Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

IMProv: Inpainting-based Multimodal Prompting for Computer Vision Tasks [124.9]
本稿では,マルチモーダルプロンプトから視覚タスクをインコンテキストで学習できる生成モデルIMProvを提案する。我々は、コンピュータビジョン論文とその関連キャプションから、新しい数字のデータセットにマスク付き生成変換器を訓練する。推測時間中、テキストおよび/または画像タスクの例でモデルにプロンプトし、そのモデルに対応する出力を印字させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:48:29 GMT)
Competition-Level Problems Are Effective Evaluators of LLMs [124.8]
本稿では,Codeforcesにおける最近のプログラミング問題の解決において,大規模言語モデル(LLM)の推論能力を評価することを目的とする。まず,問題の発生時間,難易度,遭遇したエラーの種類など,様々な側面を考慮して,GPT-4の望ましくないゼロショット性能を総合的に評価する。驚くべきことに、GPT-4のTheThoughtivedのパフォーマンスは、2021年9月以降、あらゆる困難と種類の問題に対して一貫して問題が減少するような崖を経験している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:58:57 GMT)
Plug-and-Play Knowledge Injection for Pre-trained Language Models [116.4]
外部知識を注入することで、様々な下流NLPタスクにおける事前学習言語モデル(PLM)の性能を向上させることができる。下流タスクのための新しい知識注入方法や知識ベースを展開するには、大規模な再訓練が必要である。既存の下流モデルを用いて知識注入の柔軟性と効率を改善する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:33:13 GMT)
PixelLM: Pixel Reasoning with Large Multimodal Model [116.0]
PixelLMはピクセルレベルの推論と理解のための効率的かつ効率的なLMMである。コードブックトークンの隠された埋め込みからマスクを生成し、詳細なターゲット関連情報をエンコードする。 PixelLMは、さまざまなピクセルレベルの画像推論と理解タスクを網羅し、複数のベンチマークで確立されたメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:05:59 GMT)
Good Questions Help Zero-Shot Image Reasoning [110.2]
質問駆動型視覚探索(QVix)は、大規模視覚言語モデル(LVLM)の探索能力を高める新しい促進戦略である。 QVixは、視覚的なシーンのより広い探索を可能にし、視覚的な質問応答や視覚的エンターテイメントといったタスクにおけるLVLMの推論精度と深さを改善している。我々は,ScienceQAやきめ細かな視覚分類など,難易度の高いゼロショット視覚言語ベンチマークの評価を行い,QVixが既存の手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:18:51 GMT)
Object Recognition as Next Token Prediction [105.3]
オブジェクト認識を次のトークン予測として提案する。その考え方は、画像埋め込みからフォームラベルへのテキストトークンの自動回帰予測を行う言語デコーダを適用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:58:40 GMT)
UniGS: Unified Representation for Image Generation and Segmentation [105.1]
カラーマップを使用してエンティティレベルのマスクを表現し、さまざまなエンティティ番号の課題に対処します。マスク表現を支援するために、位置認識カラーパレットとプログレッシブ二分法モジュールを含む2つの新しいモジュールが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:59:27 GMT)
Dynamic Erasing Network Based on Multi-Scale Temporal Features for Weakly Supervised Video Anomaly Detection [103.9]
弱教師付きビデオ異常検出のための動的消去ネットワーク(DE-Net)を提案する。まず,異なる長さのセグメントから特徴を抽出できるマルチスケール時間モデリングモジュールを提案する。そして,検出された異常の完全性を動的に評価する動的消去戦略を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:40:11 GMT)
Readout Guidance: Learning Control from Diffusion Features [102.0]
本稿では,学習信号を用いたテキスト・画像拡散モデル制御手法であるReadout Guidanceを提案する。 Readout Guidanceはリードアウトヘッドを使用し、トレーニング済みの凍結拡散モデルの特徴から信号を取り出すために訓練された軽量ネットワークである。これらの読み出しは、ポーズ、深さ、エッジなどのシングルイメージ特性や、対応性や外観類似性といった複数の画像に関連する高次特性を符号化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:59:32 GMT)
Multi-task Image Restoration Guided By Robust DINO Features [98.7]
DINOv2から抽出したロバストな特徴を利用した新しいマルチタスク画像復元手法であるmboxtextbfDINO-IRを導入する。実験により,DINOv2の浅部特徴は低レベル画像の特徴が豊富であるが,深部特徴は劣化に敏感な頑健な意味表現を保証していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:59:55 GMT)
BerfScene: Bev-conditioned Equivariant Radiance Fields for Infinite 3D Scene Generation [96.6]
本研究では,同変放射場と鳥眼視図のガイダンスを組み込んだ実用的で効率的な3次元表現を提案する。局所的なシーンを合成し、スムーズな一貫性で縫い合わせることで、大規模で無限スケールの3Dシーンを作ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:56:10 GMT)
CLAMP: Contrastive LAnguage Model Prompt-tuning [96.5]
このように適応すれば,大規模な言語モデルでも優れた画像分類性能が得られることを示す。我々のアプローチは最先端のmLLMを13%上回り、カスタムテキストモデルによる対照的な学習をわずかに上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:13:59 GMT)
DiffiT: Diffusion Vision Transformers for Image Generation [94.5]
Diffusion Vision Transformers (DiffiT) はU字型エンコーダとデコーダを備えたハイブリッド階層アーキテクチャである。 DiffiTは、高忠実度画像を生成するのに驚くほど効果的です。潜在領域では、DiffiTはImageNet-256データセットで1.73の新しいSOTA FIDスコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:57:01 GMT)
Re-Nerfing: Enforcing Geometric Constraints on Neural Radiance Fields through Novel Views Synthesis [91.7]
Re-Nerfingは、NeRFのビュー合成を利用して制限に対処する、シンプルで一般的なマルチステージアプローチである。すべてのビューでトレーニングしても、Re-Nerfingは最先端のZip-NeRFに改善をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:56:08 GMT)
Rethinking Label Smoothing on Multi-hop Question Answering [87.7]
MHQA (Multi-Hop Question Answering) は質問応答において重要な分野である。本研究では,マルチホップ推論の性能を制限する主要な要因を解析する。学習プロセスに不確実性を組み込んだ新しいラベル平滑化手法F1 Smoothingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:23:55 GMT)
Chain-of-Knowledge: Grounding Large Language Models via Dynamic Knowledge Adapting over Heterogeneous Sources [87.3]
Chain-of-knowledge (CoK)は、大規模な言語モデルを拡張するフレームワークである。 CoKは推論準備、動的知識適応、解答統合の3段階からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 04:10:28 GMT)
Pareto Probing: Trading Off Accuracy for Complexity [87.1]
我々は,プローブの複雑性と性能の基本的なトレードオフを反映したプローブ計量について論じる。係り受け解析による実験により,文脈表現と非文脈表現の統語的知識の幅広いギャップが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:23:52 GMT)
Make the U in UDA Matter: Invariant Consistency Learning for Unsupervised Domain Adaptation [86.6]
ICON (Invariant Consistency Learning) の略。我々は2つの領域に等しくの地位を与えることで、教師なしDAのUを作成することを提案する。 ICON は古典的な UDA ベンチマークである Office-Home と VisDA-2017 で最先端のパフォーマンスを実現し、挑戦的な WILDS 2.0 ベンチマークでは従来の方法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:15:24 GMT)
Aligning and Prompting Everything All at Once for Universal Visual Perception [80.0]
APEは、さまざまなタスクを実行するために、すべてのことを一度に調整し、促す、普遍的な視覚知覚モデルである。 APEは、言語誘導接地をオープン語彙検出として再構成することで、検出と接地の収束を推し進める。 160以上のデータセットの実験では、APEが最先端のモデルより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, 4 Dec 2023 18:59:50 GMT)
MineGAN++: Mining Generative Models for Efficient Knowledge Transfer to Limited Data Domains [77.5]
本稿では,特定の対象領域に最も有益である知識をマイニングした生成モデルのための新しい知識伝達手法を提案する。これは、各事前訓練されたGANの生成分布のどの部分が対象領域に最も近いサンプルを出力しているかを識別するマイカネットワークを用いて行われる。提案手法はMineGANと呼ばれ,ターゲット画像が少ない領域に効果的に知識を伝達し,既存の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, 4 Dec 2023 08:33:55 GMT)
Effective Adapter for Face Recognition in the Wild [77.1]
私たちは、画像が低品質で現実世界の歪みに悩まされる、野生の顔認識の課題に取り組みます。従来のアプローチでは、劣化した画像や、顔の復元技術を使って強化された画像を直接訓練するが、効果がないことが証明された。高品質な顔データセットで訓練された既存の顔認識モデルを強化するための効果的なアダプタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:55:46 GMT)
GS-IR: 3D Gaussian Splatting for Inverse Rendering [76.3]
3次元ガウス散乱(GS)に基づく新しい逆レンダリング手法GS-IRを提案する。我々は、未知の照明条件下で撮影された多視点画像からシーン形状、表面物質、環境照明を推定するために、新しいビュー合成のための最高のパフォーマンス表現であるGSを拡張した。フレキシブルかつ表現力のあるGS表現は、高速かつコンパクトな幾何再構成、フォトリアリスティックな新規ビュー合成、有効物理ベースレンダリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:35:53 GMT)
Exchange-of-Thought: Enhancing Large Language Model Capabilities through Cross-Model Communication [76.0]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、Chain-of-Thoughtテクニックによる複雑な推論タスクにおいて大きな進歩を遂げました。本稿では,問題解決時のクロスモデル通信を可能にする新しいフレームワークであるExchange-of-Thought (EoT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 11:53:56 GMT)
TaskWeb: Selecting Better Source Tasks for Multi-task NLP [76.0]
ペアワイズタスク転送によるタスク関係の認識は、新しいターゲットタスクの学習に役立つ1つ以上のソースタスクの選択を改善する。私たちはTaskWebを使って、新しいターゲットタスクの学習にソースタスクを使うことの利点を推定し、マルチタスクトレーニングに有用なトレーニングタスクのサブセットを選択する。本手法は,ソースタスクの総合ランキングとトップk精度をそれぞれ10%,トップk精度を38%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 04:35:55 GMT)
GPS-Gaussian: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for Real-time Human Novel View Synthesis [73.8]
我々は、文字の新たなビューをリアルタイムに合成するための新しいアプローチ、GPS-Gaussianを提案する。提案手法は,スパースビューカメラ設定下での2K解像度のレンダリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:59:55 GMT)
Hulk: A Universal Knowledge Translator for Human-Centric Tasks [71.9]
我々は、最初のマルチモーダルな人間中心ジェネラリストモデルであるハルクを提示する。 2Dビジョン、3Dビジョン、スケルトンベース、視覚言語タスクをカバーしている。ハルクは人間中心のタスクをモダリティの翻訳として扱い、幅広いタスクに知識を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:36:04 GMT)
Rethinking Urban Mobility Prediction: A Super-Multivariate Time Series Forecasting Approach [71.7]
長期の都市移動予測は、都市施設やサービスの効果的管理において重要な役割を担っている。伝統的に、都市移動データはビデオとして構成され、経度と緯度を基本的なピクセルとして扱う。本研究では,都市におけるモビリティ予測の新たな視点について紹介する。都市移動データを従来のビデオデータとして単純化するのではなく、複雑な時系列と見なす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:39:05 GMT)
Disentangled Interaction Representation for One-Stage Human-Object Interaction Detection [71.0]
ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(HOI)検出は、人間中心の画像理解のコアタスクである。最近のワンステージ手法では、対話予測に有用な画像ワイドキューの収集にトランスフォーマーデコーダを採用している。従来の2段階の手法は、非絡み合いで説明可能な方法で相互作用特徴を構成する能力から大きな恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:02:59 GMT)
Regressor-Segmenter Mutual Prompt Learning for Crowd Counting [70.5]
本稿では,アノテーションの差によるバイアスや不正確性を解決するために,相互学習(mPrompt)を提案する。実験により、mPromptは平均誤差(MAE)を著しく減少させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:53:59 GMT)
USB: A Unified Summarization Benchmark Across Tasks and Domains [68.8]
ウィキペディア由来のベンチマークを導入し、クラウドソースアノテーションの豊富なセットを補完し、8ドルの相互関連タスクをサポートする。このベンチマークで様々な手法を比較し、複数のタスクにおいて、中程度の大きさの微調整されたモデルが、より大きな数発の言語モデルよりも一貫して優れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:53:50 GMT)
A Glitch in the Matrix? Locating and Detecting Language Model Grounding with Fakepedia [68.0]
大規模言語モデル(LLM)は、事実知識の保存とリコールにおいて、印象的な能力を示している。しかし、それらの文脈内接地機構はいまだに不明である。 Fakepediaは、パラメトリックな知識がコンテキスト内情報と衝突した場合の基盤能力を評価するために設計されたデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:35:42 GMT)
FaceDNeRF: Semantics-Driven Face Reconstruction, Prompt Editing and Relighting with Diffusion Models [67.2]
単一画像から高品質な顔NeRFを再構成する新しい生成法であるFace Diffusion NeRF(FaceDNeRF)を提案する。慎重に設計された照明とID保存損失により、FaceDNeRFは編集プロセスの非並列制御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:25:49 GMT)
Data Management For Large Language Models: A Survey [66.6]
大規模言語モデル(LLM)の訓練におけるデータの役割本調査は,LLMの事前学習および教師付き微調整段階におけるデータ管理の現状を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:42:16 GMT)
Calibrated Uncertainties for Neural Radiance Fields [66.1]
我々は、NeRFモデルから不確実性を校正する最初の方法を提案する。まず、パッチサンプリングに基づいて、各シーンに対して2つのNeRFモデルをトレーニングする。第二に、一つのNeRFモデルのトレーニングのみを必要とする新しいメタキャリブレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:29:31 GMT)
Joint Prompt Optimization of Stacked LLMs using Variational Inference [66.0]
大規模言語モデル(LLM)は、列上の分布への計算マッピングシーケンスの原子単位と見なすことができる。そのような2つのレイヤを積み重ねて1つのレイヤの出力を次のレイヤに供給することで、Deep Language Network(DLN)を得る。 DLN-2は単一層よりも高い性能に到達できることを示し、GPT-4に匹敵する性能に達することを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:07:13 GMT)
COTR: Compact Occupancy TRansformer for Vision-based 3D Occupancy Prediction [64.5]
自動運転コミュニティは、3Dの占有率予測に大きな関心を示している。そこで本研究では,COTR (Compact Occupancy TRansformer) を提案する。 COTRは、8%から15%の相対的な改善でベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:23:18 GMT)
Generating Action-conditioned Prompts for Open-vocabulary Video Action Recognition [64.0]
既存の方法は、訓練済みの画像テキストモデルをビデオ領域に適応させるのが一般的である。我々は、人間の事前知識によるテキスト埋め込みの強化が、オープン語彙のビデオ行動認識の鍵となると論じている。提案手法は,新たなSOTA性能を設定できるだけでなく,解釈性にも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:31:38 GMT)
VaQuitA: Enhancing Alignment in LLM-Assisted Video Understanding [63.1]
本稿では,映像情報とテキスト情報の相乗効果を向上するための最先端フレームワークであるVaQuitAを紹介する。データレベルでは、フレームを均一にサンプリングする代わりに、CLIPスコアランキングでガイドされるサンプリング手法を実装している。機能レベルでは、Visual-Query Transformerと一緒にトレーニング可能なVideo Perceiverを統合します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:48:02 GMT)
ALEXR: Optimal Single-Loop Algorithms for Convex Finite-Sum Coupled Compositional Stochastic Optimization [62.8]
ALEXRと呼ばれる効率的な単一ループプリマル・デュアルブロックコーディネートアルゴリズム群を導入する。本研究では, ALEXR の凸面および強凸面の収束速度を滑らか性および非滑らか性条件下で確立する。本稿では,ALEXRの収束速度が,検討されたcFCCO問題に対する1次ブロック座標アルゴリズムの中で最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:00:07 GMT)
Generative Powers of Ten [62.7]
本稿では,複数の画像スケールにまたがる一貫したコンテンツを生成するために,テキスト・ツー・イメージ・モデルを用いる手法を提案する。マルチスケール拡散サンプリングを共同で行うことで実現した。本手法は従来の超解像法よりも深いズームレベルを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:59:25 GMT)
High-probability Convergence Bounds for Nonlinear Stochastic Gradient Descent Under Heavy-tailed Noise [62.2]
本研究では, 広帯域非線形SGD法における収束境界テクスタイチン高確率について検討する。リプシッツ連続勾配の強い凸損失関数に対して、ノイズが重く抑えられた場合でも、故障確率に対数依存があることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:45:39 GMT)
Customize your NeRF: Adaptive Source Driven 3D Scene Editing via Local-Global Iterative Training [62.0]
テキスト記述や参照画像を編集プロンプトとして統合するCustomNeRFモデルを提案する。最初の課題に取り組むために,前景領域編集とフルイメージ編集を交互に行うローカル・グローバル反復編集(LGIE)トレーニング手法を提案する。第2の課題として、生成モデル内のクラス事前を利用して、一貫性の問題を緩和するクラス誘導正規化を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:25:06 GMT)
The Unlocking Spell on Base LLMs: Rethinking Alignment via In-Context Learning [61.7]
最近の研究であるLIMAは、アライメントチューニングに1Kの例のみを用いることで、アライメント性能も著しく向上することを示した。これにより、アライメントチューニングがベースLLMをどのように変換するかという疑問が提起される。本研究では,チューニングフリーとチューニングベースアライメントのギャップを戦略的プロンプトによって著しく低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 00:46:11 GMT)
Fully Spiking Denoising Diffusion Implicit Models [61.3]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、超高速のニューロモルフィックデバイス上で走る能力のため、かなりの注目を集めている。本研究では,SNN内で拡散モデルを構築するために,拡散暗黙モデル (FSDDIM) を完全にスパイクする新しい手法を提案する。提案手法は,最先端の完全スパイク生成モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:07:09 GMT)
Towards out-of-distribution generalizable predictions of chemical kinetics properties [61.2]
Out-Of-Distribution (OOD) の運動特性予測は一般化可能である必要がある。本稿では,OODの運動特性予測を3つのレベル(構造,条件,機構)に分類する。我々は、OOD設定における反応予測のための最先端MLアプローチと、速度論的特性予測問題における最先端グラフOOD手法をベンチマークするために、包括的なデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:12:42 GMT)
Style Aligned Image Generation via Shared Attention [61.1]
本稿では,一連の生成画像間のスタイルアライメントを確立する技術であるStyleAlignedを紹介する。拡散過程において、最小限の注意共有を生かして、T2Iモデル内の画像間のスタイル整合性を維持する。本手法は,多種多様なスタイルやテキストのプロンプトにまたがって評価を行い,高品質で忠実であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:55:35 GMT)
RoboPianist: Dexterous Piano Playing with Deep Reinforcement Learning [61.1]
本稿では,150曲のピアノ作品の大規模なレパートリーをシミュレートして学習するシステムであるRoboPianistを紹介する。また,オープンソース環境,タスクのベンチマーク,解釈可能な評価指標,今後の研究課題についても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 01:14:58 GMT)
Source Free Unsupervised Graph Domain Adaptation [60.9]
Unsupervised Graph Domain Adaptation (UGDA) はノード分類のラベル付けコストを削減するための実用的価値を示している。既存のUGDAメソッドの多くは、ソースドメインのラベル付きグラフに大きく依存している。現実のシナリオでは、ソースグラフはプライバシーの問題のためにアクセスできない。我々は、Source Free Unsupervised Graph Domain Adaptation (SFUGDA) という新しいシナリオを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:49:43 GMT)
Direct Unsupervised Denoising [60.7]
教師なしのデノイザは、MMSE推定のような単一の予測を直接生成しない。本稿では,VAEと並んで決定論的ネットワークを訓練し,中心的な傾向を直接予測するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:38:31 GMT)
Universal Segmentation at Arbitrary Granularity with Language Instruction [59.8]
言語命令のガイダンスを用いて任意の意味レベルでセグメンテーションを行うことができるユニバーサルセグメンテーションモデルUniLSegを提案する。 UniLSegをトレーニングするために、元の多様な分布から統一されたデータ形式にタスク群を再構成し、セグメンテーションターゲットを入力として記述したテキストと対応するマスクを出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 04:47:48 GMT)
EMDM: Efficient Motion Diffusion Model for Fast, High-Quality Motion Generation [59.5]
高速かつ高品質な人体運動生成のための効率的な運動拡散モデル(EMDM)を提案する。複雑なデータ分布をモデル化することにより、より大きなサンプリングステップサイズと少ないステップが、モーション合成中に達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:58:38 GMT)
Can GPT-4V(ision) Serve Medical Applications? Case Studies on GPT-4V for Multimodal Medical Diagnosis [59.4]
GPT-4VはOpenAIの最新のマルチモーダル診断モデルである。評価対象は17の人体システムである。 GPT-4Vは、医用画像のモダリティと解剖学を区別する能力を示す。疾患の診断と包括的報告作成において重大な課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:13:35 GMT)
LightGaussian: Unbounded 3D Gaussian Compression with 15x Reduction and 200+ FPS [59.2]
光ガウシアン(LightGaussian)は、3次元ガウシアンをより効率的でコンパクトなフォーマットに変換する新しい方法である。ネットワーク・プルーニング(Network Pruning)の概念からインスピレーションを得たLightGaussianは、シーンの再構築に貢献するに足りていないガウシアンを特定する。本稿では,全ての属性を量子化するハイブリッド方式であるVecTree Quantizationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:30:36 GMT)
APoLLo: Unified Adapter and Prompt Learning for Vision Language Models [59.0]
本稿では,視覚言語モデルに対する適応学習とプロンプト学習を組み合わせた統合マルチモーダルアプローチであるAPoLLoを提案する。 APoLLoは10種類の画像認識データセットに対して、MaPLe(SOTA)よりも6.03%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 01:42:09 GMT)
A Contrastive Compositional Benchmark for Text-to-Image Synthesis: A Study with Unified Text-to-Image Fidelity Metrics [58.8]
我々は,T2Iモデルの構成性を評価するためのベンチマークであるWinoground-T2Iを紹介する。このベンチマークには、20のカテゴリにまたがる11Kの複雑で高品質なコントラスト文ペアが含まれている。我々は、Winoground-T2Iモデルの性能評価と、その評価に使用される指標の2つの目的を兼ね備えたWinoground-T2Iを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:47:48 GMT)
Recursive Visual Programming [57.7]
本稿では、生成ルーチンを単純化し、より効率的な問題解決を提供し、より複雑なデータ構造を管理するRecursive Visual Programming (RVP)を提案する。本稿では,VSR,COVR,GQA,NextQAなどのベンチマークにおいて,RVPの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:27:24 GMT)
Provably Efficient Iterated CVaR Reinforcement Learning with Function Approximation and Human Feedback [57.7]
リスクに敏感な強化学習は、期待される報酬とリスクのバランスをとるポリシーを最適化することを目的としている。本稿では,線形および一般関数近似の下で,CVaR(Iterated Conditional Value-at-Risk)を目標とする新しいフレームワークを提案する。本稿では,この反復CVaR RLに対するサンプル効率の高いアルゴリズムを提案し,厳密な理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:37:00 GMT)
Open-DDVM: A Reproduction and Extension of Diffusion Model for Optical Flow Estimation [56.5]
GoogleはDDVMを提案し、画像から画像への変換タスクの一般的な拡散モデルが驚くほどうまく機能することを初めて証明した。しかし、DDVMはまだクローズドソースモデルであり、高価でプライベートなPaletteスタイルの事前トレーニングがある。本稿では,DDVMを再現した最初のオープンソースDDVMについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:10:25 GMT)
On the detailed structure of quantum control landscape for fast single qubit phase-shift gate generation [56.5]
高速時間スケールでの単一量子ビット位相シフトゲート生成問題に対する量子制御ランドスケープの構造について検討する。量子制御のランドスケープに存在することが知られている特別な臨界点は、サドルか、大域的極端かのどちらかであることが示されている。本研究では、このサドル点におけるヘッセンの負の固有値と正の固有値の数を計算し、これらの固有値の大きさを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:52:06 GMT)
Stochastic Optimal Control Matching [56.3]
最適制御マッチング(SOCM)は、最適制御のための新しい反復拡散最適化(IDO)技術である。提案アルゴリズムは,4つの異なる制御設定に対して最適制御を行うため,既存のすべてのIDO手法よりも低い誤差を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:49:43 GMT)
Retrieval-augmented Multi-modal Chain-of-Thoughts Reasoning for Large Language Models [56.3]
マルチモーダル推論シナリオにおける最適なCoT実例の選択という課題に対処する新しいアプローチを提案する。本手法は,マルチモーダルシナリオにおけるCOT推論プロセスを,より関連性の高い情報的例でLLMに通知することで改善することを目的としている。提案手法はLLMの性能を著しく向上させ,マルチモーダル推論タスクにおける最先端の成果を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:07:21 GMT)
Enhancement of long-wave vibronic interaction and quantum diffusion in liquids [55.2]
量子拡散を引き起こす固体相と液体相の欠陥のゼロフォノン型期待運動を考察する。従来発見されていた長波音響フォノンとのバイブロニック相互作用の顕著な増強により, この液体の運動は顕著に増幅できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:44:04 GMT)
Assessing Neural Network Representations During Training Using Noise-Resilient Diffusion Spectral Entropy [55.0]
ニューラルネットワークにおけるエントロピーと相互情報は、学習プロセスに関する豊富な情報を提供する。データ幾何を利用して基礎となる多様体にアクセスし、これらの情報理論測度を確実に計算する。本研究は,高次元シミュレーションデータにおける固有次元と関係強度の耐雑音性の測定結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 01:32:42 GMT)
Digital Histopathology with Graph Neural Networks: Concepts and Explanations for Clinicians [54.1]
GCExplainerとLogic Explained Networksを用いて,グラフニューラルネットワークのグローバルな説明を行う。乳がんのH&Eスライドのトレーニングにより、臨床医に説明可能な信頼できるAIツールを提供することで、有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 00:20:50 GMT)
GaussianAvatar: Towards Realistic Human Avatar Modeling from a Single Video via Animatable 3D Gaussians [54.0]
一つのビデオから動的に3D映像を映し出すリアルな人間のアバターを作成するための効率的なアプローチを提案する。 GustafAvatarは、公開データセットと収集データセットの両方で検証されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:55:45 GMT)
Knowledge Diffusion for Distillation [53.9]
知識蒸留(KD)における教師と学生の表現ギャップこれらの手法の本質は、ノイズ情報を捨て、その特徴の貴重な情報を蒸留することである。 DiffKDと呼ばれる新しいKD手法を提案し、拡散モデルを用いて特徴を明示的に識別し一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 04:38:55 GMT)
Tissue Segmentation of Thick-Slice Fetal Brain MR Scans with Guidance from High-Quality Isotropic Volumes [52.2]
本稿では,高品位等方性ボリュームから学習した知識を高密度スライススキャンの正確な組織セグメント化のために効率的に伝達するC2DA-Netを提案する。我々のC2DA-Netは、注釈のない厚いスライススキャンで組織分画をガイドするために、注釈付き等方性ボリュームの小さなセットを十分に利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:08:05 GMT)
BEVNeXt: Reviving Dense BEV Frameworks for 3D Object Detection [52.2]
我々は、BEVNeXtと呼ばれる「近代化された」高密度なBEVフレームワークを紹介する。 nuScenesベンチマークでは、BEVNeXtはBEVベースのフレームワークとクエリベースのフレームワークの両方を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:35:02 GMT)
Typhoon Intensity Prediction with Vision Transformer [51.8]
台風強度を正確に予測するために「台風強度変換器(Tint)」を導入する。 Tintは、層ごとにグローバルな受容野を持つ自己認識機構を使用する。公開されている台風ベンチマークの実験は、Tintの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:59:05 GMT)
When Do Program-of-Thoughts Work for Reasoning? [51.3]
本稿では,コードと推論能力の相関性を測定するために,複雑性に富んだ推論スコア(CIRS)を提案する。具体的には、抽象構文木を用いて構造情報をエンコードし、論理的複雑性を計算する。コードはhttps://github.com/zjunlp/EasyInstructのEasyInstructフレームワークに統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:01:15 GMT)
SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM [50.6]
3Dガウシアンによるシーンの表現は、単一の単眼のRGB-Dカメラを用いて高密度SLAMを実現することができることを示す。私たちはオンラインのトラッキングとマッピングのパイプラインを採用し、基礎となるガウス表現を特に使用するように調整しています。実験により、SplaTAMは、カメラポーズ推定、マップ構築、ノベルビュー合成において、最先端の性能を最大2倍に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:53:24 GMT)
How Deep Neural Networks Learn Compositional Data: The Random Hierarchy Model [50.5]
言語と画像の階層構造にインスパイアされた合成タスクのファミリーであるランダム階層モデルを紹介する。深層ネットワークは、等価なグループを交換するために不変な内部表現を開発することでタスクを学習する。この結果から, ネットワークは次元の呪いを克服し, 不変表現を構築できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:06:12 GMT)
Language-only Efficient Training of Zero-shot Composed Image Retrieval [50.4]
合成画像検索(CIR)タスクは、画像とテキストの合成クエリを処理し、両方の条件で相対的な画像を検索する。本稿では,学習に言語のみを用いる新しいCIRフレームワークを提案する。我々のLinCIR(Language-only Training for CIR)は、SMP(Self-Masking projection)と呼ばれる新しいセルフスーパービジョンによって、テキストデータセットでのみ訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:22:06 GMT)
Improving the Robustness of Summarization Models by Detecting and Removing Input Noise [50.3]
本研究では,様々な種類の入力ノイズから,様々なデータセットやモデルサイズに対する性能損失を定量化する大規模な実験的検討を行った。本稿では,モデル推論中の入力中のそのようなノイズを検出し,除去するための軽量な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:18:33 GMT)
Never Train from Scratch: Fair Comparison of Long-Sequence Models Requires Data-Driven Priors [50.1]
標準的なデノベーション目的による事前トレーニングは、複数のアーキテクチャで劇的に向上することを示す。先行研究とは対照的に、適切に事前訓練された場合の長距離アリーナでのS4の性能に適合するバニラトランスフォーマーが見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:01:13 GMT)
Optimal baseline exploitation in vertical dark-matter detectors based on atom interferometry [50.1]
長基線原子干渉計に基づく重力波やダークマターの地上検出器は、現在、最終計画段階にあるか、既に建設中である。マルチダイアモンド噴水グレーディメータを用いた共振モード検出器は,その高さが利用可能なベースラインの20%を占める場合,最適なショットノイズ制限を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:17:33 GMT)
InfiMM-Eval: 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, 4 Dec 2023 20:55:53 GMT)
Latent Feature-Guided Diffusion Models for Shadow Removal [50.0]
本稿では,拡散過程における影領域の詳細を段階的に洗練する,有望なアプローチとして拡散モデルの利用を提案する。シャドウフリー画像の特徴を継承する学習された潜在特徴空間を条件付けすることで,この処理を改善する。 AISTDデータセット上でRMSEを13%向上させる手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:59:55 GMT)
Directional spontaneous emission in photonic crystal slabs [49.2]
自発放出は、励起量子エミッタが量子ゆらぎによって基底状態に緩和される基本的な平衡過程である。これらの光子を介する相互作用を修正する方法の1つは、エミッターの双極子放射パターンを変更することである。我々の研究は、これらの方向の放出パターンと前述の変数の相互作用を詳しく調べ、未発見の量子光学現象を微調整する可能性を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:35:41 GMT)
You Can Run but not Hide: Improving Gait Recognition with Intrinsic Occlusion Type Awareness [48.2]
蓄積された身体部分は、制御されていない屋外シーケンスの歩行認識に影響を及ぼす可能性がある。現在のほとんどの方法は、歩行特徴を抽出しながら、完全な身体情報が得られると仮定している。そこで,本研究では,内在性咬合認知を任意の最先端歩行認識手法にモデル化することのできる咬合認知歩行認識手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:11:40 GMT)
Interpretable 2D Vision Models for 3D Medical Images [47.8]
本研究では,3次元画像処理における中間特徴表現を用いた2次元ネットワークの適応手法を提案する。我々は、ベンチマークとして3D MedMNISTデータセットと、既存の手法に匹敵する数百の高分解能CTまたはMRIスキャンからなる2つの実世界のデータセットを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:36:45 GMT)
Expressive Sign Equivariant Networks for Spectral Geometric Learning [47.7]
近年の研究では、固有ベクトルの構造と対称性を尊重する機械学習モデルの開発の有用性が示されている。グラフにおけるリンク予測のための等変モデルの構築やノード位置符号化の学習といったタスクに対して,符号不変性は理論的に制限されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:48:18 GMT)
PatchFusion: An End-to-End Tile-Based Framework for High-Resolution Monocular Metric Depth Estimation [47.5]
単一画像深度推定はコンピュータビジョンと生成モデルの基本課題である。 PatchFusionは3つのキーコンポーネントを持つタイルベースの新しいフレームワークで、最先端技術を改善する。 UnrealStereo4K、MVS-Synth、Middleburry 2014の実験は、我々のフレームワークが複雑な詳細で高解像度の深度マップを作成できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:03:12 GMT)
Scaling laws for language encoding models in fMRI [47.5]
我々は、fMRIを用いて記録された脳の反応を予測するために、より大きなオープンソースモデルの方が優れているかどうかを検証した。同様の対数行動は、fMRIトレーニングセットのサイズを拡大する際に観察された。これらの結果は、脳内の言語処理の極めて効果的なモデルが得られることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 22:28:33 GMT)
Depth-Regularized Optimization for 3D Gaussian Splatting in Few-Shot Images [47.1]
オーバーフィッティングを緩和するための幾何ガイドとして,密集深度マップを導入する。調整された深度は3Dガウススプラッティングのカラーベース最適化に有効である。提案手法は,NeRF-LLFFデータセット上で,少ない画像数で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:40:44 GMT)
Cultural Differences in Students' Privacy Concerns in Learning Analytics across Germany, South Korea, Spain, Sweden, and the United States [47.1]
生徒のプライバシーに関する懸念は、国家的・文化的側面によって異なる。ドイツとスウェーデンの学生は最も信頼され、最も関心を示さなかった。個々のレベルで測定された文化は、国家レベルの文化よりもプライバシーに関する関心事の先行者や成果に影響した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:10:20 GMT)
Unsupervised Anomaly Detection using Aggregated Normative Diffusion [46.2]
教師なし異常検出は、より広い範囲の異常を識別する可能性がある。既存の最先端のUADアプローチは、様々な種類の異常に対してうまく一般化しない。 Aggregated Normative Diffusion (ANDi) という新しいUAD法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:02:56 GMT)
Efficient Computation of Counterfactual Bounds [44.4]
我々は,構造因果モデルのサブクラスにおけるクレダルネットのアルゴリズムを用いて,正確な反ファクト境界を計算する。近似の精度を信頼性のある間隔で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:30:19 GMT)
Near-Optimal Algorithms for Gaussians with Huber Contamination: Mean Estimation and Linear Regression [44.1]
最適誤差保証付きニア・ニア・ニア・リニア時間アルゴリズムの最初のサンプルを設計する。堅牢な線形回帰のために、サンプル複雑性$n = tildeO(d/epsilon2)$と、ターゲット回帰器を$ell$-$O(epsilon)$で近似するほぼ線形ランタイムを持つ最初のアルゴリズムを与える。これは、文献のオープンな疑問に答え、最適なエラー保証を達成するための最初のサンプルとタイムアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 00:31:16 GMT)
SVDinsTN: A Tensor Network Paradigm for Efficient Structure Search from Regularized Modeling Perspective [43.7]
ネットワーク(TN)表現はコンピュータビジョンと機械学習の強力な技術である。 TN構造探索(TN-SS)は、コンパクトな表現を実現するためにカスタマイズされた構造を探すことを目的としている。 SVD-インスパイアされたTN分解(SVDinsTN)と呼ばれる新しいTNパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:20:17 GMT)
PaSCo: Urban 3D Panoptic Scene Completion with Uncertainty Awareness [43.6]
Panoptic Scene Completion (PSC)タスクは、一般的なセマンティック・シーン・コンプリート(SSC)タスクをインスタンスレベルの情報で拡張する。我々のPSC提案では,スパースマルチスケールコンプリートから空でないボクセルにマスクを用いたハイブリッド手法を用いている。提案手法は,Panoptic Scene Completionと3つの大規模自律走行データセットにおける不確実性評価の両方において,すべてのベースラインを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:59:59 GMT)
Data-efficient operator learning for solving high Mach number fluid flow problems [43.1]
本研究では,SciMLを用いて不規則な地形上のマッハ流体の解を予測することの問題点を考察する。データから行動モードの基底を学習するニューラル基底関数(NBF)は,ベースを意識しないベースラインモデルよりも効果的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:46:17 GMT)
Learning Efficient Unsupervised Satellite Image-based Building Damage Detection [43.1]
建物被害検出(BDD)手法は, 常に, 建物とその条件に対する, 労働集約的なピクセルレベルのアノテーションを必要とする。本稿では,未解決の衛星画像ペアのみを提供するU-BDDの挑戦的かつ実践的なシナリオについて検討する。衛星画像に関連する領域固有の問題に対処することで、U-BDDベースラインを改善する、新しい自己教師型フレームワークU-BDD++を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:20:35 GMT)
X-Adapter: Adding Universal Compatibility of Plugins for Upgraded Diffusion Model [43.0]
X-Adapterは、アップグレードされたテキスト・ツー・イメージ拡散モデルで直接動作する普遍的なアップグレード器である。 X-Adapterは、異なるプラグインのコネクタを保持するために、古いモデルの凍結したコピーを保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:19:38 GMT)
Mesh-Guided Neural Implicit Field Editing [42.8]
本稿では,ニューラルネットワークの編集におけるガイド機構としてメッシュを用いた新しいアプローチを提案する。まず,ニューラル暗黙フィールドから多角形メッシュ抽出のためのマーチングテトラヘドラを用いた微分可能手法を提案する。次に、この抽出メッシュにボリュームレンダリングから得られた色を割り当てるために、微分可能な色抽出器を設計する。この差別化可能なカラーメッシュは、暗黙のメッシュから暗示のフィールドへの勾配のバックプロパゲーションを可能にし、ニューラルな暗示のフィールドの幾何学と色をユーザが容易に操作できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:59:58 GMT)
DUCK: Distance-based Unlearning via Centroid Kinematics [42.6]
本研究は,Centroid Kinematics (DUCK) による遠隔学習(Distance-based Unlearning)と呼ばれる新しいアンラーニングアルゴリズムを導入する。アルゴリズムの性能評価は、様々なベンチマークデータセットにまたがって行われる。対象データを忘れる際の未学習プロセスの有効性だけでなく,元のモデルに対する性能損失の定量化も含む,適応未学習スコア(Adaptive Unlearning Score, AUS)と呼ばれる新しいメトリクスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:10:25 GMT)
Multimodality-guided Image Style Transfer using Cross-modal GAN Inversion [42.3]
そこで本研究では,テキストガイダンスに基づいて,より優れたスタイル転送を実現する新しい手法を提案する。提案手法は複数のソースやモダリティからのスタイル入力を可能にし,マルチモーダル誘導画像スタイル転送(MMIST)を実現する。具体的には,特定のスタイルに整合したスタイル表現を生成する,新しいクロスモーダルなGANインバージョン手法によりMMISTを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:38:23 GMT)
Rethinking Performance Measures of RNA Secondary Structure Problems [42.3]
深層学習法は、擬似ノットや多相互作用ベースペアのような複雑な特徴を予測することによって、従来のアルゴリズムを超越した。代替計量としてWeisfeiler-Lehmanグラフカーネル(WL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:46:24 GMT)
Coneheads: Hierarchy Aware Attention [40.7]
ドット製品への注目の代替として,コーンアテンションを導入します。コーンアテンションは双曲錐によって定義される階層の中で、それらの最も低い共通の祖先の深さによって2つの点を関連付ける。ドット製品注意やその他のベースラインよりもタスクレベルのパフォーマンスが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 01:40:15 GMT)
GenEM: Physics-Informed Generative Cryo-Electron Microscopy [40.5]
物理インフォームド生成型低温電子顕微鏡(GenEM)を紹介する。 GenEMは、物理ベースのCryo-EMシミュレーションと生成的未ペアノイズ変換を統合して、現実的なノイズを生成する。実験により、GenEMは現実的なCryo-EM画像を生成することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:52:56 GMT)
Language Agents with Reinforcement Learning for Strategic Play in the Werewolf Game [40.4]
戦略的言語エージェントを開発するための強化学習(RL)を利用した新しいフレームワークを提案する。我々のエージェントは、まず大きな言語モデル(LLM)を使用して、潜在的な詐欺を推論することで、一般的な言語ゲームであるWerewolfに取り組みます。候補者から行動を選択するRL政策は、エージェントの意思決定能力を高めるために、人口ベースの訓練によって学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:34:35 GMT)
How Many Validation Labels Do You Need? Exploring the Design Space of Label-Efficient Model Ranking [40.4]
モデル選択タスクのアノテーションコストを削減するフレームワークであるLEMRを紹介する。 LEMRはラベル付け予算のごく一部で完全にラベル付けされたデータセットに匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 04:20:38 GMT)
GFS: Graph-based Feature Synthesis for Prediction over Relational Databases [40.0]
グラフベース特徴合成(GFS)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 GFSは関係データベースを異種グラフデータベースとして定式化する。 4つの実世界のマルチテーブルリレーショナルデータベースに対する実験では、GFSはリレーショナルデータベース用に設計された従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:54:40 GMT)
Large Language Models as Consistent Story Visualizers [39.8]
生成モデルは、テキストのプロンプトに基づいて、現実的で視覚的に喜ばしい画像を生成する素晴らしい能力を示しています。しかし、新興のLarge Language Model(LLM)はあいまいな参照をナビゲートする堅牢な推論能力を示している。遅延拡散(LDM)とLDMの利点を生かしたtextbfStoryGPT-V を導入し,一貫した高品質な画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:14:29 GMT)
A Reliable Representation with Bidirectional Transition Model for Visual Reinforcement Learning Generalization [39.6]
本稿では, 環境遷移を前方と後方の両方で双方向に予測し, 信頼性のある表現を抽出するBidirectional Transition (BiT) モデルを提案する。本モデルでは,DeepMind Controlスイートの2つの設定に対して,競合一般化性能とサンプル効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:19:36 GMT)
MEDPSeg: End-to-end segmentation of pulmonary structures and lesions in computed tomography [38.7]
本研究では, 肺, 気道, 肺動脈, 肺病変の分断法の開発を行った。我々は,複数のターゲット,特にグラウンドガラスの不透明度と凝縮のセグメンテーションにおいて,最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:46:39 GMT)
Adversarial Medical Image with Hierarchical Feature Hiding [38.6]
逆例(AEs)は、医用画像の深層学習に基づく手法において、大きなセキュリティ上の欠陥を生じさせる。 PGDのような従来の敵攻撃は特徴空間で容易に区別でき、正確な反応性防御をもたらすことが判明した。本稿では,従来のホワイトボックス攻撃に対する新たなアドオンであるHFC(Simple-yet- Effective Hierarchical Feature constraint)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:04:20 GMT)
HumanNeRF-SE: A Simple yet Effective Approach to Animate HumanNeRF with Diverse Poses [38.3]
簡単な入力で多様な新しいポーズ画像を合成できるHumanNeRF-SEを提案する。 HumanNeRF-SEは学習可能なパラメータが少なく、トレーニング時間も少なく、パフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:37:11 GMT)
Domain Generalization via Nuclear Norm Regularization [38.2]
領域一般化のための学習特徴の核ノルムに基づく単純かつ効果的な正則化法を提案する。核ノルム正規化は,幅広い領域の一般化タスクにおいて,ベースラインと比較して高い性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:57:48 GMT)
ImputeFormer: Graph Transformers for Generalizable Spatiotemporal Imputation [38.1]
本稿では,深層ニューラルネットワークを用いた多変量時系列計算問題に着目する。我々は、時間的注意の投影、グローバル適応グラフの畳み込み、フーリエ計算損失を含む3つの重要な知識駆動型拡張を備えた標準変換器を駆動する。交通速度,交通量,太陽エネルギー,スマートメータリング,空気品質など,異種データセットの精度,効率,柔軟性において,その優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:35:31 GMT)
Prompting Disentangled Embeddings for Knowledge Graph Completion with Pre-trained Language Model [38.0]
グラフ構造とテキスト情報の両方が知識グラフ補完(KGC)において重要な役割を果たす本稿では, PDKGCと呼ばれる新しいKGC手法を提案し, ハードタスクプロンプトとアンタングル構造プロンプトの2つのプロンプトを提案する。 2つのプロンプトにより、PDKGCはテキスト予測器と構造予測器をそれぞれ構築し、それらの組み合わせはより包括的なエンティティ予測をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:20:25 GMT)
VideoSwap: Customized Video Subject Swapping with Interactive Semantic Point Correspondence [37.9]
密度の高い対応に依存するビデオ編集アプローチは、ターゲット編集が形状変化を伴う場合、効果がない。我々は,対象者の運動軌跡を調整し,その形状を変更するために,少数の意味点しか必要としないという観察から着想を得た VideoSwap フレームワークを紹介した。大規模な実験では、さまざまな現実世界のビデオで結果を交換する最先端のビデオ被験者がデモされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:58:06 GMT)
Diversify, Don't Fine-Tune: Scaling Up Visual Recognition Training with Synthetic Images [37.3]
そこで本研究では,既製の生成モデルを利用して合成訓練画像を生成する新しいフレームワークを提案する。クラス名の曖昧さ、ナイーブなプロンプトの多様性の欠如、ドメインシフトに対処する。我々のフレームワークは、より合成データによる認識モデルの性能を一貫して向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:35:27 GMT)
Generating Realistic Counterfactuals for Retinal Fundus and OCT Images using Diffusion Models [36.8]
否定的推論は、意思決定の説明や代替案の定量化のために臨床現場でしばしば用いられる。ここでは,網膜疾患分類タスクを訓練した逆向き頑健な分類器と併用した拡散モデルを用いることで,極めて現実的な対物生成が可能であることを実証する。ユーザスタディにおいて、ドメインの専門家は、我々の手法を用いて生成された偽物は、以前の方法から生成された偽物よりもはるかに現実的であり、実際の画像と区別できないものさえ見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:01:20 GMT)
AMAGO: Scalable In-Context Reinforcement Learning for Adaptive Agents [36.7]
本稿では、系列モデルを用いて、一般化、長期記憶、メタ学習の課題に取り組む、コンテキスト内強化学習エージェントであるAMAGOを紹介する。私たちのエージェントはユニークにスケーラブルで、幅広い問題に適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:51:54 GMT)
Multi-View Person Matching and 3D Pose Estimation with Arbitrary Uncalibrated Camera Networks [36.5]
マルチカメラネットワークにおける人物マッチングと人物の3次元ポーズ推定は、カメラが外在的に校正されていない場合、困難である。既存の取り組みでは、ニューラルネットワークや既知のカメラのトレーニングに大量の3Dデータが必要である。どちらの情報も必要とせずに2つの課題を解く手法であるPMEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 01:28:38 GMT)
Tree of Attacks: Jailbreaking Black-Box LLMs Automatically [36.1]
本稿では,ジェイルブレイクを自動生成するTAP(Tree of Attacks with Pruning)を提案する。 TAPは、少数のクエリだけでプロンプトの80%以上をジェイルブレイク状態のLLMで実行するプロンプトを生成する。これにより、ジェイルブレイクを生成するための最先端のブラックボックスメソッドが大幅に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:49:23 GMT)
Risk-Controlling Model Selection via Guided Bayesian Optimization [35.5]
他の競合するメトリクスに対して有用でありながら、特定のリスクに対するユーザ指定の制限に固執する構成を見つけます。提案手法は,指定された関心領域に属する最適構成の集合を同定する。提案手法は,低誤差率,等式予測,スプリアス相関処理,生成モデルにおける速度と歪みの管理,計算コストの削減など,複数のデシダラタを用いたタスクに対する有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:29:44 GMT)
StableVITON: Learning Semantic Correspondence with Latent Diffusion Model for Virtual Try-On [35.2]
衣服画像と人物画像が与えられた場合、画像ベースの仮想試行は、衣服画像の特徴を自然に正確に反映した、カスタマイズされた画像を生成することを目的としている。本研究では,事前学習した拡散モデルの適用性を拡張し,仮想試行作業に独立して利用できるようにすることを目的とする。提案するゼロ・クロスアテンションブロックは, 意味的対応を学習することで衣服の細部を保存できるだけでなく, ワープ過程における事前学習モデル固有の知識を利用して高忠実度画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:27:59 GMT)
Distributed Optimization with Feasible Set Privacy [35.2]
2つのエージェントは、実行可能なセットを$mathcalP1$と$mathcalP1$を互いにプライベートに保ちながら、最適なソリューションセットを学ぶ。エージェントの1つが$mathcalP$をプライベートにチェックする、シーケンシャルなプライベート情報検索(SPIR)フレームワークを採用しています。 SPIR-based private set intersection (PSI) プロトコルで実現可能な$mathcalP1$をプライベートに取得するのに対し、最適な方法を見つけるには、情報漏洩が少なく、ダウンロードも少ないため、我々の手法の方が優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:45:04 GMT)
BioCLIP: A Vision Foundation Model for the Tree of Life [35.1]
TreeOfLife-10Mは,生物画像のML対応データセットとして最大かつ多種多様である。次に,生命樹の基礎モデルであるBioCLIPを開発した。様々な微細な生物分類タスクに厳格にアプローチをベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:13:21 GMT)
Invariance is Key to Generalization: Examining the Role of Representation in Sim-to-Real Transfer for Visual Navigation [35.0]
一般化の鍵は、すべてのタスク関連情報をキャプチャするのに十分なリッチな表現である。このような視覚ナビゲーションの表現を実験的に研究する。我々の表現は、トレーニングドメインとテストドメイン間のA距離を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:48:06 GMT)
SARA-RT: Scaling up Robotics Transformers with Self-Adaptive Robust Attention [34.3]
ロボットトランス(SARA-RT)の自己適応ロバスト注意ロボット上でのデプロイメントにおいて、ロボティクストランスフォーマー(RT)をスケールアップするという、新たな課題に対処する新たなパラダイム。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:08:47 GMT)
Rethinking Adversarial Training with Neural Tangent Kernel [34.2]
逆行訓練(AT)は、ディープラーニングのセキュリティにおいて重要なトピックである。ニューラルタンジェントカーネル(NTK)に基づくニューラルネットワークトレーニングダイナミクスの最近の研究は、ATを再認識し、その特性を分析することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:06:59 GMT)
Understanding Social Reasoning in Language Models with Language Models [34.1]
本稿では,因果テンプレートを投入することにより,Large Language Models (LLM) による評価を生成する新しいフレームワークを提案する。 LLMのための新しいソーシャル推論ベンチマーク(BigToM)を作成し、25のコントロールと5000のモデル記述評価からなる。ヒトの被験者は、これまでのクラウドソースによる評価よりもベンチマークの質を高く評価し、専門家による評価に匹敵することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 22:31:26 GMT)
Warfare:Breaking the Watermark Protection of AI-Generated Content [34.0]
この目標を達成するための有望な解決策は透かしであり、サービス検証と帰属のためのコンテンツにユニークで受け入れがたい透かしを追加します。敵が容易にこれらの透かし機構を破ることができることを示す。両攻撃を包括的に達成するための統一的な方法論であるウォーフェアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:28:26 GMT)
Cross-Modal Adaptive Dual Association for Text-to-Image Person Retrieval [32.8]
画像・テキスト・アソシエーションとテキスト・ツー・イメージ・アソシエーションの相違について述べる。 CADA:クロスモーダル・アダプティブ・デュアル・アソシエーション(CADA: Cross-Modal Adaptive Dual Association)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:10:24 GMT)
Simultaneous Alignment and Surface Regression Using Hybrid 2D-3D Networks for 3D Coherent Layer Segmentation of Retinal OCT Images with Full and Sparse Annotations [32.7]
本研究は, ハイブリッド2D-3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を基盤として, OCTボリュームから連続した3次元網膜層表面を得るための新しい枠組みを提案する。人工的データセットと3つのパブリックな臨床データセットの実験により、我々のフレームワークは、潜在的運動補正のためにBスキャンを効果的に調整できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:32:31 GMT)
RL4CO: a Unified Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization Library [32.7]
RL4CO(Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization)ライブラリを紹介する。私たちは、モジュール化や構成管理など、最先端のソフトウェアとベストプラクティスを実装に採用しています。ゼロショット性能,一般化,適応性の異なる評価スキームを用いたベースラインRLソルバのベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:01:53 GMT)
PointNeRF++: A multi-scale, point-based Neural Radiance Field [32.6]
本稿では,複数のスケールの点雲を,異なる解像度でスパース・ボクセル・グリッドで集約する簡単な表現を提案する。我々はNeRF Synthetic, ScanNet, KITTI-360データセットの手法を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:43:00 GMT)
On skip connections and normalisation layers in deep optimisation [32.5]
本稿では、ディープニューラルネットワークの最適化研究のための一般的な理論的枠組みを紹介する。本フレームワークは多層損失景観の曲率および規則性特性を決定する。スキップ接続がトレーニングを加速する新しい因果メカニズムを同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:37:47 GMT)
Adapting Short-Term Transformers for Action Detection in Untrimmed Videos [32.5]
本稿では,事前学習したVTモデルを一貫した長形ビデオトランスとして適用するための新しいメカニズムの設計に焦点をあてる。背骨内におけるマルチスニペットの時間的特徴相互作用を実現するために,クロススニペットの伝搬戦略を導入する。ビデオMAEで事前訓練した通常のViT-Bでは、エンドツーエンドの時間的動作検出器(ViT-TAD)は非常に競争力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:51:16 GMT)
KEEC: Embed to Control on An Equivariant Geometry [32.2]
モデル学習と制御のための同変制御(KEEC)にクープマン埋め込みを導入する。リー理論に着想を得たKEECは、多様体上で定義された非線形力学系を学び、軌跡をリー群に埋め込むことから始める。 KEECは、同変値関数に関する解析形式最適作用を導出することにより、理論上、最適同変値関数の二次収束を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 00:11:27 GMT)
MedXChat: Bridging CXR Modalities with a Unified Multimodal Large Model [31.5]
MedXChatは医療アシスタントとユーザ間のシームレスなインタラクションを目的とした,統合型マルチモーダル大規模モデルである。 MedXChatには、CXR(Chest X-ray)-to-Report Generation、CXRベースのビジュアル質問応答(VQA)、Text-to-CXR合成という3つの重要な機能が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:40:12 GMT)
Intelligent Virtual Assistants with LLM-based Process Automation [31.3]
本稿では,高レベルのユーザ要求に基づいて,モバイルアプリ内のマルチステップ操作を自動的に実行可能な,LLMベースの新しい仮想アシスタントを提案する。このシステムは、指示を解析し、目標を推論し、行動を実行するエンドツーエンドのソリューションを提供することによって、アシスタントの進歩を表す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:51:58 GMT)
Binary Radiance Fields [31.2]
バイナリ化戦略により、非常にコンパクトな機能エンコーディングと、ストレージサイズの劇的に削減された機能グリッドを表現できます。本モデルでは,Synthetic-NeRFシーンのPSNRが32.03dB,Synthetic-NSVFシーンの34.48dB,Tamps and Templeシーンの28.20dB,ストレージスペースの0.5MBしか利用していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:40:20 GMT)
Mathematical Supplement for the $\texttt{gsplat}$ Library [31.2]
本報告では,効率的な微分可能なガウススプラッティングのためのモジュールツールボックスであるgsplatライブラリの数学的詳細について述べる。これは微分可能なガウススプラッティングの前方および後方通過に関わる計算に対して自己完結した参照を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:50:41 GMT)
Skill Reinforcement Learning and Planning for Open-World Long-Horizon Tasks [31.1]
オープンワールド環境におけるマルチタスクエージェントの構築について検討する。我々は,マルチタスク学習問題を基礎的スキルの学習や,そのスキルの計画に転換する。提案手法は40種類のMinecraftタスクをこなし,10以上のスキルを順次実行するタスクが多数存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:53:15 GMT)
InstructBooth: Instruction-following Personalized Text-to-Image Generation [30.9]
InstructBoothは、パーソナライズされたテキスト・ツー・イメージモデルにおける画像テキストアライメントを強化するために設計された新しい方法である。提案手法はまず,一意の識別子を用いて,少数の被写体固有の画像でテキスト・ツー・イメージ・モデルをパーソナライズする。パーソナライズ後、強化学習を用いてパーソナライズされたテキスト・ツー・イメージモデルを微調整し、画像・テキストのアライメントを定量化する報酬を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:34:46 GMT)
Rejuvenating image-GPT as Strong Visual Representation Learners [30.5]
本稿では,次のピクセルの予測に自己回帰事前学習を導入する先駆的な研究である画像GPTを強化する。我々は、予測対象を生の画素から意味トークンにシフトし、視覚的内容の高レベルな理解を可能にする。実験では、D-iGPTが視覚表現の強力な学習者として優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:59:20 GMT)
Singular Regularization with Information Bottleneck Improves Model's Adversarial Robustness [30.4]
敵対的な例は、ディープラーニングモデルに対する最も深刻な脅威の1つです。本研究では,非構造雑音として,明確なパターンを持たない逆情報について検討する。本稿では,敵対情報を正規化し,情報ボトルネック理論を組み合わせるための新しいモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:07:30 GMT)
Enhancing Abstractiveness of Summarization Models through Calibrated Distillation [30.2]
DisCalは、情報を犠牲にすることなく抽象性のレベルを高める新しいアプローチである。以上の結果から,DisCalは従来の抽象的な要約蒸留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, 4 Dec 2023 06:47:21 GMT)
3D Face Reconstruction with the Geometric Guidance of Facial Part Segmentation [30.2]
部分再投影距離損失(PRDL)は、顔部分のセグメンテーションを2Dポイントに変換する。 PRDLは、顔再構成のための点集合の分布を最適化するための幾何学記述子を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:12:48 GMT)
BioCoder: A Benchmark for Bioinformatics Code Generation with Contextual Pragmatic Knowledge [29.4]
バイオインフォマティクス固有のコードを生成する際に,大規模言語モデル(LLM)を評価するために開発されたベンチマークであるBioCoderを提案する。 BioCoderは、フィールドの幅広い範囲にまたがって、ファイル間の依存関係、クラス宣言、グローバル変数をカバーする。モデルの成功は、機能的な依存関係に対して、完全なコンテキストで長いプロンプトを許容できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 11:05:29 GMT)
A Survey on Large Language Model (LLM) Security and Privacy: The Good, the Bad, and the Ugly [29.4]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成に革命をもたらした。本稿では,LLMとセキュリティとプライバシの交わりについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:25:18 GMT)
SRSNetwork: Siamese Reconstruction-Segmentation Networks based on Dynamic-Parameter Convolution [29.3]
この研究は、既存の動的畳み込みを分析し、動的パラメータ畳み込み(DPConv)を提案する。 DPConvの観点から,再建作業とセグメンテーション作業の関係を再評価する。提案モデルは汎用ネットワークであるだけでなく,構造を変化させることなくセグメンテーション性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:06:41 GMT)
YUAN 2.0: A Large Language Model with Localized Filtering-based Attention [29.3]
我々は210億から102.6億までのパラメータを持つ一連の大規模言語モデルであるYuan 2.0を開発しリリースする。局所フィルタリングに基づく注意(LFA)は、自然言語の局所的な依存関係に関する事前の知識を注意に組み込むために導入された。 YUAN 2.0モデルは、既存のモデルと比較して、コード生成、数学の問題解決、チャットにおいて印象的な能力を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:20:57 GMT)
Hot PATE: Private Aggregation of Distributions for Diverse Task [29.1]
PATE(Private Aggregation of Teacher Ensembles)は、プライバシ保護機械学習における汎用的なアプローチである。我々は,多種多様な設定に適したEmphhot PATEを提案する。解析的かつ実証的に、ホットPATEはプライバシとユーティリティのトレードオフを達成し、多様な設定において、ベースラインコールドのPATEをはるかに上回っていることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:54:34 GMT)
Universal Deoxidation of Semiconductor Substrates Assisted by Machine-Learning and Real-Time-Feedback-Control [28.8]
我々は,機械学習(ML)ハイブリッド・コンボリューション・アンド・ビジョン・トランスフォーマー(CNN-ViT)モデルを用いて,基板の脱酸化状態を出力として決定する。我々は、単一のMBE機器のデータに基づいて訓練されたモデルが、他の機器への高精度な展開を実現する可能性を示す。この研究で実証された概念と手法は、光エレクトロニクスやマイクロエレクトロニクス産業における半導体製造に革命をもたらすことが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:24:49 GMT)
VividTalk: One-Shot Audio-Driven Talking Head Generation Based on 3D Hybrid Prior [28.7]
高品質な音声ヘッドビデオを生成するための2段階の汎用フレームワークを提案する。第1段階では、非剛性表現運動と剛性頭部運動を含む2つの動作を学習することにより、音声をメッシュにマッピングする。第2段階では,メッシュを高密度な動きに変換し,高品質なビデオフレームをフレーム単位で合成する,デュアルブランチモーションベとジェネレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:25:37 GMT)
Foundations for Transfer in Reinforcement Learning: A Taxonomy of Knowledge Modalities [28.7]
我々は、知識の一般化と伝達を精査する機会と課題を考察する。強化学習(RL)の領域では、知識の表現は様々なモダリティを通して現れる。この分類学は、これらのモダリティを体系的に対象とし、それらの固有の性質と異なる目的や移動のメカニズムと整合性に基づいて議論の枠組みを定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:55:58 GMT)
New Evaluation Metrics Capture Quality Degradation due to LLM Watermarking [28.5]
大規模言語モデル(LLM)のための透かしアルゴリズム評価のための2つの新しい使いやすさ手法を提案する。種々のデータセットを用いて実験を行った結果,従来の透かし法は単純な分類器でも検出可能であることがわかった。以上の結果から,透かしの堅牢性とテキスト品質のトレードオフを浮き彫りにし,透かしの質を評価する上で,より情報的な指標を持つことの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 22:56:31 GMT)
Collaborative Neural Painting [27.9]
我々は,人間と機械の協調的な絵画作成を容易にする新しいタスク,CNP(Collaborative Neural Painting)を導入する。 CNPはコヒーレントな絵画の完成を支える一連のストロークを生成するべきである。本研究では,パラメータ化されたストロークの列に基づく絵画表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:45:12 GMT)
Guarding Barlow Twins Against Overfitting with Mixed Samples [27.7]
自己教師付き学習は、ラベル付きデータに頼ることなく、下流アプリケーションのための転送可能な特徴表現を学習することを目的としている。線形補間標本を用いたBarlow Twinsトレーニングにおけるサンプルインタラクションの改善を目的としたMixed Barlow Twinsを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:59:36 GMT)
I-PHYRE: Interactive Physical Reasoning [27.3]
I-PHYREは、エージェントに直感的な物理的推論、多段階計画、その場介入を同時に提示するフレームワークである。 4つのゲーム分割を定式化し、エージェントの学習と対話的物理的推論の基本原理の一般化を精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:01:19 GMT)
Explaining with Contrastive Phrasal Highlighting: A Case Study in Assisting Humans to Detect Translation Differences [27.1]
2つの入力テキストを比較して予測を行うNLPモデルでは、"この予測を説明する2つの入力の違いは何か? 我々は、フレーズアライメント誘導消去により意味分岐モデルの予測を説明する対照的なハイライトを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:40:28 GMT)
A Nonstochastic Control Approach to Optimization [26.7]
制御前提条件からの最近の手法が凸ノリティの課題を克服できることを示す。メソッドのクラスから、類似の結果を後見で得る方法を学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:19:03 GMT)
When it Rains, it Pours: Modeling Media Storms and the News Ecosystem [26.6]
私たちは2年近くにわたって、メディア嵐の包括的コーパスを作りました。嵐の進化と地域分布に関する主張を検証する。我々は、以前仮説化された嵐の影響パターンがメディアの報道やメディア間のアジェンダ設定に与える影響を実証的に支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:49:06 GMT)
Towards Learning a Generalist Model for Embodied Navigation [26.6]
そこで本研究では,NaviLLM を具体化するための最初のジェネラリストモデルを提案する。スキーマベースの命令を導入することで、LCMをナビゲーションの具体化に適応する。我々は,モデルの性能と一般化性を評価するため,広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:32:51 GMT)
Evaluating Dependencies in Fact Editing for Language Models: Specificity and Implication Awareness [26.6]
学習した事実の編集が、知識の依存として知られる内部的な論理的制約を尊重することを確実にすることを目的としている。 LLMの編集作業は、ある事実の編集が関係のないものを破壊することなく、その語彙のバリエーションに適用されるべきである場合、依存関係の問題に部分的に対処している。本稿では,関連する質問応答データセットであるDepEditを用いた評価プロトコルを提案し,編集プロセスの総合的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:45:30 GMT)
Alleviating the Effect of Data Imbalance on Adversarial Training [26.4]
長い尾の分布に従うデータセットの逆トレーニングについて検討する。我々は、新しい対人訓練フレームワーク、Re-balancing Adversarial Training (REAT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:53:58 GMT)
Open-Set Object Detection Using Classification-free Object Proposal and Instance-level Contrastive Learning [25.9]
オープンセットオブジェクト検出(OSOD)は、オブジェクトと背景分離、オープンセットオブジェクト分類という2つのサブタスクからなる問題を処理するための有望な方向である。我々は,OSODの課題に対処するため,Openset RCNNを提案する。我々のOpenset RCNNは、散らばった環境下でロボットの並べ替えタスクをサポートするオープンセットの知覚能力でロボットを支援できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:58:37 GMT)
Bootstrapping SparseFormers from Vision Foundation Models [25.8]
我々は、VTベースの視覚基盤モデルからSparseFormersをシンプルで効率的な方法でブートストラップすることを提案する。ブートストラップ付きunimodal SparseFormerは、49トークンしか持たないIN-1Kで84.9%の精度に達することができる。 CLIP-bootstrapped SparseFormersは、単語を見ることなく出力空間を言語に合わせることで、マルチモーダルな大規模言語モデルにおける効率的な視覚エンコーダとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:04:41 GMT)
Learning Pseudo-Labeler beyond Noun Concepts for Open-Vocabulary Object Detection [25.7]
任意の概念の領域テキストアライメントをシンプルかつ効果的に学習する手法を提案する。具体的には、任意の概念の擬似ラベル付けのための任意の画像とテキストのマッピング、Pseudo-Labeling for Arbitrary Concepts (PLAC) を学習することを目的としている。提案手法は、名詞概念の標準OVODベンチマークにおける競合性能と、任意の概念の表現理解ベンチマークに対する大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:29:03 GMT)
Fast View Synthesis of Casual Videos [25.6]
シーンのダイナミックスやパララックスの欠如といった課題のため、Wild ビデオからの新たなビュー合成は困難である。本稿では,モノクロ映像から高品質な新規ビューを効率よく合成するために,明示的な映像表現を再考する。本手法は,高品質で最先端の手法に匹敵する品質の動画から高品質な新奇なビューをレンダリングすると同時に,トレーニングの100倍高速でリアルタイムレンダリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:55:48 GMT)
Local-Global History-aware Contrastive Learning for Temporal Knowledge Graph Reasoning [25.5]
時間的知識グラフのためのブルーローカル・ブルーグロバル履歴対応ブルーコントラストブルーLモデル(ブルーLogCL)を提案する。最初の課題として、LogCLは、ローカルおよびグローバルな歴史的事実エンコーダに適用されるエンティティ対応の注意機構を提案する。後者の問題のために、LogCLは4つの歴史的クエリコントラストパターンを設計し、モデルの堅牢性を効果的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:27:01 GMT)
When is Offline Policy Selection Sample Efficient for Reinforcement Learning? [25.3]
サンプル効率の良いオフラインポリシー選択が可能かを明確にすることを目的としている。最悪の場合、OPSはOPEと同じくらい難しいのです。次に、IBES (Identible BE Selection) と呼ばれるOPSのためのBE法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:35:13 GMT)
Steerers: A framework for rotation equivariant keypoint descriptors [25.3]
視点の大きな変化に対して非ネイティブで一致可能なキーポイント記述は、3次元再構成に不可欠である。入力画像の回転を符号化する記述空間における線形変換を学習する。回転不変画像マッチングベンチマークであるAIMSとRoto-360の最先端結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:59:44 GMT)
Trading-off price for data quality to achieve fair online allocation [25.2]
オンラインアロケーションの問題は、長期的公正なペナルティに該当すると考えられる。両問題を共同で解き,$mathcalO(sqrtT)$で有界な後悔を示すアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:27:00 GMT)
MobileUtr: Revisiting the relationship between light-weight CNN and Transformer for efficient medical image segmentation [25.1]
本研究は,医療画像セグメンテーションのための軽量ユニバーサルネットワークにおけるCNNとトランスフォーマーの関係を再考する。 CNNに固有の帰納バイアスを活用するために、Transformerのような軽量CNNブロック(ConvUtr)をViTのパッチ埋め込みとして抽象化する。 CNNとTransformerをベースとした効率的な医用画像分割モデル(MobileUtr)を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:04:05 GMT)
FedEmb: A Vertical and Hybrid Federated Learning Algorithm using Network And Feature Embedding Aggregation [24.8]
Federated Learning(FL)は、分散クライアント上の機械学習モデルの分散トレーニングのための新興パラダイムである。本稿では,垂直およびハイブリッド学習をモデル化するための一般化アルゴリズムであるFedEmbを提案する。実験結果から,FedEmbは特徴分割と対象空間分散の両問題に対処する有効な方法であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:27:37 GMT)
Likelihood-Aware Semantic Alignment for Full-Spectrum Out-of-Distribution Detection [24.1]
画像とテキストの対応を意味的に高次領域に促進する「Likelihood-Aware Semantic Alignment (LSA)フレームワーク」を提案する。 2つのF-OODベンチマークで15.26%$と18.88%$の差で既存の手法を上回り、提案したLSAの優れたOOD検出性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:53:59 GMT)
Optimistic Natural Policy Gradient: a Simple Efficient Policy Optimization Framework for Online RL [24.0]
本稿では,オンラインRLのための最適化NPGという,シンプルな効率的なポリシー最適化フレームワークを提案する。 $d$次元線形 MDP の場合、Optimistic NPG は計算効率が良く、$tildeO(d2/varepsilon3)$サンプル内で $varepsilon$-Optimal Policy を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:24:19 GMT)
GVFs in the Real World: Making Predictions Online for Water Treatment [23.7]
実際の飲料水処理プラントにおける強化学習に基づく予測手法の適用について検討する。まず、このデータセットを説明し、季節性、非定常性、部分観測可能性といった課題を強調します。オンラインで学習するTDエージェントに対してオンライン更新を行わずに、純粋にオフラインで訓練されたTDエージェントを比較して、デプロイメントにおける学習の重要性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 04:49:10 GMT)
On the Effectiveness of Large Language Models in Domain-Specific Code Generation [23.3]
ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において顕著な能力を示している。コード生成プロセスにAPI知識を効率的に組み込む方法について検討する。私たちはこれらの戦略を、DomCoderと呼ばれる新しいコード生成アプローチと呼んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:41:02 GMT)
Efficient Multimodal Semantic Segmentation via Dual-Prompt Learning [22.8]
マルチモーダル(例えば、RGB-Depth/RGB-Thermal)融合は複雑なシーンにおけるセマンティックセグメンテーションを改善する大きな可能性を示している。既存のアプローチはしばしば、複雑な機能融合戦略を持つデュアルブランチデコーダフレームワークを完全に微調整する。本稿では、訓練効率の良いマルチモーダルセマンティックセマンティックセグメンテーションのための、驚くほどシンプルで効果的なデュアルプロンプト学習ネットワーク(DPLNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 04:38:17 GMT)
On the Trade-Off between Stability and Representational Capacity in Graph Neural Networks [22.8]
20以上のソリューションを統合する汎用GNNフレームワークであるEdgeNetの安定性について検討する。異なるEdgeNetカテゴリの安定性への影響を調べた結果,パラメータ空間における自由度が低いGNNの方が,表現能力の低いGNNの方がより安定であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 22:07:17 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, 4 Dec 2023 06:58:33 GMT)
U-TILISE: A Sequence-to-sequence Model for Cloud Removal in Optical Satellite Time Series [22.4]
我々は,クラウドにマッピングされた入力シーケンスを,クラウドのない出力シーケンスにマッピングできるニューラルモデルを開発した。本研究では,欧州全域で取得した衛星センチネル2時系列のデータセットを用いて,提案モデルの有効性を実験的に評価した。標準ベースラインと比較して、PSNRは以前見られた場所で1.8dB、見えない場所では1.3dB増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:29:42 GMT)
ColonNeRF: Neural Radiance Fields for High-Fidelity Long-Sequence Colonoscopy Reconstruction [22.1]
我々は,ニューラルレンダリングを応用したニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)に基づく新しい再構成フレームワークCroneNeRFを紹介した。特に,大腸全体を断片的に再構築するために,我々のColonNeRFでは,領域分割と統合モジュールを導入している。スパースビューからの課題を克服するため、セマンティック一貫性の指導の下で、カメラポーズをデシファイトするためのDensiNetモジュールを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:38:16 GMT)
Optimizing Camera Configurations for Multi-View Pedestrian Detection [21.9]
本研究では,トランス方式のカメラ構成生成器を特徴とする新しいソリューションを提案する。強化学習を用いて、このジェネレータは、アクション空間内の広大な組み合わせを自律的に探索し、最も高い検出精度を与える構成を探索する。複数のシミュレーションシナリオにおいて、トランスフォーマーモデルによって生成された構成は、人間の専門家が設計したランダム検索、最適化、構成よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:59:02 GMT)
TimeChat: A Time-sensitive Multimodal Large Language Model for Long Video Understanding [21.5]
TimeChatは、長いビデオ理解のために特別に設計された、時間に敏感なマルチモーダルな大規模言語モデルである。本モデルは,(1) フレームのタイムスタンプに視覚的コンテンツをバインドするタイムスタンプ対応フレームエンコーダ,(2) 長さの異なるビデオトークンシーケンスを生成するスライドビデオQ-Formerの2つの重要なアーキテクチャ的コントリビューションを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:09:52 GMT)
Know Your Audience: Do LLMs Adapt to Different Age and Education Levels? [21.3]
我々は、4つの最先端の大規模言語モデル(LLM)が生成する回答の可読性を評価する。各年齢・教育集団の推奨理解レベルに対して生成した回答の可読性スコアを比較した。我々の結果は、LLMの回答は、より理解しやすいように、意図した聴衆に適応する必要があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:19:53 GMT)
Repurposing Diffusion-Based Image Generators for Monocular Depth Estimation [21.2]
本稿では,アフィン不変な単分子深度推定法であるMarigoldを紹介する。合成トレーニングデータのみを使用して、単一のGPU上で数日で微調整できる。特定のケースで20%以上のパフォーマンス向上を含む、幅広いデータセットで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, 4 Dec 2023 18:59:13 GMT)
Generalization by Adaptation: Diffusion-Based Domain Extension for Domain-Generalized Semantic Segmentation [21.0]
拡散型ドメイン拡張法(DIDEX)を提案する。拡散モデルを用いて、多様なテキストプロンプトを持つ擬似ターゲットドメインを生成する。 2番目のステップでは、この擬標的領域に適応して一般化モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:31:45 GMT)
GIVT: Generative Infinite-Vocabulary Transformers [20.8]
実数値エントリを持つベクトル列を生成する生成無限語彙変換器(GIVT)を導入する。 VQ-GANとMaskGITの画像生成パラダイムにインスパイアされた私たちは、VAEの非定量化実数値列をモデル化するためにGIVTを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:48:02 GMT)
Federated Active Learning for Target Domain Generalisation [20.6]
アクティブラーニング(AL)とフェデレートドメイン一般化(FDG)を組み合わせたFEDALVを紹介する。 FDGは、限られたソースドメインクライアントのデータから訓練された画像分類モデルの一般化を可能にする。 FedaLVは、ソースクライアントのデータの5%をサンプリングしながら、完全なトレーニング対象精度のパフォーマンスを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:50:23 GMT)
A Challenging Multimodal Video Summary: Simultaneously Extracting and Generating Keyframe-Caption Pairs from Video [20.6]
本稿では,タスクの訓練と評価を行うためのマルチモーダル映像要約タスク設定とデータセットを提案する。対象のタスクは、所定のビデオを複数のキャプチャペアに要約し、それらをリスト可能な形式で表示して、ビデオコンテンツを素早く把握することである。この課題は実践的な応用として有用であり、研究に値する極めて困難な問題を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:17:14 GMT)
Stock Movement and Volatility Prediction from Tweets, Macroeconomic Factors and Historical Prices [20.6]
株式市場の予測にツイートデータを使用した以前の研究は、3つの課題に直面した。 ECONには、大量のツイートデータを効率的に抽出し、デコードするアデプトツイートフィルタがある。意味空間における自己認識機構を通じて、ストック、セクター、マクロ経済要因間の多水準関係を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 22:27:43 GMT)
Statler: State-Maintaining Language Models for Embodied Reasoning [20.5]
本研究では,大言語モデルに世界状態を推定するフレームワークであるStatlerを提案する。そして、我々のフレームワークは、現在の世界状態の推定に対して各アクションを条件付けします。本フレームワークは, ロボット計画タスクにおいて, 強靭な競合手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 23:31:33 GMT)
Semantics-aware Motion Retargeting with Vision-Language Models [20.3]
本稿では,意味ある動作意味論を抽出し,維持するために,視覚言語モデルを利用したセマンティックス・アウェア・モーション・リターゲティング(SMT)手法を提案する。高レベルな動作セマンティクスは、視覚言語モデルに描画された画像を与え、抽出したセマンティクスの埋め込みを調整することで、動作プロセスに組み込む。実験結果から,提案手法が高精度な動作セマンティクスを維持しつつ,高品質な動作結果の生成に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:23:49 GMT)
ChatGPT as a Math Questioner? Evaluating ChatGPT on Generating Pre-university Math Questions [20.3]
大規模言語モデル (LLM) は論理的推論と算術的推論を含む多くのNLPタスクで優れている。我々の分析は、コンテキスト認識とコンテキスト認識の2つの主要な設定に分類される。われわれのクローリングの結果はTopicMathだ。これは大学以前の数学のカリキュラムを包括的で斬新なコレクションだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:23:37 GMT)
Mitigating Data Injection Attacks on Federated Learning [20.2]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、複数のエンティティがデータを使ってモデルを協調的にトレーニングすることを可能にするテクニックである。その利点にもかかわらず、フェデレートされた学習は偽のデータ注入攻撃の影響を受けやすい。本稿では,フェデレート学習システムにおけるデータインジェクション攻撃の検出と緩和を行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:26:31 GMT)
Omnipotent Adversarial Training in the Wild [20.2]
我々は、不均衡でノイズの多いデータセット上でモデルをトレーニングするためのOmniversapotent Adrial Training (OAT)戦略を提案する。 OATはトレーニングセットの不完全性に対処する2つの革新的な方法論で構成されている。 OATは他のベースラインを20%以上のクリーンな精度改善と10%の堅牢な精度改善で上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:01:14 GMT)
Revisiting Topic-Guided Language Models [20.2]
4つのトピック誘導言語モデルと2つのベースラインについて検討し、4つのコーパス上で各モデルの保留予測性能を評価する。これらの手法はいずれも標準のLSTM言語モデルのベースラインを上回りません。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:33:24 GMT)
Reconsideration on evaluation of machine learning models in continuous monitoring using wearables [19.9]
本稿では、ウェアラブルデバイスを用いた継続的健康モニタリングのための機械学習(ML)モデルの評価における課題を、従来の指標を超えて検討する。本稿では,現実の変動性,疾患のダイナミクス,ユーザ固有の特徴,誤報の頻度によって生じる複雑さについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:34:08 GMT)
SPROUT: Authoring Programming Tutorials with Interactive Visualization of Large Language Model Generation Process [19.9]
大規模言語モデル(LLM)の急速な開発は、プログラミングチュートリアルの作成効率に革命をもたらした。プログラミングチュートリアル作成タスクを実行可能なステップに分解する,新しいアプローチを導入する。次に,SPROUTを提案する。SPROUTは,プログラミングチュートリアル作成プロセスのより深い制御と理解を可能にする,インタラクティブな可視化機能を備えたオーサリングツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:46:52 GMT)
How to Configure Good In-Context Sequence for Visual Question Answering [19.8]
本研究では,VQA(Visual Question Answering)をケーススタディとして,多様なコンテキスト内構成を探索する。具体的には、コンテキスト内構成を探索するために、多様な検索手法を設計し、検索したデモを操作するために異なる戦略を採用する。適用されたLVLMの3つの重要な内部特性を明らかにし、どの戦略がICL VQA性能を継続的に改善できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:03:23 GMT)
OCGEC: One-class Graph Embedding Classification for DNN Backdoor Detection [19.8]
本研究では,一クラスグラフ埋め込み分類(OCGEC)と呼ばれる新しい一クラス分類フレームワークを提案する。 OCGECは、少量のクリーンデータだけでモデルレベルのバックドア検出にGNNを使用する。他のベースラインと比較して、AUCのスコアは、多くのタスクで98%以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:48:40 GMT)
Exploring the Viability of Synthetic Audio Data for Audio-Based Dialogue State Tracking [19.8]
我々は、カスケードモデルとエンドツーエンドモデルを開発し、合成音声データセットでそれらを訓練し、実際の人間の音声データでそれらをテストする。実験結果から,合成データセットのみを訓練したモデルでは,その性能を人間の音声データに一般化できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:25:46 GMT)
Learning Structure-from-Motion with Graph Attention Networks [19.7]
本稿では,グラフアテンションネットワークを用いてSfM(Structure-from-Motion)を学習する問題に取り組む。本研究では,複数のビューにまたがって検出された2Dキーポイントを入力とし,対応するカメラポーズと3Dキーポイント座標を出力するモデルを学習する。本モデルでは,SfM固有のプリミティブを学習するために,グラフニューラルネットワークを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:50:31 GMT)
On the Foundation of Distributionally Robust Reinforcement Learning [19.6]
我々は、分布的堅牢性強化学習(DRRL)の理論的基礎に貢献する。この枠組みは、意思決定者に対して、相手が編成した最悪の分散シフトの下で最適な政策を選択することを義務付ける。このDRMDPフレームワーク内では、動的プログラミング原理(DPP)の存在の有無を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 01:39:22 GMT)
BianQue: Balancing the Questioning and Suggestion Ability of Health LLMs with Multi-turn Health Conversations Polished by ChatGPT [19.5]
大規模言語モデル(LLM)は、シングルターン会話において、一般的な、広範な健康提案を提供する上で、うまく機能している。自己構築型健康会話データセットであるBianQueCorpusを微調整したChatGLMベースのLLMであるBianQueを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:26:22 GMT)
The CURE To Vulnerabilities in RPKI Validation [19.4]
RPKIの採用は増加しており、主要なネットワークの37.8%がBGPルートをフィルタリングしている。境界ルータのRPKIバリデーションをダウングレードするために、合計18の脆弱性を悪用できると報告する。 6億以上のテストケースを生成し、人気のあるRPをすべてテストしました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:09:37 GMT)
Mitigating Fine-Grained Hallucination by Fine-Tuning Large Vision-Language Models with Caption Rewrites [18.6]
このフレームワークは,ChatGPTを用いた字幕の書き直しと,書き直された字幕上の命令調整されたLVLMの微調整という2つのコンポーネントから構成される。実験の結果,ReCaptionは様々なLVLMオプションに対して,粒度の細かいオブジェクト幻覚を効果的に低減し,テキスト生成品質を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:43:02 GMT)
SequencePAR: Understanding Pedestrian Attributes via A Sequence Generation Paradigm [18.5]
本稿では,歩行者属性認識のための新しいシーケンス生成パラダイム,SequencePARを提案する。事前トレーニングされたCLIPモデルを使用して歩行者機能を抽出し、テキストプロンプトのガイダンスの下で、属性セットをクエリトークンに埋め込む。マスク付きマルチヘッドアテンション層がデコーダモジュールに導入され、トレーニング中に属性予測を行いながら、モデルが次の属性を思い出すのを防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:42:56 GMT)
Light Field Imaging in the Restrictive Object Space based on Flexible Angular Plane [18.4]
いくつかの応用では、産業用や医療用内視鏡など、光磁場イメージングシステムの物体空間は制限的である。本稿では、ROS-LFのマイクロレンズ画像非歪み原理を提案し、ROS-LFイメージング原理を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:37:27 GMT)
Large-scale Graph Representation Learning of Dynamic Brain Connectome with Transformers [18.3]
グラフ変換器を用いた動的機能接続の表現法を提案する。具体的には、機能接続グラフの位置、構造、時間情報を保持するコネクトーム埋め込みを定義する。 3つのデータセットから得られた5万以上の静止状態fMRIサンプルを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:08:44 GMT)
HGPROMPT: Bridging Homogeneous and Heterogeneous Graphs for Few-shot Prompt Learning [18.1]
本稿では,HGPROMPTを提案する。HGPROMPTは,事前学習タスクと下流タスクだけでなく,均一かつ均一なグラフを統一するための,新しい事前学習および促進フレームワークである。我々は3つの公開データセットの広範な実験を通してHGPROMPTを徹底的に評価・解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:20:15 GMT)
Responsible Task Automation: Empowering Large Language Models as Responsible Task Automators [18.0]
大規模言語モデル(LLM)は、ユーザ命令に従ってタスクを自動補完する有望な可能性を示している。大きな疑問が浮かび上がってくる。人間がタスクを自動化するのを助けるとき、機械はどうやって責任を持って振る舞うことができるのか? 我々は、責任あるタスク自動化(Responsible Task Automation, ResponsibleTA)を、LCMベースのコーディネータとタスク自動化の実行者との間の責任ある協調を促進するための基本的なフレームワークとして提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:36:59 GMT)
Towards Assessing and Benchmarking Risk-Return Tradeoff of Off-Policy Evaluation [17.3]
Off-Policy Evaluation (OPE) は、オフラインログデータのみを使用して、反ファクトポリシーの有効性を評価することを目的としている。 OPE推定器の既存の評価指標は、主にOPEの「正確性」や下流政策の選択に焦点を当てている。我々は、OPE推定器によって形成される政策ポートフォリオのリスク・リターントレードオフを測定するSharpeRatio@kと呼ばれる新しい指標を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:37:30 GMT)
SCOPE-RL: A Python Library for Offline Reinforcement Learning and Off-Policy Evaluation [17.3]
SCOPE-RLは、オフライン強化学習(オフラインRL)、オフポリシー評価(OPE)、選択(OPS)のために設計されたPythonソフトウェアである。 SCOPE-RLはOPEモジュールに特に重点を置いており、様々なOPE推定器と堅牢なOPEプロトコルを提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:42:03 GMT)
Characterizing Large Language Model Geometry Solves Toxicity Detection and Generation [17.2]
大規模言語モデルは、現在のAIのブレークスルーを加速させる。幾何学的観点からLLMを特徴付ける。我々の結果は情報的であり、近似に頼らず、実行可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:01:32 GMT)
Robot Synesthesia: In-Hand Manipulation with Visuotactile Sensing [16.6]
視覚的・触覚的な感覚入力を活用して手動操作を可能にするシステムを提案する。ロボット・シンセシス(Robot Synesthesia)は、人間の触覚と視覚の合成にインスパイアされた、新しい点の雲に基づく触覚表現である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:35:43 GMT)
AgentAvatar: Disentangling Planning, Driving and Rendering for Photorealistic Avatar Agents [16.5]
我々のフレームワークはLLMを利用してアバターエージェントの顔の動きを詳細に記述する。これらの記述はタスク非依存の駆動エンジンによって連続的な動作埋め込みに処理される。我々の枠組みは、モナディックとディヤディックの両方において、様々な非言語アバター相互作用に適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:49:18 GMT)
BatteryML:An Open-source platform for Machine Learning on Battery Degradation [16.4]
BatteryML - データ前処理、機能抽出、そして従来のモデルと最先端モデルの両方の実装を統合するために設計された、ワンステップで全エンコンパス、オープンソースプラットフォームを提供する。この合理化されたアプローチは、研究アプリケーションの実用性と効率を高めることを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:23:46 GMT)
SRTransGAN: Image Super-Resolution using Transformer based Generative Adversarial Network [16.2]
トランスをベースとしたエンコーダデコーダネットワークを2倍画像と4倍画像を生成するジェネレータとして提案する。提案したSRTransGANは、PSNRとSSIMのスコアの平均で、既存の手法よりも4.38%優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:22:39 GMT)
FLea: Improving federated learning on scarce and label-skewed data via privacy-preserving feature augmentation [16.0]
Federated Learning (FL) は、ローカルデータセットが小さく、ラベルスキューが厳しい場合に、パフォーマンスが低下する手法である。我々は、プライバシー保護機能との交換をクライアントに促すことにより、過剰適合と局所バイアスに対処する統合フレームワークである textitFLea を提案する。実験では、TextitFLeaは、モデルパラメータのみを最大17.6%で共有し、データ拡張を最大6.3%で共有するFLメソッドよりも優れており、共有データ拡張に関連するプライバシー上の脆弱性を低減している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:24:09 GMT)
Integrated Drill Boom Hole-Seeking Control via Reinforcement Learning [15.8]
Intelligent drill boom hole-seekingは、掘削効率を高め、潜在的な安全リスクを軽減し、人間のオペレーターを救済するための有望な技術である。既存のインテリジェントドリルブーム制御手法の多くは、逆運動学に基づく階層的な制御フレームワークに依存している。本研究では,強化学習(RL)に基づく総合掘削ブーム制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:16:02 GMT)
CZL-CIAE: CLIP-driven Zero-shot Learning for Correcting Inverse Age Estimation [15.5]
逆年齢推定(CZL-CIAE)のための新しいCLIP駆動ゼロショット学習法を提案する。画像特徴とテキスト意味情報をそれぞれ抽出するCLIPモデルを導入し、それらを高度にセマンティックに整合した高次元特徴空間にマッピングする。次に,画像のチャネル進化と空間的相互作用を実現するための新しいトランスフォーマーアーキテクチャを設計した。最後に, 年齢予測の誤差率を低減するために, エンドツーエンドの誤差フィードバックを用いた可逆年齢推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:35:36 GMT)
Magicoder: Source Code Is All You Need [15.5]
Magicoderは、コードのためのLarge Language Models(LLM)シリーズの完全なオープンソース(コード、重み、データ)を紹介します。 MagicoderモデルはOSS-Instructを使って75Kの合成命令データに基づいて訓練される。 MagicoderとMagicoderSはどちらも、幅広いコーディングベンチマークにおいて、類似またはそれ以上の大きさの最先端のコードモデルよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:50:35 GMT)
Survey on deep learning in multimodal medical imaging for cancer detection [15.3]
マルチモーダルがん検出は、がん診断の鍵となる研究手法の1つである。深層学習に基づく物体検出は, 意味的特徴抽出と非線形機能適合の強さから, 顕著な発展を遂げている。病変の形態的相違、患者間変異、アノテーションの難しさ、画像アーティファクトが原因で、マルチモーダルがんの検出は依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:07:47 GMT)
Viewing Knowledge Transfer in Multilingual Machine Translation Through a Representational Lens [15.3]
本稿では,言語間の表現的類似度を測定するRepresentational Transfer potential (RTP)を紹介する。 RTPは正と負の両方の転送(干渉)を計測できることを示し、RTPは翻訳品質の変化と強く相関していることを示した。我々は,言語間で表現をより不変にするための補助的類似性損失を用いた新しい学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:15:37 GMT)
Event-driven Real-time Retrieval in Web Search [15.2]
本稿では,リアルタイム検索の意図を表すイベント情報を用いてクエリを拡張する。マルチタスクトレーニングにより、イベント表現のためのモデルの能力をさらに強化する。提案手法は既存の最先端のベースライン法よりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 11:42:35 GMT)
A Generative Self-Supervised Framework using Functional Connectivity in fMRI Data [15.2]
機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データから抽出した機能的接続性(FC)ネットワークを訓練したディープニューラルネットワークが人気を博している。グラフニューラルネットワーク(GNN)のFCへの適用に関する最近の研究は、FCの時間変化特性を活用することにより、モデル予測の精度と解釈可能性を大幅に向上させることができることを示唆している。高品質なfMRIデータとそれに対応するラベルを取得するための高コストは、実環境において彼らのアプリケーションにハードルをもたらす。本研究では,動的FC内の時間情報を効果的に活用するためのSSL生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:14:43 GMT)
Simple Transferability Estimation for Regression Tasks [15.2]
線形回帰モデルの負の正則化平均二乗誤差に基づいて、転送可能性を評価するための単純で効率的な2つのアプローチを提案する。その単純さにもかかわらず、我々のアプローチは、精度と効率の両面で既存の最先端の回帰移動率推定器よりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:26:35 GMT)
Graph Generation with $K^2$-trees [14.9]
K2$-tree表現を利用した新しいグラフ生成手法を提案する。また、プルーニング、フラットニング、トークン化プロセスを組み込んだシーケンシャルな$K2$-treerepresentationを提示する。グラフ生成の優位性を確認するため,本アルゴリズムを4つの一般および2つの分子グラフデータセット上で広範囲に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:47:17 GMT)
Quantum Optimization: Potential, Challenges, and the Path Forward [14.8]
量子コンピュータの最近の進歩は、ブラトフォース古典シミュレーションを超えるスケールで問題を解決する能力を示している。量子アルゴリズムに対する幅広い関心は、多くの分野で発展し、最適化は最も顕著な領域の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:00:44 GMT)
A Simple and Scalable Representation for Graph Generation [14.7]
本稿では,エッジ数に適合する小さな表現サイズを持つ,ギャップ符号化エッジリスト (GEEL) という,新しい,シンプルでスケーラブルなグラフ表現を提案する。 GEELは、ギャップエンコーディングと帯域幅制限スキームを組み込むことにより、語彙サイズを著しく削減する。我々は、GEELの有効性を実証し、10の非分散および2つの分子グラフ生成タスクを総合的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:43:26 GMT)
3D Point Cloud Registration with Learning-based Matching Algorithm [14.4]
本稿では,3次元点雲登録のための新しい差分マッチングアルゴリズムを提案する。マッチングアルゴリズムのために特徴抽出器を最適化する代わりに,共同学習した特徴抽出器に最適化された学習ベースマッチングモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:27:15 GMT)
InstructTA: Instruction-Tuned Targeted Attack for Large Vision-Language Models [14.2]
大規模視覚言語モデル(LVLM)は、画像理解と応答生成において、その驚くべき能力を示した。本稿では,被害者のLVLMの視覚的エンコーダにのみアクセス可能な,斬新で実用的なグレーボックス攻撃シナリオを定式化する。本研究では,LVLMに対して高い伝達性を有する目標対向攻撃を実現するために,命令調整型目標攻撃(InstructTA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:40:05 GMT)
Few Clicks Suffice: Active Test-Time Adaptation for Semantic Segmentation [14.1]
テスト時間適応(TTA)は、未ラベルのテストデータを使用した推論中に事前訓練されたモデルに適応する。 TTAアプローチと教師付きアプローチの間には,依然として大きなパフォーマンスギャップがあります。本稿では,モデルアダプタとラベルアノテータの2つの部分からなるATASegフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:16:02 GMT)
Continual Learning with Dynamic Sparse Training: Exploring Algorithms for Effective Model Updates [14.0]
連続学習(英: Continual Learning, CL)とは、知的なシステムが、可能な限り計算オーバーヘッドの少ないデータストリームから、逐次的に知識を取得し、保持する能力である。ダイナミックスパーストレーニング(Dynamic Sparse Training, DST)は、これらのスパースネットワークを見つけ、タスクごとに分離する方法である。本論文は,CLパラダイムの下で異なるDST成分の効果を検証した最初の実証的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:52:08 GMT)
Multi Time Scale World Models [13.7]
本稿では,マルチ時間スケール世界モデル学習のための確率論的定式化を提案する。本モデルでは,高精度な長距離予測のために,複数の時間スケールで計算効率の高い推論手法を用いる。実験により、MSS3はいくつかのシステム識別ベンチマークにおいて、最近の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:20:40 GMT)
GNN2R: Weakly-Supervised Rationale-Providing Question Answering over Knowledge Graphs [13.5]
本稿では,グラフニューラルネットワークを用いた2段階推論モデル(GNN2R)を提案する。 GNN2Rは、最終回答の根拠として最終回答と推論部分グラフの両方を、弱い監督力で効率的に提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:58:07 GMT)
AnimateAnything: Fine-Grained Open Domain Image Animation with Motion Guidance [13.4]
本稿では,映像拡散モデルに先立って動きを利用するオープンドメイン画像アニメーション手法を提案する。本手法では,移動領域の正確な制御と移動速度を実現するため,目標となる運動領域の誘導と運動強度の誘導を導入する。オープンドメインデータセットを用いた厳密な実験により,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:43:53 GMT)
Working Backwards: Learning to Place by Picking [13.4]
本研究では,課題の家族に対して,自律的にデモンストレーションを収集する手法であるLearning to Place by Picking(LPP)を提案する。対象とする位置に配置されたオブジェクトの一連の把握シーケンスから実演を行う。触覚センサと適応制御を組み合わせることで、人間の介入なしに何百ものデモを収集できるシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:32:00 GMT)
Visual Encoders for Data-Efficient Imitation Learning in Modern Video Games [13.2]
現代のゲームにおけるトレーニングエージェントに向けたアタリゲームを超えることは、研究コミュニティの大部分にとって違法に高価である。大規模ビジョンモデルの研究、開発、オープンリリースの最近の進歩は、コミュニティ全体でこれらのコストの一部を償却する可能性がある。本稿では, Minecraft, Minecraft Dungeons および Counter-Strike: Global Offensive の典型的な, タスク固有のエンドツーエンドトレーニングアプローチと比較して, 公開可能なビジュアルエンコーダを用いた模倣学習の体系的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:52:12 GMT)
Divide-and-Conquer Strategy for Large-Scale Dynamic Bayesian Network Structure Learning [13.2]
動的ベイズネットワーク(DBN)はその解釈可能性で有名である。データからのDBNの構造学習は特に数千の変数を持つデータセットでは難しい。本稿では,従来の静的BN向けに開発され,大規模DBN構造学習に適応する新たな分断・対数戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:03:06 GMT)
Modelling human logical reasoning process in dynamic environmental stress with cognitive agents [13.2]
本研究では,ドリフト拡散と深部強化学習を統合した認知エージェントを提案する。 21,157個の論理応答の大規模なデータセットを活用することで、動的ストレスのパフォーマンスへの影響を調査する。定量的に、このフレームワークは、主観的および刺激特異的な行動差を捉えることにより、認知モデリングを改善する。全体として、この研究は、動的文脈における人間の論理的推論プロセスのバガリーをシミュレートし、理解するための、強力でデータ駆動の方法論を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:16:29 GMT)
Fast and accurate sparse-view CBCT reconstruction using meta-learned neural attenuation field and hash-encoding regularization [13.0]
コーンビームCT(CBCT)は、患者の内部解剖学的構造を可視化する新しい医用イメージング技術である。再構成画像の品質を維持しながらCBCTスキャンにおける投影回数を減らすことは困難である。本研究では,高速かつ高精度な CBCT 再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:23:44 GMT)
Instance-guided Cartoon Editing with a Large-scale Dataset [13.0]
本稿では,画像中の文字に対する高精度なセグメンテーションマスクを生成するインスタンス認識画像セグメンテーションモデルを提案する。提案手法は,3D Ken Burns のパララックス効果,テキスト誘導の漫画スタイルの編集,イラストやマンガからの人形アニメーションなど,セグメンテーションに依存した漫画編集の応用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:00:15 GMT)
SCLIP: Rethinking Self-Attention for Dense Vision-Language Inference [12.9]
セマンティックセグメンテーションにおけるコントラッシブ言語イメージ事前学習の可能性を高める。自己注意を再考することで、CLIPは密集した予測タスクに適応できることがわかった。従来のCLIPビジョンエンコーダの自己保持ブロックをCSAモジュールで置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:18:46 GMT)
Experimental observation of the Yang-Lee quantum criticality in open systems [12.7]
実測磁場を実験的に実装し、開量子系における非エルミート・ハミルトニアンによって支配される非単位進化を通じて、ヤン=リーエッジ特異点を実証する。また、量子系に特有の有限温度力学の非伝統的なスケーリング法則を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:50:45 GMT)
Optimizing Bus Travel: A Novel Approach to Feature Mining with P-KMEANS and P-LDA Algorithms [12.7]
本研究では,POI(Point of Interest)データに根ざしたバス走行特徴抽出手法を提案する。本手法は, 年齢, 職業, 性別, スポーツ, コスト, 安全性, 性格特性など, バス旅行の多様な側面をマイニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:21:27 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, 4 Dec 2023 06:24:02 GMT)
Geometrically-driven Aggregation for Zero-shot 3D Point Cloud Understanding [12.5]
ゼロショット3Dポイントクラウド理解は2Dビジョンランゲージモデル(VLM)によって達成できる既存の戦略は、ヴィジュアル・ランゲージ・モデル(Vision-Language Model)をレンダリングまたはキャプチャされた2Dピクセルから3Dポイントにマッピングし、固有かつ表現可能な雲の幾何学構造を見渡す。本稿では, 点雲の3次元幾何学的構造を利用して, 移動したビジョン・ランゲージモデルの品質を向上させるための, 初となるトレーニングフリーアグリゲーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:30:07 GMT)
Peer attention enhances student learning [12.4]
学生がオンライン授業ビデオを見るときの視覚的注意領域の表示が焦点とエンゲージメントを高めることを示す。学生は、ピアアテンションの手がかりに従って適応性を維持する。また、学生の注意力と成功を最適化するために、ピアアテンションモデリングを活用した適応的なオンライン学習介入の設計に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:36:58 GMT)
Adaptive Online Non-stochastic Control [12.1]
我々は,制御環境の難易度に比例した政策後悔のアルゴリズムを得る目的で,非確率制御(NSC)の問題に取り組む。 FTRL(Follow The Regularized Leader)フレームワークを、実際に目撃されたコストに比例した正規化子を使用することで、動的システムに調整します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:02:54 GMT)
Equivariant plug-and-play image reconstruction [11.8]
プラグ・アンド・プレイのアルゴリズムは、強力な事前訓練されたデノイザを利用して、逆画像の問題を解決することができる。復号器上のある種の変換群に等しくなると、アルゴリズムの安定性が向上し、再構成品質が向上することを示す。複数の画像モダリティとデノナイジングネットワークの実験により、同変プラグ・アンド・プレイ・アルゴリズムは再構成性能と安定性の両方を、同変でないものと比較して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:07:39 GMT)
Measuring Distributional Shifts in Text: The Advantage of Language Model-Based Embeddings [11.4]
実運用における機械学習モデル監視の重要な部分は、入力と出力データのドリフトを測定することである。大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、意味的関係を捉える上での有効性を示している。このような埋め込みを利用してテキストデータの分布変化を測定するクラスタリングに基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:46:48 GMT)
With Great Humor Comes Great Developer Engagement [11.4]
エンゲージメントのある開発者が多いほど、彼らが作るソフトウェアにより多くの価値が与えられます。本稿では、本来のエンゲージメント(ユーモア)のベクトルを深く掘り下げ、それが開発者のエンゲージメントにどのように影響するかを研究する。 3つの重要な現実世界のソフトウェアプロジェクトに存在するユーモラスな要素に関するデータを集めます。私たちは125人の開発者から独特な洞察を受けています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:06:02 GMT)
Improving Intrinsic Exploration by Creating Stationary Objectives [11.4]
本稿では,SOFE(Stationary Objectives For Exploration)フレームワークについて紹介する。また,SOFEは,カウントベースのボーナス,擬似カウント,状態エントロピーなど,いくつかの探索目標の性能を改善していることを示す。スパースナビゲーション,画素ベースの観察,3次元ナビゲーション,手続き的に生成された環境など,難解な問題に対するSOFEの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:32:31 GMT)
Deep Unlearning: Fast and Efficient Training-free Approach to Controlled Forgetting [11.1]
本研究では,学習モデルからクラス全体あるいはクラス群を戦略的に除去する新しいクラスアンラーニングアルゴリズムを提案する。我々は、元のモデルと比較して精度を保ったまま1.5%の$sim$1.5%の値しか持たないVision Transformerを用いて、ImageNet上でアルゴリズムの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 01:57:38 GMT)
Expand BERT Representation with Visual Information via Grounded Language Learning with Multimodal Partial Alignment [11.1]
GroundedBERT(グラウンドドバート)は、視覚的にグラウンドドされた情報でBERT表現を強化する、グラウンドド言語学習法である。提案手法は,GLUEおよびSQuADデータセットの様々な言語タスクにおいて,ベースライン言語モデルよりも有意に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:16:48 GMT)
Correlation and Unintended Biases on Univariate and Multivariate Decision Trees [11.0]
決定木はアクセス可能で、解釈可能で、優れた分類モデルである。我々は、軸パラレル超平面を介して分割関数を分割する単変数DTと、代わりに超平面を介して分割する多変数DTの2つのファミリを対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:33:51 GMT)
MANUS: Markerless Hand-Object Grasp Capture using Articulated 3D Gaussians [10.9]
我々はArticulated 3D Gaussian を用いたマーカレスハンドオブジェクトグラフキャプチャー手法 MANUS を提案する。我々は,手話の高忠実度表現のために3次元ガウススプラッティングを拡張する3次元ガウス表現を新たに構築する。最も正確な結果を得るためには、現在のデータセットが提供していない何万ものカメラビューが必要である。そのために、30以上のシーン、3つの被写体、および700万フレーム以上からなる53台のカメラから見る手動物体の把握を含む新しいデータセットであるMANUS-Graspsを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:56:22 GMT)
Jellyfish: A Large Language Model for Data Preprocessing [10.9]
Jellyfish(ジェリーフィッシュ)は、Llama 2 13Bモデルで開発されたDPの普遍的なタスク解決ツールである。いくつかの典型的なDPタスクのデータセットで命令調整される。自然言語を理解する能力は、DPタスクの指示を手作業で作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:01:54 GMT)
Dealing with Drift of Adaptation Spaces in Learning-based Self-Adaptive Systems using Lifelong Self-Adaptation [10.9]
我々は、学習に基づく自己適応システムにおいて特に重要な課題である適応空間のドリフトに焦点を当てる。適応空間のドリフトは不確実性に起因し、適応オプションの品質に影響を及ぼす。本稿では、生涯ML層を用いた学習に基づく自己適応システムを強化するための、新しい自己適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:12:10 GMT)
Towards Surveillance Video-and-Language Understanding: New Dataset, Baselines, and Challenges [10.8]
本稿では,監視ビデオ・言語理解の新しい研究方向を提案し,最初のマルチモーダル監視ビデオデータセットを構築した。実世界の監視データセットであるUCF-Crimeに,詳細なイベント内容とタイミングを手作業でアノテートする。我々は、この新しく作成されたデータセット上で、4つのマルチモーダルタスクのためのSOTAモデルをベンチマークし、監視ビデオおよび言語理解のための新しいベースラインとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:34:01 GMT)
Generalizing Political Leaning Inference to Multi-Party Systems: Insights from the UK Political Landscape [10.8]
ソーシャルメディアユーザーの政治的傾きを推測する能力は、世論調査の収集に役立つ。政治的傾きと相互のインタラクションによってラベル付けされたユーザからなるデータセットをリリースする。我々は、ユーザー間のリツイートという形でのインタラクションが、政治的に傾いた推論を可能にする、非常に強力な機能であることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:02:17 GMT)
PASTA: Pretrained Action-State Transformer Agents [10.7]
自己教師型学習は、様々なコンピューティング領域において革命的なパラダイムシフトをもたらした。最近のアプローチでは、大量のラベルのないデータに基づいて、トランスフォーマーモデルを事前訓練する。強化学習において、研究者は最近これらのアプローチに適応し、専門家の軌道で事前訓練されたモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:15:26 GMT)
GaussianHead: Impressive 3D Gaussian-based Head Avatars with Dynamic Hybrid Neural Field [10.5]
異方性3次元ガウスプリミティブに基づく新しい頭部アバターアルゴリズムを提案する。最先端技術と比較して, 自己再構成, 斬新な視点, 異性間再現といったタスクにおいて, 最適な視覚的結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:24:45 GMT)
Label-Efficient Deep Learning in Medical Image Analysis: Challenges and Future Directions [10.5]
医用画像解析のトレーニングモデルは通常、ラベル付きデータの高価で時間を要する。我々は最近の300以上の論文を網羅的に調査し、MIAにおけるラベル効率学習戦略の進捗状況を概観した。具体的には、標準半教師付き、自己監督型、マルチインスタンス学習スキームだけでなく、最近出現したアクティブかつアノテーション効率の学習戦略についても詳細に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:14:57 GMT)
Improving Multimodal Sentiment Analysis: Supervised Angular Margin-based Contrastive Learning for Enhanced Fusion Representation [10.4]
マルチモーダル・センティメント・アナリティクスのためのコントラシブ・ラーニング・フレームワークであるSupervised Angularを導入する。この枠組みは,マルチモーダル表現の識別と一般化性を高め,融合ベクトルのモダリティのバイアスを克服することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:58:19 GMT)
LineConGraphs: Line Conversation Graphs for Effective Emotion Recognition using Graph Neural Networks [10.4]
本稿では,会話における感情認識のためのライン会話グラフ畳み込みネットワーク(LineConGCN)とグラフ注意モデル(LineConGAT)を提案する。これらのモデルは話者に依存しず、会話のためのグラフ構築戦略を使って構築される -- ライン会話グラフ(LineConGraphs) 我々は,IEMOCAPとMELDという2つのベンチマークデータセット上で提案したモデルの性能を評価し,F1スコア64.58%,76.50%で,LineConGATモデルが最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:36:58 GMT)
Statistical exploration of the Manifold Hypothesis [10.4]
マニフォールド仮説は、名目上高次元データは、高次元空間に埋め込まれた低次元多様体の近くに実際に集中していると主張している。データのリッチかつ複雑な多様体構造が、汎用的かつ驚くほど単純な統計モデルから生まれることを示す。我々は、高次元データの幾何学を発見し、解釈する手順を導出し、データ生成機構に関する仮説を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:37:23 GMT)
A Multi-Task Perspective for Link Prediction with New Relation Types and Nodes [10.4]
追加情報にアクセスせずにマルチタスク構造でグラフをテストする手法を提案する。実世界のデータセットに対する我々の結果は,マルチタスク構造を持つグラフを効果的に一般化できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 22:16:14 GMT)
Universal Approximation Property of Fully Convolutional Neural Networks with Zero Padding [10.3]
CNNはテンソル-テンソルマッピングとして機能し、入力データの空間構造を保存する。入力値と出力値の両方が同じ空間形状を示す場合、CNNは任意の連続関数を近似することができることを示す。また、深い狭いCNNがテンソル-テンソル関数としてUAPを持っていることも確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:02:06 GMT)
ActiveClean: Generating Line-Level Vulnerability Data via Active Learning [10.0]
本稿では,体系的なツール開発への取り組みと提案を行う。 ActiveCleanはコミットから大量のラインレベルの脆弱性データを生成する。 SOTAラインレベルの脆弱性検出ツールであるLineVulは、70以上の脆弱なラインと18以上の脆弱な機能を検出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:09:31 GMT)
Explainable AI is Responsible AI: How Explainability Creates Trustworthy and Socially Responsible Artificial Intelligence [9.8]
これは責任あるAIのトピックであり、信頼できるAIシステムを開発する必要性を強調している。 XAIは、責任あるAI(RAI)のためのビルディングブロックとして広く考えられている。以上の結果から,XAIはRAIのすべての柱にとって不可欠な基盤である,という結論に至った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 00:54:04 GMT)
Generalized Categories Discovery for Long-tailed Recognition [9.8]
一般化されたクラスディスカバリは、既知のカテゴリと未知のカテゴリの両方をラベルのないデータセットから識別する上で重要な役割を果たす。我々の研究は、長い尾の一般カテゴリー発見(Long-tailed GCD)パラダイムに焦点をあてて、この断線を橋渡ししようと試みています。長い尾を持つGCDがもたらす特異な課題に対応するため、2つの戦略正則化に固定された頑健な方法論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:21:30 GMT)
Efficient and Effective Deep Multi-view Subspace Clustering [9.7]
E$2$MVSC(Efficient and Effective Deep Multi-View Subspace Clustering)と呼ばれる新しいディープフレームワークを提案する。パラメータ化されたFC層の代わりに、より計算効率のよいサンプル数からネットワークパラメータスケールを分離するRelation-Metric Netを設計する。 E$2$MVSCは既存のメソッドに匹敵する結果を出し、様々なタイプのマルチビューデータセット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, 4 Dec 2023 01:15:56 GMT)
AGD: an Auto-switchable Optimizer using Stepwise Gradient Difference for Preconditioning Matrix [9.6]
本稿では,2段階の勾配差を対角線要素として利用して,プレコンディショニング行列の設計手法を提案する。我々は、自然言語処理(NLP)、コンピュータビジョン(CV)、レコメンデーションシステム(RecSys)の一般化に関するAGDの評価を行った。実験の結果,AGDは最先端技術(SOTA)よりも優れており,高い競争力や予測性能が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:20:14 GMT)
VerA: Versatile Anonymization Fit for Clinical Facial Images [9.6]
VerAは多彩な顔画像の匿名化であり、臨床顔画像に適合する。 VerAは、通常の画像に対する非識別とフォトリアリズムにおいて、最先端の手法よりも優れているか、あるいは同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:51:44 GMT)
Action Inference by Maximising Evidence: Zero-Shot Imitation from Observation with World Models [9.6]
我々は,この行動を世界モデルを用いて再現するために,エビデンスを最大化する行動推論(AIME)を提案する。 AIMEは、2つの異なるフェーズから構成されており、第1フェーズでは、エージェントが過去の経験から世界モデルを学び、ELBOを最大化することで自身の身体を理解する。第2フェーズでは、エージェントは、新しいタスクを実行する専門家の観察のみのデモンストレーションを受け、専門家の行動を模倣しようとする。本手法は実演後の世界モデルや環境とのオンラインインタラクションのさらなる訓練を必要としないという意味で「ゼロショット」である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:43:36 GMT)
De Novo Drug Design with Joint Transformers [9.3]
ド・ノボの薬物設計では、トレーニングデータ以外の新しい分子を同時に生成し、その標的特性を予測する必要がある。本稿では,共有重み付き共同生成モデルにおいて,トランスフォーマーデコーダ,トランスフォーマーエンコーダ,および予測器を組み合わせたジョイントトランスフォーマを提案する。我々は、目標特性を改善した新しい分子を生成するために、Joint Transformerを用いた確率的ブラックボックス最適化アルゴリズムを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:34:48 GMT)
I-AI: A Controllable & Interpretable AI System for Decoding Radiologists' Intense Focus for Accurate CXR Diagnoses [9.3]
解釈可能な人工知能(英: Interpretable Artificial Intelligence、I-AI)は、放射線学者のための新しい、統一された制御可能な解釈可能なパイプラインである。私たちのI-AIは、放射線科医がどこに見えるか、特定の領域にどのくらい焦点を合わせるか、どの発見を診断するか、という3つの重要な疑問に対処しています。放射線学者の視線を捉えることによって、我々は、放射線学的解釈の基礎となる認知過程に関する洞察を提供する統一的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:54:05 GMT)
Adaptive Confidence Threshold for ByteTrack in Multi-Object Tracking [9.2]
ByteTrackは単純なトラッキングアルゴリズムであり、複数のオブジェクトの同時トラッキングを可能にする。本稿では,高信頼度検出と低信頼度検出を区別する新しい適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:01:46 GMT)
SchurVINS: Schur Complement-Based Lightweight Visual Inertial Navigation System [9.0]
フィルタに基づく新しいVINSフレームワークであるSchurVINSを提案する。完全な残差モデルを構築し、計算複雑性を低くすることで、高い精度を保証できる。 EuRoC および TUM-VI データセットを用いた実験により,本手法は精度と計算複雑性の両方において,最先端(SOTA) 手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 04:14:09 GMT)
Explore, Select, Derive, and Recall: Augmenting LLM with Human-like Memory for Mobile Task Automation [8.9]
MemoDroidは、ユニークなアプリメモリを備えた革新的なモバイルタスクオートマトンである。モバイルアプリと対話する人間の認知過程をエミュレートする。学習したタスクを100%精度で様々な状況に適応させ、GPT-4のベースラインと比較してレイテンシとコストを69.22%、77.36%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:13:35 GMT)
Few-Shot Anomaly Detection with Adversarial Loss for Robust Feature Representations [8.9]
異常検出は、データセット内の通常のパターンや分布から逸脱したデータポイントを特定することを目的とした、重要で困難なタスクである。ワンクラス・ワン・モデル手法を用いて様々な手法が提案されているが、これらの手法はメモリ不足や訓練に十分なデータを必要とするといった現実的な問題に直面していることが多い。本稿では,より堅牢で一般化された特徴表現を得るために,対向訓練損失を統合する数発の異常検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:45:02 GMT)
ImbaGCD: Imbalanced Generalized Category Discovery [8.9]
一般化クラス発見(GCD)は、未知のカテゴリをラベルのないデータセットで推論することを目的としている。本質的には、未知の/珍しいクラスよりも、既知の/一般的なクラスに遭遇する可能性が高い。 InbaGCDは、一般化されたカテゴリ発見を実現するための、新しい最適なトランスポートベースの期待フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:46:09 GMT)
Improved belief propagation decoding algorithm based on decoupling representation of Pauli operators for quantum LDPC codes [8.8]
パウリ作用素を表す表現を、$GF(2)$ 上のベクトルとして分離する。量子低密度パリティチェック符号に対する部分的に分離された信念伝搬と完全分離された信念伝搬復号アルゴリズム。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:01:08 GMT)
Bias in Emotion Recognition with ChatGPT [8.7]
ChatGPTはテキストから感情を認識することができ、インタラクティブなチャットボット、データアノテーション、メンタルヘルス分析といった様々なアプリケーションの基礎となる。これまでの研究では、感情分析におけるChatGPTの基本的な能力が示されていたが、よりニュアンスな感情認識におけるその性能はまだ検討されていない。本稿では、データセットとラベルの選択の重要性と、ChatGPTの感情認識能力を高めるための微調整の可能性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:05:05 GMT)
TextAug: Test time Text Augmentation for Multimodal Person Re-identification [8.6]
マルチモーダルディープラーニングのボトルネックは、多数のマルチモーダルトレーニング例の必要性にある。画像領域では、トリミング、フリップ、回転などのデータ拡張技術がよく使われ、ディープラーニングモデルの一般化が向上する。本研究では,マルチモーダルな人物再識別において,カットアウトとカットミックスという2つのコンピュータビジョンデータ拡張手法の有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:38:04 GMT)
FaultFormer: Transformer-based Prediction of Bearing Faults [8.4]
本稿では,振動信号を解析し,異なる種類の軸受欠陥を予測するためのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。特に,データ拡張を用いて信号データを処理し,そのフーリエモードを抽出し,トランスフォーマーエンコーダを訓練し,芸術的精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 22:51:02 GMT)
Exploring Multi-Modal Fusion for Image Manipulation Detection and Localization [8.1]
異なる種類の操作を公開し、補完的な法医学的トレースを提供する際、異なるフィルタが優れていることを示す。本稿では,各法医学的フィルタから独立した特徴を生成し,それらを融合させる2つの方法を提案する。両手法が画像操作のローカライゼーションと検出の両方で性能を向上し,複数のデータセットにおける最先端モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:25:42 GMT)
Zero- and Few-Shots Knowledge Graph Triplet Extraction with Large Language Models [7.9]
本研究では,Zero-およびFew-Shots設定において,さまざまなサイズの大規模言語モデル(LLM)のトリプレット抽出機能を検証した。我々は,知識ベース(KB)からコンテキスト情報を動的に収集するパイプラインを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:12:04 GMT)
LLMs Accelerate Annotation for Medical Information Extraction [7.7]
本稿では,LLM(Large Language Models)と人間の専門知識を組み合わせた手法を提案する。医療情報抽出タスクにおいて,我々の手法を厳格に評価し,我々のアプローチが人的介入を大幅に削減するだけでなく,高い精度を維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:26:13 GMT)
ContriMix: Unsupervised disentanglement of content and attribute for domain generalization in microscopy image analysis [7.6]
ドメインの一般化は、顕微鏡画像への機械学習の実際の応用には不可欠である。 ContriMixは、生物学的内容と技術的なバリエーションを分離・置換することで、合成画像の生成を学習するドメイン一般化手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:42:25 GMT)
Control, Confidentiality, and the Right to be Forgotten [7.6]
我々は新しい形式主義である削除・アズ・コントロールを提案する。削除前にユーザーのデータを自由に使用でき、削除後に意味のある要件を課すことができる。社会機能に応用し、様々な機械学習定義の統一的なビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:13:48 GMT)
EdgeConvFormer: Dynamic Graph CNN and Transformer based Anomaly Detection in Multivariate Time Series [7.5]
本研究では,階層化されたTime2vec埋め込み,動的グラフCNN,Transformerを統合し,グローバルかつ局所的な空間時間情報を抽出する新たな異常検出手法EdgeConvFormerを提案する。実験により、EdgeConvFormerは、多変量時系列データから時空間モデリングを学習し、異なるスケールの多くの実世界のデータセットに対する最先端のアプローチよりも優れた異常検出性能を得ることができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:38:54 GMT)
Orbital angular momentum-enhanced phase estimation using non-Gaussian state with photon loss [7.3]
軌道角運動量(OAM)はマッハ・ツェンダー干渉計の位相推定を強化するために用いられる。非ガウス状態は対称雑音の存在において最高の感度を示す。 OAMはノイズの劣化を緩和し,0。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:19:59 GMT)
Student Classroom Behavior Detection based on Spatio-Temporal Network and Multi-Model Fusion [7.2]
生徒の授業行動を自動的に検出する深層学習手法は,授業成績を分析し,授業効果を向上させる上で有望なアプローチである。しかし、学生の行動に関する公開データセットの欠如と、そのようなデータセットを手作業でラベル付けするコストは、この分野の研究者にとって大きな課題となっている。学生教室シナリオデータセットを画像・時間的行動データセットを通じて拡張する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:21:32 GMT)
Implicit Learning of Scene Geometry from Poses for Global Localization [7.1]
グローバル・ビジュアル・ローカライゼーション(Global visual localization)は、カメラの絶対的なポーズを1つの画像を用いて推定する。既存の多くのアプローチでは、入力画像から直接6 DoFのポーズを学習する。本稿では,これらの最小限のラベルを用いてシーンの3次元形状を学習することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:51:23 GMT)
Training Reinforcement Learning Agents and Humans With Difficulty-Conditioned Generators [7.0]
我々は,難易度と能力を直接モデル化することにより,パラメータ化環境における強化学習エージェントと人間学習者を適応させる。 PERMは、項目応答理論(IRT)にヒントを得て、環境の難易度を個々の能力と整合させ、近接開発ベースのカリキュラムのゾーンを作成する。本稿では,PERMの適応性を活かした2段階のトレーニングプロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:45:06 GMT)
VLTSeg: Simple Transfer of CLIP-Based Vision-Language Representations for Domain Generalized Semantic Segmentation [6.9]
セマンティックセグメンテーションにおける領域一般化を強化するために, VLTSegを提案する。視覚言語事前学習は、教師付きおよび自己監督型視覚事前学習よりも大幅に優れることがわかった。提案手法は,Cityscapes テストセットにおいて,86.1% mIoU で示される強いドメイン内一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:46:38 GMT)
Unleashing the Potential of Large Language Model: Zero-shot VQA for Flood Disaster Scenario [6.8]
洪水被害評価のためのゼロショットVQAモデル(ZFDDA)を提案する。洪水災害を主な研究対象とし,フリースタイルの洪水画像質問回答データセット(FFD-IQA)を構築した。この新しいデータセットは、質問タイプを拡張して、自由形式、複数選択、イエスノー質問を含む。我々のモデルは、大きな言語モデルの可能性を解き明かすために、よく設計された思考の連鎖(CoT)デモを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:25:16 GMT)
A Machine Learning Approach Towards SKILL Code Autocompletion [6.6]
本研究は,ハードウェア設計技術者の生産性向上に向けて,SKILLコードオートコンプリートにトランスフォーマーを適用した最初の事例である。ラベル付きデータとラベル付きデータの両方で高品質なSKILLデータセットを作成するための新しい手法を提案する。提案手法を用いて訓練されたモデルは,人間の判断スコアとBLEUスコアにおいて,ベースラインよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:29:28 GMT)
Learning Polynomial Problems with $SL(2,\mathbb{R})$ Equivariance [6.6]
ニューラルネットワークは、高精度を維持しつつ、10倍のスピードアップを実現し、データ駆動方式で効果的に問題を解決することができることを示す。これらの学習問題は、領域保存線形変換からなる非コンパクト群 $SL(2,mathbbR)$ に同値である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:59:19 GMT)
BELIEF in Dependence: Leveraging Atomic Linearity in Data Bits for Rethinking Generalized Linear Models [6.4]
我々は,バイナリ拡張線形効果(BELIEF)と呼ばれるフレームワークを開発し,任意の関係をバイナリ結果と理解する。 BELIEFフレームワークのモデルは、線形モデルの言語におけるバイナリ変数の関連性を記述するため、容易に解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:33:52 GMT)
Instance Space Analysis of Search-Based Software Testing [6.3]
検索ベースのソフトウェアテスト(SBST)が成熟した分野になった。本稿では,SBST手法の客観的性能評価の問題を再考する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 23:12:52 GMT)
Learning Triangular Distribution in Visual World [6.1]
本研究では,特徴量とそのラベル間の数学的関連性について検討し,ラベル分布学習のための汎用的でシンプルな枠組みを提案する。特徴とラベルの間に射影関数を構築するためのいわゆる三角分布変換(TDT)を提案し、対称的特徴差がラベルの違いを線形に反映することを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:05:03 GMT)
A Survey of Data Security: Practices from Cybersecurity and Challenges of Machine Learning [6.1]
機械学習(ML)は、ますます重要なシステムにデプロイされている。 MLのデータ依存により、ML対応システムのトレーニングとテストに使用されるセキュアなデータが最重要となる。データサイエンスとサイバーセキュリティのドメインは、独自のスキルと用語のセットに準拠している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:22:35 GMT)
CNN Feature Map Augmentation for Single-Source Domain Generalization [6.1]
ドメイン・ジェネリゼーション(DG)はここ数年で大きな注目を集めている。 DGの目標は、トレーニング中に利用可能なものと異なるデータ分散を提示した場合、引き続き正常に機能するモデルを作成することだ。単一ソースDG画像分類設定における畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの代替正則化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:52:25 GMT)
Fedstellar: A Platform for Decentralized Federated Learning [6.0]
Googleは、フェデレーションの参加者間で機械学習(ML)モデルをトレーニングするための新しいパラダイムとして、フェデレーション・ラーニング(FL)を提案した。現在、DFLモデルをトレーニングしているプラットフォームは、フェデレーションネットワークトポロジの管理のような重要な問題に悩まされている。本稿では,分散化・半分散化・集中化方式でFLモデルを学習するための新しいプラットフォームであるFedstellarを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:08:38 GMT)
iMatching: Imperative Correspondence Learning [6.0]
特徴対応学習のための自己指導型命令型学習(IL)を導入する。カメラのポーズやディープラベルを使わずに、任意の未中断ビデオの対応学習を可能にする。特徴マッチングやポーズ推定などのタスクにおいて,優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:58:20 GMT)
Towards General Purpose Vision Foundation Models for Medical Image Analysis: An Experimental Study of DINOv2 on Radiology Benchmarks [5.9]
DINOv2は、1億4200万のキュレートされた自然画像に対する自己教師型学習を事前訓練したオープンソースの基礎モデルで、汎用的な視覚表現の抽出に優れています。本研究は放射線学におけるDINOv2を総合的に評価し,多種多様な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:47:10 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Community Battery Scheduling under Uncertainties of Load, PV Generation, and Energy Prices [5.7]
本稿では,不確実性が存在する場合に,コミュニティバッテリーシステムのスケジューリングを行うための深層強化学習(RL)戦略を提案する。コミュニティバッテリーは、ローカルPVエネルギーの統合、ピーク負荷の低減、および調停のためのエネルギー価格変動の活用において、多用途の役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:45:17 GMT)
HoVer-UNet: Accelerating HoVerNet with UNet-based multi-class nuclei segmentation via knowledge distillation [5.6]
本稿では,核のインスタンス分割と病理組織学の分類のためのマルチブランチHoVerNetフレームワークの知識を抽出する手法であるHoVer-UNetを提案する。提案モデルは,公開PanNukeデータセットとConsepデータセットでHoVerNetに匹敵する結果を達成し,推論時間を3倍に短縮したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:41:15 GMT)
UCCA: A Verified Architecture for Compartmentalization of Untrusted Code Sections in Resource-Constrained Devices [5.4]
本稿では,セキュリティを実証し,UCCA(Untrusted Code Compartment Architecture)の実装を正式に検証する。 UCCAは、リソース制約と時間クリティカルなMCUにおいて、信頼できないコードセクションを柔軟にハードウェアで強化した隔離を提供する。評価の結果,UCCA のオーバーヘッドは少なく,最低限の MCU に対しても安価であり,従来の作業よりもオーバーヘッドや仮定がはるかに少ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:25:09 GMT)
Class-Discriminative Attention Maps for Vision Transformers [5.4]
ディープニューラルネットワーク(DNN)の調査と探索のための解釈可能性手法クラス識別アテンションマップ(CDAM)を紹介する。 CDAMは類別的かつ意味論的に高い関連性を持ち、関連スコアの暗黙の正規化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:46:21 GMT)
Interpreting and Improving Diffusion Models Using the Euclidean Distance Function [5.4]
我々はこの観測を用いて、ユークリッド距離関数に適用された近似勾配勾配の拡散モデルを再解釈する。そこで本研究では, DDIM サンプルの直進収束解析を行い, デノイザの投射誤差を簡易に仮定する。本稿では,DDIMに対する2つの簡単な修正に基づく新しいサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:00:18 GMT)
A collection of principles for guiding and evaluating large language models [5.4]
文献から220の原則のリストを特定し、キュレートし、37のコア原則を7つのカテゴリに分類する。われわれは、主観的重要性の専門家に異なる原則を課す、小規模の専門家調査を実施している。原則の共有モデルの開発は、複数の目的を達成することができると想定しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:06:12 GMT)
Localizing and Assessing Node Significance in Default Mode Network using Sub-Community Detection in Mild Cognitive Impairment [5.3]
本研究の目的は、軽度認知障害(MCI)患者のデフォルトモードネットワーク(DMN)内の脳領域をfMRIを用いて同定することである。我々は、DMNを構成する関心領域(ROI)の部分的相関を利用して、対象固有のDMNグラフを構築する。 DMNグラフの場合、ROIはノードであり、エッジは部分相関に基づいて決定される。 NSS評価は各ノードに対して導出され、(I)クラス内の最大サブコミュニティの周波数と(II)最大サブコミュニティにおける最大サブコミュニティの発生を4つの方法すべてに基づいて考慮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:43:05 GMT)
Universality and approximation bounds for echo state networks with random weights [5.3]
内部重みをランダムに生成したエコー状態ネットワークの均一近似について検討した。近年の結果, ReLUアクティベーションを伴うエコー状態ネットワークは普遍的であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:05:25 GMT)
Criteria for Grover Search on Weighted Databases [5.2]
本研究では,非一様分散データベースにおけるGroverの探索手法について検討する。このような場合、Groverの進化は、一様データベースや'非構造データベース'と比較して異なる振る舞いを示すことが判明した。本研究は,Groverアルゴリズムを効果的に拡張し,実装戦略を充実させ,適用範囲を広げるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:15:02 GMT)
Realization of a programmable multi-purpose photonic quantum memory with over-thousand qubit manipulations [5.2]
量子ネットワークは、分散量子コンピューティング、長距離量子通信、前例のない性能を持つネットワークベースの量子センシングなどの様々なアプリケーションを可能にする。量子ネットワークにおいて最も重要なビルディングブロックの1つは、通信チャネルと局所関数ユニットの間のインターフェースとして機能するフォトニック量子メモリである。本稿では,72個の光量子ビットを144個の空間的に分離した原子アンサンブルで同時に格納できる高性能量子メモリについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:49:59 GMT)
Dynamic Collaborative Filtering for Matrix- and Tensor-based Recommender Systems [5.1]
我々は、TIRecAとして知られる逐次問題に対する新しい協調フィルタリングモデルを提案する。 TIRecAは、新しいデータセグメントのみを使用してパラメータを効率的に更新し、リコメンダシステムに新たなユーザとアイテムをインクリメンタルに追加することができる。一般行列とテンソルベースラインとの比較から,TIRecAはトレーニング時間において10～20倍高速でありながら,ベースライン法に匹敵する品質を達成できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:45:51 GMT)
EDALearn: A Comprehensive RTL-to-Signoff EDA Benchmark for Democratized and Reproducible ML for EDA Research [5.1]
我々はEDALearnを紹介した。EDALearnは、EDAの機械学習タスクに特化した、最初の包括的なオープンソースベンチマークスイートである。このベンチマークスイートは、合成から物理実装までのエンドツーエンドのフローを示し、さまざまなステージにわたるデータ収集を強化する。私たちの貢献はML-EDAドメインのさらなる進歩を促進することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:51:46 GMT)
Near-real-time Earthquake-induced Fatality Estimation using Crowdsourced Data and Large-Language Models [5.0]
本研究では,地球規模の地震による損失予測の時系列と精度を大幅に改善するエンドツーエンドフレームワークを提案する。我々のフレームワークは,大規模言語モデル上に構築された階層的カジュアルさ抽出モデルと,迅速な設計,少数ショット学習を統合している。我々は2022年と2022年の一連の世界地震でリアルタイムにこのフレームワークをテストし、我々のフレームワークが2021年までに手動の手法に匹敵する速度と精度を達成し、カジュアルなデータ検索を合理化していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:09:58 GMT)
Cybersecurity threats in FinTech: A systematic review [5.0]
本稿では,フィンテックにおけるセキュリティ脅威の新しい分類法について紹介する。我々は11のサイバー脅威を特定し、43の論文を詳述し、対応する9つの防衛戦略を特定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:25:54 GMT)
Can SAM recognize crops? Quantifying the zero-shot performance of a semantic segmentation foundation model on generating crop-type maps using satellite imagery for precision agriculture [4.8]
クロップ型マップは意思決定支援ツールの重要な情報である。本稿では,Meta AIのSegment Anything Model(SAM)の作物マップ予測機能について検討する。 SAMは最大3チャンネルの入力に制限されており、ゼロショットの使用は本質的にクラスに依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:02:05 GMT)
Non-Intrusive Load Monitoring for Feeder-Level EV Charging Detection: Sliding Window-based Approaches to Offline and Online Detection [4.8]
我々は,スライディングウインドウの特徴抽出と古典的機械学習技術を含む,供給者レベルでのEV検出のための新規かつ効果的なアプローチを開発した。開発した手法は,高速なトレーニングが可能な軽量で効率的なソリューションを提供する。実験の結果,Fスコア98.88%,オンライン検出93.01%の高精度なEV充電検出が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:40:22 GMT)
FlowHON: Representing Flow Fields Using Higher-Order Networks [4.8]
FlowHONは、フローフィールドから高階ネットワーク(HON)を構築するためのアプローチである。 FlowHONは、フローフィールドに固有の高階依存関係をノードとしてキャプチャし、それらの間の遷移をエッジとして推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 11:50:25 GMT)
Virtual Quantum Markov Chains [4.7]
仮想量子マルコフ連鎖(VQMC)の概念を提案する。 VQMCは、局所的な量子演算と測定によって、任意のグローバルシャドウ情報をサブシステムから回収できる状態の特徴付けを行う。仮想量子回復は、そのサブシステム上の量子状態のブロック行列によって完全に決定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:51:28 GMT)
Unsupervised Change Detection for Space Habitats Using 3D Point Clouds [4.6]
この研究は、将来の宇宙空間における自律的なロボットケアを可能にするために、点雲からシーン変化を検出するアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、NASA Ames Granite LabのAstrobeeロボットが収集したテストデータセットを用いて、定量的かつ質的に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 23:26:12 GMT)
Maximising Quantum-Computing Expressive Power through Randomised Circuits [4.6]
変分量子アルゴリズム(VQA)は量子優位を得るための有望な道として登場した。本稿では、ランダム化量子回路を用いて変動波動関数を生成するVQAの新しい手法を数値的に示す。このランダム回路アプローチは、変動波動関数の表現力と時間コストの間のトレードオフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:04:42 GMT)
Wild-Tab: A Benchmark For Out-Of-Distribution Generalization In Tabular Regression [4.5]
アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化は、ディープラーニングにおいて進行中の課題である。表回帰タスクにおけるOOD一般化に適したベンチマークであるWild-Tabを提案する。このベンチマークでは、天気予報や消費電力推定といった分野から得られた3つの産業データセットが組み込まれている。これらの手法の多くは、未確認データのハイパフォーマンスレベルを維持するのに苦労することが多く、OOD性能は、分配性能と比較して顕著な低下を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:27:38 GMT)
The Contemporary Art of Image Search: Iterative User Intent Expansion via Vision-Language Model [4.5]
画像検索は、膨大なデジタル画像のギャラリーを探索するための、不可欠かつユーザフレンドリな方法である。ユーザの検索意図の正確な理解を可能にする現代画像検索エンジンの需要の高まりに対応するために,革新的なユーザ意図拡張フレームワークを導入する。本フレームワークでは,視覚モデルを用いてマルチモーダルなユーザ入力を解析・構成し,より正確かつ満足な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:14:25 GMT)
Revealing the True Cost of Local Privacy: An Auditing Perspective [4.5]
本稿では,ローカルな差分秘密機構のプライバシー損失を実証的に推定する LDP-Auditor フレームワークについて紹介する。我々は、異なるエンコーディングや摂動機能の影響など、プライバシー監査に影響を与える要因を幅広く検討する。 LDP-Auditorフレームワークは,現在最先端のLPP Pythonパッケージにバグが発見されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:42:53 GMT)
AutoRepo: A general framework for multi-modal LLM-based automated construction reporting [4.4]
本稿では,建設検査報告の自動生成のためのAutoRepoという新しいフレームワークを提案する。このフレームワークは実世界の建設現場で適用され、検査プロセスの迅速化の可能性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:13:15 GMT)
Accuracy Improvement in Differentially Private Logistic Regression: A Pre-training Approach [4.3]
本稿では,事前学習モジュールを用いてDPロジスティック回帰(LR)モデルの精度を高めることを目的とする。その結果,事前学習モジュールを追加することでDP-LRモデルの精度が大幅に向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:23:59 GMT)
Enhanced Persistent Orientation of Asymmetric-Top Molecules Induced by Cross-Polarized Terahertz Pulses [4.3]
時間遅延THzパルスにより誘導される非対称トップ分子の永続的な配向について検討する。 5Kで約10%、室温で約3%の永続的な配向はパラメータ最適化によって達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:31:00 GMT)
The GPU Phase Folding and Deep Learning Method for Detecting Exoplanet Transits [4.3]
GPFCは、低信号対雑音比のトランジット信号を増幅するためにGPU上で並列化された高速な折り畳みアルゴリズムである。 CNNは200万の合成光度曲線をトレーニングし、それぞれの周期で惑星の信号の可能性を示すスコアを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:19:37 GMT)
RiskBench: A Scenario-based Benchmark for Risk Identification [4.3]
この研究は、リスク識別、ダイナミックなトラフィック参加者と予期せぬイベントから生じるリスクを特定し分析するプロセスに焦点を当てている。リスク識別のための大規模シナリオベースベンチマークである textbfRiskBench を紹介する。我々は,(1)リスクの検出と発見,(2)リスクの予測,(3)意思決定の促進を行う10のアルゴリズムの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:21:22 GMT)
STADEE: STAtistics-based DEEp Detection of Machine Generated Text [4.2]
機械生成テキストを特定するためのtextbfSTAtistics ベースの textbfDEEp 検出手法である STADEE を提案する。さまざまなデータセットとシナリオ(ドメイン内、ドメイン外、および内部)でテストされたSTADEEは、ドメイン内の87.05%のF1スコアを達成し、優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:45:47 GMT)
LLM A*: Human in the Loop Large Language Models Enabled A* Search for Robotics [4.2]
本研究は,ロボットなどの移動体エージェントの経路計画において,Large Language Models(LLM)がいかに役立つかに焦点を当てる。 LLM A* という新しいフレームワークは LLM のコモンセンスを活用することを目的としており、ユーティリティ最適化 A* は少数ショットに近い経路計画を容易にするために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:37:58 GMT)
Crossover Can Guarantee Exponential Speed-Ups in Evolutionary Multi-Objective Optimisation [4.2]
本稿では,よく知られたEMOアルゴリズムGSEMOとNSGA-IIの理論的解析を行う。免疫刺激による過変異は指数的最適化時間を回避することはできない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:44:44 GMT)
Learning Machine Morality through Experience and Interaction [4.2]
次世代人工知能(AI)システムの安全性確保への関心が高まっているため、自律エージェントに道徳を埋め込む新しいアプローチが求められている。我々は、適応可能で堅牢だが、より制御可能で解釈可能なエージェントを作成するために、よりハイブリッドなソリューションが必要であると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 11:46:34 GMT)
Malicious Lateral Movement in 5G Core With Network Slicing And Its Detection [4.1]
ネットワークスライシングが可能な5Gコア(5GC)の側方移動戦略を提案する。このような悪質な横動きを検出するシステムである5GLatteを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:09:33 GMT)
Unveiling Competition Dynamics in Mobile App Markets through User Reviews [4.1]
本稿では,定量的メトリクスとイベント検出技術を用いて,モバイルアプリ市場分析プロセスを支援する,新しい手法を提案する。本研究の結果から,選択された市場セグメント内の関連事象の検出に関する実証的証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:50:16 GMT)
CLIPDrawX: Primitive-based Explanations for Text Guided Sketch Synthesis [4.0]
ここでは、CLIP の潜在空間は、円や直線のような単純な幾何学的原始体上の線型変換の観点でのみ視覚化可能であることを示す。 CLIPDrawXは,CLIPテキストの埋め込みにおいて,より優れた視覚化を提供するアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:11:42 GMT)
FeaInfNet: Diagnosis in Medical Image with Feature-Driven Inference and Visual Explanations [4.0]
解釈可能なディープラーニングモデルは、画像認識の分野で広く注目を集めている。提案されている多くの解釈可能性モデルは、医用画像診断の精度と解釈性に問題がある。これらの問題を解決するために,機能駆動型推論ネットワーク(FeaInfNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:09:00 GMT)
An Evaluation Framework for Mapping News Headlines to Event Classes in a Knowledge Graph [4.0]
本稿では,Wikidata のイベントクラスにマップされたニュース見出しのベンチマークデータセットを作成する手法を提案する。このデータセットを用いて、このタスクの教師なしメソッドの2つのクラスを調査する。今後の課題に対する評価,教訓,方向性について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:42:26 GMT)
Model-based Deep Learning for Beam Prediction based on a Channel Chart [3.9]
チャネルチャートは、教師なしの方法で無線環境のマップを構築する。得られたチャート位置は、チャネル状態情報の低次元圧縮版と見なすことができる。非スタンドアローンまたはセルフリーシステムでは、与えられた基地局で計算されたチャート位置を他の基地局に送信し、どのビームを使用するかを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:31:17 GMT)
Optimal Phase Estimation in Finite-dimensional Fock Space [3.8]
有限次元フォック空間において、NOON状態は、粒子数が固定されているが空間次元のマイナス 1 に等しいとき、最適に停止する。この問題に答える定理を3つ提示し、実際の最終的な精度限界を実現するための完全な最適スキームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:24:14 GMT)
GaussianAvatars: Photorealistic Head Avatars with Rigged 3D Gaussians [3.8]
本稿では,表現,ポーズ,視点の面で完全に制御可能な光現実的頭部アバターを作成するための新しい手法を提案する。中心となる考え方は、3次元ガウスのスプレートをパラメトリックな形態素面モデルに組み込んだ動的3次元表現である。我々は、いくつかの挑戦的なシナリオにおいて、フォトリアリスティックアバターのアニメーション能力を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:28:35 GMT)
Learning Physics-Inspired Regularization for Medical Image Registration with Hypernetworks [3.8]
本稿では,物理に着想を得た正規化器の物理パラメータが空間変形場に与える影響を学習するハイパーネットワークを提案する。我々のアプローチは、テスト時に適切なデータ固有の物理パラメータを効率的に発見することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:25:58 GMT)
J-Net: Improved U-Net for Terahertz Image Super-Resolution [3.7]
テラヘルツ波(英: Terahertz、THz)は、0.1から10Hzの周波数範囲の電磁波である。 THz画像は、THz波の長波長のため解像度が低い。我々は、THz画像の超解像を解くために、J-Netと呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:39:51 GMT)
TriDeNT: Triple Deep Network Training for Privileged Knowledge Distillation in Histopathology [3.6]
提案するTriDeNTは,推論中に利用できない特権データを利用した,パフォーマンス向上のための自己教師型手法である。本研究では, 空間化学, 空間転写学, 専門的核アノテーションなど, 様々なデータに対して本手法の有効性を実証する。あらゆる設定において、TriDeNTは、ダウンストリームタスクにおける他の最先端メソッドよりも優れており、最大101%の改善が観察されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:43:45 GMT)
Verifiable Privacy-Preserving Computing [3.5]
我々は、検証可能性と、分散データ上のプライバシ保存計算を組み合わせた既存のソリューションを分析する。ソリューションアプローチ、セキュリティ、効率、実用性に関して、32の異なるスキームを分類し比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:04:30 GMT)
Learning Multi-graph Structure for Temporal Knowledge Graph Reasoning [3.4]
本稿では,LMS(Learning Multi-graph Structure)に着目した革新的な推論手法を提案する。 LMSは、タイムスタンプに沿って効果的にエンティティ表現をマージするための適応ゲートを組み込んでいる。また、タイムスタンプのセマンティクスをグラフアテンション計算や時間認識デコーダに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:23:09 GMT)
ResEnsemble-DDPM: Residual Denoising Diffusion Probabilistic Models for Ensemble Learning [3.3]
本稿では,アンサンブル学習を通じて拡散モデルとエンドツーエンドモデルをシームレスに統合するResEnsemble-DDPMを提案する。実験の結果,ResEnsemble-DDPMは既存のモデルの性能をさらに向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:14:20 GMT)
Experimental Optimal Quantum State Estimation with Genuine Three-copy Collective Measurements [3.2]
量子測定における真の三部構造非古典性のパワーを実験的に実証する。我々の研究は、量子情報処理における真のマルチパーティリート非古典的測定とそのパワーを探求するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:03:02 GMT)
High-Fidelity Zero-Shot Texture Anomaly Localization Using Feature Correspondence Analysis [3.1]
テクスチャ上のゼロショット異常局所化の新しい手法を提案する。このタスクは、他の同種画像における異常領域を特定することを指す。分布間の全体的距離を使用するのとは対照的に、提案手法は局所的な文脈で画素の非整合性をピンポイントすることができる。提案手法をいくつかのデータセットで検証し,MVTec ADデータセット上での過去の技術状況よりも40%以上誤差を低減した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:07:49 GMT)
A Comprehensive Literature Review on Sweet Orange Leaf Diseases [3.0]
葉の病気はキツネ産業の果実の品質に影響を及ぼす。葉の早期発見と診断は葉の管理に必要である。葉病に関する総合的なレビュー研究は, モデルの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:35:21 GMT)
Analyze Drivers' Intervention Behavior During Autonomous Driving -- A VR-incorporated Approach [2.8]
この研究は、自動運転車の運転に関わる人間のドライバーの介入行動を理解することに光を当てている。仮想リアリティ(VR)と交通マイクロシミュレーションを統合する実験環境が実装された。介入の確率、事故率などのパフォーマンス指標が定義され、リスクレベルを定量化し比較するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:36:57 GMT)
MoE-AMC: Enhancing Automatic Modulation Classification Performance Using Mixture-of-Experts [2.7]
MoE-AMCは、Mixture-of-Experts (MoE)ベースの新しいモデルで、AMC(Automatic Modulation Classification)にバランスよく対処するために開発された。 MoE-AMCは低SNR信号を扱うLSRMと高SNR信号を扱うHSRMの強度をシームレスに結合する。実験の結果、MoE-AMCはSNRレベルによって71.76%の平均的な分類精度を達成し、以前のSOTAモデルの性能を10%近く上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:31:15 GMT)
Signed Binarization: Unlocking Efficiency Through Repetition-Sparsity Trade-Off [2.6]
本稿では,反復スパーシティートレードオフの概念を導入し,推論時の計算効率を説明する。我々は,このトレードオフに対応するために,ハードウェア・ソフトウェアシステム,量子化関数,表現学習技術を統合した統合協調設計フレームワークであるSigned Binarizationを提案する。提案手法は,実ハードウェア上で26%の高速化を実現し,エネルギー効率を2倍にし,ResNet 18の2進法に比べて密度を2.8倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:33:53 GMT)
Parallelizing quantum simulation with decision diagrams [2.6]
古典的コンピュータは量子アルゴリズムのシミュレーションにおいて重要な障害に直面している。量子状態はヒルベルト空間に存在し、その大きさは指数関数的に増加する。本研究は、決定図演算を並列化するいくつかの戦略、特に量子シミュレーションについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:00:24 GMT)
Contrastive Learning-Based Spectral Knowledge Distillation for Multi-Modality and Missing Modality Scenarios in Semantic Segmentation [2.5]
CSK-Netと呼ばれる新しいマルチモーダル融合手法を提案する。対照的な学習に基づくスペクトル知識蒸留技術を用いる。実験の結果、CSK-Netはマルチモーダルタスクや欠落したモダリティにおいて最先端のモデルを上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:27:09 GMT)
RINAS: Training with Dataset Shuffling Can Be General and Fast [2.5]
RINASは、グローバルシャッフルデータセットをロードする際のパフォーマンスボトルネックに対処するデータローディングフレームワークである。 We implement RINAS under the PyTorch framework for common dataset library HuggingFace and TorchVision。実験の結果,RINASは汎用言語モデルトレーニングと視覚モデルトレーニングのスループットを最大59%,視力モデルトレーニングは89%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:50:08 GMT)
Give Me the Facts! A Survey on Factual Knowledge Probing in Pre-trained Language Models [2.4]
事前訓練された言語モデル(PLM)は、世界知識に富んだ膨大なラベルのないデータに基づいて訓練されている。このことが、PLMに存在する事実知識の量を定量化するコミュニティの関心を喚起した。本研究では,PLMの実態を調査するための手法とデータセットについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:23:33 GMT)
Hyperspectral Image Compression Using Sampling and Implicit Neural Representations [2.4]
ハイパースペクトル画像は、シーンの画像中の画素の電磁スペクトルを記録する。これらの画像の撮影コストが低下する中で、ハイパースペクトル画像の保存、送信、解析のための効率的な技術を開発する必要がある。本稿では,暗黙的ニューラル表現を用いたハイパースペクトル画像圧縮法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 01:10:04 GMT)
Minimal Random Code Learning with Mean-KL Parameterization [2.4]
変分ベイズニューラルネットワークの圧縮に用いる最小ランダム符号学習(MIRACLE)の2つの変種について検討した。 MIRACLEは、重量後部$Q_mathbfw$に対して強力で条件付きガウス変分近似を実装し、相対エントロピー符号化を用いて重量サンプルを後部から圧縮する。本研究では,平均-KLパラメータ化による変分学習が2倍の速度で収束し,圧縮後の予測性能が維持されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:08:57 GMT)
Scaling Laws in Jet Classification [2.2]
物理的に動機付けられた6つの分類器は、トレーニングセットサイズの関数としてバイナリクロスエントロピーテスト損失のパワー-ロースケーリングを示す。我々は、自然言語や画像データセットで観測されたスケーリング法則の過去のモデルの観点から、この結果の解釈を推察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:00:00 GMT)
Classical algorithm for simulating experimental Gaussian boson sampling [2.2]
ガウスボソンサンプリングは実験的量子優位性を示す有望な候補である。高い光子損失率とノイズの存在にもかかわらず、それらは現在、最もよく知られた古典的アルゴリズムで古典的にシミュレートすることが難しいと主張されている。本稿ではガウスボソンサンプリングをシミュレートする古典的テンソルネットワークアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:42:40 GMT)
Learning-Based Approaches to Predictive Monitoring with Conformal Statistical Guarantees [2.2]
本チュートリアルは、予測モニタリング(PM)のための効率的な手法に焦点を当てている。 PMは、システムの現在の状態から与えられた要件の将来の違反を検出する問題である。 CPSの予測モニタリングに対する我々のアプローチを要約した、汎用的で包括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, 4 Dec 2023 15:16:42 GMT)
Quality Diversity in the Amorphous Fortress (QD-AF): Evolving for Complexity in 0-Player Games [2.1]
アモルファス・フォートレス(AF)シミュレーションフレームワークを用いた多様な環境の創出について検討する。フレームワーク内のエージェントの挙動と条件は、多エージェント人工生命と強化学習環境の共通構成要素を捉えるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:16:53 GMT)
xNeuSM: Explainable Neural Subgraph Matching with Graph Learnable Multi-hop Attention Networks [2.1]
サブグラフマッチングは、データベースシステム、生化学、認知科学における幅広い応用において難しい問題である。従来のグラフマッチングアルゴリズムは正確な結果を提供するが、NP完全問題により大きなグラフインスタンスでは課題に直面している。本稿では,グラフ学習可能なマルチホップ注意ネットワーク(GLeMA)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 04:03:30 GMT)
Integrating AI into CCTV Systems: A Comprehensive Evaluation of Smart Video Surveillance in Community Space [2.0]
本稿では,SVSシステムの総合的な実環境評価の先駆者となる。 AI駆動のビジュアルプロセッシング、統計分析、データベース管理、クラウド通信、ユーザ通知をカバーしている。また、エンド・ツー・エンドの異常検知システムの性能を初めて評価し、公衆の安全上の問題を特定するのに不可欠です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:41:52 GMT)
Conditional Variational Diffusion Models [2.0]
逆問題とは、工学と科学における重要な課題である観測からパラメータを決定することである。本稿では,学習過程の一環として分散スケジュールを学習するための新しいアプローチを提案する。提案手法は,データに対する確率的条件付けをサポートし,高品質なソリューションを提供し,柔軟性があり,最小限のオーバーヘッドで異なるアプリケーションに適応できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:45:56 GMT)
Cotton Yield Prediction Using Random Forest [1.9]
温暖化による農業技術は、操業費を減らしながら収量を増やすために開発されている。作物の収量予測は、作物、土壌タイプ、管理、害虫・病気、気候、気象パターンの複雑で非線形な影響により困難である。我々は、気候変動、土壌の多様性、品種、無機窒素レベルを考慮して、生産予測に機械学習(ML)を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:33:29 GMT)
Security Challenges in Autonomous Systems Design [1.9]
人間のコントロールから独立すると、このようなシステムのサイバーセキュリティはさらに重要になる。人間のコントロールから独立すると、このようなシステムのサイバーセキュリティはさらに重要になる。本稿では,技術の現状を徹底的に議論し,新たなセキュリティ課題を特定し,研究の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:45:38 GMT)
InsPLAD: A Dataset and Benchmark for Power Line Asset Inspection in UAV Images [1.9]
本稿では,高分解能無人航空機カラー画像10,607点を含むパワーライン・アセット・インスペクション・データセットであるInsPLADとベンチマークを紹介する。データセットには、現実世界の電力線から取得した17のユニークな電力線資産が含まれている。我々は、InsPLADがカバーする3つの画像レベルのコンピュータビジョンタスクに対して、APメトリックによるオブジェクト検出、バランス精度による欠陥分類、AUROCメトリックによる異常検出の3つについて、最先端および一般的な手法を徹底的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 01:08:34 GMT)
Bayesian Soft Actor-Critic: A Directed Acyclic Strategy Graph Based Deep Reinforcement Learning [1.8]
本稿では,ベイズ連鎖に基づく新規な非巡回戦略グラフ分解手法を提案する。我々は、このアプローチを最先端DRL法、ソフトアクター・クリティック(SAC)に統合する。ベイズ・ソフト・アクター・クリティック(BSAC)モデルを構築し, 共同政策としていくつかのサブ政治を組織化することによって, 対応するベイズ・ソフト・アクター・クリティック(BSAC)モデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:35:55 GMT)
Space-Time Attention with Shifted Non-Local Search [1.8]
長距離動作の手法は、各クエリ位置からオフセットとして最もよく似たキー座標を予測するために補助ネットワークを使用する。小さな空間的不正確さは、アテンションモジュールの品質に大きな影響を及ぼした。本稿では,非局所探索の品質と予測オフセットの範囲を組み合わせた探索戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:44:45 GMT)
Benchpress: A Scalable and Versatile Workflow for Benchmarking Structure Learning Algorithms [1.7]
確率的グラフィカルモデルは、データ生成メカニズムをモデル化するための一般的なアプローチである。我々は、スケーラブルで再現性があり、プラットフォームに依存しないベンチマークを作成するために、Benchpressという新しいSnakemakeワークフローを提案する。ベイジアンネットワークを5つの典型的なデータシナリオで学習するためのこのワークフローの適用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:24:31 GMT)
FedBayes: A Zero-Trust Federated Learning Aggregation to Defend Against Adversarial Attacks [1.7]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、クライアントデータに直接アクセスすることなく、マシンラーニングモデルをトレーニングする分散メソッドを開発した。悪意のあるクライアントは、グローバルモデルを破壊し、フェデレーション内のすべてのクライアントのパフォーマンスを低下させることができる。新たなアグリゲーション手法であるFedBayesは、クライアントのモデル重みの確率を計算することにより、悪意のあるクライアントの効果を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:37:50 GMT)
Developing Linguistic Patterns to Mitigate Inherent Human Bias in Offensive Language Detection [1.7]
本稿では,ラベル付けプロセスにおけるバイアスを低減するための言語データ拡張手法を提案する。このアプローチは、複数の言語にわたる攻撃的な言語分類タスクを改善する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:20:36 GMT)
Long-Tail Learning with Rebalanced Contrastive Loss [1.6]
本稿では、長い尾の分類精度を高めるための効率的な方法であるRe Balanced Contrastive Learning(RCL)を提案する。 RCLは、特徴空間のバランス性、クラス内コンパクト性、正規化の3つの主な側面に対処する。 3つのベンチマークデータセットに対する実験では、学習した埋め込みの豊かさと、BCLフレームワークに提供されるトップ1バランスの精度の向上が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:27:03 GMT)
Authoring Worked Examples for Java Programming with Human-AI Collaboration [1.6]
コード説明の開始バージョンを生成するJavaの動作例を作成するオーサリングシステムを導入する。また,本手法を用いて作成した説明の質を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:32:55 GMT)
What User Behaviors Make the Differences During the Process of Visual Analytics? [1.5]
本研究では,ユーザ行動の包括的データ収集と時系列分類手法を用いた分析手法を提案する。ユーザスタディでは,デスクトップと没入型2種類の可視化システムを用いて,多様な可視化タスクのユーザ行動を収集している。この結果から,視覚分析の過程でユーザ行動の区別が可能であり,ユーザの身体行動とそれらが実行する可視化タスクとの間には強い関連性があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:58:02 GMT)
Federated Learning is Better with Non-Homomorphic Encryption [1.4]
Federated Learning(FL)は、生データを収集することなく、分散AIモデルのトレーニングを促進するパラダイムを提供する。一般的な手法の1つは、ホモモルフィック暗号化(HE)を用いることである。本稿では,置換型圧縮機と古典暗号を相乗化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, 4 Dec 2023 17:37:41 GMT)
Enabling Non-Linear Quantum Operations through Variational Quantum Splines [1.4]
本稿では,ハイブリッド量子古典計算を用いた非線形量子活性化関数の近似法を提案する。提案手法は非線形近似のフレキシブルな問題表現に依存しており,既存の量子ニューラルネットワークアーキテクチャに組み込むのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:40:19 GMT)
Developing a Resource-Constraint EdgeAI model for Surface Defect Detection [1.3]
資源制約のあるエッジ環境におけるデバイス上でのトレーニングのために,Xceptionから修正した軽量なEdgeAIアーキテクチャを提案する。我々はPCB欠陥検出タスクにおけるモデルの評価を行い、その性能を既存の軽量モデルと比較した。本手法は他のリソース制約アプリケーションにも適用できるが,性能は高い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:28:31 GMT)
RJHMC-Tree for Exploration of the Bayesian Decision Tree Posterior [1.3]
本論文はベイジアンアプローチを用いてデータから決定木を学習することを目的としている。ハミルトンモンテカルロ (HMC) アプローチを用いてベイズ決定木の後方をより効率的に探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 02:23:32 GMT)
Dissecting Medical Referral Mechanisms in Health Services: Role of Physician Professional Networks [1.2]
プライマリケア医師(PC)とスペシャリストケア(SC)の医療紹介は、品質、満足度、コストに関して、患者医療に大きな影響を及ぼす。本稿では,PC から SC への患者紹介における専門医のネットワークの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 23:03:09 GMT)
Estimating Coronal Mass Ejection Mass and Kinetic Energy by Fusion of Multiple Deep-learning Models [1.2]
我々は、コロナ質量放出(CME)の2つの特性を推定するDeepCMEと呼ばれる新しい手法を提案する。 DeepCMEは、ResNet、InceptionNet、InceptionResNetを含む3つのディープラーニングモデルの融合である。我々の知る限り、深層学習がCME質量と運動エネルギー推定に使われたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:25:55 GMT)
Efficient Deep Speech Understanding at the Edge [1.1]
本稿では,限られたリソースを持つエッジデバイス上での音声理解を強化することを目的とする。ハイブリッド戦略を採用した当社のアプローチは,デバイス上での実行と入力のオフロードの高速化に重点を置いている。 XYZという名前のプロトタイプは、6から8コアのArmプラットフォーム上でテストを行い、最先端の精度を実証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:37:57 GMT)
Scalable and Independent Learning of Nash Equilibrium Policies in $n$-Player Stochastic Games with Unknown Independent Chains [1.1]
独立な連鎖と未知の遷移行列を持つゲームについて研究する。このクラスのゲームでは、プレイヤーは他のプレイヤーの状態や行動に依存しない内部マルコフ連鎖を制御する。我々は、$epsilon$-NEポリシーを学ぶために、完全に分散化されたミラー降下アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:04:09 GMT)
Single-sample versus case-control sampling scheme for Positive Unlabeled data: the story of two scenarios [1.0]
経験的リスク最小化(ERM)に基づく正の未ラベルデータに対する分類器の性能は,単一サンプルシナリオに適用した場合に著しく低下する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:13:58 GMT)
ArtAdapter: Text-to-Image Style Transfer using Multi-Level Style Encoder and Explicit Adaptation [1.0]
ArtAdapterはテキスト・ツー・イメージ(T2I)スタイルの転送フレームワークで、従来の色、ブラシストローク、オブジェクト形状の制限を超越している。提案した明示的な適応機構とマルチレベルスタイルエンコーダの統合により、ArtAdapteはスタイル転送において前例のない忠実性を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:39:00 GMT)
Clifford Manipulations of Stabilizer States: A graphical rule book for Clifford unitaries and measurements on cluster states, and application to photonic quantum computing [1.0]
クラスタ状態の任意の安定化操作のためのルールブックとテーブルーシミュレータを開発した。グラフィカルなルールブックを拡張し、デュアルレールフォトニックキュービットクラスタ状態操作を含む。複数ビット核融合の安定化記述を線形光回路でどのようにマッピングできるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 22:40:24 GMT)
Quantum Polar Metric Learning: Efficient Classically Learned Quantum Embeddings [1.0]
量子極距離学習(QPMeL)を提案し,古典的モデルを用いて量子ビットの極形パラメータを学習する。次に、$R_y$と$R_z$の浅いPQCを使って状態を作り、$ZZ(theta)$-gatesのトレーニング可能なレイヤで絡み合いを学習します。 QMeLアプローチと比較すると、QPMeLはゲート数と深さの1/2しか使用せず、3倍のマルチクラス分離を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:13:53 GMT)
Automatic Textual Normalization for Hate Speech Detection [1.0]
ソーシャルメディアデータには、幅広い非標準語(NSW)が含まれている。ベトナム語に対する現在の最先端の手法は、語彙正規化の問題としてこの問題に対処している。私たちのアプローチは単純で、Seq2Seq(Seq2Seq)モデルのみを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:34:29 GMT)
The Self-Loop Paradox: Investigating the Impact of Self-Loops on Graph Neural Networks [1.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)はグラフに自己ループを追加し、各レイヤにノード自身に関する機能情報を含む。直観は、この情報の"バックフロー"がグラフのないグラフに比べて自己ループを持つグラフで大きくなるべきであることを示唆している。特定のGNNアーキテクチャでは、ノードが自身から得る情報は、同一のグラフに比べて、自己ループを持つグラフでは小さくすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:23:00 GMT)
STEREOFOG -- Computational DeFogging via Image-to-Image Translation on a real-world Dataset [0.9]
画像から画像への変換(I2I)は機械学習(ML)のサブタイプであり、アプリケーションに非常に大きな可能性を秘めている。 sterEOFOGは10,067ドル(約10,067円)のぼかしと鮮明な画像からなるデータセットである。 pix2pix I2I MLフレームワークをこのデータセットに適用し、最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:07:13 GMT)
SMT 2.0: A Surrogate Modeling Toolbox with a focus on Hierarchical and Mixed Variables Gaussian Processes [0.8]
Surrogate Modeling Toolbox (SMT)は、Surrogateモデリングメソッドのコレクションを提供するオープンソースのPythonパッケージである。 SMT 2.0には、混合変数サロゲートモデルと階層変数を扱う機能が追加されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:27:04 GMT)
Adaptive operator selection utilising generalised experience [0.8]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は, 高度に効果的な適応的な選択システムをカスタマイズし, 形成する方法として提案されている。本稿では,RLをベースとした新たなアプローチを提案し,今後の利用経験の獲得,処理,活用のための汎用的なフレームワークの開発を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 00:27:59 GMT)
Majorization theoretical approach to entanglement enhancement via local filtration [0.7]
局所濾過操作を用いて2モード圧縮真空(TMSV)状態の絡み合いを高める方法について検討した。本稿では,光子付加と減算による絡み合い向上を実現するためのいくつかのスキームを提案する。さらに,現実的な光子付加(サブトラクション)の場合について検討し,現実的な光子付加(サブトラクション)TMSV状態と,TMSVよりも確実に絡み合った近傍状態との距離を上限にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:23:44 GMT)
Can we truly transfer an actor's genuine happiness to avatars? An investigation into virtual, real, posed and spontaneous faces [0.7]
本研究の目的は、実際の人間の顔、ポーズ、自発性、仮想人間の顔のデータセットにおいて、Ekmanのアクションユニットを評価することである。また,SheHulkやGeniusといった特定の映画キャラクタを用いたケーススタディも行った。この調査は、実際の人間でもバーチャル人間でも、教育、健康、エンターテイメント、ゲーム、セキュリティ、さらには法的な問題でも、いくつかの分野の知識に役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:53:42 GMT)
Resource-efficient simulation of noisy quantum circuits and application to network-enabled QRAM optimization [0.7]
大規模雑音の絡み合いをシミュレーションするための資源効率のよい手法を提案する。我々は、ChenらのネットワークベースのQRAMを、量子データセンターや短期量子インターネットのスケールでの応用として分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:33:55 GMT)
End-to-end complexity for simulating the Schwinger model on quantum computers [0.7]
シュウィンガーモデルハミルトニアンのブロック符号化の効率的な実装を提案する。エンド・ツー・エンドのアプリケーションとして、真空永続振幅を計算する。本研究は,FTQC時代の量子コンピュータの性能予測に関する知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:16:08 GMT)
Density-wave-type supersolid of two-dimensional tilted dipolar bosons [0.7]
傾斜双極子ボソンの希薄気体の密度波型超固体相を二次元(2D)幾何で予測する。この多体相は、ボース・アインシュタイン凝縮と0温度での超流動性と共存するストライプパターンの形成と弾性によって表される。予測された超固体効果は、ヘテロ構造の励起子から、光ポテンシャルの低温原子や極性分子まで、様々な実験装置で実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 08:15:03 GMT)
Diverse Entanglement Mechanisms in Multimode Nonlinear Continuous Variables [0.5]
非ガウスの絡み合った状態は、量子情報の量子上の優位性を利用する上で重要な役割を果たす。 N-パルタイト(N > 3)の量子状態トモグラフィーなしでの非ガウス的絡み合いをフルに特徴づける方法はまだ解明されていない。本稿では,多モード非線形量子状態の正部分転移分離性について,必要かつ十分な条件を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 00:20:43 GMT)
TMSR: Tiny Multi-path CNNs for Super Resolution [0.5]
TMSRと呼ばれるマルチパスCNNを用いた超解法を提案する。提案手法の主な貢献は、改良されたマルチパス学習と自己定義活性化関数である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:52:49 GMT)
Teachers' trust and perceptions of AI in education: The role of culture and AI self-efficacy in six countries [0.5]
AIベースの教育技術(AI-EdTech)は、K-12教育においてますます採用されている。これらの技術を日々の教育活動に有意義に統合しようとする教師の意志は、AI-EdTechに対する態度に依存する。我々は6か国508人のK-12教師を対象に、AI-EdTechの利点、懸念、信頼について調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:07:23 GMT)
Quantitative Analysis of Primary Attribution Explainable Artificial Intelligence Methods for Remote Sensing Image Classification [0.5]
我々は、リモートセンシング画像分類を行うために最先端の機械学習アプローチを活用している。我々は最も適切なXAI手法を選択するための洞察と勧告を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 23:18:54 GMT)
How much can ChatGPT really help Computational Biologists in Programming? [0.4]
本稿では,ChatGPTの有意な影響(肯定的および否定的)を,異なる視点から説明的な例を用いて論じる。計算機科学の他の分野と比較して、計算生物学は、(1)コーディングリソースの削減、(2)感度とバイアスの問題(医療データとの対応)、(3)コーディング支援の必要性が増している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:53:49 GMT)
Generative AI in Writing Research Papers: A New Type of Algorithmic Bias and Uncertainty in Scholarly Work [0.4]
大規模言語モデル(LLM)と生成AIツールは、バイアスを特定し、対処する上での課題を提示している。生成型AIツールは、不正な一般化、幻覚、レッド・チーム・プロンプトのような敵攻撃を目標とする可能性がある。研究原稿の執筆過程に生成AIを組み込むことで,新しいタイプの文脈依存型アルゴリズムバイアスがもたらされることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 04:05:04 GMT)
AI ensemble for signal detection of higher order gravitational wave modes of quasi-circular, spinning, non-precessing binary black hole mergers [0.4]
我々は、準時間的、回転的、必要でない二元ブラックホール質量を記述した240万の波形を持つAIを訓練する。次に、転送を使用して、潜在的な二元ブラックホールの総質量を推定する学習予測器を作成する。これは、重力順の重力波モード信号を探し、見つけるために設計された最初のAIアンサンブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:16:10 GMT)
Programmable Simulations of Molecules and Materials with Reconfigurable Quantum Processors [0.3]
モデルスピンハミルトニアンで表現できる強い相関量子系のシミュレーションフレームワークを導入する。提案手法は、再構成可能な量子ビットアーキテクチャを利用して、リアルタイムなダイナミクスをプログラム的にシミュレートする。本稿では, この方法を用いて, 多核遷移金属触媒と2次元磁性材料のキー特性を計算する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:00:01 GMT)
Fisher information susceptibility for multiparameter quantum estimation [0.3]
我々は、フィッシャー情報計測ノイズの知覚可能性の概念を、マルチパラメータ量子推定シナリオに拡張する。本報告では,多パラメータ測定の頑健さを許容または阻害する条件について,明確な指標を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:54:01 GMT)
Deep Set Neural Networks for forecasting asynchronous bioprocess timeseries [0.3]
栽培実験はしばしばスパース級数と不規則級数を生成する。ほとんどの統計的および機械学習ツールは、スパースデータを最初から扱うように設計されていない。入力データのトリプルトエンコーディングを備えたDeep Set Neural Networksは,計算処理やアライメント処理を必要とせずに,バイオプロセスデータの処理をうまく行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:46:57 GMT)
Non-local finite-depth circuits for constructing SPT states and quantum cellular automata [0.2]
任意の次元で任意の変換不変な量子セルオートマトンを$k$ローカルゲートの有限深さ回路を用いて実装する方法を示す。以上の結果から,SPT相とQCAのトポロジカルな分類はともに1つの自明な位相に崩壊し,$k$-局所相互作用が存在することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:02:17 GMT)
Unveiling Objects with SOLA: An Annotation-Free Image Search on the Object Level for Automotive Data Sets [0.2]
多様な状況に対処できる堅牢なニューラルネットワークのトレーニングには、多数の画像が必要である。結果の関数をテストするには、これらの状況やオブジェクトをデータセットから見つけ、抽出する必要がある。画像中の特定の特性を持つ物体を探索する,最先端のニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:48:44 GMT)
Energy-based Potential Games for Joint Motion Forecasting and Control [0.1]
この研究は、モーション予測と制御における相互作用モデリングに対処するための数学的枠組みとしてゲーム理論を用いる。差動ゲーム,最適制御,エネルギーベースモデル間の接続を確立し,提案したエネルギーベースポテンシャルゲーム定式化の下で既存のアプローチをどのように統合できるかを示す。本稿では,ゲームパラメータ推論のためのニューラルネットワークと,帰納バイアスとして機能するゲーム理論最適化層を組み合わせた,新たなエンドツーエンド学習アプリケーションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 11:30:26 GMT)
Whence Nonlocality? Removing spooky action at a distance from the de Broglie Bohm pilot-wave theory using a time-symmetric version of de Broglie double solution [0.0]
我々は、現実的な用語で量子力学、すなわち二重解を解釈するためにルイ・ド・ブロイが行った古い試みを拡張した。我々は波動粒子の双対性を正当化し、ベルの不等式の違反を説明することができる。我々は、パイロット波理論において、遠隔地における非局所的な作用を解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:10:52 GMT)
What is the disinformation problem? Reviewing the dominant paradigm and motivating an alternative sociopolitical view [0.0]
この記事は、広く普及しているアメリカの偽情報談話の見直しによって、成長する分野に貢献する。問題の内容、個人、グループ、制度層に関する学際的な談話を分析する。結論は、世界の主観的モデルが合理性を支配することを許容する代替の社会政治パラダイムを提示することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:34:31 GMT)
Voice-Based Smart Assistant System for Vehicles using RASA [0.0]
本稿では、RASAフレームワークに基づく車両のための音声ベースのスマートアシスタントアプリケーションの開発に焦点をあてる。このスマートアシスタントは、ナビゲーション、通話によるコミュニケーション、天気予報の取得、最新のニュースのアップデート、そして本質的に完全に音声ベースの音楽などの機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:48:18 GMT)
Visualizing key features in X-ray images of epoxy resins for improved material classification using singular value decomposition of deep learning features [0.0]
異なる種類のエポキシ樹脂のX線像の強度場の勾配の程度を近似した。次に、ディープラーニングを使用して、変換された画像の最も代表的な特徴を見つけます。特徴量の高い分類精度とロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:29:42 GMT)
Unlocking optimal batch size schedules using continuous-time control and perturbation theory [0.0]
Gradient Descent(SGD)とその変種は、ニューラルネットワークのトレーニングや、他の様々なパラメトリックモデルに適合するために、ほぼ普遍的に使用されている。これまでの研究は、可変バッチサイズを使うことの利点を実証してきた。理論的には、SGDと類似アルゴリズムの最適なバッチサイズスケジュールを学習率の誤差まで導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:54:05 GMT)
Unitarity breaking in self-averaging spectral form factors [0.0]
WeExploit the fidelity-based interpretation of the spectrum form factor (SFF) SFFのフィルタ, 障害, 時間平均は, ユニタリティの破れを伴っていることを示す。周波数とエネルギーのフィルタがSFFを長時間自己劣化させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:37:38 GMT)
Uncertainty relations revisited [0.0]
すべての標準不確実性関係を導出するための統一的なアプローチを提案する。不確実性を定量化するための分散の利用が広範である理由に答えようと試みる。ロバートソンの不等式が飽和した状態を「最小の不確実性状態」とみなすのが一般的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:56:13 GMT)
Two-stage optimized unified adversarial patch for attacking visible-infrared cross-modal detectors in the physical world [0.0]
本研究は、現実のブラックボックス設定において、可視赤外線クロスモーダル検出器に対する攻撃を実行するために設計された2段階最適化一元対向パッチ(TOUAP)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:25:34 GMT)
Tunable exciton polaritons in band-gap engineered hexagonal boron nitride [0.0]
六方晶窒化ホウ素(hBN)は二次元絶縁体である。外部超格子ポテンシャルは、近紫外および中紫外における静電気的に調節可能な励起子の新しいパラダイムを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:18:18 GMT)
Towards early diagnosis of Alzheimer's disease: Advances in immune-related blood biomarkers and computational modeling approaches [0.0]
アルツハイマー病は通常遅発性と診断され、現在利用可能な治療法とは対照的である。アルツハイマー病における脳免疫系クロストーク研究の進展背景について述べる。血液型免疫系関連バイオマーカーの発見に現代オミクス技術を活用した最近の機械学習およびメカニスティックモデリング手法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:05:45 GMT)
Toward Automated Quantum Variational Machine Learning [0.0]
我々はMUSEと呼ばれるマルチローカル並列化検索アルゴリズムを開発し、初期点とパラメータの集合を求める。 MUSEは、観測された最低スコアに対する量子変分分類器の2.3倍の検出精度を向上させる。 MUSEでトレーニングされた量子変分モデルの分類と回帰スコアは、古典的なものと同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 01:47:05 GMT)
Topologically protected subdiffusive transport in two-dimensional fermionic wires [0.0]
我々は1次元フェルミオンワイヤのバンドエッジにおけるコンダクタンスを$N$サイトを用いて検討した。 A(omega)$ のある種の固有値が導電性への部分散逸的な寄与をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:45:24 GMT)
The variational quantum eigensolver self-consistent field method within a polarizable embedded framework [0.0]
偏光埋め込み(PE)と組み合わせた変分量子固有値自己整合場(VQE-SCF)アルゴリズムを定式化し,実装する。我々は,量子シミュレータ上で得られたPE-VQE-SCFを検証し,通常のVQE-SCFと比較して,量子デバイス上の計算応力がわずかに増大していることを示す。本稿では, PE-VQE-SCFが実際の化学系のモデル化にどのように貢献するかを, フルンとエチレン間のディールス・アルダー反応の反応障壁のシミュレーションを用いて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:37:04 GMT)
TPPoet: Transformer-Based Persian Poem Generation using Minimal Data and Advanced Decoding Techniques [0.0]
我々は,ペルシャの古典詩生成モデルを,事前学習のない特別なデータセット上でトランスフォーマーアーキテクチャを用いて訓練する。生成された詩のコヒーレンスと意味性を高めるための新しい復号法を提案する。トレーニング手法と提案手法の結果は,総合的な自動評価と人的評価によって評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:52:26 GMT)
System-Environment Entanglement Phase Transitions [0.0]
量子多体系の絡み合いは、長距離特性によって支配される普遍現象を示すことができる。開多体系に固有の絡み合いの普遍性と相転移について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:18:03 GMT)
Synthetic Data Generation Techniques for Developing AI-based Speech Assessments for Parkinson's Disease (A Comparative Study) [0.0]
パーキンソン病(PD)における言語・言語の変化医師はAI(AI)の進歩のおかげで、AIベースの音声アセスメントを利用してPDを見つけることができる
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:12:09 GMT)
Robustness of entanglement-based discrete- and continuous-variable quantum key distribution against channel noise [0.0]
本稿では, チャネルノイズに対する抵抗性の観点から, DV と CV QKD プロトコルの一般比較を行う。 CVQKDプロトコルにおける許容チャネルノイズと減衰の基本的境界を解析的に導出する。以上の結果から,DVエンタングルメント方式はCV方式よりも現実的に有利であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:25:21 GMT)
Robust Streaming, Sampling, and a Perspective on Online Learning [0.0]
本稿では,統計的学習の概要を述べるとともに,ロバストストリーミング技術と課題について調査する。我々は、発見される深い関係を明らかにするために、共有の枠組みと記法で解離定理を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 05:29:28 GMT)
Quotient Space Quantum Codes [0.0]
本稿では、商空間符号と商空間量子符号の構成法を紹介する。このフレームワーク内の特別なケースとして、コードワード安定化符号を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:53:36 GMT)
Quantum Time Series Similarity Measures and Quantum Temporal Kernels [0.0]
本稿では,記号時系列の分類のための類似度尺度とカーネルの設計に対する量子コンピューティング手法を提案する。類似性は時系列の量子生成モデルによって推定される。各シーケンスのクラスが将来の進化に依存するような分類タスクについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:33:51 GMT)
Quantum Annealing in Sherrington-Kirkpatrick Spin Glass in Presence of Time-Dependent Longitudinal Field [0.0]
両場が時間依存となり、最終的には同時に消えるとき、全ハミルトニアンの時間依存シュル「オーディンガー方程式」を数値的に解く。我々は, 量子トンネルによる古典的アルメイダ-チューレス相境界の消失の証拠として, 小さなシステムサイズに対する正確なダイアジナライズ結果を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:06:26 GMT)
Quantum Algorithm for Radiative Transfer Equation [0.0]
格子ボルツマン法を組み合わせることで,放射能伝達の量子アルゴリズムを提案する。我々の量子アルゴリズムは古典的アルゴリズムと比較して放射移動計算を指数関数的に高速化する。このアルゴリズムはプラズマ工学、電気通信、核融合技術、医療、天体物理学にフォールトトレラント量子コンピュータの新たな応用を開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:25:44 GMT)
Protecting Quantum Information via Destructive Interference of Correlated Noise [0.0]
2つのノイズ源の相互相関を利用する戦略を開発し,実証する。我々は、クロスコヒーレンスノイズの破壊的干渉による10倍のコヒーレンス時間延長を実現し、制御精度を改善し、高周波量子センシングの最先端感度を超越した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:00:01 GMT)
Polarization-insensitive microwave electrometry using Rydberg atoms [0.0]
線形偏光マイクロ波放射をともなうRydberg原子のオートラー・タウンズ分裂について検討した。このスプリッティングは、電磁誘導透過測定によってレーザー光を用いてプローブされる。我々は、偏光非感応性電気測定に理想的に適する$S左辺パロー$リュードベルク転移を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:43:16 GMT)
Physics simulation capabilities of LLMs [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、学部レベルから大学院レベルの物理学教科書の問題を解くことができ、コーディングに精通している。本稿では、PhDレベルから研究レベルの計算物理問題に対するSOTA (State-of-the-art) LLMの評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:06:41 GMT)
Out-of-time-ordered correlators of mean-field bosons via Bogoliubov theory [0.0]
OTOC $langle [A(t),B]2rangle$の極限は、適切なシンプレクティックなボゴリューボフ力学によって明示的に与えられることを示す。この結果から, 非線形分散PDEの新たな問題点が浮かび上がっており, 量子多体カオスが示唆される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:01:35 GMT)
Optimization dependent generalization bound for ReLU networks based on sensitivity in the tangent bundle [0.0]
本稿では,フィードフォワードReLUネットワークの一般化誤差に基づいたPAC型を提案する。得られた境界はネットワークの深さに明示的に依存しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:57:40 GMT)
Optimal Data Generation in Multi-Dimensional Parameter Spaces, using Bayesian Optimization [0.0]
本稿では,機械学習モデルを学習するための最小限の高情報データベースを構築するための新しい手法を提案する。ガウス過程回帰(GPR)を用いた出力パラメータと入力パラメータの関係を模倣する。 GPRにより予測される標準偏差を考慮し,ベイジアン最適化を用いてデータ点を選択し,MLモデルの学習に有効なデータベースを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:36:29 GMT)
On Tuning Neural ODE for Stability, Consistency and Faster Convergence [0.0]
本研究では,Nesterov'sAccelerated gradient (NAG) を用いたODE-solverを提案する。我々は、より速くトレーニングし、より優れた、または同等のパフォーマンスをニューラルダイオードに対して達成し、アプローチの有効性を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:18:10 GMT)
No graph state is preparable in quantum networks with bipartite sources and no classical communication [0.0]
量子情報における多数の応用で知られている任意の素局所次元のグラフ状態は量子ネットワークでは生成できないことを示す。すると、結果をグラフ状態に十分近い任意の量子状態に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:27:23 GMT)
Modular Control Architecture for Safe Marine Navigation: Reinforcement Learning and Predictive Safety Filters [0.0]
強化学習は複雑なシナリオに適応するためにますます使われていますが、安全性と安定性を保証するための標準フレームワークは欠如しています。予測安全フィルタ(PSF)は、明示的な制約処理を伴わずに、学習ベースの制御における制約満足度を確保する、有望なソリューションを提供する。この手法を海洋航法に適用し,シミュレーションされたCybership IIモデル上でRLとPSFを組み合わせた。その結果, PSF が安全維持に有効であることは, RL エージェントの学習速度と性能を損なうことなく示され, PSF を使用せずに標準 RL エージェントに対して評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 12:37:54 GMT)
Mixed Quantum/Classical Theory (MQCT) Approach to the Dynamics of Molecule-Molecule Collisions in Complex Systems [0.0]
複素分子-分子衝突における衝突エネルギー移動とロ-振動エネルギー交換のダイナミクスについて検討する。衝突パートナーの内部振動運動は時間依存シュロディンガー方程式を用いて量子力学的に処理される。衝突パートナーの翻訳運動を古典的に記述することにより、重要な数値的な高速化が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:10:07 GMT)
Mitigating controller noise in quantum gates using optimal control theory [0.0]
ノイズは量子技術の実現の大きな障害である。量子シングルゲートと2量子ビットゲートの生成について検討する。このようなノイズモデルによる最適制御は,ゲート忠実度損失を軽減する制御解を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:25:12 GMT)
Microwave-to-optical conversion in a room-temperature $^{87}$Rb vapor with frequency-division multiplexing control [0.0]
マイクロ波信号を室温87ドルRb原子を用いて波長可変550(30)MHz帯の光周波数にマッピングするコヒーレントマイクロ波-光変換の実験実験を行った。周波数分割能力、マルチチャネル変換、周波数チャネルの振幅制御により、中性原子系は周波数ビン量子ビットで符号化された量子情報に有効な量子プロセッサとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:39:10 GMT)
Kunyu: A High-Performing Global Weather Model Beyond Regression Losses [0.0]
大気変数の包括的配列を0.35デグ分解能で正確に予測する,グローバルなデータ駆動型天気予報モデルであるKunyuについて紹介する。トレーニングフレームワークにレグレッションと敵の損失が組み込まれ、クンユは明快さとリアリズムを増した予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:30:41 GMT)
Kernel Alignment for Quantum Support Vector Machines Using Genetic Algorithms [0.0]
我々は、QSVMカーネル回路におけるゲートシーケンス選択にGASP(Genetic Algorithm for State prepared)フレームワークを活用する。古典的および量子的カーネルに対するベンチマークでは、GA生成回路が標準技術に適合または超えていることが明らかになった。我々の自動フレームワークは、試行錯誤を低減し、ファイナンス、ヘルスケア、材料科学アプリケーションのためのQSVMベースの機械学習性能の改善を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 01:36:26 GMT)
Intrusion Detection System with Machine Learning and Multiple Datasets [0.0]
本稿では,機械学習(ML)を利用した拡張侵入検知システム(IDS)について検討する。最終的に、この改良されたシステムは、非倫理的なハッカーによる攻撃に対抗するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:58:19 GMT)
Insight Into SEER [0.0]
SEERツールは、アサーションステートメントを必要とせずにテスト結果を予測するために開発された。ツール全体の精度は93%、精度は86%、リコール94%、F1スコア90%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 23:22:43 GMT)
Innovations in Agricultural Forecasting: A Multivariate Regression Study on Global Crop Yield Prediction [0.0]
本研究は196か国で収穫量を予測するために6つの回帰モデルを実装した。 4つの主要なトレーニングパラメータ, 農薬 (tonnes), 雨量 (mm), 温度 (Celsius), 収量 (hg/ha) が与えられた結果, 我々のランダムフォレスト回帰モデルは0.94の判定係数 (r2) を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:45:28 GMT)
Information Modified K-Nearest Neighbor [0.0]
K-Nearest Neighbors (KNN) アルゴリズムの性能向上を目的とした新しい分類手法を提案する。本手法では,重みの重要度を高め,Shapley値からインスピレーションを得るために相互情報(MI)を利用する。提案手法の精度,精度,リコールの点から評価し,12種類の広く利用されているデータセットを用いて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:10:34 GMT)
Hints of Entanglement Suppression in Hyperon-Nucleon Scattering [0.0]
量子情報の観点からYN$散乱を研究する。 S=-1$セクターにおける8つのフレーバーチャネル間の絡み合い抑制のヒントを見いだした。 Sigma+p$散乱の「量子」オブザーバブルを提案し、異なる大域的適合の解決に役立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:11:18 GMT)
Heuristic Optimal Transport in Branching Networks [0.0]
本稿では,ネットワークにおける最適輸送のための高速分岐法について論じ,いくつかの応用について述べる。この問題の解決策は、ソースをターゲットに最適に接続する直線セグメントで構成されており、分岐は示さない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:18:37 GMT)
H\"uckel Molecular Orbital Theory on a Quantum Computer: A Scalable System-Agnostic Variational Implementation with Compact Encoding [0.0]
H"ハッケル分子軌道(HMO)理論は、π電子系の電子構造を半経験的に扱う。量子コンピュータ上でのHMO理論のスケーラブルなシステムに依存しない実行について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:44:53 GMT)
Gupta-Bleuler quantization of optical fibers in weak gravitational fields [0.0]
理論は標準の$R_xi$ゲージ固定項の一般化を用いて展開される。静的時空では、この理論はグプタ・ブリュウラー法を用いて定量化することができる。これにより、単一光子レベルでの重力ファイバー-光干渉計の第一原理が一貫した記述が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 09:28:50 GMT)
Gravitationally modulated quantum correlations: Discriminating classical and quantum models of ultra-compact objects with Bell nonlocality [0.0]
天体物理学スケールにおける量子非局所性と重力の関係について検討する。超コンパクト物体の強い重力場を公転する粒子対を考えると、ベルの不等式違反は角変調係数を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:43:44 GMT)
Gravitational-electromagnetic phase in the Kerr-Newman spacetime [0.0]
粒子の電荷とブラックホールの電荷の両方が重力相の差に寄与することがわかった。この結果は、ダイニック・カー・ニューマンブラックホールの時空におけるダイニック粒子の場合にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:07:13 GMT)
Grassmann Manifold Flows for Stable Shape Generation [0.0]
グラスマン多様体上の分布を学習するための理論的基礎を確立するための新しいアプローチを提案する。提案手法は, 外部変換の影響を効果的に排除することにより, より堅牢な生成を促進する。提案手法は, ログ類似度やエビデンスの下限の観点から, 最先端の手法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:08:15 GMT)
Geometric aspects of mixed quantum states inside the Bloch sphere [0.0]
ブロッホ球内におけるビュールとSj"oqvistの測定値の違いについて論じる。混合量子状態間の有限距離の概念に基づく相対ランク付けは、ビュール測度とSj"oqvist測度で決定された距離を比較する際には保存されないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:25:31 GMT)
From Qubits to Opinions: Operator and Error Syndrome Measurement in Quantum-Inspired Social Simulations on Transversal Gates [0.0]
この論文は、量子論の歴史と、意見力学、決定論、ゲーム理論などの分野への統合を論じている。社会システム内の情報伝達と意思決定の複雑さを分析するための量子的視点を導入し、トリックコードに基づく誤り識別手法を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 00:17:44 GMT)
From Monte Carlo to neural networks approximations of boundary value problems [0.0]
ポアソン方程式の解はモンテカルロ法により超ノルミーにおいて数値的に近似できることを示す。また、得られたモンテカルロが構成的にレンダリングされることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:51:53 GMT)
Fine-tuning pre-trained extractive QA models for clinical document parsing [0.0]
心不全(HF)患者に対する遠隔患者のモニタリングプログラムは、EF(Ejection Fraction)やLVEF(Left Ventricular Ejection Fraction)のような臨床マーカーにアクセスする必要がある。本稿では,心エコー図を解析し,EF値を検証するシステムについて述べる。このシステムは、大規模なタスクを自動化して、12ヶ月で1500時間以上、臨床医を救った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:52:56 GMT)
Fine-Tuning Language Models for Context-Specific SQL Query Generation [0.0]
本稿では,自然言語を tosql クエリに変換するタスクに対して,オープンソースの大規模言語モデル (LLM) を微調整する新しい手法を提案する。我々は、Snowflake SQLとGoogleの方言に合わせて、合成データセットに基づいて訓練されたsqlクエリ生成に特化したモデルを紹介する。提案手法では,GPT-4を用いてコンテキスト固有のデータセットを生成し,リソース制約を最適化するためにLoRa技術を用いて3つのオープンソースLCM(Starcoder Plus,Code-Llama,Mistral)を微調整する。微調整モデルでは、ベースラインGPと比較してゼロショット設定では優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:04:27 GMT)
Feedback Cooling of an Insulating High-Q Diamagnetically Levitated Plate [0.0]
我々は、センチメートル規模の大型発振器の受動的磁気浮上を実演する。この材料は高反磁性であるが、電気絶縁体である。室内温度から320ミリケルビンまでの周波数19Hzの垂直運動を冷却するために遅延フィードバックを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:22:17 GMT)
External Potentials and Ehrenfest Relations in Lagrangian Field Theories [0.0]
外部座標依存スカラーポテンシャルを適用した場合、ラグランジアン場の理論に対するエレンフェストのような関係を構築する。非相対論的シュル「オーディンガー場の理論では、これらの連続性方程式はエレンフェストのエネルギー、線型運動量、角運動量に関する定理をもたらす。次に、複素クライン=ゴードン場とポテンシャルを結合した相対論的な関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 00:57:01 GMT)
Entanglement-magic separation in hybrid quantum circuits [0.0]
我々は, 安定度エントロピーによって定量化された魔法を, 射影測定によるハイブリッド量子回路で研究する。測定速度によって制御されるマジックの(部分)集中法則と領域法則のスケーリングの相転移を発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:57:33 GMT)
Entanglement production from scattering of fermionic wave packets: a quantum computing approach [0.0]
本稿では,デジタル量子コンピュータ上でのウェーブパケットの進化を通じて,観測対象の期待値を効率的に取得する方法を示す。さらに、我々はIBMの量子ハードウェア上で小さなデモを行い、我々の手法が現在の量子デバイスと短期量子デバイスに適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:00:04 GMT)
End-to-End Demonstration for CubeSatellite Quantum Key Distribution [0.0]
小型ナノサテライトを用いた衛星ベースの量子鍵交換の実現可能性について検討する。本稿では,キューブ衛星シナリオを対象としたシステムレベルの量子鍵分布の最初のプロトタイプを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:25:06 GMT)
Efficiency of Unsupervised Anomaly Detection Methods on Software Logs [0.0]
本稿では,異常検出のための教師なしおよび時間効率の手法について検討する。モデルは4つのパブリックデータセットで評価される。単語表現付きOOV検出器は高速では最適である。精度では、OOV検出器とトリグラム表現を組み合わせると、AUC-ROC(0.846)の最高値が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:44:31 GMT)
Efficiency at maximum $\dot{\Omega}$ figure of merit of a spin half quantum heat engine in the presence of external magnetic field [0.0]
本研究では, スピンハーフ粒子の量子熱機関を外部磁場の存在下での動作物質として, 最大$dotOmega$の効率性について検討した。本研究は, スピンハーフ粒子の集団は, 量子状態における集合的影響により, 高い効率で優れたエンジン性能が得られる量子熱機関において, 重要な役割を担っていることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 07:52:53 GMT)
Dual unitaries as maximizers of the distance to local product gates [0.0]
最寄りの積ユニタリへの距離$K_D(U)$は、回路複雑性と関連する量に影響を及ぼす。一般的な2ビットゲートに対して、K_D(U)$の解析的評価を示す。密接に結びついた結果として、任意の二部的ユニタリに対して、それが接続する一対の最大絡み合った状態の存在が懸念される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 11:48:51 GMT)
Distributed Continual Learning with CoCoA in High-dimensional Linear Regression [0.0]
興味の信号が時間とともに特性の変化を示すシナリオで推定する。特に、異なる分布を持つデータなど、異なるタスクが順次到着する連続的な学習問題を考察する。ネットワーク上でモデルパラメータと対応する特徴を分散する分散学習アルゴリズムCOCOAについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:35:46 GMT)
Distilled Self-Critique of LLMs with Synthetic Data: a Bayesian Perspective [0.0]
本稿では, 蒸留自己批判(dSC)を導入し, RLAIFをベイズ推論として解釈する。 dSCは、後に微調整されたモデルに蒸留されるギブス・サンプルラーを通してLLMの出力を精製する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:16:12 GMT)
Diamond-on-chip infrared absorption magnetic field camera [0.0]
ダイヤモンド中の窒素空孔センターは、環境条件下でのこのようなセンシングタスクの主導的なプラットフォームである。優れた感度と高空間分解能の一体化に関する現在の研究は、走査法や撮像法により容易である。本研究では,空間分解磁界センサと統合磁界カメラを用いた2次元グラディオメトリーの新たな概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:09:08 GMT)
Deep Learning-Driven Enhancement of Welding Quality Control: Predicting Welding Depth and Pore Volume in Hairpin Welding [0.0]
本研究では,溶接深度と平均孔容積の2つの重要な溶接部を予測できる頑健な深部学習モデルを提案する。深層学習ネットワークを小さな数値実験ヘアピン溶接データセットに適用すると,有望な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 03:38:17 GMT)
DFTWS for blockchain: Deterministic, Fair and Transparent Winner Selection [0.0]
この出版物は、新しいProof-of-Useful-Work blockchain for High Energy Physicsで使用されるブロック勝者の選択プロセスについて説明している。採掘ブロックへのハッシュ操作をスパムする代わりに、採掘者はモンテカルロシミュレーションを実行し、有用なデータを使って現実世界のHEP実験をサポートする。このパブリッシングの焦点は、ブロック問題を解決したノードのリストから、ルートオーソリティが勝者を選択するメカニズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:10:44 GMT)
Convergence Analysis of Fractional Gradient Descent [0.0]
最適化のためには、線型整数階微分の収束を理解することが重要である。本稿では,スムーズな凸関数および凸関数における分数降下の変動を分析することを目的とする。比例勾配勾配降下の確率について実験結果が提示されます
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:27:04 GMT)
Cone Ranking for Multi-Criteria Decision Making [0.0]
近年,統計学から導入されたコーン分布関数を多基準意思決定(MCDM)ツールに変換する。重み付き和のスカラー化を前もって固定する代わりに、一度に重み付き和のスカラー化の集合全体を吸収するので、重み付き和のスカラー化のアップグレードと見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 11:13:42 GMT)
Comment on "the Spin Dependence of Detection Times and the Nonmeasurability of Arrival Times" [0.0]
我々は、[S. Das and D. D"urr, Sci. Rep. 9: 2242で報告されたスピン依存の到着時間分布について、S. Goldstein, R. Tumulka, N. Zanghiの最近の論文に応答する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 10:48:51 GMT)
Coefficient Shape Alignment in Multivariate Functional Regression [0.0]
新しい正則化アプローチである「係数形状アライメント」は、異なる官能的共変体の潜在的均一性に取り組むために開発されている。本稿では,検出されたグループ構造に基づく多変量関数回帰モデルを開発する。検出されたグルーピング構造の整合性を徹底的に検討し、真のグルーピング構造を明らかにする条件を開発する。提案手法の実用性について,糖質評価に関する分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:32:19 GMT)
Class Symbolic Regression: Gotta Fit 'Em All [0.0]
クラスシンボリック回帰(Class Symbolic Regression)は、複数のデータセットに正確に適合する単一の分析機能フォームを自動的に見つけるための最初のフレームワークである。この階層的な枠組みは、単一の物理現象の全てのメンバーが共通の法則に従うという共通の制約を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 11:45:44 GMT)
CityTFT: Temporal Fusion Transformer for Urban Building Energy Modeling [0.0]
本研究では,都市環境におけるエネルギー需要を正確にモデル化するデータ駆動型UBEMフレームワークであるCityTFTを提案する。 CityTFT は F1 スコアが 99.98 %、RMSE の負荷が 13.57 kWh と予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 22:19:03 GMT)
Chiral excitation flows of multinode network based on synthetic gauge fields [0.0]
キラル励起流は、その特異な一方向性に対して多くの注目を集めている。このような流れは合成ゲージ場(SGF)を持つ3ノードネットワークで研究されている。本稿では,補助ノードを導入してシステムの制御を行う,$n$-nodeネットワークにおけるカイラルフローを実現する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:31:02 GMT)
ChemSpaceAL: An Efficient Active Learning Methodology Applied to Protein-Specific Molecular Generation [0.0]
本稿では,生成したデータのサブセットのみを評価することを必要とする,計算効率のよい能動的学習手法を提案する。 FDAが承認した小分子インヒビターc-Ablキナーゼを用いたタンパク質に対するGPT分子ジェネレータの微調整による標的分子生成への本手法の適用性を実証した。興味深いことに、このモデルは、その存在を事前に知ることなく、インヒビターに似た分子を生成することを学び、それらのうち2つを正確に再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 00:26:41 GMT)
ChatGPT and post-test probability [0.0]
われわれはChatGPTにベイズ規則の医学的診断方法の例を挙げる。医療変数名の導入は,ChatGPTが犯す誤りの数の増加につながることを示す。感度と特異性に関する最近の解説を踏まえて,本研究の結果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 23:58:13 GMT)
Cable Slack Detection for Arresting Gear Application using Machine Vision [0.0]
ケーブルをベースとした逮捕システムは、航空母艦の打ち上げと回収、および遠征用陸上基地の設置に不可欠である。このシステムの主要なコンポーネントの1つは、エンジンへのケーブルインターフェースである。この界面におけるケーブルのスラックの形成は効率を低下させ、継続動作前にケーブルのスラックを除去するためのメンテナンスを駆動する。マシンビジョンに基づくスラック検出システムを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 20:00:40 GMT)
Bulk reconstruction and non-isometry in the backwards-forwards holographic black hole map [0.0]
後方向き写像(英: backwards-forwards map)は、アーカース、エンゲルハルト、ハーロー、ペニントン、ヴァーダンのブラックホール内部の非等距離ホログラフィー写像の一般化である。どちらのバージョンもページ曲線の再現に成功しているが、ポストセレクションを最終ステップとするバージョンは、後方-前方-後-選択 (BFP) マップと呼ばれ、非等方性であるが平均で等方性を持ち、バルク作用素の状態依存的な再構成を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:53:38 GMT)
Beyond the Wigner's friend dilemma: A new indeterminacy-based quantum theory [0.0]
環境決定性に基づく、あるいはEnD量子理論(EnDQT)と呼ぶ新しい量子論(解釈)を提案する。量子論のよく知られた解釈とは対照的に、EnDQTは方程式を変更したり、隠れた変数を追加したりせず、相対性理論と緊張せず、視点や世界によって異なる測定結果を持たないベル型相関の局所因果的説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:52:34 GMT)
Bengali Fake Reviews: A Benchmark Dataset and Detection System [0.0]
本稿では,Bengali Fake Review Detection (BFRD)データセットを紹介する。データセットは7710件のノンフェイクと1339件の偽の食品関連レビューで構成されている。レビューで非ベンガル語を変換するために、英語の単語を対応するベンガル語の意味に翻訳するユニークなパイプラインが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 17:54:41 GMT)
Bayesian Nonlinear Regression using Sums of Simple Functions [0.0]
本稿では,マクロ経済学における大規模データセットに適用可能な新しいベイズ機械学習モデルを提案する。シミュレーションでは, 精度の高い点と密度の予測が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:24:46 GMT)
Automated SELinux RBAC Policy Verification Using SMT [0.0]
Security-Enhanced Linux (SE Linux) は、ロールベースのアクセス制御機構を可能にするLinuxカーネルモジュールである。満足度変調理論(SMT)へのSE Linuxポリシーの変換を自動化するツールを提案する。我々のツールは、提供されたRBACポリシーと意図した仕様との間の一貫性を主張することで、共通ポリシーの誤設定を通知することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 11:10:10 GMT)
Applying Bayesian Ridge Regression AI Modeling in Virus Severity Prediction [0.0]
医療専門家に最先端ウイルス分析をもたらすAIモデルであるBayesian Ridge Regressionの長所と短所をレビューする。モデルの精度評価は有望な結果を示し、改善の余地があった。さらに、重症度指数は、患者のケアニーズを概観するための貴重なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:11:45 GMT)
Anti-crossings occurrence as exponentially closing gaps in Quantum Annealing [0.0]
焼鈍過程における回避レベル交差の発生条件の導出には摂動膨張を用いる。正規二部グラフに対して指数的に小さなギャップは生じないことを示し、QAがMaxCutを効率的に解けることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:50:24 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, 4 Dec 2023 18:47:40 GMT)
Analysis and mining of low-carbon and energy-saving tourism data characteristics based on machine learning algorithm [0.0]
本稿では,機械学習アルゴリズムに基づく低炭素省エネルギー旅行データの特徴分析とマイニングを提案する。筆者らはK平均クラスタリングアルゴリズムを用いて住民の低炭素移動意欲の強さを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 14:32:54 GMT)
An invertible map between Bell non-local and contextuality scenarios [0.0]
両部構成のベルシナリオにおける相関関係と文脈性シナリオ群における振る舞いの非可逆写像を提示する。量子テクスチュアルな振る舞いの集合のメンバシップ問題は決定不可能である。この集合も閉包も計算可能超集合の列の極限ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:55:26 GMT)
An End-to-End Network Pruning Pipeline with Sparsity Enforcement [0.0]
トレーニングのすべての段階において、ニューラルネットワークのプルーニングとスパーシフィケーションに適したエンドツーエンドのトレーニングパイプラインを開発します。本研究は, 刈り込み工程で使用する異なる技術に加えて, これらの手法の組み合わせを利用した実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 06:11:39 GMT)
Alpha Zero for Physics: Application of Symbolic Regression with Alpha Zero to find the analytical methods in physics [0.0]
我々は,Alpha Zeroアルゴリズムを用いた記号回帰を用いた物理解析手法の開発フレームワークを提案する。実演として、AZfPはFloquetシステムの高周波展開を導出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 15:01:58 GMT)
AdsorbRL: Deep Multi-Objective Reinforcement Learning for Inverse Catalysts Design [0.0]
クリーンエネルギー移行における中心的な課題は、低エミッション技術のための触媒の開発である。量子化学における機械学習の最近の進歩は、触媒活性記述子の計算を劇的に加速させる。本稿では,多目的結合エネルギーターゲットが与えられた潜在的な触媒を特定することを目的とした,深層強化学習エージェントであるAdsorbRLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 19:44:04 GMT)
A new sampling methodology for defining heterogeneous subsets of samples for training image segmentation algorithms [0.0]
大規模データセットから関連画像を選択するための新しいサンプリング手法を提案する。選択された画像は、元のデータセットの均一な被覆を提供する。血管顕微鏡画像の代表セットを含むデータセットを作成することにより、事例例を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 18:39:07 GMT)
A multi-channel cycleGAN for CBCT to CT synthesis [0.0]
画像合成は、on-treatment cone-beam CT(CBCTs)から合成CTを生成するために使用される本研究はCBCT-to-sCT合成という2つ目の課題に焦点をあてる。画像の特徴を強調するためにマルチチャネル入力を活用することで,CBCT画像に固有の課題を効果的に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:40:53 GMT)
A formula for the overlap between Generalized Coherent States of any rank one simple Lie algebra [0.0]
コヒーレント状態の集合から半古典的行動の出現を示す。代数とその表現に依存するパラメータが大きくなると、それが常に起こることを検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:13:20 GMT)
A Waddington landscape for prototype learning in generalized Hopfield networks [0.0]
一般化ホップフィールドネットワークの学習力学について検討する。細胞が分化するにつれて、運河や低次元のダイナミックスと強い類似性が観察される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 21:28:14 GMT)
A Christmas Story about Quantum Teleportation [0.0]
クリスマスギフトブリングのサンタクロースを用いて,量子テレポーテーションの概念を教えるパラダイムを提案する。私たちは、量子テレポーテーションの重要な側面を探るために、珍しい文脈を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 13:46:49 GMT)
A Baseline Analysis of Reward Models' Ability To Accurately Analyze Foundation Models Under Distribution Shift [0.0]
我々は、分配シフトによる報酬モデルの性能への影響を評価する。 OODプロンプトと応答による新しい校正パターンと精度低下を示す。我々は,OOD検出手法を報奨モデル設定に適応させ,これらの分布変化をプロンプトや応答で検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 4 Dec 2023 16:31:30 GMT)