MetaFormer Baselines for Vision [173.2] 私たちはMetaFormerのベースラインモデルをいくつか導入し、最も基本的なミキサーや一般的なミキサーを使用します。
MetaFormerはパフォーマンスのしっかりとした低いバウンダリを保証します。
また,新たなアクティベーションであるStarReLUは,GELUと比較してFLOPを減少させるが,性能は向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 07:46:46 GMT)
A Bayesian Federated Learning Framework with Online Laplace
Approximation [144.7] フェデレートラーニングは、複数のクライアントが協力してグローバルに共有されたモデルを学ぶことを可能にする。
クライアント側とサーバ側の両方の後方部を近似するために,オンラインラプラス近似を用いた新しいFLフレームワークを提案する。
提案手法の利点を実証し,いくつかのベンチマークで最新の結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 07:13:00 GMT)
Baize: An Open-Source Chat Model with Parameter-Efficient Tuning on
Self-Chat Data [101.6] ChatGPTのようなチャットモデルは印象的な機能を示しており、多くのドメインで急速に採用されている。
本稿では,ChatGPTを利用して,高品質なマルチターンチャットコーパスを自動生成するパイプラインを提案する。
我々は,オープンソースの大規模言語モデルであるLLaMAを強化するために,パラメータ効率のチューニングを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 21:05:22 GMT)
Evaluating the Factual Consistency of Large Language Models Through News
Summarization [97.0] 本稿では,要約タスクに着目したFIB(Factual Inconsistency Benchmark)と呼ばれる新しいベンチマークを提案する。
現実的に一貫した要約では、手作業で事実的に一貫したものとして検証する、人書きの参照要約を使用します。
現実的に矛盾しない要約に対して、我々は、事実的に矛盾しているとして手動で注釈付けした一連の要約モデルから要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:10:15 GMT)
StableDreamer: Taming Noisy Score Distillation Sampling for Text-to-3D [88.7] 本稿では3つの進歩を取り入れた方法論であるStableDreamerを紹介する。
まず、SDS生成前の等価性と、簡単な教師付きL2再構成損失を定式化する。
第2に,画像空間拡散は幾何学的精度に寄与するが,色調の鮮明化には潜時空間拡散が不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 02:27:58 GMT)
Principle-Driven Self-Alignment of Language Models from Scratch with
Minimal Human Supervision [84.3] ChatGPTのような最近のAIアシスタントエージェントは、人間のアノテーションと人間のフィードバックからの強化学習を教師付き微調整(SFT)に頼り、アウトプットを人間の意図に合わせる。
この依存は、人間の監督を得るために高いコストがかかるため、AIアシスタントエージェントの真の可能性を大幅に制限することができる。
本稿では,AIエージェントの自己調整と人間監督の最小化のために,原則駆動推論とLLMの生成能力を組み合わせたSELF-ALIGNという新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 21:36:10 GMT)
PARTNER: Level up the Polar Representation for LiDAR 3D Object Detection [81.2] 本稿では、極座標における新しい3次元物体検出器Partnerを紹介する。
提案手法は,ONCE検証セットにおいて3.68%,9.15%の差で従来の極性理論よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 08:00:53 GMT)
Symmetric Mean-field Langevin Dynamics for Distributional Minimax
Problems [79.0] 平均場ランゲヴィンのダイナミクスを、対称で証明可能な収束した更新で、初めて確率分布に対する最小の最適化に拡張する。
また,時間と粒子の離散化機構について検討し,カオス結果の新たな均一時間伝播を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 13:01:29 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） (Sat, 2 Dec 2023 05:12:04 GMT)
Token Fusion: Bridging the Gap between Token Pruning and Token Merging [71.8] ビジョントランスフォーマー(ViT)はコンピュータビジョンの強力なバックボーンとして登場し、多くの伝統的なCNNを上回っている。
計算オーバーヘッドは、主に自己アテンション機構によるもので、リソース制約のあるエッジデバイスへのデプロイが困難になる。
トークンプルーニングとトークンマージの両方のメリットを両立させる手法であるToken Fusion(ToFu)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 04:29:19 GMT)
Towards Graph Foundation Models: A Survey and Beyond [68.4] ファンデーションモデルは、さまざまな人工知能アプリケーションにおいて重要なコンポーネントとして現れてきた。
基礎モデルがグラフ機械学習研究者を一般化し、適応させる能力は、新しいグラフ学習パラダイムを開発する可能性について議論する。
本稿では,グラフ基礎モデル(GFM)の概念を紹介し,その重要な特徴と基礎技術について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 08:36:17 GMT)
Structured, Complex and Time-complete Temporal Event Forecasting [66.2] 時間的イベント予測は、歴史で観測された出来事から次に何が起こるかを予測することを目的としている。
それまでの時間的事象の定式化は、非構造的、原子的、あるいは完全な時間的情報が欠如している。
SCTc-TE(Structured, Complex, and Time-complete Temporal Event)の新たな定式化について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 07:40:21 GMT)
Taming Latent Diffusion Models to See in the Dark [65.6] LDM-SIDと呼ばれる新しい拡散モデルに基づく低光画像強調法(LLIE)を提案する。
低照度情報で供給されるテーピングモジュールは、拡散モデルにおける中間的特徴を変調するために、一対のアフィン変換パラメータを出力する。
また、入力されたRAW画像に2次元離散ウェーブレット変換を適用し、LLIEタスクを低周波コンテンツ生成と高周波ディテールメンテナンスの2つの必須部分に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 04:31:51 GMT)
Egocentric Whole-Body Motion Capture with FisheyeViT and Diffusion-Based
Motion Refinement [65.1] 本研究では,人体と手の動きを同時に推定する単一魚眼カメラを用いて,自我中心型全体モーションキャプチャーを探索する。
この課題は、高品質なデータセットの欠如、魚眼カメラの歪み、人間の身体の自己閉塞など、重大な課題を提起する。
そこで本研究では,魚眼画像の特徴を3次元人体ポーズ予測のための3次元熱マップ表現に変換した魚眼画像の特徴を抽出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 06:55:54 GMT)
Virtual Category Learning: A Semi-Supervised Learning Method for Dense
Prediction with Extremely Limited Labels [63.2] 本稿では,ラベルの修正を伴わずに,混乱したサンプルを積極的に使用することを提案する。
仮想カテゴリー(VC)は、モデルの最適化に安全に貢献できるように、各混乱したサンプルに割り当てられる。
私たちの興味深い発見は、密集した視覚タスクにおけるVC学習の利用に注目しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 16:23:52 GMT)
Label-Retrieval-Augmented Diffusion Models for Learning from Noisy
Labels [62.0] ノイズの多いラベルからの学習は、実際のアプリケーションのための機械学習において、重要かつ長年にわたる問題である。
本稿では,生成モデルの観点からラベルノイズ問題を再構成する。
我々のモデルは、標準的な実世界のベンチマークデータセットで新しいSOTA(State-of-the-art)結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 07:30:10 GMT)
Information Extraction in Low-Resource Scenarios: Survey and Perspective [60.7] 情報抽出は構造化されていないテキストから構造化された情報を導き出そうとする。
本稿では,emphLLMおよびemphLLMに基づく低リソースIEに対するニューラルアプローチについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 10:23:59 GMT)
Planning as In-Painting: A Diffusion-Based Embodied Task Planning
Framework for Environments under Uncertainty [56.3] 具体的AIのためのタスクプランニングは、最も難しい問題の1つだ。
In-paintingとしての計画」というタスク非依存の手法を提案する。
提案するフレームワークは,様々な具体的AIタスクにおいて,有望なパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 10:07:17 GMT)
A ripple in time: a discontinuity in American history [56.0] このメモは、KaggleのState of the Union Addressデータセットを使用して、驚くべき観察を行う。
我々の主なアプローチは、BERT (DistilBERT) や GPT-2 のようなベクトル埋め込みを使うことです。
すべての計算は、GitHubの付随するコードを使用することで複製できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 17:24:17 GMT)
A New Learning Paradigm for Foundation Model-based Remote Sensing Change
Detection [54.0] 変化検出(CD)は、土地被覆の動的過程を観察し解析するための重要な課題である。
本稿では,基盤モデルに基づくCD適応フレームワークであるBi-Temporal Adapter Network (BAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 15:57:17 GMT)
DIFUSCO: Graph-based Diffusion Solvers for Combinatorial Optimization [51.5] グラフベースの拡散フレームワークであるDIFUSCOを導入する。
本フレームワークは, NPC問題を離散0, 1ベクトル最適化問題とみなす。
MIS問題に対して、DIFUSCOは、挑戦的なSATLIBベンチマークにおいて、以前の最先端のニューラルソルバよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 21:27:23 GMT)
DDxT: Deep Generative Transformer Models for Differential Diagnosis [51.3] より単純な教師付き学習信号と自己教師付き学習信号で訓練した生成的アプローチが,現在のベンチマークにおいて優れた結果が得られることを示す。
The proposed Transformer-based generative network, named DDxT, autoregressive produce a set of possible pathology,, i. DDx, and predicts the real pathology using a neural network。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 22:57:25 GMT)
On reconstruction of states from evolution induced by quantum dynamical
semigroups perturbed by covariant measures [50.2] 共変測度によって摂動される量子力学半群によって誘導される進化から量子系の状態を復元する能力を示す。
本手法では、量子チャネルを介して伝送される量子状態の再構成を記述し、光ファイバーを介して伝送される光状態の再構成に応用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:56:00 GMT)
Bootstrapping Interactive Image-Text Alignment for Remote Sensing Image
Captioning [49.5] BITAと呼ばれるリモートセンシング画像キャプションのための対話型画像テキストアライメントをブートストラップする2段階の視覚言語事前学習手法を提案する。
具体的には、第1段階は画像テキストコントラスト学習による予備的なアライメントを含む。
第2段階では、インタラクティブなフーリエ変換器が凍結画像エンコーダと大きな言語モデルとを接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 17:32:17 GMT)
Meta-Learned Attribute Self-Interaction Network for Continual and
Generalized Zero-Shot Learning [46.6] ゼロショット学習(ZSL)は、トレーニング中のカテゴリーを見えないものに一般化するための有望なアプローチである。
連続的なZSLのためのMAIN(Meta-learned Attribute Self-Interaction Network)を提案する。
メタラーニングと属性エンコーダの逆正則化を用いて学習した属性をペアリングすることで、未知のクラス属性を活用することなく、最先端の成果を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 16:23:01 GMT)
Federated Heterogeneous Graph Neural Network for Privacy-preserving
Recommendation [45.4] ヘテロジニアス情報ネットワーク(HIN)は,レコメンデータシステムにおけるデータの分散を緩和する強力なツールとなっている。
既存のHINベースのレコメンデーションは、データの集中型ストレージ仮定を保持し、集中型モデルトレーニングを実行する。
本稿では,HINをクライアント側に保存されたプライベートなHINに分割し,サーバ側で共有する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 06:55:40 GMT)
DPHMs: Diffusion Parametric Head Models for Depth-based Tracking [44.5] Diffusion Parametric Head Models (DPHMs) は、単分子深度配列からの堅牢な容積頭部再構成と追跡を可能にする生成モデルである。
本稿では,ボリュームヘッドの再構築と追跡を正規化するために,遅延拡散に基づく手法を提案する。
提案手法を最先端の追跡手法と比較し,頭部の自己同一性向上とロバストな表現追跡を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 08:34:22 GMT)
Adversarial Training for Graph Neural Networks: Pitfalls, Solutions, and
New Directions [43.0] 本研究は,先行研究におけるグラフ学習の実践的限界だけでなく,理論的にも理論的にも基礎的な制約も提示し克服する。
我々は,複数のノードを同時にターゲットとする構造摂動に対する最初の攻撃を導入し,グローバル(グラフレベル)とローカル(ノードレベル)の制約を扱えるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 17:27:45 GMT)
RobustCalib: Robust Lidar-Camera Extrinsic Calibration with Consistency
Learning [42.9] LiDARカメラ外部推定の現在の手法は、オフラインの目標と人間の努力に依存している。
本稿では,外因性キャリブレーション問題に頑健で自動的で単発的な方法で対処する新しい手法を提案する。
我々は,異なるデータセットの総合的な実験を行い,本手法が正確かつ堅牢な性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:29:50 GMT)
Private Federated Frequency Estimation: Adapting to the Hardness of the
Instance [40.5] フェデレート周波数推定(FFE)では、複数のクライアントが協力して、集合データの周波数を推定する。
より実用的なマルチラウンドFEE設定の下では、カウントスケッチの単純な適応は厳密に準最適であることを示す。
そこで本研究では,より高精度なハイブリッドスケッチアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:10:55 GMT)
Beyond Accuracy: Statistical Measures and Benchmark for Evaluation of
Representation from Self-Supervised Learning [39.4] 自己教師付きメートル法学習は、一般的な距離関数を学習する可能性に注意を向けている。
我々は,ImageNet-21K と WordNet をベースとした,クラスの多様性と粒度を備えた大規模ベンチマークを提案する。
SMLBは、14M以上の画像、20Kクラス、および16Kの分類ノードで識別的識別性と一般化性を厳格に評価するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 12:23:46 GMT)
Exploiting Diffusion Priors for All-in-One Image Restoration [38.6] オールインワン画像復元は、画像復元の様々な課題を1つのモデルで解決することを目的としている。
本稿では, 事前訓練した拡散モデルにより得られた画像の先行画像を利用して, 劣化モデリングと拡散誘導という2つの課題に対処する方法を提案する。
モチベーションを活かして、ゼロAIRと呼ばれるオールインワン画像復元のためのゼロショットフレームワークを提案し、代わりに、テスト時間劣化モデリング(TDM)と3段階拡散誘導(TDG)を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 13:35:48 GMT)
Explore to Generalize in Zero-Shot RL [38.4] 本研究では,強化学習におけるゼロショットの一般化について検討する。
提案手法は,Mazeタスクが83%,Heistが74%,トレーニングレベルが200ドルという,極めて効果的な一般化を実現したProcGen課題のタスクの最先端技術であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 19:19:05 GMT)
Volumetric Rendering with Baked Quadrature Fields [37.4] テクスチャ化された多角形を利用して高速な推論を可能にする非透明シーンのための新しいニューラルラジアンス場(NeRF)表現を提案する。
本手法は,ボリュームレンダリングの利点を生かしながら,既存のグラフィックスフレームワークと容易に統合することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 20:45:18 GMT)
Boosting Object Detection with Zero-Shot Day-Night Domain Adaptation [37.2] 実際の低照度データを必要としない、明るいシナリオから低照度シナリオへの検出。
ExDark, DARK FACE, CODaNデータセットを用いた実験により, 本手法の低光域一般化性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 20:11:48 GMT)
Demystifying DeFi MEV Activities in Flashbots Bundle [36.6] 分散型ファイナンス(無許可ブロックチェーン)は、最近人気が高まっている。
無許可ブロックチェーンの透明性のため、オポチュニストトレーダーはマイナー抽出可能な価値(MEV)を抽出することで収益を得るために競争することができる。
Flashbotsのバンドル機構は、より洗練されたMEV抽出を設計する能力を持つオポチュニストトレーダーに権限を与えるため、MEVコンペティションをさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:46:39 GMT)
Conservative State Value Estimation for Offline Reinforcement Learning [36.4] 保守的状態価値推定(CSVE)は、OOD状態に直接ペナルティを与えることによって、保守的なV関数を学ぶ。
我々は,データセットの周辺状態をサンプリングし,ペナルティ化することにより,批判者が保守的価値推定を行う実用的なアクタ批判アルゴリズムを開発した。
我々はD4RLの古典的連続制御タスクにおいて,本手法が保守的なQ関数学習法よりも優れており,最近のSOTA法と強く競合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 14:08:25 GMT)
WeaverBird: Empowering Financial Decision-Making with Large Language
Model, Knowledge Base, and Search Engine [36.1] WeaverBirdは金融分野向けに設計されたインテリジェントな対話システムである。
本システムは,金融関連テキストの広範なコーパスを用いて調整されたGPTアーキテクチャの大規模言語モデルを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 12:24:14 GMT)
ControlDreamer: Stylized 3D Generation with Multi-View ControlNet [34.9] 我々は、慎重にキュレートされた100Kテキストコーパスからデータセットに基づいてトレーニングされた、新しい深度対応多視点拡散モデルであるMulti-view ControlNetを紹介する。
マルチビューコントロールネットは、2段階のパイプラインであるControlDreamerに統合され、テキストガイドによるスタイリングされた3Dモデルの生成を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 13:04:54 GMT)
Physics-Informed Gaussian Process Regression Generalizes Linear PDE
Solvers [34.8] 線形偏微分方程式と呼ばれる力学モデルのクラスは、熱伝達、電磁気、波動伝播などの物理過程を記述するために用いられる。
離散化に基づく特殊数値法はPDEの解法として用いられる。
パラメータや測定の不確実性を無視することで、古典的なPDE解法は固有の近似誤差の一貫した推定を導出できない可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 15:10:48 GMT)
Adaptive Resource Allocation for Semantic Communication Networks [34.2] 本稿では,意味的量子化効率(SQE)や伝送遅延などのセマンティック通信ネットワークにおけるサービス品質について検討する。
全体として有効なSC-QoSを最大化する問題は、基地局、ビット意味表現、サブチャネル割り当て、およびセマンティックリソース割り当てを共同で送信することで定式化される。
本設計では, セマンティックノイズに効果的に対処でき, 無線通信において, 複数のベンチマーク方式と比較して優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:12:12 GMT)
LucidDreamer: Towards High-Fidelity Text-to-3D Generation via Interval
Score Matching [33.7] テキストから3D生成の最近の進歩は、将来性を示している。
多くの手法がSDS(Score Distillation Sampling)に基づいている。
オーバー・スムーシングに対抗するために,ISM(Interval Score Matching)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 02:57:54 GMT)
A Survey of Temporal Credit Assignment in Deep Reinforcement Learning [33.6] クレディ・アサインメント問題(Capital Assignment Problem, CAP)とは、強化学習(Reinforcement Learning, RL)エージェントが長期的な結果と行動を関連付けるための長年にわたる課題を指す。
本稿では,技術アルゴリズムの状態の公平な比較を可能にする信用の統一形式について提案する。
我々は、遅延効果、転置、行動への影響の欠如に起因する課題について論じ、既存の手法がそれらにどう対処しようとしているのかを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 08:49:51 GMT)
RLHF and IIA: Perverse Incentives [33.5] 人間からのフィードバック(RLHF)からの強化学習のための既存のアルゴリズムは、無関係な代替品(IIA)の独立を前提としたモデルであるため、好ましくない反応をインセンティブにすることができる。
IIAによって誘導される逆のインセンティブは、クエリフォーマットや学習アルゴリズムを革新するときに、過激な振る舞いを引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 08:04:29 GMT)
DiLoCo: Distributed Low-Communication Training of Language Models [33.4] 大規模言語モデル(LLM)は、機械学習の多くのアプリケーションにおいて重要なコンポーネントである。
LLMのトレーニングのための標準的なアプローチは、多数の相互接続されたアクセラレータを必要とする。
本研究では,低接続のデバイス上での言語モデルのトレーニングを可能にする分散最適化アルゴリズムDiLoCoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 14:10:14 GMT)
Motion-aware Needle Segmentation in Ultrasound Images [31.3] 本稿では,従来のカルマンフィルタ(KF)とデータ駆動学習を組み合わせた針分割手法を提案する。
我々は、新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をベースとしたKFインスパイアブロックを用いた、最新の最先端の針分割モデルと比較して、優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 22:25:24 GMT)
GPT-Fathom: Benchmarking Large Language Models to Decipher the
Evolutionary Path towards GPT-4 and Beyond [31.3] GPT-Fathomは、OpenAI Evals上に構築された大規模言語モデル(LLM)のための、オープンソースで再現可能な評価スイートである。
私たちは,7つの機能カテゴリにまたがる20以上のベンチマークで,10以上のLLMとOpenAIのレガシモデルを評価しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 13:27:22 GMT)
Long-term Forecasting with TiDE: Time-series Dense Encoder [30.6] 時系列予測のための多層パーセプトロン(MLP)を用いたエンコーダデコーダモデルTiDEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 00:43:16 GMT)
Enabling On-Device Large Language Model Personalization with
Self-Supervised Data Selection and Synthesis [29.0] 本稿では,オンライン上で最も代表的なデータを自己管理的に選択・保存するための新しいフレームワークを提案する。
実験の結果,提案フレームワークは,バニラベースラインと比較して,ユーザ固有のコンテンツ生成能力(精度)と微調整速度(性能)に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 17:35:28 GMT)
Does VLN Pretraining Work with Nonsensical or Irrelevant Instructions? [27.3] R2R 上の HAMT と VLN-BERT の下流性能には, 事前学習中の非意味的あるいは無関係な言語命令がほとんど影響しないことがわかった。
ダウンストリーム性能を向上する非意味な命令を生成する効率的な拡張手法であるUnigram + Objectを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 06:39:17 GMT)
Has Anything Changed? 3D Change Detection by 2D Segmentation Masks [27.2] 内部空間の3次元スキャンを日常的に取得する。
この情報は、没入型仮想体験で操作するために、ロボットやAR、VRデバイスにとって重要である。
本研究では,シーン内に存在するオブジェクトの事前知識を必要とせずに,オブジェクトの追加,移動,削除を未監視で検出するオブジェクト発見手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 14:30:23 GMT)
Diffusion Handles: Enabling 3D Edits for Diffusion Models by Lifting
Activations to 3D [26.5] Diffusion Handlesは、拡散画像上の3Dオブジェクトの編集を可能にする新しいアプローチである。
既存の事前学習拡散モデルと2次元画像深度推定を用いて,これらの編集を行う。
編集された結果は、信頼性が高く、フォトリアルであり、オブジェクトの同一性を保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 03:29:39 GMT)
AutoDIR: Automatic All-in-One Image Restoration with Latent Diffusion [26.4] 遅延拡散(AutoDIR)を用いたオールインワン画像復元フレームワークを提案する。
AutoDIRは、複数の未知の劣化を自動的に検出し、対処する。
特にAutoDIRは、複数の未知の劣化を伴う実シナリオイメージを自動的に処理する最初の方法でもある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:44:48 GMT)
FreeMan: Towards Benchmarking 3D Human Pose Estimation under Real-World
Conditions [26.3] FreeManは、現実世界の条件下で収集された最初の大規模なマルチビューデータセットである。
8000のシーケンスから1100万フレームで構成され、異なる視点から見ることができます。
これらのシーケンスは、10の異なるシナリオにまたがって40の被験者をカバーし、それぞれ異なる照明条件を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 07:04:22 GMT)
CapsFlow: Optical Flow Estimation with Capsule Networks [25.2] カプセルは分離実体とそれらのポーズを連続行列としてモデル化するために特化される。
本研究では,データセット内のカプセルによって検出されたオブジェクトのポーズに対する単純な線形操作が,フローをモデル化するのに十分であることを示す。
本研究では,FlowNetおよびPWC-Netモデルより優れた小型玩具について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 01:43:05 GMT)
SuGaR: Surface-Aligned Gaussian Splatting for Efficient 3D Mesh
Reconstruction and High-Quality Mesh Rendering [24.9] 本稿では,3次元ガウス格子から高精度かつ極めて高速なメッシュ抽出を可能にする手法を提案する。
しかし、これらのガウス人は最適化後に非組織化される傾向があるため、何百万もの小さな3Dガウスからメッシュを抽出することは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 16:19:12 GMT)
FRAUDability: Estimating Users' Susceptibility to Financial Fraud Using Adversarial Machine Learning [24.8] 本研究では,金融不正検出システムの性能をユーザ毎に推定するFRAUDabilityを提案する。
提案手法は,不正検出システムの特定のユーザに対する金銭的不正を検知する能力の数値的な推定値である「フルートビリティスコア」を生成する。
また,このスコアは,不正性が高いユーザに対してのみ関与することで,攻撃者の財務利益を54%引き上げる上で有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:33:05 GMT)
Industrial Internet of Things Intelligence Empowering Smart
Manufacturing: A Literature Review [24.8] 競争の激しいビジネス環境と、ますますパーソナライズされたカスタマイズのニーズが、デジタルトランスフォーメーションと製造業のアップグレードを推進している。
IIoTインテリジェンスは、製造バリューチェーンのさまざまな面で革新的で効率的なソリューションを提供することができ、製造業の変革の道筋を照らす。
本稿では,IIoTインテリジェンスの概要を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 06:08:39 GMT)
Pointer Networks Trained Better via Evolutionary Algorithms [24.7] Pointer Network(PtrNet)は、組合せ最適化問題(COP)を解決するための特定のニューラルネットワークである。
本稿では進化的アルゴリズム(EA)を用いたPtrNetの学習の利点を深く掘り下げる。
EAは同じ計算時間でソリューションの品質を最大30.21%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 14:38:58 GMT)
Learning High-Order Relationships of Brain Regions [24.4] 高次関係は最大情報的かつ最小冗長(MIMR)であるべきだと我々は主張する。
我々は,fMRIデータからMIMR高次関係を抽出することを目的としたHyBRiDという新しい手法を提案する。
我々のモデルは、最先端の予測モデルよりも平均12.1%優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 21:39:05 GMT)
Unveiling the Power of Audio-Visual Early Fusion Transformers with Dense
Interactions through Masked Modeling [24.3] 人間は聴覚情報と視覚情報を統合でき、周囲の環境をより深く理解することができる。
認知心理学と神経科学の研究を通じて実証された、音声と視覚の早期融合は、マルチモーダル知覚モデルを開発するための有望な可能性を提供する。
初期融合によるオーディオ・ビジュアル・エンコーダの訓練にマスク付き再構成フレームワークを活用することで、早期融合アーキテクチャの訓練に対処する。
本研究では,局所的な音声と視覚的表現の相互作用を捉え,細粒度な相互作用を捕捉するモデルの能力を向上する,注意に基づく融合モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 03:38:49 GMT)
SEED: Domain-Specific Data Curation With Large Language Models [23.3] LLM-as-compilerアプローチであるSEEDは,Large Language Models(LLM)を介して,ドメイン固有のデータキュレーションソリューションを自動的に生成する。
SEDは、それらのジェネリックなソリューションを著しく上回るドメイン固有のソリューションを生成する。
SEDは最先端または同等の少数ショットのパフォーマンスを達成し、LLM呼び出しの数を著しく削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 03:36:27 GMT)
Understanding Fairness Surrogate Functions in Algorithmic Fairness [23.1] フェアネスの定義とフェアネスのサロゲート関数の間には、サロゲートとフェアネスのギャップがあることが示される。
我々は、不公平を緩和するギャップを反復的に減少させる「バランスド・サロゲート」という、新規で一般的なアルゴリズムを精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 15:08:20 GMT)
From Beginner to Expert: Modeling Medical Knowledge into General LLMs [22.5] 大規模言語モデル(LLM)に基づく人工知能(AI)システムは、自然言語の理解と生成において顕著な能力を示した。
これらのモデルは、医学的な知識を推論したり、医師のような方法で医学的な疑問に答えたりするといった、繊細な応用に関して重要な課題に直面している。
本研究は、事前訓練された一般LLMモデル(AntGLM-10B)から始まり、医療初心者から医療専門家(AntGLM-Med-10B)に微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 05:54:06 GMT)
Free from Bellman Completeness: Trajectory Stitching via Model-based
Return-conditioned Supervised Learning [22.3] 本稿では,リターン条件付き教師あり学習(RCSL)に基づく非政治的学習技術が,ベルマン完全性の課題を回避することができることを示す。
本稿では,MBRCSL と呼ばれる単純なフレームワークを提案し,RCSL の手法により動的プログラミングにより,異なるトラジェクトリのセグメントを縫合することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 11:27:53 GMT)
Rethinking Multiple Instance Learning for Whole Slide Image
Classification: A Bag-Level Classifier is a Good Instance-Level Teacher [22.1] 複数のインスタンス学習は、WSI(Whole Slide Image)分類において約束されている。
既存の手法は一般に2段階のアプローチを採用しており、学習不可能な特徴埋め込み段階と分類器訓練段階からなる。
バッグレベルの分類器は、良いインスタンスレベルの教師になれると提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 10:16:03 GMT)
SASSL: Enhancing Self-Supervised Learning via Neural Style Transfer [22.0] SASSL: 自己監視学習のためのスタイル拡張は、ニューラルスタイル転送に基づく新しい拡張技術である。
実験結果から,ImageNetではトップ1の分類性能が2%以上向上していることがわかった。
また、5つの多様なデータセット間での転送学習のパフォーマンスを測定し、最大3.75%の大幅な改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 17:25:30 GMT)
Evetac: An Event-based Optical Tactile Sensor for Robotic Manipulation [21.9] Evetacはイベントベースの光学触覚センサーである。
タッチ処理アルゴリズムを開発し,その測定結果を1000Hzでオンラインで処理する。
Evetacの出力とマーカー追跡は、データ駆動スリップの検出と予測モデルを学ぶ上で有意義な機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 22:01:49 GMT)
Which linguistic cues make people fall for fake news? A comparison of
cognitive and affective processing [21.9] 言語的手がかり(副詞、人称代名詞、肯定的な感情語、否定的な感情語など)は、あらゆるテキストの重要な特徴である。
我々は、認知処理(注意深い思考)と情緒的処理(無意識自動評価)の両方における言語的手がかりの役割を比較した。
利用者はより長いフェイクニュース記事の認知処理に取り組んでおり、情緒的な処理は分析語で書かれたフェイクニュースに対してより顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 11:06:14 GMT)
Power-balanced Memristive Cryptographic Implementation Against Side Channel Attacks [21.2] 本稿では,暗号論理回路の電力消費を隠蔽するために,memristorグループを利用した電力均衡型隠れ方策を提案する。
本研究は、論理回路のセキュリティと効率を向上し、電力バランスの取れた隠れ手法の大幅な進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 16:26:35 GMT)
Grounding Foundation Models through Federated Transfer Learning: A
General Framework [20.9] GPT-4のような基礎モデル(FM)は、様々な自然言語処理やコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な成功を収めている。
FMをドメイン固有のタスクに適応させたり、ドメイン固有の知識で拡張することで、FMの潜在能力を最大限に活用することができる。
近年,フェデレート・トランスファー・ラーニング(FTL)を活用したFMの基盤化の必要性が,学術と産業の両面で強く現れている。
FTL-FM研究の強い成長と、FTL-FMが産業応用に与える影響を動機として、FTL-FMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 15:06:05 GMT)
Neural Graph Collaborative Filtering Using Variational Inference [19.8] 本稿では,変分グラフオートエンコーダを用いて学習した表現を組み込む新しいフレームワークとして,変分埋め込み協調フィルタリング(GVECF)を導入する。
提案手法は,テストデータに対するリコールを最大13.78%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:43:13 GMT)
Dynamic Inertial Poser (DynaIP): Part-Based Motion Dynamics Learning for
Enhanced Human Pose Estimation with Sparse Inertial Sensors [17.4] 本稿では,スパース慣性センサを用いた人間のポーズ推定手法を提案する。
5つの公開データセットにわたる最先端モデルよりも優れたパフォーマンスを示す。
当社のモデルの実装を一般公開します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 13:17:10 GMT)
Grounded Text-to-Image Synthesis with Attention Refocusing [16.9] 拡散モデルのクロスアテンション層と自己アテンション層の潜在的な原因を明らかにする。
そこで本研究では,サンプリング中の空間配置に応じて注目マップを再焦点化するための2つの新たな損失を提案する。
提案手法は,既存手法の制御性を効果的に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 02:02:54 GMT)
DiverseDream: Diverse Text-to-3D Synthesis with Augmented Text Embedding [15.8] 既存のテキストから3Dの手法はモード崩壊を起こしやすいため、結果の多様性は低い。
同じテキストプロンプトから異なる3次元モデルの結合生成を考慮した新しい手法を提案する。
本手法はテキストから3D合成における多様性を質的,定量的に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 08:21:20 GMT)
Axiomatic Preference Modeling for Longform Question Answering [15.7] そこで我々は,人間の嗜好を維持するために,多種多様な嗜好信号を生成するための公理的枠組みを開発した。
我々はこれらの公理的信号を用いて、長大な質問に対する回答を評価するためのモデルを訓練する。
提案手法は,GPT-4よりも高い頻度で,ゴールドアノテートされた選好ラベルに適合する約220万のパラメータを持つ選好モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 23:11:41 GMT)
Augmentation-aware Self-supervised Learning with Conditioned Projector [15.3] 自己教師付き学習(SSL)は、ラベルのないデータから堅牢な表現を学ぶための強力な技術である。
本稿では,プロジェクタネットワークを改良し,表現空間の特徴に対する感受性を高めることを提案する。
提案手法は条件拡張型自己教師学習(CASSLE)と呼ばれ,通常の共同埋め込み型SSL手法に直接適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 20:52:14 GMT)
Distributed Bayesian Estimation in Sensor Networks: Consensus on
Marginal Densities [15.0] 連続変数上の確率分布の関数空間において、確率的確率的アルゴリズムを導出する。
これらの結果を利用して、個々のエージェントが観測する変数のサブセットに制限された新しい分散推定器を得る。
これは、協調的なローカライゼーションやフェデレートドラーニングのような応用に関係しており、任意のエージェントで収集されたデータは、関心のあるすべての変数のサブセットに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 21:10:06 GMT)
ARN: A Comprehensive Framework and Benchmark for Analogical Reasoning on
Narratives [15.0] アナロジカル推論は人間の主要な能力の1つであり、創造性や科学的発見と結びついている。
この能力は自然言語処理(NLP)や認知心理学において広く研究されている。
我々は、物語要素を利用した物語の類似的推論のための評価フレームワークを作成し、低階と高階のマッピングを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 13:47:20 GMT)
AIM: Automatic Interrupt Modeling for Dynamic Firmware Analysis [14.6] AIMは汎用的でスケーラブルで、ハードウェアに依存しない動的ファームウェア分析フレームワークである。
AIMは、ファームウェアにおける割り込み依存コードを、新しい、ファームウェア誘導のジャスト・イン・タイム・イン・タイム・イン・タイム・インターファイリング技術によってカバーする。
私たちのフレームワークは、最先端のアプローチよりも11.2倍の割り込み依存のコードをカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:06:22 GMT)
From Voices to Validity: Leveraging Large Language Models (LLMs) for
Textual Analysis of Policy Stakeholder Interviews [14.1] 本研究では,米国内におけるK-12教育政策に関するステークホルダインタビューのテキスト分析を強化するために,大規模言語モデル(LLM)と人間の専門知識の統合について検討する。
混合メソッドのアプローチを用いて、ドメイン知識や教師なしトピックモデリングの結果から情報を得たコードブックとコーディングプロセスを開発した。
結果、GPT-4のテーマは、特定のテーマで77.89%の精度で人間のコーディングと一致しているが、より広いテーマが一致し96.02%に拡大し、従来の自然言語処理(NLP)の手法を25%以上上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:55:14 GMT)
CompoNeRF: Text-guided Multi-object Compositional NeRF with Editable 3D
Scene Layout [14.0] CompoNeRFは、編集可能な3Dシーンレイアウトとオブジェクト固有およびシーンワイドガイダンスメカニズムを統合するフレームワークである。
本フレームワークは,マルチビューCLIPスコア測定値から,最大54%の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:01:28 GMT)
LOCATE: Self-supervised Object Discovery via Flow-guided Graph-cut and
Bootstrapped Self-training [14.0] 動作情報と外観情報を利用して高品質な物体分割マスクを生成する自己教師型物体発見手法を提案する。
複数の標準ビデオオブジェクトセグメンテーション、画像のサリエンシ検出、オブジェクトセグメンテーションベンチマークにおいて、LOCATEと呼ばれ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） (Sat, 2 Dec 2023 18:06:55 GMT)
ImageDream: Image-Prompt Multi-view Diffusion for 3D Generation [13.9] 画像Dreamは3次元オブジェクト生成のための革新的な画像プロンプト・マルチビュー拡散モデルである。
提案手法では,画像中の物体に対する標準カメラ調整を利用して,視覚的幾何学的精度を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 20:41:27 GMT)
Cumulative Reasoning with Large Language Models [13.4] 累積推論は、人間の思考過程をエミュレートするために累積的かつ反復的に言語モデルを採用する。
論理推論タスクでは、CRは既存のメソッドを最大9.3%上回っている。
24のゲームでは、CRは98%の精度を達成するが、これは従来の最先端手法よりも24%の大幅な向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 02:59:12 GMT)
Fast and Robust Sparsity-Aware Block Diagonal Representation [13.2] アフィニティ行列のブロック対角構造は、ブロックに集中する非ゼロ係数によって特徴ベクトルのクラスタを表す。
本稿では,クラスタメンバシップとブロック数を共同で推定するFRS-BDR法を提案する。
実世界の様々なアプリケーションにおける実験は、クラスタリングの精度、劣化した特徴、時間およびクラスタ列挙性能に対するFRS-BDRの堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 13:44:27 GMT)
Synthetic Text Generation using Hypergraph Representations [13.2] 本稿では,まず文書をセマンティックフレームに分解し,この中間スパース形式を用いてテキストを生成するLCMベースの代替手法を提案する。
フレームはハイパーグラフを用いてモデル化され、フレーム内容の摂動を原則的に行うことができる。
我々のソリューションは、多様で一貫性があり、スタイル、感情、形式、構成、事実によって異なる文書を生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 19:29:18 GMT)
Can We Learn Communication-Efficient Optimizers? [13.1] 通信効率のよいSGD、特にローカルなSGDは近年大きな関心を集めている。
本研究では,近年の学習分野の進歩が,コミュニケーション効率を保ちながら,このギャップを埋める可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 21:51:12 GMT)
DiffusionTalker: Personalization and Acceleration for Speech-Driven 3D
Face Diffuser [12.6] スピーチ駆動の3D顔アニメーションは、アカデミックや業界で魅力的なタスクだ。
近年のアプローチでは、音声駆動型3次元顔アニメーションの非決定論的事実を考察し、その課題に拡散モデルを適用している。
本研究では,DiffusionTalkerを提案する。DiffusionTalkerは,3次元顔アニメーションと知識蒸留を個人化して3次元アニメーション生成を高速化する,コントラスト学習を利用する拡散型手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 16:48:09 GMT)
Everybody Needs a Little HELP: Explaining Graphs via Hierarchical
Concepts [12.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、薬物発見、ソーシャルネットワーク分析、旅行時間推定などの領域でブレークスルーをもたらしている。
人間の信頼を妨げる解釈性が欠如しているため、高い判断を下すような設定にデプロイされる。
HELPは、異なるGNN層の概念が後続のステップで新しい概念にどのように構成されるかを明らかにする、本質的に解釈可能な新しいグラフプーリング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 10:44:33 GMT)
Consistency Prototype Module and Motion Compensation for Few-Shot Action
Recognition (CLIP-CP$\mathbf{M^2}$C) [11.8] 本稿では,一貫性プロトタイプとモーション補償ネットワークを提案する。
ドメイン適応のためのテキスト画像比較を用いて,CLIPをマルチモーダルな複数ショットアクション認識に使用する。
また、隣接するフレームの2方向の差分特徴を運動特徴として用いて、ネットワークに運動力学を組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:20:31 GMT)
Second-Order Uncertainty Quantification: A Distance-Based Approach [11.5] 本稿では,2次分布に基づく予測不確実性に対する有意義な不確実性尺度が従うべきという形式的基準を提案する。
これらの基準を考慮に入れた不確実性対策を開発するための一般的な枠組みを提供し、ワッサーシュタイン距離に基づくインスタンス化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 01:21:41 GMT)
Distilled Non-Semantic Speech Embeddings with Binary Neural Networks for
Low-Resource Devices [11.5] BRILLssonは、幅広い非意味的音声タスクのための、新しいバイナリニューラルネットワークベースの表現学習モデルである。
我々は,TRILLssonの訓練に使用するデータセットのごく一部を用いて,大規模かつ実数値のTRILLssonモデルから知識蒸留を用いてモデルを訓練する。
その結果生まれたBRILLssonモデルは、レイテンシが8ミリ秒未満で、わずか2MBの大きさで、ウェアラブルなどの低リソースデバイスへのデプロイに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 20:36:35 GMT)
Recent Advances in Scalable Energy-Efficient and Trustworthy Spiking
Neural networks: from Algorithms to Technology [11.5] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、幅広い信号処理アプリケーションのために、ディープニューラルネットワークの魅力的な代替品となっている。
我々は、低レイテンシとエネルギー効率のSNNを効率的に訓練し、拡張するためのアルゴリズムと最適化の進歩について述べる。
デプロイ可能なSNNシステム構築における研究の今後の可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 19:47:00 GMT)
Worst-Case Optimal Multi-Armed Gaussian Best Arm Identification with a
Fixed Budget [10.5] 実験設計は、複数の治療アームを用いた証拠に基づく意思決定において重要である。
本研究は,治療用アームを最も期待された結果で識別する問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 14:36:15 GMT)
Bagged Regularized $k$-Distances for Anomaly Detection [9.9] BRDAD (Bagged regularized $k$-distances for Anomaly Detection) と呼ばれる距離に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
我々のBRDADアルゴリズムは、重み付けされた密度推定のための$k$-distances(BWDDE)の実証的リスクの有限標本境界を最小化して重みを選択する。
理論的には,我々のアルゴリズムに対するAUCの高速収束率を確立し,バッグング手法が計算複雑性を著しく減少させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 07:00:46 GMT)
EquiformerV2: Improved Equivariant Transformer for Scaling to
Higher-Degree Representations [9.7] EquiformerV2は、大規模OC20データセットにおける従来の最先端の手法を最大9%の力で上回ります。
また、EquiformerV2とQM9上のEquiformerとOC20 S2EF-2Mデータセットを比較して、より高い学位によるパフォーマンス向上をよりよく理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 16:11:09 GMT)
Harnessing Discrete Representations For Continual Reinforcement Learning [9.7] 強化学習の文脈における分類的価値のベクトルとして観測を表現することの利点について検討する。
従来の連続表現と比較すると、離散表現よりも学習した世界モデルは、キャパシティの少ない世界のより正確なモデルであることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:55:26 GMT)
Learning county from pixels: Corn yield prediction with
attention-weighted multiple instance learning [9.2] 本研究は,各郡をピクセルレベルで調査し,各郡内の詳細な情報を活用するために複数のインスタンス学習を適用した。
さらに,提案手法は,特徴データセットと作物マスクとの一貫性のない分解による「混合画素」問題に対処する。
開発されたモデルは、過去5年間で米国のコーンベルトで、他の4つの機械学習モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 02:09:31 GMT)
Optimal Regularization for a Data Source [9.0] 解の量を促進する正則化器でデータの忠実性を強制する基準を強化するのが一般的である。
本稿では,凸正則化のパワーと限界の体系的理解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 19:12:11 GMT)
UCE-FID: Using Large Unlabeled, Medium Crowdsourced-Labeled, and Small
Expert-Labeled Tweets for Foodborne Illness Detection [8.9] 食品性疾患検出のための深層学習フレームワークEGALを提案する。
EGALは、クラウドソーシングされた大量のラベルのないデータによって強化された、専門家ラベル付き小さなツイートを使用する。
EGALは、ツイートストリーミングのリアルタイム分析のためにデプロイされる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 21:03:23 GMT)
Neural Parametric Gaussians for Monocular Non-Rigid Object
Reconstruction [8.9] モノクロビデオから動的オブジェクトを再構築することは、過小評価され難解な問題である。
本稿では,2段階のアプローチを取り入れたニューラルパラメトリックガウス(NPG)を提案する。
NPGは、特にマルチビューの手がかりがほとんどない挑戦的なシナリオにおいて、以前の研究よりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:06:24 GMT)
Interpretable AI-Driven Discovery of Terrain-Precipitation Relationships
for Enhanced Climate Insights [8.8] GA-GWR(GA-GWR)と呼ばれるAIによる知識発見フレームワークを提案する。
本研究は,複雑な地形を特徴とする地域での降水パターンと地形特性の関係を規定する明示的な方程式を明らかにすることを目的とする。
このAI駆動の知識発見を通じて、地形の特徴と降水パターンの関連性に光を当てた、これまで公表されていなかった明示的な方程式が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 10:28:19 GMT)
Just-in-Time Security Patch Detection -- LLM At the Rescue for Data
Augmentation [8.3] 本稿では,LLM(Large Language Models)とコードテキストアライメントを利用した新しいセキュリティパッチ検出システム LLMDA を提案する。
LLMDA内では、ラベル付き命令を使用してLLMDAを指示し、セキュリティ関連性に基づいたパッチの識別を行う。
次に、PTFormerを使ってパッチをコードとマージし、パッチとコード間の相互接続と固有の詳細の両方を含むハイブリッド属性を定式化します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 22:53:26 GMT)
Semi-Supervised Domain Generalization for Cardiac Magnetic Resonance
Image Segmentation with High Quality Pseudo Labels [8.3] 半教師型医療セグメント化のための領域一般化手法を提案する。
本研究の主な目的は,各種領域を用いた極端なMRI解析による擬似ラベルの品質向上である。
本手法は呼吸運動の異なる心臓磁気共鳴画像の正確なセグメンテーション結果を連続的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 04:11:44 GMT)
Advanced Language Model-Driven Verilog Development: Enhancing Power,
Performance, and Area Optimization in Code Synthesis [8.3] 本研究では,Advanced Language Modelsの電子ハードウェア設計への展開を調査する。
このニッチにおいてALMの生産性を評価し、増幅するための革新的なフレームワークを導入します。
本フレームワークは, 言語精度81.37%, プログラム合成における操作効率62.0%を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 04:14:23 GMT)
Improving Robustness with Adaptive Weight Decay [8.1] 本稿では,各トレーニング中の重み減衰に対するハイパーパラメータ反復を自動調整する適応的重み減衰法を提案する。
この単純な修正は、ロバスト性に大きな改善をもたらす可能性があることを示す。
この手法には、学習率に対する感度の低下や重量ノルムの低下など、他の望ましい性質がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 01:27:27 GMT)
From Classification to Generation: Insights into Crosslingual Retrieval
Augmented ICL [8.1] クロスランガル検索強化インコンテキスト学習(CREA-ICL)を利用した新しい手法を提案する。
高ソース言語から意味論的に類似したプロンプトを抽出することにより、多言語事前学習言語モデル(MPLM)のゼロショット性能の向上を目指す。
我々の手法は分類タスクを着実に改善するが、生成タスクでは課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 17:00:27 GMT)
Crosslingual Retrieval Augmented In-context Learning for Bangla [8.1] 本稿では,テキスト内学習を付加した言語間検索を利用した先駆的手法を提案する。
本研究では,多言語事前学習型言語モデル(MPLM)を用いて,Banglaタスクの性能向上を実現した。
本評価では, 言語間検索の高速化により, ゼロショット性能に対してMPLMを安定的に改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 16:54:23 GMT)
Decentralized Finance: Protocols, Risks, and Governance [7.6] 我々は、分散金融(DeFi)エコシステムによる欠点と摩擦がいかに緩和されているかについて論じる。
ガバナンストークンの所有を通じて導入された、分散ガバナンスの新たな形態の長所と短所を強調します。
私たちは、既存のブロックチェーンのスケーラビリティにフォーカスする将来の研究の必要性を強調して、結論付けました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 03:47:57 GMT)
A deep learning pipeline for cross-sectional and longitudinal multiview
data integration [7.4] 複数のソースからの断面データと縦データを統合するパイプラインを開発した。
線形および非線形手法を用いた変数選択/ランク付け、機能主成分分析とオイラー特性を用いた特徴抽出、高密度フィードフォワードネットワークと繰り返しニューラルネットワークを用いた結合積分と分類を含む。
炎症性腸疾患 (IBD) 研究から, このパイプラインを横断的および縦断的マルチオミクスデータ(メタゲノミクス, トランスクリプトミクス, メタボロミクス)に応用し, IBDの状態を識別する微生物経路, 代謝産物, 遺伝子を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 22:24:35 GMT)
A New Random Reshuffling Method for Nonsmooth Nonconvex Finite-sum
Optimization [7.1] そこで本研究では,正規写像を用いたリシャッフル法(ノルム点収束法)と呼ばれる新しい最適化アルゴリズムを提案する。
本稿では,提案手法を実証する機械学習の問題点について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 07:12:00 GMT)
$t^3$-Variational Autoencoder: Learning Heavy-tailed Data with Student's
t and Power Divergence [7.0] $t3$VAEは、学生のt-distributionsを前者、エンコーダ、デコーダに組み込んだ改良されたVAEフレームワークである。
t3$VAE は CelebA や不均衡な CIFAR-100 データセットにおいて,他のモデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 13:14:28 GMT)
Here Is Not There: Measuring Entailment-Based Trajectory Similarity for
Location-Privacy Protection and Beyond [6.8] 本稿では,論理的エンテーメントを利用した測度を導入することにより,軌道類似性に関する新たな見解を示す。
これは、事実を、旅行が行われる社会的・環境的な文脈から導かれる三つの言明とみなす推論的な視点である。
本稿では,空間的関係文である事象の重なり合う割合として測定された包含に基づく軌道類似性の形式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 14:41:01 GMT)
IDPL-PFOD2: A New Large-Scale Dataset for Printed Farsi Optical
Character Recognition [6.8] 本稿では,Farsi印刷テキスト認識に適した大規模データセットIDPL-PFOD2を提案する。
データセットは、さまざまなフォント、スタイル、サイズを備えた2003541イメージで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 16:56:57 GMT)
Co-Designed Superconducting Architecture for Lattice Surgery of Surface
Codes with Quantum Interface Routing Card [6.6] 現在の超伝導量子ビット系は数百個の物理量子ビットしか持たない。
超伝導量子ビットプラットフォーム上で最も有望な符号の1つは表面符号である。
表面コードモジュール間の格子手術のための超伝導量子インタフェースカードQuIRCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 23:23:55 GMT)
Rapid Speaker Adaptation in Low Resource Text to Speech Systems using
Synthetic Data and Transfer learning [6.5] 本稿では,高ソース言語データと合成データを用いたトランスファー学習手法を提案する。
我々は、低リソースのインドのヒンディー語で高品質な単一話者TSシステムの訓練に3段階のアプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 10:52:00 GMT)
Code-Mixed Text to Speech Synthesis under Low-Resource Constraints [6.5] 本稿では,eコマースアプリケーション向けに構築されたHindi-English TTSシステムについて述べる。
本稿では,個々の言語におけるモノリンガルデータセットを利用したデータ指向手法を提案する。
純粋なコード混在テストセットでは、コード混在のない単一のスクリプトバイランガルトレーニングが有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 10:40:38 GMT)
Disentangling the Effects of Data Augmentation and Format Transform in
Self-Supervised Learning of Image Representations [6.2] 本稿では,フォーマット変換と拡張が視覚SSLに与える影響について検討する。
画像拡張と組み合わせてSSLモデルのトレーニングを行うことで、ImageNet-1Kの下流分類精度を最大1.3%向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 22:45:35 GMT)
E$^3$-UAV: An Edge-based Energy-Efficient Object Detection System for
Unmanned Aerial Vehicles [6.2] E$3$-UAVは、UAVのためのエッジベースのエネルギー効率の高い物体検出システムである。
まず、実際のタスクに対する効果的な評価基準を示し、透過的なエネルギー消費モデルを構築する。
そこで本研究では,実際の飛行データ量に基づいて,軽量なエネルギー効率の優先度決定アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 12:29:18 GMT)
A Novel Residual-guided Learning Method for Image Steganography [5.8] 本稿では,画像残差,残差,画像局所分散をシームレスに統合する,革新的な深層学習手法を提案する。
我々のフレームワークは、埋め込み確率生成器と3つの重要なガイドコンポーネントを含む: 複雑なテクスチャ領域への埋め込みを容易にするための残留ガイダンス。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:10:49 GMT)
Efficient Expansion and Gradient Based Task Inference for Replay Free
Incremental Learning [5.8] 最近の拡張ベースモデルはタスクインクリメンタルラーニング(TIL)に有望な結果を示している
クラスインクリメンタルラーニング(CIL)では、タスクIDの予測が重要な課題である。
擬似ラベルを用いたエントロピー重み付きデータ拡張とモデル勾配を利用する頑健なタスク予測手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 17:28:52 GMT)
The Biased Journey of MSD_AUDIO.ZIP [5.7] Million Songデータセットへのアクセスは、ピアツーピアに接続された特定のアフィリエイト内のものに限定されている。
我々は、データにアクセスしようとしたり、その作成に関わった22人の経験から洞察を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 02:01:49 GMT)
USat: A Unified Self-Supervised Encoder for Multi-Sensor Satellite
Imagery [5.7] 我々は、複数のセンサからマルチスペクトルデータを入力し、自己教師付き事前学習を可能にする、USatと呼ばれる新しいエンコーダアーキテクチャを開発した。
我々は、UatをMasked Autoencoder(MAE)自己教師付き事前訓練手順に統合し、事前訓練されたUatがリモートセンシングデータに基づいてトレーニングされた最先端のMAEモデルより優れていることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 19:17:04 GMT)
Revisiting Stereo Triangulation in UAV Distance Estimation [5.7] UAV距離推定のためのUAVDEデータセットを構築し,UWBセンサを用いて2つのUAV間距離を求める。
本研究では,観測位置と実際の位置とのオフセットを直接予測できる新しい位置補正モジュールを提案する。
我々はUAVDEに関する広範囲な実験を行い,本手法は強力なベースライン上での大幅な性能向上を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 13:19:59 GMT)
On the Effects of Randomness on Stability of Learning with Limited
Labelled Data: A Systematic Literature Review [5.6] 本稿では,ラベル付きデータによる学習の安定性に対するランダム性の影響を論じる134の論文の概要を概説する。
我々は7つの課題を特定し議論し、さらなる研究を促進するための可能な方向性とともに課題を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:20:10 GMT)
AS-XAI: Self-supervised Automatic Semantic Interpretation for CNN [5.4] 本稿では,自動意味解釈人工知能(AS-XAI)フレームワークを提案する。
モデル決定のグローバルな意味解釈には、透過的な埋め込み意味抽出空間と行中心主成分分析(PCA)を用いる。
提案手法は, 流通圏内における共通意味論的解釈を含む, 広範囲な実践的応用を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 10:06:54 GMT)
CDIO-CT collaborative strategy for solving complex STEM problems in
system modeling and simulation: an illustration of solving the period of
mathematical pendulum [5.3] この問題に関わる最も難しい課題は、第一種(CEI-1)の完全な楕円積分を計算することである。
関連するアルゴリズムはR&Dプロジェクトで利用することができ、遭遇した要求に応じて再利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:05:09 GMT)
Exploring Generalisability of Self-Distillation with No Labels for
SAR-Based Vegetation Prediction [5.1] 2つの合成開口レーダデータセット(S1GRD, GSSIC)を3つの地域(中国, コーヌス, ヨーロッパ)で使用したDINO-ViTベースモデルの事前学習を行う。
より小さなラベル付きデータセット上でモデルを微調整し、植生の割合を予測するとともに、モデルの埋め込み空間と、多様な地理的領域をまたいで一般化し、見当たらないデータとの接続を実証的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 23:30:32 GMT)
Exploring DINO: Emergent Properties and Limitations for Synthetic
Aperture Radar Imagery [5.1] 本研究では,No Labels(DINO)アルゴリズムによる自己蒸留の創発的特性と合成開口レーダ(SAR)画像への応用について検討する。
我々は、ラベルのないSARデータを用いて視覚変換器(ViT)ベースのDINOモデルを事前訓練し、その後、高解像度のランドカバーマップを予測するためにモデルを微調整する。
本稿では,VTアテンションマップがリモートセンシングの本質的な価値を保ち,他のアルゴリズムに有用なインプットを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 23:59:48 GMT)
Ultra-Resolution Cascaded Diffusion Model for Gigapixel Image Synthesis
in Histopathology [5.0] 我々のモデルは既存の手法を破り、pFID-50k [2]スコアを110.63から39.52 pFID-50kに改善した。
低分解能拡散モデルでは平均絶対誤差0.11の重み付き平均誤差(MAE)、URCDMでは0.22の重み付きMAEに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 14:41:26 GMT)
Visual-Policy Learning through Multi-Camera View to Single-Camera View
Knowledge Distillation for Robot Manipulation Tasks [4.8] 本稿では,ロボット操作タスクのための視覚に基づく強化学習(RL)アルゴリズムの一般化性能を高めるための新しい手法を提案する。
提案手法は,複数のカメラ視点で訓練された教師の政策が,一台のカメラ視点から学習する際の生徒の方針を導出する知識蒸留と呼ばれる手法を活用することである。
その結果、単一視点の視覚的学生政策は、単一視点の政策だけでは不可能な課題を把握し、持ち上げることをうまく学べることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 06:34:41 GMT)
Look Closer to Your Enemy: Learning to Attack via Teacher-Student
Mimicking [4.7] ディープニューラルネットワークは、産業用インターネットの領域において、非常に高度な人物再識別(ReID)アプリケーションを持っている。
産業監視システムに侵入するためにこれらの脆弱性を使用する敵のリスクがある。
被害者モデル(VM)の誤分類フィードバックを用いた攻撃サンプルの生成に焦点をあてる現在の敵法
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:51:22 GMT)
Mixed-Integer Optimisation of Graph Neural Networks for Computer-Aided
Molecular Design [4.6] ReLUニューラルネットワークは、混合整数線形プログラミング(MILP)の制約としてモデル化されている。
本稿では、ReLUグラフ畳み込みニューラルネットワークの定式化と、ReLUグラフSAGEモデルのMILP定式化を提案する。
これらの定式化により、グローバルな最適性に埋め込まれた訓練されたGNNで最適化問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 21:10:18 GMT)
Non-Abelian quantum geometric tensor in degenerate topological
semimetals [4.0] 我々は、大域的退化基底状態を持つジェネリックハミルトニアンを提案し、対応する非アベリア量子計量と単位ブロッホベクトルの一般関係を与える。
具体的には、CPとCT$対称性の下で、グローバルな縮退したバンドを持つ2つのトポロジカル半金属モデルを提示し、研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:33:37 GMT)
NLP-based detection of systematic anomalies among the narratives of
consumer complaints [3.9] 我々は,NLPをベースとしたシステム的非商業的消費者苦情の検出手法を開発した。
本稿では, 消費者金融保護局の苦情談話を用いて, 全手続について解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 01:21:09 GMT)
On-sensor Printed Machine Learning Classification via Bespoke ADC and
Decision Tree Co-Design [3.9] プリントエレクトロニクス(PE)技術は、非再帰的なエンジニアリングと製造コストが低いため、コスト効率のよいハードウェアを未使用のカスタマイズで提供する。
PEは、柔軟性、伸縮性、ポロシティ、整合性などの特徴があり、ユビキタスコンピューティングの実現の有力な候補となっている。
本稿では,完全にカスタマイズされた ADC の設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 16:28:09 GMT)
Micromotion compensation of trapped ions by qubit transition and direct
scanning of dc voltages [3.9] トラップイオンの過剰な微小移動を計測・抑制するための簡単なアプローチを提案する。
この方法は、実用的な量子コンピューティングアプリケーションに対して、適切なレベルの感度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:07:37 GMT)
RNN-BOF: A Multivariate Global Recurrent Neural Network for Binary
Outcome Forecasting of Inpatient Aggression [3.8] 患者の将来リスクを時系列データから学習する時系列手法を用いてモデル化することを提案する。
我々は、83人の実世界の患者を対象とした移動窓トレーニングスキームを用いて、攻撃的な事象の存在を表すメインバイナリ時系列を表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 04:42:22 GMT)
Large Language Models Are Zero-Shot Text Classifiers [3.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の様々なサブカテゴリで広く使われている。
NLPでは、テキスト分類の問題はかなりの焦点が当てられているが、高価な計算コスト、時間消費、目に見えないクラスに対する堅牢なパフォーマンスに関連するいくつかの制限に直面している。
思考促進チェーン(CoT)の提案により、ステップ推論プロンプトを用いてゼロショット学習(ZSL)を用いてLLMを実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 06:33:23 GMT)
Understanding Calibration of Deep Neural Networks for Medical Image
Classification [3.5] 本研究では,異なるトレーニング体制下でのモデル性能とキャリブレーションについて検討する。
本研究は,完全教師付きトレーニングと,移動学習を伴わない回転型自己教師方式について考察する。
本研究では,重み分布や学習表現の類似性などの要因が,モデルで観測されるキャリブレーション傾向と相関していることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:07:08 GMT)
Combining Kernelized Autoencoding and Centroid Prediction for Dynamic
Multi-objective Optimization [3.4] 本稿では,カーネル化された自己コード進化探索と遠近法に基づく予測を組み合わせた統一パラダイムを提案する。
提案手法は,多くの複雑なベンチマーク問題に対して,最先端の5つのアルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 00:24:22 GMT)
Multiblock ADMM for nonsmooth nonconvex optimization with nonlinear
coupling constraints [3.3] 非線形制約を伴う多重ブロック非平滑交互最適化問題のクラスを解くための乗算器の手法を提案する。
一次変数の各ブロックの更新に主要なシーケンス化手順を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 20:11:53 GMT)
An Empirical Study of Automated Mislabel Detection in Real World Vision
Datasets [3.1] 実世界のデータセットにラベルのずれのあるイメージを効果的に実装するための戦略を開発する。
アプローチを慎重に設計すると、クラス毎のパフォーマンスが最大8%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 19:33:42 GMT)
Topological spin textures in electronic non-Hermitian systems [3.1] 非エルミート系は主に開系と非平衡の文脈で議論されている。
磁気不純物によるスピン依存緩和を伴うトポロジカル絶縁体の表面状態において、運動量空間に非常に自明なトポロジカルソリトンスピンテクスチャが現れることを示す。
これらの結果は、スピンおよび角度分解光電子分光法によるエキゾチックスピンパターンへの固相経路を開くとともに、固体中のスピンの非エルミート散逸工学を刺激する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 05:59:30 GMT)
Improving the performance of twin-field quantum key distribution with
advantage distillation technology [2.9] 解析法により得られた最大伝送距離は420kmから470kmに増加する。
ペアフィールド量子鍵分布は, 誤り訂正誤差が50%に近い場合でも, 正のセキュア鍵を生成可能であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 10:02:44 GMT)
Deterministic generation of shaped single microwave photons using a
parametrically driven coupler [2.9] データキュービットの状態を伝搬マイクロ波モードに転送する超伝導回路を実験的に実証した。
本研究は,分散量子コンピューティングネットワークにおいて,高忠実度量子状態転送と遠隔絡み込み操作を実現するための信頼性の高い手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 21:44:59 GMT)
SPEEDNet: Salient Pyramidal Enhancement Encoder-Decoder Network for
Colonoscopy Images [2.8] 本稿では,大腸内視鏡画像中の病変を正確に分割する新しいアーキテクチャであるSPEEDNetを提案する。
DIPCブロックは、拡張された畳み込み層をピラミッド構造に結合し、特徴写像をコンパクトな空間に変換する。
EBHISegデータセットでは、SPEEDNetは以前の3つのネットワーク(UNet、FeedNet、AttesResDUNet)を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 13:03:08 GMT)
PROFL: A Privacy-Preserving Federated Learning Method with Stringent
Defense Against Poisoning Attacks [2.6] Federated Learning(FL)は、プライバシー漏洩と中毒攻撃という2つの大きな問題に直面している。
本稿では,プライバシー保護のための新しいFLフレームワーク PROFL を提案する。
PROFLは2タラプドア追加の同型暗号化アルゴリズムとブラインド技術に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 06:34:37 GMT)
Eliciting Latent Knowledge from Quirky Language Models [2.6] 数学の質問に答える際に,体系的な誤りを犯すために,LoRAを微調整した「奇麗な」言語モデル一式を導入する。
これらの文脈において、単純な探索手法が正しい解答に関するモデルの潜在知識を引き出すことができることを実証する。
また,機械的異常検出手法では,99%のAUROCで非現実的な動作をフラグできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 05:47:22 GMT)
Exploring a Hybrid Deep Learning Framework to Automatically Discover
Topic and Sentiment in COVID-19 Tweets [2.4] 新型コロナウイルスは、世界的な公衆衛生問題や、経済危機、失業、精神的苦痛などの問題を引き起こしている。
このパンデミックは世界中で致命的であり、多くの人々が感染症だけでなく、問題、ストレス、不思議、恐怖、恨み、憎しみに悩まされている。
Twitterは、非常に影響力のあるソーシャルメディアプラットフォームであり、健康関連情報、ニュース、意見、世論などの重要な情報源である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 16:58:17 GMT)
Understanding Opinions Towards Climate Change on Social Media [2.3] 我々は,実世界の出来事がソーシャルメディア上での気候変動関連トピックに対する個人の意見にどのように影響するかを理解することを目的としている。
我々は2006年から2019年にかけて360万人のユーザーが送った1360万ツイートのデータセットを抽出し分析した。
我々の研究は、COPイベントを取り巻く温暖化対策コミュニティの進化を理解するための第一歩として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 20:02:34 GMT)
Deep Generative Attacks and Countermeasures for Data-Driven Offline
Signature Verification [2.2] 本稿では,データ駆動型シグネチャ検証(DASV)におけるジェネレーティブアタックの影響について検討する。
本稿では,2つの顕著な深部生成モデル(DGM),変分オートエンコーダ(VAE),条件付き生成逆ネットワーク(CGAN)のパワーについて検討する。
本稿では,DASVに対する深層発生攻撃の効果を効果的に抑制する対策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 00:58:34 GMT)
Prompted Zero-Shot Multi-label Classification of Factual Incorrectness
in Machine-Generated Summaries [2.1] 本稿では,誤りを誤表現,不正確な量または測定,偽帰属,偽帰属の4つのタイプに分類するプロンプトベース分類システムを提案する。
その結果,本手法は,分類システムの改善の余地はあるものの,要約中の誤りの種類をある程度検出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:37:47 GMT)
A Semi-Supervised Deep Learning Approach to Dataset Collection for
Query-By-Humming Task [2.1] Query-by-Humming (QbH)は、ハンムや歌の断片に基づいて最も関連性の高い曲を見つけるタスクである。
近年の商用ソリューションの成功にもかかわらず、高品質なデータセットが欠如しているため、QbHシステムの実装は依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:50:00 GMT)
Towards leveraging LLMs for Conditional QA [2.0] 本研究では,条件付き質問応答の挑戦領域におけるLarge Language Models(LLM)の機能と限界について考察する。
これらの結果から,全ての入力コンテキストを完全にエンコードすることなく,微調整LDMがSOTA(State-of-the-art (SOTA))性能を上回ることが判明した。
これらのモデルは、抽出された質問応答において、SOTAを10ポイント以上遅れる問題に遭遇し、偽情報を注入するリスクを軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 14:02:52 GMT)
Adapting the Hypersphere Loss Function from Anomaly Detection to Anomaly
Segmentation [1.9] 完全畳み込みデータ記述(FCDD)の漸進的改善を提案する。
FCDDは、異常検出から画像異常セグメンテーション(すなわち異常局在)への一級分類アプローチの適応である
我々は、元の損失関数を解析し、前任のハイパースフィア(HSC)によく似た代替関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 14:10:36 GMT)
Solving anharmonic oscillator with null states: Hamiltonian bootstrap
and Dyson-Schwinger equations [1.9] ディラックのはしご作用素の不調和一般化について検討する。
ラグランジュ形式論において、零状態の存在はダイソン・シュウィンガー方程式の不確定性を効果的に排除できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 04:47:20 GMT)
Automatic Scoring of Students' Science Writing Using Hybrid Neural
Network [1.5] 本研究では,分析ルーリックを用いた理科教育における評価応答に対するマルチパースペクティブハイブリッドニューラルネットワークの有効性について検討した。
我々は,HNNモデルの精度を4つのアプローチ(BERT, AACR, Naive Bayes, Logistic Regression)と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 20:36:13 GMT)
Hybrid Quantum Neural Network in High-dimensional Data Classification [1.5] 本稿では,古典的畳み込み層と量子ニューラルネットワークを組み合わせた新しいモデルアーキテクチャを提案する。
この実験は、Bird-CLEF 2021データセットから高次元オーディオデータを分類することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 04:19:23 GMT)
Deep-Q Learning with Hybrid Quantum Neural Network on Solving Maze
Problems [1.5] 本研究は,ゲートベース量子コンピューティングモデル上でのトレーニング可能な変分量子回路(VQC)を用いて,モデルフリー強化学習問題における量子利得の可能性について検討する。
我々は、最新のQiskitとPyTorchフレームワークに基づいて、新しいハイブリッド量子ニューラルネットワークを設計、訓練した。
我々の研究は、迷路の問題を解決するための深層量子学習の可能性や、他の強化学習の問題に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 04:16:29 GMT)
Scrappy: SeCure Rate Assuring Protocol with PrivacY [1.4] 本稿では,Scrapy: SeCure Rate Assuring Protocol with PrivacYを提案する。
Scrappyを使えば、クライアントは忘れられないがリンクできないレート保証証明を生成できる。
ベースライン評価の結果,Scrappyの終端レイテンシは最小限で0.32秒で,必要なデータ転送には679バイトの帯域しか使用できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 01:07:49 GMT)
Non-Markovian dynamics of a superconducting qubit in a phononic bandgap [1.4] 現在の超伝導量子ビットは、大きなデバイスフットプリントを使用することで2レベルシステム(TLS)による消散を低減する。
この研究は、超伝導量子ビット-TLS相互作用を工学するためにフォニックスを用いた新しいプラットフォームを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 05:08:32 GMT)
Quantifying Hippocampal Shape Asymmetry in Alzheimer's Disease Using
Optimal Shape Correspondences [1.4] アルツハイマー病(AD)における海馬萎縮は非対称で空間的に不均一である。
これまでの海馬非対称性の研究は、ポイントレベルでの形状非対称性の局所化を行わない大域的な体積や形状測定に限られていた。
被験者内の左右海馬間の点対応を最適化し, サンプル全体のコンパクトな統計的形状モデルを選択することで, 局所的な形状非対称性を定量化することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 06:19:14 GMT)
Aspect-Level Sentiment Analysis Based on Knowledge Graph and Recurrent
Attention Network [1.3] 本稿では,文脈固有の単語の意味の課題に対処し,感情分析を強化する手法を提案する。
双方向長短期記憶ネットワーク(Bi-LSTM)の利点と知識グラフの同義データを組み合わせる。
特定の側面に関連付けられた感情を分類するために、この手法は位置データを統合するメモリバンクを構築する。
そして、このデータを多層ゲートリカレントユニット(GRU)を用いて分析し、特定のアスペクト項に関する感情特性をピンポイントする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 04:45:17 GMT)
ResNLS: An Improved Model for Stock Price Forecasting [1.2] 隣接する株価間の依存関係を強調することで、株価予測を改善するハイブリッドモデルを導入する。
SSE複合指数の予測において, 前回の5日連続取引日の閉値データを入力として用いた場合, モデルの性能(ResNLS-5)が最適であることを明らかにする。
また、現在の最先端のベースラインよりも少なくとも20%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 03:55:37 GMT)
Scaling Whole-Chip QAOA for Higher-Order Ising Spin Glass Models on
Heavy-Hex Graphs [1.2] 量子交互演算子アンザッツ(QAOA)は,高次,ランダム係数,ヘックス適合性スピングラスIsingモデルにおいて,問題サイズに対して強いパラメータ濃度を有することを示す。
量子プロセッサでは、27量子ビット系では最大$p=3$、127量子ビット系では最大$p=2$となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 01:47:05 GMT)
Generating Images of the M87* Black Hole Using GANs [1.1] 本研究では,様々なブラックホール画像を生成するためにCPGAN(Con Conditional Progressive Generative Adversarial Networks)を導入する。
GANは、ブラックホール画像生成のためのコスト効率の良いモデルとして利用でき、他のパラメータ化アルゴリズムのためのトレーニングデータセットを確実に増強することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 02:47:34 GMT)
RNb-NeuS: Reflectance and Normal-based Multi-View 3D Reconstruction [1.0] 本稿では,光度ステレオにより得られる多視点反射率と正規写像を統合するための多目的パラダイムを提案する。
提案手法では, 反射率と正規度の画素ワイドな共同パラメータ化を, 放射光のベクトルとして用いた。
これは、高い曲率または低い視認性を持つ領域の詳細な3D再構成を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 19:49:27 GMT)
Semantic segmentation of SEM images of lower bainitic and tempered
martensitic steels [0.9] 本研究は, 走査型電子顕微鏡像の分画に深層学習技術を用い, 低ベイナイトおよび焼鈍マルテンサイト鋼中の炭化物析出物の定量分析を可能にした。
以上の結果より,低ベイナイトおよび温帯マルテンサイトは,温帯マルテンサイト中の炭化物分布がより均一であるにもかかわらず,炭化物量に匹敵する割合を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 05:11:34 GMT)
Challenges and Applications of Automated Extraction of Socio-political
Events from Text (CASE 2023): Workshop and Shared Task Report [0.8] 第6回CASEワークショップはRANLP 2023の範囲で開催される。
このワークショップシリーズは、技術的および社会科学分野にわたるイベント情報収集のあらゆる側面をまとめている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 23:05:24 GMT)
Closest lattice point decoding for multimode Gottesman-Kitaev-Preskill
codes [0.8] 量子誤り訂正(QEC)は、実用上の関心を持つ量子アルゴリズムのフォールトトレラントな実現において重要な役割を担っている。
マルチモード Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) 符号について検討し、多くの発振器で量子ビットを符号化する。
我々は、ランダムシフトエラーを修正するための最寄りのポイントデコーディング戦略を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:41:21 GMT)
Self Generated Wargame AI: Double Layer Agent Task Planning Based on
Large Language Model [0.7] ChatGPTで表される大きな言語モデルは、人工知能の分野に破壊的な影響を与えた。
本稿では,大規模言語モデルを知的意思決定の分野に革新的に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:45:45 GMT)
Reconstruction of 3-Axis Seismocardiogram from Right-to-left and
Head-to-foot Components Using A Long Short-Term Memory Network [0.6] 本研究の目的は,左右方向のSCG信号から心電図(SCG)信号を予測する深層学習モデルを開発することである。
その結果、LSTMモデルの平均2乗誤差は、背腹側方向のSCGセグメントと実際のSCGセグメントの間に0.09の誤差があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 21:41:56 GMT)
When accurate prediction models yield harmful self-fulfilling prophecies [0.6] 意思決定に予測モデルを使うことは有害な決定につながる可能性があることを示す。
我々の主な成果は、そのような予測モデルの集合を形式的に特徴づけることである。
これらの結果は、予測モデルの検証、デプロイ、評価のための標準プラクティスを改訂する必要があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 19:39:50 GMT)
Convergences for Minimax Optimization Problems over Infinite-Dimensional
Spaces Towards Stability in Adversarial Training [0.6] GAN(Generative Adversarial Network)のような、敵の最適化を必要とするニューラルネットワークのトレーニングは不安定に悩まされる。
本研究では,機能解析を通じて理論的にこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 01:15:57 GMT)
Predicting Postoperative Nausea And Vomiting Using Machine Learning: A
Model Development and Validation Study [0.6] 全身麻酔下手術を施行した症例では,術後の吐き気・吐き気(PONV)が頻発する。
PONV予測ツールは、それぞれ84.0%と77.3%のケースで早期および遅延PONVを正確に予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:51:49 GMT)
Exploration-Exploitation Model of Moth-Inspired Olfactory Navigation [0.6] 交尾探索中のオスのメスへの移動は、意思決定における探索-探索(EE)モデルに特有の視点を与える。
本研究は,脳モデルを用いて雄のマウスフェロモンによる飛行経路を説明する。
風洞計測と赤外線カメラを用いた3次元追跡を利用して,雄の口臭の挙動を把握した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:44:19 GMT)
Harnessing the Power of Prompt-based Techniques for Generating
School-Level Questions using Large Language Models [0.5] 本稿では,プロンプトベースの手法を用いて記述的および推論的質問を生成する手法を提案する。
我々は,NCERT教科書のリッチコンテンツを活用することで,学校レベルの課題を対象とした新しいQGデータセットEduProbeをキュレートする。
変換器をベースとした大規模言語モデルを用いて,いくつかのプロンプトベースのQG手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 05:13:28 GMT)
Towards a Unified Quantum Protocol Framework: Classification,
Implementation, and Use Cases [0.5] 本稿では,量子ネットワークプロトコルの統合と標準化のためのフレームワークを提案する。
私たちのフレームワークはオープンソースリポジトリであるQuantum Protocol Zooとして利用可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 19:49:58 GMT)
A Comprehensive Study of Vision Transformers in Image Classification
Tasks [0.5] 画像分類のための視覚変換器に関する既存の論文を包括的に調査する。
まず,モデルの設計に影響を及ぼす人気画像分類データセットを紹介する。
まず、視覚タスクに注意機構を適応させようとする初期の試みから始まる、時系列順の視覚トランスフォーマーモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 21:38:16 GMT)
Optimal Clifford Initial States for Ising Hamiltonians [0.4] CAFQAは変分量子アルゴリズムのための古典的なブートストラップである。
我々はクリフォード状態を分析し、新しいタイプのハミルトン多様体、すなわち横フィールドイジング・ハミルトン多様体の最小化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 05:43:59 GMT)
A Comparative Analysis of Text-to-Image Generative AI Models in
Scientific Contexts: A Case Study on Nuclear Power [0.3] 我々は、クリーンエネルギー源の公的な関与を生み出すために、生成人工知能(AI)の可能性を提案し、評価する。
我々は、低炭素エネルギー源に関する技術情報を一般大衆に伝えるために、生成AIの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 17:05:49 GMT)
Paved2Paradise: Cost-Effective and Scalable LiDAR Simulation by
Factoring the Real World [0.3] Paved2Paradiseは、スクラッチからライダーデータセットを生成するためのシンプルで費用対効果の高いアプローチである。
Paved2Paradise合成データのみを訓練したモデルが果樹園におけるヒトの検出に極めて有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 12:23:07 GMT)
A Multivariate Unimodality Test Harnessing the Dip Statistic of
Mahalanobis Distances Over Random Projections [0.2] 線形ランダムプロジェクションとポイント・ツー・ポイント・ディスタンシングにより、一次元の一様性原理を多次元空間に拡張する。
我々の手法は$alpha$-unimodalityの仮定に根ざし、泥ッドと呼ばれる新しい一様性試験を提示する。
理論的および実証的研究は,多次元データセットの一様性評価における本手法の有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 15:29:57 GMT)
A More Efficient Postprocessing Procedure for Evaluating Hamiltonian
Expectation Values in VQE [0.2] 変分量子固有解法(VQEs)は、量子コンピュータの主要な応用の1つである。
本稿では、ハミルトン予想値の評価の古典的オーバーヘッドを低減し、VQEを改善するための簡単な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 04:15:00 GMT)
Multipartite entanglement encoded in the photon-number basis by
sequential excitation of a three-level system [0.1] 本稿では,3レベル系の逐次共振2光子励起を用いて,光子数ベースで符号化された絡み合いを生成する手法を提案する。
本稿では,光子対をバイエキシトン・エキシトンカスケードで生成できる量子ドット3レベル系の特定の場合に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 22:43:09 GMT)
[Reproducibility Report] Explainable Deep One-Class Classification [0.0] FCDD(Fully Convolutional Data Description)は、画像異常検出(AD)とピクセル単位のADに、ポストホックな説明法を使わずに対処する。
FCDD は Fashion-MNIST と CIFAR-10 のサンプル値 AD の最先端値に匹敵する結果を達成し、MVTec-AD の画素値タスクの最先端値を超えている。
臨界差図を用いた別の解析手法を提案し、トレーニングフェーズにおけるモデルの試験性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 14:13:35 GMT)
Virtual reservoir acceleration for CPU and GPU: Case study for coupled
spin-torque oscillator reservoir [0.0] CPUとGPUをベースとしたさまざまな実装をベンチマークします。
我々の新しい手法は、ベースラインよりも少なくとも2.6倍高速で、N$が1ドルから104ドルの範囲である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 12:28:56 GMT)
Uncovering Exceptional Contours in non-Hermitian Hyperbolic Matter [0.0] 非エルミート双曲性物質を導入し、その特異な性質を深く解明する。
双曲的ブロッホ理論を用いて、非エルミート的オンサイトゲインとロスの存在下での双曲的格子のバンド構造を研究する。
この結果から, 双曲型非エルミート系物質における異常な退化現象が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 14:07:44 GMT)
Tunable phonon-driven magnon-magnon entanglement at room temperature [0.0] フォノンモードと外部回転磁場との相互作用を受ける二部磁性反強磁性体における2つのマグノンモードの散逸ダイナミクスを考察する。
我々はマグノンモードとフォノンモードの結合が絡み合いに必要であることを示すとともに、任意のフォノン周波数とマグノン-フォノン結合速度に対して、マグノン-フォノンの絡み合いが室温で持続する磁場振幅と周波数の範囲が常に存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 11:11:47 GMT)
Toward Improving Robustness of Object Detectors Against Domain Shift [0.0] 本稿では,駆動対象検出器のドメインシフトに対するロバスト性を向上させるためのデータ拡張手法を提案する。
YOLOv4をベースオブジェクト検出器として採用することにより、ソースデータとターゲットドメインデータの両方に顕著な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 04:15:48 GMT)
Time dependent Vibrational Electronic Coupled Cluster (VECC) theory for
non-adiabatic nuclear dynamics [0.0] 光電子/紫外線-VIS吸収スペクトルをシミュレートするために、時間依存型振動電子結合クラスター法を提案する。
運動方程式の詳細な導出とアンザッツの動機について述べる。
VECC法はヘキサヘリシンの大きなビブロニックモデルにも適用可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 20:53:22 GMT)
The Effect of Intrinsic Dimension on Metric Learning under Compression [0.0] 高次元環境では、メートル法学習は次元減少の役割を果たす。
ランダムに圧縮されたデータについて検討し、そこでフルランクのメトリックをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 19:27:55 GMT)
Task tree retrieval from FOON using search algorithms [0.0] 可能なすべてのタスクの指示をロボットに提供することはほとんど不可能です。
We have a Universal Functional Object-oriented Network (FOON) which was created and expanded。
目標ノードと所与のキッチンアイテムのタスクツリーを検索するために,2つのアルゴリズム(IDSとGBFS)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 05:00:55 GMT)
TURead: An eye movement dataset of Turkish reading [0.0] TURead (英語: TURead) は、トルコ語における無声・口頭文読解の眼球運動データセットである。
対象単語を単語長とトルコ語でよく使われる接尾辞を2つ追加することで、対象単語を操作できるターゲットワードアプローチを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 12:10:48 GMT)
Strong Duality Relations in Nonconvex Risk-Constrained Learning [0.0] 一般無限次元バナッハ空間に対する J. J. Uhl の凸性は A. A. Lynovs の拡張である。
我々は,制約付き分類と回帰を統一レンズで処理できることを示し,現在の文献で実施されている一定の制約的仮定は,新たな最先端技術であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 11:21:00 GMT)
Spin interaction of non-relativistic neutrons with an ultrashort laser
pulse [0.0] 我々は、低速中性子と短い磁気パルスの相互作用について研究する。
空間定数の磁場強度のパルスを受ける偏波中性子のビームに対して、明示的な表現が与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:07:53 GMT)
Simple and general unitarity conserving numerical real time propagators
of time dependent Schr\"odinger equation based on Magnus expansion [0.0] マグナス展開(Magnus expansion)は、任意の順序でユニタリティが満たされる指数の中で、時間依存ハミルトニアンのリアルタイムプロパゲータを拡張する方法を提供する。
一般時間依存ハミルトニアンの微分時間進化作用素に対するユニタリ性を保存する近似を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 12:17:25 GMT)
Short-term Precipitation Forecasting in The Netherlands: An Application
of Convolutional LSTM neural networks to weather radar data [0.0] この研究は、空間パターン認識のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)層と、時間的シーケンスをモデル化するためのLSTMネットワーク層を組み合わせたものである。
このモデルはオランダの気象レーダーデータに基づいて訓練され、検証された。
その結果,降水運動の方向と強度の予測には高い精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:13:45 GMT)
Sentiment Analysis in Finance: From Transformers Back to eXplainable
Lexicons (XLex) [0.0] 本稿では,レキシコン法とトランスフォーマーモデルの両方の利点を組み合わせた新しい手法を提案する。
我々は, 変圧器を用いた説明可能なレキシコンが, ベンチマークLoughran-McDonald (LM)レキシコンの語彙カバレッジを向上させることを実証した。
得られたレキシコンは、財務データセットのSAにおいて標準のLMレキシコンよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 12:28:14 GMT)
Reversible phasonic control of a quantum phase transition in a
quasicrystal [0.0] 周期駆動は量子物質の準静特性を調整できることを示す。
我々は、Aubry-Andr'eの1次元での局所化と関連する2次元Harper-Hofstadterモデルにおける動的局所化との接続を照明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 00:20:23 GMT)
Quantum dissipative adaptation with cascaded photons [0.0] それぞれの原子を駆動するNカスケード単一光子パルスが依然として量子散逸適応を達成していることを示す。
2つのパルスで達成された自己組織化のレベルは、しきい値までの1つの有効パルスと一致できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 15:29:08 GMT)
Quantum clocks driven by measurement [0.0] エントロピー低減により駆動される量子クロックを計測により記述する。
この機構は、オープンコプラナー共振器に結合された超伝導トランスモンキュービットで構成されている。
測定自体が条件モーメントの変動周期とともにコヒーレント振動を誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 22:04:08 GMT)
Quantum Tapsilou -- a quantum game inspired from the traditional Greek
coin tossing game tapsilou [0.0] 本稿ではQuantum Tapsilouと呼ばれる新しい量子ゲームを紹介する。
古代ギリシアのコイン投げゲーム「タピロ」に触発されている。
量子タプシルーの2つの重要な新奇性は、その絡み合いの実装に起因していると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:49:55 GMT)
Potentials on the conformally compactified Minkowski spacetime and their
application to quark deconfinement [0.0] 等角コンパクト化ミンコフスキー時空の3次元球面をパラメータ化する準半径座標における共形計量変形のクラスをS1times S3$とする。
正解ポテンシャルの対応するクラスは、関連するラプラス・ベルトラミ作用素をシュル・オーディンガー形式に還元した後に見つかる。
本論文で開発された結果の適用として,これらのポテンシャルによって記述された相互作用の大規模コンパクト化半径限界について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 18:21:50 GMT)
Multi-photon Rabi oscillations in the presence of the classical noise in
a quantum nonlinear oscillator [0.0] 本研究では, 単モード量子非線形発振器の4次(Kerr)と6次(Over-Kerr)の非線形順序を駆動場の揺らぎの存在下で考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 08:47:15 GMT)
Malicious code detection in android: the role of sequence characteristics and disassembling methods [0.0] 本研究では,研究者が管理するモデルの精度に影響を及ぼす要因について検討・強調する。
その結果, 分解法と異なる入力表現がモデル結果に影響を及ぼすことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 11:55:05 GMT)
Local Masking Meets Progressive Freezing: Crafting Efficient Vision
Transformers for Self-Supervised Learning [0.0] 視覚変換器(ViT)のための自己教師型学習への革新的アプローチを提案する。
本手法は, ViTにおける初期層トレーニングの効率化と高速化に重点を置いている。
提案手法は,初期層における効率的な学習を促進する,新しいマルチスケール再構築プロセスを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 11:10:09 GMT)
Learning image representations for anomaly detection: application to
discovery of histological alterations in drug development [0.0] 病理組織学では、通常標本は豊富であるが、異常(病理)の症例は少ないか、利用できない。
このような画像の事前学習畳み込みニューラルネットワーク(CNN)表現と組み合わせたアプローチは、以前は異常検出(AD)に用いられていた。
本手法は, 早期に薬剤の毒性評価に有効であり, 遅発性薬剤の服用を低減できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 11:49:43 GMT)
Kattis vs. ChatGPT: Assessment and Evaluation of Programming Tasks in
the Age of Artificial Intelligence [0.0] プログラムタスクを解くために,大規模言語モデルを使用することの有効性は未検討である。
本研究では,ChatGPTによるプログラミング入門コースの難易度に応じて,ChatGPTがコード解を生成する能力について検討した。
プログラム教育におけるAIを活用したツールの有用性に関する議論が進行中である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 11:09:17 GMT)
Improving Normative Modeling for Multi-modal Neuroimaging Data using
mixture-of-product-of-experts variational autoencoders [0.0] 既存の変分オートエンコーダ(VAE)ベースの規範モデルは、積を推定したり、不定形遅延後部の平均化によって複数のモードから情報を集約する。
これはしばしば、主観レベルの偏差の推定に影響を及ぼす非形式的な関節潜伏分布をもたらす。
後肢後肢のモデリングを改善するMixture-of-Product-of-Experts法を応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 01:17:01 GMT)
General noise-resilient quantum amplitude estimation [0.0] 本稿では,雑音下での振幅推定と観測可能な新しいアルゴリズムを提案する。
興味深いことに、我々のアルゴリズムは量子回路の深さの異なるノイズに対して堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 09:27:40 GMT)
Exploring and Improving the Spatial Reasoning Abilities of Large
Language Models [0.0] LLM(Large Language Models)は、シーケンスモデリングのツールである。
本稿では,ChatGPT-3.5,ChatGPT-4,Llama 2 7Bの3次元ロボット軌道データと対向する性能について検討する。
3Dトラジェクトリデータに33%の改善をもたらす新しいプレフィックスベースのプロンプト機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 07:41:46 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） (Sat, 2 Dec 2023 21:06:50 GMT)
English to Arabic machine translation of mathematical documents [0.0] 本稿では、英語のLATEX数学的文書をアラビア語のLATEXに変換することに焦点を当てる。
提案システムはトランスフォーマーモデルを翻訳システムのコアとして活用する。
アラビア語の数学的 TEX 拡張である RyDArab の統合は、アラビア語の数学的表現の規則に基づく翻訳とともに、翻訳された出力における複雑な数学的記号と方程式の正確なレンダリングに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 21:02:07 GMT)
End-to-End Speech-to-Text Translation: A Survey [0.0] 音声からテキストへの翻訳(英: Speech-to-text translation)とは、ある言語の音声信号を他の言語のテキストに変換するタスクである。
機械翻訳(MT)モデルと同様に、自動音声認識(ASR)は従来のST翻訳において重要な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 07:40:32 GMT)
Enabling Quantum Natural Language Processing for Hindi Language [0.0] 我々は,南アジアで3番目に話されている言語であるHINDIに対するQNLPアプローチの実現を提案する。
本稿では,ヒンディー語文上でQNLPを実行するのに必要なパラメータ化量子回路を構築する過程について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 20:19:11 GMT)
Electron Dynamics in Neutron Scattering with Hydrogen Atoms [0.0] ガスターゲット内の電子動力学の変化は、中性子や陽子の力学に無視できる効果を持つ。
水素ガスターゲット中のイオン化電子の運動量スペクトルからこれらのパラメータを得るための理論的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 10:10:02 GMT)
Efficient Light Source Placement using Quantum Computing [0.0] Minecraftのゲームでは、プレイヤーが地面にトーチを置き、暗い場所を照らす。
トーチ配置問題のQUBO定式化を導出し、他のNPハード問題と非常によく似ていることを明らかにした。
我々は実ゲームデータを用いて実量子ハードウェアの実験を行い、我々のアプローチがよいトーチ配置をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 15:28:59 GMT)
Detection and Analysis of Stress-Related Posts in Reddit Acamedic
Communities [0.0] 本研究は,Reddit学術コミュニティにおけるストレス関連投稿の検出と分析に焦点をあてる。
テキストは、自然言語処理と機械学習分類器を用いて、強調されているか、そうでないかを分類する。
重要な発見は、Redditの教授コミュニティにおける投稿やコメントが最もストレスが強いことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 07:34:03 GMT)
Data-Driven Autoencoder Numerical Solver with Uncertainty Quantification
for Fast Physical Simulations [0.0] 本稿では,ハイブリッドディープラーニングとベイズROM.aについて紹介する。
我々は、全順序モデル(FOM)データに基づいてオートエンコーダを訓練し、同時に潜在空間を規定するより単純な方程式を学習する。
我々のフレームワークは流体力学の問題に対して最大10万倍のスピードアップと7%未満の相対誤差を達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 04:03:32 GMT)
Custom Data Augmentation for low resource ASR using Bark and
Retrieval-Based Voice Conversion [0.0] 本稿では、アンダーリソース言語のためのカスタマイズされた共通音声データセットを構築するための2つの革新的な手法を提案する。
最初の方法論は、Sunoが開発したトランスフォーマーベースのテキストオーディオモデルであるBarkを活用し、Metaの enCodecと事前トレーニングされたHuBertモデルを組み込んで、Barkのパフォーマンスを向上させる。
第2の方法論は、検索型音声変換(RVC)を採用し、データ準備にOzenツールキットを使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 20:42:10 GMT)
Characterizing Exceptional Points Using Neural Networks [0.0] 非エルミート系における例外点(EP)を特徴付けるために、要約位相剛性(SPR)を導入する。
本稿では、SPRがトレーニングデータから完全に見つからない注文のEPを予測可能にする方法を示す。
本手法は,機械学習手法を用いてEPを自動で特徴付けるのに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 14:14:41 GMT)
Cancer Subtype Identification through Integrating Inter and Intra
Dataset Relationships in Multi-Omics Data [0.0] マルチオミクスデータの統合は、がんなどの複雑な疾患に対する洞察を得るための有望なアプローチとして現れてきた。
本稿では,クラスタリングのためのマルチオミクスデータの統合による癌サブタイプ同定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 12:11:47 GMT)
Approach to Toric Code Anyon Excitation, Indirect Effects of Kitaev Spin
in Local Social Opinion Models [0.0] 最近の研究は、グラフ状態、安定化状態、トーリック符号といった量子情報理論の概念を統合している。
これらの応用は複雑さ、解釈、実証的検証の課題に直面している。
その可能性にもかかわらず、オピニオン・ダイナミクスにおけるトーリック・コード・ハミルトンの実践的な使用にはさらなる探索と研究が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 20:25:42 GMT)
Acoustic Signal Analysis with Deep Neural Network for Detecting Fault
Diagnosis in Industrial Machines [0.0] 本研究では,産業機械が生み出す音声信号を分析するための深層学習システムについて検討した。
提案手法の精度は97.17%から99.87%まで変化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 08:09:27 GMT)
A modular U-Net for automated segmentation of X-ray tomography images in
composite materials [0.0] ディープラーニングは、物質科学の応用を含む多くの画像処理タスクで成功している。
本稿では, 3相ガラス繊維強化ポリアミド66の3次元トモグラフィー画像の分割を行うために, UNetのモジュラー解釈を提案し, 訓練した。
注釈付き層は10層に過ぎず, 浅いU-Netを使用すれば, より深い層よりも優れた結果が得られることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 13:14:04 GMT)
A Hypergraph-Based Approach to Recommend Online Resources in a Library [0.0] 本研究は,デジタル図書館の利用データを分析し,利用者に推薦する。
異なるクラスタリングアルゴリズムを使用してレコメンダシステムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 02:57:52 GMT)
A Comparative Analysis Towards Melanoma Classification Using Transfer
Learning by Analyzing Dermoscopic Images [0.0] 本稿では,皮膚病変の分類と診断を可能にするために,深層学習技術と確立された転写学習手法を組み合わせたシステムを提案する。
研究者たちは'Deep Learning'テクニックを使って、膨大な数の写真を訓練し、基本的には期待される結果を得る。
DenseNetは、96.64%のバリデーション精度、9.43%のバリデーション損失、99.63%のテストセット精度など、他のものよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 2 Dec 2023 19:46:48 GMT)