Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Localized Symbolic Knowledge Distillation for Visual Commonsense Models [150.2]
ローカル化されたVisual Commonsenseモデルを構築し、ユーザが入力として(複数の)リージョンを指定できるようにします。大規模言語モデルから局所的なコモンセンス知識を抽出してモデルを訓練する。局所化コモンセンスコーパスのトレーニングにより,既存の視覚言語モデルを抽出し,リファレンス・アズ・インプット・インタフェースをサポートできることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:48:14 GMT)
Synergistic Interplay between Search and Large Language Models for Information Retrieval [141.2]
InteRにより、RMはLLM生成した知識コレクションを使用してクエリの知識を拡張することができる。 InteRは、最先端手法と比較して総合的に優れたゼロショット検索性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:04:34 GMT)
Interfacing Foundation Models' Embeddings [136.9]
FINDはファウンデーションモデルの埋め込みを調整するための汎用インターフェースである。これは、同じアーキテクチャと重みの下で、検索、セグメンテーション、textitetc.にまたがる様々なタスクに適用される。インターリーブされた埋め込み空間を考慮して,COCOデータセットに新たなトレーニングと評価アノテーションを導入したFIND-Benchを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:58:02 GMT)
Exploring Plain ViT Reconstruction for Multi-class Unsupervised Anomaly Detection [133.9]
本研究は,最近提案された多クラス非教師付き異常検出(MUAD)タスクについて検討する。通常のイメージと異常なイメージの両方を複数のクラスで同時にテストしながら、トレーニングには通常のイメージしか必要としない。単純なアーキテクチャを持つ平易な視覚変換器(ViT)は、複数のドメインで有効であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:28:59 GMT)
MedShapeNet -- A Large-Scale Dataset of 3D Medical Shapes for Computer Vision [119.3]
MedShapeNetは、医療アプリケーションへのデータ駆動ビジョンアルゴリズムの翻訳を容易にするために開発された。ユニークな特徴として、実際の患者の画像データに基づいて、形状の大部分を直接モデル化する。私たちのデータは、WebインターフェースとPythonアプリケーションプログラミングインターフェース(API)を介して自由にアクセスでき、差別的、再構成的、変動的なベンチマークに使用できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:39:31 GMT)
Alignment for Honesty [113.4]
我々は、正直に整合することの重要性を主張し、言語モデルが知識が欠如している場合に、積極的に質問に答えることを拒否します。この課題は、メトリクス開発、ベンチマーク作成、トレーニングという観点で包括的なソリューションを必要とする。正直さを強調する複数の効率的な微調整技術によってさらにインスタンス化されるフレキシブルなトレーニングフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:10:42 GMT)
Integral Continual Learning Along the Tangent Vector Field of Tasks [112.0]
本稿では,特殊データセットからの情報を段階的に組み込んだ軽量連続学習手法を提案する。ソースデータセットの0.4%まで小さく、小さな固定サイズのメモリバッファを保持しており、単純な再サンプリングによって更新される。提案手法は,異なるデータセットに対して,様々なバッファサイズで高い性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:52:00 GMT)
Beyond Human Data: Scaling Self-Training for Problem-Solving with Language Models [105.5]
人為的なデータに基づく微調整言語モデル(LM)が普及している。我々は、スカラーフィードバックにアクセス可能なタスクにおいて、人間のデータを超えることができるかどうか検討する。 ReST$EM$はモデルサイズに好適にスケールし、人間のデータのみによる微調整を大幅に上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:16:16 GMT)
How Well Does GPT-4V(ision) Adapt to Distribution Shifts? A Preliminary Investigation [105.4]
GPT-4Vは最も先進的な多モード基盤モデルとして機能する。本研究は, GPT-4Vの動的環境における適応性と一般化能力について, 厳密に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:48:07 GMT)
The Counterattack of CNNs in Self-Supervised Learning: Larger Kernel Size might be All You Need [103.3]
視覚変換器は、その卓越したスケーリングトレンドのおかげで、コンピュータビジョンにおいて急速に蜂起し、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を徐々に置き換えている。自己教師付き学習(SSL)に関する最近の研究は、サイムズ事前学習タスクを導入している。 SSLの文脈では、トランスフォーマーやセルフアテンションモジュールは本質的にCNNよりも適していると考えるようになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:23:42 GMT)
HeadArtist: Text-conditioned 3D Head Generation with Self Score Distillation [100.4]
本研究は,テキスト記述から3次元ヘッド生成のためのHeadArtistを提案する。従来の蒸留の監督の下でパラメータ化された3次元ヘッドモデルを最適化する効率的なパイプラインを考案した。実験結果から,本手法は適切な形状とフォトリアリスティックな外観を持つ高品質な3次元頭部彫刻を実現することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:59:25 GMT)
Agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents [98.9]
我々は、言語エージェントを人工知能への有望な方向と見なしている。 Agentsはオープンソースライブラリで、これらの進歩を広く非専門的な聴衆に開放することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:47:21 GMT)
Linear-Time Modeling of Linguistic Structure: An Order-Theoretic Perspective [97.6]
文字列内のトークンのペア間の関係をモデル化するタスクは、自然言語を理解する上で不可欠な部分である。これらの徹底的な比較は避けられ、さらに、トークン間の関係を文字列上の部分順序としてキャストすることで、複雑さを線形に減らすことができる。提案手法は,文字列中の各トークンの実際の数を並列に予測し,それに従ってトークンをソートすることで,文字列内のトークンの総順序を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:46:11 GMT)
Deep Internal Learning: Deep Learning from a Single Input [96.8]
多くの場合、手元にある入力からネットワークをトレーニングする価値がある。これは、単一の入力を使用してネットワークをゼロからトレーニングすることや、すでにトレーニング済みのネットワークを推論時に提供された入力例に適応することを含む。本研究の目的は,この2つの重要な方向に向けて,過去数年間に提案されてきた深層学習技術について報告することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:48:53 GMT)
COLMAP-Free 3D Gaussian Splatting [93.7]
本稿では,SfM前処理を使わずに新しいビュー合成を実現する手法を提案する。入力フレームを逐次的に処理し、一度に1つの入力フレームを取ることで3Dガウスを段階的に成長させる。提案手法は, 映像合成とカメラポーズ推定において, 大きな動き変化下での従来手法よりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:39:52 GMT)
CCM: Adding Conditional Controls to Text-to-Image Consistency Models [89.8]
本稿では,Consistency Models に ControlNet のような条件制御を追加するための代替戦略を検討する。軽量アダプタは、一貫性トレーニングを通じて、複数の条件下で共同で最適化することができる。これらの3つの解は, エッジ, 奥行き, 人間のポーズ, 低解像度画像, マスキング画像など, 様々な条件制御にまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:16:03 GMT)
A Hitchhiker's Guide to Geometric GNNs for 3D Atomic Systems [87.3]
原子系の計算モデリングの最近の進歩は、これらを3次元ユークリッド空間のノードとして埋め込まれた原子を含む幾何学的グラフとして表現している。 Geometric Graph Neural Networksは、タンパク質構造予測から分子シミュレーション、物質生成まで、幅広い応用を駆動する機械学習アーキテクチャとして好まれている。本稿では,3次元原子システムのための幾何学的GNNの分野について,包括的で自己完結した概要を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:44:19 GMT)
GSmoothFace: Generalized Smooth Talking Face Generation via Fine Grained 3D Face Guidance [83.4]
GSmoothFaceは、粒度の細かい3次元顔モデルによってガイドされる、2段階の一般化された話し顔生成モデルである。スピーカーのアイデンティティを保ちながらスムーズな唇の動きを合成することができる。定量的および定性的な実験は、リアリズム、唇の同期、視覚的品質の観点から、我々の方法の優位性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:00:55 GMT)
Weakly Supervised 3D Object Detection via Multi-Level Visual Guidance [81.7]
本稿では,3次元ラベルを必要とせずに2次元ドメインと3次元ドメイン間の制約を活用できるフレームワークを提案する。具体的には、LiDARと画像特徴をオブジェクト認識領域に基づいて整列する特徴レベルの制約を設計する。第二に、出力レベルの制約は、2Dと投影された3Dボックスの推定の重なりを強制するために開発される。第3に、トレーニングレベルの制約は、視覚データと整合した正確で一貫した3D擬似ラベルを生成することによって利用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:57:25 GMT)
VisoGender: A dataset for benchmarking gender bias in image-text pronoun resolution [80.6]
VisoGenderは、視覚言語モデルで性別バイアスをベンチマークするための新しいデータセットである。 We focus to occupation-related biases in a hegemonic system of binary gender, inspired by Winograd and Winogender schemas。我々は、最先端の視覚言語モデルをいくつかベンチマークし、それらが複雑な場面における二項性解消のバイアスを示すことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:08:18 GMT)
PathFinder: Guided Search over Multi-Step Reasoning Paths [80.6]
木探索に基づく推論経路生成手法であるPathFinderを提案する。動的デコードの統合により、多様な分岐とマルチホップ推論を強化する。我々のモデルは、大きな分岐因子を持つビームサーチに類似した複雑さを反映して、よく、長く、目に見えない推論連鎖を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:06:32 GMT)
VILA: On Pre-training for Visual Language Models [76.5]
ステップ・バイ・ステップ制御可能な比較によるVLM事前学習の設計オプションについて検討した。私たちは、最先端のモデルよりも一貫して優れたVisual LanguageモデルファミリであるVILAを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:58:18 GMT)
Efficient Streaming Language Models with Attention Sinks [76.5]
StreamingLLMは、大規模言語モデルが微調整なしで無限のシーケンス長に一般化できる効率的なフレームワークである。 StreamingLLMはLlama-2, MPT, Falcon, Pythiaを最大400万のトークンで安定かつ効率的な言語モデリングを実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 00:33:07 GMT)
DeepAccident: A Motion and Accident Prediction Benchmark for V2X Autonomous Driving [76.3]
本研究では,現実の運転において頻繁に発生する多様な事故シナリオを含む大規模データセットを提案する。提案したDeepAccidentデータセットには57Kの注釈付きフレームと285Kの注釈付きサンプルが含まれており、これは大規模なnuScenesデータセットの約7倍である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:13:09 GMT)
DreamVideo: High-Fidelity Image-to-Video Generation with Image Retention and Text Guidance [73.2]
本研究では,DreamVideo という名前の事前学習ビデオ拡散モデルに基づく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。我々のモデルには強力な画像保持能力があり、我々の知る限り、他の画像-映像モデルと比較して、UCF101で最高の結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:40:34 GMT)
TLControl: Trajectory and Language Control for Human Motion Synthesis [72.2]
本稿では,人間のリアルな動き合成のための新しい手法であるTLControlを提案する。まず、VQ-VAEをトレーニングし、ボディパーツによって構成されたコンパクトな潜伏運動空間を学習する。そこで我々は,関節の完全な軌跡の粗い初期予測を行うMasked Trajectories Transformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:18:18 GMT)
Vista-LLaMA: Reliable Video Narrator via Equal Distance to Visual Tokens [70.8]
Vista-LLaMAは、すべての視覚トークンと任意の言語トークンとの一貫性のある距離を維持する新しいフレームワークである。本稿では,現在の映像フレームを前フレームの助けを借りて,言語空間のトークンに投影する逐次視覚プロジェクタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:47:59 GMT)
Holoported Characters: Real-time Free-viewpoint Rendering of Humans from Sparse RGB Cameras [69.5]
一般のアパレルにおいて,人間俳優の高度にリアルなフリー視点映像をレンダリングするための最初のアプローチを提案する。提案手法は,動作中のアクターの4つのカメラビューと,各3次元骨格ポーズのみを必要とする。広い服装の俳優を扱い、さらに細かなダイナミックディテールを再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:45:52 GMT)
Equivariant Flow Matching with Hybrid Probability Transport [69.1]
拡散モデル (DM) は, 特徴量の多いジオメトリの生成に有効であることを示した。 DMは通常、非効率なサンプリング速度を持つ不安定な確率力学に悩まされる。等変モデリングと安定化確率力学の両方の利点を享受する幾何フローマッチングを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:13:13 GMT)
Data-Free Hard-Label Robustness Stealing Attack [67.4]
本稿では,Data-Free Hard-Label Robustness Stealing(DFHL-RS)攻撃について紹介する。ターゲットモデルのハードラベルをクエリするだけで、モデル精度とロバスト性の両方を盗むことができる。本手法は,AutoAttackに対して77.86%,頑健な39.51%の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:21:12 GMT)
GenHowTo: Learning to Generate Actions and State Transformations from Instructional Videos [67.4]
動作とオブジェクト状態変換の時間的一貫性と物理的に妥当な画像を生成するタスクに対処する。対象の変換を記述した入力画像とテキストプロンプトが与えられた場合、生成した画像は環境を保存し、初期画像内のオブジェクトを変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:37:36 GMT)
Spatial-Contextual Discrepancy Information Compensation for GAN Inversion [67.2]
空間的不一致情報補償に基づく新しいGAN-inversion法(SDIC)を提案する。 SDICは、オリジナルの画像と再構成/編集された画像との間の画像詳細のギャップを埋める。提案手法は,画像インバージョンと編集作業の両方において,高速な推論速度で優れた歪み適応性トレードオフを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:58:56 GMT)
Protein Design with Guided Discrete Diffusion [67.1]
タンパク質設計における一般的なアプローチは、生成モデルと条件付きサンプリングのための識別モデルを組み合わせることである。離散拡散モデルのためのガイダンス手法であるdiffusioN Optimized Smpling (NOS)を提案する。 NOSは、構造に基づく手法の重要な制限を回避し、シーケンス空間で直接設計を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:09:38 GMT)
3DGazeNet: Generalizing Gaze Estimation with Weak-Supervision from Synthetic Views [67.0]
本稿では,適応を伴わない新しい環境に直接適用可能な一般的な視線推定モデルを訓練することを提案する。視覚的擬似アノテーションを用いた多彩な顔の大規模データセットを作成し、シーンの3次元形状に基づいて抽出する。本研究では,本手法を視線一般化タスクにおいて検証し,真理データが得られない場合の最先端技術と比較して最大30%の改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:39:34 GMT)
ThinkBot: Embodied Instruction Following with Thought Chain Reasoning [66.1]
EIF(Embodied Instruction following)は、複雑な環境下でオブジェクトを相互作用させることで、エージェントが人間の指示を完了させる。我々は,人間の指導における思考連鎖を原因とした思考ボットを提案し,その不足した行動記述を復元する。私たちのThinkBotは、成功率と実行効率の両面で、最先端のEIFメソッドよりも大きなマージンで優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:30:09 GMT)
Quantum connection, charges and virtual particles [65.3]
量子バンドル $L_hbar$ には接続 $A_hbar$ が与えられ、そのセクションは標準波動関数 $psi$ がシュリンガー方程式に従う。 L_Cpm$ と接続 $A_hbar$ を相対論的位相空間 $T*R3,1$ に持ち上げ、粒子と反粒子の両方を記述する Dirac スピノルバンドルに結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:21:52 GMT)
Fast Training of Diffusion Transformer with Extreme Masking for 3D Point Clouds Generation [65.0]
我々は,効率的な3次元点雲生成に適したマスク付き拡散変圧器であるFastDiT-3Dを提案する。また,新しいボクセル対応マスキング手法を提案し,ボクセル化点雲から背景・地上情報を適応的に集約する。本手法は, マスキング比が99%近い最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:50:33 GMT)
Gated Linear Attention Transformers with Hardware-Efficient Training [64.3]
線形アテンションを持つトランスフォーマーは効率的な並列トレーニングを可能にするが、同時に2D隠れ状態を持つRNNとして定式化することができる。 RetNet (Sun et al., 2023) や TransNormerLLM (Qin et al., 2023a) のような最近の研究は、加法的 RNN 更新規則に大域的崩壊項を追加することにより、性能が大幅に向上すると考えている。並列形式のハードウェア効率の良いバージョンを開発し、シーケンスチャンク上でのブロック並列計算により、コアを引き続き活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:04:14 GMT)
One-Step Diffusion Distillation via Deep Equilibrium Models [64.1]
本稿では,拡散モデルを初期雑音から得られた画像に直接蒸留する簡易かつ効果的な方法を提案する。本手法は,拡散モデルからノイズ/イメージペアのみによる完全オフライントレーニングを可能にする。 GET は FID スコアの点で 5 倍の ViT と一致するので,DEC アーキテクチャがこの能力に不可欠であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:28:40 GMT)
GHuNeRF: Generalizable Human NeRF from a Monocular Video [63.7]
GHuNeRFはモノクロビデオから一般化可能なヒトNeRFモデルを学習する。広範に使われているZJU-MoCapデータセットに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:50:06 GMT)
Remote Sensing Vision-Language Foundation Models without Annotations via Ground Remote Alignment [61.8]
テキストアノテーションを使わずにリモートセンシング画像の視覚言語モデルを訓練する手法を提案する。私たちの重要な洞察は、リモートセンシング画像と言語を接続するための仲介手段として、地上で撮影されたコロケーションのインターネットイメージを使用することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:39:07 GMT)
Tell, don't show: Declarative facts influence how LLMs generalize [61.7]
大規模言語モデルが学習データにおける抽象的宣言文からどのように一般化するかを検討する。宣言文$S$の微調整は、$S$の論理結果のモデル可能性を高める。宣言的ステートメントの効果は、AIアシスタントの整列、天気予報、人口統計学的特徴の予測という3つの領域で一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:47:42 GMT)
Ahpatron: A New Budgeted Online Kernel Learning Machine with Tighter Mistake Bound [61.2]
オンラインカーネル学習のミスバウンダリを予算で検討する。我々はAhpatronと呼ばれる新しい予算付きオンラインカーネル学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:35:27 GMT)
Mining Gaze for Contrastive Learning toward Computer-Assisted Diagnosis [61.1]
医用画像のテキストレポートの代替としてアイトラッキングを提案する。医用画像を読み,診断する際に放射線科医の視線を追跡することにより,その視覚的注意と臨床的理由を理解することができる。対照的な学習フレームワークのためのプラグイン・アンド・プレイモジュールとして,McGIP (McGIP) を導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:45:49 GMT)
Unifying Correspondence, Pose and NeRF for Pose-Free Novel View Synthesis from Stereo Pairs [60.9]
この研究は、3次元視覚における挑戦的で先駆的な課題であるステレオペアからのポーズレスノベルビュー合成の課題に踏み込んだ。我々の革新的なフレームワークは、これまでとは違って、シームレスに2D対応マッチング、カメラポーズ推定、NeRFレンダリングを統合し、これらのタスクの相乗的強化を促進します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:22:44 GMT)
NAC-TCN: Temporal Convolutional Networks with Causal Dilated Neighborhood Attention for Emotion Understanding [60.7]
畳み込みTCN(NAC-TCN)を用いた近傍注意法を提案する。これを実現するために、Dilated Neighborhood Attentionの因果バージョンを導入し、畳み込みを組み込んだ。我々のモデルは、標準的な感情認識データセットに少ないパラメータを必要としながら、TCN、TCL、LSTM、GRUに匹敵する、より優れた、あるいは最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:41:30 GMT)
Learned representation-guided diffusion models for large-image generation [60.7]
自己教師型学習(SSL)からの埋め込みを条件とした拡散モデルを訓練する新しいアプローチを導入する。我々の拡散モデルは、これらの特徴を高品質な病理組織学およびリモートセンシング画像に投影することに成功した。実画像のバリエーションを生成して実データを増やすことにより、パッチレベルおよび大規模画像分類タスクの下流精度が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:45:45 GMT)
Dense X Retrieval: What Retrieval Granularity Should We Use? [59.4]
しばしば見過ごされる設計選択は、コーパスが索引付けされる検索単位である。提案手法はテキスト内の原子式として定義され,それぞれが別個のファクトイドをカプセル化している。その結果,命題に基づく検索は,従来の通訳法や文による検索方法よりも格段に優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:37:59 GMT)
Toward Real Text Manipulation Detection: New Dataset and New Solution [58.6]
プロフェッショナルなテキスト操作に関連する高コストは、現実世界のデータセットの可用性を制限する。本稿では,14,250枚のテキスト画像を含むリアルテキスト操作データセットを提案する。我々のコントリビューションは、実世界のテキスト改ざん検出の進歩を促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 02:10:16 GMT)
AdaptIR: Parameter Efficient Multi-task Adaptation for Pre-trained Image Restoration Models [58.1]
本稿では,事前学習した復元モデルに適応するためのパラメータ効率の良い移動学習手法であるAdaptIRを提案する。実験により,提案手法は0.6%しか使用せず,完全微調整よりも同等あるいはさらに優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:27:59 GMT)
0.1% Data Makes Segment Anything Slim [57.9]
SlimSAMは、非常に低いトレーニングコストで優れたパフォーマンスを実現する新しいSAM圧縮手法である。我々は、圧縮プロセスをプログレッシブな手順に分割する革新的な代替スリム化戦略を採用している。 SlimSAMは、既存の方法の10倍以上のトレーニングコストを必要とする一方で、大幅なパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:08:29 GMT)
Unsupervised Temporal Action Localization via Self-paced Incremental Learning [57.6]
本稿では,クラスタリングとローカライズトレーニングを同時に行うための,自己ペースの漸進学習モデルを提案する。我々は,2つの段階的なインスタンス学習戦略を設計し,ビデオ擬似ラベルの信頼性を確保する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:00:55 GMT)
Measuring Self-Supervised Representation Quality for Downstream Classification using Discriminative Features [56.9]
我々は,SimCLR,SwaV,MoCo,BYOL,DINO,SimSiam,VICReg,Barlow Twinsといった最先端の自己教師型モデルの表現空間について検討した。本稿では,標本が誤分類される可能性を確実に予測できる教師なしスコアである自己監督表現品質スコア(Qスコア)を提案する。 Q-Score正規化による微調整により、SSLモデルの線形探索精度はImageNet-100で5.8%、ImageNet-1Kで3.7%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:56:44 GMT)
Towards Faster k-Nearest-Neighbor Machine Translation [56.7]
k-nearest-neighbor 機械翻訳アプローチは、トークンをデコードする際に、データストア全体の重い検索オーバーヘッドに悩まされる。ニューラルネットワークの翻訳モデルとkNNが生成する確率によってトークンが共同で翻訳されるべきかどうかを予測するための,単純で効果的な多層パーセプトロン(MLP)ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:41:29 GMT)
Neural Video Fields Editing [56.6]
NVEditは、メモリオーバーヘッドを軽減し、現実世界の長いビデオの一貫性のある編集を改善するために設計された、テキスト駆動のビデオ編集フレームワークである。我々は、数百フレームの長いビデオのエンコーディングを可能にするために、三面体とスパースグリッドを用いたニューラルビデオフィールドを構築した。次に、オフザシェルフテキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルを用いて、ビデオフィールドをテキスト駆動編集エフェクトに更新する。実験により,本手法はフレーム間の一貫性を保ちながら数百フレームの編集に成功していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:48:48 GMT)
On the Stability of Iterative Retraining of Generative Models on their own Data [56.2]
生成モデルの訓練がデータセット(実データと合成データの混合データ)の安定性に及ぼす影響について検討した。まず、初期生成モデルがデータ分布を十分に近似する条件下で反復学習の安定性を実証する。我々は,CIFAR10およびFFHQ上の正規化フローと最先端拡散モデルの反復的訓練により,合成画像と自然画像の両方に関する理論を実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:34:13 GMT)
CLIP in Medical Imaging: A Comprehensive Survey [55.8]
Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) は、単純だが効果的な事前学習パラダイムであり、視覚モデルに意味豊かなテキスト管理を導入することに成功した。 CLIPは最近、医療ビジョン言語アライメントのための強力な事前訓練パラダイムや、様々な臨床タスクのための事前訓練されたキーコンポーネントとして、医療画像領域への関心が高まっている。このサーベイは、洗練されたCLIP事前トレーニングとCLIP駆動アプリケーションの両方に関して、医療画像領域におけるCLIPパラダイムの詳細な調査を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:21:57 GMT)
MP5: A Multi-modal Open-ended Embodied System in Minecraft via Active Perception [55.5]
MP5は、Minecraftシミュレーター上に構築された、オープンなマルチモーダルエンボディシステムである。実現可能なサブオブジェクトを分解し、洗練された状況対応プランを設計し、実施可能なアクション制御を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:55:45 GMT)
Improving Offline-to-Online Reinforcement Learning with Q-Ensembles [55.5]
本稿では,Ensemble-based Offline-to-Online (E2O) RLという新しいフレームワークを提案する。 Q-networksの数を増やすことで、オフラインの事前トレーニングとオンラインの微調整を、パフォーマンスを低下させることなくシームレスに橋渡しします。実験により,E2Oは既存のオフラインRL手法のトレーニング安定性,学習効率,最終性能を大幅に向上できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:19:11 GMT)
Smoothed Differential Privacy [55.4]
微分プライバシー(DP)は、最悪のケース分析に基づいて広く受け入れられ、広く適用されているプライバシーの概念である。本稿では, 祝賀されたスムーズな解析の背景にある最悪の平均ケースのアイデアに倣って, DPの自然な拡張を提案する。サンプリング手順による離散的なメカニズムはDPが予測するよりもプライベートであるのに対して,サンプリング手順による連続的なメカニズムはスムーズなDP下では依然としてプライベートではないことが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:49:49 GMT)
A Simple Recipe for Contrastively Pre-training Video-First Encoders Beyond 16 Frames [54.9]
我々は,大規模な画像テキストモデルを浅部時間融合によりビデオに転送する共通パラダイムを構築した。 1)標準ビデオデータセットにおけるビデオ言語アライメントの低下による空間能力の低下と,(2)処理可能なフレーム数のボトルネックとなるメモリ消費の増大である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:10:19 GMT)
Referred by Multi-Modality: A Unified Temporal Transformer for Video Object Segmentation [54.6]
ビデオオブジェクトセグメンテーションの参照のためのマルチモーダル統一時間変換器を提案する。 MUTRは、初めて統合されたフレームワークにより、DETRスタイルのトランスフォーマーを採用し、テキストまたはオーディオ参照によって指定されたビデオオブジェクトをセグメント化することができる。変換器以降の高レベルの時間的相互作用に対して,異なるオブジェクト埋め込みのためのフレーム間特徴通信を行い,ビデオに沿って追跡するためのオブジェクトワイズ対応の改善に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:42:46 GMT)
A Perspective of Q-value Estimation on Offline-to-Online Reinforcement Learning [54.5]
オフラインからオンラインへの強化学習(O2O RL)は、少数のオンラインサンプルを使用して、オフライン事前訓練ポリシーのパフォーマンスを改善することを目的としている。ほとんどのO2O手法は、RLの目的と悲観のバランス、オフラインとオンラインのサンプルの利用に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:24:35 GMT)
From Complexity to Clarity: Analytical Expressions of Deep Neural Network Weights via Clifford's Geometric Algebra and Convexity [54.0]
我々は,標準正規化損失のトレーニングにおいて,深部ReLUニューラルネットワークの最適重みがトレーニングサンプルのウェッジ積によって与えられることを示した。トレーニング問題は、トレーニングデータセットの幾何学的構造をエンコードするウェッジ製品機能よりも凸最適化に還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:28:40 GMT)
Hallucination Augmented Contrastive Learning for Multimodal Large Language Model [53.7]
マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、自然言語と視覚情報を効率的に統合し、マルチモーダルタスクを処理できることが示されている。本稿では,MLLMにおける幻覚を表現学習の新たな視点から論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:05:15 GMT)
Vision-language Assisted Attribute Learning [53.6]
大規模な属性ラベリングは通常不完全で部分的である。既存の属性学習手法は、欠落したラベルを否定的な扱いをすることが多い。利用可能な視覚言語知識を活用して、モデル学習の強化に欠落しているラベルを明確に明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:45:19 GMT)
MinD-3D: Reconstruct High-quality 3D objects in Human Brain [53.5]
Recon3DMindは、fMRI(Functional Magnetic Resonance Imaging)信号から3D視覚を再構築することに焦点を当てた画期的なタスクである。総合的なfMRI信号キャプチャのための3Dオブジェクトの360度映像を利用したfMRI-Shapeデータセットを提案する。また,fMRI信号から脳の3次元視覚情報をデコードし,再構成する新しい3段階フレームワークMinD-3Dを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:21:36 GMT)
Text2AC-Zero: Consistent Synthesis of Animated Characters using 2D Diffusion [52.2]
本稿では,事前学習されたテキスト・トゥ・イメージ(T2I)拡散モデルに基づく一貫したテキスト・トゥ・アニメーション・文字合成のためのゼロショット手法を提案する。我々は、既存のテキストベースの動き拡散モデルを利用して、T2Iモデルを誘導する多様な動きを生成する。提案手法は,時間的に一貫した動画を多種多様な動きやスタイルで生成し,画素単位の一貫性とユーザの好みで既存のゼロショットT2Vアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:07:37 GMT)
RACER: Rational Artificial Intelligence Car-following-model Enhanced by Reality [51.2]
本稿では,アダプティブ・クルーズ・コントロール(ACC)運転行動を予測する,最先端の深層学習車追従モデルであるRACERを紹介する。従来のモデルとは異なり、RACERは実走行の重要な要素であるRDC(Rational Driving Constraints)を効果的に統合している。 RACERはアクセラレーション、ベロシティ、スペーシングといった主要なメトリクスを網羅し、ゼロ違反を登録する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:21:30 GMT)
TMT-VIS: Taxonomy-aware Multi-dataset Joint Training for Video Instance Segmentation [51.2]
大規模データセットのトレーニングは、ビデオインスタンスセグメンテーションのパフォーマンスを高めることができるが、VISのデータセットは労働コストが高いためスケールアップが難しい。私たちが持っているものは、多数の独立した提出された特定のデータセットであり、データ量と多様性を高めるためにデータセットの集合をまたいだモデルを共同でトレーニングすることが魅力です。我々は、YouTube-VIS 2019、YouTube-VIS 2021、OVIS、UVOの4つの人気で挑戦的なベンチマークで、広範囲に評価を行っている。本モデルでは,ベースラインソリューションよりも大幅に改善され,すべてのベンチマークで新たな最先端レコードが設定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:38:52 GMT)
Faster Stochastic Variance Reduction Methods for Compositional MiniMax Optimization [50.1]
合成ミニマックス最適化は、さまざまな機械学習領域において重要な課題である。構成最小最適化の現在の方法は、最適以下の複雑さや、大きなバッチサイズに大きく依存することによって悩まされている。本稿では,Nested STOchastic Recursive Momentum (NSTORM)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） (Tue, 12 Dec 2023 05:28:51 GMT)
Good regularity creates large learning rate implicit biases: edge of stability, balancing, and catapult [49.9]
非最適化のための客観的降下に適用された大きな学習速度は、安定性の端を含む様々な暗黙のバイアスをもたらす。この論文は降下の初期段階を示し、これらの暗黙の偏見が実際には同じ氷山であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:06:02 GMT)
The Computational Complexity of Concise Hypersphere Classification [49.6]
本稿では,二元データに対する超球分類問題の複雑性理論による最初の研究である。パラメータ化複雑性のパラダイムを用いて、入力データに存在する可能性のある構造特性の影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:33:03 GMT)
Domain-Controlled Prompt Learning [49.5]
既存の素早い学習方法はドメイン認識やドメイン転送機構を欠いていることが多い。特定のドメインに対するtextbfDomain-Controlled Prompt Learningを提案する。本手法は,特定の領域画像認識データセットにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:56:17 GMT)
Domain Prompt Learning with Quaternion Networks [49.5]
本稿では、ドメイン固有の基礎モデルからドメイン固有の知識を活用して、ビジョン言語モデルの堅牢な認識能力を特定ドメインに転送することを提案する。本稿では、階層型言語プロンプト特徴とドメイン固有の視覚特徴との間のモーダル関係を解析することにより、視覚プロンプト特徴を生成する階層型アプローチを提案する。提案手法は,即時学習のための新しい最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:49:39 GMT)
RTMO: Towards High-Performance One-Stage Real-Time Multi-Person Pose Estimation [49.4]
RTMOは座標分類をシームレスに統合する一段階のポーズ推定フレームワークである。高速を維持しながらトップダウン手法に匹敵する精度を達成する。私たちの最大のモデルであるRTMO-lは、COCO val 2017で74.8%AP、1つのV100 GPUで141FPSを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:55:29 GMT)
Incremental hierarchical text clustering methods: a review [49.3]
本研究の目的は,階層的および漸進的クラスタリング技術の解析である。本研究の主な貢献は、文書クラスタリングのテキスト化を目的とした、2010年から2018年にかけて出版された研究で使用されるテクニックの組織化と比較である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:27:29 GMT)
Quantum thermodynamics of de Sitter space [49.2]
拡大三次元空間に埋め込まれたオープン量子系の局所物理学を考える。ハッブルパラメータが$h = $ const.を持つド・ジッター空間の場合、背景フィールドは物理的な熱風呂として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:42:23 GMT)
Calibration-free quantitative phase imaging in multi-core fiber endoscopes using end-to-end deep learning [49.0]
位相再構成時間を5.5msに大幅に短縮する学習型MCF位相イメージング法を実証した。我々はまた,MCF位相イメージングに適した最初のオープンソースデータセットを自動生成する,革新的な光学システムも導入した。我々の訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)は、99.8%の平均忠実度を持つ実験において、堅牢な位相再構成性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:30:12 GMT)
NVS-Adapter: Plug-and-Play Novel View Synthesis from a Single Image [48.7]
NVS-Adapterは、Text-to-Image(T2I)モデルのプラグインモジュールである。 T2Iモデルの一般化能力を完全に活用しながら、新しい視覚オブジェクトのマルチビューを合成する。実験により,NVS-Adapterは幾何的に一貫した多視点を効果的に合成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:29:57 GMT)
WHAM: Reconstructing World-grounded Humans with Accurate 3D Motion [48.0]
WHAM(World-grounded Humans with Accurate Motion)は、ビデオから世界座標系で3次元の人間の動きを再構成する。 SLAM法から推定されるカメラ角速度と人間の動きを用いて、身体のグローバルな軌跡を推定する。複数のWildベンチマークで、既存の3Dモーションリカバリ手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:57:46 GMT)
LLMEval: A Preliminary Study on How to Evaluate Large Language Models [47.1]
我々は,様々な基準を手動評価と自動評価を比較し,現場,クラウドソーシング,パブリックアノテータ,GPT-4を用いて評価方法を分析する。計2,186人が参加し、243,337のマニュアルアノテーションと57,511の自動評価結果が作成された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:14:43 GMT)
Contextual Bandits with Online Neural Regression [46.8]
オンライン回帰と関連するニューラルコンテキスト帯域(NeuCBs)におけるニューラルネットワークの利用について検討する。既存の結果をワイドネットワークで使うと、$mathcalO(sqrtT)$ regretを2乗の損失でオンラインレグレッションで簡単に表示できる。正方形損失とKL損失の両方を持つオンラインレグレッションに対して$mathcalO(log T)$ regretを示し、その後、それぞれ$tildemathcalO(sqrtKT)$と$tildemathcalOに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:28:51 GMT)
Enhancing High-Resolution 3D Generation through Pixel-wise Gradient Clipping [46.4]
高解像度の3Dオブジェクト生成は、包括的な注釈付きトレーニングデータの入手が限られているため、依然として困難な課題である。近年の進歩は、広範囲なキュレートされたWebデータセットに事前訓練された画像生成モデルを活用することで、この制約を克服することを目的としている。本稿では,既存の3次元生成モデルへのシームレスな統合を目的とした,Pixel-wise Gradient Clipping (PGC) と呼ばれる革新的な操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:37:59 GMT)
FreeInit: Bridging Initialization Gap in Video Diffusion Models [45.5]
FreeInitは、トレーニングと推論のギャップを補うことができ、それによって、生成結果の主観的外観と時間的一貫性を効果的に改善することができる。実験により、FreeInitは、追加のトレーニングなしで様々なテキスト・ビデオ生成モデルの生成結果を継続的に強化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:59:16 GMT)
The Complexity of Envy-Free Graph Cutting [44.6]
我々は,異なる選好を持つエージェント間で,不均一なリソースの集合を公平に分割する問題を考察する。我々は、リソースが連結グラフのエッジに対応するような設定に集中し、すべてのエージェントがこのグラフの連結片を割り当てなければならない。問題はNP完全であり、エージェントの数とグラフ内のエッジの数という2つの自然な複雑さの尺度に関して、その複雑さを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:54:30 GMT)
Bayesian Optimization with Conformal Prediction Sets [44.6]
コンフォーマル予測(Conformal prediction)は、不確実な定量化手法であり、不特定モデルに対してもカバレッジを保証する。本稿では,モデルの妥当性が保証された検索空間の領域にクエリを誘導する共形ベイズ最適化を提案する。多くの場合、クエリのカバレッジはサンプル効率を損なうことなく大幅に改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:18:50 GMT)
The Blessing of Heterogeneity in Federated Q-Learning: Linear Speedup and Beyond [44.4]
地域データだけで訓練された局所的なQ-推定を周期的に集約することで、最適なQ-関数を学習することを目的とした、連合型Q-ラーニングについて考察する。フェデレートされたQ-ラーニングの同期型と非同期型の両方に対して,複雑性の保証を行う。本稿では,より頻繁に訪れる状態-行動ペアに対して,重み付けを重要視する新しいQ-ラーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 21:47:08 GMT)
Self-Supervised Relation Alignment for Scene Graph Generation [44.4]
シーングラフ生成性能を改善するために,自己教師付きリレーショナルアライメントの正規化を導入する。提案されたアライメントは一般的なもので、既存のシーングラフ生成フレームワークと組み合わせることができる。本稿では,この自己教師付きリレーショナルアライメントと2つのシーングラフ生成アーキテクチャの有効性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:57:26 GMT)
Coupled Confusion Correction: Learning from Crowds with Sparse Annotations [43.9]
2つのモデルで学習した融合行列は、他のモデルの蒸留データによって補正することができる。我々は、類似の専門知識を共有するアノテータグループの'をクラスタ化し、それらの混乱行列を一緒に修正できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:47:26 GMT)
Lightweight high-resolution Subject Matting in the Real World [43.6]
本研究では,サリエンシオブジェクトマッチングデータセットHRSOMと軽量ネットワークPSUNetを構築した。モバイルデポライメントフレームワークの効率的な推定を考慮し、対称画素シャッフルモジュールと軽量モジュールTRSUを設計する。 13のSOD手法と比較して、提案したPSUNetは高解像度のベンチマークデータセット上で最高の目標性能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:27:57 GMT)
Transferring Modality-Aware Pedestrian Attentive Learning Visible-Infrared Person Re-identification [43.1]
本稿では,トランスファーリング・モダリティを意識した歩行者注意学習(TMPA)モデルを提案する。 TMPAは、欠落したモダリティ固有の特徴を効率的に補うために歩行者地域に焦点を当てている。ベンチマークSYSU-MM01とRegDBデータセットを用いて実験を行い,提案したTMPAモデルの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:15:17 GMT)
Sim-GPT: Text Similarity via GPT Annotated Data [43.0]
GPTアノテートデータ(Sim-GPT)を用いたテキスト類似度測定手法を提案する。 Sim-GPTは、BERTまたはRoBERTaをバックボーンとして、一度に生成されたデータセットでトレーニングされる。 Sim-GPTは、広く使用されているSTSの7つのベンチマークでSOTAのパフォーマンスを得る:+0.99 over supervised-SimCSE、+0.42 over the current SOTA PromCSEモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:04:30 GMT)
Opening the Vocabulary of Egocentric Actions [42.9]
本稿では,新しいオープン語彙行動認識タスクを提案する。訓練中に観察される動詞と対象のセットが与えられた場合、目的は、動詞を、目に見えるものや新しいものを含む行動のオープンな語彙に一般化することである。 EPIC-KITCHENS-100およびアセンブリ101データセット上で,オープンな語彙ベンチマークを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:10:15 GMT)
History Matters: Temporal Knowledge Editing in Large Language Model [42.7]
本稿では,時間的知識編集(TKE)の課題を紹介し,現在のモデル編集手法を評価するためのベンチマークATOKeを確立する。既存のモデル編集手法は、モデルに新しい知識を記憶させるのに有効であるが、編集されたモデルは歴史的知識を破滅的に忘れてしまう。このギャップに対処するため,既存の編集モデルを改善するためのMulti-Editing with Time Objective (METO) という,シンプルで汎用的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:22:32 GMT)
InstructME: An Instruction Guided Music Edit And Remix Framework with Latent Diffusion Models [42.3]
本稿では,遅延拡散モデルに基づくインストラクションガイド付き音楽編集・リミックスフレームワークであるInstructMEを開発する。本フレームワークは,編集前後の一貫性を維持するため,U-Netをマルチスケールアグリゲーションで強化する。提案手法は, 音質, テキスト関連性, 調和性において, 先行するシステムを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:55:08 GMT)
Mean Teacher DETR with Masked Feature Alignment: A Robust Domain Adaptive Detection Transformer Framework [42.0]
平均教師に基づく2段階特徴アライメント法は、事前訓練段階と自己学習段階とからなる。事前訓練段階では,画像スタイルの転送によって生成されたラベル付きターゲットライクな画像を用いて,性能変動を回避する。自己学習の段階では、平均教師に基づく擬似ラベルによるラベル付き対象画像を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:01:45 GMT)
FreeControl: Training-Free Spatial Control of Any Text-to-Image Diffusion Model with Any Condition [41.9]
FreeControlは、制御可能なT2I生成のためのトレーニング不要のアプローチである。複数の条件、アーキテクチャ、チェックポイントを同時にサポートする。トレーニングベースのアプローチで、競争力のある合成品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:59:14 GMT)
Flexible Cross-Modal Steganography via Implicit Representations [41.8]
我々のフレームワークは、高品質なステゴデータを保証するために、元のINRを変更することなく、複数のデータを効果的に隠蔽すると考えられる。本フレームワークは,画像,音声,ビデオ,3次元形状など,様々な形態のクロスモーダルステガノグラフィーを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:23:53 GMT)
Template Free Reconstruction of Human-object Interaction with Procedural Interaction Generation [41.6]
提案するProciGenは,多種多様なオブジェクトの相互作用と対話性の両方で,プロシージャ的にデータセットを生成する。我々は3Dで1M以上の人間と物体の相互作用ペアを生成し、この大規模データを利用してHDM(Procedural Diffusion Model)を訓練する。我々のHDMは、現実的な相互作用と高精度な人間と物体の形状の両方を学習する画像条件拡散モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:32:55 GMT)
A Task is Worth One Word: Learning with Task Prompts for High-Quality Versatile Image Inpainting [41.3]
両タスクで優れる最初の高品質で多用途なインペイントモデルであるPowerPaintを紹介します。まず、学習可能なタスクプロンプトと調整された微調整戦略を導入する。第2に,PowerPaintにおけるタスクプロンプトの汎用性について,オブジェクト削除の負のプロンプトとしての有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:44:42 GMT)
OpenSight: A Simple Open-Vocabulary Framework for LiDAR-Based Object Detection [41.2]
OpenSightは、LiDARベースのオープン語彙検出のためのより高度な2D-3Dモデリングフレームワークである。提案手法は,広く使用されている3次元検出ベンチマークにおいて,最先端のオープン語彙性能を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:49:30 GMT)
Enhancing Surface Neural Implicits with Curvature-Guided Sampling and Uncertainty-Augmented Representations [40.9]
本研究では,入力の幾何学的特性を考慮したサンプリング手法を用いて,不確実性を増大させた表面暗示表現を用いたサンプリング手法を提案する。提案手法は, 合成データと実世界のデータの両方において, 最先端の再構築につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:41:39 GMT)
Path Signature Representation of Patient-Clinician Interactions as a Predictor for Neuropsychological Tests Outcomes in Children: A Proof of Concept [40.7]
この研究は39のビデオ記録のデータセットを利用して、臨床医が認知評価テストを実施する広範囲なセッションを捉えた。サンプルサイズと不均一な記録スタイルが限定されているにもかかわらず、解析は記録データの特徴としてパスシグネチャを抽出することに成功している。以上の結果から,これらの特徴は,全セッション長の認知テストのスコアを予測できる有望な可能性を示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:14:08 GMT)
Leveraging Large Language Models to Build and Execute Computational Workflows [40.6]
本稿では,これらの新たな能力が,複雑な科学的研究を促進するためにどのように活用できるかを考察する。我々はPhyloflowをOpenAIの関数呼び出しAPIに統合する試みからの最初の成果を提示し、包括的なワークフロー管理システムを開発するための戦略を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:17:13 GMT)
BaRDa: A Belief and Reasoning Dataset that Separates Factual Accuracy and Reasoning Ability [40.2]
BaRDaデータセットには3000のエンターメントが含まれている(1787年有効、1213年無効) 実際の精度(真実)は74.1/80.6/82.6/87.1で、推論精度は63.1/78.0/71.8/79.2である。このことは、事実の正確さと細部推論を改善するためのモデルの明確な進歩を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:55:43 GMT)
Learning to Transmit with Provable Guarantees in Wireless Federated Learning [40.1]
干渉制限無線ネットワーク上でのフェデレーション学習(FL)に送信電力を割り当てる新しいデータ駆動方式を提案する。提案手法は、FLトレーニングプロセス中に無線チャネルが変化している場合の課題に有用である。最終的な目標は、訓練中のグローバルFLモデルの精度と効率を改善することです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:22:00 GMT)
A General Implicit Framework for Fast NeRF Composition and Rendering [40.1]
我々は、NeRFオブジェクトを高速に作成するための一般的な暗黙パイプラインを提案する。我々の研究はニューラル深さ場(NeDF)と呼ばれる新しい表面表現を導入している。交叉ニューラルネットワークを利用して、明示的な空間構造に依存するのではなく、NeRFをアクセラレーションにクエリする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:30:59 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） (Tue, 12 Dec 2023 03:56:33 GMT)
GMTalker: Gaussian Mixture based Emotional talking video Portraits [39.8]
GMTalkerはガウスの混合表現に基づく感情的な話しの肖像画生成フレームワークである。具体的には、よりフレキシブルな感情操作を実現するために、連続的でマルチモーダルな潜在空間を提案する。最後に,感情マッピングネットワーク(EMN)を用いた感情誘導型ヘッドジェネレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:03:04 GMT)
Efficiently Programming Large Language Models using SGLang [39.8]
大規模言語モデル(LLM)のための構造化生成言語であるSGLangを紹介する。我々はSGLangをPythonに埋め込まれたドメイン固有言語として実装した。我々は,SGLang用のインタプリタ,コンパイラ,高性能ランタイムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:34:27 GMT)
One-dimensional Convolutional Neural Networks for Detecting Transiting Exoplanets [39.6]
我々は、異なる望遠鏡とサーベイから得られる光曲線のトランジットを検出することができる人工ニューラルネットワークモデルを開発した。我々は1次元畳み込みニューラルネットワークモデルを訓練し、検証するために、ケプラー望遠鏡(K2)の延長ミッションに期待されるものを模した人工光曲線を作成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:56:27 GMT)
On-demand population of Andreev levels by their ionization in the presence of Coulomb blockade [39.6]
ナノワイヤジョセフソン接合を奇異なパリティ状態に決定的に形成する機構を提案する。この機構は、クーパー対を破る共振マイクロ波駆動による2つのアンドレーヴ準位の人口と、それに続く1つのレベルを同じ駆動でイオン化することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:45:34 GMT)
DGNet: Dynamic Gradient-guided Network with Noise Suppression for Underwater Image Enhancement [39.3]
水中画像強調(UIE)は、水中環境によって引き起こされる複雑な劣化のために難しい課題である。従来の手法では、劣化過程を理想化し、中音や物体の動きが画像の特徴の分布に与える影響を無視することが多い。提案手法では,予測画像を用いて疑似ラベルを動的に更新し,動的勾配を加えてネットワークの勾配空間を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:07:21 GMT)
On Diverse Preferences for Large Language Model Alignment [39.2]
本稿では,様々な嗜好にまたがる嗜好目標を適応的に調整することで,嗜好バイアスを最小限に抑えるMOREを提案する。 MOREはより優れた報酬精度と低いキャリブレーション誤差を実現し、多様な人間の嗜好データを活用する能力を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:17:15 GMT)
IA2U: A Transfer Plugin with Multi-Prior for In-Air Model to Underwater [38.6]
水中環境では、懸濁粒子濃度と濁度の変化が画像劣化を引き起こす。室内モデルから水中アプリケーションへの変換に先駆けて, IA2U という名前のトランスファープラグインを開発した。 IA2Uと水中モデルを組み合わせることで,水中画像の強調や物体検出作業において優れた性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:26:04 GMT)
Segment Anything Model for Medical Images? [38.4]
Segment Anything Model (SAM) は一般画像分割のための最初の基礎モデルである。我々は18のモダリティ、84のオブジェクト、125のオブジェクトとモダリティのペアターゲット、1050Kの2Dイメージ、6033Kマスクを備えた大規模な医療セグメンテーションデータセットを構築した。 SAMはいくつかの特定のオブジェクトで顕著なパフォーマンスを示したが、不安定、不完全、あるいは他の状況で完全に失敗した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:45:51 GMT)
LMDrive: Closed-Loop End-to-End Driving with Large Language Models [37.9]
大規模言語モデル(LLM)は、"Artificial General Intelligence"にアプローチする印象的な推論能力を示している。本稿では,新しい言語誘導,エンドツーエンド,クローズドループ自動運転フレームワークLMDriveを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:24:15 GMT)
diff History for Long-Context Language Agents [37.2]
連続するテキストの観察が類似性が高いという事実を利用して、Unix diffコマンドでそれらを圧縮することを提案する。我々は、複雑なローグのようなビデオゲームNetHackで、我々のアプローチを実証する。ディフ・ヒストリーは、LMで利用できるテキストベースのインタラクション・ヒストリーの長さを平均4倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:59:30 GMT)
Diffusion Schr\"odinger Bridge Matching [37.0]
反復マルコフフィッティング(IMF)と拡散シュリンガーブリッジマッチング(DSBM)を紹介する。 IMFはSB問題を解決するための新しい手法であり、DSBMはIMFの反復計算のための新しい数値アルゴリズムである。様々な問題についてDSBMの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 00:49:53 GMT)
Transformer-based No-Reference Image Quality Assessment via Supervised Contrastive Learning [36.7]
本稿では,新しいコントラスト学習 (Contrastive Learning, SCL) と NR-IQA モデル SaTQA を提案する。まず、SCLによる大規模合成データセット上にモデルをトレーニングし、様々な歪みタイプとレベルの画像の劣化特徴を抽出する。画像から歪み情報を抽出するために,CNNインダクティブバイアスとTransformerの長期依存性モデリング機能を組み合わせることで,マルチストリームブロック(MSB)を組み込んだバックボーンネットワークを提案する。 7つの標準IQAデータセットの実験結果から、SaTQAは合成データセットと認証データセットの両方において最先端の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:01:41 GMT)
FactoFormer: Factorized Hyperspectral Transformers with Self-Supervised Pre-Training [36.4]
ハイパースペクトル画像(HSI)は、豊富なスペクトルと空間情報を含む。現在の最先端ハイパースペクトル変換器は、入力されたHSIサンプルをスペクトル次元に沿ってトークン化するのみである。本稿では、自己教師付き事前学習手順を取り入れた新しい分解スペクトル空間変換器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:47:38 GMT)
Towards Knowledge-driven Autonomous Driving [35.8]
本稿では,新しい知識駆動型自動運転技術について考察する。我々の調査は、現在の自動運転システムの限界を浮き彫りにしている。認知、一般化、生涯学習の能力を備えた知識駆動型手法は、これらの課題を克服するための有望な方法として浮上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:20:59 GMT)
Principal Uncertainty Quantification with Spatial Correlation for Image Restoration Problems [35.5]
PUQ -- プリンシパル不確実性定量化 -- は、新しい定義であり、不確実性領域の対応する分析である。経験的後部分布の主成分の周囲の不確実性区間を導出し,あいまいさ領域を形成する。本手法は, カラー化, 超高分解能, 塗布実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:25:06 GMT)
DEFT: Dexterous Fine-Tuning for Real-World Hand Policies [35.3]
デクスタリティは複雑な操作の基盤と見なされることが多い。本稿では,ソフトで変形可能なオブジェクトや,複雑な,比較的長期のタスクの場合の課題について検討する。そこで本研究では,実世界で直接実行される,人間による事前処理を活用する新しいアプローチであるDEFTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:17:27 GMT)
Fine-Grained Visual Prompting [35.0]
Fine-Grained Visual Prompting (FGVP) は参照表現のゼロショット理解において優れた性能を示す。 RefCOCO+ testAサブセットで最大12.5%改善され、平均マージンが3.0%から4.6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:36:53 GMT)
SMERF: Streamable Memory Efficient Radiance Fields for Real-Time Large-Scene Exploration [34.4]
本研究では,大規模シーンにおけるリアルタイム手法間の最先端の精度を実現するビュー合成手法であるSMERFを紹介する。弊社のアプローチは、Webブラウザ内で6自由度(6DOF)を実現し、コモディティスマートフォンやラップトップ上でリアルタイムにレンダリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:59:40 GMT)
What, How, and When Should Object Detectors Update in Continually Changing Test Domains? [34.1]
テストデータを推測しながらモデルをオンラインに適応させるテスト時適応アルゴリズムが提案されている。連続的に変化するテスト領域におけるオブジェクト検出のための新しいオンライン適応手法を提案する。提案手法は,広く使用されているベンチマークのベースラインを超え,最大4.9%,mAP7.9%の改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:13:08 GMT)
HyperRouter: Towards Efficient Training and Inference of Sparse Mixture of Experts [34.1]
この研究はHyperRoutを導入し、固定されたハイパーネットワークとトレーニング可能な埋め込みを通じてルータのパラメータを動的に生成する。幅広いタスクにわたる実験は、HyperRoutの優れたパフォーマンスと効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:40:23 GMT)
A Structural Complexity Analysis of Synchronous Dynamical Systems [33.8]
同期力学系における3つの問題について検討する。これら3つの問題は、古典的な意味では難解であることが知られている。定常木幅の例においても, いずれも難解であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:49:33 GMT)
Practical Membership Inference Attacks against Fine-tuned Large Language Models via Self-prompt Calibration [33.8]
メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、対象のデータレコードがモデルトレーニングに使用されたかどうかを推測することを目的としている。自己校正確率変動(SPV-MIA)に基づくメンバーシップ推論攻撃を提案する。具体的には、LLMの記憶はトレーニングプロセス中に必然的に必要であり、オーバーフィッティング前に発生するので、より信頼性の高いメンバーシップ信号を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:44:04 GMT)
Unsupervised Extractive Summarization with Learnable Length Control Strategies [33.8]
教師なし抽出要約は情報抽出と検索において重要な手法である。既存の教師なし手法の多くは、文中心性に基づくグラフベースのランキングに依存している。本稿では,シャイムネットワークに基づく教師なし抽出要約モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 00:15:26 GMT)
Noised Autoencoders for Point Annotation Restoration in Object Counting [33.5]
本稿では、すべてのアノテーションから一般的な位置知識を抽出するノイズオートエンコーダ(NAE)手法を紹介する。我々はNAEが元のアノテーションよりも一貫性のあるアノテーションを出力し、これらのアノテーションで訓練された高度なモデルの性能を着実に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:53:23 GMT)
PointVoxel: A Simple and Effective Pipeline for Multi-View Multi-Modal 3D Human Pose Estimation [33.5]
我々は、マルチビューRGBとポイントクラウド入力を融合して3D人間のポーズを得るPointVoxelと呼ばれるパイプラインを開発した。難シナリオにおける3次元ポーズラベルのアノテートという課題を克服するため,我々は合成データセット生成装置を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:37:20 GMT)
Anytime Approximate Formal Feature Attribution [33.2]
この決定が下されたとき、この決定に寄与した入力機能は何ですか? ヒューリスティックなXAIアプローチは品質保証の欠如に悩まされ、しばしばシェープ値の近似を試みる。最近の選択肢は、形式的特徴属性(FFA)と呼ばれるもので、その特徴を含む形式的帰納的説明(AXp)の断片として機能の重要性を定義するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:24:05 GMT)
READ-PVLA: Recurrent Adapter with Partial Video-Language Alignment for Parameter-Efficient Transfer Learning in Low-Resource Video-Language Modeling [33.1]
トレーニング済みモデルに軽量アダプタを導入し、微調整時にのみ更新する。既存のアダプタは、ビデオフレームやテキストワード間の固有の時間的関係をキャプチャできない。本稿では、時間的モデリング機能を実現するために、繰り返し計算を利用する新しいRecurrent Adapter(READ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:09:30 GMT)
WaterHE-NeRF: Water-ray Tracing Neural Radiance Fields for Underwater Scene Reconstruction [33.0]
本研究では,3次元空間における色,密度,照度減衰を正確にエンコードするRetinex理論による新しい水線トレーシング場を開発する。 WaterHE-NeRFは、その発光減衰機構を通じて、劣化画像と鮮明な多視点画像の両方を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 02:55:14 GMT)
DiffAIL: Diffusion Adversarial Imitation Learning [32.9]
模倣学習は、現実世界の意思決定タスクにおける報酬関数の定義問題を解決することを目的としている。拡散逆模倣学習法(DiffAIL)を提案する。提案手法は最先端の性能を達成し、2つのベンチマークタスクにおける専門家の実証をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:47:38 GMT)
Towards Optimal Sobolev Norm Rates for the Vector-Valued Regularized Least-Squares Algorithm [32.9]
無限次元ベクトル値リッジ回帰の最初の最適速度を、$L$と仮説空間の間を補間するノルムの連続スケールに提示する。これらの値は、ほとんどの場合最適であり、出力空間の次元に依存しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:48:56 GMT)
Optimal Rates for Regularized Conditional Mean Embedding Learning [32.9]
経験的CME推定器に対して,不特定条件下での新しい適応的統計的学習率を導出する。我々の解析は、$mathcalH_Y$を有限次元と仮定することなく、最適な$O(log n / n)$レートと一致することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:06:41 GMT)
Generative Proxemics: A Prior for 3D Social Interaction from Images [32.5]
社会的相互作用は人間の行動とコミュニケーションの基本的な側面である。近親密なソーシャルインタラクションにおける2人の3Dプロキセメクスの事前学習を行う新しいアプローチを提案する。提案手法は,ノイズの多い初期推定値から正確な3次元ソーシャルインタラクションを復元し,最先端の手法より優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:35:03 GMT)
Defending Our Privacy With Backdoors [32.5]
本稿では,AIモデルから個人情報を除去するためのバックドア攻撃に基づく,容易かつ効果的な防御手法を提案する。具体的には、センシティブなフレーズの埋め込みを、人名ではなく「人」の言葉の埋め込みと整合させる。アプローチは、バックドア攻撃に対する新たな"デュアルユース"視点を提供するだけでなく、未計算のWebスクラッドデータでトレーニングされたモデル内の個人のプライバシを高めるための、有望な方法も提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:54:02 GMT)
Language-Guided Transformer for Federated Multi-Label Classification [32.3]
フェデレートラーニング(FL)は、複数のユーザがプライベートデータを共有せずに、プライバシー保護の方法で堅牢なモデルを共同でトレーニングすることを可能にする。 FLの既存のアプローチのほとんどは、タスクをマルチラベル画像分類に移行する際の影響を無視して、従来のシングルラベル画像分類のみを考慮する。本稿では,この課題に対処するために,言語ガイドトランスフォーマー(FedLGT)の新たなFLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:03:51 GMT)
Relax Image-Specific Prompt Requirement in SAM: A Single Generic Prompt for Segmenting Camouflaged Objects [32.1]
我々はGeneralizable SAM(GenSAM)と呼ばれるテスト時間ごとの適応機構を導入し、視覚的プロンプトを自動生成し最適化する。 3つのベンチマーク実験により、GenSAMは点監督アプローチより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:43:36 GMT)
Toward Robustness in Multi-label Classification: A Data Augmentation Strategy against Imbalance and Noise [31.9]
マルチラベル分類は、トレーニングデータにおける不均衡なラベルとノイズの多いラベルによる課題を提起する。本稿では,これらの課題に対処する統合データ拡張手法である BalanceMix を提案する。提案手法には,不均衡ラベルに対する2つのサンプルが組み込まれ,多様性の高いマイノリティ拡張インスタンスが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:09:45 GMT)
The Logic of Doxastic Strategies [31.8]
本稿はこのような戦略について「ドクサスティック」という用語を紹介している。主要な技術的貢献は、ドクサスティック戦略と信念のモダリティの間の相互作用を記述する健全で完全な論理体系である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:37:16 GMT)
Adaptive Proximal Policy Optimization with Upper Confidence Bound [30.9]
本稿では,オンライン学習過程においてクリップを動的に探索し,活用する適応型PPO-CLIP(Adaptive-PPO)手法を提案する。我々のAdaptive-PPOは、PPO-CLIPと比較して、サンプル効率と性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:35:56 GMT)
MaTe3D: Mask-guided Text-based 3D-aware Portrait Editing [30.8]
bftextMaTe3D:マスク誘導型テキストベースの3D画像編集を提案する。本手法は,修正マスクとテキストプロンプトを付与した3次元顔画像を忠実に生成する。私たちのコードとモデルは公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:04:08 GMT)
ArCL: Enhancing Contrastive Learning with Augmentation-Robust Representations [30.7]
我々は,自己教師付きコントラスト学習の伝達可能性を分析する理論的枠組みを開発する。対照的な学習は、その伝達可能性を制限するような、ドメイン不変の機能を学ぶのに失敗することを示す。これらの理論的知見に基づき、Augmentation-robust Contrastive Learning (ArCL) 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） (Tue, 12 Dec 2023 09:37:12 GMT)
Edge Wasserstein Distance Loss for Oriented Object Detection [30.6]
本稿では,新たな指向性回帰損失,ワッサーシュタイン距離損失(EWD)を提案する。具体的には、配向ボックス(OBox)表現に対して、確率密度関数がエッジ上のゼロではないような特別に設計された分布を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:00:40 GMT)
APG: Adaptive Parameter Generation Network for Click-Through Rate Prediction [30.4]
多くのWebアプリケーションでは、ディープラーニングベースのCTR予測モデルが広く採用されている。従来の深いCTRモデルは、静的な方法でパターンを学習する。適応生成ネットワーク(APG)と呼ばれる,効率的で効果的で普遍的なモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:47:10 GMT)
Mathematical Language Models: A Survey [30.3]
本稿では,数学的言語モデル(LM)の包括的調査を行う。この調査は、重要な研究成果を2つの異なる視点(タスクと方法論)から体系的に分類した。この調査では、トレーニングデータセット、ベンチマークデータセット、拡張データセットなど、60以上の数学的データセットのコンパイルがカバーされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:39:16 GMT)
MMICT: Boosting Multi-Modal Fine-Tuning with In-Context Examples [30.3]
MMICT(Multi-Modal In-Context Tuning)は、マルチモーダル微調整を促進する新しいパラダイムである。 M-Hub(Multi-Modal Hub)は,異なる入力や目的に応じて様々なマルチモーダル特徴をキャプチャするモジュールである。 M-Hubに基づいてMMICTは、MM-LLMがコンテキスト内視覚誘導されたテキスト特徴から学習し、その後、テキスト誘導された視覚特徴に基づいて条件付き出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:53:27 GMT)
Talk2Care: Facilitating Asynchronous Patient-Provider Communication with Large-Language-Model [30.0]
LLMを利用したコミュニケーションシステムTalk2Careを,高齢者と医療提供者向けに開発した。高齢者に対しては,音声アシスタント(VA)の利便性とアクセシビリティを活用し,効果的な情報収集のためのLLMを利用したVAインタフェースを構築した。その結果,Talk2Careはコミュニケーションプロセスを促進し,高齢者の健康情報を充実させ,提供者の努力と時間を著しく節約できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:08:51 GMT)
Mask as Supervision: Leveraging Unified Mask Information for Unsupervised 3D Pose Estimation [29.9]
マスクを教師なし3次元ポーズ推定の監督として活用する統合フレームワークを提案する。我々は、アノテーションのないデータの処理を可能にする、完全に教師なしの方法で人間の骨格を整理する。実験により,Human3.6MとMPI-INF-3DHPデータセットを用いた現状のポーズ推定性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:08:34 GMT)
ReRoGCRL: Representation-based Robustness in Goal-Conditioned Reinforcement Learning [29.9]
目標達成型強化学習のためのテキストセミコントラスト表現攻撃を提案する。 RLの既存の攻撃とは異なり、ポリシー関数からの情報を必要とせず、デプロイ中にシームレスに実装できる。既存のGCRLアルゴリズムの脆弱性を軽減するために,textitAdversarial Representation Tacticsを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:05:55 GMT)
Enhancing Medical Task Performance in GPT-4V: A Comprehensive Study on Prompt Engineering Strategies [29.0]
OpenAIの最新大型ビジョン言語モデルであるGPT-4Vは、医療応用の可能性についてかなりの関心を集めている。最近の研究や内部レビューでは、専門的な医療業務における過小評価が強調されている。本稿では,GPT-4Vの医療機能の境界,特に内視鏡,CT,MRIなどの複雑な画像データ処理について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:37:53 GMT)
Towards Equipping Transformer with the Ability of Systematic Compositionality [28.8]
本稿では,CATと呼ばれる構成性を考慮したトランスフォーマと,体系的な構成性を促進するための2つの新しい事前学習タスクを提案する。実験の結果、CATは、標準言語理解タスクに最小限の影響を伴い、構成性を考慮したタスクのベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:57:57 GMT)
X4D-SceneFormer: Enhanced Scene Understanding on 4D Point Cloud Videos through Cross-modal Knowledge Transfer [28.7]
我々はX4D-SceneFormerと呼ばれる新しいクロスモーダルな知識伝達フレームワークを提案する。時間的関係マイニングを備えたTransformerアーキテクチャを用いて、RGBシーケンスからテクスチャ先行を転送することで、4Dシーン理解を強化する。様々な4Dポイントクラウドビデオ理解タスクにおいて,我々のフレームワークの優れた性能を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:48:12 GMT)
DiffMorpher: Unleashing the Capability of Diffusion Models for Image Morphing [28.6]
DiffMorpherは、拡散モデルを用いて、スムーズで自然な画像のモーフィングを可能にする最初のアプローチである。私たちのキーとなるアイデアは、2つのLoRAをそれぞれ組み合わせることで2つの画像の意味を捉え、LoRAパラメータと潜時ノイズの両方を補間することで、スムーズなセマンティック・トランジションを確保することです。また,連続画像間のスムーズさをさらに高めるため,注意・注入手法と新しいサンプリングスケジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:28:08 GMT)
The Parameterized Complexity of Coordinated Motion Planning [28.4]
コーディネート・モーション・プランニング(CMP)では、$k$ロボットが異なるスタート・グリッドポイントを$k$で占有し、異なる目的地・グリッドポイントに$k$で到達する必要がある。目標は、目標目標を最小限に抑えるために、$k$のロボットを目的地に移動するためのスケジュールを計算することだ。本稿では,CMP-MとCMP-Lのパラメータ化複雑性を2つの基本パラメータについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:26:01 GMT)
Steering Deep Feature Learning with Backward Aligned Feature Updates [28.2]
特徴学習を予測,測定,制御するための重要な概念として,機能更新と後方パスの整合性を提案する。広帯域領域におけるReLUとResNetについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:56:23 GMT)
A Response to Glaze Purification via IMPRESS [28.1]
近年の研究では、Glazeによって保護された画像からアートスタイルの模倣を可能にするため、Glazeによって追加された保護摂動を除去する新たなメカニズムが提案されている。原論文では有望な結果を示したが、著者のコードによるテストでは、提案された浄化アプローチのいくつかの制限が示されていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:52:27 GMT)
Can LLM find the green circle? Investigation and Human-guided tool manipulation for compositional generalization [28.1]
大規模言語モデル(LLM)は、文脈内学習(ICL)を通じて、多くのタスクにおいて印象的な一般化能力を示すサブクエストのためのツールを生成し,複数のツールを統合するヒューマンガイドツール操作フレームワーク(HTM)を提案する。実験の結果,提案手法は2つの構成一般化ベンチマークの最先端性能を達成し,既存の手法よりも70%高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:11:17 GMT)
Fly-Swat or Cannon? Cost-Effective Language Model Choice via Meta-Modeling [28.0]
CELMOC (Cost-Effective Language Model Choice) のためのフレームワークを設計する。 CELMOCは、各入力を、いわゆるメタモデルに従って、入力でうまく動作すると予測されたLMに、司法的に割り当てる。 CELMOCでは,最大利用可能なLMの性能と63%のコスト削減を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:39:26 GMT)
GenDet: Towards Good Generalizations for AI-Generated Image Detection [27.9]
既存の方法では、目に見えないジェネレータが生成した画像を効果的に検出できるが、見えないジェネレータが生成した画像を検出することは困難である。本稿では、異常検出の観点から、この課題を考慮し、未知のジェネレータ検出問題に対処する。提案手法は,実画像の教師モデルと学生モデルとの出力の差を小さくし,偽画像の差を大きくすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:20:45 GMT)
Mixed Pseudo Labels for Semi-Supervised Object Detection [27.7]
本稿では,擬似ラベルデータに対するMixupとMosaicを組み合わせたMixPLを提案する。 MixPLは、様々な検出器の性能を一貫して改善し、COCO-StandardおよびCOCO-Fullベンチマーク上で、より高速なR-CNN、FCOS、DINOによる新しい最先端結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:35:27 GMT)
Building Open-Ended Embodied Agent via Language-Policy Bidirectional Adaptation [27.5]
オープンエンド学習エージェントの構築には、事前学習言語モデル(LLM)と強化学習(RL)アプローチの課題が含まれる。我々は,LLMとGRLと連携して任意の人間の指示を解釈できるオープンエンドエージェントを構築するための協調学習フレームワークであるOpenContraを提案する。複雑で広大な目標空間を持つバトルロイヤルFPSゲームであるContraで実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:06:07 GMT)
DeceptPrompt: Exploiting LLM-driven Code Generation via Adversarial Natural Language Instructions [27.5]
DeceptPromptは、コードLLMを駆動し、脆弱性のある機能の正しいコードを生成する、逆の自然言語命令を生成するアルゴリズムである。最適化プレフィックス/サフィックスを適用する場合、アタック成功率(ASR)はプレフィックス/サフィックスを適用せずに平均50%向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:42:11 GMT)
Simple diffusion: End-to-end diffusion for high resolution images [27.5]
本稿では,高分解能画像の拡散を極力シンプルに保ちながら,デノナイズ拡散を改善することを目的とする。 4つの主な発見は,1)高分解能画像に対してノイズスケジュールを調整すること,2)アーキテクチャの特定の部分のみをスケールすること,3)アーキテクチャの特定の場所でドロップアウトを追加すること,4)高分解能特徴マップを避けるためのダウンサンプリングは効果的な戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:00:08 GMT)
Multilingual large language models leak human stereotypes across language boundaries [27.4]
我々は、英語、ロシア語、中国語、ヒンディー語という4つの言語にまたがるステレオタイプ的関連について検討する。以上の結果から,全言語で陽性,陰性,非極性な関連が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:24:17 GMT)
Scalable Motion Style Transfer with Constrained Diffusion Generation [27.3]
スタイル転送システムの現在のトレーニングは、コンテンツを保存するためにスタイルドメイン間の一貫性の低下に依存している。最近の画像伝達の研究は、拡散モデル間の暗黙のブリッジングを活用することにより、各領域における独立したトレーニングの可能性を示している。トレーニング段階におけるドメイン独立性を維持しながら、後方拡散におけるバイアスサンプリングを行うことにより、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:28:31 GMT)
LoCo: Locally Constrained Training-Free Layout-to-Image Synthesis [27.2]
本稿では,テキストプロンプトと空間レイアウトの両面に整合した高品質な画像の生成に優れるレイアウト・ツー・イメージ合成のトレーニング不要な手法を提案する。 LoCoは既存のテキスト・ツー・イメージモデルとレイアウト・ツー・イメージモデルにシームレスに統合され、パフォーマンスを大幅に向上し、以前のメソッドで観測されたセマンティックな障害に効果的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:52:09 GMT)
CaVE: A Cone-Aligned Approach for Fast Predict-then-optimize with Binary Linear Programs [27.2]
本研究はバイナリ線形プログラム(BLP)に焦点をあて,予測列最適化のための新たなエンドツーエンドトレーニング手法を提案する。コーン整列ベクトル推定法(CaVE)は,予測コストベクトルを,トレーニングインスタンスの真の最適解に対応するコーンと整列する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:24:19 GMT)
OpenStereo: A Comprehensive Benchmark for Stereo Matching and Strong Baseline [26.4]
我々はOpenStereoと呼ばれるフレキシブルで効率的なステレオマッチングを開発する。 OpenStereoには12以上のネットワークモデルのトレーニングと推論コードが含まれている。 SceneFlowデータセットの実験を行い、元の論文で報告されたパフォーマンス指標を達成または超えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:43:33 GMT)
Uncertainty Visualization via Low-Dimensional Posterior Projections [26.3]
低次元部分空間上のエネルギーベースモデル(EBM)を用いて後部を推定・可視化するための新しいアプローチを提案する。提案手法の有効性を,多様なデータセットと画像復元問題にまたがって示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:51:07 GMT)
Characteristic Circuits [26.2]
確率回路(PC)は、高次元の確率分布に単純でトラクタブルな分布を構成する。スペクトル領域における異種データ上の分布を統一的に定式化する特性回路(CC)を導入する。 CCは、共通ベンチマークデータセット上での不均一なデータ領域に対する最先端密度推定器より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:15:07 GMT)
Expand-and-Quantize: Unsupervised Semantic Segmentation Using High-Dimensional Space and Product Quantization [26.2]
教師なしセマンティックセグメンテーション(USS)は、ラベルなしで意味のあるカテゴリを発見し、認識することを目的としている。拡張・量子非教師型セマンティック (EQUSS) と呼ばれる新しい USS フレームワークを提案する。 EQUSSは、より優れたクラスタリングと効果的な情報圧縮のための製品量子化のための高次元空間の利点を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:04:44 GMT)
Dynamics Harmonic Analysis of Robotic Systems: Application in Data-Driven Koopman Modelling [26.0]
我々は,対称ロボットシステムの状態空間を異型部分空間に分解するために調和解析を導入する。線形力学では、この分解が各部分空間上の独立線型系への力学の分割にどのように繋がるかを特徴づける。合成システムと四足歩行ロボットの運動力学を応用し, 一般化, サンプル効率, 解釈可能性の向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:34:42 GMT)
Turbo: Informativity-Driven Acceleration Plug-In for Vision-Language Models [25.9]
本稿では,データ冗長性の重大さを先導し,情報次数で案内される1つのプラグアンドプレイモジュールを設計し,視覚的・テキスト的データから非効率なトークンを創出する。 Turboはユーザーフレンドリーなプラグインとして機能し、情報次数を参照するデータをソートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:27:35 GMT)
Polynomial-based Self-Attention for Table Representation learning [25.7]
Transformersの重要なコンポーネントであるセルフアテンションは、過度にスムースな問題を引き起こす可能性がある。そこで本研究では,行列ベースの自己アテンション層を元の自己アテンション層に代えて,新しい自己アテンション層を提案する。提案する3つの表学習モデルを用いて実験を行った結果,この層が過度に平滑な問題を効果的に緩和することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 21:49:26 GMT)
Revisiting Token Pruning for Object Detection and Instance Segmentation [25.3]
オブジェクトとインスタンスのセグメンテーションの推論を高速化するトークンプルーニングについて検討する。従来のトークンプルーニング法と比較して,ボックス・マスクともに1.5mAPから0.3mAPに低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:00:25 GMT)
Eroding Trust In Aerial Imagery: Comprehensive Analysis and Evaluation Of Adversarial Attacks In Geospatial Systems [25.0]
地理空間システムにおける敵攻撃の信頼性を低下させる方法を示す。高品質なSpaceNetデータセットを用いたリモートセンシングシステムに対する脅威を実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:05:12 GMT)
Sample-based Dynamic Hierarchical Transformer with Layer and Head Flexibility via Contextual Bandit [24.8]
トランスフォーマーは一定の数のレイヤーとヘッドを必要とし、個々のサンプルの複雑さに屈曲する。本稿では,レイヤとヘッドを単一のデータサンプルで動的に設定できる動的階層変換モデルを提案する。トレーニングと推論の両方で最大74%の計算節約を達成でき、精度は最小限です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:17:50 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） (Tue, 12 Dec 2023 13:22:28 GMT)
Multiscale Structure Guided Diffusion for Image Deblurring [24.1]
拡散確率モデル (DPM) は画像の劣化に用いられている。暗黙のバイアスとして、単純だが効果的なマルチスケール構造ガイダンスを導入する。目に見えないデータのアーティファクトが少ないほど、より堅牢なデブロアリング結果を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:15:59 GMT)
Disentanglement Learning via Topology [24.0]
マルチスケールなトポロジ的損失項を追加することで,不整合表現を学習するTopDisを提案する。ディスタングルメントは、ディープラーニングモデルの説明可能性と堅牢性にとって重要なデータ表現の重要な特性である。提案した位相損失を用いて,訓練されたGANにおいて不整合方向を求める方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:03:24 GMT)
BED: Bi-Encoder-Decoder Model for Canonical Relation Extraction [23.1]
本稿では,この問題を解決するために,BED(Bi-Encoder-Decoder)という新しいフレームワークを提案する。具体的には、エンティティ情報を十分に活用するために、エンコーダを用いて、この情報の関係意味論を符号化し、高品質なエンティティ表現をもたらす。提案手法は,従来の最先端技術よりも大幅な性能向上を実現し,再訓練を伴わずに新規エンティティを良好に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:14:55 GMT)
Multi-granularity Causal Structure Learning [23.1]
本研究では,まずスパースオートエンコーダを利用して粗粒化戦略と因果抽象化を探索するMgCSL(Multi-granularity Causal Structure Learning)を開発した。 MgCSLはマルチグラニュラリティ変数を入力として、多層パーセプトロンを訓練し、変数間の因果関係を探索する。実験の結果,MgCSLは競争ベースラインより優れており,fMRIデータセット上の因果関係が説明できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:06:33 GMT)
Adaptive Confidence Multi-View Hashing for Multimedia Retrieval [23.0]
マルチビューハッシュ法は、複数のビューからの異種データをバイナリハッシュコードに変換する。信頼学習を行い、不要なノイズを除去するために、新しい適応信頼多視点ハッシュ法(ACMVH)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:43:09 GMT)
Stochastic Nonlinear Control via Finite-dimensional Spectral Dynamic Embedding [22.9]
本稿では,非線形系の最適制御のためのスペクトルダイナミクス埋め込み制御(SDEC)を提案する。我々は、状態-作用値関数を線形に表現するために無限次元の特徴を使い、実用的な実装のために有限次元のトランケーション近似を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:16:22 GMT)
When Bio-Inspired Computing meets Deep Learning: Low-Latency, Accurate, & Energy-Efficient Spiking Neural Networks from Artificial Neural Networks [22.7]
Spiking Neural Networks (SNN) は畳み込みニューラルネットワーク (CNN) に匹敵する精度を示している ANN-to-SNN変換は、最近、複雑な画像認識タスクにおける最先端(SOTA)テスト精度に近いディープSNNの開発において、大きな注目を集めている。提案手法は,SOTA変換手法で必要となる時間ステップを指数的に減少させる新しいANN-to-SNN変換フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 00:10:45 GMT)
Topological Obstructions and How to Avoid Them [22.5]
局所最適性は特異点や不正確な次数や巻数によって生じる可能性があることを示す。本稿では,データポイントを幾何学空間上のマルチモーダル分布にマッピングするフローベースモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:56:14 GMT)
Improved Frequency Estimation Algorithms with and without Predictions [22.4]
データストリームに現れる要素の頻度を推定することは、大規模データ分析において重要なタスクである。理論的には,Hsu等の学習に基づくアルゴリズムを,予測を使わずに上回る新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:59:06 GMT)
Comparable Demonstrations are Important in In-Context Learning: A Novel Perspective on Demonstration Selection [22.3]
In-Context Learning(ICL)は、大規模言語モデル(LLM)をダウンストリームタスクに適用するための重要なパラダイムである。本研究は、ICLのメカニズムを新しい視点から検討し、ICLの実証選択戦略についてより深い知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:05:46 GMT)
Safety Alignment in NLP Tasks: Weakly Aligned Summarization as an In-Context Attack [22.0]
メインストリームNLPタスクは安全配慮に適切に適合しているか? 本研究は, 各種NLPタスクの安全性の相違について明らかにした。セキュリティアライメントの弱いタスクを悪用するアタックは、従来より堅牢と考えられていたタスクの統合性を損なう可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:39:29 GMT)
Task-Agnostic Privacy-Preserving Representation Learning for Federated Learning Against Attribute Inference Attacks [21.8]
フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有せずに、異なるデバイスからデータを協調的にトレーニングする特性のために、近年広く研究されている。最近の研究によると、敵は依然としてデバイスのデータ、例えば収入、人種、性的指向などのセンシティブな属性に関する情報を推測することができる。我々は,属性推論攻撃に対するFL(bf TAPPFL)のタスク依存型プライバシ保護プレゼンテーション学習手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:17:34 GMT)
Real-time Network Intrusion Detection via Decision Transformers [21.7]
そこで我々は, カジュアルシーケンスモデルとして, リアルタイムネットワーク侵入検出の問題を提起した。過去の軌跡に因果決定変換器を組み込むことで,提案手法は将来の検出決定を生成する。これにより、リアルタイムネットワーク侵入検出に決定変換器を適用することができ、検出の正確性とタイムラインの間に新たなトレードオフが生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:42:03 GMT)
Can LLM-Generated Misinformation Be Detected? [21.7]
大型言語モデル(LLM)は誤情報を生成するために利用することができる。 LLMが生成した誤報は、人間が書いた誤報よりも有害か?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:35:23 GMT)
CoPL: Contextual Prompt Learning for Vision-Language Understanding [21.7]
画像の局所的な特徴にプロンプトを調整できるコンテキスト型プロンプト学習(CoPL)フレームワークを提案する。これまでの研究における重要なイノベーションは、素早い学習プロセスの一部としてローカルな画像機能を使うこと、そしてさらに重要なのは、そのタスクに適したローカルな機能に基づいてこれらのプロンプトを重み付けすることである。本手法は, 工法の現状と比較して, 性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:34:16 GMT)
Keystroke Verification Challenge (KVC): Biometric and Fairness Benchmark Evaluation [21.6]
生体認証のためのキーストローク力学(KD)にはいくつかの利点がある。 KDは最も差別的な行動特性の1つである。 KDに基づく生体認証性能と公正性を評価するための新しい実験フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:19:07 GMT)
Making Science Simple: Corpora for the Lay Summarisation of Scientific Literature [21.4]
PLOS(大規模)とeLife(medium-scale)の2つの新しい階層化データセットを提案する。私たちは、データセット間の可読性と抽象性の異なるレベルを強調しながら、レイサマリーの徹底的な特徴付けを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:39:55 GMT)
A Unified Sampling Framework for Solver Searching of Diffusion Probabilistic Models [21.3]
本稿では,一元化サンプリングフレームワーク (USF) を提案する。この枠組みでは,異なるタイミングで異なる解法をとることで,トラルニケートエラーの低減が図られる。 S3$は、最先端のサンプリング手法よりも優れた解法スケジュールを見つけることができることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:19:40 GMT)
Diff-OP3D: Bridging 2D Diffusion for Open Pose 3D Zero-Shot Classification [21.0]
我々は3次元オープンなゼロショット分類のためのより挑戦的なベンチマークを提案する。我々は,1つの理想のポーズを自動的に最適化し,これらのop-3osを分類する,簡潔な角度補正機構を設計する。このような3次元物体への2次元拡散は、ap-3osとop-3osの両方のゼロショット分類を改善するのに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:52:33 GMT)
Continual Learning through Networks Splitting and Merging with Dreaming-Meta-Weighted Model Fusion [20.7]
継続的な学習シナリオにおいて、ネットワークの安定性と可塑性のバランスをとることは難しい。 2段階戦略を採用することにより、よりよいトレードオフを実現することのできるSplit2MetaFusionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:02:56 GMT)
FP8-BERT: Post-Training Quantization for Transformer [20.5]
BERTのようなトランスフォーマーベースのモデルでは、大規模なメモリストレージと本番環境にデプロイする際の推論コストが要求される。新しい数値フォーマットFP8が提案され、H100のような商用AIコンピューティングプラットフォームでサポートされている。我々は,FP8の有効性を,精度を著しく損なうことなく,ポストトレーニング量子化を行う方法として実証的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:21:40 GMT)
Multi-Modal Conformal Prediction Regions by Optimizing Convex Shape Templates [20.5]
コンフォーマル予測は、高い確率で有効な機械学習モデルの予測領域を生成する統計ツールである。共形予測アルゴリズムの重要な構成要素は、モデルの予測が未知の基底真理値とどの程度異なるかを測定する非整合スコア関数である。キャリブレーションデータよりもパラメータ化された形状テンプレート関数を最適化し,最小体積の予測領域を生成する非整合スコア関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:00:13 GMT)
Focus on Hiders: Exploring Hidden Threats for Enhancing Adversarial Training [20.2]
我々は、HFAT(Hider-Focused Adversarial Training)と呼ばれる一般化した逆トレーニングアルゴリズムを提案する。 HFATは、標準的な対向訓練と予防隠蔽装置の最適化方向を組み合わせたものである。提案手法の有効性を実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:41:18 GMT)
IDKM: Memory Efficient Neural Network Quantization via Implicit, Differentiable $k$-Means [20.1]
本稿では,DKMのメモリ制限を解消する暗黙的で微分可能な$k$-meansアルゴリズム(IDKM)を提案する。我々はIDKMがDKMに匹敵する性能を達成できることを示す。また、DKMが全くトレーニングできないハードウェア上で、IDKMとIDKM-JFBを使用して、大規模なニューラルネットワークであるResnet18を定量化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:02:57 GMT)
CornerFormer: Boosting Corner Representation for Fine-Grained Structured Reconstruction [20.0]
構造復元のための改良されたコーナー表現法を提案する。隣接する角や小さな縁など、きめ細かい構造を再構築する方がよい。コーナーでは+1.9%@F-1、エッジでは+3.0%@F-1である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:06:33 GMT)
Self-supervised Adaptive Pre-training of Multilingual Speech Models for Language and Dialect Identification [19.9]
目標領域や下流タスクの言語に事前学習モデルを適用するために,自己教師付き適応型事前学習を提案する。 SPTはFLEURSベンチマークのXLSR性能を向上し、表現不足言語では40.1%まで向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:58:08 GMT)
NeutronOrch: Rethinking Sample-based GNN Training under CPU-GPU Heterogeneous Environments [19.7]
我々は,階層型タスクオーケストレーションを組み込んだサンプルベースGNNトレーニングシステムであるNeurotronOrchを提案する。最先端のGNNシステムと比較すると、NeurotronOrchは最大11.51倍の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 02:36:51 GMT)
CLIP as RNN: Segment Countless Visual Concepts without Training Endeavor [19.6]
マスクラベルは労働集約的であり、セグメンテーションデータセットのカテゴリ数を制限する。本稿では,無関係なテキストを段階的にフィルタリングし,トレーニングを伴わずにマスク品質を向上させる新しい繰り返しフレームワークを提案する。実験結果から,本手法はトレーニング不要データだけでなく,何百万ものデータサンプルを微調整したデータ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） (Tue, 12 Dec 2023 19:00:04 GMT)
Adjustable Robust Transformer for High Myopia Screening in Optical Coherence Tomography [19.5]
近視 (myopia) は、過度に長い眼球によって引き起こされる視覚障害の徴候である。球面の等価度と軸長の測定は高いミオピアを特定するための金の基準です高いミオピアを定義する基準は研究から研究まで様々であり、自動スクリーニングにサンプルを含めるには、適切な解釈可能性の評価が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:08:39 GMT)
EditGuard: Versatile Image Watermarking for Tamper Localization and Copyright Protection [19.1]
著作権保護とタンパー非依存のローカライゼーションを統合するために,プロアクティブな法医学フレームワークEditGuardを提案する。認識不能な透かしを巧妙に埋め込み、改ざんされた領域と著作権情報の正確な復号を行うことができる。実験により, EditGuardは, 様々なAIGCに基づく改ざん手法に対して, 改ざん精度, 著作権回復精度, 一般化可能性のバランスをとることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:41:24 GMT)
Context-Aware Iteration Policy Network for Efficient Optical Flow Estimation [19.1]
我々は,効率的な光フロー推定のためのコンテキスト認識反復ポリシーネットワークを開発した。 Sintel/KITTIデータセットのFLOPを約40%/20%削減しながら性能を維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:27:13 GMT)
SSTA: Salient Spatially Transformed Attack [19.0]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の攻撃に対して脆弱である。本稿では,知覚不可能な敵の例(AE)を作成するために,SSTA(Salient Spatially Transformed Attack)を提案する。最先端のベースラインと比較して、SSTAは100%の攻撃成功率を維持しながら、AEの非感受性を効果的に改善できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:38:00 GMT)
Convex Parameter Estimation of Perturbed Multivariate Generalized Gaussian Distributions [19.0]
本稿では,MGGDパラメータの確立された特性を持つ凸定式化を提案する。提案するフレームワークは, 精度行列, 平均, 摂動の様々な正規化を組み合わせ, 柔軟である。実験により, 平均ベクトルパラメータに対して, 同様の性能でより正確な精度と共分散行列推定を行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:08:04 GMT)
Unsupervised Protein-Ligand Binding Energy Prediction via Neural Euler's Rotation Equation [18.7]
タンパク質リガンド結合予測は、AIによる薬物発見の根本的な問題である。本稿では,教師なしアプローチを探求し,生成的モデリングタスクとしての結合エネルギー予測を再構成する。本研究は,SE(3)デノナイズスコアマッチングを用いて,タンパク質-リガンド複合体の集合上でエネルギーベースモデルを訓練し,結合親和性としてログ類似度を解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:17:35 GMT)
Robust MRI Reconstruction by Smoothed Unrolling (SMUG) [18.4]
SMUG(Smoothed Unrolling)と呼ばれる新しい画像再構成フレームワークを提案する。 SMUGは、ランダムスムーシング(RS)に基づく頑健な学習アプローチを用いて、ディープアンローリングに基づくMRI再構成モデルを前進させる。我々は,SMUGがMRI再建の堅牢性を向上させることを示し,様々な不安定源のセットについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:57:14 GMT)
Cross-client Label Propagation for Transductive and Semi-Supervised Federated Learning [18.4]
XCLPは、複数のクライアントのデータからデータグラフを共同で推定し、ラベル情報をグラフ全体に伝播することによりラベル付きデータのラベルを算出する。クライアントがデータを誰とでも共有することを避けるため、XCLPは2つの暗号的にセキュアなプロトコルを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:05:34 GMT)
Instrumental Variable Estimation for Causal Inference in Longitudinal Data with Time-Dependent Latent Confounders [18.3]
時系列観測データからの因果推論は、時間依存の共同設立者を特定するのが困難であるため、難しい問題である。本稿では,時間依存型共同設立者によるデータから,時間依存型インスツルメンタルファクターモデル(TIFM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:18:56 GMT)
On Classification-Calibration of Gamma-Phi Losses [18.0]
Gamma-Phi の損失は、ロジスティックやその他の一般的な損失を一般化する多クラス分類損失関数の族を構成する。この貢献は、研究において重要であるが、先行研究で無視されている技術的な問題を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:32:45 GMT)
Transferring CLIP's Knowledge into Zero-Shot Point Cloud Semantic Segmentation [17.9]
従来の3Dセグメンテーション手法では、トレーニングセットに現れる一定の範囲のクラスしか認識できない。 CLIPのような大規模ビジュアル言語事前訓練モデルでは、ゼロショット2Dビジョンタスクにおいて、その一般化能力を示している。本稿では,CLIPが入力する視覚言語知識をクラウドエンコーダに転送するための,シンプルで効果的なベースラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:35:59 GMT)
Image Content Generation with Causal Reasoning [17.9]
ChatGPTは、生成人工知能(GAI)の研究に再び火をつけた視覚的モダリティでは、現在同等の研究は行われていない。画像を用いた視覚質問応答(VQAI)という画像生成タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:07:16 GMT)
Quantum topological data analysis via the estimation of the density of states [17.9]
ラプラシアンの状態密度(DOS)を推定した量子トポロジカルデータ解析プロトコルを開発した。我々は、ノイズレスでノイズの多い量子シミュレータ上でプロトコルをテストし、IBM量子プロセッサ上でサンプルを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:43:04 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） (Tue, 12 Dec 2023 05:57:48 GMT)
PEEKABOO: Interactive Video Generation via Masked-Diffusion [17.8]
Peekabooは、既製のビデオ生成モデルに、トレーニングなし、ノン・イン・オーバーヘッドな追加機能だ。 Peekabooはビデオ生成を制御でき、ベースラインモデルで最大3.8倍のゲインが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:43:05 GMT)
Not All Negatives Are Worth Attending to: Meta-Bootstrapping Negative Sampling Framework for Link Prediction [17.1]
動的負のサンプル(DNS)を持つ現在のリンク予測器は、"easy" と "hard" のサンプル間の移行現象に悩まされる。本稿では,現在の負サンプリングベースリンク予測器を改善するための汎用プラグインとして,MeBNSフレームワークを提案する。特に,メタラーニング支援型教員-学生GNN(MST-GNN)を精巧に考案し,教師-学生アーキテクチャ上に構築するだけでなく,「易しい」サンプルと「堅い」サンプルのマイグレーションを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:16:33 GMT)
Bayesian Online Learning for Consensus Prediction [16.9]
本稿では,部分フィードバックから専門家のコンセンサスを動的に推定する手法の一群を提案する。我々は,CIFAR-10H と ImageNet-16H の様々なベースラインに対して,我々のフレームワークの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:18:04 GMT)
MaxQ: Multi-Axis Query for N:M Sparsity Network [16.8]
MaxQは様々なコンピュータビジョンタスクにおいて、多様なCNNアーキテクチャで一貫した改善を実現している。 1:16スパースパターンのResNet50では、MaxQはImageNetで74.6%の精度を達成でき、最先端よりも2.8%以上改善できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:28:29 GMT)
Double-Flow GAN model for the reconstruction of perceived faces from brain activities [16.8]
そこで我々はDouble-Flow GANと呼ばれる新しい再構築フレームワークを提案する。また,画像から抽出した特徴を条件として,fMRIから条件付き再構成モデルを事前学習するための事前学習プロセスも設計した。提案手法は, 再現性能が向上し, 従来の復元モデルより優れ, 生成能力も良好であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:07:57 GMT)
GIST: Improving Parameter Efficient Fine Tuning via Knowledge Interaction [16.4]
本稿では,GISTと呼ばれるファインチューニングフレームワークをプラグアンドプレイ方式で提案する。具体的には、まず、下流タスクにPEFTメソッドを適用する際に、Gistトークンと呼ばれるトレーニング可能なトークンを導入します。このトークンはPEFT法によって学習されたタスク固有の知識の集合体として機能し、下流の知識と明示的な結びつきを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:35:41 GMT)
Can Large Language Models Serve as Rational Players in Game Theory? A Systematic Analysis [16.3]
本研究では,ゲーム理論の文脈で大規模言語モデル(LLM)を体系的に解析する。実験により、現在最先端のLLMでさえ、ゲーム理論において人間とはかなり異なることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:32:39 GMT)
Pain Analysis using Adaptive Hierarchical Spatiotemporal Dynamic Imaging [16.1]
本稿では,適応時間動画像(Adaptive temporal Dynamic Image, AHDI)技術を紹介する。 AHDIは、顔ビデオの深い変化を特異なRGB画像にエンコードし、ビデオ表現のためのより単純な2Dモデルを実現する。この枠組み内では、一般化された顔表現を導出するために残差ネットワークを用いる。これらの表現は、痛みの強さを推定し、本物の痛み表現とシミュレートされた痛み表現を区別する2つのタスクに最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:23:05 GMT)
Feature Norm Regularized Federated Learning: Transforming Skewed Distributions into Global Insights [16.0]
本研究は,FNR-FLアルゴリズムを紹介する。 FNR-FLは、非I.D.シナリオにおけるモデルの精度と収束を高めるために、クラス平均特徴ノルムを取り入れている。その結果,FNR-FLの精度は66.24%向上し,トレーニング時間は11.40%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:09:37 GMT)
Improving Factual Error Correction by Learning to Inject Factual Errors [16.0]
Factual error correctionは、最小限の編集で偽のクレームの事実的エラーを修正することを目的としている。既存の手法ではマスク-then-correct パラダイムが一般的である。本稿では,3段階の遠隔監視手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:02:06 GMT)
Context Matter: Data-Efficient Augmentation of Large Language Models for Scientific Applications [15.9]
GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)に固有の課題について検討する。一貫性と意味論的に厳密な方法で誤った回答を提示するLLMの能力は、事実の不正確さの検出を複雑にする。本研究の目的は,このような誤りの理解と軽減を図り,LCMの精度と信頼性の向上に寄与することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:43:20 GMT)
Large Language Models are Clinical Reasoners: Reasoning-Aware Diagnosis Framework with Prompt-Generated Rationales [15.9]
本稿では,素早い学習を通して診断過程を合理化する推論認識型診断フレームワークを提案する。そこで本研究では,実世界の臨床環境に対する機械生成的合理化の可能性を評価するための新しい基準セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:14:45 GMT)
Noise Distribution Decomposition based Multi-Agent Distributional Reinforcement Learning [15.8]
マルチエージェント強化学習(MARL)は、インテリジェントエージェント間の干渉によるノイズの影響を受けやすい。本稿では,グローバル共有雑音報酬を近似することで,分解に基づく新しいマルチエージェント分布RL法を提案する。また,提案手法の有効性を,雑音を考慮した広範囲なシミュレーション実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:24:15 GMT)
Reward Certification for Policy Smoothed Reinforcement Learning [14.8]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、安全クリティカルな分野において大きな成功を収めた。近年の研究では、その堅牢性を高めるために「平滑な政策」を導入している。報酬の総額を認定する証明可能な保証を確立することは依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:19:31 GMT)
RMS: Redundancy-Minimizing Point Cloud Sampling for Real-Time Pose Estimation in Degenerated Environments [14.8]
幾何学的退化の影響を低減できる新しい点雲サンプリング法を提案する。提案手法は, 点密度を正規化するスペーシフィケーション法に代わる手法である。提案手法をポイントベースKISS-ICPと機能ベースLOAMオドメトリーパイプラインに統合し,KITTI,Hilti-Oxford,およびマルチロータUAVのカスタムデータセットを用いて実験的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:55:49 GMT)
Rethinking Gauss-Newton for learning over-parameterized models [14.8]
まず, 条件改善によるGDよりも高速な収束率を示す連続時間限界において, GNのグローバル収束結果を確立する。次に,GNの手法の暗黙的偏見を調べるために,合成回帰タスクに関する実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:40:56 GMT)
Promoting Fairness in GNNs: A Characterization of Stability [14.2]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、非ユークリッドデータで動作する。以前の研究では、GNNリプシッツ境界が安定化モデル出力に光を放つことが研究されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:07:57 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） (Tue, 12 Dec 2023 15:26:38 GMT)
Non-Stationary Bandits with Auto-Regressive Temporal Dependency [14.1]
本稿では,自己回帰(AR)報酬構造を通じて実世界の力学の時間構造をキャプチャする,新しい非定常MABフレームワークを提案する。 i) 時間的依存を利用して探索と利用を動的にバランスさせるのに適した変更機構と, (ii) 時代遅れの情報を捨てるように設計された再起動機構の2つの主要なメカニズムを統合するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:42:37 GMT)
Hierarchical Terrain Attention and Multi-Scale Rainfall Guidance For Flood Image Prediction [14.1]
本稿では,階層的な地形空間の注意を取り入れた,精密な洪水地図予測のための新しい枠組みを提案する。我々は, 発電機と判別器の双方に降雨回帰損失を付加監督として活用する。我々の手法は降雨条件の異なる過去の技術を大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:25:02 GMT)
DIAS: A Comprehensive Dataset and Benchmark for Intracranial Artery Segmentation in DSA sequences [13.9]
デジタルサブトラクション(DSA)は,病変血管構築を検査するための金の基準として広く認められている。 DSAにおける頭蓋内動脈(IA)の自動分節は血管形態の定量化に重要である。本稿では,DSAシークエンスにおけるIAセグメンテーションのためのデータセットであるDIASを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:33:37 GMT)
Series2Vec: Similarity-based Self-supervised Representation Learning for Time Series Classification [13.8]
自己教師型表現学習のための textitSeries2Vec という新しい手法を提案する。 Series2Vecは、時間領域とスペクトル領域の両方における2つの系列の類似性を予測するために訓練されている。我々は,Series2Vecが完全教師付きトレーニングと互換性があり,限られたラベル付きデータを持つデータセットにおいて高い効率を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:48:11 GMT)
Non-monotone Sequential Submodular Maximization [13.6]
我々は、$k$の重み付けが最大になるように、基底セット$V$から$k$の項目群を選択してランク付けすることを目指している。本研究の結果は,レコメンデーションシステムや最適化など,様々な分野に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:54:49 GMT)
Regret-Optimal Model-Free Reinforcement Learning for Discounted MDPs with Short Burn-In Time [13.5]
本稿では,分散削減を利用したモデルフリーアルゴリズムと,実行方針を低速かつ適応的に切り替える新しい手法を提案する。これは割引設定における最初の後悔の最適モデルフリーアルゴリズムであり、バーンイン時間の短縮によるメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:40:30 GMT)
Contextually Affinitive Neighborhood Refinery for Deep Clustering [13.5]
本研究では,より情報に富む近隣住民をコラボニティブ(ConAff)地区で探索する効率的なオンライン・リランク・プロセスを提案する。提案手法は,汎用的な自己教師型フレームワークに容易に組み込むことができ,いくつかの一般的なベンチマークにおいて最先端の手法よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:56:51 GMT)
From HODL to MOON: Understanding Community Evolution, Emotional Dynamics, and Price Interplay in the Cryptocurrency Ecosystem [13.4]
Redditでは、112の暗号通貨関連サブレディットに関する1億3000万件以上の投稿を分析している。 2021年には暗号通貨関連の活動が全般的に急増し、その後急落した。市場パフォーマンスが上昇する中で喜びは顕著な指標となり、市場の減少は怒りの高まりを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:56:36 GMT)
MWSIS: Multimodal Weakly Supervised Instance Segmentation with 2D Box Annotations for Autonomous Driving [13.1]
我々はMultimodal Weakly Supervised Instance (MWSIS)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 MWSISは、様々な細粒度ラベルの生成と修正モジュールを2Dと3Dの両方に組み込んでいる。完全に教師されたインスタンスセグメンテーションよりも優れており、完全に教師されたアノテーションはわずか5%である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:12:22 GMT)
Super-Resolution on Rotationally Scanned Photoacoustic Microscopy Images Incorporating Scanning Prior [12.9]
光音響顕微鏡(PAM)画像は、光コントラストと音響分解能の利点を組み合わせた脳研究で広く利用されている。走査速度と画像解像度の間にはトレードオフがあり、従来の走査と比較すると、回転走査は走査機構を最適化することで高速なPAMイメージングの好機となる。本研究では,回転走査型PAMイメージングのための新しい高性能超解像フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:41:35 GMT)
Collapse-Oriented Adversarial Training with Triplet Decoupling for Robust Image Retrieval [12.9]
我々は三重項脱結合摂動(TRIDE)を用いた転倒指向(COLO)対向訓練を提案する。 COLOは、更新方向を新しい崩壊指標で時間的に向き付けすることで、モデル崩壊を防止する。 TRIDEは、アンカーと3重項の2つの候補に摂動の更新ターゲットを空間的に分離することで、強い敵を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:33:08 GMT)
Understanding the Effect of Model Compression on Social Bias in Large Language Models [12.3]
大規模言語モデル(LLM)は、そのテキストの社会的バイアスに適合する膨大なウェブテキストのコーパスを自己監督で訓練する。本研究では, LLMの社会的バイアス測定における定量化と知識蒸留によるモデル圧縮の影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:51:52 GMT)
Exploring Domain Incremental Video Highlights Detection with the LiveFood Benchmark [12.2]
本稿では,GPE(Global Prototype)と呼ばれる新しいビデオハイライト検出手法を提案する。私たちの知る限りでは、インクリメンタルな学習環境でビデオハイライトの検出を探索するのはこれが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:42:26 GMT)
Forced Exploration in Bandit Problems [12.1]
マルチアームバンディット(MAB)は古典的なシーケンシャルな決定問題である。本稿では,報酬分布に関する情報を使わずに実装可能なマルチアームバンディットアルゴリズムを設計することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:00:29 GMT)
EdVAE: Mitigating Codebook Collapse with Evidential Discrete Variational Autoencoders [12.1]
コードブックの崩壊は、離散表現空間を持つ深層生成モデルの訓練において一般的な問題である。本稿では,dVAEのコードブック崩壊問題に対処するために,ソフトマックスの代わりに顕在的深層学習(EDL)を組み込む新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:13:57 GMT)
MammoFL: Mammographic Breast Density Estimation using Federated Learning [12.0]
我々は,ニューラルネットワークを用いた定量的乳房密度推定を自動化した。このツールは,多施設データセット上でのフェデレーション学習の強力なユースケースであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:10:46 GMT)
From Knowledge Representation to Knowledge Organization and Back [12.0]
知識表現(KR)と顔分析知識組織(KO)は、データと知識モデリングの最も顕著な2つの方法論である。本稿では,KR法とfacet-analytical KO法の両方を詳細に解明し,それらの機能的マッピングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:23:18 GMT)
DTA: Distribution Transform-based Attack for Query-Limited Scenario [11.9]
敵の例を生成する際、従来のブラックボックス攻撃法は攻撃対象モデルからの十分なフィードバックに依存している。本稿では,攻撃された動作が限られた数のクエリを実行可能であることをシミュレートするハードラベル攻撃を提案する。提案したアイデアの有効性とDTAの最先端性を検証する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:21:03 GMT)
Neural Reasoning About Agents' Goals, Preferences, and Actions [11.4]
エージェントの目標、嗜好、行動に関する直感的な心理的推論のための新しいニューラルモデルを提案する。 IRENEは、学習エージェントと世界状態表現のためのグラフニューラルネットワークと、タスクコンテキストをエンコードするトランスフォーマーを組み合わせたものだ。挑戦的なBaby Intuitions Benchmarkを評価すると、IRENEは5つのタスクのうち3つで新しい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） (Tue, 12 Dec 2023 09:52:35 GMT)
Efficient Few-Shot Clinical Task Adaptation with Large Language Models [11.2]
ごく少数のサンプルでモデルをタスクに適応させるために、いくつかのショットラーニングが研究されている。大規模言語モデル(LLM)を用いてラベルを文脈化する新しい手法を提案する。以上の結果から,LLMが生成するコンテキストは,類似のカテゴリに対する意味埋め込みの識別を著しく向上させることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:58:07 GMT)
SportsSloMo: A New Benchmark and Baselines for Human-centric Video Frame Interpolation [11.2]
SportsSloMoは、130万本以上のビデオクリップと100万フレームの高解像度(720p)のスローモーションスポーツビデオがYouTubeからクロールされたベンチマークである。ベンチマークでいくつかの最先端手法を再学習し、その結果、他のデータセットと比較して精度が低下していることを示す。我々は,人間の認識する先行性を考慮した2つの損失項を導入し,汎視的セグメンテーションと人間のキーポイント検出に補助的監督を加える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:59:06 GMT)
Balancing Summarization and Change Detection in Graph Streams [11.2]
我々は,グラフ要約における圧縮速度と変化検出における精度との間にはトレードオフがあると主張している。本稿では,このトレードオフのバランスを保ち,信頼性の高いグラフ要約と変更検出を同時に実現するための新しい定量的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:48:16 GMT)
Class Probability Matching Using Kernel Methods for Label Shift Adaptation [10.9]
ラベルシフト適応のためのtextitclass probability matching (textitCPM) という新しいフレームワークを提案する。カーネルロジスティック回帰をCPMフレームワークに組み込んで条件付き確率を推定することにより,ラベルシフト適応のためのtextitCPMKM というアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:59:37 GMT)
NearbyPatchCL: Leveraging Nearby Patches for Self-Supervised Patch-Level Multi-Class Classification in Whole-Slide Images [10.8]
全スライディング画像(WSI)解析は、がんの診断と治療において重要な役割を担っている。本稿では,新しい自己教師型学習手法であるNearby Patch Contrastive Learning(NearbyPatchCL)を紹介する。本手法は,トップ1分類精度87.56%で,教師付きベースラインと最先端SSL法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:24:44 GMT)
Reconstructing Turbulent Flows Using Physics-Aware Spatio-Temporal Dynamics and Test-Time Refinement [10.7]
低分解能LESデータからシーケンシャルDNSを再構成する物理誘導型ニューラルネットワークを提案する。また, 物理的制約を強制し, 長期にわたって蓄積した復元誤差を低減するために, Sim ベースの精錬法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:18:51 GMT)
Unleashed from Constrained Optimization: Quantum Computing for Quantum Chemistry Employing Generator Coordinate Method [10.7]
ハイブリッド量子古典的アプローチは、量子化学問題に対する潜在的な解決策を提供する。しかし、彼らは不毛の台地やアンサツェの正確さといった課題も導入している。本研究では,制約付き最適化と一般化固有値問題との相互関係を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:36:51 GMT)
Zero-noise Extrapolation Assisted with Purity for Quantum Error Mitigation [10.6]
量子誤差緩和の1つの方法はゼロノイズ外挿である。本稿では,ノイズ回路における出力状態の純度が外挿過程の補助となることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:28:07 GMT)
Estimation of embedding vectors in high dimensions [10.6]
我々は、いくつかの「真」だが未知の埋め込みが存在する離散データに対する単純な確率モデルを考える。このモデルでは、埋め込みは低ランク近似メッセージパッシング(AMP)法の変種によって学習できることが示されている。提案手法は, 合成データと実テキストデータの両方のシミュレーションにより検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:41:59 GMT)
Adversarial Driving: Attacking End-to-End Autonomous Driving [10.5]
本研究では、エンド・ツー・エンドの自動運転モデルに対する2つのホワイトボックス攻撃を考案した。我々の攻撃は、入力画像の摂動によって自律運転システムの動作を操作する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:27:44 GMT)
Adversarial Detection: Attacking Object Detection in Real Time [10.5]
本稿では,オブジェクト検出モデルに対する最初のリアルタイムオンライン攻撃を提案する。所望の場所で非存在オブジェクトのバウンディングボックスを構成する3つの攻撃を考案する。この攻撃は、約20回のイテレーションで約90%の成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:27:29 GMT)
Domain Generalization with Fourier Transform and Soft Thresholding [10.5]
ドメインの一般化は、複数のソースドメイン上のモデルをトレーニングして、見当たらないターゲットドメインに適切に一般化することを目的としている。この制限を克服するために、フーリエ整域にソフトスレッディング関数を導入する。フーリエ変換に基づく領域一般化と融合したソフトしきい値の革新的な性質は、ニューラルネットワークモデルの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:37:06 GMT)
Promoting Counterfactual Robustness through Diversity [10.2]
対物的説明者は、入力の小さな変更が説明に大きな変更をもたらすという意味で、堅牢性に欠ける可能性がある。本稿では,多様性基準を用いた近似アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:09:34 GMT)
Time-Selective RNN for Device-Free Multi-Room Human Presence Detection Using WiFi CSI [9.9]
デバイスなしの人間の存在検知は、ホームオートメーション、セキュリティ、ヘルスケアなど、さまざまなアプリケーションにとって重要な技術である。近年,商用WiFiアクセスポイント(AP)から抽出した無線チャネル状態情報を用いて,詳細なチャネル特性について検討している。本稿では,時間選択型条件付き二重特徴抽出再帰ネットワークを用いたマルチルームシナリオのためのデバイスフリーな人間の存在検知システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:00:20 GMT)
Rethinking Compression: Reduced Order Modelling of Latent Features in Large Language Models [9.9]
本稿では,Large Language Models (LLMs) のパラメトリックおよび実用的な圧縮に対して,低次モデリングに基づく革新的なアプローチを提案する。本手法は, 行列分解を利用したモデル圧縮の顕著な進歩を示し, 最先端の構造化プルーニング法よりも優れた有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:56:57 GMT)
Bad Students Make Great Teachers: Active Learning Accelerates Large-Scale Visual Understanding [9.7]
本稿では,オンラインデータ選択ポリシーによる大規模事前学習を高速化する手法を提案する。モデルに基づくデータ選択は、一様サンプリングで訓練されたモデルの性能に到達するのに必要な総計算量を削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:37:59 GMT)
Beyond Expected Return: Accounting for Policy Reproducibility when Evaluating Reinforcement Learning Algorithms [9.6]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)における多くの応用は、環境にノイズオリティが存在する。これらの不確実性は、ひとつのロールアウトから別のロールアウトまで、まったく同じポリシーを別々に実行します。 RL の一般的な評価手順は、その分布の拡散を考慮しない期待された戻り値のみを用いて、連続した戻り値分布を要約する。我々の研究は、この拡散をポリシーとして定義している: 何度もロールアウトするときに同様のパフォーマンスを得るポリシーの能力は、いくつかの現実世界のアプリケーションにおいて重要な特性である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:22:31 GMT)
GTRL: An Entity Group-Aware Temporal Knowledge Graph Representation Learning Method [9.3]
時間知識グラフ(TKG)表現学習は、エンティティとイベントタイプを連続した低次元ベクトル空間に埋め込む。本稿では,グループを意識した時間的知識グラフ表現学習手法であるGTRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:46:39 GMT)
QuadAttack: A Quadratic Programming Approach to Ordered Top-K Attacks [8.8]
ディープニューラルネットワーク(DNN)の敵対的脆弱性は広く知られ、広く懸念されている。本稿は、攻撃的な最上位の$K$攻撃を学習することで、この懸念がはるかに深刻であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:08:45 GMT)
Spatial Knowledge-Infused Hierarchical Learning: An Application in Flood Mapping on Earth Imagery [8.7]
地球画像の深層学習は、農業、生態学、自然災害管理といった地球科学の応用において、ますます重要な役割を担っている。トレーニングラベルが限定された地球画像、ベースディープニューラルネットワークモデル、ラベル制約のある空間知識ベースを考えると、ニューラルネットワークをトレーニングしながらラベル全体を推測することが問題となる。本フレームワークは,空間的不確実性に基づいて異なる解像度のラベルを選択的に推測するモジュールと,不確実性を考慮したマルチインスタンス学習を用いてニューラルネットワークパラメータをトレーニングするモジュールから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:23:04 GMT)
The GUA-Speech System Description for CNVSRC Challenge 2023 [8.5]
本研究では,中国連続視覚音声認識チャレンジ(CNVSRC)2023におけるタスク1単一話者視覚音声認識(VSR)固定トラックについて述べる。我々は、中間接続性時間分類(Inter CTC)残基を用いて、我々のモデルにおけるCTCの条件独立仮定を緩和する。また、バイトランスフォーマーデコーダを使用して、モデルが過去と未来の両方のコンテキスト情報をキャプチャできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:35:33 GMT)
Just-in-Time Security Patch Detection -- LLM At the Rescue for Data Augmentation [8.3]
本稿では,LLM(Large Language Models)とコードテキストアライメントを利用した新しいセキュリティパッチ検出システム LLMDA を提案する。 LLMDA内では、ラベル付き命令を使用してLLMDAを指示し、セキュリティ関連性に基づいたパッチの識別を行う。次に、PTFormerを使ってパッチをコードとマージし、パッチとコード間の相互接続と固有の詳細の両方を含むハイブリッド属性を定式化します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:54:55 GMT)
Diffusion Cocktail: Fused Generation from Diffusion Models [8.3]
拡散モデルは高品質な画像の生成に優れ、拡張が容易である。最近の研究は、拡散モデルの様々なコンポーネントに符号化された意味情報と視覚情報を明らかにすることに焦点を当てている。本研究では,2つの拡散モデル間でコンテンツ情報を正確に伝達できるトレーニング不要なDiffusion Cocktail(Ditail)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 00:53:56 GMT)
Astrocyte-Enabled Advancements in Spiking Neural Networks for Large Language Modeling [8.3]
我々は,ニューロン-アストロサイト相互作用を計算パラダイムに統合する革新的なフレームワークを開発した。我々のAstrocyte-Modulated Spiking Neural Network (AM-SNet) は、記憶保持や自然言語生成に関わるタスクにおいて、例外的な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:56:31 GMT)
Efficient Object Detection in Autonomous Driving using Spiking Neural Networks: Performance, Energy Consumption Analysis, and Insights into Open-set Object Discovery [8.3]
性能とエネルギー消費のバランスのとれたトレードオフは、自動運転車の持続可能性に不可欠である。本研究では,スパイキングニューラルネットワークを用いて,高性能かつ効率的なモデルを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:47:13 GMT)
ICL Markup: Structuring In-Context Learning using Soft-Token Tags [8.2]
大規模事前訓練言語モデル(LLM)は、テキストからテキストへのアプローチによって、幅広いタスクに迅速に適応することができる。 HTMLのようなマークアップ言語にインスパイアされた我々は、プロンプトテンプレートを構成するためにソフトトークンタグを使用する方法に貢献する。本手法はICLのためのメタラーニングの一種であり,パラメータ効率の良い微調整ウォームアッププロセスにおいて,事前にこれらのタグを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:25:05 GMT)
SocialStigmaQA: A Benchmark to Uncover Stigma Amplification in Generative Language Models [8.2]
我々は、生成言語モデルにおいて、シュティグマを通して、社会的偏見の増幅を捉えるためのベンチマークを導入する。オープンソース生成言語モデルを用いたSocialStigmaQAの結果について述べる。社会的に偏りのあるアウトプットの割合は、様々なデコード戦略やスタイルにまたがって45%から59%の範囲であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:27:44 GMT)
RecAGT: Shard Testable Codes with Adaptive Group Testing for Malicious Nodes Identification in Sharding Permissioned Blockchain [8.2]
本稿では,通信オーバヘッドの低減と潜在的な悪意のあるノードの特定を目的とした新しい識別手法であるRecAGTを提案する。まず、シャードテスト可能なコードは、機密データが漏洩した場合に元のデータをエンコードするように設計されている。第二に、悪意のある行動に対する証拠として、新しいアイデンティティ証明プロトコルが提示される。第3に、悪意のあるノードを特定するために適応的なグループテストが選択される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:00:11 GMT)
Patch-MI: Enhancing Model Inversion Attacks via Patch-Based Reconstruction [8.2]
我々は,ジグソーパズルの組立に触発されたPatch-MIという画期的なアプローチを導入する。我々はMI攻撃の確率論的解釈を新たに構築し、GAN(Generative Adversarial Network)のようなフレームワークとパッチベースの識別器を用いた。 Patch-MIは既存のMI法よりも精度が高いことを示す数値的および図式的考察を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:52:35 GMT)
Affine-Transformation-Invariant Image Classification by Differentiable Arithmetic Distribution Module [8.1]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は画像分類において有望な結果を得た。 CNNは回転、翻訳、フリップ、シャッフルなどのアフィン変換に弱い。本研究では,分散学習手法を取り入れた,より堅牢な代替手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:10:04 GMT)
Maatphor: Automated Variant Analysis for Prompt Injection Attacks [7.9]
現在のプロンプトインジェクション技術に対する防御のベストプラクティスは、システムにガードレールを追加することである。本稿では,既知のプロンプトインジェクション攻撃の自動変種解析において,ディフェンダーを支援するツールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:22:20 GMT)
Ensemble Federated Learning: an approach for collaborative pneumonia diagnosis [7.9]
スマートヘルスケアシステムでは、データの交換はプライバシー上の懸念を意味し、迅速な反応が必要である。本稿では,プライバシ保護が鍵となる第1のシナリオについて論じる。その結果,一意かつ大規模な医用画像データセットの構築は選択肢ではない。本稿では,以下の特徴に基づくアンサンブル・フェデレーション・ラーニング(EFL)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:53:18 GMT)
Benchmarking Deep Learning Classifiers for SAR Automatic Target Recognition [7.9]
本稿では,複数のSARデータセットを用いたSAR ATRの先進的な深層学習モデルを総合的にベンチマークする。推論スループットと解析性能の観点から,分類精度のランタイム性能に関する5つの分類器の評価と比較を行った。 SAR ATRの領域では、すべてのモデルルールが疑わしいのです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 02:20:39 GMT)
Generating High-Resolution Regional Precipitation Using Conditional Diffusion Model [7.8]
本稿では,気候データ,特に地域規模での降水量について,より詳細な生成モデルを提案する。複数のLR気候変数に条件付き拡散確率モデルを用いる。以上の結果から,下降気候データにおける条件拡散モデルの有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:39:52 GMT)
Code Membership Inference for Detecting Unauthorized Data Use in Code Pre-trained Language Models [7.7]
本稿では,CPLMにおける不正コードの使用を検出するための最初の研究を開始する。我々は、コードメンバーシップ推論タスクの異なる設定のためのフレームワークBuzzerを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:07:54 GMT)
BIRB: A Generalization Benchmark for Information Retrieval in Bioacoustics [7.7]
本稿では,受動的に記録されたデータセットから鳥の発声を検索する複雑なベンチマークであるBIRBを提案する。本稿では,表現学習と最寄りのセントロイド探索を用いたタスクコレクションのベースラインシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:06:39 GMT)
Local Spatiotemporal Representation Learning for Longitudinally-consistent Neuroimage Analysis [7.6]
本稿では,長手画像に基づいて訓練された画像から画像への局所的・多スケールの時間的表現学習手法を提案する。微調整中、オブジェクト内相関を利用するために驚くほど単純な自己教師付きセグメンテーション整合規則化を提案する。これらの改善は、長手神経変性成人と発達期脳MRIの両方で示され、より高いパフォーマンスと長手整合性が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:36:39 GMT)
Dual Structure-Preserving Image Filterings for Semi-supervised Medical Image Segmentation [7.4]
半教師付き医用画像セグメンテーションのための画像レベルのバリエーションとして、二重構造保存画像フィルタリング(DSPIF)を提案する。構造を意識したツリーベース画像表現において, 画像のフィルタリングを簡略化するコネクテッドフィルタリングにより, 二重コントラスト不変の Max-tree と Min-tree の表現を利用する。 3つのベンチマークデータセットの大規模な実験結果から,提案手法が最先端の手法を著しく上回る結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:44:53 GMT)
Supervised Contrastive Learning for Fine-grained Chromosome Recognition [7.4]
染色体認識は核タイピングにおいて必須の課題であり、出生時欠陥診断や生医学研究において重要な役割を担っている。既存の分類法は、染色体のクラス間類似性とクラス内変異のために重大な課題に直面している。そこで本研究では,信頼性染色体分類のためのモデルに依存しない深層ネットワークを訓練するための教師付きコントラスト学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:12:21 GMT)
Medical Image Classification Using Transfer Learning and Chaos Game Optimization on the Internet of Medical Things [7.2]
本稿では,医療画像分類のためのIoMTの提案について紹介する。まず,MobileNetV3を用いて,特徴抽出にTransfer Learning (TL) を用いた手法を用いて2段階の設計を行った。次に,Chaos Game Optimization (CGO) を特徴選択に使用し,不要な特徴を排除し,性能を向上させることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:04:26 GMT)
Adversarial Semi-Supervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation: A New Role for Labeled Target Samples [7.2]
我々は、ラベル付き対象データがソースサンプルまたは実際のターゲットサンプルとして振る舞う場合に、新たなトレーニング目標損失を設計する。提案手法を支援するために,ソースデータとラベル付きターゲットデータを混合し,同じ適応プロセスを適用する補完手法を検討する。本稿では,GTA5,SynTHIA,Cityscapesのベンチマーク実験を通じて得られた知見を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:40:22 GMT)
Anatomically Constrained Implicit Face Models [7.1]
本稿では,解剖学的に制約された顔モデル学習の文脈において,このような暗黙的表現の新たなユースケースを提案する。顔の解剖学と皮膚表面を高忠実にモデル化するネットワークの集合体である解剖学的暗黙の顔モデルを提案する。本稿では, 形状調整, 形状編集, 性能など, 様々なタスクにおいて, 提案手法の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:59:21 GMT)
ProxyDet: Synthesizing Proxy Novel Classes via Classwise Mixup for Open Vocabulary Object Detection [7.1]
Open-vocabulary Object Detection (OVOD)は、トレーニングセットにカテゴリが含まれていない新しいオブジェクトを認識することを目的としている。本稿では,新しいクラス全体の分布を一般化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:45:56 GMT)
More than Vanilla Fusion: a Simple, Decoupling-free, Attention Module for Multimodal Fusion Based on Signal Theory [7.1]
本稿では,基本信号理論と不確実性理論に基づくバニラ融合のためのプラグアンドプレイアテンションモジュールを提案する。実験の結果、数行のコードだけで、複数のマルチモーダル分類法に対して最大2.0%の性能改善が達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:22:36 GMT)
Large Foundation Models for Power Systems [7.0]
LLM(Large Language Models)のような基礎的なモデルは、タスク固有のデータ収集やモデルトレーニングなしに、幅広いフォーマットのないクエリに応答することができる。まず、電力系統の4つの代表的タスクにおける性能を検証し、既存の基礎モデルの可能性について検討する。この結果から, 電力系統運用パイプラインの効率化と信頼性向上に向けた基礎モデルの有効性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:55:48 GMT)
Multiplexed control scheme for scalable quantum information processing with superconducting qubits [6.9]
従来は個々の回路で制御されていた超伝導量子ビットは、現在、非常に困難なスケーラビリティの課題に直面している。本稿では、複数のキュービットとカプラを操作するために共有制御線を効率的に活用する多重化制御方式を提案する。このスキームは近い将来、制御線路の数を1桁から2桁に減らす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 00:42:12 GMT)
Traffic Signal Control Using Lightweight Transformers: An Offline-to-Online RL Approach [6.9]
我々は,オフラインで容易にアクセス可能なデータセットからポリシーを学習可能な,軽量な決定変換方式DTLightを提案する。オフラインデータセット上で純粋に事前トレーニングされたDTLightは、ほとんどのシナリオで最先端のオンラインRLベースのメソッドより優れている。実験の結果、オンラインの微調整により、最高のオンラインRLベースラインメソッドよりもDTLightのパフォーマンスが42.6%向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:21:57 GMT)
Clash of the Explainers: Argumentation for Context-Appropriate Explanations [6.8]
特定のコンテキストに最も適したアプローチはひとつもありません。 AIの説明容易性を効果的にするためには、説明とそれらがどのように提示されるかは、説明を受けるステークホルダーに向けられる必要がある。本稿では、関係する利害関係者の精神モデルと、多説明者による議論問題を解決する理性コンポーネントと、利害関係者に適切に説明すべきAIモデルとからなるモジュラー推論システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:52:30 GMT)
Neural Machine Translation of Clinical Text: An Empirical Investigation into Multilingual Pre-Trained Language Models and Transfer-Learning [6.8]
我々は,多言語ニューラルネットワークモデルを用いて臨床テキスト機械翻訳について検討する。また,大規模な多言語事前学習言語モデルに基づく移動学習手法を用いて実験を行った。 ClinSpEn-2022では,英語とスペイン語の臨床領域データの共有タスクにおいて,トップレベルのパフォーマンスを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:26:42 GMT)
Semi-supervised Active Learning for Video Action Detection [6.8]
我々はラベル付きデータとラベルなしデータの両方を利用する、新しい半教師付きアクティブラーニング手法を開発した。提案手法は,UCF-24-101,JHMDB-21,Youtube-VOSの3種類のベンチマークデータセットに対して評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:13:17 GMT)
Optimal realization of Yang-Baxter gate on quantum computers [6.8]
量子コンピュータ上でのYang-Baxterゲートの最適実現法を知ることは不可欠である。我々は,IBM量子コンピュータのパルス制御により,ヤンバクスターゲートを系統的に実現する方法を示す。ヤンバクスターゲートのパルス実現は、最適CNOTや$R_zz$の実現と比較して常に高いゲート忠実度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:31:30 GMT)
Coreset selection can accelerate quantum machine learning models with provable generalization [6.7]
量子ニューラルネットワーク(QNN)と量子カーネルは、量子機械学習の領域において顕著な存在である。我々は、QNNと量子カーネルのトレーニングを高速化することを目的とした、コアセット選択という統一的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:24:56 GMT)
FairSISA: Ensemble Post-Processing to Improve Fairness of Unlearning in LLMs [6.7]
大規模言語モデル(LLM)における未学習と公平性の相互作用について検討する。我々は、SISAとして知られる人気のある非学習フレームワークに焦点を当て、非結合シャードで訓練されたモデルのアンサンブルを作成する。 SISAによるアンサンブルモデルに対する後処理バイアス軽減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:44:47 GMT)
Sensor Placement for Learning in Flow Networks [6.7]
本稿では,ネットワークのセンサ配置問題について検討する。まず, 流れの保存仮定に基づいて問題を定式化し, 最適に固定されたセンサを配置することがNPハードであることを示す。次に,大規模ネットワークにスケールするセンサ配置のための効率よく適応的なグリージーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:08:08 GMT)
DiffuVST: Narrating Fictional Scenes with Global-History-Guided Denoising Models [6.7]
ビジュアルなストーリーテリングは、現実のイメージを超えてますます求められている。一般的に自己回帰デコーダを使用する現在の技術は、推論速度が低く、合成シーンには適していない。本稿では,一連の視覚的記述を単一条件記述プロセスとしてモデル化する拡散型システムDiffuVSTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:40:38 GMT)
MS-Twins: Multi-Scale Deep Self-Attention Networks for Medical Image Segmentation [6.6]
本稿では,自己意識と畳み込みの結合を考慮した強力なセグメンテーションモデルであるMS-Twinsを提案する。 MS-Twins は、Synapse と ACDC という2つの一般的なデータ集合の変換器に基づいて、以前の手法を大幅に進歩させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:04:11 GMT)
Perseus: Removing Energy Bloat from Large Model Training [6.5]
多数のGPU上で大規模なAIモデルをトレーニングすることは、膨大なエネルギーを消費する。大規模モデルトレーニング,内因性,外因性の2つの独立したエネルギー肥大源を同定した。両機能を緩和する統一最適化フレームワークであるPerseusを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 00:16:18 GMT)
General Tail Bounds for Non-Smooth Stochastic Mirror Descent [6.5]
凸およびリプシッツの目的に対するミラーディクセントの最適化誤差に関する新しいテール境界を提供する。我々の結果は、領域の直径の上限を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:24:32 GMT)
DifAttack: Query-Efficient Black-Box Attack via Disentangled Feature Space [6.2]
本研究は,高攻撃成功率(ASR)と良好な一般化性を備えた,効率的なスコアベースブラックボックス攻撃について検討する。本研究では,DifAttackと呼ばれる,DifAttackと呼ばれる不整形特徴空間に基づく新たな攻撃手法を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:48:52 GMT)
MCLFIQ: Mobile Contactless Fingerprint Image Quality [6.0]
NIST Fingerprint Image Quality (NFIQ) 2法の再訓練を行った。実世界の3つの非接触指紋データベース上でのエラーvs-カード特性曲線を用いてMCLFIQモデルの予測性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:45:00 GMT)
MCFNet: Multi-scale Covariance Feature Fusion Network for Real-time Semantic Segmentation [6.0]
我々は,Multi-scale Covariance Feature Fusion Network (MCFNet)と呼ばれるバイラテラルネットワーク(BiseNet)に基づく新しいアーキテクチャを提案する。具体的には、新しい機能改善モジュールと新しい機能融合モジュールを導入する。提案したCityscapes,CamVidデータセットのモデルを評価し,最先端の手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:20:27 GMT)
Toxic language detection: a systematic survey of Arabic datasets [5.9]
本稿では,オンライン有害言語に着目したアラビア語データセットの包括的調査を行う。我々は,49のデータセットとその対応論文を体系的に収集し,コンテンツ,アノテーションプロセス,再利用性という3つの主要な領域にまたがる16の基準を考慮し,徹底的な分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:43:01 GMT)
Attributing Learned Concepts in Neural Networks to Training Data [5.9]
コンバージェンス(収束)の証拠として,概念の上位1万個の画像を取り除き,モデルの再トレーニングを行うと,ネットワーク内の概念の位置が変化しない。このことは、概念の発達を知らせる特徴が、概念形成の堅牢さを暗示して、その先例にまたがるより拡散した方法で広がることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:42:29 GMT)
On Estimating the Gradient of the Expected Information Gain in Bayesian Experimental Design [5.9]
我々は,勾配降下アルゴリズムと組み合わせてEIGの勾配を推定する手法を開発し,EIGの効率的な最適化を実現する。そこで本研究では,EIG勾配を推定するための2つの手法,EIG勾配を推定するために後方サンプルを利用するUEEG-MCMC,パラメータサンプルを繰り返し使用して高いシミュレーション効率を実現するBEEG-APを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 21:21:08 GMT)
A Practical Multi-Protocol Collaborative QKD Networking Scheme [5.8]
量子鍵分布(QKD)ネットワークは、測定デバイス依存ネットワークと測定デバイス依存ネットワークに分類される。計測デバイスに依存しないネットワークの通信能力は測定デバイスに依存しないネットワークに比べて低下する。本稿では,新しいマルチプロトコル協調型ネットワークセルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:08:35 GMT)
GNBG-Generated Test Suite for Box-Constrained Numerical Global Optimization [5.8]
本論文では,ボックス制約の数値的大域最適化問題インスタンスを24個導入する。ケースは、様々のモジュラリティ、頑丈さ、対称性、条件付け、可変相互作用構造、盆地の線形性、偽造性など、幅広い問題の特徴をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:40:12 GMT)
Analyze the Robustness of Classifiers under Label Noise [5.7]
教師付き学習におけるラベルノイズは、誤ったラベルまたは不正確なラベルによって特徴づけられ、モデル性能を著しく損なう。本研究は, ラベルノイズが実用的応用に与える影響について, ますます関連する問題に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:51:25 GMT)
Online Saddle Point Problem and Online Convex-Concave Optimization [5.7]
本稿では,オンラインコンベックス・コンキャブ最適化(OCCO)フレームワークについて述べる。本稿では、性能指標として一般化双対性ギャップ(Dual-Gap)を提案し、OCCOとDual-Gapとオンライン凸最適化(OCO)の並列性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:34:09 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） (Tue, 12 Dec 2023 06:54:44 GMT)
A Progression Model of Software Engineering Goals, Challenges, and Practices in Start-Ups [5.7]
スタートアップ企業におけるエンジニアリングの目標、課題、プラクティスに関連するデータ収集を目指しています。 84のスタートアップケースを分析し、スタートアップに共通する16の目標、9の課題、16のエンジニアリングプラクティスを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:36:43 GMT)
Pre-trained Universal Medical Image Transformer [5.7]
視覚トークン再構成によるマスク付き画像モデリング(MIM)は,汎用コンピュータビジョン(CV)領域において有望な結果を示した。入力画像のボクセル間隔に基づいて畳み込みパラメータを適応的に調整する空間適応畳み込み(SAC)モジュールを提案する。我々は、幅広い医療画像を効果的に処理できるユニバーサル・ビジュアル・トークンーザとユニバーサル・ビジョン・トランスフォーマー(ViT)を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:33:45 GMT)
Cost Aware Untargeted Poisoning Attack against Graph Neural Networks, [5.7]
本稿では,攻撃予算の配分を改善するため,コスト・アウェア・ポジショニング・アタック(CA-アタック)と呼ばれる新たなアタック・ロス・フレームワークを提案する。実験の結果,提案したCA攻撃は既存の攻撃戦略を大幅に強化することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:54:02 GMT)
EdgePruner: Poisoned Edge Pruning in Graph Contrastive Learning [5.7]
グラフコントラスト学習(GCL)は、既存の学習モデルと同様に、有害な攻撃に対して脆弱である。本稿では,GCL,EdgePrunerの簡易防衛法を提案する。 We show that EdgePruner can improve the accuracy of node classification under the attack than the state-of-the-art defense。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:15:28 GMT)
QAFE-Net: Quality Assessment of Facial Expressions with Landmark Heatmaps [5.6]
本研究は,パーキンソン病に罹患した5種類の表情の質について考察する。本稿では, 時間的ランドマーク熱マップとRGBデータを組み合わせて, 小さな顔面筋の動きを捉えた新しいランドマーク誘導手法QAFE-Netを提案する。提案手法は、新しいパーキンソン病表情データセット(PFED5)と、痛み評価ベンチマーク、UNBC-McMaster Shoulder Pain Expression Archive Databaseに基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:56:22 GMT)
FoPro-KD: Fourier Prompted Effective Knowledge Distillation for Long-Tailed Medical Image Recognition [5.6]
本稿では,FoPro-KDを提案する。FoPro-KDは,凍結事前学習モデルから学習した周波数パターンのパワーを利用して,転送性と圧縮性を向上するフレームワークである。一般に利用可能な事前学習モデルから表現を活用することで、特に稀なクラスのパフォーマンスを大幅に向上させることができることを実証する。われわれのフレームワークは既存の方法より優れており、まれな疾患分類のためのよりアクセスしやすい医療モデルを可能にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:14:41 GMT)
GNBG: A Generalized and Configurable Benchmark Generator for Continuous Numerical Optimization [5.6]
さまざまな特徴を持つさまざまな問題インスタンスを含むベンチマークテストスイートを使用することが重要です。従来のベンチマークスイートは、しばしば多数の固定テスト関数で構成されており、これらを特定の研究目的と整合させることが困難である。本稿では,単目的,ボックス制約,連続的な数値最適化のための一般化数値ベンチマークジェネレータ(GNBG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:04:34 GMT)
FULL-W2V: Fully Exploiting Data Reuse for W2V on GPU-Accelerated Systems [5.6]
FULL-W2Vは、W2Vアルゴリズムにおけるデータ再利用の機会を利用して、低メモリレベルへのアクセスを減らし、時間的局所性を改善する。我々のプロトタイプ実装では、Nvidia Pascal P100からVolta V100への移植時に2.97倍の高速化を実現し、同じ埋め込み品質のV100カードでは、最先端の5.72倍の性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 21:22:07 GMT)
Compressive Recovery of Sparse Precision Matrices [5.6]
我々は,$d$変数の統計的関係を,mathbbRn times d$の$n$サンプル$Xのデータセットからモデル化するグラフの学習問題を考察する。サイズ $m=Omegaleft((d+2k)log(d)right)$ ここで、$k$は基礎となるグラフのエッジの最大数である。本稿では, グラフィカルラッソに基づく反復アルゴリズムを用いて, 具体的デノイザとみなす実用的リカバリを実現する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:52:54 GMT)
The Use of Multi-Scale Fiducial Markers To Aid Takeoff and Landing Navigation by Rotorcraft [5.5]
本稿では,マルチスケールフィデューシャルマーカーを用いた視覚SLAMの性能を定量的に評価する。各種環境条件下での離着陸時の性能評価を行った。私たちのデータセットとフィジュアルマーカーによるビジュアルSLAMの実装のコードが、オープンソースとして公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:29:05 GMT)
Accelerating Batch Active Learning Using Continual Learning Techniques [5.5]
Active Learning(AL)の大きな問題は、クエリラウンド毎にモデルがスクラッチから再トレーニングされるため、トレーニングコストが高いことだ。我々は、事前にラベル付けされたセットに対してさらなるトレーニングをバイアスすることで、この問題を回避する新しいテクニックのクラスを開発する。自然言語、ビジョン、医用画像、計算生物学など、さまざまなデータ領域で実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:38:09 GMT)
Mapping the Challenges of HCI: An Application and Evaluation of ChatGPT and GPT-4 for Mining Insights at Scale [5.5]
テキストコーパスから洞察を抽出する実世界の課題に対して,ChatGPTとGPT-4の組み合わせを評価した。 2023年のCHI会議から100以上のトピックで4,392件の研究課題を抽出した。また,ChatGPTとGPT-4の組み合わせは,テキストコーパスを大規模に解析するためのコスト効率に優れた手段である,という結論を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:57:22 GMT)
Exploring AI-enhanced Shared Control for an Assistive Robotic Arm [5.5]
特に,アートインテリジェンス(AI)を共有制御パラダイムに統合する方法について検討する。特に,人間とロボットのインターフェースの簡潔な要件に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:42:44 GMT)
AI Competitions and Benchmarks: towards impactful challenges with post-challenge papers, benchmarks and other dissemination actions [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） (Tue, 12 Dec 2023 20:56:26 GMT)
Local Function Complexity for Active Learning via Mixture of Gaussian Processes [5.4]
実世界のデータにおける不均一性は、観測ノイズレベルの変化や源関数の構造的複雑さの変化により、統計的推測に固有の課題が生じる。本稿では,局所関数複雑性(LFC)の推定に関する最近の理論的結果について述べる。我々は、LPSベースのLFCのガウスプロセス回帰(GPR)に基づくアナログを導出、推定し、上記のフレームワークの代用として使用し、堅牢でスケーラブルにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:24:32 GMT)
Exploring Large Language Models to Facilitate Variable Autonomy for Human-Robot Teaming [5.4]
本稿では,VR(Unity Virtual Reality)設定に基づく,GPTを利用したマルチロボットテストベッド環境のための新しいフレームワークを提案する。このシステムにより、ユーザーは自然言語でロボットエージェントと対話でき、それぞれが個々のGPTコアで動く。 12人の参加者によるユーザスタディでは、GPT-4の有効性と、さらに重要なのは、マルチロボット環境で自然言語で会話する機会を与えられる際のユーザ戦略について検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:26:48 GMT)
Content-Localization based Neural Machine Translation for Informal Dialectal Arabic: Spanish/French to Levantine/Gulf Arabic [5.3]
本稿では,AI能力を活用して,高リソース言語を低リソース言語/方言にローカライズするフレームワークを提案する。私たちはスペイン語とフランス語からアラビア語の方言へ/または/から、並列翻訳データセットを提供する最初の作品です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:42:41 GMT)
Large language models in healthcare and medical domain: A review [5.3]
大規模言語モデル(LLM)は、自由テキストクエリに対する熟練した応答を提供する。このレビューでは、多様な医療応用の効率性と効果を増幅するLLMの可能性について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:54:51 GMT)
Simul-LLM: A Framework for Exploring High-Quality Simultaneous Translation with Large Language Models [5.2]
数十億のパラメータを持ち、大量のデータに事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな下流自然言語処理タスクにおいて、最先端の性能に近いかそれ以上の性能を持つようになった。 Simul-LLMは、SimulMTにフォーカスしたLLMのためのオープンソースのファインチューニングおよび評価パイプライン開発フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:17:29 GMT)
Tighter sum uncertainty relations via $(\alpha,\beta,\gamma)$ weighted Wigner-Yanase-Dyson skew information [5.1]
任意の有限観測値に対するより厳密な不確実性関係 $(alpha,beta,gamma)$ weighted Wigner-Yanase-Dyson$(alpha,beta,gamma)$WWYD)スキュー情報。 $(alpha,beta,gamma)$ modified weighted Wigner-Yanase-Dyson$(alpha,beta,gamma)$MWWYD)スキュー情報。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:29:16 GMT)
I Open at the Close: A Deep Reinforcement Learning Evaluation of Open Streets Initiatives [4.9]
オープンストリートイニシアチブは、歩行者や自転車に道路を「開放」し、車やトラックに閉鎖する。道路の開き方の選択を強化学習問題として検討する。我々は、ニューヨーク市のオープンストリートプログラムの街路を、Qラーニングアルゴリズムによって提案された通りと比較する。 Q-ラーニングアルゴリズムによって提案された道路は確実に良い結果が得られるのに対し、プログラムの街路はランダムに選択された通りと同じような結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:22:07 GMT)
Bose-Einstein condensation by polarization gradient laser cooling [4.9]
偏光冷却 (PGC) により, 共役マイクロメートルサイズの光双極子トラップ内に小さなボース・アインシュタイン凝縮体(BEC)を発生させることができることを報告した。 BEC生成を可能にする実験パラメータは機械学習によって発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:13:37 GMT)
Detection of Unknown-Unknowns in Human-in-Plant Human-in-Loop Systems Using Physics Guided Process Models [4.7]
安全クリティカルなHIL-HIPシステムの運転出力特性を解析するための新しいフレームワークを提案する。物理誘導サロゲートモデル(PGSM)をマイニングするための動的誘導型ハイブリッドリカレントニューラルネットワーク(DiH-RNN)を提案する。 PGSMは、システムを管理する物理法則に基づいて未知の未知の早期発見を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:49:46 GMT)
Privacy-Aware Energy Consumption Modeling of Connected Battery Electric Vehicles using Federated Learning [4.7]
バッテリー電気自動車(BEV)は、大気汚染を減らす可能性から、現代都市ではますます重要になっている。データプライバシに対する大衆の認識が高まるにつれて、BEVエネルギー消費モデリングの文脈でデータプライバシを保護するアプローチを採用することが不可欠である。本研究は,ユーザプライバシを維持しつつ,BEVのエネルギー消費予測を改善するために,フェデレートラーニング(FL)手法を用いることの可能性を検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:40:38 GMT)
Multi-Branch Network for Imagery Emotion Prediction [4.6]
画像中の離散的感情と連続的感情の両方を予測する新しいマルチブランチネットワーク(MBN)を提案する。提案手法は,mAPが28.4%,MAEが0.93で最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:34:56 GMT)
Bell meets Cavendish: a quantum signature of gravity? [4.6]
量子論の枠組みにおける重力の包含は、物理学において最も顕著な開問題の一つである。本稿では、マクロな非局所性のレンズによる重力の量子的シグネチャの識別を目的とした構造実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:35:00 GMT)
Stop Following Me! Evaluating the Effectiveness of Anti-Stalking Features of Personal Item Tracking Devices [4.6]
個人用アイテム追跡装置は、鍵、財布、スーツケースなどの失われたアイテムを見つけるのに人気がある。彼らは現在、ストーカーや家庭内虐待者が被害者の居場所を追跡するために乱用されている。一部のデバイスメーカーは反ストーキング機能を作り、後にそれらが不十分であるという批判を受けて改善した。我々は,アサシンズギルドの学生社会と共同で,ゲーム化された準実験を通じて,5種類の追跡装置を用いたアンチストーキング機能の有効性を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:51:50 GMT)
Blockchain-Based Security Architecture for Unmanned Aerial Vehicles in B5G/6G Services and Beyond: A Comprehensive Approach [4.6]
無人航空機(UAV)は、災害を効果的に管理し、緊急事態に対応するために必要なツールへと進化してきた。先進的なUAVベースのB5G/6Gアーキテクチャに関連する研究と開発において、異なるセキュリティ課題を特定し、検討することが重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:55:04 GMT)
ScribblePrompt: Fast and Flexible Interactive Segmentation for Any Medical Image [4.5]
ScribblePromptは、医療画像のためのインタラクティブなセグメンテーションフレームワークである。人間のアノテータは、スクリブル、クリック、バウンディングボックスを使って、見えない構造を分割することができる。 65のオープンアクセスバイオメディカルデータセットの多様なコレクションをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:57:03 GMT)
Dynamically configured physics-informed neural network in topology optimization applications [4.4]
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、前方問題を解決する際に大量のデータを生成するのを避けることができる。動的に構成された PINN-based Topology Optimization (DCPINN-TO) 法を提案する。変位予測と最適化結果の精度は,DCPINN-TO法が効率的かつ効率的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:35:30 GMT)
Empirical Validation of Conformal Prediction for Trustworthy Skin Lesions Classification [4.2]
コンフォーマル予測(Conformal Prediction)は、モンテカルロ・ドロップアウトとエビデンシャル・ディープ・ラーニング(Evidential Deep Learning)手法とともに、分布のない不確実性定量化技術である。実験結果から,多種多様な条件にまたがる共形予測の堅牢性と一貫した性能について考察した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:37:16 GMT)
AI-driven projection tomography with multicore fibre-optic cell rotation [4.0]
我々は,マイクロ流体チップ内のセルの精密な光操作を容易にする,コンパクトなマルチコア光ファイバーセルロータシステムの開発を行った。従来の計算手法からパラダイムシフト可能な,AI駆動トモグラフィ再構成ワークフローを実証する。この学習に基づくトモグラフィ再構成ワークフローの汎用性は、様々なトモグラフィ画像モダリティにまたがる幅広い応用の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:00:02 GMT)
Gaze Detection and Analysis for Initiating Joint Activity in Industrial Human-Robot Collaboration [3.8]
協調体験を改善するための潜在的アプローチは、オペレーターからの自然な手がかりに基づいてコボットの振る舞いを適用することである。ヒトとヒトの相互作用に関する文献に触発されて、私たちはコボットへの視線が共同活動開始の引き金となるかどうかを調べるためにウィザード・オブ・オズの研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:52:32 GMT)
Fast pseudorandom quantum state generators via inflationary quantum gates [3.5]
n$-depth $2$qudit-gate-based generic random quantum circuits are match the speed limit for scrambling。我々は、浅い$log n$-depth量子回路で擬似ランダム量子状態を生成することは、インフレーションの量子(IQ)ゲートの普遍的な族を用いると達成できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 21:29:22 GMT)
May the Noise be with you: Adversarial Training without Adversarial Examples [3.5]
我々は、敵の訓練を受けずに敵の訓練を受けたモデルを得ることができるかという疑問を調査する。提案手法は,訓練時にNNモデルの層にガウス雑音を埋め込むことによって固有性を取り入れる。我々の研究は、全く異なるアプローチで敵の訓練を受けたネットワークに貢献し、敵の訓練と経験的に類似した堅牢性を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:22:28 GMT)
Persistent revivals in a system of trapped bosonic atoms [3.4]
カオスは、小さな障害の領域、中間エネルギーに存在していることが示されている。生存確率の挙動の顕著な違いは、エネルギー-固有ベイシスの参加比の異なる状態に対して見出される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:41:03 GMT)
Regularizing Self-supervised 3D Scene Flows with Surface Awareness and Cyclic Consistency [3.4]
2つの新たな一貫性損失を導入し、クラスタを拡大し、異なるオブジェクトに分散するのを防ぐ。提案した損失はモデル独立であり、既存のモデルの性能を大幅に向上させるためにプラグアンドプレイ方式で使用できる。また,4つの標準センサ一様駆動データセット上で,フレームワークの有効性と一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:00:39 GMT)
Boosting Latent Diffusion with Flow Matching [3.3]
フローマッチング(FM)はより高速なトレーニングと推論を提供するが、合成の多様性は低い。拡散モデルと畳み込みデコーダの間にFMを導入することで高分解能画像合成が実現できることを示す。我々は,計算コストを最小限に抑えて,最先端の高解像度画像合成を10242ドルで実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:30:24 GMT)
Sentiment analysis with adaptive multi-head attention in Transformer [3.2]
本稿では,映画レビュー資料の感情を識別するためのアテンション機構に基づく新しいフレームワークを提案する。本稿では,文の長さに基づいてアテンションヘッド数を変化させる適応型マルチヘッドアテンションアーキテクチャ(AdaptAttn)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:28:35 GMT)
A variational quantum algorithm for the uncapacitated facility location problem [3.2]
Include-Unconstrained-Variables-Problems (IUVPs) に対処するためにHE-QAOA+というアンサッツを開発した。ハードウェア効率アンサッツ(HEA)を考えると、回路深度を最小化し、量子チップ上で効率よく実装できるという利点がある。提案アルゴリズムは、IUVPに対処するための実行可能なソリューションを提供し、類似問題に対処するための他のアプローチの開発を促している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:36:49 GMT)
Communication Cost Reduction for Subgraph Counting under Local Differential Privacy via Hash Functions [3.2]
エッジローカル差分プライバシーの下でのサブグラフのカウントにおいて,ハッシュ関数を用いて通信コストを削減することを提案する。サンプリングレートが$s$であれば,通信コストを$s2$に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:12:18 GMT)
Knowledge Transfer from High-Resource to Low-Resource Programming Languages for Code LLMs [3.2]
本稿では,半合成データを用いた低リソース言語上でのコードLLMの性能向上に有効な手法を提案する。このアプローチを適用して,Julia,Lua,OCaml,R,Racketの各トレーニング項目を数万個生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:00:31 GMT)
Teaching Unknown Objects by Leveraging Human Gaze and Augmented Reality in Human-Robot Interaction [3.1]
この論文は、人間-ロボットインタラクション(HRI)の文脈で未知の物体を教えることを目的としている。視線追跡と拡張現実(Augmented Reality)を組み合わせることで、人間の教師がロボットとコミュニケーションできる強力なシナジーが生まれました。ロボットの物体検出能力は、広範囲なデータセットで訓練された最先端の物体検出器に匹敵する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:34:43 GMT)
Dissipative Boundary State Preparation [3.1]
我々は、トポロジカルまたは非トポロジカル量子系の境界状態を作成するために、汎用的で実験的に利用できるレシピを考案する。損失が適切に設計された部分格子上で消滅する境界状態の空間構造を利用する。これにより、ターゲット境界状態が無限の寿命で膨らむような特異な非自明な定常状態が得られ、他の全ての状態は指数的に減衰する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:22:54 GMT)
Adaptive learning of density ratios in RKHS [3.0]
有限個の観測から2つの確率密度の比を推定することは、機械学習と統計学における中心的な問題である。我々は、再生カーネルヒルベルト空間における真の密度比とモデルの間の正規化ブレグマン偏差を最小化する大規模な密度比推定法を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:48:57 GMT)
Randomly pivoted Cholesky: Practical approximation of a kernel matrix with few entry evaluations [3.0]
ランダムにピボットされた部分チョレスキーアルゴリズム(RPCholesky)は、N x N の正準有限(psd)行列の階数-k近似を計算する。 RPCholeskyの単純さ、有効性、堅牢性は、科学計算や機械学習アプリケーションでの使用を強く支持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 21:17:16 GMT)
Thermodynamic state convertibility is determined by qubit cooling and heating [3.0]
熱平衡状態にある他の量子系を加熱し、冷却するために、熱可塑性がどのように用いられるかを示す。次に、準古典的資源間の変換性は、量子ビットを冷却し加熱する能力によって完全に特徴づけられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:48:05 GMT)
Modeling the Performance of Early Fault-Tolerant Quantum Algorithms [2.9]
誤差の度合いの異なるETTQCデバイス上でのアルゴリズム性能のモデル化手法を提案する。位相推定のためのETTQCアルゴリズムの動作性能と耐障害性について検討する。解析の結果、RFEはより高い実行時上限を持ちながら、物理量子ビット数の大幅な削減を実現していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:24:46 GMT)
Deterministic quantum state generators and stabilizers from nonlinear photonic filter cavities [2.9]
我々は、光の重要な量子状態を決定論的に生成し、安定化するための特に単純な概念を提示する。周波数依存性の外部結合を持つ非線形共振器や非線形導波路のチェーンを考慮すれば、密度行列の光子数成分の周期的なラグを除いて「フィルタリング」できることを示す。このようなフィルターの空洞では、グラウバーコヒーレント状態は決定論的に所望の順序でシュロディンガー猫状態へと進化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:02:05 GMT)
Reinforcement Learning for Generative AI: State of the Art, Opportunities and Open Research Challenges [2.9]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、さまざまな機械学習タスクのパラダイムとして非常に成功した。目的を指定せずに生成する代替手段として,RLという3種類のアプリケーションについて論じる。我々は,この魅力的な新興地域の機会と課題について,深く議論して,調査を締めくくった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:00:01 GMT)
INFLECT-DGNN: Influencer Prediction with Dynamic Graph Neural Networks [2.8]
動的グラフニューラルネットワーク(GNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いた INFLuencer prEdiCTion のための新しいフレームワーク INFLECT-DGNN を紹介する。この結果から, 時間特性の符号化にRNNを用いることで, 予測性能が大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:36:28 GMT)
Taking it further: leveraging pseudo labels for field delineation across label-scarce smallholder regions [2.8]
本研究は、地理とセンサ特性を横断する微調整モデルにスパースフィールドデライン付き擬似ラベルを使用する機会について検討する。本研究では,インドにおける作物の作付けを訓練したフラクタルResUNetを構築し,この事前学習モデルを用いてモザンビークの擬似ラベルを生成する。次に、人間の注釈付きラベルと擬似ラベルをモデル微調整に使用し、人体アノテーションに対する予測を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:39:07 GMT)
Identifying Drivers of Predictive Uncertainty using Variance Feature Attribution [2.8]
変数特徴属性は、予測的アレタリック不確実性を説明するための単純でスケーラブルなソリューションである。提案手法は,確立されたベースラインCLUEよりも,不確実性の影響を確実かつ高速に説明できることを示す。我々の説明は笑い線のような不確実性の原因を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:28:53 GMT)
Momentum Particle Maximum Likelihood [2.7]
パラメータと確率分布の拡張空間上の自由エネルギー関数を最小化するための類似システムに基づくアプローチを提案する。適切な仮定の下では、提案された系を連続時間における一意的な一意の最小化器に定量的に収束させる。そこで本研究では,潜在変数モデルにおけるパラメータ推定に適用可能な数値的な離散化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:53:18 GMT)
Facial Emotion Recognition in VR Games [2.5]
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、目とまぶたがカバーされているフルフェイス画像の感情を予測するモデルを訓練する。これらの画像のモデルは、怒り、幸福、嫌悪、恐怖、不公平、悲しみ、驚きの7つの異なる感情を正確に認識することができる。ゲームプレイ中にプレイヤーがどのような感情を経験しているかを理解するために,実験から収集したデータを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:40:14 GMT)
Topological magnon-polaron transport in a bilayer van der Waals magnet [2.5]
固有の磁気ファンデルワールス材料の積み重ねは、マグノンの調整可能な輸送効果を探索するための肥大したプラットフォームを提供する。トポロジカルに非自明なマグノンは、探索の範囲をさらに広げることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:39:22 GMT)
The discrete adiabatic quantum linear system solver has lower constant factors than the randomized adiabatic solver [2.4]
複雑性上の上界に対する明示的な定数係数は、上界から直観的に予想されるよりもはるかに効率的であることを示す。特に、より効率的であると主張する[arXiv:2305.11352]からのランダム化アプローチよりも、桁違いに効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:36:41 GMT)
Cosmological Field Emulation and Parameter Inference with Diffusion Models [2.3]
宇宙論において重要な2つの課題に対処するために拡散生成モデルを利用する。シミュレーション対象分布と整合したパワースペクトルを持つフィールドを生成できることを示す。さらに,パラメータ推論モデルとしての有用性を探求し,宇宙論的パラメータの厳密な制約を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:58:42 GMT)
Improved quantum data analysis [2.2]
我々は、$O(log2 m)/epsilon2)$$$d$次元状態のサンプルのみを必要とする量子"Threshold Search"アルゴリズムを提供する。また, $tildeO((log3 m)/epsilon2)$サンプルを用いた仮説選択法も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:45:32 GMT)
Graph Neural Network-based surrogate model for granular flows [2.2]
粒状流速は地すべりや土砂流など,様々な技術的リスクを評価する上で重要である。従来の連続法と離散法は、大規模システムのシミュレーションにおける計算コストによって制限される。本研究では,局所的な相互作用法則を学習することにより,粒状流の現在の状態と次の状態を予測するグラフニューラルネットワークベースシミュレータ(GNS)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:23:42 GMT)
Maximal exponent of the Lorentz cones [2.1]
n-次元ローレンツ錐の最大指数が n に等しいことを示す。副産物として、量子Wielandtの不等式における最適指数が 3 に等しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:16:25 GMT)
Can ChatGPT Play the Role of a Teaching Assistant in an Introductory Programming Course? [2.1]
本稿では,LLM である ChatGPT をプログラミング入門コースで仮想指導アシスタント (TA) として活用する可能性について検討する。そこで我々はChatGPTの性能を,一部のTA機能においてヒトTAと性能を比較して評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:06:44 GMT)
Automated Behavioral Analysis Using Instance Segmentation [2.0]
動物行動分析は、生命科学や生物医学研究など、様々な分野で重要な役割を果たしている。利用可能なデータの不足とラベル付きデータセットの大量取得に伴う高コストが大きな課題となっている。本稿では,これらの問題に対処するために,インスタンスセグメンテーションに基づくトランスファー学習を活用する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:36:36 GMT)
CLASSMix: Adaptive stain separation-based contrastive learning with pseudo labeling for histopathological image classification [2.0]
我々は新しいモデルであるContrastive Learning with Adaptive Stain separation and MixUp (CLASSMix) と呼ぶ。本モデルは,分離したヘマトキシリン画像とエオシン画像との対比学習と,MixUpを用いた擬似ラベリングの2つの主要部分から構成される。我々は、CLASSMixモデルが両方のデータセットで最高のパフォーマンスを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:38:30 GMT)
Practical Benchmarking of Randomized Measurement Methods for Quantum Chemistry Hamiltonians [2.0]
量子化学における基底状態エネルギー推定の応用のためのハイブリッド量子古典アルゴリズムは、量子デバイスでの測定を通して量子状態に関する分子ハミルトンの期待値を推定する。本稿では,これらの手法の性能を,ハイブリッド量子古典アルゴリズムの実行時に発生する共通分子ハミルトニアンと共通状態に対して評価するベンチマークを提案する。 IBMの量子デバイスによる小さな分子に対する実験では、決定図は古典的影による測定を80%以上削減し、局所的に偏った古典的影による測定を約57%削減し、より低い古典的影による量子測定を一貫して少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:29:55 GMT)
Quantum thermodynamic uncertainty relation under feedback control [2.0]
量子システムを操作するための制御技術である量子フィードバックが、精度を高める方法について検討する。フィードバック制御の存在は, 連続測定システムの精度を高めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:27:18 GMT)
Brain-inspired Computing Based on Machine Learning And Deep Learning:A Review [2.0]
本稿では、脳にインスパイアされたコンピューティングにおける機械学習(ML)モデルとディープラーニング(DL)モデルの包括的なレビューを提供する。進化、アプリケーションの価値、課題、潜在的研究の軌跡を追跡します。大幅な進歩にもかかわらず、その能力を完全に活用する上での課題は残る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:26:37 GMT)
Interpretable factorization of clinical questionnaires to identify latent factors of psychopathology [1.9]
質問紙データに適した非負行列因子化法であるICQF(Interpretability constrained Question Factorization)を導入する。 ICQFは、さまざまな障害の診断情報を保存しながら、ドメインの専門家によって定義された解釈可能性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:10:38 GMT)
Granularity at Scale: Estimating Neighborhood Socioeconomic Indicators from High-Resolution Orthographic Imagery and Hybrid Learning [1.8]
オーバーヘッド画像は、コミュニティ情報が不足しているギャップを埋めるのに役立つ。機械学習とコンピュータビジョンの最近の進歩により、画像データのパターンから素早く特徴を抽出し、検出することが可能になった。本研究では, 人口密度, 中央値世帯所得, 教育達成率の2つのアプローチ, 教師付き畳み込みニューラルネットワークと半教師付きクラスタリングについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:02:59 GMT)
Divide-and-Conquer Attack: Harnessing the Power of LLM to Bypass the Censorship of Text-to-Image Generation Model [1.8]
本稿では,最先端のテキスト・ツー・イメージモデルの安全性フィルタを回避するために,Divide-and-Conquer Attackを導入する。我々の攻撃はLLMをテキスト変換のエージェントとして利用し、センシティブなテキストから敵のプロンプトを生成する。評価の結果,SOTA DALLE-3をChatGPTに統合して非倫理的画像を生成することで,攻撃を回避できることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:04:43 GMT)
CholecTrack20: A Dataset for Multi-Class Multiple Tool Tracking in Laparoscopic Surgery [1.8]
CholecTrack20は,3つの視点にわたるマルチクラスマルチツールトラッキングのための,綿密な注釈付きデータセットである。データセットは、20の腹腔鏡ビデオと35,000のフレーム、65,000のアノテーション付きツールインスタンスで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:18:15 GMT)
Automatic extraction of cause-effect-relations from requirements artifacts [1.7]
我々は,要求工学の文脈における統語的基準に基づいて,対話的因果抽出の価値を理解することを目的とする。評価では,18の要件文書から4457の自然言語文を分析し,そのうち558が因果関係であった。要求文書の最良の評価は、平均して48.57%の因果効果グラフを自動抽出することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:05:47 GMT)
AI capabilities can be significantly improved without expensive retraining [1.7]
最新のAIシステムは、"ポストトレーニングの強化"を通じて、高価なリトレーニングなしで大幅に改善できるツールユース、プロンプトメソッド、足場、ソリューションの選択、データ生成の5つのタイプに分類される。ほとんどの調査では、ベンチマークのパフォーマンスがトレーニング計算の5倍以上向上し、そのうちのいくつかは20倍以上向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:34:19 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） (Tue, 12 Dec 2023 04:14:51 GMT)
AI Control: Improving Safety Despite Intentional Subversion [1.7]
我々は,意図的な転倒に対して堅牢な安全手法のパイプラインを開発し,評価する。バックドアを含むソリューションを決して提出しないプロトコルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 02:34:06 GMT)
Multimodal Sentiment Analysis: Perceived vs Induced Sentiments [1.7]
GIFの感情を予測するために,視覚的特徴とテキスト的特徴を統合したフレームワークを提案する。また、顔の感情検出やOCR生成キャプションなどの属性を取り入れ、GIFのセマンティックな側面をキャプチャする。開発した分類器は、TwitterのGIFで82.7%の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:24:02 GMT)
Look Ma, no code: fine tuning nnU-Net for the AutoPET II challenge by only adjusting its JSON plans [1.6]
nnU-Net は 'nnUNetPlans' ファイルの理解と修正が簡単である。残エンコーダを持つUNetに切り替えることにより、バッチサイズを増大させ、パッチサイズを増大させることで、自動構成されたnnU-Netベースラインを大幅に上回る構成が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:36:26 GMT)
TT-RecS: The Taxonomic Trace Recommender System [1.6]
本稿では,ソースアーティファクトと知識組織構造との間の間接的トレースリンクの概念を紹介する。これにより、ターゲットの成果物が生成される前にリンク(分類学的トレースと呼ぶ)を作成することができる。我々は、手動またはレコメンダシステムの助けを借りて、このようなトレースリンクを作成できるTT-RecSのプロトタイプを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:21:50 GMT)
Safe Multi-Task Bayesian Optimization [1.5]
マルチタスク設定を満たすために、ロバストなガウス過程の一様誤差境界を拡張する。モデルの忠実度に応じて最適化を著しく高速化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:59:26 GMT)
SE(3)-Invariant Multiparameter Persistent Homology for Chiral-Sensitive Molecular Property Prediction [1.5]
多パラメータ持続ホモロジー(MPPH)を用いた新しい分子指紋生成法を提案する。この技術は、正確な分子特性予測が不可欠である薬物発見と材料科学において、かなりの重要性を持っている。分子特性の予測における既存の最先端手法よりも優れた性能を示し,MoleculeNetベンチマークで広範囲な評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:33:54 GMT)
Hacking Generative Models with Differentiable Network Bending [1.5]
生成モデルの'ハック'を行う手法を提案し,その出力を元のトレーニング分布から新しい目標に向けて押し出す。得られた出力画像は、芸術的な目的のために活用できるオリジナルと新しい目的の間の緊張によって与えられる不気味な品質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:06:33 GMT)
Responsibility in Extensive Form Games [1.4]
2つの異なる形態の責任、すなわち反現実的であり、哲学とAIで広く議論されている。本稿では,2つのモダリティを調和させるような設定に対して,ルック・トゥ・イットの責任の定義を提案する。これらの2つの責任形態は、それぞれの可能な状況において責任を負うのに十分なものではないが、高次の責任を考慮すると、このギャップは存在しないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:41:17 GMT)
Translating Natural Language Queries to SQL Using the T5 Model [1.4]
本稿では,T5 モデルをベースとして,自然言語の tosql モデルの開発過程を示す。 2022年8月にオンライントランザクション処理システムとデータウェアハウス向けに開発されたこのモデルは、それぞれ73%と84%の正確なマッチング精度を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:32:06 GMT)
Improved clinical data imputation via classical and quantum determinantal point processes [1.4]
データの警告は、機械学習の実践者にとって重要な問題である。本稿では,決定点過程に基づく新しい計算法を提案する。小型計算タスクに対して最大10キュービットの競合結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:39:58 GMT)
Quantum Simulation of Realistic Materials in First Quantization Using Non-local Pseudopotentials [1.4]
本稿では、電子構造の量子シミュレーションにおける第1の量子化平面波アルゴリズムの有用性を改良し、実証する。我々は、最も正確で広く使われている偽ポテンシャルの1つである、Goedecker-Tetter-Hutter(GTH)擬ポテンシャルに焦点をあてる。 GTH擬ポテンシャルの複雑な形式にもかかわらず、量子シミュレーションの全体的なコストを大幅に増大させることなく、関連する演算子のエンコードをブロックすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:00:01 GMT)
District-scale surface temperatures generated from high-resolution longitudinal thermal infrared images [1.4]
データセットには、平均して10秒間隔で収集された1,365,921枚の熱画像が含まれている。マルチモーダルプラットフォームを備えた屋上赤外線サーモグラフィ観測所がシンガポールに配備された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:27:57 GMT)
Practical considerations on using private sampling for synthetic data [1.4]
合成データ生成の異なるプライバシは、合成データを自由に使用しながらプライバシを保存する能力のために、多くの注目を集めている。プライベートサンプリングは、プライバシーと正確性のために厳密な境界を持つ微分プライベートな合成データを構築する最初のノイズフリー手法である。本稿では,プライベートサンプリングアルゴリズムの実装と,実例における制約の現実性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:20:04 GMT)
Exploring Graph Based Approaches for Author Name Disambiguation [1.3]
科学文献管理、研究者検索、ソーシャルネットワーク分析、名前曖昧化(WhosWhoの曖昧化)など、多くの応用が課題となっている。そこで本研究では,問題に固有のネットワーク構造を用いて,名前の曖昧さを解消する作業を行うことのできるモデルを探索し,モデルの解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:13:22 GMT)
LLMs Perform Poorly at Concept Extraction in Cyber-security Research Literature [1.3]
大規模言語モデル(LLM)を用いて、サイバーセキュリティ関連のテキストから関連する知識エンティティを抽出する。そこで本研究では,いくつかの統計的解析を付加した名詞抽出装置を開発し,そのドメインから特定の,関連する化合物の名詞を抽出する。いくつかの制限を観察するが、急激なトレンドの進化を監視するための有望な結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:39:03 GMT)
NFResNet: Multi-scale and U-shaped Networks for Deblurring [1.2]
マルチスケールおよびU字型ネットワークは、デブロアリングを含む様々な画像復元問題に広く利用されている。本稿では,これらのアーキテクチャの比較と,画像の劣化に対する影響について述べる。提案手法は,Pak Signal to Noise (PSNR) 比と構造類似度指数 (SSIM) の値を大きく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:35:59 GMT)
The hardness of quantum spin dynamics [1.2]
量子スピンハミルトニアンの幅広いクラスが生成する出力分布からのサンプリングは、古典コンピュータにとって難しい問題であることを示す。約200スピンのインスタンスは、古典的なデバイスでは難しいが、フォールトトレラント量子ビットを持つ中間スケールの量子コンピュータでは実現可能であると推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:00:03 GMT)
Attacking the Loop: Adversarial Attacks on Graph-based Loop Closure Detection [1.1]
ループクロージャ検出(LCD)は視覚SLAM(vSLAM)の重要な構成要素である本稿では,分散度に基づく摂動法を用いた新しいブラックボックス回避攻撃フレームワークであるAdversarial-LCDを提案する。評価の結果,SVM-RBFサロゲートモデルを用いたAdversarial-LCDの攻撃性能は他の機械学習サロゲートアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:23:15 GMT)
The Copycat Perceptron: Smashing Barriers Through Collective Learning [1.1]
本研究では,各学生の一般化性能に影響を及ぼすサーマルノイズが存在する場合の一般的な設定を解析する。非ゼロ温度状態において、レプリカのカップリングは、より小さな$alpha$の値に対して位相図の曲がりを生じさせる。これらの結果は、最近推測されたReplicated Simulated Annealingのベイズ最適性に関する解析的および数値的な証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:13:35 GMT)
Complex Recurrent Spectral Network [1.0]
本稿では,複雑なリカレントスペクトルネットワーク(conplex Recurrent Spectral Network)(mathbbC$-RSN)の開発を通じて,人工知能(AI)を進化させる新しいアプローチを提案する。 $mathbbC$-RSNは、既存のニューラルネットワークモデルにおいて、生物学的ニューラルネットワークの複雑なプロセスをエミュレートできないという限界に対処するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:14:40 GMT)
SCCA: Shifted Cross Chunk Attention for long contextual semantic expansion [1.0]
我々は、異なるKVシフト戦略を用いて、各注目層内の各フィールドを拡張するシフトされたクロスチャンク注意(SCCA)を提示する。 SCCAの異なるパターンとSCCAとSDAの組み合わせを用いた言語モデリング実験を行った。 SCCA は大規模言語モデル (LLM) をもっと長い文脈に拡張し、Placeal (PI) や LoRA と組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:24:54 GMT)
Towards a Realistic Model for Cavity-Enhanced Atomic Frequency Comb Quantum Memories [1.0]
原子周波数コム(AFC)量子メモリは、長距離量子通信において好ましいプロトコルである。非対称光学キャビティ内にAFCを配置すると、貯蔵効率が向上するが、コム特性の測定は困難である。本研究では,分散効果を含む空洞型AFC量子メモリの理論モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:05:19 GMT)
SeasFire as a Multivariate Earth System Datacube for Wildfire Dynamics [1.0]
SeasFire Datacube(シーズファイア・データキューブ)は、地球観測を通して世界規模のサブシーズンの山火事モデリングに適した、厳密にキュレートされたデータセットです。 SeasFireデータキューブは気候、植生、人為的要因を含む59の変数で構成され、時間分解能は8日間で、空間分解能は0.25度、2001年から2021年までである。深層学習モデルを用いて,山火事運転者の変動と季節性,海洋-気候接続と山火事の因果関係のモデル化,および複数の時間スケールにわたるサブシーズンの山火事パターンの予測について,SeasFireの汎用性について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:07:34 GMT)
Multi-Granularity Framework for Unsupervised Representation Learning of Time Series [1.0]
本稿では,時系列の多粒度表現学習を実現するための教師なしフレームワークを提案する。具体的には、粒度と粒度の粗さを関連付けるために、粒度変換器を用いた。さらに,時系列の多粒度表現を学習するための教師なし学習タスクとして検索タスクを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:25:32 GMT)
Verbreitungsmechanismen sch\"adigender Sprache im Netz: Anatomie zweier Shitstorms [1.0]
私たちは、ビジネスの世界からよく知られた個人に対して、2つの模範的でクロスメディアなたわごとに焦点を合わせています。どちらも共通点があり、最初は、暴風雨の標的となる人物による議論の的になっている。本稿では,2つのメディアにまたがる乱れ波の拡散について検討し,その時間経過を解析するための計算言語学的手法の適用性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:00:04 GMT)
Can a Transformer Represent a Kalman Filter? [1.0]
変換器はカルマンフィルタを強い意味で近似できることを示す。具体的には、任意の可観測LTIシステムに対して、カルマンフィルタを実装した明示的な因果行列変換器を構築する。また、トランスフォーマーフィルタを計測フィードバック制御にどのように使用できるかを検討し、結果の非線形制御器がLQGコントローラのような標準最適制御ポリシーの性能を近似することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 02:13:50 GMT)
Dynamic Corrective Self-Distillation for Better Fine-Tuning of Pretrained Models [0.9]
プレトレーニング言語モデル(PLM)の伝達学習過程において発生する攻撃的微調整の問題に対処する。従来の機械学習における適応的強化法に着想を得て,PLMの微調整を改善するための効果的な動的補正自己蒸留手法を提案する。本手法は,各イテレーションにおいて,各データポイントに割り当てられた重みを動的に調整することにより,学生モデルが積極的に適応し,自己補正を行う自己蒸留機構を実行することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:26:36 GMT)
PatchMorph: A Stochastic Deep Learning Approach for Unsupervised 3D Brain Image Registration with Small Patches [0.9]
PatchMorphは、教師なしの3D脳画像登録に適した新しいディープラーニングアルゴリズムである。本手法では, 局所変形と大域変換を結合する解を導出するために, 一定サイズのコンパクトパッチを用いる。連続2光子断層撮影によるヒトT1MRI脳画像とマーモセット脳画像の実験により、PatchMorphの優れた性能が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:37:57 GMT)
Learning finitely correlated states: stability of the spectral reconstruction [0.9]
有限相関変換不変状態の長さ$t$の部分鎖の辺辺が、トレース距離において$O(t2)$コピーで学習できることが示される。学習アルゴリズムは、有限相関状態にしか近づかない状態に対しても有効であり、他の興味深い状態の族に対して競合アルゴリズムを提供する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:47:12 GMT)
Benchmarking Pretrained Vision Embeddings for Near- and Duplicate Detection in Medical Images [0.8]
本稿では,2次元コンピュータビジョンの埋め込みを利用した近距離・重複3次元医用画像の同定手法を提案する。公開されているメディカルデスロンデータセットに基づいて,実験的なベンチマークを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:52:55 GMT)
SM70: A Large Language Model for Medical Devices [0.7]
SM70は、SpassMedの医療機器向けに設計された大型言語モデルであり、「JEE1」というブランド名(G1と発音して「ライフ」を意味する)で紹介する。 SM70を微調整するために、公開データセットMedAlpacaから約800Kのデータエントリを使用しました。 MEDQA - USMLE, PUBMEDQA, USMLE の3つのベンチマークデータセットで評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:25:26 GMT)
Cavity magnonics with easy-axis ferromagnet: Critically enhanced magnon squeezing and light-matter interaction [0.7]
本稿では,この課題に対処するため,容易に軸方向の強磁性体を配置したキャビティマグノニクスを提案する。まず, 自励性強磁性体におけるマグノンスクイーズの発生機構を確立する。静磁場の調整により, マグノン超放射相転移を観測できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 07:51:18 GMT)
Topological Signal Processing on Quantum Computers for Higher-Order Network Analysis [0.5]
トポロジカル信号処理は、単純錯体のような非ユークリッド領域で定義された信号を分析し、操作する。本稿では、TSPにフィルタリング処理を実装するための一般的な量子アルゴリズムを提案し、そのネットワークデータ抽出への応用について述べる。提案アルゴリズムは, 量子トポロジカルデータ解析から高次元複雑系解析への新たな応用まで, ツールの適用性を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:07:32 GMT)
Reinforcement learning optimization of the charging of a Dicke quantum battery [0.5]
我々は強化学習を用いて、Dicke電池の充電プロセスを最適化する。抽出可能なエネルギー(エルゴトロピー)と量子力学的エネルギーゆらぎ(チャージ精度)は大幅に改善できることがわかった。特に、ほぼ完全に充電しても、充電時間の集合的なスピードアップを維持できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:59:11 GMT)
Automatic coral reef fish identification and 3D measurement in the wild [0.5]
本稿では,3次元魚群の自動識別,追跡,および個体数測定のためのステレオ画像を用いたパイプラインを提案する。このパイプラインがどのようにして3D魚を自動的に識別し、追跡し、魚の個体数を測定するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:26:06 GMT)
XC-NAS: A New Cellular Encoding Approach for Neural Architecture Search of Multi-path Convolutional Neural Networks [0.5]
本稿では,画像とテキストの分類タスクにおいて,深さ,幅,複雑さの異なる新しいマルチパスCNNアーキテクチャを進化させるアルゴリズムを提案する。代用モデルアプローチを用いることで、1日以内のGPUで高性能CNNアーキテクチャを進化させることができることを示す。実験の結果,アルゴリズムは競争力が高く,いくつかの最先端手法を破り,画像領域とテキスト領域の両方に一般化可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:03:11 GMT)
Quantum memory assisted observable estimation [0.4]
量子情報処理の重要な課題は、多ビット可観測物の推定である。本稿では,1量子ビット量子メモリへのアクセスを利用するCoherent Pauli Summationという新しい手法を提案する。我々の研究は、単一長コヒーレンス量子ビットメモリが、基数タスクにおいてノイズの多い多量子ビットデバイスを動作させるのにどのように役立つかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:25:09 GMT)
A probabilistic forecast methodology for volatile electricity prices in the Australian National Electricity Market [0.4]
オーストラリア国定電力市場(Australian National Electricity Market)の南オーストラリア地域は、現代の電力市場において最も高い価格変動率を示している。本稿では,これらの極端条件下での確率予測へのアプローチについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:06:48 GMT)
On the notion of Hallucinations from the lens of Bias and Validity in Synthetic CXR Images [0.4]
拡散モデルのような生成モデルは、データ品質と臨床情報の格差を軽減することを目的としている。スタンフォード大学の研究者たちは、医療画像データ拡張のための微調整された安定拡散モデル(RoentGen)の有用性を探求した。我々はRoentGenを利用してChest-XRay(CXR)画像を生成し、バイアス、妥当性、幻覚の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:41:20 GMT)
Efficient Cross-Domain Federated Learning by MixStyle Approximation [0.3]
ハードウェア制約環境におけるクライアント適応のための,プライバシ保護,リソース効率の高いフェデレーション学習の概念を導入する。このアプローチには、ソースデータに対するサーバモデル事前トレーニングと、ローエンドクライアントによるターゲットデータへの微調整が含まれる。予備的な結果は,下流タスクにおける競合性能を維持しながら,計算コストと伝送コストを削減できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:33:34 GMT)
The Sequence Matters in Learning -- A Systematic Literature Review [0.3]
シーケンシャルなデータと分析を用いた学習者行動の記述と分析が、Learning Analyticsでますます人気が高まっている。学習シーケンスの定義やデータアグリゲーションの選択,分析のために実装された手法など,さまざまな方法が見つかった。シーケンスは異なる教育環境の研究に使われ、様々な介入の基盤として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:04:35 GMT)
Neural Likelihood Surfaces for Spatial Processes with Computationally Intensive or Intractable Likelihoods [0.2]
本稿では,畳み込みニューラルネットワークを用いて空間過程の確率関数を学習する。本手法は信頼性の高い不確実性定量化法を用いて高速かつ正確なパラメータ推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:09:25 GMT)
Comparing Quantum Service Offerings: A Case Study of QAOA for MaxCut [0.2]
異なるハードウェア技術に基づくいくつかのデバイスを比較し、異なる製品を通じて提供します。実験から学んだ教訓を文書化することにより、量子特化製品の使用をシンプルにすることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:45:13 GMT)
Extending loophole-free nonlocal correlations to arbitrarily large distances [0.2]
我々は、ループホールのない非局所的相関の性質を利用して、任意に広い距離にわたってそれらを拡張する。ソースに近いループホールのない非局所性が高ければ高いほど、ソースからのしきい値要求が低くなることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:32:10 GMT)
Cross-modal Contrastive Learning with Asymmetric Co-attention Network for Video Moment Retrieval [0.2]
ビデオモーメント検索は、ビデオとテキストの微妙な相互作用を必要とする課題である。画像テキスト事前学習における最近の研究により、既存の事前学習モデルのほとんどは、視覚的シーケンスとテキストシーケンスの長さの違いにより、情報非対称性に悩まされていることが示されている。我々は、空間情報と時間情報の両方を保存するのに補助的な必要性のあるビデオテキスト領域にも、同様の問題が存在しているかどうかを疑問視する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:00:46 GMT)
A churn prediction dataset from the telecom sector: a new benchmark for uplift modeling [0.1]
本稿では,チャーン予測に着目したアップリフトモデリングのための新しいベンチマークデータセットを提案する。これは、チャーン予測問題におけるアップリフトモデリングの効率を評価する可能性を提供する最初の公開データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:19:13 GMT)
Go beyond End-to-End Training: Boosting Greedy Local Learning with Context Supply [0.1]
ゆるやかなローカル学習は、ネットワークを勾配に分離したモジュールに分割し、局所的な予備的損失に基づいて監督的に訓練する。勾配分離モジュールのセグメンテーション数が増加するにつれて、局所学習方式の性能は大幅に低下する。本稿では,情報損失を補うために,分離モジュール間のコンテキスト供給を組み込んだContSupスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:25:31 GMT)
Classically-embedded split Cayley hexagons rule three-qubit contextuality with three-element contexts [0.1]
次数2のケイリー六角形を分割すると、古典的およびスキューと呼ばれる2つの非同型埋め込みにおいて3量子シンプレクティック極空間に生きることが示される。 2つの埋め込みはどちらも可観測性に基づく独自のコンテキスト構成を産出しないが、古典的に埋め込まれたコピーは文脈性の性質を完全に支配する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 21:10:42 GMT)
The Gaussian-Linear Hidden Markov model: a Python package [0.1]
GLHMMは、ガウス状態分布を柔軟にパラメータ化するために線形回帰を用いる一般的なフレームワークである。 GLHMMは統計テストとサンプル外予測を重視したPythonツールボックスとして実装されている。デモでは、fMRI、脳電図、脳磁図、瞳孔計の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:41:04 GMT)
Engineering synthetic gauge fields through the coupling phases in cavity magnonics [0.1]
キャビティマグノニクスは、量子トランスデューサ、量子メモリ、非相互挙動を持つデバイスのための有望なプラットフォームである。ループ結合系では、モードとして少なくとも多くのカップリングが存在する場合、結合相は物理学に関係する。我々はイットリウム・アイアン・ガーネットと2つの異なる再入射キャビティからなる2つの球体を考慮し,そのような結合相の存在を実験的に証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 03:40:35 GMT)
Embedding of a non-Hermitian Hamiltonian to emulate the von Neumann measurement scheme [0.1]
我々はフォン・ノイマン測度スキームの最初の部分をエミュレートする非エルミート形式を提案する。我々は、埋め込みプロトコルを用いて、システム部分空間の力学を規定する非エルミート・ハミルトニアンを拡張した。この研究は、非エルミート・ハミルトニアンを用いて測定問題に新たな視点を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:12:19 GMT)
Work statistics for Quantum Spin Chains: characterizing quantum phase transitions, benchmarking time evolution, and examining passivity of quantum states [0.0]
スピン鎖上の急激なクエンチによる研究は、量子相転移を特徴づけるために用いられる。我々は、いくつかの循環的インパルス過程下での量子スピン鎖の基底状態と熱状態の相似性について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 00:42:35 GMT)
XLB: A Differentiable Massively Parallel Lattice Boltzmann Library in Python [0.0]
JAX プラットフォームをベースとした Python ベースの差別化可能な LBM ライブラリである XLB ライブラリを紹介する。 XLBの差別化性とデータ構造は、広範囲にわたるJAXベースの機械学習エコシステムと互換性がある。 XLBは数十億のセルでのシミュレーション処理に成功し、毎秒ギガスケールの格子更新を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 21:16:05 GMT)
Wiener Chaos in Kernel Regression: Towards Untangling Aleatoric and Epistemic Uncertainty [0.0]
非ガウス計測雑音によるカーネルリッジの回帰について検討する。数値的な例としてシステムを考えると、我々の手法はヒルベルトとアレタリックの不確実性の影響を解き放つことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:02:35 GMT)
When will two agents agree on a quantum measurement outcome? Intersubjective agreement in QBism [0.0]
QBismの量子測定に関するパーソナリスト理論は、Ozawaのいわゆるintersubjectivity theoremによって無効化されている。この論文は、クレンニコフの主張を、これは小沢の数学的定理ではなく、クレンニコフがQBismが相容れないという追加の仮定を示すことによって否定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:44:14 GMT)
Visually quantifying single-qubit quantum memory [0.0]
入力状態生成を信頼することなく、全ての単一量子ビット量子メモリを定量化可能であることを示す。 2量子の量子ステアリング楕円体の概念を1量子の量子チャネルに使い、チャネル楕円体を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 02:17:57 GMT)
Using Weyl operators to study Mermin's inequalities in Quantum Field Theory [0.0]
トミータ・竹崎モジュラー理論を用いてメルミン作用素の真空期待値を計算する。我々は、スカラー場理論の真空状態内で調べると、メルミンの不等式が破られることを示すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:00:13 GMT)
Unlocking Novel Quantum States: Virasoro-Bogoliubov Transformations in Two Modes [0.0]
従来のボゴリューボフ変換の非線形拡張としてビラソロ・ボゴリューボフ変換を確立し、非線形二モード圧縮状態を生成する。この研究は、量子物理学の様々な分野における革新的な洞察の可能性を秘めた、新しい量子状態を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:25:18 GMT)
Understanding Crypto-Ransomware [0.0]
暗号ランサムウェアは2013年9月に登場して以来、高度化が進んでいる。本報告では,2013年9月以降に遭遇したランサムウェア変種を約30種発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:43:12 GMT)
Transformation rules for the decentralization of a blockchain-extended global process model [0.0]
この技術的レポートは、この包括的なモデルを組織ごとの個別のローカルプロセスモデルに自動的に分散化する、系統的な3段階の手法を概説する。当社のトランスフォーメーションアプローチはルールベースで、まずプラットフォーム固有のモデル、次にプラットフォーム固有のモデルの作成に重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:03:38 GMT)
Three-dimensional bound states of cylindrical quantum heterostructures with position-dependent mass carriers [0.0]
位置依存質量を持つ効率的な電子キャリアを, 5種類の運動論的順序付けのために検討した。我々は, 凝縮双曲ポテンシャルの下で3次元円筒状ナノワイヤ内の粒子の束縛エネルギー固有状態を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:07:54 GMT)
The Trifecta: Three simple techniques for training deeper Forward-Forward networks [0.0]
本稿では,より深いネットワーク上でのフォワード・フォワードアルゴリズムを大幅に改善する3つの手法のコレクションを提案する。我々の実験は、我々のモデルが、単純なデータセットのトレーニング速度とテスト精度の両方において、同様に構造化されたバックプロパゲーションベースのモデルと同等であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:09:46 GMT)
Telecom-Band SPDC in AlGaAs-on-Insulator Waveguides [0.0]
7Hz帯で26GHz帯/mWの伝送効率が極めて高い通信帯域SPDCを報告した。これにより、70波長多重QKD系の使用可能な光子束は、ポンプレーザー出力の1.6mWで飽和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:18:59 GMT)
Strongly interacting photons in 2D waveguide QED [0.0]
導波路量子力学(QED)における1次元閉じ込めは、光-物質相互作用を強化する上で重要な役割を担っている。実測2次元特徴を持つ長寿命2光子反発性および有界状態の発生を実証した。本研究は2次元導波路QEDにおける強い光子-光子相互作用の存在をパラダイム的に示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:01:10 GMT)
Stabilizing two-qubit entanglement with dynamically decoupled active feedback [0.0]
2つの非相互作用量子ビットの最大絡み合った状態を安定化するためのプロトコルを解析する。我々は, 現実的な非理想性の存在下においても, 単位近傍の忠実度による頑健な安定化が達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:45:24 GMT)
Solutions of the Lippmann-Schwinger equation for mesoscopic confocal parabolic billiards [0.0]
共焦点放物型ビリヤードの共鳴とトンネルについて数値解析を行った。平面波がビリヤード対称性軸に沿って入射すると、反対称定常モードは誘導できない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:13:31 GMT)
Solution of the v-representability problem on a ring domain [0.0]
環領域上の非相対論的量子多粒子系に対する v-表現可能性問題の解を提供する。重要なことに、これは十分に定義されたコーン=シャムの手続きを可能にするが、一方で、ホヘンベルク=コーンの定理の通常の証明を無効にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:41:10 GMT)
Smooth, exact rotational symmetrization for deep learning on point clouds [0.0]
汎用のポイントクラウドモデルはより多様であるが、しばしば回転対称性を無視する。本稿では,他のすべての要件を保ちながら任意のモデルに回転同値を付加する一般対称性化法を提案する。このアイデアは,本質的同変ではないが,分子や固体のベンチマークデータセット上での最先端性能を実現するPoint Edge Transformer (PET) アーキテクチャを導入することで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 00:20:01 GMT)
Sequential composition of answer set programs [0.0]
本稿では,回答集合プログラムの逐次構成を紹介する。セマンティック側では、プログラムの即時結果演算子を合成によって表現できることが示される。より広い意味では、本論文は、解集合プログラムの代数への第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:19:45 GMT)
Sequential Planning in Large Partially Observable Environments guided by LLMs [0.0]
大規模状態空間と行動空間の連続的な計画は、探索空間の爆発により、すぐに困難になる。モンテカルロ木探索のようなヒューリスティックな手法は、大きな状態空間に対して有効であるが、アクション空間が大きければ困難である。本稿では,状態空間探索とクエリを併用したハイブリッドエージェント"neoplanner"を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:36:59 GMT)
Sentiment analysis in Tourism: Fine-tuning BERT or sentence embeddings concatenation? [0.0]
変換器からの双方向表現を微調整する手法と2つの埋め込みを結合して、積層した2方向長短期記憶-二方向Gated Recurrent Unitsモデルの性能を向上させる方法の比較研究を行う。 2つの手法のレベルで最高の学習率の探索を行い、各文の埋め込み組み合わせに対して最適な埋め込みの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:23:23 GMT)
Self-trapping of slow electrons in the energy domain [0.0]
電子分散の非消滅曲率により、遅い電子はエネルギー領域で強い閉じ込めを受けることが示される。スペクトルトラップは調整可能であり、光場パラメータの適切な選択は、相互作用のダイナミクスを2つのエネルギー状態に還元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:19:15 GMT)
Self-adjointness of a simplified Dirac interaction operator without any cutoffs [0.0]
私たちは、$hat H_mathrmI propto int dmathbfkdmathbfp(hat a(mathbfk)) + hat adagger(mathbfp + mathbfk) hat bdagger(mathbfp)/sqrt|mathbfk|$$ によって与えられるダイラック相互作用作用素の単純化版が、密度の高い特定の領域上で自己共役であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:07:04 GMT)
Saturn Platform: Foundation Model Operations and Generative AI for Financial Services [0.0]
Saturnは、ファンデーションモデル(FM)の構築とITオペレーション(Ops)との統合を支援する革新的なプラットフォームである。データサイエンティストの要求を満たすためにカスタムメイドされており、FMを効果的に作成、実装することができる。本稿では、金融セクターにおけるFMから派生した生成AIモデルの将来的な応用について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:28:11 GMT)
SEOpinion: Summarization and Exploration Opinion of E-Commerce Websites [0.0]
本稿では,SEOpinion(Summa-rization and Exploration of Opinion)と呼ばれる方法論を提案する。テンプレートの情報と顧客のレビューの組合せを2つの主要なフェーズで組み合わせることで、製品面の要約を提供し、それらに対する意見を示す。本稿では,Deep LearningベースのBERT技術の適用可能性をテストするため,ノートパソコン用EC Webサイトのトップ5から情報を収集してコーパスを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:45:58 GMT)
Risk Preferences of Learning Algorithms [0.0]
広く使われている学習アルゴリズムである$varepsilon$-Greedyは、突発的なリスク回避を示す。このバイアスを修正する2つの方法について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:43:44 GMT)
Relativistic quantum Otto engine: Instant work extraction from a quantum field [0.0]
我々はUnruh-DeWitt粒子検出器を用いて、大域的双曲曲線時空における量子クライン・ゴードン場から研究を抽出する。提案手法の重要な側面は検出器と磁場の即時相互作用である。 2つのアイソリック過程が瞬時に発生しても、検出器が量子オットーサイクルから正の作用を抽出できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 06:45:36 GMT)
Relational Quantum Mechanics with Cross-Perspective Links Postulate: an Internally Inconsistent Scheme [0.0]
クロスパースペクティブリンクと呼ばれる新たなRQM修正の文脈における相対的事実の状況について論じる。クロスパースペクティブリンクの公理はRQMの他の公理を無効にするが、ウィグナー・フレンドのシナリオではRQMは友とシステムに絡み合った状態を割り当てる。このことは、クロスパースペクティブリンク公理を持つRQMが内部的に矛盾しない隠れ変数理論であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:12:37 GMT)
Reacting like Humans: Incorporating Intrinsic Human Behaviors into NAO through Sound-Based Reactions for Enhanced Sociability [0.0]
人間は考えずに、環境イベントに素早く反応できる。このような瞬間において、個人は直感的に手を動かし、音の起源に向かって向きを変え、出来事の原因を判断しようとする。この研究では、環境を感知するマルチモーダルシステムが設計され、突然大きな音が鳴り響くと自然の人間の恐怖反応が現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:06:44 GMT)
Quantum walks on join graphs [0.0]
隣接行列あるいはラプラシア行列を関連するハミルトニアンとする重み付き結合グラフ上での連続量子ウォークの挙動を考察する。結合グラフにおいて、強いコスペクトル性、周期性、完全状態移動(PST)を特徴付ける。有界な$frac2|V(X)|$はグラフの無限族に対してきついことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 00:33:30 GMT)
Quantum clocks driven by measurement [0.0]
エントロピー低減により駆動される量子クロックを計測により記述する。この機構は、オープンコプラナー共振器に結合された超伝導トランスモンキュービットで構成されている。測定自体が条件モーメントの変動周期とともにコヒーレント振動を誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:29:21 GMT)
QSMVM: QoS-aware and social-aware multimetric routing protocol for video-streaming services over MANETs [0.0]
モバイルアドホックネットワーク(モバイルアドホックネットワーク、英: Mobile Adhoc Network、略称:MANET)は、無線リンクで接続された、固定インフラのない自律型モバイルデバイスの集合体である。ソーシャルネットワークを通じて人々がオンラインで交流するソーシャルウェブ技術は、ネットワークのソーシャル化に繋がっている。サービス品質(QoS)とMANETのパスを形成するユーザ間の信頼レベルとの間にはトレードオフがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:34:32 GMT)
Predictive variational autoencoder for learning robust representations of time-series data [0.0]
本稿では,次点を予測するVAEアーキテクチャを提案する。 VAEの2つの制約は、時間とともにスムーズであることを示し、堅牢な潜伏表現を生成し、合成データセット上の潜伏因子を忠実に回収する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 02:06:50 GMT)
Precipitation Nowcasting With Spatial And Temporal Transfer Learning Using Swin-UNETR [0.0]
降水流しは、関係機関がそのような事態に備えるのに役立ちます。最近提案されたSwin-UNETRは、ヨーロッパの10の異なる地域での降水量計に使用されている。 Swin-UNETRは、衛星画像の複数の入力チャネルからスイムトランスフォーマーベースのエンコーダがマルチスケール特徴を抽出するU字型ネットワークを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:56:24 GMT)
Parametrically enhancing sensor sensitivity at an exceptional point [0.0]
本研究では,非エルミート光学質量センサの感度を高める手法を提案する。両方のセンシング方式の感度は大幅に改善され、センサの性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:29:54 GMT)
Optimizing accuracy and diversity: a multi-task approach to forecast combinations [0.0]
両問題を同時に解くことに焦点を当てたマルチタスク最適化パラダイムを提案する。標準的な機能ベースの予測アプローチに、さらなる学習と最適化のタスクが組み込まれている。提案手法は,特徴に基づく予測において,多様性の本質的な役割を引き出すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:52:50 GMT)
On Weak Values and Feynman's Blind Alley [0.0]
ファインマンは法の背後にある機械を推測せずに量子力学の基本原理を受け入れることを推奨した。確率振幅に関する知識は、観測されていない量子系の過去について有意義な言明をすることは許さない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 10:43:54 GMT)
No Violation of Bell-CHSH Inequalities at Large Distances [0.0]
我々は,ベル-CHSHの不等式に違反することはないことを示した。本稿では,検出器間距離の増大に対する量子相関関数とベル値の依存性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:30:58 GMT)
Navigating the generative AI era: Introducing the AI assessment scale for ethical GenAI assessment [0.0]
我々は,GenAIツールを教育評価に統合するための,実用的でシンプルで十分に包括的なツールの概要を述べる。 AIアセスメント尺度(AIAS)は、教育者に対して、評価におけるGenAI使用の適切なレベルを選択する権限を与える。実践的で柔軟なアプローチを採用することで、AIASは、教育におけるGenAIに関する現在の不確実性と不安に対処するための、非常に必要な出発点を形成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:08:36 GMT)
Multi-criteria recommendation systems to foster online grocery [0.0]
製品を推薦する目的は、特定の製品の最も適切な指定を指定することである。本稿では,2つの文書表現法であるback-of-words(BOW)と,ベクトルベース(Doc2Vec)と呼ばれるニューラルネットワークベースのドキュメントの組み合わせを用いて,製品データを変換する。評価のために,各文書表現法におけるこれらの3つの基準の性能を比較し,ニューラルネットワーク(Doc2Vec)の性能が向上し,結果が完全に変更されたことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:40:16 GMT)
Meta-survey on outlier and anomaly detection [0.0]
本稿では,一般的な調査の体系的メタサーベイと,異常検出と異常検出に関するレビューを実装した。 2つの専門的な科学的な検索エンジンを使って500近い論文を集めている。本稿は,20年間にわたる外乱検出フィールドの進化を考察し,新たなテーマと方法を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:29:22 GMT)
MedYOLO: A Medical Image Object Detection Framework [0.0]
YOLOモデルのワンショット検出手法を用いた3次元オブジェクト検出フレームワークであるMedYOLOについて報告する。我々のモデルでは、心臓、肝臓、膵など、現在一般的に使われている中大の構造物で高い性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:46:14 GMT)
Machine Learning and Citizen Science Approaches for Monitoring the Changing Environment [0.0]
この論文は、複雑な異質な変化環境における浸水エリアとハリケーンイベントに関するプレス的な質問に答えるための新しいツールと方法論を組み合わせている。リモートセンシングのアプローチに加えて、市民科学と機械学習は、環境管理や災害対応の質問に答えるために進歩する技術を活用する新興分野である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:49:47 GMT)
M\'emoire sur la m\'ecanique quantique et l'approche ondulatoire [0.0]
このエッセイの目的は、従来の量子力学の代替として波動力学を研究することである。コペンハーゲンの解釈は、特にデ・ブログリーとアインシュタインの批判の対象となっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 21:46:51 GMT)
LoRA-Enhanced Distillation on Guided Diffusion Models [0.0]
本研究は,ローランド適応 (LoRA) とモデル蒸留を併用して効率よく拡散モデルを圧縮する新しい手法を探求する。その結果, 蒸留プロセスによる推論時間の大幅な短縮と, メモリ消費の約50%の削減が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 00:01:47 GMT)
Learning from Interaction: User Interface Adaptation using Reinforcement Learning [0.0]
この論文では、生理的データを用いたRLベースのUI適応フレームワークを提案する。このフレームワークは、ユーザインタラクションから学び、ユーザエクスペリエンス(UX)を改善するための情報適応を実現することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:29:18 GMT)
LSTM-CNN Network for Audio Signature Analysis in Noisy Environments [0.0]
本研究では,長期記憶畳み込みニューラルネットワーク(LSTM-CNN)に着目し,各フレームにおけるアクティブ話者数と性別をノイズの多い環境下で推定する。講演者の最大数は10人であり, 公立都市, 産業状況, モール, 展示場, 職場, 自然の多様な組み合わせによる音声サンプルを学習目的で利用した。この概念の証明は、数と性別を検出する上で、約0.019/0.017のトレーニング/検証MSE値で有望な性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 08:26:20 GMT)
Kinetics of information scrambling in correlated electrons: disorder-driven transition from shock-wave to FKPP dynamics [0.0]
クエンチド障害は、量子情報のスクランブルを遅くする。我々は,バタフライ速度$v$が,フェルミ速度$v_rm lc$によって設定された光円錐速度$v$とバタフライ速度$v$が有界であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:24:54 GMT)
Investigation into the Training Dynamics of Learned Optimizers [0.0]
従来の手作りのアルゴリズムをメタ学習関数に置き換えることで、学習の概念を最適化プロセスを加速させる方法として検討する。本研究は,ネットワークアーキテクチャの対称性と更新パラメータの観点から最適化について検討する。私たちは、それぞれのアプローチが互いの強みからどのように恩恵を受けるかを示すいくつかの重要な洞察を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:18:43 GMT)
Intelligence Primer [0.0]
人工知能は、すべての生物の基本的な部分であり、人工知能の基礎でもある。このプライマーでは、インテリジェンスに関連するアイデアを探求し、それによって意味や制約を理解する。私たちはこれを、ダグラス・アダムズの有名なSF小説「Life, the Universe, and Everything primer」と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:14:43 GMT)
Impact of Computer-Based Assessments on the Science's Ranks of Secondary Students [0.0]
コンピュータと紙を用いた教師による評価で得られた2つのコホートのパーセンタイルランキングスコアを比較し,テストモード効果の信号を求める。総合的に、コホートレベルとジェンダーレベルにおいて、生徒は両方のテストモードで同等にランク付けされた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:14:08 GMT)
Humans vs Large Language Models: Judgmental Forecasting in an Era of Advanced AI [0.0]
本研究では,小売業における人的専門家と大規模言語モデル(LLM)の予測精度について検討した。本分析は, 統計モデル(ベースライン, 高度), 製品が促進されているか, 外的影響の性質など, 予測性能に及ぼす因子の影響に着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 02:28:12 GMT)
Hubbard parameters for programmable tweezer arrays [0.0]
本研究では,任意の2次元格子ジオメトリのハバードモデルパラメータを計算する手法を開発した。注目すべき発見は、等しく強く分離された個々のツイーザーポテンシャルの有限列が、非周期的な全ポテンシャルを与えるために合計されることである。これらのパラメータを等化するトラップ構成を見つける手順を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:48:24 GMT)
Highlighting Named Entities in Input for Auto-Formulation of Optimization Problems [0.0]
本稿では,線形プログラム語問題を数学的定式化に変換する手法を提案する。入力に名前付きエンティティを活用し、これらのエンティティをハイライトするためにインプットを拡張します。提案手法は,NL4Optコンペティションへの応募者の中で最も高い精度を実現し,生成トラックにおける第1位を確保した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:18:48 GMT)
High-dimensional Encoding in the Round-Robin Differential-Phase-Shift Protocol [0.0]
本稿ではRDPS QKDプロトコルを任意の大きさの符号化アルファベットに拡張する手法を提案する。我々のアプローチは、一見互換性のない量子通信方式のギャップを埋めるための洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:26:19 GMT)
Hierarchical Classification of Financial Transactions Through Context-Fusion of Transformer-based Embeddings and Taxonomy-aware Attention Layer [0.0]
Two-headed DragoNetは、金融取引の階層的マルチラベル分類のためのTransformerベースのモデルである。提案手法は,マクロカテゴリー分類実験において,従来の機械学習手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:51:41 GMT)
Harnessing Retrieval-Augmented Generation (RAG) for Uncovering Knowledge Gaps [0.0]
本研究は,一貫した精度93%の関連提案を生成するためのRAGシステムの有効性を実証した。その結果,知識ギャップを識別し,理解することの価値が強調され,今後の課題が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:22:57 GMT)
Generalization-based similarity [0.0]
この方法で定義される類似性は、数学的性質に訴えるものであることを示す。類似性はモデル理論型によって自然に一階述語論理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） (Tue, 12 Dec 2023 15:08:49 GMT)
Gaussian Boson Sampling for binary optimization [0.0]
本研究では,条件付き値-リスクコスト関数を用いた変分量子固有解法を用いる。ランダムに生成されたインスタンス上で数値シミュレーションを行うことで、原理の証明を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 13:00:55 GMT)
GateNet: A novel Neural Network Architecture for Automated Flow Cytometry Gating [0.0]
GateNetは、バッチ効果の修正を必要とせずにエンドツーエンドの自動ゲーティングを可能にする、最初のニューラルネットワークアーキテクチャである。新規な未確認サンプルに対して,GateNetが人間レベルの性能(F1スコアは0.910から0.997まで)を達成することを示す。また、GateNetは人間レベルのパフォーマンスに到達するのに10のサンプルしか必要とせず、フローのすべての領域で広く適用可能であることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:30:30 GMT)
GP+: A Python Library for Kernel-based learning via Gaussian Processes [0.0]
ガウス過程(GP)を通したカーネルベースの学習用オープンソースライブラリGP+を紹介する。 GP+はPyTorch上に構築されており、確率的学習と推論のためのユーザフレンドリでオブジェクト指向のツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:39:40 GMT)
Forecasting Intraday Power Output by a Set of PV Systems using Recurrent Neural Networks and Physical Covariates [0.0]
PhotoVoltaic(PV)システムによる出力の正確な予測は、エネルギー分配グリッドの動作を改善するために重要である。このような日内予測を実現することを目的とした神経自己回帰モデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:31:34 GMT)
Exploring Novel Object Recognition and Spontaneous Location Recognition Machine Learning Analysis Techniques in Alzheimer's Mice [0.0]
本研究は,最先端の計算パイプラインの開発,応用,評価に重点を置いている。このパイプラインは、初期データ収集のためのAny-Maze、詳細なポーズ推定のためのDeepLabCut、ニュアンスな行動分類のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の3つの高度な計算モデルを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 00:54:39 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） (Tue, 12 Dec 2023 11:00:22 GMT)
Experimental Investigation of Machine Learning based Soft-Failure Management using the Optical Spectrum [0.0]
本稿では,異なる機械学習アルゴリズムのソフト障害管理の性能を実験的に比較する。機械学習に基づくソフト障害管理フレームワークを提案する。このフレームワークは、利用可能なトレーニングデータのごく一部で確実に動作し、未知の障害タイプを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 12:21:08 GMT)
Essay: Where Can Quantum Geometry Lead Us? [0.0]
量子幾何学は、量子状態間の位相と振幅距離を定義する。様々な量子輸送と相互作用の現象は、量子幾何学の影響を強く受けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:03:59 GMT)
Error Correcting States in Ultracold Atoms [0.0]
深部光学格子の個々の部位に閉じ込められた単一超低温原子を用いたGKP(Gottesman-Kitaev-Preskill)誤り訂正量子ビットを符号化する方法を実証する。量子最適制御プロトコルを用いて、10dBのスクイーズによるGKP量子ビット状態の生成を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 21:32:29 GMT)
Ehrenfest Modeling of Cavity Vacuum Fluctuations and How to Achieve Emission from a Three-Level Atom [0.0]
古典的空洞場は、エレンフェストの定理を通じて、物質の量子状態と自己整合的に相互作用する。本稿では,DC-MF(Decoupled mean-field)のダイナミクスを改良した平均場アプローチを提案する。我々は,直流-MFを用いて再吸収および(共鳴)2光子放出過程の改善について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 14:43:50 GMT)
Efficient Implementation of Interior-Point Methods for Quantum Relative Entropy [0.0]
我々は,QREコーンの最適自己協和障壁に基づく,現代的なインテリアポイント(IP)手法に興味を持っている。このような障壁関数やQREコーンに関連する理論的および数値的な課題は、IPメソッドのスケーラビリティを妨げている。対称量子相対行列エントロピー(SQRE)などのQREに関連する興味深い概念を紹介し,考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:05:38 GMT)
Dual-Resonator Kinetic-Inductance Detector for Distinction between Signal and 1/f Frequency Noise [0.0]
本稿では、1/f雑音制限KIDに対する雑音(または雑音等価電力)の改善のためのデュアル共振器KID(DuRKID)を提案する。このデバイスはモードのハイブリッド化を使って動作することを目的としており、TLSはどちらか一方のモードに結合する。この研究により、DuRKIDは1/fノイズに制限されたKID検出器よりも大きく、基本的な性能上の優位性を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:56:35 GMT)
Does canonical quantization lead to GKSL dynamics? [0.0]
熱緩和過程を記述するためのブラウン運動の一般化された古典モデルを導入する。詳細バランス条件を満たすGorini-Kossakowski-Sudarshan-Lindblad(GKSL)方程式を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 17:14:24 GMT)
Differentially private projection-depth-based medians [0.0]
提案手法(PTR)と指数関数機構を用いて,$(epsilon,delta)$differentially private projection-depth-based mediansを開発した。 PTRにおけるテストが失敗する確率と、有限サンプル偏差によるプライバシコストを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 23:17:29 GMT)
Deep Learning-based Sentiment Classification: A Comparative Survey [0.0]
本稿では,データ作成に基づく因子,特徴表現に基づく因子,分類に基づく因子の3つのカテゴリに対処する。この論文は、100以上のDeep LearningベースのSCアプローチのパフォーマンスを比較した総合的な文献ベースの調査である。本比較では,提案する因子が研究用DLベースのSC手法の性能にどのように影響するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 15:57:44 GMT)
ComplexityNet: Increasing LLM Inference Efficiency by Learning Task Complexity [0.0]
本稿では,タスクの複雑さを評価するために設計された言語モデルであるComplexityNetを紹介する。私たちは、タスクの複雑さを定義するために、最初のラベルセットを作成しました。 ComplexityNetは、最も高い複雑性モデルを使用する場合と比較して、計算リソースの使用量を90%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:38:55 GMT)
Combining propensity score methods with variational autoencoders for generating synthetic data in presence of latent sub-groups [0.0]
ヘテロジニティは、例えば、サブグループラベルによって示されるように知られ、あるいは未知であり、双曲性や歪みのような分布の性質にのみ反映されるかもしれない。本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)から合成データを取得する際に,このような異種性をどのように保存し,制御するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 22:49:24 GMT)
Coherent control of two Jaynes-Cummings cavities [0.0]
この2つのキャビティのコヒーレントな制御は、要求に応じて原子動力学を操作する新しい可能性をもたらすことを示す。原子のコヒーレントな制御は、ベル状またはシュル・オーディンガー状状態の形をとる空洞場の非常に絡み合った状態を生成する。我々の結果は、コヒーレント制御における量子システムを理解し、活用し、量子不確定性を利用した原子-磁場相互作用の研究における新たな研究の道を開くための一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:03:13 GMT)
Classifying complex documents: comparing bespoke solutions to large language models [0.0]
我々の目的は、12の州と267の郡から9つのサブカテゴリを使って3万件の公庁舎の記録を2つの異なるレベルに分類することである。具体的には、細調整された大規模言語モデル(LLM)が、カスタムトレーニングモデルの精度を達成できるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 11:38:09 GMT)
Classification of retail products: From probabilistic ranking to neural networks [0.0]
本稿では,常に変化する食品カタログを自動的に3段階の食品分類に分類する手法を提案する。本稿では,スコアベースランキング法,従来の機械学習アルゴリズム,ディープニューラルネットワークの3つのアプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:11:15 GMT)
Charged particle reconstruction for future high energy colliders with Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.0]
荷電粒子再構成は、いわゆる軌道再構成であり、二次的に制約のない2進最適化問題と見なすことができる。量子近似最適化アルゴリズム(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)は、そのような問題を解く上で最も有望なアルゴリズムの1つである。その結果、QAOAは有望な性能を示し、量子コンピュータを用いたトラック再構築の候補の1つとして実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:53:56 GMT)
Brain-optimized inference improves reconstructions of fMRI brain activity [0.0]
我々は、推論中の脳活動と再構成の整合性を最適化することで、最近の復号法をさらに改善する可能性を評価する。基本復号法からシード再構成をサンプリングし,脳に最適化された符号化モデルを用いて繰り返し改良する。脳活動分布にデコードを明示的にアライメントすることで,再現性を大幅に向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 20:08:59 GMT)
Boosting the Gottesman-Kitaev-Preskill quantum error correction with non-Markovian feedback [0.0]
我々は、メモリに基づく量子誤り訂正スキームを提供するリカレントニューラルネットワークを訓練する。このアプローチは現在の戦略を大幅に上回り、より強力な計測ベースのQECプロトコルの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:05:54 GMT)
Attention Based Encoder Decoder Model for Video Captioning in Nepali (2023) [0.0]
本研究は,ネパール語ビデオキャプションのためのエンコーダ-デコーダパラダイムを開発し,この問題に対処する。 LSTMおよびGRUシーケンス・ツー・シーケンスモデルを用いて、CNNを用いてビデオフレームから検索した特徴に基づいて関連するテキスト記述を生成する。映像キャプションモデルの有効性は, BLEU, METOR, ROUGEによって実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:39:12 GMT)
Asymptotic Dynamics of Open Quantum Systems and Modular Theory [0.0]
本稿では,有限次元開量子系の力学のいくつかの側面について考察する。トミタと竹崎による写像とモジュラー理論の関連性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 09:47:53 GMT)
Arbitrary Ground State Observables from Quantum Computed Moments [0.0]
我々は、量子系の任意の基底状態観測可能量を推定するために量子計算モーメント(QCM)法を拡張した。ハイゼンベルクモデルの基底状態磁化とスピンスピン相関を決定するためにQCMを用いた予備的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 04:29:43 GMT)
Anatomy of the eigenstates distribution: a quest for a genuine multifractality [0.0]
マルチフラクタル相への関心は、Multi-Body Localized (MBL) 相に存在すると考えられているため高まっている。太い尾を持つ分散ホッピング項を持つRP様アンサンブルがいくつか提案されており、それらは望まれる多フラクタル相をホストしていると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 16:53:19 GMT)
An inverter-chain link implementation of quantum teleportation and superdense coding [0.0]
量子絡み合いのインバータチェーンリンク(ICL)ダイアグラムは、量子テレポーテーションと超密度符号化の基本的な概念を忠実に捉えている。 EPRが提起する基本的な問題に関して、我々の結果は量子絡み合いの幾何学的性質を裏付けるものであるように思われる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 01:01:52 GMT)
An Online, Adaptive and Unsupervised Regression Framework with Drift Detection for Label Scarcity Contexts [0.0]
本稿では,制限付きラベル付きデータを用いたストリーミング環境の最適戦略を提案し,教師なし回帰のための適応手法を提案する。適応性を高めるために,Adaptive WINdowingアルゴリズムとRoot Mean Square Error (RMSE)に基づく誤り一般化アルゴリズムを統合する。ラベルをリアルタイムで取得することが重要な課題であるタスクに対して,適応回帰手法の優れた効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:23:54 GMT)
Alternative Characterization of Entanglers and Some Applications [0.0]
ユニタリ行列であるエンタングルの代替的特徴付けを提供する。逆ドット積の恒等式を用いて、基底行列の計算基底からベル宝石への変化が絡み合いであることを証明する。また、逆ドット積の恒等式と$n$-tangleとの密接な関係を明らかにし、これを混合状態がスピン不変である場合に十分な条件を与えるために使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 02:47:27 GMT)
Adaptive Phase Estimation with Squeezed Vacuum Approaching the Quantum Limit [0.0]
位相推定はコミュニケーション、センシング、情報処理において中心的な役割を果たす。圧縮状態のような量子相関状態は、ショットノイズ限界を超える位相推定を可能にする。圧縮真空状態を用いた光位相推定のための最適量子測定の物理的実現は未だ分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 19:27:04 GMT)
AI-based Wildfire Prevention, Detection and Suppression System [0.0]
Wildfire Prevention, Detection and Suppression System (WPDSS)は、ホットスポットを効果的に予測し、山火事を検出する、新しく、完全に自動化され、エンドツーエンドのAIベースのソリューションである。 WPDSSは気候変動の影響を減らし、生態系や生物多様性を保護し、経済的損失を回避し、人命を救う。 WPDSSの力は世界中のあらゆる場所に応用でき、山火事を防ぎ抑制し、気候変動を抑えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 05:18:23 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） (Tue, 12 Dec 2023 10:18:16 GMT)
A covariant regulator for entanglement entropy: proofs of the Bekenstein bound and QNEC [0.0]
エントロピー差の概念は、一般曲線時空における場の量子論において厳密に定義できることを示す。モジュラー交差積に基づくエントロピーの新しい共変レギュレータを導入する。このレギュレータは、II型フォン・ノイマン代数を各時空部分領域に関連付け、明確に定義された再正規化エントロピーをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 18:07:13 GMT)
A QBist reads Merleau-Ponty [0.0]
Michel Bitbol と Laura de La Tremblaye の以前の研究に続いて、この短い論文は QBism と Maurice Merleau-Ponty のエッセイ The Intertwining - the chiasm との接触点を探求している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Dec 2023 21:21:22 GMT)