Understanding the Generalization of Adam in Learning Neural Networks
with Proper Regularization [118.5] 我々は,重力減衰グローバリゼーションにおいても,目的の異なる解に確実に異なる誤差で収束できることを示す。
凸と重み減衰正則化を用いると、Adamを含む任意の最適化アルゴリズムは同じ解に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 17:58:21 GMT)
Generalized Real-World Super-Resolution through Adversarial Robustness [107.0] 本稿では,実世界のSRに取り組むために,敵攻撃の一般化能力を活用したロバスト超解法を提案する。
我々の新しいフレームワークは、現実世界のSR手法の開発においてパラダイムシフトをもたらす。
単一のロバストモデルを使用することで、実世界のベンチマークで最先端の特殊な手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 22:43:20 GMT)
Towards Improved and Interpretable Deep Metric Learning via Attentive
Grouping [103.7] グループ化は、様々な特徴の計算にディープ・メトリック・ラーニングでよく用いられてきた。
本稿では,任意のメトリクス学習フレームワークと柔軟に統合可能な,改良された解釈可能なグループ化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 05:42:12 GMT)
Multi-Task Self-Training for Learning General Representations [97.0] マルチタスク・セルフトレーニング(MuST)は、独立した専門教師モデルにおける知識を活用して、一人の一般学生モデルを訓練する。
MuSTはラベルなしまたは部分的にラベル付けされたデータセットでスケーラブルで、大規模データセットのトレーニングにおいて、特別な教師付きモデルとセルフ教師付きモデルの両方を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 17:20:50 GMT)
Heredity-aware Child Face Image Generation with Latent Space
Disentanglement [96.9] 本研究では,子育てに先立つ親のイメージに基づいて子どものイメージを生成するための,子育てという新しいアプローチを提案する。
第一の考え方は、事前訓練された生成モデルの潜伏空間を乱し、明確な意味論で児童画像の顔属性を正確に制御することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 06:59:43 GMT)
Multiscale Spatio-Temporal Graph Neural Networks for 3D Skeleton-Based
Motion Prediction [92.2] 本稿では,次世代の3次元骨格型人間のポーズを予測するため,マルチスケール・テンポラルグラフニューラルネットワーク(MST-GNN)を提案する。
MST-GNNは、短期および長期の動作予測において最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 14:05:37 GMT)
A Unifying Theory of Thompson Sampling for Continuous Risk-Averse
Bandits [91.4] 本稿では,多腕バンディット問題に対するリスク-逆トンプソンサンプリングアルゴリズムの解析を統一する。
大規模偏差理論における収縮原理を用いることで、連続リスク汎関数に対する新しい濃度境界が証明される。
リスク関数の幅広いクラスと「ニセ」関数が連続性条件を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 17:09:01 GMT)
CSG-Stump: A Learning Friendly CSG-Like Representation for Interpretable
Shape Parsing [78.5] CSG-Stump Netは、ポイントクラウドから形状を学習するための教師なしのエンドツーエンドネットワークである。
CSG-Stumpは表現の点でCSGと等価であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 16:08:39 GMT)
Generalize then Adapt: Source-Free Domain Adaptive Semantic Segmentation [78.4] 先行技術はラベル付きソースとラベルなしターゲットの両方への同時アクセスを前提としており、ソースフリー適応を必要とするシナリオには適さない。
本研究では、タスクをa)ソースのみのドメイン一般化とb)ソースフリーなターゲット適応の2つに分割することで、ソースフリーのDAを可能にする。
本研究では,空間的不規則性を回避し,擬似ラベル品質を向上する条件付き事前強化オートエンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 14:18:59 GMT)
Backdoor Attacks on Network Certification via Data Poisoning [75.6] 実践的なアプリケーションパイプラインにおける認証者に対するトレーニングタイムアタックの最初の系統的分析を行う。
ネットワーク認証に対する2つのバックドアアタックを設計し、バックドアがアクティベートされると、認証されたロバスト性を劇的に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 15:49:10 GMT)
Recall@k Surrogate Loss with Large Batches and Similarity Mixup [62.7] 微分不可能な場合、評価計量の勾配降下による直接最適化は不可能である。
本研究は,リコールにおける相異なるサロゲート損失を提案する。
提案手法は,複数の画像検索ベンチマークにおいて最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 11:09:11 GMT)
Memory-Augmented Non-Local Attention for Video Super-Resolution [61.6] 低解像度(LR)ビデオから高忠実度高解像度(HR)ビデオを生成するための新しいビデオ超解法を提案する。
従来の方法は、主に時間的隣のフレームを利用して、現在のフレームの超解像を支援する。
対照的に、フレームアライメントなしでビデオの超解像を可能にするクロスフレーム非局所アテンション機構を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 05:12:14 GMT)
Understanding of Kernels in CNN Models by Suppressing Irrelevant Visual
Features in Images [55.6] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)におけるカーネルの正確な解釈の欠如は、実際のシナリオにおけるディープラーニングモデルの広範な応用に対する大きな障害である。
CNNモデルにおける任意のカーネルの活性化を解釈するために、単純で効果的な最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 05:48:44 GMT)
Stochastic Variational Approach to Small Atoms and Molecules Coupled to
Quantum Field Modes [55.4] 空洞QEDの量子場に結合した少数の粒子系のエネルギーと波動関数の変動計算(SVM)を提案する。
2次元のトライアン電子や閉じ込められた電子、He原子や水素分子の例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 13:40:42 GMT)
A Scaling Law for Synthetic-to-Real Transfer: A Measure of Pre-Training [52.9] 合成から現実への変換学習は,実タスクのための合成画像と接地真実アノテーションを用いた事前学習を行うフレームワークである。
合成画像はデータの不足を克服するが、事前訓練されたモデルで微調整性能がどのようにスケールするかは定かではない。
我々は、合成事前学習データの様々なタスク、モデル、複雑さにおける学習曲線を一貫して記述する、単純で一般的なスケーリング法則を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 02:29:28 GMT)
Semantic Scene Segmentation for Robotics Applications [51.7] 様々な設定の下で,最も成功したセマンティックシーンセグメンテーションモデルの動作を,展開(推論)速度の観点から検討する。
この研究の目的は、ロボット工学の応用要件に最も適合しているものを選択するために、現在の最先端セグメンテーションモデルの比較研究を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 08:55:20 GMT)
iDARTS: Improving DARTS by Node Normalization and Decorrelation
Discretization [51.5] 微分可能なArchiTecture Search(DARTS)は、ネットワーク表現の継続的緩和を使用し、GPUデーにおいて、ニューラルネットワークサーチ(NAS)を約数千倍高速化する。
しかし、DARTSの探索過程は不安定であり、訓練の時期が大きくなると著しく劣化する。
そこで本研究では,DARTSの改良版であるiDARTSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 02:23:30 GMT)
The Interplay Between Implicit Bias and Benign Overfitting in Two-Layer
Linear Networks [51.2] ノイズの多いデータに完全に適合するニューラルネットワークモデルは、見当たらないテストデータにうまく一般化できる。
我々は,2層線形ニューラルネットワークを2乗損失の勾配流で補間し,余剰リスクを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 22:01:01 GMT)
Model-based Decision Making with Imagination for Autonomous Parking [50.4] 提案アルゴリズムは,駐車前に結果を予測するための想像モデル,高速探索ランダムツリー(RRT)の改良,経路平滑化モジュールの3つの部分から構成される。
われわれのアルゴリズムは、実際のキネマティックな車両モデルに基づいており、実際の自動運転車にアルゴリズムを適用するのにより適している。
アルゴリズムの有効性を評価するため,3つの異なる駐車シナリオにおいて,従来のRTとアルゴリズムを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 18:24:34 GMT)
Superpixel-guided Discriminative Low-rank Representation of
Hyperspectral Images for Classification [49.3] SP-DLRRは2つのモジュール、すなわち分類誘導スーパーピクセルセグメンテーションと識別低ランク表現で構成されている。
3つのベンチマークデータセットの実験結果から,SP-DLRRが最先端手法よりも有意な優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 10:47:26 GMT)
Adversarial Immunization for Certifiable Robustness on Graphs [48.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、他のディープラーニングモデルと同様、敵攻撃に対して脆弱である。
本研究では, グラフ対免疫問題,すなわち, 接続あるいは非接続の安価なノード対をワクチン接種することで, 許容可能な攻撃に対するグラフの堅牢性を向上させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 08:39:40 GMT)
Product-oriented Machine Translation with Cross-modal Cross-lingual
Pre-training [47.2] 製品指向機械翻訳(PMT)は、世界中のeショップ向けに必要不可欠である。
ドメインの専門性のため、PMTタスクは従来の機械翻訳問題よりも難しい。
本稿では,Fashion-MMTと呼ばれる大規模バイリンガル製品記述データセットを最初に構築する。
製品指向のクロスモーダル言語モデル(upoc)を事前学習と微調整のために設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 08:36:01 GMT)
Lightweight Monocular Depth with a Novel Neural Architecture Search
Method [47.0] 本稿では,軽量な単分子深度推定モデルを生成するために,LiDNASと呼ばれる新しいニューラルネットワーク探索手法を提案する。
我々は,階層の多様性と探索空間の大きさのバランスをとるために,事前に定義されたバックボーンネットワーク上に探索空間を構築した。
LiDNAS最適化モデルは、NYU-Depth-v2、KITTI、ScanNet上でのコンパクトな深さ推定よりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 08:06:28 GMT)
GRIM: A General, Real-Time Deep Learning Inference Framework for Mobile
Devices based on Fine-Grained Structured Weight Sparsity [46.8] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)の両方に汎用的な新しいモバイル推論加速フレームワークGRIMを設計する。
ブロックベースカラムロープルーニング(BCR)による微細粒度構造解析手法を提案する。
我々のGRIMフレームワークは、この新たなきめ細かな構造化された空間に基づいて、(a)リアルタイムモバイル推論のためのコンパイラ最適化とコード生成という2つの部分で構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 03:50:46 GMT)
TraverseNet: Unifying Space and Time in Message Passing [46.1] 本稿では,非ユークリッド空間における空間依存と時間依存を統一することを目的とする。
空間時間グラフニューラルネットであるTraverseNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 04:35:08 GMT)
A Ladder of Causal Distances [44.3] 因果関係のラダー(ladder of causation)の各ラングに3つの距離の階層を導入する。
我々は、合成と実世界の両方のデータセット上で標準的な因果発見システムをベンチマークすることで、因果距離を使用できるようにしました。
最後に、因果発見技術の評価以上の応用について、簡単な議論をすることで、因果距離の有用性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 08:53:06 GMT)
Monocular Depth Estimation Primed by Salient Point Detection and
Normalized Hessian Loss [44.0] 本稿では,単眼深度推定のための高精度で軽量なフレームワークを提案する。
深度方向のスケーリングとせん断に不変な正規化ヘッセン損失項を導入し,精度を著しく向上させることを示した。
提案手法は,NYU-Depth-v2 と KITTI の3.1-38.4 倍小さいモデルを用いて,ベースライン手法よりもパラメータ数が多い場合の最先端結果を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 07:51:09 GMT)
Fully Non-Homogeneous Atmospheric Scattering Modeling with Convolutional
Neural Networks for Single Image Dehazing [42.2] 大気散乱モデル(ASM)に基づくSIDM(Single Image Dehazing Model)は顕著な結果を得た。
本研究では,新しい非均一な大気散乱モデル (FNH-ASM) を提案する。
2つの新しいコスト依存損失関数であるβ-LossとD-Lossは、感度位置のパラメータバイアスを制限するために革新的に開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 15:27:44 GMT)
The 2nd Anti-UAV Workshop & Challenge: Methods and Results [39.5] 反UAVチャレンジで使用される反UAVデータセットが公開された。
世界から約24チームが参加し、第2回対UAVチャレンジに出場した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 01:45:30 GMT)
Wanderlust: Online Continual Object Detection in the Real World [37.1] 我々は、エゴセントリックなビデオデータセットであるObjects Around Krishna (OAK)を用いたオンライン連続物体検出ベンチマークを提案する。
OAKは、屋外シーンで105のオブジェクトカテゴリに対して、80本のビデオスニペット(17.5時間)の完全なバウンディングボックスアノテーションを提供する。
私たちのベンチマークにおける新しいオブジェクトカテゴリの出現は、一人の人が日々の生活で見るものに似たパターンに従っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 01:08:35 GMT)
NGC: A Unified Framework for Learning with Open-World Noisy Data [37.0] 本稿では,データの幾何学的構造とモデル予測信頼性を利用して,クリーンなサンプルを収集するグラフベースの新しいフレームワークであるNoisy Graph Cleaning(NGC)を提案する。
異なる種類のノイズを持つ複数のベンチマークで実験を行い、その結果、我々の手法の最先端性能を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 04:04:46 GMT)
YANMTT: Yet Another Neural Machine Translation Toolkit [34.0] 本稿では,オープンソースニューラルネットワーク翻訳(NMT)ツールキットであるYet Another Neural Machine Translation Toolkit(YANMTT)について述べる。
YANMTTは、大規模NMTモデルを事前訓練するための最小限のコードで問題に対処し、事前訓練されたパラメータを選択的に転送し、微調整し、翻訳を行い、可視化と分析のための表現と注意を抽出することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 08:47:24 GMT)
ETA Prediction with Graph Neural Networks in Google Maps [31.2] 我々は,Google Mapsで本番環境に投入した到着時刻(ETA)を推定するためのグラフニューラルネットワーク推定器を提案する。
我々のGNNは、デプロイ時に強力であることが分かり、以前の生産ベースラインと比較して、いくつかのリージョンでのETA結果が大幅に減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 21:28:54 GMT)
Variational Feature Disentangling for Fine-Grained Few-Shot
Classification [30.4] ファインファインショット認識はしばしば、新しいカテゴリのデータの不足を訓練する問題に悩まされる。
本稿では,未確認クラスのクラス内ばらつきを増大させ,少ショット分類性能を向上させることに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 02:46:11 GMT)
Deep Reinforcement Learning in Computer Vision: A Comprehensive Survey [29.3] ディープ強化学習は強化学習フレームワークを強化し、ディープニューラルネットワークの強力な表現を活用する。
近年の研究では、ファイナンス、医療、医療、ビデオゲーム、ロボティクス、コンピュータビジョンなど様々な分野で、深い強化学習が顕著に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 23:01:48 GMT)
Learning Class-level Prototypes for Few-shot Learning [24.7] ほとんどラベル付きサンプルを使用して新しいカテゴリを認識することを目的としていない。
本稿では,少数のサポートデータから好適なプロトタイプを生成することを学べる,数ショット分類のためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 06:33:52 GMT)
ProoFVer: Natural Logic Theorem Proving for Fact Verification [24.6] 本稿では,自然論理を用いた事実検証システムProoFVerを提案する。
証明の生成により、ProoFVerは説明可能なシステムになる。
証明により,人間がProoFVerの判断を正しくシミュレートできることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 17:23:04 GMT)
Models In a Spelling Bee: Language Models Implicitly Learn the Character
Composition of Tokens [22.6] 事前訓練された言語モデルの埋め込み層を探索する。
モデルが単語全体とサブワードトークンの内部文字構成を学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 11:48:05 GMT)
YOLOP: You Only Look Once for Panoptic Driving Perception [21.8] 本稿では,交通物体検出,乾燥領域分割,車線検出を同時に行うパノプティカル駆動認識ネットワーク(YOLOP)を提案する。
特徴抽出のための1つのエンコーダと、特定のタスクを処理する3つのデコーダで構成されている。
私たちのモデルは、BDD100Kデータセットで非常によく機能し、正確性とスピードの観点から、3つのタスクすべてで最先端の処理を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 14:19:42 GMT)
Social Norm Bias: Residual Harms of Fairness-Aware Algorithms [21.5] 社会ノームバイアス (Social Norm Bias, SNoB) は、自動意思決定システムによって示される、微妙だが連続的な差別の一種である。
我々は、アルゴリズムの予測が性規範とどのように関連しているかを測定することでSNoBを定量化する。
後処理の介入は、この種のバイアスを全く軽減しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 05:54:56 GMT)
Multi-Adversarial Learning for Cross-Lingual Word Embeddings [19.4] 言語間単語の埋め込みを誘導する新しい手法を提案する。
複数のマッピングを通じてシード言語間の辞書を誘導し、それぞれが1つの部分空間のマッピングに適合するように誘導される。
教師なしバイリンガルレキシコン誘導実験により, 従来のシングルマッピング法よりも性能が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 22:11:48 GMT)
Auxiliary Task Update Decomposition: The Good, The Bad and The Neutral [18.4] 補助的タスク勾配のきめ細かい操作を行うモデルに依存しないフレームワークを定式化する。
そこで本研究では,タスクの損失を軽減・ダメージ・回避する方向に補助的な更新を分解することを提案する。
テキストと画像の分類タスクのアウト・オブ・ディストリビューションデータを活用する場合,我々のアプローチは一貫して,強靭で広く使用されているベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 17:09:48 GMT)
Inducing Semantic Grouping of Latent Concepts for Explanations: An
Ante-Hoc Approach [18.2] 我々は,潜伏状態を利用してモデルの異なる部分を適切に修正することにより,より良い説明が得られ,予測性能が向上することを示した。
また,2つの異なる自己スーパービジョン技術を用いて,考察対象の自己スーパービジョンのタイプに関連する意味ある概念を抽出する手法を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 07:09:57 GMT)
PIVODL: Privacy-preserving vertical federated learning over distributed
labels [17.8] フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ保護のための機械学習プロトコルである。
本研究では,複数のデバイスに分散したデータラベルでGBDTをトレーニングするためのセキュアな垂直FLフレームワークPIVODLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 19:25:49 GMT)
Responsive Regulation of Dynamic UAV Communication Networks Based on
Deep Reinforcement Learning [16.8] 我々は、UAVラインアップの今後の変更を識別し、変更に先立ってUAVを移動できる最適なUAV制御ポリシーを開発する。
具体的には、時間軸の蓄積されたユーザ満足度(US)スコアを最大化するために、DRLに基づくUAV制御フレームワークを開発する。
さらに、連続状態と行動空間を扱うために、アクター批判に基づくDRLであるDeep Deterministic Policy gradient (DDPG)アルゴリズムを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 02:04:13 GMT)
From Statistical Relational to Neural Symbolic Artificial Intelligence:
a Survey [15.7] ニューラルシンボリックと統計的リレーショナル人工知能はどちらも、論理的推論による学習のためのフレームワークを統合している。
この調査は、これらの2つの分野の7つの異なる次元にまたがる複数の並列性を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 19:47:12 GMT)
Lifelong Infinite Mixture Model Based on Knowledge-Driven Dirichlet
Process [15.4] 生涯学習における最近の研究成果は、タスクの増加に対応するために、モデルの混合を成長させることが提案されている。
本研究では,データの確率的表現間の差分距離に基づいてリスク境界を導出することにより,生涯学習モデルの理論的解析を行う。
理論解析に着想を得て, 生涯無限混合モデル (LIMix) と呼ばれる新しい生涯学習手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 21:06:20 GMT)
AutoShape: Real-Time Shape-Aware Monocular 3D Object Detection [15.2] 形状認識型2D/3D制約を3D検出フレームワークに組み込む手法を提案する。
具体的には、ディープニューラルネットワークを用いて、2次元画像領域の区別された2Dキーポイントを学習する。
2D/3Dキーポイントの基礎的真理を生成するために、自動的なモデル適合手法が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 08:50:06 GMT)
Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance [15.0] 我々は,新しい最先端性能を実現する,堅牢でリアルタイム,高解像度のヒューマンビデオマッチング手法を提案する。
提案手法は従来手法よりもはるかに軽量であり,Nvidia GTX 1080Ti GPU上で4Kを76FPSで,HDを104FPSで処理することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 23:48:15 GMT)
Viola: A Topic Agnostic Generate-and-Rank Dialogue System [14.9] 音声対話のためのオープンドメイン対話システムであるViolaについて述べる。
Violaは、さまざまなニューラルダイアログモデルから、応答候補のバッチを取得する。
Violaのレスポンスローダは、対話履歴から最良のレスポンスを選択する微調整されたポリエンコーダである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 06:20:34 GMT)
Duo-SegNet: Adversarial Dual-Views for Semi-Supervised Medical Image
Segmentation [14.5] マルチビュー学習の概念に基づく半教師付き画像分割手法を提案する。
提案手法は,最先端の医用画像分割アルゴリズムを一貫して,快適に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 10:16:12 GMT)
Deep Discriminative Feature Learning for Accent Recognition [14.0] 我々は、畳み込み型リカレントニューラルネットワークをフロントエンドエンコーダとして採用し、レカレントニューラルネットワークを用いて局所的特徴を統合し、発話レベルのアクセント表現を行う。
本稿では,2020年のアクセント認識チャレンジにおいて,識別学習手法を用いたネットワークがアクセント分類におけるベースラインシステムよりもはるかに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 09:18:32 GMT)
Certified Defense to Image Transformations via Randomized Smoothing [13.5] ランダム化スムーシングを拡張して変換(例えば、回転、翻訳)をカバーし、パラメータ空間の証明を行う。
乱れや丸みを帯びた効果は、画像変換が構成されないことを意味するため、これは特に困難である。
本稿では,統計的誤差境界や画像変換の効率的な逆計算によって,個々の証明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, 25 Aug 2021 07:23:36 GMT)
Efficient Transformer for Single Image Super-Resolution [13.2] 高速かつ高精度な画像超解像を実現するための高効率超解像変換器(ESRT)を提案する。
ESRTは、CNNベースのSRネットワークを前面に設計し、深い特徴を抽出するハイブリッドトランスフォーマーである。
提案されたETは、4191MのGPUメモリのみを占有し、パフォーマンスが向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 07:05:30 GMT)
Detecting Small Objects in Thermal Images Using Single-Shot Detector [12.7] SSD(Single Shot Multibox Detector)は、高速かつ高精度な物体検出装置として最も成功した。
本稿では,小型オブジェクト検出のためのSSD上の性能向上を実現するための,新しい機能融合モジュールを備えた拡張SSDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 07:54:36 GMT)
Revisiting Stereo Depth Estimation From a Sequence-to-Sequence
Perspective with Transformers [11.7] ステレオ深度推定は、左と右の画像のエピポーラ線上の画素間の最適な対応に頼って深度を推定する。
そこで本研究では,列列対応の観点から問題を再検討し,位置情報と注意力を用いた高密度画素マッチングによるコストボリューム構築に置き換える。
合成と実世界の両方のデータセットについて有望な結果を報告し,STTRが微調整なしでも,異なる領域にまたがる一般化を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 18:35:45 GMT)
Inductive Matrix Completion Using Graph Autoencoder [11.5] グラフオートエンコーダ(GAE)を用いた帰納的行列補完法を提案する。
GAEは、パーソナライズされたレコメンデーションのためのユーザ固有の(またはアイテム固有の)表現と、帰納的行列補完のためのローカルグラフパターンの両方を学ぶ。
本モデルは,複数の行列補完ベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 08:45:18 GMT)
Tree Decomposed Graph Neural Network [11.5] 本研究では,異なる階層の近傍を乱して特徴の平滑化を緩和する木分解法を提案する。
また、木分解定式化におけるグラフ拡散によるマルチホップ依存性を特徴付け、木分解グラフニューラルネットワーク(TDGNN)を構築する。
総合的な実験は、ホモフィリーネットワークとヘテロフィリーネットワークの両方において、TDGNNの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 02:47:16 GMT)
Single-Qubit Cross Platform Comparison of Quantum Computing Hardware [11.3] 本研究では、量子計算の両モデルにおいて、個々の量子ビットの基本的な性能特性を測定するための単一量子ビットプロトコルを提案する。
提案プロトコルは、数千の量子ビットを持つ大規模な量子コンピュータにスケールし、特定のハードウェアデバイス内およびデバイスファミリー間での量子ビット特性の分布に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 16:47:20 GMT)
Towards Memory-Efficient Neural Networks via Multi-Level in situ
Generation [10.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、様々なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示している。
それらが急速に進化するにつれて、そのエスカレーション計算とメモリ要求により、リソースに制約のあるエッジデバイスへのデプロイが困難になる。
超高速なオンチップ計算で高価なメモリトランザクションを交換するための汎用的で統一的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 18:50:24 GMT)
PGTRNet: Two-phase Weakly Supervised Object Detection with Pseudo Ground
Truth Refining [10.3] 画像レベルのアノテーションだけで検知器を訓練することを目的とした弱い監視対象検出(WSOD)が注目されている。
現在の最先端のアプローチは、主に2段階のトレーニング戦略に従い、完全な教師付き検出器(FSD)と純粋なWSODモデルを統合する。
2相WSODアプローチの性能を阻害する主な問題は2つある。すなわち、不十分な学習問題と、WSODモデルによって生成されたFSDと擬似基底真理との厳密な依存である。
本稿では, 単純かつ効果的な手法である擬似基底真理改善ネットワーク(PGTRNet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 19:20:49 GMT)
What do pre-trained code models know about code? [9.6] 事前に訓練されたコードモデルを調べるために、プローブと呼ばれる診断タスクを使用します。
BERT(英語で事前学習)、CodeBERT(ソースコードで事前学習)、CodeBERTa(自然言語で事前学習)、GraphCodeBERT(データフローでソースコードで事前学習)について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 16:20:17 GMT)
Opportunistic Emulation of Computationally Expensive Simulations via
Deep Learning [9.1] 本稿では,APSIMモデルの機会論的モデルエミュレーションにおけるディープニューラルネットワークの利用について検討する。
我々は,APSIMモデルの4つの重要な出力(runoff, soil_loss, DINrunoff, Nleached)をエミュレートすることに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 05:57:16 GMT)
CDCGen: Cross-Domain Conditional Generation via Normalizing Flows and
Adversarial Training [8.5] 本稿では,フローの正規化と,最大習熟度と逆習熟度を併用した移動学習に基づくフレームワークを提案する。
我々は、ソースドメイン(ラベルが利用可能)とターゲットドメイン(ラベルが利用できない)を個別の正規化フローでモデル化し、逆微分器を用いて共通の潜在空間にドメインアライメントを行う。
本手法は,属性変換による非自明な拡張を生成することで,ラベルスカースシステムにおける合成データ生成に特に有用であると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 17:55:14 GMT)
Localization Uncertainty-Based Attention for Object Detection [8.2] ガウスモデルを用いて, 4方向位置決めの不確かさを予測できる, より効率的な不確実性認識型高密度検出器 (UADET) を提案する。
MS COCOベンチマークを用いた実験によると、UADETはベースラインFCOSを一貫して上回り、最高のモデルであるResNext-64x4d-101-DCNは、COCOテストデーブで48.3%の単一スケールAPを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 04:32:39 GMT)
Understanding Longitudinal Dynamics of Recommender Systems with
Agent-Based Modeling and Simulation [8.0] エージェントベースモデリングとシミュレーション(ABM)技術は、レコメンダシステムのこのような重要な縦方向のダイナミクスを研究するのに利用できる。
本稿では, ABMの原則の概要, 文献に基づく推薦システムのためのシミュレーションフレームワークの概要, そして, このようなABMに基づくシミュレーションフレームワークで対処可能な,様々な実践的な研究課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 06:28:19 GMT)
Improving Visual Quality of Unrestricted Adversarial Examples with
Wavelet-VAE [7.7] 本稿では,ウェーブレット-VAE構造を用いて,入力画像の再構成と,潜時コードの変更による逆例の生成を行う。
提案手法は,ImageNetデータセット上で高品質な逆数例を生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 03:45:54 GMT)
Layer-wise Customized Weak Segmentation Block and AIoU Loss for Accurate
Object Detection [7.3] そこで本研究では,各層におけるスケールカスタマイズオブジェクト特徴学習のために,画素レベルのSCWSブロックを提案する。
SCWSブロックを単発検出器に統合することにより、スケール認識オブジェクト検出器(SCOD)を構築し、異なるサイズのオブジェクトを自然かつ正確に検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 02:42:28 GMT)
Normal Learning in Videos with Attention Prototype Network [6.8] 本稿では,通常の潜伏空間をプロトタイプとしてリアルタイムに符号化する自己注意型プロトタイプユニット(APU)を提案する。
さらに,我々の背骨に循環的注意機構を導入し,新たな特徴抽出学習者,すなわち循環的注意ユニット(CAU)を形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 05:51:58 GMT)
Vector Transport Free Riemannian LBFGS for Optimization on Symmetric
Positive Definite Matrix Manifolds [6.7] 逆2次根とチョレスキー分解を用いた接空間における2つの写像を提案する。
同一ベクトル輸送は、RLBFGSの計算コストを低減し、そのアイソメトリーはRLBFGSの収束解析にも非常に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 02:39:56 GMT)
3D Face Recognition: A Survey [6.5] 本調査は,過去10年間に開発された3次元顔認証技術について概観する。
これらの手法の長所と短所は、精度、複雑さ、そして変化に直面する堅牢性の観点から要約される。
利用可能な3D顔データベースのレビューと今後の研究課題と方向性に関する議論が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 07:00:59 GMT)
Clustering acoustic emission data streams with sequentially appearing
clusters using mixture models [6.2] 本研究では,未ラベル音響放射(AE)データの特異性を扱うクラスタリング手法を開発した。
GMMSEQと呼ばれるこの手法は、振動を受けるボルト構造における緩み現象を特徴づけるために実験的に検証されている。
オープン・アコースティック・エミッション・イニシアチブを開発する上で,本論文の研究を再現するためのデータセットとコードを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 13:01:06 GMT)
Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) and its Variants:
Tutorial and Survey [6.0] ユニフォーマルマニフォールド近似・投影(Uniform Manifold Approximation and Projection, UMAP)は、次元の減少とデータの可視化のための最先端の手法の1つである。
UMAPとその変種に関するチュートリアルおよび調査論文。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 00:45:01 GMT)
Isaac Gym: High Performance GPU-Based Physics Simulation For Robot
Learning [5.8] Isaac Gym氏は、GPU上でさまざまなロボティクスタスクのポリシーをトレーニングする、高性能な学習プラットフォームを提供している。
物理シミュレーションとニューラルネットワークポリシトレーニングトレーニングの両方が、データをPyTorchに直接渡すことで通信する。
これにより、単一のGPU上での複雑なロボティクスタスクの高速トレーニング時間が2～3桁改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 23:42:59 GMT)
Attention-based Neural Load Forecasting: A Dynamic Feature Selection
Approach [5.8] 我々は,関連する特徴や類似の時間情報を適応的に選択するアテンションモデルを開発した。
2014年の世界エネルギー予測コンペティションのデータセットで検証した結果,提案手法は既存の予測手法よりも優れていたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 02:22:10 GMT)
Deep Sensory Substitution: Noninvasively Enabling Biological Neural
Networks to Receive Input from Artificial Neural Networks [5.5] 本研究は,視覚情報を知覚音声領域に音化するために,機械学習機能埋め込みを活用する新しい手法について述べる。
次に、生成逆数ネットワーク(GAN)を用いて、特徴ベクトルのこの距離空間からターゲットオーディオデータセットで定義された距離保存マップを求める。
人間の被験者によるテストでは、ユーザーは顔の音声音化を正確に分類することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 23:20:52 GMT)
Subgoal Search For Complex Reasoning Tasks [5.3] kSubSは学習されたサブゴールジェネレータで、解に近づき、達成可能なサブゴールの多様性を生み出す。
我々は,3つの挑戦的領域において,$k$-第2ステップのサブゴール生成という単純なアプローチが驚くほど効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 12:40:04 GMT)
Lizard: A Large-Scale Dataset for Colonic Nuclear Instance Segmentation
and Classification [4.6] 組織像解析のための大規模データセットの収集を可能にする多段階アノテーションパイプラインを提案する。
我々は、50万近いラベル付き核を含む、既知の最大の核インスタンスのセグメンテーションと分類データセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 11:58:52 GMT)
A Riemannian Framework for Analysis of Human Body Surface [4.3] 形状とポーズの変化下での3次元人間の形状を比較するための新しい枠組みを提案する。
私たちのコアコントリビューションは、人体表面を計測値と正常値の空間にマッピングすることです。
選択した計量から人体形状間の測地経路を計算するための効率的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 19:46:14 GMT)
A historical review and Bibliometric analysis of research on Weak
measurement research over the past decades based on Biblioshiny [4.3] 我々は2000年から2020年にかけての弱測定研究のグローバルな科学的成果を評価するためにバイオロメトリ手法を用いた。
出版物の数は時間とともに大幅に増加した。
焦点は量子情報の研究と弱い信号の増幅へと進化してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 03:07:37 GMT)
Exploring the Promises of Transformer-Based LMs for the Representation
of Normative Claims in the Legal Domain [4.2] 本稿では,トランスフォーマーベース言語モデル(LM)の法域における規範文を正しく表現する可能性について検討する。
我々は、様々なLMを単語と文ベースのクラスタリングのベースとして使用し、その後、専門家によってコンパイルされた小さなテストセットで評価する。
実験の結果,文-BERT埋め込みに基づくクラスタリングが最も有望な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 13:03:04 GMT)
Optimal quantum discrimination of single-qubit unitary gates between two
candidates [4.0] 2つの候補を持つ単一キュービットのユニタリゲートの識別問題を分析する。
より正確には、2つの候補のそれぞれ1つのターゲットと1つのサンプルである3つのユニタリ量子ゲートがあり、その次元を除いて古典的な記述は知られていない。
候補に対するハール分布を仮定して,期待される成功確率を最大化する最適プロトコルを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 01:11:22 GMT)
APObind: A Dataset of Ligand Unbound Protein Conformations for Machine
Learning Applications in De Novo Drug Design [4.0] PDBbindデータセットに存在するタンパク質のアポコンフォメーションを提供することを目的としたAPObindというデータセットを提案する。
本稿では,このデータセット上での3つのユースケースに特有の手法の性能について検討し,APObindデータセット上での検証の重要性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 04:37:33 GMT)
A Unified Taxonomy and Multimodal Dataset for Events in Invasion Games [3.7] 本稿では,侵略ゲームにおける多種多様な低レベル・高レベルの事象を包括する普遍的な分類法を提案する。
我々は、細粒度および球中心イベントスポッティングの研究を促進するため、金標準アノテーションを用いたビデオデータと位置データからなる2つのマルチモーダルデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 10:09:28 GMT)
How COVID-19 has Impacted American Attitudes Toward China: A Study on
Twitter [3.6] 我々はソーシャルメディアデータを用いて、主要国際イベントが他国に対するアメリカの見解を因果的に変えたかどうかを調べる。
新型コロナウイルスに対する認識が、対中姿勢の急激な上昇を引き起こすことがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 04:29:58 GMT)
Numerical Security Proof for Decoy-State BB84 and
Measurement-Device-Independent QKD Resistant against Large Basis Misalignment [3.5] 我々はデコイ状態解析をキーレート計算のためのよく確立された数値フレームワークに組み込む。
本稿では,BB84のデコイ状態と測定デバイス非依存(MDI)QKDプロトコルを例に挙げる。
このような変動は、未知かつゆっくりと変化する回転に対して、プロトコルのレジリエンスを与えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 17:56:15 GMT)
Design and Scaffolded Training of an Efficient DNN Operator for Computer
Vision on the Edge [3.4] FuSeConvは深度的に分離可能な畳み込みの代替となる。
FuSeConvは、その空間と深さの次元に沿って畳み込みを完全に分解する。
Neural Operator Scaffoldingは、深度的に分離可能な畳み込みからの知識を蒸留することでFuSeConvのトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 19:22:25 GMT)
SomnNET: An SpO2 Based Deep Learning Network for Sleep Apnea Detection
in Smartwatches [3.2] 末梢酸素飽和信号から睡眠時無呼吸症候群(呼吸障害)を検出する新しい方法について検討した。
そこで,SomnNETと呼ぶ1次元畳み込みニューラルネットワークを開発した。
このネットワークは97.08%の精度を示し、いくつかの低分解能アパネ検出法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 20:49:49 GMT)
Solving Large-Scale Sparse PCA to Certifiable (Near) Optimality [3.2] 既存のアプローチでは、$p=100s$以上の変数を持つ最適の主成分を供給できない。
凹凸混合整数半定値最適化問題としてスパースPCAを再構成することにより、証明可能な最適性に問題を解く切削平面法を設計する。
また,p=100$s,あるいはp=1,000$sの時間に,実際に1～2%のギャップを分単位で有界に与える凸緩和および欲求円周スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 15:42:09 GMT)
Autoencoder-based Semantic Novelty Detection: Towards Dependable
AI-based Systems [3.1] 本稿では,自動エンコーダに基づくセマンティックノベルティ検出のための新しいアーキテクチャを提案する。
このような意味的ノベルティ検出は、文献から知られている自己エンコーダに基づくノベルティ検出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） (Wed, 25 Aug 2021 15:06:09 GMT)
Decentralized optimization with non-identical sampling in presence of
stragglers [3.0] 非同一データからのサンプルデータを分散したコンセンサス最適化を考慮し、トラグラーとして知られる遅いノードによる可変量の作業を行う。
2つの凸法が最適であると結論づける一方で、最適解が存在しないことも示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 06:33:38 GMT)
Cell Multi-Bernoulli (Cell-MB) Sensor Control for Multi-object
Search-While-Tracking (SWT) [2.8] 情報駆動制御は、環境フィードバックに基づいて測定値を最適化できるインテリジェントセンサーの開発に使用できる。
本稿では,マルチオブジェクト探索・追跡のためのセンサ制御に適用可能な,新たなトラクタブルな RFS 予測情報の近似法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 13:49:14 GMT)
Locally accurate matrix product approximation to thermal states [2.7] 一定の逆温度$beta$の熱状態が結合次元$etilde O(sqrtbetalog (1/epsilon))$の行列積表現を持ち、すべての局所特性が精度$epsilon$に近似されることを証明する。
これは、熱物性の数値シミュレーションにおいて、定数結合次元を使用する一般的な慣習を正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 23:33:40 GMT)
Toward Formal Data Set Verification for Building Effective Machine
Learning Models [2.7] 本稿では,データセット上で任意に記述されたプロパティの集合を検証するための公式なアプローチを提案する。
提案手法は,データセットの1次論理式への変換に依存する。
z3ソルバを使った試作ツールが開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 13:22:24 GMT)
Assessing the Needs of the Quantum Industry [2.6] 量子情報科学と技術(QIST)は、過去10年間に大きく進歩してきた。
この新しい量子産業の出現に伴い、QISTスキルと知識で訓練された新しい労働者が必要である。
量子産業における57社の調査結果を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 17:13:46 GMT)
Neural Upscaling from Residue-level Protein Structure Networks to
Atomistic Structure [2.1] 神経のアップスケーリング」は、内在的に混乱したタンパク質の詳細な構造情報を効果的に再カプセル化することができる。
以上の結果から,タンパク質の構造と動態のスケーラブルなネットワークモデルが,原子論的な詳細が望まれる環境で利用される可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 23:43:57 GMT)
Unsupervised Reservoir Computing for Solving Ordinary Differential
Equations [1.6] 通常の微分方程式(ODE)を満たす近似解を発見することができるエコー状態のリカレントニューラルネットワーク
ベイジアン最適化を用いて高次元ハイパーパラメータ空間における最適集合を効率よく発見し、1つの集合がロバストであり、異なる初期条件と時間範囲のODEを解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 18:16:42 GMT)
Workflow Provenance in the Lifecycle of Scientific Machine Learning [1.6] 我々は、科学MLのライフサイクルをサポートするために、ワークフロー技術を活用して全体像を構築する。
i)データ分析のライフサイクルと分類の特徴づけ、(ii)W3C PROVに準拠したデータ表現と参照システムアーキテクチャを用いて、この視点を構築するための設計原則、(iii)393ノードと946GPUを持つHPCクラスタを用いて、石油・ガスのケースでの評価から学んだ教訓に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 14:26:33 GMT)
Domain Adversarial RetinaNet as a Reference Algorithm for the MItosis
DOmain Generalization (MIDOG) Challenge [1.5] Mitosis DOmain Generalization Challengeは、有糸分裂図形検出のタスクに対するこの特定の領域シフトに焦点を当てている。
本研究は,ドメイン逆数学習に基づく,課題のベースラインとして開発された有理数検出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 14:49:11 GMT)
Multi-domain semantic segmentation with overlapping labels [1.4] 本稿では,部分ラベルと確率的損失に基づいて重なり合うクラスを持つデータセットをシームレスに学習する手法を提案する。
本手法は,トレーニングデータセットに別々にラベル付けされていない視覚概念を学習すると同時に,競合するデータセット内およびクロスデータセットの一般化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 13:25:41 GMT)
Multi-Attributed and Structured Text-to-Face Synthesis [1.3] Generative Adrial Networks (GAN) は、顔生成、写真編集、画像超解像などの多くの応用を通じて、画像合成に革命をもたらした。
本論文は、各テキスト記述における顔属性の増加が、より多様で現実的な顔を生成するのに役立つことを実証的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 07:52:21 GMT)
Facets of nonlocal correlation under non-Hermitian system [1.3] Hilbert-Schmidtノルム、トレース距離、ベルの不等式に基づいて、両部類系の量子相関を、絡み合い、測定誘起非局所性(MIN)によって定量化する。
その結果,他の量化器と比較して,トレース距離に基づく相関は非単位進化に対してより堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 04:31:45 GMT)
Predicting Sequences of Traversed Nodes in Graphs using Network Models
with Multiple Higher Orders [1.0] 我々は,このような多次モデルを経験的逐次データに適合させ,最適な最大順序を選択する手法を開発した。
本研究では,Webサイトナビゲーションおよび公共交通システムからのシーケンスを含む6つの経験的データセットに基づいて,本モデルの評価を行った。
さらに,サンプル外のシーケンス予測における手法の精度を実証し,数百万のシーケンスを持つデータセットに拡張可能であることを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 15:08:07 GMT)
Anomaly Detection in Medical Imaging -- A Mini Review [0.8] 本稿では,医療画像における関連異常検出論文の半発掘文献レビューを用いて,アプリケーションをクラスタリングする。
主な結果は、ラベル付きデータの必要性を減らすことで、現在の研究が主に動機付けされていることを示している。
また、脳MRI領域における多くの研究が成功し、OCTや胸部X線といったさらなる領域への応用の可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 11:45:40 GMT)
Cascading Neural Network Methodology for Artificial
Intelligence-Assisted Radiographic Detection and Classification of Lead-Less
Implanted Electronic Devices within the Chest [0.8] 本研究は、LLIED存在/位置の100%検出と、LLIEDタイピングにおける高分類によるCXR解釈支援人工知能(AI)方法論の開発に焦点を当てた。
カスケーディングニューラルネットワーク(Faster R-CNNによる検出とInception V3による分類)の開発には、"ground-truth" CXRアノテーション(LLIEDあたりROIラベル付け)と推論ディスプレイ(生成バウンディングボックス(GBBs))がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 19:29:48 GMT)
Fast multi-qubit gates through simultaneous two-qubit gates [0.6] 短期量子コンピュータは、量子ビットのデコヒーレンスによって制限され、受け入れられる忠実さを持つ低深度量子回路のみを実行することができる。
これらの制限を克服する一つの方法は、利用可能なゲートセットをシングルビットと2キュービットのゲートからマルチキュービットのゲートに拡張することである。
このようなマルチキュービットゲートは、複数の2キュービットゲートを同時に1つのキュービット群に適用することにより実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 17:24:31 GMT)
Layer Adaptive Node Selection in Bayesian Neural Networks: Statistical
Guarantees and Implementation Details [0.5] スパースディープニューラルネットワークは、大規模研究において予測モデル構築に効率的であることが証明されている。
本稿では,スパイク・アンド・スラブ型ガウス先行法を用いて,訓練中のノード選択を可能にするベイズスパース解を提案する。
本研究は, 先行パラメータのキャラクタリゼーションとともに, 変動的後続一貫性の基本的な結果を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 00:48:07 GMT)
Simulating progressive intramural damage leading to aortic dissection
using an operator-regression neural network [0.3] We developed a data-driven surrogate model for the delamination process for differential strut distributions using DeepONet。
その結果,DeepONetは様々なストラット分布を正確に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 03:49:19 GMT)
Wigner-Weyl description of massless Dirac plasmas [0.0] 我々は、ウィグナー-ワイル形式に基づく位相空間におけるグラフェン電子のダイナミクスを記述する量子力学モデルを導出した。
応用として、第一原理から対応する流体方程式を導出し、空母の有効流体力学質量の正しい値について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 14:49:00 GMT)
Versatile Atomic Magnetometry Assisted by Bayesian Inference [0.0] 量子センサーは外部の磁場を周期応答に変換し、その周波数はフーリエ空間で実行される解析によって決定される。
しかし実際には、量子センサーは振幅と周波数の狭い範囲でしかフィールドを検出できない。
この範囲から離れたことと、重要なノイズ源の存在、短い検出時間の存在は、センサーの応答とターゲットフィールドとの線形関係を喪失させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 21:21:58 GMT)
The use of the Born-Oppenheimer factorization in the phase-space
representation of the time-independent Schr\"odinger equation for bilinearly
coupled harmonic oscillators [0.0] ボルン・オッペンハイマー(BO)積波関数アンザッツを用いて2つの双線形結合調和振動子の系を解析的に解いた。
BO非断熱結合が位相空間の運動方程式の安定性に与える影響を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 22:23:38 GMT)
The Emergent Fine Structure Constant of Quantum Spin Ice Is Large [0.0] 凝縮物質系は、標準モデルと大きく異なる創発的な低エネルギー特性を示す「代替真空」を提供する。
両者の微細構造定数が$alpha$で大きく異なることが示され、これはカップルが光にどのように強く依存するかをパラメトリズする。
すると、$alpha_mathrmQSI$ は 0 から textitstrongest の結合可能なものまで調整できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 04:55:44 GMT)
Spectator Errors in Tunable Coupling Architectures [0.0] 原則として、チューナブルカプラは、キュービット間の2つの平行結合経路の干渉を通じて、キュービット-キュービット結合の正確なキャンセルを許す。
6 qubit デバイスにおける BBQ アーキテクチャ下でのバスの一次オブザーバの誤差について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 13:22:26 GMT)
Sampling, rates, and reaction currents through reverse stochastic
quantization on quantum computers [0.0] 量子コンピュータを用いて問題に対処する方法を示す。
局所最小値から逃れるハイブリッド量子古典サンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 18:04:52 GMT)
SERF: Towards better training of deep neural networks using log-Softplus
ERror activation Function [0.0] 本稿では,自然界において自己規則化され,非単調なSerfと呼ばれる新しいアクティベーション関数を提案する。
SerfはReLU(ベースライン)およびSwishおよびMishを含む他のアクティベーション機能を大きく上回っていることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 03:32:00 GMT)
Recommendation System Simulations: A Discussion of Two Key Challenges [0.0] シミュレーションは、レコメンデーションシステムが個人や社会に与える影響を理解するための道を提供する。
本稿では、まず、推奨項目を選択したり、関わったりするためのモデルを定義し、次に、プラットフォームから直接推奨されない項目に遭遇するためのメカニズムを定義します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 15:11:38 GMT)
Reasoning about Counterfactuals and Explanations: Problems, Results and
Directions [0.0] これらのアプローチは柔軟でモジュール化されており、ドメイン知識のシームレスな追加を可能にします。
プログラムは、責任に基づく数値スコアを分類結果の属性的説明として指定し、計算するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 01:04:49 GMT)
Quantum kernels with squeezed-state encoding for machine learning [0.0] 連続可変量子状態にデータを符号化することで量子カーネル法を一般化する。
カーネルは量子コンピュータ上で計算され、古典的な機械学習と組み合わせられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 08:24:54 GMT)
Quantum critical Eliashberg theory, the SYK superconductor and their
holographic duals [0.0] 我々は、量子多体ハミルトニアンから創発的な時空を持つ重力理論の形でホログラフィック超伝導を導出する。
私たちのホログラフマップは、量子重力補正を使ってエリアシュベルク体制を超える可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 18:00:02 GMT)
Quantum and classical ergotropy from relative entropies [0.0] 量子エルゴトロピー (quantum ergotropy) は、エントロピーを変化させることなく量子状態から抽出できる最大作業量を定量化する。
量子と古典的シナリオの両方を扱う統一的なアプローチは、幾何学的量子力学によって提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 15:52:30 GMT)
Quantum Machine Learning for Health State Diagnosis and Prognostics [0.0] 健康状態診断と予後診断のためのハイブリッド量子機械学習フレームワークを提案する。
この論文は、リスクと信頼性の領域における量子機械学習アルゴリズムの探索と応用を開始することを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 22:57:14 GMT)
Quantendynamik offener Systeme, Trendbericht Theoretische Chemie 2020,
Teil 3 [0.0] すべての量子系はその環境と相互作用し、相関係が不可逆的に失われる。
本稿では, システムバス相互作用の非摂動状態を記述するのに適した最近の数値計算法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 21:22:45 GMT)
Probing quantum effects with classical stochastic analogs [0.0] オープン量子系の古典的アナログを構成する手法を提案する。
古典的なアナログは、質量$m$の古典的な粒子が閉じ込められた同一の井戸の集まりでできている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 09:07:24 GMT)
Physics-informed neural networks for improving cerebral hemodynamics
predictions [0.0] 本研究では,高速計算流体力学シミュレーションを用いて,スパースな臨床測定を増強する物理インフォームド・ディープラーニング・フレームワークを提案する。
本フレームワークでは,脳内数箇所のリアルタイムTD速度測定と,3次元画像から取得した基線血管断面領域を用いた。
4次元MRIで得られた生体内速度測定に対して,本モデルの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 22:19:41 GMT)
Phase-space methods for representing, manipulating, and correcting
Gottesman-Kitaev-Preskill qubits [0.0] 量子ビットをボソニックモードに符号化する Gottesman-Kitaev-Preskill (GKP) は量子計算のための有望なボソニック符号である。
本稿では,GKPエンコーディングの位相空間記述と操作のためのツールキットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 06:51:13 GMT)
Phase-space matrix representation of differential equations for
obtaining the energy spectrum of model quantum systems [0.0] 量子モデル系に対する1次元時間独立シュル・オーディンガー方程式の固有値と固有関数を求める方法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 21:59:16 GMT)
On the approximation of a matrix [0.0] 与えられた$F$ と $F*$ に対して、$H$ と $T$ は、$(HT)$ のようなランダム化アルゴリズムによって計算できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 09:30:51 GMT)
Noise limits on two-photon interferometric sensing [0.0] 2光子のホン・ウー・マンデル干渉計の腕間の遅延は、光子対の相対的欠如に直接影響し、記録された偶然の速度に影響を及ぼす。
我々は,香港-奥羽-マンデル干渉計において,Mach-Zehnder干渉計のエッジがどの程度保持されているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 16:53:35 GMT)
New results on vacuum fluctuations: Accelerated detector versus inertial
detector in a quantum field [0.0] 量子テレポーテーションにおける将来の応用に向けた2つの移動検出器システムに焦点をあてる。
リンドラー空間における一様加速検出器の軌道は、検出器が一定の速度で移動する軌道に拡張できない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 02:38:40 GMT)
Natural Language Processing Accurately Categorizes Indications, Findings
and Pathology Reports from Multicenter Colonoscopy [0.0] 電子健康記録中の自由テキストから大腸内視鏡所見を抽出することにより,患者のリスクを判定することができる。
臨床診断支援システムの情報を抽出する深層学習モデルフレームワークの開発と評価を行った。
我々は,3,867人の手書き注釈書の80%に対して,Bio-Bi-LSTM-CRFおよび既存のBi-LSTM-CRFモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 03:55:08 GMT)
Multi-task learning from fixed-wing UAV images for 2D/3D city modeling [0.0] マルチタスク学習(Multi-task learning)は、トレーニングデータに制限のある複数のタスクを含むシーン理解のアプローチである。
インフラ開発、交通監視、スマート3D都市、変更検出などの都市管理アプリケーションでは、自動マルチタスクデータ分析が必要である。
本研究では,2D/3D都市モデリングのための固定翼UAV画像を用いたマルチタスク学習手法の性能評価のための共通フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 14:45:42 GMT)
Monte Carlo evaluation of the continuum limit of the two-point function
of the Euclidean free real scalar field subject to affine quantization [0.0] 量子化された共変ユークリッド自由実スカラー場理論の正準およびアフィンバージョンを4次元格子上で研究する。
素結合定数の小さい値と有限体積の連続極限付近での2点関数を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 16:09:04 GMT)
Measurement of Hybrid Rocket Solid Fuel Regression Rate for a Slab
Burner using Deep Learning [0.0] 本研究では, ハイブリッドロケット燃料用2次元スラブバーナ実験において, 燃料回帰率を測定するための画像ベースディープラーニングツールを提案する。
高強度フラッシュのDSLRカメラを使用して、燃焼中の画像をキャプチャし、その画像を使用して燃料境界を見つけ、レグレッション率を算出する。
実験画像から燃料を分離するために,U-net畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを探索した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 14:57:23 GMT)
Machine Learning Universal Bosonic Functionals [0.0] ボゾン基底状態の汎函数理論は、量子相関を正確に回復する普遍汎函数 $mathcalF[gamma]$ の存在を確立する。
Bose-Hubbardモデルに対しては、我々のアプローチとQuantum Monte Carloとの比較を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 09:41:33 GMT)
Learning to discover: expressive Gaussian mixture models for
multi-dimensional simulation and parameter inference in the physical sciences [0.0] 複数の観測可能量を記述する密度モデルは, 自己回帰型ガウス混合モデルを用いて生成できることを示す。
このモデルは、観測可能なスペクトルが仮説の変化によってどのように変形するかを捉えるように設計されている。
実験観測の解釈における科学的発見の統計モデルとして用いられることもある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 21:27:29 GMT)
Learning From Long-Tailed Data With Noisy Labels [0.0] クラス不均衡とノイズラベルは多くの大規模分類データセットの標準である。
本稿では,近年の自己教師型学習の進歩をもとに,簡単な2段階のアプローチを提案する。
自己指導型学習アプローチは,重度のクラス不均衡に効果的に対処できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 07:45:40 GMT)
Is Downloading this App Consistent with my Values? Conceptualizing a
Value-Centered Privacy Assistant [0.0] データプライバシの決定は、ユーザ値の表現として理解できる、と提案する。
さらに,価値中心型プライバシアシスタント(VcPA)の開発を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 11:26:26 GMT)
Gauging the bulk: generalized gauging maps and holographic codes [0.0] ゲージは、大域対称性を持つ量子多体系を局所ゲージ対称性を持つものにマッピングするための一般的な手順である。
我々は、すべての格子サイトにおいてゲージ対称性を強制しない一般化されたゲージ写像を考察し、すべての荷電セクターを含む入力空間上の等長写像であることを示す。
このゲージマップを用いてホログラフィック符号の大域対称バルク系をゲージ対称バルク系に変換するとともに、大域対称境界と双対性を保つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 18:01:04 GMT)
Forecasting High-Dimensional Covariance Matrices of Asset Returns with
Hybrid GARCH-LSTMs [0.0] 本稿では,GARCHプロセスとニューラルネットワークを混合したハイブリッドモデルによるアセットリターンの共分散行列の予測能力について検討する。
提案された新しいモデルは、均等に重み付けされたポートフォリオを上回るだけでなく、エコノメトリとかなり差があるため、非常に有望である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 23:41:43 GMT)
Finite thermal particle creation of Casimir light [0.0] 加速鏡(力学カシミール効果)による粒子生成の分析スペクトルの新しい解が与えられる。
同時に熱を放射し、有限個の粒子を放出する最初のモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 11:21:30 GMT)
Elementary open quantum states [0.0] 閉力学の混合状態は再増分対称性をサポートし、これは力学が開であるときに元の対称性群の部分群に還元されることが示されている。
開力学の基本成分は、開系の対称性の既約表現におけるリウヴィル空間の作用素として定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 18:40:50 GMT)
Effective Hamiltonians for almost-periodically driven quantum systems [0.0] 準周期的に駆動される量子系に対して有効なハミルトン理論を提案する。
カオス的に駆動される量子システムでも利用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 09:33:13 GMT)
Dropout against Deep Leakage from Gradients [0.0] 本稿では,分類器にデータを送る前に,追加のドロップアウト層を用いることを提案する。
トレーニングデータは,5,800エポック後においても小さいRMSEに収束せず,ドロップアウト率が0.5に設定されているため,生データの漏洩を防止するのは非常に効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 08:06:45 GMT)
Deterministic spatial search using alternating quantum walks [0.0] 最適な量子ウォーク時間と頂点位相シフトの組に対して、構造化空間探索のための決定論的アルゴリズムが確立されていることを証明した。
これにより、同じグラフのクラスにおける元の空間探索アルゴリズムを改善し、50%の確率しか増幅できないことを示す。
この新たなフレームワークは、グラフ構造の他のファミリーに対する決定論的空間探索に容易に拡張できると期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 01:35:38 GMT)
Deterministic coupling of a quantum emitter to surface plasmon
polaritons, Purcell enhanced generation of indistinguishable single photons
and quantum information processing [0.0] 集積フォトニック回路は、全光学およびオンチップ量子情報処理および量子コンピュータの不可欠な部分である。
プラズモン導波路への単一光子源の結合効率について報告する。
プラズモン回路とマッハ・ツェンダー干渉計を用いたスケーラブルな金属-誘電体-金属導波路系量子論理回路を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 16:39:19 GMT)
Deep few-shot learning for bi-temporal building change detection [0.0] モンテカルロのドロップアウトとリモートセンシングによる変化検出のための,新しい深部数ショット学習法を提案する。
このセットアップは、変更検出を構築するためにラベル付けされたバイテンポラル光学画像を含む、小さなデータセットに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 14:38:21 GMT)
Controlling the atom-sphere interaction with an external electric field [0.0] 外部静電場の影響を受け, ナノスフィア近傍の偏光性原子で構成するシステムについて検討した。
物理的接触を必要とせず、外部エージェントと結果の力を積極的に調整する有利な可能性に加えて、この力も反発的になる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 13:12:17 GMT)
Computation in a general physical setting [0.0] 本稿では,量子論の計算能力に関するいくつかの知見をレビューし,拡張する。
これは量子コンピュータが任意の理論で計算をシミュレートできるという予想の洗練されたバージョンを提供する。
これは、量子非局所性とデバイス非依存暗号の関係と同様、この予想とデリゲートされた計算の間の重要な関係を記述することで終わる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 20:00:20 GMT)
Classifying histograms of medical data using information geometry of
beta distributions [0.0] 我々は、ヒストグラムを比較し、平均化し、分類するために、情報幾何学のツールを使用する。
この幾何学は負の曲線であり、平均の概念の特異性を保証する。
本稿では,2つの医療データセットの教師付きおよび教師なし分類手順におけるこれらの幾何学的ツールの利用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 07:18:13 GMT)
Can classical electrodynamics predict nonlocal effects? [0.0] 一様磁束を囲む無限長のソレノイドを囲む荷電粒子からなる非単純連結領域の電磁配置を考える。
この相互作用の非局所性は、構成の電磁角運動量が巻数に比例することを示すことによって位相的性質であると主張する。
この電磁角運動量の大きさは、アハロノフ・ボーム相の古典的な相として解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 00:32:18 GMT)
Bright $\mathrm{\textit{ab-initio}}$ photoluminescence of NV+ in diamond [0.0] ダイヤモンド中のNV+中心は、光学的シグネチャが実験的に欠如していることから、伝統的に暗黒状態として扱われてきた。
近年の計算研究では、NV+欠陥は負電荷(NV-)中心のものと同等の励起状態遷移を持つ可能性が示されているが、PL予測は報告されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 12:03:10 GMT)
Bound entangled singlet-like states for quantum metrology [0.0] 正部分転位(PPT)を持つ二部量子状態は、通常は非常に弱い絡み合いであると考えられている。
任意の$dge 2$に対して、2dtimes 2d$)-次元 PPT 絡み合った状態のクラスを2つ提示する。
我々は、我々の州を「PPTシングルト」と呼ぶことができると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 14:29:49 GMT)
Automatic Feature Highlighting in Noisy RES Data With CycleGAN [0.0] 電波エコー (RES) は、地下の氷河イメージングでよく用いられる技法であり、基盤となる岩石や氷の知見を提供する。
研究者は、多くの場合、手動による解釈とフィルタリング技術を組み合わせて、データを識別する。
完全な畳み込みネットワークはレーダグラムの層の境界を特定するための自動化された代替手段として提案されている。
そこで本稿では,GANモデルを用いて層境界をノイズで補間し,2次元の氷河RESデータで層をハイライトする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 15:03:47 GMT)
Applying Semi-Automated Hyperparameter Tuning for Clustering Algorithms [0.0] 本研究では,クラスタリング問題に対する半自動ハイパーパラメータチューニングのためのフレームワークを提案する。
グリッド検索を使用して一連のグラフを開発し、メトリクスを解釈しやすくし、より効率的なドメイン固有評価に使用できる。
予備的な結果は、内部メトリクスが、開発されたクラスタのセマンティックな品質をキャプチャできないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 05:48:06 GMT)
Adversary agent reinforcement learning for pursuit-evasion [0.0] 本研究は,戦争の霧の中での追撃ゲームにおいて,敵エージェントによる強化学習環境を提案する。
最も人気のある学習環境の一つであるStarCraftがここで採用され、関連するミニゲームを分析して、敵エージェントのトレーニングの現在の制限を特定する。
提案したSAAC環境は、急速に発展する強化学習技術による追従回避研究の恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 01:44:06 GMT)
A quantum optical description of photon statistics and
cross-correlations in high harmonic generation [0.0] 本稿では,高次高調波発生に伴う光子統計について述べる。
本研究の目的は高次調和モードの非古典的性質について考察することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 25 Aug 2021 08:20:35 GMT)