Paloma: A Benchmark for Evaluating Language Model Fit [114.6] 言語モデルアセスメント(Paloma)は585のテキストドメインに適合する。
一般的なコーパスで事前学習したベースラインの結果をベンチマークに投入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 19:12:45 GMT)
One Shot Learning as Instruction Data Prospector for Large Language
Models [111.1] Nuggetsは、ワンショット学習を用いて、拡張データセットから高品質な命令データを選択する手法である。
提案手法は,Nuggets が生成した例の上位1%による命令チューニングが,全データセットを使用する従来の手法よりも大幅に優れていたことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:33:12 GMT)
Perturbation-Invariant Adversarial Training for Neural Ranking Models:
Improving the Effectiveness-Robustness Trade-Off [107.4] 正統な文書に不可避な摂動を加えることで 敵の例を作れます
この脆弱性は信頼性に関する重大な懸念を生じさせ、NRMの展開を妨げている。
本研究では,NRMにおける有効・損耗トレードオフに関する理論的保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 05:38:39 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） (Sat, 16 Dec 2023 06:30:43 GMT)
K-ESConv: Knowledge Injection for Emotional Support Dialogue Systems via
Prompt Learning [83.2] K-ESConvは、感情支援対話システムのための、新しい学習に基づく知識注入手法である。
本研究では,情緒的支援データセットESConvを用いて,外部の専門的情緒的Q&Aフォーラムから知識を抽出し,組み込んだモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:10:10 GMT)
SecondPose: SE(3)-Consistent Dual-Stream Feature Fusion for
Category-Level Pose Estimation [82.1] カテゴリーレベルのオブジェクトのポーズ推定は、既知のカテゴリから6次元のポーズと3次元の大きさを予測することを目的としている。
我々は、DINOv2のセマンティックカテゴリにオブジェクト固有の幾何学的特徴を統合する新しいアプローチであるSecondPoseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 18:29:01 GMT)
Rethinking the Up-Sampling Operations in CNN-based Generative Network
for Generalizable Deepfake Detection [82.0] 我々は、アップサンプリング操作から生じる一般化された構造的アーティファクトをキャプチャし、特徴付ける手段として、NPR(Neighboring Pixel Relationships)の概念を紹介した。
tft28の異なる生成モデルによって生成されたサンプルを含む、オープンワールドデータセット上で包括的な分析を行う。
この分析は、新しい最先端のパフォーマンスを確立し、既存の方法よりも優れたtft12.8%の向上を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 14:27:06 GMT)
UPRISE: Universal Prompt Retrieval for Improving Zero-Shot Evaluation [81.8] 本稿では,与えられたゼロショットタスク入力のプロンプトを自動的に取り出す軽量で多用途なレトリバーをチューニングするUPRISEを提案する。
具体的には、クロスタスクおよびクロスモデルシナリオにおける普遍性を示す。
UPRISEはChatGPT実験における幻覚の緩和効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 06:50:09 GMT)
Does Visual Pretraining Help End-to-End Reasoning? [81.5] 汎用ニューラルネットワークを用いて視覚的推論のエンドツーエンド学習を実現することができるかを検討する。
本稿では,ビデオフレームを小さなトークン集合に"圧縮"する,シンプルで汎用的な自己教師型フレームワークを提案する。
終末の視覚的推論のための構成的一般化を実現するためには,事前学習が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:05:07 GMT)
FairGen: Towards Fair Graph Generation [76.3] フェアネスを考慮したグラフ生成モデルFairGenを提案する。
我々のモデルはラベルインフォームドグラフ生成モジュールと公正表現学習モジュールを共同で訓練する。
Webベースのグラフを含む7つの実世界のデータセットの実験結果は、FairGenが最先端のグラフ生成モデルと同等のパフォーマンスを得ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 22:42:42 GMT)
One step closer to unbiased aleatoric uncertainty estimation [71.6] そこで本研究では,観測データのアクティブデノイズ化による新しい推定手法を提案する。
幅広い実験を行うことで,提案手法が標準手法よりも実際のデータ不確実性にはるかに近い近似を与えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 14:59:11 GMT)
FengWu-4DVar: Coupling the Data-driven Weather Forecasting Model with 4D
Variational Assimilation [71.2] 我々は,AIを用いた循環型天気予報システムFengWu-4DVarを開発した。
FengWu-4DVarは観測データをデータ駆動の天気予報モデルに組み込むことができる。
シミュレーションされた観測データセットの実験は、FengWu-4DVarが合理的な解析場を生成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 02:07:56 GMT)
Symmetrical Bidirectional Knowledge Alignment for Zero-Shot Sketch-Based
Image Retrieval [69.5] 本稿ではゼロショットスケッチベース画像検索(ZS-SBIR)の問題点について検討する。
目に見えないカテゴリのスケッチをクエリとして使用して、同じカテゴリのイメージにマッチさせることが目的だ。
ゼロショットスケッチに基づく画像検索(SBKA)のための新しい対称双方向知識アライメントを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:50:34 GMT)
Degree-based stratification of nodes in Graph Neural Networks [66.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャを変更して,各グループのノードに対して,重み行列を個別に学習する。
このシンプルな実装変更により、データセットとGNNメソッドのパフォーマンスが改善されているようだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 14:09:23 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） (Sat, 16 Dec 2023 06:18:23 GMT)
M2ConceptBase: A Fine-grained Aligned Multi-modal Conceptual Knowledge
Base [65.2] 我々はM2ConceptBaseという名前のマルチモーダルな概念知識ベースを提案し、画像と概念の微妙なアライメントを提供する。
具体的には、M2ConceptBaseは概念をノードとしてモデル化し、それぞれに関連する画像と詳細なテキストを関連付ける。
最先端の大規模言語モデルでは,シンボル接地アプローチを通さない概念の記述を補足する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 11:06:11 GMT)
When Parameter-efficient Tuning Meets General-purpose Vision-language
Models [65.2] PETALは、一意のモード近似技術によって達成される全パラメータの0.5%しか必要とせず、トレーニングプロセスに革命をもたらす。
実験の結果,PETALは現状の手法をほとんどのシナリオで上回るだけでなく,完全な微調整モデルよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 17:13:08 GMT)
Learning to Rank in Generative Retrieval [62.9] 生成的検索は、検索対象として関連する通路の識別子文字列を生成することを目的としている。
我々はLTRGRと呼ばれる生成検索のための学習 torankフレームワークを提案する。
このフレームワークは、現在の生成的検索システムを強化するために、追加の学習からランクまでのトレーニングフェーズのみを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 13:26:02 GMT)
Efficient, Direct, and Restricted Black-Box Graph Evasion Attacks to
Any-Layer Graph Neural Networks via Influence Function [62.9] グラフデータから学習する主流手法であるグラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ回避攻撃に対して脆弱である。
既存の作業には、1)2層GNNを直接攻撃すること、2)非効率であること、3)GNNモデルパラメータの完全あるいは一部を知る必要があること、の2つの欠点の少なくとも1つがある。
本報告では,エフェクトベースの非効率,直接的,制限されたブラックボックス回避攻撃を,幻影層GNNに対して提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 01:41:11 GMT)
scBiGNN: Bilevel Graph Representation Learning for Cell Type
Classification from Single-cell RNA Sequencing Data [62.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、セルタイプの自動分類に広く利用されている。
scBiGNNは2つのGNNモジュールから構成され、細胞型を識別する。
scBiGNNは、scRNA-seqデータから細胞型分類のための様々な方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:54:26 GMT)
Survey on Factuality in Large Language Models: Knowledge, Retrieval and
Domain-Specificity [61.5] 本調査は,大規模言語モデル(LLM)における事実性の重要課題に対処する。
LLMが様々な領域にまたがる応用を見出すにつれ、その出力の信頼性と正確性は重要となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:47:19 GMT)
Half-Truth: A Partially Fake Audio Detection Dataset [60.1] 本稿では半真性音声検出(HAD)のためのデータセットを開発する。
HADデータセットの部分的に偽の音声は、発話中の数単語だけを変更する。
我々は、偽のユトランを検知するだけでなく、このデータセットを用いて音声中の操作された領域をローカライズする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 02:17:19 GMT)
Shot2Story20K: A New Benchmark for Comprehensive Understanding of
Multi-shot Videos [58.1] マルチショットビデオ理解ベンチマークShot2Story20Kに、詳細なショットレベルのキャプションと包括的ビデオ要約を付加する。
予備実験は、長大かつ包括的なビデオ要約を生成するためのいくつかの課題を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:17:30 GMT)
When Graph Data Meets Multimodal: A New Paradigm for Graph Understanding
and Reasoning [54.8] 本稿では,画像エンコーディングとマルチモーダル技術を統合することで,グラフデータの理解と推論を行う新しいパラダイムを提案する。
このアプローチは, GPT-4Vの高度な機能を利用して, 命令応答形式によるグラフデータの理解を可能にする。
研究は、このパラダイムを様々なグラフタイプで評価し、特に中国のOCRパフォーマンスと複雑な推論タスクにおいて、モデルの強みと弱みを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:14:11 GMT)
Decomposing Hard SAT Instances with Metaheuristic Optimization [52.0] 分解硬度(d硬度)の概念を導入する。
d-硬度が$C$ w.r.tの硬度の推定値を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:44:36 GMT)
Adversarial Graph Contrastive Learning with Information Regularization [51.1] コントラスト学習はグラフ表現学習において有効な方法である。
グラフ上のデータ拡張は、はるかに直感的ではなく、高品質のコントラスト的なサンプルを提供するのがずっと難しい。
逆グラフ比較学習(Adversarial Graph Contrastive Learning, ARIEL)を提案する。
さまざまな実世界のデータセット上でのノード分類タスクにおいて、現在のグラフのコントラスト学習方法よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:04:46 GMT)
Point-PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning for 3D Pre-trained Models [49.1] 我々は、最小限の学習可能なパラメータを持つポイントクラウド事前学習モデルに適用するための新しいフレームワークであるPoint-PEFTを紹介する。
具体的には、事前訓練された3Dモデルに対して、パラメータの大部分を凍結し、新たに追加されたPEFTモジュールを下流タスクでチューニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:50:37 GMT)
ResoNet: Robust and Explainable ENSO Forecasts with Hybrid Convolution
and Transformer Networks [47.6] ディープラーニングモデルは、1.5年以上前にEl Nino-Southern Oscillation(ENSO)の予測を巧みに予測することができる。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーアーキテクチャを組み合わせたDLモデルResoNetを提案する。
ResoNetは、19～26ヶ月のリードタイムでESNOを確実に予測できることを示し、予測の地平線の観点から既存のアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:12:31 GMT)
Elephants and Algorithms: A Review of the Current and Future Role of AI
in Elephant Monitoring [47.2] 人工知能(AI)と機械学習(ML)は、動物行動と保全戦略の理解を深める革命的な機会を提供する。
アフリカ保護地域の重要な種であるゾウを焦点として、我々はAIとMLが保護に果たす役割を掘り下げる。
新しいAIとML技術は、このプロセスを合理化するためのソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:49:00 GMT)
VecFusion: Vector Font Generation with Diffusion [46.6] 我々はベクトル構造と正確な制御点位置を生成できる新しいニューラルネットワークであるVecFusionを提案する。
従来のベクトルグラフィックス生成モデルとは対照的に、我々の新しいカスケードベクトル拡散モデルは複雑な構造と多様なスタイルを持つ高品質なベクトルフォントを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 20:49:00 GMT)
Generalizing to Unseen Elements: A Survey on Knowledge Extrapolation for
Knowledge Graphs [46.2] 知識グラフ(KG)は様々なアプリケーションにおいて貴重な知識資源となっている。
従来型の知識グラフ埋め込み(KGE)メソッドは、モデルテスト中に目に見えないエンティティや関係を扱う場合、依然として課題に直面している。
一般用語の集合を用いてこれらの手法を統一し、それらを総合的に知識外挿と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 06:06:03 GMT)
AdaRefiner: Refining Decisions of Language Models with Adaptive Feedback [44.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で大きな成功を収めている。
複雑な意思決定タスクにおけるそれらの応用は、しばしば複雑な迅速なエンジニアリングや微調整を必要とする。
本稿では,LLMとRLフィードバックの相乗効果を高めるために設計された新しいフレームワークであるAdaRefinerを紹介する。
我々の研究は、RLフィードバックによるLLMの自動自己修正に貢献し、複雑な意思決定問題に対してより適応的で効率的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:45:19 GMT)
Flow Dynamics Correction for Action Recognition [44.0] 我々は,光学的フローに依存する既存の動作認識モデルが,補正された光学的フローによって性能を向上できることを示す。
最適な光学的フロー特徴のみを選択することで,修正されたフローダイナミクスを簡単なステップで一般的なモデルに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:37:10 GMT)
ArtGPT-4: Towards Artistic-understanding Large Vision-Language Models
with Enhanced Adapter [43.1] この研究はArtGPT-4を導入し、芸術的理解における現代モデルの不備に対処するために作られた、大きな視覚言語モデルのパイオニアとなった。
ArtGPT-4は、わずか2時間でTesla A100デバイスを使用して画像テキストペアのトレーニングを受けた。
その後の評価では、ArtGPT-4はArtEmisとArtEmis-v2.0データセットの最先端のパフォーマンスを達成しただけでなく、この研究で導入された確立されたベンチマークを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 10:59:20 GMT)
Spatial-Temporal DAG Convolutional Networks for End-to-End Joint
Effective Connectivity Learning and Resting-State fMRI Classification [42.8] 総合的な脳コネクトームの構築は、静止状態fMRI(rs-fMRI)解析において基本的な重要性が証明されている。
我々は脳ネットワークを有向非循環グラフ(DAG)としてモデル化し、脳領域間の直接因果関係を発見する。
本研究では,効率的な接続性を推定し,rs-fMRI時系列を分類するために,時空間DAG畳み込みネットワーク(ST-DAGCN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:31:51 GMT)
BetaZero: Belief-State Planning for Long-Horizon POMDPs using Learned
Approximations [40.7] 実世界の計画問題は、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)としてモデル化され、近似手法を用いて解決されている。
高次元のPOMDPを現実的に解くために、最先端の手法では、オンラインプランニングを問題特異的で使用し、計画の地平線を小さくする。
高次元POMDPのための信念状態計画アルゴリズムであるBetaZeroを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 19:49:52 GMT)
Active Inference and Intentional Behaviour [40.2] 理論生物学の最近の進歩は、基底認知と知覚的行動がin vitro細胞培養と神経ネットワークの創発的特性であることを示唆している。
我々は、自由エネルギー原理のレンズを通して、この種の自己組織化を自己認識として特徴づける。
シミュレーションを用いて,これらの形態(反応性,感性,意図的)について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 17:15:36 GMT)
Determining the ability for universal quantum computing: Testing
controllability via dimensional expressivity [39.6] 制御性テストは、外部制御の数を減らすために量子デバイスの設計に使用できる。
パラメタライズド量子回路に基づくハイブリッド量子古典アルゴリズムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 01:43:21 GMT)
Exploiting Label Skews in Federated Learning with Model Concatenation [39.4] Federated Learning(FL)は、生データを交換することなく、さまざまなデータオーナでディープラーニングを実行するための、有望なソリューションとして登場した。
非IID型では、ラベルスキューは困難であり、画像分類やその他のタスクで一般的である。
我々は,これらの局所モデルをグローバルモデルの基礎として分解する,シンプルで効果的なアプローチであるFedConcatを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 13:37:35 GMT)
High-order Tensor Pooling with Attention for Action Recognition [39.2] ニューラルネットワークによって形成される特徴ベクトルの高次統計値を取得する。
テンソル記述子を形成するために,エンドツーエンドの2次・高次プールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:39:08 GMT)
Not Every Side Is Equal: Localization Uncertainty Estimation for
Semi-Supervised 3D Object Detection [38.8] 点雲からの半教師付き3Dオブジェクト検出は、少数のラベル付きデータと多数のラベルなしデータで検出器を訓練することを目的としている。
既存の方法は、各擬似境界ボックス全体を扱い、トレーニング中に各側面に等しい重要性を割り当てる。
3つの鍵設計からなる半教師付き3次元物体検出のためのサイドアウェアフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 09:08:03 GMT)
Robust Communicative Multi-Agent Reinforcement Learning with Active
Defense [38.7] エージェントは、潜在的に有害なメッセージが最終決定に与える影響を自動的に軽減するアクティブ・ディフェンス戦略を提案する。
我々は、受信したメッセージの信頼性を推定し、最終決定への影響を調整するアクティブディフェンス・マルチエージェント通信フレームワーク(ADMAC)を設計する。
既存の手法よりもADMACの方が優れていることは、4種類の攻撃下での3つのコミュニケーションクリティカルなタスクの実験によって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 09:02:56 GMT)
Operator-learning-inspired Modeling of Neural Ordinary Differential
Equations [38.2] 本稿では,時間微分項を定義するニューラル演算子に基づく手法を提案する。
一般下流タスクを用いた実験では,提案手法は既存手法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:29:15 GMT)
A Soft Contrastive Learning-based Prompt Model for Few-shot Sentiment
Analysis [38.2] 数ショットの感情分析のためのソフトコントラスト学習に基づくPromptモデルを提案する。
まず、感情を予測するためにモデルを導くために、感情を意識した思考プロンプトモジュールを設計する。
そこで本研究では,ラベルの相関を考慮したソフトコントラスト学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 15:17:28 GMT)
Towards Reliable Dermatology Evaluation Benchmarks [37.5] デジタル皮膚学のベンチマークデータセットには、モデルパフォーマンス推定の信頼性を低下させる不正確さが無意識に含まれている。
本稿では,前回のキュレーションを回避した問題を特定するために,資源効率の高いデータクリーニングプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 06:14:00 GMT)
Triplane Meets Gaussian Splatting: Fast and Generalizable Single-View 3D
Reconstruction with Transformers [37.1] 本稿では,フィードフォワード推論を用いて,単一画像から3次元モデルを効率よく生成する,一視点再構成のための新しい手法を提案する。
提案手法では,2つのトランスフォーマーネットワーク,すなわちポイントデコーダとトリプレーンデコーダを用いて,ハイブリッドトリプレーン・ガウス中間表現を用いて3次元オブジェクトを再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:31:20 GMT)
Image Classifier Based Generative Method for Planar Antenna Design [33.1] 印刷回路基板(PCB)上にアンテナ設計を拡張する手法を提案する。
幾何学的寸法と位置を決定するために2つの別々のステップを踏むことで、アンテナの試作機は経験を必要とせずに容易にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 19:43:05 GMT)
DETER: Detecting Edited Regions for Deterring Generative Manipulations [31.9] 我々は、編集済み画像領域を検出できる大規模なデータセットであるDETERを紹介する。
Deterには、最先端の4つのジェネレータと3つの編集操作によって操作された30万の画像が含まれている。
人間による研究では、DETERのヒトの深層偽検出率は、他の偽のデータセットよりも20.4%低いことが確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 20:38:02 GMT)
Information-Theoretic Generalization Analysis for Topology-aware
Heterogeneous Federated Edge Learning over Noisy Channels [31.7] 位相対応フェデレーションエッジラーニング(FEEL)のための情報理論一般化分析法を提案する。
ノイズの多いチャネル上でモデルパラメータを送信し、様々な環境でデータを収集するモバイルデバイスは、訓練されたモデルの一般化に挑戦する。
本稿では,フェデレート・グローバル・ミューチュアル・インフォメーション・リダクション(FedGMIR)と呼ばれる新たな正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:53:12 GMT)
Certified Minimax Unlearning with Generalization Rates and Deletion
Capacity [31.7] ミニマックスモデルに対する$(epsilon,delta)$-certified machine unlearningの問題について検討する。
我々は,全ヘッセン語に基づく完全更新のための,新しいミニマックスアンラーニングステップを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 06:03:23 GMT)
How to Train Neural Field Representations: A Comprehensive Study and
Benchmark [31.2] $verb|fit-a-nef|$は、大規模ニューラルネットワークの高速な最適化を実現するために並列化を利用するJAXベースのライブラリである。
下流タスクに対するNeFの適合性に対する異なるハイパーパラメータの影響について検討する。
本稿では、一般的な視覚データセットのニューラルネットワーク変種からなるベンチマークであるNeural Field Arenaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 20:10:23 GMT)
SoftCLIP: Softer Cross-modal Alignment Makes CLIP Stronger [30.8] 我々は厳密な1対1の制約を緩和し、ソフトなクロスモーダルアライメントを実現する新しいアプローチであるSoftCLIPを提案する。
特に、ImageNetゼロショット分類タスクでは、事前トレーニングデータセットとしてCC3M/CC12Mを使用して、SoftCLIPは6.8%/7.2%というトップ1の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 16:27:57 GMT)
Lightweight Improved Residual Network for Efficient Inverse Tone Mapping [30.0] インターネット上のほとんどのメディア画像は8ビット標準ダイナミックレンジ(SDR)フォーマットのままである。
逆トーンマッピング(ITM)は、豊富なメディア画像の潜在能力を最大限に活用するために重要である。
我々は,効率的なIMMを実現するために,一般的な残差ブロックのパワーを増強し,軽量な改良された残差ネットワーク(IRNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 09:17:13 GMT)
Stochastic Bayesian Optimization with Unknown Continuous Context
Distribution via Kernel Density Estimation [28.4] 本稿では,カーネル密度推定を用いて連続文脈変数の確率密度関数(PDF)をオンラインで学習する2つのアルゴリズムを提案する。
理論的結果は、両方のアルゴリズムが期待する目的に対して準線形ベイズ累積後悔を持つことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 11:32:28 GMT)
The Parameterized Complexity of Coordinated Motion Planning [28.4] コーディネート・モーション・プランニング(CMP)では、$k$ロボットが異なるスタート・グリッドポイントを$k$で占有し、異なる目的地・グリッドポイントに$k$で到達する必要がある。
目標は、目標目標を最小限に抑えるために、$k$のロボットを目的地に移動するためのスケジュールを計算することだ。
本稿では,CMP-MとCMP-Lのパラメータ化複雑性を2つの基本パラメータについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 22:16:55 GMT)
Labels Need Prompts Too: Mask Matching for Natural Language
Understanding Tasks [28.0] モデル入力を豊かにするために広く使われているプロンプト手法をラベル側に初めて組み込む。
具体的には,入力にプロンプトとラベルを付与し,マスク表現をマッチングして予測を行うマスクマッチング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:35:53 GMT)
Structured Inverse-Free Natural Gradient: Memory-Efficient &
Numerically-Stable KFAC for Large Neural Nets [27.6] ディープラーニングのための2次法は、低精度トレーニングにおいてメモリ非効率であり、数値的に不安定である。
我々は,KFACの逆フリー更新と,Kronecker因子のそれぞれに構造を付与することにより,逆フリーな自然勾配勾配を求める手法を開発した。
大規模ニューラルネットワークでは、KFACとは対照的に、SINGDはメモリ効率が高く、数値的に堅牢であり、半精度でもAdamWより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 07:37:37 GMT)
Robustness of Deep Learning for Accelerated MRI: Benefits of Diverse
Training Data [27.3] 加速MRIにおけるトレーニングデータがモデルの性能およびロバスト性に与える影響について検討する。
異なるMRIスキャナーと解剖学から得られた様々なデータ分布の組み合わせに基づいて訓練されたモデルは、特定の目標分布に対して最適な単一分布で訓練されたモデルと同等かそれ以上の堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:23:21 GMT)
Learning graphs and simplicial complexes from data [26.9] 利用可能なデータから基礎となるグラフトポロジを推定する新しい手法を提案する。
また、文献では2次simplicial Complex (SCs) として言及されている3-ノード相互作用を同定する。
合成および実世界のデータに対する実験結果から,既存手法と比較して,本手法の方が優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 22:02:20 GMT)
PETDet: Proposal Enhancement for Two-Stage Fine-Grained Object Detection [26.8] PETDet (Proposal Enhancement for Two-stage fine-fine object detection) は, 2段階FGOD法において, サブタスクをよりよく扱うために提案される。
動的ラベル割り当てと注意に基づく分解により, アンカーフリー品質指向提案ネットワーク(QOPN)を提案する。
A novel Adaptive Recognition Loss (ARL)は、R-CNNの責任者が高品質な提案に焦点を合わせるためのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 18:04:56 GMT)
MVDiffusion: Enabling Holistic Multi-view Image Generation with
Correspondence-Aware Diffusion [26.6] 本稿では,一貫したマルチビュー画像を生成するためのシンプルで効果的なMVDiffusionを提案する。
MVDiffusionはそのコアとは異なり、事前訓練された画像認識を伴う視点認識の視点画像を処理する。
MVDiffusionは同時にすべての画像をグローバルに生成し、一般的なエラーの蓄積に効果的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 01:39:22 GMT)
Disentangled Representation with Causal Constraints for Counterfactual
Fairness [25.1] この研究は、構造化された表現を使用することで、下流の予測モデルが反現実的公正を達成することを理論的に証明している。
本稿では,ドメイン知識に関する構造化表現を得るために,CF-VAE(Counterfactal Fairness Variational AutoEncoder)を提案する。
実験結果から,提案手法はベンチマークフェアネス法よりも高精度で精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 01:33:12 GMT)
Disentangled Representation for Causal Mediation Analysis [25.1] 因果媒介分析(英: Causal mediation analysis)は、直接的および間接的な効果を明らかにするためにしばしば用いられる方法である。
深層学習はメディエーション分析において有望であるが、現在の手法では、治療、メディエーター、結果に同時に影響を及ぼす潜在的共同創設者のみを前提としている。
そこで本研究では,助成金の表現を3つのタイプに分けて,自然的直接効果,自然間接効果,および全効果を正確に推定する,ディスタングル・メディエーション分析変分自動エンコーダ(DMAVAE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 01:28:19 GMT)
Simplifying Momentum-based Positive-definite Submanifold Optimization
with Applications to Deep Learning [25.0] 部分多様体上の運動量を持つ難しい微分方程式の解法を示す。
我々はリーマン正規座標の一般化版を提案する。
我々は,行列乗算のみを用いることで,構造化共分散の既存手法を単純化し,低精度のディープラーニングのための行列非逆2textnd$ordersを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:32:20 GMT)
The Causal Impact of Credit Lines on Spending Distributions [25.0] 本稿では,既存の実数値DR-,IPW-,DMLに基づく分布値推定をRubinの因果的フレームワーク内の分布値推定に拡張する分布値推定フレームワークを開発する。
以上の結果から,信用線は全ての量的消費に肯定的な影響を及ぼすことが明らかとなったが,信用線の増加に伴い,消費者は必要以上に豪華に配分する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:54:59 GMT)
Value of Information and Timing-aware Scheduling for Federated Learning [24.4] Federated Learning (FL)は、トレーニング中にデータのプライバシを保存するソリューションを提供する。
FLは、アクセスポイント(AP)によるローカルトレーニングのために、ユーザー機器(UE)に直接モデルをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 17:51:22 GMT)
Rethinking Robustness of Model Attributions [24.3] 多くの属性手法は脆弱であり,これらの手法やモデルトレーニングの改良が提案されている。
まず、ロバスト性に関する既存の指標は、アトリビューションにおける合理的な局所的なシフトを過度に負担する。
本稿では,ロバストネス指標における画素の局所性と属性における画素位置の多様性を組み込んだ既存メトリクスと属性手法の簡易な強化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 20:20:38 GMT)
Learning Dense Correspondence for NeRF-Based Face Reenactment [24.1] 本研究では,三面体を基本的なNeRF表現として採用し,顔三面体を正準三面体,恒等変形,運動の3つの構成要素に分解する新しい枠組みを提案する。
筆者らのフレームワークは,従来の3次元パラメトリックモデルを使わずに,ワンショットの多視点顔再現を実現する最初の手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 11:31:34 GMT)
An Attentive Inductive Bias for Sequential Recommendation Beyond the
Self-Attention [23.6] 本稿では,コンピュータビジョンと自然言語処理のためのトランスフォーマーの自己注意機構が,過度な問題に悩まされていることを示す。
本研究では, 逐次的パターンの微粒化を考慮し, 帰納的バイアスを注入するBSARec(Beyond Self-Attention for Sequential Recommendation)という手法を提案する。
我々の発見は、SRドメインの大幅な進歩を示し、既存のTransformerベースのSRモデルのギャップを埋めることが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 05:23:08 GMT)
NeighborTrack: Improving Single Object Tracking by Bipartite Matching
with Neighbor Tracklets [22.9] NeighborTrackは、追跡対象の隣り合う情報を活用して、シングルオブジェクト追跡(SOT)結果の検証と改善を行うポストプロセッサである。
バックボーンSOTネットワークによって予測される信頼スコアを使用して、近隣情報を自動的に導出し、この情報を使用して追跡結果を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 02:39:32 GMT)
Towards Reliable Participation in UAV-Enabled Federated Edge Learning on
Non-IID Data [22.8] Federated Learning(FL)は、多くの参加者が共同でMLモデルをトレーニングできる、分散機械学習(ML)技術である。
FLは、悪意のあるUAVが有毒なローカルモデルをFLサーバーにアップロードする攻撃によって標的にすることができる。
本稿では,信頼性の高い高速UAVを優先することで収束性を高める新しいクライアント選択方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 10:35:06 GMT)
MMBaT: A Multi-task Framework for mmWave-based Human Body Reconstruction
and Translation Prediction [22.6] mmBaTは、人間の身体を推定し、その後のフレームで身体翻訳を予測する新しいディープラーニングフレームワークである。
本手法は,異なるレーダ装置とノイズレベルで収集した2つの公開データセットを用いて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 06:28:19 GMT)
Opara: Exploiting Operator Parallelism for Expediting DNN Inference on
GPUs [21.5] 我々は,Oparaリソースと干渉を考慮したDNN演算子並列スケジューリングフレームワークを提案する。
OparaはまずStreamsとGraphを使用して、複数のDNNオペレータの実行を自動的に並列化する。
我々は、OparaベースのPyTorchとTransformerベースのモデルのプロトタイプを実装し、オープンソース化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 06:48:11 GMT)
DeepCalliFont: Few-shot Chinese Calligraphy Font Synthesis by
Integrating Dual-modality Generative Models [20.8] 特に中国語のフォントのフォント生成は困難で、進行中の課題である。
本稿では,2つのモダリティ生成モデルを統合することで,数ショットの漢字フォント合成のための新しいモデルDeepCalliFontを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:23:12 GMT)
Finger biometric recognition with feature selection [20.6] バイオメトリックスは、機械学習やパターン認識の様々な分野において、安全な自動化された人間の認証のために、現代のデジタル時代には不可欠である。
ハンドジオメトリは有望な生理的バイオメトリック特性であり、アイデンティティ検証に十分な応用領域が配置されている。
親指の複雑な解剖学的基礎と実質的な指間姿勢変化のため、親指が接触のない環境に含まれている間は満足なパフォーマンスが得られない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 13:39:52 GMT)
Resolving Crash Bugs via Large Language Models: An Empirical Study [20.3] クラッシュバグは予期せぬプログラムの動作や終了を引き起こし、高優先度の解決を必要とする。
近年の大規模言語モデル(LLM)であるChatGPTは、様々な領域にまたがる例外的なパフォーマンスのため、大きな注目を集めている。
この研究は、ChatGPTの実際のクラッシュバグ解決能力に関する最初の調査を行い、コード関連および環境関連クラッシュバグのローカライズと修復の両面での有効性に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 13:41:04 GMT)
Mitigating Data Injection Attacks on Federated Learning [20.2] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、複数のエンティティがデータを使ってモデルを協調的にトレーニングすることを可能にするテクニックである。
その利点にもかかわらず、フェデレートされた学習は偽のデータ注入攻撃の影響を受けやすい。
本稿では,フェデレート学習システムにおけるデータインジェクション攻撃の検出と緩和を行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 21:40:38 GMT)
Convergence and complexity of block majorization-minimization for
constrained block-Riemannian optimization [20.1] ブロック化最小化(BMM)は、非排他的部分空間推定のための単純な反復勾配である。
我々の分析はユークリッドの制約を明示的に用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 05:40:19 GMT)
The Role of Robust Generalization in Continual Learning: Better Transfer
and Less Forgetting [20.1] 本稿では,連続学習(CL)におけるロバストな一般化の役割について検討する。
近年の研究では、ロバストな一般化を示すために訓練されたモデルは、より平坦な局所性ミニマを見出す傾向にある。
本稿では,各タスクの形状とテクスチャ表現の両方を学習するオンライン形状・テクスチャ自己蒸留(STSD)手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:34:22 GMT)
Point Cloud Completion Guided by Prior Knowledge via Causal Inference [19.9] 本稿では,ポイントPCと呼ばれる新たなクラウド完了タスクを提案する。
Point-PCはメモリネットワークを用いて形状の先行情報を検索し、因果推論モデルを設計し、欠落した形状情報をフィルタリングする。
ShapeNet-55、PCN、KITTIデータセットの実験結果から、Point-PCは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） (Sat, 16 Dec 2023 04:04:39 GMT)
WRTester: Differential Testing of WebAssembly Runtimes via
Semantic-aware Binary Generation [19.8] WRTesterは,現実のWasmバイナリを分解・組み立てることで複雑なWasmテストケースを生成可能な,新しい差分テストフレームワークである。
予期せぬ動作の根本原因を更に特定するために,実行時に依存しない根本原因特定手法を設計し,バグを正確に検出する。
人気の高いWasmランタイムで33のユニークなバグを発見しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 14:02:42 GMT)
Spatial Deep Learning for Site-Specific Movement Optimization of Aerial
Base Stations [19.0] 無人航空機(UAV)は航空基地局(ABS)として利用でき、様々な緊急シナリオにおいて地上ユーザー(GU)に無線接続を提供する。
M$ と $N$ の指数複雑性を持つNPハード問題であり、カバー範囲が制限された$N$ ABSを共同配置することで、M$ GUs のカバレッジ率を最大化する。
本研究では,サイト固有の環境における移動GUの平均カバレッジ率を最大化するために,マルチABS運動最適化問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 15:52:13 GMT)
Self-Supervised Disentangled Representation Learning for Robust Target
Speech Extraction [18.6] 音声信号は、大域的な音響特性と局所的な意味情報の両方を含むため、本質的に複雑である。
対象音声抽出のタスクでは、参照音声における大域的・局所的な意味情報の特定の要素が話者の混乱を招く可能性がある。
本稿では,この課題を克服するために,自己教師付き不整合表現学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:48:24 GMT)
Learning Differentiable Particle Filter on the Fly [18.5] 微分可能な粒子フィルタは、シーケンシャルベイズ推論技術の新たなクラスである。
本稿では,データ到着時にモデルパラメータを更新できるように,微分可能な粒子フィルタのためのオンライン学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 01:32:23 GMT)
Learning Interpretable Queries for Explainable Image Classification with
Information Pursuit [18.1] Information Pursuit (IP) は、データに関する解釈可能なクエリのシーケンスを欲求的に選択する説明可能な予測アルゴリズムである。
本稿では,データセットから直接解釈可能なクエリの辞書を学習する,新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 21:43:07 GMT)
Semiparametric Regression for Spatial Data via Deep Learning [17.6] 我々は、線形整列単位(ReLU)アクティベーション関数を持つ疎結合のディープニューラルネットワークを用いて、未知の回帰関数を推定する。
本手法は勾配勾配勾配最適化アルゴリズムにより, かなり大きなデータセットを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 11:15:29 GMT)
Online Restless Multi-Armed Bandits with Long-Term Fairness Constraints [17.4] 我々は「長期公正制約」を持つ新しいRMABモデルを導入する。
オンラインRMAB-F設定では、各腕に関連する基礎となるMDPがDMに未知である。
Fair-UCRLは、報酬の後悔と公正性違反の両面において、確率的サブリニア境界を保証することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:35:56 GMT)
Nonreciprocal Generation of Schr\"{o}dinger Cat State Induced by
Topology [16.9] 量子非相互性とトポロジーの相互作用を1次元マイクロキャビティアレイで調べる。
我々は、エッジキャビティにおいて選択された方向の「シュリンガー猫状態」を得る一方、他方の方向の「古典的状態」を得る。
得られた猫状態は、非相反高忠実度、非古典性、および量子コヒーレンスを有する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 13:30:11 GMT)
Runtime Analysis of the SMS-EMOA for Many-Objective Optimization [16.9] 本稿では,多目的最適化のためのSMS-EMOAの厳密な実行時解析を行う。
まず,二目的OJZJベンチマークの m-目的 mOJZJ 問題である多目的 mOJZJ 問題を提案する。
SMS-EMOAは、このベンチマークの全前面を、期待される数$O(M2 nk)$で計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 02:23:09 GMT)
Few-shot Class-incremental Learning: A Survey [16.7] FSCIL(Few-shot Class-Incremental Learning)は機械学習(ML)においてユニークな課題を提示する
本稿は、FSCILの総合的かつ体系的なレビューを提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 23:13:26 GMT)
MusER: Musical Element-Based Regularization for Generating Symbolic
Music with Emotion [16.7] 本稿では,音楽的要素に基づく正則化を潜在空間に導入し,異なる要素をアンタングルする手法を提案する。
潜在空間を可視化することにより、 MusER は非絡み合いで解釈可能な潜在空間が得られると結論付ける。
実験の結果,MusERは感情音楽を生成する最先端のモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:50:13 GMT)
VQCNIR: Clearer Night Image Restoration with Vector-Quantized Codebook [16.2] 夜景撮影は、暗い環境や長時間の露光から生じる、暗い光やぼやけなどの課題に苦しむことが多い。
私たちは、データ駆動の高品質な事前処理の強みを信じ、手動による事前処理の制限を回避するために、信頼性と一貫性のある事前処理の提供に努めています。
VQCNIR(Vector-Quantized Codebook)を用いたClearer Night Image Restorationを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 07:45:12 GMT)
Rethinking Dimensional Rationale in Graph Contrastive Learning from
Causal Perspective [16.1] グラフコントラスト学習(Graph contrastive learning)は、グラフの様々な摂動から不変情報を捉えるのに優れた一般的な学習パラダイムである。
最近の研究は、グラフから構造的理性を探究することに集中し、不変情報の識別可能性を高める。
本稿では,学習可能な次元理性獲得ネットワークと冗長性低減制約を導入した,次元理性対応グラフコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 10:05:18 GMT)
CLIPSyntel: CLIP and LLM Synergy for Multimodal Question Summarization
in Healthcare [16.0] MMQS(Multimodal Medical Question Summarization)データセットを紹介する。
このデータセットは、医用クエリと視覚補助とを組み合わせ、患者のニーズに対するより豊かでニュアンスな理解を促進する。
また、医学的障害を識別し、関連するコンテキストを生成し、医療概念をフィルタリングし、視覚的に認識された要約を作成する4つのモジュールからなるフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:02:05 GMT)
IoTGAN: GAN Powered Camouflage Against Machine Learning Based IoT Device
Identification [15.7] 我々はIoTデバイスのトラフィックを操作するためにIoTGANという新しい攻撃戦略を提案する。
ニューラルネットワークベースの代用モデルを使用して、ターゲットモデルをブラックボックス設定に適合させる。
操作モデルは、代替モデルを回避するために、IoTデバイスのトラフィックに敵の摂動を追加するように訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:20:16 GMT)
Advancing RAN Slicing with Offline Reinforcement Learning [15.3] 本稿では,RANスライシング問題を解決するためにオフライン強化学習を導入する。
オフラインRLが準最適データセットからほぼ最適ポリシーを効果的に学習する方法を示す。
また、各種サービスレベルの要件に適合するオフラインRLの有効性の実証的証拠も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 22:09:50 GMT)
Enhancing Object Coherence in Layout-to-Image Synthesis [15.1] 本稿では,グローバル・セマンティック・フュージョン(GSF)と自己相似機能拡張モジュールを用いた新しい拡散モデルを提案する。
セマンティックコヒーレンスについては,イメージキャプションには画像内のオブジェクト内のセマンティックな関係を定義するための豊富な情報が含まれていると論じる。
物理コヒーレンスを改善するため,各画素の生成プロセスに局所的な物理的コヒーレンスを明示的に統合する自己相似コヒーレンスアテンション(SCA)モジュールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 07:48:49 GMT)
CoAScore: Chain-of-Aspects Prompting for NLG Evaluation [15.0] 自然言語生成(NLG)の評価は、シングルアスペクトからマルチアスペクトパラダイムに移行した。
我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用したCoAScoreと呼ばれるNLG評価指標を提案する。
実験結果から,個人的側面評価と比較して,CoAScoreは人的判断と高い相関性を示すことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 06:57:20 GMT)
Is Learning in Games Good for the Learners? [14.8] 2人のエージェント間の繰り返しのゲームプレイにおいて、報酬と後悔の間のトレードオフを考慮する。
このような平衡は、任意の相手に対する後悔の保証を維持するアルゴリズムのペアによって到達可能であることを示す。
また,ゲーム開始時において,未学習エージェントとの繰り返しプレイを通じて報酬-最適戦略を学習する問題についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 19:35:31 GMT)
Seq2seq for Automatic Paraphasia Detection in Aphasic Speech [14.7] 失語症は失語症の特徴である発話誤りであり、病気の重症度やサブタイプを評価する上で重要な信号である。
伝統的に、臨床医は言語サンプルの翻訳と分析によってパラファシアを手動で識別する。
本稿では,ASRと失語症検出の両方を行うために,エンドツーエンド(E2E)を訓練した新しいシーケンス・ツー・シーケンス(seq2seq)モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 18:22:37 GMT)
CONCSS: Contrastive-based Context Comprehension for Dialogue-appropriate
Prosody in Conversational Speech Synthesis [14.1] 対照的な学習ベースのCSSフレームワークであるConCSSを紹介した。
このフレームワーク内では、CSS特有の革新的なプリテキストタスクを定義します。
また、文脈ベクトルの識別性を高めるために、負のサンプル増分のためのサンプリング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 07:05:16 GMT)
Optimality of Message-Passing Architectures for Sparse Graphs [14.0] スパース設定における特徴デコレーショングラフ上のノード分類問題、すなわちノードの期待次数がノード数で$O(1)$である場合について検討する。
局所ベイズ最適性(英語版)と呼ばれるノード分類タスクに対するベイズ最適性(英語版)の概念を導入する。
最適なメッセージパッシングアーキテクチャは,低グラフ信号のレギュレーションにおける標準と高グラフ信号のレギュレーションにおける典型とを補間することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:28:06 GMT)
Multi-parameter quantum metrology with stabilized multi-mode squeezed
state [14.0] 我々は,貯水池工学を応用した振動捕捉イオンにおいて,2モードの圧縮状態を2つの世俗運動モードに沿って生成し,安定化する。
圧縮された軸に沿った2つの同時集団変位を推定し,古典的限界を超える改善を達成した。
我々の発見の実践的意味は、量子センシング、量子イメージング、および様々な分野を含む幅広い応用に及んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:32:09 GMT)
Generalization Analysis of Policy Networks: An Example of
Double-Integrator [13.0] 本稿では、状態分割と呼ばれる新しい解析手法を用いて、性能劣化の原因を明らかにする。
状態空間の拡大は、飽和度を示すために活性化関数$tanh$を誘導し、状態分割境界を非線形から線形に変換することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 15:06:29 GMT)
Negative Feedback Training: A Novel Concept to Improve Robustness of
NVCIM DNN Accelerators [12.7] 非揮発性メモリ(NVM)デバイスは、Deep Neural Network(DNN)推論の実行時のエネルギー効率とレイテンシが優れている。
ネットワークから取得したマルチスケールノイズ情報を活用した負フィードバックトレーニング(NFT)を提案する。
提案手法は,既存の最先端手法よりも46.71%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:35:35 GMT)
Segment-Based Formal Verification of WiFi Fragmentation and Power Save Mode [12.5] IEEE 802.11ファミリ(英: IEEE 802.11 family of standards)は、何十億ものユーザーが広く使用しているプロトコルである。
WiFiの形式的検証に関するこれまでの研究は、主に4方向ハンドシェイクやその他のセキュリティ面に重点を置いていた。
WiFiプロトコルの機能的側面を推論できる形式的解析手法は存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 22:56:08 GMT)
A User-centered Security Evaluation of Copilot [12.4] 私たちはGitHubのCopilotを評価し、コードのセキュリティに関する長所と短所をよりよく理解しています。
Copilotへのアクセスは,難しい問題に対処する上で,よりセキュアなソリューションであることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 17:41:24 GMT)
Event-Based Contrastive Learning for Medical Time Series [12.0] Event-Based Contrastive Learning (EBCL) は異種患者データの埋め込みを学習する手法である。
我々は、EBCLが重要な下流タスクに対してより優れた微調整性能をもたらすモデルを生成することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:50:24 GMT)
Joint estimation of a two-phase spin rotation beyond classical limit [11.9] 多様なアプリケーションシナリオでは、1つ以上のパラメータを推定する必要があることが多い。
原子ボース-アインシュタイン凝縮体におけるスピン・ネマティック・スクイーズを用いた2つの軸まわりの同時スピン回転の量子エンハンスな測定を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 15:21:00 GMT)
Self-supervised Adaptive Weighting for Cooperative Perception in V2V
Communications [11.8] 協調知覚は、単車知覚の欠点に対処するための効果的なアプローチである。
現在の協調核融合モデルは教師付きモデルに依存しており、任意のチャネル障害による動的性能劣化には対処しない。
チャネル歪みの悪影響を軽減するために, 中間核融合のための自己教師付き適応重み付けモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 06:21:09 GMT)
Fractional Deep Reinforcement Learning for Age-Minimal Mobile Edge
Computing [11.4] 本研究は,AOI( Age-of-Information)によって測定された計算集約更新の時系列に焦点をあてる。
我々は,AoIのタスク更新とオフロードポリシを分断形式で共同で最適化する方法について検討する。
実験の結果,提案アルゴリズムは,いくつかの非フラクタルベンチマークと比較して平均AoIを57.6%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 11:13:40 GMT)
JPIS: A Joint Model for Profile-based Intent Detection and Slot Filling
with Slot-to-Intent Attention [11.1] プロファイルに基づく意図検出とスロットフィリングは、ユーザの発話のあいまいさを軽減するために重要なタスクである。
本稿では,プロファイルに基づく意図検出とスロットフィリングの強化を目的としたジョイントモデルJPISを提案する。
実験の結果,JPISは従来のプロファイルベースモデルよりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 14:50:53 GMT)
Learning from Polar Representation: An Extreme-Adaptive Model for
Long-Term Time Series Forecasting [10.9] 本稿では,距離重み付き自己正規化ニューラルネットワーク(DAN)を提案する。これは極性表現学習によって強化されたストラムフローの長距離予測のための新しい極性適応モデルである。
実生活における4つの水文流れデータセットにおいて、DANは、最先端の水文時系列予測法と長期時系列予測のための一般的な方法の両方を著しく上回っていることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 10:46:48 GMT)
How Far Can Fairness Constraints Help Recover From Biased Data? [10.6] Blum & Stanglは、少数民族における下層表現とラベルバイアスをシミュレートするデータバイアスモデルを提案する。
極端に偏りのある分布であっても、均等な機会制約を持つ公平な分類は、元の分布上で最適に正確かつ公平な分類器を復元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 09:49:31 GMT)
Towards Generalized Multi-stage Clustering: Multi-view Self-distillation [10.4] 既存のマルチステージクラスタリング手法は、独立して複数のビューから健全な特徴を学習し、クラスタリングタスクを実行する。
本稿では,多視点自己蒸留(DistilMVC)を導入し,ラベル分布の暗黒知識を抽出する多段階深層MVCフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 15:24:18 GMT)
RedCore: Relative Advantage Aware Cross-modal Representation Learning
for Missing Modalities with Imbalanced Missing Rates [10.4] マルチモーダル学習はモダリティの欠如の影響を受けやすいため、その実践的応用には大きな障害が生じる。
本稿では、欠落したモダリティのクロスモーダル表現学習のための変動情報ボトルネック(VIB)手法を提案する。
双方向最適化問題を定式化し、トレーニング中のすべてのモダリティの監督を適応的に規制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:51:52 GMT)
Lattice Holography on a Quantum Computer [10.2] スピン系の基底状態は、$(2+1)$-次元双曲格子上で計算する。
我々は,量子デバイスの実現可能な資源を用いて,相関関数が近似スケール不変の挙動を示すことを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 21:48:24 GMT)
Comprehensive Evaluation of ChatGPT Reliability Through Multilingual
Inquiries [10.1] ChatGPTは1億人以上のユーザーを持つ最も人気のある大規模言語モデル(LLM)である。
ジェイルブレイクの脆弱性があるため、ChatGPTは人々の生活に悪影響を及ぼす可能性がある。
マルチリンガルラッピングがChatGPTのジェイルブレイクにつながるかどうかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 19:44:48 GMT)
Semantic-Aware Autoregressive Image Modeling for Visual Representation
Learning [10.0] 本稿では,セマンティック・アウェア・オートレグレッシブ・イメージ・モデリング(SemAIM)手法を提案する。
SemAIMの主な洞察は、セマンティックパッチから、セマンティックパッチの少ないセマンティックパッチへの自動回帰モデルイメージである。
ViT-Bで、SemAIMはImageNet上での微調整で84.1%のトップ-1精度、オブジェクト検出とインスタンス/セマンティックセグメンテーションで51.3%AP、45.4%APを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 14:03:10 GMT)
Integrated Qubit Reuse and Circuit Cutting for Large Quantum Circuit
Evaluation [9.6] 高忠実度で動作可能な量子回路のサイズは、物理量子ビットの量と品質に制限される。
小型量子コンピュータ上で大きな回路を動作させるために、量子ビットの再利用と回路切断を利用する統合的なアプローチであるIQRCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 02:49:28 GMT)
Simplifying Complex Observation Models in Continuous POMDP Planning with
Probabilistic Guarantees and Practice [9.4] 我々は,簡易観測モデルを計画に用いた場合,どのような意味があるのかという問題に対処する。
我々の主な貢献は、単純化されたモデルの統計的全変動距離に基づく新しい確率的境界である。
計算はオフラインとオンラインに分かれることが可能で、計画中にコストのかかるモデルにアクセスすることなく、正式な保証に到達します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 16:45:03 GMT)
Take History as a Mirror in Heterogeneous Federated Learning [9.2] フェデレートラーニング(FL)は、いくつかのクライアントが生データを開示することなく、機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
本稿では,FedHist(Federated Historical Learning)と呼ばれる新しい非同期FLフレームワークを提案する。
FedHistは、非IIDデータと勾配の安定化によって引き起こされる課題に効果的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 11:40:49 GMT)
Asymmetric Norms to Approximate the Minimum Action Distance [9.0] 本稿では,報酬のないマルコフ決定過程の状態表現について述べる。
我々は、この表現がどのようにしてゴール条件付きポリシーを学ぶことができるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:50:17 GMT)
Estimating Entanglement Entropy via Variational Quantum Circuits with
Classical Neural Networks [9.0] 本稿では、古典的ニューラルネットワーク(NN)と変分量子回路を組み合わせた新しいアプローチである量子ニューラルエントロピー推定器(QNEE)を提案する。
QNEEはエントロピーの正確な推定を提供し、入力密度行列の固有値と固有状態も得られる。
数値シミュレーションにより1D XXZ Heisenbergモデルに適用し,QNEEの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 18:59:29 GMT)
User Authentication and Identity Inconsistency Detection via Mouse-trajectory Similarity Measurement [8.9] セッション中およびCAPTCHAの登録・解決時に収集したマウス軌跡の類似性を測定する新しい埋め込みモデルを開発した。
本モデルでは,全ユーザに対して1つの分類器のみを用いて検出タスクを実行し,コストを大幅に削減する。
実験結果は,最先端の時系列分類法よりも,本手法が優れていることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:28:10 GMT)
Machine Learning-Enhanced Prediction of Surface Smoothness for Inertial
Confinement Fusion Target Polishing Using Limited Data [8.4] Inertial Confinement Fusion (ICF)プロセスでは、レーザービームのターゲットとして、高密度炭素からなる約2mmの球状シェルが使用される。
研磨機に接続された振動センサから収集したデータに基づいて表面粗さを予測できる機械学習モデルを提案する。
このようなモデルでは、殻の表面粗さをリアルタイムで生成することができ、最適結果を得るために研磨に必要な変更を加えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 22:40:39 GMT)
On the Trade-off between the Number of Nodes and the Number of Trees in
a Random Forest [8.3] 我々は、$n$変数の多数関数は、$n-T$が定数であれば、それぞれ大きさで$T$$$(n$)決定ツリーのバッグで表現できることを示した。
k$-out-of-n$関数に関する関連する結果も提示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 02:09:34 GMT)
Shedding Light on Software Engineering-specific Metaphors and Idioms [8.3] 比喩やイディオムのような比喩的な言語は、日常的なコミュニケーションにおいて一般的である。
また、GitHubへのコメントなど、Software Engineering (SE)チャネルで見ることができる。
驚くべきことに、SEコミュニケーションにおける図形言語が自動ツールのパフォーマンスに与える影響についての研究が不足している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 02:49:21 GMT)
DeepArt: A Benchmark to Advance Fidelity Research in AI-Generated
Content [8.1] 本稿では,マルチモーダル大言語モデルであるGPT-4の画像合成機能について検討する。
GPT-4で生成した画像のテクスチャ特性の忠実度を評価するためのベンチマークを,手作業で描いた絵とそのAI生成画像から作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 10:17:09 GMT)
In-Sensor Radio Frequency Computing for Energy-Efficient Intelligent
Radar [8.0] 本稿では,大規模RFNNを,その精度をほぼ保ちつつ,コンパクトなRFNNに変換することを提案する。
我々は、ロバストTT-RFNN(RTT-RFNN)をTT-RFNNに組み込むことにより、ロバストTT-RFNN(RTT-RFNN)を構築する。
MNIST と CIFAR-10 データセットを用いた実験により,提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 06:21:42 GMT)
Union Subgraph Neural Networks [7.9] 我々は、新しいタイプのサブ構造から抽出された隣り合う接続情報を注入することで、グラフニューラルネットワーク(GNN)を強化する。
符号化された隣り合う接続性を利用することにより、UnionSNN(Union Subgraph Neural Network)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
グラフレベルとノードレベルの両方のタスクに関する18のベンチマークの実験では、UnionSNNが最先端のベースラインモデルより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 20:29:49 GMT)
Mining Architectural Information: A Systematic Mapping Study [7.9] 建築情報マイニングに関する文献がどのような文献で利用できるかは明らかになっていない。
ソフトウェアリポジトリにおけるアーキテクチャ情報のマイニングに関する文献を特定し,分析し,合成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 13:42:23 GMT)
Let AI Entertain You: Increasing User Engagement with Generative AI and
Rejection Sampling [7.7] 本稿では、ユーザフィードバックを活用して、生成AIによるユーザエンゲージメントを改善するための一般的なフレームワークを提案する。
我々は,オンラインソーシャルネットワークのメール通知対象ライン生成の文脈において,このフレームワークを活用した。
これは、ユーザーエンゲージメントを高めるために生成AIを成功させた業界における、初期のマイルストーンである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:06:12 GMT)
Proportional Representation in Metric Spaces and Low-Distortion
Committee Selection [7.5] ここでは、k 個の点の小さな集合 R が計量空間のより大きな集合の「表現的」であるような新しい定義を導入する。
選挙への適用によって動機づけられた我々は、アルゴリズムが実際の距離を学ばない「通常」モデルに主に焦点をあてる。
結果より, 測定値の歪みが44。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:05:32 GMT)
A Cyber-Physical Architecture for Microgrids based on Deep learning and
LORA Technology [6.8] 本稿では,孤立型ハイブリッドマイクログリッド(HMG)のソーシャルオペレーションのためのサイバー物理アーキテクチャを提案する。
物理面では、様々な再生可能エネルギー源(RES)と化石燃料ベースの分散発電単位(DG)を考慮した最適スケジューリング方式を提案する。
MGのサイバー層については、低域広帯域(LORA)技術に基づく無線アーキテクチャが、スマート電力網の高度計測インフラ(AMI)に導入されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:42:35 GMT)
ElasticLaneNet: A Geometry-Flexible Approach for Lane Detection [6.8] 我々はElasticLaneNetという新しいレーン検出フレームワークを紹介した。
レーン、すなわち暗黙の表現を表現するための、新しく柔軟な方法が提案されている。
この方法は、大きな曲率、交差点における弱い幾何学的特徴、複雑なクロスレーン、Y-shapesレーン、高密度レーンなどを含む複雑なレーンシナリオでよく機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 09:04:44 GMT)
A Competitive Algorithm for Agnostic Active Learning [6.4] アクティブな学習のための最も一般的なアルゴリズムは、不一致係数と呼ばれるパラメータでその性能を表現する。
我々は、任意の二進仮説クラス$H$と分布$D_X$ over$X$に対して最適なアルゴリズムと競合するアルゴリズムを得る。
我々のアルゴリズムの$O(log |H|)$オーバーヘッドよりは、NPハードである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 05:02:11 GMT)
Self-Supervised Face Image Restoration with a One-Shot Reference [6.1] 画像復元のための意味認識型潜時空間探索法(SAIR)を提案する。
与えられた参照画像から意味情報を明示的にモデル化することにより、SAIRは深刻な劣化した画像を確実に復元することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:10:07 GMT)
Federated Learning with Instance-Dependent Noisy Labels [6.1] FedBeatはIDN遷移行列(IDNTM)を用いたグローバルな統計的一貫した分類器の構築を目指している
CIFAR-10 と SVHN で行った実験により,提案手法が最先端手法を著しく上回っていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 05:08:02 GMT)
Deriving Rewards for Reinforcement Learning from Symbolic Behaviour
Descriptions of Bipedal Walking [5.7] 本稿では,シンボル記述から報酬関数を求める新しい手法を提案する。
システム動作はハイブリッドオートマトンとしてモデル化され、システムの状態空間を小さくし、より効率的な強化学習を可能にする。
この手法は二足歩行に適用され、歩行ロボットを状態空間のオーサント上でハイブリッドオートマトンとしてモデル化し、コンパスウォーカーを用いてハイブリッドオートマトンサイクルの後にインセンティブを与える報酬を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 05:37:57 GMT)
EnvGuard: Guaranteeing Environment-Centric Safety and Security
Properties in Web of Things [5.5] Web of Things(WoT)技術は、様々なWoTアプリケーションが環境を自動的に感知し、規制することを可能にする。
違反識別に関する既存の研究は、主に自動化されたアプリケーションの分析に焦点を当てている。
我々は、WoT環境におけるプロパティのカスタマイズ、違反識別、解決実行のための環境中心のアプローチであるEnvGuardを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 13:58:09 GMT)
Debiasing Multimodal Sarcasm Detection with Contrastive Learning [5.4] コントラスト学習を伴うマルチモーダルサルカズム検出フレームワークを提案する。
特に,非類似な単語バイアスを持つ正のサンプルを構築するために,まず反実データ拡張を設計する。
我々は、モデルが堅牢なタスク関連特徴を学習できるようにするために、適応型偏りの対照的な学習メカニズムを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 16:14:50 GMT)
Model-free Learning of Corridor Clearance: A Near-term Deployment
Perspective [5.4] コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)技術の公衆衛生応用は、交通を間接的に調整することで救急医療サービス(EMS)の応答時間を短縮することである。
このトピックに関する既存の研究は、EMS車両の故障が通常の交通に与える影響を見落とし、100%CAVの侵入を仮定し、交差点におけるリアルタイム交通信号タイミングデータと待ち行列長に依存し、最適なモデルに基づくCAV制御戦略を導出する際の交通設定について様々な仮定を行う。
これらの課題を克服し、短期的実世界の適用性を高めるために、深部強化学習(DRL)を用いたCAV制御戦略設計のためのモデルフリーアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 06:08:53 GMT)
Unveiling Empirical Pathologies of Laplace Approximation for Uncertainty
Estimation [5.4] ディープラーニングにおける不確実性推定のためのベイズ的手法を批判的に評価する。
その結果,従来のヘッセン行列の固定法は分布外検出効率に悪影響を及ぼすことが明らかとなった。
我々は、事前精度の最適化にのみ焦点をあてることで、より正確な不確実性推定が得られるという、異なる視点を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 14:46:24 GMT)
Conformer-Based Speech Recognition On Extreme Edge-Computing Devices [5.3] 本稿では,高度なコンバータベースのエンドツーエンドストリーミングASRシステムを,精度の低下を伴わないリソース制約デバイスに適合させるために,一連のモデルアーキテクチャ適応,ニューラルネットワーク変換,数値最適化を提案する。
我々は,小型ウェアラブル端末におけるリアルタイム(0.19)音声認識よりも5.26倍の速さで,エネルギー消費を最小化し,最先端の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 07:27:07 GMT)
Fusing Conditional Submodular GAN and Programmatic Weak Supervision [5.3] PWS(Programmatic Weak Supervision)と生成モデルは、データ収集や手動のアノテーションプロセスに頼ることなく、既存のデータセットの有用性を最大化する重要なツールとして機能する。
PWSは、データの基礎となるクラスラベルを推定するために様々な弱い監視技術を使用し、生成モデルは、主に与えられたデータセットの基盤分布からのサンプリングに集中する。
最近、WSGANは2つのモデルを融合させるメカニズムを提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 07:49:13 GMT)
Mesogeos: A multi-purpose dataset for data-driven wildfire modeling in
the Mediterranean [5.1] Mesogeosは地中海の山火事モデリングのための大規模なデータセットである。
これは、山火事の運転者(気象学、植生、人的活動)を表す変数と、山火事の発火と焼かれた地域に関する歴史的記録を統合している。
Datacube構造は、さまざまな山火事モデリングタスクで機械学習(ML)の使用を評価する機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:07:56 GMT)
A Unified Pre-training and Adaptation Framework for Combinatorial
Optimization on Graphs [4.7] グラフ上での組合せ最適化(CO)のための事前学習と適応の統一フレームワークを提案する。
最初にMax-SATを用いてグラフ上の異なるCOをブリッジする。これは、標準的な公式や論理情報を持つ節で表されるMax-SAT問題に変換できるからである。
事前トレーニングの段階では、モデルのパラメータを初期化するためにMax-SATインスタンスが生成される。
微調整段階では、COおよびMax-SAT問題からのインスタンスを適応するために使用することにより、転送能力をさらに向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:36:04 GMT)
Improving Environment Robustness of Deep Reinforcement Learning
Approaches for Autonomous Racing Using Bayesian Optimization-based Curriculum
Learning [4.3] 堅牢性を達成するための適切なカリキュラムを選択することは、ユーザ中心のプロセスであることを示す。
本研究では,ベイズ最適化を用いたカリキュラム回帰関数の確率論的推論が,堅牢なカリキュラムを見つける上で有望な手法であることを示す。
ベイズ最適化を用いたカリキュラムは,障害物回避を伴う自律走行領域において,バニラディープRLエージェントや手動カリキュラムよりも優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 23:11:52 GMT)
Non-Hermitian Entropy Dynamics in Anyonic-PT Symmetric Systems [4.3] 非正規化密度行列に基づく一般化された非エルミートエントロピーを用いた新しいアプローチを開発する。
提案手法は,反PTおよび正準対称ハミルトンのパラメータ空間の異なる領域における情報力学の3つの顕著なパターンを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 06:45:07 GMT)
The Evolution of Keylogger Technologies: A Survey from Historical Origins to Emerging Opportunities [4.2] キーロガーはかつてサイバー世界にとって大きな脅威だった。
この調査は、キーロガーの歴史的進化を掘り下げ、現在の形を調査している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 13:32:20 GMT)
A Survey on Post-Quantum Cryptography: State-of-the-Art and Challenges [4.2] 我々は、量子後暗号、量子暗号、および量子抵抗暗号の様々なタイプを分析する。
我々は、量子暗号の現在の限界のため、しばしば提示されるような実現可能な解決策ではないと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:17:44 GMT)
Disjunctive Policies for Database-Backed Programs [4.2] 解離依存の形式的意味モデルであるQuantale of Informationは、最近Hunt and Sandsによって導入された。
データベースにおける解離情報の順序付けをキャプチャする新しいクエリベースの構造を導入する。
データベース支援プログラムの解離ポリシーをチェックするための音響強制機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 13:16:22 GMT)
Deep Feature Screening: Feature Selection for Ultra High-Dimensional
Data via Deep Neural Networks [4.2] 本稿では,Deep Feature Screening (DeepFS) と呼ばれる2段階の非パラメトリック手法を提案する。
DeepFSは、超高次元の低サンプルサイズのデータに対して、高精度で重要な特徴を識別することができる。
DeepFSの優位性は、広範囲なシミュレーション研究と実データ分析によって実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 11:17:51 GMT)
PowerInfer: Fast Large Language Model Serving with a Consumer-grade GPU [3.7] 本稿では,1つのコンシューマグレードGPUを備えたパーソナルコンピュータ(PC)上での高速大言語モデル(LLM)推論エンジンであるPowerInferを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 02:27:00 GMT)
Pre-training LLMs using human-like development data corpus [3.6] 我々は,子どもが見るのとほぼ同じ数のトークンを用いて,文脈的単語表現を学習する能力について,LLM(Large Language Models)を事前訓練し評価する。
異なるアーキテクチャで、エポック間のパフォーマンスの変化を評価し、タスクの厳密で厳密なトラックに対する事前トレーニングメトリクスを報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:00:34 GMT)
Policy Learning with Competing Agents [3.5] 意思決定者は、しばしば、治療できるエージェントの数に制限された能力の下で、治療の割り当てポリシーを学ぶことを目指している。
本稿では,そのような干渉が存在する場合のキャパシティ制約された処理課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:17:48 GMT)
On the Computational Benefit of Multimodal Learning [3.5] 特定の条件下では、マルチモーダル学習は計算量で指数関数的に一助学習を上回ることが示される。
具体的には,一助学習のためのNPハードな学習タスクを提案するが,時間内にはマルチモーダルアルゴリズムによって解ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:36:25 GMT)
A Theory of Multimodal Learning [3.5] マルチモーダリティの研究は、マシンラーニングの分野において、比較的過小評価されている。
興味深い発見は、複数のモダリティで訓練されたモデルが、非モダリティタスクでも、微調整された非モダリティモデルより優れていることである。
本稿では,マルチモーダル学習アルゴリズムの一般化特性を研究することによって,この現象を説明する理論的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 01:46:41 GMT)
Non-Markovian Dynamics of Time-Fractional Open Quantum Systems [3.5] TimeFractional Schrodinger Equations (TFSEs) の量子プロセスへの応用は、実際の物理系の時間挙動を理解するための指導である。
我々は TimeFractional Single Qubit Open Systems (TFSQOS) に対して正確に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 15:48:55 GMT)
Amortized Reparametrization: Efficient and Scalable Variational
Inference for Latent SDEs [3.3] 本稿では,データ量,時系列の総長さ,近似微分方程式の剛性と独立にスケールする時間とメモリコストで潜在微分方程式を推定する問題を考察する。
これは、メモリコストが一定であるにもかかわらず、近似微分方程式の剛性に大きく依存する時間複雑性を持つ遅延微分方程式を推論する典型的な方法とは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 22:27:36 GMT)
Do Similar Entities have Similar Embeddings? [3.2] 知識グラフ埋め込みモデル(KGEMs)は、埋め込みとして知られるグラフエンティティのベクトル表現をリンク予測するために開発された。
一般的な仮定は、KGEエンティティ類似性仮定であり、これらのKGEMはグラフの構造を埋め込み空間内に保持する。
本稿では、グラフにおけるエンティティの類似性が本質的に埋め込み空間に反映されているという一般的な仮定に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:08:36 GMT)
Continuous Diffusion for Mixed-Type Tabular Data [3.1] 本稿では,スコアマッチングとスコア決定を組み合わせることで,共通タイプの連続雑音分布を確保する。
また,特徴やデータタイプ毎に異なるノイズスケジュールの影響についても検討する。
その結果、我々のモデルは最先端のベンチマークモデルより一貫して優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:21:03 GMT)
Rethinking Transfer Learning for Medical Image Classification [3.1] 事前訓練された深層モデルからの伝達学習(TL)は、現代の医用画像分類(MIC)における標準的実践である
本稿では,TruncatedTLという,適切なボトム層を再利用・微調整し,残りの層を直接破棄する,新たな戦略をこのファミリーに追加する。
これにより、他の微分TL法と比較して、優れたMIC性能だけでなく、効率的な推論のためのコンパクトモデルが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 20:35:12 GMT)
STELLAR: Siamese Multi-Headed Attention Neural Networks for Overcoming
Temporal Variations and Device Heterogeneity with Indoor Localization [3.0] スマートフォンベースの屋内ローカライゼーションは、モバイルおよびIoTデバイスを屋内でローカライズするためのコスト効率と正確なソリューションとして登場した。
対照的な学習手法を実装した新しいフレームワークSTELLARを提案する。
その結果,最先端技術と比較して精度が8～75%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:12:36 GMT)
Learning, Optimizing, and Simulating Fermions with Quantum Computers [2.8] 量子情報と計算のツールが、これらの両面でどのように役立つかを探る。
我々は、主に部分的状態学習(トモグラフィープロトコル)のタスクを通じて、量子系の減少するが十分で古典的な記述を得る。
同時に、そのようなプロトコルの探索において、量子状態を学ぶことが何を意味するのかという考え方も洗練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 09:57:47 GMT)
What a MESS: Multi-Domain Evaluation of Zero-Shot Semantic Segmentation [2.7] セマンティック(MESS)のマルチドメイン評価のためのベンチマークを構築した。
MESSは、幅広いドメイン固有のデータセットにわたるパフォーマンスの全体的な分析を可能にする。
提案したMESSベンチマークを用いて,最近発表された8つのモデルを評価し,ゼロショット転送モデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 21:11:07 GMT)
Deep Similarity Learning Loss Functions in Data Transformation for Class
Imbalance [2.7] 本稿では、ディープニューラルネットワークを用いて、マルチクラスデータの新しい表現を学習する。
本提案では,学習した組込み表現における例の位置などの特徴の分布を修正し,クラスサイズを変更しない。
マルチクラス不均衡ベンチマークデータセットと3つの分類器を用いた実験は,提案手法の利点を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 23:10:09 GMT)
Where Quantum Complexity Helps Classical Complexity [2.6] 量子コンピューティングの潜在能力を最大限活用するためには、問題解決戦略の適応が不可欠である。
本稿では,量子コンピューティングによる複雑な古典的計算問題を解くことを目的とした先行研究の集約に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 16:02:21 GMT)
A General Search-based Framework for Generating Textual Counterfactual
Explanations [2.6] 本稿では,テキスト領域における反実的説明を生成するための検索ベースのフレームワークを提案する。
当社のフレームワークは、モデルに依存しない、ドメインに依存しない、いつでもです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 09:38:26 GMT)
Steady-state edge burst: From free-particle systems to
interaction-induced phenomena [2.5] その結果,非エルミート皮膚効果と損失格子の虚像的ギャップとの相互作用が,エッジバーストを生じさせることがわかった。
そこで本研究では,対話による非エルミート皮膚効果が生じる多体オープンシステムモデルを提案する。
我々の予測は最先端の実験プラットフォームで検証可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 02:47:09 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） (Sat, 16 Dec 2023 21:54:59 GMT)
Enhancing Accuracy and Robustness of Steering Angle Prediction with
Attention Mechanism [2.2] 我々は、ステアリング角予測の自律運転タスクにおいて、ディープ・ニューラル・アーキテクチャの最も人気のある2つのファミリーを比較した。
我々の導出したモデルは、操舵角度MSEの観点で最先端の結果を得ることができる。
自律運転における セキュリティと堅牢性の重要性を認識し 敵の攻撃に対する 我々のモデルのレジリエンスを評価した
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 04:44:25 GMT)
Uncertainty Quantification in Heterogeneous Treatment Effect Estimation
with Gaussian-Process-Based Partially Linear Model [2.1] 個人間での不均一な治療効果を推定することは、批判的な意思決定を行うための統計ツールとして注目されている。
比較的小さなサンプルサイズ設定での意思決定を支援するために,治療効果推定の不確かさを定量化するベイズ推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:42:28 GMT)
A Comparative Analysis of Large Language Models for Code Documentation
Generation [2.1] 本論文は, GPT-3.5, GPT-4, Bard, Llama2, Starchat などのモデルについて, 精度, 完全性, 妥当性, 可読性, 可読性, タイムテイクなどのパラメータについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 06:40:09 GMT)
PPIDSG: A Privacy-Preserving Image Distribution Sharing Scheme with GAN
in Federated Learning [2.1] 分散学習(FL)は、分散クライアントでのプライバシー保護のための協調トレーニングを可能にするため、注目を集めている。
最近の研究によると、個人データを敵に公開するリスクは依然として残っている。
GAN(PPIDSG)を用いたプライバシー保護型画像配信方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:32:29 GMT)
Neural Operators for Boundary Stabilization of Stop-and-go Traffic [1.9] 本稿では,ニューラル演算子を用いたPDE境界制御設計への新しいアプローチを提案する。
本稿では,トラフィックPDEシステムの安定化を目的とした2種類のニューラル演算子学習手法を提案する。
特定の近似精度条件下では,NOをベースとした閉ループシステムは実用的に安定であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:18:39 GMT)
Inductive Link Prediction in Knowledge Graphs using Path-based Neural
Networks [1.6] SiaILPは、シアムニューラルネットワークを用いたインダクティブリンク予測のためのパスベースモデルである。
WN18RR, FB15k-237, Nell995 のインダクティブバージョンを用いて, リンク予測タスクにおいて, 新たな最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 02:26:09 GMT)
The impact of generative artificial intelligence on socioeconomic
inequalities and policy making [1.5] 生成的人工知能は、既存の社会経済的不平等を悪化させ、改善する可能性がある。
この記事では、生成AIが4つの重要な領域(仕事、教育、健康、情報)に与える影響について、学際的な概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 10:37:22 GMT)
CoCoGen: Physically-Consistent and Conditioned Score-based Generative
Models for Forward and Inverse Problems [1.2] この研究は生成モデルの到達範囲を物理的問題領域に拡張する。
基礎となるPDEとの整合性を促進するための効率的なアプローチを提案する。
各種物理課題におけるスコアベース生成モデルの可能性と汎用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 19:56:10 GMT)
Do Bayesian Neural Networks Weapon System Improve Predictive
Maintenance? [1.0] 我々は、信頼性の高い兵器システムの故障時期をモデル化するために、ニューラルネットワークのためのベイズ推論プロセスを実装した。
合成および実際のデータセットに基づいて、アプローチであるLaplaceNNを分析し、ベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 16:16:28 GMT)
Relating Wigner's Friend scenarios to Nonclassical Causal Compatibility,
Monogamy Relations, and Fine Tuning [0.8] LF no-go定理は因果モデリングの分野において重大な課題をもたらすことを示す。
非古典的因果モデルでは、No Fine-Tuning原則に違反することなくLF不等式違反を説明できないことが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 01:44:24 GMT)
Cross-Linguistic Offensive Language Detection: BERT-Based Analysis of
Bengali, Assamese, & Bodo Conversational Hateful Content from Social Media [0.8] 本稿では,HASOC-2023攻撃言語識別結果から得られた包括的結果と重要な成果について述べる。
主な重点はベンガル語、アサメ語、ボド語の言語領域におけるヘイトスピーチの綿密な検出である。
この作業では、XML-Roberta、L3-cube、IndicBERT、BenglaBERT、BanglaHateBERTといったBERTモデルを使用しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 19:59:07 GMT)
ForceGen: End-to-end de novo protein generation based on nonlinear
mechanical unfolding responses using a protein language diffusion model [0.6] 複雑な非線形力学特性-設計目的を満たすためにタンパク質設計を予測する生成モデルについて報告する。
我々のモデルは、事前訓練されたタンパク質言語モデルからタンパク質配列の深い知識を活用し、機械的展開応答をマッピングして新しいタンパク質を生成する。
我々のモデルは、生物合成に拘束されない巨大なメカノロジータンパク質配列空間を探索する素早い経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 01:39:22 GMT)
Enhancing Person Re-Identification through Tensor Feature Fusion [0.6] 本稿では,テンソル特徴表現とマルチ線形部分空間学習に基づく新しい人物認識システム(PRe-ID)を提案する。
提案手法は,事前学習したCNNを高レベル特徴抽出に活用する。
クロスビュー四分法解析(TXQDA)アルゴリズムは,マルチ線形部分空間学習に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 15:04:07 GMT)
Lecture Notes in Probabilistic Diffusion Models [0.5] 拡散モデルは非平衡熱力学に基づいてゆるやかにモデル化される。
拡散モデルは、元のデータサンプルが属するデータ多様体を学習する。
拡散モデルは、変分オートエンコーダやフローモデルとは異なり、元のデータと同じ次元の潜伏変数を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 09:36:54 GMT)
The DSA Transparency Database: Auditing Self-reported Moderation Actions
by Social Media [0.5] データベースの最初の60日間で、EUの8大ソーシャルメディアプラットフォームが提出した195.61万件の記録を分析した。
さまざまな分野にわたる政策立案者や学者にとって,本研究は大きな意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:02:49 GMT)
Proximal Mean Field Learning in Shallow Neural Networks [0.5] 無限幅の単一の隠蔽層を有する浅層ニューラルネットワークのための独自の学習アルゴリズムを提案する。
解析ツールとしてではなく,計算アルゴリズムとして,平均場学習を実現する。
本アルゴリズムはリスク関数に関連する自由エネルギーの勾配降下を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:41:06 GMT)
Fusion of Deep and Shallow Features for Face Kinship Verification [0.4] この研究は、Multiscale Retinex(MSR)と呼ばれる前処理技術を導入することで、顕著な貢献をしている。
提案手法は,相補的深度(VGG16)と浅部テクスチャ記述子(BSIF)の強度を,ロジスティック回帰(LR)技術を用いてスコアレベルで組み合わせることによって活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 14:36:43 GMT)
Catastrophic Forgetting in Deep Learning: A Comprehensive Taxonomy [0.3] カタストロフィック・フォーッティング(CF)は、ディープラーニングモデルにおいて、精度を著しく低下させる可能性がある。
CFは1989年にマクロスキーとコーエンによって初めて観測され、現在も活発な研究トピックである。
本稿では、勾配降下を学習アルゴリズムとして用いた最近のディープラーニングモデルにおいて、CFに取り組む最近の研究を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 22:24:54 GMT)
FER-C: Benchmarking Out-of-Distribution Soft Calibration for Facial
Expression Recognition [0.2] 顔行動のあいまいさをよりよく反映するために、ferモデルを評価するための基礎的真実ラベルは柔らかであるべきだと論じる。
本フレームワークは,OODシフトの異なるタイプに基づいて,平均情報損失を近似したソフトラベルを提案する。
ベンチマークでテストした5つの最先端FERアルゴリズムに対してキャリブレーションの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:17:01 GMT)
All Attention U-NET for Semantic Segmentation of Intracranial
Hemorrhages In Head CT Images [0.0] U-Netエンコーダ側のチャネルアテンションを使用して、クラス固有の特徴抽出を強化し、U-Netデコーダ側のスペースとチャネルアテンションを使用して、より正確な形状抽出と型分類を行う。
シミュレーションの結果、ベースライン、ResNet50 + U-Netに比べて31.8%改善され、注意の少ない場合よりもパフォーマンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 15:23:22 GMT)
Incoherent Approximation of Leakage in Quantum Error Correction [0.0] 量子エラー訂正符号は一般に計算部分空間の量子状態遷移(漏れ)を考慮しない。
本稿では、量子チャネル上にランダム位相近似(RPA)を導入し、計算部分空間と漏洩部分空間の間の不整合を保存する。
RPAは物理誤差パラメータを持つ繰り返しおよび表面符号において正確な誤差補正統計値が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:52:23 GMT)
Using eye tracking to investigate what native Chinese speakers notice
about linguistic landscape images [0.0] 本稿では、視線追跡技術を用いて、言語景観の実際の固定について研究する。
定着時間と定着時間の2次元において,在来中国語話者の言語景観への定着は,一般的な景観のそれよりも大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:47:54 GMT)
USTHB at NADI 2023 shared task: Exploring Preprocessing and Feature
Engineering Strategies for Arabic Dialect Identification [0.0] 本研究では,表面前処理,形態前処理,FastTextベクトルモデル,TF-IDF特性の重み付け結合の影響について検討する。
評価段階では,F1スコアが62.51%となる,注目すべき結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 20:23:53 GMT)
Tender Notice Extraction from E-papers Using Neural Network [0.0] ネパールでは、テンダー通知は通常全国紙や地方紙で発行される。
興味のある入札者は、新聞のすべての関連する入札通知を検索すべきである。
このプロジェクトは、手動で手動で通知を検索する、この面倒な作業を解決するために作られています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:54:28 GMT)
Symmetric Informationally Complete Measurements Identify the Irreducible
Difference between Classical and Quantum Systems [0.0] 本稿では,最小限の情報完全量子計測(MIC)を線形独立な後量子状態の集合に関連付けるための一般的な手順について述べる。
我々は、対称情報完全測定(SIC)から得られるボルンルールの表現が、少なくとも2つの意味において、この区別を最小化することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 15:43:00 GMT)
Sustainable Data Management: Indefinite Static Data at Rest with
Machine-Readable Printed Optical Data Sheets (MRPODS) [0.0] 本研究は,デジタルデータに永続的安定性を提供する光学符号化手法のユニークな特性について考察する。
実験により,従来のデジタルストレージ方式に比べて,機械可読光符号化の効率が著しく向上していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:29:19 GMT)
Spectroscopy of the $5s5p$ $ ^3 P_0 \rightarrow 5s5d$ $ ^3 D_1 $
transition of strontium using laser cooled atoms [0.0] 磁気光学トラップ(MOT)における原子の定常状態の著しい増加を観察する。
この強化は、暗い5s5p;3P$状態に崩壊した原子の効率的な反発に起因する。
計算した超微細化エネルギーは測定値とよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 05:32:21 GMT)
Self-organized cavity bosons beyond the adiabatic elimination
approximation [0.0] キャビティモードのダイナミクス、量子ゆらぎ、そして個々のランの自己組織化を考慮する。
ボース・ハバード模型の基底状態における真長距離秩序とは対照的に, 非常に長い時間で準長距離秩序と準長距離秩序を観測した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 17:16:13 GMT)
RetailKLIP : Finetuning OpenCLIP backbone using metric learning on a
single GPU for Zero-shot retail product image classification [0.0] 本稿では,CLIPモデルの視覚エンコーダの微細化について提案する。
最寄りの近隣の分類では、新製品の漸進的な訓練は必要とせず、リソースと待ち時間を節約できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 01:23:42 GMT)
Reconfigurable quantum photonic circuits based on quantum dots [0.0] 量子フォトニック回路において、量子ドットを再構成可能な位相シフト器として使用できることを示す。
これらの知見は、低温で互換性があり、高速で、低損失で再構成可能な量子フォトニック回路への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 18:53:30 GMT)
Random Models for Fuzzy Clustering Similarity Measures [0.0] Adjusted Rand Index (ARI) は、ハードクラスタリングを比較するために広く使われている手法である。
本稿では,ハードクラスタリングとファジィクラスタリングの両方に対して直感的で説明可能な3つのランダムモデルを用いて,ARIを計算するための単一のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 00:07:04 GMT)
Quantum tunneling from a new type of generalized Smith-Volterra-Cantor
potential [0.0] 我々はSVC(left(rho, nright)と表記されるパワー(n)のSmith-Volterra-Cantorポテンシャルを導入・解析する。
この新たなポテンシャルは、量子力学におけるカントールのようなポテンシャルシステムに対する新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 17:14:40 GMT)
Primitive Quantum Gates for an $SU(2)$ Discrete Subgroup: Binary
Octahedral [0.0] 我々は48要素の2元オクタヘドラル(mathbbBO$)群のディジタル量子シミュレーションのための原始ゲートセットを構築した。
この非アーベル離散群は、二元四面体群に関する以前の研究よりも$SU(2)$格子ゲージ理論をよりよく近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 01:46:01 GMT)
Prediction of Crash Injury Severity in Florida's Interstate-95 [0.0] 2016年から2021年にかけてフロリダ州州間高速道路95号線で交通事故が発生した。
交通事故の重症度を推定するために 分類法が使われました
AdaboostアルゴリズムはリコールとAUCの点で他より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 18:42:39 GMT)
Predicting Regional Road Transport Emissions From Satellite Imagery [0.0] 本稿では,国連持続可能な開発目標に向けた進展をモニタリングするための,新たな2部パイプラインを提案する。
第1部は、高速道路部の生の衛星画像を取得し、画像内のカウント箇所のトラフィックカウント予測を生成する。
第2部では、これらの予測された交通数やその他の変数を用いて、各車種別に、地方交通機関(LA)の自動車道平均日量(AADT)と温室効果ガス(GHG)の排出量を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 22:29:47 GMT)
PauliComposer: Compute Tensor Products of Pauli Matrices Efficiently [0.0] パウリ行列のテンソル積を効率的に計算する簡単なアルゴリズムを導入する。
これは計算をこの特定のケースに合わせることで行われ、不要な計算を避けることができる。
副産物として、量子シミュレーションにおける1つの重要な計算に対して最適化された方法、すなわち、ハミルトニアンのパウリ基底分解を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 11:44:49 GMT)
Optical flow GNSS for navigation in the Indian subcontinent (NavIC) [0.0] 我々は,光フロートラッキンググローバルナビゲーションシステムとして知られる新しい手法のモデル化を試みた。
微分方程式を用いたこの方法は、インド亜大陸衛星の1500kmの範囲で、地球表面の非常に小さな距離において非常に正確である。
本論文では,その代替となる光学フローシステムに新たなアルゴリズムを設計し,応用分野におけるこれらのアルゴリズムの設計における研究を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 10:35:59 GMT)
On the Validity of the Weak Value Approximation [0.0] 弱値近似は35年間使われてきたが、まだ完全に導出されてはいない。
私はこのギャップを埋め、フォン・ノイマンとクビットプローブモデルの下での弱値近似を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 09:50:03 GMT)
Neural Bradley-Terry Rating: Quantifying Properties from Comparisons [0.0] 我々は未知のアイテムの特性を定量化し評価する新しい機械学習フレームワークであるNeural Bradley-Terry Rating (NBTR)を紹介した。
提案手法はBradley-Terryモデルとニューラルネットワーク構造をシームレスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:01:57 GMT)
Mapping Housing Stock Characteristics from Drone Images for Climate
Resilience in the Caribbean [0.0] 本研究では,超高解像度ドローン画像とディープラーニング技術を用いて,臨界ベースラインハウジングストックデータを高速に生成するワークフローを提案する。
この研究は、AIと地球観測に基づくソリューションを活用するための政府機関内のローカル能力を強化することで、カリブ海の小さな島開発州における住宅セクターの耐気候性を向上させることを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 03:49:40 GMT)
Long-distance high-fidelity continuous-variable quantum key distribution
with non-Gaussian operations: An exact closed form solution [0.0] 純粋損失チャネルの特殊な場合、プロトコルの最大の範囲は、リピータレス量子通信の基本的な限界よりわずか6.5%少ない。
さらに, 余剰雑音の異なる値に対するプロトコルの検証により, 範囲と忠実度のトレードオフであり, プロトコル範囲をわずかに減らしたコストで忠実度の高い値が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:39:58 GMT)
Imitate the Good and Avoid the Bad: An Incremental Approach to Safe
Reinforcement Learning [0.0] 制約付きRLは強化学習における安全な行動を実施するためのフレームワークである。
制約付きRLを解くための最近の手法は、軌道に基づくコスト制約を代理問題に変換する。
トラジェクトリに基づくコスト制約を変更しず、代わりにグッドのトラジェクトリを模倣するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:48:46 GMT)
High-fidelity state transfer via quantum walks from delocalized states [0.0] 本研究では,有界1次元経路上に配置された量子ウォークによる状態伝達について検討する。
開始位置と反足脚位置を重畳した状態では,長期間にわたり高い忠実度を保っている。
また、離散時間量子ウォークを探索し、ウォーク全体を通して量子ビットの忠実度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:18:06 GMT)
Gravitational wave memory and quantum Michelson interferometer [0.0] 非線形光学相互作用と時間変動重力場を組み合わせた量子マイケルソン干渉計の出力について検討した。
その結果, 干渉計の出力の位相シフトと重力波の振幅との標準的関係から逸脱することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 13:58:57 GMT)
From Dialogue to Diagram: Task and Relationship Extraction from Natural
Language for Accelerated Business Process Prototyping [0.0] 本稿では、依存性解析と名前付きエンティティ認識(NER)の利用を、我々のアプローチの中心とする現代的ソリューションを紹介します。
我々は,行動関係の同定にSVO(Subject-Verb-Object)構造を用い,コンテキスト理解のためのWordNetなどの意味分析ツールを統合する。
このシステムはデータ変換と視覚化を十分に処理し、冗長に抽出された情報をBPMN(Business Process Model and Notation)ダイアグラムに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 12:35:28 GMT)
Exponential Qubit Reduction in Optimization for Financial Transaction
Settlement [0.0] 我々は、[Tan et al., Quantum 5, 454 (2021) で提示された量子ビット効率の符号化を拡張し、規制金融取引所が提供するデータから構築された金融取引決済問題の事例に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 14:59:09 GMT)
Exploring UMAP in hybrid models of entropy-based and representativeness
sampling for active learning in biomedical segmentation [0.0] 医療セグメント化におけるアクティブラーニングの文脈におけるエントロピーベースおよび代表性サンプリング手法のハイブリッドモデルについて検討した。
その結果,Entropy-UMAPサンプリング手法のハイブリッド組み合わせにより,ランダムなベースラインに対して統計的に有意なDiceスコアの優位性が得られた。
このことは、エントロピーに基づく手法と UMAP 手法の間には、前者が後者に先行してアクティブラーニングのハイブリッドモデルが存在するという興味深い相乗効果が存在するという予備的な証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 07:40:09 GMT)
Enabling Accelerators for Graph Computing [0.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データを学ぶための新しいパラダイムを提供する機械学習の分野に革命をもたらした。
この論文では、GNNが基盤となるハードウェアとどのように相互作用するかをよりよく理解することを目的としている。
各種GNNワークロードを効率的に処理できる最先端ハードウェアアクセラレータを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 23:31:20 GMT)
Democratize with Care: The need for fairness specific features in
user-interface based open source AutoML tools [0.0] Automated Machine Learning (AutoML)は、機械学習モデル開発プロセスを効率化する。
この民主化により、多くのユーザー(非専門家を含む)が最先端の機械学習の専門知識にアクセスし利用できるようになる。
しかし、AutoMLツールはまた、これらのツールがデータを処理する方法、モデル選択、そして採用される最適化アプローチのバイアスを伝播する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 19:54:00 GMT)
Continuous Prompt Generation from Linear Combination of Discrete Prompt
Embeddings [0.0] 本稿では、離散的なプロンプト埋め込みによる連続的プロンプト構築手法を提案し、連続的プロンプト解釈可能性および推論精度の向上を評価する。
手動で設計した離散プロンプトのセット$mathcalD$に対して、各プロンプトをテンソル形式にトークン化し、これらのプロンプトの線形結合が自然言語理解タスクのより高いパフォーマンスに対応するような重みを予測できるようにモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 05:02:06 GMT)
Collect and Connect Data Leaves to Feature Concepts: Interactive Graph
Generation Toward Well-being [0.0] 特徴の概念とデータの葉は、データセットを使って創造的な思考を育み、日々の生活で幸福を生み出すために発明されている。
単に言い換えれば、対象とする特徴概念に基づいて、選択された、および収集された、対応するデータセットから検出されるイベントフローの要約であるデータ葉をアタッチする、という考え方だ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:23:12 GMT)
Chatbots as social companions: How people perceive consciousness, human
likeness, and social health benefits in machines [0.0] 一般的な仮説は、人間の相互作用を傷つけたり置き換えたりすることで、仲間のボットは社会的健康に有害である、というものである。
共用ボットが社会の健康に与える影響を理解するために,共用ボットを使用した人々と非使用者を調査した。
しかし、ユーザーと非ユーザーの間では、より意識的で人間的なボットを知覚することは、より肯定的な意見とより良い社会的健康的利益と相関していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 17:55:06 GMT)
Bootstrap methods for digitized scalar field theory [0.0] エネルギー固有状態における観測可能量の様々なパワーをリンクする一般的な正の制約は、エネルギー固有値に対して許容される領域を見つけるために用いられる。
再帰的手法は、観測可能量とハミルトニアンとの可換性を調べることによって導かれる。
我々は、この自己整合性(ブートストラップ)アプローチが、調和ベースにおけるデジタルスカラー場理論の研究にどのように適用できるかを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 23:17:58 GMT)
Annotation-Free Automatic Music Transcription with Scalable Synthetic
Data and Adversarial Domain Confusion [0.0] 本稿では, 拡張性のある合成音声を用いて, 事前学習や対向領域の混乱を回避し, アノテーションなしの書き起こしモデルを提案する。
提案手法は,注釈付き実音声データの混合による学習に比べて,アノテーションのない条件下で高い精度を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 10:07:18 GMT)
Active Reinforcement Learning for Robust Building Control [0.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、Atariゲーム、Goのゲーム、ロボット制御、ビルド最適化で大きな成功を収めた、最適な制御のための強力なツールである。
教師なし環境設計 (UED) は, エージェントが特別に選抜された環境において, 学習を支援するための訓練を行う, この問題に対する解決策として提案されている。
この結果から,ActivePLRはエネルギー使用量を最小限に抑えつつ,建物制御の際の快適さを最大化しながら,最先端のUEDアルゴリズムより優れた性能を発揮できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 02:18:45 GMT)
A novel multi-layer modular approach for real-time fuzzy-identification
of gravitational-wave signals [0.0] 本稿では,音声処理技術に触発された重力波のリアルタイム検出のための新しい階層化フレームワークを提案する。
本稿では,フレームワークの基本概念と,最初の3つのレイヤの導出について述べる。
畳み込みニューラルネットワークのようなより複雑なアプローチと比較して、我々のフレームワークは精度が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 15:36:26 GMT)
A new method color MS-BSIF Features learning for the robust kinship
verification [0.0] 本稿では,親族認証のためのMS-BSIF学習法とMS-LBPを提案する。
血縁検証(きゅうがく、英: Kinship confirmed)とは、一対の顔の間の血縁を認識するために機械を訓練する作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 15:21:51 GMT)
A charge-preserving method for solving graph neural diffusion networks [0.0] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルに基づく拡散問題の数学的解釈について述べる。
進化の流れに沿って電荷値とそれらの保存を知っていれば、GNNや他のネットワークが学習能力でどのように機能するかを理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 01:06:31 GMT)
A Quantum Approximate Optimization Algorithm Based on CNR Operation [0.0] 本稿では、比較と置換(CNR)演算を導入し、汎用的な純粋量子近似アルゴリズムを提案する。
CNR の演算は$t$ acillary qubits の助けを借りて実装される。
提案アルゴリズムは,CNR演算に基づいて,$p$レベルの分割・対数構造を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 08:56:22 GMT)
A Concentration Bound for TD(0) with Function Approximation [0.0] 私たちは、マルコフ連鎖の1つのサンプルパスからサンプルを採取して、オンラインTD学習に取り組みます。
我々は、TD(0) をマルティンゲールとマルコフの雑音による縮約近似アルゴリズムとして扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 16 Dec 2023 11:33:12 GMT)