Weakly Supervised Video Individual CountingWeakly Supervised Video
Individual Counting [126.8] Video Individual Countingは、単一のビデオ内のユニークな個人数を予測することを目的としている。
トラジェクトリラベルが提供されない弱い教師付きVICタスクを導入する。
そこで我々は,ネットワークを駆動し,インフロー,アウトフロー,残りを識別するために,エンドツーエンドのトレーニング可能なソフトコントラスト損失を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:12:13 GMT)
MedShapeNet -- A Large-Scale Dataset of 3D Medical Shapes for Computer
Vision [119.3] 深層学習以前には、テキストシェイプは物体を記述するのによく用いられていた。
医用画像における最新技術(SOTA)アルゴリズムは、主にコンピュータビジョンから分岐している。
データ駆動型ビジョンアルゴリズムの医療アプリケーションへの変換を容易にするために開発された textitMedShapeNet を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 10:47:05 GMT)
Exploring the Impact of Model Scaling on Parameter-Efficient Tuning [100.6] 大規模事前学習言語モデル(PLM)を効果的に駆動できるスケーリング効率チューニング(PET)法
小型PLMでは、PET法には通常顕著な性能差がある。
本稿では,Arbitrary PET (APET) 法という,より柔軟なPET法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:43:28 GMT)
Diffusion for Natural Image Matting [93.9] DiffMatteは、画像マッチングの課題を克服するために設計されたソリューションである。
まず、DiffMatteはデコーダを複雑な結合されたマッティングネットワーク設計から切り離し、拡散プロセスのイテレーションで1つの軽量デコーダだけを含む。
第2に、均一な時間間隔を持つ自己整合トレーニング戦略を採用し、時間領域全体にわたるトレーニングと推論の間に一貫したノイズサンプリングを確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 15:28:56 GMT)
A Decoupled Spatio-Temporal Framework for Skeleton-based Action
Segmentation [89.9] 既存の手法は、弱い時間的モデリング能力に制限されている。
この問題に対処するために、Decoupled Scoupled Framework (DeST)を提案する。
DeSTは計算量が少なく、現在の最先端の手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 09:11:39 GMT)
Quantifying & Modeling Multimodal Interactions: An Information
Decomposition Framework [89.9] 本稿では,入力モーダル性と出力タスクを関連付けた冗長性,特異性,シナジーの度合いを定量化する情報理論手法を提案する。
PID推定を検証するために、PIDが知られている合成データセットと大規模マルチモーダルベンチマークの両方で広範な実験を行う。
本研究では,(1)マルチモーダルデータセット内の相互作用の定量化,(2)マルチモーダルモデルで捉えた相互作用の定量化,(3)モデル選択の原理的アプローチ,(4)実世界のケーススタディの3つにその有用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:54:36 GMT)
DCIR: Dynamic Consistency Intrinsic Reward for Multi-Agent Reinforcement
Learning [84.2] 本稿では,エージェントの行動が他のエージェントの行動と一致しているかどうかを学習するための新しいアプローチを提案する。
マルチエージェント粒子, Google Research Football および StarCraft II Micromanagement を含む複数の環境における DCIR の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 06:03:57 GMT)
Generalization Guarantee of Training Graph Convolutional Networks with
Graph Topology Sampling [83.8] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は近年,グラフ構造化データの学習において大きな成功を収めている。
スケーラビリティ問題に対処するため、Gsの学習におけるメモリと計算コストを削減するため、グラフトポロジサンプリングが提案されている。
本稿では,3層GCNのトレーニング(最大)におけるグラフトポロジサンプリングの最初の理論的正当性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:50:15 GMT)
NovaCOMET: Open Commonsense Foundation Models with Symbolic Knowledge
Distillation [82.9] オープン・コモンセンス・ナレッジ・モデルであるNovaCOMETを,知識の最良の側面と一般的なタスク・モデルを組み合わせたオープン・コモンセンス・ナレッジ・モデルとして紹介する。
従来の知識モデルと比較して、NovaCOMETは推論タスクへの直接適用を可能にするオープンフォーマット関係を可能にする。
知識を明示的に重視し、コモンセンス推論の優れたパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:45:24 GMT)
Large Multimodal Model Compression via Efficient Pruning and
Distillation at AntGroup [82.4] 本稿では,当社独自のLLMであるAntGMMに対して,新しいマルチステージ圧縮戦略を提案する。
当社のアプローチはレイテンシを大幅に削減し,700msから90msに削減した。
圧縮モデルでは,AntGMMの直接配置と比較して,年間約7500万kWhの電力消費量削減が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 06:57:48 GMT)
Joint Audio and Speech Understanding [81.3] 我々はLTU-ASと呼ばれる機械学習モデルを構築し、概念的に類似した普遍的な音声知覚と高度な推論能力を持つ。
Whisperを知覚モジュールとして、LLaMAを推論モジュールとして統合することにより、LTU-ASは音声テキスト、音声パラ言語学、非音声音声イベントを同時に認識し、共同理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:50:21 GMT)
DeepSimHO: Stable Pose Estimation for Hand-Object Interaction via
Physics Simulation [81.1] 我々は、前方物理シミュレーションと後方勾配近似とニューラルネットワークを組み合わせた新しいディープラーニングパイプラインであるDeepSimHOを紹介する。
提案手法は, 評価の安定性を著しく向上し, テスト時間最適化よりも優れた効率性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 04:58:22 GMT)
Disentangled Pre-training for Image Matting [74.1] 画像マッチングは、深層モデルのトレーニングをサポートするために高品質なピクセルレベルの人間のアノテーションを必要とする。
本研究では、無限個のデータを活用する自己教師付き事前学習手法を提案し、マッチング性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 12:13:56 GMT)
Deep Quantum Error Correction [73.5] 量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。
本研究では,新しいエンペンド・ツー・エンドの量子誤りデコーダを効率的に訓練する。
提案手法は,最先端の精度を実現することにより,QECCのニューラルデコーダのパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 07:52:00 GMT)
DreamVideo: High-Fidelity Image-to-Video Generation with Image Retention
and Text Guidance [73.2] 本稿では,事前学習した映像拡散モデルに基づいてフレーム保持分岐を考案し,高忠実度映像生成手法を提案する。
我々のモデルは強力な画像保持能力を持ち、他の画像-映像モデルと比較してUCF101のFVDが高い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 12:58:33 GMT)
RepViT-SAM: Towards Real-Time Segmenting Anything [71.9] Segment Anything Model (SAM) は、様々なコンピュータビジョンタスクに対して印象的なゼロショット転送性能を示した。
MobileSAMは蒸留を用いてSAMの重い画像エンコーダをTinyViTに置き換えることを提案する。
RepViT-SAMはMobileSAMよりもはるかに優れたゼロショット転送機能を持ち、推論速度は10倍近い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 04:42:56 GMT)
ASH: Animatable Gaussian Splats for Efficient and Photoreal Human
Rendering [67.4] 本稿では,動的人間をリアルタイムに写実的にレンダリングするためのアニマタブルなガウススプラッティング手法を提案する。
我々は、被服をアニマタブルな3Dガウスとしてパラメータ化し、画像空間に効率よく切り込み、最終的なレンダリングを生成する。
我々は、ポーズ制御可能なアバターの競合手法を用いてASHをベンチマークし、我々の手法が既存のリアルタイムメソッドよりも大きなマージンで優れており、オフラインメソッドよりも同等またはそれ以上の結果を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 17:07:37 GMT)
HumanCoser: Layered 3D Human Generation via Semantic-Aware Diffusion
Model [66.6] 本稿では,新しい意味認識拡散モデルに基づくテキスト駆動型3次元人文生成フレームワークを提案する。
生成した衣服を対象のテキストと整合性を保つために,衣服のセマンティック・信頼戦略を提案する。
そこで本研究では,SMPLによる暗黙的フィールド変形ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 07:34:43 GMT)
Taming Latent Diffusion Models to See in the Dark [65.6] LDM-SIDは,提案するテーピングモジュールの集合を凍結した事前学習拡散モデルに挿入し,生成過程を制御することを目的としている。
入力されたRAW画像に2次元離散ウェーブレット変換を適用し、LLIEタスクを低周波コンテンツ生成と高周波ディテールメンテナンスという2つの重要な部分に分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 14:09:43 GMT)
Initialization Matters for Adversarial Transfer Learning [65.6] トランスファーラーニングにおけるプレトレイン・フィネチングのパラダイムの普及に伴い、下流タスクのロバスト性は重要な問題となっている。
直交線形探索により得られる重みで線形頭部を初期化する対向微調整のためのロバスト線形初期化(RoLI)を提案する。
5つの異なる画像分類データセットにおいて,RoLIの有効性を実証し,新しい最先端結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 00:51:05 GMT)
MAS: Multi-view Ancestral Sampling for 3D motion generation using 2D
diffusion [63.3] 本稿では3次元モーション生成手法であるマルチビューアンセストラルサンプリング(MAS)を紹介する。
MASは、同じ3Dモーションの異なるビューを表す複数の2Dモーションシーケンスを同時に認知することで機能する。
プロバスケットボールの操り方を描いたビデオから得られた2DポーズデータをMASで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 09:16:37 GMT)
EPCL: Frozen CLIP Transformer is An Efficient Point Cloud Encoder [60.5] 本稿では,冷凍CLIP変換器を用いて高品質のクラウドモデルをトレーニングするための textbfEfficient textbfPoint textbfCloud textbfLearning (EPCL) を提案する。
我々のEPCLは、2D-3Dデータをペア化せずに画像の特徴と点雲の特徴を意味的に整合させることで、2Dと3Dのモダリティを接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:47:58 GMT)
AnomalyDiffusion: Few-Shot Anomaly Image Generation with Diffusion Model [59.1] 製造業において異常検査が重要な役割を担っている。
既存の異常検査手法は、異常データが不足しているため、その性能に制限がある。
本稿では,新しい拡散型マイクロショット異常生成モデルであるAnomalyDiffusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:13:40 GMT)
Separate-and-Enhance: Compositional Finetuning for Text2Image Diffusion
Models [58.5] この研究は、注意力の低いアクティベーションスコアとマスクオーバーラップに関連する問題を指摘し、このような不一致の根本的な理由を照らしている。
本稿では,物体マスクの重なりを低減し,注目度を最大化する2つの新しい目的,分離損失とエンハンス損失を提案する。
提案手法は従来のテスト時間適応手法と異なり,拡張性と一般化性を高める重要なパラメータの微調整に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:07:42 GMT)
Scaling #DNN-Verification Tools with Efficient Bound Propagation and
Parallel Computing [57.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)は多くのシナリオで異常な結果を示した強力なツールです。
しかし、それらの複雑な設計と透明性の欠如は、現実世界のアプリケーションに適用する際の安全性上の懸念を提起する。
DNNの形式的検証(FV)は、安全面の証明可能な保証を提供する貴重なソリューションとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:51:25 GMT)
Trust Your $\nabla$: Gradient-based Intervention Targeting for Causal
Discovery [56.8] 本稿では,GIT を短縮した新しいグラディエント型インターベンションターゲティング手法を提案する。
GITは、介入獲得関数の信号を提供するために勾配に基づく因果探索フレームワークの勾配推定器を「信頼」する。
我々はシミュレーションおよび実世界のデータセットで広範な実験を行い、GITが競合するベースラインと同等に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:27:44 GMT)
DVANet: Disentangling View and Action Features for Multi-View Action
Recognition [56.3] 本稿では,学習した行動表現を映像中の視覚関連情報から切り離すための多視点行動認識手法を提案する。
本モデルとトレーニング方法は,4つの多視点行動認識データセットにおいて,他のユニモーダルモデルよりも有意に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 01:19:48 GMT)
Federated Learning Empowered by Generative Content [55.6] フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護方法でモデルのトレーニングに分散プライベートデータを活用可能にする。
本稿では,FedGCと呼ばれる新しいFLフレームワークを提案する。
我々は、さまざまなベースライン、データセット、シナリオ、モダリティをカバーする、FedGCに関する体系的な実証的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 07:38:56 GMT)
Evaluating the Utility of Model Explanations for Model Development [54.2] 機械学習モデル構築の実践シナリオにおいて、説明が人間の意思決定を改善するかどうかを評価する。
驚いたことに、サリエンシマップが提供されたとき、タスクが大幅に改善されたという証拠は見つからなかった。
以上の結果から,サリエンシに基づく説明における誤解の可能性と有用性について注意が必要であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:13:23 GMT)
NeVRF: Neural Video-based Radiance Fields for Long-duration Sequences [53.9] 本稿では,新しいニューラルビデオベース放射場(NeVRF)の表現を提案する。
NeVRFは、画像ベースのレンダリングを備えたニューラルラディアンスフィールドをマージし、長期のダイナミックな内向きシーンにおけるフォトリアリスティックなノベルビュー合成をサポートする。
本実験は,NeVRFが長期化シーケンスレンダリング,シーケンシャルデータ再構成,コンパクトデータストレージの実現に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 11:14:30 GMT)
Open World Object Detection in the Era of Foundation Models [53.7] 5つの実世界のアプリケーション駆動データセットを含む新しいベンチマークを導入する。
本稿では,オープンワールドのための新しいオブジェクト検出モデル(FOMO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:56:06 GMT)
LLMGA: Multimodal Large Language Model based Generation Assistant [53.2] 本稿では,LLMGA(Multimodal Large Language Model-based Generation Assistant)を提案する。
LLMGAは、安定拡散(SD)を正確に制御するための詳細な言語生成プロンプトを提供する。
第1段階では、画像生成と編集の特性を把握できるようにMLLMを訓練し、詳細なプロンプトを生成する。
第2段階では、SDを最適化してMLLMの生成プロンプトに合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 14:23:30 GMT)
Fake It Till Make It: Federated Learning with Consensus-Oriented
Generation [52.8] コンセンサス指向生成による連合学習(FedCOG)を提案する。
FedCOGは、補完的なデータ生成と知識蒸留に基づくモデルトレーニングという、クライアント側の2つの重要なコンポーネントで構成されています。
古典的および実世界のFLデータセットの実験は、FedCOGが一貫して最先端の手法より優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 18:49:59 GMT)
AM-RADIO: Agglomerative Model -- Reduce All Domains Into One [52.0] このアプローチをAM-RADIO(Agglomerative Model -- すべてのドメインを1に還元する)と名付けます。
教師モデルより少なくとも7倍高速な新しいアーキテクチャ(E-RADIO)を開発した。
包括的なベンチマークプロセスでは、ImageNet分類、ADE20kセマンティックセグメンテーション、COCOオブジェクト検出、LLaVa-1.5フレームワークなどの下流タスクをカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 17:07:29 GMT)
Residual Diffusion Modeling for Km-scale Atmospheric Downscaling [51.1] 台湾上空2kmの高解像度気象モデルを用いて,コスト効率の低いダウンスケーリングモデルを訓練した。
textitCorrDiffは、RMSEとCRPSを巧みに表現し、極端な場合でもスペクトルと分布を忠実に回復する。
グローバルな予測のスケールダウンは、これらのメリットの多くを成功裏に維持し、マシンラーニングの天気予報のエンドツーエンドなグローバルなスケールの可能性を先導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:17:29 GMT)
Ensemble Kalman Filtering-Aided Variational Inference for Gaussian
Process State-Space Models [50.9] 我々は、アンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)を用いて、変動推論フレームワーク内の潜伏状態の後方分布を近似する。
このアプローチは推論ネットワークの必要性を排除し、変動パラメータの数を著しく削減する。
EnKFと統合された変動推論アルゴリズムは、学習と推論性能の点で既存の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 15:22:30 GMT)
TeTriRF: Temporal Tri-Plane Radiance Fields for Efficient Free-Viewpoint
Video [47.8] テンポラルトリプレーン放射場(TeTriRF)は、自由視点ビデオ(FVV)の記憶容量を大幅に削減する新しい技術である。
TeTriRFは三面体とボクセルグリッドとのハイブリッド表現を導入し、長周期シーケンスやシーンのスケーリングをサポートする。
本研究では,高いトレーニング効率を実現し,時間的に一貫した低エントロピーシーン表現を実現するためのグループトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:00:24 GMT)
R2Human: Real-Time 3D Human Appearance Rendering from a Single Image [46.7] R$2$Humanは、1つの画像から3D人間の外見をリアルタイムに推測およびレンダリングするための最初のアプローチである。
本稿では、可視領域の高忠実な色再現を行い、隠蔽領域に対して信頼性の高い色推定を行うエンド・ツー・エンド・ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 08:59:43 GMT)
I'M HOI: Inertia-aware Monocular Capture of 3D Human-Object Interactions [44.7] イムホイ(I'm-HOI)は、人間と物体の両方の3Dの動きを、新しい環境で忠実に捉えようとするモノクラースキームである。
一般的な動き推論とカテゴリー認識の洗練を兼ね備えている。
私たちのデータセットとコードはコミュニティにリリースされます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 08:25:41 GMT)
InteractDiffusion: Interaction Control in Text-to-Image Diffusion Models [43.6] 本研究では,Human-Object Interaction (HOI) 情報を用いたT2I拡散モデルの条件付け問題について検討する。
我々は、既存の訓練済みT2I拡散モデルを拡張する、InteractDiffusionと呼ばれるプラグイン可能な相互作用制御モデルを提案する。
我々のモデルは既存のT2I拡散モデルにおける相互作用と位置を制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 10:35:16 GMT)
FLORIDA: Fake-looking Real Images Dataset [43.4] 我々は、偽の外観を示す510個の本物の画像のデータセットをキュレートし、2つのAIモデルを用いて評価を行った。
データセットに適用すると,2つのモデルがサブパー性能を示した。
我々のデータセットは、複雑な視覚刺激を理解する深層学習モデルの能力を評価する貴重なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:36:06 GMT)
A Video is Worth 256 Bases: Spatial-Temporal Expectation-Maximization
Inversion for Zero-Shot Video Editing [42.7] 本稿では,ゼロショット映像編集のためのビデオインバージョン手法を提案する。
インバージョンプロセス中に低ランクの表現で入力映像をモデル化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 11:20:18 GMT)
On Comparing Fair Classifiers under Data Bias [42.4] 本研究では,データ偏差の変化が公正分類器の精度と公平性に及ぼす影響について検討する。
我々の実験は、既存のフェアネスダッシュボードにデータバイアスリスクの尺度を統合する方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 11:10:26 GMT)
On Reducing the Amount of Samples Required for Training of QNNs:
Constraints on the Linear Structure of the Training Data [42.2] 絡み合ったトレーニングサンプルを使用することで、量子ニューラルネットワーク(QNN)はトレーニングプロセスに必要なトレーニングサンプルの量を著しく削減する可能性がある。
トレーニングサンプルの集合における絡み合いの平均度は,QNNの期待品質を予測するのに有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:22:53 GMT)
Building Variable-sized Models via Learngene Pool [40.0] 近年,Stitchable Neural Networks (SN-Net) が提案されている。
SN-Netはリソース制約の少ないモデルを構築するという課題に直面している。
本稿ではこれらの課題を克服するために,Leargen Poolと呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:46:01 GMT)
Diversity from Human Feedback [39.1] 本稿では,人間のフィードバックから行動空間を学習する問題を提案し,その解法として人間フィードバックからの多様性(Diversity from Human Feedback, DivHF)を提案する。
DivHFは、人間のフィードバックをクエリすることで、人間の好みと整合した振る舞いを学習する。
本研究では,DivHF を品質多様性最適化アルゴリズム MAP-Elites に統合し,QDax スイート上で実験を行うことにより,DivHF の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:58:34 GMT)
Bias and Fairness in Chatbots: An Overview [38.2] 現代のチャットボットはより強力で、現実世界のアプリケーションで使われてきた。
膨大なトレーニングデータ、非常に大きなモデルサイズ、解釈可能性の欠如、バイアス緩和、公正保存は困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:38:28 GMT)
ConSequence: Synthesizing Logically Constrained Sequences for Electronic
Health Record Generation [37.7] 本稿では、ドメイン知識を逐次生成ニューラルネットワーク出力に統合するための効果的なアプローチであるConSequenceを提案する。
本研究では,コンシークエンスの電子健康記録作成における効果を実証し,コンシークエンスの時間的・空間的制約満足度を総合的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 18:43:37 GMT)
SIFU: Side-view Conditioned Implicit Function for Real-world Usable
Clothed Human Reconstruction [37.1] 本稿では,Side-view Decoupling Transformerと3D Consistent Texture Refinementパイプラインを組み合わせた新しいアプローチであるSIFUを紹介する。
SMPL-X正規化をクエリとして使用して、2D機能を3Dにマッピングするプロセスにおいて、サイドビュー機能を効果的に分離する。
われわれのアプローチは、3Dプリンティングやシーンビルディングといった実用的応用にまで拡張され、現実世界のシナリオでその幅広い実用性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 11:45:45 GMT)
Rich and Poor Texture Contrast: A Simple yet Effective Approach for
AI-generated Image Detection [37.0] 最近の生成モデルは、写真画像の生成において印象的な性能を示している。
人間は、信じられないほどリアルに見えるAI生成画像と実際の画像とを区別することはほとんどできない。
本稿では,多種多様な生成モデルを用いて生成した偽画像を識別できる新しいAI生成画像検出器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 07:48:34 GMT)
Toward Open-ended Embodied Tasks Solving [36.6] textitDiffusion for Open-ended Goals (DOG)は、組み込みAIがオープンエンドタスクの目標に対して柔軟に計画および行動できるように設計されたフレームワークである。
DOGは、オンライン計画と制御を適応的に行うために、拡散モデルの生成技術を最先端の訓練なし指導技術と相乗効果する。
私たちの仕事は、AIの適応性と、オープンな目標に対処する能力を高めることに光を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 08:43:26 GMT)
Correcting Diffusion Generation through Resampling [36.0] 本研究では, 生成画像と接地画像の分布差を低減できる粒子フィルタリングフレームワークを提案する。
提案手法は, 画像生成タスクにおいて, 欠落したオブジェクトの誤りを効果的に補正し, 画質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:35:13 GMT)
Towards Robust Pruning: An Adaptive Knowledge-Retention Pruning Strategy
for Language Models [35.6] 本稿では,高密度言語モデルの埋め込み空間と特徴空間を忠実に再現する訓練後プルーニング戦略を提案する。
他の最先端のベースラインと比較して、我々の手法は、SST2、IMDB、AGNewsのデータセット上でBERTによる精度、スパーシリティ、ロバスト性、およびプルーニングコストのバランスが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 02:19:17 GMT)
Topological Data Analysis for Neural Network Analysis: A Comprehensive
Survey [35.3] このサーベイは、ニューラルネットワーク分析におけるトポロジカルデータ分析(TDA)の適用を包括的に調査する。
我々は、TDAを用いて、データとニューラルネットワークから位相情報を得るための様々な戦略について議論する。
深層学習の実践的意義を考察し、特に敵対的検出やモデル選択といった分野に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 09:50:57 GMT)
Risk-aware Meta-level Decision Making for Exploration Under Uncertainty [35.0] 本稿では,地域・グローバル探索に伴うトレードオフのバランスをとるために,リスク対応型メタレベル意思決定フレームワークを提案する。
その結果,局所探査とグローバル探査のバランスをとることで,より効率的に大規模環境を探索できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:12:46 GMT)
RadImageGAN -- A Multi-modal Dataset-Scale Generative AI for Medical
Imaging [34.6] RadImageGANは、最初のマルチモーダルラジオグラフィーデータジェネレータである。
12の解剖学的領域と130の病理組織を3つのモードで高精細な合成医療画像データセットを生成することができる。
そこで,RadImageGANから自動ラベル付きデータを合成することにより,下流の4つのセグメント化データセットの性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 17:47:31 GMT)
Impact of Adversarial Training on Robustness and Generalizability of
Language Models [33.8] この研究は、言語モデルにおける敵対的訓練に対する異なるアプローチの深い比較を提供する。
以上の結果から,データ拡張の事前トレーニングや,入力空間の摂動によるトレーニングにより,より堅牢性を達成できることが示唆された。
学習モデルのニューロンの言語的相関解析により、改良された一般化は「より専門化された」ニューロンによるものであることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 08:57:08 GMT)
Accurate Differential Operators for Hybrid Neural Fields [33.7] レンダリングとシミュレーションでは、ハイブリッドニューラルネットワークは顕著で不合理なアーティファクトを引き起こす可能性がある。
本稿では,局所的なフィールドフィッティングを用いて,事前学習したニューラルネットワークからより正確な導関数を得るポストホック演算子を提案する。
また、初期信号を保持しながら直接神経誘導体を精製する自己教師型微調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 20:14:58 GMT)
Multi-Energy Guided Image Translation with Stochastic Differential
Equations for Near-Infrared Facial Expression Recognition [32.3] 小型NIRデータに収まる不均一なモダリティ間での顔表現を変換するNIR-SDEを提案する。
NFER-SDEはNIR FERの性能を大幅に改善し、2つの利用可能なNIR FERデータセットで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 15:17:42 GMT)
KEEC: Embed to Control on An Equivariant Geometry [32.2] 本稿では,表現学習が未知および複雑な力学において最適な制御を可能にする方法について検討する。
Koopman Embed to Equivariant Control (KEEC) はモデル学習と制御のために提案されている。
KEECの有効性は、ロレンツ63のようなカオス的なシステムを含む、挑戦的な力学系で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 11:11:49 GMT)
Benchmarking Distribution Shift in Tabular Data with TableShift [32.1] TableShiftは、表データの分散シフトベンチマークである。
財政、教育、公共政策、医療、市民参加を含む。
我々は、堅牢な学習法とドメイン一般化法とともに、いくつかの最先端データモデルを比較した大規模な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 18:19:07 GMT)
BELT:Bootstrapping Electroencephalography-to-Language Decoding and
Zero-Shot Sentiment Classification by Natural Language Supervision [31.4] 提案手法は,脳波表現学習をブートストラップする汎用的で効率的なフレームワークである。
意味情報とゼロショットの一般化を理解するための大きなLM能力により、BELTはインターネットスケールのデータセットで訓練された大規模なLMを使用する。
脳から言語への翻訳やゼロショット感情分類を含む2つの特徴ある脳復号タスクについて、最先端の成果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 02:15:31 GMT)
Sparse Multitask Learning for Efficient Neural Representation of Motor
Imagery and Execution [30.2] 運動画像(MI)と運動実行(ME)タスクのためのスパースマルチタスク学習フレームワークを提案する。
MI-ME分類のためのデュアルタスクCNNモデルが与えられた場合、過渡的な接続に対して、サリエンシに基づくスペーシフィケーションアプローチを適用する。
以上の結果から, この調整された疎水性は, 過度に適合する問題を緩和し, 少ないデータ量でテスト性能を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 09:06:16 GMT)
ASVD: Activation-aware Singular Value Decomposition for Compressing
Large Language Models [29.9] 本稿では,Large Language Models (LLMs) 圧縮のためのポストホック学習自由圧縮パラダイムについて検討する。
本稿では,これらの制約に対処するために,アクティベーション対応特異値分解(ASVD)と呼ばれるトレーニングフリーアプローチを提案する。
実験により、ASVDは推論能力を失うことなく、ネットワークを10%から20%圧縮できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 08:41:24 GMT)
Disentangled Representation Learning for Controllable Person Image
Generation [29.7] 本稿ではDRL-CPGという新しいフレームワークを提案する。
我々の知る限り、私たちは人物画像生成のためのトランスフォーマーによる非絡み合いの潜在表現を初めて学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 07:15:58 GMT)
The Generalization Gap in Offline Reinforcement Learning [29.0] オフライン学習アルゴリズムは、オンライン学習アルゴリズムよりも、新しい環境でパフォーマンスが悪くなります。
行動クローニングは強力なベースラインであり、最先端のオフラインRLおよびシーケンスモデリングアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:40:52 GMT)
A Representative Study on Human Detection of Artificially Generated
Media Across Countries [29.0] 最先端の偽造品は「本物の」メディアとほとんど区別がつかない。
大多数の参加者は、いつ人間や機械が生成したと評価するかを単に推測している。
さらに、AIによって生成されたメディア受信は、あらゆるメディアタイプとすべての国で、より人間らしく投票される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:34:52 GMT)
JADE: A Linguistics-based Safety Evaluation Platform for Large Language
Models [27.9] JADEは、シード質問の言語的複雑さを強化し、広範囲に使われているLLMを同時に一貫的に破壊するターゲット言語ファジィングプラットフォームである。
ノーム・チョムスキー(Noam Chomsky)の変質生成文法(transformational-generative grammar)のセミナル理論に基づいて、JADEは生成規則と変換規則の列を呼び出し、元の質問の構文構造の複雑さを増す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:58:24 GMT)
Neural Speech Embeddings for Speech Synthesis Based on Deep Generative
Networks [27.6] 脳信号から音声合成が可能な脳音声合成技術について紹介する。
また, 音声処理中に神経生理学的活性化の基盤となる神経特徴と音声の埋め込みを包括的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 08:12:08 GMT)
Mutual Enhancement of Large and Small Language Models with Cross-Silo
Knowledge Transfer [27.6] 大規模言語モデル (LLM) には幅広い知識が与えられているが、そのタスク固有の性能は、しばしば準最適である。
タスク固有のデータで微調整 LLM を必要とするが、プライバシー上の懸念からアクセスできない可能性がある。
本研究では,より小さな言語モデル (SLM) でLLMを強化し,クライアント上でプライベートなタスク固有データを用いて学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 09:52:32 GMT)
Data fission: splitting a single data point [27.5] 本稿では、このような有限サンプルの分割を実現するための、より一般的な方法論を提案する。
我々は、データ分割、データ彫刻、p値マスキングに代わる方法として、メソッドデータフィッションと呼ぶ。
トレンドフィルタリングやその他の回帰問題に対する選択後推論など,いくつかのアプリケーションでの手法を例示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:04:32 GMT)
Beyond Gradient and Priors in Privacy Attacks: Leveraging Pooler Layer
Inputs of Language Models in Federated Learning [27.0] フェデレートラーニング(FL)では、データをローカルに保存し、モデル更新のみを送信することで、ユーザのプライバシの基盤となる分散トレーニングを強調している。
近年,プライバシ攻撃に関する一連の研究は,FLの文脈における言語モデルからセンシティブなトレーニングテキストを抽出することにより,ユーザのプライバシを損なうものとなっている。
本稿では,様々なバッチサイズ設定におけるテキストの回復率を著しく向上させ,検出し難い革新的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 01:19:59 GMT)
SuperPrimitive: Scene Reconstruction at a Primitive Level [26.9] 共同カメラのポーズと画像やモノクロビデオからの密度の高い幾何学的推定は依然として難しい問題である。
多くの高密度増分再構成システムは、画像画素を直接操作し、多視点幾何学的手がかりを用いて3次元位置を解く。
我々はスーパープリミティブ(SuperPrimitive)と呼ばれる新しいイメージ表現でこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:44:03 GMT)
Evidence-based Interpretable Open-domain Fact-checking with Large
Language Models [26.9] 実世界のシナリオにおけるクレームチェックのためのオープンドメイン説明可能なFact-checking(OE-Fact)システムについて紹介する。
OE-Factシステムは、大規模言語モデル(LLM)の強力な理解と推論能力を利用してクレームを検証できる。
OE-Fact システムは,クローズドドメインとオープンドメインの両方のシナリオにおいて,一般的なファクトチェックベースラインシステムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 09:27:50 GMT)
Neural-PBIR Reconstruction of Shape, Material, and Illumination [26.6] ニューラルネットワークを用いた物体再構成と物理ベースの逆レンダリング(PBIR)を組み合わせた高精度かつ高効率な物体再構成パイプラインを提案する。
我々のパイプラインは、まず、ニューラルネットワークSDFに基づく形状再構成を利用して、高品質であるが、潜在的に不完全な物体形状を生成する。
最終段階では、ニューラルネットワークによる予測により、PBIRを行い、初期結果を洗練し、オブジェクトの形状、材料、照明の最終的な高品質な再構築を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 11:12:16 GMT)
TCJA-SNN: Temporal-Channel Joint Attention for Spiking Neural Networks [26.4] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的妥当性、エネルギー効率、強力な時間情報表現能力によって、広く関心を集めている。
本稿では,TJA-SNNと呼ばれるSNNの時間・チャネル共同注意機構について述べる。
提案するTJA-SNNフレームワークは,空間次元と時間次元の両方からスパイクシーケンスの意義を効果的に評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 01:01:22 GMT)
Towards Human-like Perception: Learning Structural Causal Model in
Heterogeneous Graph [26.4] 本研究では,HG-SCM(構造因果モデルとしての異種グラフ)という新しい解を提案する。
グラフスキーマから派生したセマンティクスに基づく無知変数の構築と、高度な因果発見技術を導入して、これらの変数間のタスクレベルの因果関係を自動的に学習する。
HG-SCMは標準偏差を最小限に抑え、予測力と一般化性の両方の観点からその有効性と優位性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 04:34:35 GMT)
Exploiting Representation Bias for Data Distillation in Abstractive Text
Summarization [25.5] 深層モデルでは入力空間の多様性を捉えることができないことを示す。
モデルのサンプル空間の多様性を学習するために、クラスタリング技術を使用します。
余分なデータポイントをフィルタリングしてモデルをより堅牢にし、データ空腹を減らすためのメトリクスを考案しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:30:03 GMT)
Learning for CasADi: Data-driven Models in Numerical Optimization [25.0] 本稿では,CasADi(L4CasADi)フレームワークを提案する。
L4CasADiは、PyTorchで学習したモデルをCasADiとシームレスに統合し、効率的でハードウェアが加速する数値最適化を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:03:58 GMT)
Neutral Editing Framework for Diffusion-based Video Editing [24.4] 本稿では,複雑な非剛性編集を可能にするニュートラル編集(NeuEdit)フレームワークを提案する。
NeuEditは、拡散ベースの編集システムのチューニング編集プロセスを強化する「中立化」の概念を導入している。
多数のビデオの実験は、NeuEditフレームワークの適応性と有効性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:28:32 GMT)
OpenSD: Unified Open-Vocabulary Segmentation and Detection [24.1] オープン語彙のセグメンテーションと検出タスクを処理するために,OpenSDと略されるユニバーサル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。
エンドツーエンドのセグメンテーションと検出にCLIPをよりよく活用するために、語彙内ドメインと語彙外ドメインを扱うための2つの分類器を提案する。
その結果,OpenSDはクローズド・オープン・ボキャブラリ設定とオープン・ボキャブラリ設定の両方において,最先端のオープン・ボキャブラリセグメンテーションと検出方法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 08:51:34 GMT)
SimPSI: A Simple Strategy to Preserve Spectral Information in Time
Series Data Augmentation [23.7] 本稿では,時系列データ拡張におけるスペクトル情報(SimPSI)の保存方法を提案する。
SimPSIは、保存マップで重み付けされた元の入力スペクトルと拡張入力スペクトルを混合することによりスペクトル情報を保存する。
我々は,SimPSIを様々な時系列データ拡張に適用し,その効果を広範囲の時系列ベンチマークで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 06:39:04 GMT)
Class-Prototype Conditional Diffusion Model for Continual Learning with
Generative Replay [22.9] 破滅的な忘れ方を減らすことは、継続的な学習における重要なハードルである。
Deep Generative Replay (GR)は、モデルのメモリ能力を向上するために、以前のタスクからサンプルを生成する技術を提供する。
大きな問題は、生成したデータの品質がオリジナルのものと比べて低下することである。
CPDM(Class-Prototype Conditional Diffusion Model)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 17:39:42 GMT)
A conservative hybrid physics-informed neural network method for
Maxwell-Amp\`{e}re-Nernst-Planck equations [22.8] 提案アルゴリズムはダミー変数の固有近似を自動決定する手段を提供する。
元の手法は2次元問題に対して検証される。
提案手法は,一次元の場合に容易に一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:58:41 GMT)
Can Learning Be Explained By Local Optimality In Low-rank Matrix
Recovery? [21.8] 本研究では,低ランク行列回復,行列補完,行列センシングについて検討した。
真の解は、穏やかな条件下でのテキストリクトサドルポイントとして現れる。
行列の完備化において、わずかにランクの過大評価と穏やかなノイズがあったとしても、真の解は非臨界あるいは厳密なサドル点として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 20:13:45 GMT)
Generalized Graph Prompt: Toward a Unification of Pre-Training and
Downstream Tasks on Graphs [21.6] GraphPromptは、グラフに関する新しい事前トレーニングおよびプロンプトフレームワークである。
トレーニング済みタスクとダウンストリームタスクを共通タスクテンプレートに統合する。
また、学習可能なプロンプトを使用して、トレーニング済みモデルから最も関連性の高い知識を見つけるために、下流タスクを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 06:54:50 GMT)
Grounding Foundation Models through Federated Transfer Learning: A
General Framework [20.9] GPT-4のような基礎モデル(FM)は、様々な自然言語処理やコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な成功を収めている。
FMをドメイン固有のタスクに適応させたり、ドメイン固有の知識で拡張することで、FMの潜在能力を最大限に活用することができる。
近年,フェデレート・トランスファー・ラーニング(FTL)を活用したFMの基盤化の必要性が,学術と産業の両面で強く現れている。
FTL-FM研究の強い成長と、FTL-FMが産業応用に与える影響を動機として、FTL-FMフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 10:03:42 GMT)
Camera-based 3D Semantic Scene Completion with Sparse Guidance Network [20.9] セマンティック・シーン・コンプリート (SSC) は, 限られた観察結果から, 3次元シーン全体における各ボクセルのセマンティック・コンプリート(セマンティック・シーン・コンプリート)を予測することを目的としている。
本稿では,SGNと呼ばれるエンドツーエンドカメラベースのSSCフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 04:17:27 GMT)
Transformer-based Selective Super-Resolution for Efficient Image
Refinement [20.8] SSR(Selective Super-Resolution)は、画像を重複しないタイルに分割し、ピラミッドアーキテクチャで様々なスケールで興味あるタイルを選択し、これら選択したタイルを深い特徴で再構築する。
最先端の手法と比較して、FIDスコアは26.78から10.41に削減され、BDD100Kデータセットの計算コストは40%削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 07:31:00 GMT)
Fast Internet Computer Consensus [20.5] 本稿では,単一のラウンドトリップ時間でトランザクションを確認可能な,最初の回転型リーダ状態マシンレプリケーション(SMR)プロトコルを提案する。
本稿では,高速経路におけるブロック終端遅延の最適化を可能にする新しいデュアルモード機構を提案する。
我々は,Fast Internet Computer Consensus(FICC)プロトコルの正当性を証明し,そのオープンソース実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 12:32:58 GMT)
FP8-BERT: Post-Training Quantization for Transformer [20.5] 本稿では,FP8の有効性を定量的に検証し,評価後の量子化を精度の低下なく行う方法を提案する。
FP8 を用いた PTQ は INT8 の精度を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 02:14:34 GMT)
Natural Actor-Critic for Robust Reinforcement Learning with Function
Approximation [20.4] 本研究では,トレーニングシミュレータとテスト環境間のモデルミスマッチに対して頑健な評価政策を決定することを目的として,ロバスト強化学習(RL)について検討する。
本稿では2つの新しい不確実性集合の定式化を提案し,その1つは二重サンプリングに基づくものであり,もう1つは積分確率計量に基づくものである。
複数の MuJoCo 環境と実世界の TurtleBot ナビゲーションタスクにおいて,提案した RNAC アプローチによって学習されたポリシーの堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 18:42:08 GMT)
MuFuzz: Sequence-Aware Mutation and Seed Mask Guidance for Blockchain Smart Contract Fuzzing [19.6] スマートコントラクトファズリングのためのシーケンシャル・アウェア・ミュータントとシードマスク誘導戦略を開発した。
設計を MuFuzz という新しいスマートコントラクトファザに実装し,それを3つのベンチマークで広範囲に評価する。
全体として、MuFuzzは最先端のファズーよりも高いブランチカバレッジ(25%まで)を実現し、既存のバグ検知器よりも30%多くのバグを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:37:34 GMT)
Hacking Task Confounder in Meta-Learning [19.1] ひとつのバッチにより多くのタスクを追加すると、実際に一般化性能が低下することを示す。
本稿では,タスク共同創設者を排除したメタ学習因果学習表現(MetaCRL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:33:40 GMT)
GAMC: An Unsupervised Method for Fake News Detection using Graph
Autoencoder with Masking [18.8] グラフベースのテクニックは、このソーシャルコンテキストを取り入れているが、大きなラベル付きデータセットの必要性によって制限されている。
本稿では,マスキングとコントラスト学習を備えたグラフオートエンコーダを用いた,教師なしの偽ニュース検出手法であるGAMCを紹介する。
情報伝達のコンテキストと内容の両方を自己教師付き信号として活用することにより,ラベル付きデータセットの要求を無効化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:34:29 GMT)
Pointer Networks Trained Better via Evolutionary Algorithms [18.7] Pointer Network(PtrNet)は、組合せ最適化問題(COP)を解決するための特定のニューラルネットワークである。
本稿では進化的アルゴリズム(EA)を用いたPtrNetの学習の利点を深く掘り下げる。
EAは同じ計算時間でソリューションの品質を最大30.21%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 14:33:01 GMT)
Dynamic Pricing and Learning with Bayesian Persuasion [18.6] 我々は,商品の価格設定に加えて,販売者が「広告計画」にコミットする,新たな動的価格設定と学習環境を考える。
我々は、バイエルンの一般的な説得フレームワークを使用して、これらのシグナルが購入者の評価と購入反応に与える影響をモデル化する。
我々は、過去の購入応答を利用して最適な価格と広告戦略を適応的に学習できるオンラインアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:39:36 GMT)
DaGAN++: Depth-Aware Generative Adversarial Network for Talking Head
Video Generation [18.5] 顔画像から高密度な3次元顔形状を学習するための新しい自己教師手法を提案する。
また,画素レベルの不確実性を学習し,幾何学習のためのより信頼性の高い剛体移動画素を知覚する戦略を提案する。
我々は,3D対応のクロスモーダル(e,外見,深度)アテンション機構を開発し,粗い方法で顔のジオメトリーを捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:20:24 GMT)
Learning Differentiable Particle Filter on the Fly [18.5] 微分可能な粒子フィルタは、シーケンシャルベイズ推論技術の新たなクラスである。
本稿では,データ到着時にモデルパラメータを更新できるように,微分可能な粒子フィルタのためのオンライン学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 17:54:40 GMT)
Efficient Parallelization Layouts for Large-Scale Distributed Model
Training [18.4] 本研究では,大規模言語モデルのトレーニング構成に関する総合的研究を行う。
マイクロバッチサイズを1にすることで,トレーニングレイアウトの効率が向上するのが普通だ。
最も効率的な構成により、さまざまなモデルサイズに対して最先端のトレーニング効率を達成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 14:56:18 GMT)
The Rashomon Importance Distribution: Getting RID of Unstable, Single
Model-based Variable Importance [18.2] 多様性の重要性の定量化は、遺伝学、公共政策、医学といった分野における高い評価の疑問に答えるのに不可欠である。
本稿では,すべての優れたモデルの集合にまたがる変数の重要性を定量化し,データ分布にまたがって安定な新しい変数重要度フレームワークを提案する。
私たちのフレームワークは非常に柔軟で、既存のモデルクラスやグローバル変数の重要度メトリクスと統合できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:12:06 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） (Sun, 10 Dec 2023 06:47:33 GMT)
Dynamic Adversarial Attacks on Autonomous Driving Systems [17.9] 本稿では,自律走行システムのレジリエンスに挑戦する攻撃機構を提案する。
我々は、他の移動車に搭載された画面に対向パッチを動的に表示することにより、自動運転車の意思決定プロセスを操作する。
我々の実験は、現実の自律走行シナリオにおけるこのような動的敵攻撃の実装が最初に成功したことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 04:14:56 GMT)
SGNet: Structure Guided Network via Gradient-Frequency Awareness for
Depth Map Super-Resolution [17.8] 深度超解像は高分解能(HR)深度を低分解能(LR)深度から復元することを目的としており、そこではRGB画像がこの課題を促進するためにしばしば使用される。
最近の画像誘導型DSRアプローチは、主に深度構造を再構築するための空間領域に焦点を当てている。
本稿では、勾配や周波数領域にもっと注意を払う構造案内ネットワーク(SGNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 07:17:06 GMT)
Semi-Supervised Segmentation of Functional Tissue Units at the Cellular
Level [17.6] 細胞レベルでの機能的組織単位セグメンテーション法を提案する。
提案手法は, 細胞レベルでの機能的組織単位のセグメンテーションにおける現状と同等である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:57:05 GMT)
Reconstruction of Cortical Surfaces with Spherical Topology from Infant
Brain MRI via Recurrent Deformation Learning [16.9] MRIからの皮質表面再構成(CSR)は、脳の構造と機能を研究する鍵となる。
本稿では,数秒以内に効率よく球面マッピングを行う手法を提案する。
乳児期脳MRIに対するアプローチの有効性を実証し,CSRに重大な課題を提起した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 20:20:16 GMT)
SAM as an Optimal Relaxation of Bayes [16.7] シャープネス・アウェア(SAM)およびそれに関連する逆深層学習法は、一般化を大幅に改善することができるが、その基盤となるメカニズムはまだ完全には理解されていない。
ここでは,期待される負の損失を最適凸下界に置き換えるベイズ目標の緩和としてSAMを確立する。
この接続により、新しいAdamのようなSAMの拡張が自動的に妥当な不確実性の推定値を得ることができ、時には精度も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:37:38 GMT)
Machine Learning for Health symposium 2023 -- Findings track [16.7] ML4H 2023は、様々な健康関連分野における問題に関する高品質な申請を招待した。
紙は、高度な技術的洗練と健康への影響の高い成熟した仕事をターゲットにしていた。
Findingsのトラックは、洞察に富んだ議論を引き起こしたり、コミュニティにとって価値のあるリソースとして機能したり、新しいコラボレーションを可能にする可能性のある新しいアイデアを探していた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 21:54:58 GMT)
Existence and Minimax Theorems for Adversarial Surrogate Risks in Binary
Classification [16.6] 敵対的訓練は、敵の攻撃に対して堅牢な訓練方法の最も一般的な方法の1つである。
我々は、逆代理リスクに対する証明と存在、正則性、およびミニマックス定理について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:10:23 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） (Sun, 10 Dec 2023 09:17:17 GMT)
Beyond One Model Fits All: Ensemble Deep Learning for Autonomous
Vehicles [16.4] 本研究では,Mediated Perception, Behavior Reflex, Direct Perceptionの3つの異なるニューラルネットワークモデルを紹介する。
我々のアーキテクチャは、グローバルなルーティングコマンドを使用して、ベース、将来の潜伏ベクトル予測、補助タスクネットワークからの情報を融合し、適切なアクションサブネットワークを選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 04:40:02 GMT)
Adaptive Parameter Selection for Kernel Ridge Regression [16.4] 本稿ではカーネルリッジ回帰(KRR)のパラメータ選択問題に焦点をあてる。
KRRの特別なスペクトル特性により、パラメータ間隔の微妙な分割が、2つの連続するKRR推定値の差を縮めることが分かる。
我々は、いわゆるLepskii型原理に従って、KRRの早期ストッピング型パラメータ選択戦略を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:28:20 GMT)
A Comprehensive Survey on Multi-modal Conversational Emotion Recognition
with Deep Learning [15.7] マルチモーダル会話感情認識(MCER)は、会話シーンにおけるテキスト、音声、視覚情報を用いて、話者の感情状態を認識し、追跡することを目的としている。
従来の単一発話のマルチモーダル感情認識や単一モーダルな会話感情認識とは異なり、MCERはより複雑な感情的相互作用の関連を扱う必要がある、より困難な問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:07:23 GMT)
Ethical Considerations for Responsible Data Curation [15.7] 人中心型コンピュータビジョン(HCCV)のデータキュレーションは、しばしばプライバシーやバイアスの懸念を無視し、データセットや不公平なモデルにつながる。
本研究は,HCCV評価データセットの収集を目的とした,積極的に,ドメイン固有のレコメンデーション,目的,プライバシと同意,多様性に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:25:17 GMT)
Causality Guided Disentanglement for Cross-Platform Hate Speech
Detection [15.5] ソーシャルメディアプラットフォームはオープンな言論を促進する価値があるにもかかわらず、しばしば有害なコンテンツを広めるために利用される。
本研究では,あるプラットフォームのデータに基づいて学習し,複数のプラットフォームに一般化可能な,クロスプラットフォームのヘイトスピーチ検出モデルを提案する。
4つのプラットフォームにわたる実験は、一般化されたヘイトスピーチを検出する既存の最先端手法と比較して、モデルの有効性が向上していることを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:28:45 GMT)
Observation of dynamic non-Hermitian skin effects [14.7] 可変1次元の非相反2重鎖機械システムを用いて, 豊富な非エルミタンス皮膚動態を初めて実験的に観察した。
注目すべきは、動的NHSEは異なる動的相における様々な動的挙動で観察されることである。
本研究は,非エルミート力学に対する基礎的側面を明らかにし,新たな経路を開くことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 01:44:59 GMT)
Spach Transformer: Spatial and Channel-wise Transformer Based on Local
and Global Self-attentions for PET Image Denoising [14.6] 近年,PET画像の品質向上のために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が広く利用されている。
CNNは、受信フィールドが限られているため、長距離依存関係をうまくキャプチャできない。
本研究では,空間情報とチャネル情報を利用する効率的な空間的・チャネル的エンコーダ・デコーダ変換器であるSpach Transformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 08:47:05 GMT)
ReLoRA: High-Rank Training Through Low-Rank Updates [14.6] 本稿では、低ランク更新を利用して高ランクネットワークをトレーニングするReLoRAという新しい手法を提案する。
ReLoRAはGPU当たり最大5.5GbのRAMを節約し、モデルサイズとハードウェア設定に応じてトレーニング速度を9～40%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:21:29 GMT)
V2A-Mapper: A Lightweight Solution for Vision-to-Audio Generation by
Connecting Foundation Models [14.5] 基礎モデル(FM)の上に人工知能システムを構築することは、AI研究の新たなパラダイムになりつつある。
本稿では,基礎モデル,特にCLIP,CLAP,AudioLDMを活用することで,この問題に対する軽量な解決策を提案する。
提案手法では,V2A-Mapperを高速に訓練し,高忠実で視覚的に整合した音を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:36:07 GMT)
Context-Aware Code Generation Framework for Code Repositories: Local,
Global, and Third-Party Library Awareness [14.2] 既存のツールはしばしば作業コンテキスト、すなわちコードリポジトリと切り離され、生成されたコードは人間の開発者と似ていない。
我々は、コードリポジトリ内の情報を利用して論理エラーが少ないコードを生成する、textbf$A3$-CodGenと呼ばれる新しいコード生成フレームワークを提案する。
その結果、 textbf$A3$-CodGen フレームワークを採用することで、コードリポジトリ情報を LLM に抽出、ヒューズ、フィードし、より正確で効率的で再利用性の高いコードを生成することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:36:06 GMT)
Multimodality of AI for Education: Towards Artificial General
Intelligence [14.1] マルチモーダル人工知能(AI)アプローチは、教育的文脈における人工知能(AGI)の実現に向けた道を歩んでいる。
この研究は、認知フレームワーク、高度な知識表現、適応学習機構、多様なマルチモーダルデータソースの統合など、AGIの重要な側面を深く掘り下げている。
本稿は、AGI開発における今後の方向性と課題に関する洞察を提供する、教育におけるマルチモーダルAIの役割の意味についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:32:55 GMT)
A Study on the Generality of Neural Network Structures for Monocular
Depth Estimation [14.1] 分子深度推定の一般化に向けて,様々なバックボーンネットワークを深く研究する。
我々は、分布内と分布外の両方のデータセット上で、最先端のモデルを評価する。
我々はトランスフォーマーがCNNよりも強い形状バイアスを示すのを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:38:26 GMT)
A Comprehensive Dataset and Automated Pipeline for Nailfold Capillary
Analysis [13.6] 我々は,包括的データセット-321 画像 219 ビデオ,68 臨床報告,専門家アノテーションの作成に先駆的な取り組みを提示する。
本研究では, 種々の形態的・動的特徴を自動的に検出し, 測定できるエンド・ツー・エンドの爪折りキャピラリー解析パイプラインを提案する。
実験結果は, 異常部分の予測において, サブピクセル測定精度と90%の精度を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:33:41 GMT)
Staleness-Alleviated Distributed GNN Training via Online
Dynamic-Embedding Prediction [13.6] 本稿では,新しい分散GNNトレーニングフレームワークSAT(Staleness-Alleviated Training)を提案する。
SATのキーとなる考え方は、GNNの埋め込み進化を時間グラフとしてモデル化し、その上にモデルを構築し、将来の埋め込みを予測することである。
実験により,SATは埋込安定性を効果的に低減し,より優れた性能と収束速度を実現することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 14:56:21 GMT)
Occlusion-based Detection of Trojan-triggering Inputs in Large Language
Models of Code [12.6] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発の一体的な部分になりつつある。
潜在的攻撃面は、有毒なデータをトレーニングデータに注入して、モデルを脆弱にする、いわゆるトロイの木馬である。
モデル内にマニピュティブな振る舞いを隠すことで、ダウンストリームタスクにおけるモデルの整合性を損なうという重大な脅威を引き起こす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 20:37:39 GMT)
IL-NeRF: Incremental Learning for Neural Radiance Fields with Camera
Pose Alignment [12.6] インクリメンタルなNeRFトレーニングのための新しいフレームワークであるIL-NeRFを提案する。
IL-NeRFは、インクリメンタルなNeRFトレーニングを処理し、ベースラインを最大54.04%のレンダリング品質で上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 04:12:27 GMT)
Spectral Statistics of the Sample Covariance Matrix for High Dimensional
Linear Gaussians [12.5] 高次元安定状態遷移行列の予言のための通常最小二乗法(OLS)の性能
OLS推定器は、遠相遷移を発生させ、遠相遷移となり、推定誤差を悪化させるだけである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 06:55:37 GMT)
Restless Bandits with Average Reward: Breaking the Uniform Global
Attractor Assumption [12.5] 本研究では、離散時間と連続時間の両方の設定の下で、平均報酬基準による無限水平レストバンド問題について検討する。
我々は,任意の単一武器のポリシーを元の$N$武器の問題に対するポリシーに変換する,汎用的なシミュレーションベースのフレームワークを提案する。
どちらの設定でも、私たちの仕事はUGAPを必要としない最初の最適性の結果です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:59:41 GMT)
Temporal Supervised Contrastive Learning for Modeling Patient Risk
Progression [12.2] 本稿では,患者時系列の各段階の埋め込み表現を学習する教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。
組込み空間の近傍点は類似した予測クラス確率を持ち,(2)組込み空間の近傍点に同じ時系列マップの隣接時間ステップ,(3)組込み空間の遠く離れた領域に全く異なる原特徴ベクトルを持つ時間ステップを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:43:15 GMT)
Effects of Human Adversarial and Affable Samples on BERT Generalization [12.0] 本研究では,学習データ品質がモデルの一般化可能性に及ぼす影響について検討する。
トレーニングサンプルのサイズが一定であれば,10～30%のh-adversarialインスタンスを使用すれば,精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:40:14 GMT)
Exciton-Polariton Condensates: A Fourier Neural Operator Approach [11.7] 本稿では,Gross-Pitaevskii方程式の解を求めるために,機械学習に基づく演算子手法を提案する。
この研究は、ニューラル演算子のエキシトン-ポラリトン凝縮系への最初の直接的応用である。
その結果,提案手法は実験データよりも1000倍近い精度で精度を予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 11:36:18 GMT)
PromptCast: A New Prompt-based Learning Paradigm for Time Series
Forecasting [11.7] 既存の時系列予測手法では,数値列を入力とし,数値列を出力とする。
事前学習された言語基盤モデルの成功に触発されて、我々は新しい予測パラダイム、即時時系列予測を提案する。
この新たなタスクでは、数値入力と出力をプロンプトに変換し、予測タスクを文対文でフレーム化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:53:41 GMT)
Spatial-wise Dynamic Distillation for MLP-like Efficient Visual Fault
Detection of Freight Trains [11.1] 貨物列車の故障検出のための多層パーセプトロン(MLP)に基づく動的蒸留フレームワークを提案する。
学生モデルとのセマンティックな相違を効果的に解消する動的教師を提案する。
提案手法は現在の最先端検出器より優れており,より少ない計算コストでリアルタイム検出を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 09:18:24 GMT)
From Correspondences to Pose: Non-minimal Certifiably Optimal Relative
Pose without Disambiguation [10.9] 相対カメラのポーズを2つのキャリブレーションされたビュー間の対応で$n geq 5$から推定することは、コンピュータビジョンの基本的なタスクである。
我々は,処理後ステップを必要とせずに,対応関係から適切な相対カメラのポーズを直接推定できることを示す。
提案手法の有効性, 有効性, 精度を検証し, 総合的な合成および実世界の実験を通して本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 20:57:31 GMT)
Towards Automatic Boundary Detection for Human-AI Collaborative Hybrid
Essay in Education [10.6] 本研究では,滅多に調査されていない現実的な環境下でのAIコンテンツ検出について検討する。
まず,人書きコンテンツとAI生成コンテンツ間の遷移点の同定として,検出タスクを定式化した。
次に、エンコーダトレーニングプロセス中にAI生成コンテンツと人書きコンテンツとを分離する2段階のアプローチを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:29:43 GMT)
Leveraging Generative Language Models for Weakly Supervised Sentence
Component Analysis in Video-Language Joint Learning [10.5] テキストデータの徹底的な理解は、マルチモーダルビデオ解析タスクの基本的な要素である。
目的タスクに応じて文成分の意義を理解することで,モデルの性能を高めることができると仮定する。
本稿では,コンポーネントの相対的重要性を計算し,映像言語タスクの改善に利用するために,弱教師付き重要度推定モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 02:03:51 GMT)
Targeted and Troublesome: Tracking and Advertising on Children's
Websites [10.1] 児童向けウェブサイトにおけるトラッカー,指紋認証スクリプト,広告の有病率を測定した。
その結果、子ども向けウェブサイトの約90%が1つ以上のトラッカーを内蔵しており、約27%がターゲット広告を含んでいることがわかった。
次に、広告から抽出した画像とテキストの両方を処理するMLパイプラインを開発することにより、児童向けウェブサイト上の不適切な広告を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 10:14:30 GMT)
Early ChatGPT User Portrait through the Lens of Data [9.5] 実世界のChatGPTデータセットの詳細な分析を行い、ユーザとChatGPTのマルチターン会話を行う。
ユーザの人口統計や関心の変化を理解することによって、人間とAIの相互作用の性質の変化に光を当てることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 07:08:51 GMT)
MISCA: A Joint Model for Multiple Intent Detection and Slot Filling with
Intent-Slot Co-Attention [9.4] グラフに基づくジョイントモデルである最近の高度なアプローチは、まだ2つの潜在的な問題に直面している。
我々はMISCAというジョイントモデルを提案する。
我々のMISCAは、意図-スロットのコアテンション機構とラベルアテンション機構の基盤層を導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:38:41 GMT)
FedReverse: Multiparty Reversible Deep Neural Network Watermarking [9.3] FedReverseは、堅牢な著作権保護のための新しい多党可逆的な透かしアプローチである。
FedReverseは可逆であり、全クライアントの同意を得て完全な透かしを除去できる。
本稿では,MNISTデータセットに基づいて学習した多層パーセプトロン(MLP)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の総合シミュレーションにより,FedReverseをさらに評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:29:01 GMT)
Take an Irregular Route: Enhance the Decoder of Time-Series Forecasting
Transformer [9.3] 本稿では,エンコーダとデコーダのボトムアップおよびトップダウンアーキテクチャを利用して,完全かつ合理的な階層を構築するためのFPPformerを提案する。
6つの最先端ベンチマークによる大規模な実験は、FPPformerの有望な性能を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 06:50:56 GMT)
Runtime Stealthy Perception Attacks against DNN-based Adaptive Cruise
Control Systems [9.0] 本稿では,実行時認識攻撃下での深層ニューラルネットワークを用いたACCシステムのセキュリティ評価を行う。
攻撃を誘発する最も重要な時間を選択するための文脈認識戦略を提案する。
実車,実車,現実的なシミュレーションプラットフォームを用いて,提案攻撃の有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:50:20 GMT)
Online Statistical Inference for Stochastic Optimization via
Kiefer-Wolfowitz Methods [8.9] The distribution for the Polyak-Ruppert-averaging type Kiefer-Wolfowitz (AKW) estimators。
分布結果は、統計効率と関数クエリの複雑さのトレードオフを反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 02:13:08 GMT)
Repairing Regressors for Fair Binary Classification at Any Decision
Threshold [8.3] 同時にすべてのしきい値で公正なパフォーマンスを向上できることを示します。
本研究では,異なる保護群に対する分類の分布の類似度を捉える分布パリティの形式的尺度を導入する。
我々の主な成果は、最適輸送に基づく新しい後処理アルゴリズムを提案し、分散パリティを確実に最大化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 20:08:43 GMT)
GenDepth: Generalizing Monocular Depth Estimation for Arbitrary Camera
Parameters via Ground Plane Embedding [8.3] GenDepthは任意の車載カメラの設定に対してメートル法深度推定を行うことができる新しいモデルである。
地平面深度としてのカメラパラメータの新たな埋め込みを提案し,これらの埋め込みを対角領域アライメントと統合するアーキテクチャを提案する。
我々はGenDepthをいくつかの自律走行データセットで検証し、異なる車載カメラシステムに対する最先端の一般化能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:28:34 GMT)
Detection of Network and Genuine Network Quantum Steering [7.9] 我々の基準は、n-局所性量子ネットワークの違反により、より多くの量子ネットワークのステアリングを検出することができることを示す。
二つの分離可能な集合体は、星ネットワーク構成において真のネットワークステアリングを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:29:52 GMT)
DINAR: Diffusion Inpainting of Neural Textures for One-Shot Human
Avatars [7.8] 本稿では,1枚のRGB画像からリアルなフルボディアバターを作成するためのアプローチを提案する。
本手法は, SMPL-Xボディーモデルと組み合わせた神経テクスチャを用いて, アバターのフォトリアリスティックな品質を実現する。
実験では、最新のレンダリング品質と、新しいポーズや視点への優れた一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 11:09:47 GMT)
VerilogEval: Evaluating Large Language Models for Verilog Code
Generation [6.9] 本稿では,VerilogインストラクショナルWebサイトHDLBitsの156問題からなる総合評価データセットを提案する。
評価セットは、単純な組合せ回路から複雑な有限状態マシンまで、様々なVerilogコード生成タスクからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 00:23:04 GMT)
The WebCrow French Crossword Solver [6.8] 我々は、自動クロスワードソルバであるWebCrowをフランス語に拡張し、フランス語でクロスワードソルバを行う最初のプログラムとなる。
ヒントと回答のクロスワードデータの大規模なリポジトリがないことに対処するため、WebCrowはエキスパートと呼ばれる複数のモジュールを利用して、異種リソースから候補回答を取得する。
我々は2つの異なる課題において、WebCrowのパフォーマンスを人間と比較した。過去のクロスワードの量が限られていたにもかかわらず、フランスのWebCrowは競争力があり、スピードと精度で人間よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 02:11:02 GMT)
AesFA: An Aesthetic Feature-Aware Arbitrary Neural Style Transfer [6.5] この研究は軽量だが効果的なモデルであるAesFA -- Aesthetic Feature-Aware NSTを提案する。
第一の考え方は、イメージをその周波数で分解して、参照画像から美的スタイルをうまく切り離すことである。
ネットワークがより明確な表現を抽出する能力を改善するために、この研究は新たな美的特徴であるコントラッシブ・ロスを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:29:54 GMT)
Vivisecting the Dissection: On the Role of Trusted Components in BFT Protocols [6.5] 我々は、信頼されたコンポーネント(TC)をベースとしたByzantine Fault-tolerant(BFT)プロトコルは、実際、クラッシュフォールトトレラント(CFT)プロトコルと同じくらい耐障害性が高いと論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 00:39:22 GMT)
Foundation Model Assisted Weakly Supervised Semantic Segmentation [6.4] 高品質なセグメンテーション種子を生成するためのCLIPとSAMに基づくフレームワークを提案する。
SAM-based seeding (SAMS) モジュールは、粗いシードマップまたは細かなシードマップを生成するために各タスクに設計および適用される。
実験により, PASCAL VOC 2012の最先端性能とMS 2014の競争結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 18:19:44 GMT)
Modeling Uncertainty in Personalized Emotion Prediction with Normalizing
Flows [6.3] 本研究では,条件付き正規化フローを用いて予測の不確かさを捉える新しい手法を提案する。
感情認識とヘイトスピーチを含む3つの主観的NLP課題に対して,本手法の有効性を検証した。
開発した手法によって得られた情報により,従来の手法を超越したハイブリッドモデルの構築が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:21:41 GMT)
The performance of multiple language models in identifying offensive
language on social media [6.2] 本研究の目的は、さまざまなアルゴリズムを用いて攻撃的な投稿を識別する能力をテストすることである。
このプロジェクトの動機は、悪質な投稿のスクリーニングを自動化することで、これらの言語の人間検閲に対する害を軽減することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 18:58:26 GMT)
Dig-CSI: A Distributed and Generative Model Assisted CSI Feedback
Training Framework [6.2] 我々はDig-CSIと呼ばれるCSIフィードバックトレーニングフレームワークを設計する。
CSIフィードバックモデルをトレーニングするためのデータセットは、各ユーザ機器(UE)がアップロードした分散ジェネレータによって生成されるが、ローカルデータのアップロードは行わない。
実験の結果、Dig-CSIは古典的な集中学習で訓練されたモデルに匹敵する性能でグローバルなCSIフィードバックモデルを訓練できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 15:55:57 GMT)
Class-Aware Pruning for Efficient Neural Networks [5.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)の実行における計算コスト削減のために、プルーニングが導入されている。
本稿では,DNNを圧縮するクラスアウェアプルーニング手法を提案する。
実験結果から, このクラス認識プルーニング技術は, 重量とFLOPを著しく削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:07:54 GMT)
Singular Value Penalization and Semantic Data Augmentation for Fully
Test-Time Adaptation [5.9] テスト時間適応(FTTA)は、テストフェーズ中にソースドメイン上でトレーニングされたモデルをターゲットドメインに適応させる。
本稿では,その分散を最小化しながら特異値の和を最大化することを提案する。
これにより、モデルがより小さな特異値に焦点を合わせ、より挑戦的なクラス間の差別性を高め、予測結果の多様性を効果的に増大させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 01:08:56 GMT)
A Josephson Parametric Oscillator-Based Ising Machine [5.7] 本研究では、ジョセフソンパラメトリック発振器(JPO)ベースのタイル構造を導入し、スケーラブルな超伝導体ベースのイジングマシンの基本単位として機能する。
提案機は 7.5GHz の周波数で動作可能であり、CMOS ベースのシステムに比べて消費電力は大幅に少ない(3桁)。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:34:47 GMT)
Aligning Language Models with Offline Learning from Human Feedback [5.5] 環境と対話することなく言語モデルを調整するために,人間のフィードバックフレームワークからオフラインで学習する手法を提案する。
具体的には、フィルタリングアライメント(FA)、報酬重み付けレグレッション(RWR)、条件付きアライメント(CA)について検討し、言語モデルを人間の好みに合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 03:27:10 GMT)
AI Competitions and Benchmarks: How to ensure a long-lasting impact of a
challenge with post-challenge paper, benchmarks and other dissemination
action [5.5] この章は、チャレンジが正式に完了した後の様々な活動について記述する。
異なるアフターチャレンジ活動のターゲットオーディエンスを特定した。
チャレンジのさまざまなアウトプットは、それらを収集する手段としてリストアップされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:24:17 GMT)
Contraction-Guided Adaptive Partitioning for Reachability Analysis of
Neural Network Controlled Systems [5.4] 非線形フィードバックループにおける区間値到達可能集合の推定値を改善するための収縮誘導適応分割アルゴリズムを提案する。
ニューラルネットワーク検証ステップとリーチビリティパーティショニングレイヤの分離を活用することで、アルゴリズムは計算コストの少ない精度の向上を提供することができる。
本稿では,現状の手法と比較して,ランタイムのごく一部において,到達可能な集合推定の精度が大幅に向上したことを報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 00:21:38 GMT)
Constructing Vec-tionaries to Extract Latent Message Features from
Texts: A Case Study of Moral Appeals [5.3] Vec-tionaryは、元の語彙の適用範囲を広げることで、潜時メッセージの特徴の測定を改善する。
Vec-tionariesはテキスト、特に短いフォーマットのテキストから意味情報を抽出するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 20:37:29 GMT)
Guiding ChatGPT to Fix Web UI Tests via Explanation-Consistency Checking [5.3] Web UIテストの既存のテクニックは、古いものと一致する新しいWebページのターゲット要素を見つけることに重点を置いており、対応する壊れたステートメントを修復することができる。
本稿では,初期局所マッチングに Web UI の事前修復技術を用いて,ChatGPT を用いてグローバルマッチングを行う可能性について検討する。
本稿では,ChatGPTで強化した手法により,既存のWebテスト修復手法の有効性が向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:55:19 GMT)
Towards Stability of Autoregressive Neural Operators [5.2] 本研究では,Navier-Stokes流体の流れ,浅瀬の回転,高分解能な世界天気予報システムなどの科学的システムについて報告する。
設計原則をニューラル演算子に適用すると、長期予測のエラーが大幅に減少し、時間的地平線が長くなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:07:45 GMT)
TransGlow: Attention-augmented Transduction model based on Graph Neural
Networks for Water Flow Forecasting [4.9] 水量の水量予測は、水管理、洪水予測、洪水制御など様々な用途に有用である。
本稿では,GCRN(Graph Convolution Recurrent Neural Network)エンコーダデコーダの隠れ状態を増大させる時間予測モデルを提案する。
本稿では,河川,河川,湖上のカナダステーションのネットワークから,新たな水流のベンチマークデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 18:23:40 GMT)
Synergizing Quality-Diversity with Descriptor-Conditioned Reinforcement
Learning [4.8] 品質多様性最適化(Quality-Diversity Optimization)は進化的アルゴリズムの一種で、多種多様な高性能なソリューションのコレクションを生成する。
MAP-Elitesは、進化ロボティクスを含む様々な分野に適用された顕著な例である。
本研究は,(1)記述者条件付き評論家による多様度探索と勾配に基づく手法との整合性を考慮した政策グラディエント変動演算子を強化すること,(2)追加費用なしで記述者条件付き政策を学習するためにアクタ批判的訓練を活用すること,の3つの貢献を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:53:15 GMT)
Uncertainty Propagation through Trained Deep Neural Networks Using
Factor Graphs [4.7] 不確実性伝播は、入力不確かさをネットワーク予測に伝播させることにより、アレタリック不確かさを推定しようとする。
深層ニューラルネットワーク内の複雑な情報の流れに触発され,因子グラフを用いた非線形最適化問題として不確実性伝播を仮定して新しい手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 17:26:27 GMT)
Watch Where You Head: A View-biased Domain Gap in Gait Recognition and
Unsupervised Adaptation [4.6] 歩行認識は、歩行パターンによって人々を識別することを目的としたコンピュータビジョンタスクである。
UDAは、教師ありの方法で事前訓練されたモデルを、未ラベルのターゲットドメインに適応させようとする。
本稿では、目標領域の偏りから視角や歩行方向への歩行認識モデルの適用における基本的な現象を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 15:14:40 GMT)
Proceedings of the 2023 XCSP3 Competition [4.3] この文書は2023年のXCSP3コンペティションの手続きを表している。
その結果はCP'23(カナダ・トロントで2023年8月27日から8月31日まで開催された第29回国際制約プログラミングの原則と実践に関する国際会議)で発表された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:11:03 GMT)
Proceedings of the 2022 XCSP3 Competition [4.3] 大会の結果は、2022年7月31日から8月7日までイスラエルのハイファで開催されたFLOC (Federated Logic Conference) 2022 Olympic Gamesで発表された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 12:55:48 GMT)
Dynamic Appearance Particle Neural Radiance Field [4.1] 本研究では3次元シーンにおける視覚的要素の運動をモデル化するための粒子ベース表現を導入した動的外観粒子ニューラルレイダンス場(DAP-NeRF)を提案する。
DAP-NeRFは静的場と動的場の重ね合わせからなる。
静的場、粒子の視覚的特徴、運動モデルを含む全てのコンポーネントは、シーンに関する事前の幾何学的知識のない単眼ビデオから学習される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:54:06 GMT)
Nontrivial worldline winding in non-Hermitian quantum systems [3.9] 相互作用する量子系、例えば様々な非エルミート量子スピン鎖における非エルミート物理学を考察する。
このような非自明な世界線巻線は、絡み合いのエントロピーに準長距離的寄与をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:04:13 GMT)
Skew Probabilistic Neural Networks for Learning from Imbalanced Data [3.8] 本稿では,確率論的ニューラルネットワーク(PNN)とスキュー正規確率カーネルを用いた不均衡なデータ指向手法を提案する。
我々はSkewPNNが、ほとんどの実験環境でバランスの取れたデータセットと不均衡なデータセットの両方に対して、最先端の機械学習手法を大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:12:55 GMT)
A Note on the Convergence of Denoising Diffusion Probabilistic Models [3.8] 拡散モデルにより得られたデータ生成分布と分布との間のワッサーシュタイン距離の定量的上限を導出する。
この分野でのこれまでの研究とは異なり、我々の結果は学習したスコア関数を仮定しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 20:29:58 GMT)
On the Role of Entanglement and Statistics in Learning [3.7] 我々は,絡み合った,分離可能な,統計的に測定された学習モデルと学習モデルとの関係を理解することを進める。
我々は、QSQ学習と量子学習を交絡測定で指数関数的に分離するクラスC$を示す。
我々は,純度テスト,シャドウトモグラフィ,アベリア隠れ部分群問題,次数2$関数,植込み双斜め状態,クリフォード深度回路の出力状態について,超ポリノミカルQSQの下界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:55:09 GMT)
Stress Management Using Virtual Reality-Based Attention Training [3.7] また,VRによるアテンショントレーニングにより,記録された脳波信号における認識されたストレスインスタンスの数を減少させる結果が得られた。
本研究は、ストレス管理のためのVRベースのアテンショントレーニングの導入に関する予備的な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:42:00 GMT)
HiFi++: a Unified Framework for Bandwidth Extension and Speech
Enhancement [3.7] 帯域拡張と音声強調のための新しいHiFi++フレームワークを提案する。
改良されたジェネレータアーキテクチャにより、HiFi++は、これらのタスクにおける最先端技術と、より良く、または互換性を持って機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:52:10 GMT)
Investigating YOLO Models Towards Outdoor Obstacle Detection For
Visually Impaired People [3.5] 7種類のYOLOオブジェクト検出モデルが実装された。
YOLOv8は最高のモデルであることが判明し、その精度は80ドルに達し、よく知られたObstacleデータセットでは68.2%だった。
YOLO-NASは障害物検出作業に最適であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:16:22 GMT)
Forecasting Lithium-Ion Battery Longevity with Limited Data
Availability: Benchmarking Different Machine Learning Algorithms [3.5] この研究は、従来の機械学習とディープラーニングの両方で、さまざまな機械学習アルゴリズムの相対的なパフォーマンスを比較することを目的としている。
統計的データに基づいて手工芸品を投入した14種類の機械学習モデルについて検討した。
深層学習モデルは、特に生の限られたデータに対して不適切な性能を示すことが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 00:51:50 GMT)
Wild Motion Unleashed: Markerless 3D Kinematics and Force Estimation in
Cheetahs [3.4] 野生のチーターから得られたデータを用いて3次元運動量と関節トルクをリモートで推定するための軌道最適化手法を提案する。
平均再投影誤差17.69ピクセル(62.94ドル%$PCK)で3Dキネマティクスを再構築できる。
ジョイントトルクは地上の真理データに対して直接検証することはできないが、推定トルクは制御された環境での四重項の以前の研究と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:14:58 GMT)
Reply to "Comment on `Generalized James' effective Hamiltonian method' " [3.4] 我々の論文で与えられた3階ハミルトニアンは、ここで述べた条件の下でちょうどエルミート的である。
発散した実効ハミルトニアン(英語版)は、コメント(英語版)に示されるような時間依存的な状況下では確かに非エルミート的であるが、それは正確には非単体 truncated Dyson 級数に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 02:28:40 GMT)
Negative Pre-aware for Noisy Cross-modal Matching [3.1] 雑音対応は認識と修正が難しいため,クロスモーダルノイズロバスト学習は難しい課題である。
本稿では,雑音の多い下流タスクに対する大規模視覚言語モデルファインタニングのための,否定的事前認識型クロスモーダルマッチングソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:52:36 GMT)
TaBIIC: Taxonomy Building through Iterative and Interactive Clustering [2.8] 本稿では,反復的かつインタラクティブなプロセスにおいて,両方のアプローチからインスピレーションを得る方法を検討する。
本稿では,本手法が様々なデータソースに適用可能であることを示し,オントロジーにより直接的に組み込むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 12:17:43 GMT)
Finding Concept Representations in Neural Networks with Self-Organizing
Maps [2.8] ニューラルネットワークの層活性化が抽象概念の神経表現にどのように対応するかを調べるために,自己組織化マップをどのように利用できるかを示す。
実験の結果, 概念の活性化マップの相対エントロピーは適切な候補であり, 概念の神経表現を同定し, 特定するための方法論として利用できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 12:10:34 GMT)
UNeR3D: Versatile and Scalable 3D RGB Point Cloud Generation from 2D
Images in Unsupervised Reconstruction [2.8] UNeR3Dは、2Dビューのみから詳細な3D再構成を生成するための新しい標準を設定している。
私たちのモデルは、教師付きアプローチに関連するトレーニングコストを大幅に削減します。
UNeR3Dはシームレスな色遷移を保証し、視力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 15:18:55 GMT)
Graph-based Prediction and Planning Policy Network (GP3Net) for scalable
self-driving in dynamic environments using Deep Reinforcement Learning [2.8] グラフベースの予測とポリシーネットワーク(GP3Net)フレームワークは、非定常環境向けに提案されている。
A時間グラフは、それらの参加者の将来の軌跡を予測するために、交通参加者間の相互作用をモデル化する。
目に見えない新しい気象条件下では、GP3Netはより少ないトラフィック違反で所望の経路を完成させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 06:04:45 GMT)
GCFA:Geodesic Curve Feature Augmentation in the Pre-Shape Space [2.6] 本稿では,形状空間理論に基づく特徴増大法,すなわちGCFAと呼ばれる測地曲線特徴増強法を提案する。
提案手法は,小サンプルデータセットに対して単純で効果的で無感な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 14:35:45 GMT)
Spin fractionalization and zero modes in the spin-$\frac{1}{2}$ XXZ
chain with boundary fields [2.6] 反強磁性スピン $frac12$ XXZ 鎖がその端で分数スピン $frac14$ をホストすることを示す。
零端場の極限において、これらの分数スピン作用素は、かつて基底状態と第1励起状態によって広がる低エネルギー部分空間に射影され、P. Fendley citeFendley によって発見された強い零エネルギーモードと同一視される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:02:59 GMT)
CLeaRForecast: Contrastive Learning of High-Purity Representations for
Time Series Forecasting [2.6] 時系列予測(TSF)は現代社会において重要であり、多くの領域にまたがっている。
従来の表現学習に基づくTSFアルゴリズムは、典型的には、分離された傾向周期表現を特徴とする対照的な学習パラダイムを取り入れている。
CLeaRForecastは,高純度時系列表現をサンプル,特徴量,アーキテクチャ浄化手法を用いて学習するための,新しいコントラスト学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 04:37:43 GMT)
Parameterized steering criteria via correlation matrices [2.5] パラメータ化相関行列を用いた二部量子状態のステアリング基準のファミリについて述べる。
これらのステアリング基準は、既存のステアリング基準よりも、よりステアリング可能な状態を検出する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 02:24:03 GMT)
Mechanical Characterization and Inverse Design of Stochastic Architected
Metamaterials Using Neural Operators [2.5] 機械学習は、建築された材料の設計のための変革的なツールとして登場しつつある。
ここでは、ディープニューラル演算子(DeepONet)を活用した、エンドツーエンドの科学MLフレームワークを紹介する。
2光子リソグラフィーを用いて印刷した脊椎の微細構造から得られた結果,機械的応答の予測誤差が5～10%の範囲内であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 18:04:40 GMT)
Exploring Public's Perception of Safety and Video Surveillance
Technology: A Survey Approach [2.5] 本研究は,コミュニティの一般公衆安全に関する懸念,既存の監視技術に対する見解,および都市環境における安全向上のためのAI駆動型ソリューションに対する認識を総合的に分析し,シャーロットに焦点をあてたものである。
本研究は, 年齢, 性別, 民族, 教育水準などの人口統計学的要因を調査し, 公衆の認識や公衆の安全への懸念, 解決策の可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 15:53:37 GMT)
Learning the Causal Structure of Networked Dynamical Systems under
Latent Nodes and Structured Noise [2.4] 本稿では,そのノードの時系列データから線形ネットワーク力学系(NDS)の隠れ因果ネットワークを学習する。
NDSのダイナミクスは、一対のノード間で急激な関連を生み出す色付きノイズによって駆動され、問題をはるかに困難にしている。
ノイズ相関と部分観測可能性の課題に対処するため,観測ノードの時系列データから計算した特徴ベクトルを各ノードに割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:21:33 GMT)
Maximum flow-based formulation for the optimal location of electric
vehicle charging stations [2.3] 本稿では,EV充電需要を最大フロー問題として駅に割り当てるモデルを提案する。
実世界のシナリオを扱うための我々のアプローチのスケーラビリティを実証し、モントリオール市の方法論を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:49:09 GMT)
Secured Quantum Identity Authentication Protocol for Quantum Networks [2.3] 本稿では、悪意のある絡み合いから量子ネットワークを保護する量子ID認証プロトコルを提案する。
既存のプロトコルとは異なり、提案された量子認証プロトコルは共有秘密鍵の定期的な更新を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:36:49 GMT)
PyCSP3: Modeling Combinatorial Constrained Problems in Python [2.3] PyCSP$3$はPythonライブラリで、制約された問題のモデルを宣言的な方法で記述できます。
このドキュメントでは、50以上のイラストレーションモデルを持つPyCSP$3$について知っておく必要があるすべてのものを見つけることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 12:46:50 GMT)
RBPGAN: Recurrent Back-Projection GAN for Video Super Resolution [2.3] ビデオスーパー解像度(VSR)のためのRBPGAN(Recurrent Back-Projection Generative Adversarial Network)を提案する。
RBPGANは2つの最先端モデルを統合して、制作されたビデオの精度を損なうことなく、両方の世界で最高のものを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:30:20 GMT)
Language-Conditioned Semantic Search-Based Policy for Robotic
Manipulation Tasks [2.1] 言語条件のセマンティックサーチに基づくオンラインサーチベースのポリシーを作成する手法を提案する。
提案手法は,CALVINベンチマークのベースライン性能を超越し,ゼロショット適応性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:17:00 GMT)
Multimodality in Online Education: A Comparative Study [2.0] 現在のシステムは、教育分野に焦点をあてていない単一のキューのみを考慮に入れている。
本稿では,オンライン教室における認識とその展開に影響を与えるマルチモーダルアプローチの必要性を強調した。
各キューで利用可能なさまざまな機械学習モデルを比較し、最も適切なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 07:12:15 GMT)
FastPart: Over-Parameterized Stochastic Gradient Descent for Sparse
optimisation on Measures [2.0] 本稿では,コニックパーティクルグラディエントDescent(CPGD)のスケーラビリティを高めるために,ランダム特徴と協調してグラディエントDescent戦略を利用する新しいアルゴリズムを提案する。
i) 降下軌道に沿った解の総変動規範は、安定を保ち、望ましくないばらつきを防止し、 (ii) 収率$mathcalO(log(K)/sqrtK)$$$K以上の大域収束保証を確立し、アルゴリズムの効率と有効性を示す; (iii) さらに、分析と確立を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 20:41:43 GMT)
VAE-IF: Deep feature extraction with averaging for unsupervised artifact
detection in routine acquired ICU time-series [2.0] 本稿では,事前のラベル付けや信号固有知識を使わずに,微細分解能ICUデータ中のアーティファクトを検出するための教師なし手法を提案する。
提案手法は,変分オートエンコーダ(VAE)とアイフォレスト(iForest)モデルを組み合わせて特徴を学習し,異常を同定する。
提案手法は, 同等の感度を達成し, 外部データセットによく適合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 18:03:40 GMT)
Physics Informed Neural Network for Option Pricing [2.0] 物理インフォームド・ディープラーニングのアプローチをブラック・スコールズ方程式に適用し、アメリカとヨーロッパのオプションを価格に設定する。
本モデルは,市場データに対して適切な性能を示しながら,シミュレーションデータ上での価格変動を正確に把握することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:38:24 GMT)
PULSAR: Graph based Positive Unlabeled Learning with Multi Stream
Adaptive Convolutions for Parkinson's Disease Recognition [1.9] パーキンソン病(英: Parkinsons disease、PD)は、運動、発話、協調に影響を及ぼす神経変性疾患である。
本稿では,ウェブカメラで記録した指タップのビデオからPDをスクリーニングする新しい手法PULSARを提案する。
適応型グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いて,指触りタスクに特有の時間グラフを動的に学習した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:56:20 GMT)
Deep-Learning-Assisted Analysis of Cataract Surgery Videos [1.9] このような自動システムの需要が絶え間なく増加し、外科的ビデオ分析のための機械学習ベースのアプローチがもたらされた。
この論文は、白内障手術ビデオ解析における重要な課題に対処し、効率的な文脈認識システム構築の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 14:25:04 GMT)
QMGeo: Differentially Private Federated Learning via Stochastic
Quantization with Mixed Truncated Geometric Distribution [1.8] Federated Learning(FL)は、複数のユーザがグローバル機械学習(ML)モデルを共同でトレーニングできるフレームワークである。
このような分散フレームワークの重要な動機の1つは、ユーザにプライバシ保証を提供することである。
本稿では,DPを提供するのに必要なランダム性を導入するために,混合幾何分布を用いた新しい量子化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 04:44:53 GMT)
Secure and Efficient Entanglement Distribution Protocol for Near-Term
Quantum Internet [1.8] 本稿では,量子リンクが制限された古典量子ネットワークにおいて,量子デバイス間の絡み合いを分散するためのプロトコルを提案する。
提案プロトコルでは,蝶のネットワーク上での絡み合いを効率よく分散するために,絡み合わせスワップを用いる。
また、量子状態符号化による悪意のある絡み合いに対する絡み合い分布の確保のためのプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:38:40 GMT)
Neural Architecture Codesign for Fast Bragg Peak Analysis [1.7] 我々は,高速かつリアルタイムなブラッグピーク解析のためのニューラルネットワーク符号の合理化のための自動パイプラインを開発した。
我々の手法では、ハードウェアコストを含むこれらのモデルを強化するために、ニューラルアーキテクチャ検索とAutoMLを使用し、よりハードウェア効率の良いニューラルアーキテクチャの発見に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:42:18 GMT)
A Fast Numerical Solver of Quantum-inspired Ising Optimization Problems [1.7] 本稿では,Ising最適化問題に対する高速かつ効率的な解法を提案する。
我々の解法は古典的解法よりも桁違いに高速で、量子インスパイアされたアニールよりも少なくとも2倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 09:43:15 GMT)
Efficient Sparse-Reward Goal-Conditioned Reinforcement Learning with a
High Replay Ratio and Regularization [1.6] 高再生率(RR)と正則化を有する強化学習(RL)法は, より優れた試料効率により注目されている。
本稿では、これらのRL手法をスパース・リワード目標条件タスクに拡張することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 06:30:19 GMT)
Gotta be SAFE: A New Framework for Molecular Design [1.1] SAFE(Sequential Attachment-based Fragment Embedding)は化学構造のための新しい表記法である。
SAFEはSMILES文字列を、既存のSMILESsとの互換性を維持しながら、相互接続された断片ブロックの順序のないシーケンスとして再定義する。
我々のSAFE-GPTモデルは、多目的かつ堅牢な最適化性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:26:18 GMT)
Generating Infinite-Size Textures using GANs with Patch-by-Patch
Paradigm [1.1] GAN(Generative Adversarial Networks)を用いた無限サイズのテクスチャ画像生成手法を提案する。
提案手法は,単一のテクスチャ画像上にGANモデルをトレーニングし,局所的に相関し,より大きな画像を形成するためにシームレスに生成できる比較的小さなパッチを生成する。
トレーニングされたモデルは、局所的なテクスチャ構造を学び、任意のサイズの画像を生成すると同時に、一貫性と多様性を維持します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 15:09:39 GMT)
Data-driven optimal stopping: A pure exploration analysis [1.1] 最小限の最適性は、単純な後悔に対する下界を一致させて上界結果を完成させることによって検証される。
本研究は, 具体的な探査・探査戦略について, 簡単な後悔から累積後悔への移動について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:16:01 GMT)
Speech and Text-Based Emotion Recognizer [0.9] 我々は、音声感情認識のための公開データセットからバランスの取れたコーパスを構築する。
最良システムはマルチモーダル音声とテキストベースモデルであり,UA(Unweighed Accuracy)+WA(Weighed Accuracy)を119.66のベースラインアルゴリズムと比較して157.57の性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 05:17:39 GMT)
Large Language Models on Lexical Semantic Change Detection: An
Evaluation [0.8] Lexical Semantic Change Detectionは、Large Language Models(LLM)が広く関与していない数少ない領域の1つである。
本研究は,3世代にわたる言語モデルにまたがる,新しいプロンプトソリューションと包括的評価を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 21:26:35 GMT)
FM-G-CAM: A Holistic Approach for Explainable AI in Computer Vision [0.7] 我々は,コンピュータビジョンモデル,特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくモデルの予測を理解する必要性を強調した。
既存のCNN予測法は、主にグラディエント重み付きクラスアクティベーションマップ(Grad-CAM)に基づいており、単一のターゲットクラスのみに焦点を当てている。
本稿では,複数の上位予測クラスを考慮したFused Multi-class Gradient-weighted Class Activation Map (FM-G-CAM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:33:40 GMT)
Fine-Tuning or Retrieval? Comparing Knowledge Injection in LLMs [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は、事前訓練された重みの中に大量の事実情報をカプセル化する。
この知識は本質的に限られたものであり、トレーニングデータの特徴に大きく依存している。
我々は、ファインチューニングと検索強化という2つの一般的なアプローチを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:52:00 GMT)
Grid-SD2E: A General Grid-Feedback in a System for Cognitive Learning [0.5] この研究は、より汎用的で堅牢なグリッドモジュールを作成する際に、グリッドセルから部分的にインスピレーションを受けている。
我々はベイジアン推論とともに対話的かつ自己強化型認知システムを構築した。
最小の計算ユニットが抽出され、脳内の1つのニューロンに類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 08:12:22 GMT)
Activating Frequency and ViT for 3D Point Cloud Quality Assessment
without Reference [0.5] 与えられた3D-PCの非参照品質指標を提案する。
入力属性を品質スコアにマップするには、Deformable Convolutional Network(DCN)とViT(ViT)を組み合わせた軽量ハイブリッドディープモデルを用いる。
その結果,本手法は現在のNR-PCQA測度やPointXRのFR-PCQAよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:13:34 GMT)
Misclassification in Automated Content Analysis Causes Bias in
Regression. Can We Fix It? Yes We Can! [0.3] 我々は,コミュニケーション学者が誤分類バイアスをほとんど無視していることを,体系的な文献レビューで示している。
既存の統計手法では、人間のアノテータによって作成されたような「金の標準」検証データを使って誤分類バイアスを補正することができる。
我々は、Rパッケージの誤分類モデルの設計と実装を含む、そのような手法を導入し、テストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 21:21:21 GMT)
TapTree: Process-Tree Based Host Behavior Modeling and Threat Detection Framework via Sequential Pattern Mining [0.3] 本稿では,システムイベントのセマンティック情報をコンパイルすることでホスト動作を抽出するTapTreeを提案する。
最近のベンチマーク監査ログデータセット(DARPA OpTC)に対する評価では、TapTreeは、接続されたシステムイベントのセマンティクスを推論するために、ツリーパターンクエリとシーケンシャルパターンマイニング技術を使用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 15:12:55 GMT)
Using deep neural networks to improve the precision of fast-sampled
particle timing detectors [0.0] 粒子タイミング検出器の測定は、通過する粒子によって堆積された電荷の統計的変動によって生じる時間歩行効果に影響されることが多い。
定数分数判別器(CFD)アルゴリズムは、テスト設定と実行実験の両方において、この効果を緩和するために頻繁に使用される。
我々は、DESY-IIシンクロトロンの試験ビーム施設で取得したデータを用いて、様々なニューラルネットワークアーキテクチャを評価した。
我々は,検出器の読み出しチャネルに応じて,タイミング精度を8%から23%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:22:46 GMT)
Tree-based Implementation of the Small Matrix Path Integral for
System-Bath Dynamics [0.0] t-SMatPIアルゴリズムは、定義に基づいて、カーネル行列の簡単な計算よりもはるかに高速であることが示されている。
本手法は,開量子系の新しい性質を示し,高次数値スキームに一般化する可能性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 07:41:58 GMT)
Tractability of approximation by general shallow networks [0.0] xmapsto sum_k=1n a_kG(x, y_k)$, $ xinmathbbX$, by $G$-networks of the form $ xmapsto sum_k=1n a_kG(x, y_k)$。
独立次元境界を$n$で近似の度合いで取得し、関連する定数もすべて次元に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:07:35 GMT)
Towards chemical accuracy with shallow quantum circuits: A
Clifford-based Hamiltonian engineering approach [0.0] 我々は、回路深さと精度のトレードオフに対処するクリフォードに基づくハミルトン工学アルゴリズム、すなわちCHEMを提案する。
量子ハードウェアエミュレータを用いたアプローチの有効性を実証し,30量子ゲート未満の12量子ビットのシステムに対して化学的精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 11:58:25 GMT)
Towards Global, Socio-Economic, and Culturally Aware Recommender Systems [0.0] 文化的アイデンティティと社会経済的要因を考慮したレコメンデーターシステムの可能性を検討する。
エンターテイメント業界における消費者定期購読プラン選択のシナリオを提示する。
高度に調整されたANNモデルには、ドメイン固有のデータ、文化指標の選択、関連する社会経済的要因が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 07:36:06 GMT)
Towards Automated Support for the Co-Evolution of Meta-Models and
Grammars [0.0] 我々はメタモデルに基づくモデル駆動工学(MDE)アプローチに焦点をあて、テキスト言語を開発する。
本稿ではメタモデルと文法の共進化を支援する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:34:07 GMT)
Three-dimensional numerical schemes for the segmentation of the psoas
muscle in X-ray computed tomography images [0.0] 形態的,機能的画像像における底筋の解析は,サルコニアを評価するための正確なアプローチであることが判明した。
本研究は,低線量X線CT画像における3次元数値計算手法を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:37:39 GMT)
The long mean-life-time-controlled and potentially scalable qubits
composed of electric dipolar molecules based on graphene [0.0] 電気双極子分子からなる新しい種類の量子ビットを提案する。
外部の均一電場における電気双極子分子は単純な調和振動をとる。
我々は、中性原子と同じように電気双極子分子の量子ビットを操作することで量子計算を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 10:40:24 GMT)
The Conquest of Quantum Genetic Algorithms: The Adventure to Cross the
Valley of Death [0.0] 本稿では、進化的アルゴリズムの量子バージョンを設計する際に生じる困難について論じる。
論文には、これらの進化的アルゴリズムの量子バージョンであるPythonとQISKITの両方のコードが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 17:30:29 GMT)
Speeding up astrochemical reaction networks with autoencoders and neural
ODEs [0.0] 天体物理学では、複雑な化学反応ネットワークを解くことが不可欠であるが、計算的に要求される。
計算負荷を減らす伝統的なアプローチは、しばしば特定の化学ネットワークに特化しており、専門家の知識を必要とする。
本稿では,次元減少のためのオートエンコーダと,アストロケミカル反応ネットワーク計算を高速化するための潜時空間ニューラルODEソルバを用いた機械学習ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:04:18 GMT)
Software issues report for bug fixing process: An empirical study of
machine-learning libraries [0.0] 6つの機械学習ライブラリにおけるバグ修正プロセスにおける課題解決の有効性について検討した。
マシンラーニングライブラリで最も一般的な問題カテゴリは、バグ、ドキュメント、最適化、クラッシュ、拡張、新機能要求、ビルド/CI、サポート、パフォーマンスである。
本研究は,効率的な課題追跡プロセス,効果的なコミュニケーション,コラボレーションが,機械学習ライブラリの課題解決やバグ修正プロセスの効果的な解決に不可欠である,と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 21:33:19 GMT)
Simulating thermal qubits through thermofield dynamics [0.0] 本研究は熱場ダイナミクス(TFD)を用いた熱量子ビット系のシミュレーション手法について検討する。
この結果から、立方体に対するブロッホ球面表現はボゴリューボフ変換の項で記述できることが示されている。
この研究は、量子コンピューティングによる熱場力学を、この重要な分野を教え、学習することに興味のある教師や学生に紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 16:43:59 GMT)
Reinforcement Learning in Non-Markovian Environments [0.0] 本稿では,この定式化にQ-ラーニングアルゴリズムを適用した場合,非マルコビアン性による誤差を列挙する。
任意の非マルコフ環境下で強化学習を行うためにヴァン・ロイと共著者によって開発された新しいパラダイムに動機付けられ、関連する定式化を提案し、観測の非マルコフ性に起因する誤りを明示的に特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 12:08:13 GMT)
Quasiparticle dynamics in a superconducting qubit irradiated by a
localized infrared source [0.0] 我々は、焦点を絞った赤外線による照明下でのトランスモン量子ビットの性質を体系的に研究した。
入射光子の高エネルギーにもかかわらず、我々の観測はトラップによって支配される低エネルギー準粒子の動力学モデルとよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 14:01:14 GMT)
Quantum Private Information Retrieval from Coded Storage Systems [0.0] 量子プライベート情報検索(QPIR)プロトコルでは、複数のサーバから量子システムをダウンロードすることで、データベースから情報を取得することができる。
この論文は、既知の古典的PIRプロトコルと量子通信アルゴリズムを組み合わせることで、符号化ストレージのためのQPIRプロトコルを開発することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 12:36:10 GMT)
Physics-Aware Multifidelity Bayesian Optimization: a Generalized
Formulation [0.0] MFBO(Multifidelity Bayesian Method)は、クエリのサブセレクションのみに対して、コストの高い高忠実度応答を組み込むことができる。
State-of-the-artメソッドは純粋にデータ駆動型検索に依存しており、物理的なコンテキストに関する明示的な情報は含まない。
本稿では、これらのデータ駆動探索を高速化するために、工学的問題の物理領域に関する事前知識を活用することができることを認めた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 09:11:53 GMT)
Perceiving University Student's Opinions from Google App Reviews [0.0] 本研究は,アプリレビューの感情分類を行い,探索的分析により大学生のアプリ市場に対する行動を特定する。
TP, TF, TF IDFテキスト表現方式を用いて機械学習アルゴリズムを適用し, Bagging の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 12:34:30 GMT)
On the relativistic quantum mechanics of a photon between two electrons
in 1+1 dimensions [0.0] 波動方程式のローレンツ共変系は、1つの光子と2つの同一のスピン1半のディラック粒子からなる1次元の量子力学的3体系に対して定式化される。
マニファスト共分散は、マルチ時間波動関数のディラックの公式性を用いて達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:21:33 GMT)
On the reality of the quantum state once again: A no-go theorem for
$\psi$-ontic models [0.0] 我々は、Harrigan and Spekkens (HS)によって定義された$psi$-onticモデルが量子論を再現できないことを示す。
HS分類自体は問題であり、量子論を再現できるモデルのための空間は残っていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 20:20:02 GMT)
On the Use of Smart Hybrid Contracts to Provide Flexibility in
Algorithmic Governance [0.0] 盲目的に規制を強制するのではなく、監視のためにデプロイされるハイブリッドスマートコントラクトは、柔軟性を高めるために使用できる、と私たちは主張する。
柔軟性を高めるために、ハイブリッドスマートコントラクトは、人間の判断が必要なとき、人間またはそのグループの介入を要求するために停止するようにプログラムすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 01:51:27 GMT)
Nano1D: An accurate Computer Vision software for analysis and
segmentation of low-dimensional nanostructures [0.0] Nano1Dという名前のこのモデルは、事前処理、セグメンテーション、重なり合う物体と幾何学的測定の4つのステップを持っている。
長さや平均直径などの幾何学的特徴を分割し分析することに成功した。
モデルの主な強みは、重なり合うオブジェクトを99%以上の精度で分割して解析できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:46:02 GMT)
Music Recommendation on Spotify using Deep Learning [0.0] 約5000万から40億ギガバイトのデータをホストしているSpotifyでは、毎日膨大な量のデータが生成される。
本稿では,ディープラーニングのアプローチを応用して,利用者の嗜好度を最大化するための適切なフィルタリングを実現することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 07:35:17 GMT)
Modifying RL Policies with Imagined Actions: How Predictable Policies
Can Enable Users to Perform Novel Tasks [0.0] 強化学習に基づくロボットにアクセス可能なユーザは、ロボットの自律性とその行動に関する知識を使用して、新しいタスクを完了したいと考えるかもしれない。
1つの方法は、ユーザが遠隔操作によってロボットのアクション空間の一部を制御し、RLポリシーが残りを同時に制御することである。
本研究では,この問題を形式化し,Imaginary Out-of-Distribution Actions(IODA)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 20:40:45 GMT)
Misinference of interaction-free measurement from a classical system [0.0] 本研究では, 流体力学的なパイロット波を用いたインタラクションフリー計測の古典的な例を示す。
我々は、相互作用のない量子測定の既存の合理化が、波によって導かれる粒子の観点から、我々の流体力学系における古典的な記述を可能にすると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 12:36:36 GMT)
Micro-Macro Consistency in Multiscale Modeling: Score-Based Model
Assisted Sampling of Fast/Slow Dynamical Systems [0.0] 物理に基づくマルチ時間動的システムの研究において,サンプリングの高度化のための技術が開発されている。
機械学習の分野では、生成モデルの一般的な目標は、この密度から経験的なサンプルをトレーニングした後、ターゲット密度からサンプリングすることである。
本研究では,SGMをこのような結合フレームワークで利用することにより,マルチスケールな動的システムにおけるサンプリングを改善することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 00:46:37 GMT)
Maximum Entropy Principle as Postulate of Quantum Mechanics [0.0] 我々は、波動関数崩壊(WFC)は量子力学理論の論争的な側面のままであると主張する。
我々は、WFCとボルンの確率則の両方を除外した修正されたQM仮定を導入する。
この定式化の中で、WFCとボルンの規則は共に新しい性質となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 18:06:10 GMT)
Localisation of Regularised and Multiview Support Vector Machine
Learning [0.0] 正規化および多視点支援ベクトル機械学習問題の局所化版に対するいくつかの代表者定理を証明した。
一般のフレームワークは、いくつかの特別な場合において無限次元の入力空間と非損失関数を許容することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 10:31:09 GMT)
Leveraging AI for Natural Disaster Management : Takeaways From The
Moroccan Earthquake [0.0] 2023年にモロッコのアル・ハウズで発生したマグニチュード6.8の地震は、世界的な災害管理戦略に批判的な反映をもたらした。
本稿は, 優勝プロジェクトの総合的な文献レビュー, (ii) 優勝プロジェクトの概観, (iii) 重要な洞察と課題, (iv) さらなる行動のためのコミュニティコールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 17:18:26 GMT)
Informational non-reductionist theory of consciousness that providing
maximum accuracy of reality prediction [0.0] 本論では,非還元主義的意識論について考察し,現実の理論や生理学・心理学理論には適用できない。
意識情報理論(ITS)の発展の原則について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 13:27:10 GMT)
ICTSurF: Implicit Continuous-Time Survival Functions with Neural
Networks [0.0] 本研究はImplicit Continuous-Time Survival Function (ICTSurF)を紹介する。
ICTSurFは連続生存モデルに基づいて構築され、暗黙の表現を通して生存分布を構築する。
本手法は,ニューラルネットワークアーキテクチャに依存しない連続時間空間における入力を受信し,継続時間空間における生存確率を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 08:29:00 GMT)
Guardians of Trust: Navigating Data Security in AIOps through Vendor
Partnerships [0.0] AIOpsベンダは、エンドツーエンドのログ、トレース、メトリクスを取り込み、ITシステムの完全なスタック可観測性を提供するサービスを提供している。
この記事では、さまざまなベンダが提供するセキュリティ機能と、データ保護とプライバシを確保するためのベストプラクティスについて論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 21:44:11 GMT)
GANs and Closures: Micro-Macro Consistency in Multiscale Modeling [0.0] 本稿では,物理シミュレーションとバイアス法を併用して,条件分布をサンプリングする手法を提案する。
このフレームワークは, マルチスケールSDE動的システムサンプリングを改善することができることを示すとともに, 複雑性が増大するシステムにも期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 00:31:49 GMT)
Fused Extended Two-Way Fixed Effects for Difference-in-Differences with
Staggered Adoptions [0.0] FETWFE (Fused extended two-way fixed effect) を用いた1つのチューニングパラメータを持つ機械学習推定器を提案する。
FETWFEは確率が1の傾向の正しい制限を識別する。
また,条件付き平均処理効果の2つのクラスに対して,条件付き並列化傾向下での整合性も証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 20:16:39 GMT)
Food Classification with Convolutional Neural Networks and Multi-Class
Linear Discernment Analysis [0.0] 線形判別分析(LDA)は,クラス特徴の分離性を高めるために,多クラス分類法で実装することができる。
CNNは画像分類においてLDAよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 08:17:57 GMT)
Fast Classification of Large Time Series Datasets [0.0] 時系列分類(TSC)は、時系列マイニングにおいて最もインポートされたタスクである。
時系列データセットのサイズが永遠に大きくなるにつれて、従来のTSCメソッドはもはや十分ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 22:56:09 GMT)
Exploring Non-perturbative Corrections in Thermodynamics of Static Dirty
Black Holes [0.0] 本研究では、アインシュタイン-非線形電磁力学(ENE)-ディラトン理論の枠組みの中で、一様電場に浸漬された汚れたブラックホールの熱力学特性について検討した。
この分析は熱容量、ヘルムホルツ自由エネルギー、内部エネルギーなど様々な熱力学的な側面を掘り下げ、電場の影響下でのブラックホールの挙動に関する洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 17:32:20 GMT)
Explainable Identification of Hate Speech towards Islam using Graph
Neural Networks [0.0] 本研究では、グラフニューラルネットワークを用いて、イスラム教に対するヘイトスピーチを識別し、説明するための新しいパラダイムを提案する。
我々のモデルは、根底にある相関関係と因果関係の説明をしながら、一貫して優れた性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 15:46:54 GMT)
Entanglement Entropy Distributions of a Muon Decay [0.0] 崩壊と散乱過程の密度行列で生じる発散は、トレースとユニタリティによって正則化されることが示されている。
これらの発散は、崩壊する粒子の寿命または全散乱断面積によって規則化される。
また、この正則化は最終的な粒子のヘリシティーを期待できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 00:02:34 GMT)
Difference of Probability and Information Entropy for Skills
Classification and Prediction in Student Learning [0.0] サンプル空間Sでは、確率の値は結果が真か偽かを決定する。
与えられたサンプル空間 S = 1 における有限事象の確率 Pr(E1) + Pr(E2) + ... + Pr(En) の和。
argMaxPr(S)と学生効果の確率の違いは、学生にとっての学習対象の重みを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 04:10:41 GMT)
DevBots can co-design APIs [0.0] DevBotsは、ソフトウェア開発をサポートするためにさまざまなタスクを実行する自動化ツールである。
ソフトウェア開発におけるDevBotsの利用状況について,24の論文を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 02:29:05 GMT)
Design and Architecture for a Centralized, Extensible, and Configurable
Scoring Application [0.0] 現在の組織では、アプリケーションワークフローの次のステップを決定するために、多くのソフトウェアアプリケーションが重要な入力を必要としています。
本稿では、汎用最適化されたスコアリングエンジンの構想と設計方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 02:31:23 GMT)
Cross Fertilizing Empathy from Brain to Machine as a Value Alignment
Strategy [0.0] 本論文は, より誘惑的なアプローチを優先してしばしば無視されるにもかかわらず, この課題に対して共感が不可欠であると主張している。
我々は、倫理と共感をアルゴリズム的に理解する基盤として、脳の文脈内で道徳を基礎とする内在的アプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:12:03 GMT)
Consciousness as a logically consistent and prognostic model of reality [0.0] 因果関係は、周期的相互予測可能な性質の固定点を生成することができる。
脳は外界の因果関係を論理的に一貫した現実の予後モデルという形で反映するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 14:07:20 GMT)
Composite Survival Analysis: Learning with Auxiliary Aggregated
Baselines and Survival Scores [0.0] Survival Analysis (SA) は時間対イベントモデリングのデフォルト手法である。
本研究は,SAモデルのトレーニングと推論を,(1)集団の全体行動を捉えた集合的ベースラインハザードに分解し,(2)個別に分布した生存スコア,(2)そのメンバーの慣用的確率的ダイナミクスを,完全にパラメトリックな設定でモデル化することで改善する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 11:13:22 GMT)
COVID-19 Detection Using Transfer Learning Approach from Computed
Tomography Images [0.0] 我々は最近,CT(CT)画像データベースを用いた移動学習手法を提案する。
具体的には、新型コロナウイルス検出のための改良型Xceptionモデルの有効性について検討する。
その結果、検証サブセット上での精度、精度、リコール、マクロF1スコアにおけるメソッドの優位性を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 18:04:11 GMT)
COVID-19 Detection Using Slices Processing Techniques and a Modified
Xception Classifier from Computed Tomography Images [0.0] 本稿では,CT画像からCOVID-19を検出する方法を提案する。
モデル誤分類を減らすために、画像処理の2つの重要なステップが採用された。
Xceptionのアーキテクチャと事前訓練された重み付けにより、修正されたモデルはバイナリ分類を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 19:12:36 GMT)
Blind Evaluation Framework for Fully Homomorphic Encryption and Privacy-Preserving Machine Learning [0.0] Blind Evaluation Framework (BEF) は暗号的にセキュアなプログラミングフレームワークである。
条件式を評価することなく、暗号化空間における制御構造の実行を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 15:48:16 GMT)
Benchmarking of Query Strategies: Towards Future Deep Active Learning [0.0] 深層行動学習(DAL)のためのクエリ戦略をベンチマークする
DALは、クエリ戦略によって選択された高品質なサンプルに注釈を付けることで、アノテーションのコストを削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 04:17:16 GMT)
Arabic Handwritten Text Line Dataset [0.0] アラビア文字に特化して設計された新しいデータセットについて,単語レベルでのアノテート位置について述べる。
テキスト行へのセグメンテーションの問題は、このタスク専用の注意深い注釈付きデータセットが存在するため解決される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 14:32:25 GMT)
An atomic probe of dark matter differential interactions with elementary
particles [0.0] 標準模型を超えた物理学の探索は、実験物理学の主要な課題の1つである。
コマグネトメーターはそのような粒子に対して超高感度プローブを形成する。
本研究では,これらのフィールドを発見し,そのスペクトルを測定するマルチ原子種プローブを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 14:09:05 GMT)
Almost Equivariance via Lie Algebra Convolutions [0.0] ほぼ同値の定義を提供し、それをモデルで符号化する実践的な方法を与える。
具体的には、リー代数の畳み込みを定義し、それらがリー群畳み込みに対していくつかの利点を提供することを示す。
2つの存在定理を証明し、1つは多様体の等距離の有界距離におけるほぼ等距離の存在を示し、もう1つはヒルベルト空間の逆を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 23:43:08 GMT)
Aikyam: A Video Conferencing Utility for Deaf and Dumb [0.0] パンデミックの出現に伴い、コミュニケーション手段としてのビデオ会議プラットフォームの利用が大幅に増加した。
本稿では、既存のビデオ会議プラットフォームと併用してこれらの問題に対処できる全アクセス型ビデオ会議ユーティリティを提案する。
適切な意味的正しい文はシグナーのジェスチャーから生成され、システムによって解釈される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 18:27:33 GMT)
A quantitative fusion strategy of stock picking and timing based on
Particle Swarm Optimized-Back Propagation Neural Network and Multivariate
Gaussian-Hidden Markov Model [0.0] 本研究は,ストックタイミングとピック戦略を組み合わせた定量的核融合モデルを提案する。
我々はMGHMMが訓練した株と株式市場の状態に基づいて、予測と取引を行う。
本論文で提示する株式の選定とタイミングを取り入れた融合戦略は、金融分析の革新的な技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 10 Dec 2023 04:33:59 GMT)