Trash to Treasure: Harvesting OOD Data with Cross-Modal Matching for
Open-Set Semi-Supervised Learning [101.3] オープンセット半教師付き学習(Open-set SSL)では、ラベルなしデータにOOD(Out-of-distribution)サンプルを含む、難しいが実用的なシナリオを調査する。
我々は、OODデータの存在を効果的に活用し、特徴学習を増強する新しいトレーニングメカニズムを提案する。
我々のアプローチは、オープンセットSSLのパフォーマンスを大幅に向上させ、最先端技術よりも大きなマージンで性能を向上します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 09:14:44 GMT)
Fog Simulation on Real LiDAR Point Clouds for 3D Object Detection in
Adverse Weather [92.8] 本研究は,霧の天候下でのLiDARによる3次元物体検出の課題に対処する。
我々は、物理的に正確な霧をクリア・ウェザー・シーンにシミュレートすることでこの問題に対処する。
Seeing Through Fogデータセットに強力な3Dオブジェクト検出ベースラインを提供するのはこれが初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 12:42:48 GMT)
Towards Interpretable Deep Metric Learning with Structural Matching [86.2] より透過的な埋め込み学習のための深層解釈可能なメトリック学習(DIML)法を提案する。
本手法は,既製のバックボーンネットワークやメトリック学習手法に適用可能な,モデルに依存しない手法である。
我々は,CUB200-2011,Cars196,Stanford Online Productsの3つの大規模メトリクス学習ベンチマークで評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:59:09 GMT)
Adaptive Discretization for Adversarial Lipschitz Bandits [85.4] リプシッツ・バンディット(Lipschitz bandits)は、大規模で構造化された行動空間を研究する多腕バンディットの顕著なバージョンである。
ここでの中心的なテーマは、アクション空間の適応的な離散化であり、より有望な領域で徐々にズームインする'である。
逆バージョンにおける適応的な離散化のための最初のアルゴリズムを提供し、インスタンス依存の後悔境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:19:36 GMT)
MicroNet: Improving Image Recognition with Extremely Low FLOPs [82.5] 疎結合性と動的アクティベーション関数の2つの要因が,精度向上に有効であることがわかった。
非線形性を改善するために動的シフトマックスと呼ばれる新しい動的アクティベーション関数を提案する。
私たちはMicroNetというネットワークのファミリに到達し、低FLOP体制下での最先端技術に対して大きなパフォーマンス向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:59:41 GMT)
LabOR: Labeling Only if Required for Domain Adaptive Semantic
Segmentation [80.0] 本稿では,UDAモデルが不確実な点に対して,少ないラベルを適応的に付与する手法を提案する。
作業コストを最小化しつつ、ドメイン適応型セマンティックセマンティックセマンティクスのための新しいフレームワークの利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 07:35:40 GMT)
UniFaceGAN: A Unified Framework for Temporally Consistent Facial Video
Editing [78.3] 我々は,UniFaceGANと呼ばれる時間的に一貫した顔画像編集フレームワークを提案する。
本フレームワークは,顔交換と顔再現を同時に行うように設計されている。
現状の顔画像編集法と比較すると,本フレームワークはより写実的で時間的に滑らかな映像像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:35:22 GMT)
Learning Visual Affordance Grounding from Demonstration Videos [76.5] Affordance Groundingは、画像/ビデオから人とオブジェクト間のすべての可能な相互作用領域を分割することを目的としている。
実演ビデオにおける手の位置と動作から得られる手掛かりを活用できる,手支援型住宅地すべりネットワーク(HAGNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 11:45:38 GMT)
Unconditional Scene Graph Generation [72.5] 我々はラベル付きおよび有向グラフ上の確率分布を学習できるSceneGraphGenと呼ばれる深層自己回帰モデルを開発した。
SceneGraphGenによって生成されたシーングラフは多様であり、実世界のシーンのセマンティックなパターンに従う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:57:16 GMT)
Self-supervised Visual Attribute Learning for Fashion Compatibility [71.7] トレーニング中にラベルを必要とせずに、色やテクスチャを意識した機能を学ぶことができるSSLフレームワークを提案する。
当社のアプローチは,事前の作業で無視される異なる概念を捉えるために設計された3つの自己教師型タスクから構成される。
当社のアプローチは,異なるデータセット上で高いパフォーマンスを達成しながら,ひとつのデータセットでトレーニングできることを実証して,トランスファーラーニングに使用することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 01:22:33 GMT)
DnD: Dense Depth Estimation in Crowded Dynamic Indoor Scenes [68.4] 複雑な屋内環境の中を移動する単眼カメラから奥行きを推定するための新しい手法を提案する。
提案手法は,静的な背景と複数の移動する人物からなるシーン全体にわたる絶対規模の深度マップを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 09:12:39 GMT)
Conditional Temporal Variational AutoEncoder for Action Video Prediction [66.6] ACT-VAEは、単一の入力画像からアクションクリップのポーズシーケンスを予測する。
プラグアンドプレイのP2Iネットワークに接続すると、ACT-VAEは画像シーケンスを合成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:59:23 GMT)
Oriented R-CNN for Object Detection [61.8] 本研究では、オブジェクト指向R-CNNと呼ばれる、効果的でシンプルなオブジェクト指向オブジェクト検出フレームワークを提案する。
第1段階では,高品質な指向型提案をほぼ無償で直接生成する指向型領域提案ネットワーク(指向RPN)を提案する。
第2段階は、R-CNNヘッダーで、興味のある領域(オブジェクト指向のRoI)を精製し、認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 12:47:43 GMT)
Automatic Gaze Analysis: A Survey of DeepLearning based Approaches [61.3] 視線分析はコンピュータビジョンとヒューマン・コンピュータ・インタラクションの分野で重要な研究課題である。
制約のない環境で視線方向を解釈するための重要な手がかりは何か、いくつかのオープンな質問がある。
我々は、これらの基本的な疑問に光を当てるために、様々な視線分析タスクと応用の進捗を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 00:30:39 GMT)
Elastic Tactile Simulation Towards Tactile-Visual Perception [58.4] 触覚シミュレーションのための粒子の弾性相互作用(EIP)を提案する。
EIPは、触覚センサを協調粒子群としてモデル化し、接触時の粒子の変形を制御するために弾性特性を適用した。
さらに,触覚データと視覚画像間の情報融合を可能にする触覚知覚ネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 09:54:27 GMT)
Explaining Relationships Between Scientific Documents [55.2] 本稿では,2つの学術文書間の関係を自然言語テキストを用いて記述する課題に対処する。
本稿では154K文書から622Kサンプルのデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 23:28:11 GMT)
Decoder Fusion RNN: Context and Interaction Aware Decoders for
Trajectory Prediction [53.5] 本稿では,動き予測のための反復的,注意に基づくアプローチを提案する。
Decoder Fusion RNN (DF-RNN) は、リカレント動作エンコーダ、エージェント間マルチヘッドアテンションモジュール、コンテキスト認識デコーダで構成される。
提案手法の有効性をArgoverseモーション予測データセットで検証し,その性能を公開ベンチマークで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 15:53:37 GMT)
A Contract Theory based Incentive Mechanism for Federated Learning [52.2] フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシ保護機械学習パラダイムとして機能し、分散クライアントによってトレーニングされた協調モデルを実現する。
FLタスクを達成するために、タスクパブリッシャはFLサーバに金銭的なインセンティブを支払う必要があり、FLサーバはFLクライアントにタスクをオフロードする。
タスクがクライアントによってプライベートにトレーニングされているという事実から、FLクライアントに対して適切なインセンティブを設計することは困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 07:30:42 GMT)
Progressive Coordinate Transforms for Monocular 3D Object Detection [52.0] 本稿では,学習座標表現を容易にするために,PCT(Progressive Coordinate Transforms)と呼ばれる,新しい軽量なアプローチを提案する。
我々の戦略は、KITTIとOpenデータセットのモノクロ3D検出ベンチマークよりも優れた改善をもたらすことを示す。
提案するPCTは,ほとんどの座標に基づく3次元検出フレームワークに非常に一般化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 15:22:33 GMT)
Multi-Modal MRI Reconstruction with Spatial Alignment Network [51.7] 臨床実践では、複数のコントラストを持つMRIが1つの研究で取得されるのが普通である。
近年の研究では、異なるコントラストやモダリティの冗長性を考慮すると、k空間にアンダーサンプリングされたMRIの目標モダリティは、完全にサンプリングされたシーケンスの助けを借りてよりよく再構成できることが示されている。
本稿では,空間アライメントネットワークと再構成を統合し,再構成対象のモダリティの質を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 08:46:35 GMT)
Using Machine Learning to Predict Engineering Technology Students'
Success with Computer Aided Design [50.6] 機械学習技術と組み合わせたデータによって、特定の学生がデザインタスクでどれだけうまく機能するかを予測する方法を示す。
初期設計シーケンスアクションを用いたモデルは,特に予測に有用であることが判明した。
これらのモデルをさらに改善することで、事前の予測が得られ、学生のフィードバックがより早く得られるようになり、学習が向上する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 20:24:54 GMT)
Towers of Babel: Combining Images, Language, and 3D Geometry for
Learning Multimodal Vision [50.1] 本稿では,字幕と階層的カテゴリ名という形で記述テキストを含む,ランドマーク写真コレクションの大規模データセットを提案する。
WikiScenesは、画像、テキスト、および3D幾何学を含むマルチモーダル推論のための新しいテストベッドを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:16:49 GMT)
A functional mirror ascent view of policy gradient methods with function
approximation [49.5] 傾斜法のための一般的なフレームワーク(FMA-PGと呼ぶ)を提案するために,関数ミラー昇華を用いる。
単純なポリシーパラメータ化のために、FMA-PGフレームワークは、最適なポリシーが更新の固定点であることを保証します。
また、ポリシーの改善を保証しながら、複雑なポリシーパラメータ化(ニューラルネットワークなど)を処理できます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 16:19:19 GMT)
Semantics-Native Communication with Contextual Reasoning [46.2] 汎用タスクのためのシステム1セマンティクスネイティブ通信(SNC)の新たなモデルを提案する。
SNCに文脈推論を取り入れ、話者が局所的にかつ反復的に自己コミュニケーションし、リスナーの独特な意味論に基づく仮想エージェントを構築する。
また,システム2 SNCは,通信信頼性を損なうことなく,SR長を大幅に削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 12:04:27 GMT)
Silhouette based View embeddings for Gait Recognition under Multiple
Views [46.1] 本稿では,既存の歩行認識アーキテクチャにビュー情報を組み込む,互換性のあるフレームワークを提案する。
2つの大規模な公開データセットの実験結果から,提案フレームワークは非常に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 04:19:04 GMT)
Modeling Relevance Ranking under the Pre-training and Fine-tuning
Paradigm [45.0] 本稿では,ユーザのビューとシステムビューの両方を考慮した,Pre-Rankという新しいランキングフレームワークを提案する。
ユーザの関連性のビューをモデル化するために、Pre-Rankは、大規模なユーザアクティビティデータに基づいて、初期クエリドキュメント表現を事前トレーニングする。
システムの関連性に関する見解をモデル化するために、Pre-Rankはエキスパートラベルの関連データに基づいてモデルをさらに微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:37:12 GMT)
Mobile-Former: Bridging MobileNet and Transformer [42.6] 我々はMobileNetとTransformerの並列設計であるMobile-Formerについて述べる。
Mobile-Formerは計算効率が良いだけでなく、より表現力があり、低FLOPでMobileNetV3を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:59:55 GMT)
Deep Amended Gradient Descent for Efficient Spectral Reconstruction from
Single RGB Images [42.3] 本稿では、AGD-Netという、コンパクトで効率的でエンドツーエンドの学習ベースのフレームワークを提案する。
まず、古典的勾配降下アルゴリズムに基づいて問題を明示的に定式化する。
AGD-Netは、平均1.0dB以上のリコンストラクション品質を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 05:54:09 GMT)
Designer Magnetism in High Entropy Oxides [41.7] 障害は相関や量子材料に支配的な影響を与えることがある。
磁気システムでは、スピンと交換障害は量子臨界性、フラストレーション、スピンダイナミクスへのアクセスを提供する。
我々は、高エントロピー酸化物が、量子材料を設計するための未探索の経路を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:22:52 GMT)
MISS GAN: A Multi-IlluStrator Style Generative Adversarial Network for
image to illustration translation [39.6] MISS GAN(Multi-IlluStrator Style Generative Adversarial Network)は、教師なし画像から画像への変換のためのフレームワークである。
MISS GANは入力画像固有であり、訓練された1つのモデルのみを使用して他の画像の情報を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 12:23:28 GMT)
Vision-Language Transformer and Query Generation for Referring
Segmentation [39.0] 我々は参照セグメンテーションを直接的な注意問題として再検討する。
エンコーダとデコーダのアテンション機構を組み込んだネットワークを構築し、与えられた画像を言語表現で"クエリ"する。
我々のアプローチは軽量であり、3つの参照セグメンテーションデータセット上で新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 07:24:35 GMT)
Generating Diverse Descriptions from Semantic Graphs [38.3] アンデコーダモデルに潜在変数を組み込んだグラフ・トゥ・テキストモデルとそのアンサンブルでの使用について述べる。
我々は,様々な文の集合を生成するモデル群を,最先端のモデルに類似した品質を維持しながら示す。
我々は、WebNLGのデータセットを英語とロシア語で評価し、様々な文の集合を生成するモデルの集合を示すとともに、最先端のモデルに類似した品質を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 11:00:09 GMT)
Distilling Holistic Knowledge with Graph Neural Networks [37.9] 知識蒸留(KD)は、より大規模な教師ネットワークからより小さな学習可能な学生ネットワークへ知識を伝達することを目的としている。
既存のKD法は主に、個々の知識と関係知識の2つの種類の知識を考察してきた。
本稿では, インスタンス間に構築された属性グラフに基づいて, 新たな包括的知識を蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 02:47:59 GMT)
DANA: Dimension-Adaptive Neural Architecture for Multivariate Sensor
Data [37.0] ウェアラブルやモバイルデバイスに埋め込まれたモーションセンサーは、センサストリームとサンプリングレートの動的選択を可能にする。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、一定のサンプリングレートで、固定されたセンサーセットからの入力データを処理します。
センサの可利用性やサンプリング率の変化に対して,DNNを柔軟かつ堅牢にするための次元適応型プーリング層を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 09:08:29 GMT)
iButter: Neural Interactive Bullet Time Generator for Human
Free-viewpoint Rendering [37.0] 本稿では,高密度RGBストリームからの光リアルな人間の自由視点レンダリングのためのニューラル対話型弾頭時間生成器(iButter)を提案する。
プレビュー期間中に,NeRFレンダリングをリアルタイムかつダイナミックな設定に拡張することで,対話型弾道設計手法を提案する。
改良中,20分以内の効率的な軌跡認識方式を導入し,人間の活動の写実的弾頭時間視聴体験を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 07:52:03 GMT)
Decentralized Composite Optimization with Compression [36.8] 非滑らかなコンポーネントを用いた分散合成最適化問題について検討する。
圧縮を伴う収束アンダーライン分散アルゴリズム Prox-LEAD を提案する。
我々の定理は、Prox-LEADが任意の圧縮精度で動作することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 16:50:52 GMT)
Implicit Sparse Regularization: The Impact of Depth and Early Stopping [35.4] 勾配降下をスパースモデルに収束させるためには,早期停止が不可欠であることを示す。
我々は, 深さと早期停止の影響を特徴付けるとともに, 一般深度パラメータNに対して, 早期停止による勾配降下が極小最適スパース回復を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 07:43:29 GMT)
Deep Motion Prior for Weakly-Supervised Temporal Action Localization [35.3] Weakly-Supervised Temporal Action Localization (WSTAL) は、ビデオレベルのラベルだけで、未トリミングビデオ内のアクションをローカライズすることを目的としている。
現在、最先端のWSTALメソッドのほとんどは、Multi-Instance Learning (MIL)パイプラインに従っています。
既存の手法では,1)動作情報の不十分な使用,2)広汎なクロスエントロピートレーニング損失の相容れない2つの重要な欠点が指摘されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 08:51:36 GMT)
PANDA: Adapting Pretrained Features for Anomaly Detection and
Segmentation [35.0] 本研究では,事前学習した特徴と単純な異常検出と分割法を組み合わせることで,最先端の手法を確実に上回ることを示す。
さらなる性能向上を得るために,事前学習した特徴を目標分布に適応させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 16:53:29 GMT)
Text Anchor Based Metric Learning for Small-footprint Keyword Spotting [34.6] キーワードスポッティング(KWS)は、小さなフットプリントと高い精度のトレードオフを達成するために依然として困難である。
最近提案された計量学習手法により,KWSタスクのモデルの一般化性が向上した。
1D-CNNベースのKWSモデルは、モデルサイズの観点から、最先端技術(SOTA)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 03:43:06 GMT)
Graph Trend Networks for Recommendations [34.1] 推薦システムの鍵は、ユーザーが過去のオンライン行動に基づいてアイテムと対話する可能性を予測することである。
これらのユーザ-イテム相互作用を利用するために、ユーザ-イテム相互作用をユーザ-イテム二部グラフとして考慮する取り組みが増えている。
彼らの成功にもかかわらず、既存のGNNベースのレコメンデーターシステムは、信頼できない振る舞いによって引き起こされる相互作用を見逃している。
本稿では,グラフトレンドネットワークによるレコメンデーション(GTN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 06:09:18 GMT)
AdaFit: Rethinking Learning-based Normal Estimation on Point Clouds [31.6] 本稿では,AdaFit という,雑音と密度の変動を伴う点雲に対処可能な,点雲上でのロバストな正規推定のためのニューラルネットワークを提案する。
既存の研究では、ネットワークを用いて最小表面の重み付けの点での重みを学習し、正規性を推定している。
そこで本研究では,通常の推定精度を向上させるために,新たなオフセット予測を付加する,シンプルで効果的な解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 16:37:24 GMT)
PixelSynth: Generating a 3D-Consistent Experience from a Single Image [30.6] 本稿では, 自己回帰モデルを用いて3次元推論を融合させ, 大規模視界変化を3次元連続的に表現する手法を提案する。
本研究では,多種多様な方法と可能な変種と比較して,単一画像大角ビュー合成結果の大幅な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:59:31 GMT)
Memory-based Semantic Segmentation for Off-road Unstructured Natural
Environments [29.5] 本稿では,セマンティックセグメンテーションのためのメモリモジュールを提案する。
メモリモジュールはトレーニングイメージのかなりの表現をメモリアイテムとして格納する。
我々は,ロボット非構造地上走行データセットとRELLISデータセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:04:47 GMT)
Efficient Local Planning with Linear Function Approximation [27.9] 線形関数近似とシミュレータを用いたクエリと計算効率のよい計画アルゴリズムについて検討する。
本稿では,モンテカルロ最小二乗政策反復(MC-LSPI)というアルゴリズムを提案する。
我々の研究の技術的貢献の1つは、仮想ポリシーアルゴリズムを利用した新しい証明手法の導入である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 04:56:33 GMT)
Are Negative Samples Necessary in Entity Alignment? An Approach with
High Performance, Scalability and Robustness [26.0] 本稿では,高パフォーマンス,高スケーラビリティ,高ロバスト性を実現する3つの新しいコンポーネントを持つ新しいEA手法を提案する。
提案手法の有効性と有効性を検討するために,いくつかの公開データセットについて詳細な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 03:06:55 GMT)
m-RevNet: Deep Reversible Neural Networks with Momentum [25.6] 本稿では,m-RevNetと呼ばれる可逆ニューラルネットワークを提案する。
ある種の学習シナリオでは、標準的なResNetが失敗しながらm-RevNetが成功することを分析的に実証的に明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:14:32 GMT)
Multiview Detection with Shadow Transformer (and View-Coherent Data
Augmentation) [25.6] 本稿では,マルチビュー情報を集約するシャドートランスを用いた新しいマルチビュー検出器MVDeTrを提案する。
畳み込みとは異なり、シャドートランスフォーマーは様々な位置やカメラで様々な影のような歪みに対処する。
本報告では,提案方式による最新の精度について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:59:02 GMT)
Syntax Matters! Syntax-Controlled in Text Style Transfer [24.4] 既存のテキストスタイル転送(TST)メソッドは、テキストの内容とスタイル属性をアンタングルするスタイル分類器に依存している。
本稿では,構文認識スタイル分類器を含む新しい構文認識制御可能生成(SACG)モデルを提案する。
提案手法は最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:35:23 GMT)
Continual Neural Mapping: Learning An Implicit Scene Representation from
Sequential Observations [24.4] 逐次的な観察から暗黙的なシーン表現の連続的な学習に向けてさらに一歩進める。
一つのネットワークが、破滅的な忘れをせずに、時間とともに連続的にシーンの幾何学を表現できることを初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 16:57:29 GMT)
Combining (second-order) graph-based and headed span-based projective
dependency parsing [24.3] citetyang2021headedは、先頭のスパンベースの方法を提案する。どちらもすべての可能な木をスコアし、世界で最も高いスコア木を見つける。
本稿では,これらの2種類の手法を組み合わせて,共同推論のための動的プログラミングアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 16:42:00 GMT)
An Operator Splitting View of Federated Learning [24.0] 過去数年間、学習(texttFL$)コミュニティは、新しい$texttFL$アルゴリズムの急増を目撃してきた。
我々は、異なるアルゴリズムを簡単に比較し、以前の収束結果と比較し、新しいアルゴリズムの変種を明らかにする。
統一アルゴリズムは、オーバーヘッドを伴わずに$texttFL$アルゴリズムを加速する方法も導き出す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 21:22:06 GMT)
Semantic Concentration for Domain Adaptation [23.7] ドメイン適応(DA)は、ラベル豊富なソースドメインから関連するがラベルのないターゲットドメインへの知識転送によるラベルアノテーションとデータセットバイアスの問題に対する道を開く。
DA手法の主流は、2つのドメインの特徴分布を整列させることである。
本稿では,ドメイン適応のためのセマンティック集中モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 13:04:36 GMT)
Bridger: Toward Bursting Scientific Filter Bubbles and Boosting
Innovation via Novel Author Discovery [22.8] ブリッジャー(Bridger)は、学者とその研究の発見を促進するシステムである。
論文から抽出した情報と推論されたペルソナを用いて著者の顔表現を構築する。
我々は、科学者間の共通点とコントラストを見つけるアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 11:24:23 GMT)
Engineering an Efficient Boolean Functional Synthesis Engine [22.1] 入力と出力の集合間のブール仕様が与えられたとき、関数合成の問題は、各出力を仕様が満たされるような入力の関数として合成することである。
関数合成のためのデータ駆動型フレームワークに対して,4つのアルゴリズム改良を提案する。
Manthan2はManthanに比べて実行時のパフォーマンスが大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 13:01:49 GMT)
Agnostic Online Learning and Excellent Sets [21.9] 我々は、$k$-edge 安定グラフにおける大きな可分集合の存在を証明した。
これらの証明のテーマは、測度から生じる2つの抽象的な多数派概念と、階数や次元から生じる相互作用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 07:33:33 GMT)
Deep adversarial attack on target detection systems [21.6] 対象領域に小さな摂動を加えて逆赤外画像を生成する方法を示す。
本研究では,視覚的に知覚不能な対赤外画像の開発において,そのターゲットを専門家が視覚的に認識できるような大きな進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 20:00:55 GMT)
DARTS for Inverse Problems: a Study on Hyperparameter Sensitivity [21.3] 微分可能なアーキテクチャサーチ(DARTS)は、ニューラルネットワークサーチのための広く研究されているツールである。
本報告では,DARTSをベースとした各種手法の結果と,その基礎となる性能統計について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:28:02 GMT)
FakeAVCeleb: A Novel Audio-Video Multimodal Deepfake Dataset [21.2] 近年,人間の声のクローン化や合成という新たな課題が表面化しつつある。
ディープフェイクビデオとオーディオを使った偽造攻撃の脅威が高まっているため、ビデオとオーディオの両方に焦点を当てた新しいディープフェイク検知器が求められている。
本稿では, ディープフェイク映像だけでなく, 合成音声も含む新しいオーディオ・ビデオ・ディープフェイク・データセット(FakeAVCeleb)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 03:26:20 GMT)
Distributional Depth-Based Estimation of Object Articulation Models [21.0] 本研究では,奥行き画像から直接,調音モデルパラメータの分布を効率よく学習する手法を提案する。
私たちのコアコントリビューションには、剛体変換に対する分布の新しい表現が含まれています。
本稿では,カテゴリに依存しない調音モデル推定を行う新しい深層学習手法DUST-netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:44:51 GMT)
Resetting the baseline: CT-based COVID-19 diagnosis with Deep Transfer
Learning is not as accurate as widely thought [20.7] コンピュータ支援による新型コロナウイルスの診断では、ディープラーニングが急速に普及している。
画像モデルを用いたCTベースの新型コロナウイルス検出は、現在医療画像研究の最前線にある。
文献を批判的に分析した結果,異なる結果の相違が顕著であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:34:22 GMT)
PatrickStar: Parallel Training of Pre-trained Models via a Chunk-based
Memory Management [19.3] 事前訓練モデル(PTM)は、人工知能(AI)技術に革命をもたらす。
PTMは、膨大なテキスト上に汎用的な特徴を持つモデルを学び、タスク固有のデータセットを使用してモデルを微調整する。
PatrickStarは、異種メモリ空間を使用することで、コンピューティングプラットフォームのメモリ要求を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 15:58:12 GMT)
How Optimal is Greedy Decoding for Extractive Question Answering? [18.7] 本稿では,この文脈で最も確率の高い解を効率よく発見する復号アルゴリズムである完全抽出を提案する。
グリーディ復号法は、いくつかのトレーニング例の導入により、正確な抽出に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:07:31 GMT)
Deep Camera Obscura: An Image Restoration Pipeline for Lensless Pinhole
Photography [18.2] ピンホールカメラ(ピンホールカメラ)は、レンズの代わりにピンホールサイズの開口部だけを使用する、最も早くてシンプルな画像システムである。
本稿では, ピンホールシステムの深層学習とドメイン知識を用いた画像復元パイプラインを探索し, ジョイント denoise と deblur によるピンホール画像の品質向上を図る。
当社のアプローチでは、手持ち撮影においてより実用的な露光時間を実現し、画質の向上を実現しているため、他のレンズレスカメラと比較して、画質とコストを低く保ちながら、日々の撮影に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 07:03:00 GMT)
NI-UDA: Graph Adversarial Domain Adaptation from
Non-shared-and-Imbalanced Big Data to Small Imbalanced Applications [18.0] 本稿では,クラス構造の意味的知識推論に基づくGADA(Graph Adrialversa Domain Adaptation)を提案する。
我々のゴールは、優先順位階層の知識を活用して、グラフ推論によるドメインの敵対的整合した特徴表現を強化することである。
2つのベンチマークデータセットの実験により、我々のGAD手法は、最先端のUDAアルゴリズムを一貫して改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 01:37:55 GMT)
Reimagining an autonomous vehicle [16.9] 自動運転車の問題を再考する上で、再考が必要であると我々は主張する。
私たちは、機械学習で運転するためのレシピと、運転研究のための大きな課題という、別のビジョンを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 15:37:30 GMT)
perf4sight: A toolflow to model CNN training performance on Edge GPUs [16.6] この研究は、CNNのトレーニングメモリフットプリントとレイテンシを予測する正確なモデルを開発するための自動化手法であるperf4sightを提案する。
フレームワークはPyTorch、ターゲットデバイスはNVIDIA Jetson TX2、それぞれ95%と91%の精度でトレーニングメモリフットプリントとレイテンシを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 07:55:37 GMT)
The paradox of the compositionality of natural language: a neural
machine translation case study [15.4] 文献から3つの構成性テストを再確認し、ニューラルマシン翻訳(NMT)のために修正する。
NMTモデルの一貫性のない動作と(正しく)局所的処理と大域的処理の間を変調できないことの2つの主要な課題を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:57:23 GMT)
ST-PCNN: Spatio-Temporal Physics-Coupled Neural Networks for Dynamics
Forecasting [15.3] 本稿では,システムの物理を規定するパラメータを学習する物理結合型ニューラルネットワークモデルを提案する。
3つの目標を達成するために,時空間物理結合ニューラルネットワーク(ST-PCNN)モデルを提案する。
ST-PCNNが既存の物理インフォームドモデルより優れていることを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 19:34:00 GMT)
Unsupervised Corpus Aware Language Model Pre-training for Dense Passage
Retrieval [15.2] 我々は高密度レトリバーの2つの根本問題を特定し,対処する。
我々は最近提案されたCondenser事前学習アーキテクチャを使用し、LM事前学習を通して密接なベクトルに情報を凝縮することを学ぶ。
本稿では,パス埋め込み空間を暖めるために,教師なしコーパスレベルのコントラスト損失を加えたcoCondenserを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 05:20:27 GMT)
Session-based Recommendation with Heterogeneous Graph Neural Network [14.5] セッションベース勧告システムは、前のセッションシーケンスに従ってユーザの次のクリックを予測する。
本稿では,SR-HetGNNという異種グラフニューラルネットワークを用いたセッションレコメンデーション手法を提案する。
SR-HetGNNは、DigineticaとTmallの2つの実際の大規模データセットに対する広範な実験を通じて、既存の最先端セッションベースのレコメンデーション手法よりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:12:48 GMT)
Scalable pragmatic communication via self-supervision [14.0] エージェントが人間のデータを模倣するのではなく,自己監督を通じて実践的な政策を習得するアーキテクチャと学習プロセスを提案する。
本研究は, 自己超越による実用的スキルを持つ人工エージェントを装備するための, 新たな原理的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 15:28:30 GMT)
RW-Resnet: A Novel Speech Anti-Spoofing Model Using Raw Waveform [12.8] 本稿ではResWavegram-Resnetという新しい音声合成モデルを提案する。
RW-Resnetは他の最先端のアンチスプーフィングモデルよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 12:09:26 GMT)
COVINS: Visual-Inertial SLAM for Centralized Collaboration [11.7] 協調的SLAMは、エージェントのグループが同時に環境を局所化し、共同でマッピングすることを可能にする。
本稿では,大規模環境においてマルチエージェントでスケーラブルなSLAMを実現する,新しい協調SLAMシステムであるCOVINSについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 13:50:44 GMT)
DexMV: Imitation Learning for Dexterous Manipulation from Human Videos [11.5] 本稿では,コンピュータビジョンとロボット学習のギャップを埋めるために,新しいプラットフォームとパイプラインであるDexMVを提案する。
i)多指ロボットハンドによる複雑な操作タスクのシミュレーションシステムと,(ii)人間の手による大規模な実演を記録するコンピュータビジョンシステムとを設計する。
実演ではロボット学習を大きなマージンで改善することができ、強化学習だけでは解決できない複雑なタスクを解決できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:51:18 GMT)
Data Quality Toolkit: Automatic assessment of data quality and
remediation for machine learning datasets [11.4] Data Quality Toolkit for Machine Learningは、いくつかの重要な品質指標と関連する修復テクニックのライブラリである。
データ準備パイプラインのターンアラウンド時間を短縮し、データ品質評価プロセスを合理化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 19:22:27 GMT)
An Early Look at the Gettr Social Network [11.3] プラットフォーム上のユーザーは、米国のトランプ陣営とブラジルのボルソナロ氏の選挙運動に重点を置いて、政治について激しく議論している。
毒性は時間とともに増加してきたが、Gabや4chanのような他のフリンジ系ソーシャルネットワークで最近観測されたものよりも、平均的な毒性レベルは依然として低い。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:49:30 GMT)
Violation and Revival of Kramers' Degeneracy in Open Quantum Systems [11.0] クラマースの定理は、半整数全スピンを持つ時間反転対称フェルミオン系のエネルギースペクトルにおける二重縮退性を保証する。
相互作用するフェルミオン系におけるクラマーの縮退性は、スピン間スペクトルの消滅とともに異なるスピンのスペクトルにおける縮退と等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 01:59:10 GMT)
Computing Diverse Sets of High Quality TSP Tours by EAX-Based
Evolutionary Diversity Optimisation [10.6] 旅行セールスパーソン問題(TSP)に対する進化的多様性最適化(EDO)アプローチを導入する。
高品質なソリューションを見つけるだけでなく、人口の多様性を最大化するためにEAXを採用する方法を示す。
既存のアプローチと比較すると、EAX-EDOの方が明らかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 01:07:35 GMT)
Multimodal analysis of the predictability of hand-gesture properties [10.3] 身近な会話エージェントは、ジェスチャーで彼らのスピーチに同行できることの恩恵を受ける。
本稿では,現代ディープラーニングを用いた音声テキストおよび/または音声から,どのジェスチャー特性を予測できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 14:16:00 GMT)
Put the Bear on the Chair! Intelligent Robot Interaction with Previously
Unseen Objects via Robot Imagination [10.0] 我々は、テディベアを以前に見えない椅子に着座させるという課題を、自律的に検討した。
椅子に座る仮想ヒューマノイドエージェントを物理的にシミュレートすることで、熊の座るポーズをロボットが想像する新しい方法を提案する。
また、運動計画を利用して、人間型ロボットが椅子に歩けるようSE(2)の動きを計画し、熊を乗せる全身の動きを計画するロボットシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 05:12:40 GMT)
Billion-Scale Pretraining with Vision Transformers for Multi-Task Visual
Representations [9.6] 弱教師付き事前学習によって10億以上の画像を持つデータセットを生成する方法について述べる。
従来の畳み込みバックボーンを置き換えるためにTransformerを活用しています。
本稿では,大規模トランスフォーマーによる事前学習が,産業用コンピュータビジョンアプリケーションに多大な効果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:58:56 GMT)
3D-SiamRPN: An End-to-End Learning Method for Real-Time 3D Single Object
Tracking Using Raw Point Cloud [9.5] 3D-SiamRPN Network と呼ばれる3次元追跡手法を提案する。
KITTIデータセットによる実験結果から,本手法は成功と精度の両面で競合する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 09:52:28 GMT)
HAC Explore: Accelerating Exploration with Hierarchical Reinforcement
Learning [8.9] HAC Explore (HACx) は、ランダムネットワーク蒸留法(RND)を階層的アプローチである階層的アクター・クリティカル法(HAC)に組み合わせた新しい手法である。
HACxは1000以上のアクションを必要とするスパース報酬の連続制御タスクを解決する最初のRL手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:42:12 GMT)
Probabilistic methods for approximate archetypal analysis [8.8] Archetypal analysisは、探索データ分析のための教師なし学習手法である。
データの次元と表現の基数を低減するために,2つの前処理手法を導入する。
提案手法を応用して, 適度に大規模なデータセットを要約することで, 結果の有用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 14:27:11 GMT)
Improving Ranking Correlation of Supernet with Candidates Enhancement
and Progressive Training [8.4] ワンショットニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)は、自動アーキテクチャ設計の計算オーバーヘッドを軽減するために、ウェイトシェアリングスーパーネットを適用している。
スーパーネットのランキング相関を改善するために,提案手法とプログレッシブトレーニングパイプラインを提案する。
CVPR 2021 1st Lightweight NAS Challengeの1位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:27:10 GMT)
Cascade Bagging for Accuracy Prediction with Few Training Samples [8.4] 少数のトレーニングサンプルの下で精度予測器を訓練するための新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、データ拡張方法とアンサンブル学習アルゴリズムからなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 09:10:52 GMT)
A Systematic Benchmarking Analysis of Transfer Learning for Medical
Image Analysis [7.3] 我々は,最新の大規模きめ細かいデータセットであるiNat2021で事前訓練されたモデルの転送可能性について,系統的研究を行った。
本稿では,医用画像上のイメージネットモデルを継続的に(事前学習)することにより,自然画像と医用画像の領域ギャップを埋める実践的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 19:08:34 GMT)
Lutz's Spoiler Technique Revisited: A Unified Approach to Worst-Case
Optimal Entailment of Unions of Conjunctive Queries in Locally-Forward
Description Logics [7.3] 本稿では, 有限かつ制限のない, 最短ケースの(一対の)結合型クエリ(U)CQに対する統一的なアプローチを提案する。
私たちが採用している主なテクニックは、元々ALCHQのCQエンターメントのために開発されたLultzのスポイラーテクニックの一般化である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 12:03:54 GMT)
DiagViB-6: A Diagnostic Benchmark Suite for Vision Models in the
Presence of Shortcut and Generalization Opportunities [6.7] 画像分類のための一般的なディープニューラルネットワーク(DNN)は、予測的かつ容易に表現できる視覚因子の形で、ショートカット機会(SO)に依存していることを示す。
これはショートカット学習と呼ばれ、一般化の障害につながる。
本稿では,ネットワークのショートカット脆弱性と一般化能力を研究するために,診断ビジョンベンチマークスイートDiagViB-6を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 14:43:24 GMT)
DOI: Divergence-based Out-of-Distribution Indicators via Deep Generative
Models [6.6] 深層生成モデルに基づくOoD(out-of-distriion)インジケータが最近提案され、小さなデータセットでうまく動作することが示されている。
既存のOoDインジケータのためのベンチマーク(92のデータセットペアを含む)の最初の大規模なコレクションを実行し、うまく機能しないことを観察する。
深層生成モデルにおける分散性に基づくアウト・オブ・ディストリビューションインジケータ(従来の可能性ベースではなく)のための新しい理論的枠組みであるDOIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 02:49:54 GMT)
TF-Blender: Temporal Feature Blender for Video Object Detection [6.4] 孤立したビデオフレームが外観劣化に遭遇する可能性があるため、ビデオの対物検出は難しい課題である。
1) 時間的関係は、空間情報を保存するために、現在のフレームと隣接するフレームの関係を変調する。
その単純さのために、TF-Blenderはあらゆる検出ネットワークに懸命に接続して検出動作を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 16:01:34 GMT)
VTLayout: Fusion of Visual and Text Features for Document Layout
Analysis [5.8] 文書レイアウト分析(DLA)は、歴史文書や科学文書の豊富な情報を大規模に収集する可能性がある。
本稿では,文書の深い視覚的,浅い視覚的,テキスト的特徴を融合させ,カテゴリブロックを識別するVTモデルを提案する。
VTの識別能力はPubLayNetデータセットに基づく最も高度なDLA法よりも優れており、F1スコアは0.9599である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:12:11 GMT)
HopfE: Knowledge Graph Representation Learning using Inverse Hopf
Fibrations [5.3] HopfEは、4次元空間における推論関係の解釈可能性を達成することを目的としている。
まず、3次元ユークリッド空間における構造埋め込みをモデル化し、関係作用素をSO(3)回転と見なす。
次に、3次元空間から4次元超球面への実体埋め込みベクトルを逆ホップフィブレーションを用いてマッピングし、KGオントロジーからの意味情報を埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 14:34:02 GMT)
The Contextual Appointment Scheduling Problem [4.6] タスクベース損失関数を用いた統合的推定と最適化問題としてASPを定式化する。
我々は、文脈の使用を正当化するために、それらを含むことが不一致な決定に結びつくことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 04:51:26 GMT)
Almost certain loss from black holes: critical comments on the black
hole final state proposal [4.5] ホーキング放射は、衝突するパートナー状態と崩壊した物質が最大絡み合ったペアまたは特異点付近のシュミットランダム状態を形成する一対の最大絡み合った量子状態を含む。
ロイドの忠実度計算で導入されたユニタリ行列は初期物質状態に依存していることを指摘し、したがって、高い平均忠実度における彼の結果は、ほぼユニタリ進化を表すものではないかもしれない。
ロイドの結論に反して、フィデリティ計算に状態依存ユニタリ行列を含まない場合、フィデリティが自由度が増加するにつれてゼロに近づくため、情報はほぼ確実に失われると解析的および数値的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 01:38:39 GMT)
Computational complexity of Inexact Proximal Point Algorithm for Convex
Optimization under Holderian Growth [4.4] Proximal Point Algorithm (PPA) は、抽象演算子理論と数値最適化のコミュニティの双方にとって長期の魅力があると述べた。
コンベックス関数を$gamma-$Holderian成長下で最小化するために、完全かつ不正確なPPAの漸近反復複雑性を導出する。
目的関数の成長に関する情報が得られない場合に利用可能な,再活性化された不正確なPPA上の新しい計算複雑性境界を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:44:15 GMT)
Locality Sensitive Hashing with Extended Differential Privacy [4.3] 拡張差分プライバシーは、一般的な計量を用いた標準差分プライバシーの一般化である。
拡張DPに関する既存の研究は、ユークリッド計量のようないくつかの指標に限られている。
角距離が拡張されたDPを提供する2つのメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:16:59 GMT)
HandFoldingNet: A 3D Hand Pose Estimation Network Using
Multiscale-Feature Guided Folding of a 2D Hand Skeleton [4.2] 本稿では,高精度かつ効率的なポーズ推定器であるHandFoldingNetを提案する。
提案モデルでは, 折り畳み型デコーダを用いて, 与えられた2次元手骨を対応する関節座標に折り畳む。
実験結果から,提案モデルが既存の手法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 05:52:44 GMT)
From #Jobsearch to #Mask: Improving COVID-19 Cascade Prediction with
Spillover Effects [4.2] ソーシャルメディア上では、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックとともに情報アウトブレイクが発生し、インフォデミックにつながる。
カスケード予測として知られるオンラインコンテンツの人気を予測することで、注目に値するホットな情報を事前に把握することができる。
本稿では、新型コロナウイルスの予防対策に関する情報の拡散に焦点を当て、収集したTwitterデータセットを通して、この流出効果の存在を検証した。
本データセットを用いて行った実験では,検出された流出効果を使用することで,予防的測定メッセージだけでなく,他の新型コロナウイルスの流行を予測する上で,最先端のGNN法が大幅に改善されることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 08:55:47 GMT)
Scalable3-BO: Big Data meets HPC - A scalable asynchronous parallel
high-dimensional Bayesian optimization framework on supercomputers [3.8] 本稿では,ビッグデータのサロゲートモデルとしてスパースGPを用いたScalable$3$-BOフレームワークを提案する。
我々は,100万データポイント,1万次元問題,HPC環境における20人の並行作業員を備えたScalable$3$-BOの能力を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 21:05:47 GMT)
Ergonomically Intelligent Physical Human-Robot Interaction: Postural
Estimation, Assessment, and Optimization [3.7] 対話型ロボットの軌道からのみ人間の姿勢を推定できることを示す。
本稿では,微分可能なエルゴノミクスモデルであるDULAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 21:13:06 GMT)
Low-depth Quantum State Preparation [3.5] 量子コンピューティングにおける重要なサブルーチンは、$N$複素数の古典的なデータを重ね合わせの$n=lceil logNrceil$-qubit状態の振幅にロードすることである。
ここでは、古典的データを用いた量子状態準備におけるこの時空トレードオフについて検討する。
我々は、$mathcal O(n2)$の回路深さを持つ量子アルゴリズムを提案し、任意の$N$複素数を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 12:55:25 GMT)
Determination of finite dimensional pure quantum state by the discrete
analogues of position and momentum [3.5] 位置と運動量分布は古典状態や量子状態の決定において重要な役割を果たす。
本稿では,2つの正則基底への射影測定による全有限次元純量子状態の決定に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 13:46:14 GMT)
Fair Decision-Making for Food Inspections [3.4] 本稿では,シカゴ市公衆衛生局によるレストラン検査の予測モデルの適用について再検討する。
本モデルでは,検査を行った正統性に基づいて,検査を不平等に扱うことが確認された。
我々は、オリジナルのモデルをより公平な方法で使用するためのアプローチと、公平性を達成するためのモデルのトレーニング方法の両方について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 04:17:39 GMT)
Coherent Perfect Absorption in Tavis-Cummings Models [3.4] 2つのレーザー場がコヒーレント完全吸収(CPA)を受ける条件について検討する。
キャビティ量子力学の強い結合状態においては、強いDDIとエミッタキャビティデチューニングが協調してCPAを達成することができる。
我々のCPA結果は、長距離量子ネットワークにおいて不可欠な量子メモリの構築に応用できる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 18:39:13 GMT)
Alzheimer's Disease Diagnosis via Deep Factorization Machine Models [3.1] アルツハイマー病の診断における現在の最先端のディープニューラルネットワーク(DNN)は、患者を分類するために異なるバイオマーカーの組み合わせを使用している。
本稿では,DNNの複雑な関係学習能力と線形モデルの解釈容易性を組み合わせたDeep Factorization Machineモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 18:39:04 GMT)
Kicktionary-LOME: A Domain-Specific Multilingual Frame Semantic Parsing
Model for Football Language [3.0] 本稿では,LOMEフレームセマンティック解析モデルの適応版を紹介する。
ドメイン固有のフレームネットリソースに従って自動的にテキストに注釈を付けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 07:47:13 GMT)
Clustering with UMAP: Why and How Connectivity Matters [3.0] t-SNE や UMAP のようなトポロジーに基づく次元削減手法は、高次元データにおいて成功と人気が高まっている。
ノード接続性 (k-Nearest Neighbors vs textitmutual k-Nearest Neighbors) と近辺性 (Path Neighbors を介して隣接) が次元減少に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 04:25:03 GMT)
AffRankNet+: Ranking Affect Using Privileged Information [3.0] 我々は、トレーニングデータに関する追加情報を特権情報として扱うランキングモデルを導入し、状態を正確にランク付けする。
私たちの知る限りでは、ニューラルネットワークに基づくランキングモデルが特権情報を利用するのは初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 08:36:31 GMT)
Overview of the HASOC track at FIRE 2020: Hate Speech and Offensive
Content Identification in Indo-European Languages [2.9] HASOCトラックはヒンディー語、ドイツ語、英語向けのHate Speech Detectionアルゴリズムの開発と最適化を目的としている。
データセットはTwitterアーカイブから収集され、機械学習システムによって事前に分類される。
全体では40チーム252本が提出された。タスクAの最良の分類アルゴリズムは、それぞれ英語、ヒンディー語、ドイツ語で0.51本、0.53本、ドイツ語で0.52本である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 19:02:53 GMT)
Consumer Wearables and Affective Computing for Wellbeing Support [2.9] WellAffシステムを提案する。
また、特に慢性腎臓病(CKD)患者が双極性障害を患っている場合の医療シナリオも含む。
大規模フィールドスタディの必要性から,50以上のオフザシェルフデバイスを,感情,ストレス,想想,睡眠,身体活動の認識と分析に有用性の観点から改訂した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:27:54 GMT)
How Computer Science Can Aid Forest Restoration [2.7] 荒廃した土地と余剰の農地の森林修復は、炭素の隔離と生物多様性の再確立の両方において重要な役割を担っている。
我々は、コンピュータサイエンスの技法が、広く言えば、現在の森林修復の実践にどのように役立つかというビジョンを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 16:29:49 GMT)
FreaAI: Automated extraction of data slices to test machine learning
models [2.5] 本稿では,ML ソリューションが動作しない説明可能なデータスライスを実現する機能モデルの自動抽出の実現可能性を示す。
我々の新しい技術であるIBM FreaAI aka FreaAIは、構造化MLテストデータや他のラベル付きデータからそのようなスライスを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 09:21:16 GMT)
Hatemoji: A Test Suite and Adversarially-Generated Dataset for
Benchmarking and Detecting Emoji-based Hate [2.4] 我々は3,930の短い文からなるテストスイートであるHatemojiCheckを紹介し、絵文字で表現された憎しみのある言語で検出モデルがどのように機能するかを評価することができる。
既存のヘイト検出モデルの弱点に対処するために、革新的なヒューマン・アンド・モデル・イン・ザ・ループアプローチを用いて、HatemojiTrainデータセットを作成します。
これら5,912件の敵対的例に基づいて訓練されたモデルは、テキストのみのヘイトに対する強いパフォーマンスを維持しながら、絵文字ベースのヘイトを検出する能力を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 18:42:06 GMT)
Weakly Supervised Medical Image Segmentation [2.4] スパースラベル付き画像を用いた数ショットセマンティックセマンティックセグメンテーションのための新しい手法を提案する。
メタテストでは,スパースラベルをメタトレーニングや高密度ラベルに使用することにより,スパースラベルから高密度ラベルを予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 00:15:47 GMT)
A Cyclic Proof System for HFLN [2.3] 循環的証明システムにより、明示的な帰納的推論なしに帰納的推論を行うことができる。
本稿では,自然数と交互に固定点を持つ高階述語論理であるHFLNの巡回証明システムを提案する。
循環証明システムの潜在的な応用は、高次プログラムの半自動検証である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 07:22:03 GMT)
How Self-Supervised Learning Can be Used for Fine-Grained Head Pose
Estimation? [2.1] SSLはどのようにしてヘッドポーズ推定に使えるのか?
SSLプリテキストタスクとしてジグソーパズリングとローテーションの修正版が使用されている。
HTML メソッドによる誤り率の 11% を SL と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:32:46 GMT)
Attacks against Ranking Algorithms with Text Embeddings: a Case Study on
Recruitment Algorithms [2.0] 本稿では、求職者に対するテキスト埋め込みを利用したランキングアルゴリズムについて、求職者による求職者に対する評価と比較した。
テキストアイテムを識別するホワイトボックスとブラックボックスの両方の攻撃を,埋め込みスペースにおける位置に基づいて,履歴書とジョブ記述との類似点の増大に大きく貢献することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 01:41:21 GMT)
Page-level Optimization of e-Commerce Item Recommendations [2.0] 項目詳細ページ上で、項目推薦モジュールのパーソナライズされた選択と注文を最適化するスケーラブルなエンドツーエンド生産システムを提案する。
提案方式は既存の手法に比べてクリックスルー率と変換率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:59:22 GMT)
Partial order on passive states and Hoffman majorization in quantum
thermodynamics [1.9] 我々は受動的状態の集合に部分順序を導入し、受動的状態が他の状態よりも実質的にクールであるという考えを捉える。
我々は、いくつかの固定された入力および出力受動的状態に関して、仮想的に冷却された状態の集合上で閉じた量子演算を特徴付ける。
この研究の展望は、熱的操作を超えた量子演算による抽出可能な作業のための一般的な資源理論の枠組みである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 15:19:41 GMT)
Some convexity and monotonicity results of trace functionals [1.9] 我々は、トレース汎函数の凸性を$(A,B,C)mapsto textTr|BpACq|s,$$ for parameters $(p,q,s)$で証明する。
我々は、このタイプのトレース汎函数の単位正の正のトレース保存写像の下での単調性を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 14:54:48 GMT)
FrequentNet: A Novel Interpretable Deep Learning Model for Image
Classification [1.7] 本稿では,画像分類の利点を活かした新しいベースライン深層学習モデルを提案する。
PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image Classification?
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 03:41:36 GMT)
Feature Engineering with Regularity Structures [1.6] 機械学習タスクの特徴として,正則構造理論のモデルの利用について検討する。
本研究では、時空信号に付随するモデル特徴ベクトルの柔軟な定義と、これらの特徴を線形回帰と組み合わせる方法を示す2つのアルゴリズムを提供する。
我々はこれらのアルゴリズムを、与えられた強制と境界データを用いてPDEの解を学ぶために設計されたいくつかの数値実験に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 17:53:47 GMT)
Deep Microlocal Reconstruction for Limited-Angle Tomography [1.6] トモグラフィー画像における再構成問題とウェーブフロントセット抽出問題を共同で解くための深層学習に基づくアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、最近開発されたデジタルウェーブフロントセット抽出器と、ラドン変換のよく知られた局所的標準関係に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 13:16:38 GMT)
Presenting an extensive lab- and field-image dataset of crops and weeds
for computer vision tasks in agriculture [1.0] 機械学習とコンピュータビジョンモデルのトレーニングに適したラベル付き植物画像の大規模なデータセットを2つ提示する。
最初のデータセットは、カナディアン・プレーリーズや多くのアメリカの州に共通する、屋内で栽培された作物や雑草の120万枚以上の画像を書いた日である。
第2のデータセットは、農地で撮影された植物の54万枚以上の画像で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 15:06:32 GMT)
Self-supervised Contrastive Learning for Irrigation Detection in
Satellite Imagery [0.8] 気候変動は河川流出の減少と帯水層再資源化を招き、淡水利用率の低下による農業用水需要の持続不可能さが増している。
農業用水の利用状況の監視・追跡を慎重に行う必要があるため、持続可能な方法での食料の確保は引き続き大きな課題となる。
光リモートセンシングデータに最先端の自己教師型深層学習技術を適用し,従来の教師付き学習法に比べて最大9倍の精度,90%のリコール,40%の一般化能力で灌水を検出できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 01:13:04 GMT)
Learning from Matured Dumb Teacher for Fine Generalization [0.6] ランダムで、訓練されていない、均等に構成された教師ネットワークは、一般化性能を大幅に向上させることができることを示す。
そこで我々は,学習者の一般化仮説を,学習情報の大量破壊を伴わずに保守的に伝達する,成熟した愚かな教師に基づくKDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 14:37:36 GMT)
Patchwork: Concentric Zone-based Region-wise Ground Segmentation with
Ground Likelihood Estimation Using a 3D LiDAR Sensor [0.2] 地上のセグメンテーションは、地上の移動プラットフォームがナビゲーションや近隣の物体認識を行うために不可欠である。
提案手法は, 未分割問題に対処するために頑健なtextitPatchwork という新しいグラウンドセグメンテーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 06:52:10 GMT)
How Nonconformity Functions and Difficulty of Datasets Impact the
Efficiency of Conformal Classifiers [0.2] 整合分類では、システムは1つではなく複数のクラスラベルを出力できる。
ニューラルネットワークに基づく共形分類器の場合、逆確率は予測ラベルの平均数を最小化することができる。
この2つの非整合関数の性質を結合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 11:50:12 GMT)
Ultracold $^{88}\rm{Sr}_2$ molecules in the absolute ground state [0.0] アルカリ-アース-金属二量体の絶対基底状態における超低温ガスの効率的な全光学的生成を報告する。
その結果,アルカリ-アース-金属二量体を用いた高精度分光法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 23:33:17 GMT)
Transfer matrix study of the Anderson transition in non-Hermitian
systems [0.0] 我々は3つの非エルミート系(NH)におけるアンダーソン転移の深さ移動行列解析について述べる。
我々は、ハミルトニアンの対称性が$S$行列の対称性の性質につながることを示す。
NHクラスAI$dagger$とNHクラスAの臨界指数はそれぞれ$nu=1.19 pm 0.01$と$nu=1.00 pm 0.04$である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 03:52:30 GMT)
Towards data-driven filters in Paraview [0.0] 我々は、事前学習された機械学習モデルの能力を可視化システムに公開するフィルタを開発する。
フィルタは入力データをモデルに入力することで変換し、残りの視覚化パイプラインへの入力としてモデルの出力を提供する。
画像および流体データの分割と分類のための一連の簡易なユースケースについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 08:10:47 GMT)
The linear potential and the Dirac equation [0.0] ポテンシャルのローレンツの性質は境界状態の存在に影響を及ぼす。
ベクトル部分のより大きな成分を持つ線型ポテンシャルに対しては、準有界な状態しか見つからないが、その崩壊は有効ポテンシャル障壁によって強く抑制される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 20:20:01 GMT)
Taming singularities of the quantum Fisher information [0.0] 特異QFIMは、計量の曲率が1つ以上の方向で消えるときに起こる。
QFIM は密度行列がパラメータ依存ランクを持つときに不連続性を持つ。
それぞれのシナリオの扱い方について、微妙な議論をおこなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 21:38:29 GMT)
Spectral-domain optical coherence tomography based on nonlinear
interferometers [0.0] いわゆる非線形干渉計を応用した新しいOCT方式への関心が高まっている。
従来のOCT方式と比較すると,非線形干渉計によるOCTの潜在的な利点が示される可能性がある。
類似性は、従来のOCTスキームに関連する研究や技術の富から、非線形干渉計に基づくスキームの恩恵を受ける可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 23:39:37 GMT)
Spatio-Temporal Human Action Recognition Modelwith Flexible-interval
Sampling and Normalization [0.0] 設計モジュールを用いた赤緑色(RGB)ビデオ入力のためのヒューマンアクションシステムを提案する。
我々は、人間のキーポイント予測と行動認識の両方に対して、類似した背景と差別的な行動を持つ新しいデータセットを構築した。
実験により,提案モデルの有効性を,我々の行動認識データセットといくつかの公開データセットで実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:02:20 GMT)
Sophisticated Students in Boston Mechanism and Gale-Shapley Algorithm
for School Choice Problem [0.0] ボストンのメカニズムと学生が提案するGale-Shapleyアルゴリズムの2つのアルゴリズムを用いて学校選択問題をシミュレートする。
シミュレーションの結果,複数の評価指標に基づくGalle-Shapleyアルゴリズムと比較して,高度な学生がボストンのメカニズムの恩恵を受ける可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 20:11:20 GMT)
SchWARMA: A model-based approach for time-correlated noise in quantum
circuits [0.0] ARMAモデルは、データ内の時間相関をモデル化する時系列解析からよく知られている手法である。
我々は、ArMAモデルをCPTPマップの空間に一般化し、量子回路における時間的相関ノイズをパラメータ化し、シミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 13:43:31 GMT)
Room Classification on Floor Plan Graphs using Graph Neural Networks [0.0] 本研究では,建物床図を非方向性グラフとして表現することで,建物の床図上での部屋分類作業を改善する手法を提案する。
フロアプランの部屋はグラフのノードとして表現され、エッジはマップの隣接性を表す。
その結果,グラフニューラルネットワーク,特にGraphSAGEとTopology Adaptive GCNは,それぞれ80%と81%の精度を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 19:59:22 GMT)
Robotic Testbed for Rendezvous and Optical Navigation: Multi-Source
Calibration and Machine Learning Use Cases [0.0] この研究は、スタンフォード大学のRendezvous and Optical Navigation (TRON)のためのRobotic Testbedの最新の進歩を示す。
TRONの施設は、2つの6自由度KUKAロボットアームと、カメラとターゲットモックアップモデルの間の任意の相対的なポーズを再構成するViconモーショントラックカメラで構成されている。
合成画像に予めトレーニングされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて合成画像とTRONシミュレーション画像の比較解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 04:38:50 GMT)
Relativistic limits on quantum operations [0.0] 本稿では,Fewster と Verch による AQFT における一般共変量測定手法の提案について概説する。
当初の提案で設定されたフレームワークは、一般性や物理的モチベーションを失うことなく、大幅に単純化できると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 18:04:20 GMT)
Reinforcement Learning Approach to Active Learning for Image
Classification [0.0] この論文は、手作業で処理する必要があるデータの量を減らすための、可能なソリューションのひとつとして、アクティブな学習に取り組んでいます。
画像分類のための強化学習問題として,能動学習ワークフローをフレーミングするためのフレームワークが新たに提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 08:34:02 GMT)
Reducing strain in heterogeneous quantum devices using atomic layer
deposition [0.0] ALD層の追加は、ひずみが最も高いシリコン/超伝導界面に最も近いスピンのひずみを減少させる。
シリコン中のビスマスドナーの超微細なクロック遷移において、デバイスを適切にバイアスすることで、ひずみ拡大を除去できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:12:02 GMT)
Quantum tomography of entangled spin-multi-photon states [0.0] 本手法は,フォトニッククラスタを生成する周期過程マップのキャラクタリゼーションに有効であることを示す。
以前のデモよりも3倍の増大した生成速度は、パルス間のスピンデコヒーレンスを減少させ、絡み合いを増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 18:40:32 GMT)
Quantum non-Markovianity elusive to interventions [0.0] 長期記憶のみを持つが短期記憶を持たない非マルコフ系システムを設計することは可能であることを示す。
我々の結果は、非マルコビアン性の評価可能性に関する疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 13:40:00 GMT)
Quantum coherence with incomplete set of pointers and corresponding
wave-particle duality [0.0] 量子コヒーレンス(quantum coherence)は、量子系における重ね合わせの量を定量化する。
我々は、自由な状態と操作を識別し、対応する資源理論を開発する。
我々は、干渉計セットアップにおいて、いわゆる量子コヒーレンスとどのパス情報とを補完する関係を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 16:55:40 GMT)
Pseudomode description of general open quantum system dynamics:
non-perturbative master equation for the spin-boson model [0.0] ボゾン環境と相互作用するオープン量子系の挙動をシミュレーションするための非摂動的アプローチを概説する。
我々のフレームワークは、マルコフ的でないオープンシステムダイナミクスを解析するための強力で汎用的なツールとして利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 13:49:22 GMT)
Prospects And Challenges In Digitization: The Case Study Of Federal
Parliament Of Nepal [0.0] 国会、書記官、国会議員、および作業中の従業員の業績は、完全にデジタル化されるべきである。
議会、委員会、その事務局の記録の全体的な活動は、調整済みのソフトウェアを通じて体系的に管理されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 06:57:09 GMT)
Process parameter optimization of Friction Stir Welding on 6061AA using
Supervised Machine Learning Regression-based Algorithms [0.0] 本稿では, 溶接継手の機械的特性向上のための最適プロセスパラメータの検証を行った。
実験は5mm6061アルミニウム合金板上で行われ, 工具材料, 回転速度, 横速度, 軸力を用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 05:45:02 GMT)
On minimal representations of shallow ReLU networks [0.0] f$の最小表現は$n$、$n+1$または$n+2$のどちらかを使用する。
特に入力層が一次元の場合、最小表現は常に少なくとも$n+1$のニューロンで使用されるが、高次元設定では$n+2$のニューロンを必要とする関数が存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:22:24 GMT)
On Liquidity Mining for Uniswap v3 [0.0] 最近提案されたUnixwap v3は、ファンジブル流動性プロバイダトークン(LPトークン)を非ファンジブルトークンに置き換えている。
本研究では,局所的な報酬の細かい制御により,全体の流動性分布を実現するフレキシブルな流動性マイニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 15:29:12 GMT)
Numerical hardware-efficient variational quantum simulation of a soliton
solution [0.0] ハードウェア効率の変動固有解器に特に注意を払う量子アルゴリズムの能力について論じる。
磁気相互作用間の微妙な相互作用は、磁気秩序の均一性を破壊するキラル状態の安定化を可能にする。
均一な磁気構造を正確に再現できる一方で、ハードウェア効率の良いアンサッツは、非コリニア磁気構造に詳細な記述を提供することが困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 16:59:22 GMT)
New general lower and upper bounds under minimum-error quantum state
discrimination [0.0] 任意の事前確率で準備された任意の量子状態に対して、新しい一般解析的下界と上界を求める。
r=2$の場合、新しい境界のそれぞれ下と上はヘルストローム境界に還元される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 06:19:28 GMT)
Neural-network-based parameter estimation for quantum detection [0.0] 量子検出スキームの文脈では、ニューラルネットワークは自然な遊び場を見つける。
適切にトレーニングされたニューラルネットワークは、基礎となる物理モデルに関する最小限の知識でターゲットを特徴付けることができることを示す。
我々は、この手法を171ドルYbドル+原子センサーの開発で実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 07:52:41 GMT)
Intelligent computational model for the classification of Covid-19 with
chest radiography compared to other respiratory diseases [0.0] 統計的および計算的な方法で処理された肺X線画像は、肺炎と新型コロナウイルスを区別することができる。
本研究は、新型コロナウイルスの疑いのある患者を診察し、診断する方法を改善するために、肺X線の特徴を抽出することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 05:07:11 GMT)
High-order series expansion of non-Hermitian quantum spin models [0.0] PT$対称性を持つ非エルミート量子スピンモデルの低エネルギー物理について検討する。
非エルミート的スタガー場における1次元イジング連鎖と2次元トーリック符号を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 14:06:40 GMT)
High stability cryogenic system for quantum computing with compact
packaged ion traps [0.0] 低温環境は、長時間長いイオン鎖を維持するために、低い運動加熱率、衝突エネルギー、超高真空(UHV)環境を提供することで、イオントラップ実験の恩恵を受ける。
本稿では, 市販の低振動閉サイクルクライオスタットを用いたイオントラップシステムについて述べる。
イオンのUHV環境を作成しながら, 表面イオントラップを冷凍パッケージにパッケージし, 取り扱いが容易になった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 18:51:11 GMT)
Generation Challenges: Results of the Accuracy Evaluation Shared Task [0.0] 4つのチームがこのタスクの評価手法を提出しました。
最高のパフォーマンスの応募は、この難しいタスクで励まされた。
すべての自動提出は、意味的にまたは実用的に複雑である事実的エラーを検出するのに苦労した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 10:24:34 GMT)
Generating Music and Generative Art from Brain activity [0.0] 本研究は,脳-コンピュータインタフェース(BCI)を用いた生成アート作成のための計算システムを提案する。
生成されたアートワークは、脳信号と幾何学、色、空間的位置の概念を使って、自律的な構築に複雑さを与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 05:14:22 GMT)
Fermionic Fock Spaces and Quantum States for Causal Fermion Systems [0.0] ミンコフスキー型時空を記述する因果フェルミオン系に対して、時間$t$で相互作用する因果フェルミオン系がフェルミオン場作用素とボゾン場作用素によって生成される代数上の傑出した状態を引き起こすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 06:37:44 GMT)
Ethereum Data Structures [0.0] プラットフォームは、豊富なデータ構造とハッシュとコーディング機能で機能する。
主要な情報源はYellowの論文で、多くの非公式なブログが補完している。
解決策として、プラットフォームで使用されるデータ構造を要約したこの文書を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 03:22:33 GMT)
Equilibrium frame reveals hidden PT symmetry of passive systems [0.0] 非エルミートハミルトニアンがPT対称性を隠蔽していることが示される。
また、例外点において同じ値の固有状態の数は、通常、初期フレームにおいて平衡フレームよりも小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 18:01:31 GMT)
Development of Risk-Free COVID-19 Screening Algorithm from Routine Blood
Test using Ensemble Machine Learning [0.0] この研究は、リスクフリーで高精度なStacked Ensemble Machine Learningモデルを提案することで、COVID-19検出の概念を活用する。
提案手法は,ユビキタス・ユビキタス・ローコストスクリーニングアプリケーションの可能性を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 11:01:53 GMT)
Deep Neural Networks as the Semi-classical Limit of Quantum Neural
Networks [0.0] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、スピンネットにマッピングできる。
Deep Neural Networks (DNN)はQNNのサブケースである。
トポロジカル量子場理論(TQFT)の用語を用いて機械学習(ML)キー概念を記述できる
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 16:42:47 GMT)
Competency Model Approach to AI Literacy: Research-based Path from
Initial Framework to Model [0.0] AIリテラシーの研究は、これらのスキルを開発するための効果的で実用的なプラットフォームにつながる可能性がある。
我々は、AI教育の実用的で有用なツールとして、AIリテラシーを開発するための経路を提案し、提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 15:42:32 GMT)
Communication Optimization in Large Scale Federated Learning using
Autoencoder Compressed Weight Updates [0.0] Federated Learning(FL)は、データプライバシと計算上の課題に関する、この10年間の懸念の多くを解決する。
この分散環境でのモデルウェイト更新の通信には、ネットワーク帯域幅の大幅なコストが伴う。
本稿では,重み更新のデータ特徴を学習し,その後に圧縮を行う自動エンコーダ(AE)を用いて重み更新を圧縮する機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 11:27:11 GMT)
Common Investigation Process Model for Internet of Things Forensics [0.0] IoTF(Internet of Things Forensics)は、IoT環境からの証拠の検出、取得、保存、再構築、分析、提示に使用される、デジタル法医学の新しい分野である。
本稿では,IoTFのための共通調査プロセスモデル(CIPM)と呼ばれるメタモデリング手法を用いて,IoTFの共通調査プロセスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 07:49:05 GMT)
Charts and atlases for nonlinear data-driven models of dynamics on
manifolds [0.0] 低次元多様体上の高次元時系列データから最小次元力学モデルを学習する手法を提案する。
本手法は, 単純な周期力学から複雑, 名目上は倉本-シヴァシンスキー方程式の高次元非周期バースト力学に至るまでの例に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 19:06:08 GMT)
B-Spline basis Hartree-Fock method for arbitrary central potentials:
atoms, clusters and electron gas [0.0] 任意の中心ポテンシャルに対して頑健な収束が可能なハートリー・フォック法の実装について述べる。
クーロン中心ポテンシャルについては、原子と負イオンの選択のために収束パターンとエネルギーが提示される。
調和性に制限された電子-ガス問題に対して、トーマス・フェルミ法とその正確な解析解との比較を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 16:57:21 GMT)
Approximate spectral clustering using both reference vectors and
topology of the network generated by growing neural gas [0.0] スペクトルクラスタリング(SC)は最も人気のあるクラスタリング手法の一つである。
SCはデータセットの類似性行列から計算されたラプラシア行列の固有ベクトルを使用する。
成長型ニューラルガス(GNG)によるネットワークを用いた新しい近似スペクトルクラスタリングの開発
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 14:37:43 GMT)
Application of topological resonances in experimental investigation of a
Fermi golden rule in microwave networks [0.0] フェルミの黄金律はグラフとネットワークの埋め込み固有値を摂動することによって得られる状態の崩壊率を与える。
埋め込み固有値は解析システムのトポロジカル共鳴と結びついていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 08:03:52 GMT)
Analyzing hierarchical multi-view MRI data with StaPLR: An application
to Alzheimer's disease classification [0.0] そこで本研究では,Stacked Penalized Logistic regression (StaPLR) を用いて,予測において最も重要なビューを自動的に選択する方法について述べる。
StaPLRをアルツハイマー病分類に応用し、3種類のスキャンからMRI測定値が算出された。
StaPLRは、どのスキャンタイプとどのMRI測定が分類において最も重要であるかを識別でき、分類性能において弾性ネット回帰よりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 14:08:23 GMT)
AMMUS : A Survey of Transformer-based Pretrained Models in Natural
Language Processing [0.0] トランスフォーマーベースの事前訓練言語モデル(T-PTLM)は、ほぼすべてのNLPタスクで大きな成功を収めている。
変換されたPTLMは、自己教師付き学習を用いて大量のテキストデータから普遍的な言語表現を学習する。
これらのモデルは、下流モデルのスクラッチからのトレーニングを避けるために、下流タスクに適切なバックグラウンド知識を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 05:32:18 GMT)
A Mathematical Approach to Constraining Neural Abstraction and the
Mechanisms Needed to Scale to Higher-Order Cognition [0.0] 人工知能はこの10年で大きな進歩を遂げてきたが、人工知能の最もよく知られている例である人間の脳にはまだ及ばない。
神経の過程があまり知られていないため、脳はほんの少しで跳躍を達成できる。
本稿では, グラフ理論とスペクトルグラフ理論を用いた数学的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 12 Aug 2021 02:13:22 GMT)