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- Multilingual Multimodality: A Taxonomical Survey of Datasets, Techniques, Challenges and Opportunities [10.7]
マルチ言語とマルチモーダル(MultiX)ストリームの統合について検討する。 我々は、並列アノテーションで研究された言語、金または銀のデータを調べ、これらのモダリティと言語がモデリングにおいてどのように相互作用するかを理解する。 モデリングアプローチの長所と短所とともに、どのシナリオを確実に使用できるのかをよりよく理解するために、モデリングアプローチについて説明します。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 30 Oct 2022 21:46:01 GMT)
- Deep Generative Models on 3D Representations: A Survey [31.8]
変分オートエンコーダ(VAE)やGAN(Generative Adversarial Network)などの深層生成モデルは、2次元画像合成において大きな進歩を遂げている。本質的に効率的な表現(ピクセルグリッド)を持つ2D画像とは異なり、3Dデータを表現することははるかに多くの課題に直面する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Oct 2022 17:59:50 GMT)- point cloud、mesh、voxel grid 等をアウトプットとする、3次元データ生成モデルのサーベイ
- State of the Art in Dense Monocular Non-Rigid 3D Reconstruction [101.0]
モノクル2D画像から変形可能なシーン(または非剛体)の3D再構成は、コンピュータビジョンとグラフィックスの長年、活発に研究されてきた領域である。 本研究は,モノクラー映像やモノクラービューの集合から,様々な変形可能な物体や複合シーンを高密度に非剛性で再現するための最先端の手法に焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 27 Oct 2022 17:59:53 GMT)
- Trustworthy Human Computation: A Survey [21.4]
人間計算（Human Computation）はAIのみでは解くのが難しい問題を多くの人間と協力して解くアプローチである。 人間計算ではAIと人間の信頼関係を構築することが重要だ。本調査は,信頼性の高い人間計算の実現に向けた基礎研究である。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Oct 2022 01:30:50 GMT)- Human ComputationとAIの信頼性のサーベイ
- AIの社会実装の上で重要であり、とても勉強になる
- 信頼性、説明性、いろいろな観点があるが実装するのはとても難しい…
- A Survey on Artificial Intelligence for Music Generation: Agents, Domains and Perspectives [10.3]
人間がどのように音楽を作曲し、新しいAIシステムがそのようなプロセスを模倣するかを説明する。 AIモデルとアルゴリズムがいかにして音楽を生成するかを理解するために、私たちは、音楽生成プロセスに参加するエージェントを探索、分析、記述する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Oct 2022 11:54:30 GMT)- 音楽生成のサーベイ
- 生成系が盛り上がるなか、音楽生成も興味深いターゲットだと思う
- A Survey of Computer Vision Technologies In Urban and Controlled-environment Agriculture [10.0]
制御環境農業(CEA)は多くの経済的、環境的、社会的利益を提供している。 CEAは、植物状態のリアルタイムモニタリングの採用において、コンピュータビジョン(CV)とうまく結合する。 本論文は,CV研究者に農業応用と農業従事者に,CVが提供するソリューションを親しんだものである。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 20 Oct 2022 14:51:01 GMT) - Controlled-environment Agricultureにおけるコンピュータービジョン利用(CV4CEA)のサーベイ。
- Vision-Language Pre-training: Basics, Recent Advances, and Future Trends [158.3]
近年,マルチモーダルインテリジェンスのための視覚言語事前学習法が開発されている。 各カテゴリについて、最先端の手法の総合的なレビューを行い、現在進行中の進歩と課題について論じる。 また,研究コミュニティにおいて,大規模基盤モデル,統合モデリング,文脈内数発の学習,知識,堅牢性,コンピュータビジョンなど,高度なトピックが積極的に検討されていることについても論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 17 Oct 2022 17:11:36 GMT)- 画像-言語のマルチモーダルモデルに対する極めて詳細なサーベイ
- Deep Clustering: A Comprehensive Survey [53.4]
クラスタリング分析は、機械学習とデータマイニングにおいて必須の役割を果たす。 ディープ・クラスタリングは、ディープ・ニューラルネットワークを使ってクラスタリングフレンドリーな表現を学習することができるが、幅広いクラスタリングタスクに広く適用されている。 ディープクラスタリングに関する既存の調査は、主にシングルビューフィールドとネットワークアーキテクチャに焦点を当てており、クラスタリングの複雑なアプリケーションシナリオを無視している。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 9 Oct 2022 02:31:32 GMT)
- A Survey on Extreme Multi-label Learning [72.9]
マルチラベル学習は、近年、学術分野と産業分野の両方から大きな注目を集めている。 計算とメモリのオーバーヘッドのため、それらを非常に大きなラベル空間に直接適応することは不可能である。 eXtreme Multi-label Learning (XML)は重要なタスクとなり、多くの効果的なアプローチが提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 8 Oct 2022 08:31:34 GMT)- ラベル空間が極めて大きい設定、eXtreme Multi-label Learning (XML)のサーベイ
- An Empirical Study on Finding Spans [31.4]
エンド・ツー・エンドの情報抽出システムのトレーニングに活用できるアプローチに着目する。 タスク特性を考慮せずに、すべての下流タスクをうまく解決できる銀の弾丸がないことを認識します。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Oct 2022 08:15:48 GMT)- Named Entity Recognition (NER)、Event Extraction (EE)、Relation Extraction (RE)、Coreference Resolution (CR)といったスパンを発見するタスク（典型的には下記）に関するサーベイ
- 当然かもだが銀の弾丸はない「we found that there is not a single recipe that is best for all scenarios」とのこと
- Requirements Engineering for Machine Learning: A Review and Reflection [39.0]
本稿では,機械学習アプリケーションにおける要件工学プロセスの概要について述べる。 産業データ駆動インテリジェンスアプリケーションの例も、前述のステップに関連して議論されている。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 3 Oct 2022 12:24:39 GMT)- 機械学習アプリケーションにおける要求をレビューした論文。CRISP-DM と CRISP-ML(Q)の差のようにデータ分析とは異なる点が面白い。
- 「Fig 1: General collaborations of Stakeholders involved in ML Application Development」は役割分担（興味）を整理するうえでも面白い。