生成学習の有効性を向上させることにより,このギャップを狭めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:00:06 GMT)
CALICO: Self-Supervised Camera-LiDAR Contrastive Pre-training for BEV
Perception [32.9] CALICOは、LiDARとカメラバックボーンの両方に対照的な目的を適用する新しいフレームワークである。
我々のフレームワークは、異なるバックボーンとヘッドに合わせることができ、マルチモーダルなBEV知覚のための有望なアプローチとして位置づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:42:52 GMT)
Masked Diffusion Models Are Fast Distribution Learners [32.5] 拡散モデルは、スクラッチからきめ細かい視覚情報を学習するために一般的に訓練されている。
まず, 素数分布を学習するためにモデルの事前学習を行うことにより, 強い拡散モデルを訓練するのに十分であることを示す。
そして、事前学習されたモデルは、様々な生成タスクに対して効率的に微調整することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:34:52 GMT)
Technical Report for Argoverse Challenges on 4D Occupancy Forecasting [32.4] 我々のソリューションは、強いLiDARベースのBird's Eye View(BEV)エンコーダと2段階デコーダからなる。
このソリューションはArgoverse 2センサーデータセットでテストされ、将来3秒間の占有状態を評価する。
CVPR 2023のArgoverse Challengesでは,L1エラー(3.57)がベースラインよりも18%低かった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:40:53 GMT)
MeshGPT: Generating Triangle Meshes with Decoder-Only Transformers [32.2] MeshGPTは、アーティストが作ったメッシュに典型的なコンパクトさを反映した、三角形メッシュを生成するための新しいアプローチである。
近年の強力な大規模言語モデルの発展に触発されて,三角メッシュを三角形として自動回帰的に生成するシーケンスベースアプローチを採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 01:20:11 GMT)
Direct2.5: Diverse Text-to-3D Generation via Multi-view 2.5D Diffusion [32.1] 3Dコンテンツを作成するための現在の方法は、時間がかかり、生成の多様性を失う。
本研究では,事前学習した2次元拡散モデルから2.5D拡散を微調整した多視点モデルを用いる。
特別に設計された融合方式による2.5D直接生成は,10秒で多種多様で,モードフリーで,高忠実な3Dコンテンツ生成を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:26:54 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） (Mon, 27 Nov 2023 09:54:00 GMT)
Local Differentially Private Heavy Hitter Detection in Data Streams with Bounded Memory [31.7] 本稿では,厳密な局所差分プライバシー(LDP)保護を図りながら,メモリ使用量によるTop-k$アイテム検出を実現するための新しいフレームワークHG-LDPを提案する。
提案手法が精度・プライバシ・メモリ効率のトレードオフに優れていることを示すため,合成データセットと実世界のデータセットの総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:28:15 GMT)
DP-HyPO: An Adaptive Private Hyperparameter Optimization Framework [31.6] 適応'のプライベートハイパーパラメータ最適化のための先駆的フレームワークであるDP-HyPOを紹介する。
フレームワークの総合的な差分プライバシー分析を提供する。
本研究では,DP-HyPOが実世界の多様なデータセットに対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 01:00:18 GMT)
Improving Adaptability and Generalizability of Efficient Transfer
Learning for Vision-Language Models [31.5] 我々は視覚・言語モデル(VLM)が視覚とテキストのプロンプト、アダプタ、それらの組み合わせを用いてどのように振る舞うかを経験的に分析する。
そこで本研究では,クラス分離性に対する視覚的プロンプトとタスク適応のためのテキストアダプタの利用が,適応性と一般化性に不可欠であることが確認された。
本稿では,VLMの一般的な知識と,伝達難度に応じてタスク固有の知識を効果的に組み合わせた適応型アンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:37:05 GMT)
ADM-Loc: Actionness Distribution Modeling for Point-supervised Temporal
Action Localization [31.3] 本稿では,1つのアクションインスタンスにアノテートされた1フレームのみをトレーニングセットにアノテートする点教師付き時間的行動検出の課題に対処する。
ADM-Loc(ADM-Loc)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:24:54 GMT)
FALCON: Fairness Learning via Contrastive Attention Approach to
Continual Semantic Scene Understanding in Open World [31.0] 本稿では,意味的場面理解における連続的学習へのコントラスト的意図的アプローチによるフェアネス学習を提案する。
まず、破滅的な忘れと公平さの問題に対処するために、新しいフェアネス・コントラスト・クラスタリング・ロスを導入する。
そこで本研究では,バックグラウンドシフト問題と未知のクラスを効果的にモデル化する,注目に基づく視覚文法手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:07:39 GMT)
TODM: Train Once Deploy Many Efficient Supernet-Based RNN-T Compression
For On-device ASR Models [30.8] TODMは、ハードウェアフレンドリーなオンデバイスASRモデルの多くのサイズを、単一のトレーニングジョブと同等のGPU時間で効率的にトレーニングするための、新しいアプローチである。
我々は,TODMスーパーネットの結果を改善するために,新しい3つの手法の組み合わせを導入する。
結果から,TODMスーパーネットは単語誤り率(WER)において,最大3%の精度で手動調整モデルの性能に適合するか,上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:03:31 GMT)
Improving Word Sense Disambiguation in Neural Machine Translation with
Salient Document Context [30.5] 語彙的曖昧さは機械翻訳(mt)における困難かつ普及的な問題である
ニューラルmtに少量の外部コンテキストを組み込むことで、翻訳のあいまいさを解決するためのシンプルでスケーラブルなアプローチを導入する。
本手法は,強文レベルのベースラインと同等の文書レベルのベースラインよりも曖昧なソース語を翻訳する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:05:48 GMT)
Continual Instruction Tuning for Large Multimodal Models [30.4] マルチタスク・ジョイント・インストラクション・チューニングはモデルの連続的な学習能力と忘れ忘れを促進させる。
LMMの連続的命令チューニングのためのタスク類似性インフォームド正規化とモデル拡張法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:04:48 GMT)
VeryFL: A Verify Federated Learning Framework Embedded with Blockchain [30.2] ブロックチェーンベースのフェデレーション学習アルゴリズム、アーキテクチャ、メカニズムは、単一ポイント障害やデータファルシフィケーションといった問題を解決するように設計されている。
FedMLのような中央集権的な学習フレームワークは、FLの研究を促進するためにコミュニティに登場した。
上記の問題に触発されて、ネットワークを埋め込むことでブロックチェーンベースのフェデレーション学習フレームワークを設計、開発しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:28:08 GMT)
FutureHuman3D: Forecasting Complex Long-Term 3D Human Behavior from
Video Observations [30.0] 本稿では,3次元における長期的人間の行動を予測するための生成的アプローチを提案する。
我々は高レベルの粗いアクションラベルと低レベルの微粒化を特徴的3次元人間のポーズとして共同で予測する。
実験では,関節動作と3次元ポーズ予測の相補的性質を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:48:33 GMT)
LLM4SGG: Large Language Model for Weakly Supervised Scene Graph
Generation [29.4] WSSGG(Weakly Supervised Scene Graph Generation)研究は、最近、完全に教師されたアプローチの代替として現れた。
弱教師付きSGG(LLM4SGG)のための新しいアプローチ、すなわちLarge Language Modelを提案する。
Recall@Kと平均Recall@Kは、最先端のWSSGG法と比較して大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:41:32 GMT)
YUAN 2.0: A Large Language Model with Localized Filtering-based
Attention [29.3] パラメータが210億から102.6億までの大きな言語モデルであるYuan 2.0を開発しリリースする。
モデルウェイトとソースコードを含むYUAN 2.0はGithubでアクセスできる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:01:59 GMT)
Syn3DWound: A Synthetic Dataset for 3D Wound Bed Analysis [29.0] 本稿では,2Dおよび3Dアノテーションを用いた高忠実度創傷のオープンソースデータセットであるSyn3DWoundを紹介する。
自動3次元形態計測と2D/3D創傷分割のためのベンチマークフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:59:53 GMT)
Perceptual Assessment and Optimization of High Dynamic Range Image
Rendering [28.9] 既存のモデルは、主に低ダイナミックレンジ(LDR)画像用に設計されており、HDR画像の品質に対する人間の認識と相関が低い。
本稿では,近年のLDR領域の進歩を伝達することによって,HDR品質指標のファミリを提案する。
我々のメトリクスは、HDR-VDPファミリを含む既存の手法よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:22:05 GMT)
Sparse Pedestrian Character Learning for Trajectory Prediction [28.3] 歩行者軌跡予測のための2ストリームスパースキャラクタネットワーク(TSNet)を提案する。
TSNetはスパース文字表現ストリーム内の負除去文字を学習し、軌道埋め込みを改善する。
我々の手法は既存の最先端手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:15:48 GMT)
EAFP-Med: An Efficient Adaptive Feature Processing Module Based on
Prompts for Medical Image Detection [27.8] 領域間適応型医用画像検出は、様々な医用画像技術における病変表現の違いにより困難である。
医用画像検出のためのプロンプトに基づく効率的な適応的特徴処理モジュールであるEAFP-Medを提案する。
EAFP-Medは、プロンプトに基づいて様々な医用画像から病変の特徴を効率的に抽出し、モデルの性能を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:10:15 GMT)
Tokenized Model: A Blockchain-Empowered Decentralized Model Ownership
Verification Platform [27.7] 本稿では、モデル透かし技術とブロックチェーンを組み合わせることにより、統一されたモデル著作権保護プラットフォームを構築することを検討する。
Tokenized Modelと呼ばれる新しいソリューションによって、信頼性の高いオーナシップレコードと検証メカニズムによって、モデルの著作権を保護します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:02:57 GMT)
EVCap: Retrieval-Augmented Image Captioning with External Visual-Name
Memory for Open-World Comprehension [26.6] 大言語モデル(LLM)に基づく画像キャプションは、トレーニングデータで明示的に観察されていないオブジェクトを記述する能力を持つ。
外部視覚名メモリ(EVCap)から取得したオブジェクト名でLLMを誘導する高効率な画像キャプション手法を提案する。
我々のモデルはCOCOデータセットでのみトレーニングされており、追加の微調整や再トレーニングをすることなく、ドメイン外のデータに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:51:37 GMT)
Making Self-supervised Learning Robust to Spurious Correlation via
Learning-speed Aware Sampling [26.4] 自己教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータからリッチな表現を学ぶための強力なテクニックとして登場した。
現実の環境では、いくつかの属性(例えば、人種、性別、年齢)と下流タスクのラベルの間に急激な相関関係がしばしば存在する。
学習速度に逆相関する確率でトレーニングデータをサンプリングする学習速度対応SSL(LA-SSL)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 22:52:45 GMT)
Segment Every Out-of-Distribution Object [26.3] 本稿では,意味的セグメンテーションにおけるOoD検出の簡易かつ効果的なフレームワークであるS2Mと呼ばれる,異常スコアToセグメンテーションマスクを変換する手法を提案する。
異常スコアをプロンプト可能なセグメンテーションモデルへのプロンプトに変換することで、S2Mはしきい値の選択を不要にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:20:03 GMT)
Efficient Dataset Distillation via Minimax Diffusion [26.0] 本稿では,これらの基準を対象とする拡散過程の柔軟性を示す階層的拡散制御として,プロセスの理論モデルを提案する。
ImageWoofの100-IPC設定では,従来手法の蒸留時間は20分の1以下であったが,性能は向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:22:48 GMT)
RobustState: Boosting Fidelity of Quantum State Preparation via
Noise-Aware Variational Training [25.9] 量子状態の準備には、量子ビットからターゲット量子状態を生成することが含まれる。
本稿では,高ロバスト性と高トレーニング効率を組み合わせた新しいVQSPトレーニング手法であるRobustStateを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:55:50 GMT)
A Social-aware Gaussian Pre-trained Model for Effective Cold-start
Recommendation [25.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)の事前学習段階におけるユーザ関係とインタラクションデータを符号化する新しい推薦モデルであるSGP(Social-Aware Gaussian Pre-trained Model)を提案する。
NDCG@10では,3つの公開データセットに対する実験の結果,SGPモデルは16の競争ベースラインと比較して,最大7.7%の精度で最高のベースラインを達成できた。
さらに,SGPは,特にユーザが友人の提案によってシステムに新規に登録する場合に,コールドスタート問題を効果的に軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:04:33 GMT)
RCT Rejection Sampling for Causal Estimation Evaluation [25.8] コンバウンディングは、観測データから因果効果の偏りのない推定に対する重要な障害である。
評価設計を簡略化し,実データを使用する,有望な実証評価戦略を構築した。
提案アルゴリズムは, 既成試料からオラクル推定器を評価した場合に, バイアスが小さくなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:35:05 GMT)
Phonetic-aware speaker embedding for far-field speaker verification [25.5] 遠距離場話者検証のための音声コンテンツを活用するための共同学習音声認識と話者認識フレームワークを提案する。
このフレームワークは、話者埋め込みネットワークのフレームベースの特徴マップとwav2vecのベクトルとをマッチングすることにより、話者埋め込みが音声情報を保存することを奨励する。
提案したフレームワークは,VOiCES Challenge 2019評価セットとVoxCeleb1テストセットの標準話者埋め込みよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:45:35 GMT)
RIDE: Real-time Intrusion Detection via Explainable Machine Learning
Implemented in a Memristor Hardware Architecture [24.8] 本稿では、パケットの任意の長さのシーケンスをよりコンパクトな結合機能埋め込みに統合するために、リカレントオートエンコーダを利用するパケットレベルのネットワーク侵入検出ソリューションを提案する。
提案手法は,パケットレベルで高い検出精度で,極めて効率的かつリアルタイムな解が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:30:19 GMT)
Check, Locate, Rectify: A Training-Free Layout Calibration System for
Text-to-Image Generation [24.4] そこで本研究では,フライ時の生成過程に介入する,トレーニング不要なレイアウト校正システムSimMを提案する。
パイプラインに従って、システムはまずターゲットレイアウトを生成するプロンプトを分析する。
そして、位置したアクティベーションを移動させ、マップ内およびマップ間調整を行うことで、補正処理を無視可能な計算オーバーヘッドで行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:48:33 GMT)
Interpretation modeling: Social grounding of sentences by reasoning over
their implicit moral judgments [24.1] 単一のゴールド標準解釈はほとんど存在せず、自然言語処理における従来の仮定に挑戦する。
この研究は、文の基本的意味論のいくつかの解釈をモデル化することを含む解釈モデリング(IM)タスクを導入する。
実験と分析をサポートするために、第一種IMデータセットがキュレーションされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:50:55 GMT)
Active Prompt Learning in Vision Language Models [23.9] 我々は,PCBと表記される事前学習型視覚言語モデルのための新しいアクティブラーニングフレームワークを考案した。
そこで本研究では,7つの実世界のデータセットを用いて実験を行い,PCBが従来の能動的学習法やランダムサンプリング法を超えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 00:58:21 GMT)
RealLiFe: Real-Time Light Field Reconstruction via Hierarchical Sparse
Gradient Descent [23.5] EffLiFeは、スパースビュー画像から高品質な光場をリアルタイムで生成する新しい光場最適化手法である。
本手法は,最先端のオフライン手法よりも平均100倍高速な視覚的品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:38:39 GMT)
Fine-grained Appearance Transfer with Diffusion Models [23.3] 画像から画像への変換(I2I)は、構造的コヒーレンスを維持しながら、画像間の視覚的外観を変化させようとしている。
本稿では, セマンティックマッチング, 外観伝達, 潜時偏差の様々な側面を統合することで, これらの課題を克服する革新的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:00:04 GMT)
PIPE : Parallelized Inference Through Post-Training Quantization
Ensembling of Residual Expansions [23.1] PIPEは、残差誤差展開とグループ間隔とアンサンブル近似を利用して、より良い並列化を実現する量子化法である。
すべてのベンチマークアプリケーション(ビジョンからNLPタスクまで)、アーキテクチャ(ConvNet、トランスフォーマー、ビット幅)において、優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:29:34 GMT)
Analogue of collectively induced transparency in metamaterials [23.0] 集合的に誘導される透明性(CIT)は、高感度なメタマテリアルセンサー、光スイッチ、および光メモリに有用である。
本稿では, テラヘルツ(THz)メタマテリアルシステムにおけるCITを実現するために, 明るいモードとダークモードの干渉の結合を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:45:16 GMT)
Applications of Large Scale Foundation Models for Autonomous Driving [22.7] 大規模言語モデル(LLM)とチャットシステム、例えばチャットGPTやPaLMは、自然言語処理(NLP)において人工知能(AGI)を実現するための有望な方向性として急速に現れつつある。
本稿では、シミュレーション、世界モデル、データアノテーションと計画、E2Eソリューションなどに分類される、自動運転に応用された基礎モデルとLLMの技術について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:38:44 GMT)
Can Vision-Language Models Think from a First-Person Perspective? [22.5] 視覚言語モデル(VLM)は、最近、従来の下流タスクにおいて有望な結果を示している。
EgoThinkは、12の詳細な次元を持つ6つのコア機能を含む、新しい視覚的質問答えベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:44:25 GMT)
FreeAL: Towards Human-Free Active Learning in the Era of Large Language
Models [21.9] 大規模言語モデル(LLM)からのタスク固有知識の対話的蒸留とフィルタリング
8つのベンチマークデータセットの実験では、FreeALは人間の監督なしに、SLMとLLMのゼロショット性能を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:23:08 GMT)
Video-based Visible-Infrared Person Re-Identification with Auxiliary
Samples [21.8] Visible-Infrared person re-identification (VI-ReID) は、可視・赤外線カメラで捉えた人物をマッチングすることを目的としている。
従来は、異なるカメラでモダリティを横断する人物画像から学ぶことに集中していた。
我々はまず,BUPTCampusという大規模なVI-ReIDデータセットをコントリビュートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:45:22 GMT)
Tell2Design: A Dataset for Language-Guided Floor Plan Generation [21.7] 自然言語記述からデザインを直接生成する作業について検討する。
デザインは、芸術的なイメージの生成に存在しない異なる制約を満たす必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:49:29 GMT)
Near-Optimal Pure Exploration in Matrix Games: A Generalization of
Stochastic Bandits & Dueling Bandits [21.5] ノイズを伴う2プレーヤゼロサム行列ゲームにおいて,純粋戦略ナッシュ均衡(PSNE)を同定する際のサンプル複雑性について検討した。
計算の複雑さは, 最大ログ係数に一致し, 最適に近いアルゴリズムが見つかる。
また,PSNEを同定する問題は,マルチアームバンディットやデュエルバンディットにおける純粋探索の問題も一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:33:05 GMT)
TorchRL: A data-driven decision-making library for PyTorch [20.8] PyTorchは、プレミア機械学習フレームワークとして昇格したが、決定および制御タスクのためのネイティブで包括的なライブラリが欠如している。
我々はPyTorchの汎用制御ライブラリであるTorchRLを提案する。
ビルディングブロックの詳細な説明と、ドメインやタスクにわたるライブラリの概要について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:57:06 GMT)
Learning with Noisy Low-Cost MOS for Image Quality Assessment via
Dual-Bias Calibration [20.7] 個々のアノテータの主観的バイアスを考慮すると、労働基準平均アノテータスコア(LA-MOS)は、通常、画像ごとに複数のアノテータから多数のアノテータのアノテータのアノテータのアノテータのアノテータスコアを収集する必要がある。
本稿では,低コストのMOSから頑健なIQAモデルを学習することを目的としている。
我々の知る限りでは、これはノイズの多い低コストラベルからの堅牢なIQAモデル学習の最初の調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:11:54 GMT)
PaintNeSF: Artistic Creation of Stylized Scenes with Vectorized 3D
Strokes [20.3] Paint Neural Stroke Field (PaintNeSF)は、多視点2D画像から任意の新しいビューで3Dシーンのスタイリング画像を生成する新しい技術である。
我々のアプローチは、そのアプリケーションを拡張するために、スタイル損失や画像テキストのコントラストモデルとさらに統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:02:21 GMT)
Energy Discrepancies: A Score-Independent Loss for Energy-Based Models [20.3] 本稿では,スコアの計算や高価なマルコフ連鎖モンテカルロの計算に頼らない新しい損失関数であるEnergy Discrepancy (ED)を提案する。
EDは明示的なスコアマッチングと負のログ類似損失に異なる限界でアプローチし,両者を効果的に補間することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:38:32 GMT)
Dataset Distillation in Latent Space [19.9] データセットの蒸留は、大規模なデータセットのトレーニングモデルにおける重い計算負荷を軽減することを目的とした、新たな研究領域である。
既存のDDメソッドの性能と可用性を損なう3つの主要な問題は、高時間複雑さ、高空間複雑さ、低情報互換性である。
本研究では,従来の画素空間から潜在空間へのDDプロセスの移動により,これらの3つの問題を同時に解決しようとする。
同様の性能を実現しつつ、時間と空間の消費を著しく削減し、従来の手法が失敗したような高解像度のデータセットやターゲットを蒸留することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:23:01 GMT)
Animatable 3D Gaussian: Fast and High-Quality Reconstruction of Multiple
Human Avatars [19.9] 入力画像とポーズから人間のアバターを学習するAnimatable 3D Gaussianを提案する。
新規なビュー合成と新規ポーズ合成の両タスクにおいて,本手法はトレーニング時間,レンダリング速度,再現性において既存手法よりも優れる。
本手法は,25秒のトレーニングで10人のシーンにおいて,複数のシーンに容易に拡張可能であり,それと同等の新規なビュー合成結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:17:09 GMT)
InstructMol: Multi-Modal Integration for Building a Versatile and
Reliable Molecular Assistant in Drug Discovery [19.9] LLM(Large Language Models)は、複雑な分子データとの相互作用の再構築を約束する。
我々の新しい貢献であるInstructMolは、インストラクションチューニングアプローチを通じて、分子構造と自然言語を効果的に整合させる。
InstructMolは、薬物発見関連分子タスクの大幅なパフォーマンス向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:47:51 GMT)
Learning Multimodal Latent Dynamics for Human-Robot Interaction [19.8] 本稿では,ヒト-ヒトインタラクション(HHI)から協調型人間-ロボットインタラクション(HRI)を学習する方法を提案する。
本研究では,隠れマルコフモデル(HMM)を変分オートエンコーダの潜在空間として用いて,相互作用するエージェントの結合分布をモデル化するハイブリッドアプローチを考案する。
ユーザが私たちのメソッドを,より人間らしく,タイムリーで,正確なものと認識し,他のベースラインよりも高い優先度でメソッドをランク付けすることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:56:59 GMT)
Nova$^+$: Generative Language Models for Binaries [19.7] コード上で事前訓練された既存の生成型大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、プログラムの修復、文書解析において顕著な効果を示している。
バイナリコーパスで事前学習したLLMであるNovaとNova$+$を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:22:55 GMT)
Enhancing Perceptual Quality in Video Super-Resolution through
Temporally-Consistent Detail Synthesis using Diffusion Models [19.7] 時間条件付きモジュール(TCM)を導入することにより、単一画像超解像のための事前訓練されたDMをビデオ超解像(VSR)方式に変換する。
TCMはTemporal Texture Guidanceを使用しており、隣接フレームで合成された空間的に整列し、詳細に富んだテクスチャ情報を提供する。
本稿では、既存のVSRの最先端手法と比較して、アップスケールビデオの知覚品質を高めるためのStableVSRの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:14:38 GMT)
A Closer Look at Audio-Visual Segmentation [19.6] コスト効率と比較的偏りのない音声視覚的セマンティックセグメンテーションベンチマークを構築するための新しい戦略を提案する。
本稿では,新たな画素単位の音声・視覚コントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:11:20 GMT)
Beyond Pixels: Exploring Human-Readable SVG Generation for Simple Images
with Vision Language Models [19.1] 本稿では,Simple-SVG-Generation (Stextsuperscript2VGtextsuperscript2)を提案する。
本手法は,正確かつ簡便なSVGの生成と,人間の可読性と理解の整合性に重点を置いている。
その結果,従来のSVG生成手法よりも明らかに改善された結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:20:11 GMT)
Lightly Weighted Automatic Audio Parameter Extraction for the Quality
Assessment of Consensus Auditory-Perceptual Evaluation of Voice [18.8] 提案手法は, ジッタ, 絶対ジッタ, シャマー, ハーモニック・ツー・ノイズ比 (HNR) , ゼロクロスという, 年齢, 性別, および5つの音響パラメータを利用する。
その結果,提案手法は最先端技術(SOTA)手法と類似し,一般的な音声事前学習モデルを用いて得られた潜在表現よりも優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:19:22 GMT)
Replay across Experiments: A Natural Extension of Off-Policy RL [18.5] 複数の実験にまたがってリプレイを効果的に拡張するフレームワークを提案する。
コアとなるReplay Across Experiments (RaE)は、以前の実験からの経験を再利用して、探索とブートストラップ学習を改善する。
我々は、多数のRLアルゴリズムにまたがる利点を実証的に示し、移動と操作の両方にまたがる制御領域に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:57:11 GMT)
AST: Effective Dataset Distillation through Alignment with Smooth and
High-Quality Expert Trajectories [18.3] 我々は,Smoothと高品質なエキスパートトラジェクトリによるアライメントのための効果的なDDフレームワークASTを提案する。
さまざまなスケール、サイズ、解像度のデータセットに対して、広範な実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:45:18 GMT)
A Fully Data-Driven Approach for Realistic Traffic Signal Control Using
Offline Reinforcement Learning [18.3] 現実的な交通信号制御のための完全データ駆動・シミュレータフリーフレームワークを提案する。
我々は、確立されたトラフィックフロー理論と機械学習を組み合わせることで、粗いトラフィックデータから報酬信号を推測する。
従来のRLベースラインやオフラインのRLベースラインよりも優れた性能を実現し,実世界の適用性も向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:29:21 GMT)
LFSRDiff: Light Field Image Super-Resolution via Diffusion Models [18.2] 光電場(LF)画像超解像(SR)は、固有の不適切な性質のため難しい問題である。
主流のLF画像SR法は、一般的に決定論的アプローチを採用し、ピクセル単位の損失関数によって制御される1つの出力しか生成しない。
本稿では,最初の拡散型LF画像SRモデルであるLPSRDiffを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:31:12 GMT)
Relightable 3D Gaussian: Real-time Point Cloud Relighting with BRDF
Decomposition and Ray Tracing [18.1] 多視点画像からの材料・照明分解のための点ベースレンダリングフレームワークを提案する。
このフレームワークは、3Dポイントクラウドの編集、レイトレーシング、リアルタイムリライトを可能にする。
われわれのフレームワークはメッシュベースのグラフィクスパイプラインに革命をもたらす可能性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:07:58 GMT)
Transformer-QEC: Quantum Error Correction Code Decoding with
Transferable Transformers [18.1] 本稿では,変圧器を用いた量子誤り訂正(QEC)デコーダを提案する。
全ての入力症候群にまたがるグローバルな受容野を達成するために、自己認識を用いる。
これは、局所的な物理的エラーとグローバルなパリティラベルの損失を組み合わせた混合損失トレーニングアプローチを取り入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:52:25 GMT)
SAMoSSA: Multivariate Singular Spectrum Analysis with Stochastic
Autoregressive Noise [18.0] 本稿では,決定論的および定常的要素を含む多段階学習アルゴリズムの理論的基盤を提案する。
本稿では,提案アルゴリズムSAMoSSAの有限サンプル予測整合性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 01:28:16 GMT)
In-Context Learning Dynamics with Random Binary Sequences [17.9] テキスト内学習のダイナミクスを解析できるフレームワークを提案する。
人間の知覚の認知科学に触発されて、ランダムなバイナリシーケンスをコンテキストとして使用する。
最新のGPT-3.5+モデルでは、一見ランダムな数を生成し、基本形式言語を学習する創発的な能力を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:05:54 GMT)
Align before Adapt: Leveraging Entity-to-Region Alignments for
Generalizable Video Action Recognition [17.8] 本稿では,ビデオ表現学習のための新しいパラダイム"Align before Adapt"(ALT)を提案する。
ALTは、計算コストを著しく低くしながら、競争性能と優れた一般化性を達成する。
完全に教師されたシナリオでは、4947 GFLOPでKinetics-400の88.1%のトップ-1の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:32:28 GMT)
SeeSR: Towards Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution [17.8] 生成した実世界の画像の超解像のセマンティックな忠実さをよりよく保存するためのセマンティックス・アウェア・アプローチを提案する。
まず, 高精度なソフト・ハード・セマンティック・プロンプトを高い劣化下でも生成できる劣化対応プロンプト抽出器を訓練する。
実験により,本手法はよりリアルな画像の詳細を再現し,セマンティクスをよりよく保持できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:11:19 GMT)
Improved Data Generation for Enhanced Asset Allocation: A Synthetic
Dataset Approach for the Fixed Income Universe [17.6] 本稿では,アセットアロケーション手法の評価に適した合成データセットを生成する新しい手法を提案する。
得られた合成データセットは、様々な資産宇宙における資産配分手法の詳細な分析を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:55:04 GMT)
Robust Self-calibration of Focal Lengths from the Fundamental Matrix [17.6] 与えられた基本行列から2台のカメラを自己校正する問題は、幾何学的コンピュータビジョンの基本的な問題の一つである。
既知の主点と平方ピクセルの仮定の下で、よく知られたブーヌーの公式は、2つの未知の焦点距離を計算する手段を提供する。
本稿では,カメラの主点とともに焦点距離を推定する,効率的でロバストな反復手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:36:00 GMT)
TetraSphere: A Neural Descriptor for O(3)-Invariant Point Cloud Analysis [17.5] 我々は3次元回転と反射、すなわちO(3)作用の下で学習可能な記述子不変量を示す。
本研究では, 3次元球面ニューロンを4次元ベクトルニューロンに埋め込み, モデルのエンドツーエンドトレーニングを活用することを提案する。
以上の結果から,3次元ユークリッド空間で学習する3次元球状ニューロンの実用的価値が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:45:22 GMT)
Large Language Model is a Good Policy Teacher for Training Reinforcement
Learning Agents [17.4] 大規模言語モデル(LLM)は、高レベルな命令を提供することで、複雑なシーケンシャルな意思決定タスクの解決に利用できる。
LLMは、特定の目標問題の解法に専門性が欠如していることから、リアルタイムな動的環境において制限に直面している。
LLMをベースとした教師エージェントからの指示を用いて、小規模の特化学生エージェントを訓練することで、これらの課題に対処する新しい枠組みを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:24:25 GMT)
Attend Who is Weak: Enhancing Graph Condensation via Cross-Free
Adversarial Training [17.1] 本研究では, 大規模複雑なグラフを簡潔な合成表現に圧縮することにより, テキストの凝縮問題について検討する。
我々は、原グラフの堅牢性と安定性を高めるショック・アブソーバーの概念を半々提案する。
一般的な対人訓練と比較して,本手法は時間効率をほぼ4倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:44:42 GMT)
Increasing Coverage and Precision of Textual Information in Multilingual
Knowledge Graphs [17.0] 知識グラフ自動強化(KGE)の新たな課題について紹介する。
我々は、英語と非英語のテキスト情報の量と品質のギャップを埋めることについて、徹底的な調査を行う。
M-NTAは、機械翻訳(MT)、Web検索(WS)、大規模言語モデル(LLM)を組み合わせた、新しい教師なしアプローチである。
WikiKGE-10は、7つの言語ファミリーにわたる10言語でKGEアプローチを評価する最初の人為的なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:54:47 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） (Mon, 27 Nov 2023 16:55:29 GMT)
CHeart: A Conditional Spatio-Temporal Generative Model for Cardiac
Anatomy [16.8] 心臓画像解析における2つの重要な疑問は、画像から心臓の解剖と運動を評価することである。
本研究では,心臓の4次元時間解剖と非画像的臨床因子との相互作用を記述する条件生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 22:09:31 GMT)
Rethinking Privacy in Machine Learning Pipelines from an Information
Flow Control Perspective [16.5] 現代の機械学習システムは、成長を続けるコーパスで訓練されたモデルを使用する。
オーナシップ、アクセス制御、ライセンス情報などのメタデータは、トレーニング中に無視される。
情報フロー制御の観点から機械学習システムを記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:14:39 GMT)
Leveraging Out-of-Domain Data for Domain-Specific Prompt Tuning in
Multi-Modal Fake News Detection [15.6] 文脈外画像を用いたフェイクニュースの普及が広まり、情報過負荷の時代において難しい課題となっている。
ドメイン外データが、所望のドメインのコンテキスト外誤情報検出を改善するのに役立つかどうかを検討する。
DPOD (Domain-specific Prompt-tuning using Out-of-Domain data) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:49:26 GMT)
DGR: Tackling Drifted and Correlated Noise in Quantum Error Correction
via Decoding Graph Re-weighting [15.6] 量子オーバーヘッドを伴わない効率的なデコードグラフエッジ再重み付け戦略を提案する。
DGRは、平均ケースノイズミスマッチで論理誤差率を3.6倍にし、最悪のケースミスマッチで5000倍以上の改善を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:26:16 GMT)
Quantum Langevin Dynamics for Optimization [15.5] 我々は、最適化問題を解決するためにQuantum Langevin Dynamics(QLD)を利用する。
具体的には、無限熱浴と結合した系の力学について検討する。
系の平均エネルギーが低温限界でゼロに近づくことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:25:47 GMT)
Education distillation:getting student models to learn in shcools [15.5] 本稿では,知識蒸留における動的漸進学習を紹介する。
完全学生モデルから分割した断片化された学生モデルを下級モデルとして扱うことが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:32:54 GMT)
Learning to design protein-protein interactions with enhanced
generalization [15.4] PPIRefは3Dタンパク質-タンパク質相互作用の最大かつ非冗長なデータセットである。
PPIRefデータセットをプレトレーニングPPIformerに利用し,多種多様なタンパク質結合変異体を対象とするSE(3)-同変モデルを提案する。
我々はPPIフォーマを微調整し,タンパク質とタンパク質の相互作用に対する変異の影響を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:21:48 GMT)
Quantum state engineering in a five-state chainwise system by coincident
pulse technique [15.1] 我々は,3状態刺激ラマン断熱路(STIRAP)系における同期パルス法を5状態連鎖系に一般化する。
この結果は、高忠実度多状態量子制御が不可欠であるアプリケーションに潜在的に興味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:24:05 GMT)
Label Differential Privacy via Aggregation [15.1] ラベル差分プライバシ(ラベルDP)の概念の下で,アグリゲーション技術がプライバシ保証を提供できるかどうかを検討する。
我々の研究は、回帰タスクに対するランダムに重み付けされたアグリゲーションによってラベルDPが達成できることを示す最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:57:36 GMT)
Adversaral Doodles: Interpretable and Human-drawable Attacks Provide
Describable Insights [14.8] 本稿では, 解釈可能な形状を持つ逆ドゥードルを提案する。
我々は、人間が手動でそれらを複製しても、誤分類を引き起こすコンパクトな攻撃を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:43:37 GMT)
MARIS: Referring Image Segmentation via Mutual-Aware Attention Features [14.6] イメージセグメンテーション(RIS)は、言語表現プロンプトに基づいて特定の領域をセグメンテーションすることを目的としている。
既存の手法では、言語的特徴を視覚的特徴に取り入れ、マスク復号のためのマルチモーダル特徴を得る。
本稿では,SAM(Seegment Anything Model)を利用した参照画像分割手法MARISを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:24:25 GMT)
On the Effectiveness of Log Representation for Log-based Anomaly
Detection [14.6] 本研究は,従来のログ解析研究から広く採用されているログ表現技術について検討し,比較する。
6つのログ表現手法を選択し、7つのMLモデルと4つの公開ログデータセットで評価する。
また、ログ表現技術を採用する際に、ログ解析プロセスと異なる特徴集約アプローチの影響についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:49:49 GMT)
Metric Space Magnitude for Evaluating Unsupervised Representation
Learning [14.5] 有限距離空間の等大関数間の相似性の新たな概念を定式化する。
我々の測定値はデータの摂動下では確実に安定であり、効率的に計算でき、埋め込みの厳密なマルチスケール比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:19:07 GMT)
Machine Learning-Enhanced Aircraft Landing Scheduling under
Uncertainties [14.5] 自動化と安全性の向上を目的とした,革新的な機械学習(ML)強化型ランディングスケジューリング手法を提案する。
ML予測は、時間制約のある旅行セールスマン問題の定式化において、安全制約として統合される。
ケーススタディでは、FCFS(First-Come-First-Served)ルールと比較して、総着陸時間が平均17.2%減少している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:50:14 GMT)
Technical Report for Argoverse Challenges on Unified Sensor-based
Detection, Tracking, and Forecasting [14.4] 本稿では,検出,追跡,予測という3つのタスクを組み込んだ統合ネットワークを提案する。
このソリューションは、空間的および時間的融合を伴う強力なBird's Eye View (BEV)エンコーダを採用し、マルチタスクの統一表現を生成する。
CVPR 2023 WADのArgoverse ChallengesにおけるE2E予測トラックにおける検出,追跡,予測の1位を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:25:23 GMT)
Unleashing the Power of Prompt-driven Nucleus Instance Segmentation [14.3] 画像中の核インスタンスのセグメンテーションは、幅広い臨床応用に不可欠である。
本稿では、ポイントプロンプトとSAMによる自動核インスタンス分割のための新しいプロンプト駆動フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:46:47 GMT)
One-Prompt to Segment All Medical Images [14.2] 本稿では「ワン・プロンプト」と呼ばれる普遍的な医用画像セグメンテーションに向けた新しいパラダイムを紹介する。
One-Promptは、ワンショットとインタラクティブなメソッドの長所を組み合わせたものだ。推論の段階では、textbfoneがトリガーしたサンプルと組み合わせることで、1回のフォワードパスで目に見えないタスクを正確に処理することができる。
14の未確認タスクでテストされたOne-Prompt Modelは、優れたゼロショットセグメンテーション能力を示し、幅広い関連手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:16:58 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） (Mon, 27 Nov 2023 06:21:03 GMT)
Active Coarse-to-Fine Segmentation of Moveable Parts from Real Images [14.1] 実屋内シーンのRGB画像から移動可能な部分の高精度なインスタンス分割を行うための,最初のアクティブラーニングフレームワークを提案する。
提案手法は,実画像上でのセマンティックラベルを用いた完全精度(96%以上)のセグメンテーション結果を実現する。
最終的に、2,550枚の実際の写真に注釈付き可動部品を付けたデータセットを寄贈し、現在のベストな代替品よりも優れた品質と多様性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:54:26 GMT)
RoboGPT: an intelligent agent of making embodied long-term decisions for
daily instruction tasks [14.0] 自然言語処理における大規模言語モデル(LLM)は、複雑なロボット計画にLLMを使うことに刺激を与えている。
本稿では,日常業務の長期的決定を具体化するRoboGPTエージェントを提案する。
提案するRoboGPTエージェントは、ALFRED日々のタスクにおいてSOTAメソッドよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:20:23 GMT)
Street TryOn: Learning In-the-Wild Virtual Try-On from Unpaired Person
Images [13.9] 街路場面のパフォーマンスを評価するためのStreet TryOnベンチマークを導入し、ペアデータなしで学習できる新しい手法を提案する。
提案手法は,新規なワープ補正手法を用いて,店舗・街路領域間のロバストな性能を実現することができる。
実験では、標準的なスタジオトライオンタスクと、ストリートトライオンタスクとクロスドメイントライオンタスクのSOTAパフォーマンスの競合性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:59:02 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） (Mon, 27 Nov 2023 23:06:27 GMT)
Have we built machines that think like people? [13.8] 本稿では、直観物理学、因果推論、直観心理学の分野における視覚に基づく大規模言語モデルの現状を評価する。
その結果、これらのモデルは、視覚データの処理と解釈において顕著な熟練度を示す一方で、これらの領域における人間の能力に欠けていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:58:34 GMT)
Adaptive Image Registration: A Hybrid Approach Integrating Deep Learning
and Optimization Functions for Enhanced Precision [13.2] 画像登録には、学習ベースと最適化ベースという2つのアプローチがある。
この研究は、両方のアプローチの強みを単一の合理化フレームワークに組み合わせようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:48:06 GMT)
VLPrompt: Vision-Language Prompting for Panoptic Scene Graph Generation [13.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)から画像と言語情報から視覚情報を取得するビジョン・ランゲージ・プロンプト(VLPrompt)モデルを提案する。
我々の実験によると、VLPromptはデータセットの従来の最先端手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:05:25 GMT)
Class-Adaptive Sampling Policy for Efficient Continual Learning [13.0] バッファ内のストレージ空間を動的に割り当てる「クラス適応サンプリングポリシー」(CASP)を提案する。
CASPはバッファ空間を適応的に管理し、特定のクラスがバッファの大部分を占めながら、他のクラスのストレージを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:17:14 GMT)
C-SAW: Self-Supervised Prompt Learning for Image Generalization in
Remote Sensing [12.9] 本稿では,大規模事前学習型視覚言語モデル(VLM)であるCLIPを用いて,光学リモートセンシング画像の解析における領域およびクラス一般化問題に焦点をあてる。
既存のプロンプト学習技術は、ドメイン情報とコンテンツ情報をプロンプトに組み込むことの重要性を見落としている。
本稿では,視覚的特徴の表現性を高めつつ,ドメイン不変の即時学習を保証するソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:35:20 GMT)
Accelerating Hierarchical Associative Memory: A Deep Equilibrium
Approach [12.8] 階層型連想記憶モデルにおいて,メモリ検索を高速化する2つの手法を提案する。
まず、より高速で安定した解法を利用できるDeep Equilibrium Modelsとしてキャストする方法を示す。
第2に、以前の研究から着想を得た結果、偶数層と奇数層を交互に最適化することで、メモリの検索を2倍近く加速することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:02:12 GMT)
Negative Feedback Training: A Novel Concept to Improve Robustness of
NVCIM DNN Accelerators [12.7] 非揮発性メモリ(NVM)デバイスは、Deep Neural Network(DNN)推論の実行時のエネルギー効率とレイテンシが優れている。
ネットワークから取得したマルチスケールノイズ情報を活用した負フィードバックトレーニング(NFT)を提案する。
提案手法は,既存の最先端手法よりも46.71%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:57:52 GMT)
Function-constrained Program Synthesis [12.6] 大規模言語モデル(LLM)は、開発環境で利用可能なすべてのコードを描画することで、リアルタイムでコードを生成することができる。
現在のシステムには効果的なリカバリ方法が欠如しており、ユーザーは十分な解に到達するまで、修正されたプロンプトでモデルを反復的に再起動せざるを得ない。
提案手法は,コード生成を明示的な関数集合に制約し,自動生成されたサブ関数を通じて失敗した試行からのリカバリを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:55:34 GMT)
How to Prompt LLMs for Text-to-SQL: A Study in Zero-shot, Single-domain,
and Cross-domain Settings [12.3] 文脈内学習を伴う大規模言語モデル(LLM)は、テキスト・ツー・タスクにおいて顕著な能力を示した。
従来の研究により、LLMは様々な実証検索戦略と中間的推論を取り入れて性能を向上させるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 00:42:07 GMT)
Trainable Loss Weights in Super-Resolution [12.1] 本稿では,画素単位の損失に対する新たな重み付け法を提案する。
この手法により、画像の一般的な構造に基づいてトレーニング可能な重みを使用できる。
また、畳み込みニューラルネットワークにより直接重みを推定できるように、損失重量の比較基準を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:00:02 GMT)
MetaDefa: Meta-learning based on Domain Enhancement and Feature
Alignment for Single Domain Generalization [12.1] モデル一般化性能を改善するために,ドメイン拡張と特徴アライメント(MetaDefa)に基づくメタラーニング手法を提案する。
本稿では、ソース領域と拡張領域の機能空間間の類似のターゲット領域に着目し、ドメイン不変性について検討する。
公開された2つのデータセットに対する大規模な実験により、MetaDefaは未知の複数のターゲットドメインにおいて、大きな一般化パフォーマンスのアドバンテージを持つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:13:02 GMT)
AudioMNIST: Exploring Explainable Artificial Intelligence for Audio
Analysis on a Simple Benchmark [12.0] 本稿では,音声領域におけるディープニューラルネットワークの時間後説明について検討する。
本稿では,3万個の英単語の音声サンプルからなるオープンソース音声データセットを提案する。
人間のユーザ研究において、視覚的説明よりも可聴説明の方が優れた解釈可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:26:32 GMT)
DiffAnt: Diffusion Models for Action Anticipation [12.0] 将来の行動を予測することは本質的に不確実である。現在進行中の行動を含む観察ビデオセグメントを考えると、複数の行動が確実に続く可能性がある。
本研究では, 予測行動の予測を生成的視点から再考し, 拡散モデルを用いて, 様々な将来的行動の予測を行う。
コードとトレーニングされたモデルはGitHubで公開される予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:40:09 GMT)
ET3D: Efficient Text-to-3D Generation via Multi-View Distillation [11.5] 本稿では,消費者グラフィックカード上のテキストプロンプトから3Dアセットを生成するのに8ドル程度しか必要としない,効率的なテキスト・ツー・3D生成手法を提案する。
提案手法は3次元学習データを必要としないため,事前学習した画像拡散モデルを蒸留することにより,効率的なテキスト・ツー・3次元生成のための代替手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:14:23 GMT)
ENIGMA-51: Towards a Fine-Grained Understanding of Human-Object
Interactions in Industrial Scenarios [11.4] ENIGMA-51は19人の被験者が工業的シナリオで取得した新しいエゴセントリックなデータセットである。
51のエゴセントリックなビデオシーケンスは、産業領域における人間の行動の体系的な研究を可能にする、豊富なラベルのセットで密接な注釈付けがなされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:09:03 GMT)
Where to Begin? From Random to Foundation Model Instructed
Initialization in Federated Learning for Medical Image Segmentation [11.4] 医療画像解析において、フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護された分散データ処理を可能にする重要な技術である。
本稿では,基礎モデルを膨大な事前学習知識で活用することの影響を探求する,新しい視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 00:29:10 GMT)
Knowledge Graphs for the Life Sciences: Recent Developments, Challenges
and Opportunities [11.4] 生命科学におけるグラフ技術の利用の進展と進歩について論じる。
我々は、知識グラフ(KG)の構築と管理、新しい知識の発見におけるKGとその関連技術の使用、説明を支援する人工知能アプリケーションにおけるKGの使用の3つの幅広いトピックに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:57:10 GMT)
Knowledge Unlearning for LLMs: Tasks, Methods, and Challenges [11.2] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理における新しい研究パラダイムを刺激している。
知識に基づく質問応答と推論の優れた能力にもかかわらず、欠陥や有害な知識を保持する可能性は、悪意のあるアプリケーションにリスクをもたらす。
機械学習の類似研究から派生した知識アンラーニングは、この問題に対処するための有望な道を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:37:51 GMT)
Temporal Action Localization for Inertial-based Human Activity
Recognition [11.2] 本稿では,ウェアラブル型ヒューマンアクティビティ・リコンジション(HAR)における最先端のTALモデルの適用性を体系的に実証した最初の例である。
以上の結果から,現在最先端のTALモデルは,6つのウェアラブルアクティビティ認識ベンチマークデータセットのうち4つにおいて,一般的な慣性モデルより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:55:21 GMT)
Collision Cross-entropy for Soft Class Labels and Deep Clustering [11.1] 我々は、シャノンのクロスエントロピー(CE)損失に対する頑健な代替手段として「衝突クロスエントロピー」を提案する。
ソフトラベルの場合、ShannonのCEはモデルの予測にトレーニングの例で不確実性を再現するように教えている。
シャノンと異なり、衝突CEはyとネットワーク予測に対称である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:28:34 GMT)
GLIME: General, Stable and Local LIME Explanation [11.0] LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)は、モデル行動を理解するために広く用いられる手法である。
GLIMEは、LIMEを拡張し、いくつかの先行メソッドを統合する拡張フレームワークである。
局所的および非バイアスなサンプリング分布を用いることで、GLIMEはLIMEと比較して局所的忠実度の高い説明を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:17:20 GMT)
NeRFlame: FLAME-based conditioning of NeRF for 3D face rendering [11.0] 本稿では,NeRF法とFLAME法の両方の長所を組み合わせた新しい手法NeRFlameを提案する。
提案手法では,FLAMEメッシュを異なる密度の体積として利用し,FLAMEメッシュ近傍にのみ色値が存在する。
このFLAMEフレームワークは,RGB色を予測するためのNeRFアーキテクチャにシームレスに組み込まれ,ボリューム密度を明示的に表現し,RGB色を暗黙的にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:31:09 GMT)
Optimal Transport Aggregation for Visual Place Recognition [10.9] SALADは,NetVLADの局所的特徴のソフトアサインを最適な輸送問題としてクラスタに再配置する。
SALADでは,機能間クラスタ関係とクラスタ間クラスタ関係の両方を考慮するとともに,非形式的と考えられる特徴を選択的に破棄する'ダストビン'クラスタも導入する。
我々のシングルステージ手法は、パブリックなVPRデータセットの単一ステージベースラインを超えるだけでなく、2段階の手法を超越し、コストを大幅に高めに再ランク付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:46:19 GMT)
QuickDrop: Efficient Federated Unlearning by Integrated Dataset
Distillation [10.8] 学習を高速化するための効率的でオリジナルなFU手法であるQuickDropを紹介する。
QuickDropでは、各クライアントがDDを使用して、オリジナルのトレーニングデータセットを表すコンパクトなデータセットを生成する。
QuickDropは、既存のFUアプローチと比較して、スクラッチからのモデル再トレーニングと65.1倍の学習期間を463.8倍に短縮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:53:44 GMT)
Computational and Storage Efficient Quadratic Neurons for Deep Neural
Networks [10.4] 実験により、提案した二次ニューロン構造は、様々なタスクにおいて優れた計算効率と記憶効率を示すことが示された。
本研究は、2次計算情報の高度活用によって区別される2次ニューロンアーキテクチャを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:21:24 GMT)
A Simple Geometric-Aware Indoor Positioning Interpolation Algorithm
Based on Manifold Learning [10.3] 本稿では,屋内位置決め作業のための簡易かつ強力な幾何認識アルゴリズムを提案する。
局所位相多様体の幾何学的特性を多様体学習原理を用いて活用する。
提案アルゴリズムは,任意の屋内位置決めシステムに強制的に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:19:23 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） (Mon, 27 Nov 2023 12:39:42 GMT)
A Generic Stochastic Hybrid Car-following Model Based on Approximate
Bayesian Computation [10.1] 自動車追従モデル(CFモデル)は、交通力学を記述する上で基本的なものである。
最高のCFモデルを見つけることは、何十年にもわたっての研究にもかかわらず、困難で議論の的になっている。
本稿では,複数のCFモデルを統合するための学習手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:14:13 GMT)
Small and Dim Target Detection in IR Imagery: A Review [9.9] これは、赤外線画像における小型および薄型ターゲット検出の分野における最初のレビューである。
主なアプローチには、複数のフレームを使用して検出する手法と、単一フレームベースの検出技術がある。
この結果から,ディープラーニングアプローチは従来の画像処理手法よりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 22:25:46 GMT)
Prompt-based test-time real image dehazing: a novel pipeline [9.9] 本稿では,プロンプトをベースとしたテストタイム・デハージング(PTTD)について述べる。
PTTDは、合成データに基づいてトレーニングされたデハージングモデルを用いて、領域ギャップを狭め、実際の画像デハージングの性能を高めることができることを実験的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:46:03 GMT)
FHEmem: A Processing In-Memory Accelerator for Fully Homomorphic Encryption [9.9] ホモモルフィック暗号化(英: Homomorphic Encryption、FHE)は、暗号化データ上で任意の計算を復号化せずに実行できる技術である。
FHEは、暗号化後のデータサイズの増加により、普通のデータの計算よりも大幅に遅い。
PIMベースのFHEアクセラレータFHEmemを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:11:38 GMT)
Public sentiment analysis and topic modeling regarding ChatGPT in mental
health on Reddit: Negative sentiments increase over time [9.9] 研究者らは、感情分析にはbert-base-multilingual-uncased-sentiment法、トピックモデリングにはBERTopicモデルを使用した。
その結果, 全体的, 否定的な感情が一般的であり, 肯定的な感情が続き, 中立的な感情が最も一般的でないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:23:11 GMT)
Italian Crossword Generator: Enhancing Education through Interactive
Word Puzzles [9.8] 我々はクロスワードの手がかりを生成し検証するための総合システムを開発した。
モデルを微調整するために、ヒントと答えのペアのデータセットがコンパイルされた。
与えられたテキストからクロスワードの手がかりを生成するために、ゼロ/フォーショット学習技術が用いられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:17:29 GMT)
Optimal Clustering of Discrete Mixtures: Binomial, Poisson, Block
Models, and Multi-layer Networks [9.6] 多層ネットワークが存在する場合のクラスタリングネットワークの基本的限界について検討する。
混合多層ブロックモデル (MMSBM) では, 最適ネットワーククラスタリング誤差率の最小値が指数関数形式であることを示す。
本稿では,ノード分割とサンプル分割の両方を含むテンソルベースアルゴリズムを含む,新しい2段階ネットワーククラスタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:48:50 GMT)
Microarchitectural Security of AWS Firecracker VMM for Serverless Cloud Platforms [9.3] FirecrackerはAmazon Web Services(AWS)がサーバレスクラウドプラットフォーム向けに開発した仮想マシンマネージャである。
私たちはAWSがFirecracker VMM固有のセキュリティをオーバーステートし、Firecrackerを使用するクラウドシステムを適切に保護するための不完全なガイダンスを提供していることを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:46:03 GMT)
The Open DAC 2023 Dataset and Challenges for Sorbent Discovery in Direct
Air Capture [9.3] 直接空気捕捉(DAC)は、環境空気から直接二酸化炭素を捕捉する技術である。
我々は、3800万以上のMOF計算からなるOpen DAC 2023というデータセットを提案する。
DACに期待できる特性を持つ多数のMOFがODAC23で直接識別される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:51:13 GMT)
StratMed: Relevance Stratification between Biomedical Entities for
Sparsity on Medication Recommendation [9.3] StratMedは、長い尾の問題を克服し、スパースデータの完全な学習を実現する成層戦略である。
また、薬品の組み合わせの安全性と正確性に関する相互制約の問題に対処するために、デュアルプロパティネットワークを利用する。
本モデルでは,安全性リスクを15.08%削減し,精度を0.36%向上し,トレーニング時間消費を81.66%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:03:14 GMT)
A Quantitative Approach to Understand Self-Supervised Models as
Cross-lingual Feature Extractors [9.3] 特徴抽出器としてのモデルの性能に及ぼすモデルサイズ,トレーニング目標,モデルアーキテクチャの影響を解析する。
我々は,抽出した表現の音声情報と合成情報を測定するために,音声合成比(PSR)という新しい尺度を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:58:28 GMT)
An HCAI Methodological Framework: Putting It Into Action to Enable
Human-Centered AI [9.1] 人間中心AI(HCAI)は、インテリジェントシステムの設計、開発、デプロイにおいて人間を優先することを提唱する。
HCAIの実装における方法論に関するガイダンスの欠如は、その採用を困難にしている。
本稿では,7つのコンポーネントを統合した総合的・学際的なHCAI方法論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:40:49 GMT)
Bayesian Formulations for Graph Spectral Denoising [9.1] グラフの頂点上で定義される雑音信号について考察し,ガウス,ドロップアウト,均一分布雑音の場合の平滑化アルゴリズムを提案する。
画像データ上でのホワイトノイズを効果的に復元するアルゴリズムの能力を実証し,玩具やEHRデータにおける重篤なドロップアウトから推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:53:19 GMT)
Parameter-efficient is not sufficient: Exploring Parameter, Memory, and
Time Efficient Adapter Tuning for Dense Predictions [9.1] パラメータ効率変換学習 (PETL) 法は, 訓練可能なパラメータの少ない下流タスクに適応する上で, 有望な性能を示した。
コンピュータビジョン(CV)におけるPETL法は、計算コストが高く、訓練中に大量のメモリと時間コストを必要とする。
MathrmE3VA$は62.2%のトレーニングメモリと26.2%のトレーニング時間を節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:58:59 GMT)
Confining charged particles with time-varying magnetic fields: toward
non-torus configuration of fusion plasmas [8.9] 我々は、時間変化磁場を用いて荷電粒子を閉じ込めるプロトコルを開発する。
微調整タンジェントパルスプロトコルは、関連する電場が存在する場合でも、その集中的な構成を維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:15:41 GMT)
A Survey on Vulnerability of Federated Learning: A Learning Algorithm
Perspective [8.9] FLシステムの学習プロセスを対象とした脅威モデルに焦点を当てる。
防衛戦略は、特定のメトリクスを使用して悪意のあるクライアントを除外することから進化してきた。
最近の取り組みは、ローカルモデルの最小限の重みを、防御措置をバイパスするために微妙に変更している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:32:08 GMT)
PowerPruning: Selecting Weights and Activations for Power-Efficient
Neural Network Acceleration [8.7] 本稿では、MAC演算における電力消費の低減につながる重みを選択することにより、デジタルニューラルネットワークアクセラレーターにおける消費電力を低減する新しい手法を提案する。
再トレーニングと合わせて,ハードウェア上でのDNNの消費電力を78.3%削減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:29:49 GMT)
CSAM: A 2.5D Cross-Slice Attention Module for Anisotropic Volumetric
Medical Image Segmentation [8.5] ボリューム医学データ、特にMRIデータの大部分は異方性である。
3次元および純粋に2次元の深層学習に基づくセグメンテーション法は、そのようなボリュームデータを扱うには不十分である。
我々は、最小限のトレーニング可能なパラメータを持つクロススライス注意モジュール(CSAM)を提供し、ボリューム内のすべてのスライスに関する情報をキャプチャします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:12:17 GMT)
LM-Cocktail: Resilient Tuning of Language Models via Model Merging [8.5] 本稿では,微調整モデルが汎用的な視点で弾力性を維持するための新しい手法を提案する。
本手法はモデルマージ(LM-Cocktail)の形式で実施する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:52:46 GMT)
KEWS: A KPIs-Based Evaluation Framework of Workload Simulation On
Microservice System [8.4] 本稿では,形状と強度の類似度を測る拡張形状ベース距離(ESBD)の類似度測定アルゴリズムを提案する。
また、前処理、圧縮、評価の3つのモジュールからなるワークロードシミュレーション評価フレームワーク(KEWS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:00:32 GMT)
A manometric feature descriptor with linear-SVM to distinguish
esophageal contraction vigor [8.4] 高分解能なマントメトリーの結果が得られた後も、医師は様々なパラメーターで評価する必要がある。
食道ダイナミック機能の評価を支援するため, 食道収縮速度を予測するため, HRMの画像処理を行った。
我々の精度は86.83%に達し、これは他の一般的な機械学習手法よりも高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:06:56 GMT)
Automated discovery of trade-off between utility, privacy and fairness
in machine learning models [8.3] 手動制約設定プロセスによって達成された既知の結果の再現にPFairDPをどのように利用できるかを示す。
さらに,複数のモデルとデータセットを用いたPFairDPの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:28:44 GMT)
ManiCast: Collaborative Manipulation with Cost-Aware Human Forecasting [8.3] コストを意識した人的予測を学習し、それらをモデル予測制御プランナに供給する新しいフレームワークであるManiCastを提示する。
我々のフレームワークは、人間と7-DoFロボットアーム間の流動的でリアルタイムな対話を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:36:19 GMT)
REACT: Recognize Every Action Everywhere All At Once [8.1] グループ・アクティビティ・デコーダ(GAR)はコンピュータビジョンにおける基本的な問題であり、スポーツ分析、監視、社会場面の理解に様々な応用がある。
本稿では,変換器エンコーダ・デコーダモデルにインスパイアされたREACTアーキテクチャを提案する。
提案手法は,グループ活動の認識と理解において優れた精度を示すとともに,最先端のGAR手法よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:48:54 GMT)
Applications of Large Language Models in Data Processing: Innovative
Approaches to Segmenting and Renewing Information [8.1] 本稿では,「特定ドメイン」アプリケーションにおけるコード生成の効果的な手法について検討する。
実際のプロダクトを例として、ユーザマニュアルやAPIドキュメント、その他のデータを提供しています。
我々は,様々なプロンプト技術を用いて,単純・中複雑タスクにおいて約70%の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:17:39 GMT)
NVAutoNet: Fast and Accurate 360$^{\circ}$ 3D Visual Perception For Self
Driving [8.0] NVAutoNetは、自動走行車に特化されたBird's-Eye-View(BEV)知覚ネットワークである。
NVAutoNetは、同期カメライメージを入力として、障害物、自由空間、駐車場などの3D信号を予測する。
NVAutoNetは、NVIDIA Orin SOC上で毎秒53フレームで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 22:07:04 GMT)
Sim-Suction: Learning a Suction Grasp Policy for Cluttered Environments
Using a Synthetic Benchmark [8.0] Sim-Suctionは、動的なカメラ視点を持つモバイル操作プラットフォームのための堅牢なオブジェクト認識型吸引把握ポリシーである。
Sim-Suction-Datasetは、500の乱雑な環境と320万の注釈付き吸引グリップポーズで構成されている。
Sim-Suction-Pointnetは、Sim-Suction-Datasetからポイントワイズを学習することにより、ロバストな6次元吸引グリップポーズを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:23:39 GMT)
Spatially Covariant Image Registration with Text Prompts [8.0] TextSCFは、空間的共変フィルタと視覚言語モデルで符号化されたテキスト解剖プロンプトを統合する新しい手法である。
TextSCFは計算効率を向上するが、登録精度の維持や改善も可能である。
そのパフォーマンスは、オブジェクト間脳MRIと腹部CTの登録タスクで厳格にテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:00:53 GMT)
Domain knowledge-informed Synthetic fault sample generation with Health
Data Map for cross-domain Planetary Gearbox Fault Diagnosis [7.9] 本稿では、健康データマップ(HDMap)を利用した2つの新しいドメイン知識情報合成手法を提案する。
HDMapは、惑星のギアボックスの振動信号を画像のようなマトリックスとして物理的に表現するために使用され、断層に関連した特徴を可視化することができる。
次に、CutPasteとFactPasteが適用され、ソースドメインから抽出されたドメイン知識と障害シグネチャを使用して、ターゲットドメインの健全なデータに基づいて障害サンプルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:05:54 GMT)
DTP-Net: Learning to Reconstruct EEG signals in Time-Frequency Domain by
Multi-scale Feature Reuse [7.6] 学習可能な時間周波数変換を挟んだDTP(Densely Connected Temporal Pyramid)で構成された、DTP-Netと呼ばれる完全な畳み込みニューラルネットワークを提案する。
脳波信号は様々なアーティファクトによって容易に破壊され、疾患診断や脳-コンピュータインターフェース(BCI)などのシナリオにおいて、信号品質を改善するためにアーティファクトの除去が重要となる
2つの公開セミシミュレートされたデータセットで実施された大規模な実験は、DTP-Netの効果的なアーティファクト除去性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:09:39 GMT)
Deficiency of Large Language Models in Finance: An Empirical Examination
of Hallucination [7.6] 幻覚は、大きな言語モデル(LLM)の根本的な欠如として認識されている
本稿では, LLMモデルにおける金融概念と用語の説明能力について実験的に検討する。
本研究では,少数ショット学習,コントラスト層(DoLa)による復号化,検索拡張生成(RAG)手法,クエリコマンドを生成する関数のプロンプトベースのツール学習方法など,4つの実践的手法の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:27:13 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） (Mon, 27 Nov 2023 07:20:42 GMT)
Addressing Long-Horizon Tasks by Integrating Program Synthesis and State
Machines [7.2] 深層強化学習は様々な領域で優れているが、一般化性と相互運用性に欠ける。
本研究は,プログラム・マシン・ポリシー(POMP)を提案する。
POMPはプログラム的なRLとステートマシンポリシーの利点を橋渡しし、複雑な振る舞いの表現と長期的なタスクのアドレスを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:06:39 GMT)
Towards Transfer Learning for Large-Scale Image Classification Using
Annealing-based Quantum Boltzmann Machines [7.1] 本稿では,Quantum Annealing (QA) を用いた画像分類手法を提案する。
本稿では,アニール型量子ボルツマンマシンをハイブリッド量子古典パイプラインの一部として用いることを提案する。
提案手法は,テスト精度とAUC-ROC-Scoreの点で,古典的ベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:07:49 GMT)
SelfzCoT: a Self-Prompt Zero-shot CoT from Semantic-level to Code-level
for a Better Utilization of LLMs [7.1] 提案されたSelfzCoTの精度は、GSM8Kを40.50%から82.34%に改善した。
改良されたゼロショットCoT (MzCoT) も推論タスクにおいて顕著な性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:45:34 GMT)
JSSL: Joint Supervised and Self-supervised Learning for MRI
Reconstruction [7.0] JSSL(Joint Supervised and Self-supervised Learning)は、ディープラーニングに基づくMRI再構成アルゴリズムのための新しいトレーニング手法である。
本研究は,従来の自己指導型訓練法よりも大幅に改善されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:23:36 GMT)
A Method to Improve the Performance of Reinforcement Learning Based on
the Y Operator for a Class of Stochastic Differential Equation-Based
Child-Mother Systems [7.0] 本稿では,交流型強化学習における制御性能を高めるために,Y演算子と呼ばれる新しい演算子を提案する。
Y演算子は、子母系のクラスをCritic Networkの損失関数に統合する。
厳密な数学的証明は、演算子の妥当性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:58:28 GMT)
Evaluating the Robustness to Instructions of Large Language Models [6.9] 微調整大型言語モデル(LLM)は、新しいタスクにおけるゼロショット能力を向上することができる。
Alpaca, Vicuna, WizardLM, 従来のタスク指向モデル(Flan-T5-XL/XXL, T0++)を含む6つのモデルを評価する。
異なるスケールのFLAN-T5モデルのRE命令に対するロバスト性は、QA命令に対するロバスト性よりも劣っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:43:20 GMT)
3DGAUnet: 3D generative adversarial networks with a 3D U-Net based
generator to achieve the accurate and effective synthesis of clinical tumor
image data for pancreatic cancer [6.8] PDAC腫瘍と膵組織の3DCT画像を生成する3DGAUnetという3DGAUnetモデルを開発した。
我々の革新は、PDAC腫瘍や膵組織の形状とテクスチャ学習を改善するために、ジェネレータのための3次元U-Netアーキテクチャを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:08:03 GMT)
MI-Gen: Multiple Instance Generation of Pathology Reports for Gigapixel
Whole-Slide Images [6.8] スライド画像全体から病理報告を生成する方法について検討する。
私たちは、最大のWSIテキストデータセット(TCGA-PathoText)をキュレートしました。
本稿では,ギガピクセルWSIの病態レポートを生成するマルチインスタンス生成モデル(MI-Gen)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:05:41 GMT)
The WebCrow French Crossword Solver [6.8] 我々は、自動クロスワードソルバであるWebCrowをフランス語に拡張し、フランス語でクロスワードソルバを行う最初のプログラムとなる。
ヒントと回答のクロスワードデータの大規模なリポジトリがないことに対処するため、WebCrowはエキスパートと呼ばれる複数のモジュールを利用して、異種リソースから候補回答を取得する。
我々は2つの異なる課題において、WebCrowのパフォーマンスを人間と比較した。過去のクロスワードの量が限られていたにもかかわらず、フランスのWebCrowは競争力があり、スピードと精度で人間よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:45:31 GMT)
Enhancement of non-Stabilizerness within Indefinite Causal Order [6.6] 本研究では,量子SWITCH構造を用いる場合の回路の非安定化に関する興味深い現象について検討する。
この構造は、異なる順序の重ね合わせの操作を量子状態が通過できるようにする新しい量子構造である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:35:48 GMT)
Distributed Differentiable Dynamic Game for Multi-robot Coordination [6.6] 我々は,ロボットの動作が,他者の行動にも依存する自身のダイナミクスと目的によって決定される動的ゲームとして,マルチロボット協調を定式化する。
本稿では,マルチロボット協調における前方および逆問題の効率よく解決できる分散微分可能動的ゲーム(D3G)フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:13:22 GMT)
Forecasting Auxiliary Energy Consumption for Electric Heavy-Duty
Vehicles [6.4] 電気自動車の運転を最適化するためには、エネルギー消費予測が不可欠である。
本稿では、データのサブセット上で複数の回帰モデルをトレーニングすることで、潜在的な解決策を実証する。
合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験では、複雑な問題をより単純なデータセットに分割することで、より良い回帰性能と解釈可能性が得られることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:52:25 GMT)
Physics-Informed Neural Network for Discovering Systems with
Unmeasurable States with Application to Lithium-Ion Batteries [6.4] 本稿では,損失項の少ないPINNをトレーニングするためのロバストな手法を導入し,最適化のためのより複雑なランドスケープを構築する。
各微分方程式から損失項を持つ代わりに、この方法は力学を損失関数に埋め込み、観測されたシステム出力と予測されたシステム出力の間の誤差を定量化する。
これは、既知のダイナミクスを使用してニューラルネットワーク(NN)から予測された状態を数値的に統合し、予測された出力のシーケンスを取得することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:35:40 GMT)
Optimizing and Fine-tuning Large Language Model for Urban Renewal [6.1] 本研究では,都市再生における大規模言語モデル(LLM)の適用性を検討することを目的とする。
ChatGLMに基づいて,都市再生科学文献コーパスを用いたQAデータセットの自動生成を行う。
LLMを誘導して、素早い単語と与えられたテキストに基づいてQAデータを自動的に生成することにより、都市再生分野におけるデータセットを迅速に取得することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:17:11 GMT)
SLMIA-SR: Speaker-Level Membership Inference Attacks against Speaker
Recognition Systems [6.1] SLMIA-SRは、話者認識(SR)に適した最初の会員推論攻撃である
私たちの攻撃は万能で、ホワイトボックスとブラックボックスの両方のシナリオで機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:54:56 GMT)
Practical Layout-Aware Analog/Mixed-Signal Design Automation with
Bayesian Neural Networks [5.9] 多くの学習ベースのアルゴリズムは数千のシミュレーションデータポイントを必要とするが、回路をシミュレートするには高価ではない。
そこで本研究では,少量のデータを用いて学習可能なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:02:43 GMT)
FakeWatch ElectionShield: A Benchmarking Framework to Detect Fake News
for Credible US Elections [5.9] フェイクニュースを検出するために慎重に設計された革新的なフレームワークであるFakeWatch ElectionShieldを紹介する。
我々は、先進言語モデル(LM)と徹底的な人間の検証を組み合わせることで、北米の選挙関連ニュース記事の新しいデータセットを作成しました。
我々の目標は、誤情報の動的な性質を認識するために、研究コミュニティに適応的で正確な分類モデルを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:01:21 GMT)
"There Has To Be a Lot That We're Missing": Moderating AI-Generated
Content on Reddit [5.8] ジェネレーティブAIは、私たちの働き方、学習方法、コミュニケーション方法、オンラインコミュニティへの参加方法の破壊を脅かす。
我々は、ソーシャル共有サイトRedditのオンラインコミュニティが、AI生成コンテンツによってどのように挑戦されているかを理解するために、質的なインタビュー研究を行った。
我々は、AIGCの経験について、サブレディットモデレーターとの詳細な半構造化インタビューを15回行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:52:23 GMT)
Toward a M{\o}lmer S{\o}rensen Gate With .9999 Fidelity [5.8] 正常なオーバーヘッドでのフォールトトレラントな量子コンピューティングには、2量子ゲートが必要であり、高い忠実度が要求される。
我々は、ノイズフリーで理想的な条件下であっても、キャリア項を無視し、制御パルス構造に用いるハミルトニアンのラムディッケ項を線形化することは正当化されないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:02:48 GMT)
Improving Denoising Diffusion Probabilistic Models via Exploiting Shared
Representations [5.5] SR-DDPMはノイズ拡散過程を逆転することで高品質な画像を生成する生成モデルのクラスである。
多様なデータ分布の類似性を利用して、画像の品質を損なうことなく、複数のタスクにスケールできる。
提案手法を標準画像データセット上で評価し、FIDとSSIMの指標で条件付きDDPMと条件付きDDPMの両方より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 22:30:26 GMT)
An Ensemble of 2.5D ResUnet Based Models for Segmentation for Kidney and
Masses [5.5] CTスキャンによる腎, 腎腫瘍, 腎嚢胞の自動分離は, 課題である。
2.5D ResUnetは、CTスキャンの厚さの広い範囲と不均衡分布を考慮して、効率的な粗大なセマンティックセマンティックセグメンテーションフレームワークを構築するために採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:24:50 GMT)
Real Time GAZED: Online Shot Selection and Editing of Virtual Cameras
from Wide-Angle Monocular Video Recordings [5.4] Real Time GAZEDは、CineFilterと統合されたGAZEDフレームワークのリアルタイム適応である。
プロが編集したビデオをリアルタイムで作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:19:10 GMT)
Efficient solution of the non-unitary time-dependent Schrodinger
equation on a quantum computer with complex absorbing potential [5.4] グリッド上のリアルタイムSchr"odinger進化の境界に複雑な吸収ポテンシャルを加える可能性について検討する。
拡張量子アルゴリズムを用いて、実時間伝播と平行な仮想時間進化を取り扱う。
量子コンピュータで得られた結果は、古典的コンピュータで得られたものと同一である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:25:41 GMT)
Content-Localization based System for Analyzing Sentiment and Hate
Behaviors in Low-Resource Dialectal Arabic: English to Levantine and Gulf [5.3] 本稿では,高リソース言語における資源の内容を,低リソースアラビア語方言にローカライズすることを提案する。
我々は、コンテンツローカライゼーションに基づくニューラルマシン翻訳を用いて、レバンタインとガルフの2つの低リソースアラビア語方言に対する感情と憎悪の分類器を開発する。
以上の結果から,同一言語における方言の特異性を考慮し,方言的側面を無視することが,誤解を招く可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:37:33 GMT)
Temporal Transfer Learning for Traffic Optimization with Coarse-grained
Advisory Autonomy [5.3] 本稿では,リアルタイム運転アドバイザリをドライバーに発行するアドバイザリ自律性について考察する。
時間的伝達学習(TTL)アルゴリズムを導入し,時間的構造を体系的に活用して全タスクを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:18:06 GMT)
SIRAN: Sinkhorn Distance Regularized Adversarial Network for DEM
Super-resolution using Discriminative Spatial Self-attention [5.2] DEM(Digital Elevation Model)は、リモートセンシング領域において、表面標高情報に関連するさまざまなアプリケーションを分析し、探索するための重要な側面である。
本研究では,高分解能マルチスペクトル(MX)衛星画像を用いた高分解能DEMの生成について検討する。
本稿では,Sinkhorn 距離を従来の GAN に最適化することで,対角学習の安定性を向上する目的関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:03:22 GMT)
Decoding Logic Errors: A Comparative Study on Bug Detection by Students
and Large Language Models [5.2] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、様々な計算タスクにおいて驚くべきパフォーマンスを示した。
GPT-3 と GPT-4 の2つの LLM の性能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:28:33 GMT)
Frame Change Technique for Phase Transient Cancellation [5.1] 固体NMRシステムでは、自然ハミルトニアンを制御パルスで変調することで量子シミュレーションを行う。
本研究では,誤差を診断し,その大きさを校正し,任意の位相で$pi/2$-pulsesで補正する能力について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:08:01 GMT)
EucliDreamer: Fast and High-Quality Texturing for 3D Models with Stable
Diffusion Depth [5.1] 本稿では,テキストプロンプトと3Dメッシュを用いた3次元モデルのテクスチャ生成手法を提案する。
追加の深度情報を考慮し、スコア蒸留サンプリング(SDS)プロセスを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:55:53 GMT)
Relationship between Model Compression and Adversarial Robustness: A
Review of Current Evidence [5.0] モデル容量の増大は、ディープラーニングネットワークの対角的堅牢性を高めるための既知のアプローチである。
プルーニングや量子化を含むモデル圧縮技術は、精度を保ちながらネットワークのサイズを減らすことができる。
この研究は、利用可能な証拠を要約し、観察された影響の可能な説明について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:55:39 GMT)
MAST: Model-Agnostic Sparsified Training [5.0] 我々は、ブラックボックス関数として機械学習モデル損失を最小限に抑える従来の方法から外れた、新しい最適化問題の定式化を導入する。
従来の定式化とは異なり、提案手法は、初期訓練されたモデルとランダムスケッチ演算子を明示的に組み込む。
本稿では,新しい問題定式化に適応したグラディエント・ディキセント法(SGD)のいくつかの変種について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:56:03 GMT)
PolarRec: Radio Interferometric Data Reconstruction with Polar
Coordinate Representation [4.9] 電波天文学では、電波望遠鏡からの電波信号の測定である可視データは、遠方の天体を観測するための画像に変換される。
既存の再構成手法では、周波数領域の可視性に欠ける部分が多く、ぼやけたオブジェクトエッジや永続的なアーティファクトが画像に残っている。
極座標表現に変換された可視性サンプルを持つ変換器エンコーダ条件の再構成パイプラインであるPolarRecを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:29:17 GMT)
Simulating Open Quantum Systems Using Hamiltonian Simulations [4.9] 我々はリンドブラッド方程式をシミュレートする新しい手法を提案し、リンドブラッド力学、微分方程式、ハミルトニアンシミュレーションの関係を描いている。
拡大ヒルベルト空間におけるユニタリ力学の列を導出し、リンドブラッド力学を任意の高次に近似することができる。
このユニタリ表現は、ハミルトニアンシミュレーションとアンシラ量子ビットの追跡のみを含む量子回路を用いてシミュレートすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:38:13 GMT)
Sparsify-then-Classify: From Internal Neurons of Large Language Models
To Efficient Text Classifiers [4.8] 本稿では,全ての活性化状態と隠蔽状態に複数のプーリング戦略を適用することで,すべての内部表現を利用する手法を提案する。
我々の新しい軽量戦略であるSparsify-then-Classify (STC) は、まずタスク固有の機能を階層ごとに分散し、次にテキスト分類のために階層に集約する。
モデルとデータセットの包括的集合に関する実験により、STCは事前訓練されたモデルと微調整されたモデルの分類性能を一貫して改善するだけでなく、トレーニングと推論の両方においてより効率的であり、本質的に解釈可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:28:20 GMT)
A Corpus for Named Entity Recognition in Chinese Novels with
Multi-genres [4.7] 我々は、13のジャンルにまたがる260のオンライン小説から105,851文に263,135のエンティティを含む、最大規模の多ジャンルの文学的NERコーパスを構築した。
実験の結果,ジャンル差は文学ドメインやニュースドメインのようなドメイン差ほど大きくは影響しないものの,NERのパフォーマンスに大きな影響を及ぼすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:08:41 GMT)
Lee-Yang Zeros of a Bosonic system associated with a single trapped ion [4.5] 複素平面における分割関数の零点、特にリー=ヤン零点は、相転移を理解するために重要な情報を提供する。
単一トラップイオンに付随するボソニック系におけるLee-Yang零点を実証するための実験的スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:25:25 GMT)
Model-agnostic Body Part Relevance Assessment for Pedestrian Detection [4.4] 歩行者検出のための身体部分関連性評価によるコンピュータビジョンコンテキストにおけるサンプリングに基づく説明モデルを用いたフレームワークを提案する。
我々は,KernelSHAPに類似した新しいサンプリングベース手法を導入し,サンプリングサイズを小さくするために,より堅牢性を示し,大規模データセットにおける説明可能性解析に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:10:25 GMT)
Networked Multiagent Safe Reinforcement Learning for Low-carbon Demand
Management in Distribution Network [4.4] 本稿では,分散ネットワークにおける低炭素需要管理のためのマルチエージェントベースのバイレベル演算フレームワークを提案する。
上層では、集約負荷エージェントが各種負荷に対する制御信号を最適化し、利益を最大化する。
低レベルにおいては、分散ネットワークオペレータは、運用コストを最小限に抑えるために最適なディスパッチ決定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:41:28 GMT)
MRGazer: Decoding Eye Gaze Points from Functional Magnetic Resonance
Imaging in Individual Space [4.4] 本稿では,fMRIから視線を推定するためのMRGazerというフレームワークを提案する。
従来の手法と比較して,提案フレームワークはfMRIコレジゲーションステップを省略し,処理プロトコルを単純化し,終端から終端までの視線回帰を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:42:46 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） (Mon, 27 Nov 2023 07:41:06 GMT)
Robust Syndrome Extraction via BCH Encoding [4.1] 量子データシンドローム(QDS)符号は、安定化器群要素の冗長な測定により、データキュービットとシンドローム自体のエラーに対して保護する。
QDSコードを定義する1つの方法は、量子コードのシンドロームを符号化するブロックコードであるシンドローム測定コードを選択することである。
これらの符号は$O(tlogell)$余分な測定を必要としており、$ell$は量子コードの安定化器発生器の数であり、$t$はBCH符号によって修正された誤差の数である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:09:10 GMT)
Peptide Binding Classification on Quantum Computers [4.0] 本研究では,計算生物学の分野における課題として,短期量子コンピュータを用いた広範囲な研究を行っている。
治療タンパク質の設計に関わる課題に対してシーケンス分類を行い、類似スケールの古典的ベースラインと競合する性能を示す。
この研究は、治療タンパク質の設計に不可欠なタスクに対して、短期量子コンピューティングの最初の概念実証アプリケーションを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:32:31 GMT)
Erasure-cooling, control, and hyper-entanglement of motion in optical
tweezers [4.0] 我々は,光ツイーザの運動自由度を量子情報キャリアとして利用できることを示す。
まず, 運動励起を消去に変換することにより, 種別冷却機構を実装した。
次に、2つの原子の運動を別個のツイーザに絡み合わせることで、超絡みを発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:17:56 GMT)
Training Image Derivatives: Increased Accuracy and Universal Robustness [3.9] 微分学習は、低次元の応用においてニューラルネットワークの精度を大幅に向上させる既知の方法である。
本稿では,画像から立方体の頂点を再構成する画像解析問題に対して,同様の改良を行った。
デリバティブはまた、ロバストネスの問題に関する洞察を提供しており、現在は2種類のネットワーク脆弱性の観点から理解されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:43:36 GMT)
Asymptotic Bounds for Smoothness Parameter Estimates in Gaussian Process
Interpolation [3.9] マタン核の滑らかさは、大きなデータ限界におけるモデルの多くの重要な性質を決定する。
我々は,滑らか度パラメータの最大推定値が真理の下では過小評価できないことを証明した。
最大推定は、コンパクトに支持された自己相似関数のクラスにおける真の滑らかさを回復することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:08:49 GMT)
Bayesian Approach to Linear Bayesian Networks [3.9] 提案手法は, 部分共分散行列の逆数を用いて, 位相次数の各要素を逆方向と親方向から反復的に推定する。
提案手法は,BHLSM,LISTEN,TDアルゴリズムといった最先端の頻繁な手法より合成データの方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:10:53 GMT)
DUnE: Dataset for Unified Editing [3.7] 自然言語文を編集するDUnE-an編集ベンチマークを導入する。
検索強化言語モデリングは、特殊な編集技術よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:56:14 GMT)
A new fuzzy multi-attribute group decision-making method based on TOPSIS
and optimization models [3.7] 区間値の直観的ファジィ集合における多属性群決定のための新しい手法を提案する。
全ての専門家の個人評価と全体整合性評価の差の和を最小化することにより、専門家の体重を決定するための新しい最適化モデルが確立される。
完全ファジィ多属性群決定アルゴリズムが定式化され、主観的および客観的重み付け法の利点を最大限に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:41:30 GMT)
Modular Customizable ROS-Based Framework for Rapid Development of Social
Robots [3.7] 本稿では、このニーズに対処するオープンソースのフレームワークである、SROS(Socially-Interactive Robot Software Platform)について述べる。
特殊な知覚と対話のスキルは、任意のロボットに再利用可能な配置のためのROSサービスとして実装されている。
コンピュータビジョン, 音声処理, GPT2 自動補完音声をプラグアンドプレイ ROS サービスとして実装し, SROS のコア技術の有効性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:54:20 GMT)
Zero Error Correctibility and Phase Retrievability for Twirling Channels [3.7] ツイリングチャネルは、連続ユニタリ表現$pi = sum_ioplus m_ipi_i$によって誘導される量子チャネルである。
Phi_pi$の独立数は、$m_i$、既約表現次元$dim H_pi_i$の合計で、ゼロエラー容量は$logに等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 22:27:59 GMT)
Phase retrievability of frames and quantum channels [3.7] 位相検索可能な量子チャネルは、量子チャネル$Phi:B(H_A)〜B(H_B)$を指す。
本稿では,Kraus表現の相検索可能な量子チャネルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 22:43:28 GMT)
Taming Waves: A Physically-Interpretable Machine Learning Framework for
Realizable Control of Wave Dynamics [3.5] 本研究では,アクティベートされたメタマテリアル設計による音波の制御に関する研究を目的とした環境について紹介する。
我々は,この環境を深層ニューラルネットワークに基づく新しい機械学習手法の開発に活用する。
本モデルは完全に解釈可能であり,実音響環境の物理的制約と固有特性をその潜時情報表現にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:34:28 GMT)
Aggregating Capacity in FL through Successive Layer Training for
Computationally-Constrained Devices [3.5] フェデレートラーニング(FL)は通常、リソース制約されたエッジデバイス上で実行される。
FLトレーニングプロセスはそのような制約に合わせて調整されるべきである。
本研究では,FLモデルのパラメータをデバイス上で連続的に凍結・訓練する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:43:53 GMT)
The Graph Convolutional Network with Multi-representation Alignment for
Drug Synergy Prediction [3.4] 薬物の組み合わせは、特定の疾患を同時に治療するための2つ以上の薬物の使用を指す。
本研究では,薬物相乗効果を予測するための多表現アライメント(GCNMRA)を用いたグラフ畳み込みネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:34:14 GMT)
Deep Calibration of Market Simulations using Neural Density Estimators
and Embedding Networks [3.3] 我々は,近年の深層学習の進歩を活用して,市場シミュレータの校正のための新しいアプローチを開発する。
提案手法は,合成データや履歴データに適用した場合と,手作業による選択や重み付けによる事実のアンサンブルに依存することなく,高い確率パラメータ集合を正確に同定できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:17:39 GMT)
Sentiment analysis with adaptive multi-head attention in Transformer [3.2] 本稿では,映画レビュー資料の感情を識別するためのアテンション機構に基づく新しいフレームワークを提案する。
本稿では,文の長さに基づいてアテンションヘッド数を変化させる適応型マルチヘッドアテンションアーキテクチャ(AdaptAttn)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:23:16 GMT)
vTrain: A Simulation Framework for Evaluating Cost-effective and
Compute-optimal Large Language Model Training [3.2] 本稿では, プロファイリング駆動型シミュレータvTrainについて, 効率的かつ費用対効果の高いトレーニングシステム構成を決定する。
いくつかのケーススタディ、例えば最適な訓練並列化戦略を効果的に評価することで、vTrainの実用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:35:15 GMT)
Influence Scores at Scale for Efficient Language Data Sampling [3.1] 影響スコア」は、データの重要なサブセットを特定するために使われる。
本稿では,言語分類タスクにおける影響スコアの適用性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:19:22 GMT)
Quantum magnetometry using discrete-time quantum walk [3.1] 離散時間量子ウォーク(DTQW)を用いた量子磁気学の手法を提案する。
1次元格子上にDTQWを実装するスピンハーフ粒子の力学は磁場の影響を受ける。
位置とスピン測定を用いて磁場の強度を推定できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:23:33 GMT)
Minimizing robust density power-based divergences for general parametric
density models [3.0] 密度パワー分散(DPD)は、観測の基礎となる分布をしっかりと推定するように設計されている。
提案手法は、他の密度電力ベースの$gamma$-divergencesを最小化するために利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 01:29:10 GMT)
Directional Privacy for Deep Learning [2.8] Differentially Private Gradient Descent (DP-SGD)は、ディープラーニングモデルのトレーニングにプライバシーを適用するための重要な方法である。
しかし、メトリックDPは、ユーティリティの保存にもっと適した任意のメトリクスに基づいた代替メカニズムを提供することができる。
これは、ガウスのメカニズムの$(epsilon, delta)$-privacyではなく、ディープラーニングのトレーニングに$epsilon$-DPと$epsilon d$-privacyを提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:07:32 GMT)
Variable Selection with the Knockoffs: Composite Null Hypotheses [2.7] 我々は、ノックオフ手順の理論を合成ヌル仮説を用いたテストに拡張する。
主な技術的課題は、任意の設計から依存した特徴と組み合わせて合成ヌルを扱うことである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:42:31 GMT)
Embed-Search-Align: DNA Sequence Alignment using Transformer Models [2.7] 3ギガ塩基(単一ハプロイド)のヒト基準ゲノム上にDNA読取を調整するための組込み検索タスクを提案する。
DNA-ESAは、250長の読みを3ギガ塩基(単倍体)のヒト基準ゲノムに合わせると97%正確である
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:00:55 GMT)
Optimal Approximation Rates for Deep ReLU Neural Networks on Sobolev and
Besov Spaces [2.7] ReLU活性化関数を持つディープニューラルネットワークは、ソボレフ空間$Ws(L_q(Omega))$とBesov空間$Bs_r(L_q(Omega))$の関数を近似することができる。
この問題は、様々な分野におけるニューラルネットワークの適用を研究する際に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:13:24 GMT)
Justifiable Artificial Intelligence: Engineering Large Language Models
for Legal Applications [2.7] 私は、説明可能な人工知能ではなく、新しい視点であるJustible Artificial Intelligenceを支持する。
この論文では、Large Language Modelのアウトプットに対する証拠の取得が、どのようにして生成されたテキストをより信頼できるものにするか、あるいは誤報の責任を負うかを論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:59:16 GMT)
Assessing Deep Neural Networks as Probability Estimators [2.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、分類タスクにおいて非常にうまく機能している。
しかし、特定の用途に必要とされる分類の不確実性の特徴は欠如している。
本研究では,条件付き確率を推定するDNNの能力を評価し,系統的不確実性評価のための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:10:18 GMT)
Machine learning and Topological data analysis identify unique features
of human papillae in 3D scans [2.7] ヒト乳頭部の3次元顕微鏡スキャンにおける最初の機械学習フレームワークを提案する。
本研究は, 乳頭形状の持続的ホモロジー特性が生物学的変数の予測に最も有効であることを示す。
特筆すべきは、乳頭は個体間で独特であり、個体は48%の精度で識別できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:48:14 GMT)
Large Language Models for Propaganda Detection [2.6] 本研究では,プロパガンダ検出におけるLarge Language Models(LLMs)の有効性について検討した。
GPT-3とGPT-4の5つのバリエーションが採用され、様々な迅速な技術と微調整戦略が取り入れられた。
以上の結果から, GPT-4は現在の最先端技術と同等の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:18:36 GMT)
Reinforcement Learning from Diffusion Feedback: Q* for Image Search [2.6] モデル非依存学習を用いた画像生成のための2つのモデルを提案する。
RLDFは、事前保存された報酬関数誘導による視覚模倣のための特異なアプローチである。
クラス一貫性と強力な視覚的多様性を示す様々な領域にまたがる高品質な画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:20:12 GMT)
DeepTSF: Codeless machine learning operations for time series
forecasting [2.6] DeepTSFは、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)ベースの予測に従事しているデータサイエンティストとMLopsエンジニアにとって理想的なツールである。
MLライフサイクルの重要な側面を自動化し、データサイエンティストやMLopsエンジニアにとって理想的なツールになる。
このフレームワークは、データサイエンティストや他の高レベルのステークホルダーに適したフロントエンドユーザーインターフェイス(UI)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:57:18 GMT)
Entanglement of Gauge Theories: from the Toric Code to the
$\mathbb{Z}_2$ Lattice Gauge Higgs Model [2.6] トリックコード(TC)モデルとヒッグス(mathbbZ$ GH)モデルとのマッピングは、絡み合い構造に非自明な効果を持つことを示す。
我々は、TCモデルの1つから$mathbbZ$GHモデルの還元密度行列を得ることのできる量子チャネルを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:00:02 GMT)
Domain-Specific Deep Learning Feature Extractor for Diabetic Foot Ulcer
Detection [2.5] 糖尿病性足部潰瘍(DFU)は,一定のモニタリングと治療評価を必要とする病態である。
本稿では,深層学習傷検出ネットワーク構築の基盤となる,最も正確な特徴抽出器の評価と同定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:01:29 GMT)
All-photonic GKP-qubit repeater using analog-information-assisted
multiplexed entanglement ranking [2.4] 本稿では,ボソニックなGottesman-Kitaev-Preskill符号を多重化した双方向リピータアーキテクチャで使用するための新しい戦略を提案する。
GKP量子ビットは決定論的二量子ゲートを容易に許容し、これにより大規模なクラスタ状態を生成することなく多重化が可能となる。
我々は,GKPスケザリングの13dB未満であっても,1000kmを超える長距離量子通信が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:46:55 GMT)
From Prediction to Action: The Critical Role of Proper Performance
Estimation for Machine-Learning-Driven Materials Discovery [2.3] 我々は,事前計算したデータ収集から得られる適切な性能推定手法が欠如していることが,データ駆動材料発見の改善の根本的課題であると主張している。
本研究では,「予測された改善」獲得関数を用いてガウス過程の予測を成功させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:29:43 GMT)
Symphony: Symmetry-Equivariant Point-Centered Spherical Harmonics for
Molecule Generation [2.3] シンフォニー(英: Symphony)は、分子断片から分子を反復的に生成する3次元分子ジオメトリーの自己回帰生成モデルである。
我々は,SymphonyがQM9データセットから精度よく小さな分子を生成できることを示し,既存の自己回帰モデルより優れ,拡散モデルの性能に近づいていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:32:21 GMT)
Only Positive Cases: 5-fold High-order Attention Interaction Model for
Skin Segmentation Derived Classification [2.2] 本稿では,高説明力を有する皮膚病変分割作業において,複数の高次注意相互作用モデル(MHA-UNet)を提案する。
MHA-UNetは、陰性サンプルのトレーニングを必要とせず、説明可能な推論によって病変の有無を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:44:00 GMT)
RelVAE: Generative Pretraining for few-shot Visual Relationship
Detection [2.2] 本研究は,注釈付き関係を必要としない数発述語分類のための最初の事前学習手法を提案する。
VG200とVRDのデータセットについて,数発のトレーニング分割を構築し,定量的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:08:08 GMT)
Riemannian Prediction of Anatomical Diagnoses in Congenital Heart
Disease based on 12-lead ECGs [2.1] 先天性心疾患(英: Congenital heart disease、CHD)は、出生時の患者に影響を及ぼし、非常に異質な解剖学的、機能的欠陥をもたらす比較的稀な疾患である。
12誘導ECGシグナルは、疾患予後のための重要なバイオマーカーを提供するため、CHD患者で定期的に収集される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:40:27 GMT)
The performance of random bosonic rotation codes [2.0] ボゾン回転符号はウィグナー関数の離散回転対称性によって特徴づけられる。
我々は、損失や軽蔑に対する彼らのパフォーマンスを数値的に探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:56:31 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） (Mon, 27 Nov 2023 13:46:00 GMT)
Generation of patient specific cardiac chamber models using generative
neural networks under a Bayesian framework for electroanatomical mapping [1.9] 心のCT/MRIスキャンライブラリーでトレーニングされた確率論的機械学習モデルは、電気解剖学的マッピングで使用することができる。
疎い3次元点雲データから心臓室モデルの表面再構成を行うためのベイズ的手法を提案する。
ニューラルネットワークが、ネットワークのトレーニングに使用するセグメント化されたCT/MRI画像から何を学習するかについて、どのように洞察を提供するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:47:33 GMT)
Retail Analytics in the New Normal: The Influence of Artificial
Intelligence and the Covid-19 Pandemic [1.8] 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは小売業界に深刻な打撃を与えた。
我々は、AIが小売業者にもたらす機会を、新しい通常の小売業界で論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:16:30 GMT)
The Predicted-Updates Dynamic Model: Offline, Incremental, and
Decremental to Fully Dynamic Transformations [1.8] 予測更新された動的モデルについて定式化する。
オフラインのパーティション・アンド・コンカレントアルゴリズムを、完全にダイナミックな設定に“リフト”する新しいフレームワークを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:12:08 GMT)
Nodal Hydraulic Head Estimation through Unscented Kalman Filter for
Data-driven Leak Localization in Water Networks [1.7] 本研究では,無意味カルマンフィルタに基づく水分散ネットワーク(WDN)の能動水理ヘッド推定手法を提案する。
イギリス空軍は、予測モデルと利用可能な圧力と需要の測定を考慮し、油圧状態の初期推定を洗練している。
現実的な条件下でのモデナベンチマークのパフォーマンステストは、状態推定とデータ駆動のリークローカライゼーションを向上させる方法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:48:37 GMT)
Weakly-Supervised 3D Reconstruction of Clothed Humans via Normal Maps [1.6] そこで本研究では,2次元正規地図を用いた布地人の3次元再構築のための新しい深層学習手法を提案する。
一つのRGB画像またはマルチビュー画像から、我々のネットワークは、静止ポーズで体を囲む四面体メッシュ上で識別された符号付き距離関数(SDF)を推定する。
ネットワーク推論と3次元再構成の両方に対するアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:06:35 GMT)
Student Mastery or AI Deception? Analyzing ChatGPT's Assessment
Proficiency and Evaluating Detection Strategies [1.6] ChatGPTのような生成AIシステムは、学習と評価に破壊的な影響を及ぼす。
本研究では,ChatGPTを3つのコースに分けて評価することで,ChatGPTの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:10:13 GMT)
Over-Squashing in Riemannian Graph Neural Networks [1.6] ほとんどのグラフニューラルネットワーク(GNN)は、オーバースカッシング(over-squashing)という現象を起こしやすい。
最近の研究では、グラフのトポロジがオーバー・スカッシングに最も大きな影響を与えることが示されている。
我々は, GNN の埋め込み空間を通じて, オーバースカッシングを緩和できるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:51:07 GMT)
DoUnseen: Tuning-Free Class-Adaptive Object Detection of Unseen Objects
for Robotic Grasping [1.6] 我々は、微調整を必要としないオブジェクト検出器を開発し、オブジェクトのいくつかの画像をキャプチャすることで、任意のオブジェクトをクラスとして追加できる。
クラス適応型オブジェクト検出器を未知のデータセット上で評価し、それらのデータセット上で訓練されたMask R-CNNと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:10:09 GMT)
PKU-I2IQA: An Image-to-Image Quality Assessment Database for AI
Generated Images [1.6] 重要な課題は、AI生成画像(AIGI)を自然画像と比較すると、いくつかの独特の歪みがある可能性があることである。
我々はPKU-I2IQAという人間の知覚に基づく画像品質評価データベースを構築した。
我々は,非参照画像品質評価に基づくNR-AIGCIQAとフル参照画像品質評価に基づくFR-AIGCIQAの2つのベンチマークモデルを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:53:03 GMT)
How to Map Linear Differential Equations to Schr\"{o}dinger Equations
via Carleman and Koopman-von Neumann Embeddings for Quantum Algorithms [1.6] 線形微分方程式の条件をシュラー・オーディンガー方程式にマッピングし,量子コンピュータ上で解いた。
観測可能な値の期待値を推定する計算複雑性を計算する。
これらの結果は、大自由度微分方程式を解くための量子アルゴリズムの構築において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:48:56 GMT)
Robustness and weight resource measures without convexity restriction:
Multicopy witness and operational advantage in static and dynamical quantum
resource theories [1.4] 凸性制限を伴わない一般QRTにおけるロバストネスおよびウェイトベース尺度の特性について述べる。
これらの結果を量子チャネルや量子機器のQRTに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:03:00 GMT)
Every quantum helps: Operational advantage of quantum resources beyond
convexity [1.4] 量子力学特性を解析するための統一ロバスト性フレームワークを提供する。
各量子資源状態は、一般資源理論における識別問題において質的かつ定量的な優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:42:55 GMT)
Time optimal quantum state transfer in a fully-connected quantum
computer [1.4] 我々は、ハミルトニアン上の不等式制約を組み込むことのできる新しい量子ブラキストロン法を開発した。
この方法により、完全連結量子コンピュータにより実験的に実現可能なハミルトン群のサブクラスにおいて、QSTの速度に厳密な束縛を証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:52:18 GMT)
Global $\mathcal{L}^2$ minimization with certainty via geometrically
adapted gradient descent in Deep Learning [1.4] 本稿では,Deep Learning Networkにおける$mathcalL2$コスト関数の最小化に広く用いられている勾配降下流について考察する。
過度なパラメータ設定に適合するバージョンと、過度なパラメータ設定に適応するバージョンを2つ導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 02:12:02 GMT)
Dimensionality Reduction and Wasserstein Stability for Kernel Regression [1.4] まず,入力変数の次元を小さくし,第2に削減された入力変数を用いて,カーネル回帰による出力変数の予測を行う。
結果の回帰誤差を分析するために、ワッサーシュタイン距離に対するカーネル回帰の新しい安定性結果が導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:59:55 GMT)
A Graph Neural Network-Based QUBO-Formulated Hamiltonian-Inspired Loss
Function for Combinatorial Optimization using Reinforcement Learning [1.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいモンティカルロ木探索手法を提案する。
PI-GNNに関連する行動パターンを特定し,その性能向上のための戦略を考案する。
また、RL法とQUBO法で定式化されたハミルトニアンとの橋渡しにも着目する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:33:14 GMT)
RetouchUAA: Unconstrained Adversarial Attack via Image Retouching [1.3] RetouchUAAは、イメージリタッチスタイルという現実の摂動を利用して、Deep Neural Networks(DNN)に対する潜在的な脅威を浮き彫りにする
ImageNetとPlace365の実験によると、RetouchUAAは3つのDNNに対してほぼ100%のホワイトボックス攻撃に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:21:25 GMT)
Individualized Treatment Allocations with Distributional Welfare [1.3] 個別治療効果(QoTE)の条件等に基づいて治療を割り当てる最適政策を提案する。
量的確率の選択によっては、この基準は慎重または無神経な政策立案者に対応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:51:30 GMT)
Comparison between Tensor Networks and Variational Quantum Classifier [1.3] ニューラルネットワーク(TN)と変分量子(VQC)の2つの機械学習手法を比較した。
VQCは、少数の特徴を特徴とするデータを扱う際の速度と精度の面で優位性を示す。
高次元データの場合、TNはVQCを超え、全体の分類精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:49:05 GMT)
Attacking at non-harmonic frequencies in screaming-channel attacks [1.3] 電磁波(EM)サイドチャネル攻撃(SCA)は、より高いEM漏れエネルギーにより、より遠距離で行うことができる。
この研究は、高調波だけでなく、非高調波の漏れを攻撃の成功に活用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:56:21 GMT)
Archiving Body Movements: Collective Generation of Chinese Calligraphy [1.2] 身体運動は行動研究やキネシクスで広く研究されている。
本稿では, 東洋書道における身体運動と書道の原理を適用し, 身体運動を刺激し, アーカイブする方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:09:47 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Power Control in Wireless
Networks via Adaptive Graphs [1.2] 多エージェント深部強化学習(MADRL)は、電力制御のような幅広い複雑な最適化問題に対処するための有望な手法として登場した。
本稿では,これらの課題を緩和する有効な手段として,分散エージェント間の通信誘導構造としてグラフを用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:25:40 GMT)
Offline Tracking with Object Permanence [1.1] 本稿では,隠蔽された物体追跡に焦点をあてたオフライン追跡モデルを提案する。
これはオブジェクト永続性の概念を活用し、オブジェクトがもはや観測されていない場合でも、オブジェクトは存在し続けることを意味する。
従来のオンライン追跡結果を大幅に改善することにより、3次元多目的追跡における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 22:44:15 GMT)
Online Estimation and Optimization of Utility-Based Shortfall Risk [1.0] UBSR(Utility-Based Shortfall Risk)の推定問題について考察する。
UBSR推定問題をルート探索問題とみなし,近似に基づく推定手法を提案する。
サンプル数における推定誤差の非漸近境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:24:41 GMT)
Complex Quantum Networks: a Topical Review [0.9] 複雑量子ネットワークの進展分野の概観
重要なネットワーク特性を推測する新しい世代の量子アルゴリズム。
主な研究線は、ネットワーク一般化、量子応用、量子一般化、量子強化である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:13:19 GMT)
Exploring Artificial Intelligence Methods for Energy Prediction in
Healthcare Facilities: An In-Depth Extended Systematic Review [0.9] 本研究は, 病院ビルのエネルギー消費予測に機械学習と人工知能技術を用いた論文のPRISMAフレームワークを用いた文献レビューを行った。
このレビューでは、エネルギー予測に影響を与えるさまざまなデータ入力が明らかにされ、占有率と気象データが重要な予測因子として出現した。
この発見は、病院のエネルギー消費を最適化するAIの巨大な可能性を浮き彫りにしただけでなく、より包括的できめ細かい研究の必要性も浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:30:20 GMT)
Machine learning-based decentralized TDMA for VLC IoT networks [0.9] 提案アルゴリズムは強化学習アルゴリズムであるQ-learningに基づいている。
提案アルゴリズムは高速に収束し,ネットワークに対して無衝突分散TDMAを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:31:15 GMT)
Technical Report: Large Language Models can Strategically Deceive their
Users when Put Under Pressure [0.9] 我々は,GPT-4を現実的な模擬環境でエージェントとして展開し,自律的な株式取引エージェントの役割を想定する。
このモデルは、収益性のある株式取引に関するインサイダーチップを取得し、企業経営によってインサイダー取引が承認されていないことを知りながら、その上で行動する。
我々は、この動作が、推論スクラッチパッドへのモデルアクセスを除去するなど、設定の変更の下でどのように変化するかを簡単に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:17:49 GMT)
Stability-Informed Initialization of Neural Ordinary Differential
Equations [0.9] 統合手法の選択が学習モデルを暗黙的に正規化する方法と,学習者の安定領域がトレーニングや予測性能にどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:56:47 GMT)
Neuradicon: operational representation learning of neuroimaging reports [0.8] ニューラディドン(Neuradicon)は、神経放射線学的な報告を定量的に分析するための枠組みである。
私たちのフレームワークはルールベースと人工知能モデルのハイブリッドです。
我々はNeuradiconを336,569件の報告コーパスの表現型化に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:09:19 GMT)
Comprehensive Benchmarking of Entropy and Margin Based Scoring Metrics
for Data Selection [0.8] 我々は,「有用性」や「難易度」について,将来的なトレーニング事例を評価する方法を提案する。
主にエントロピーとError L2-Norm(EL2N)のスコアを実験した。
次に、これらの非同定データセットを用いてトレーニングデータ拡張実験を行い、スコアベースの選択が、ランダム選択のベースライン技術と比較して、意味的誤り率2%、ドメイン分類エラー率4%-7%の減少をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:33:54 GMT)
CheapNET: Improving Light-weight speech enhancement network by projected
loss function [0.8] 我々は,MSEから分岐した新しい投射損失関数を導入し,雑音抑制を向上する。
エコーキャンセリングのために、この関数はLAEC事前処理された出力の直接予測を可能にする。
ノイズ抑制モデルは,3.1Mパラメータと0.4GFlops/s計算負荷のみを用いて,ほぼ最先端の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:03:42 GMT)
Optimization of Image Processing Algorithms for Character Recognition in
Cultural Typewritten Documents [0.8] 光文字認識(OCR)における画像処理手法とパラメータチューニングの影響について検討する。
この手法は多目的問題定式化を用いて、Levenshtein編集距離を最小化し、非支配的ソート遺伝的アルゴリズム(NSGA-II)で正しく同定された単語数を最大化する。
以上の結果から,OCRにおける画像前処理アルゴリズムの活用は,前処理なしのテキスト認識タスクが良い結果を出さないタイプに適している可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:44:46 GMT)
The Map Equation Goes Neural [0.8] 教師なしデータ探索には,コミュニティ検出とグラフクラスタリングが不可欠だ。
階層的なグラフプーリングは、グラフおよびノード分類タスクのパフォーマンスを向上させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:54:55 GMT)
An efficient likelihood-free Bayesian inference method based on
sequential neural posterior estimation [0.7] SNPE技術はニューラルネットワークに基づく条件密度推定器を用いて逐次シミュレーションから後部を学習する。
SNPE法は、キャリブレーションカーネルを用いて観測データの周囲のサンプル重量を増大させ、集中的な損失関数をもたらす。
本稿では,適応キャリブレーションカーネルと分散低減技術を用いてSNPEの安定性を向上させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:28:21 GMT)
Scale-Dropout: Estimating Uncertainty in Deep Neural Networks Using
Stochastic Scale [0.7] ニューラルネットワーク(NN)の不確実性推定は、特に安全クリティカルなアプリケーションにおいて、予測の信頼性と信頼性を向上させる上で不可欠である。
Dropoutを近似とするBayNNは、不確実性に対する体系的なアプローチを提供するが、本質的には、電力、メモリ、定量化の点で高いハードウェアオーバーヘッドに悩まされている。
提案するBayNNに対して,スピントロニクスメモリベースのCIMアーキテクチャを導入し,最先端技術と比較して100倍以上の省エネを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:41:20 GMT)
Overview of the VLSP 2022 -- Abmusu Shared Task: A Data Challenge for
Vietnamese Abstractive Multi-document Summarization [0.7] Abmusuの共有タスクの目的は、トピック上の文書の集合に対して抽象的な要約を自動的に作成できる要約システムを開発することである。
ベトナムのニュースから収集した1,839の文書を600のクラスタにまとめた人手によるデータセットを8つのカテゴリに分けて構築する。
モデルは、文書要約問題の最も典型的な評価指標であるtexttROUGE2-F1 スコアで評価され、ランク付けされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:01:13 GMT)
Cell Maps Representation For Lung Adenocarcinoma Growth Patterns
Classification In Whole Slide Images [0.6] 肺腺癌は, 形態学的に異質な疾患であり, 5つの原発組織学的成長パターンを特徴とする。
組織タイルを5つのパターンの1つまたは非腫瘍の1つに分類できる新しい機械学習パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:12:51 GMT)
Active Foundational Models for Fault Diagnosis of Electrical Motors [0.6] 電気モーターの故障検出と診断は、産業システムの安全かつ信頼性の高い運転を保証する上で最も重要である。
マシン故障診断のための既存のデータ駆動ディープラーニングアプローチは、大量のラベル付きサンプルに大きく依存している。
ラベル付きサンプルを少ない量で活用する基礎モデルに基づくアクティブラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:25:12 GMT)
Cerbero-7B: A Leap Forward in Language-Specific LLMs Through Enhanced
Chat Corpus Generation and Evaluation [0.6] 本研究では,自己チャット機構を用いて,高品質で言語固有のチャットコーパスを生成する手法を提案する。
イタリア語のチャットコーパスと,英語のChatGPT自己チャットデータに基づくFaunoコーパスを生成する。
これらのコーパスを微調整したイタリアのLLMでは、言語理解と質問応答能力が大幅に向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:34:55 GMT)
Releasing the CRaQAn (Coreference Resolution in Question-Answering): An
open-source dataset and dataset creation methodology using
instruction-following models [0.6] 本稿では,質問応答におけるコア参照解決の厳密な情報検索要求に対応するオープンソースデータセットであるCRaQAnデータセットについて述べる。
このデータセットを開発するために,命令追従モデル (GPT-4) と再帰的批判・改善ループを用いて高品質なデータセットを作成する新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:54:50 GMT)
Closing the ODE-SDE gap in score-based diffusion models through the
Fokker-Planck equation [0.6] スコアベース拡散モデルのトレーニング時に生じる力学と近似の範囲を厳密に記述する。
従来のスコアベース拡散モデルでは, ODE-とSDE-誘導分布に有意な差が認められることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:44:50 GMT)
The Power of Adaptivity in Quantum Query Algorithms [0.5] 問合せモデルにおける深度計算のトレードオフについて検討し、その深さは適応的な問合せラウンドの数と1ラウンド当たりの並列クエリ数に対応する。
我々は、量子アルゴリズム間の最も強力な分離を$r$対$r-1$の適応性を持つラウンドで達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:21:32 GMT)
Discrete approximations of Gaussian smoothing and Gaussian derivatives [0.5] 本稿では,離散データに適用するためのスケール空間理論におけるガウススムージングとガウス微分計算の近似問題に関する詳細な処理法を開発する。
我々は、これらのスケール空間の操作を明示的な離散的畳み込みの観点から区別する3つの主要な方法を考える。
本稿では,これら3つの主要な離散化手法の特性を理論的および実験的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:52:44 GMT)
An axiomatic limitation on the deterministic scope required for
superdeterminism and its consequentially greater likelihood [0.5] 私は超決定論の公理的定式化を用いて、ベルが要求される決定論の範囲を過大評価したことを示す。
オブザーバを含む宇宙の存在のみを仮定すると、オブザーバスコープのみにおける決定論が十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 00:55:45 GMT)
A Comparative and Experimental Study on Automatic Question Answering
Systems and its Robustness against Word Jumbling [0.5] なぜなら、頻繁に質問される質問(FAQ)リストは、限られた数の質問しか持たないからである。
質問応答生成が可能なモデルは、データの範囲内にある全く新しい質問に答えることができる。
商用アプリケーションでは、顧客満足度と使いやすさを高めるために使用することができる。
しかし、多くのデータは人間によって生成されるため、ヒューマンエラーの影響を受けやすく、モデルの性能に悪影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:17:09 GMT)
Voice Anonymization for All -- Bias Evaluation of the Voice Privacy
Challenge Baseline System [0.5] 本研究では,ボイスプライバシチャレンジの文脈における音声匿名化システムのバイアスについて検討する。
我々は、性別と方言に基づいて、話者サブグループ間のパフォーマンス格差を評価するために、新しいベンチマークデータセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:26:49 GMT)
A Tunable Transition Metal Dichalcogenide Entangled Photon-Pair Source [0.4] 絡み合った光子対光源は、量子鍵分布、センシング、イメージングなどの量子応用の核心にある。
ここでは、3Rスタッキングされた遷移金属ジアルコゲナイド結晶において、立方スケールの光子対光源を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:57:58 GMT)
Hybrid Quantum Cryptography from Communication Complexity [0.4] 隠れマッチング問題からHM-QCTと呼ばれる鍵分布プロトコルを構築した。
任意の攻撃に対するHM-QCTの安全性は、基礎となる隠れマッチング問題を解くことの難しさに還元できることを示す。
注目すべきは、このスキームは、各チャネルの使用ごとに$mathcalObig( fracsqrtnlog(n)big)$の入力光子で安全である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:16:44 GMT)
Sensitivity-Based Layer Insertion for Residual and Feedforward Neural
Networks [0.4] ニューラルネットワークのトレーニングには、面倒でしばしば手動でネットワークアーキテクチャをチューニングする必要がある。
トレーニングプロセス中に新しいレイヤを挿入する体系的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:44:13 GMT)
Reward Shaping for Improved Learning in Real-time Strategy Game Play [0.3] 適切な設計の報酬形成機能により、プレイヤーのパフォーマンスを大幅に向上させることができることを示す。
本研究は,海中キャプチャー・ザ・フラッグゲームのための模擬環境下での報酬形成機能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:56:18 GMT)
Using Decentralized Aggregation for Federated Learning with Differential
Privacy [0.3] フェデレートラーニング(FL)は、データをローカルノードに保持することで、ある程度のプライバシーを提供する。
本研究は、ベンチマークデータセットを用いて、差分プライバシー(DP)を用いたFL実験環境をデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:02:56 GMT)
A degree reduction method for an efficient QUBO formulation for the
graph coloring problem [0.3] 本稿では,自由マンと石川が導入した従来の次数還元法を一般化した二乗変数の斉次対称に対する新しい次数還元法を提案する。
また、2変数の一般に対する次数削減アルゴリズムを設計し、ランダムグラフのグラフ彩色問題にシミュレートし、従来の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:48:47 GMT)
Spin Squeezing through Collective Spin-Spin Interactions [0.3] 1軸ツイスト(OAT)スピンスクイーズは、集合スピン-スピン相互作用を持つ一般的な結合スピンモデルの下で自由進化から生成される。
パラメータ不完全性からスクイーズを回復するパルススキームを提案し, ハイゼンベルク限界測定精度を1/N$で1/N$とする極端スクイーズに到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:55:01 GMT)
Scheduling and Communication Schemes for Decentralized Federated
Learning [0.3] 勾配降下(SGD)アルゴリズムを用いた分散連合学習(DFL)モデルが導入された。
DFLの3つのスケジューリングポリシーがクライアントと並列サーバ間の通信のために提案されている。
その結果,提案した計画警察は,収束速度と最終グローバルモデルの両方に影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:35:28 GMT)
Toward a real-time TCP SYN Flood DDoS mitigation using Adaptive Neuro-Fuzzy classifier and SDN Assistance in Fog Computing [0.3] 本稿では,適応型ニューロファジィ推論システム(ANFIS)とSDN(Software Defined Networking)アシスタンス(FASA)を用いたフォグコンピューティングによるシンフラッドDDoS攻撃の軽減を提案する。
シミュレーションの結果、FASAシステムは精度、精度、リコール、F1スコアで他のアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:54:00 GMT)
Masked Autoencoders are Scalable Learners of Cellular Morphology [0.3] 本研究は,大規模な顕微鏡データセット上で大規模モデルをトレーニングする際の,自己教師型ディープラーニングアプローチのスケールアップ方法について検討する。
以上の結果から,CNNとViTをベースとしたマスク付きオートエンコーダはともに,教師付きベースラインよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 22:05:53 GMT)
A precise symbolic emulator of the linear matter power spectrum [0.3] 我々は、パワースペクトルと$sigma_8$を近似できるポテンシャル数学的表現の空間を探索する。
根平均2乗分数誤差0.2%の線形パワースペクトルの解析近似を求める。
また、同じ精度で$sigma_8$の簡単な解析近似も提供し、ルート平均2乗分数誤差は0.4%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:33:21 GMT)
M\=aori algorithmic sovereignty: idea, principles, and use [0.3] M=アオリデータ主権の原則はよく知られており、研究者や政府機関がM=アオリデータの使用を文化的に適切に導くために用いられている。
このアイデアを定義し、更新された原則とサブプリンシプルを示し、現在使用されているアルゴリズムのデコロン化にどのように使用できるかを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 01:11:32 GMT)
Spin-1/2 XXZ chain coupled to two Lindblad baths: Constructing
nonequilibrium steady states from equilibrium correlation functions [0.3] 本研究では, 閉系における非平衡定常状態は, 閉系における数値的な相関関数に基づいて, 顕著に構築可能であることを示す。
また、有限系の非平衡定常状態から輸送係数を抽出する際の潜在的な落とし穴を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:46:25 GMT)
BERT Goes Off-Topic: Investigating the Domain Transfer Challenge using
Genre Classification [0.3] トピックの分布が変化すると、分類タスクは依然としてパフォーマンスのギャップに悩まされる。
我々はこの現象を、大きなコーパスと大きなトピックセットで実証的に定量化する。
学習データセットを局所的に制御された合成テキストで強化した後、いくつかのトピックでF1スコアは最大50%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:53:31 GMT)
The geometry of flow: Advancing predictions of river geometry with
multi-model machine learning [0.2] 我々は、連続したアメリカ合衆国(CONUS)を横断する河川地形をより正確に推定するための、新しいデータ駆動アプローチを開発する。
私たちのランダムフォレスト、XGBoost、ニューラルネットワークモデルは、幅と深さの両方で従来の地域別電力法に基づく水理幾何学方程式より優れています。
結果はまた、異なる機械学習モデルに対して、ストリームオーダと地理的領域にまたがる様々なパフォーマンス結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:39:56 GMT)
A review of ensemble learning and data augmentation models for class
imbalanced problems: combination, implementation and evaluation [0.2] 分類問題におけるクラス不均衡 (CI) は、あるクラスに属する観測回数が他のクラスよりも低い場合に生じる。
本稿では,ベンチマークCI問題に対処するために使用されるデータ拡張とアンサンブル学習手法を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:15:34 GMT)
Fixed-point Grover Adaptive Search for QUBO Problems [0.2] 二次非拘束二項最適化問題に対するGrover-type法の適用と検討を行う。
n 次元 QUBO 問題に対して、我々のオラクルは回路深さとゲート数$O left(n2right)$を持つ。
また,QUBO問題に対する固定点グロバー適応探索法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:12:39 GMT)
Leveraging deep active learning to identify low-resource mobility
functioning information in public clinical notes [0.2] 国際機能・障害・健康分類(ICF)のモビリティ領域に関する最初の公開アノテートデータセット
我々はNational NLP Clinical Challenges (n2c2) 研究データセットを用いてキーワード拡張を用いた候補文のプールを構築する。
最終的なデータセットは,5,511のアクションエンティティ,5,328のモビリティエンティティ,306のアシストエンティティ,639の量子化エンティティを含む,合計11,784のエンティティからなる4,265の文で構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:53:11 GMT)
Probing spin fractionalization with ESR-STM absolute magnetometry [0.1] 実効的な$S=1/2$スピンが$S=1$ハルデンスピン鎖の端に出現することは、分数化の最も単純な例の1つである。
ここでは、走査型トンネル顕微鏡による電子スピン共鳴(ESR-STM)を用いて、分数$S=1/2$エッジスピンによって生成された成層界をマッピングする方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:13:19 GMT)
Automated Measurement of Vascular Calcification in Femoral
Endarterectomy Patients Using Deep Learning [0.1] 大きな動脈に影響を及ぼす慢性炎症性疾患である動脈硬化症は、世界的な健康リスクをもたらす。
深層学習モデルを用いて血管系をCT画像(CTA)に分類した。
大動脈から膝蓋骨への分節動脈におけるDiceの精度は平均83.4%,最先端は0.8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:47:09 GMT)
On Split-State Quantum Tamper Detection and Non-Malleability [0.1] 我々は、最もよく研究されている逆転型タンパリングモデルの量子アナログ、すなわち分割状態タンパリングモデルについて研究する。
我々は、類似の非可逆性および改ざん検出保証を継承する秘密共有スキームの設計に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:09:02 GMT)
chatGPT for generating questions and assessments based on accreditations [0.0] 生成人工知能技術を用いた学術認定試験の実施可能性について検討した。
教員の受験質問に対する生成的人工知能の利用が許容されるよう、アンケートが配布された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:58:44 GMT)
Variational Autoencoders for Feature Exploration and Malignancy
Prediction of Lung Lesions [0.0] 肺がんはイギリスで21%のがん死の原因となっている。
最近の研究は、定期的なスキャンから肺がんの正確な早期診断のためのAI手法の能力を実証している。
本研究では, 変異型オートエンコーダ(VAE)の肺癌病変に対する応用について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:12:33 GMT)
Universality in the tripartite information after global quenches: spin
flip and semilocal charges [0.0] 我々は、時間進化が地域のハミルトン人の下で行われるグローバル・クエンチの後に出現する定常状態について研究する。
初期状態における局所摂動は、定常状態における空間的相関の指数的減衰を代数的減衰に変換することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:46:58 GMT)
Universal fidelity-dissipation relations in quantum gates [0.0] 実際の量子ゲートは、一般的に散逸環境の影響を受け、その忠実度を著しく低下させる。
本文では,汎用量子ゲートの平均忠実度と計算過程中に発生する散逸との関係を解明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:31:52 GMT)
Universal Event Detection in Time Series [0.0] 本稿では,本手法が普遍的であり,任意の種類の事象を任意の精度で検出できることを数学的に証明する。
我々は,我々の主張を裏付ける実証的な検証を行い,パラメータが限られている手法が,他のディープラーニング手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:33:56 GMT)
Unitary Averaging with Fault and Loss Tolerance [0.0] 単モードおよび2モードの線形光ゲートに対するユニタリ平均化フレームワークの影響を考察する。
これは成功の確率とゲートの忠実さの間のトレードオフを可能にすることを実証します。
平均化方式における符号化誤りと復号誤りも1次に抑えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 04:25:19 GMT)
Ultra-short-term multi-step wind speed prediction for wind farms based
on adaptive noise reduction technology and temporal convolutional network [0.0] 本研究では、データノイズ低減技術、時間畳み込みネットワーク(TCN)、ゲートリカレントユニット(GRU)に基づく新しい風速予測モデルを提案する。
提案モデルは山東省の3つの風力発電所で検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:53:19 GMT)
Two-particle Hadamard walk on dynamically percolated line [0.0] 動的にパーコレーションされた有限線または円上の2つの非相互作用量子粒子のアダマールウォークの漸近ダイナミクスについて検討した。
我々は、対応するランダム・ユニタリ力学のアトラクタ空間の基礎を構築し、解の完全性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:11:59 GMT)
Towards a classification of PT-symmetric quantum systems: from
dissipative dynamics to topology and wormholes [0.0] 非エルミート系の対称性の分類は38の普遍性類に導かれる。
ある条件下では、PT対称系は24の普遍性類に分類される。
PT対称ハミルトニアンの異なるセクターは異なる対称性を持つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:07:19 GMT)
Towards Responsible Governance of Biological Design Tools [0.0] 生成機械学習の最近の進歩は、生物設計ツール(BDT)の急速な進歩を可能にした
前例のないBDTの予測精度と新規設計能力は、新しい重要な二重利用リスクをもたらす。
他のデュアルユースAIシステムと同様、BDTも悪質な問題を抱えている。
我々は、責任ある開発、リスクアセスメント、透明性、アクセス管理、サイバーセキュリティ、レジリエンスへの投資などにおいて、BDTが誤用されるリスクを軽減するためのさまざまな手段を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:45:02 GMT)
Towards Adaptive RF Fingerprint-based Authentication of IIoT devices [0.0] RF環境に対する高精度なデバイス認証を実現するため,PHY層において,AI適応型無線周波数フィンガープリント技術の選択とチューニングを利用して,パワフルでフレキシブルなIIoTデバイス認証を実現するための第一歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:55:32 GMT)
Topology of Bi$_2$Se$_3$ nanosheets [0.0] 我々は,この材料の薄いナノシートを記述するために伝統的に用いられてきた4バンド有効モデルを再考する。
8バンドモデルは実験結果のほとんどを捉えるだけでなく、以前の第一原理計算とも一致している。
薄いBi$Se$_3$ナノシートのトポロジー特性は,表面とバルク状態の間の複雑な相互作用の結果現れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:18:41 GMT)
The influence of pinholes and weak-points in aluminium-oxide Josephson
junctions [0.0] ジョセフソン接合 (Josephson junctions) は、量子コンピューティングの超伝導量子ビットにおいて用いられる鍵成分である。
接合部のピンホールは、これらの不安定性への寄与の1つとして提案されている。
分子動力学を用いて3次元原子モデルを作成し,Al-AlOx-Alトンネル接合を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:13:39 GMT)
The effect of source disclosure on evaluation of AI-generated messages:
A two-part study [0.0] 情報源開示がAIによる健康被害防止メッセージの評価に与える影響について検討した。
情報源の開示はメッセージの評価に大きな影響を及ぼすが、メッセージのランキングを大きく変更することはなかった。
AIに対する否定的な態度の適度なレベルを持つ人にとっては、ソース開示はAI生成メッセージの嗜好を減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:20:47 GMT)
The Isomorphism of 3-Qubit Hadamards and $E_8$ [0.0] 行列 $mathbbU$ は数に対する黄金比を 8 にランク付けする。
8ビットの基底状態を持つ正規化された3ビットアダマール行列と同じパリンドロミック特性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:34:46 GMT)
The Battleship Approach to the Low Resource Entity Matching Problem [0.0] 本稿では,エンティティマッチング問題に対する新しいアクティブな学習手法を提案する。
我々は、エンティティマッチングのユニークな特性を利用する選択メカニズムに焦点を当てる。
実験により,提案アルゴリズムは,最先端のアクティブ・ラーニング・ソリューションより低リソース・エンティティ・マッチングに優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:18:17 GMT)
The Anatomy Spread of Online Opinion Polarization: The Pivotal Role of
Super-Spreaders in Social Networks [0.0] タイプAは意見形成に大きな影響を与え、タイプBはAとメディアのようなCの機能のバランスを保ち、客観的な視点を提供する。
この発見は、オンラインコミュニケーションのセキュリティを改善し、社会的影響を理解するための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:29:50 GMT)
Testing the $\mathrm{SU}(2)$ lattice Hamiltonian built from $S_3$
partitionings [0.0] 球面$S_3$の分割に基づく格子ゲージ理論のデジタル化の可能性を示す。
計算は古典的なコンピュータ上で行うが、原理的には量子デバイスでも行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:37:32 GMT)
Task Tree Retrieval For Robotic Cooking [0.0] 本論文は,与えられた目標ノードに対するタスクツリー計画を生成する,異なるアルゴリズムの開発に基づく。
料理の知識表現はFOONと呼ばれ、異なるオブジェクトとそれらの間のそれぞれをモーションノードに格納する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:41:21 GMT)
Tabular Two-Dimensional Correlation Analysis for Multifaceted
Characterization Data [0.0] 多面的特徴量データから特徴量抽出のための2次元相関解析を提案する。
本稿では, 位相ラグ(刺激からの非同期変化)とパラメータ類似性(パラメータ類似性)が, 材料の構造変化のシーケンスを照らし出す方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:41:28 GMT)
Survival probability of the Grover walk on the ladder graph [0.0] ダーク部分空間における正規直交基底が構築され、生存確率の閉公式を導出することができる。
L$の関数としての生存確率のコースは、ラダーの角にループを付けるだけで、指数関数的に急速に増加・収束するから、$L-1$のように縮退・収束するようになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:56:17 GMT)
Subfactors from regular graphs induced by association schemes [0.0] 相互作用するフォック空間を介して結合スキームによって誘導される距離正則グラフの量子ウォークを設定した。
このアプローチで扱われる可能性のあるグラフの大規模なファミリーについて、詳しく論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:25:55 GMT)
Strong Spin-Motion Coupling in the Ultrafast Quantum Many-body Dynamics
of Rydberg Atoms in a Mott-insulator Lattice [0.0] 本研究では,波動関数の拡散による相互作用電位の大きな変動から,強いスピンモーション結合が生じることを示す。
トラップ電位によって設定された運動エネルギースケールに対して、スピン-運動結合の強度を任意に調整する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:04:02 GMT)
Streaming Lossless Volumetric Compression of Medical Images Using Gated
Recurrent Convolutional Neural Network [0.0] 本稿では,ハードウェアフレンドリーなストリーミングロスレスボリューム圧縮フレームワークを提案する。
本稿では,多種多様な畳み込み構造と融合ゲート機構を組み合わせたゲートリカレント畳み込みニューラルネットワークを提案する。
提案手法は,堅牢な一般化能力と競争圧縮速度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:19:09 GMT)
Soil Organic Carbon Estimation from Climate-related Features with Graph
Neural Network [0.0] 土壌有機炭素(SOC)は、地球規模の炭素循環において重要な役割を担い、気候動態に影響し、持続可能な土地と農業管理の正確な評価を必要とする。
最近の技術ソリューションは、リモートセンシング、機械学習、高解像度衛星マッピングを利用する。
本研究では, 土壌と気候の複雑な関係を捉えるために, 位置エンコーダの4つのGNN演算子を比較した。
その結果, PESAGEモデルとPETransformerモデルは, SOC推定において他のモデルよりも優れており, SOCと気候特性の複雑な関係を捉える可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:25:12 GMT)
Seeing Beyond Cancer: Multi-Institutional Validation of Object
Localization and 3D Semantic Segmentation using Deep Learning for Breast MRI [0.0] そこで本研究では, 乳房内の各組織タイプを正確に分類するために, 組織-組織間相互作用を利用する手法を提案する。
複数の腫瘍周囲組織を統合することで,乳癌のステージング,予後,手術計画に臨床応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:22:07 GMT)
Scheming AIs: Will AIs fake alignment during training in order to get
power? [0.0] 報告書は、訓練でうまく機能する高度なAIが、後に力を得るためにそれを行うかどうかを調査している。
スキームは、ベースラインの機械学習手法を使って、スキームに十分な高度な目標指向AIを訓練する、という、非常にありがたい結果だ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:30:35 GMT)
Sampling a rare protein transition with a hybrid classical-quantum
computing algorithm [0.0] 分子動力学(MD)によるマクロ分子の自発的構造再構成のシミュレーションは注目すべき課題である。
従来のスーパーコンピュータは最大10万ユーロの時間間隔にアクセスできるが、多くの重要なイベントは指数関数的に長い時間スケールで発生する。
我々は、機械学習(ML)と量子コンピューティングを組み合わせたパスサンプリングパラダイムを用いてこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:58:29 GMT)
Root causes, ongoing difficulties, proactive prevention techniques, and emerging trends of enterprise data breaches [0.0] 今や企業は、データが重要な資産であると考えており、このデータに侵入しても、ひどい影響が生じる可能性がある。
今や企業は、データ量の増加とデータ漏洩の頻度の増加によるデータ損失の検出と防止に高いプレミアムを課している。
このレビューは、興味深い見通しを強調し、企業がデータ漏洩から直面するリスクについて学ぶことに興味がある人に洞察力のある情報を提供しようとしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:34:10 GMT)
Robust effective ground state in a nonintegrable Floquet quantum circuit [0.0] 高速な量子回路シミュレータを用いて,Floquet加熱の初期状態依存性を最大$L=30$までの非可積分蹴りIsing鎖で検討した。
我々の発見は、有限運転期間でFloquetプロトコルを設計するための道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:00:00 GMT)
Rethinking Dilated Convolution for Real-time Semantic Segmentation [0.0] 背骨全体に大きな拡張率を持つ拡張畳み込みを用いて異なるアプローチをとる。
我々のモデルであるRegSegは、リアルタイムのCityscapesとCamVidデータセットの競合的な結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:46:08 GMT)
Redefining Super-Resolution: Fine-mesh PDE predictions without classical
simulations [0.0] PDEに基づく問題に適した超解像の新たな定義を提案する。
我々は、粗いグリッドシミュレーションデータを入力として使用し、詳細なグリッドシミュレーション結果を予測する。
本手法は,従来のシミュレーションを通したファイン・メッシュ・ソリューションの生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 03:09:21 GMT)
Real Customization or Just Marketing: Are Customized Versions of Chat
GPT Useful? [0.0] OpenAIは、自然言語のWebインターフェースでモデルを微調整する可能性をローンチした。
この研究は、OpenAIが最近立ち上げたカスタマイズされたGPTの可能性を評価することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:46:15 GMT)
RACH-Space: Reconstructing Adaptive Convex Hull Space with applications
in weak supervision [0.0] 本稿では,アンサンブル学習の新しい分類法であるRACH-Spaceを紹介する。
特に,弱教師付き学習のためのラベルモデルとして適用可能性を示す。
RACH-Spaceは、データや弱い信号に対する最小限の仮定で実装の単純さを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:21:33 GMT)
Quest for optimal quantum resetting protocols [0.0] 我々は、粒子を見つける確率が最大である位置において、粒子をリセットする最も確率の高い位置リセット(MPR)プロトコルを導入する。
そこで我々は,修正されたプロトコルである適応的MPRを提案し,それに関連するリセットの確率をステップの関数として右と左に設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:57:59 GMT)
Quantum-classical simulation of quantum field theory by quantum circuit
learning [0.0] 量子回路学習を用いて量子場理論(QFT)をシミュレートする。
我々の予測は厳密な古典計算の結果と密接に一致している。
このハイブリッド量子古典的アプローチは、最先端量子デバイス上での大規模QFTを効率的にシミュレートする可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:18:39 GMT)
Quantum walk state transfer on a hypercube [0.0] 本研究では,送信側と受信側が重み付きループでマークされる量子ウォークを用いて,ハイパーキューブ上の状態伝達について検討する。
より短い実行時間で高忠実度で状態伝達を達成するためにループの重みを調整できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:01:39 GMT)
Quantum stochastic thermodynamics: A semiclassical theory in phase space [0.0] 量子多体系の定式化は相空間における半古典的処理によって提案される。
メソスコピックレベルの力学としてフォッカー・プランク方程式を用いる。
位相空間分布の軌跡に基づいて熱力学量を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:13:38 GMT)
Quantum steering with imprecise measurements [0.0] 測定精度の低いインプレクションは, 操舵の不等式に対する偽陽性の点で大きな有害な影響を及ぼす可能性が示唆された。
次に,二部体ステアリング不等式試験における一般的な測定精度を考慮に入れた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:11:53 GMT)
Quantum simulation of entanglement dynamics in a quantum processor [0.0] 我々は,IBM量子プロセッサに5量子ビットプロトコルを実装し,環境下での2量子ビット系における絡み合いのダイナミクスを得る。
この超伝導量子プロセッサでは、突然の死亡と突然の絡み合いの発生を計測することに集中する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:15:05 GMT)
Quantum ratchet with Lindblad rate equations [0.0] 量子ランダムウォークモデルは、2つの可能な状態の間で変動する1次元周期格子上に成立する。
速度は複数の反転を示すことができ、指向運動を達成するためには格子状態間の非ゼロ遷移速度が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:57:45 GMT)
Quantum hard disks on a lattice [0.0] 格子上に量子バージョンを導入し、Rydbergブロック機構によるRydberg原子配列の自然な実現を示す。
一次元では、弾道挙動を示す有限サイズの結晶の融解過程における真の量子的特徴を同定する。
2次元の正方格子上では、量子領域では、結晶はほとんどの欠陥に対して無傷であり、古典的には初期結晶構造は完全に洗い流される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:00:04 GMT)
Quantum energetics of a non-commuting measurement [0.0] 回路量子力学系における非交換測定のエネルギー特性を実験的に検討した。
本研究では、周波数シフトがプローブに与えられる空洞光子のスペクトル分析を通して、量子ビットの関連するエネルギー変化とバランスをとることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:35:29 GMT)
Quantum Illumination with Non-Gaussian Three Photons States [0.0] 信号が2つの光子状態によって記述され、アイドラーが1つの光子状態によって記述されるガウス状態以外の3つの光子による量子照明は、高雑音の背景において感度標準ガウス量子照明よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:07:17 GMT)
PyNanospacing: TEM image processing tool for strain analysis and
visualization [0.0] 本稿では,幅広い材料を扱えるTEM画像処理のためのPythonコードを開発する。
平面間隔の局所的な差異を輪郭写像に変換し、格子拡大と圧縮の視覚的表現を可能にする。
ツールは非常に汎用的で、TEM画像を用いて材料特性を分析するのに大いに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 12:08:46 GMT)
Privacy-Preserving Data Sharing in Agriculture: Enforcing Policy Rules
for Secure and Confidential Data Synthesis [0.0] 農業におけるビッグデータの利用には、センサー、衛星、農夫の調査など、さまざまな情報源のデータ収集と分析が必要である。
このデータのセキュリティと参加者のプライバシに関して、大きな懸念がある。
プライバシー保護データ共有のために、ディープラーニングに基づく合成データ生成が提案されている。
本稿ではプライバシ保護データ生成アルゴリズムにおけるプライバシポリシルールの強化のための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 00:12:47 GMT)
Planning for the Efficient Updating of Mutual Fund Portfolios [0.0] 本稿では,更新実行計画を作成する線形プログラミングと探索手法を提案する。
提案手法の評価では, 比較した戦略よりもコスト改善が見られた。
モデルは、全体的ポートフォリオ管理が必要な他の現実的なシナリオに容易に拡張することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:09:56 GMT)
Physics-informed neural networks for transformed geometries and
manifolds [0.0] 本稿では,幾何学的変分を頑健に適合させるために,PINN内に幾何変換を統合する新しい手法を提案する。
従来のPINNに対して,特に幾何学的変動下での柔軟性の向上を実証する。
提案したフレームワークは、パラメータ化されたジオメトリ上でのディープ・ニューラル演算子のトレーニングの展望を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:47:33 GMT)
Perspective on new implementations of atomtronic circuits [0.0] 量子技術プラットフォーム上での原子エレクトロニクス回路の展望を提供する。
我々は、(i)多成分量子流体を用いた物質波スキーム、(ii)原子のネットワーク、および(ii)原子トロニクス回路の根本的に新しい概念を提供する。
また、これらのシステムを駆動することで、原子工学の新しい経路が開ける方法についてもスケッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:04:11 GMT)
Optimal compression of constrained quantum time evolution [0.0] 量子多体系の時間発展は、短期量子コンピュータの最も有望な応用の1つである。
本研究では,局所ハミルトニアンの時間発展演算子を実装する回路の変動最適化の単純化を実証する。
この結果から,制約の符号化により,任意の大規模システムサイズに最適化コストを1桁以上削減し,スケーラビリティを向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:32:03 GMT)
Ontologising Trustworthy in the Telecommunications Domain [0.0] 信頼に値するという用語は、それに対応する誤解と誤用でよく定義されていない。
我々は、この用語の定義を他のものと同様に提示し、特定の通信利用事例に対してその適用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:04:46 GMT)
One-dimensional electron localization in semiconductors coupled to
electromagnetic cavities [0.0] 単モード電磁キャビティ内に1d半導体を配置することによって生じる局所導電率の変化について検討した。
キャビティ励起状態の非摂動を考慮したグリーン関数法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:45:56 GMT)
On quantum channels that destroy negative conditional entropy [0.0] 本稿では、負条件エントロピー破壊チャネル(NCEB)を強調し、負条件エントロピー消滅チャネル(NCEA)を導入する量子チャネルを深く掘り下げる。
我々はこれらのチャネルをトポロジカルな視点と情報理論的な視点の両方から特徴付け、それらの特性を連続的に並列に比較する。
我々は、条件エントロピーの負性性を損なわないチャネルを検知し、この量子資源の保存を保証するために処方薬を配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:48:15 GMT)
Nonorthogonal coding in spectrally-entangled photons [0.0] ファイバベースの長距離量子通信は、伝送損失が低いため実現可能である。
多重光子対を用いてスペクトルモードにおける非直交符号化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:31:53 GMT)
Non-diagonal Lindblad master equations in quantum reservoir engineering [0.0] ボゾン系およびフェルミオン系に対する正準変数の第1および第2モーメントに対する力学方程式の集合を示す。
提案手法は効率的であり,定常状態に対する解析解が得られる。
我々の探索は驚くべき副産物を産み出す: ボーソニック系に一般的に適用されるデュアン基準は、フェルミオン系にも等しく有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 01:30:07 GMT)
Narain CFTs from nonbinary stabilizer codes [0.0] 我々は、ナライン共形場理論(CFT)の構築を一般化する。
非ゼロ論理量子ビットの量子安定化符号と有限集合のナライン CFT との対応性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:55:18 GMT)
Multiple quantum Mpemba effect: exceptional points and oscillations [0.0] 量子ムペンバ効果の発生における例外点と複素固有値の役割について検討する。
例外点と複素固有値の両方が、$multiple$の量子Mpemba効果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 08:10:53 GMT)
Monitored Recurrence of a One-parameter Family of Three-state Quantum
Walks [0.0] ポリア数は、当初ウォーカーが特定のコイン状態にある確率と、ウォーカーが確実に原点に戻る確率に依存することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 07:06:18 GMT)
Mapping quantum circuits to shallow-depth measurement patterns based on
graph states [0.0] 我々は,測定に基づく量子コンピューティングのためのハイブリッドシミュレーション手法を開発した。
完全可換作用素の群は完全並列、すなわち非適応的測定を用いて実装可能であることを示す。
量子テレポーテーションを用いることで、そのような回路を一定の量子深さで実装する方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:00:00 GMT)
Machine Learning-Based Jamun Leaf Disease Detection: A Comprehensive
Review [0.0] ジャムン葉病は農業の生産性に重大な脅威をもたらす。
機械学習の出現は、これらの病気に効果的に取り組むための新たな道を開いた。
画像処理技術を用いた類似の疾患検出のために,様々な自動化システムが実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:46:30 GMT)
Long-term behaviour in an exactly solvable model of pure decoherence and
the problem of Markovian embedding [0.0] 我々は、純粋にデコヒーレンスを持つ開量子系のよく知られた解決可能なモデルを考える。
長期デコヒーレンスの速度が、システムとバスの相互作用を特徴づけるスペクトル密度に依存するかを研究することには価値がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:09:27 GMT)
LIFT OFF: LoRaWAN Installation and Fiducial Tracking Operations for the
Flightline of the Future [0.0] LIFT OFFは、人や支援機器のGPSセンサーと、航空機の視覚的フィジュアルを使って、追跡された全ての資産をリアルタイムで更新するマップを成功させた。
今後、空母や水陸両用攻撃船を含む他の環境にもこの技術を適用することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:22:17 GMT)
Information theoretic study of the neural geometry induced by category
learning [0.0] 我々は、カテゴリ学習によって引き起こされる表現の効率を評価するために、情報理論的アプローチをとる。
1つの主な結果は、カテゴリー学習が決定境界付近の神経空間の拡大を誘導することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:16:22 GMT)
Improved identification accuracy in equation learning via comprehensive
$\boldsymbol{R^2}$-elimination and Bayesian model selection [0.0] 本稿では、方程式学習における包括性と効率のバランスをとるアプローチを提案する。
段階的回帰から着想を得た我々の手法は、決定係数$R2$とベイズ模型の証拠$p(boldsymbol y|mathcal M)$を新しい方法で組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 09:40:19 GMT)
High-fidelity spin qubit shuttling via large spin-orbit interaction [0.0] ゼーマン場の大きな不均一性は、運動するスピン状態のコヒーレンスを安定化させる。
我々の発見は一般に幅広い設定に適用でき、大規模量子プロセッサへの道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:13:16 GMT)
Generative AI and US Intellectual Property Law [0.0] 人間のコンテンツクリエーターが、生成AIソフトウェアに対する知的財産権を維持することができるかどうかはまだわからない。
様々な裁判所の初期の兆候は、AIモデルによって生成された結果が、既存の法律の下での法的基準を満たすかどうかと、どの程度の程度で混ざり合っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:36:56 GMT)
From Reactive to Proactive Volatility Modeling with Hemisphere Neural
Networks [0.0] 我々は,新しいニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,マクロ経済密度予測のための最大推定値(MLE)を再活性化する。
ヘミスフィアニューラルネットワーク(HNN)は、可能時の主指標に基づく積極的なボラティリティ予測と、必要時の過去の予測誤差の大きさに基づく反応性ボラティリティ予測を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 21:37:50 GMT)
From Pixels to Titles: Video Game Identification by Screenshots using
Convolutional Neural Networks [0.0] 本稿では,5つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを用いて,単一スクリーンショットによるビデオゲームの識別について検討する。
CNNは自動で画像の特徴を抽出し、追加機能なしでスクリーンショットからゲームタイトルの識別を可能にする。
ImageNetの事前トレーニングされた重量を使って、EfficientNetB3は最高平均精度(74.51%)を達成し、DenseNet169は22のシステムのうち14で優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:07:34 GMT)
Fault Injection based Failure Analysis of three CentOS-like Operating
Systems [0.0] 本稿では,障害モードライブラリをベースとしたフォールトインジェクションによるOS障害解析手法について検討する。
障害注入実験は,3つの商用Linuxディストリビューション,Anolis OS,openEulerで実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:36:55 GMT)
FLASC: A Flare-Sensitive Clustering Algorithm: Extending HDBSCAN* for
Detecting Branches in Clusters [0.0] フレア感応性クラスタリングのためのアルゴリズムであるFLASCを提案する。
アルゴリズムの2つの変種が提示され、ノイズの堅牢性に対する計算コストが取引される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:55:16 GMT)
Evaluating the Efficacy of Hybrid Deep Learning Models in Distinguishing
AI-Generated Text [0.0] 私の研究は、AI生成テキストと人間の文章を正確に区別するために、最先端のハイブリッドディープラーニングモデルを使用することを調査します。
さまざまなソースからAIと人文からなる慎重に選択されたデータセットを利用し、それぞれに指示をタグ付けして、堅牢な方法論を適用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 06:26:53 GMT)
Error channels in quantum nondemolition measurements on spin systems [0.0] 量子非破壊測定(QND)は、量子情報処理の貴重な資源である。
反復QND測定は、基礎となる単発測定が低忠実度であっても、キュービットの準備と測定の忠実度を高めることができる。
モデルスピン量子ビット系における完全QND測定の偏差から生じる誤差の理解と定量化のための理論的枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:27:14 GMT)
Entanglement Hamiltonian of a nonrelativistic Fermi gas [0.0] 任意の次元における非相対論的自由フェルミオン気体の基底状態における球状領域に対するハミルトニアンの絡み合いについて検討する。
各セクターの絡み合いスペクトルは、線形ポテンシャルにおけるホッピングチェインと同一であり、角運動量がサブシステム境界の役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 22:27:56 GMT)
Energetical self-organization of a few strongly interacting particles [0.0] 短距離相互作用が強い数個の相互作用粒子の量子自己組織化について検討する。
系のエネルギーは、隣接する部位にある粒子間の結合の数によって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:13:40 GMT)
Elementary Quantum Recursion Schemes That Capture Quantum
Polylogarithmic Time Computability of Quantum Functions [0.0] 我々は、高速量子再帰(fast quantum recursion)と呼ばれる量子再帰の基本形式を導入し、「要素的」量子関数のEQS(elementary quantum schemes)を定式化する。
このクラスEQTIMESは、BQPOLYLOGTIMEで表される正確に量子対数時間計算性をキャプチャする。
また、よく知られた分割・分散戦略を実装するアルゴリズム的な手続きスキームについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:53:45 GMT)
Efficient Perception, Planning, and Control Algorithms for Vision-Based
Automated Vehicles [0.0] 本研究は,2次自動車両の運転のための効率的な枠組みを提案する。
このフレームワークは単眼カメラと安価なレーダーのみを必要とする。
実験では、提案された自動運転システムが現在の自動運転車に適用可能であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 13:18:28 GMT)
Efficient Concatenated Bosonic Code for Additive Gaussian Noise [0.0] ボソニック符号は量子情報処理のためのノイズレジリエンスを提供する。
本稿では,Gottesman-Kitaev-Preskill符号を用いて,デフォールトエラー発生キュービットと量子パリティ符号を用いて残差の処理を行う。
我々の研究は、幅広い量子計算と通信シナリオに応用できるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 05:41:03 GMT)
Effect of Quantum Information Scrambling on Bound Entangled States [0.0] 本稿では,量子情報(QI)が有界絡み状態に与える影響について述べる。
量子情報(QI)スクランブルは自由絡みを減少させるが、量子情報(QI)スクランブルは束縛された絡み合い状態の活性化に重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:22:41 GMT)
Dynamical separation of charge and energy transport in the sine-Gordon
model [0.0] sine-Gordonモデルがトポロジカル電荷とエネルギーの輸送の分離を示すことを示す。
分離の背後にあるメカニズムは、トポロジカルに荷電したキンク/アンチキンクの間の反射散乱である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:00:02 GMT)
Diagnosing non-Hermitian Many-Body Localization and Quantum Chaos via
Singular Value Decomposition [0.0] 相互作用する量子スピン鎖の強い局所障害は、非局在化された固有モードを局所化された固有状態に変換する。
これは、非局在化相はカオスであり、局所化相は可積分である。
我々は、ランダムな散逸(ランダムな乱れなしで)が、他の可積分系においてカオス的あるいは局所的な振る舞いを誘発するかどうかを問う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:00:01 GMT)
Demystifying the buzzword behind Digital Twin: a novel generic
evaluation model [0.0] デジタルツイン(DT)開発の人気が高まっているにもかかわらず、DTの重要な概念に対する共通理解と定義が欠如している。
本稿では,デジタル双生児の成熟度を評価するための4次元評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:45:41 GMT)
Defect groups of class $\mathcal{S}$ theories from the Coulomb branch [0.0] クラス $mathcalS[A_N-1]$ 4d $mathcalN = 2$理論をクーロン分岐データからそれらの欠陥群を導出することにより研究する。
欠陥群が$(mathbbZ_N)2g$であり、$g$が対応する曲面の種数であることを示すために、完全正則句読点の場合、BPS quiver を明示的に構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:00:00 GMT)
Darknet Traffic Analysis A Systematic Literature Review [0.0] 匿名ツールの目的は、強力な暗号化と難読化技術を実装することによって、ユーザの匿名性を保護することである。
この強力な匿名性機能は、ネットワーク上で追跡されるのを避けることを目的とした不正活動に関わる人々の避難所としても機能する。
本稿では,ダークネット内のトラフィック攻撃を監視し,識別するための機械学習技術を用いて,ダークネットトラフィックの手法を網羅的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:27:50 GMT)
Current and shot noise in a spin dependent driven normal metal -- BCS
superconductor junction [0.0] アンドレフ反射(Andreev reflection)は、通常の金属と超伝導体の間の接合で起こる基本的な輸送過程である。
通常の金属の2つのスピン成分が異なる周期駆動によって駆動される場合、N-S接合部での交流輸送について詳細に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:17:17 GMT)
Cross Entropy in Deep Learning of Classifiers Is Unnecessary -- ISBE
Error is All You Need [0.0] ディープラーニング分類器では、コスト関数は通常、SoftMaxとCrossEntropy関数の組み合わせの形を取る。
この研究はISBE機能を導入し、クロスエントロピー計算の冗長性に関する論文を正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 22:40:02 GMT)
Continuous-time open quantum walks in one dimension: matrix-valued
orthogonal polynomials and Lindblad generators [0.0] 本研究では,近辺遷移に着目した行列を用いて,一次元の連続時間オープン量子ウォークについて検討する。
量子ウォークの最近の結果は、整数上の連続時間生死連鎖に折りたたみトリックを適用するために適応されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:12:51 GMT)
Constrained Optimization of Rank-One Functions with Indicator Variables [0.0] 様々な機械学習アプリケーションに現れる決定変数のサポートに関する制約をモデル化する制約よりも、ランクワン凸関数が関与する最適化問題である。
本稿では、視点関数によって誘導される隠れ円錐構造を利用する構成的アプローチを提案する。
これにより、非線形可分あるいは非可分な目的関数を持つ集合の凸包記述に対する視点記述を体系的に与え、連続変数の制約にサインし、指標変数の制約を与えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:12:48 GMT)
Computer Vision for Carriers: PATRIOT [0.0] PATRIOTは、既存のカメラフィードを受信し、航空機のポーズを計算し、仮想のOuijaボードインターフェースを現在の資産と更新するプロトタイプシステムである。
ソフトウェアは人工的および現実世界のデータでテストされ、資産のポーズを正確に抽出することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 15:23:25 GMT)
Complexity of Thermofield double state for a Harmonic Oscillator with an
External Field [0.0] 周波数と外界が複雑性のダイナミクスに与える影響について検討する。
システムの周波数を増大させることで、複雑性が大幅に減少するのを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:28:37 GMT)
Cavity optomechanics in ultrastrong light matter coupling regime.
Self-alignment and optomechanic phase transition [0.0] 光学キャビティ内に量子二量体を配置する。
まず、光子の放出と再吸収によって媒介される二量体間の角運動量の交換が二量体のアライメントにつながると予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 16:12:14 GMT)
Black Holes, Cavities and Blinking Islands [0.0] 空洞にブラックホールを置くことは、重力の異なるスケールを研究する自然な方法として知られている。
キャビティ内のシュワルツシルトブラックホールの両側一般化におけるエンタングルメントエントロピーとエンタングルメントアイランドの進化を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 19:00:22 GMT)
Big Data Analytics for Network Level Short-Term Travel Time Prediction
with Hierarchical LSTM [0.0] 本稿では,Caltrans Performance Measurement System (PeMS) による大規模走行時間データセットを利用する。
大量のデータの課題を克服するために、ビッグデータ分析エンジンのApache SparkとApache MXNetがデータラングリングとモデリングに使用される。
階層型LSTMモデルは、ネットワークレベルの移動時間の空間的時間的相関を捉えるために、異なる時間スケールでの依存関係を考慮できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:38:19 GMT)
Avalanche terahertz photon detection in a Rydberg tweezer array [0.0] 本稿では,Rydberg tweezer アレイを用いた低強度テラヘルツ放射の増幅検出プロトコルを提案する。
センシング段階では、高励起リドベルク状態間の強いテラヘルツ領域の遷移を利用して個々のテラヘルツ光子を捕獲する。
増幅段階では、単一のテラヘルツ光子をレイドベルク励起の実質的な信号に変換するライドベルクファシリテーション機構を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 23:07:32 GMT)
Automatic Time Signature Determination for New Scores Using Lyrics for
Latent Rhythmic Structure [0.0] 本稿では,歌詞のみを入力として使用する新しいアプローチを提案する。
本稿では, 実験結果から, 受信器動作特性(ROC)の97.6%のF1スコアと0.996のAUC(Area Under the Curve)スコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 01:44:02 GMT)
Analysis of spin-squeezing generation in cavity-coupled atomic ensembles
with continuous measurements [0.0] 我々は3レベル原子を光学キャビティに結合させることによりスピンスクイーズ状態の生成を分析する。
最適なアプローチで提案した連続的なフィードバックを使わずに,重要なスピンスクイーズを実現することができることを示す。
本稿では、このスピンスクイーズプロトコルの最先端光時計への応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:19:15 GMT)
An atom-doped photon engine: Extracting mechanical work from a quantum
system via radiation pressure [0.0] 従来のピストンを放射圧で推進する原子ドープ光量子空洞を特徴とするモデルを提案する。
我々は、量子オットーとカルノットエンジンの構築にこのモデルを使用し、様々な条件下でのエネルギー、作業出力、効率、電力の点でそれらの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 10:57:26 GMT)
An analysis of localization transitions using non-parametric
unsupervised learning [0.0] 我々は、乱れた量子系状態の古典的な符号化構成を分析することで、代替的な視点を提供する。
我々は、定常ランダムグラフ上のアンダーソンモデルに対する我々のアプローチを示し、文献の結果と一致する遷移点を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:13:50 GMT)
Adinkra Symbol Recognition using Classical Machine Learning and Deep
Learning [0.0] 我々は、6つの畳み込み層、3つの完全連結層、オプションのドロップアウト正規化を用いて、分類と認識のためのCNNモデルを構築した。
モデルの精度と収束率を測定することにより,モデルの性能を評価する。
この応用が、私たちの伝統的かつモダンな生活を組織する上で、AIのさまざまな用途に関するアイデアを刺激することを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 11:26:41 GMT)
A systematic study comparing hyperparameter optimization engines on
tabular data [0.0] Ray Tuneライブラリで利用可能なすべてのハイパーオプトエンジンを比較します。
ほとんどのエンジンがランダム検索に勝っていることはわかっていますが、その中3つだけが明らかに際立っているのです。
一部のエンジンは特定の学習アルゴリズムのハイパーオプトに特化しているようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 14:21:47 GMT)
A statistical approach to latent dynamic modeling with differential
equations [0.0] 通常の微分方程式(ODE)は、プロセスの時間的局所的な変化の力学モデルを提供することができる。
本稿では,各観測結果を初期値として利用して,複数のローカルODEソリューションを得る方法を提案する。
脊髄性筋萎縮症に対するアプローチとそれに対応するシミュレーション研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 20:02:55 GMT)
A postquantum theory of classical gravity? [0.0] 量子場理論に結合した古典重力の一貫した理論を構築することで、別のアプローチを提案する。
力学は期待値に基づく半古典理論の病理に苦しむことはない。
古典量子理論は、幾何学上の場のバックリアクションを計算するのに有用な基本的あるいは効果的な理論であると見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 17:24:09 GMT)
A deep reinforcement learning model for predictive maintenance planning
of road assets: Integrating LCA and LCCA [0.0] 本研究では,M&R実践のタイプとタイミングを決定するために,強化学習(RL)を用いたフレームワークを提案する。
その結果,道路条件が良好な条件域に留まる20年間のM&R計画が提案された。
意思決定者や交通機関は、このスキームを利用して、予算の無駄を防ぎ、環境への影響を最小限に抑える、より良いメンテナンスの実践を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:29:31 GMT)
A Holographic Entanglement Entropy at Spi [0.0] 場の量子論における部分領域に対する有限絡み合いエントロピーを定義するには、2つの論理的に独立なスケールを導入する必要がある。
AdS/CFTでは、IRスケールはAdS長尺、UVカットオフはバルクラジアルカットオフ、サブリージョンは無次元の角度で指定される。
平坦空間には空間無限大(spi)に関連付けることのできる「spi-sub Region」という概念が存在すると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 27 Nov 2023 18:21:26 GMT)