AR-Diffusion: Auto-Regressive Diffusion Model for Text Generation [139.0] 本稿では,自己回帰拡散(AR-Diffusion)を導入し,自然言語の固有な逐次特性について考察する。
AR拡散は、右のトークンの生成が左の生成されたトークンに依存することを保証します。
様々なテキスト生成タスクに関する一連の実験において、AR-Diffusionは既存の拡散言語モデルよりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:24:00 GMT)
SceneWiz3D: Towards Text-guided 3D Scene Composition [134.7] 既存のアプローチでは、大規模なテキスト・ツー・イメージモデルを使用して3D表現を最適化するか、オブジェクト中心のデータセット上で3Dジェネレータをトレーニングする。
テキストから高忠実度3Dシーンを合成する新しい手法であるSceneWiz3Dを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:59:30 GMT)
Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward
Model [126.8] 本稿では,RLHFにおける報酬モデルの新たなパラメータ化について紹介する。
DPO(Direct Preference Optimization)と呼ばれる結果のアルゴリズムは、安定的で、性能が高く、計算的にも軽量である。
我々の実験は、DPOが人間の好みに合わせて微調整できるだけでなく、既存の方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:48:48 GMT)
Leveraging sparse and shared feature activations for disentangled
representation learning [112.2] 本稿では,教師付きタスクの多種多様な集合から抽出した知識を活用し,共通不整合表現を学習することを提案する。
我々は6つの実世界分布シフトベンチマークと異なるデータモダリティに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:15:00 GMT)
Learning to Plan with Natural Language [111.8] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な基本自然言語タスクにおいて顕著な性能を示している。
複雑なタスクを完了するためには、ステップごとに特定のソリューションを生成するためにLCMをガイドするタスクの計画が必要です。
本研究では,(1)第1学習課題計画フェーズにおいて,LCMが学習エラーフィードバックから導出するように促した新たなステップバイステップのソリューションと行動指示を用いてタスク計画を反復的に更新する,という2つの段階を含む学習計画手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:08:50 GMT)
CausalVLR: A Toolbox and Benchmark for Visual-Linguistic Causal
Reasoning [107.8] CausalVLR(Causal Visual-Linguistic Reasoning)は、最先端の因果関係の発見と因果推論方法の豊富なセットを含むオープンソースのツールボックスである。
これらのメソッドはNVIDIAコンピューティングシステムの下でPyTorchを実装したツールボックスに含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:28:53 GMT)
Object Recognition as Next Token Prediction [105.3] オブジェクト認識を次のトークン予測として提案する。
その考え方は、画像埋め込みからフォームラベルへのテキストトークンの自動回帰予測を行う言語デコーダを適用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:56:59 GMT)
On the Dynamics Under the Unhinged Loss and Beyond [104.5] 我々は、閉形式力学を解析するための数学的機会を提供する、簡潔な損失関数であるアンヒンジド・ロスを導入する。
アンヒンジされた損失は、時間変化学習率や特徴正規化など、より実践的なテクニックを検討することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:11:07 GMT)
Crystal-GFN: sampling crystals with desirable properties and constraints [103.8] 本稿では,結晶構造の生成モデルであるCrystal-GFNを紹介する。
本稿では,MatBenchで学習した新しいプロキシ機械学習モデルにより予測された結晶構造の原子1個あたりの生成エネルギーを目的として利用する。
その結果、Crystal-GFNは低(中間-3.1 eV/原子)で生成エネルギーが予測される非常に多様な結晶をサンプリングできることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:24:44 GMT)
Towards Optimal Statistical Watermarking [97.2] 仮説テスト問題として定式化して統計的透かしを研究する。
この文脈でUMP(Uniformly Most Powerful)の透かしを特徴付ける。
これは、i.d.設定におけるほぼ最適率の透かし問題に関する最初の体系的な統計処理である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:57:00 GMT)
Large Language Model Enhanced Multi-Agent Systems for 6G Communications [94.5] 本稿では,自然言語を用いたコミュニケーション関連タスクを解くための,カスタマイズされたコミュニケーション知識とツールを備えたマルチエージェントシステムを提案する。
セマンティック通信システムの設計により,提案方式の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:35:57 GMT)
Instance-aware Multi-Camera 3D Object Detection with Structural Priors
Mining and Self-Boosting Learning [93.7] カメラによる鳥眼視(BEV)知覚パラダイムは、自律運転分野において大きな進歩を遂げている。
画像平面のインスタンス認識をBEV検出器内の深度推定プロセスに統合するIA-BEVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:24:42 GMT)
Distributed Inference and Fine-tuning of Large Language Models Over The
Internet [91.0] 大規模言語モデル(LLM)は、多くのNLPタスクで有用であり、サイズが向上する。
これらのモデルはハイエンドのハードウェアを必要とするため、ほとんどの研究者にはアクセスできない。
本研究では,システムスループットの最大化のためにデバイスを自動的に割り当てるフォールトトレラント推論アルゴリズムとロードバランシングプロトコルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:52:49 GMT)
How Well Does GPT-4V(ision) Adapt to Distribution Shifts? A Preliminary
Investigation [90.9] 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） (Wed, 13 Dec 2023 13:00:57 GMT)
Learning adaptive planning representations with natural language
guidance [90.2] 本稿では,タスク固有の計画表現を自動構築するフレームワークであるAdaについて述べる。
Adaは、プランナー互換の高レベルアクション抽象化と、特定の計画タスク領域に適応した低レベルコントローラのライブラリを対話的に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 23:35:31 GMT)
Empowering Autonomous Driving with Large Language Models: A Safety
Perspective [86.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の自律運転システムへの統合を提唱する。
アプローチの有効性を実証する2つのケーススタディの結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 05:29:20 GMT)
A Novel Energy based Model Mechanism for Multi-modal Aspect-Based
Sentiment Analysis [85.8] マルチモーダル感情分析のための新しいフレームワークDQPSAを提案する。
PDQモジュールは、プロンプトをビジュアルクエリと言語クエリの両方として使用し、プロンプト対応の視覚情報を抽出する。
EPEモジュールはエネルギーベースモデルの観点から解析対象の境界ペアリングをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:00:46 GMT)
A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models [84.9] テキスト透かしは、テキストの起源を追跡し検証し、誤用や海賊行為を防ぐのに役立つ。
この調査は、現在のテキスト透かし技術を包括的に要約することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:11:42 GMT)
Efficient-NeRF2NeRF: Streamlining Text-Driven 3D Editing with Multiview
Correspondence-Enhanced Diffusion Models [84.0] 3Dコンテンツ編集の普及を妨げている大きな障害は、その時間集約的な処理である。
共振器の正規化を拡散モデルに組み込むことで,3次元編集のプロセスを大幅に高速化できることを示す。
多くのシナリオにおいて,提案手法はベースライン法と比較して10$times$の高速化を実現し,2分で3Dシーンの編集を完了させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 23:27:17 GMT)
Video Dynamics Prior: An Internal Learning Approach for Robust Video
Enhancements [83.6] 外部トレーニングデータコーパスを必要としない低レベルの視覚タスクのためのフレームワークを提案する。
提案手法は,コヒーレンス・時間的テストの重み付けと統計内部統計を利用して,破損したシーケンスを最適化することでニューラルモジュールを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:57:11 GMT)
StarCoder: may the source be with you! [79.9] BigCodeコミュニティでは、StarCoderとStarCoderBaseを紹介している。
StarCoderBaseは、寛容にライセンスされたGitHubリポジトリの大規模なコレクションであるThe Stackからソースされた1兆のトークンに基づいてトレーニングされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:44:10 GMT)
Alpha-CLIP: A CLIP Model Focusing on Wherever You Want [77.2] コントラスト言語-画像事前学習(CLIP)は,多様なタスクにわたる画像から貴重なコンテンツ情報を抽出する上で重要な役割を担っている。
補助的なαチャネルを持つCLIPの強化版であるAlpha-CLIPを導入し、注意領域を提案するとともに、数百万のRGBA領域テキストペアを構築した微調整を行う。
オープンワールド認識、マルチモーダルな大言語モデル、条件付き2D/3D生成など、様々なタスクで有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 05:52:05 GMT)
PTT: Point-Trajectory Transformer for Efficient Temporal 3D Object
Detection [73.1] 時間的3次元物体検出を効率的に行うために,長期記憶が可能な点トラジェクトリ変換器を提案する。
私たちは、メモリバンクのストレージ要件を最小限に抑えるために、現在のフレームオブジェクトのポイントクラウドとその履歴トラジェクトリを入力として使用します。
大規模データセットに対する広範な実験を行い、我々のアプローチが最先端の手法に対してうまく機能することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:59:13 GMT)
G-MEMP: Gaze-Enhanced Multimodal Ego-Motion Prediction in Driving [71.9] 我々は、視線データを用いて、運転者の車両のエゴ軌道を推定することに集中する。
次に、GPSとビデオ入力と視線データを組み合わせた新しいマルチモーダルエゴ軌道予測ネットワークであるG-MEMPを開発する。
その結果,G-MEMPは両ベンチマークにおいて最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 23:06:30 GMT)
View-Dependent Octree-based Mesh Extraction in Unbounded Scenes for
Procedural Synthetic Data [71.2] 手続き署名距離関数(SDF)は、大規模な詳細なシーンをモデル化するための強力なツールである。
OcMesherというメッシュ抽出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:56:13 GMT)
MLNet: Mutual Learning Network with Neighborhood Invariance for
Universal Domain Adaptation [70.6] ユニバーサルドメイン適応(UniDA)は実用的だが難しい問題である。
既存のUniDAメソッドは、ターゲットドメイン内のドメイン内バリエーションを見落としている問題に悩まされる可能性がある。
そこで我々は,UniDA の近傍不変性を考慮した textbfMutual Learning Network (MLNet) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:17:34 GMT)
Structure-CLIP: Towards Scene Graph Knowledge to Enhance Multi-modal
Structured Representations [70.4] マルチモーダルな構造表現を強化するためのエンドツーエンドフレームワークであるStructure-CLIPを提案する。
シーングラフを用いてセマンティックなネガティブな例の構築をガイドし、その結果、構造化された表現の学習に重点を置いている。
知識エンハンス(KEE)は、SGKを入力として活用し、構造化表現をさらに強化するために提案される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:21:23 GMT)
GraphGuard: Detecting and Counteracting Training Data Misuse in Graph
Neural Networks [70.0] グラフデータ分析におけるグラフニューラルネットワーク(GNN)の出現は、モデルトレーニング中のデータ誤用に関する重要な懸念を引き起こしている。
既存の手法は、データ誤用検出または緩和のいずれかに対応しており、主にローカルGNNモデル用に設計されている。
本稿では,これらの課題に対処するため,GraphGuardという先駆的なアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:59:37 GMT)
Patch-wise Graph Contrastive Learning for Image Translation [69.9] グラフニューラルネットワークを利用して、トポロジを意識した特徴をキャプチャする。
予め訓練されたエンコーダからパッチワイドな類似性に基づいてグラフを構築する。
階層的な意味構造を捉えるために,グラフプーリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:45:19 GMT)
Erasing Self-Supervised Learning Backdoor by Cluster Activation Masking [69.3] 自己監視学習(SSL)は、バックドア攻撃に対して脆弱である。
本稿では,クラスタアクティベーションマスキングによるSSLバックドアの消去を提案し,新しいPoisonCAM法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:01:15 GMT)
Securing Graph Neural Networks in MLaaS: A Comprehensive Realization of Query-based Integrity Verification [68.9] 我々は機械学習におけるGNNモデルをモデル中心の攻撃から保護するための画期的なアプローチを導入する。
提案手法は,GNNの完全性に対する包括的検証スキーマを含み,トランスダクティブとインダクティブGNNの両方を考慮している。
本稿では,革新的なノード指紋生成アルゴリズムを組み込んだクエリベースの検証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:17:05 GMT)
CBQ: Cross-Block Quantization for Large Language Models [68.8] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、超低コストで効率的な大規模言語モデル(LLM)を作成することに注意を向けている。
近年,浮動小数点モデルと量子化モデルの間のブロックワイズ再構成による量子化パラメータの最適化が試みられている。
これらの手法は, 独立ブロック量子化による誤差の累積化と, 極端な重み付けとアクティベーション異常による復元困難という2つの課題に悩まされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:56:27 GMT)
See, Say, and Segment: Teaching LMMs to Overcome False Premises [67.4] この課題を解決するために,LMMのカスケードと共同学習手法を提案する。
得られたモデルでは、画像中に物体が存在するかどうかを検知し、その物体が存在しないかをユーザに「例」し、最終的に、対象物のマスクを出力することで「分類」を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:58:04 GMT)
GaussianEditor: Swift and Controllable 3D Editing with Gaussian
Splatting [66.1] 3D編集は、ゲームや仮想現実など、多くの分野で重要な役割を担っている。
メッシュやポイントクラウドのような表現に依存した従来の3D編集手法は、複雑なシーンを現実的に描写するのに不足することが多い。
本稿では,新しい3D表現であるGaussian Splatting(GS)に基づく,革新的で効率的な3D編集アルゴリズムであるGaussianEditorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:29:42 GMT)
Accelerate Multi-Agent Reinforcement Learning in Zero-Sum Games with
Subgame Curriculum Learning [65.4] ゼロサムゲームのための新しいサブゲームカリキュラム学習フレームワークを提案する。
エージェントを以前に訪れた状態にリセットすることで、適応的な初期状態分布を採用する。
我々は,2乗距離をNE値に近似するサブゲーム選択指標を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:01:01 GMT)
Compositional Inversion for Stable Diffusion Models [64.8] ユーザ画像から提供される関心の概念を取り入れてパーソナライズされた画像を生成する。
既存の方法はしばしば過度に適合する問題に悩まされ、倒立概念の圧倒的な存在が他の望ましい概念の欠如につながっている。
本稿では,合成埋め込みのコア分布への反転過程を導出する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:57:46 GMT)
SAM-guided Graph Cut for 3D Instance Segmentation [63.8] 本稿では,3次元画像情報と多視点画像情報の同時利用による3次元インスタンス分割の課題に対処する。
本稿では,3次元インスタンスセグメンテーションのための2次元セグメンテーションモデルを効果的に活用する新しい3D-to-2Dクエリフレームワークを提案する。
本手法は,ロバストなセグメンテーション性能を実現し,異なるタイプのシーンにまたがる一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:59:58 GMT)
Model-Based Epistemic Variance of Values for Risk-Aware Policy
Optimization [63.3] モデルベース強化学習における累積報酬に対する不確実性を定量化する問題を考察する。
特に、MDP上の分布によって誘導される値の分散を特徴付けることに焦点をあてる。
我々は、解が値の真後分散に収束する新しい不確実性ベルマン方程式(UBE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:57:29 GMT)
Object-Centric Conformance Alignments with Synchronization (Extended
Version) [63.1] 対象中心のペトリネットが一対多の関係を捉える能力と,その同一性に基づいたオブジェクトの比較と同期を行う識別子を持つペトリネットの能力を組み合わせた,新たな形式主義を提案する。
我々は、満足度変調理論(SMT)の符号化に基づく、そのようなネットに対する適合性チェック手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:53:32 GMT)
FastPillars: A Deployment-friendly Pillar-based 3D Detector [63.1] 既存のBEVベースの(つまりバードアイビュー)検出器は、トレーニングと推論を高速化するためにスパース・コンボリューション(SPConv)を好む。
FastPillarsは、CenterPoint(SPConvベース)よりも1.8倍のスピードアップと3.8mAPH/L2の改善で、Openデータセットの最先端の精度を提供する
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:55:27 GMT)
DATT: Deep Adaptive Trajectory Tracking for Quadrotor Control [62.2] Deep Adaptive Trajectory Tracking (DATT)は、学習に基づくアプローチであり、現実世界の大きな乱れの存在下で、任意の、潜在的に実現不可能な軌跡を正確に追跡することができる。
DATTは、非定常風場における可溶性および非実用性の両方の軌道に対して、競争適応性非線形およびモデル予測コントローラを著しく上回っている。
適応非線形モデル予測制御ベースラインの1/4未満である3.2ms未満の推論時間で、効率的にオンラインで実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:46:25 GMT)
Chat-3D v2: Bridging 3D Scene and Large Language Models with Object
Identifiers [62.2] 会話中にオブジェクトを自由に参照するためにオブジェクト識別子を導入する。
本稿では,属性認識トークンと関係認識トークンを各オブジェクトに対して学習する2段階アライメント手法を提案する。
ScanQA、ScanRefer、Nr3D/Sr3Dといった従来のデータセットで行った実験は、提案手法の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:27:45 GMT)
Differentially Private Gradient Flow based on the Sliced Wasserstein
Distance for Non-Parametric Generative Modeling [61.7] 確率測度空間におけるパラメータフリー勾配流に基づく、新しい微分プライベートな生成モデリング手法を提案する。
提案手法は,ジェネレータベースモデルと比較して,低プライバシー予算で高忠実度データを生成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:47:30 GMT)
Fine-Grained Image-Text Alignment in Medical Imaging Enables Cyclic
Image-Report Generation [61.6] 本稿では,胸部X線画像領域と医療報告における単語を関連付けるために,適応パッチワードマッチング(AdaMatch)モデルを提案する。
AdaMatchは、適応パッチと単語のきめ細かい関係を利用して、対応する単語で特定の画像領域の説明を提供する。
CXRレポート生成タスクの明示的な説明性を提供するため,循環型CXRレポート生成のためのAdaMatchベースの双方向大言語モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:47:28 GMT)
FoundationPose: Unified 6D Pose Estimation and Tracking of Novel Objects [60.9] FoundationPoseは、6Dオブジェクトのポーズ推定と追跡のための統合基盤モデルである。
我々のアプローチは、微調整なしで、テスト時に新しいオブジェクトに即座に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:28:09 GMT)
Native Language Identification with Large Language Models [60.8] 我々はGPTモデルがNLI分類に熟練していることを示し、GPT-4は0ショット設定でベンチマーク11テストセットで91.7%の新たなパフォーマンス記録を樹立した。
また、従来の完全教師付き設定とは異なり、LLMは既知のクラスに制限されずにNLIを実行できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 00:52:15 GMT)
Contractive error feedback for gradient compression [60.1] 本稿では,ConEF(Contractive error feedback)と呼ばれる通信効率のよい手法を提案する。
メモリを効率よく管理しないエラーフィードバック(EFSGD)を持つSGDとは対照的に、ConEFはコンバージェンスとメモリ使用率のスイートスポットを取得する。
我々は、画像分類、言語モデリング、機械翻訳を含む様々な学習タスクにおいて、ConEFを実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:54:21 GMT)
Semi-Supervised Class-Agnostic Motion Prediction with Pseudo Label
Regeneration and BEVMix [59.6] クラス非依存動作予測のための半教師あり学習の可能性について検討する。
我々のフレームワークは一貫性に基づく自己学習パラダイムを採用しており、ラベルのないデータからモデルを学習することができる。
本手法は,弱さと完全教師付き手法に匹敵する性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:32:50 GMT)
Look Before You Leap: A Universal Emergent Decomposition of Retrieval
Tasks in Language Models [58.6] 本研究では,言語モデル(LM)が様々な状況下での検索タスクをどのように解決するかを検討する。
ORIONは6つのドメインにまたがる構造化された検索タスクの集合である。
LMは内部的にモジュール方式で検索タスクを分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:36:43 GMT)
From NeRFLiX to NeRFLiX++: A General NeRF-Agnostic Restorer Paradigm [57.7] 我々は、劣化駆動の視点間ミキサーを学習する一般的なNeRF-Agnostic restorerパラダイムであるNeRFLiXを提案する。
また、より強力な2段階のNeRF分解シミュレータとより高速なビューポイントミキサーを備えたNeRFLiX++を提案する。
NeRFLiX++は、ノイズの多い低解像度のNeRFレンダリングビューからフォトリアリスティックな超高解像度出力を復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:31:59 GMT)
Robust and Performance Incentivizing Algorithms for Multi-Armed Bandits
with Strategic Agents [57.6] マルチアームバンディット問題の変種を考察する。
具体的には、武器は、報酬を改善したり、吸収したりできる戦略的なエージェントである。
我々は、プロパティの集合を満たすMABアルゴリズムのクラスを特定し、それらが平衡におけるトップレベルのパフォーマンスを刺激するメカニズムをもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:54:49 GMT)
Acting in Delayed Environments with Non-Stationary Markov Policies [57.5] 本稿では,MDPにおける学習と計画のためのフレームワークについて紹介する。
実行が遅れると、元の状態空間における決定論的マルコフポリシーは最大報酬を得るのに十分であるが、非定常である必要があることを証明します。
我々は、状態拡張に頼らずに遅延実行タスクを解く非定常Q学習スタイルのモデルベースアルゴリズムを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:40:47 GMT)
Delving into Multimodal Prompting for Fine-grained Visual Classification [57.1] 細粒度視覚分類(FGVC)は、より広いカテゴリーの細分化を分類する。
事前学習型視覚言語モデルの最近の進歩は、様々なハイレベル視覚タスクにおいて顕著な性能を示している。
対照的な言語画像サブカテゴリ(CLIP)モデルに基づいて,MP-FGVCと呼ばれる新しいマルチモーダルプロンプトソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 05:24:46 GMT)
The Choice of Noninformative Priors for Thompson Sampling in
Multiparameter Bandit Models [56.3] トンプソンサンプリング(TS)は、様々な報酬モデルにまたがる理論的な保証によって支持される卓越した経験的性能で知られている。
本研究では,理論的理解の欠如のある新しいモデルを扱う際に,非形式的事前選択がTSの性能に与える影響について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:31:56 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） (Wed, 13 Dec 2023 05:25:17 GMT)
EventAid: Benchmarking Event-aided Image/Video Enhancement Algorithms
with Real-captured Hybrid Dataset [55.1] イベントカメラは、ダイナミックレンジとセンサーの速度で従来のフレームベースの撮像センサーよりも有利な、新興のイメージング技術である。
本稿では,5つのイベント支援画像と映像強調タスクに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:42:04 GMT)
TOLD: A Novel Two-Stage Overlap-Aware Framework for Speaker Diarization [54.4] 話者ダイアリゼーションを単一ラベル分類問題として再検討する。
話者の重なりと依存性を明示的にモデル化できる重なり認識型EEND(EEND-OLA)モデルを提案する。
オリジナルのEENDと比較すると、提案されたEEND-OLAはダイアリゼーションエラー率において14.39%の相対的な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:03:39 GMT)
DualTeacher: Bridging Coexistence of Unlabelled Classes for
Semi-supervised Incremental Object Detection [53.8] 現実世界のアプリケーションでは、オブジェクト検出器は、しばしば新しいクラスのオブジェクトインスタンスに遭遇し、それらを効果的に適合させる必要がある。
以前の作業では、この重要な問題をインクリメンタルオブジェクト検出(IOD)として定式化しており、新しいクラスのオブジェクトインスタンスがインクリメンタルデータで完全に注釈付けされていると仮定している。
我々は、より現実的な半教師付きIOD (SSIOD) について考察する。オブジェクト検出器は、ラベル付きデータと大量の非ラベル付きデータから、段階的に新しいクラスを学習する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:46:14 GMT)
ERASE: Error-Resilient Representation Learning on Graphs for Label Noise
Tolerance [53.7] 本稿では, ERASE (Error-Resilient representation learning on graphs for lAbel noiSe tolerancE) という手法を提案する。
ERASEは、プロトタイプの擬似ラベルとプロパゲーションされた識別ラベルを組み合わせて、表現をエラーレジリエンスで更新する。
提案手法は, 広い雑音レベルにおいて, 複数のベースラインをクリアマージンで上回り, 高いスケーラビリティを享受できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:59:07 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） (Wed, 13 Dec 2023 09:32:59 GMT)
BOTH2Hands: Inferring 3D Hands from Both Text Prompts and Body Dynamics [53.4] 両手動作生成のための新しいマルチモーダルデータセットBOTH57Mを提案する。
私たちのデータセットには、人体と手の動きの正確な追跡が含まれています。
また,新しいタスクのための強力なベースライン手法であるBOTH2Handsも提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:30:19 GMT)
PG-Video-LLaVA: Pixel Grounding Large Video-Language Models [52.8] PG-Video-LLaVA は画素レベルのグラウンド機能を持つ最初の LMM であり,映像内容の理解を深めるためにテキストに書き起こして音声キューを統合する。
我々のフレームワークは、SoTAイメージベースのLLaVAモデルに基づいており、その利点をビデオ領域に拡張し、ビデオベースの会話と接地タスクに有望な利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:24:10 GMT)
Machine Learning for the Multi-Dimensional Bin Packing Problem:
Literature Review and Empirical Evaluation [52.6] Bin Packing Problem (BPP) は、よく確立された最適化(CO)問題である。
本稿では、まずBPPを定式化し、その変種と実用的制約を導入する。
次に,多次元BPPのための機械学習に関する総合的な調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:39:25 GMT)
19 Parameters Is All You Need: Tiny Neural Networks for Particle Physics [52.4] 本稿では,ローレンツ型および置換対称型アーキテクチャPELICANの低遅延ニューラルネットワークへの応用の可能性を示す。
トップクォークジェットタグのバイナリ分類タスクと比較すると,最大19のトレーニング可能なパラメータで,数万のパラメータでジェネリックアーキテクチャを上回る性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 20:56:06 GMT)
Unveiling Diversity: Empowering OSS Project Leaders with Community
Diversity and Turnover Dashboards [51.7] CommunityTapestryは動的リアルタイムコミュニティダッシュボードである。
それは、私たちが文献から特定した重要な多様性とターンオーバー信号を示します。
プロジェクトリーダが改善の領域を特定し、実行可能な情報を提供するのに役立ちました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 22:12:57 GMT)
Fast Machine Unlearning Without Retraining Through Selective Synaptic
Dampening [51.3] Selective Synaptic Dampening (SSD)は高速で、訓練データの長期保存を必要としない。
高速で性能が高く,トレーニングデータの長期保存を必要としない,新しい2段階のポストホック,リトレーニングフリーなマシンアンラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:11:58 GMT)
Explainable Equivariant Neural Networks for Particle Physics: PELICAN [51.0] PELICANは、新しい置換同変であり、ローレンツ不変アグリゲーターネットワークである。
本稿では,タグ付け(分類)とローレンツ発泡トップクォークの再構成(回帰)の両文脈におけるPELICANアルゴリズムアーキテクチャについて述べる。
PELICANの適用範囲を、クォーク開始時とグルーオン開始時とを識別するタスクに拡張し、5種類のジェットを対象とするマルチクラス同定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:05:18 GMT)
Controller-Guided Partial Label Consistency Regularization with
Unlabeled Data [49.2] 本稿では,ラベルレベルと表現レベルの両方において,コントローラ誘導整合正則化を提案する。
信頼度閾値を動的に調整し、整合正則化に参加する各クラスのサンプル数が大まかに等しいようにし、クラス不均衡の問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:53:26 GMT)
TERM Model: Tensor Ring Mixture Model for Density Estimation [48.6] 本稿では,密度推定器のテンソルリング分解を行い,置換候補の数を著しく削減する。
適応重み付き複数の置換候補を組み込んだ混合モデルはさらに設計され、表現柔軟性が向上する。
このアプローチは、最適置換以外にも、最適置換が独特な情報を提供できることを認めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:39:56 GMT)
SPD-DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models in the Symmetric
Positive Definite Space [47.7] 本研究では,大規模データを扱う新しい生成モデルであるSPD-DDPMを提案する。
我々のモデルは、$y$を与えることなく、無条件で柔軟に$p(X)$を見積もることができる。
おもちゃのデータと実際のタクシーデータによる実験結果から、我々のモデルは無条件と無条件の両方のデータ分布に効果的に適合することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:08:54 GMT)
Do SSL Models Have D\'ej\`a Vu? A Case of Unintended Memorization in
Self-supervised Learning [47.5] 自己教師付き学習(SSL)アルゴリズムは、自然画像の様々な部分を相互に関連付けることを学ぶことによって、有用な画像表現を生成することができる。
SSLモデルは、意味的に意味のある関連を学習するのではなく、個別のトレーニングサンプルの特定の部分を意図せずに記憶することができる。
背景のみを含む訓練画像の訓練モデルと収穫量を考えると,前景オブジェクトを高精度に推測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:31:18 GMT)
ProxyCap: Real-time Monocular Full-body Capture in World Space via
Human-Centric Proxy-to-Motion Learning [47.2] 本稿では,世界空間の動きを学習するための人間中心のプロキシ・ツー・モーション学習スキームであるProxyCapを紹介する。
我々のネットワークは人間中心の視点から人間の動きを学ぶように設計されている。
本研究では,世界空間における足場接触を可能とした実時間単眼フルボディキャプチャシステムについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:26:02 GMT)
Adapting Self-Supervised Representations to Multi-Domain Setups [47.0] 現在の最先端の自己教師型アプローチは、個々のドメインで訓練するときに有効であるが、目に見えないドメインでは限定的な一般化を示す。
本稿では,汎用的で軽量なドメイン・ディスタングル・モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 00:06:18 GMT)
Secure Deep Reinforcement Learning for Dynamic Resource Allocation in
Wireless MEC Networks [46.7] 本稿では,モバイルエッジコンピューティングネットワークにおけるデータ管理とリソース割り当てのためのブロックチェーンセキュアな深層強化学習(BC-DRL)最適化フレームワークを提案する。
我々は、信頼性の高いブロックチェーン対応BSを選択するために、低レイテンシの評判に基づくRPoSコンセンサスプロトコルを設計する。
我々は、BC-DRLフレームワークが、ベンチマークブロックチェーンコンセンサスプロトコルやMECリソース割り当てアルゴリズムよりも高いセキュリティ、信頼性、リソース利用効率を達成することを検証するために、広範なシミュレーション結果と分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:39:32 GMT)
VQ-HPS: Human Pose and Shape Estimation in a Vector-Quantized Latent
Space [46.5] RGB画像からの人間の姿勢と形状の推定は、パラメトリックと非パラメトリックの2つの主要なグループに大別できる。
我々は、HPSEを分類タスクとして、人間のメッシュの低次元離散潜在表現を含むユニークな方法を提案する。
第一に、低次元の離散表現を予測することは、人為的ポーズと形状の空間に我々の予測を閉じ込める。第二に、問題を分類タスクとしてフレーミングすることで、ニューラルネットワークに固有の離散パワーを活用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:08:38 GMT)
Defenses in Adversarial Machine Learning: A Survey [46.4] 対立現象は機械学習(ML)システム、特にディープニューラルネットワークを用いたシステムで広く観測されている。
バックドア攻撃、重み攻撃、敵の例など、いくつかの先進的な攻撃パラダイムが探索するために開発されている。
対応する攻撃パラダイムに対するモデルロバスト性を改善するために、様々な防御パラダイムが開発されている。
この調査は、統一的な視点から、既存の防衛パラダイムの体系的なレビューを構築することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:42:55 GMT)
AutoNumerics-Zero: Automated Discovery of State-of-the-Art Mathematical
Functions [46.4] コンピュータは、一般的なfloat32のような限られた精度のタイプで動作している。
限られた精度を目指していた場合、既存の近似法は単純な進化的アルゴリズムによってスクラッチから自動的に検出されたプログラムにより性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:17:43 GMT)
Graph Neural Network-Based Bandwidth Allocation for Secure Wireless
Communications [46.3] 本稿では,最小機密率制約を満たすユーザをスケジュールするユーザスケジューリングアルゴリズムを提案する。
我々は、反復探索(IvS)、GNNベースの教師付き学習(GNN-SL)、GNNベースの教師なし学習(GNN-USL)の3つのアルゴリズムを用いて帯域幅割り当てを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:34:16 GMT)
FaceTalk: Audio-Driven Motion Diffusion for Neural Parametric Head
Models [46.1] 音声信号から人間の頭部の高忠実度3次元動作系列を合成するための新しい生成手法であるFaceTalkを紹介する。
我々の知る限りでは、人間の頭部の現実的で高品質な運動合成のための生成的アプローチを提案するのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:01:07 GMT)
Beyond the Label Itself: Latent Labels Enhance Semi-supervised Point
Cloud Panoptic Segmentation [46.0] 表示ラベルの裏側には,LiDARと画像データに埋め込まれた2種類の潜伏ラベルが存在する。
我々は、より信頼性の高いトレーニング用サンプルを拡張できる新しい拡張 Cylinder-Mix を提案する。
また、インスタンスの位置と規模に関する情報を学習し、融合するためのインスタンス位置スケール学習(IPSL)モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:56:24 GMT)
Prompt Engineering-assisted Malware Dynamic Analysis Using GPT-4 [45.9] GPT-4を用いた即時エンジニアリング支援型マルウェア動的解析手法を提案する。
この方法では、APIシーケンス内の各API呼び出しに対する説明テキストを作成するために、GPT-4が使用される。
BERTはテキストの表現を得るために使われ、そこからAPIシーケンスの表現を導出します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:39:44 GMT)
PAD: Self-Supervised Pre-Training with Patchwise-Scale Adapter for
Infrared Images [45.5] RGB画像に対する自己教師付き学習(SSL)は大きな成功を収めているが、赤外線画像に対するSSLの研究は限られている。
一般的な事前トレーニングタスクを描画する非非同期赤外線画像は、効果が低い。
きめ細かいテクスチャの不足は、一般的な画像の特徴を学ぶのを特に困難にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:57:28 GMT)
Graph vs. Sequence: An Empirical Study on Knowledge Forms for
Knowledge-Grounded Dialogue [45.4] 我々は,3つの本質的な疑問に答えるために,その課題について徹底的な実験と研究を行う。
質問には、適切な知識形態の選択、知識とモデル選択の間の相互効果の度合い、知識のわずかなパフォーマンスなどが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:16:33 GMT)
Estimation of Concept Explanations Should be Uncertainty Aware [45.1] 本研究では,人間の理解可能な概念を用いてモデルを解釈することを目的として,概念説明と呼ばれる特定のグローバルな説明について研究する。
マルチモーダル学習の最近の進歩は、概念的説明への関心を再燃させ、評価のためのラベル効率の良い提案につながった。
本稿では,概念記述の信頼性を向上する不確実性を考慮したベイズ推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:17:27 GMT)
Semantic Self-adaptation: Enhancing Generalization with a Single Sample [45.1] セマンティックセグメンテーションのための自己適応型アプローチを提案する。
整合正則化を用いて畳み込み層のパラメータを入力画像に微調整する。
実験により, 自己適応は訓練時のモデル正規化の確立した実践を補完する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 22:46:16 GMT)
Toolbox for nonreciprocal dispersive models in circuit QED [45.0] 弱非調和超伝導回路を記述するために,効果的分散型リンドブラッドマスター方程式を構築するための体系的手法を提案する。
結果は、量子情報の非自明なルーティングを持つ複雑な超伝導量子プロセッサの設計に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:44:55 GMT)
Accelerating the Global Aggregation of Local Explanations [43.8] 我々は,Anchorアルゴリズムのグローバルアグリゲーションを高速化する手法を考案した。
非常に軽度な品質の損失に対して、計算を最大30$times$で高速化し、計算時間を数時間から数分に短縮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:03:01 GMT)
Meta-learning to Calibrate Gaussian Processes with Deep Kernels for
Regression Uncertainty Estimation [43.2] 本稿では,遅延不確実性推定性能を改善するために,深層カーネルGPの校正のためのメタラーニング手法を提案する。
提案手法は,テスト期待校正誤差を最小限に抑えて,様々なタスクのデータを用いて不確実性を校正する方法をメタ学習する。
実験により,提案手法は高い回帰性能を維持しながら不確実性推定性能を向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:58:47 GMT)
On Designing Multi-UAV aided Wireless Powered Dynamic Communication via
Hierarchical Deep Reinforcement Learning [42.4] 複数の無人航空機(UAV)による無線電力通信網(WPCN)の新規設計を提案する。
従来の研究とは異なり、低電力無線ノード(WN)はコヒーレントな収穫-送信プロトコルによく準拠するが、提案したダブルベースWNタイプ更新ルールでは、各WNはEノードとしてWNタイプを動的かつ繰り返し更新することができる。
Tスロット上の全WNの送信データサイズを最大化するために、各UAVは、その軌跡とバイナリ無線エネルギー伝送(WET)決定を個別に決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:22:02 GMT)
Clockwork Diffusion: Efficient Generation With Model-Step Distillation [42.0] クロックワーク拡散(英: Clockwork Diffusion)は、1つ以上のステップで低解像度特徴写像を近似するために、前処理ステップからの計算を定期的に再利用する手法である。
画像生成と画像編集の両方において、Clockworkは計算の複雑さを大幅に減らし、知覚スコアを同等または改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:30:27 GMT)
Witnessing entanglement in trapped-ion quantum error correction under
realistic noise [41.9] 量子誤り補正(Quantum Error Correction, QEC)は、論理情報を複数の物理量子ビットに符号化することで冗長性を利用する。
トラップイオンプラットフォームで使用される2量子光シフトゲートの平均ゲート不忠実度を推定するために,詳細な顕微鏡誤差モデルを提案する。
次に、この現実的な誤差モデルを適用し、QECビルディングブロックとして機能する回路によって生成されるマルチパーティントの絡み合いを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:48:40 GMT)
Strong Error Bounds for Trotter & Strang-Splittings and Their
Implications for Quantum Chemistry [41.9] 入力状態依存性を明示する高次積公式を含む誤差推定理論を提案する。
本手法は,文献における既存作用素ノルム推定の2つの限界を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:54:07 GMT)
Synthetic Data: Can We Trust Statistical Estimators? [41.7] 推定値が偏りなくても, 偽陽性の発見率(タイプ1の誤り)は許容できないほど高いと論じる。
このようなデータに対する統計的推論ツールを開発することが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:04:41 GMT)
Generative agent-based modeling with actions grounded in physical,
social, or digital space using Concordia [40.8] Generative Agent-Based Models (GABM) は単に古典的エージェントベースモデル(ABM)ではない
GABMはLLMを使用して、状況に共通感覚を適用し、"合理的に行動し、共通の意味知識をリコールし、アプリのようなデジタル技術を制御するためのAPIコールを生成し、シミュレーションと外部から見る研究者の両方に通信する。
本稿では,GABMの構築と作業を容易にするライブラリであるConcordiaを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 20:13:25 GMT)
EVP: Enhanced Visual Perception using Inverse Multi-Attentive Feature
Refinement and Regularized Image-Text Alignment [40.3] この研究は、コンピュータビジョンタスクにStable Diffusionネットワークを使用する方法を舗装した以前のVPDに基づいている。
Inverse Multi-Attentive Feature Refinement (IMAFR) モジュールを開発した。
第2に、安定拡散バックボーンの特徴抽出を改善するための新しい画像テキストアライメントモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 22:20:45 GMT)
Divide and Conquer: Hybrid Pre-training for Person Search [40.1] 本研究では,サブタスクデータのみを用いた人物検索のためのハイブリッド事前学習フレームワークを提案する。
我々のモデルは、人物探索法、微調整データ、事前学習データ、モデルバックボーンなど、多様なプロトコルで大幅に改善できる。
私たちのコードと事前訓練されたモデルは、人検索コミュニティにプラグイン・アンド・プレイの使用のためにリリースされます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:33:50 GMT)
Selenite: Scaffolding Online Sensemaking with Comprehensive Overviews
Elicited from Large Language Models [40.1] 本稿では,ユーザの感覚形成過程を飛躍させるための選択肢と基準を包括的に概観する,セレンタイトという新しいシステムを紹介する。
Seniteは、ユーザーが慣れていない情報を体系的かつパーソナライズされた方法で見つけ、読み、ナビゲートするのを助ける。
3つの研究を通して,Seleniteは正確かつ高品質な概要を確実に生成し,ユーザの情報処理を著しく促進し,全体的な理解とセンスメイキング体験を効果的に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:33:11 GMT)
Unveiling Parts Beyond Objects:Towards Finer-Granularity Referring
Expression Segmentation [40.0] MRES-32Mは、32.2M以上の高品質のマスクとキャプションから構成される。
さらに、UniRESという名前のシンプルな強力なモデルは、統一されたオブジェクトレベルと部分レベルグラウンドタスクを達成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:29:45 GMT)
StoryGPT-V: Large Language Models as Consistent Story Visualizers [39.8] 生成モデルは、テキストのプロンプトに基づいて、現実的で視覚的に喜ばしい画像を生成する素晴らしい能力を示しています。
しかし、新興のLarge Language Model(LLM)はあいまいな参照をナビゲートする堅牢な推論能力を示している。
遅延拡散(LDM)とLDMの利点を生かしたtextbfStoryGPT-V を導入し,一貫した高品質な画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:21:32 GMT)
Regret Analysis of Policy Gradient Algorithm for Infinite Horizon
Average Reward Markov Decision Processes [38.9] 我々は、無限水平平均報酬マルコフ決定過程(MDP)を考える。
政策勾配に基づくアルゴリズムを提案し,その大域収束特性を示す。
提案アルゴリズムが $tildemathcalO(T3/4)$ regret であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:41:44 GMT)
Semantic Complete Scene Forecasting from a 4D Dynamic Point Cloud
Sequence [38.4] 本研究では,本研究における意味的完全シーン予測(SCSF)の新たな課題について検討する。
4次元のダイナミックポイントクラウドシーケンスを前提として,将来的な次のフレームに対応するシーンを,セマンティックラベルとともに予測することを目的としている。
SCSFNetと呼ばれる新しいネットワークを通じて,将来予測とセマンティックシーン完了の相乗関係を適切にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:01:40 GMT)
SEEAvatar: Photorealistic Text-to-3D Avatar Generation with Constrained
Geometry and Appearance [37.9] テキストから光リアルな3Dアバターを生成する方法であるSEEAvatarを提案する。
幾何学において、最適化されたアバターをテンプレートアバターで適切に大域的に制限することを提案する。
外観生成には、プロンプトエンジニアリングによって強化された拡散モデルを用いて物理ベースのレンダリングパイプラインを誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:48:35 GMT)
Rewiring with Positional Encodings for Graph Neural Networks [37.4] いくつかの最近の研究は、注意機構を備えたグラフニューラルネットワーク層の受容場を拡張するために位置符号化を使用している。
位置エンコーディングを用いて、受容場を$r$ホップ地区に拡張する。
各種モデルやデータセットの改良や,従来のGNNやグラフトランスフォーマーによる競争性能の向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:18:05 GMT)
ConsPrompt: Exploiting Contrastive Samples for Fewshot Prompt Learning [37.2] 我々は、より堅牢なプロンプト表現を実現するために、コントラスト的サンプルと複数のコントラスト的学習手法を活用する方法について検討する。
以上の結果から,数ショットの異なる環境での最先端性能を示すとともに,アブレーション実験により,プロンプトベースファインタニングプロセスにおける多自由度コントラスト学習の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:40:49 GMT)
EquiReact: An equivariant neural network for chemical reactions [37.2] 化学反応の特性を推論する同変ニューラルネットワークであるEquiReactを紹介する。
GDB7-22-TS, Cyclo-23-TS, Proparg-21-TSデータセット上でのアクティベーションバリアの予測における競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:26:54 GMT)
Decompose and Realign: Tackling Condition Misalignment in Text-to-Image
Diffusion Models [37.1] 既存のモデルの制御性を改善するために、Decompose and Realign'と呼ばれるトレーニング不要のアプローチを提案する。
分解のフェーズは、ペアの関係に基づいて条件を分離し、それぞれのペアに対して結果を個別に計算する。
Realignのフェーズは、これらの独立した計算結果をクロスアテンションメカニズムを介して整列し、それらを結合する際に新たな衝突を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:45:02 GMT)
M3T: Multi-Scale Memory Matching for Video Object Segmentation and
Tracking [36.9] 本稿では,上記の課題を体系的に解析し,対処することを目的とした,DETR方式のエンコーダデコーダアーキテクチャを提案する。
具体的には、映像をクリップに分割し、タイムコードメモリを用いてコンテキストを伝播することにより、長いビデオのオンライン推論を可能にする。
本稿では、短いクリップ長と学習時間符号化によるメモリ長が、最先端(SoTA)の性能を達成する上で重要な設計選択であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:02:03 GMT)
ToViLaG: Your Visual-Language Generative Model is Also An Evildoer [36.6] 近年の大規模ビジュアルランゲージ生成モデル(VLGM)は,マルチモーダル画像/テキスト生成において前例のない改善を実現している。
これらのモデルはまた、攻撃的なテキストやポルノ画像などの有害なコンテンツを生成し、重大な倫理的リスクを生じさせる可能性がある。
この研究は、様々なVLGMにまたがる毒性生成と毒性データへの感受性の妥当性を掘り下げるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:25:07 GMT)
Semantic-Lens: Instance-Centric Semantic Alignment for Video
Super-Resolution [36.5] 劣化したビデオから引き出されたセマンティックな先行情報に基づいて,textbfSemantic Lensを導入する。
ビデオはセマンティックエクストラクタを介してインスタンス、イベント、シーンとしてモデル化される。
GPSとISEEモジュールは、アテンションメカニズムを利用して、インスタンス中心の意味空間内の隣接するフレームを整列させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:16:50 GMT)
Compress & Align: Curating Image-Text Data with Human Knowledge [36.3] 本稿では,ウェブクローリングされた画像テキストデータセットをコンパクトで高品質な形式に圧縮するための,人間の知識に根ざした新しいアルゴリズムを提案する。
注釈付きデータセットの報酬モデルは、画像とテキストのアライメントに関する微妙な人間の理解を内包する。
実験では、画像テキストデータセットを最大90%圧縮することで、モデルのパフォーマンスを確保(あるいは改善)できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:31:59 GMT)
A FUNQUE Approach to the Quality Assessment of Compressed HDR Videos [36.3] 最先端のSOTA(State-of-art)アプローチでは、VMAFのような既製のビデオ品質モデルが強化され、非線形変換ビデオフレームで計算される。
ここでは,FUNQUE+というビデオ品質予測モデルの効率的なクラスが,より少ない計算コストで高いHDR映像品質予測精度を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:24:00 GMT)
On a Foundation Model for Operating Systems [36.2] 本稿では,オペレーティングシステム(OS)のドメイン固有基盤モデルの研究課題について概説する。
基礎モデルの場合,CPU,メモリ,ネットワークサブシステムなどのOSコンポーネントが相互に関連しているという観測を中心に展開する。
OSトレースは、多様なOSコンポーネントの複雑さを把握するための基盤モデルのための理想的なデータセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 00:23:22 GMT)
Helping Language Models Learn More: Multi-dimensional Task Prompt for
Few-shot Tuning [36.1] 本稿では,タスク関連オブジェクト,要約,タスク記述情報に基づく多次元タスクプロンプト学習手法MTPromptを提案する。
提案するMTPromptは,適切なプロンプトを自動構築し,検索することで,いくつかのサンプル設定と5つの異なるデータセットに対して最適な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:00:44 GMT)
Novel View Synthesis with View-Dependent Effects from a Single Image [35.9] まず、単一画像に基づく新規ビュー合成(NVS)問題に対するビュー依存効果を検討する。
我々は、NVSにおけるカメラモーションの先行性を利用して、視覚に依存した外観や効果(VDE)をシーン内の負の相違としてモデル化することを提案する。
本稿では,提案手法がVDEを用いてNVSを学習できることを示すとともに,RealEstate10kおよびMannequinChallengeデータセット上でのSOTAシングルビューNVS法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:29:47 GMT)
Semantic-Driven Initial Image Construction for Guided Image Synthesis in
Diffusion Model [34.4] 本稿では,初期画像構築のための複数の初期雑音から,事前合成,意味的インフォームド・ピクセルブロックを用いた新しい手法を提案する。
提案手法は,トレーニング不要なレイアウト・ツー・イメージ合成タスクにおいて,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:31:19 GMT)
Occ3D: A Large-Scale 3D Occupancy Prediction Benchmark for Autonomous
Driving [34.4] 我々は,任意のシーンに対して,濃密で可視性に配慮したラベルを生成するラベル生成パイプラインを開発した。
このパイプラインは、ボクセルの密度化、推論、画像誘導ボクセル精製の3段階からなる。
我々は、Occ3Dベンチマークにおいて優れた性能を示すCTF-Occネットワークと呼ばれる新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:41:17 GMT)
OCTDL: Optical Coherence Tomography Dataset for Image-Based Deep
Learning Methods [34.1] 本研究は, OCTDL (Open- Access OCT dataset) を1600以上の高分解能CT画像に提示する。
このデータセットは、加齢関連黄斑変性症(AMD)、糖尿病黄斑浮腫(DME)、上皮膜(ERM)、動脈閉塞症(RA網膜静脈閉塞症(RVO)、硝子体界面疾患(VIDO)のOCT記録からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:18:40 GMT)
On Dynamic Programming Decompositions of Static Risk Measures in Markov
Decision Processes [33.8] 本研究では, 条件値-at-Risk (CVaR) とエントロピー-値-at-Risk (EVaR) の分解が, 離散化レベルに関係なく本質的に最適であることを示す。
リスク・アバースアルゴリズムはハイテイク環境で利用されており,その正しさがより重要になるため,本研究の成果は重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:19:44 GMT)
PromptBench: A Unified Library for Evaluation of Large Language Models [33.8] 大規模言語モデル(LLM)を評価する統合ライブラリであるPromptBenchを紹介する。
プロンプト構築、プロンプトエンジニアリング、データセットとモデルのローディング、敵のプロンプトアタック、動的評価プロトコル、分析ツールなど、研究者が使いやすく拡張した重要なコンポーネントで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 05:58:34 GMT)
Universal Adversarial Framework to Improve Adversarial Robustness for
Diabetic Retinopathy Detection [33.1] 糖尿病網膜症(英: Diabetic Retinopathy, DR)は、糖尿病に合併した疾患である。
深層学習に基づくシステムは、臨床診断の自動化支援として徐々に導入されている。
我々は、DRを検出するために、UAP(Universal Adversarial Perturbations)を用いて、メディカルディープニューラルネットワーク(DNN)の脆弱性を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:58:17 GMT)
Transferable Adversarial Robustness for Categorical Data via Universal
Robust Embeddings [33.0] 堅牢性の欠如が詐欺検出、診断、レコメンデーターシステムなどの深刻なリスクをもたらす多くのシナリオがある。
本稿では,グラフデータに対して,逆向きに頑健な深層ネットワークを訓練する手法を提案する。
これらの埋め込みは、敵の訓練を必要とせずに、強化された木や無作為な森林に移動することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:10:46 GMT)
A Unified Experiment Design Approach for Cyclic and Acyclic Causal
Models [32.9] 本研究では,単純なSCMの因果グラフを一意に同定するための実験設計について検討する。
循環グラフと非循環グラフの両方を学習できる実験設計手法を提案する。
この手法は,最悪の場合,因果グラフを一意に識別するために必要な最大の実験のサイズで最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 23:46:06 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） (Wed, 13 Dec 2023 16:23:27 GMT)
Individualized Deepfake Detection Exploiting Traces Due to Double
Neural-Network Operations [32.3] 既存のディープフェイク検出器は、画像が特定かつ識別可能な個人と関連付けられている場合、この検出タスクに最適化されない。
本研究では,個々の人物の顔画像のディープフェイク検出に焦点を当てた。
ニューラルネットワークのイデオロシティ特性を利用して検出性能を向上できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:21:00 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） (Wed, 13 Dec 2023 20:12:37 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） (Wed, 13 Dec 2023 08:01:25 GMT)
PUG: Photorealistic and Semantically Controllable Synthetic Data for
Representation Learning [31.8] 制御性とリアリズムを両立する表現学習研究のための対話型環境を新たに提案する。
エンターテイメント業界で有名な強力なゲームエンジンであるUnreal Engineを使用して、表現学習のためのPUG環境とデータセットを生成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:44:58 GMT)
Fit Like You Sample: Sample-Efficient Generalized Score Matching from
Fast Mixing Diffusions [29.5] 幅広いマルコフ過程の混合時間と生成元 $mathcalL$ との密接な関係を示す。
我々はマルコフ連鎖を高速化し、より良いスコアマッチング損失を構築する技術に適応する。
特に、拡散のプレコンディショニング'をスコア損失の適切なプレコンディショニング'に変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:32:49 GMT)
LLF-Bench: Benchmark for Interactive Learning from Language Feedback [29.4] 我々は、自然言語のフィードバックと指示から対話的に学習するAIエージェントの能力を評価するために、新しいベンチマークLLF-Benchを導入する。
LLF-Benchは、ユーザの推薦、詩の執筆、ナビゲーション、ロボット制御を含む、シーケンシャルな意思決定タスクのコレクションである。
タスクがエージェントに馴染みがなく、エージェントがさまざまな言語化に対して堅牢であることを保証するために、いくつかのランダム化手法を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:20:56 GMT)
An Invitation to Deep Reinforcement Learning [29.3] ターゲット目標を最大化するためにディープニューラルネットワークをトレーニングすることが、マシンラーニングの成功の標準的なレシピになっています。
共通目的として、連合(IoU)、二言語評価(BLEU)スコア、報酬は教師付き学習では最適化できない。
強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、未分化の目的を最大化するために、ディープニューラルネットワークを最適化するための有望な代替手段として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:57:23 GMT)
GLARE: A Dataset for Traffic Sign Detection in Sun Glare [28.7] GLARE(英: GLARE)は、日光による激しい視覚的干渉の下で、アメリカ合衆国に本拠を置く交通標識を収録した画像集である。
広く使用されているLISA Traffic Signデータセットに不可欠な拡張を提供する。
現在のアーキテクチャは、サングラアのパフォーマンスにおいて、交通標識の画像に基づいて訓練された場合、より良い検出ができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:25:23 GMT)
C-BEV: Contrastive Bird's Eye View Training for Cross-View Image
Retrieval and 3-DoF Pose Estimation [27.9] 本稿では,ベクトルを埋め込み表現としてではなく,鳥眼ビュー(BEV)マップを用いた新しい学習可能な検索アーキテクチャを提案する。
我々のC-BEV法は,複数のデータセットの検索タスクにおける最先端のタスクを大きなマージンで超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:14:57 GMT)
Noise in the reverse process improves the approximation capabilities of
diffusion models [27.7] 生成モデリングにおける最先端技術であるスコアベース生成モデリング(SGM)では、リバースプロセスは決定論的手法よりも優れた性能を発揮することが知られている。
本稿では,ニューラル常微分方程式 (ODE) とニューラルディメンション方程式 (SDE) を逆過程として比較し,この現象の核となる。
我々は、Fokker-Planck方程式の軌跡を近似するニューラルSDEの能力を解析し、ニューラルティの利点を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:39:10 GMT)
N-Gram Unsupervised Compoundation and Feature Injection for Better
Symbolic Music Understanding [27.6] 音楽系列は隣接要素間の強い相関関係を示し、自然言語処理(NLP)によるN-gram技術の主要な候補となる。
本稿では,N-gramアプローチを利用したシンボリック・ミュージック・シーケンス理解のための新しい手法NG-Midiformerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:08:37 GMT)
Inference on Optimal Dynamic Policies via Softmax Approximation [27.4] 最適な治療体制に対するソフトマックスの簡単な近似は、真に最適な治療体制に対する妥当な推測を達成できることを示す。
我々の研究は、半パラメトリック推論と$g$-estimationの技法と適切な配列中央極限定理を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 23:26:48 GMT)
ProNeRF: Learning Efficient Projection-Aware Ray Sampling for
Fine-Grained Implicit Neural Radiance Fields [27.0] メモリフットプリント(NeRFに似ている)、スピード(HyperReelより速い)、品質(K-Planesより速い)の最適なトレードオフを提供するProNeRFを提案する。
我々のProNeRFは最先端の計測値であり、最も優れたサンプルベース手法であるHyperReelよりも15-23倍高速で、PSNRは0.65dB高く、PSNRは0.95dB高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:37:32 GMT)
Large Language Models are Complex Table Parsers [26.7] 本稿では,複合表QAの課題に対処するため,GPT-3.5を導入することを提案する。
具体的には、各セルの階層構造、位置情報、およびコンテンツをデータセットとしてエンコードする。
本研究では,各タスクの意味の説明的記述によるプロンプトテンプレートの強化により,階層的認識構造能力を効果的に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:34:42 GMT)
Leveraging Diffusion-Based Image Variations for Robust Training on
Poisoned Data [26.6] バックドア攻撃は、ニューラルネットワークをトレーニングする上で深刻なセキュリティ上の脅威となる。
本稿では,近年の拡散モデルのパワーを生かして,潜在的に有毒なデータセットのモデルトレーニングを可能にする新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:58:51 GMT)
Venn: Resource Management Across Federated Learning Jobs [26.4] 近年、フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、機械学習(ML)と分散エッジデバイス間のデータサイエンスのための有望なアプローチとして出現している。
FLの普及に伴い、複数のFLジョブ間のリソース競合も増大している。
FLのリソースマネージャであるVennは、多くのFLジョブの中で、短命で異質なデバイスを効率的にスケジュールする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:13:08 GMT)
Segment Every Out-of-Distribution Object [26.3] 本稿では,意味的セグメンテーションにおけるOoD検出の簡易かつ効果的なフレームワークであるS2Mと呼ばれる,異常な textbfScore textbfTo セグメンテーション textbfMask を変換する手法を提案する。
異常スコアをプロンプト可能なセグメンテーションモデルへのプロンプトに変換することで、S2Mはしきい値の選択を不要にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:51:29 GMT)
Polar-Doc: One-Stage Document Dewarping with Multi-Scope Constraints
under Polar Representation [26.1] 文書デワープは、テキスト認識の恩恵を受けるために、写真化された文書の幾何学的変形を排除することを目的としている。
本研究では,文書デワープにおける各点の極座標表現,すなわちPolar-Docについて検討する。
グリッドベース正規化として制御点間の関係を制約する新しいマルチスコープポラリド-IOU損失を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:50:30 GMT)
CenterGrasp: Object-Aware Implicit Representation Learning for
Simultaneous Shape Reconstruction and 6-DoF Grasp Estimation [26.0] 対象認識と全体的把握を組み合わせた新しいフレームワークであるCenterGraspを紹介する。
CenterGraspは、形を符号化する前に一般的なオブジェクトを学習し、連続的な潜伏空間で有効な把握を行う。
芸術の状況と比較して、CenterGraspは形状復元における38.5mm、把握成功における平均33パーセントの改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:01:50 GMT)
Audio-Visual LLM for Video Understanding [26.0] 本稿では,視覚的および聴覚的入力を総合的ビデオ理解に用いたマルチモーダル大言語モデルであるAudio-Visual LLMを提案する。
GPT-4から派生した高品質のビデオ命令データセットを提案する。
実験により、オーディオ・ビジュアルのLLMは、様々なビデオ理解タスクで強いゼロショット結果が得られることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:45:01 GMT)
A Clustering Framework for Unsupervised and Semi-supervised New Intent
Discovery [25.9] 我々は、教師なしおよび半教師なしの新しい意図発見のための新しいクラスタリングフレームワークUSNIDを提案する。
まず、教師なしまたは半教師なしのデータをフル活用して、浅いセマンティック類似性関係を抽出する。
第2に、クラスタ割り当ての不整合の問題に対処するために、セントロイド誘導クラスタリング機構を設計する。
第3に、教師なしまたは半教師付きデータの高レベルなセマンティクスをキャプチャして、きめ細かい意図的クラスタを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:39:20 GMT)
Revisiting the Last-Iterate Convergence of Stochastic Gradient Methods [25.8] グラディエント・Descentアルゴリズムの最後の繰り返しの収束は、実際の性能が良く、理論的な理解が欠如していることから人々の興味を惹き付けている。
最後の点収束がより広い合成最適化や非ユークリッドノルムに証明可能な拡張が可能かどうかはまだ不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:41:06 GMT)
PnPNet: Pull-and-Push Networks for Volumetric Segmentation with Boundary
Confusion [25.1] U字型ネットワークは境界形状制約の欠如によりこの課題を効果的に解決できない。
隣接領域の相互作用ダイナミクスを包含することで境界生成を再認識する。
Netの中核成分は、境界領域を絞り込むプッシュとプルの枝を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:50:31 GMT)
Conformal Prediction Regions for Time Series using Linear
Complementarity Programming [25.1] 本稿では,長期の地平面計画と検証を可能にするために,保守性を低減する最適化手法を提案する。
この問題を混合整数線形相補性プログラム (MILCP) としてキャストし, 線形相補性プログラム (LCP) に緩和することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:23:32 GMT)
Earthfarseer: Versatile Spatio-Temporal Dynamical Systems Modeling in
One Model [25.1] EarthFarseerは、並列ローカル畳み込みとグローバルなフーリエベースのトランスフォーマーアーキテクチャを組み合わせたフレームワークである。
提案手法は, 様々な収束, データセットに強い適応性を示し, 長期間の予測において, 高速で良好な局所忠実性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:20:24 GMT)
RGMComm: Return Gap Minimization Via Discrete Communications In
Multi-Agent Reinforcement Learning [24.9] マルコフ決定過程における協調的マルチエージェント強化学習課題の解決には,コミュニケーションが不可欠である。
本稿では、離散メッセージ生成関数の驚くほど単純な設計であるReturn-Gap-Minimization Communication (RGMComm)アルゴリズムを提案する。
評価の結果、RGMCommは最先端のマルチエージェント通信ベースラインを大きく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:40:40 GMT)
Learn or Recall? Revisiting Incremental Learning with Pre-trained
Language Models [24.7] 殆どの人は、破滅的な忘れが優れたIL性能を達成するための最大の障害であると仮定している。
PLMを用いたILのためのSEQ*と呼ばれるフラストレーションに簡単な手法を提案する。
その結果,SEQ* は最先端 (SOTA) IL 法と比較して,競争力や性能に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:14:22 GMT)
CIDR: A Cooperative Integrated Dynamic Refining Method for Minimal
Feature Removal Problem [24.6] 最小限の機能集合を効率的に発見するための協調型動的精錬法(CIDR)を提案する。
具体的には、特徴間の相互作用を検出するために協調統合勾配(CIG)を設計する。
また,多数の候補集合から最小の特徴集合を決定するための補助的最小特徴再構成アルゴリズムも考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:10:30 GMT)
World Models via Policy-Guided Trajectory Diffusion [24.6] 既存の世界モデルは自己回帰的であり、ポリシーから次のアクションをサンプリングして次の状態を予測する。
本稿では, 自己回帰的でない新しい世界モデリング手法を提案する。
本研究では,最先端の自己回帰ベースラインに対する競合予測誤差が得られたことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:46:09 GMT)
Adversarial Socialbots Modeling Based on Structural Information
Principles [24.3] ソーシャルボットは、誤情報を伝達するために人間の行動を模倣し、ソーシャルボットと検出器の競争が続いている。
本稿では,より正確かつ効果的な対人行動モデリングを実現するために,数学的構造情報原理に基づく対人社会ボットモデリングフレームワーク,すなわちSIASMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:32:12 GMT)
VLAP: Efficient Video-Language Alignment via Frame Prompting and
Distilling for Video Question Answering [24.1] 本稿では,フレームプロンプティング・蒸留(VLAP)ネットワークを用いた効率的なビデオ言語アライメントを提案する。
我々のVLAPモデルは、効率的なフレームサンプリングと効果的なクロスモーダルアライメントの両方に対処する。
我々のVLAPネットワークは(STARインタラクションでは+4.6%、STAR平均では+2.2%、3.0倍のスピードアップ)、ビデオ質問応答ベンチマークでは最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:58:15 GMT)
Graph Harmony: Denoising and Nuclear-Norm Wasserstein Adaptation for
Enhanced Domain Transfer in Graph-Structured Data [23.9] Denoising and Nuclear-Norm Wasserstein Adaptation Network (DNAN) の開発
DNANはNWD(Nuclear-norm Wasserstein discrepancy)を採用しており、ドメインアライメントとクラス区別を同時に達成することができる。
包括的実験により、DNANはグラフ分類のための標準UDAベンチマークにおいて最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:18:41 GMT)
The Effective Horizon Explains Deep RL Performance in Stochastic
Environments [23.1] ランダム探索やニューラルネットワークのようなより表現力のある関数クラスを用いたにもかかわらず、ディープRLアルゴリズムが実際によく機能する理由を示す。
我々は、ランダムにロールアウトを収集して、ほぼ最適ポリシーを反復的に学習する新しいRLアルゴリズム、SQIRLを導入する。
ランダムな条件のQ-関数を推定することにより、多くの環境が解決可能であることを示すので、実際にランダムな探索がうまく機能する理由を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:58:56 GMT)
Visualizing and Understanding Contrastive Learning [22.6] 一対のイメージから類似性学習タスクを理解するのに寄与する視覚的説明法を設計する。
また、画像分類システムの視覚的説明を評価するために用いられる既存のメトリクスを、一対の説明に適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 20:02:00 GMT)
Fair Active Learning in Low-Data Regimes [22.3] 機械学習の応用においては、社会的不平等の持続を避けるために公正性の確保が不可欠である。
本研究では,データスカース環境におけるバイアスの低減と精度向上という課題に対処する。
本稿では,後方サンプリングにインスパイアされた探索手法と,公平な分類サブルーチンを組み合わせた,革新的なアクティブラーニングフレームワークを提案する。
この枠組みは,確率の高い公正制約を満足しつつ,精度を最大化しながら,非常にデータ量の多い状況下で効果的に機能することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 23:14:55 GMT)
PhasePerturbation: Speech Data Augmentation via Phase Perturbation for
Automatic Speech Recognition [22.3] 本稿では、位相摂動と呼ばれる新しい音声データ拡張手法を提案する。
位相摂動は音声の位相スペクトル上で動的に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 23:46:26 GMT)
Generating Novel Scene Compositions from Single Images and Videos [21.9] SIV-GANは,1つのトレーニング画像や1つのビデオクリップから新たなシーン合成を生成できる無条件生成モデルである。
従来の単一画像 GAN と比較すると,より多彩で高品質な画像を生成する一方で,単一の画像設定に制限されない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:44:40 GMT)
Norm Tweaking: High-performance Low-bit Quantization of Large Language
Models [21.9] そこで本研究では,現在のPTQ手法のプラグインとして利用できるノルム調整手法を提案する。
本手法は,重量のみの量子化と重みとアクティベーションの連成量子化の両面で有意な改善を示す。
私たちのシンプルで効果的なアプローチは、現実世界のアプリケーションにとってより実用的です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:29:29 GMT)
auto-sktime: Automated Time Series Forecasting [21.7] 本稿では,自動時系列予測のための新しいフレームワークであるauto-sktimeを紹介する。
提案するフレームワークは、自動機械学習(AutoML)技術を使用して、予測パイプライン全体の生成を自動化する。
64種類の実世界の時系列データセットに対する実験結果は、フレームワークの有効性と効率を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:34:30 GMT)
Optimizing the Passenger Flow for Airport Security Check [21.7] 本稿では,シカゴ・オヘア国際空港に特化したゲート設置手順の最適化を目的とした潜在的ソリューションを提案する。
待ち行列理論とモンテカルロシミュレーションを参考に、平均待ち時間をより管理可能なレベルに大幅に減少させるアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:47:44 GMT)
DTL: Disentangled Transfer Learning for Visual Recognition [21.5] 軽量なコンパクトサイドネットワーク(CSN)を用いて、トレーニング可能なパラメータをバックボーンから切り離すDTL(Disentangled Transfer Learning)を導入する。
提案手法は,大量のGPUメモリ使用量とトレーニング可能なパラメータを削減できるだけでなく,既存のPETL法よりも高い精度で性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:51:26 GMT)
Transfer Learning in Robotics: An Upcoming Breakthrough? A Review of
Promises and Challenges [21.5] トランスファーラーニング(Transfer Learning)は、真にインテリジェントなエンボディエージェントを追求する概念的なパラダイムである。
ロボット,タスク,環境といった重要な概念を考慮に入れた最初の分類法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:21:35 GMT)
Segment Anything Model with Uncertainty Rectification for Auto-Prompting
Medical Image Segmentation [21.3] 本稿では,医用画像の自動分割における堅牢性と信頼性を高めるための不確実性修正SAMフレームワークUR-SAMを提案する。
提案手法では,予測の分布を推定し,不確実性マップを生成するプロンプト拡張モジュールと,SAMの性能をさらに向上する不確実性に基づく修正モジュールを組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:57:47 GMT)
Diffusion-based Blind Text Image Super-Resolution [20.9] リアルなスタイルでテキストイメージを復元する画像拡散モデル(IDM)を提案する。
拡散モデルでは、現実的な画像分布をモデル化するだけでなく、テキスト分布の学習にも適している。
テキスト認識のためのテキスト拡散モデル(TDM)も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:03:17 GMT)
Efficient Multi-Object Pose Estimation using Multi-Resolution Deformable
Attention and Query Aggregation [20.0] 多目的ポーズ推定のための視覚変換器モデルに帰納バイアスを取り入れることを検討する。
本稿では,計算複雑性を増大させることなく,オブジェクトクエリ数を増大させるクエリ集約機構を提案する。
課題となるYCB-Videoデータセットについて提案したモデルを評価し,その結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:30:00 GMT)
Beyond English: Evaluating LLMs for Arabic Grammatical Error Correction [20.0] 大きな言語モデル(LLM)は、人間の指示に従うように微調整され、英語のNLPタスクにおいて重要な機能を示した。
アラビア語文法誤り訂正(GEC)における命令微調整LDMの能力の評価
命令を微調整したモデルのサイズに関わらず、たとえ非常に小さくても、完全に微調整されたモデルよりも性能が優れていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 05:33:25 GMT)
Revisiting Recommendation Loss Functions through Contrastive Learning
(Technical Report) [19.9] 本稿では,バランス係数を持つInfoNCEの最適化一般化であるInfoNCE+を紹介する。
特に、新しい分離された対照的な損失であるMINE+に合わせると、パフォーマンス上のアドバンテージを強調します。
また,Debiased InfoNCEを用いて,Debiased CCLとしてポイントワイドレコメンデーション損失(CCL)を除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:15:29 GMT)
Three-Filters-to-Normal+: Revisiting Discontinuity Discrimination in
Depth-to-Normal Translation [19.9] 本稿では,従来の3フィルタ---------------3F2N+を拡張した3フィルタ--------------(3F2N+)を紹介する。
3F2N+は表面正規推定器(SNE)に不連続判別機能を組み込む
実験により、3F2N+は他の幾何ベースの表面正規分布推定器よりも高い性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:18:49 GMT)
ScaLearn: Simple and Highly Parameter-Efficient Task Transfer by
Learning to Scale [19.7] MTL (Multi-task Learning) は、非常に実用的な利点を示している。
AdapterFusionのような最近の手法は、問題を2つの異なる段階に構造化する。
ScaLearnは単純かつパラメータ効率の高い2段階MTL法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:09:02 GMT)
Assessing SATNet's Ability to Solve the Symbol Grounding Problem [19.5] SATNetは、論理ルールの推論に使用でき、ディープニューラルネットワークの微分可能な層として統合される、賞を受賞したMAXSATソルバである。
本研究では,個々のSudoku桁の画像を論理的表現で識別する中間ラベルがない場合,SATNetは視覚的Sudokuでは完全にフェールすることを示す。
そこで本研究では, MNIST に基づく検定をシンボル基底問題の簡単な例として提案し, 一般の微分可能な記号解法に対する正当性チェックとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:29:32 GMT)
Semantic-aware Data Augmentation for Text-to-image Synthesis [19.3] テキスト・ツー・イメージ合成(T2Isyn)では、拡張の知恵は、拡張されたペアデータ間のセマンティックミスマッチに苦しむ。
本稿では,T2Isyn専用のSemantic-Aware Data Augmentationフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:57:40 GMT)
BinGo: Identifying Security Patches in Binary Code with Graph
Representation Learning [19.2] バイナリコードに対する新しいセキュリティパッチ検出システムであるBinGoを提案する。
BinGoは、パッチデータ前処理、グラフ抽出、埋め込み生成、グラフ表現学習の4つのフェーズで構成されている。
実験の結果、BinGoは隣り合う2つのバイナリコードのセキュリティパッチを80.77%の精度で識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:35:39 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） (Wed, 13 Dec 2023 13:01:25 GMT)
GLOP: Learning Global Partition and Local Construction for Solving
Large-scale Routing Problems in Real-time [18.5] GLOPは、大規模なルーティング問題に対して効率的にスケールする統一階層型フレームワークである。
粗粒度問題分割のための非自己回帰ニューラルと、細粒度経路構築のための自己回帰ニューラルを初めてハイブリダイズする。
実験により、GLOPは大規模ルーティング問題において、競争力と最先端のリアルタイム性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:46:58 GMT)
Extending Whisper with prompt tuning to target-speaker ASR [18.3] ターゲット話者自動音声認識(Target-Speaker Automatic Speech Recognition, ASR)は、ターゲット話者の所望の音声を重なり合う発話から書き起こすことを目的としている。
既存のターゲットスピーカーASR(TS-ASR)の手法のほとんどは、スクラッチからトレーニングするか、事前訓練されたモデルを完全に微調整するものである。
この研究は、パラメータ効率のよい微調整手法であるプロンプトチューニングを利用して、大規模なシングルストーカーASRモデルであるWhisperをTS-ASRに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:49:16 GMT)
ReFusion: Learning Image Fusion from Reconstruction with Learnable Loss
via Meta-Learning [17.9] 本稿では、ソースコードの再構成から最適な融合損失を学習するReFusionという統合メタラーニングベースの融合フレームワークを提案する。
提案手法は,赤外線可視,マルチフォーカス,マルチ露光,医用画像融合などの多様な融合タスクに適応できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:40:39 GMT)
Assessing GPT4-V on Structured Reasoning Tasks [17.9] マルチモーダルLCMへのチェイン・オブ・サートの拡張である視覚的チェイン・オブ・サートは、バニラモデルよりも大幅に改善されていることを示す。
また,これらのモデルをうまく動作させるシナリオの分類分析を行い,コヒーレントなマルチモーダル推論に関わる課題を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:54:49 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） (Wed, 13 Dec 2023 10:47:08 GMT)
SimAC: A Simple Anti-Customization Method against Text-to-Image
Synthesis of Diffusion Models [17.7] 本稿では,既存のアンチ・カストマイゼーション手法とシームレスに統合された最適時間ステップを適応的に探索する手法を提案する。
当社のアプローチはアイデンティティの破壊を著しく増加させ,ユーザのプライバシとセキュリティを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:04:22 GMT)
Image Super-resolution Via Latent Diffusion: A Sampling-space Mixture Of
Experts And Frequency-augmented Decoder Approach [17.7] 事前訓練されたテキスト画像モデルにより画像超解像の潜時拡散が改善した。
ラテントベースの手法では、特徴エンコーダを使用して画像を変換し、コンパクトなラテント空間でSR画像生成を実装する。
遅延空間から画素空間への周波数成分を増大させる周波数補償モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:08:29 GMT)
Discretization-Induced Dirichlet Posterior for Robust Uncertainty
Quantification on Regression [17.5] 不確実性定量化は、現実世界のアプリケーションにディープニューラルネットワーク(DNN)をデプロイするために重要である。
視覚回帰タスクでは、現在のAuxUE設計は、主にアレタリック不確実性推定に採用されている。
回帰タスクにおけるより堅牢な不確実性定量化のための一般化されたAuxUEスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:01:23 GMT)
LAMM: Label Alignment for Multi-Modal Prompt Learning [17.5] 我々は、下流データセットのカテゴリ埋め込みをエンドツーエンドのトレーニングによって調整できる、textbfLAMMという革新的なラベルアライメント手法を提案する。
本手法は,既存のマルチモーダル・プロンプト学習モデルの性能を大幅に向上させる。
提案手法は,他の素早いチューニング手法と比較して,連続学習の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:29:52 GMT)
Read Between the Layers: Leveraging Intra-Layer Representations for
Rehearsal-Free Continual Learning with Pre-Trained Models [17.3] 継続学習のための新しいクラスプロトタイプベースのアプローチであるLayUPを提案する。
提案手法は概念的には単純で,リプレイバッファを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:11:44 GMT)
Learning to See Low-Light Images via Feature Domain Adaptation [17.0] そこで我々は,特徴領域適応(FDA)によって強化された単一段階ネットワークを提案し,生のLLIEにおけるデノイングとカラーマッピングのタスクを分離する。
FDAは、ラインバッファを減らすことで、グローバルとローカルの相関関係を探索することができる。
本手法は,計算コストを削減して最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:59:28 GMT)
MMFace4D: A Large-Scale Multi-Modal 4D Face Dataset for Audio-Driven 3D
Face Animation [17.0] MMFace4Dは431のアイデンティティ,35,904のシーケンス,390万フレームからなる大規模マルチモーダル4D(3D)顔データセットである。
MMFace4Dは、15歳から68歳までのアクターを包含し、0.7秒から11.4秒の文を記録できる、非常に多様な主題とコーパスのセットである。
我々は、音声駆動型3D顔アニメーションのための非自己回帰フレームワークを構築する。我々のフレームワークは、顔アニメーションの地域的・複合的性質を考察し、現代的最先端アプローチを質的に超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:34:54 GMT)
FaceCoresetNet: Differentiable Coresets for Face Set Recognition [16.9] 識別ディスクリプタは、所定の集合からの情報を集約する際の2つのポリシーのバランスをとる。
この作業は、微分可能なコアセット選択問題として、顔セット表現をフレーム化する。
我々は、IJB-BおよびIJB-Cデータセットに顔認証を設定するために、新しいSOTAを設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:29:20 GMT)
Ehancing CT Image synthesis from multi-modal MRI data based on a
multi-task neural network framework [16.9] 拡張型Transformer U-Netアーキテクチャに基づく多目的マルチタスクニューラルネットワークフレームワークを提案する。
我々はCT画像を個別のサブタスクに分解する従来の問題を分解する。
マルチモーダルデータを扱う際のフレームワークの汎用性を高めるため,複数の画像チャネルでモデルを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:22:38 GMT)
Enabling Fast 2-bit LLM on GPUs: Memory Alignment and Asynchronous
Dequantization [16.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域において印象的な能力を示している。
最先端の手法は2ビット量子化をメインストリームのLCMに用いている。
1) 2ビット量子化の非無視的精度損失。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:50:45 GMT)
Fast Inference Through The Reuse Of Attention Maps In Diffusion Models [16.0] テキストと画像の拡散モデルは、フレキシブルでリアルな画像合成における前例のない能力を示している。
単一の画像を生成するのに必要な反復的なプロセスはコストがかかり、レイテンシが高くなる。
そこで本研究では,サンプルのステップサイズを変えない学習自由な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:05:37 GMT)
Differential Privacy Preserving Quantum Computing via Projection
Operator Measurements [15.9] 古典コンピューティングでは、プライバシ保護の標準を満たすために、差分プライバシ(DP)の概念を組み込むことができる。
量子コンピューティングのシナリオでは、研究者は量子ノイズを考慮して古典DPを量子微分プライバシー(QDP)に拡張した。
ショットノイズは、量子コンピューティングにおいて、効果的にプライバシ保護を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:27:26 GMT)
Quantum computing of reacting flows via Hamiltonian simulation [15.8] 本研究では, 周期的および一般条件下での反応流をシミュレーションするための量子スペクトル法と有限差分法を開発する。
現在の量子コンピューティングアルゴリズムは、時間的離散化なしで与えられた時間に対してワンショットの解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:31:49 GMT)
Experiential Explanations for Reinforcement Learning [15.8] 強化学習システムは複雑で解釈不能である。
本稿では,実証説明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:48:45 GMT)
High-Order Structure Based Middle-Feature Learning for Visible-Infrared
Person Re-Identification [15.8] Visible-Infrared person re-identification (VI-ReID) は、可視光(VIS)と赤外線(IR)カメラで捉えた人物の画像を取得することを目的としている。
既存のVI-ReID法では,特徴の高次構造情報を無視すると同時に,適切な共通特徴空間の学習が比較的困難である。
実効的なVI-ReIDのための新しい高次構造に基づく中高次学習ネットワーク(HOS-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:48:03 GMT)
Principled Weight Initialization for Hypernetworks [15.7] Hypernetworksは、エンドツーエンドの微分可能な方法で、メインニューラルネットワークの重みを生成する、メタニューラルネットワークである。
従来のウェイト・アズ・ア・サービス方式では, 適切なスケールでメインネットのウェイトを生成できないことを示す。
ハイパーネットにおけるウェイト・アズ・ア・サービスのための原則的手法を開発し、より安定したメインネットウェイト、より低いトレーニング損失、より高速な収束をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:49:18 GMT)
Generalizable Sleep Staging via Multi-level Domain Alignment [15.7] 本稿では、自動睡眠ステージングにドメイン一般化を導入し、一般化可能な睡眠ステージングの課題を提案する。
既存の領域一般化手法に着想を得て,機能アライメントの考え方を採用し,SleepDGと呼ばれるフレームワークを提案する。
SleepDGは5つの公開データセットで検証され、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） (Wed, 13 Dec 2023 14:26:37 GMT)
Harmonics of Learning: Universal Fourier Features Emerge in Invariant
Networks [15.6] ある条件下では、ニューラルネットワークが有限群に不変であれば、その重みはその群上のフーリエ変換を回復する。
これは、生物学的および人工的な学習システムにおいて、ユビキタスな現象であるフーリエ特徴の出現に関する数学的説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 22:42:55 GMT)
SwitchHead: Accelerating Transformers with Mixture-of-Experts Attention [15.1] 計算処理とメモリ要求の両方を削減し,ウォールクロックの高速化を実現する新しい方法であるSwitchHeadを提案する。
SwitchHeadは値と出力のプロジェクションにMixture-of-Experts (MoE) レイヤを使用し、標準のTransformerの4～8倍の注意が必要である。
我々の新しい注目行列はMoE層と組み合わせることができるので、効率の良い完全MoE "SwitchHead"変換モデルが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:00:21 GMT)
Robust Few-Shot Named Entity Recognition with Boundary Discrimination
and Correlation Purification [15.0] NER (Few-shot named entity recognition) は、既存の知識を活用して、低リソース領域における新しい名前付きエンティティを認識することを目的としている。
境界識別・相関浄化法(BDCP)を用いた頑健な2段連写NER法を提案する。
スパン検出段階では、エンティティ境界判別モジュールを導入して、エンティティスパンを検出するための高度に区別された境界表現空間を提供する。
エンティティタイピング段階では、干渉情報を最小化してエンティティとコンテキストの相関を浄化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:17:00 GMT)
Focus on Local Regions for Query-based Object Detection [15.0] 本稿では,デコーダのみを備えたトランスフォーマー型アーキテクチャであるFoLRを提案する。
我々は、グローバルな地域ではなく、地域に焦点を当てる無関係なオブジェクト間の接続を分離することで、自己注意を改善する。
クエリベースの検出器におけるFoLRの最先端性能を実証し、収束速度と計算効率に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:17:13 GMT)
A new quantum machine learning algorithm: split hidden quantum Markov
model inspired by quantum conditional master equation [15.0] 隠れ量子マルコフプロセスを実装するための分割HQMM(SHQMM)を提案する。
実験結果から,本モデルが従来のモデルよりも性能とロバスト性に優れていたことが示唆された。
この研究は、量子輸送システムがHQMMの物理的表現と見なせるという明確な証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:49:58 GMT)
FigStep: Jailbreaking Large Vision-language Models via Typographic
Visual Prompts [14.9] 大規模視覚言語モデル(VLM)に対するジェイルブレイクアルゴリズムであるFigStepを提案する。
FigStepはテキストに有害な指示を直接送る代わりに、タイポグラフィーによって有害なコンテンツを画像に変換する。
FigStepは10のトピックで500の有害なクエリに対して平均82.50%の攻撃成功率を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:54:16 GMT)
Mutual-Learning Knowledge Distillation for Nighttime UAV Tracking [14.9] 夜間無人航空機(UAV)の追跡は、必要不可欠なプラグアンドプレイの低照度エンハンサーによって促進されている。
本研究は,夜間UAV追跡のための新たな相互学習知識蒸留フレームワークであるMLKDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:06:18 GMT)
Generalized Deepfakes Detection with Reconstructed-Blended Images and
Multi-scale Feature Reconstruction Network [14.7] 未確認データセットに対する堅牢な適用性を有するブレンドベース検出手法を提案する。
実験により、この手法により、未知のデータ上でのクロスマニピュレーション検出とクロスデータセット検出の両方のパフォーマンスが向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:49:15 GMT)
Conformers are All You Need for Visual Speech Recognition [14.7] より大型のコンフォーマーエンコーダと組み合わせた線形視覚フロントエンドは、低レイテンシ、より効率的なメモリ使用率、WER性能の向上をもたらすことを示す。
わずか4年前の音声のみのモデルの性能に匹敵する、LSS3データセット上での視覚音声認識のための12.8% WERの新たな最先端技術を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:31:44 GMT)
Projective Parallel Single-Pixel Imaging: 3D Structured Light Scanning
Under Global Illumination [14.7] 我々は,光輸送挙動を解析するための頑健かつ効率的な3次元撮影法として,投影型並列単画素イメージング(pPSI)を提案する。
光輸送挙動は、プロジェクターカメラ対の完全な情報を含み、4Dデータセットである光輸送係数(LTC)によって記述される。
本稿では,プロジェクションが捕捉されたときの候補対応点の位置を制約する局所的最大制約を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 05:58:52 GMT)
Rethinking Multimodal Content Moderation from an Asymmetric Angle with
Mixed-modality [14.6] ソーシャルメディア上でのマルチモーダルコンテンツモデレーション(CM)の必要性は急速に高まっている。
既存のユニモーダルCMシステムは、モダリティを越える有害な内容の取得に失敗する可能性がある。
マルチモーダルおよび非モーダルCMタスクを対象とする新しいCMモデルである非対称混合モードモデレーション(AM3)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:19:06 GMT)
ROBUSfT: Robust Real-Time Shape-from-Template, a C++ Library [14.6] モノクロ2次元視覚のみを用いて変形物体の3次元形状を追跡することは難しい問題である。
これは, (i) 2次元画像から3次元形状を推定すべきであり, (ii) ソリューションパイプライン全体をリアルタイムに実装する必要があるためである。
本研究では, 物体の静止形状, テクスチャマップ, 変形法則を含むテンプレートをベースとした従来のパイプラインであるROBUSfTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:12:47 GMT)
A Unified View on Forgetting and Strong Equivalence Notions in Answer
Set Programming [14.3] 文献からすべての関連概念を捉えることができる新しい相対同値概念を導入する。
次に、プロジェクションと(SP)鍛造の緩和を組み合わせた演算子を導入し、相対化単純化を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:05:48 GMT)
On the Second-Order Convergence of Biased Policy Gradient Algorithms [14.1] 我々は、強化学習アルゴリズムがサドルポイントを脱出し、2階の定常点に到達することを保証する。
モンテカルロサンプリング軌道から計算したバニラ勾配推定器を含む勾配法の新しい2次解析法を提案する。
また、初期状態分布に関係なくマルコフ連鎖の収束を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:24:48 GMT)
A Language-Agent Approach to Formal Theorem-Proving [14.0] フォーマルな定理証明への最初の言語エージェントアプローチを示す。
COPRAは,高容量のブラックボックスLCM (GPT-4) をステートフルなバックトラック検索のポリシーの一部として用いている。
我々は、LeanのminiF2FベンチマークとCompcertプロジェクトからのCoqタスクセットに対するCOPRAの実装を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:18:47 GMT)
Toward a More Biologically Plausible Neural Network Model of Latent
Cause Inference [13.9] 人間は個別の出来事として経験の流れを自然に知覚する。
この能力は潜在原因推論(LCI)によって支えられると仮定されている。
LCIのニューラルネットワークモデルであるLCNetを用いて,この仮説を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:12:02 GMT)
Learning Nash Equilibria in Zero-Sum Markov Games: A Single Time-scale
Algorithm Under Weak Reachability [13.9] 我々は,ゼロサムゲームにおいて,プレイヤーが情報のみを閲覧し,相手の行動や支払いを行うような分散学習を検討する。
従来の研究は、強い到達可能性仮定の下で二重時間スケールのアルゴリズムを用いて、この設定でナッシュ均衡に収束することを示した。
我々の貢献は合理的で収束したアルゴリズムであり、Tsallis-Entropy regularization を値イテレーションに基づくアルゴリズムで利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:31:30 GMT)
TABSurfer: a Hybrid Deep Learning Architecture for Subcortical
Segmentation [13.8] TABSurferは3DパッチベースのCNN-Transformerハイブリッド深層学習モデルである。
評価のために、まず、さまざまなT1w MRIデータセットにまたがるTABSurferの一貫性性能を、FreeSurferと比較して大幅に短い処理時間で示す。
各テストでは、主要なディープラーニングベンチマークであるFastSurferVINNに対して、TABSurferのアドバンテージを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:29:28 GMT)
Encoder-minimal and Decoder-minimal Framework for Remote Sensing Image
Dehazing [13.8] RSHazeNetは、効率的なリモートセンシング画像デハージングのためのエンコーダ最小化およびデコーダ最小化フレームワークである。
我々は、ITFM(Intra-level Transposed fusion Module)と呼ばれる革新的なモジュールを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:35:02 GMT)
EZ-CLIP: Efficient Zeroshot Video Action Recognition [13.4] 本稿では,CLIPの簡易かつ効率的な適応であるEZ-CLIPを提案する。
本研究では,時間的視覚的プロンプトに焦点をあてる新たな学習目標を提案する。
EZ-CLIPは1つのGPUで効率的にトレーニングすることができ、いくつかの評価で既存のアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:33:08 GMT)
Morphological Profiling for Drug Discovery in the Era of Deep Learning [13.3] 形態素プロファイリングの分野における最近の進歩を概観する。
このパイプラインでは、ディープラーニングの適用に特に重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 05:08:32 GMT)
AmbientFlow: Invertible generative models from incomplete, noisy
measurements [13.2] AmbientFlowは、ノイズや不完全なデータから直接フローベースの生成モデルを学習するためのフレームワークである。
本研究では、ノイズや不完全データから直接フローベースの生成モデルを学習するフレームワークであるAmbientFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:11:21 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） (Wed, 13 Dec 2023 03:53:23 GMT)
The State of Pilot Study Reporting in Crowdsourcing: A Reflection on
Best Practices and Guidelines [12.8] クラウドソーシング研究におけるパイロット研究に関する詳細の欠如は、研究の複製と発見の再現を妨げる。
我々は,クラウドソーシングとHCI研究の交差点におけるパイロット研究報告の現状について,体系的な文献レビューを行った。
我々は,クラウドソーシング研究において,群衆パイロット研究を報告するためのベストプラクティスのセットを定式化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:13:40 GMT)
Improving search relevance of Azure Cognitive Search by Bayesian
optimization [12.7] Azure Cognitive Search (ACS)は、"Search as a Service"の主要な候補として登場した。
本稿では,特定のユースケースに対する検索関連性を最大化する最適なACS構成を求める手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:49:53 GMT)
Towards Model-Based Data Acquisition for Subjective Multi-Task NLP
Problems [12.4] マルチタスクシナリオにおける各テキストに対して個別にアノテートされたタスクの選択を可能にする新しいモデルベースアプローチを提案する。
3つのデータセット、数十のNLPタスク、数千のアノテーションによる実験により、我々の手法は、知識の喪失を無視できるアノテーションの数を最大40%削減できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:03:27 GMT)
Breaking the Silence: the Threats of Using LLMs in Software Engineering [12.4] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学(SE)コミュニティ内で大きな注目を集めています。
本稿では,LSMに基づく研究の有効性に対する潜在的な脅威について,オープンな議論を開始する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:02:19 GMT)
Mono3DVG: 3D Visual Grounding in Monocular Images [12.2] 外観情報と幾何情報の両方を用いた言語記述を用いた単眼RGB画像における3次元視覚的グラウンドディングの新たなタスクを提案する。
大規模データセット Mono3DRefer を構築し,それに対応する幾何学的テキスト記述を備えた3Dオブジェクトを対象とする。
テキスト埋め込みにおける外観情報と幾何学情報の両方を利用するエンドツーエンドのトランスフォーマーネットワークであるMono3DVG-TRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:49:59 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） (Wed, 13 Dec 2023 03:56:26 GMT)
On the convex formulations of robust Markov decision processes [12.1] RMDPを解くためのMDP凸最適化定式化のアナログ反復は知られていない。
状態や行動の数に多くの変数と制約がある凸定式化を導出するが、制約には大きな係数がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:40:03 GMT)
Balanced and Deterministic Weight-sharing Helps Network Performance [12.1] ArbNetsは、ニューラルネットワークにおける効率的な任意のウェイトシェアリングのためのフレームワークである。
我々は、共通のニューラルネットワークを異なるハッシュ関数を持つ ArbNet として表現できることを示す。
また,2つの新しいハッシュ関数であるDirichletハッシュとNeighborhoodハッシュを提案し,バランスの取れた重み付けがニューラルネットワークの性能に与える影響を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:02:11 GMT)
Accelerating Meta-Learning by Sharing Gradients [12.1] 勾配共有により、より大きい内ループ学習率でメタ学習が可能であり、メタ学習過程を最大134%高速化できることを示す。
グラデーションの共有により、より大きな内ループ学習率でメタ学習が可能となり、メタ学習過程を最大134%高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:34:48 GMT)
Recursive Augmented Fernet (RAF) Token: Alleviating the Pain of Stolen Tokens [12.0] 本稿では,モジュールシステムのクリティカルベアリングトークン問題に対処するトークンベースの認証機構を提案する。
提案機構は、新しいRAF(Recursive Augmented Fernet)トークン、ブラックリストコンポーネント、ポリシー強制コンポーネントを含む。
我々の実験では、RAF機構が短命のFernetトークンを使用するというアイデアを破り、より優れたセキュリティを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:03:06 GMT)
Survey of Code Search Based on Deep Learning [11.9] この調査は、コード検索、すなわち、あるクエリにマッチするコードを取得することに焦点を当てている。
複雑な意味情報を抽出できるディープラーニングは、この分野で大きな成功を収めている。
本稿では,最先端のディープラーニングに基づくコード検索を記述した新しい分類法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:50:42 GMT)
A Transformer Model for Symbolic Regression towards Scientific Discovery [11.8] 記号回帰(SR)は、数値データセットを最もよく記述する数学的表現を探索する。
本稿では, シンボリック回帰に着目した新しいトランスフォーマーモデルを提案する。
我々は、正規化ツリーベース編集距離を用いて、最先端の結果を出力するSRSDデータセットにベストモデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 22:20:14 GMT)
Dynamic Budget Throttling in Repeated Second-Price Auctions [11.8] スロットリングは人気のある選択であり、広告主の総支出を管理するために、オークションのサブセットだけを選択することで、広告主の総支出を管理する。
本稿では,2次価格の繰り返しオークションにおいて,単一の広告主の動的予算絞りプロセスの理論的パノラマを提供する。
本研究は, 競売におけるスロットリングの理論的研究のギャップを埋めるものであり, この一般的な予算平滑化戦略の能力を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:02:14 GMT)
PMET: Precise Model Editing in a Transformer [11.7] PMETはTransformer Component (TC) の隠蔽状態を同時に最適化するが、FFNの最適化されたTC隠蔽状態のみを用いてFFN重みを正確に更新する。
実験の結果,PMET は COUNTERFACT と zsRE の両方のデータセット上で最先端の性能を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:00:26 GMT)
Barren Plateaus of Alternated Disentangled UCC Ansatzs [11.7] BP に対して $k$ が一定に悩まされる場合,広範に使用されている1次トロッター化 UCCSD と $k$-UpCCGSD を予想する。
従来の見方とは対照的に,ケミカルインスパイアされたアンザッツもBPの影響を受けやすいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:43:54 GMT)
Distributional Preference Learning: Understanding and Accounting for
Hidden Context in RLHF [11.4] 実際には、人間のフィードバックからの好みの学習は、隠れたコンテキストを持つ不完全なデータに依存する。
本研究では、人間のフィードバックからの強化学習を含む嗜好学習の標準的な応用が、隠れた文脈の上に暗黙的に集約されていることを示す。
隠れコンテキストをよりよく考慮するために,分布選好学習(DPL)と呼ばれる手法のクラスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:51:34 GMT)
Time Series Diffusion Method: A Denoising Diffusion Probabilistic Model
for Vibration Signal Generation [11.3] 振動信号生成のための時系列拡散法(TSDM)を提案する。
改良されたU-netアーキテクチャを使用し、1次元時系列データから特徴を分割抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:53:37 GMT)
(Debiased) Contrastive Learning Loss for Recommendation (Technical
Report) [11.0] 提案手法では,デバイアスドInfoNCEと相互情報ニューラル推定器(MINE)を初めて導入し,検討する。
MSE と CCL の双方に偏りのある点損失を提示し、理論上最も人気のある2つの線形モデルである iALS と EASE が本質的に偏りであることを示す。
実験の結果, 脱バイアス化損失の有効性が示され, 新たに導入された相互情報損失は, 既存の(バイアス化)損失よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:09:56 GMT)
Toward Real World Stereo Image Super-Resolution via Hybrid Degradation
Model and Discriminator for Implied Stereo Image Information [11.0] 実世界のステレオ画像の超解像はコンピュータビジョンシステムの性能向上に大きな影響を与えている。
ステレオ画像を改善するために, 単一像超解像の既存の方法を適用することができる。
本稿では,暗黙的ステレオ情報判別器とハイブリッド劣化モデルを組み合わせた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:24:50 GMT)
Radio Signal Classification by Adversarially Robust Quantum Machine
Learning [10.9] この研究は、QVCを無線信号分類に適用し、様々な敵攻撃に対するロバスト性を研究する。
また、無線信号データを効率的に符号化するための近似振幅符号化(AAE)手法の新たな適用法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:11:35 GMT)
Inferring Atmospheric Properties of Exoplanets with Flow Matching and
Neural Importance Sampling [10.8] 大気の探査は、観測された光スペクトルから大気パラメータを推定することで外惑星を特徴づける。
ネストサンプリングのような従来の手法は計算コストが高く、機械学習(ML)に基づくソリューションへの関心を喚起する。
まず、新しいMLベースのAR手法として、フローマッチング後推定(FMPE)について検討し、その場合、神経後推定(NPE)よりも正確であることを示す。
次に、FMPEとNPEを併用して重要サンプリングを行い、どちらの手法も精度とシミュレーション効率においてネストサンプリングに優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:12:03 GMT)
Modality Plug-and-Play: Elastic Modality Adaptation in Multimodal LLMs
for Embodied AI [10.8] LLM(Large Language Models)は、事前訓練されたエンコーダを通じて様々な入力データモダリティを推論することができる。
m-LLMは、既存の最良のスキームと比較してタスクの精度を最大4%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:08:59 GMT)
Enhance Sketch Recognition's Explainability via Semantic Component-Level
Parsing [10.8] 提案した構造化スケッチ認識ネットワークに,セマンティックコンポーネントレベルのメモリモジュールを構築し,組み込む。
各スケッチカテゴリのセマンティックコンポーネントを表すメモリキーを自己学習し、認識ネットワークの説明可能性を高める。
SPGとSketchIMEデータセットの実験は、メモリモジュールの柔軟性と認識ネットワークの説明可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:33:16 GMT)
Learning-Based Relaxation of Completeness Requirements for Data Entry
Forms [10.7] LACQUERはベイジアンネットワークモデルを構築し、ユーザーが無意味な値を満たさなければならない条件を自動的に学習する。
異なるデータセットで0.76から0.90の範囲の精度で、必要なフィールドの完全性要件を正確に緩和することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:14:40 GMT)
Efficient Toxic Content Detection by Bootstrapping and Distilling Large
Language Models [10.5] 大規模言語モデル(LLM)は、優れたゼロショットと少数ショットのin-Thought学習能力により、有害なコンテンツ検出を約束している。
BD-LLMは, 毒性物質検出のためのブートストラップ法と蒸留法において, 新規かつ効率的な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:22:19 GMT)
Partial Symmetry Detection for 3D Geometry using Contrastive Learning
with Geodesic Point Cloud Patches [10.5] 我々は,測地線点雲パッチの回転,反射,翻訳,スケール不変な局所形状の特徴を学習することを提案する。
この曖昧な問題に対して,本手法は複数の有効な解を抽出可能であることを示す。
検出された対称性を領域成長アルゴリズムと組み合わせて下流タスクを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:48:50 GMT)
Discovering Effective Policies for Land-Use Planning [10.4] 森林、都市、農業など、異なる用途のためにどのように土地が配分されるかは、炭素収支に大きな影響を及ぼす。
意思決定者が利用できるさまざまな選択肢を効率的に評価できるようにする代理モデルを学ぶことができる。
進化的探索プロセスは、特定の場所に対する効果的な土地利用政策を発見するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 22:03:03 GMT)
Neural network based time-resolved state tomography of superconducting
qubits [10.3] 本稿では,個々の量子ビットのフル状態トモグラフィに適応する時間分解型変調ニューラルネットワークを提案する。
その結果,低信号-雑音比下での忠実度は23%向上し,Rabi測定では49%のばらつきが認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:09:12 GMT)
Towards a Perceptual Evaluation Framework for Lighting Estimation [10.0] 本研究は,既存の画像品質評価(IQA)指標を用いて,照明推定の進歩を追跡した結果である。
これは合理的なアプローチのように見えるが、仮想シーンをリアルな写真にリライトするために推定照明を使用する場合、人間の嗜好と相関しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:00:56 GMT)
ClusterDDPM: An EM clustering framework with Denoising Diffusion
Probabilistic Models [9.9] 拡散確率モデル(DDPM)は、新しい、そして有望な生成モデルのクラスを表す。
本研究では,DDPMを用いたクラスタリングのための革新的予測最大化(EM)フレームワークを提案する。
Mステップでは、条件付きDDPMを用いてクラスタリングに親しみやすい潜在表現を学習し、潜在表現の分布をガウスの先行表現の混合と整合させることに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:04:06 GMT)
NViST: In the Wild New View Synthesis from a Single Image with
Transformers [9.9] 単一画像からの新規ビュー合成のためのトランスフォーマーモデルであるNViSTを提案する。
複雑な背景を持つWildイメージの大規模なデータセットに基づいてトレーニングされる。
MVImgNetの未確認オブジェクトやカテゴリ,さらにはカジュアル電話のキャプチャ結果も示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 23:41:17 GMT)
LD-SDM: Language-Driven Hierarchical Species Distribution Modeling [9.6] 我々は,世界規模の存在のみのデータを用いた種分布モデリングの問題に焦点をあてる。
種間の強い暗黙の関係を捉えるため,大きな言語モデルを用いて,種の分類学的階層を符号化した。
そこで本研究では,種分布モデルの評価が可能な近接認識評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:11:37 GMT)
SoK: On the Security of Non-Fungible Tokens [9.6] 非偽造トークン(NFT)はWeb3エコシステムの繁栄を促進する。
NFTのセキュリティ問題には理解の欠如がある。
この論文は、NFTセキュリティの最初のSoKであり、その根本原因、現実世界の攻撃、それに対処する潜在的な方法を明かしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:16:24 GMT)
CoRTEx: Contrastive Learning for Representing Terms via Explanations
with Applications on Constructing Biomedical Knowledge Graphs [9.3] UMLS(Unified Medical Language System)で訓練された従来の対照的な学習モデルは、難解な用語をクラスタリングするのに苦労した。
言語モデル(LLM)からの世界知識を活用して、項表現を強化し、項クラスタリングを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:29:34 GMT)
A Survey of Generative AI for Intelligent Transportation Systems [9.2] 我々は、異なる生成AI技術の原則とその潜在的な応用について紹介する。
我々は,知的交通システムにおけるタスクを,交通認識,交通予測,交通シミュレーション,交通意思決定の4つのタイプに分類する。
これらの4種類のタスクにおいて、生成的AI技術が重要な問題にどのように対処するかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:13:23 GMT)
Causality Analysis for Evaluating the Security of Large Language Models [9.1] 大規模言語モデル(LLM)は多くの安全クリティカルなアプリケーションで採用されている。
近年の研究では、LSMは相変わらず敵の摂動やトロイア攻撃などの攻撃にさらされていることが示されている。
本稿では, LLMのトークン, 層, ニューロンレベルでの軽度因果解析を行うための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:35:43 GMT)
MToP: A MATLAB Optimization Platform for Evolutionary Multitasking [9.0] 進化的マルチタスク(EMT)のためのMTO-Platform(MTOP)という,オープンソースの初の最適化プラットフォームを紹介する。
30以上のMTEA、150以上のMTO問題、10以上のパフォーマンスメトリクスが組み込まれている。
MToPはグラフィカルなユーザインターフェースを備えたユーザフレンドリーなツールで、結果を分析し、データをエクスポートし、スキーマをプロットする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:36:14 GMT)
Levenshtein Distance Embedding with Poisson Regression for DNA Storage [8.9] シークエンス埋め込みは、レヴェンシュテイン距離を埋め込みベクトル間の従来の距離にマッピングする。
本稿では,ポアソン回帰を用いたニューラルネットワークを用いた新しいシーケンス埋め込み手法を提案する。
提案手法の最先端手法と比較して,提案手法の優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:20:27 GMT)
High-tolerance antiblockade SWAP gates using optimal pulse drivings [8.7] 改良型抗ブロッケード条件とレーザーパルスを併用した高耐久性抗ブロッケードを用いたライドバーグSWAPゲートの進展を報告する。
我々の研究は、近い将来、Rydbergアンチブロッケードゲートの実験的なデモへの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:51:20 GMT)
Statistical and dynamical aspects of quantum chaos in a kicked
Bose-Hubbard dimer [8.7] 本研究は, 繰り返し変調された2サイト型ボース・ハバードモデル (Bose-Hubbard dimer) について検討した。
Floquet演算子のスペクトル統計を解析することにより、システムは相互作用強度を増大させ、規則性からカオスへの移行を行うことを明らかにした。
半古典的分析は、カオス状態のシステムは初期状態の選択によって異なる動的挙動を示す可能性があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:10:54 GMT)
Causal Optimal Transport of Abstractions [8.6] 因果抽象化(CA)理論は、複数の構造因果モデル(SCM)を異なるレベルの粒度で関連付けるための公式な基準を確立する。
基礎となるSCMの完全な知識を前提とせずに、観測データや介入データから抽象地図を学習する最初の方法であるCOTAを提案する。
合成および実世界の問題に対してCOTAを広範囲に評価し,非因果的・独立的・集合的COTA定式化に対するCOTAの優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:54:34 GMT)
BESTMVQA: A Benchmark Evaluation System for Medical Visual Question
Answering [8.5] 本稿では,BESTMVQAで表される医用視覚質問応答のベンチマーク評価SysTemを開発する。
本システムは,Med-VQAデータセットを自動構築する上で有用なツールを提供する。
簡単な構成で、ベンチマークデータセット上で選択したモデルを自動でトレーニングし、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:08:48 GMT)
Natural-language-driven Simulation Benchmark and Copilot for Efficient
Production of Object Interactions in Virtual Road Scenes [8.3] 仮想道路シーンにおける複数の物体間の相互作用を効率的に生成する自然言語駆動型シミュレーション(NLD)のアイデアを提唱する。
我々は,6種類の道路トポロジにおいて,オブジェクトの相互作用を自然言語で記述したL2Iベンチマークデータセットを収集した。
方法論的なコントリビューションとして,対話記述をレンダリング可能なコードに変換するためにSimCopilotを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:38:13 GMT)
Artificial Intelligence for Digital and Computational Pathology [8.3] 組織スライドのデジタル化の進展と人工知能の急速な進歩は、計算病理学の分野を加速させた。
本総説では, クリニカルエンドポイントの予測手法の進歩を概説する。
これらの開発が臨床の自動化と新しいバイオマーカーの発見を可能にしている点を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 00:22:52 GMT)
Compositional Text-to-Image Synthesis with Attention Map Control of
Diffusion Models [8.3] 近年のテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは,テキスト・プロンプトを条件とした高品質な画像の生成に優れた性能を示す。
コンポジション機能に制限があるため、生成したイメージとプロンプトを意味的にアライメントすることができない。
本稿では,これらの問題に対処するために,予測オブジェクトボックスに基づく新しいアテンションマスク制御手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:46:54 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） (Wed, 13 Dec 2023 20:34:23 GMT)
CoIE: Chain-of-Instruct Editing for Multi-Attribute Face Manipulation [8.1] 現在のテキストと画像の編集モデルは、単一の命令を使って複数の属性を滑らかに操作する問題にしばしば遭遇する。
我々は,段階的に編集することで,これらのモデルの能力を向上する,CoIE(Chain-of-Instruct Editing)と呼ばれる革新的な概念を提案する。
我々は,自己構築型指導誘導顔編集データセットであるInstruct-CelebAを用いて,編集モデルの微調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:48:45 GMT)
Bidirectional microwave-optical transduction based on integration of
high-overtone bulk acoustic resonators and photonic circuits [8.1] マイクロ波と光周波数のコヒーレントな相互変換は、計算、通信、センシングのための古典的および量子的インターフェースとして機能する。
窒化ケイ素フォトニック回路上の圧電アクチュエータをモノリシックに統合した小型マイクロ波光トランスデューサを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:24:45 GMT)
Dimensionality Reduction and Dynamical Mode Recognition of Circular
Arrays of Flame Oscillators Using Deep Neural Network [8.0] 本研究では,振動燃焼系における動的モードを認識するための有望な手法 (Bi-LSTM-VAE-WDC) を提案する。
具体的には, 燃焼系の高次元時空間データを低次元位相空間に還元するために, Bi-LSTM-VAE次元縮小モデルを導入した。
その結果,新しいBi-LSTM-VAE法では位相点の非重複分布が生成され,非教師なしモード認識と分類が効果的であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:29:21 GMT)
Zero-Knowledge Proof of Traffic: A Deterministic and Privacy-Preserving Cross Verification Mechanism for Cooperative Perception Data [7.9] 本研究では、ゼロ知識の証明(zk-PoT)と呼ばれる新しい手法を提案する。
同じ車両に関する複数の独立した証明は、基底的真理、確率的、あるいは確率的評価に頼らずに、どの受信機でも決定論的に相互検証することができる。
提案手法は、ETSI(European Telecommunications Standards Institute)やISO(International Organization for Standardization)ITS(International Organization for Standardization)など、既存の業務に組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:53:06 GMT)
E&V: Prompting Large Language Models to Perform Static Analysis by
Pseudo-code Execution and Verification [7.7] 大きな言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学のタスクに新しい機能を提供する。
LLMは擬似コードの実行をシミュレートし、最小限の努力で擬似コードにエンコードされた静的解析を効果的に実行する。
E&Vは、外部のオラクルを必要とせずに擬似コード実行の検証プロセスを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:31:00 GMT)
Concept-centric Personalization with Large-scale Diffusion Priors [7.7] 本稿では、概念中心のパーソナライゼーションとして、特定の概念に対する大規模な拡散先行をカスタマイズするタスクを提案する。
我々のゴールは、オープンワールドモデルに固有の汎用性を維持しつつ、高品質なコンセプト中心の画像を生成することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:59:49 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） (Wed, 13 Dec 2023 15:48:17 GMT)
Beyond Accuracy: Automated De-Identification of Large Real-World
Clinical Text Datasets [7.7] 本稿では,10億以上の臨床論文を識別するシステムの構築から学んだ教訓を要約する。
完全に自動化されたソリューションでは、手作業によるレビューを必要としない、非常に高いレベルの精度が必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 20:15:29 GMT)
Explainable Trajectory Representation through Dictionary Learning [7.6] ネットワーク上での軌道表現学習は、車両交通パターンの理解を高める。
古典的な機械学習やディープラーニングを使った既存のアプローチは、解釈性に欠ける高密度ベクトルとして軌道を埋め込む。
本稿では,辞書学習を通して記述可能な軌道表現学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:59:54 GMT)
Summation and product forms of uncertainty relations based on
metric-adjusted skew information [7.6] 不確実性原理は量子力学において最も重要な特徴の1つであり、量子情報処理において重要な役割を果たす。
我々は,可観測物の演算子表現を通して,計量調整スキュー情報に基づいて,より厳密な和形式不確実性関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:18:43 GMT)
Pneumonia Detection on chest X-ray images Using Ensemble of Deep
Convolutional Neural Networks [7.2] 本稿では, 胸部X線画像の診断過程を簡略化するために, EL(Ensemble Learning) と呼ばれるコンピュータ支援型肺炎分類法を提案する。
提案手法は,CNNモデルをスクラッチからトレーニングする代わりに,近年,多くの医療タスクのパフォーマンス向上に採用されているCNNモデルである畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network, CNN)モデルに基づく。
提案したELアプローチは他の最先端手法よりも優れており、テスト段階では93.91%、F1スコアは93.88%の精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:28:21 GMT)
Multi-perspective Feedback-attention Coupling Model for Continuous-time
Dynamic Graphs [7.2] 本稿では,MPFA(Multi-Perspective Feedback-Attention Coupling)モデルを提案する。
MPFAは進化と生の両方の観点から情報を取り入れ、観察されたプロセスのインターリーブされたダイナミクスを効率的に学習する。
自己組織型データセットと7つの公開データセットの実験結果から,提案モデルの有効性と競争性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:57:15 GMT)
Contrast and Clustering: Learning Neighborhood Pair Representation for
Source-free Domain Adaptation [6.9] 我々は、ソースドメインデータが利用できず、ターゲットドメインデータがラベル付けされていないような、より実用的で困難な設定を考えます。
具体的には、対照的な学習の観点から、ドメインの不一致の問題に対処する。
私たちは、VisDA、Office-Home、Office-31の3つの一般的なベンチマークで、慎重にアブレーション研究と広範な実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:01:08 GMT)
A Foundational Multimodal Vision Language AI Assistant for Human
Pathology [6.8] そこで我々は,1億枚の組織像を事前訓練した社内開発型視覚エンコーダを用いた,人間の病理のための視覚言語汎用AIアシスタントPathChatを提案する。
PathChatは、様々な組織の起源と疾患モデルの公開事例に基づいて、複数項目の質問に対して87%の精度で診断を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 00:24:37 GMT)
Cem Mil Podcasts: A Spoken Portuguese Document Corpus For Multi-modal,
Multi-lingual and Multi-Dialect Information Access Research [6.5] 本稿では,学術研究目的でリリースされたポルトガル語のポッドキャストデータセットについて述べる。
ブラジルとポルトガルの方言の分布に関する情報だけでなく、収集されたデータのサンプル、収集に関する記述的な統計について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:39:29 GMT)
Saturn: An Optimized Data System for Large Model Deep Learning Workloads [6.4] SPASEに取り組む: 並列性を選択し、リソースをアロケートし、スケジューリングする。
本研究では,SPASE問題に全体的に取り組むための新しい情報システムアーキテクチャを提案する。
また,MILPソルバの直接使用は,複数のベースラインよりも有意に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:42:58 GMT)
Okapi: A Lightweight Architecture for Secure Speculation Exploiting Locality of Memory Accesses [6.4] Okapiは、Transient Execution Side Channel (TES)攻撃を軽減するために設計された、革新的なハードウェア/ソフトウェアクロスレイヤーアーキテクチャである。
コアとなるのは、ターゲットとするメモリ領域がすでに非投機的にアクセスされている場合、投機的なデータアクセスを可能にすることだ。
Okapiは、最先端のプロセッサ設計における安全な推測のために、高度にスケーラブルで適応可能なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:10:12 GMT)
Adaptive Differentially Quantized Subspace Perturbation (ADQSP): A Unified Framework for Privacy-Preserving Distributed Average Consensus [6.4] 本稿では適応微分量子化部分空間(ADQSP)という一般手法を提案する。
本研究では,単一の量子化パラメータを変化させることで,提案手法がSMPC型の性能とDP型性能に異なることを示す。
この結果から,従来の分散信号処理ツールを暗号保証に活用する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:52:16 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） (Wed, 13 Dec 2023 07:39:47 GMT)
ASC: Adaptive Scale Feature Map Compression for Deep Neural Network [6.2] 本稿では,特徴写像の特異性を利用した適応的スケール特徴写像圧縮手法を提案する。
28nmのTSMC実装では、8ビット版のゲート数は6135である。
32$times$のスループット向上は、DDR5-6400の理論的帯域幅をわずか7.65$timeのハードウェアコストで満たす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:36:08 GMT)
On the fast convergence of minibatch heavy ball momentum [6.2] 重球運動量は最適化問題に対する(決定論的)重球運動量の高速線形速度を保っていることを示す。
このアルゴリズムは,極小バッチと重い球運動量を持つランダム化カッツマーズアルゴリズムと解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:37:55 GMT)
Active learning with biased non-response to label requests [5.9] ラベル要求に対する非応答は、実世界の文脈におけるアクティブラーニングの有効性に影響を与える可能性がある。
本稿では,任意の能動学習アルゴリズムに適用可能なサンプリング戦略に対するコストベースの補正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:01:58 GMT)
Hybrid Sample Synthesis-based Debiasing of Classifier in Limited Data
Setting [5.8] 本稿では,バイアスに関する事前情報を持たない,より実践的な設定に焦点を当てる。
この設定では、モデルがバイアス予測を発生させるようなバイアスアライメントされたサンプルが多数存在する。
トレーニングデータに制限がある場合、バイアスアライメントされたサンプルの影響がモデル予測にさらに強くなる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:04:16 GMT)
3DGEN: A GAN-based approach for generating novel 3D models from image
data [5.8] 本稿では,物体再構成のためのニューラル・ラジアンス・フィールドとGANに基づく画像生成のためのモデルである3DGENを提案する。
提案アーキテクチャでは、トレーニング画像と同じカテゴリのオブジェクトに対して可塑性メッシュを生成し、その結果のメッシュと最先端のベースラインを比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:24:34 GMT)
PerMod: Perceptually Grounded Voice Modification with Latent Diffusion
Models [5.6] PerModは、入力音声と知覚品質ベクトルを取り込む条件付き潜在拡散モデルである。
以前の作業とは異なり、PerModは特定の知覚的修正に対応する新しい音声を生成する。
我々は、PerModが典型音声に対して望まれる知覚特性を持つ音声を生成するが、非典型音声では不十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 20:14:27 GMT)
Graph schemas as abstractions for transfer learning, inference, and
planning [5.6] 本稿では,伝達学習の抽象化機構としてグラフスキーマを提案する。
海馬の新しい計算モデルとして潜在グラフ学習が登場している。
学習した潜在グラフを事前の知識として扱うことで、新しい環境を素早く学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:36:37 GMT)
Knowledge-Aware Artifact Image Synthesis with LLM-Enhanced Prompting and
Multi-Source Supervision [5.5] 本稿では,失った歴史的物体を視覚的形状に正確に反映する,知識を意識した新しい人工物画像合成手法を提案する。
既存の手法と比較して,提案手法は文書に含まれる暗黙の細部や歴史的知識とよく一致した高品質なアーティファクト画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:03:07 GMT)
DiffuseRAW: End-to-End Generative RAW Image Processing for Low-Light Images [5.4] 我々はRAW画像上の微調整潜伏拡散モデルに依存する新しい生成ISPを開発した。
我々は、有望な結果が得られる人気のエンドツーエンドの低照度データセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:39:05 GMT)
An Incentive Mechanism for Federated Learning Based on Multiple Resource
Exchange [5.4] Federated Learning(FL)は、機械学習におけるプライバシー問題に対処する分散機械学習パラダイムである。
ユーザをモデルオーナ(MO)とデータオーナ(DO)の2つの役割に分類する。
提案した協調計算フレームワークは、FLタスクの完了までの全体の時間を最小化しつつ、95%以上の精度を達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:28:37 GMT)
Efficient Representation of the Activation Space in Deep Neural Networks [5.2] ディープニューラルネットワークにおけるアクティベーションの表現を生成するためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。
このフレームワークは、最大4倍のp値計算時間でメモリ使用量を30%削減する。
推測時に生データを永続化しないため、攻撃やプライバシー問題への感受性を低下させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:46:14 GMT)
Kimad: Adaptive Gradient Compression with Bandwidth Awareness [5.2] Kimadは適応的な勾配圧縮を提供するソリューションである。
帯域幅を継続的に監視することで、Kimadは特定のニューラルネットワーク層要求に合うように圧縮比を改良する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:00:48 GMT)
Competition on Dynamic Optimization Problems Generated by Generalized
Moving Peaks Benchmark (GMPB) [5.2] 本書では、GMPB(Generalized moving Benchmark)を紹介する。
GMPBは、幅広い特徴を持つ景観を生成するのに適している。
この文書はGMPBの複雑さを掘り下げ、そのパラメータを調整してこれらの多様な景観特性を創出する方法を詳述している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:16:47 GMT)
On Diagnostics for Understanding Agent Training Behaviour in Cooperative
MARL [5.1] 我々は、経験的リターンのみに依存することは、エージェントの振る舞いに不明瞭な重要な洞察を与えるかもしれないと論じる。
本稿では,エージェントの動作に対する深い洞察を得るために,説明可能なAI(XAI)ツールの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:10:10 GMT)
Exploiting Machine Unlearning for Backdoor Attacks in Deep Learning
System [4.9] マシンアンラーニングに基づく新しいブラックボックスバックドア攻撃を提案する。
攻撃者はまず、毒や緩和データを含む慎重に設計されたサンプルでトレーニングセットを強化し、良心のモデルを訓練する。
そして、攻撃者は、モデルの関連するデータの影響を取り除くために、未学習のサンプルに対するリクエストをポストし、徐々に隠れたバックドアを活性化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:00:28 GMT)
Survey on Memory-Augmented Neural Networks: Cognitive Insights to AI
Applications [4.9] メモリ拡張ニューラルネットワーク(MANN)は、ヒューマンライクなメモリプロセスをAIに混ぜる。
本研究は, ホップフィールドネットワーク, ニューラルチューリングマシン, 相関行列記憶, メムフォーマ, ニューラルアテンション記憶などの高度なアーキテクチャについて検討した。
自然言語処理、コンピュータビジョン、マルチモーダルラーニング、検索モデルにまたがるMANNの現実的利用に潜んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:13:26 GMT)
Global Latent Neural Rendering [4.8] 一般化可能な新しいビュー手法の最近のトレンドは、単一のカメラ線に作用するレンダリング演算子を学習することである。
ここでは,全カメラ光線に作用するグローバルレンダリング演算子を共同で学習することを提案する。
我々は,低解像度の潜時空間でグローバルにレンダリング操作を行う効率的な畳み込みアーキテクチャである畳み込みグローバル潜時レンダラー(ConvGLR)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:14:13 GMT)
A Compact and Semantic Latent Space for Disentangled and Controllable
Image Editing [4.8] 本稿では,StyleGANの潜在空間を再編成するオートエンコーダを提案する。
提案手法は,同一性に関して元の画像に対する忠実さを維持しつつ,競合する手法よりも不整合性が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:18:45 GMT)
FS-Net: Full Scale Network and Adaptive Threshold for Improving
Extraction of Micro-Retinal Vessel Structures [4.8] 本稿では,エンコーダ・デコーダニューラルネットワークアーキテクチャに基づく大規模マイクロ容器抽出機構を提案する。
提案手法はDRIVE,CHASE-DB1,STAREデータセットを用いて評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:47:22 GMT)
Beyond Top-Class Agreement: Using Divergences to Forecast Performance
under Distribution Shift [4.8] 完全な予測分布を考慮した不一致概念について検討する。
分散度に基づくスコアは, アウト・オブ・ディストリビューションデータに対して, より良いテスト誤差推定と検出率を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:19:58 GMT)
Artificial Intelligence Studies in Cartography: A Review and Synthesis
of Methods, Applications, and Ethics [4.7] 我々はGeoAIと地図学を統合した研究の体系的な内容分析と物語合成を行う。
データソース,データフォーマット,マップ評価,および6つの現代GeoAIモデルなどの地図作成のためのGeoAI手法の次元を同定する。
地図学におけるGeoAIの統合に対処する必要がある5つの倫理的課題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 05:15:57 GMT)
How much can change in a year? Revisiting Evaluation in Multi-Agent
Reinforcement Learning [4.7] 我々は、MARLの出版物にメタデータを組み込むことにより、これまで公表されていた評価手法のデータベースを拡張した。
この更新されたデータベースから抽出した結果と,研究で確認された傾向を比較した。
SMAC-v1は,SMAC-v2に継続することで,新たなアルゴリズム開発が促進される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:06:34 GMT)
Efficiently Quantifying Individual Agent Importance in Cooperative MARL [4.7] エージェント重要度と呼ばれる個々のエージェントの貢献度を定量化する効率的な方法に差分報酬を適用する。
計算値が真のShapley値と強く相関していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:09:37 GMT)
Multi-Agent 3D Map Reconstruction and Change Detection in Microgravity
with Free-Flying Robots [4.6] 本研究は,宇宙基地のロボット保守を実現するための多エージェント協調マッピングと変更検出のためのフレームワークを提案する。
1つのエージェントは、画像のシーケンスと対応する深度情報から環境の3Dモデルを再構成するために使用される。
別のエージェントは、定期的に環境を3Dモデルに対して不整合としてスキャンするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 20:00:26 GMT)
Prototypical Self-Explainable Models Without Re-training [4.6] 自己説明可能なモデル(SEM)は、予測とともに説明を提供するために直接訓練される。
現在のSEMは複雑なアーキテクチャと高度に規則化された損失関数を必要とするため、具体的かつコストのかかる訓練が必要である。
我々は、既存の事前学習されたモデルからプロトタイプSEMに変換することができる、KMExと呼ばれる単純で効率的な普遍的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:15:00 GMT)
SpeedUpNet: A Plug-and-Play Hyper-Network for Accelerating Text-to-Image
Diffusion Models [4.5] 我々はSpeedUpNet(SUN)と呼ばれる新しいSD加速モジュールを提案する。
SUNは追加の訓練なしに様々な細調整されたSDモデルに直接接続することができる。
SUNは推論ステップの数をわずか4ステップに減らし、分類子なしのガイダンスを不要にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:42:04 GMT)
Curriculum-Enhanced Residual Soft An-Isotropic Normalization for
Over-smoothness in Deep GNNs [4.5] 本稿では,ノード埋め込みの多様性を保ち,過密性による不識別を防止するためのソフトグラフ正規化手法を提案する。
また, ディープGNNの最適化を向上するために, ラベル平滑な学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:42:14 GMT)
Quantum metric and metrology with parametrically-driven Tavis-Cummings
models [4.4] 我々は、量子化されたフォトニック場と相互作用する複数の量子ビットからなる、駆動型Tavis-Cummingsモデルで量子計量を研究する。
我々は固有状態と固有状態を解析的に解き、臨界点付近の系の挙動を数値シミュレーションした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:20:03 GMT)
Performativity and Prospective Fairness [4.4] 本稿では,因果的下流結果変数に対するアルゴリズム的効果に着目した。
我々は、このような政策が労働市場の男女不平等を悪化させるかどうかを予測する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:12:27 GMT)
Loci-Segmented: Improving Scene Segmentation Learning [4.3] Loci-Segmented (Loci-s) はスロットベースの位置追跡アーキテクチャである。
スロット位置-エンタリティ正規化機構と事前セグメンテーションネットワークにより自動スロット割り当てを改善する。
Loci-sは、多目的ビデオデータセットMOVi-Eにおいて、IoU(Universal over Union)スコアに対する最先端技術よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:30:38 GMT)
Exploring the Impact of Lay User Feedback for Improving AI Fairness [4.3] 公平なAI開発において利害関係者、特にレイユーザを増やすことは、まだ見過ごされがちだ。
近年の取り組みでは,レイユーザによるAIフェアネス関連のフィードバックの提供が検討されているが,ユーザからのフィードバックをAIモデルに統合する方法の理解が不足している。
我々の研究は、XGBoostにユーザフェアネスフィードバックを統合することのベースライン結果に貢献し、AIフェアネスにおける利害関係者の研究をブートストラップするデータセットとコードフレームワークを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:17:29 GMT)
GQKVA: Efficient Pre-training of Transformers by Grouping Queries, Keys,
and Values [4.0] GQKVAはモデルサイズを小さくしながら、トランスフォーマーの事前訓練を高速化するように設計されている。
GQKVAの様々なバリエーションによる実験は、性能とモデルサイズの間の明確なトレードオフを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:57:19 GMT)
Towards Better Morphed Face Images without Ghosting Artifacts [4.0] そこで本研究では,形態生成中の画素ワイドアライメントに基づくゴーストアーティファクトの自動防止手法を提案する。
提案手法は,高品質な形態に不可欠なバイオメトリックスの品質を損なわないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:58:30 GMT)
Universal Approximation Property of Random Neural Networks [3.9] 重みとバイアスをランダムに選択した単層フィードフォワードニューラルネットワークについて検討した。
ランダムニューラルネットワークをバナッハ空間値のランダム変数として見ることにより、それらの普遍近似特性を証明できる。
ランダムニューラルネットワークを用いて決定論的関数を学習するための明示的なアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:27:15 GMT)
ABiMed: An intelligent and visual clinical decision support system for
medication reviews and polypharmacy management [3.8] ABiMedの目的は、医薬品レビューと多薬局管理のための革新的な臨床決定支援システムを設計することである。
ABiMedは、ガイドラインの実装と、GPの電子健康記録から患者データを自動抽出し、薬剤師に転送すること、および視覚分析を用いてコンテキスト化された薬物知識を視覚的に提示すること、の2つのアプローチを関連付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:06:45 GMT)
Continuation Newton methods with deflation techniques for global
optimization problems [3.7] 最適化問題のグローバルな最小点はエンジニアリングである。
本稿では,この非線形大規模問題に対する新しいメメティックアルゴリズムについて考察する。
我々の数値実験によると、新しいアルゴリズムは制約のない未制約問題に対してうまく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:35:17 GMT)
Morphology Edge Attention Network and Optimal Geometric Matching
Connection model for vascular segmentation [3.6] 本稿では,容器状構造物のセグメンテーションのための新しい形態的エッジアテンションネットワーク(MEA-Net)を提案する。
また、壊れた容器セグメントを接続するための最適幾何マッチング接続(OGMC)モデルを提案する。
本手法は,3次元血管分割作業の4つのデータセットにおける最先端手法と比較して,優れた,あるいは競争的な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:19:13 GMT)
A Novel Framework Based on Variational Quantum Algorithms:
Revolutionizing Image Classification [3.6] 本稿では,変分量子アルゴリズム(VQA)を用いた新しい画像分類フレームワークを提案する。
我々のフレームワークの大きな利点は、古典的な画像分類モデルの最後に行われる大域的なプール操作の必要性を取り除くことである。
提案手法を異なるSOTA画像分類モデルに適用し,提案した量子アーキテクチャが古典的手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:21:16 GMT)
PT-symmetric quantum sensing: advantages and restrictions [3.5] 非エルミート系が、センシングにおいてエルミート系よりも優れているかどうかについての議論は、未解決の問題である。
非エルミート量子センシングの利点の存在は、PT対称量子センサを構築するために導入された余分な自由度によってもたらされる追加の情報資源に大きく依存していることが判明した。
本研究は,非エルミート量子センサの高性能化と,量子精度測定や量子情報処理の研究分野への応用の可能性について理論的考察を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:29:41 GMT)
On the Computational Hardness of Quantum One-Wayness [3.5] Pseudorandom状態は、$n$bitsを$log n + 1$ qubitsに圧縮する。
一方向のステートジェネレータは、古典的に$rmPP$oracleにアクセスできる量子アルゴリズムによって破壊することができる。
我々の結果の興味深い意味は、すべての$t(n) = o(n/log n)$に対して、$t(n)$-copy 1-way状態生成器が無条件に存在することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:56:03 GMT)
ADCNet: Learning from Raw Radar Data via Distillation [3.5] レーダーベースのシステムは、LiDARベースのシステムよりも低コストで、悪天候に対して堅牢である。
最近の研究は、最終的なレーダー点雲の代わりに、生のレーダーデータを消費することに焦点を当てている。
我々は,信号処理パイプラインの要素を我々のネットワークに持ち込み,信号処理タスクの事前学習を行うことで,検出性能の状態を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:50:32 GMT)
Ultra Low Complexity Deep Learning Based Noise Suppression [3.4] 本稿では,資源制約されたデバイス上でのリアルタイム音声強調において,ディープニューラルネットワークの計算複雑性を低減させる革新的な手法を提案する。
提案アルゴリズムは,従来の最先端手法の3倍から4倍の計算量とメモリ使用量を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:34:15 GMT)
Cooperative Learning for Cost-Adaptive Inference [3.3] 提案されたフレームワークは、特定のアーキテクチャに縛られないが、既存のモデル/アーキテクチャを組み込むことができる。
モデルのサイズが多様である間、フルネットワークに匹敵する精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:42:27 GMT)
Phase modulation of directed transport, energy diffusion and quantum
scrambling in a Floquet non-Hermitian system [3.3] フレケット非エルミート系に対する運動量空間におけるウェーブパケットのダイナミクスを理論的および数値的に検討する。
我々は、量子共鳴条件下での時間発展波束の正確な表現を推定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:56:50 GMT)
Connectivity Oracles for Predictable Vertex Failures [3.1] データ構造の前処理時間とクエリ時間は、標準的な複雑な仮定の下で条件的に最適である、と我々は主張する。
我々のデータ構造は、高速な動的サブグラフ接続問題に対して、技術の現状を改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 20:08:41 GMT)
Differentially private inference via noisy optimization [3.0] 本研究では, 雑音勾配降下法や雑音の強いニュートン法と併用して, 最適な個人推定値が得られることを示す。
シミュレーションにおける小サンプル実験性能の向上につながるバイアス補正の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:21:37 GMT)
Privacy Constrained Fairness Estimation for Decision Trees [3.0] 任意のAIモデルの公平さを測定するには、データセット内の個人の敏感な属性が必要である。
プライバシ・アウェア・フェアネス・オブ・ルール(PAFER)と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法は,ラプラシアン機構を用いて,データセット内の個人のプライバシーを高い確度で保証しつつ,低い誤差でSPを推定できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:54:48 GMT)
A Deep Learning-Based System for Automatic Case Summarization [2.9] 本稿では,効率的な自動ケース要約のためのディープラーニングに基づくシステムを提案する。
このシステムは、長い訴訟文書の簡潔かつ関連する要約を生成するための教師なしおよび教師なしの両方の方法を提供する。
今後の研究は、要約技術の改良と、我々の手法を他の種類の法的テキストに適用することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:18:10 GMT)
Conceptualizing Suicidal Behavior: Utilizing Explanations of Predicted
Outcomes to Analyze Longitudinal Social Media Data [2.8] 新型コロナウイルスのパンデミックは世界中でメンタルヘルスの危機をエスカレートしている。
自殺は、恥、虐待、放棄、うつ病のような精神状態などの社会的要因によって引き起こされる。
これらの状況が発展するにつれて、自殺的思考の兆候がソーシャルメディアの相互作用に現れる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:15:12 GMT)
A New Perspective On Denoising Based On Optimal Transport [2.7] 人口レベル設定において,新しい最適輸送(OT)に基づくデノイザを提案する。
我々は、OTベースのデノイザがよく定義され、一意であり、Monge OT問題の解と密接な関係があることを証明した。
特にツイーディの公式のおかげで、Omega$ の確率モデル $ p(cdot midtheta)_theta が指数関数的な分布の族であるとき、OT ベースのデノイザーは Z$ の限界分布からのみ回収できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:36:32 GMT)
Fracton models from product codes [2.6] 特に,量子積符号のフラクトン次数につながる古典的シード符号の条件を提案し,解析する。
製品コードは、非局所的および局所的な構成において、Type-IまたはType-IIフラクトンモデルのいずれかを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:03:19 GMT)
Provable Security for the Onion Routing and Mix Network Packet Format Sphinx [2.6] オンオンルーティングとミックスネットワークは、インターネットへの匿名アクセスを提供するための基本的な概念である。
対応する様々なソリューションは、効率的なSphinxパケットフォーマットに依存している。
スフィンクスの根底にある証明戦略の欠陥が最近発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:01:32 GMT)
Security aspects in Smart Meters: Analysis and Prevention [2.6] 2つの目的でSmartpi 2.0デバイスをベースとしたオープンソリューションに注力しています。
一方,家庭内のデータ(エネルギー)を交換するためのネットワーク構成と異なるデータフローを提案する。
一方,マルウェアを用いて2種類の攻撃(サービス拒否と盗聴とデータ変更)を行うことで脆弱性をチェックする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:36:03 GMT)
ASLseg: Adapting SAM in the Loop for Semi-supervised Liver Tumor
Segmentation [2.6] 肝腫瘍の分節化は, コンピュータ診断, 手術計画, 予後評価に必須である。
セミ・スーパーバイザード・ラーニング(SSL)はこれらの課題に対処するための一般的なテクニックである。
我々は、SAMをSSL設定に効果的に適応できる新しい半教師付きフレームワーク ASLseg を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:31:26 GMT)
Simplifying Subgraph Representation Learning for Scalable Link
Prediction [2.6] 部分グラフ表現学習アプローチ (SGRL) はリンク周辺のグラフ分類にリンク予測を変換する。
SGRLは計算コストが高く、高価なサブグラフレベルの演算のために大規模グラフには拡張性がない。
スケーラブルSGRL(Scalable Simplified SGRL)と呼ばれる新しいSGRLのクラスを提案する。
S3GRLは、各リンクのサブグラフにおけるメッセージパッシングとアグリゲーション操作を単純化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:15:21 GMT)
A Kronecker product accelerated efficient sparse Gaussian Process
(E-SGP) for flow emulation [2.6] 本稿では,流体力学の代理モデリングのための効率的なスパースガウス法(E-SGP)を提案する。
これは、効率的なGP(E-GP)と変動エネルギーのないガウス過程(VEF-SGP)の概念を組み合わせた近似スパースGPアルゴリズムのさらなる発展である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:29:40 GMT)
Automatic Bug Detection in Games using LSTM Networks [2.5] 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークを用いて知覚的バグを検出する新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、FPS(First Person Shooter)の2つのゲームで評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:55:44 GMT)
Quantum simulation of highly-oscillatory many-body Hamiltonians for
near-term devices [2.5] 我々は多体問題のシミュレーションのための4階マグナス展開に基づく量子アルゴリズムを開発した。
我々はハミルトニアンの対称性を利用して、膨張の驚くほどの減少を達成する。
我々のアルゴリズムは、時間依存ハミルトニアンの振動の波長よりも大きい時間ステップを取ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:29:29 GMT)
Variational data encoding and correlations in quantum-enhanced machine
learning [2.4] 我々は,古典的データを量子状態に変換するための効果的な符号化プロトコルを開発した。
また、量子加速を妨げる必然的なノイズに対処する必要性にも対処する。
機械学習から学習の概念を適用することで、学習可能なプロセスを符号化するデータを描画する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:55:57 GMT)
Best practices for machine learning in antibody discovery and
development [2.4] 機械学習(ML)は、抗体発見のためのin silicoルートを開くことを約束し、医薬品の開発を加速する。
しかし、これらの結果の多くは、他の分野の専門家による実用性の比較や評価が困難である。
この制限により、業界全体でMLが広く採用され、この分野全体の進歩が鈍化します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:13:11 GMT)
Leveraging commuting groups for an efficient variational Hamiltonian
ansatz [2.4] 我々は、ハミルトニアン内の通勤群を用いた新しい回路設計を導入する。
量子化学ハミルトニアンの基底状態エネルギーを正確に決定する手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 20:28:31 GMT)
Amide Proton Transfer (APT) imaging in tumor with a machine learning
approach using partially synthetic data [2.4] 本研究では、シミュレーションと測定成分を組み合わせて、部分的に合成化学交換飽和移動(CEST)データを生成する新しいプラットフォームを提案する。
MLモデルは一般的に、測定データまたは完全にシミュレートされたデータを使用して訓練される。
組織ミミキングデータを用いた実験では、部分合成データを用いたML法がAPT予測に正確であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 23:59:56 GMT)
Linear Combination of Exponential Moving Averages for Wireless Channel
Prediction [2.3] 本研究では,指数移動平均(EMA)に基づく予測モデルについて検討した。
EMA線形結合(ELC)と呼ばれる新しいモデルを導入し、説明し、実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:44:05 GMT)
High-throughput Biomedical Relation Extraction for Semi-Structured Web
Articles Empowered by Large Language Models [2.3] 関係抽出タスクをChatGPTのような大規模言語モデルの単純なバイナリ分類問題として定式化する。
本手法は,主タイトルをテールエンティティとして指定した半構造化ウェブ記事に適合する。
長さのコンテンツはテキストチャンクにスライスされ、埋め込みされ、追加の埋め込みモデルで検索される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:43:41 GMT)
An Empirical Study of Untangling Patterns of Two-Class Dependency Cycles [2.3] 依存性のサイクルは、ソフトウェアの品質と保守性に大きな課題をもたらします。
異なるドメインにわたる38のオープンソースプロジェクトのデータを分析し、手動で数百のサイクル回避ケースを検査しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 03:43:10 GMT)
On the privacy of federated Clustering: A Cryptographic View [2.2] 多くのプライバシ保存クラスタリングアルゴリズムは、完全なプライバシを保証するために、ホモモルフィック暗号化やセキュアなマルチパーティ計算のような暗号化技術を活用する。
本稿では,この複雑なトレードオフを考察し,反復アルゴリズムにおける連続暗号の必要性を疑問視する。
既存の格子型HSSP攻撃は,中間セントロイドの知識からプライベートデータの再構成に失敗していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:04:14 GMT)
On the verification of Embeddings using Hybrid Markov Logic [2.1] 本稿では,学習した表現の複雑な性質を検証するためのフレームワークを提案する。
このフレームワーク内のプロパティのパラメータを学習するためのアプローチを提案する。
本稿では,グラフニューラルネットワーク,深部知識追跡,知能学習システムにおける検証について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:04:09 GMT)
Leveraging cache to enable SLU on tiny devices [2.1] 小型デバイスのための音声キャッシュXYZを提案する。
音声入力は、2つのレベルの表現で一致します。まずは生音ユニットのクラスタ化されたシーケンス、次に音素のシーケンスです。
市販のSTM32マイクロコントローラにXYZを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:33:23 GMT)
CLASS-M: 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 (CLASS-M) 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CLASS-Mモデルが両方のデータセット上で最高の性能を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:21:52 GMT)
SVInvNet: A Densely Connected Encoder-Decoder Architecture for Seismic
Velocity Inversion [2.0] 本研究では,高密度ブロックで拡張されたマルチコネクションエンコーダデコーダ構造を含む新しいアーキテクチャを提案する。
トレーニングとテストのために,多層構造,欠陥,および塩類分類を含む多様な地震波速度モデルを作成しました。
SVInvNetは750から6000のサンプルのデータセットでトレーニングされており、12,000のサンプルの大規模なベンチマークデータセットを使用してテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:58:25 GMT)
Maxwell's Demon walks into Wall Street: Stochastic Thermodynamics meets
Expected Utility Theory [2.0] 我々は、前処理と逆処理の間のすべての$alpha$ R'enyi分散が、散逸した作業の「確実同値」の操作的意味を持つことを証明している。
新たな結果のうち、$alpha=0$の条件は、第二法則の過渡的違反に賭けようとするリスクを問う選手の行動を記述するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 00:34:56 GMT)
Plant Disease Recognition Datasets in the Age of Deep Learning:
Challenges and Opportunities [2.0] 本研究は、潜在的な植物病データセットを記述するための、情報的分類法を明示的に提案する。
課題指向のデータセットの作成や、実世界のアプリケーションにディープラーニングを配置する究極の目的など、今後の方向性を満足できるパフォーマンスで提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 05:24:36 GMT)
Impedance Leakage Vulnerability and its Utilization in Reverse-engineering Embedded Software [1.7] インピーダンスは、意図しないサイドチャネルを介して情報を漏らすために利用されるデバイス固有の特性である。
本稿では,組込み装置のインピーダンスが一定ではなく,デバイス上で実行されるプログラムに直接関連していることを示す。
我々は、この現象をインピーダンスリークとして使用し、これをサイドチャネルとして、保護メモリからソフトウェア命令を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 22:57:24 GMT)
Space-Time Approximation with Shallow Neural Networks in Fourier
Lebesgue spaces [1.7] ボヒナー・ソボレフ空間における異方性重み付きフーリエ・ルベーグ空間の包含について検討する。
異方性重み付きフーリエ・ルベーグ空間からの関数の近似率とボヒナー・ソボレフノルムのSNNによる近似の有界性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:02:27 GMT)
RAT: Reinforcement-Learning-Driven and Adaptive Testing for
Vulnerability Discovery in Web Application Firewalls [1.7] RATは類似の攻撃サンプルをまとめて、攻撃パターンを効率よくバイパスするほとんどすべてのパターンを発見する。
RATは、最も可能性の高いペイロードを通過させることで、平均して33.53%と63.16%の性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:07:29 GMT)
LLQL: Logistic Likelihood Q-Learning for Reinforcement Learning [1.6] 本研究ではベルマン方程式の反復探索によるベルマン近似誤差の分布について検討した。
本稿では,ベルマン誤差の正規分布を仮定する平均二乗誤差(MSELoss)の代替として,ロジスティック最大度関数(LLoss)の利用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:43:43 GMT)
Accelerated Event-Based Feature Detection and Compression for
Surveillance Video Systems [1.5] スパース圧縮表現において時間的冗長性を伝達する新しいシステムを提案する。
我々はADDERと呼ばれるビデオ表現フレームワークを利用して、フレーム化されたビデオを疎結合で非同期な強度サンプルに変換する。
我々の研究は、今後のニューロモルフィックセンサーの道を切り拓き、スパイクニューラルネットワークによる将来の応用に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:30:29 GMT)
Evaluation of GPT and BERT-based models on identifying protein-protein
interactions in biomedical text [1.4] 生成事前学習型変換器(GPT)や変換器(BERT)からの双方向エンコーダ表現などの事前学習型言語モデルは、自然言語処理(NLP)タスクにおいて有望な結果を示している。
複数GPTモデルとBERTモデルのPPI識別性能を、3つの手作業による金標準コーパスを用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 00:18:46 GMT)
Minimax-optimal estimation for sparse multi-reference alignment with
collision-free signals [1.4] 衝突のない信号に対するMRAモデルに基づく信号推定における最小値の最適化について検討する。
この設定におけるスパースMRA問題に対する推定の最小最大値は$sigma2/sqrtn$であり、$n$はサンプルサイズである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:06:52 GMT)
Lagrangian Flow Networks for Conservation Laws [1.3] 流体密度と速度を連続的に空間と時間でモデル化するLagrangian Flow Networks (LFlows)を紹介した。
LFlowsは2次元および3次元の競合モデルと比較して密度モデリングタスクにおいて高い予測精度を示す。
実世界の応用として、疎気象レーダ測定に基づく鳥の移動をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:22:14 GMT)
LDM$^2$: A Large Decision Model Imitating Human Cognition with Dynamic
Memory Enhancement [1.3] 本稿では,動的メモリ機構を利用して動的プロンプトを構成するLarge Decision Model with Memory (LDM$2$)を提案する。
後者の段階では、LDM$2$はツリー探索を利用して、より適切な決定プロセスを発見し、価値ある状態アクションを追加することでメモリを豊かにする。
LDM$2$は、スコアと成功率の両方でベースラインを上回り、その効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:44:37 GMT)
From Brussels Effect to Gravity Assists: Understanding the Evolution of
the GDPR-Inspired Personal Information Protection Law in China [1.2] 本稿では,中国の個人情報保護法(PIPL)の進化について考察する。
「ブルッセル効果」とその先例から着想を得ている。
われわれの概念的枠組みは、中国が内部的配慮、国際標準、戦略的選択のパッチワークを通じてどのようにナビゲートするかを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:58:40 GMT)
Unsupervised Graph-based Learning Method for Sub-band Allocation in 6G
Subnetworks [1.1] グラフベース学習を用いた無線ネットワークにおける周波数サブバンド割り当てのための教師なし手法を提案する。
サブネットワーク配置を競合グラフとしてモデル化し,グラフカラー化とPottsモデルにインスパイアされた教師なし学習アプローチを提案し,サブバンド割り当てを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:57:55 GMT)
HappyFeat -- An interactive and efficient BCI framework for clinical
applications [1.1] 本稿では,Motor Imagery(MI)ベースのBCI実験を容易にするソフトウェアであるHappyFeatを紹介する。
結果として得られるワークフローは、ベストな機能を選択して、優れたBCIパフォーマンスを達成するのに役立ちます。
HappyFeatはオープンソースプロジェクトとして利用可能で、GitHubから無料でダウンロードできる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:21:48 GMT)
Data-Dependent Higher-Order Clique Selection for Artery-Vein
Segmentation by Energy Minimization [1.0] エネルギーに高次項を導入し、セグメントの形状に関する事前の知識を取り入れる。
この用語は、あるピクセルの集合が1つのセグメントまたはもう1つのセグメントに完全に存在することを奨励する。
CT画像における完全自動肺動脈-静脈分画の現実的応用における本法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:57:30 GMT)
Enhancing Robotic Navigation: An Evaluation of Single and
Multi-Objective Reinforcement Learning Strategies [0.9] 本研究では,ロボットが目的達成に向けて効果的に移動できるよう訓練するための単目的と多目的の強化学習法の比較分析を行った。
報酬関数を変更して報酬のベクターを返却し、それぞれ異なる目的に関連付けることで、ロボットはそれぞれの目標を効果的にバランスさせるポリシーを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:00:26 GMT)
Personalized Decision Supports based on Theory of Mind Modeling and
Explainable Reinforcement Learning [0.9] 我々は、心の理論(ToM)モデリングと説明可能な強化学習(XRL)を組み合わせた、パーソナライズされた意思決定支援システムを提案する。
提案システムは,エンドユーザが容易に解釈可能な,正確でパーソナライズされた介入を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 00:37:17 GMT)
Culturally Responsive Artificial Intelligence -- Problems, Challenges
and Solutions [0.9] 本稿では,AIアルゴリズムの実装から生じる社会的・文化的・倫理的課題について考察する。
文化的にレスポンシブな開発の必要性を強調します。
また、AI教育の重要性を主張し、AIシステムにおける文化的責任を促進するための規制措置の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:09:45 GMT)
Bayesian inversion of GPR waveforms for uncertainty-aware sub-surface
material characterization [0.9] 本研究では,地中レーダ(GPR)波形インバージョンに対するベイズモデル更新手法を提案する。
提案手法は不確実性を考慮した地下パラメータ推定のための有望な手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 06:54:30 GMT)
EmbAu: A Novel Technique to Embed Audio Data Using Shuffled Frog Leaping
Algorithm [0.8] ステガノグラフィーアルゴリズムの目的は、データ暗号化のために機密情報のビットを隠蔽できるホストまたはカバー画像中の適切なピクセル位置を特定することである。
機密情報を統合し、画像の視覚的外観を維持する能力を向上させるために作業が行われている。
そこで我々は,Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA) を用いて,被写体画像に機密情報を置く画素の順序を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:34:08 GMT)
Vision Transformer-Based Deep Learning for Histologic Classification of
Endometrial Cancer [0.8] 子宮内膜癌は、世界で6番目に多い女性がんであり、特定のタイプが再発しやすい異種集団である。
本研究では,子宮内膜癌の組織学的分類のためのトランスフォーマーベースディープラーニングアプローチであるEndoNetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:38:50 GMT)
Abusive Span Detection for Vietnamese Narrative Texts [0.7] 身体的、心理的、言葉的、性的、経済的、文化的といった様々な形態の虐待は、精神健康に悪影響を及ぼす。
ベトナムのナラティブテキスト中の乱用コンテンツを検出するために,人手によるベトナム語データセットを構築して貢献することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:36:18 GMT)
Exploring Popularity Bias in Session-based Recommendation [0.7] セッションベースの設定と適応確率計算に分析を拡張し、セッションベースのレコメンデーションタスクの独特な特性に適応する。
本研究では、異なるデータセット上での確率分布と異なる階層化手法について検討し、確率関連特性が実際にデータセット固有のものであることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:48:35 GMT)
Explainable AI in Grassland Monitoring: Enhancing Model Performance and
Domain Adaptability [0.6] 草原は高い生物多様性と複数の生態系サービスを提供する能力で知られている。
指標植物の自動識別の課題は、大規模な草地モニタリングの鍵となる障害である。
本稿では,移動学習と草地モニタリングへのXAIアプローチを中心に,後者の2つの課題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:17:48 GMT)
Big Data -- Supply Chain Management Framework for Forecasting: Data
Preprocessing and Machine Learning Techniques [0.5] 本稿では、最先端のサプライチェーン(SC)予測戦略と技術について分析することを目的とする。
SC管理にビッグデータ分析を取り入れた新しいフレームワークが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:10:35 GMT)
Stability of classical shadows under gate-dependent noise [0.5] 現実的な実践では、ノイズベース下の影推定器の挙動を理解することが不可欠である。
我々は、影の推定に影響を及ぼす平均ノイズチャネルを特定し、ノイズによるバイアスのよりきめ細かい制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:02:05 GMT)
Automated Sizing and Training of Efficient Deep Autoencoders using
Second Order Algorithms [0.5] 一般化線形分類器の多段階学習法を提案する。
検証エラーは不要な入力のプルーニングによって最小化される。
所望の出力は、Ho-Kashyapルールに似た方法で改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:46:12 GMT)
Comparing YOLOv8 and Mask RCNN for object segmentation in complex
orchard environments [0.4] 本研究では,一段階のYOLOv8と二段階のMask R-CNN機械学習モデルとの比較を行った。
YOLOv8はMask R-CNNより優れており、信頼性閾値0.5で両方のデータセット間で良好な精度とほぼ完璧なリコールを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:29:24 GMT)
Synocene, Beyond the Anthropocene: De-Anthropocentralising
Human-Nature-AI Interaction [0.3] このケーススタディでは、自然に対するAIの態度(エコセントリック、人道中心、および反パシー)を先駆的に探求する。
本研究では,森林での没入型非人間中心体験を実生実験で実施した。
エコセントリックな属性、感情、ビューを持つ架空のAIキャラクターを作ることで、私たちはエコセントリックな交流をうまく増幅しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:04:06 GMT)
uSF: Learning Neural Semantic Field with Uncertainty [0.0] USFと呼ばれる拡張ベクトル表現の生成のための新しいニューラルネットワークモデルを提案する。
トレーニング用画像の少ない場合、不確実性を定量化するモデルは、そのような機能を持たないモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:34:01 GMT)
\emph{Lifted} RDT based capacity analysis of the 1-hidden layer treelike
\emph{sign} perceptrons neural networks [0.0] 多層型エンフサインパーセプトロンニューラルネット(SPNN)の機能について考察する。
citeStojnictcmspnncaprdt23で得られた最近の厳密なキャパシティ特性は、ネットワーク構成にニューロンを追加することが本当に有益であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:19:58 GMT)
Unifying non-Markovian characterisation with an efficient and
self-consistent framework [0.0] ほぼ全ての量子デバイスは、回路のレベルでノイズの多い量子と古典的な相関に悩まされている。
我々は、すべての非マルコフ現象を均一に包含し分類する理論的な枠組みを確立する。
我々は、ネットワーク学習を用いて効率的な再構築を定式化し、モジュール化と単純化を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:00:23 GMT)
UTC Time, Formally Verified [0.0] FV Timeは、Coqの証明アシスタントでMathematical Componentsライブラリを使って開発された小さな検証プロジェクトである。
これは、時間形式(UTCとタイムスタンプ)間の変換を管理するためのライブラリであり、時間演算の一般的な機能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:04:55 GMT)
TwinLiteNet: An Efficient and Lightweight Model for Driveable Area and
Lane Segmentation in Self-Driving Cars [0.0] 本稿では、駆動可能領域と車線分割のための軽量モデルを提案する。
BDD100Kデータセット上でTwinLiteNetを評価し,最新のモデルと比較した。
具体的には、TwinLiteNetは、乾燥領域タスクで91.3%、レーン検出タスクで31.08%のIoUというmIoUスコアを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:43:45 GMT)
Transition of Anticoncentration in Gaussian Boson Sampling [0.0] ガウスボソンサンプリング分布のモーメントを解析するためのグラフ理論フレームワークを開発した。
初期圧縮モードの数が光子数とともに十分に緩やかにスケールすると、アンチ集中が欠如していることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:00:00 GMT)
Training of Neural Networks with Uncertain Data, A Mixture of Experts
Approach [0.0] ニューラルネットワーク(NN)に基づく予測モデルのトレーニングにおけるアレータティック不確実性に対処する「エキスパートの不確実性認識混合」 (uMoE) の設計
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:57:15 GMT)
Towards Evaluating the Security of Wearable Devices in the Internet of Medical Things [0.0] インターネット・オブ・メディカル・モノ(IoMT)は、患者の健康を改善し、ヒューマンエラーを減らすための有望なソリューションを提供する。
医療を正確に管理し、電子健康記録と統合するウェアラブルスマート注入ポンプは、医療を改善する技術の一例である。
しかし、接続医療機器の数が増加するにつれて、サイバー脅威の危険性も高まる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:12:52 GMT)
Toward Discretization-Consistent Closure Schemes for Large Eddy
Simulation Using Reinforcement Learning [0.0] 本研究では,大渦シミュレーション(LES)のための離散化整合閉包法の開発手法を提案する。
LES閉鎖モデルの係数を適応させるタスクはマルコフ決定プロセスとしてフレーム化され、強化学習(RL)を用いて後続的に解決される。
新たに派生したすべてのモデルは、異なる離散化と解像度のために従来のモデルにマッチするか、より優れる正確な結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:05:25 GMT)
Thermal entanglement in conformal junctions [0.0] 1+1次元境界共形場理論(BCFT)により記述された量子接合を考える。
解析は, 絡み合いの計算によって達成される有限温度での相関に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:43:56 GMT)
Theory of quantum super impulses [0.0] 我々は、通常のインパルスと超インパルスを区別する量子インパルスの理論を開発する。
通常のインパルスは$psi$に位相を描き、超インパルスは可逆写像の下で波動関数を変形させる。
量子力学の経路積分の定式化の観点から、量子と古典的超インパルスの強い関係を指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 23:44:00 GMT)
The mentor-child paradigm for individuals with autism spectrum disorders [0.0] 自閉症スペクトラム障害のある個人のためのロボットを用いて、メンターチャイルドパラダイムの関連性を分析する。
この方法は、自閉症の個人の社会的認知能力をより信頼性の高い評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:13:09 GMT)
The Relative Value of Prediction in Algorithmic Decision Making [0.0] アルゴリズムによる意思決定における予測の相対的な価値は何か?
我々は,拡張アクセスの相対値を決定する,単純でシャープな条件を同定する。
本稿では,これらの理論的洞察を用いて,アルゴリズムによる意思決定システムの設計を現実的に導く方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 20:52:45 GMT)
Tensor Network Representation and Entanglement Spreading in Many-Body
Localized Systems: A Novel Approach [0.0] 一次元多体局在系に対する局所運動積分を計算するための新しい手法が考案された。
最適なユニタリ変換のクラスはテンソル-ネットワーク形式において導出され、指定された系のハミルトニアンを対角化する。
提案手法の効率を評価した結果, 高速かつほぼ正確であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:28:45 GMT)
Tailored and Externally Corrected Coupled Cluster with Quantum Inputs [0.0] 本稿では、量子コンピュータから得られる波動関数の重なりを古典的な分割振幅の手法の入力として用いることを提案する。
我々は、どの波動関数の準備スキームが量子優位性をもたらすかの洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:57:39 GMT)
Synergy between deep neural networks and the variational Monte Carlo
method for small $^4He_N$ clusters [0.0] 本稿ではBose-Einstein統計量を満たす波動関数をモデル化するためのニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。
このモデルを小さな4He_N$クラスタに適用し、基底状態エネルギー、ペア密度関数、および2体接触パラメータを正確に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:11:23 GMT)
State-insensitive wavelengths for light shifts and photon scattering
from Zeeman states [0.0] フル超微細構造と磁気構造を含む非共鳴光散乱の解析を行った。
アルカリ原子とアルカリ-アースイオンでは、超微細な分裂が磁気双極子モーメントの寄与によって支配される場合、これらの脱調は一致する。
この特徴は光散乱による状態のデコヒーレンスを防ぎ、量子光学実験や量子情報応用に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 18:59:07 GMT)
Stable Rivers: A Case Study in the Application of Text-to-Image
Generative Models for Earth Sciences [0.0] テキスト・ツー・イメージ(TTI)生成モデルは、与えられたテキストストリング入力から画像を生成するために使用できる。
安定拡散のトレーニングデータとモデル性能における被検領域比のバイアスについて検討した。
その結果, 有名な河川や滝などの景観を過度に表現し, 形態的・環境的条件の過度に表現できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:40:21 GMT)
Spectral fluctuations of multi-parametric complex matrix ensembles:
evidence of a single parameter dependence [0.0] 複素行列の多重パラメトリックガウスアンサンブルのスペクトル統計を数値的に解析し、対角線から離れた異なる崩壊経路のばらつきを解析した。
このようなアンサンブルは、例えば非エルミート系における局所化から非エルミート系への非局在化や、非エルミート系へのエルミート変換のような、幅広い位相遷移のよいモデルとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:21:35 GMT)
Safeguarding the safeguards: How best to promote AI alignment in the
public interest [0.0] 我々は、AIアライメントの取り組みを支援する俳優が、これらの取り組みをできるだけ効果的にすることを支援することを目指している。
我々は、アライメントの取り組みが非生産的になり、大規模なAIリスクが増大する可能性のある4つの問題を述べる。
我々は、公共の利益で行動しようとする機関は、アライメントの取り組みを効果的にする方法を体系的に考えるべきだというより広範な勧告を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 10:36:10 GMT)
Room-Temperature Silicon Carbide Maser: Unveiling Quantum Amplification
and Cooling [0.0] 4H炭化ケイ素(SiC)内におけるシリコン空孔(VSi)を利用したメーザーの最初の実演を行う。
本研究は, SiCのマイクロ波技術の革新的可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:14:08 GMT)
Robust and Parallel Control of Many Qubits [0.0] 我々は、運転場の局所的な調整性を最小限に抑えながら、任意の数のキュービットを並列に頑健かつサイト依存的に制御する。
最近の実験的進歩に触発されて、我々は3つの制約されたローカル制御機能のうちの1つにしかアクセスできないことを検討した。
いずれの場合も、並列化可能な複合パルス列を考案し、擬似振幅と周波数変動に対して頑健な任意の単一量子ユニタリを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:00:00 GMT)
Relating the Glauber-Sudarshan, Wigner and Husimi quasiprobability
distributions operationally through the quantum limited amplifier and
attenuator channels [0.0] 有限強度量子制限増幅器と減衰器チャネルの1つの構成が任意の入力作用素のグラウバー・スダルシャン分布をウィグナー分布、ウィグナー分布をフジミ分布に変換することを証明した。
このように、相対的な容易さで量子光学実験室で実施できると考えられるプロセスは、量子-古典遷移の実現と解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:36:07 GMT)
Recycling of a quantum field and optimal states for single-qubit
rotations [0.0] 2レベル原子の正確な(絡み合いとエラーのない)回転を行うことのできる量子化場状態の族を導入する。
我々はこれらの状態と最近導入された「トランスコヒーレントな状態」の類似性と相違について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:03:39 GMT)
Quantum walks as thermalizations, with application to fullerene graphs [0.0] 量子ウォークは、一様進化量子系の熱化に関する文献で研究されている種類の平衡として解釈できることを示す。
特に、フラーレングラフ上の量子ウォークは、サブシステムがギブス状態に等しくなるという仮説に対する反例となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:35:57 GMT)
Prompting LLMs with content plans to enhance the summarization of
scientific articles [0.0] 我々は要約システムを導くためのプロンプト手法を考案し、実装し、評価する。
記事から抽出したキーワードのリストを要約する。
結果,特に分割を個別に要約する小さなモデルでは,性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:57:31 GMT)
Polariton Creation in Coupled Cavity Arrays with Spectrally Disordered
Emitters [0.0] 集積フォトニクスは、強い相関系における凝縮物質現象のアナログ量子シミュレーションのための有望なプラットフォームである。
オープン量子Tavis-Cummings-Hubbardフレームワークにおけるエネルギーバンド形成と波動関数特性について検討した。
実効ハミルトニアンのアプローチと組み合わせた新しいメトリクスは、固体系の空洞量子力学工学のための強力なツールボックスであることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 05:17:00 GMT)
PnP for Two-Dimensional Pose Estimation [0.0] 本稿では,2次元移動に制約のあるカメラに適用可能なアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,基準を用いて近似解を見つけ,その予測を反復的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 20:08:26 GMT)
Phase Diagram of the Two-Flavor Schwinger Model at Zero Temperature [0.0] 興味深い効果は$theta=pi$:$SU(2)$-invariant line $m_lat = m- g2 a/4$である。
この体制では、非摂動的に小さな質量ギャップ$sim e- A g2/m2$ が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 22:05:14 GMT)
One-dimensional quantum scattering from multiple Dirac delta potentials:
A Python-based solution [0.0] 複数のディラックデルタポテンシャルを組み込んだ1次元量子システムをシミュレートするPythonベースのソリューションを提案する。
本研究の主な目的は,そのようなシステム内の散乱現象を研究することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:16:10 GMT)
On Searching for Minimal Integer Representation of Undirected Graphs [0.0] 最小かつ効率的なグラフ表現は、検索とネットワークの格納、通信、およびサンプル空間の鍵となる。
この結果は,グラフ表現/表現のための新しい数値ベース符号化アルゴリズムを解明する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:56:21 GMT)
Occupancy Detection Based on Electricity Consumption [0.0] 本稿では、低周波電力消費データから住宅が空き時間帯を抽出する新しい手法を提案する。
これは、シミュレーションおよび実消費曲線の両方において、励まされる結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:49:09 GMT)
New Online Communities: Graph Deep Learning on Anonymous Voting Networks
to Identify Sybils in Polycentric Governance [0.0] 本研究では,ブロックチェーンに基づく分散自律組織(DAOs)におけるデジタル資産の多元的ガバナンスについて検討する。
理論的な枠組みを提供し、シビルや急激なアイデンティティを識別する手法を開発することによって、分散型ガバナンスに直面する重要な課題に対処する。
この方法は、ガバナンスデータセット内のシビルアクティビティを特定するために、グラフ深層学習技術を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:06:50 GMT)
Neural Network Field Theories: Non-Gaussianity, Actions, and Locality [0.0] 場の理論における経路積分測度とニューラルネットワークのアンサンブルは、関数上の分布を記述する。
1/N$の拡張は、場の理論における相互作用に対応するが、ネットワークパラメータの統計的独立性の小さな破れなど、相互作用する理論にも繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 22:10:45 GMT)
Motion2Language, unsupervised learning of synchronized semantic motion
segmentation [0.0] 動作から言語への変換と同期のためのシーケンスアーキテクチャの構築について検討する。
目的は、モーションキャプチャ入力を英語の自然言語記述に変換し、その記述が実行された動作と同期して生成されるようにすることである。
本稿では、同期/ライブテキスト生成に適した局所的注意の新たな再帰的定式化と、改良されたモーションエンコーダアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:29:15 GMT)
Monotonicity of optimized quantum $f$-divergence [0.0] ワイルドは最適化された量子$f$分割の単調性が量子チャネルではない写像に一般化できるかどうかという問題を提起した。
我々は、シュワルツの不等式を満たす正のトレース保存写像に最適化された量子$f$-ディバージェンスの単調性を一般化することで、この問題に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:28:33 GMT)
Modeling non-genetic information dynamics in cells using reservoir
computing [0.0] イオン勾配は, 環境情報を取得し, 分析し, 応答する, 動的で汎用的な生体システムを実現する。
提案したイオン力学は,実験観測と一致した情報外部摂動に対する応答の迅速な拡散を可能にすることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:47:50 GMT)
Mixed moving average field guided learning for spatio-temporal data [0.0] 我々は、理論誘導型機械学習アプローチを用いて、アンサンブル予測を行う。
空間的時間的・時間的短距離・長距離データセットを用いたデータへの適用の可能性を強調した。
次に、線形予測器とOrnstein-Uhlenbeckプロセスからシミュレーションしたデータセットを用いて学習手法の性能を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:33:27 GMT)
Markov Decision Processes with Noisy State Observation [0.0] 本稿では,マルコフ決定過程(MDP)における特定のノイズ状態観測の課題について述べる。
我々は、真の状態を誤認する確率を捉える混乱行列を用いて、この不確実性をモデル化することに集中する。
そこで本研究では,本研究で提案する2つの提案手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:50:38 GMT)
Margolus-Levitin quantum speed limit for an arbitrary fidelity [0.0] 拡張されたMargolus-Levitin量子速度制限を解析的に導き、その制限を詳細に飽和させるシステムを記述する。
また、シンプレクティック・幾何学的解釈により、既存の量子速度制限と異なる性質を持つことを示す極限も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:51:44 GMT)
KDAS3: Knowledge distillation via Attention Supervision, and Symmetrical
structure guiding for Polyp Segmentation [0.0] 本稿では,注意監督と対称誘導手法を取り入れた知識蒸留フレームワークを提案する。
このフレームワークは、教師モデルからよりコンパクトな学生モデルへの知識伝達を容易にするように設計されている。
約500万のパラメータを持つ本手法は,最先端の手法に匹敵する競合的な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 23:00:48 GMT)
Hubbard physics with Rydberg atoms: using a quantum spin simulator to
simulate strong fermionic correlations [0.0] 本稿では,スピンベースの量子プロセッサを用いた強相関フェルミオンモデルの平衡物理学と力学を研究するために,ハイブリッド量子古典法を提案する。
この提案では、スレーブスピン法により、オリジナルのハミルトニアンを自己相関フリーフェルミオンとスピンハミルトニアンの和に近似することができるため、フェルミオン-スピンマッピングの通常の落とし穴を避ける。
本稿では,現行のRydbergプロセッサの現実的な数値シミュレーションにより,不完全性が存在する場合でも定量的に実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:18:40 GMT)
High-accuracy Vision-Based Attitude Estimation System for Air-Bearing
Spacecraft Simulators [0.0] 本稿では, 単眼カメラとフィデューシャルマーカーのセットを用いて, 回転空調プラットフォームに対する姿勢を計算するための, 新規で汎用的な手法について述べる。
システムパラメータの予備推定を行う自動校正手順を示す。
その結果,約12arcsecと$sim$37arcsecの順に1-sigmaの精度が期待された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:55:36 GMT)
Hayden-Preskill recovery in chaotic and integrable unitary circuit
dynamics [0.0] 本稿では,局所量子多体系におけるスクランブルの動的プローブとしてHayden-Preskillリカバリを用いた結果について述べる。
驚くべきことに、ある種のカオス回路は完全な忠実さで情報を伝達する。
この結果から,情報回復プロトコルはカオス的かつ統合的行動の区別に有効であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:17:20 GMT)
GuardRails: Automated Suggestions for Clarifying Ambiguous Purpose
Statements [0.0] 関数の前に、プログラマは目的のステートメント、すなわち関数が何を計算するかの、短い自然言語による説明を書くことを奨励される。
目的のステートメントは曖昧であるかもしれない、すなわち、2つ以上の非等価な計算が特定の入力に当てはまる場合、意図した振る舞いを特定できないかもしれない。
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いてそのような入力を提案する小説を提案する。
我々は、Pythonプログラミング言語のVisual Studio Codeの拡張として、データセットのオープンソース実装を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:56:42 GMT)
Generalized Josephson effect in an asymmetric double-well potential at
finite temperatures [0.0] 非相互作用多粒子ボソニック系をわずかに非対称な二重井戸電位に配置する。
まず、単一粒子の力学を考察し、その時間依存確率をポテンシャルの左か右の井戸で決定する。
このシステムでは、井戸間の人口不均衡のジョセフソン振動が広く研究されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 09:18:43 GMT)
Fundamental limits on quantum measurement engines [0.0] 磁場中におけるスピン1/2粒子に基づく量子エンジンを提案する。
私たちはその力学、仕事、力、効率を十分に研究しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:58:42 GMT)
Finetuning an LLM on Contextual Knowledge of Classics for Q&A [0.0] このプロジェクトは、クラシックの知識と人工知能の能力を統合する試みである。
本研究の目的は,文脈知識を正確に再現するだけでなく,一貫した「個性」を示すLLMを開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:32:01 GMT)
Evaluating Gender Bias in the Translation of Gender-Neutral Languages
into English [0.0] 我々は、トルコ語、ハンガリー語、フィンランド語、ペルシア語から英語への翻訳からなるGATEコーパスの拡張であるGATE X-Eを紹介する。
このデータセットは、幅広い文の長さと領域を持つ自然文を特徴とし、様々な言語現象に関する翻訳書き直しに挑戦する。
GPT-3.5 Turbo上に構築された英語のジェンダー書き換えソリューションをGATE X-Eを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 04:15:26 GMT)
Entanglement spectrum of matchgate circuits with universal and
non-universal resources [0.0] Wigner-Dyson分散絡み合いレベルスペクトルは、任意の量子回路におけるシミュラビリティの概念と強く結びついていないことを示す。
量子ゲート要素が存在しない場合、出力状態がウィグナー・ダイソンの絡み合いレベル統計値を示す古典的にシミュレート可能な回路の例を見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:00:03 GMT)
Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects [0.0] コンバウンディング・レグレッショナーの非線形効果を許容する政策介入の推定器を開発する。
モンテカルロシミュレーションを用いて、データ生成プロセスが非線形であっても、従来の最小二乗推定器は良好に動作可能であることを示す。
英国における国民最低賃金の影響を示す観測パネルデータに対するDMLの例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:34:12 GMT)
Denoising diffusion-based synthetic generation of three-dimensional (3D)
anisotropic microstructures from two-dimensional (2D) micrographs [0.0] 条件拡散に基づく生成モデル(DGM)に基づく異方性組織再構築のための枠組みを提案する。
提案するフレームワークは,複数の2次元条件付きDGMの空間的接続を伴い,それぞれが3つの異なる平面に対して2次元マイクロ構造サンプルを生成するように訓練されている。
その結果, このフレームワークは材料相の統計分布だけでなく, 3次元空間における材料特性も再現可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 01:36:37 GMT)
Deep learning-based estimation of time-dependent parameters in Markov
models with application to nonlinear regression and SDEs [0.0] 本稿では,マルコフ過程の時間依存パラメータを離散サンプリングにより推定する新しい深層学習手法を提案する。
本研究は,SDEに基づくモデルパラメータ推定に寄与し,多種多様な分野の汎用ツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 20:13:38 GMT)
Cooperative photon emission rates in random atomic clouds [0.0] 崩壊速度行列である$S$の特性について検討し、その次元は雲中の原子の数と一致し、協調光子放出の特性についてより深い知見を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:35:38 GMT)
Context-Aware Semantic Similarity Measurement for Unsupervised Word
Sense Disambiguation [0.0] 本研究では,教師なし単語感覚の曖昧さに対する文脈認識アプローチを提案する。
これは、コンテキスト情報を類似度測定プロセスに組み込む柔軟なメカニズムを提供する。
本研究は,意味的類似度測定における文脈情報の統合の重要性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 07:13:19 GMT)
Conflict Transformation and Management. From Cognitive Maps to Value
Trees [0.0] 我々は、より設計指向の意思決定支援を促進するために、認知地図をバリューツリーに変換する方法を示す。
問題状況の記述的表現からより記述的表現への移行を可能にするため,本研究の妥当性は極めて高いことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:06:20 GMT)
Concatenating quantum error correcting codes with decoherence-free
subspaces, and vice versa [0.0] 量子エラー訂正符号(QECC)とデコヒーレンスフリー部分空間符号(DFS)は、特定のエラーに対処するための能動的かつパッシブな手段を提供する。
QECC と DFS のコードの結合は、能動的かつ受動的に修正する部分に分割される縮退したコードをもたらす。
十分に相関の取れた誤りに対して、内部コードとしてのDSFとの結合は、より良い絡み合いの忠実性をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 17:48:12 GMT)
ConFormer: A Novel Collection of Deep Learning Models to Assist
Cardiologists in the Assessment of Cardiac Function [0.0] 本稿では,心エコーによるEFおよび左室壁厚推定の自動化を目的とした新しい深層学習モデルであるConFormerを提案する。
ConFormerの実装は、コスト効率が高く、アクセシブルで、包括的な心臓健康モニタリングを可能にすることで、予防的心臓学を強化する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 23:40:14 GMT)
Completely entangled subspaces of entanglement depth $k$ [0.0] 我々は、新しい絡み付き部分空間のクラスを導入します -- 完全に絡み付き部分空間は、絡み付き深さ$k$$$k$-CESs)
これらの部分空間と拡張不可能な製品ベース(UPB)の関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 19:25:01 GMT)
Challenges of YOLO Series for Object Detection in Extremely Heavy Rain:
CALRA Simulator based Synthetic Evaluation Dat a set [0.0] 様々なセンサー(LiDAR、レーダー、カメラなど)による物体検出は、自動運転車に優先されるべきである。
これらのセンサーは、多様な気象条件下で物体を正確に素早く検出する必要があるが、雨や雪、霧といった悪天候条件下で物体を一貫して検出することは困難である。
本研究では,降水条件から得られた雨滴データに基づいて,様々な降水条件下で多様なネットワークモデルをテストすることのできる新しいデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:45:57 GMT)
Capacity of the treelike sign perceptrons neural networks with one
hidden layer -- RDT based upper bounds [0.0] エンファンサイン知覚神経ネットワーク(SPNN)の能力について検討する。
我々は,TCM (1-hidden Layer Emphtreelike Committee Machine) アーキテクチャに注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 16:06:18 GMT)
Advancements in Content-Based Image Retrieval: A Comprehensive Survey of
Relevance Feedback Techniques [0.0] コンテントベース画像検索(CBIR)システムはコンピュータビジョンの分野で重要なツールとして登場してきた。
本稿では,対象検出におけるCBIRの役割と,コンテンツ特徴に基づく視覚的に類似した画像の識別と検索の可能性について,包括的に概説する。
低レベルの特徴と高レベルのセマンティック概念の相違から生じるセマンティックギャップについて詳述し、このギャップを橋渡しするためのアプローチを探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:07:32 GMT)
Advanced Image Segmentation Techniques for Neural Activity Detection via
C-fos Immediate Early Gene Expression [0.0] 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とUnetモデルを含むセグメンテーションプロセスのための新しいワークフローを開発する。
我々は,C-fos発現の著しい部位と正常組織領域との鑑別における本法の有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:36:16 GMT)
Achieving quantum metrological performance and exact Heisenberg limit
precision through superposition of $s$-spin coherent states [0.0] この研究は、$s$-spinコヒーレント状態重畳を用いた量子位相推定に発展する。
スピン猫状態の最終的な測定精度がハイゼンベルク極限に近づくことを解析的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 15:07:19 GMT)
A multi-sourced data and agent-based approach for complementing Time Use
Surveys in the context of residential human activity and load curve
simulation [0.0] 本稿では,定性的・定量的なデータとエージェントベースシミュレーションを組み合わせたSMACH手法を提案する。
その結果、平日や週末の表現が良くなり、アプライアンスとのタスクの柔軟性が向上し、実際のデータと比較して負荷曲線のシミュレーションが改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:28:55 GMT)
A hybrid analysis of LBSN data to early detect anomalies in crowd
dynamics [0.0] 位置情報ベースのソーシャルネットワーク(LBSN)は、地理的に位置付けられたデータの興味深い情報源を提供する。
ソーシャルメディア活動における予期せぬ行動は、市内の活動の予期せぬ変化の信頼できる証拠である。
本稿では,2つのアプローチの組み合わせを適用し,これらの変化を早期に検出するハイブリッドソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 12:17:16 GMT)
A brief overview of programmed instructions for quantum software
education [0.0] 本稿では,STEM分野におけるプログラム命令法と最近の成功について述べる。
取り組まれている要素には、プログラムされた命令のコアコンポーネント、そのルーツ、早期使用、複雑なSTEM材料への適応などが含まれる。
本研究の目的は、量子スキルと概念をより効率的に普及させることを目的として、量子教育にプログラムされた指導を組み込むための高レベルのガイドラインを提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 08:47:08 GMT)
A Study on the Inductance and Thermal Regression and Optimization for
Automatic Layout Design of Power Modules [0.0] 優れたインダクタンスと温度測定値を持つパワーモジュールは、新しい技術におけるエネルギー需要の高度化を満たすために重要である。
計算予算の低さにおいて,電力モジュールの最適レイアウトを高効率かつ魅力的なインダクタンス温度比でレンダリングするために,サロゲートベースの手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 21:23:57 GMT)
A Simulated Annealing-Based Multiobjective Optimization Algorithm for
Minimum Weight Minimum Connected Dominating Set Problem [0.0] 本稿では,最小連結支配問題の変種に対処するための欲求に基づくシミュレーションアルゴリズムを提案する。
近年の研究では,本手法の優位性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 13:36:04 GMT)
A Physics Lab Inside Your Head: Quantum Thought Experiments as an
Educational Tool [0.0] 量子回路を用いて思考実験を提示することで、明らかな量子パラドックスを解き放つ方法を示す。
量子の最初の導入として、どのように思考実験を使用できるかを説明します。
11歳以上の高校生を対象とした「量子爆弾テスター」に基づくワークショップについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 02:09:26 GMT)
A Novel Metric for Measuring Data Quality in Classification Applications
(extended version) [0.0] データ品質を測定するための新しい指標を紹介し説明する。
この尺度は、分類性能とデータの劣化の相関した進化に基づいている。
各基準の解釈と評価レベルの例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 11:20:09 GMT)
$\rho$-Diffusion: A diffusion-based density estimation framework for
computational physics [0.0] 本稿では,物理における多次元密度推定のための拡散確率モデルの実装である$rho$-Diffusionを提案する。
以上の結果から,$rho$-Diffusionは物理的動機付けされた2次元および3次元密度関数に対して良好に作用することがわかった。
我々はまた、$rho$-Diffusionを任意の量の物理パラメータで条件付けできる新しいハッシュ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 13 Dec 2023 14:05:35 GMT)