Optimization on manifolds: A symplectic approach [128.0] 本稿では,散逸性および制約付きハミルトン系の枠組みを提案する。
我々はシンプレクティック積分を用いて「レートマッチング」散逸収束保証を導出する。
実装が容易な跳躍フロッグの散逸一般化を2つ構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 13:43:34 GMT)
Cooperative Exploration for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [127.5] 深層強化学習のための協調型マルチエージェント探索(CMAE)を提案する。
ゴールは正規化エントロピーに基づく手法により、複数の射影状態空間から選択される。
CMAEが様々なタスクのベースラインを一貫して上回っていることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 20:06:32 GMT)
Black-Box Diagnosis and Calibration on GAN Intra-Mode Collapse: A Pilot
Study [116.1] 現在、GAN(Generative Adversarial Network)は驚くべきリアリズムの画像を生成することができる。
懸念の1つは、最先端のGANの学習分布が依然としてモード崩壊に悩まされているかどうかである。
本稿では,GANのモード内崩壊を診断し,新たなブラックボックス設定でそれを校正する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 06:03:55 GMT)
A general sample complexity analysis of vanilla policy gradient [101.2] 政策勾配(PG)は、最も一般的な強化学習(RL)問題の1つである。
PG軌道の「バニラ」理論的理解は、RL問題を解く最も一般的な方法の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 19:38:17 GMT)
When a crisis strikes: Emotion analysis and detection during COVID-19 [96.0] 感情をラベル付けした1万ツイートのCovidEmoを紹介します。
事前学習された言語モデルがドメインや危機をまたいでどのように一般化するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 04:07:14 GMT)
Trajectory Design for UAV-Based Internet-of-Things Data Collection: A
Deep Reinforcement Learning Approach [93.7] 本稿では,無人航空機(UAV)による3D環境におけるIoT(Internet-of-Things)システムについて検討する。
本稿では,TD3-TDCTMアルゴリズムの完成時間最小化のためのトラジェクトリ設計を提案する。
シミュレーションの結果,従来の3つの非学習ベースライン法よりもTD3-TDCTMアルゴリズムの方が優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 03:33:29 GMT)
Unsupervised Domain Adaptive 3D Detection with Multi-Level Consistency [90.7] ディープラーニングに基づく3Dオブジェクト検出は、大規模な自律走行データセットの出現によって、前例のない成功を収めた。
既存の3Dドメイン適応検出手法は、しばしばターゲットのドメインアノテーションへの事前アクセスを前提とします。
我々は、ソースドメインアノテーションのみを利用する、より現実的な、教師なしの3Dドメイン適応検出について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 17:19:23 GMT)
Design Space for Graph Neural Networks [81.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)のアーキテクチャ設計空間は,32種類の予測タスクに対して315,000の異なる設計で構成されている。
本研究の主な成果は,(1) 優れたGNNを設計するための包括的ガイドライン,(2) 異なるタスクに対する最高のGNN設計は著しく異なるが,GNNタスク空間は,異なるタスク間で最高の設計を転送することができる,(3) デザイン空間を用いて発見されたモデルが最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 20:37:23 GMT)
Cross-Sentence Temporal and Semantic Relations in Video Activity
Localisation [79.5] 我々は、クロスセンスリレーショナルマイニングを導入して、より正確な教師付きソリューションを開発する。
本稿では,(1)トリミング順序付けと(2)ビデオ活動の段落記述における文間の意味的一貫性の2つの横断的関係性制約について検討する。
2つのパブリックなアクティビティローカライゼーションデータセットの実験は、最先端の弱い教師付き手法に対する我々のアプローチの利点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 20:04:01 GMT)
MCDAL: Maximum Classifier Discrepancy for Active Learning [74.7] 近年の最先端のアクティブラーニング手法は, 主にGAN(Generative Adversarial Networks)をサンプル取得に活用している。
本稿では,MCDAL(Maximum Discrepancy for Active Learning)と呼ぶ新しいアクティブラーニングフレームワークを提案する。
特に,両者の差分を最大化することにより,より厳密な決定境界を学習する2つの補助的分類層を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 06:57:08 GMT)
Label Distribution Amendment with Emotional Semantic Correlations for
Facial Expression Recognition [69.2] 意味空間における表現間の相関を利用して,各顔画像のラベル分布を補正する手法を提案する。
各画像のセマンティックグラフとタスククラス関連グラフを比較することにより、そのラベル分布の信頼性を評価する。
実験により,提案手法は最先端手法と比較した場合よりも有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 07:46:14 GMT)
Constellation: Learning relational abstractions over objects for
compositional imagination [65.0] 静的な視覚シーンのリレーショナル抽象化を学習するネットワークであるConstellationを紹介する。
この研究は、視覚的関係を明確に表現し、それらを複雑な認知手続きに使用するための第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 11:59:40 GMT)
VisDA-2021 Competition Universal Domain Adaptation to Improve
Performance on Out-of-Distribution Data [64.9] Visual Domain Adaptation (VisDA) 2021コンペティションは、新しいテストディストリビューションに適応するモデルの能力をテストする。
我々は,新しい視点,背景,モダリティ,品質劣化への適応性を評価する。
厳密なプロトコルを使用してパフォーマンスを計測し、最先端のドメイン適応手法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 03:21:51 GMT)
REVISE: A Tool for Measuring and Mitigating Bias in Visual Datasets [64.8] REVISE(Revealing VIsual biaSEs)は、視覚的データセットの調査を支援するツールである。
1)オブジェクトベース,(2)個人ベース,(3)地理ベースという3つの次元に沿った潜在的なバイアスを呈示する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 18:41:42 GMT)
Ensemble of Convolution Neural Networks on Heterogeneous Signals for
Sleep Stage Scoring [63.3] 本稿では,脳波以外の追加信号の利用の利便性について検討し,比較する。
最も優れたモデルである深部分離畳み込みニューラルネットワークのアンサンブルは86.06%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 06:37:38 GMT)
Plinko: A Theory-Free Behavioral Measure of Priors for Statistical
Learning and Mental Model Updating [63.0] Plinko(リンク)は,参加者が利用可能なすべての結果に対してボール滴の分布を推定する行動課題である。
対象者は,確率分布の確率分布を中心にクラスタリングし,事前クラスタメンバシップは学習能力を示す可能性があることを示す。
我々は,個々の参加者が信頼できる表現であり,物理的に不可解な球滴分布に直面した場合,学習が阻害されないことを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 22:27:30 GMT)
Compressing Neural Networks: Towards Determining the Optimal Layer-wise
Decomposition [62.4] 本稿では,ディープニューラルネットワークのための新しいグローバル圧縮フレームワークを提案する。
各層を自動的に解析し、最適な層間圧縮比を特定する。
我々の結果は、現代のニューラルネットワークのグローバルなパフォーマンス-サイズトレードオフに関する将来の研究のための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 20:01:30 GMT)
Taxonomizing local versus global structure in neural network loss
landscapes [60.2] ロスランドスケープが世界規模で良好に接続されている場合, 最適なテスト精度が得られることを示す。
また、モデルが小さい場合や、品質の低いデータに訓練された場合、世界規模で接続の不十分なランドスケープが生じる可能性があることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 13:37:14 GMT)
WaveFill: A Wavelet-based Generation Network for Image Inpainting [57.0] WaveFillはウェーブレットベースの塗装ネットワークで、画像を複数の周波数帯域に分解する。
WaveFillは、空間情報を自然に保存する離散ウェーブレット変換(DWT)を用いて画像を分解する。
低周波帯にL1再構成損失を、高周波帯に敵対損失を施し、それによって周波数間紛争を効果的に軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 04:44:40 GMT)
Modelling Latent Translations for Cross-Lingual Transfer [47.6] 従来のパイプラインの2つのステップ(翻訳と分類)を1つのモデルに統合する新しい手法を提案する。
我々は,多言語NLUタスクにおける新しい潜時翻訳モデルの評価を行った。
ゼロショットと数ショットの学習設定の両方で、平均2.7の精度ポイントのゲインを報告します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 17:11:27 GMT)
Learning A Single Network for Scale-Arbitrary Super-Resolution [43.0] 本稿では,スケール固有のネットワークから,スケール・アービタリー画像SRネットワークを学習することを提案する。
我々のプラグインモジュールは既存のネットワークに容易に適応でき、スケール・アービタリーSRを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 14:01:58 GMT)
Mixed SIGNals: Sign Language Production via a Mixture of Motion
Primitives [37.7] アバターをベースとした手話生成(SLP)は伝統的に、手の動きのシーケンスと表情のアニメーションを構築してきた。
我々はSLPタスクを2つの異なる訓練されたサブタスクに分割することを提案する。
最初の翻訳サブタスクは音声言語から潜在手話表現に翻訳され、光沢を監督する。
アニメーションのサブタスクは、学習した手話表現によく似た表現的な手話列を生成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 15:53:11 GMT)
AnonySIGN: Novel Human Appearance Synthesis for Sign Language Video
Anonymisation [37.7] 本稿では,手話ビデオの視覚的外観を匿名化するための自動手法として,手話ビデオ匿名化(SLVA)の課題を紹介する。
SLVAに取り組むために,手話データの視覚的匿名化のための新しいアプローチであるAnonySignを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 16:10:18 GMT)
3D Brain Reconstruction by Hierarchical Shape-Perception Network from a
Single Incomplete Image [20.1] 特定の脳の3次元点雲(PC)を再構成するために,新しい階層型形状知覚ネットワーク(HSPN)を提案する。
提案したHSPNでは、3次元形状知覚と完成が自然に達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 03:20:42 GMT)
Learning Task-Agnostic Action Spaces for Movement Optimization [18.4] そこで本研究では,物理ベースのアニメーションキャラクターのダイナミクスを探索する新しい手法を提案する。
目標状態としてアクションをパラメータ化し、目標に向かってエージェントの状態を駆動する短水平目標条件の低レベル制御ポリシーを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 13:48:13 GMT)
Heteroscedastic Temporal Variational Autoencoder For Irregularly Sampled
Time Series [18.2] HeTVAE(Heteroscedastic Temporal Variational Autoencoder)と呼ばれる不規則サンプル時系列のための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
HeTVAEは、入力観察間隔に関する情報を符号化する新しい入力層と、入力間隔による不確かさを伝播する時間的VAEアーキテクチャと、変数による出力の不確実性を可能にするヘテロセダスティック出力層とを含む。
提案したアーキテクチャは,近年提案された潜時変動モデルと同様に,時間スパースおよび不規則サンプリングによる変動不確かさを,ベースラインや従来のモデルよりもよく反映できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 16:59:21 GMT)
Machine Learning with a Reject Option: A survey [17.7] この調査は、リジェクションオプションによる機械学習の概要を提供することを目的としている。
本稿では,2種類の拒絶,曖昧さ,新規性拒絶につながる条件を紹介する。
このようなモデルをトレーニングし、従来の機械学習技術と拒絶を関連付けるための標準的な学習戦略について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 14:43:56 GMT)
RewriteNet: Realistic Scene Text Image Generation via Editing Text in
Real-world Image [17.7] シーンテキスト編集(STE)は、テキストとスタイルの複雑な介入のために難しい作業である。
本稿ではRewriteNetと呼ばれる新しい表現学習型STEモデルを提案する。
我々の実験は、RewriteNetが他の比較よりも定量的かつ定性的な性能を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 06:32:58 GMT)
A Realistic Simulation Framework for Learning with Label Noise [17.1] この枠組みは, ラベルノイズの重要な特徴を示す合成ノイズラベルを生成する。
また、ノイズの多いラベルで学習するための既存のアルゴリズムをベンチマークします。
本稿では、アノテータ機能を利用して雑音ラベルの予測と修正を行う新しい手法であるラベル品質モデル(LQM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 18:53:53 GMT)
Improving the Authentication with Built-in Camera Protocol Using
Built-in Motion Sensors: A Deep Learning Solution [16.7] 本稿では、内蔵モーションセンサに基づくディープラーニングソリューションを用いて、カメラプロトコルによる認証の強化版を提案する。
このプロトコルは、攻撃者が外部写真からカメラの指紋を計算できる場合、偽造攻撃に対して脆弱である。
本稿では,移動センサデータに基づくABCプロトコルの拡張を,追加および受動的認証層として提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 05:26:42 GMT)
Self-Repairing Neural Networks: Provable Safety for Deep Networks via
Dynamic Repair [16.2] 本稿では,非リレーショナル安全性制約の違反を動的に修復するニューラルネットワーク分類器を構築する方法を提案する。
我々のアプローチは、確実に安全な出力が得られる新しい自己修復層に基づいている。
提案手法は,GPU上で効率的に実行されるベクトル化計算を用いて実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 20:08:52 GMT)
Multi-Modal Pedestrian Detection with Large Misalignment Based on
Modal-Wise Regression and Multi-Modal IoU [15.6] 複数のモードを組み合わせることで、照明条件の悪い状況下で正確な歩行者検出が可能になる。
組み合わせの使用に必須の仮定は、2つのモダリティの間に弱いミスアライメントが存在しないか、あるいは単に存在しないことである。
本稿では,大規模な不整合に対して頑健なマルチモーダル高速RCNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 12:58:41 GMT)
Toward Automated Classroom Observation: Multimodal Machine Learning to
Estimate CLASS Positive Climate and Negative Climate [15.1] ACORNは畳み込みニューラルネットワークを使用して、スペクトルオーディオの特徴、教師や学生の顔、各画像フレームのピクセルを分析する。
本研究は,自動教室観察と,より一般的な映像活動認識・要約認識システムの設計について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 15:24:49 GMT)
Photon-Starved Scene Inference using Single Photon Cameras [14.1] 本稿では,PPPレベルの広い範囲にまたがる高SNR画像の集合体として,光子スケール空間を提案する。
特徴表現空間において、異なる照明レベルの画像を互いに近接させる訓練手法を開発した。
提案手法に基づいて,SPADカメラを用いたシミュレーションおよび実実験により,各種推論タスクの高性能化を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 02:27:03 GMT)
Bias Loss for Mobile Neural Networks [14.1] コンパクト畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、近年、異常なパフォーマンス改善を目撃している。
層によって捕捉される多様かつ豊富な特徴は、これらの成功しているCNNの重要な特徴である。
コンパクトCNNでは、パラメータ数が限られているため、豊富な特徴が得られず、特徴の多様性が本質的な特徴となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 12:37:56 GMT)
Tackling the Overestimation of Forest Carbon with Deep Learning and
Aerial Imagery [14.0] 本論文は,航空画像,衛星画像,地中構造観測から森林炭素推定を初めて体系的に比較したものである。
航空画像の収集は著しく高価であり,高分解能が森林炭素推定をどの程度改善するかは定かでない。
以上の結果から,衛星画像による森林炭素推定は,熱帯再植林計画において10回以上も過大評価可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 15:59:52 GMT)
SurfaceNet: Adversarial SVBRDF Estimation from a Single Image [13.6] SurfaceNetは、空間的に変化する双方向反射率分布関数(SVBRDF)を単一画像から推定するアプローチである。
本稿では,高品質で高分解能な表面反射率マップを作成可能な,パッチベースの新たな生成対向ネットワーク(GAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 15:18:54 GMT)
Model Selection for Offline Reinforcement Learning: Practical
Considerations for Healthcare Settings [13.4] 強化学習は治療方針を学習し、医療における意思決定を支援するために用いられる。
モデル選択のための標準的な検証パイプラインは、実際の環境で学習したポリシーを実行する必要がある。
我々の研究は、オフラインのRLモデル選択のための実用的なガイドとして機能し、実世界のデータセットを使用してRL実践者がポリシーを選択するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 02:41:51 GMT)
Compositional Models: Multi-Task Learning and Knowledge Transfer with
Modular Networks [13.3] 本稿では,ResNetの等尺バージョンに基づくモジュールネットワーク学習手法を提案する。
本手法では,モジュールを繰り返し呼び出すことができ,新しいタスクへの知識伝達を可能にする。
本手法は,マルチタスク学習,移動学習,ドメイン適応の場合に,モジュールの解釈可能な自己組織化につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 00:05:55 GMT)
Class-Incremental Domain Adaptation with Smoothing and Calibration for
Surgical Report Generation [12.8] 本稿では,ロボット手術時の手術報告を生成するために,対象領域の新たなクラスとドメインシフトに取り組むためのクラスインクリメンタルドメイン適応(CIDA)を提案する。
抽出した特徴からキャプションを生成するために、一次元ガウス平滑化(CBS)によるカリキュラムを多層トランスを用いたキャプション予測モデルに統合する。
我々は,領域不変な特徴学習とよく校正されたネットワークが,ソース領域とターゲット領域の両方で手術報告生成性能を向上させることを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 09:08:26 GMT)
A Deep Signed Directional Distance Function for Object Shape
Representation [12.7] 本稿では,連続符号付き方向距離関数(SDDF)を最適化することにより,新しい距離ビューを可能にする新しい形状モデルを提案する。
任意の方向に最も近い表面までの距離を測定するSDFとは異なり、SDDFは所定の方向に距離を測定する。
本モデルは,SDDF値が視方向に沿って直線的に減少する特性を構成によって符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 04:11:59 GMT)
Deep Learning Based Cardiac MRI Segmentation: Do We Need Experts? [12.4] 非専門的な基盤データに基づいてトレーニングされたセグメンテーションニューラルネットワークは、すべての実用目的に対して、専門家の基盤データと同様に優れたものであることを示す。
我々は、心臓データセットのアノテーションを効率的かつ安価に作成する機会を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 20:10:58 GMT)
Linear growth of the entanglement entropy for quadratic Hamiltonians and
arbitrary initial states [11.0] ボゾン量子系の任意の純粋な初期状態の絡み合いエントロピーが時間とともに線形に増加することを証明した。
我々は、ハミルトンと周期的に駆動される量子系と相互作用する(弱く)相互作用を持つ物理系に対する結果のいくつかの応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 07:55:38 GMT)
A Differentiable Language Model Adversarial Attack on Text Classifiers [10.7] 自然言語処理のための新しいブラックボックス文レベルアタックを提案する。
本手法は,事前学習した言語モデルを微調整して,逆例を生成する。
提案手法は, 計算量と人的評価の両方において, 多様なNLP問題において, 競合相手よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 14:43:13 GMT)
An Adaptive State Aggregation Algorithm for Markov Decision Processes [10.5] 同様のコスト・ツー・ゴー値の状態を動的にグループ化することで、価値反復更新のコストを削減できるMDPを解くための直感的なアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムはほぼ確実に(2varepsilon / (1 - gamma) に収束し、(γ) は割引係数であり、集約された状態は最大で (varepsilon) 異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 07:19:43 GMT)
Sim2Sim Evaluation of a Novel Data-Efficient Differentiable Physics
Engine for Tensegrity Robots [10.2] シミュレーションにおける学習ポリシーは、ロボットコントローラーを訓練する際の人間の労力を減らすことを約束している。
Sim2realのギャップは、シミュレーションから本物のロボットへのポリシーの転送に成功するための主要な障壁である。
この研究は、データ駆動のエンドツーエンドの微分可能シミュレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 23:08:49 GMT)
Copy and Paste method based on Pose for Re-identification [8.0] 本稿では、視点、背景、ポーズ(歩行、サイクリング)が異なる再識別の新しいシナリオについて検討する。
そこで本研究では,Pose(CPP)をベースとしたCopy and Paste法という,新たなシナリオにおける画像生成手法を提案する。
CPPは、新しいシナリオにおけるReIDタスクに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 15:47:00 GMT)
Human Pose Estimation from Sparse Inertial Measurements through
Recurrent Graph Convolution [8.0] 本稿では,ヒトのポーズ推定のための近接適応グラフ畳み込み長短メモリネットワーク(AAGC-LSTM)を提案する。
AAGC-LSTMは、単一ネットワーク操作における空間的依存と時間的依存を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 13:23:10 GMT)
Generative adversarial networks in time series: A survey and taxonomy [7.9] GAN(Generative Adversarial Network)の研究は、ここ数年で指数関数的に増加している。
GANアプリケーションは時系列やシーケンス生成といった分野にまたがって多様化してきた。
GANの比較的新しいニッチとして、フィールドワークは高品質で多様性があり、プライベートな時系列データの開発を続けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 09:38:51 GMT)
A novel meta-learning initialization method for physics-informed neural
networks [6.9] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、様々な科学計算問題を解くために広く用いられている。
NRPINN(Reptile initialization based Physics-Informed Neural Network)を提案する。
実験の結果,NRPINNのトレーニングは,他のトレーニング手法に比べてはるかに高速で精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 01:55:23 GMT)
Radio frequency mixing modules for superconducting qubit room
temperature control systems [6.8] RF混合モジュールは2.5GHzから8.5GHzのRFとLOの周波数で動作するように設計されている。
超伝導量子プロセッサの室温制御システムに一体化してRF混合基板の動作を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 00:15:35 GMT)
Finite-Bit Quantization For Distributed Algorithms With Linear
Convergence [6.3] 量子化された通信対象のメッシュネットワーク上での(強い凸)複合最適化問題に対する分散アルゴリズムについて検討する。
通信効率のよい符号化方式と結合した新しい量子化器を提案し, バイアス圧縮(BC-)ルールを効率的に実装した。
数値計算により,提案手法を応用した分散アルゴリズムは,既存の量子化規則を用いたアルゴリズムよりも,通信の複雑さが高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 15:31:31 GMT)
Mind the Performance Gap: Examining Dataset Shift During Prospective
Validation [6.2] 患者のリスク階層化モデルは、かつて臨床医療に統合された振り返りのパフォーマンスと比べて悪化する可能性がある。
医療関連感染症の予測のための患者リスク階層化モデル(2020-2021)の2020-2021年の予測性能と,同モデルの ('19-'20) 振り返り検証との比較を行った。
結果として生じるパフォーマンスのギャップは、主にインフラストラクチャシフトによるものであり、時間シフトによるものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 14:30:59 GMT)
Joint Shapley values: a measure of joint feature importance [6.2] 結合Shapley値を導入し、Shapley公理を直接拡張する。
ジョイントシェープの値は、モデルの予測に対する特徴の平均的な影響を測る。
ゲームの結果、ジョイントシェープの値は既存の相互作用指標とは異なる洞察を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 17:22:37 GMT)
Adaptively Weighted Top-N Recommendation for Organ Matching [5.6] 臓器整合判定のための適応重み付きTop-Nレコメンデーション(AWTR)法を提案する。
AWTRは、過去のデータセットにおいて、限られた実際のマッチング性能を使用することで、現在のスコアリングモデルの性能を向上させる。
AWTRは、トップNマッチング患者の推奨とランキングの精度を強調することで、全体的なレコメンデーションの精度を犠牲にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 00:42:01 GMT)
User Perception of Privacy with Ubiquitous Devices [5.3] 本研究は,ユビキタステクノロジーの時代におけるプライバシの認識に関する様々な懸念を探求し,発見することを目的としている。
公共やプライベートスペースにおけるプライバシーに対する態度、プライバシーの意識、同意を求めること、様々な技術に関連するジレンマ/コンフュージョン、公共やプライベートスペースにおけるプライバシーの侵害から身を守る方法に関する個人行動に対する態度と信念の影響など、主要なテーマである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 05:01:44 GMT)
Improving Early Sepsis Prediction with Multi Modal Learning [5.1] 臨床テキストは、敗血症の重症度を推定するために必要な情報を提供する。
Amazon Comprehend MedicalではBERTのような最先端のNLPモデルと高度に専門化されたNLPモデルを用いてテキストを表現している。
本手法は, セプシス予測のためのPhystoNet Computing in Cardiology Challengeの勝利モデルとともに, 専門医であるqSOFAが提案する臨床基準を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 09:25:31 GMT)
The decomposition of the higher-order homology embedding constructed
from the $k$-Laplacian [5.1] k$-階ラプラシアン $mathbfmathcal L_k$ の零空間は、多様体やネットワークの非自明な位相を符号化する。
多様体の最も単純な位相成分に対応する部分空間に埋め込まれたホモロジーを分解するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 00:40:01 GMT)
Pulsed characteristic-function measurement of a thermalizing harmonic
oscillator [4.5] 熱化高調波発振器のウィグナー特性関数の直接測定法を提案する。
この戦略は、最近提案された2レベルプローブのパルス制御に依存するプローブ測定に基づくスキームを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 01:14:37 GMT)
Regularity and stability of feedback relaxed controls [4.5] 本稿では,ロバストなフィードバック制御を設計するための一般探索報酬を用いた緩和制御正則化を提案する。
正規化制御問題の値関数とフィードバック制御の両方がパラメータ摂動に関してリプシッツ安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 14:33:58 GMT)
An Improved Algorithm of Robot Path Planning in Complex Environment
Based on Double DQN [4.2] 本稿では、A*とRRT(Rapidly-Exploring Random Tree)を参考に、Double DQN(DDQN)の改良を提案する。
シミュレーション実験により, DDQNの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 14:03:04 GMT)
Forecasting the outcome of spintronic experiments with Neural Ordinary
Differential Equations [4.2] 極小量のデータに基づいてトレーニングされた動的ニューラルネットワークは、スピントロニクスデバイスの挙動を予測することができることを示す。
スピンニューラルODEは、マイクロ磁気シミュレーションを補完するスピントロニクスアプリケーションを開発するための破壊的なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 16:35:41 GMT)
Integrating Deep Learning and Augmented Reality to Enhance Situational
Awareness in Firefighting Environments [4.1] 文献の中では,消防士の状況認識を初めて構築するための,新たな4つのアプローチを提案する。
まず、深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)システムを用いて、熱画像から興味のある物体をリアルタイムで分類、同定した。
次に、オブジェクト検出、追跡、Mask RCNNフレームワークによるセグメンテーション、マルチモーダル自然言語処理(NLP)フレームワークによるシーン記述のためのCNNフレームワークを拡張した。
第3に、ストレスによる不整合と不安に免疫する深いQラーニングに基づくエージェントを構築し、観察結果に基づいて明確なナビゲーション決定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 06:35:13 GMT)
Provident Vehicle Detection at Night for Advanced Driver Assistance
Systems [3.7] 本報告では, 夜間に来るべき車両を, 発生した光成果物に基づいて検出するシステムについて述べる。
本研究では,提案システムが提供する時間的メリットを,実稼働型コンピュータビジョンシステムと比較して定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 15:27:17 GMT)
MobileCharger: an Autonomous Mobile Robot with Inverted Delta Actuator
for Robust and Safe Robot Charging [3.7] MobileChargerは、2つの移動ロボット間の安全で堅牢なエネルギー伝達のための逆デルタアクチュエータを備えた、新しいモバイル充電ロボットである。
RGB-Dカメラを用いたコンピュータビジョンシステムは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてターゲット移動ロボットの電極を検出することができる
組込み高忠実触覚センサを適用して、充電器機構上の電極とメインロボット上の電極とのずれを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 10:02:43 GMT)
Estimating Predictive Uncertainty Under Program Data Distribution Shift [3.6] 明確に定義された不確実性は、モデルの出力が信頼されるべきである(または信用すべきでない)かどうかを示す。
既存の不確実性アプローチでは、異なるデータ分布からのサンプルのテストが信頼できないモデル予測を引き起こすと仮定している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 01:50:22 GMT)
Using a Cross-Task Grid of Linear Probes to Interpret CNN Model
Predictions On Retinal Images [3.6] 我々は、線形プローブを用いて網膜画像のデータセットを分析し、ある「ターゲット」タスクで訓練された線形回帰モデル、ある「ソース」タスクで訓練された深部畳み込み(CNN)モデルからの埋め込みを入力として分析する。
我々はこの手法を、UK Biobankの網膜画像データセットにおける93のタスクの可能な全てのペアリングに使用し、164kの異なるモデルに導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 21:30:27 GMT)
Medical Literature Mining and Retrieval in a Conversational Setting [3.4] 新型コロナウイルスのパンデミックが医学研究に拍車をかけた。
簡潔で消費可能な方法で文献から回答を処理、抽出、提示できる堅牢なテキストマイニングツールが必要である。
本稿では,豊かな医療文献から新型コロナウイルス関連クエリを検索し,回答し,ユーザとの会話で提示する対話システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 23:02:59 GMT)
Improving the Generalization of Meta-learning on Unseen Domains via
Adversarial Shift [3.1] ドメインシフトをシミュレートし、擬似タスクを生成する方法を学ぶためのモデルに依存しないシフト層を提案する。
擬似的なタスクに基づいて、メタ学習モデルはクロスドメインメタ知識を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 07:29:30 GMT)
Deep Learning for Individual Heterogeneity: An Automatic Inference
Framework [2.7] 本研究では,機械学習を用いた推定と推定手法を開発し,経済モデルを強化する。
経済モデルの構造に合わせてネットワークアーキテクチャを設計する方法を示す。
我々は、新しい影響関数計算に基づいて推論を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 19:34:50 GMT)
Computing Graph Neural Networks: A Survey from Algorithms to
Accelerators [2.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造化データからモデル化および学習する能力のため、近年、機械学習の現場で爆発的に普及している。
本稿では,GNNの分野をコンピュータの観点から概観する。
現在のソフトウェアとハードウェアアクセラレーションスキームの詳細な分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 09:39:35 GMT)
Powering Effective Climate Communication with a Climate Knowledge Base [2.0] 我々は,個人が予測する気候情報を最もモチベーションの高いモチベーションとして提示し,その個人的価値観を考慮し行動を起こすよう促すシステムを構築することを目指している。
このシステムは、気候変動の原因と影響の知識ベース(クライメートKB)と、その個人的価値との関連に依存している。
今後の研究や応用を促進するために、ClimateKBと関連するコードをオープンソース化する予定です。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 17:02:06 GMT)
Deep Learning Based Reconstruction of Total Solar Irradiance [1.8] 太陽放射の微妙な変化は、地球の気候や大気に大きな影響を与える可能性がある。
私たちの知る限りでは、ディープラーニングが9000年以上にわたって、全太陽放射の再構築に使われてきたのは今回が初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 06:33:37 GMT)
Robust Explainability: A Tutorial on Gradient-Based Attribution Methods
for Deep Neural Networks [1.6] 本稿では、ディープニューラルネットワークの決定を説明するための勾配に基づく解釈可能性法を提案する。
敵の頑健さが意味のある説明を持つ上で果たす役割について論じる。
我々は、堅牢性と説明可能性の収束における研究の今後の方向性を結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 18:06:29 GMT)
User Preferences and the Shortest Path [1.5] 室内ナビゲーションシステムはルートを計算するために最短経路アルゴリズムを利用する。
厳格なパス」は、アプリケーションドメインの理論や基準に基づいて指定する必要がある。
ここでの「Ideal」は、人間が選択したルートと最もよく似たルートを計画するアルゴリズムを導くものであると定義されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 11:54:15 GMT)
Cardiac CT segmentation based on distance regularized level set [1.4] 本稿では, 距離正規化レベルセット(DRL SE)を用いて, 心内膜と心内膜とのセグメンテーション効果について検討する。
その結果、me tho d は内膜と外膜を非常によく分離できることがわかった(内膜は 0.9253, Hausdorff = 7.8740, epicardium Hausdorff = 0.9687, Hausdorff = 6)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 10:13:31 GMT)
Similarity Based Label Smoothing For Dialogue Generation [1.1] 生成的神経会話システムは一般に、訓練対象の「堅い」目標と予測ロジットの間のエントロピー損失を最小限に抑える目的で訓練される。
ラベルの平滑化は、不正なトレーニングターゲットにデータ独立の均一な分布を強制する。
本稿では,ラベル平滑化における不正確な対象確率の均一分布を,意味論に基づくより自然な分布に変換することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 23:25:19 GMT)
GSVMA: A Genetic-Support Vector Machine-Anova method for CAD diagnosis
based on Z-Alizadeh Sani dataset [0.8] 冠動脈疾患 (CAD) は, 世界中の中年者において, 心臓血管死の重要な原因の1つである。
代替ソリューションの1つは、CAD診断に機械学習ベースのパターンを使用することである。
本稿では,遺伝的支援ベクトルマシンと可変解析(GSVMA)と呼ばれるハイブリッド機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 06:38:18 GMT)
The geometry of non-additive stabiliser codes [0.8] 本稿では,加法的および非加法的安定化器符号を構成する幾何学的枠組みを提案する。
このフレームワークは安定化器コードとグラフィカルな非付加安定化器コードを含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 14:46:41 GMT)
Direct tomography of high-dimensional density matrices for general
quantum states of photons [0.5] 我々は,光子の密度行列を位置ベースで測定するための直接トモグラフィープロトコルを実証する。
我々のプロトコルのデータ取得時間はヒルベルト空間の次元によっては増加しない。
本手法は量子状態のダイナミクスのリアルタイムモニタリングに有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 01:09:24 GMT)
Probing multipartite entanglement, coherence and quantum information
preservation under classical Ornstein-Uhlenbeck noise [0.4] 古典環境と結合した4つの非相互作用量子ビット系における絡み合い、コヒーレンス、情報保護について検討する。
4つの量子ビット状態で保存された量子情報は、絡み合いよりもコヒーレンスに依存していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 14:08:31 GMT)
Handgun detection using combined human pose and weapon appearance [0.4] 本研究では,武器の外観と人間のポーズ情報を組み合わせた新しい手法を提案する。
その結果, 組み合わせモデルにより, 従来よりも4.23点から18.9点のAPポイントを達成し, ハンドガン検出精度が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 09:55:57 GMT)
Probing tripartite entanglement and coherence dynamics in pure and mixed
independent classical environments [0.4] 我々は、最初は最大絡み合いGHZ様の状態として準備された3つの非相互作用量子ビットの絡み合いとコヒーレンスのダイナミクスに対処する。
現在の混合雑音は、絡み合いとコヒーレンスが短命である純粋ノイズよりも有害であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 14:18:40 GMT)
Effects of classical fluctuating environments on decoherence and
bipartite quantum correlations dynamics [0.4] 両部共役状態として当初準備された2つの非相互作用量子ビットのモデルに対して, 絡み合い, 純度, コヒーレンスの時間的進化を示す。
環境が許すゆらぎと$QCs$保存との間には直接的な関係があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 13:57:01 GMT)
Early Diagnosis of Lung Cancer Using Computer Aided Detection via Lung
Segmentation Approach [0.2] アメリカがん協会は、がんによる死亡件数の約27%を推定している。
その進化の初期段階では、肺がんは通常は症状を起こさない。
多くの患者は、症状がより顕著になり、治療が不十分で死亡率の高い進行期に診断されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 05:46:06 GMT)
Novel CSL bounds from the noise-induced radiation emission from atoms [0.0] エネルギー範囲$Esim 10,-,105$ keVでは、原子核からの放射能への寄与は原子の原子数と2次的に増加する。
我々は、CSLパラメータの最も強い境界を$r_Cleq 10-6$ mで取得し、以前の定数を桁違いに改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 13:54:13 GMT)
Variational quantum algorithm with information sharing [0.0] 本稿では,変分量子アルゴリズムの最適化手法を導入し,100倍の効率向上を実験的に実証する。
本手法はベイズ最適化のグローバルな性質を利用して,関連する変分問題を並列に解く。
このことは、実世界の関心のある問題に対する量子優位性を示すために量子アルゴリズムをスケールアップする上で重要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 10:58:43 GMT)
Using Deep Learning Techniques and Inferential Speech Statistics for AI
Synthesised Speech Recognition [0.0] 本研究では、実際の人間の音声から合成音声を識別するのに役立つモデルを提案し、その生成源を同定する。
このモデルは、AI合成音声を実際の人間の音声から1.9%の誤差率で分類し、基礎となるアーキテクチャを97%の精度で検出することで、最先端のアプローチよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 18:43:10 GMT)
Unveiling non-Markovian spacetime signalling in open quantum systems
with long-range tensor network dynamics [0.0] システムの量子状態とその環境の行列積状態表現を用いて,浴槽の追跡を明示的に行う。
我々は、長距離結合が環境に相関をもたらす非マルコフ力学を予測する。
環境力学は本手法から自然に抽出することができ, システムの固有個体群における観測された非マルコフ性再発の原因となる長期フィードバック効果に光を当てることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 13:28:08 GMT)
Text Classification and Clustering with Annealing Soft Nearest Neighbor
Loss [0.0] 私たちは、より優れた自然言語表現を学ぶために歪曲を使用します。
テキスト分類やテキストクラスタリングのタスクに採用しています。
提案手法は,AG Newsデータセット上で90.11%の精度で,テストクラスタリング精度は88%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 09:05:39 GMT)
Teaching a neural network with non-tunable exciton-polariton nodes [0.0] 本研究では,非可変なエクシトン・ポラリトンノードのシステムと効率的な教育法を提案する。
我々は,MNIST手書きディジットベンチマークの分類精度が大幅に向上していることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 12:04:38 GMT)
Tailored Ion Beam for Precise Color Center Creation [0.0] ポールトラップから非常に単色なイオンビームを生成するユニタリ量子制御方式。
本稿では,ポールトラップから高単色イオンビームを発生させる一元的量子制御方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 14:06:36 GMT)
SuperCaustics: Real-time, open-source simulation of transparent objects
for deep learning applications [0.0] SuperCausticsは、ディープラーニングアプリケーション用に設計された透明なオブジェクトのリアルタイムかつオープンソースシミュレーションである。
私たちは、難しい照明シナリオで透明なオブジェクトをスクラッチからセグメント化するために、ディープニューラルネットワークをトレーニングしました。
私たちのニューラルネットワークは、トレーニングデータの10%しか使用せずに、実世界のデータセットにおける最先端のパフォーマンスを達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 03:11:47 GMT)
State, global and local parameter estimation using local ensemble Kalman
filters: applications to online machine learning of chaotic dynamics [0.0] 機械学習手法とデータ同化を併用して動的システムを再構築することは可能であることを示す。
同じアプローチは、知識ベースのモデルのエラーを修正するために使用することができる。
傾向補正がオンラインモデル誤り訂正の可能性を開放することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 14:12:20 GMT)
Spontaneous Formation of Star-Shaped Surface Patterns in a Driven
Bose-Einstein Condensate [0.0] 四重極モードから六角形モードまで、約$l$の対称性を持つ2次元の星形パターンは、フェシュバッハ共鳴付近の散乱長を変調することによってパラメトリック的に励起される。
我々の研究は、アプリケーションによる高度な集合的励起を生成するための新しい経路を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 12:42:55 GMT)
Pre-asymptotic analysis of scattering problem [0.0] 任意のスピンと短距離相互作用を持つ粒子に対するマルチチャネル散乱問題の漸近前解析を行った。
散乱微分フラックスの完全な演算子値依存性は、ユニタリティ条件と正確に一致したターゲットへの距離に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 06:12:56 GMT)
Peeking inside the Black Box: Interpreting Deep Learning Models for
Exoplanet Atmospheric Retrievals [0.0] 我々は3つの異なるDNNアーキテクチャを訓練し、外惑星スペクトルから大気パラメータを抽出し、3つ全てが良好な予測性能を発揮することを示す。
次に、DNNの予測を広範囲に分析し、与えられた機器やモデルに対する大気パラメータの信頼性限界を(特に)知らせる。
我々は、異なる分子に対して、DNNの予測が最も感度が高い波長範囲は、その特性吸収領域と実際に一致していると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 15:46:39 GMT)
Optimum Risk Portfolio and Eigen Portfolio: A Comparative Analysis Using
Selected Stocks from the Indian Stock Market [0.0] 本稿では,インド株式市場の7つの重要な分野について,ポートフォリオ設計,リスクポートフォリオの最小化,リスクポートフォリオの最適化,Eigenポートフォリオの3つのアプローチを提案する。
毎日の株価は、2016年1月1日から2020年12月31日までYahoo Financeのウェブサイトから取り除かれた。
ポートフォリオは、年次リターンとリスク、構成銘柄に割り当てられた重み、相関ヒートマップ、Eigenポートフォリオの主成分など、いくつかの指標に基づいて、トレーニングデータに基づいて分析される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 17:50:45 GMT)
Nuclear and electronic contributions to Coulomb correction for Moliere
screening angle [0.0] クーロン補正への近距離・遠距離協力の優位性に関する論争を論じる。
一般的な(必ずしも球対称ではない)切断関数を持つクーロンポテンシャルで表される散乱中心に対して、クーロン補正はスクリーニング非依存であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 18:25:55 GMT)
Non-linear equation of motion for Page-Wootters mechanism with
interaction and quasi-ideal clocks [0.0] 本研究では、非理想的量子時計との重力誘起相互作用に基づいて進化する混合状態系の運動方程式を提案する。
考察の結果,システムの初期条件に依存する非線形な運動方程式が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 20:34:04 GMT)
Non-intrusive reduced order modeling of natural convection in porous
media using convolutional autoencoders: comparison with linear subspace
techniques [0.0] 多孔質媒質中の自然対流は、多くの工学的応用に関連する非常に非線形な多物理問題である。
深部畳み込み自己エンコーダを用いた多孔質媒体における自然対流の非侵襲的縮小秩序モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 20:58:15 GMT)
Multi-Channel Automatic Music Transcription Using Tensor Algebra [0.0] 本報告は,既存の音楽の書き起こし技術を開発することを目的としている。
また、マルチチャンネル自動音楽書き起こしの概念も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 14:07:40 GMT)
Malware Analysis with Artificial Intelligence and a Particular Attention
on Results Interpretability [0.0] 本稿では,バイナリファイルからグレースケール画像への変換に基づくモデルを提案する。
サンプルが充填されているか、85%の精度で暗号化されているかを決定することができる。
この種のツールは、一般的な検出モデルの解釈可能性の欠如を補うデータアナリストにとって非常に有用であるべきです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 09:40:05 GMT)
LocalGLMnet: interpretable deep learning for tabular data [0.0] 一般化線形モデルと類似した特徴を共用する新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
我々のアプローチは、シェープリー値と積分勾配の精神を加法的に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 07:38:33 GMT)
Lifetime of the $^2F_{7/2}$ level in Yb$^+$ for spontaneous emission of
electric octupole radiation [0.0] 電気オクタポール遷移により2S_1/2$基底状態に結合した2F_7/2$レベルの171$Yb$+$の放射寿命の測定を行った。
放射寿命は1.58(8)年に対応する4.98(25)時間107$ sと決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 13:38:01 GMT)
Learning the structure of wind: A data-driven nonlocal turbulence model
for the atmospheric boundary layer [0.0] 我々は,大気境界層をモデル化するための新しいデータ駆動手法を開発した。
このアプローチは、非局所的、異方性合成乱流モデルに導かれ、我々は、ディープ・ラピッド・ラピッド・歪み(DRD)モデルと呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 06:41:33 GMT)
Hyperbolic Band Theory under Magnetic Field and Dirac Cones on a Higher
Genus Surface [0.0] 磁場下での双曲バンド理論を初めて探求する。
双曲型磁気ブロッホ状態を直接構成し、座標近傍にディラック錐を形成する。
また、磁気フラックスの関数としてプロットした場合、負の曲率を屈折する異常なフラクタル構造を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 16:34:02 GMT)
High Coherence in a Tileable 3D Integrated Superconducting Circuit
Architecture [0.0] 超伝導回路アーキテクチャにおいて,高量子コヒーレンス,低クロストーク,単量子ゲート誤差を報告し,量子ビットの2次元格子に対してタイル状となることを保証した。
このアーキテクチャは、誘導キャビティ囲いを、非ガルバニックな外面制御配線と、基板の反対側で作製されたクビットと共振器を備えた設計に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 11:08:07 GMT)
Heralded preparation of polarization entanglement via quantum scissors [0.0] 本稿では,偏光子の多部交絡状態を隠蔽的に生成する手法を提案する。
量子ハサミ技術を利用して、与えられた連続変数の絡み合いを対象の絡み合い状態に切り換える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 21:44:47 GMT)
Geometric and Majorana phases in neutrino oscillations [0.0] 幾何相はニュートリノ混合においてマヨラナ相に敏感であると言われている。
すべてのゲージ不変なアハロノフ-アンダン相がマヨラナ相とは独立であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 19:39:31 GMT)
Estimation of excess air coefficient on coal combustion processes via
gauss model and artificial neural network [0.0] CCDカメラで得られた炎像と余剰空気係数(ラムダ)の関係をモデル化した。
特徴ラムダのマッチングには多層人工ニューラルネットワーク(ANN)が用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 18:47:56 GMT)
Dynamic detection of mobile malware using smartphone data and machine
learning [0.0] モバイルマルウェアは、モバイルデバイスをターゲットにした悪意のあるプログラムである。
アクティブなスマートフォンユーザーの数は増加すると予想され、モバイルマルウェアの検出に関する研究の重要性を強調している。
本稿では,特権アクセスを使わずに,Android上でマルウェアを検出する機械学習(ML)技術の性能について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 12:33:14 GMT)
Diagnosing entanglement dynamics in noisy and disordered spin chains via
the measurement-induced steady-state entanglement transition [0.0] 雑音の多いハミルトニアンの下で1次元量子スピン鎖の絡み合いを発生・破壊する過程の相互作用と競合を分析する。
本結果は, この絡み合い成長と測定制御系の定常挙動とを強く関連付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 17:16:48 GMT)
Developing efficient transfer learning strategies for robust scene
recognition in mobile robotics using pre-trained convolutional neural
networks [0.0] 本研究では,ロバストな移動シーン認識のための4種類の頑健な移動学習とデータ拡張戦略を提案する。
我々は,様々なベースライン畳み込みニューラルネットワークを用いて最先端の成果を達成し,照明や視点の変化に対する堅牢性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 12:48:56 GMT)
Comparing Prophet and Deep Learning to ARIMA in Forecasting Wholesale
Food Prices [0.0] イタリア食品問屋が適用した3種類の食品の販売価格を予測するために異なる手法を検討した。
ARIMAモデルを考えて、Facebookが開発したスケーラブルな予測ツールであるProphetと比較する。
この結果から, ARIMA は LSTM ニューラルネットワークと同等に動作し, CNN と LSTM を組み合わせることで, 全体的な精度が向上するが, 調整に要する時間が増大することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 15:13:31 GMT)
Coherent coupling of mechanics to a single nuclear spin [0.0] 核スピンは一般に機械的振動に敏感である。
単一核スピンへのメカニクスのコヒーレント結合の実証に成功した。
これにより、量子状態における機械系の量子記憶として核スピンを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 00:04:55 GMT)
Beyond lowest order mean field theory for light interacting with atom
arrays [0.0] 原子配列と相互作用する光の平均場計算について述べる。
1回と2回の予測値の計算結果が提示される。
平均体3近似は2回の期待値に対して必要となることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 13:42:37 GMT)
Automatic Detection Of Noise Events at Shooting Range Using Machine
Learning [0.0] 射撃範囲は、地方や国家当局の騒音規制の対象となっている。
騒音監視システムは、全体の音レベルを追跡するために用いられるが、活動を検出したり、イベント数を数えたりすることは滅多にない。
本研究では,ノイズイベントをカウントする自動検知システムの実現可能性と性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 20:36:43 GMT)
Artificial Intelligence in Achieving Sustainable Development Goals [0.0] この視点は、SDGの達成を加速できるAIアプリケーションの一部を示している。
それは、AIの有益な応用のための標準AIガイドラインと規則を確立することの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 03:51:10 GMT)
Applying Evolutionary Algorithms Successfully: A Guide Gained from
Real-world Applications [0.0] 本稿では,30年間にわたる進化的アルゴリズムGLEAMとそのメメティック拡張HyGLEAMの応用に基づいて,これらの質問に対する回答を提案する。
ここで収集され議論された経験のほとんどは、アリアルゴリズムや粒子群最適化のような他のメタヒューリスティックの使用にも応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 15:22:19 GMT)
An efficient quantum algorithm for the time evolution of parameterized
circuits [0.0] 本稿では,量子システムのリアルタイム進化をシミュレートする新しいハイブリッドアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 既存のグローバル最適化アルゴリズムよりも特に有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 08:21:06 GMT)
A quantum computational approach to the open-pit mining problem [0.0] 我々はその露天掘り問題をハミルトンの基底状態探索問題とみなした。
本稿では,今日の小型量子ハードウェアの範囲を広げるための領域分解手法を提案する。
これは量子ハードウェア上で行われているオープンピットプロファイル計算の最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 16:47:58 GMT)
A comparison of combined data assimilation and machine learning methods
for offline and online model error correction [0.0] 機械学習手法とデータ同化を併用して動的システムを再構築することは可能であることを示す。
同じアプローチは、知識ベースのモデルのエラーを修正するために使用することができる。
傾向補正がオンラインモデル誤り訂正の可能性を開放することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 23 Jul 2021 09:57:45 GMT)