Exact Asymptotics for Learning Tree-Structured Graphical Models with
Side Information: Noiseless and Noisy Samples [76.0] 我々は、独立に描画されたサンプルからIsing木構造図形モデルを学習する精度を導出する。
サンプルがランダムノイズで観測されるシナリオにまで結果を拡張する。
以上の結果から, 試料径を数百倍に抑える実験結果と有意な一致を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 02:42:40 GMT)
It's Morphin' Time! Combating Linguistic Discrimination with
Inflectional Perturbations [68.2] 完全な標準英語コーパスのみが、非標準言語的背景から少数民族を区別するためにニューラルネットワークを前提としている。
我々は、単語の屈折形態を乱して、可塑性で意味論的に類似した逆の例を作る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 04:01:43 GMT)
The Right Tool for the Job: Matching Model and Instance Complexities [63.0] NLPモデルが大きくなればなるほど、訓練されたモデルを実行するには、金銭的・環境的なコストを発生させる重要な計算資源が必要である。
我々は、推論中、早期(かつ高速)の"exit"を可能にする文脈表現微調整の修正を提案する。
3つのテキスト分類データセットと2つの自然言語推論ベンチマークの2つのタスクで、5つの異なるデータセットに対して提案した修正を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 03:45:10 GMT)
Smart Urban Mobility: When Mobility Systems Meet Smart Data [55.5] 都市人口は都市部で約25億人に達し、道路交通量は2050年までに12億台を超えた。
輸送部門の経済貢献は欧州のGDPの5%を占め、アメリカでは平均482.05億ドルの費用がかかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 13:53:01 GMT)
Character Matters: Video Story Understanding with Character-Aware
Relations [47.7] ビデオストーリー質問回答(VSQA)は、モデルのより高度な理解能力をベンチマークする効果的な方法を提供する。
現在のVSQAメソッドは、単にシーンから一般的な視覚的特徴を抽出するだけである。
本稿では,文字認識関係を改良する新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 06:51:13 GMT)
Intermediate-Task Transfer Learning with Pretrained Models for Natural
Language Understanding: When and Why Does It Work? [44.9] 特定の目標タスクに対して、中間タスクトレーニングが有益である時期と理由についてはあまり理解されていない。
110の中間目標タスクの組み合わせで事前学習したRoBERTaモデルを大規模に検討する。
高いレベルの推論と推論能力を必要とする中間タスクが最善である傾向が観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 05:23:02 GMT)
Compressing Recurrent Neural Networks Using Hierarchical Tucker Tensor
Decomposition [39.8] リカレントニューラルネットワーク(RNN)はシーケンス解析やモデリングに広く利用されている。
RNNは通常、高次元データを処理する際に非常に大きなモデルサイズを必要とする。
階層タッカー(HT)分解を用いたコンパクトRNNモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 05:15:20 GMT)
How Much Off-The-Shelf Knowledge Is Transferable From Natural Images To
Pathology Images? [36.0] 近年の研究では、病理画像解析において自然画像から得られる知識を再利用するために転写学習を活用している。
本稿では,特定のレイヤによる知識獲得を定量化するためのフレームワークを提案する。
初期の層によって生成される一般的な表現は、様々な画像分類アプリケーションで伝達された知識を伝達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 01:44:42 GMT)
Semi-Supervised Dialogue Policy Learning via Stochastic Reward
Estimation [33.7] 我々は、ターンバイターンの報酬を提供するための最適なポリシーのステートアクションペアから学ぶために報酬学習を導入する。
このアプローチには、人間対人間対話の完全なステートアクションアノテーションが必要である。
半教師付き政策学習のための新たな報酬学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 06:28:44 GMT)
What Was Written vs. Who Read It: News Media Profiling Using Text
Analysis and Social Media Context [32.9] 現在のフェイク、偏見、プロパガンダ的なコンテンツの拡散は、疑わしいすべての主張を事実確認することを不可能にした。
ニュースメディア全体をプロファイルし、偽のコンテンツや偏見のあるコンテンツを掲載する可能性があるものを探すことができる。
このアプローチにより、発行された瞬間に“フェイクニュース”を検出することが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 22:00:08 GMT)
Learning Implicit Text Generation via Feature Matching [31.8] 生成的特徴マッチングネットワーク(GFMN)は、画像の暗黙的生成モデルを訓練するためのアプローチである。
逐次データに有効な新しいGFMNの定式化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 00:17:49 GMT)
Domain-specific loss design for unsupervised physical training: A new
approach to modeling medical ML solutions [31.7] 本稿では,光屈折ネットワーク,損失関数,トレーニングスキームである OpticNet を提案する。
単一光線トレーシングを用いた高精度な光伝搬眼モデルを構築した。
我々のネットワークは標準手順で訓練されたシステムよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 14:39:23 GMT)
Cloud-based Federated Boosting for Mobile Crowdsensing [29.5] 我々は,モバイルクラウドセンシングにおけるプライバシー保護の極度勾配向上を実現するために,秘密共有ベースのフェデレート学習アーキテクチャであるFedXGBを提案する。
具体的には、まず秘密共有を用いて、XGBoostのセキュアな分類と回帰木(CART)を構築する。
そこで我々は,モバイルクラウドセンシングにおけるXGBoostのモデルプライバシ保護のためのセキュアな予測プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 08:49:01 GMT)
SocialTrans: A Deep Sequential Model with Social Information for
Web-Scale Recommendation Systems [29.2] 本稿では,ソーシャルレコメンデーションのための新しい深層学習モデルSocialTransを提案する。
最初のモジュールは、ユーザの個人的な好みをモデル化する多層トランスフォーマーに基づいている。
第2のモジュールは多層グラフアテンションニューラルネットワーク(GAT)であり、ソーシャルネットワーク内の友人間の社会的影響の強さをモデル化するために使用される。
最後のモジュールは、ユーザの個人的な好みと社会的に影響された好みをマージし、レコメンデーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 03:39:45 GMT)
Towards Measuring Adversarial Twitter Interactions against Candidates in
the US Midterm Elections [25.4] 我々は,2018年の米総選挙に臨む米下院の候補者に対する敵対的相互作用を計測する。
我々は、特定の候補に向けられた有害なコンテンツでツイートを検出する新しい手法を開発した。
我々はこれらの手法を用いて、攻撃的名声、暴力の脅威、不信任情報の投稿、アイデンティティへの攻撃、敵対的メッセージの繰り返しなど、選挙で見られる敵の対話の幅を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 10:00:41 GMT)
schuBERT: Optimizing Elements of BERT [22.5] 我々は、より軽量なモデルを得るため、BERTのアーキテクチャ選択を再考する。
アルゴリズムによって選択された正しい設計次元を減らし,より効率的な光BERTモデルが得られることを示す。
特に、私たちのschuBERTは、3つのエンコーダ層を持つBERTと比較して、GLUEとSQuADデータセットの平均精度を6.6%以上提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 21:56:04 GMT)
AutoCLINT: The Winning Method in AutoCV Challenge 2019 [21.8] 本稿では,優勝方式であるAutoCLINTについて紹介する。
提案手法は、効率的なコード最適化を含む自律的なトレーニング戦略を実装し、事前訓練されたネットワークの高速適応を実現するために、自動データ拡張を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 05:50:38 GMT)
On Weakening Strategies for PB Solvers [19.8] 現在の擬ブール解法は、競合解析中に新しい制約を推測するために切断平面証明システムの異なる変種を実装している。
これらの変種の一つは一般化分解であり、強い制約を推測することができるが、それが生成する係数の増大に悩まされる。
別の変種は弱化と除算を使い、実際はより効率的だがより弱い制約を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 15:40:55 GMT)
sCrop: A Internet-of-Agro-Things (IoAT) Enabled Solar Powered Smart
Device for Automatic Plant Disease Prediction [19.5] 本稿では, 植物病自動予測の例として, インターネット・オブ・アグロ・シングス(IoAT)の新たな概念について述べる。
これは、連続的なセンシングと農業の自動化を支援する、ソーラー対応センサーノードで構成されている。
提案システムは太陽エネルギーを用いたエネルギー効率の良い電力供給方式を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 05:54:28 GMT)
Vehicle Re-Identification Based on Complementary Features [18.6] 車両のRe-IDの目的は、複数のカメラにまたがる同じ車両を回収することである。
これは、Intelligent Traffic System(ITS)とスマートシティに多大な貢献をする可能性がある。
提案手法は,異なるネットワークから抽出した特徴を融合させて,これらのネットワークの利点を生かし,補完的な特徴を実現することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 15:24:51 GMT)
The Impact of Presentation Style on Human-In-The-Loop Detection of
Algorithmic Bias [18.1] 半自動バイアス検出ツールは、リコメンデーションリストやビジュアルキューを使用して自動的に検出されたバイアスのレポートを表示することが多い。
バイアスレポートのレビューにおいて,プレゼンテーションスタイルがユーザの行動に与える影響について検討した。
バイアス検出タスクを特徴付ける2つの軸として,情報負荷と包括性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 22:30:29 GMT)
The Structured Weighted Violations MIRA [17.8] 我々は、構造化重み付き違反パーセプトロン(SWVP)に基づく新しい構造化予測アルゴリズム(Dror and Reichart, 2016)を提案する。
我々は,Dror と Reichart, 2016 で開発された概念と強力な構造化予測アルゴリズムを組み合わせることで,シーケンスラベリングタスクの性能を向上させることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 11:02:46 GMT)
LinCE: A Centralized Benchmark for Linguistic Code-switching Evaluation [13.9] 言語コードスイッチング評価(LinCE)のためのベンチマークを提案する。
LinCEは4つの異なるコード変更言語ペアをカバーする10のコーパスを結合する。
LSTM,ELMo,多言語BERTなど,さまざまな人気モデルのスコアを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 00:00:08 GMT)
SAIA: Split Artificial Intelligence Architecture for Mobile Healthcare
System [12.0] モバイル医療システムのための分散人工知能アーキテクチャであるSAIAを提案する。
我々はメタ情報に基づく意思決定ユニットを提案し、クライアントがキャプチャしたサンプルが組み込みAIやネットワークAIによって操作されるべきかどうかを調整できる。
以上の結果から,SAIAは,有効性と効率の両面で,ベースラインを一貫して上回っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 05:00:59 GMT)
Utility-aware Privacy-preserving Data Releasing [7.5] 本稿では2段階の摂動に基づくプライバシー保護データ公開フレームワークを提案する。
まず、特定の事前定義されたプライバシとユーティリティの問題がパブリックドメインデータから学習される。
そして、学習した知識を活用して、データ所有者のデータを民営化したデータに正確に摂動させます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 05:32:46 GMT)
Prototype Refinement Network for Few-Shot Segmentation [6.8] 本稿では,プロトタイプ・リファインメント・ネットワーク(PRNet)を提案する。
まず、既知のクラスのサポートとクエリの両方からプロトタイプを双方向に抽出することを学ぶ。
PRNetは1ショット設定で13.1%という大きなマージンで既存の手法を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 07:17:59 GMT)
Comment on "No-Reference Video Quality Assessment Based on the Temporal
Pooling of Deep Features" [6.7] ニューラルプロセッシングレター50,3では、ブラインドビデオ品質評価のための機械学習アプローチが提案された。
これは、深層畳み込みニューラルネットワークの最後のプール層から取り出されたビデオフレームの特徴の時間プールに基づいている。
この方法は、2つの確立されたベンチマークデータセットで検証され、以前の最先端モデルよりもはるかに良い結果が得られた。
当初報告された不正な性能結果が,データ漏洩の2例の結果であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 09:28:01 GMT)
Photo style transfer with consistency losses [5.8] 1枚の深層畳み込みネットワーク(畳み込みネットワーク)をトレーニングし、それぞれが1枚の写真のスタイルをもう1つの写真に転送する。
光リアリズムを実現するために,サイクル一貫性損失と自己一貫性損失を組み合わせたコンテンツ保存機構を導入する。
ネットワークパラメータの小さなサブセットだけをリトレーニングすることは、これらの共振器を新しいスタイルに適応するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 09:58:06 GMT)
High Resolution Face Age Editing [5.8] 敵の訓練は 画像操作において 最も視覚的に印象的な結果を生み出しました
顔年齢編集のためのエンコーダデ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） (Sat, 9 May 2020 09:59:51 GMT)
Generating Pertinent and Diversified Comments with Topic-aware
Pointer-Generator Networks [5.0] topic-aware Pointer-Generator Networks (TPGN) に基づく新しい生成モデルを提案する。
記事中の話題情報をキャプチャするためのキーワードレベルおよびトピックレベルのエンコーダアテンション機構を設計する。
トピック情報をポインタジェネレータネットワークに統合し、コメント生成をガイドする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 09:04:09 GMT)
Optimized Quantum Compilation for Near-Term Algorithms with OpenPulse [5.0] マイクロアーキテクチャレベルで直接制御を利用するコンパイラを導入し、量子プログラムの大幅な改善を実現する。
我々は、OpenPulse制御インタフェースを介して制御されるIBM量子コンピュータ上で、数百万の実験的ショットを用いて、我々の技術を検証する。
代表的なベンチマークでは、パルス制御技術は標準ゲートベースのコンパイルと比較して1.6倍低いエラー率と2倍速い実行時間を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 03:08:55 GMT)
Analogue Gravity on a Superconducting Chip [4.6] 真空中における加速光検出器に対するアンルー効果と同様に、ホーキング蒸発ブラックホールのアナログが超伝導マイクロ波回路を用いて実現される可能性について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 16:23:47 GMT)
A Social Search Model for Large Scale Social Networks [4.4] 検索システムは、ソーシャルなつながりを索引づけ用語として扱い、密接なソーシャルなつながりに偏って意味のある結果を生成する。
ディープニューラルネットワークは、パーソナライズとテキストの関連性に共同で対処する2towerアプローチで、テキストと社会的関連性を扱う。
システムはFacebookにデプロイされ、何十億ものユーザーが自分のつながりから投稿を見つけるのを効率的に支援している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 02:59:02 GMT)
Multi-Task Learning in Histo-pathology for Widely Generalizable Model [3.2] 計算病理学領域における深層マルチタスク学習の予備的結果を示す。
開発途上国でもっとも普及しているがんの1つであるパッチワイド口腔癌の分類から、多核種分類・分類まで、11のタスクが組み合わさっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 12:13:43 GMT)
Provable Robust Classification via Learned Smoothed Densities [1.6] 雑音の測定値から、$widehatx(Y)$, $textitBayes estimator$$ $X$という、ロバストな分類の問題を定式化する。
学習されたスムーズなエネルギー関数と線形分類器により、経験的防御と競合する堅牢な精度の証明可能な$ellを達成できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 19:52:32 GMT)
CFDNet: a deep learning-based accelerator for fluid simulations [1.6] CFDは、飛行機の翼のリフトや自動車のドラッグなどの工学的な量の興味を予測するために使用される。
多くの興味あるシステムはCFDシミュレーションを評価するコストがかかるため、設計の最適化には不当に高価である。
本稿では,物理シミュレーションとディープラーニングを組み合わせたフレームワークCFDNetを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 18:06:09 GMT)
Generalizing Outside the Training Set: When Can Neural Networks Learn
Identity Effects? [1.3] 標準アーキテクチャによるディープニューラルネットワークやバックプロパゲーションによるトレーニングを含むアルゴリズムのクラスが、新しい入力に一般化可能であることを示す。
我々は,新しい入力に一般化するアルゴリズムの能力に対する異なる入力エンコーディングの効果を探索する計算実験で,我々の理論を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 01:08:07 GMT)
Attend to the beginning: A study on using bidirectional attention for
extractive summarization [1.1] 本稿では,抽出要約モデルの性能向上のために,文書の開始に参画することを提案する。
我々は、テキストデータの最初の数文に出席することで、テキストの早期に重要な情報を導入する傾向を生かしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 03:13:38 GMT)
Dual-track Music Generation using Deep Learning [1.0] 左利きと右利きのピアノ音楽の相互依存性をモデル化可能な,クラシックピアノ音楽を生成するための新しいデュアルトラックアーキテクチャを提案する。
評価手法として,MuseGANプロジェクトと真の音楽を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 02:34:39 GMT)
Efficient Quantum Circuits for Accurate State Preparation of Smooth,
Differentiable Functions [0.8] 線形サイズと深さの回路で高精度に対応できる量子状態の族が存在することを示す。
さらに,線形深度回路を生成するために,線形古典時間のみを必要とするアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 02:31:44 GMT)
Intelligent GPS Spoofing Attack Detection in Power Grids [0.7] GPSはGPSスプーフィング攻撃(GSA)に弱い
電力網では、PMU (Passor Measurement Unit) はGPSを使ってタイムタグの計測を行う。
本稿では,PMUデータを用いたニューラルネットワークGPSスプーフィング検出(NNGSD)を行い,GSAを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 20:52:18 GMT)
Estimating the single-photon projection of low-intensity light sources [0.3] 単一光子源の品質を推定することは、量子技術での使用に不可欠である。
半導体ソースの標準試験は、ゼロ時間遅れで1/2$以下の放出されたフィールドの2階相関関数の値である。
マンデル=Q$パラメータと強く結びついた2階相関関数を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 09:58:43 GMT)
Visually Impaired Aid using Convolutional Neural Networks, Transfer
Learning, and Particle Competition and Cooperation [0.0] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、伝達学習、半教師付き学習(SSL)を用いて、視覚障害者支援を目的としたフレームワークを構築することを提案する。
計算コストが低く、従って、追加の機器に頼ることなく、現在のスマートフォンで実装することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 16:11:48 GMT)
Timescales of quantum equilibration, dissipation and fluctuation in
nuclear collisions [0.0] 量子系の平衡過程は、完全な顕微鏡的アプローチを用いて研究されている。
完全な質量平衡(sim2times10-20$s)の時間スケールは中性子-陽子平衡の時間スケールよりもはるかに大きい。
破片中の質量数の変動と中性子と陽子数の相関は、わずか10-21$sで成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 02:59:10 GMT)
Supersymmetry and exceptional points [0.0] SUSYと量子論の3つのヒルベルト空間のアップグレード、すなわち$cal PT-$symmetric あるいは quasi-Hermitian の間に概念橋が設けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 20:00:16 GMT)
Simple and accurate method to simulate resistors and wires in a
nanoscale circuit [0.0] 波動関数はポテンシャルを示す線に対応する線を通してコヒーレントに伝播する。
電位源は電位のジャンプとしてモデル化することができる。
この抵抗は、算出された電流密度と有効断面積の積によって、この電圧降下を分割して決定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 20:44:44 GMT)
Resonant Exchange Operation in Triple-Quantum-Dot Qubits for Spin-Photon
Transduction [0.0] 三重量子ドット(TQD)は、高速で可変な交換相互作用による全電気制御のため、半導体スピン量子ビットを約束している。
本稿では, 一般に高い交換操作, 特にRXレギュレーションが, 単純なモデルと大きく異なることを示す。
我々は, 静電気と有効質量が交換に与える影響を強調し, 強いスピン-光子結合が起こりやすい新しい動作点(XRX)を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 02:46:43 GMT)
Reinforcement Learning for Thermostatically Controlled Loads Control
using Modelica and Python [0.0] このプロジェクトは、電力系統制御に強化学習(RL)を適用する機会を調査し、評価することを目的としている。
The proof of concept (PoC) was developed to voltage control of thermostatically controlled loads (TCLs) for power consumption using Modelica-based pipeline。
本稿では,状態空間の離散化を含むQ-ラーニングパラメータが制御性能に与える影響について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 13:35:49 GMT)
Reducing a class of two-dimensional integrals to one-dimension with
application to Gaussian Transforms [0.0] 本稿では、指数関数の様々な組み合わせを乗算する xy/(x+y) の任意の関数の倍のパワーを含む積分の対を1次元に縮める方法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 23:40:43 GMT)
Probabilistic Multi-Step-Ahead Short-Term Water Demand Forecasting with
Lasso [0.0] 時系列モデルは、典型的な自己回帰、カレンダー、季節効果を捉えるために導入された。
高次元特徴空間が適用され、自動収縮・選択演算子によって効率よく調整される。
この手法は、ドイツの水道供給業者の時給水需要データに適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 22:26:09 GMT)
JigSaw: A tool for discovering explanatory high-order interactions from
random forests [0.0] JigSawは、森林の予測を説明するパターンの発見を支援するために開発された。
心臓病に関する臨床測定のパターンを特定するために最初に使用された。
その後、血液中の代謝物を用いて乳がんに関連するパターンを見つけるために使用された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 01:53:45 GMT)
GPU Acceleration of Sparse Neural Networks [0.0] グラフィカル処理ユニットを用いてスパースニューラルネットワークのフルアクティベートにおいて,大幅な高速化を実現することができることを示す。
その結果、スパースニューラルネットワークの活性化はGPUアクセラレーションに非常に役立ち、機械学習戦略の高速化に役立つことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 02:18:31 GMT)
From EPR, Schr\"odinger paradox to nonlocality based on perfect
correlation [0.0] アインシュタイン、ポドルスキー、ローゼンによって議論された遠方系における測定結果の完全な相関のみを用いて、概念的に単純な非局所性の証明を与える。
我々の議論はシュル「オーディンガー」によるEPRの拡張に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 14:48:44 GMT)
Formation of spectral triplets induced by parity deformation in a
quantum dot-cavity system [0.0] リンドブラッドマスター方程式を用いたポンプ式QDキャビティシステムの発光特性について検討した。
RDHAに付随するパリティ変形パラメータは、系の1光子光遷移を並べ替えることで、集合現象を生じさせる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 23:56:47 GMT)
Effects of disorder and interactions on environment assisted quantum
transport [0.0] 粒子電流は, 軽視することなく, 障害の増大とともに増加するという驚くべき状況を示す。
我々は、反発的相互作用はENAQTに有害であり、環境に恵まれた量子輸送につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 May 2020 15:19:02 GMT)