Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

A Field Guide to Federated Optimization [161.4]
フェデレートされた学習と分析は、分散化されたデータからモデル(あるいは統計)を協調的に学習するための分散アプローチである。本稿では、フェデレート最適化アルゴリズムの定式化、設計、評価、分析に関する勧告とガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:09:08 GMT)
Training Compact CNNs for Image Classification using Dynamic-coded Filter Fusion [139.7]
動的符号化フィルタ融合(DCFF)と呼ばれる新しいフィルタプルーニング法を提案する。我々は、効率的な画像分類のために、計算経済的および正規化のない方法でコンパクトなCNNを導出する。我々のDCFFは、72.77MのFLOPと1.06Mのパラメータしか持たないコンパクトなVGGNet-16を導出し、トップ1の精度は93.47%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:07:38 GMT)
Kernel Continual Learning [117.8]
カーネル連続学習は、破滅的な忘れ事に取り組むための、シンプルだが効果的な連続学習の変種である。エピソードメモリユニットは、カーネルリッジ回帰に基づいてタスク固有の分類器を学ぶために、各タスクのサンプルのサブセットを格納する。タスク毎にデータ駆動カーネルを学ぶための変動ランダム機能。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 23:49:54 GMT)
APo-VAE: Text Generation in Hyperbolic Space [116.1]
本稿では,双曲型潜在空間におけるテキスト生成について検討し,連続的な階層表現を学習する。適応型ポインケア可変オートエンコーダ (APo-VAE) を提示し, ポインケア球上における潜伏変数の事前および変動後部の両方を包み込み正規分布により定義する。言語モデリングと対話応答生成における実験は,提案したAPo-VAEモデルの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 22:41:30 GMT)
The Benchmark Lottery [114.4]
ベンチマーク宝くじ」は、機械学習ベンチマークプロセスの全体的な脆弱さを記述している。アルゴリズムの相対的性能は、異なるベンチマークタスクを選択するだけで大幅に変化する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 21:08:30 GMT)
ZR-2021VG: Zero-Resource Speech Challenge, Visually-Grounded Language Modelling track, 2021 edition [96.9]
このトラックは、Zero-Resource Speech Challenge、2021年版、第2ラウンドで導入された。我々は、新しいトラックを動機付け、参加ルールを詳細に議論する。また,このトラック用に開発された2つのベースラインシステムについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:29:07 GMT)
Federated Mixture of Experts [94.3]
FedMixは特別なモデルのアンサンブルをトレーニングできるフレームワークです。類似したデータ特性を持つユーザが同じメンバーを選択して統計的強度を共有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:15:24 GMT)
Serialized Multi-Layer Multi-Head Attention for Neural Speaker Embedding [93.2]
先行研究では、ある層からのフレームレベルの特徴を集約し、発話レベルの表現を形成する。トランスフォーマーネットワークにインスパイアされた本提案手法は,階層型自己注意機構のアーキテクチャを利用する。より多くのレイヤを積み重ねることで、ニューラルネットワークはより差別的な話者埋め込みを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 05:38:48 GMT)
Robust Deep Reinforcement Learning against Adversarial Perturbations on State Observations [88.9]
深部強化学習(DRL)エージェントは、自然な測定誤差や対向雑音を含む観測を通して、その状態を観察する。観測は真の状態から逸脱するので、エージェントを誤解させ、準最適行動を起こすことができる。本研究は, 従来の手法を, 対人訓練などの分類タスクの堅牢性向上に応用することは, 多くのRLタスクには有効でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 07:20:48 GMT)
HAT: Hierarchical Aggregation Transformers for Person Re-identification [87.0]
我々は,CNNとトランスフォーマーの両方の利点を,高性能な画像ベース人物Re-IDに適用する。作業は、画像ベースのRe-IDのためのCNNとTransformerの両方の利点を初めて活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 01:42:35 GMT)
Graph Jigsaw Learning for Cartoon Face Recognition [79.3]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたマンガ顔認識のための形状指向表現の学習は困難である分類ネットワークの様々な段階においてジグソーパズルを構築し,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を段階的に解くグラフJigsawを提案する。提案したグラフJigsawは、2つの人気のあるマンガの顔データセットにおいて、他の顔認識やジグソーベースの手法よりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:01:06 GMT)
Conservative Objective Models for Effective Offline Model-Based Optimization [78.2]
計算設計の問題は、合成生物学からコンピュータアーキテクチャまで、様々な場面で発生している。本研究では,分布外入力に対する接地的目標の実際の値を低くする目的関数のモデルを学習する手法を提案する。 COMは、様々なMBO問題に対して、既存のメソッドの実装と性能の面では単純である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:55:28 GMT)
Going Beyond Linear RL: Sample Efficient Neural Function Approximation [76.6]
2層ニューラルネットワークによる関数近似について検討する。この結果は線形(あるいは可溶性次元)法で達成できることを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 03:03:56 GMT)
Oblivious sketching for logistic regression [72.4]
本稿では,ロジスティック回帰のための最初のデータ難読スケッチを示す。私たちのスケッチは速く、シンプルで、実装も簡単です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 11:29:26 GMT)
Learning Algebraic Recombination for Compositional Generalization [71.8]
合成一般化のための代数的組換え学習のためのエンドツーエンドニューラルモデルLeARを提案する。主要な洞察は、意味解析タスクを潜在構文代数学と意味代数学の間の準同型としてモデル化することである。 2つの現実的・包括的構成一般化の実験は、我々のモデルの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 07:23:46 GMT)
Scalable Evaluation of Multi-Agent Reinforcement Learning with Melting Pot [71.3]
Melting PotはMARL評価スイートで、強化学習を使用して、新しいテストシナリオを作成するのに必要な人的労力を削減する。幅広い研究トピックをカバーする80以上のユニークなテストシナリオを作成しました。これらのテストシナリオを標準的なMARLトレーニングアルゴリズムに適用し、Melting Potがトレーニングのパフォーマンスだけでは明らかでない弱点をいかに明らかにするかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:22:14 GMT)
Probabilistic Human Motion Prediction via A Bayesian Neural Network [71.2]
本稿では,人間の動作予測のための確率モデルを提案する。我々のモデルは、観測された動きシーケンスが与えられたときに、いくつかの将来の動きを生成することができる。我々は、大規模ベンチマークデータセットHuman3.6mに対して、我々のアプローチを広範囲に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 09:05:33 GMT)
Self-Supervised Multi-Modal Alignment for Whole Body Medical Imaging [70.5]
我々は、英国バイオバンクの2万名以上の被験者のデータセットを使用し、全体Dixon法磁気共鳴法(MR)スキャンとデュアルエネルギーX線吸収率法(DXA)スキャンを併用した。マルチモーダル画像マッチングコントラストフレームワークを導入し、同一対象の異なるモダリティスキャンを高精度にマッチングすることができる。適応がなければ、この対照的なトレーニングステップで学習した対応が、自動クロスモーダルスキャン登録の実行に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 12:35:05 GMT)
Lidar Light Scattering Augmentation (LISA): Physics-based Simulation of Adverse Weather Conditions for 3D Object Detection [60.9]
ライダーベースの物体検出器は、自動運転車のような自律ナビゲーションシステムにおいて、3D知覚パイプラインの重要な部分である。降雨、雪、霧などの悪天候に敏感で、信号-雑音比(SNR)と信号-背景比(SBR)が低下している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 21:10:47 GMT)
Reactive Long Horizon Task Execution via Visual Skill and Precondition Models [59.8]
シミュレーションで学習したモデルを用いて、単純なタスクプランナの構成要素をグラウンド化することで、見知らぬロボットタスクを達成できるシミュレート・トゥ・リアル・トレーニングのアプローチについて述べる。シミュレーションでは91.6%から98%,実世界の成功率は10%から80%に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:07:25 GMT)
High-Speed and High-Quality Text-to-Lip Generation [55.2]
高速かつ高品質なテキスト-リップ生成(HH-T2L)のための新しい並列デコーディングモデルを提案する。我々は,符号化言語特徴の持続時間を予測するとともに,符号化言語特徴に規定された対象の唇フレームを,非自己回帰的にその持続時間でモデル化する。 GRIDおよびTCD-TIMITデータセットを用いて行った実験により、HH-T2Lは、最先端のAR T2LモデルであるDualLipと比較して、競合品質の唇運動を生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:44:04 GMT)
HTLM: Hyper-Text Pre-Training and Prompting of Language Models [52.3]
大規模なWebクローリングで訓練されたハイパーテキスト言語モデルであるHTLMを紹介する。単純化したHTML上でのBARTスタイルのデノベーション損失による事前訓練は、広範囲のタスクや監督レベルに対して非常に効果的な転送を可能にすることを示す。我々は,HTLMに対して,テキストプロンプトが既存のLMに対して行うことよりも,データ効率の面で高い価値を提供することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 19:39:31 GMT)
Frequency fluctuations of ferromagnetic resonances at milliKelvin temperatures [50.6]
ノイズはデバイスの性能、特に量子コヒーレント回路に有害である。最近の研究は、超伝導量子ビットへの単一のマグノンをベースとした量子技術にマグノンシステムを活用するためのルートを実証している。時間的挙動を研究することは、基礎となるノイズ源を特定するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:00:37 GMT)
Causal Understanding of Fake News Dissemination on Social Media [50.5]
我々は、ユーザーがフェイクニュースを共有するのに、ユーザー属性が何をもたらすかを理解することが重要だと論じている。偽ニュース拡散において、共同創設者は、本質的にユーザー属性やオンライン活動に関連する偽ニュース共有行動によって特徴づけられる。本稿では,偽ニュース拡散における選択バイアスを軽減するための原則的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 23:14:07 GMT)
Deduplicating Training Data Makes Language Models Better [50.2]
既存の言語モデリングデータセットには、多くのほぼ重複した例と長い反復が含まれている。これらのデータセットでトレーニングされた言語モデルの未学習出力の1%以上が、トレーニングデータから冗長にコピーされている。トレーニングデータセットを分離する2つのツールを開発しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 06:06:52 GMT)
RCDNet: An Interpretable Rain Convolutional Dictionary Network for Single Image Deraining [50.0]
雨畳み込み辞書ネットワーク(RCDNet)と呼ばれる,新しい深層アーキテクチャを具体的に構築する。 RCDNetは雨害の本質的な先行を埋め込んでおり、明確な解釈性を持っている。このような解釈可能なネットワークをエンドツーエンドにトレーニングすることにより、関連するすべてのレインカーネルと近位演算子を自動的に抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:08:11 GMT)
From Show to Tell: A Survey on Image Captioning [49.0]
視覚と言語を結びつけることは、ジェネレーティブ・インテリジェンスにおいて重要な役割を担っている。画像キャプションの研究はまだ結論に達していない。本研究の目的は,画像キャプション手法の包括的概要と分類を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:00:54 GMT)
Interval Universal Approximation for Neural Networks [47.8]
区間普遍近似(IUA)定理を導入する。 IUAは、ニューラルネットワークが何十年にもわたって知られているような、あらゆる連続関数の$f$を近似できることを示している。本稿では,精度の高い区間解析が可能なニューラルネットワークを構築する際の計算複雑性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 05:51:30 GMT)
Differential-Critic GAN: Generating What You Want by a Cue of Preferences [46.9]
本稿では,ユーザが望むデータの分布を学習するためのディファレンシャル・クリティカル・ジェネレーティブ・アドバイザリ・ネットワーク(DiCGAN)を提案する。我々のDiCGANは,ユーザの希望するデータ分布を学習する上で,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:44:07 GMT)
Functional Magnetic Resonance Imaging data augmentation through conditional ICA [44.5]
本稿では,高速機能型磁気共鳴イメージング(fMRI)データ拡張技術である条件独立成分分析(Conditional ICA)を紹介する。本研究では,コンディショナルICAが観測不可能なデータの合成に成功しており,脳の復号化問題における分類精度の向上が期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:28:31 GMT)
Fairness in Ranking under Uncertainty [42.5]
不公平は、より有益なエージェントが、より有益なエージェントよりも悪い結果を得るときに起こる。私たちの中心的なポイントは、不公平の主な原因は不確実性であるということです。有効性と有効性とを最適にトレードオフするランキングを、プリンシパルにどのように計算するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:10:16 GMT)
Communication-Efficient Hierarchical Federated Learning for IoT Heterogeneous Systems with Imbalanced Data [42.3]
フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、複数のノードが協調してディープラーニングモデルをトレーニングできる分散ラーニング方法論である。本稿では,IoTヘテロジニアスシステムにおける階層FLの可能性について検討する。複数のエッジノード上でのユーザ割り当てとリソース割り当てに最適化されたソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:32:39 GMT)
Asymptotic Behavior of Adversarial Training in Binary Classification [41.8]
敵の訓練は、敵の攻撃に対する防衛の最先端の方法と考えられている。実際に成功したにもかかわらず、敵の訓練のパフォーマンスを理解する上でのいくつかの問題は未解決のままである。 2進分類における対角訓練の最小化のための正確な理論的予測を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 01:20:45 GMT)
Efficient, Simple and Automated Negative Sampling for Knowledge Graph Embedding [41.0]
負のサンプリングは、知識グラフ(KG)において観測されていないものから負の三重項をサンプリングするものであり、KGの埋め込みにおいて重要なステップである。本稿では,大きな勾配を持つ負三重項が重要ではあるが稀であることを示す観測に動機付けられ,キャッシュで直接追跡することを提案する。提案手法は従来のGAN方式の「蒸留」バージョンとして機能し, 負三重項の完全な分布に適合する追加パラメータの学習時間を無駄にしない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 01:52:43 GMT)
Few-shot Neural Human Performance Rendering from Sparse RGBD Videos [40.2]
人間の活動に対する最近のニューラルレンダリングアプローチは、目覚ましいビューレンダリング結果を達成するが、それでもインプットビューの厳密なトレーニングに依存している。本稿では、RGBD入力のみからFNHR(s fewshot Neural rendering approach)を提案し、光ビュー自由視点結果を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 06:28:16 GMT)
IFedAvg: Interpretable Data-Interoperability for Federated Learning [39.4]
本研究では,表型データに対するフェデレーション学習において,クライアントデータの不整合によって引き起こされる低相互運用性の定義と対処を行う。提案手法であるiFedAvgは、協調学習プロセスのパーソナライズされたきめ細かな理解を可能にするために、局所的な要素ワイドアフィン層を追加するフェデレーション平均化に基づいている。我々は、2014～2016年の西アフリカエボラ流行から得られた、いくつかの公開ベンチマークと実世界のデータセットを用いて、iFedAvgを評価し、世界でも最大規模のデータセットを共同で作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 09:54:00 GMT)
Semi-Supervised Hypothesis Transfer for Source-Free Domain Adaptation [39.0]
適応段階のソースデータにアクセスすることなく,仮説伝達による新しい領域適応手法を提案する。対象データを完全に活用するために,半教師付き相互拡張法を提案する。本手法は最先端の手法と比較して,半教師付き適応タスクにおいて最大19.9%の改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:26:09 GMT)
Uncertainty-Guided Mixup for Semi-Supervised Domain Adaptation without Source Data [37.3]
ソースフリーなドメイン適応は、ソースデータにアクセスせずにドメイン適応を行うことによって問題を解決することを目的としている。提案する不確実性誘導型Mixupは,表現のドメイン内差を低減し,ソースデータに直接アクセスすることなくドメイン間アライメントを行う。提案手法は,最近の半教師付きベースラインよりも優れており,教師なし変種は競争性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:54:02 GMT)
FST: the FAIR Speech Translation System for the IWSLT21 Multilingual Shared Task [36.5]
IWSLT 2021評価キャンペーンに提出したエンドツーエンドの多言語音声翻訳システムについて述べる。本システムは,モダリティ,タスク,言語間の伝達学習を活用して構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 19:43:44 GMT)
GREN: Graph-Regularized Embedding Network for Weakly-Supervised Disease Localization in X-ray images [35.2]
コンテキスト情報や補償情報として、クロスリージョンとクロスイメージの関係は、より一貫性のある統合された領域を得るために不可欠である。胸部X線画像上の疾患の特定に画像内および画像間情報を活用するグラフ正規化埋め込みネットワーク(GREN)を提案する。このことから,本研究はNIH胸部X線データを用いた軽度疾患局所化のための最先端の成果を得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 01:27:07 GMT)
MMGCN: Multimodal Fusion via Deep Graph Convolution Network for Emotion Recognition in Conversation [32.2]
本研究では,マルチモーダル融合グラフ畳み込みネットワークMMGCNに基づく新しいモデルを提案する。 MMGCNは、マルチモーダル依存関係を効果的に活用できるだけでなく、話者間の依存性や話者内依存性をモデル化するために話者情報を利用することもできる。提案したモデルを,IEMOCAPとMELDという2つの公開ベンチマークデータセット上で評価し,MMGCNの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 15:37:02 GMT)
Unsupervised Neural Rendering for Image Hazing [31.1]
Image hazingは、ゲーム、撮影、写真のフィルタリング、画像のデハージングなど、さまざまな実用用途に適用可能な、クリーンな画像からヘイズな画像をレンダリングすることを目的としている。本稿では,ハゼゲンと呼ばれる画像のレンダリング手法を提案する。具体的には,ハゼゲンは知識駆動型ニューラルネットワークであり,新しい先行情報を利用して送信マップを推定する。エアライトを適応的に学習するために、別の新しい先行技術に基づいてニューラルモジュールを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:15:14 GMT)
An Efficient DP-SGD Mechanism for Large Scale NLP Models [28.2]
自然言語理解(NLU)モデルを訓練するために使用されるデータは、住所や電話番号などのプライベート情報を含むことができる。基礎となるモデルは、トレーニングデータに含まれるプライベート情報を公開しないことが望ましい。プライバシ保護モデルを構築するメカニズムとして,DP-SGD(Fariially Private Gradient Descent)が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 15:23:27 GMT)
BiSTF: Bilateral-Branch Self-Training Framework for Semi-Supervised Large-scale Fine-Grained Recognition [28.1]
半教師付きファイングラインド認識は、データ不均衡、高いクラス間類似性、ドメインミスマッチによる課題である。本稿では,バイラテラルブランチ・セルフトレーニング・フレームワーク (Bilateral-Branch Self-Training Framework, BiSTF) を提案する。 BiSTFはSemi-iNatデータセット上で既存の最先端SSLよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 15:28:54 GMT)
Dynamic Event Camera Calibration [27.9]
最初の動的イベントカメラキャリブレーションアルゴリズムを提案する。カメラとキャリブレーションパターンの間の相対的な動きで捉えたイベントから直接キャリブレーションする。その結果, 得られたキャリブレーション法は, 10秒未満のデータ列から, 極めて有用かつ確実なキャリブレーションを行うことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:52:58 GMT)
MINERVAS: Massive INterior EnviRonments VirtuAl Synthesis [27.8]
本稿では,様々な視覚タスクのための3次元シーン修正と2次元画像合成を容易にするために,大規模インテリアエンビジョンメントVirtuAl合成システムを提案する。本研究では,ドメイン特化言語を用いたプログラマブルパイプラインを設計し,商業屋内シーンデータベースからシーンを選択する。合成したデータを用いて,様々なコンピュータビジョンタスクの性能向上を図ることにより,システムの有効性と柔軟性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:21:45 GMT)
Domain Generalization with Pseudo-Domain Label for Face Anti-Spoofing [27.7]
フェース・アンチ・スプーフィング(FAS)は、顔表現攻撃から顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っている。本稿では,クラスタ化された畳み込み特徴統計を用いて,ネットワークが自身のドメインを判断できる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:35:07 GMT)
Importance-based Neuron Allocation for Multilingual Neural Machine Translation [27.7]
本稿では,言語間の重要性に基づいて,モデルニューロンを汎用と言語固有の部分に分割することを提案する。一般的な部分は、一般的な知識を保存し、すべての言語の翻訳に参加する責任がある。言語固有の部分は、言語固有の知識を保持し、特定の言語の翻訳に参加する責任がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 09:15:05 GMT)
On the impossibility of non-trivial accuracy under fairness constraints [26.4]
機械学習(ML)における公正性に関する主な懸念の1つは、それを達成するためには、ある程度の正確さを放棄する必要があることである。この結果から,EO(Equal chance)が達成できる確率的データソースは,精度の低下によってのみ達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 19:15:50 GMT)
Identifying Influential Users in Unknown Social Networks for Adaptive Incentive Allocation Under Budget Restriction [24.8]
インセンティブ化はユーザの行動に影響を与えるためのより積極的な方法であることが証明されている。未知ネットワークにおける影響力のあるユーザを探索するための新しいアルゴリズムを提案する。ユーザの好みと影響能力に基づいてインセンティブ値を決定する適応型インセンティブアロケーション・アプローチを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:16:25 GMT)
Learned Image Compression with Discretized Gaussian-Laplacian-Logistic Mixture Model and Concatenated Residual Modules [24.2]
学習された画像圧縮フレームワークの2つの重要な構成要素は、潜在表現のエントロピーモデルと、符号化/復号化ネットワークアーキテクチャである。本稿では,よりフレキシブルなガウス・ラプラシア・ロジスティック混合モデル(GLLMM)を提案する。符号化/復号化ネットワーク設計部では、複数の残差ブロックを追加のショートカット接続で直列接続するa4:d残差ブロック(CRB)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 02:54:22 GMT)
Transformer with Peak Suppression and Knowledge Guidance for Fine-grained Image Recognition [24.0]
本稿では,ピーク抑圧モジュールと知識誘導モジュールを備えたトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。ピーク抑制モジュールは、特徴学習プロセスにおいて最も識別性の高い部分に注意を向ける。知識誘導モジュールは、ピーク抑圧モジュールから生成された画像ベース表現と学習可能な知識埋め込みセットを比較して、知識応答係数を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:07:58 GMT)
Neural Representation Learning for Scribal Hands of Linear B [23.6]
本稿では,リニアB書記システムのスクレイバルハンド解析におけるニューラル特徴抽出の利用について検討する。人間のアノテーションを必要としない、完全に教師なしのニューラルネットワークを用いた学習機能を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 20:33:59 GMT)
Detection of Abnormal Behavior with Self-Supervised Gaze Estimation [23.4]
本稿では,視線推定を用いた単一のビデオ会議ソリューションを提案する。ガゼは人間の行動分析などのタスクにとって重要なキューである。ビデオ会議参加者の異常行動を検出するために,これらの視線推定手法を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 07:58:59 GMT)
Understanding Failures in Out-of-Distribution Detection with Deep Generative Models [22.1]
アウト・ディストリビューションが関係する仮定なしでは、ランダムな確率を超える性能を保証する方法が存在しないことを実証する。イン・ディストリビューションとアウト・ディストリビューションのオーバーラップを想定した上で,その影響を強調した。以上の結果から, 推定誤差は, 可能性に基づくOOD検出と利害分布の相違よりも, より妥当な説明であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:00:11 GMT)
Hybrid Model and Data Driven Algorithm for Online Learning of Any-to-Any Path Loss Maps [20.0]
デバイス・ツー・アズ・ア・パス・ロス・マップの学習は、デバイス・トゥ・ア・ア・ア・システム(D2D)通信に依存するアプリケーションにとって重要な実現手段となるかもしれない。モデルに基づく手法は、計算量が少なくて信頼性の高い推定を生成できるという利点がある。純粋なデータ駆動手法は、物理的なモデルを仮定することなく、優れたパフォーマンスを達成することができる。本稿では,オンライン手法を用いてデータセットを抽出するハイブリッドモデルとデータ駆動型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:08:25 GMT)
Zero-shot Visual Question Answering using Knowledge Graph [19.1]
本稿では,知識グラフとマスクに基づく学習機構を用いたゼロショットVQAアルゴリズムを提案する。実験の結果,Zero-shot VQAでは未知の解が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 11:37:13 GMT)
Plan-Based Relaxed Reward Shaping for Goal-Directed Tasks [18.8]
FV-RSはPB-RSの厳密な最適性保証を長期的行動の保証に緩和する。 FV-RSは制限が小さいため、RLアルゴリズムのサンプル効率を改善するのにさらに適した報酬整形関数が可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 12:55:41 GMT)
Transition-based Bubble Parsing: Improvements on Coordination Structure Prediction [18.7]
本稿では,気泡増進構造解析のための遷移システムとニューラルモデルを提案する。 The English Penn Treebank and the English GENIA corpus での実験結果から,我々の研究は構造予測のコーディネートにおける過去の最先端のアプローチに勝っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:00:05 GMT)
TGIF: Tree-Graph Integrated-Format Parser for Enhanced UD with Two-Stage Generic- to Individual-Language Finetuning [18.7]
IWPT 2021共有タスクへのコントリビューションについて述べる。我々のメインシステムコンポーネントはハイブリッドツリーグラフであり、スプレッドツリーに存在しないグラフエッジを付加した拡張グラフに対して、スプレッドツリーの予測を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:00:08 GMT)
Deep Learning based Novel View Synthesis [18.4]
本稿では,与えられた画像の集合からシーンの新たなビューを予測することを学ぶディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。従来の深層学習に基づくアプローチと比較して、新しいビューを予測するために一定数の入力画像しか処理できないのに対し、提案手法は異なる入力画像で機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:15:36 GMT)
AdvFilter: Predictive Perturbation-aware Filtering against Adversarial Attack via Multi-domain Learning [18.0]
本稿では,2重摂動フィルタと不確実性を考慮した融合モジュールを用いた予測摂動対応画素ワイドフィルタを提案する。我々は,CNNの堅牢性向上,異なるモデルへの高一般化,ノイズレベルに対する利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 06:08:48 GMT)
Doubly Modulated Optical Lattice Clock Interference and Topology [17.6]
我々は、光学格子クロック(OLC)システムにおいて、格子レーザの周波数とラビ周波数を同時に変調する。 OLCの超高精度および超安定性により、相対位相は微調整できる。固有エネルギーを実験的に検出することにより、実効的なフロケハミルトニアンと高い巻数を持つ1次元トポロジカル絶縁体の関係を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 23:55:00 GMT)
Bioinspired molecular qubits and nanoparticle ensembles that could be initialized, manipulated and readout under mild conditions [17.3]
分子クロフォアの分子集合と単量体状態の間の熱制御可能な変換に基づく新しい分子量子ビットおよびナノ粒子について報告する。このような超分子量子系は光合成における光収穫錯体の特徴に似ており、温和な条件下で量子的インフォームを操作する新しい機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:18:01 GMT)
Multi-Attention Generative Adversarial Network for Remote Sensing Image Super-Resolution [17.0]
画像超解像(SR)法では,空間分解能の高いリモートセンシング画像を生成することができる。本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく高解像度リモートセンシング画像を生成するネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:06:19 GMT)
Exploring the Potential of Low-bit Training of Convolutional Neural Networks [16.7]
畳み込みニューラルネットワークのための低ビットトレーニングフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、新しいマルチレベルスケーリング(MLS)テンソルフォーマットに基づいて構築されている。実験により、我々のフレームワークは精度とビット幅のトレードオフが優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 05:54:48 GMT)
Increasing Faithfulness in Knowledge-Grounded Dialogue with Controllable Features [16.7]
本稿では,これらの証拠に忠実に保たれるように制御されたシステムに対して,生成的ニューラルダイアログモデルを訓練する上での課題について論じる。既存のデータセットには、選択されたエビデンスに忠実な会話応答と、より主観的あるいはチトチャットスタイルの応答が混在している。そこで本稿では,情報量と客観性を定量化することにより,これらの応答の異なるスタイルを解消するための異なる評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 19:52:12 GMT)
Learn from Anywhere: Rethinking Generalized Zero-Shot Learning with Limited Supervision [16.1]
本稿では、他のデータクラスからのラベルなし画像を用いて一般化を改善する、帰納的ゼロ・少数ショット学習の実践的な設定を提案する。我々は、製品・オブ・エキスパートに基づく定式化を活用し、データ・オブ・データ・クラスから未ラベルのサンプルを使用できる新しいAUDモジュールを導入しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 01:28:32 GMT)
Continuous vs. Discrete Optimization of Deep Neural Networks [15.5]
均一な活性化を伴う深層ニューラルネットワーク上では、勾配流軌跡が良好な曲率を享受できることが示される。この発見により、深い線形ニューラルネットワーク上の勾配流の解析を、勾配勾配が効率的に大域最小限に収束することを保証できる。我々は、勾配流の理論が深層学習の背後にある謎の解き放つ中心となると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 10:59:57 GMT)
Spectrum Gaussian Processes Based On Tunable Basis Functions [15.1]
ガウス過程におけるカーネル関数を近似するために, チューナブル, 局所, 有界な新しい基底関数を導入する。オープンソースデータセットに関する広範な実験を行い、その性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 03:51:24 GMT)
From Machine Translation to Code-Switching: Generating High-Quality Code-Switched Text [14.3]
我々は、現在最先端のニューラルマシン翻訳モデルを適用し、ヒンディー語-英語のコード切替文を生成する。言語モデリングタスクにおいて,難易度が大幅に低下することを示す。また、下流のコードスイッチングされた自然言語推論タスクに対して、私たちのテキストを使用した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 04:46:39 GMT)
TEACHING -- Trustworthy autonomous cyber-physical applications through human-centred intelligence [14.2]
TEACHINGは、自律的アプリケーションの適応と最適化のドライバーとして、ユーザの生理的、感情的、認知的状態を活用する、人間中心のビジョンを推進している。本稿は、TEACHINGアプローチの主な概念を論じ、それに関連するAI関連の主要な研究課題を取り上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:25:58 GMT)
Exciton-photon complexes and dynamics in the concurrent strong-weak coupling regime of singular site-controlled cavity quantum electrodynamics [13.8]
重結合系における励起子錯体の発光,動力学,光子統計について検討した。強い結合と弱い結合は、フォノン散乱によって媒介される中間状態の形で動的に共存できることを示す。本研究は, 量子ネットワーク用エキシトン-光子錯体による空洞拡張型単一光子生成, クラスター状態生成の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 07:21:57 GMT)
Diff-Net: Image Feature Difference based High-Definition Map Change Detection [13.7]
最新のハイディフィニション(HD)マップは、自動運転車にとって不可欠である。我々は,その変化を検出するために,ディープニューラルネットワーク(DNN)Diff-Netを提案する。その結果、Diff-Netはベースラインメソッドよりも優れたパフォーマンスを実現し、最新のHDマップを維持したマッププロダクションに統合できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 22:51:30 GMT)
Centralized Model and Exploration Policy for Multi-Agent RL [13.7]
部分的に観察可能な完全協調型マルチエージェント設定(Dec-POMDP)での強化学習は、現実世界の多くの課題に対処するために使用できる。 Dec-POMDPの現在のRLアルゴリズムは、サンプルの複雑さに悩まされている。モデルベースアルゴリズムであるMARCOを3つの協調通信タスクで提案し、サンプル効率を最大20倍改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 00:34:08 GMT)
Accelerating Distributed K-FAC with Smart Parallelism of Computing and Communication Tasks [13.6]
Kronecker-Factored Approximate Curvature (KFAC)は、深層モデルのトレーニングにおいて最も効率的な近似アルゴリズムの1つである。しかし、KFACでモデルをトレーニングするためにGPUクラスタを活用すると、大規模な計算が発生すると同時に、イテレーション毎に余分な通信が導入される。そこで我々は,D-KFACを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:01:07 GMT)
Zero-Round Active Learning [13.3]
アクティブラーニング(AL)は、大きなプールから最も価値のあるラベル付きデータポイントを特定することで、ラベル付けの労力を削減することを目的としている。従来のALフレームワークには2つの制限がある。近年の研究では,データユーティリティ学習と最適化に基づく一括アクティブラーニングのソリューションが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:47:13 GMT)
Zeroth and First Order Stochastic Frank-Wolfe Algorithms for Constrained Optimization [13.2]
2組の制約を持つ凸最適化の問題は、半定値プログラミングの文脈で頻繁に発生する。最初の制約セットへのプロジェクションは困難であるため、プロジェクションフリーなアルゴリズムを探索する必要がある。提案アルゴリズムの有効性は, スパース行列推定, 半定緩和によるクラスタリング, および一様スペースカット問題の適用性について検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:01:30 GMT)
Linking Health News to Research Literature [12.8]
ニュース記事と科学研究を正確に関連付けることは、多くの応用において重要な要素である。ニュースと文学の結びつきの欠如はこれらの応用において課題となっているが、これは比較的未解明の研究問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 03:50:51 GMT)
Synthesis in Style: Semantic Segmentation of Historical Documents using Synthetic Data [12.7]
文書画像のセマンティックセグメンテーションのためのトレーニングデータの合成法を提案する。我々はRGBとラベル画像の合成にStyleGANジェネレータの中間機能に見られるクラスタを利用する。我々のモデルは、個々の画像のマニュアルアノテーションを必要とせずに、スキャンされた文書のデータセットに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 15:36:47 GMT)
Feature Shift Detection: Localizing Which Features Have Shifted via Conditional Distribution Tests [12.5]
軍用センサーネットワークでは、ユーザーがセンサーの1つ以上の障害を検知する。まず、この問題の形式化を複数の条件分布仮説テストとして定義する。効率性と柔軟性の両面から,密度モデルスコア関数に基づくテスト統計法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:23:24 GMT)
Chimera: Efficiently Training Large-Scale Neural Networks with Bidirectional Pipelines [12.1]
本稿では,大規模モデルを効率的に学習するための双方向パイプラインを組み合わせた新しいパイプライン並列化手法であるChimeraを提案する。最新の同期パイプラインアプローチと比較して、Chimeraはバブルの数を最大50%削減する。 Piz Daintスーパーコンピュータの2,048のGPUノード上で動作する13億のパラメータを持つGPT-2モデルにおいて、Chimeraは、最先端の同期および非同期パイプラインアプローチよりも1.16x-2.34xのトレーニングスループットを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:16:20 GMT)
FetalNet: Multi-task deep learning framework for fetal ultrasound biometric measurements [11.4]
本稿では,FetalNetと呼ばれるマルチタスク・ニューラルネットワークについて,胎児超音波スキャン画像解析のためのアテンション機構とスタックモジュールを提案する。胎児超音波画像解析の主な目的は、胎児の頭部、腹部、大腿骨を測定するための適切な基準面を見つけることである。 FetalNetという手法は,胎児超音波ビデオ記録における分類とセグメント化の両面で,既存の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 19:13:33 GMT)
Optimality of the Johnson-Lindenstrauss Dimensionality Reduction for Practical Measures [11.2]
Johnson-Lindenstrauss次元減少法が最悪の場合の歪みに対して最適であることが知られている。 JL法が実際に歪みの測定に最適かどうかという問題は最近, citeBFN19 (NeurIPS'19) で提起された。これらの境界は任意の次元還元法において、任意の1leq q leq O(fraclog (2eps2 n)eps)$および$epsilon geq frac1sqrtnに対して最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 12:00:46 GMT)
Object Retrieval and Localization in Large Art Collections using Deep Multi-Style Feature Fusion and Iterative Voting [10.8]
本稿では,特定のモチーフやオブジェクトを含む画像領域を検索するアルゴリズムを提案する。 GPUによる近似近傍探索による領域ベースの投票では、広範囲なデータセット内の小さなモチーフを数秒で見つけ、ローカライズすることが可能です。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:40:49 GMT)
RCLC: ROI-based joint conventional and learning video compression [10.6]
新型コロナウイルス(COVID-19)は、これまで見てきたリモートインタラクティブシステムに対する高い需要に繋がる。ビデオストリーミングは、特定のリアルタイム要求のため、非常に高いネットワーク帯域を必要とする。既存のビデオ圧縮手法は,映像品質と速度要件のトレードオフに苦慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 05:38:37 GMT)
Leveraging Hierarchical Structures for Few-Shot Musical Instrument Recognition [9.8]
我々は,楽器間の階層的関係を利用して,より広い範囲の楽器の分類を可能にする。非階層的な少数ショットベースラインと比較すると,本手法は分類精度が著しく向上し,訓練中に見つからない楽器類に対する誤り重大度が著しく低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 22:50:24 GMT)
End-to-end Ultrasound Frame to Volume Registration [9.7]
2次元および3次元の登録のためのエンドツーエンドのフレーム・ツー・ボリューム登録ネットワーク(FVR-Net)を提案する。提案モデルでは, リアルタイム介入指導において, 高い競争力のある登録精度で優れた効率性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 01:59:42 GMT)
Do Humans Trust Advice More if it Comes from AI? An Analysis of Human-AI Interactions [8.8]
人間は、仲間の人間のグループからの同等の提案に対して、AIの提案をどのように利用するかの特徴付けをする。特定のタスクにおける人間対AIのパフォーマンスに対する参加者の信念が、アドバイスをハイドするかどうかに影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 21:33:14 GMT)
Learning interaction rules from multi-animal trajectories via augmented behavioral models [8.7]
グランガー因果関係は観測された時系列データから相互作用を分析するための実践的なフレームワークである。この枠組みは動物行動における生成過程の構造を無視している。マルチアニマル軌道からグラガー因果関係を学習するための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 00:49:33 GMT)
Performance of Bayesian linear regression in a model with mismatch [8.6]
本研究では,ガウス先行の対数対数対のベイズ分布の平均値から得られる推定器の性能を解析した。この推論モデルは、スピングラスにおけるガードナーモデルのバージョンとして記述することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:50:13 GMT)
Passive attention in artificial neural networks predicts human visual selectivity [8.5]
受動的注意法は人間の視覚的選択性の推定と大きく重なることを示す。認識実験を用いて,これらの相関関係を因果操作で検証した。この研究は、人間の視覚のモデルとして、主要なANNの生物学的および心理的妥当性を評価するための新しいアプローチに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 21:21:48 GMT)
Model-free Reinforcement Learning for Robust Locomotion Using Trajectory Optimization for Exploration [8.2]
本研究では,ロボットのための汎用2段階強化学習手法を提案する。関連するタスク報酬は直接最適化され、環境の不確実性に対して堅牢なポリシーが計算される。実四足歩行ロボットにおけるハイダイナミックホッピングおよびバウンディングタスクにおけるアプローチの性能とロバスト性を実証および検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 12:07:19 GMT)
"How to best say it?" : Translating Directives in Machine Language into Natural Language in the Blocks World [8.0]
本稿では,機械のプランナが生成するブロック配置ディレクティブに対して,最適な自然言語を生成する手法を提案する。本稿では,ESI(Elementary Composable Ideas)空間における機械の指示を段階的に生成的に変換するアルゴリズムについて述べる。次に、これらの選択肢の理解の容易さを評価し、最適な選択肢を選択するためのコスト関数を定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:59:08 GMT)
Disparity Between Batches as a Signal for Early Stopping [7.6]
ミニバッチ勾配勾配で学習したディープニューラルネットワークの一般化能力を評価するための指標を提案する。我々の計量は勾配分散と呼ばれ、トレーニングセットから引き出された2つのミニバッチの勾配ベクトル間の$ell$ノルム距離である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 12:59:01 GMT)
Scalable Optimal Transport in High Dimensions for Graph Distances, Embedding Alignment, and More [7.5]
最適輸送のためのコスト行列の2つの効率的な対数線形時間近似を提案する。これらの近似は、複雑な高次元空間に対してもよく機能するエントロピー規則化OTに対する一般的な対数線形時間アルゴリズムを可能にする。グラフ距離回帰のために,グラフニューラルネットワーク(GNN)と拡張シンクホーンを組み合わせたグラフトランスポートネットワーク(GTN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:40:08 GMT)
A Framework for Machine Learning of Model Error in Dynamical Systems [7.4]
データから動的システムを特定するために,機械的アプローチと機械学習アプローチを混在させる統一フレームワークを提案する。モデルエラーがメモリレスであり、大きなメモリを持つ問題に対して、連続時間と離散時間の両方で問題を提起した。ハイブリッド手法は、データ飢餓、モデルの複雑さの要求、全体的な予測性能において、データ駆動アプローチよりも大幅に優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 12:47:48 GMT)
Surgical Instruction Generation with Transformers [7.0]
本稿では,自己クリティカル強化学習を用いたトランスフォーマーバックボンドエンコーダデコーダネットワークを導入し,手術画像から指示を生成する。各種医療分野の290の手順を含むDAISIデータセットに対して,本手法の有効性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 19:54:50 GMT)
Generative and reproducible benchmarks for comprehensive evaluation of machine learning classifiers [6.6]
Diverse and GENerative ML Benchmark (DIGEN)は、機械学習アルゴリズムのベンチマークのための合成データセットの集合である。詳細なドキュメンテーションと分析を備えたリソースはオープンソースであり、GitHubで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 03:58:02 GMT)
Real-Time Super-Resolution System of 4K-Video Based on Deep Learning [6.2]
ビデオレゾリューション(VSR)技術は低品質のビデオ計算において優れており、職業ベースのアルゴリズムによって生じる不快なブラー効果を回避している。本稿では、リアルタイムVSシステムの可能性について検討し、EGVSRと呼ばれる効率的な汎用VSRネットワークを設計する。現在最も先進的なVSRネットワークであるTecoGANと比較して、密度の84%削減と7.92倍の性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:42:34 GMT)
Potential UAV Landing Sites Detection through Digital Elevation Models Analysis [6.2]
デジタル表面モデル(DSM)の画像勾配等級をしきい値にすることで、正常または緊急時におけるUAVの適切な着陸域を構成する平坦領域人工構造物や植生地域は、潜在的な上陸地点から検出され、除外される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:13:35 GMT)
Turbulence-immune computational ghost imaging based on a multi-scale generative adversarial network [6.1]
MsGAN(MsGAN)を用いた乱流免疫CGI法について報告する。ネットワークをトレーニングすることで、良好な乱れのないゴーストイメージを再構成することができ、視覚効果を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:50:00 GMT)
Safer Reinforcement Learning through Transferable Instinct Networks [6.1]
我々は,新たな政策が主方針を覆し,より安全な代替手段を提供するアプローチを提案する。我々の本能制御型RL(IR2L)アプローチでは、望ましくない状況を認識するために「本能的」ネットワークを訓練する。オープンAI安全体育ドメインのIR2Lについて, 安全性違反の件数が著しく少ないことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:22:04 GMT)
A Granular Sieving Algorithm for Deterministic Global Optimization [6.0]
リプシッツ連続関数に対する大域的最適化問題を解くために、勾配のない決定論的手法を開発した。この方法は、目的関数の領域と範囲の両方で同期解析を行うグラニュラーシービングとみなすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 10:03:03 GMT)
Hierarchical Analysis of Visual COVID-19 Features from Chest Radiographs [5.8]
我々は, 放射線学的決定プロセスと整合した, 人間の解釈可能なクラス階層を用いて, 放射線学的特徴をモデル化する。実験により、モデル故障は、ICU撮像条件と非常に相関し、特定の種類の放射線学的特徴を識別することが本質的に困難であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 11:37:28 GMT)
Single-photon nonreciprocal excitation transfer with non-Markovian retarded effects [5.7]
共振器と共振器を結合したエミッタ間の非相互励起伝達について検討する。励起の非相互移動(方向循環)と寿命の大幅な延長をサポートする巨大原子三量体を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 11:12:05 GMT)
A Distance Measure for Privacy-preserving Process Mining based on Feature Learning [5.3]
イベントの埋め込みがトレースの距離測定値の定義を可能にし、イベントログの匿名化を導く方法を示す。実世界のデータを用いた実験により, この測定値を用いた匿名化が, 様々な次元において, 元のログに近いログを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 09:44:28 GMT)
Hyperparameter Optimization: Foundations, Algorithms, Best Practices and Open Challenges [5.1]
本稿では,グリッドやランダム検索,進化アルゴリズム,ベイズ最適化,ハイパーバンド,レースなどの重要なHPO手法について述べる。 HPOアルゴリズム自体、パフォーマンス評価、HPOとMLパイプラインの結合方法、ランタイムの改善、並列化など、HPOの実行時に行うべき重要な選択について、実用的なレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 22:34:27 GMT)
A Note on Learning Rare Events in Molecular Dynamics using LSTM and Transformer [4.8]
近年,低次元反応座標のシミュレーションデータを用いてLSTMによるスローダイナミクスの学習に成功した。本稿では, 言語モデル学習の性能, すなわち反応座標の次元性, 時間分解能, 状態分割の3つの重要な要因について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 09:26:36 GMT)
Object Detection in the DCT Domain: is Luminance the Solution? [4.4]
本稿では,画像の圧縮表現を利用して,制約された資源条件で使用可能な物体検出を行う。これにより、標準のRGBアーキテクチャと比較して1.7ドルの速度が向上し、検出性能は5.5%低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:09:24 GMT)
CNN-Cap: Effective Convolutional Neural Network Based Capacitance Models for Full-Chip Parasitic Extraction [4.1]
本稿では,畳み込みニューラルネットワークに基づくキャパシタンスモデルの構築に有効な手法を提案する。 CNN-Capは、GPUサーバ上の2次元フィールドソルバよりも4000倍高速で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 07:14:35 GMT)
DULA: A Differentiable Ergonomics Model for Postural Optimization in Physical HRI [3.7]
DULAは、大衆的かつ科学的に検証されたRULAアセスメントを再現するために学習された、微分可能で連続的なエルゴノミクスモデルである。 DULA は RULA に匹敵するアセスメントを提供すると同時に,計算上の利点も提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:39:45 GMT)
Details Preserving Deep Collaborative Filtering-Based Method for Image Denoising [3.4]
本稿では,Deep-CoFiB(Deep-CoFiB)アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、最適化されたニューラルネットワークモデルのセットを使用してスパース領域における画像パッチの協調分解を行う。大規模な実験により、DeepCoFiBは(PSNRとSSIMの観点から)多くの最先端の復調アルゴリズムよりも定量的に(定量的に)実行されたことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:53:08 GMT)
AID-Purifier: A Light Auxiliary Network for Boosting Adversarial Defense [3.1]
AID-purifierは、すでに訓練済みの主浄化ネットワークのアドオンとして機能する補助ネットワークである。計算的に軽量に保つため、二進的クロスエントロピー損失を持つ判別器として訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 02:39:15 GMT)
Artificial Intelligence in PET: an Industry Perspective [3.1]
人工知能(AI)は、ポジトロン・エミッション・トモグラフィ(PET)イメージングの応用など、医療画像に肯定的な影響を与える可能性があり、進歩する可能性がある。 AIは、PETにおけるAIの将来の可能性を最大化するために対処し克服する必要がある、業界固有の課題を提起する。本稿では、AIの開発、標準化、商業化、臨床導入におけるこれらの業界固有の課題の概要を述べるとともに、近い将来にAIによってもたらされるPETイメージングの強化の可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:47:24 GMT)
Nonlinear State Space Modeling and Control of the Impact of Patients' Modifiable Lifestyle Behaviors on the Emergence of Multiple Chronic Conditions [3.1]
多発性慢性疾患(MCC)はしばしば、患者の変更可能なリスク要因と、修正不可能なリスク要因と既存の状態との相互作用に依存する動的ネットワークを形成する。本研究では,拡張カルマンフィルタ(EKF)に基づく非線形状態空間モデルを提案する。また,慢性期発症の危険因子の変化が慢性期発症のリスクに与える影響を動的にモニタリングするテンソルコントロールチャートも開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:01:46 GMT)
Mixing Human Demonstrations with Self-Exploration in Experience Replay for Deep Reinforcement Learning [2.9]
本稿では,Deep Reinforcement Learning におけるリプレイバッファにおける人間の実演データの利用効果について検討する。その結果、純粋な自己探索と純粋な実演によって訓練されたエージェントは同様の成功率を示したが、純粋な実演モデルはより少ないステップ数で解に収束したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:55:30 GMT)
Identifying Properties of Real-World Optimisation Problems through a Questionnaire [2.8]
本研究は, 実世界の課題の実態を質問紙で調査する。これは将来のベンチマーク問題の設計を可能にし、現実世界で見られる問題とよりよく似ている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 10:03:44 GMT)
Correlated Stochastic Block Models: Exact Graph Matching with Applications to Recovering Communities [2.8]
複数の相関ネットワークから潜在コミュニティ構造を学習する作業について考察する。パラメータ構造における複数の相関グラフを用いて、潜在コミュニティを正確に回復する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 15:27:15 GMT)
Efficient Set of Vectors Search [2.7]
一般事例に対する近似探索アルゴリズムを提案する。これらのアルゴリズムの根底にある考え方は、一組のベクトルを「長い」単一ベクトルで符号化することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:22:20 GMT)
ParCourE: A Parallel Corpus Explorer fora Massively Multilingual Corpus [2.7]
多言語NLPの進展には,言語の種類的特性の研究が不可欠である。私たちはParCourEという,1334の言語をカバーする,単語を並べた並列コーパスを閲覧できるオンラインツールを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 12:16:21 GMT)
Hierarchical Associative Memory [2.7]
Associative Memories や Modern Hopfield Networks は、多くの魅力的な特性を持っている。パターン補完を行い、多数のメモリを格納し、リカレントニューラルネットワークを使用して記述することができる。本稿では,任意の数のレイヤを持つ連想メモリの完全再帰モデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 01:38:40 GMT)
A Functional Model for Structure Learning and Parameter Estimation in Continuous Time Bayesian Network: An Application in Identifying Patterns of Multiple Chronic Conditions [2.4]
本稿では,ポアソン回帰に代表される条件依存型連続時間ベイズネットワークを提案する。獣医科の電子健康記録から抽出した複数の慢性疾患患者のデータセットを用いた。提案手法は、複数の慢性状態の間の複雑な機能的関係を、疎直的に表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 21:03:44 GMT)
QoS-Aware Scheduling in New Radio Using Deep Reinforcement Learning [2.4]
NRネットワークのためのQA-Aware Deep Reinforcement Learning Agent (QADRA)スケジューラを提案する。評価シナリオとして,QADRAスケジューラはネットワークのスループットを30%向上すると同時に,ユーザの満足度を同時に維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 09:18:39 GMT)
Privacy Preference Signals: Past, Present and Future [2.3]
本稿では、ポスト開発をプライバシ優先信号のより広範な歴史に統合する。我々の主な貢献は、Transparency and Consent Framework(TCF)信号がいかに支配的になったかを示す高周波縦断的研究である。ウェブサイト上のサードパーティの数とGoogle Adsの存在の両方が、TCKの採用の増加に関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 10:48:17 GMT)
Memory-Aware Fusing and Tiling of Neural Networks for Accelerated Edge Inference [1.9]
大きな畳み込み層を持つ機械学習ネットワークは、使用可能なメモリを容易に越えることができ、過度なスワップによってレイテンシが増加する。プルーニングや量子化といった従来のメモリ削減技術はモデルの精度を低下させ、しばしば再トレーニングを必要とする。分散パーティショニングアプローチは、ネットワークを小さな操作に分割することで、単一のデバイス上のメモリフットプリントを削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 19:45:49 GMT)
Large-Scale News Classification using BERT Language Model: Spark NLP Approach [1.9]
MapReduceは大規模計算の並列化を可能にし、テキスト処理の効率を向上させることができる。我々は、事前訓練されたモデルを用いて、細調整されたBERTを用いて、ニューストピックの大きなテキストを分類する。 BERTを用いた全てのモデルの精度平均とトレーニング時間は0.9187と35分であり、Spark NLPパイプラインを使用したBERTは0.8444と9分である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 15:42:15 GMT)
MDE4QAI: Towards Model-Driven Engineering for Quantum Artificial Intelligence [1.8]
今後10年間で、古典コンピューティングから量子コンピューティング(QC)への前例のないパラダイムシフトが期待される。私たちは、量子と量子古典ハイブリッドアプリケーションに関して、モデル駆動工学(MDE)パラダイムが実現可能でありファシリテーターになることを期待しています。これには、自動コード生成だけでなく、モデルチェックと検証の自動化、および初期の設計フェーズにおけるモデル分析が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:56:15 GMT)
Indonesia's Fake News Detection using Transformer Network [1.7]
インドネシアの農村部や都市部の人口の30%以上が偽ニュースに騙されている。本研究は, Transformer Network を用いたBERT法が最大90%の精度で最良の結果が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 15:52:15 GMT)
Bound state eigenvalues from transmission coefficients [1.7]
専門家は、ポテンシャル井戸の有界エネルギー固有値は送信振幅の極、$t(E)$であることを知っている。ここでは、6つの解析的に解けるポテンシャル井戸に対して、既知の伝達係数$(T(E)=|t(E)|2)$から境界状態固有値を抽出する興味深い指導的図示を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 04:44:02 GMT)
BERT Fine-Tuning for Sentiment Analysis on Indonesian Mobile Apps Reviews [1.6]
本研究では,2種類の事前学習モデルを用いた感情分析における細調整BERTの有効性について検討した。使用されるデータセットは、インドネシアのGoogle Playサイトで2020年のトップ10アプリのユーザーレビューである。また,2つのトレーニングデータラベリング手法を用いて,スコアベースとレキシコンベースのモデルの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:00:15 GMT)
Revealing the non-adiabatic and non-Abelian multiple-band effects via anisotropic valley Hall conduction in bilayer graphene [1.3]
有限電場下では、非断熱的バンド間遷移過程はホール伝導において重要な役割を果たすことが期待されている。フェルミエネルギー付近の帯からホール電流への非断熱遷移から生じる寄与は、非アベリアベリー曲率との断熱的相互転移による寄与よりもマグニチュードのオーダーが大きいことだけを定量的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 07:26:52 GMT)
The I-ADOPT Interoperability Framework for FAIRer data descriptions of biodiversity [1.3]
I-ADOPT WGは、観測された、測定された、計算された、または導出されたものを記述する共通のアプローチを構築するために形成された。 I-ADOPTフレームワークは、科学的な観察でよく見られる様々なパターンを記述するために使用できる、ハイレベルなセマンティックコンポーネントのセットを定義する。この貢献は、生物多様性領域でよく使われる変数を表現するために、I-ADOPTフレームワークをどのように適用できるかに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:30:10 GMT)
Multiclass Permanent Magnets Superstructure for Indoor Localization using Artificial Intelligence [1.3]
スマートフォンは,ユーザの屋内位置推定や位置推定に人気がある。既存のソリューションは主にWi-Fi、RFID、磁気センシング技術を用いて、混雑した会場での動きを追跡する。本稿では,そのアルゴリズムを拡張したマルチスーパーストラクチャローカライゼーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 09:59:58 GMT)
Fast and Slow Enigmas and Parental Guidance [1.0]
ENIGMAは、E自動定理証明器における節の選択をガイドする。サーバベースのGPU評価を追加することで、ニューラルネットワークのガイダンスを大幅に高速化します。 2つ目の追加は、EやProver9のようなシステムで現在使われている高速な重量ベースリジェクションフィルタによって動機付けられている。 3つ目の追加は「両親によって子供を裁く」ことに基づいており、おそらくはそれが条項を作成する前に推論を拒絶する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:53:08 GMT)
A Convolutional Neural Network Approach to the Classification of Engineering Models [1.0]
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたCADモデルの深層学習手法を提案する。 ResNetにインスパイアされたCADNETの残余ネットワークアーキテクチャを使うことが提案されている。提案したネットワークアーキテクチャを用いたLFDベースのCNNアプローチと勾配向上によりCADNET上での最良の分類精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 04:33:50 GMT)
Annotation and Classification of Evidence and Reasoning Revisions in Argumentative Writing [0.9]
本稿では,エビデンスの使用と推論の文レベルの改訂の性質を捉えるためのアノテーションスキームを提案する。信頼性のある手書きアノテーションが達成できることを示し,修正アノテーションはエッセイ改善の全体的評価と相関することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 20:58:26 GMT)
Mutually improved endoscopic image synthesis and landmark detection in unpaired image-to-image translation [0.9]
CycleGANフレームワークは、教師なしデータのイメージ間変換を可能にする。外科手術シミュレータにおける手術訓練のシナリオでは、この方法でファントムの内視鏡像を、同じ外科的標的構造の術中外観に近い画像に変換することができる。スパースランドマークラベルに定義されたタスクは、両方のドメインにおけるジェネレータネットワークによる合成の一貫性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 19:09:50 GMT)
Forgetting in Answer Set Programming -- A Survey [0.9]
fortting - 変数の排除 - は、知識ベースから、もはや関係のない中間変数の削除を可能にする操作である。本稿では,アンサーセットプログラミングにおける既存の特性と(クラスの)演算子について,徹底的に検討する。私たちの目標は、アプリケーション要件に最も適したオペレータの選択を支援するためのガイダンスを提供することです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 21:37:08 GMT)
DeepMutants: Training neural bug detectors with contextual mutations [0.8]
学習ベースのバグ検知器は、自然なヒントを利用して、大きなコードベースのバグを見つけることを約束する。それでも、既存のテクニックは、現実的なバグを提示するとパフォーマンスが低下する傾向があります。本稿では,自然かつ現実的な欠陥を動的にコードに注入する新しい文脈突然変異演算子を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 12:45:48 GMT)
Multi-Label Generalized Zero Shot Learning for the Classification of Disease in Chest Radiographs [0.8]
胸部X線画像の複数の病変を同時に予測できるゼロショット学習ネットワークを提案する。ネットワークはエンドツーエンドのトレーニングが可能で、オフライン機能抽出器の独立した事前トレーニングは不要である。我々のネットワークは、リコール、精度、f1スコア、受信機動作特性曲線の領域において、2つの強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 09:04:20 GMT)
A novel approach for modelling and classifying sit-to-stand kinematics using inertial sensors [0.6]
立ち上がり運動は、老年者やパーキンソン病などの運動障害のある患者にしばしば影響を受け、転倒する。本稿では,2つのウェアラブル慣性センサのみを用いて,立位から立位までの運動量を推定するための3分割体モデルを提案する。若年健常成人10名(YH)、高齢健常成人12名(OH)、パーキンソン病12名(PwP)に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:31:50 GMT)
Hybrid Bayesian Neural Networks with Functional Probabilistic Layers [0.6]
機能不確実性を符号化する機能的確率層を持つハイブリッドベイズニューラルネットワークを提案する。 GPflusはガウス的プロセス層を提供する新しいライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 21:25:53 GMT)
Rating Facts under Coarse-to-fine Regimes [0.5]
PolitiFactから24Kのレーティングステートメントを手作業で収集します。我々のタスクは、クラス間の様々な類似性のため、標準分類から逸脱している。トレーニング後、クラス類似性は、特にきめ細かいデータセットにおいて、マルチクラスデータセットに対して意味がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 10:51:41 GMT)
A New Parallel Algorithm for Sinkhorn Word-Movers Distance and Its Performance on PIUMA and Xeon CPU [0.4]
Word Movers Distance (WMD)は、2つの文書間の意味的相違を測定する。我々は、他の多くの文書に対して1つの文書のWMDを計算するために、共有メモリ並列Sinkhorn-Knoppアルゴリズムを提案する。並列実装は、Intel Cascade Lakeシステムの4つのNUMAソケットにまたがる96コアでの67倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 00:29:18 GMT)
Detecting when pre-trained nnU-Net models fail silently for Covid-19 lung lesion segmentation [0.3]
本稿では,特徴空間におけるマハラノビス距離を利用した軽量OOD検出手法を提案する。多施設データセットで訓練したパッチベースのnnU-Netアーキテクチャを用いて,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 11:45:47 GMT)
On Haag's theorem and renormalization ambiguities [0.3]
我々はハーグの定理と再正規化の間の相互作用について議論する。非摂動的かつ曖昧な再正規化は、自由体との相互作用図面への言及がなければ構築できないと我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:55:14 GMT)
Federated Self-Training for Semi-Supervised Audio Recognition [0.2]
本研究では,自己学習による音声モデルの半教師あり学習の問題について検討する。我々はFedSTARを提案し、大規模なデバイス上での未ラベルデータを利用して音声認識モデルの一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:40:10 GMT)
Online Evaluation Methods for the Causal Effect of Recommendations [0.2]
本稿では, 因果効果の観点から, 推薦モデルを効率的に比較できる最初のインターリービング手法を提案する。両項目の成果をインターリーブ付きリストとインターリーブ付きリストに含まない項目で測定する。次に、シミュレーションオンライン実験により、オンライン評価手法の非バイアス性と効率性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 12:12:59 GMT)
Matrix Product State Pre-Training for Quantum Machine Learning [0.1]
並列量子回路(PQC)は、量子化学と量子最適化問題の基盤として使われてきた。本稿では,行列製品状態機械学習に基づく回路事前学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:53:05 GMT)
Towards quantifying information flows: relative entropy in deep neural networks and the renormalization group [0.0]
相対エントロピーやクルバック・リーバーの分岐を明示的に計算することで,情報の流れを定量化する。ニューラルネットワークの場合、その振る舞いは機械学習における様々な情報手法に影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:00:01 GMT)
Towards a Geometrization of Quantum Complexity and Chaos [0.0]
局所的な相互作用によって生成される状態の多様体に対する量子幾何学の制限が、物理学における局所性の結果を理解するための新しいツールを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:43:07 GMT)
Towards Quantifying the Carbon Emissions of Differentially Private Machine Learning [0.0]
本稿では, 差分プライバシーが学習アルゴリズムに与える影響を, 炭素フットプリントの観点から検討する。広範な実験を通じて、望ましいプライバシーレベルと二酸化炭素排出量の削減のバランスをとることのできるノイズレベルを選択するための更なるガイダンスが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 19:25:25 GMT)
Time evolution of an infinite projected entangled pair state: a neighborhood tensor update [0.0]
単純更新 (SU) と完全更新 (FU) は、無限射影対状態 (iPEPS) として知られるテンソルネットワークのための2つのパラダイム的時間進化アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 12:21:43 GMT)
The Quantum Mechanics Swampland [0.0]
QFT演算子の様々なクラスによって生成されるフェルミオン間の非相対論的量子力学的ポテンシャルについて検討する。 r-3$ と $nabla_inabla_jdelta3(vecr)$ に比例する条件が存在するにもかかわらず、ポテンシャルは非特異であることを示す。ランドスケープは非相対論的量子力学的ポテンシャルから成り、UVはQFTに完結し、SwamplandはSwamplandから成り立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 21:40:42 GMT)
The Characteristics of Enjoyable Online Learning for Culinary Arts Student [0.0]
本研究の目的は、プラットフォーム、コンテンツ、学習モデルに基づく楽しいオンライン学習の特徴を説明することである。クローズドアンケートでは,最も好まれる学習要素が明らかとなり,その原因を明らかにすることを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 15:34:57 GMT)
Sampling on NISQ Devices: "Who's the Fairest One of All?" [0.0]
我々は、量子アニールとゲートベースのNISQハードウェアのためのGrover Mixer-QAOAアルゴリズムの両方に基づいて、5つの公正サンプリング問題を実行する。以上の結果から, NISQデバイスは, まだ公平なサンプリングが得られていないことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 03:12:29 GMT)
Resonantly pumped bright-triplet exciton lasing in caesium lead bromide perovskites [0.0]
我々はCsPbBr3ナノ結晶の高速三重項状態に共振型光ポンピング方式を示す。この方式により、コヒーレント信号を一桁の精度で劇的に向上させる偏光三重項レーザー源を実現することができる。発光は、ナノ結晶中にボーア半径10nmの弱い励起状態に選択的に励起される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:08:33 GMT)
Remote Sensing and Machine Learning for Food Crop Production Data in Africa Post-COVID-19 [0.0]
旅行禁止や国境閉鎖、農業用インプットの使用が遅れたことで、食糧生産の成績は悪化した。この章は、2020年のアフリカ全地域での食糧生産量と、トウモロコシ、キャッサバ、米、小麦の4つの主食を評価する。衛星画像から取得した生物地球物理学的リモートセンシングデータと機械学習人工ニューラルネットワーク(ANN)技術を組み合わせて,生産レベルの予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:14:46 GMT)
Reducing Network Cooling Cost Using Twin-Field Quantum Key Distribution [0.0]
本研究では, 冷却された検出器の局所化を実現するため, Twin Field Quantum Key Distribution (TF QKD) が有利なトポロジを持つことを示す。局部冷却されたTF QKDのネットワークにおける平均鍵レートは、未冷却のデコイBB84溶液の30倍以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:39:58 GMT)
Random Matrices and Quantum Hamilton-Jacobi Method [0.0]
シュル・オーディンガー方程式の根底にある複素極の進化は、ランダム行列の観点から量子的作用によって説明されることを示す。波動関数はランダム行列確率分布関数によって与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 05:45:44 GMT)
Quantum propensities in the brain cortex and free will [0.0]
脳皮質ネットワークによって表される自由意志の量を測定する尺度を導出する。オルタナティブな物理結果に対する量子の正則性における遺伝バイアスは、様々な量の自由意志を与える。自由意志は生存価値を持ち、自然選択によって最適化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 09:24:11 GMT)
Proceedings of the Sixteenth Workshop on Logical Frameworks and Meta-Languages: Theory and Practice [0.0]
推論タスクにおける設計、実装、およびそれらの使用は、過去20年にわたってかなりの研究の焦点となっている。このワークショップは、設計者、実装者、実践者を集めて、論理フレームワークの構造と実用性に影響を及ぼす様々な側面について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 05:19:09 GMT)
Preventing Spoliation of Evidence with Blockchain: A Perspective from South Asia [0.0]
エビデンス破壊と誘惑は、強力な加害者、犯罪者、および腐敗した役人を守るための、時折テストされた戦術である。市民が匿名でデジタル証拠をアップロードできる概念モデル「エビデンスチェーン」を提案する。証拠をアップロードした人は、加害者や当局によって強制された場合、匿名で捜査当局と共有したり、公然と公開したりすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 11:59:12 GMT)
Predicting quantum dynamical cost landscapes with deep learning [0.0]
コスト関数型ランドスケープの深層学習に基づくモデリングを導入する。我々は、最先端のベイズ法よりも精度と速度が桁違いに向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:04:41 GMT)
PDC: Piecewise Depth Completion utilizing Superpixels [0.0]
現在のアプローチは、いくつかの既知の欠点のあるCNNベースのメソッドに依存することが多い。深層学習なしで完全に機能する小説『Piecewise Depth Completion』(PDC)を提案する。本評価では,提案した処理ステップがKITTIデータセットに与える影響と,本手法の全体的な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） (Wed, 14 Jul 2021 13:58:39 GMT)
Multilevel quantum thermodynamic swap engines [0.0]
2ストローク量子熱力学エンジンにおけるエネルギー交換とゆらぎについて検討する。本研究では,エントロピー生成と作業と熱の信号-雑音比との間の熱力学的不確実性を示す3つの操作条件を同定する。その結果,2モードボソニックスワップエンジンと2モードボソニックスワップエンジンのギャップを埋めることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 12:37:42 GMT)
Model-free prediction of emergence of extreme events in a parametrically driven nonlinear dynamical system by Deep Learning [0.0]
パラメトリック駆動非線形力学系における極端な事象の発生を予測する。我々は3つのディープラーニングモデル、すなわちMulti-Layer Perceptron、Convolutional Neural Network、Long Short-Term Memoryを使用する。長短期記憶モデルがカオス時系列の予測に最適であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:48:57 GMT)
Model-Parallel Model Selection for Deep Learning Systems [0.0]
機械学習(ML)トレーニングの非効率性は、ほとんどのユーザにとって最先端モデルの実用的使用を防止する。多くのML実践者は、計算要求を複数のデバイスに分散させる方法として、並列性をモデル化している。タスクとモデル並列性を組み合わせた新しい形式の「シャード並列性」を提案し、それをHydraという名前のフレームワークにパッケージ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 03:20:37 GMT)
Meta-Optimization of Deep CNN for Image Denoising Using LSTM [0.0]
メタ最適化トレーニング手法をDnCNN復調アルゴリズムに適用し,復調能力の向上を図る。より単純なアルゴリズムに関する予備実験により,DnCNN復調能力向上に向けたメタ最適化トレーニング手法の活用の可能性を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:59:44 GMT)
Mathieu-Bragg photonic lattices [0.0]
我々はブラッグ回折が屈折率係数の2乗パワー則を持つフォトニック格子の古典的な光伝搬によってモデル化されることを示す。このような構造で伝播する古典的な光の軌跡について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 00:57:45 GMT)
Mapping Learning Algorithms on Data, a useful step for optimizing performances and their comparison [0.0]
本研究は,学習コンテキスト,パフォーマンスマップ,高性能関数の概念を紹介する。次に、これらの概念をさまざまな学習コンテキストに適用し、学習者の行動により多くの洞察を与える方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 20:36:42 GMT)
MSFNet:Multi-scale features network for monocular depth estimation [0.0]
Multi-scale Features Network (MSFNet) はEDA (Enhanced Diverse Attention) モジュールと Upsample-Stage Fusion (USF) モジュールで構成される。 EDAモジュールは空間的注意法を用いて重要な空間情報を学習する。 USFモジュールは、予測された効果を改善するために、低レベルの詳細情報と高レベルの意味情報を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 01:38:29 GMT)
MESS: Manifold Embedding Motivated Super Sampling [0.0]
本研究では,データ内の観測可能な多様体の下の近似埋め込み関数に忠実な仮想データポイントを生成するフレームワークを提案する。データセットの本質的な次元性を高めるために、要求されるデータ密度は、非常に大きなデータセットの必要性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 09:07:54 GMT)
MARC: Mining Association Rules from datasets by using Clustering models [0.0]
関連ルールは、大きなデータセット内の異なる項目間で、主に隠れている関係を見つけるのに有用である。シンボリックモデルは、関連ルールを抽出する主要なツールである。我々はMARCと呼ばれる新しい手法を提案し、I型とII型という2つの重要な階層のより重要な関連ルールを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 06:28:42 GMT)
M5 Competition Uncertainty: Overdispersion, distributional forecasting, GAMLSS and beyond [0.0]
M5コンペティションのデータは、特に需要ゼロで、非常に過分散と散発的な需要に直面している。本稿では,このような数列データプロセスの適切な確率予測に関するモデリング問題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:05:55 GMT)
Learning-based Spectrum Sensing and Access in Cognitive Radios via Approximate POMDPs [0.0]
認知無線(CR)は、無線生態系におけるライセンスユーザ(LU)のスペクトル占有率に基づく時間周波数相関モデルを学ぶ。このフレームワークは、検知制約の下で、ほぼ最適なスペクトルセンシングとアクセスポリシーを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 23:50:32 GMT)
Isospectral twirling and quantum chaos [0.0]
フレーム電位,スクランブル,ロシミットエコー,時間外相関器(OTOC)といった量子カオスの最も重要な尺度は,アイソスペクトルトワイリングの統一的な枠組みによって説明できることを示す。ランダムマトリクス理論を利用して、これらの量子カオスの測度は、量子カオスに対するプローブの有限時間プロファイルを明確に区別することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:39:09 GMT)
Inverted fine structure of a 6H-SiC qubit enabling robust spin-photon interface [0.0]
6H-SiCのシリコン空孔量子ビットは、異常な反転微細構造を有する。この結果、六角形の結晶軸に沿った光の指向性放出が起こり、光子抽出をより効率的にする。我々の実験的および理論的アプローチは、SiCにおける原子スケール量子ビットの光学的およびスピン的性質について深い洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 20:58:22 GMT)
Integrating LSTMs and GNNs for COVID-19 Forecasting [0.0]
我々は、過去472日間に37カ国のデータに基づいて、毎日の新型コロナウイルスの新しいケース予測モデルを構築した。我々は,平均絶対スケール誤差(MASE)に基づく最先端グラフ時系列モデルと比較して,優れた性能を示す。この研究は政策決定に重要な応用をもたらし、パンデミックの資源管理の可能性を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:14:33 GMT)
Influence of non-adiabatic effects on linear absorption spectra in the condensed phase: Methylene blue [0.0]
第一原理から環境効果と非断熱効果の両方を考慮に入れた線形吸収スペクトルモデルへの頑健なアプローチを導入する。実験スペクトルの強い肩は、明るいS1と暗いS2状態の間の振動駆動の集団移動によって引き起こされる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 10:19:47 GMT)
Infinite-Dimensional Programmable Quantum Processors [0.0]
普遍プログラマブル量子プロセッサは、プログラム量子状態を使用して任意の量子チャネルを入力状態に適用する。有限次元プログラマブル量子プロセッサの概念を無限次元に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:44:02 GMT)
High-dimensional quantum Fourier transform of twisted light [0.0]
単一光子に作用する$d$次元フーリエ変換の実装スキームがパス符号化を用いて知られている。我々は、軌道角運動量を情報のキャリアとして利用し、O(sqrtdlog d)$要素のみを必要とする別の設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 08:41:59 GMT)
Higgs Boson Classification: Brain-inspired BCPNN Learning with StreamBrain [0.0]
我々は,機械学習の課題を解決するために,高性能コンピューティングリソースを活用するために,脳にインスパイアされたMLの可能性について論じる。高エネルギー物理学からヒッグス・ボソンのデータセットを分析するためにStreamBrainを使用します。精度は69.15%、AUC(Area Under the Curve)は76.4%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:08:19 GMT)
Give quantum mechanics a chance: use relativistic quantum mechanics to analyze measurement! [0.0]
より近代的な量子理論では、量子測定は1世界の宇宙論においてより伝統的な線に沿って分析された可能性がある。ベルは1987年にエヴェレット・デウィット理論をかなり批判したが、これは測定分析の枠組みとして古い量子力学が受け入れられたことには影響しなかったようである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 18:30:09 GMT)
Generalized "Square roots of Not" matrices, their application to the unveiling of hidden logical operators and to the definition of fully matrix circular Euler functions [0.0]
Notの平方根は量子コンピューティング理論において重要な論理演算子である。物理学では、次元 2 の平方複素行列である。演算子の2つの平方根に対する一般表現がどのように得られるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 11:03:28 GMT)
Force-in-domain GAN inversion [0.0]
画像生成の訓練を受けると、GAN(Generative Adversarial Networks)の潜在領域に様々な意味が現れる。ドメイン内GANインバージョンアプローチは、最近、潜伏空間内の逆コードを制限するために提案されている。本稿では,ドメイン内GANに基づくフォースインドメインGANを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 01:42:15 GMT)
Flat bands by latent symmetry [0.0]
格子ユニットセルの隠れ対称性から平面バンドを生成することができることを示す。このいわゆる潜在対称性は、細胞部位に沿った粒子の歩数の間の対称性と密接に結びついている。我々はこれを利用して、ウォーク多重相互接続を介して格子に結合された潜在対称単位セルを用いてフラットバンドを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 12:51:46 GMT)
Faces in the Wild: Efficient Gender Recognition in Surveillance Conditions [0.0]
我々は、よく知られた3つの監視データセットのフロントとワイルドフェース版を提示する。本研究では,自然環境下での性別認識に適した顔情報と身体情報を効果的に動的に組み合わせたモデルを提案する。本モデルでは,学習可能な融合行列とチャネル・アテンション・サブネットワークを介して顔と身体の情報を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:02:23 GMT)
Extreme Precipitation Seasonal Forecast Using a Transformer Neural Network [0.0]
本稿では, 時間融合変圧器 (TFT) モデルを用いて, 毎週最大降水量の定量化を最大6ヶ月前に予測する手法を提案する。以上の結果から,TFT予測はS5の予測よりも有意に優れており,気候学に比べて全体的な改善は少ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:02:15 GMT)
Extensible quantum simulation architecture based on atom-photon bound states in an array of high-impedance resonators [0.0]
フォトニック格子は、フォトニックバンドギャップ内で長寿命の原子-光子結合状態をシードすることができる。本稿では、小型で高インピーダンスの超伝導共振器からなるマイクロ波アーキテクチャの概念と実装について述べる。 2つの原子-光子結合状態間のコヒーレントな相互作用を、SWAPとCZの2量子ゲートの実装に適した共振系と分散系の両方で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:10:27 GMT)
Experimental Evidence that Empowerment May Drive Exploration in Sparse-Reward Environments [0.0]
エンパワーメントの原理に基づく本質的な報酬関数は、エージェントが自身のセンサーに持つ制御量に比例する報酬を割り当てる。我々は,最近提案された内在的動機づけ剤に,「キュリオス」剤,エンパワーメント刺激剤の変種を実装した。両エージェントのパフォーマンスを、4つのスパース報酬グリッドの世界におけるアドバンテージアクター-批評家ベースラインのパフォーマンスと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 22:52:38 GMT)
Exactness of mean-field equations for open Dicke models with an application to pattern retrieval dynamics [0.0]
開マルチモードディックモデルに対する平均場半古典方程式の有効性を証明した。オープン量子多モードディックモデルは連想記憶として振る舞うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 07:59:38 GMT)
Exact Solutions of the 2D Dunkl--Klein--Gordon Equation: The Coulomb Potential and the Klein--Gordon Oscillator [0.0]
標準偏微分を変化させることでDunkl--Klein--Gordon(DKG)方程式を2次元に導入する。 2次元クーロンポテンシャルに対するDKG方程式のエネルギースペクトルと固有関数を計算する。ダンクル微分のパラメータがなくなると、得られた結果はこれらの2次元問題に対して文献で報告された値に好適に減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:58:27 GMT)
Ethical AI for Social Good [0.0]
AI for Social Good(AI4SG)の概念は、情報社会とAIコミュニティの両方で勢いを増している。本稿では,今後のAI4SGの取り組みに不可欠な倫理的側面に対処することで,その空白を埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 15:16:51 GMT)
Empirical Evaluation of Circuit Approximations on Noisy Quantum Devices [0.0]
ノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイスは、今日の多くのゲートを持つディープ回路に十分な忠実度で出力を生成できない。本研究は,元となる参照回路に近似したユニタリ変換を持つマルチキュービットゲートの少ない短い回路を生成する手法を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:44:54 GMT)
Electronic coherence and coherent dephasing in the optical control of electrons in graphene [0.0]
電子コヒーレンス(Electronic Coherence)は、量子力学的固体物性のアクセスと制御において最も重要である。我々は、グラフェン中の22 +/-4 fsの電子コヒーレンス時間を測定するために、純粋に電子観測可能な光電流を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 17:03:09 GMT)
Efficient Learning of Pinball TWSVM using Privileged Information and its applications [0.0]
特権情報に基づくTwin Pinball Support Vector Machine分類器(Pin-TWSVMPI)を提案する。提案したPin-TWSVMPIは2つの非並列決定超平面を得るために補正関数を用いて特権情報を組み込む。 UCIデータセットに対して、まず、Pin-TWSVMPIによりさらに活用されるデータセットの特徴から特権情報を抽出するプロシージャを実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 14:42:07 GMT)
Different Perspective on Blue Sky Theory: Theory of Single-Photon Scattering on Bound and Free Electrons [0.0]
現代物理学と整合した光散乱の理論を提示する。単光子対多光子照射の基準を確立した。我々は、原子、分子、自由電子との無衝突相互作用において、単一の光子がエネルギーを失うことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:29:08 GMT)
Deep Learning with Nonsmooth Objectives [0.0]
人工ニューラルネットワークのトレーニングにおける最大ノルムに基づく非滑らかな損失関数の利用の可能性を探る。トレーニングデータが非常に小さいか、バランスの取れていない特別な場合において、このことが優れた分類結果をもたらす可能性があると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 02:01:53 GMT)
Deep Adaptive Multi-Intention Inverse Reinforcement Learning [0.0]
本稿では,ラベルのない専門家のデモンストレーションから,事前の未知の非線形報酬関数を学習可能な,深い逆強化学習フレームワークを提案する。このツールをディリクレプロセスから採用し、複雑な報酬関数と未知の報酬関数の両方を同時に考慮する適応的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:33:01 GMT)
DVMN: Dense Validity Mask Network for Depth Completion [0.0]
スパース深度マップから高密度かつ有効な情報を集めることに焦点を当てたガイド付き畳み込みニューラルネットワークを開発した。我々は,KITTI深度補完ベンチマークを用いてDense Validity Mask Network (DVMN) を評価し,その結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 13:57:44 GMT)
DIT4BEARs Smart Roads Internship [0.0]
州を分類する深層学習モデルを開発し,実装した。重要な部分は、摩擦に基づく事故率と州に基づく事故率の積である安全基準を定義することである。センサデータ,オープンストリートマップデータ,天気データを用いてパスフィニングアルゴリズムを設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 15:09:27 GMT)
Composing Conversational Negation [0.0]
文の否定を捉えるために単一の単語の否定を構成する。また,文中に意味が進化する単語の否定をモデル化する方法についても述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:24:41 GMT)
Audit and Assurance of AI Algorithms: A framework to ensure ethical algorithmic practices in Artificial Intelligence [0.0]
アメリカには、厳格な法律の禁止や、損傷を測定するための特定のプロトコルが欠けている。自動運転車や銀行から医療、住宅、そして法的な決定に至るまで、もうすぐ膨大な量のアルゴリズムが存在する。政府、企業、社会はアルゴリズム監査を受け、アルゴリズムが合法的で倫理的かつ安全であることを体系的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 15:16:40 GMT)
Algebraic solution and coherent states for the Dirac oscillator interacting with the Aharonov-Casher system in the cosmic string background [0.0]
アハロノフ・カシエ効果はミンコフスキー時空と宇宙弦時空の外部電磁場と結合した。この問題の各スピノル成分に対するコヒーレント状態とその時間的進化を得る。これらの問題に対して、いくつかの行列要素と2つの一般の$SU(1,1)$作用素のシュリンガー不確実性関係を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 16:52:49 GMT)
(Un)clear and (In)conspicuous: The right to opt-out of sale under CCPA [0.0]
カリフォルニア州消費者プライバシ法(CCPA)は、カリフォルニア州のユーザーに対して、個人情報の販売をオプトアウトする肯定的な権利を与える。我々は、ウェブサイトがどのようにこれを実装したかを理解するために、一連の観察的研究を行った。オプトアウトの仕組みを実装しているサイトの大半は、プライバシーバナーではなく、Do Not Sellリンクを使っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 14 Jul 2021 15:59:28 GMT)