A Comprehensive Overview on 5G-and-Beyond Networks with UAVs: From
Communications to Sensing and Intelligence [152.9] 5Gネットワークは、拡張モバイルブロードバンド(eMBB)、超信頼性低遅延通信(URLLC)、大規模機械型通信(mMTC)の3つの典型的な利用シナリオをサポートする必要がある。
一方、UAVはコスト効率のよい航空プラットフォームとして利用でき、地上の利用者に高い高度と3D空間での操作性を利用して通信サービスを強化することができる。
一方,UAVと地上ユーザの両方に同時に通信サービスを提供することは,ユビキタスな3D信号網と強力な地上ネットワーク干渉の必要性から,新たな課題を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 11:13:32 GMT)
D2C: Diffusion-Denoising Models for Few-shot Conditional Generation [109.7] コントラスト表現を用いた拡散復号モデル(D2C)について述べる。
D2Cは、学習した拡散に基づく遅延表現を用いて、表現品質を改善するために、生成と対照的な自己教師付き学習を改善する。
条件付き画像操作では、D2C世代はStyleGAN2世代よりも2桁早く生成でき、二重盲検でヒト評価者の50%から60%が好んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 16:32:30 GMT)
Video Super-Resolution Transformer [82.5] ビデオ超解像(VSR)は、高解像度映像を対応する低解像度バージョンから復元することを目的としており、時空間シーケンス予測問題である。
近年,シークエンス・ツー・シーケンス・モデリングの並列計算能力により,Transformerが人気を集めている。
本稿では,空間的・時間的畳み込み型自己認識層を理論的に理解し,局所性情報を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 20:00:32 GMT)
A Multi-Implicit Neural Representation for Fonts [79.6] エッジやコーナーのようなフォント固有の不連続性は、ニューラルネットワークを使って表現することが難しい。
そこで我々は,フォントを文順に表現するためのtextitmulti-implicitsを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 21:40:11 GMT)
A Deep Reinforcement Learning Approach to Marginalized Importance
Sampling with the Successor Representation [79.1] マージナライズド・プライバシ・サンプリング(MIS)は、ターゲットポリシーのステートアクション占有率とサンプリング分布の密度比を測定する。
我々は,MISと深層強化学習のギャップを,目標方針の後継表現から密度比を計算することによって埋める。
我々は,Atari環境とMuJoCo環境に対するアプローチの実証的性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 20:21:38 GMT)
Prompting Contrastive Explanations for Commonsense Reasoning Tasks [74.7] 大規模事前学習言語モデル(PLM)は、常識推論タスクにおいて、ほぼ人間に近い性能を達成することができる。
人間の解釈可能な証拠を生成するために、同じモデルを使う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 17:06:13 GMT)
What can linearized neural networks actually say about generalization? [67.8] ある無限大のニューラルネットワークにおいて、ニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)理論は一般化を完全に特徴づける。
線形近似は、ニューラルネットワークの特定のタスクの学習複雑性を確実にランク付けできることを示す。
我々の研究は、将来の理論的研究を刺激する新しい深層学習現象の具体例を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 13:05:11 GMT)
Rapid COVID-19 Risk Screening by Eye-region Manifestations [64.6] 新型コロナウイルス(COVID-19)の患者には、臨床的な証拠として、より多くの眼症状が報告されている。
そこで本研究では,共通CCDおよびCMOSカメラで撮像された眼領域画像の高速スクリーニング手法を提案する。
我々の新型コロナウイルスの急激な事前スクリーニングモデルは、コストが低く、完全自己パフォーマンスで、非侵襲的で、重要なリアルタイム性を持つため、継続的な健康監視を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 01:56:10 GMT)
Random Shuffling Beats SGD Only After Many Epochs on Ill-Conditioned
Problems [55.4] その結果,非置換型SGDエンファンドは最悪のケース境界において,非置換型SGDに対して顕著な改善は得られなかった。
機械学習や他の分野の多くの問題は条件が不適切であり、大きなデータセットが関与しているため、非置換が現実的な予算のための非置換サンプリングよりも必ずしも改善しないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 23:07:27 GMT)
Quantitative Understanding of VAE as a Non-linearly Scaled Isometric
Embedding [52.5] 変分オートエンコーダ(VAE)は、各入力データに対応する潜伏変数の後方パラメータを推定する。
本稿では,VAEの微分幾何学的および情報理論的解釈を通じて,VAEの特性を定量的に理解する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 04:51:47 GMT)
Joint Client Scheduling and Resource Allocation under Channel
Uncertainty in Federated Learning [48.0] 無線ネットワーク上のフェデレートラーニング(FL)は、クライアントサーバの接続性とクライアントのローカル計算能力の信頼性に依存する。
本稿では、FLを用いたモデルトレーニングの性能を高めるため、クライアントスケジューリングとリソースブロック(RB)割り当ての問題について検討する。
提案手法は,最先端クライアントスケジューリングやRBアロケーション手法と比較して,トレーニング精度損失のギャップを最大40.7%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 15:18:48 GMT)
Multitask Training with Text Data for End-to-End Speech Recognition [45.4] 本稿では,注目に基づくエンドツーエンド音声認識モデルに対するマルチタスク学習手法を提案する。
我々は、音声テキストとテキストのみのデータの両方でマルチタスクでトレーニングすることで、リスニング、アテンション、スペルモデルでデコーダを正規化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 01:13:06 GMT)
Knowledge Consolidation based Class Incremental Online Learning with
Limited Data [41.9] 本稿では,限定的なデータ環境下での授業段階的なオンライン学習のための新しい手法を提案する。
我々は、破滅的な忘れ込みと過度な適合の問題に悩まされることなく、タスク間で一般化可能な堅牢な表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 15:18:29 GMT)
Provable Adaptation across Multiway Domains via Representation Learning [41.4] 本稿では,各領域が多次元配列にインデックス付けされるゼロショット領域適応について検討する。
本稿では,低ランクテンソル構造を持つドメイン不変潜在表現層とドメイン固有線形予測層からなるモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 01:15:23 GMT)
Learngene: From Open-World to Your Learning Task [40.7] 本稿では,メタ知識を集合モデルから継承する学習遺伝子を導入し,対象タスクのための新しい軽量個別モデルを再構築する。
本研究では,本手法の有効性を実験的に検証し,理論的解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 14:46:27 GMT)
SKIing on Simplices: Kernel Interpolation on the Permutohedral Lattice
for Scalable Gaussian Processes [39.8] 構造化カーネル補間(SKI)フレームワークは、グリッド上で効率的な行列ベクトル乗算(MVM)を行うために使用される。
我々は,SKIと多面体格子を高次元高速二元フィルタで接続する手法を開発した。
密度の大きい矩形格子の代わりにスパースsimplicial gridを用いることで、SKIよりも指数関数的に高速にGP推論を行うことができる。
また,MVMに基づく推論の大幅な高速化を可能にするSimplex-GPの実装も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 06:04:56 GMT)
A Game-Theoretic Approach to Multi-Agent Trust Region Optimization [38.9] マルチエージェント学習のためのマルチエージェント信頼領域学習法(MATRL)を提案する。
MATRLはメタゲームレベルでのナッシュ平衡の解概念によって導かれる安定な改善方向を求める。
以上の結果から,MATRLは強いマルチエージェント強化学習ベースラインよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 18:21:26 GMT)
Machine Translation into Low-resource Language Varieties [36.0] 本稿では,機械翻訳システムに迅速に適応して,標準対象言語に近いが異なる言語を生成できる汎用フレームワークを提案する。
我々は、ウクライナ語とベラルーシ語を生成するために、英語とロシア語のMTシステム、英語とノルウェーのボクマール語でNynorskを生成するシステム、および4つのアラビア方言を生成する英語とアラビア語のシステムを適用する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 15:28:53 GMT)
Task Transformer Network for Joint MRI Reconstruction and
Super-Resolution [35.3] 共同MRI再構成と超解像のためのエンドツーエンドタスクトランスフォーマネットワーク(T$2$Net)を提案する。
我々のフレームワークは,2つのサブブランチに分割した再構成と超解像を組み合わせ,その特徴をクエリとキーとして表現する。
実験結果から,我々のマルチタスクモデルは先進的な逐次手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 10:59:46 GMT)
AutoLoss: Automated Loss Function Search in Recommendations [34.3] 候補集合から適切な損失関数を自動かつ適応的に検索できるAutoLossフレームワークを提案する。
既存のアルゴリズムとは異なり、提案したコントローラは、様々な収束挙動に応じて、異なるデータ例に対する損失確率を適応的に生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 08:15:00 GMT)
Matrix games with bandit feedback [33.6] 本研究では,古典的ゼロサム行列ゲームのバージョンを,未知のペイオフ行列と帯域幅フィードバックを用いて検討する。
我々は、トンプソンがこの設定で破滅的に失敗し、既存のアルゴリズムと経験的な比較を行うことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 10:23:31 GMT)
Adversarial Robustness via Fisher-Rao Regularization [33.1] 適応的堅牢性は、機械学習への関心の高まりのトピックとなっている。
火はカテゴリーのクロスエントロピー損失に対する新しいフィッシャー・ラオ正規化である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 04:12:58 GMT)
Evaluating Entity Disambiguation and the Role of Popularity in
Retrieval-Based NLP [32.9] 本稿では,検索者のエンティティの曖昧さを評価するための評価ベンチマークを提案する。
我々は、AmbERセットを、それらのエンティティに関するクエリとともに名前を共有するエンティティの集合として定義します。
我々は、ファクトチェック、スロットフィリング、質問応答という3つの人気のあるオープンドメインタスクのためのAmbERセットを作成し、多様なレトリバーセットを評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 18:27:18 GMT)
Unsupervised Place Recognition with Deep Embedding Learning over Radar
Videos [31.0] 我々は、複雑なレーダデータを用いて、位置認識問題を解決するのに適したレーダ画像のシーケンスから、教師なしの方法で埋め込みを学習する。
最寄りのデータベース候補を用いた場合の98.38%を正確にローカライズし、最先端の教師付きアプローチを上回る性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 07:14:15 GMT)
Markov Decision Processes with Long-Term Average Constraints [30.9] エージェントが一鎖マルコフ決定プロセスと相互作用する制約付きマルコフ決定プロセス(CMDP)の問題を考察する。
エージェントがCMDPと対話するための最適なポリシーを学習できる後方サンプリングに基づくアルゴリズムであるCMDP-PSRLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 03:44:50 GMT)
DyGLIP: A Dynamic Graph Model with Link Prediction for Accurate
Multi-Camera Multiple Object Tracking [26.0] Multi-Camera Multiple Object Tracking (MC-MOT) は、複数の実世界のアプリケーションに適用可能になったため、重要なコンピュータビジョンの問題である。
本研究では,データアソシエーションタスクを解決するために,リンク予測を用いた動的グラフモデルを提案する。
実験結果から,既存のMC-MOTアルゴリズムよりも,いくつかの実用的なデータセットにおいて大きなマージンを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 20:22:30 GMT)
Entropy-based Logic Explanations of Neural Networks [24.4] 本稿では,ニューラルネットワークから論理的説明を抽出するエンド・ツー・エンドの微分可能な手法を提案する。
この方法はエントロピーに基づく基準に依存しており、最も関連する概念を自動的に識別する。
i) このエントロピーに基づく基準は, 臨床データからコンピュータビジョンへの安全クリティカル領域における簡潔な論理的説明の蒸留を可能にし, (ii) 提案手法は分類精度において最先端のホワイトボックスモデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 15:50:47 GMT)
LE-NAS: Learning-based Ensenble with NAS for Dose Prediction [24.2] 本稿では,3次元放射線照射量予測のための知識蒸留とニューラルネットワーク探索(NAS)を統合したLE-NASを提案する。
提案手法は,OpenKBPデータセット上で評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 10:08:52 GMT)
CARTL: Cooperative Adversarially-Robust Transfer Learning [22.9] ディープラーニングでは、トランスファーラーニングの典型的な戦略は、事前訓練されたモデルの初期のレイヤを凍結し、ターゲットドメイン上の残りのレイヤを微調整することである。
本稿では,特徴距離の最小化によるモデル事前学習と,対象領域タスクに対する非拡張的微調整による事前学習により,協調的逆転変換学習(CARTL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 02:29:55 GMT)
Semi-Supervised Data Programming with Subset Selection [21.7] ラベル付きデータを使用しないことによって、データプログラミングベースのアプローチは、準最適性能を得ることができる、と我々は主張する。
我々は、半スーパービジョン、データプログラミング、サブセット選択のパラダイムを効果的に組み合わせることで、現在利用可能な7つのデータセットの最先端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, 12 Jun 2021 17:01:00 GMT)
Semi-supervised Active Regression [21.5] 本稿では,学習課題における偏りのある部分ラベル付きデータの利用について検討する。
学習者は、追加のラベルクエリをほとんど行わずに、mathbbRd | X min_beta in mathbbRd | X beta - Y |2 end2 方程式でデータセット $X にアクセスすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 03:28:43 GMT)
TDGIA:Effective Injection Attacks on Graph Neural Networks [21.3] グラフインジェクションアタック(GIA)における最近導入された現実的な攻撃シナリオについて検討する。
GIAのシナリオでは、敵は既存のリンク構造や入力グラフのノード属性を変更することができない。
本稿では,GIA設定下でのGNNのトポロジ的脆弱性の解析を行い,効果的なインジェクション攻撃のためのトポロジカルデフェクティブグラフインジェクション攻撃(TDGIA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 01:53:25 GMT)
Recomposing the Reinforcement Learning Building Blocks with
Hypernetworks [19.5] 一次ネットワークが条件付き動的ネットワークの重みを決定することを示す。
このアプローチは勾配近似を改善し、学習ステップの分散を低減する。
我々は、RL(TD3とSAC)とMeta-RL(MAMLとPEARL)の両方において、異なる移動タスクと異なるアルゴリズムで一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 19:43:12 GMT)
Equivariant Networks for Pixelized Spheres [19.3] 対称性変換の2つのレベル間の相互作用をモデル化する方法を示す。
これらの地図を構築ブロックとして利用するディープネットワークは、ピクセル化された球面上の同変CNNを一般化する。
これらの深層ネットワークは、気候データと全方位画像処理のためのセマンティックセグメンテーションの最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 01:38:20 GMT)
DS-TransUNet:Dual Swin Transformer U-Net for Medical Image Segmentation [18.8] 我々はDual Swin Transformer U-Net(DS-TransUNet)と呼ばれる新しいディープ・メディカル・イメージ・セグメンテーション・フレームワークを提案する。
従来のTransformerベースのソリューションとは異なり、提案されたDS-TransUNetは、まずSwin Transformerをベースとしたデュアルスケールエンコーダワークを採用し、異なる意味尺度の粗くきめ細かな特徴表現を抽出する。
DS-TransUNetのコアコンポーネントであるTransformer Interactive Fusion (TIF)モジュールは,自己保持機構を通じて異なるスケールの特徴間のグローバルな依存関係を効果的に確立するために提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 08:37:17 GMT)
Graph-based Visual-Semantic Entanglement Network for Zero-shot Image
Recognition [17.6] 視覚特徴のグラフモデリングを行うためのグラフベースビジュアルセマンティックエンタングルメントネットワークを提案する。
提案手法は,複数の代表的ZSLデータセットに対する最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 01:21:22 GMT)
Variational Auto-Regressive Gaussian Processes for Continual Learning [17.4] 連続学習におけるシーケンシャルなタスクを解くための原則的後続更新機構を開発する。
スケーラブルな後続に対するスパース誘導点近似を頼りに、新しい自己回帰変動分布を提案する。
平均的な予測エントロピー推定は、VAR-GPが破滅的な忘れを防いでいることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 06:13:39 GMT)
Structure-Regularized Attention for Deformable Object Representation [17.1] 文脈依存のキャプチャは、ディープニューラルネットワークの表現力を改善するのに有用であることが証明されている。
自己注意や非局所操作といったグローバルコンテキストのモデリングに焦点をあてた近年のアプローチは、要素間の制約のないペアワイズ相互作用を可能にすることで、この目標を達成する。
本稿では,データに固有の構造的依存関係をモデル化することにより,コンテキスト利用の恩恵を受けることができる変形可能なオブジェクトの学習表現について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 03:10:17 GMT)
A Pseudo Label-wise Attention Network for Automatic ICD Coding [17.1] 本稿では,ICD(International Classification of Diseases)符号化の課題に対処するために,ラベルを意識した疑似アテンション機構を提案する。
異なるICDコードに対する異なるアテンションモードを計算する代わりに、擬似ラベル対応アテンション機構は、類似のICDコードと自動的にマージし、類似のICDコードに対して1つのアテンションモードしか計算しない。
提案モデルは,MIMIC-IIIデータセットとプライベートXiangyaデータセットにおいて優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 17:03:27 GMT)
Sparse PointPillars: Exploiting Sparsity in Birds-Eye-View Object
Detection [16.9] 私たちは、高速なBEV 3Dオブジェクト検出器であるPointPillarsを採用し、そのバックボーンを変更して、このスパース性を利用して、ランタイムを減少させます。
予備的な結果は、パフォーマンスが同じか、パフォーマンスがわずかに低下したランタイムが減少していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 23:15:32 GMT)
Online Learning and Distributed Control for Residential Demand Response [16.6] 本稿では,インセンティブに基づく住宅需要応答(DR)における空調負荷の自動制御手法について検討する。
DRイベントにおけるAC制御問題を,室内熱力学と顧客のオプトアウト状態を統合した多周期遷移最適化として定式化する。
本稿では、顧客の振る舞いを学習し、リアルタイムのAC制御スキームを作成するためのオンラインDR制御アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 02:19:54 GMT)
Contrastive Semi-Supervised Learning for 2D Medical Image Segmentation [16.5] フルイメージではなく,画像パッチにContrastive Learning(CL)を適用した,新しい半教師付き2次元医療セグメンテーションソリューションを提案する。
これらのパッチは、擬似ラベリングによって得られた異なるクラスの意味情報を用いて有意義に構築される。
また,コントラスト学習と相乗効果を持つ新しい整合正規化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 15:43:24 GMT)
Don't Rule Out Monolingual Speakers: A Method For Crowdsourcing Machine
Translation Data [15.9] 高性能機械翻訳(MT)システムは言語の障壁を克服するのに役立つが、訓練には大量の並列文を必要とする。
本稿では,バイリンガル話者を必要としないため,安価で簡便なMTデータ収集戦略を提案する。
人間は運動に特定の注意を払っているという知見に基づいて、単言語アノテータから平行文を収集するためのピボットとしてグラフィクス交換フォーマット(GIF)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 22:29:54 GMT)
Online learning in MDPs with linear function approximation and bandit
feedback [13.3] 我々は,学習者がマルコフ決定プロセスと一連のエピソードで対話するオンライン学習問題を考える。
我々は, MDP-LinExp3 が, この問題設定のための最初の証明可能なアルゴリズムであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 19:28:35 GMT)
Harmonization with Flow-based Causal Inference [12.7] 本稿では, 医療データを調和させる構造因果モデル (SCM) に対して, 反実的推論を行う正規化フローに基づく手法を提案する。
我々は,この手法が最先端のアルゴリズムよりもドメイン間一般化に寄与することを示すために,複数の,大規模な実世界の医療データセットを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 19:57:35 GMT)
Scalable Low-Rank Tensor Learning for Spatiotemporal Traffic Data
Imputation [12.5] 本稿では,大規模トラフィックデータに対する欠落したデータ計算問題に対処することに焦点を当てる。
精度と効率を両立させるため,スケーラブルなテンソル学習モデルであるローランカル・ランク・コンプリートを開発した。
LSTC-Tubalは計算コストを大幅に削減して競争精度を予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 17:19:07 GMT)
Residual Networks based Distortion Classification and Ranking for
Laparoscopic Image Quality Assessment [12.4] 腹腔鏡画像やビデオは、ノイズ、煙、ぼやけ、均一でない照明など、様々な種類の歪みに影響されることが多い。
本稿では,歪みの重大度レベル(またはランク)を考慮し,画像品質評価タスクを多ラベル分類問題として定式化する。
腹腔鏡画像データセットで得られた結果は,提案手法の効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 14:26:11 GMT)
Every Bite Is an Experience: Key Point Analysis of Business Reviews [12.4] キーポイント分析(KPA)は、データの主点のテキスト的および定量的な要約を提供する要約フレームワークとして提案されている。
KPAの新規拡張により性能が大幅に向上したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 12:22:12 GMT)
Disrupting Model Training with Adversarial Shortcuts [12.3] 画像分類設定のための概念実証手法を提案する。
本稿では,モデルが意味的特徴よりも非破壊的な信号に頼ることを奨励する,敵対的ショートカットの概念に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 01:04:41 GMT)
Incorporating External POS Tagger for Punctuation Restoration [11.6] 触覚回復は自動音声認識において重要な後処理ステップである。
Part-of-speech(POS)タグは情報タグを提供し、各入力トークンの構文的役割を示唆する。
外部POSタグを組み込んで予測ラベルを既存の言語モデルに融合し,構文情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 09:58:06 GMT)
Guiding Teacher Forcing with Seer Forcing for Neural Machine Translation [11.6] トレーニング中に、別のデコーダである seer decoder を encoder-decoder フレームワークに導入する。
我々は,従来のデコーダに対して,知識蒸留によりシーラーデコーダの挙動をシミュレートするよう強制する。
実験により,本手法は競争ベースラインを著しく上回り,大規模データセットの大幅な改善を実現することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 11:38:40 GMT)
Federated Learning on Non-IID Data: A Survey [11.4] フェデレーション学習(Federated Learning)は、プライバシ保護のための分散機械学習フレームワークである。
連合学習で訓練されたモデルは、通常、標準集中学習モードで訓練されたモデルよりもパフォーマンスが劣る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 19:45:35 GMT)
A Minimalist Approach to Offline Reinforcement Learning [10.9] オフライン強化学習は、固定されたデータのバッチから学習するタスクを定義する。
本稿では,最小限の変更を行いながら,深いRLアルゴリズムを実現することを目的とする。
オンラインRLアルゴリズムのポリシー更新に振舞いクローン項を追加するだけで、最先端のオフラインRLアルゴリズムの性能にマッチできることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 20:38:59 GMT)
Fast Evaluation for Relevant Quantities of Opinion Dynamics [10.5] 我々は、あるベクトルの$ell$ノルムで関連する量を推定するほぼ線形時間アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムはラプラシアン解法に基づいており、各量について理論的に誤差を保証している。
我々は,多数のノードを持つ大規模グラフに対して,近似アルゴリズムが効率的かつ効果的でスケーラブルであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 15:19:51 GMT)
DeepMMSA: A Novel Multimodal Deep Learning Method for Non-small Cell
Lung Cancer Survival Analysis [8.8] 我々は,非小細胞肺癌(NSCLC)生存率解析のための多モード深層学習法,DeepMMSAを提案する。
臨床データと組み合わせてCT画像を活用することにより、医用画像内の豊富な情報を肺がん生存情報に関連付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 11:02:14 GMT)
Assessing Multilingual Fairness in Pre-trained Multimodal
Representations [8.7] 事前学習された視覚・言語表現は言語間で個別に公平であるが、グループフェアネスは保証されない。
我々は、人種、性別、年齢を含む言語と保護されたグループ間の集団格差を探索する実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 03:57:05 GMT)
Improving Unsupervised Dialogue Topic Segmentation with Utterance-Pair
Coherence Scoring [8.3] 発話対ペアコヒーレンススコアのトレーニングコーパスを生成するための戦略を提案する。
そして,得られた学習コーパスを用いて,BERTに基づくニューラル発話対ペアコヒーレンスモデルを訓練する。
最後に、このようなモデルを用いて発話間の話題関係を計測し、セグメンテーション推論の基盤として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 08:49:20 GMT)
Distributionally Robust Optimization with Markovian Data [8.1] 本研究では,不確実な問題パラメータの確率分布が不明なプログラムについて検討する。
本稿では,問題の目的関数と最適解を推定するために,データ駆動型分布法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 10:59:02 GMT)
Graph Neural Networks Meet Neural-Symbolic Computing: A Survey and
Perspective [8.0] ニューラルシンボリック・コンピューティングのモデルとしてのGNNの利用について、現状を概観する。
これには、いくつかのドメインでのGNNの適用や、ニューラルシンボリックコンピューティングの現在の発展との関係が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 23:05:33 GMT)
Cross-Subject Domain Adaptation for Multi-Frame EEG Images [7.7] 本研究では,空間的注意(CS-DASA)を考慮したクロスオブジェクト深層適応モデルを提案する。
13の被験者を含むパブリックなWM EEGデータセットで行った実験は、提案モデルが既存の最先端技術よりも優れた性能を達成可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 13:04:46 GMT)
Case Study on Detecting COVID-19 Health-Related Misinformation in Social
Media [7.2] 本稿では、ソーシャルメディアにおける新型コロナウイルスの健康関連誤報を検出するメカニズムについて述べる。
応用機械学習技術を用いて誤情報検出機構に組み込まれた誤情報テーマと関連キーワードを定義した。
本手法は,健康関連誤報と真情報との分類において,少なくとも78%の精度で有望な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 16:26:04 GMT)
Predicting the Ordering of Characters in Japanese Historical Documents [6.8] 1900年(明治33年)の日本書記制度の変遷により、歴史文書は一般には入手できないものとなった。
キャラクタの逐次順序を予測するタスクに対するいくつかのアプローチについて検討する。
私たちのベストパフォーマンスシステムは98.65%の精度で、データセットの書籍の49%で完璧に正確です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 14:39:20 GMT)
Multi-level Attention Fusion Network for Audio-visual Event Recognition [6.8] イベント分類は本質的にシーケンシャルでマルチモーダルである。
ディープニューラルモデルは、ビデオの最も関連性の高い時間ウィンドウと/またはモダリティに動的に集中する必要がある。
イベント認識のための視覚情報と音声情報を動的に融合するアーキテクチャであるマルチレベル注意融合ネットワーク(MAFnet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 10:24:52 GMT)
Engineering Knowledge Graph from Patent Database [6.6] 本稿では,特許データベースにある実世界の工学的事実である3つ組(エンティティ,関係性,実体)からなる,大規模でスケーラブルなエンジニアリング知識グラフを提案する。
本稿では,特許文書におけるクレームの構文的および語彙的特性に基づく一連のルールを適用し,事実を抽出する。
各特許文書にこれらの事実を集約し、特許データベース全体にわたる事実の集合を統合することにより、エンジニアリング知識グラフを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 10:54:31 GMT)
Simple Combinatorial Algorithms for Combinatorial Bandits: Corruptions
and Approximations [6.2] 我々は、$tildeOleft(C+d2K/Delta_minright)$の後悔を達成できる単純なアルゴリズムを提供する。
我々のアルゴリズムは非常に単純で、$sqrtd$で縛られた最もよく知られた後悔よりも悪いだけであり、以前の研究よりもはるかに低いオラクルの複雑さを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 08:14:53 GMT)
Go Small and Similar: A Simple Output Decay Brings Better Performance [6.1] 本稿では,各クラスに対して,より小さく類似した出力値を割り当てるようにモデルを強制する,出力決定という新しい正規化項を提案する。
実験は、アウトプット・デケイの幅広い適用性、汎用性、および互換性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 09:36:06 GMT)
Performance of Domain-Wall Encoding for Quantum Annealing [6.0] 提案したドメインウォール符号化は,様々な指標に対して優れた性能を示すことを示す。
2000Qの量子アニールと、ハードウェアグラフの接続が大幅に少なくなることで、プロセッサがワンホット符号化を使用する場合、次世代のアドバンテージプロセッサよりも優れていることが分かっています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 11:03:13 GMT)
Solving PDEs on Unknown Manifolds with Machine Learning [5.5] 本稿では,未知境界上の楕円型PDEを解くためのメッシュフリー計算フレームワークと機械学習理論を提案する。
経験的損失関数の大域的最小化は無限のデータの設定における一貫した解であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 03:55:15 GMT)
A Sentence-level Hierarchical BERT Model for Document Classification
with Limited Labelled Data [5.1] この研究は、テキストの文レベルの特徴を学習し、限られたデータを持つシナリオでうまく機能する、長いテキスト固有のモデル、階層型BERTモデル(HBM)を導入している。
種々の評価実験により、HBMは50から200のラベル付きインスタンスしか持たない従来の最先端手法よりも、文書分類における高い性能を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 10:45:24 GMT)
A One-Shot Texture-Perceiving Generative Adversarial Network for
Unsupervised Surface Inspection [4.6] 教師なしスキームで一発の正常画像から学習した階層的テクスチャ知覚生成対向ネットワーク(HTP-GAN)を提案する。
具体的には、HTP-GANは、大域構造と画像の微細な表現を同時に捉えることができる、畳み込み型GANのピラミッドを含んでいる。
本発明の判別器では、方向の畳み込みにより通常の画像の空間的不変表現をキャプチャするためにテクスチャ知覚モジュールが考案される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 15:05:17 GMT)
Solving Graph-based Public Good Games with Tree Search and Imitation
Learning [4.5] 我々は,自己関心エージェントのネットワークをグローバルに捉えた中心的プランナーの視点と,ベストショットの公共商品ゲームにおける所望の資産の最大化を目標とする。
この既知のNP完全問題に対する既存のアルゴリズムは、社会福祉以外の基準に最適化できない準最適解を見つける。
提案手法は,グラフの平衡と最大独立集合(mIS)構造特性の対応性を直接活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 12:46:44 GMT)
Examining Passenger Vehicle Miles Traveled and Carbon Emissions in the
Boston Metropolitan Area [4.0] 本章は、2014年にボストン都市圏のオンロード乗用車輸送セクターの温室効果ガス排出量を調査している。
生産ベースと消費ベースの両方の観点からの温室効果ガス排出量の推定を、2つの大規模管理データセットと比較する。
ボストン都市圏の都市や町は、VMTを抑え、二酸化炭素排出量を減らし、炭素中立性の気候目標を達成する方法を推奨している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 03:28:58 GMT)
Reverse-engineer the Distributional Structure of Infant Egocentric Views
for Training Generalizable Image Classifiers [4.0] 本稿は, 1) 子どもの自我中心の視点が, 大人の視点よりも多様な分布を持つという実証的証拠, 2) 幼児の分布を計算的にシミュレートできること, 3) より一般化された画像分類器の訓練に有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 06:02:40 GMT)
Explaining the Deep Natural Language Processing by Mining Textual
Interpretable Features [3.8] T-EBAnOは、深層自然言語モデルに適した、予測ローカルでクラスベースのモデル-言語的説明戦略である。
自動意思決定プロセスの背後にある理由について、客観的で、人間可読で、ドメイン固有の評価を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 06:25:09 GMT)
Neural Path Features and Neural Path Kernel : Understanding the role of
gates in deep learning [3.7] 本稿では,ディープラーニングにおけるアクティブサブネットワークの役割を解析的に特徴付ける。
入力のゲートのオン/オフ状態を新しい「神経経路特徴」(NPF)にエンコードする。
ネットワークの出力はNPFとNPVの内積であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 17:42:53 GMT)
Quantum Gaussian process regression [3.5] 提案する量子アルゴリズムは3つの準アルゴリズムからなる。
1つは平均予測器を効率的に生成する最初の量子準アルゴリズムである。
もう1つは、同じ方法による製品共分散予測器である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 07:03:27 GMT)
Predicting Higher Education Throughput in South Africa Using a
Tree-Based Ensemble Technique [3.3] 南アフリカの大学では、グラデーションブースティングマシンとロジスティックレグレッションを使用して、学術的なスループットを予測する。
この結果は,スループットの予測因子としての社会経済的要因と研究分野の有意義な影響を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 15:54:19 GMT)
Multi-Context Systems: Dynamics and Evolution (Pre-Print of
"Multi-context systems in dynamic environments") [3.3] 橋梁ルールの定義と適用における柔軟性と汎用性を高める方法について検討する。
特に,動的環境の実用化に有用なMCSの形式的拡張について紹介し,議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 13:52:49 GMT)
Doubly Non-Central Beta Matrix Factorization for DNA Methylation Data [2.9] 我々は$(0,1)$bounded- supportedデータに対する新しい非負行列分解モデルを提案する。
モデル構造は十分に一般であり、他の多くの領域に適応できる。
我々のモデルは、既存の生物学的知識に対応する有意義な潜伏表現をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 05:36:27 GMT)
Continuous Wavelet Vocoder-based Decomposition of Parametric Speech
Waveform Synthesis [2.7] 音声技術システムは、音声波形を合成するためのボコーダアプローチを採用している。
WaveNetは人間の声に近い最高のモデルのひとつです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 20:55:44 GMT)
Graph Neural Networks with Local Graph Parameters [1.9] ローカルグラフパラメータは、任意のグラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャに追加することができる。
我々の結果は、有限モデル理論と有限変数論理の深い結果とGNNを結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 07:43:51 GMT)
Scaling transition from momentum stochastic gradient descent to plain
stochastic gradient descent [1.8] 運動量勾配降下は、蓄積された勾配を電流パラメータの更新方向として利用する。
平坦勾配降下は, 累積勾配により補正されていない。
TSGDアルゴリズムは訓練速度が速く、精度が高く、安定性も向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 11:42:04 GMT)
Decreasing scaling transition from adaptive gradient descent to
stochastic gradient descent [1.8] 本稿では,適応勾配降下法から勾配勾配降下法DSTAdaへのスケーリング遷移を減少させる手法を提案する。
実験の結果,DSTAdaは高速で精度が高く,安定性と堅牢性も向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 11:28:58 GMT)
Evaluating Foveated Video Quality Using Entropic Differencing [1.6] 本稿では,帯域通過応答の自然なシーン統計を用いた画像品質評価アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,FEDが人的判断に対して行う予測の相関性を測定して評価する。
提案アルゴリズムの性能は,既存の全参照アルゴリズムと比較して最先端である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 16:29:13 GMT)
Guaranteed Fixed-Confidence Best Arm Identification in Multi-Armed
Bandit [1.5] 我々は,n個体群(腕)が最大の平均値を持つ適応サンプリングによる探索の問題を考える。
本研究の目的は, できるだけ少ない観測値を用いて, 最良集団を最小限の信頼度で識別するルールを決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 20:05:29 GMT)
Exploiting Parallel Corpora to Improve Multilingual Embedding based
Document and Sentence Alignment [1.5] 本稿では,文書・文アライメントにおける多言語文表現の性能向上のために,小型並列コーパスを用いた重み付け機構を提案する。
新たに作成されたSinhala- English,Tamil- English,Sinhala-Tamilのデータセットの結果から,この新たな重み付け機構は文書のアライメントと文のアライメントを大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 13:00:10 GMT)
Beyond Algorithmic Bias: A Socio-Computational Interrogation of the
Google Search by Image Algorithm [0.8] アルゴリズムを、すべての年齢と4種以上の人種の40万以上の顔で提示することで、監査する。
このアルゴリズムは、しばしば、女性および非白人個人を単純化し、ステレオタイピングし、識別する、白人男性の家長構造を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 19:58:51 GMT)
BIOPAK Flasher: Epidemic disease monitoring and detection in Pakistan
using text mining [0.6] アウトブレイクの早期発見は、ここでは重要な役割を担っている。
言語(ウルドゥー語)とカバー地域を制限した早期警戒アウトブレイクシステムはほとんど存在しない。
パキスタンの英語ニュースチャンネルとウルドゥー語ニュースチャンネルから情報を収集し、その過程を調査し、統合し、病気の流行を可視化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 08:55:40 GMT)
1st Place Solution for YouTubeVOS Challenge 2021:Video Instance
Segmentation [0.4] ビデオインスタンス(VIS)は、検出、セグメンテーション、トラッキングを同時に実行するマルチタスク問題である。
我々はTemporally Correlated Instance (TCIS) と Bidirectional Tracking (BiTrack) という2つのモジュールを提案する。
これらの手法をトリックの袋と組み合わせることで、ネットワーク性能はベースラインに比べて大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 00:20:38 GMT)
FPT Approximation for Socially Fair Clustering [0.4] 距離関数 $d(.,.)$ を持つ距離空間 $mathcalX$ において点の集合 $P$ が与えられる。
社会的に公正な$k$-median問題の目標は、すべてのグループに対する最大平均コストを最小限に抑える、セットの$CサブセットF$ of $k$センターを見つけることである。
本研究では、社会的に公正な$k$-medianと$k$-meansに対する$(5+varepsilon)$と$(33+varepsilon)$近似アルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 11:53:18 GMT)
Scalable Approach for Normalizing E-commerce Text Attributes (SANTA) [0.3] 本稿では,Eコマース属性値を自動的に正規化するフレームワークであるSANTAを提案する。
まず,9つの構文マッチングアルゴリズムについて広範な研究を行った。
弦の類似性だけでは属性正規化には不十分であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 08:45:56 GMT)
Using Convolutional Neural Networks for the Helicity Classification of
Magnetic Fields [0.0] 畳み込みニューラルネットワークを用いたヘリシティ分類にディープラーニングを適用することを提案する。
この手法が$Q$推定器より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 08:48:25 GMT)
Towards a Privacy-preserving Deep Learning-based Network Intrusion
Detection in Data Distribution Services [0.0] Data Distribution Service(DDS)は、ICS/IoTインフラストラクチャとロボティクスにおけるコミュニケーションに向けた革新的なアプローチである。
従来の侵入検知システム(IDS)はパブリッシュ/サブスクライブ方式では異常を検知しない。
本稿では,Deep Learningのシミュレーションと応用に関する実験的検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 12:53:38 GMT)
Study of sampling methods in sentiment analysis of imbalanced data [0.0] 本研究では,2つの異なるデータセットに対する感情分析におけるサンプリング手法の適用について検討する。
1つのデータセットには、調理プラットフォームEpicuriousからのオンラインユーザレビューが含まれており、もう1つは、計画された親団体に提供されるコメントが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 03:16:18 GMT)
Stereographic Geometry of Coherence and Which-path Information [0.0] 単光子の立体射影と双対性-絡み合いの性質との間に驚くほど密接な関係を示す。
この幾何は相補性に敏感であることを示し、粒子の性質、波動の性質、単一の光子の絡み合いの性質に敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 23:40:14 GMT)
State selective cooling of $\mathrm{SU}(N)$ Fermi-gases [0.0] エントロピー再分配法を用いて, 捕捉した$mathrmSU(N)$ Fermiガスの種選択冷却過程について検討した。
単一原子レベルのサブセットである$N_A N$が、空間の特定の領域であるディムプルにおいてより強いトラップポテンシャルを経験すると、$mathrmSU(N_A)$ Fermiガスに比べて冷却が改善されることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 13:47:27 GMT)
Short-term forecasting of global solar irradiance with incomplete data [0.0] 本研究は、日射量と日射量の1日前予測のためのパイプラインを導入する。
自動回帰統合型移動平均(ARIMA)、単層フィードフォワードネットワーク(SL-FNN)、複数層フィードフォワードネットワーク(FL-FNN)、長短期メモリ(LSTM)の4つの手法を検討する。
実験は、成野-コロンビアにある12の自動気象観測所(AWS)で収集された実世界のデータセットで実施される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 21:44:43 GMT)
Relearning ensemble selection based on new generated features [0.0] 提案手法は,3つのベンチマークデータセットと1つの合成データセットを用いて,最先端のアンサンブル手法と比較した。
提案手法の評価には4つの分類性能指標を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 12:45:32 GMT)
Quantum time crystals with programmable disorder in higher dimensions [0.0] 2つの空間次元に離散量子時間結晶が存在するという新たな証拠を提示する。
これらは、非平衡力学を行う駆動量子多体系において離散時間変換対称性を破る複雑な量子系である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 06:20:25 GMT)
Quantum coherence, correlations and nonclassical states in the two-qubit
Rabi model with parametric oscillator [0.0] 量子コヒーレンスと量子相関は、2つの量子ビットとパラメトリック媒質からなる強相互作用系で研究される。
我々は,アディバティック近似法を用いてシステムを解析的に解く。
再構成された状態は、ほぼ純粋に一般化されたベル状態である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 11:16:40 GMT)
Quantum Boltzmann equation for fermions: An attempt to calculate the NMR
relaxation and decoherence times using quantum field theory techniques [0.0] 量子ボルツマン方程式を用いて、核子の系の密度行列の進化を研究する。
我々は、定数と振動する磁場の存在下で、核子系の標準的なブロッホ方程式を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 07:19:13 GMT)
Quantifying the Conceptual Error in Dimensionality Reduction [0.0] データセットの次元減少は、機械学習と知識推論の領域における標準問題である。
様々な種類の縮小手順が使われており、それぞれ異なる目的を追求している。
これまでのところ考慮されていない基準は、還元写像の概念的連続性である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 16:28:19 GMT)
Predicting Depth from Semantic Segmentation using Game Engine Dataset [0.0] この論文は、物体の知覚と深度推定畳み込みニューラルネットワークの関係を考察する。
入力時に1つの画像のみを使用する単純な深度推定ネットワークに基づく新しいネットワーク構造を開発した。
その結果,新しい構造は距離の相対誤差の52%で深度推定の性能を向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 10:15:40 GMT)
Nonrelativistic Effective Field Theory with a Resonance Field [0.0] 実効場理論(EFT)を用いた2粒子の非相対論的散乱における浅い共鳴について議論する。
我々は、系統的な拡張で、次から次へと順に、明らかに再正規化された散乱振幅を構築する。
任意の場合において、補助体がゴーストでない場合には、共振極が複素運動量平面の下半分にあることを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 02:06:30 GMT)
Natural and magnetically induced entanglement of hyperfine-structure
states in atomic hydrogen [0.0] 水素原子のスペクトルは長い間、量子力学を復号するロゼッタ石と見なされてきた。
水素原子は量子情報の基本的な構成要素であることを示す。
外部磁場は、熱効果の全ての確率に対して、HFSの絡み合いを誘導し維持することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 22:06:48 GMT)
Magnon-magnon entanglement and its detection in a microwave cavity [0.0] 量子マグノニクス(Quantum Magnonics)は、量子情報処理の応用に大きな可能性を持つ新興の研究分野である。
強磁性相互作用を持つ格子が2つの異なるマグノンモードを持つ反強磁性体について検討する。
このことが, 実験的に検出可能な2部連続変動マグノン-マグノンの絡み合いの原因となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 20:46:55 GMT)
Hippocampus segmentation in magnetic resonance images of Alzheimer's
patients using Deep machine learning [0.0] 本研究の目的は,深層機械学習を用いたアルツハイマー病患者のMRI画像における海馬のセグメンテーションである。
提案手法は有望であり,早期の海馬容積変化の予測によりアルツハイマー病の予後に拡張することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 11:00:29 GMT)
Finite-time performance of a single-ion quantum Otto engine [0.0] 本研究では, 単一イオンを固定した量子熱機関の動作を有限時間で検討する。
常温環境は温浴のように振る舞うが、イオンの運動自由度は有効な冷浴の役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 06:59:36 GMT)
Experimental semi-autonomous eigensolver using reinforcement learning [0.0] 固有解法はあらゆる量子技術の基本的なアルゴリズムである。
任意のエルミート演算子の固有ベクトルの近似を得るために半自律アルゴリズムを実装した。
この研究は、部分的な情報で決定できる量子デバイスの開発に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 12:06:18 GMT)
Emergence of biased errors in imperfect photonic circuits [0.0] 経路符号化における適度なバイアス誤差の出現について検討し,その光路特性との相関について検討する。
我々の分析は、この方向の過去の研究を結びつけ、より深くし、高精度なテストや機械学習の光学的実装の潜在的な問題を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 08:41:51 GMT)
Early fault detection with multi-target neural networks [0.0] ドライブトレインコンポーネントの早期故障検出作業にマルチターゲットニューラルネットワークを適用した。
マルチターゲット多層パーセプトロン(MLP)は,少なくとも早期および多くの場合,単一ターゲットよりも早く断層を検出できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 11:35:33 GMT)
Dynamic Clone Transformer for Efficient Convolutional Neural Netwoks [0.0] 本稿では,多経路完全連結パターン(MPFC)という概念を導入し,位相パターンの相互依存性,精度,効率性を再考する。
MPFCにインスパイアされた動的クローントランス (DCT) と呼ばれるデュアルブランチモジュールを提案し、入力から複数の複製を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 13:42:28 GMT)
Compact linear optical scheme for Bell state generation [0.0] 我々は、4つの光子のうち2本のレールを符号化したベル状態を生成する最もコンパクトなスキームを報告した。
提案手法では5モードの干渉計と1つの光子検出器が必要であるが、以前は6モードの干渉計と2つの光子検出器を使用していた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 15:50:42 GMT)
Can Transformer Language Models Predict Psychometric Properties? [0.0] トランスフォーマーベースの言語モデル(LM)は、NLPベンチマークタスクにおける最先端のパフォーマンスを向上し続けている。
LMは、被験者にこれらのアイテムが与えられたときに、テスト項目の心理測定特性がどのようなものになるかを予測するのに役立ちますか?
我々は,言語能力の幅広い診断試験において,多数の人やLMからの回答を収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 20:05:33 GMT)
BRAIN2DEPTH: Lightweight CNN Model for Classification of Cognitive
States from EEG Recordings [0.0] 本稿では,脳波記録から認知状態を分類するための簡易軽量CNNモデルを提案する。
そこで我々は,2段階からなる認知表現を学習するための新しいパイプラインを開発した。
他のモデルのパラメータの4%未満を活用して、同等のパフォーマンスを実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 05:06:20 GMT)
Amplifying Privacy: Scaling Up Transparency Research Through Delegated
Access Requests [0.0] 参加者に対して,研究者へのアクセス権の委譲を求める方法を提案する。
我々は、これを行うための法的根拠、研究者とデータ分野の両方にもたらす利点、手続き的および技術的な設計について論じる。
オランダのパイロット研究でこの方法を試したところ、研究者と参加者の両方にウィンウィンが生まれることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 12 Jun 2021 19:51:55 GMT)