APS: Active Pretraining with Successor Features [96.2] 非エントロピーと後継指標であるHansenFastを再解釈して組み合わせることで、難解な相互情報を効率的に最適化できることを示す。
提案手法は,非エントロピーを用いて環境を探索し,探索したデータを効率的に活用して動作を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:30:35 GMT)
Spectral Splitting and Aggregation Network for Hyperspectral Face
Super-Resolution [82.6] 高分解能(HR)ハイパースペクトル顔画像は、制御されていない条件下での顔関連コンピュータビジョンタスクにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,ハイパースペクトル顔画像への深層学習手法の適用方法について検討する。
限られたトレーニングサンプルを用いたHFSRのためのスペクトル分割集約ネットワーク(SSANet)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 02:13:00 GMT)
MELM: Data Augmentation with Masked Entity Language Modeling for
Cross-lingual NER [73.9] Masked-Entity Language Modeling (MELM) を用いたデータ拡張フレームワークを提案する。
MELMは、NERラベルを文コンテキストに線形化するので、細調整されたMELMは、ラベルを明示的に条件付けすることでマスク付きトークンを予測することができる。
未ラベル対象データが利用可能で、MELMが擬似ラベル対象データの拡張にさらに適用可能な場合、性能ゲインは5.7%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 07:37:43 GMT)
DensePose 3D: Lifting Canonical Surface Maps of Articulated Objects to
the Third Dimension [71.7] DensePose 3Dは2次元画像アノテーションのみから弱い教師付きで再構築を学習できる手法である。
3Dスキャンを必要としないため、DensePose 3Dは異なる動物種などの幅広いカテゴリーの学習に利用できる。
我々は,人間と動物のカテゴリーの合成データと実データの両方をベースラインとして,最先端の非剛体構造と比較し,顕著な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 18:33:55 GMT)
Convex Geometry and Duality of Over-parameterized Neural Networks [70.2] 有限幅2層ReLUネットワークの解析のための凸解析手法を開発した。
正規化学習問題に対する最適解が凸集合の極点として特徴づけられることを示す。
高次元では、トレーニング問題は無限に多くの制約を持つ有限次元凸問題としてキャストできることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 02:13:00 GMT)
Self-balanced Learning For Domain Generalization [65.0] ドメインの一般化は、モデルが未知の統計を持つ対象のドメインに一般化できるように、マルチドメインのソースデータの予測モデルを学ぶことを目的としている。
既存のアプローチのほとんどは、ソースデータがドメインとクラスの両方の観点からバランスよく調整されているという前提の下で開発されている。
本稿では,多領域ソースデータの分布の違いによるバイアスを軽減するために,損失の重み付けを適応的に学習する自己均衡型領域一般化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 03:17:54 GMT)
Unit-Modulus Wireless Federated Learning Via Penalty Alternating
Minimization [64.8] Wireless Federated Learning(FL)は、分散データセットから無線通信を介してグローバルパラメトリックモデルをトレーニングする、新興機械学習パラダイムである。
本稿では、ローカルモデルパラメータをアップロードし、無線通信を介してグローバルモデルパラメータを算出する無線FLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 08:19:54 GMT)
SimulLR: Simultaneous Lip Reading Transducer with Attention-Guided
Adaptive Memory [61.4] 注意誘導型適応メモリを用いた同時唇読解用トランスデューサSimulLRについて検討した。
実験の結果、SimulLRは最先端の非同期手法に比べて9.10倍の高速化を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 05:54:16 GMT)
Medical SANSformers: Training self-supervised transformers without
attention for Electronic Medical Records [61.4] 電子カルテにおける臨床コードモデリングに適した誘導バイアスを具現化した新規な無注意シーケンシャルモデルSANSformersを開発した。
次に、タスク固有の自己監督目標を設計し、その効果を、特に少ないデータ設定で示す。
本研究では,新たなSANSformerアーキテクチャとLSTMモデルとTransformerモデルとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 08:23:56 GMT)
Automatic digital twin data model generation of building energy systems
from piping and instrumentation diagrams [58.7] 建物からP&IDのシンボルや接続を自動で認識する手法を提案する。
シンボル認識,線認識,およびデータセットへの接続の導出にアルゴリズムを適用する。
このアプローチは、制御生成、(分散)モデル予測制御、障害検出といった、さらなるプロセスで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 15:09:39 GMT)
Sentence Bottleneck Autoencoders from Transformer Language Models [53.4] 我々は、事前訓練されたフリーズトランスフォーマー言語モデルから文レベルのオートエンコーダを構築する。
我々は、文ボトルネックと1層修飾トランスフォーマーデコーダのみを訓練しながら、マスク付き言語モデリングの目的を生成的・認知的言語として適応する。
本研究では,テキスト類似性タスク,スタイル転送,単一文分類タスクにおける事前学習されたトランスフォーマーからの表現をGLUEベンチマークで抽出する手法よりも,大規模な事前学習モデルよりも少ないパラメータを用いて,より高品質な文表現を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 19:39:55 GMT)
Astrocytes mediate analogous memory in a multi-layer neuron-astrocytic
network [52.8] 情報の一部が数秒間堅牢な活動パターンとして維持され、他の刺激が来なければ完全に消滅することを示す。
この種の短期記憶は、操作情報を数秒保存し、次のパターンとの重複を避けるために完全に忘れてしまう。
任意のパターンをロードし、一定の間隔で保存し、適切な手掛かりパターンを入力に適用した場合に検索する方法について示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:13:15 GMT)
Fast Rates for Contextual Linear Optimization [52.4] 提案手法は, 下流決定性能を直接最適化する手法よりもはるかに高速な, 後悔の収束率を実現する。
予測モデルは、既存のツールを使ったトレーニングが簡単かつ高速で、解釈が簡単で、私たちが示しているように、非常にうまく機能する決定につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:39:57 GMT)
Discriminative Semantic Feature Pyramid Network with Guided Anchoring
for Logo Detection [52.4] 我々は,DSFP-GAを用いた識別的セマンティック特徴ピラミッドネットワークという新しい手法を提案する。
我々のアプローチは主に差別的セマンティック特徴ピラミッド(DSFP)とガイドアンコリング(GA)から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 11:59:00 GMT)
Deep DNA Storage: Scalable and Robust DNA Storage via Coding Theory and
Deep Learning [52.3] 我々は、DNAベースのストレージシステムを実装するための堅牢で効率的でスケーラブルなソリューションを提案する。
本手法では,合成およびシークエンシングプロセスによって生成されたコピーの完全クラスタに基づいて,文字列を再構成するディープニューラルネットワーク(DNN)をデプロイする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 18:21:20 GMT)
Working Memory Connections for LSTM [51.7] ワーキングメモリ接続は,様々なタスクにおけるLSTMの性能を常に向上することを示す。
数値的な結果は、細胞状態がゲート構造に含まれる価値のある情報を含んでいることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 18:01:30 GMT)
CPFN: Cascaded Primitive Fitting Networks for High-Resolution Point
Clouds [51.5] 本稿では,グローバルおよびローカルなプリミティブ検出ネットワークの検出結果をアダプティブパッチサンプリングネットワークに依存したCPFN(Cascaded Primitive Fitting Networks)を提案する。
CPFNは、高解像度のポイントクラウドデータセット上で、最先端のSPFNのパフォーマンスを13-14%改善し、特に20-22%の微細プリミティブの検出を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 23:27:33 GMT)
It's not Rocket Science : Interpreting Figurative Language in Narratives [48.8] 我々は2つの非構成的図形言語(イディオムとシミュラ)の解釈を研究する。
実験の結果、事前学習された言語モデルのみに基づくモデルは、これらのタスクにおいて人間よりもはるかにひどい性能を示すことがわかった。
また, 知識強化モデルを提案し, 具体的言語を解釈するための人的戦略を採用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 21:46:35 GMT)
Discretized Integrated Gradients for Explaining Language Models [43.3] Integrated Gradients (IG) は属性に基づく説明アルゴリズムである。
非線型経路に沿った効果的な帰属を可能にする離散化統合勾配(DIG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 07:36:34 GMT)
Quantization of Generative Adversarial Networks for Efficient Inference:
a Methodological Study [41.7] GAN(Generative Adversarial Network)は、フォトリアリスティックなデジタルアバター、セマンティックなコンテンツ編集、音声や画像の品質向上など、デジタルコンテンツ作成に大きな影響を与える可能性がある。
現代のGANの性能は、推論中に大量の計算と高エネルギー消費によってもたらされる。
本稿では,3種類のGANアーキテクチャ,すなわちStyleGAN,Self-Attention GAN,CycleGANについて,最先端の量子化手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:42:24 GMT)
LightNER: A Lightweight Generative Framework with Prompt-guided
Attention for Low-resource NER [41.1] 低リソース言語やドメインのNERは、不十分なトレーニングデータに悩まされている。
低リソースNERに即時注意を向けた軽量な生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 15:01:49 GMT)
A Search Engine for Discovery of Biomedical Challenges and Directions [38.7] フル長の論文から抽出したテキストの注釈付きコーパスを構築し,リリースする。
新型コロナウイルスのパンデミックに関連する学際的な作業の大規模なコーパスに焦点を当てる。
我々は、データに基づいてトレーニングされたモデルを適用して、コーパス全体の課題と方向性を特定し、この情報のための専用の検索エンジンを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 11:08:20 GMT)
Faithful or Extractive? On Mitigating the Faithfulness-Abstractiveness
Trade-off in Abstractive Summarization [38.1] 本稿では,要約システムの有効忠実度を評価するための枠組みを提案する。
我々は,同レベルの抽象性のコントロールよりも,信頼度・強引性トレードオフを達成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 08:48:25 GMT)
TREND: Trigger-Enhanced Relation-Extraction Network for Dialogues [37.9] 本稿では,関係抽出を改善するためのトリガの同定を学習するマルチタスクBERTモデルTRENDを提案する。
実験結果から,提案手法がベンチマークデータセットの最先端性を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 13:04:08 GMT)
Learning Practically Feasible Policies for Online 3D Bin Packing [35.1] Online 3D Bin Packing Problemは、従来のBin Packing Problemの難解だが実用的には有用である。
オンライン3D-BPPはマルコフ決定過程(MDP)として自然に定式化できる
我々は,このMDPを制約された行動空間で解くために,特に政治的アクター批判的枠組みの深層強化学習を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 08:37:58 GMT)
Arms Race in Adversarial Malware Detection: A Survey [33.9] 悪意あるソフトウェア(マルウェア)は、機械学習(ML)技術に対処しなければならない主要なサイバー脅威である。
MLは敵例として知られる攻撃に対して脆弱である。
ディフェンダーの機能セットを知ることは、転送攻撃の成功に不可欠である。
敵の訓練の有効性は、最も強力な攻撃を識別するディフェンダーの能力に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:45:18 GMT)
Deep Variational Generative Models for Audio-visual Speech Separation [33.2] クリーン音声の音声・視覚生成モデルに基づく教師なし手法を提案する。
視覚情報をよりよく活用するために、混合音声から潜伏変数の後部を推定する。
実験の結果,非教師付きVAE法はNMF法よりも分離性能がよいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 10:01:29 GMT)
Is First Person Vision Challenging for Object Tracking? [32.6] ファースト・パーソナリティ・ビジョン(FPV)における物体追跡に関する最初の体系的研究について述べる。
本研究は,近年の視覚トラッカーとベースライン型FPVトラッカーの性能を,異なる側面と新たな性能指標を考慮して広範囲に解析する。
以上の結果から,FPVにおける物体追跡は困難であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 08:06:01 GMT)
Cross-Lingual Text Classification of Transliterated Hindi and Malayalam [31.9] この問題に対処するために、データ拡張アプローチと教師-学生のトレーニングスキームを組み合わせる。
我々は,ヒンディー語とマラヤラム語を翻訳し,実世界のシナリオをベンチマークするための新しいデータセットを導入した。
その結果,MBERTでは5.6%,XLM-Rでは4.7%,F1では5.7%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 05:13:17 GMT)
Disentanglement Analysis with Partial Information Decomposition [31.6] 不整合表現は、異なる生成因子を個別にキャプチャする複数のランダム変数にデータをマッピングすることで、プロセスを逆転させることを目的としている。
現在の遠絡測定値は、各生成因子によって条件付けられた各変数の絶対偏差、分散、エントロピーなどの濃度を測定するように設計されている。
本研究では,2つ以上の変数間の情報共有を評価するために部分情報分解フレームワークを使用し,新しいアンタングル化指標を含むフレームワークを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 11:09:40 GMT)
Towards Out-Of-Distribution Generalization: A Survey [30.7] 古典的な機械学習手法は、トレーニングデータとテストデータが独立して同じ分散であるという$i.d.$の仮定に基づいて構築されている。
実際のシナリオでは、$i.d.$の仮定はほとんど満たされず、分散シフトの下で古典的な機械学習アルゴリズムのパフォーマンスが急落する。
本論文は,OOD一般化問題を体系的かつ包括的に議論する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 05:28:42 GMT)
InSeGAN: A Generative Approach to Segmenting Identical Instances in
Depth Images [30.3] InSeGAN(InSeGAN)は,非教師付き3次元生成対向ネットワーク(GAN)であり,奥行き画像中の剛体物体の同一事例を分割する。
InSeGANは最先端のパフォーマンスを実現し、多くの場合、多くのマージンで先行手法を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:18:40 GMT)
Task-Oriented Dialogue System as Natural Language Generation [29.8] 本稿では,タスク指向対話システムを純粋に自然言語生成タスクとして定式化する。
この方法は、デレシカル化トークンの除去によって引き起こされる対話エンティティの不整合に悩まされる。
我々は,軽量アダプタとCopyNetモジュールをGPT-2に組み込んだ新しいGPT-Adapter-CopyNetネットワークを設計し,性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 08:36:42 GMT)
DepthTrack : Unveiling the Power of RGBD Tracking [29.5] この作業では、新しいRGBDトラッキングデータセットであるDepth-Trackが導入されている。
既存の最大データセットの2倍のシーケンス(200)とシーンタイプ(40)を持つ。
シーケンスの平均長(1473)、変形可能なオブジェクト数(16)、追跡属性数(15)が増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:42:38 GMT)
Super-Resolution Appearance Transfer for 4D Human Performances [29.4] 多視点ビデオからの4D再構成における一般的な問題は、キャプチャーされた動的テクスチャの外観の品質である。
静的な高解像度の外観キャプチャ・リグから超高解像度の外観伝達による解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 10:53:11 GMT)
Attention-based Multi-Reference Learning for Image Super-Resolution [29.4] 本稿では,新しいアテンションに基づくマルチ参照超解像ネットワークを提案する。
類似したテクスチャを複数の参照画像から超解像出力に適応的に転送する。
最先端の参照超解像法よりも性能が大幅に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 09:12:26 GMT)
Backdoor Attacks on Pre-trained Models by Layerwise Weight Poisoning [27.4] 事前訓練された重量は、特定のトリガーで有害に毒を盛ることがある。
微調整されたモデルは事前に定義されたラベルを予測し、セキュリティ上の脅威を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:47:37 GMT)
Dynamic Sliding Window for Meeting Summarization [25.8] 代表コーパス上での会議記録の言語的特徴を分析し,要約を含む文が会議議題と相関していることを確認した。
そこで本研究では,会議要約のための動的スライディングウインドウ戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 05:39:48 GMT)
Scheduled Sampling Based on Decoding Steps for Neural Machine
Translation [25.4] 提案手法では,復号化ステップに基づくサンプリング手法を提案し,復号化ステップの増大に伴い,予測トークンの選択可能性を高める。
提案手法は,3つの大規模WMTタスクにおいて,トランスフォーマーベースラインとバニラスケジュールサンプリングを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 06:21:16 GMT)
Learning to Synthesize Programs as Interpretable and Generalizable
Policies [25.3] 本稿では,プログラムの合成を学習するフレームワークについて述べる。
実験の結果,提案フレームワークは,タスク解決プログラムを確実に合成するだけでなく,DRLやプログラム合成ベースラインよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 07:03:06 GMT)
Protect, Show, Attend and Tell: Empowering Image Captioning Models with
Ownership Protection [24.5] 本稿では,現在の電子透かしフレームワークが画像キャプション作業を保護するには不十分であることを実証する。
本稿では,リカレントニューラルネットワークの隠れメモリ状態に2つの異なる埋め込み方式を提案する。
我々の知る限りでは、画像キャプションタスクの所有権保護を最初に提案する作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 09:36:59 GMT)
A Generative Approach for Mitigating Structural Biases in Natural
Language Inference [24.4] 本研究では、NLIタスクを生成タスクとして再構成し、モデルが入力とラベルのバイアス付きサブセットに条件付けされるようにする。
このアプローチは大量のバイアスに対して非常に堅牢であることを示す。
生成モデルは訓練が困難であり、識別ベースラインよりも一般的にはパフォーマンスが悪くなっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:59:45 GMT)
Generalizable Model-agnostic Semantic Segmentation via Target-specific
Normalization [24.1] 一般化可能なセマンティックセグメンテーションタスクのための新しいドメイン一般化フレームワークを提案する。
モデルに依存しない学習を利用してドメインシフト問題をシミュレートする。
観測対象領域と観測対象領域間のデータ分散の相違を考慮し、目標固有正規化方式を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 06:43:50 GMT)
Differentiable Prompt Makes Pre-trained Language Models Better Few-shot
Learners [23.2] 本研究は,differiAble pRompT (DART) という新規で効率的なアプローチを提案する。
小さな言語モデルを、素早いエンジニアリングなしで、より優れた数ショットの学習者に変換することができる。
標準NLPタスクの包括的な評価は、提案手法がより優れた数ショット性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 04:25:51 GMT)
Reasoning Visual Dialog with Sparse Graph Learning and Knowledge
Transfer [22.8] グラフ構造学習タスクとして視覚対話を定式化するためのスパースグラフ学習(SGL)手法を提案する。
次に,教師モデルから回答予測を抽出し,擬似ラベルとして利用する知識伝達(KT)手法を提案する。
提案手法は,ベースライン手法と比較して推論能力を大幅に向上させ,VisDial v1.0データセットの最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 01:14:37 GMT)
Effective Sequence-to-Sequence Dialogue State Tracking [22.6] 事前学習対象の選択は、状態追跡品質に有意な違いをもたらすことを示す。
また、状態追跡モデルに対して、テキスト要約のための予測に基づく事前学習目的であるPegasusについても検討する。
その結果,対話状態の追跡には,遠隔要約タスクの事前学習が驚くほど有効であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:27:59 GMT)
Structure-Aware Hard Negative Mining for Heterogeneous Graph Contrastive
Learning [21.7] 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるコントラスト学習(CL)について検討する。
まず、メタパスとネットワークスキーマに基づいて複数のセマンティックビューを生成します。
次に、異なるセマンティックビューに対応するノードの埋め込み(陽性)を押して、他の埋め込み(負)を引き離します。
複雑なグラフ構造とGNNの滑らかな性質を考慮し,構造を考慮した強負のマイニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:44:49 GMT)
Using a one dimensional parabolic model of the full-batch loss to
estimate learning rates during training [21.4] 本研究は,複数のミニバッチ上で推定されるパラボラを用いて全バッチ損失を近似する線探索手法を導入する。
実験では,SGDを一定間隔の学習スケジュールで調整し,そのほとんどはSGDよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:36:23 GMT)
Like Article, Like Audience: Enforcing Multimodal Correlations for
Disinformation Detection [20.4] ユーザ生成コンテンツとユーザ共有コンテンツの相関を利用して、オンラインニュース記事の偽情報を検出する。
偽情報検出のためのマルチモーダル学習アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:50:16 GMT)
Contrastive Domain Adaptation for Question Answering using Limited Text
Corpora [20.1] 本稿では,QAに対するコントラッシブ・ドメイン適応という,ドメイン適応のための新しいフレームワークを提案する。
特に、CAQAは、質問生成とドメイン不変学習の技法を組み合わせて、限られたテキストコーパスでドメイン外質問に答える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:05:55 GMT)
Fast Multi-label Learning [19.1] 本研究の目的は、複雑なトレーニングプロセスなしで競争性能を達成できる、証明可能な保証付き簡易な方法を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 01:07:42 GMT)
A Subsampling Based Method for Causal Discovery on Discrete Data [18.4] 本研究では,原因発生方式とメカニズムの独立性をテストするためのサブサンプリング方式を提案する。
我々の手法は、離散データと分類データの両方で機能し、データ上の機能的モデルを含まないため、より柔軟なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:11:58 GMT)
Max-Utility Based Arm Selection Strategy For Sequential Query
Recommendations [17.0] オンライン情報収集や探索分析のようなクローズドループ対話型学習環境におけるクエリレコメンデーション問題について考察する。
この問題は、数え切れないほど多くの腕を持つマルチアーマッド・バンド(MAB)フレームワークを使って、自然にモデル化することができる。
このような選択戦略がしばしば高い累積的後悔をもたらすことを示し、この結果から、武器の最大有効性に基づく選択戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 13:03:30 GMT)
How Does Adversarial Fine-Tuning Benefit BERT? [16.6] 敵の訓練は、機械学習における敵の攻撃を防御する最も信頼できる方法の1つである。
逆向きに微調整されたモデルはBERTの言語モデリング行動に忠実であり、語順に敏感であることを示す。
分析の結果,バニラ微調整は文表現を単純化し,単語のラベル表示に重きを置いていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 03:39:06 GMT)
When Retriever-Reader Meets Scenario-Based Multiple-Choice Questions [15.5] そこで本研究では,単語重み付け機構を用いて関連ラベルのみを暗黙的に管理する,QAVESと呼ばれる共同レトリバー・リーダーモデルを提案する。
QAVESは3つのSQAデータセットにおいて、複数の質問に対する強いベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:32:04 GMT)
WarpDrive: Extremely Fast End-to-End Deep Multi-Agent Reinforcement
Learning on a GPU [15.3] 我々は、単一のGPU上でエンドツーエンドのマルチエージェントRLを実装する、柔軟で軽量で使いやすいオープンソースのRLフレームワークであるWarpDriveを紹介します。
我々の設計ではシミュレーションとエージェントを並列に実行し、GPU上に1つのシミュレーションデータストアを配置して安全に更新する。
WarpDriveは、ベンチマークTagシミュレーションにおいて、2000の環境と1000のエージェント(CPU実装と比べて少なくとも100倍高いスループット)で290万の環境ステップ/秒を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:59:27 GMT)
Detecting Mitosis against Domain Shift using a Fused Detector and Deep
Ensemble Classification Model for MIDOG Challenge [15.0] 本研究では,検出器と深層アンサンブル分類モデルを融合させることにより,2段階のミトティック図形検出フレームワークを提案する。
H&E画像における色変化の影響を軽減するため、染色正規化とデータ拡張の両方を利用する。
提案モデルでは,MIDOGチャレンジでリリースした予備テストセットに対して0.7550のF1スコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:10:26 GMT)
Realistic Hands: A Hybrid Model for 3D Hand Reconstruction [14.9] RGB画像から3Dハンドメッシュを強く推定することは、非常に望ましい課題である。
従来の方法は一般的にパラメトリックな3Dハンドモデルを使用するか、モデルフリーアプローチに従う。
本稿では,ディープニューラルネットワークとディファレンシャルレンダリングに基づく最適化を併用したハイブリッドアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:40:49 GMT)
Iterative Filter Adaptive Network for Single Image Defocus Deblurring [14.6] 単一画像のデフォーカスを損なう新しいエンドツーエンドの学習手法を提案する。
提案手法は,空間的に異なるぼかしを扱うために特別に設計された,新しいIterative Filter Adaptive Network (IFAN) を備える。
提案手法は,実世界の画像に対して,定量的かつ質的に,最先端の性能を達成することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 04:27:07 GMT)
Half-Space and Box Constraints as NUV Priors: First Results [14.0] 未知の分散(NUV)を持つ正規人は、多くの有用な先行を表現できる。
最近、バイナリ(およびMレベル)のNUV表現が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 18:42:55 GMT)
S4-Crowd: Semi-Supervised Learning with Self-Supervised Regularisation
for Crowd Counting [13.4] 本研究では,ラベル付きデータとラベル付きデータを併用したセミ教師付き学習フレームワークS4-Crowdを提案する。
教師なし経路では,2つの自己監督的損失が,スケールや照明などの群集の変動をシミュレートするために提案された。
また, 2次統計を抽出することにより, 差別的な集団情報を保存できる群集駆動リカレントユニットGated-Crowd-Recurrent-Unit (GCRU) を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:51:00 GMT)
Uniform Consistency in Nonparametric Mixture Models [12.4] 非パラメトリック混合モデルと混合回帰モデルにおける一様整合性について検討する。
混合回帰の場合、回帰関数の$L1$収束を証明し、成分回帰関数を任意に交わすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:53:52 GMT)
Deep Learning of Transferable MIMO Channel Modes for 6G V2X
Communications [12.4] Algebraic Low-rank(LR)チャネル推定は時空チャネルの空間性を利用する。
LRは車両の地理的位置と、各位置に数十から数百の訓練車両の航路を必要とする。
本研究では,提案モデルが参照シナリオに基づいて訓練され,都市環境に効果的に移行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 13:38:33 GMT)
MergeBERT: Program Merge Conflict Resolution via Neural Transformers [11.5] マージコンフリクトは、プルリクエストと継続的インテグレーションパイプラインを数時間から数日にわたって停止させる可能性がある。
本稿ではトークンレベルの3方向差分とトランスフォーマーモデルに基づく新しいニューラルプログラムマージフレームワークであるMergeBERTを紹介する。
我々のモデルは,64～69%のマージ分解能合成を達成し,既存の構造化およびニューラルプログラムマージツールよりも約2倍の性能向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 21:37:53 GMT)
Simultaneous Nuclear Instance and Layer Segmentation in Oral Epithelial
Dysplasia [11.4] HoVer-Net+は、OEDケースからH&E染色スライディングスライドにおいて、核と(内部の)上皮層を同時に分割(分類)するディープラーニングフレームワークである。
提案手法は,各タスクに対する従来のSOTA手法と比較して,コストを伴わずに,両タスクにおけるSOTA(State-of-the-art)性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 15:02:39 GMT)
Robust Retrieval Augmented Generation for Zero-shot Slot Filling [11.3] 本稿では,ゼロショットスロットフィリングに対する新しいアプローチを提案する。この手法は,高密度経路の検索を強陰性で拡張し,拡張生成モデル検索のための堅牢なトレーニング手順を提案する。
提案モデルでは,T-RExおよびzsREスロット充填データセットの大幅な改善,経路検索とスロット値生成の改善,KILTリーダーボードの上位1位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 15:51:27 GMT)
Plan-then-Generate: Controlled Data-to-Text Generation via Planning [11.1] ニューラルデータ-テキストモデルの制御性を改善するために,新しいプラン-then-Generate(PlanGen)フレームワークを提案する。
本モデルでは,生成した出力の文内構造と文間構造の両方を制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 10:53:32 GMT)
Proceedings of KDD 2021 Workshop on Data-driven Humanitarian Mapping:
Harnessing Human-Machine Intelligence for High-Stake Public Policy and
Resilience Planning [10.8] 人道的課題は、世界中の脆弱なコミュニティに不当に影響を及ぼす。
こうした危機が拡大しているにもかかわらず、公正な公共政策決定を科学的に伝えるためのデータサイエンス研究の顕著な曖昧さは依然として残っている。
このギャップを埋めるためのデータ駆動型人道マッピング研究プログラムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 22:41:14 GMT)
Evaluating the Robustness of Off-Policy Evaluation [10.8] Off-policy Evaluation (OPE)は、オフラインログデータのみを活用する仮説的ポリシーの性能を評価する。
オンラインインタラクションが高利得と高価な設定を含むアプリケーションでは特に有用である。
我々は,OPE推定器のロバスト性を評価する実験手法であるIEOE(Interpretable Evaluation for Offline Evaluation)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 09:33:13 GMT)
Physics-Incorporated Convolutional Recurrent Neural Networks for Source
Identification and Forecasting of Dynamical Systems [10.7] 本稿では,数値物理学に基づくモデルと深層学習を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。
我々は、我々のモデルであるPhICNetを、S時間進化を予測するためのエンドツーエンドのトレーニングが可能な畳み込みリカレントニューラルネットワーク(RNN)として定式化する。
実験結果から,提案モデルが比較的長期間にわたって力学を予測し,情報源も同定できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 03:03:46 GMT)
A Novel Dataset for Keypoint Detection of quadruped Animals from Images [9.8] AwA Poseは、画像から四足動物をキーポイントで検出するための新しいデータセットである。
我々は、異なるキーポイント検出タスクのための最先端のディープラーニングモデルでデータセットをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:40:09 GMT)
Automatic Rule Generation for Time Expression Normalization [9.8] 本稿では,専門家の介入なしにトレーニングデータから正規化ルールを自動生成するARTimeという新しい手法を提案する。
具体的には、ARTimeは注釈付きデータから可能な操作シーケンスを自動的にキャプチャし、共通表面形式を持つ時間式上で正規化ルールを生成する。
実験の結果, ARTime は Tweets ベンチマークの SOTA メソッドをはるかに上回り,TempEval-3 ベンチマークの既存の専門家によるルール手法と競合する結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 07:44:38 GMT)
Distilling the Knowledge of Large-scale Generative Models into Retrieval
Models for Efficient Open-domain Conversation [9.3] 本稿では,大規模生成モデルの対話能力を活用しながら,検索モデルの効率を向上するG2Rという新たな学習手法を提案する。
データレベルG2Rは、大規模生成モデルによって生成された追加応答で対話データセットを増強し、モデルレベルG2Rは、生成モデルによって評価された応答品質スコアを検索モデルのスコアに転送する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 04:35:12 GMT)
Multistage Pruning of CNN Based ECG Classifiers for Edge Devices [9.2] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくディープラーニングは、ECGの異常なビートを検出するのに成功している。
既存のCNNモデルの計算複雑性は、低消費電力エッジデバイスに実装することを禁止している。
本稿では,CNNモデルの複雑性を低減し,性能を損なうことなく,新たなマルチステージプルーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:51:15 GMT)
Enjoy the Salience: Towards Better Transformer-based Faithful
Explanations with Word Salience [9.1] 本研究では,TextRankを用いて抽出した有能な情報に近づき,訓練中に多頭部注意機構を誘導する補助的損失関数を提案する。
5つのデータセットにわたる説明の忠実性の実験は、SaLossでトレーニングされたモデルが一貫してより忠実な説明を提供することを示している。
さらに、下流タスクにおいて、後者がより高い予測性能をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 11:21:30 GMT)
Learning Optimal Prescriptive Trees from Observational Data [9.1] 観察データから最適規範木(二分木という形でパーソナライズされた待遇方針)を適度な深さで学習する問題を考察する。
混合整数最適化(MIO)技術を用いて最適規範木を学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 05:38:36 GMT)
Position-based Hash Embeddings For Scaling Graph Neural Networks [8.9] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノードのエゴネットワークのトポロジとエゴネットワークのノードの特徴を考慮したノード表現を演算する。
ノードが高品質な機能を持っていない場合、GNNはノードの埋め込みを計算するために埋め込み層を学び、それらを入力機能として使用する。
この埋め込みレイヤに関連するメモリを削減するため、NLPやレコメンダシステムのようなアプリケーションで一般的に使用されるハッシュベースのアプローチが利用可能である。
本稿では,グラフ内のノードの位置を利用して,必要なメモリを大幅に削減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 22:42:25 GMT)
Designing Rotationally Invariant Neural Networks from PDEs and
Variational Methods [8.7] 拡散モデルと変動モデルが回転不変性をどのように達成し、これらのアイデアをニューラルネットワークに転送するかを検討する。
本稿では,複数の指向フィルタからの情報を組み合わせることで,ネットワークチャネルを結合するアクティベーション機能を提案する。
本研究は,拡散モデルと変分モデルを数学的に精細なネットワークアーキテクチャに変換し,モデルベースCNN設計のための新しい概念を提供するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:34:40 GMT)
Three-Body Scattering Hypervolume of Particles with Unequal Masses [8.4] 衝突エネルギーゼロで任意の質量比を持つ3粒子の衝突を分析する。
2008年、同一ボソンに対して初めて定義された3体散乱超体積$D$を一般化する。
2体散乱長を持つ2成分ボースガスの特性を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 13:56:59 GMT)
Query-Focused Extractive Summarisation for Finding Ideal Answers to
Biomedical and COVID-19 Questions [7.7] マカリー大学はBioASQ Synergy TaskとBioASQ9b Phase Bに参加した。
我々は,BioASQ8bのトレーニングデータセットを用いて,問合せに着目した要約システムを用いた。
システムによって回収された文書やスニペットの質が低かったことを踏まえ,回答の質は適度に良好であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 01:31:39 GMT)
srMO-BO-3GP: A sequential regularized multi-objective constrained
Bayesian optimization for design applications [7.6] 逐次設定でMO最適化問題を解くために, srMO-BO-3GP と呼ばれる新しい多目的拡張(MO)を提案する。
提案手法は,いくつかの数値ベンチマーク関数と,フリップチップパッケージ設計のための熱力学的有限要素モデルを用いて実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:37:43 GMT)
One-shot domain adaptation for semantic face editing of real world
images using StyleALAE [7.5] styleALAEは遅延空間ベースのオートエンコーダで、高品質のフォトリアリスティック画像を生成することができる。
我々の研究は、再構成された画像の同一性が与えられた入力画像と同じであることを保証します。
さらに、事前訓練されたスタイルALAEモデルの潜在空間を用いて、再構成画像に対する意味的な修正を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:32:18 GMT)
AIP: Adversarial Iterative Pruning Based on Knowledge Transfer for
Convolutional Neural Networks [7.1] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)には、かなりの計算コストがかかる。
現在のプルーニング法ではCNNを少ない性能低下で圧縮することができるが、プルーニング比が大きくなると精度の低下がより深刻になる。
本稿では,知識伝達に基づくCNNのための新しい逆反復刈取法(AIP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 02:38:36 GMT)
Quantized convolutional neural networks through the lens of partial
differential equations [6.9] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の量子化は、CNNの展開に伴う計算負担を軽減するための一般的なアプローチである。
本研究では、PDEに基づく視点と分析を用いて、量子化されたCNNを改善する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 22:18:52 GMT)
GRP-FED: Addressing Client Imbalance in Federated Learning via
Global-Regularized Personalization [6.6] 本稿では,データ不均衡問題に対処するため,Global-Regularized Personalization (GRP-FED)を提案する。
適応アグリゲーションでは、グローバルモデルは複数のクライアントを公平に扱い、グローバルな長期的問題を緩和する。
我々のGRP-FEDは,グローバルシナリオとローカルシナリオの両方で改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:09:04 GMT)
Hierarchically Decoupled Spatial-Temporal Contrast for Self-supervised
Video Representation Learning [6.5] a) 学習対象を2つの対照的なサブタスクに分解し、空間的特徴と時間的特徴を強調し、(b) 階層的にそれを実行し、マルチスケールな理解を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 20:46:37 GMT)
Module-Power Prediction from PL Measurements using Deep Learning [6.5] 我々は,PL画像から平均絶対誤差(MAE)が4.4%または11.7WPのモジュールパワーを予測するために,深部畳み込みニューラルネットワークを適用した。
トレーニングされたネットワークの埋め込みから計算した回帰写像を用いて、局所的な電力損失を計算することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 06:43:03 GMT)
AraT5: Text-to-Text Transformers for Arabic Language Understanding and
Generation [6.0] アラビア語生成のための新しいベンチマーク(ARGEN)を導入する。
アラビア語固有のテキスト・トゥ・テキスト・トランスフォーマーベースの3つのモデルを事前学習し、2つのベンチマークで評価する。
我々の新しいモデルはmT5よりも大幅に優れており、アラビア語の理解に基づいて現在最先端のアラビア語 BERT ベースのモデルである MARBERT よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 02:02:10 GMT)
Automatic non-invasive Cough Detection based on Accelerometer and Audio
Signals [6.0] 本稿では,加速度計と音声信号の両方に基づいて,自動的非侵襲的コークス検出手法を提案する。
加速度信号は、その統合加速度計を使用して、患者のベッドにしっかりと取り付けられたスマートフォンによって捕捉される。
結核クリニックの成人男性14名を対象に, 約6000頭, 68000頭, 約6000頭, 約68000頭について, 同時捕捉加速度と音声信号を含む手動注釈データセットを作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 22:44:56 GMT)
Improving Multimodal fusion via Mutual Dependency Maximisation [5.7] マルチモーダル・感情分析は研究のトレンドとなっている分野であり、マルチモーダル・フュージョンは最も活発なトピックの1つである。
本研究では,未探索の罰則を調査し,モダリティ間の依存性を測定するための新たな目的セットを提案する。
我々は、我々の新しい罰則が様々な最先端モデルに対して一貫した改善(正確性で最大4.3ドル)をもたらすことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 06:26:26 GMT)
The emojification of sentiment on social media: Collection and analysis
of a longitudinal Twitter sentiment dataset [5.5] TM-Sentiは、Twitterの感情データセットを大規模に管理し、ツイート数は1億1400万を超えている。
我々は,大規模なエモティコンと絵文字に基づくラベル付き感情分析データセットを組み立てるための方法論を記述し,評価する。
私たちの分析では絵文字のエモティコンへの利用の増加など、興味深い時間的変化が強調されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:54:46 GMT)
Fast binomial-code holonomic quantum computation with ultrastrong
light-matter coupling [5.5] 空洞共振器に超強結合された人工原子からなるシステムにおいて,ボソニック二項符号非線形ホロノミック量子計算のためのプロトコルを提案する。
我々のプロトコルでは、フォック状態の重畳によって形成される二項符号は、量子計算における誤りを正すために物理資源を大幅に節約することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:14:22 GMT)
Phy-Q: A Benchmark for Physical Reasoning [5.5] エージェントが物理的シナリオを推論し、それに応じてアクションを取る必要がある新しいベンチマークを提案する。
幼児期に獲得した身体的知識と、ロボットが現実世界で操作するために必要な能力に触発されて、我々は15の不可欠な物理的シナリオを特定した。
各シナリオに対して、さまざまな異なるタスクテンプレートを作成し、同じシナリオ内のすべてのタスクテンプレートを、1つの特定の物理ルールを使用することで解決できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 09:11:27 GMT)
Nanoscale spin detection of copper ions using double electron-electron
resonance at room temperature [5.3] 室温および低磁場下でのダイヤモンド中の単一スピンの二重電子電子共鳴による銅(Cu$2+$)イオンのナノスケールスピン検出と電子常磁性共鳴(EPR)スペクトルを報告する。
ポリリジンに溶解した銅塩化物分子の線幅$sim 2-3$ MHzで、予期せぬ細いEDP共鳴を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 19:19:47 GMT)
ScatSimCLR: self-supervised contrastive learning with pretext task
regularization for small-scale datasets [5.2] データの複数ビュー間の対照的な損失に基づく小規模データセットに対する自己教師型学習の課題について考察する。
同じ分類精度を維持しつつ,システム全体のパラメータ数やビュー数を大幅に削減できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 15:58:45 GMT)
DoGR: Disaggregated Gaussian Regression for Reproducible Analysis of
Heterogeneous Data [4.7] データを重なり合うクラスタ(分散)に分割し,その内の動作をモデル化することで,潜在的共同設立者を検出するDoGRを導入する(回帰)。
実世界のデータに適用すると,本手法は有意義なクラスタとその特徴的行動を発見し,グループ差と関心の帰結に対する影響について考察する。
我々のフレームワークは、潜伏した共同創設者を考慮し、ノイズの多い異種データの探索分析を促進し、新しいデータにもっと一般化した予測モデルを学ぶのに利用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 01:58:23 GMT)
Occlusion-Aware Search for Object Retrieval in Clutter [4.7] 乱雑な棚から対象物を回収する操作タスクに対処する。
対象物が隠された場合、ロボットはそれを回収するために溝を探索しなければならない。
クローズドループにおけるオクルージョン認識動作を生成するためのデータ駆動型ハイブリッドプランナを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:28:07 GMT)
Dead Pixel Test Using Effective Receptive Field [4.7] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の2つの逆直観的挙動について論じる。
受信フィールドのサイズを評価し,出力に寄与する画素について検討する。
出力にはほとんど寄与しない部分的なデッド状態にピクセルが存在することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 01:42:47 GMT)
Bio-inspired robot perception coupled with robot-modeled human
perception [4.5] 私の目指す研究目標は、人間のような方法で人間と対話できる知覚能力を持つロボットを提供することです。
私は人間の視覚システムの原理を使って新しいコンピュータビジョンアルゴリズムを開発します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 22:22:55 GMT)
Communication-Computation Efficient Device-Edge Co-Inference via AutoML [4.1] デバイスエッジのコ推論は、リソース制約のあるモバイルデバイスとエッジサーバの間のディープニューラルネットワークを分割する。
オンデバイスモデルスパーシリティレベルと中間特徴圧縮比は、ワークロードと通信オーバーヘッドに直接的な影響を与える。
深部強化学習(DRL)に基づく新しい自動機械学習(AutoML)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 15:13:59 GMT)
End-to-End Monocular Vanishing Point Detection Exploiting Lane
Annotations [4.0] バニシングポイント(VP)は、様々なコンピュータビジョンタスクにおいて重要な役割を果たす。
カメラが車に装着されている場合、外部カメラパラメーターを手動で取得することはコストがかかる。
本稿では,シンプルだが効果的な終端点検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 09:23:33 GMT)
Morphence: Moving Target Defense Against Adversarial Examples [3.8] モフレンス(英: Morphence)は、モデルを敵の例に対して動くターゲットにすることで、防御的景観を変えるアプローチである。
Morphenceはベースモデルから生成されたモデルのプールを、予測クエリに応答するときに十分なランダム性をもたらす方法で展開する。
あらゆるケースにおいて、モルフェンスは、強力なホワイトボックス攻撃に直面した場合でも、そのように遠くの効果的な防御、敵の訓練を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:18:15 GMT)
EG-Booster: Explanation-Guided Booster of ML Evasion Attacks [3.8] 本稿では,説明可能なMLの手法を活用して,敵対的事例作成をガイドするEG-Boosterという新しい手法を提案する。
EG-Boosterはアーキテクチャや脅威モデルをモデル化しておらず、以前文献で使われていた様々な距離メトリクスをサポートする。
以上の結果から,EG-Boosterは回避率を著しく向上し,摂動回数の減少が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 15:36:16 GMT)
Asymptotically Consistent Measures of General Quantum Resources:
Discord, Non-Markovianity, and Non-Gaussianity [3.8] 本稿では,資源変換率に反することなく資源を定量化する資源測定の代替公理を確立する。
その結果、様々な量子次元特性の定量的解析には、一貫した資源測定が広く適用可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 21:16:05 GMT)
GFINNs: GENERIC Formalism Informed Neural Networks for Deterministic and
Stochastic Dynamical Systems [3.6] 本稿では,ジェネリックフォーマリズムの対称縮退条件に従うGFINN(ジェネリックフォーマリズム情報ニューラルネットワーク)を提案する。
GFINNは2つのモジュールから構成され、それぞれが2つのコンポーネントを含む。我々は、アーキテクチャが要求条件を満たすように設計されたニューラルネットワークを用いて、各コンポーネントをモデル化する。
熱と体積を交換するガス容器,熱弾性二重振り子,ランゲヴィン力学の3つのシミュレーション問題において,GFINNの性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 22:01:33 GMT)
Chi-square Loss for Softmax: an Echo of Neural Network Structure [3.1] クロスエントロピーを用いたソフトマックスは、2つの離散分布列(予測と真のラベル)の類似性を評価する分類において広く用いられている。
カイ二乗検定にインスパイアされた我々は,ソフトマックスでも機能するカイ二乗検定という新たな損失関数を設計した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 13:28:25 GMT)
Structured Prediction in NLP -- A survey [2.9] 本調査は、構造化予測における主要な技術とそのNLP領域への応用について概説する。
また、構造予測におけるエネルギーベースおよび注意ベースの手法についても深く研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 07:01:09 GMT)
Bubblewrap: Online tiling and real-time flow prediction on neural
manifolds [2.6] 本稿では, 高速で安定な次元減少と, 結果のニューラル多様体のソフトタイリングを結合する手法を提案する。
得られたモデルはキロヘルツのデータレートでトレーニングでき、数分で神経力学の正確な近似を生成し、ミリ秒以下の時間スケールで予測を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:01:45 GMT)
mMARCO: A Multilingual Version of MS MARCO Passage Ranking Dataset [2.6] 機械翻訳を用いて作成した8言語からなるMS MARCOランキングデータセットの多言語版であるmMARCOを提案する。
実験結果から,翻訳データセットに微調整された多言語モデルの方が,原英語版のみに微調整されたモデルよりも優れた効果が得られた。
蒸留した多言語再発酵剤は,5.4倍のパラメータを持つ非蒸留モデルと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:53:37 GMT)
When are Deep Networks really better than Random Forests at small sample
sizes? [2.6] ランダム・フォレスト(RF)とディープ・ネットワーク(DN)は、現在の科学文献で最も人気のある機械学習手法である。
それぞれのアプローチが優れている条件と領域をさらに探求し、確立したいと考えています。
私たちの焦点は、少なくとも1万のサンプルを持つデータセットに焦点を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 06:33:17 GMT)
ThresholdNet: Pruning Tool for Densely Connected Convolutional Networks [2.3] メモリのしきい値電圧の原理に言及した新しいタイプのプルーニングツール「しきい値」を導入する。
この手法は、異なる深さのブロックを異なる方法で接続し、メモリ使用量を減らすために使用される。
実験によると、HarDNetはDenseNetの2倍の速さで、ThresholdNetはHarDNetよりも10%速く、エラー率は10%低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 22:02:22 GMT)
Rapidly and accurately estimating brain strain and strain rate across
head impact types with transfer learning and data fusion [2.2] 脳のひずみとひずみ速度は頭部の損傷による外傷性脳損傷(TBI)を予測するのに有効である。
FEMは計算にかなりの計算時間を必要とし、リアルタイムのTBIリスク監視への応用を制限する。
機械学習ヘッドモデル(MLHM)を開発し、トレーニング/テストデータセットが異なるヘッドインパクトタイプから得られた場合、モデルの精度が低下することが判明した。
MLHMを13,623個の頭部衝撃、アメリカンフットボール、混成格闘技、カークラッシュで訓練し、シミュレーションのみまたはフィールド上の衝撃でトレーニングされたモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 01:45:20 GMT)
Scalable and Modular Robustness Analysis of Deep Neural Networks [2.2] 本稿では,ネットワークをブロックに分割し,各ブロックについて解析を行うことにより,ニューラルネットワークのモジュラー解析を提案する。
我々は、最先端アナライザDeepPolyのCPU変換のコンテキストでメソッドをインスタンス化する。
実験結果から,提案手法はDeepPolyと同等の精度が得られるが,高速に動作し,計算資源の削減を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 11:47:42 GMT)
Clustering of Pain Dynamics in Sickle Cell Disease from Sparse, Uneven
Samples [2.1] スペクトルクラスタリングに適用可能なデータアライメントの4つの手法を提案し,評価する。
不規則にサンプリングされたスパースデータセットを整列させる異なる手法が、クラスタの最適な数に繋がることを発見した。
1)急性痛を伴う低痛群,(2)中等度な平均痛を呈する群,(3)持続性高痛を呈する群,である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:43:57 GMT)
Estimation of Air Pollution with Remote Sensing Data: Revealing
Greenhouse Gas Emissions from Space [2.0] 地上レベルの大気汚染の既存のモデルは、しばしば局所的に制限され、時間的に静的な土地利用データセットに依存している。
本研究は,世界規模で利用でき,頻繁に更新されるリモートセンシングデータにのみ依存する環境大気汚染の予測のための深層学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:58:04 GMT)
Automatic labelling of urban point clouds using data fusion [1.8] 本稿では,都市部における街路点雲の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ラベル付きデータセットを半自動生成する手法について述べる。
我々は、標高データや大規模地形図などの公開データソースを用いたデータ融合技術を用いて、ポイントクラウドの一部を自動的にラベル付けする。
これにより、ディープセマンティックセグメンテーションモデルをトレーニングするのに十分なラベル付きデータセットを作成するのに必要な時間が大幅に制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 11:14:22 GMT)
Temporal Deep Learning Architecture for Prediction of COVID-19 Cases in
India [1.8] 最近、新型コロナウイルスの拡散のダイナミックな傾向を理解するために、新しい機械学習アプローチが使用されている。
我々は、バニラLSTM、積み重ねLSTM、ED-LSTM、Bi-LSTM、CNN、ハイブリッドCNN+LSTMモデルという、繰り返しおよび畳み込みニューラルネットワークモデルを設計した。
その結果,積み重ね型LSTMとハイブリッド型CNN+LSTMは,他のモデルと比較して高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 13:28:51 GMT)
Mobility Data Analysis and Applications: A mid-year 2021 Survey [1.7] 新型コロナウイルスのパンデミックの流行のダイナミクスを理解するためのモビリティデータの解析とその応用について概説する。
我々は、より広い人口にリーチを広げるために、モビリティデータを分析するためのプライバシー保護ソリューションについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 20:06:47 GMT)
Sequential changepoint detection in classification data under label
shift [1.7] 逐次保存・ラベルなし分類データにおける分布変化を検出することの問題点を考察する。
シミュレーションでは,このラベルシフト設定において,本手法が他の検出手順より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:50:54 GMT)
SemIE: Semantically-aware Image Extrapolation [1.6] 画像外挿を行うための意味的に認識可能な新しいパラダイムを提案する。
提案手法は (i) 既に存在するオブジェクトを拡張することに焦点を当て、 (ii) コンテキストに基づいて拡張された領域に新しいオブジェクトを追加することに焦点を当てている。
我々はCityscapesとADE20K-bedroomデータセットの実験を行い、FIDとオブジェクト共起統計における類似性の観点から、本手法がすべてのベースラインより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 09:31:27 GMT)
DeepTaskAPT: Insider APT detection using Task-tree based Deep Learning [1.5] 本稿では,タスク列に基づくベースラインモデルを構築するための,異種タスクツリーに基づくディープラーニング手法を提案する。
DeepTaskAPTは、シーケンシャルなログエントリに直接モデルを適用するのではなく、プロセスツリーベースのタスク生成メソッドを適用します。
知る限りでは、これは最近導入されたOPTCデータセットをサイバー脅威検出に使用するための最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:22:34 GMT)
The Second International Verification of Neural Networks Competition
(VNN-COMP 2021): Summary and Results [1.5] 本報告では,第2回国際ニューラルネットワークコンペティション(VNN-COMP 2021)を要約する。
競争の目標は、ニューラルネットワークの検証における最先端の手法の客観的比較を提供することである。
このレポートでは、このコンペティションから学んだルール、ベンチマーク、参加ツール、結果、教訓を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 01:29:56 GMT)
Explaining Classes through Word Attribution [1.4] 本稿では,ディープラーニングモデルと統合グラディエンツ特徴帰属手法を用いた授業記述手法を提案する。
我々は、XML-Rモデルとコーパス・オブ・オンライン・レジスタ・オブ・イングリッシュ(CORE)を用いたWebレジスタ(ジェネラル)分類のアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 07:22:29 GMT)
Quantum Fisher Information Bounds on Precision Limits of Circular
Dichroism [1.3] 円二色性(英: Circular dichroism、CD)は、光学的にキラルな分子、特に生体分子の研究に広く用いられている技術である。
光の様々な入力量子状態に対する円二色率と光回転分散の精度推定のための量子フィッシャー情報行列(QFIM)を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:52:15 GMT)
Aligning Hotel Embeddings using Domain Adaptation for Next-Item
Recommendation [1.2] 本稿では,異なるブランドのホテル埋め込みをドメイン適応により整列する正規化手法を提案する。
2つのブランドのクリックセッションを用いた次報知予測の課題に関する結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 13:29:07 GMT)
Knowledge-Grounded Dialogue with Reward-Driven Knowledge Selection [1.2] Knoformerは強化学習に基づく対話応答生成モデルである。
知識プールから1つ以上の関連する知識を自動的に選択することができ、トレーニング中に知識ラベルを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 08:53:08 GMT)
SMAC-Seg: LiDAR Panoptic Segmentation via Sparse Multi-directional
Attention Clustering [1.1] 学習可能なスパースな多方向アテンションクラスタリングを複数スケールのフォアグラウンドインスタンスに提示する。
SMAC-Segはリアルタイムクラスタリングベースのアプローチであり、インスタンスをセグメント化する複雑な提案ネットワークを取り除く。
実験の結果,SMAC-Segはリアルタイムにデプロイ可能なネットワークにおいて,最先端の性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 02:25:01 GMT)
DLPFS: The Data Leakage Prevention FileSystem [1.1] ヒューマンエラーによるデータ漏洩は、残念なニュースだ。
本稿では,データ漏洩防止ファイルシステム(DLPFS, Data Leakage Prevention FileSystem)を提案する。
このインターフェースはPOSIXインターフェースの上にプライバシ保護層を提供し、既存のインフラストラクチャやアプリケーションとのシームレスな統合を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 12:27:16 GMT)
Conditional mechanical squeezing of a macroscopic pendulum near quantum
regimes [1.1] 本稿では, mgスケールの懸垂鏡(すなわち振り子)の量子状態近傍での機械的スクイーズについて述べる。
実験は、変形した光学キャビティ内の光子コヒーレント場と相互作用する振り子を含む。
これは、マクロな振り子の計測に基づく量子制御のための最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 02:07:44 GMT)
The five Is: Key principles for interpretable and safe conversational AI [1.0] 会話型AIの開発には、解釈可能性、説明する固有の能力、独立したデータ、対話型学習、問合せ性という5つの重要な原則を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 11:38:48 GMT)
E-Commerce Promotions Personalization via Online Multiple-Choice
Knapsack with Uplift Modeling [1.0] 本稿では,オンライン制約付きマルチコースプロモーションパーソナライズ問題について検討する。
本研究は,オンライン多重選択Knapsack問題としてこの問題を定式化する。
予算制約の遵守を保証するリアルタイム適応手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 19:36:07 GMT)
Towards a Common Testing Terminology for Software Engineering and
Artificial Intelligence Experts [1.0] 本稿では,古典的ソフトウェアテストとAIテストの最も重要な概念のマッピングに寄与する。
マッピングでは、マッピングされた概念の関連性と命名の相違を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 13:50:15 GMT)
Toward AI-enhanced online-characterization and shaping of ultrashort
X-ray free-electron laser pulses [1.0] 光電子角ストリーキングは、XFELパルスの正確な時間エネルギー構造を単発で回収することに成功した。
本稿では,XFELにおける本手法の実証段階から定期診断への活用方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:04:47 GMT)
Pruning with Compensation: Efficient Channel Pruning for Deep
Convolutional Neural Networks [1.0] 刈り込みDCNNのコストを大幅に削減する高効率刈り込み法を提案する。
本手法は,最先端のリトレーニングベースプルーニング法と競合するプルーニング性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 10:17:36 GMT)
Thermostat: A Large Collection of NLP Model Explanations and Analysis
Tools [1.0] Thermostatは、異なるNLPタスクにまたがる最先端のモデルを決定するために、200万以上の説明に簡単にアクセスできる。
データセットはコンパイルに10万時間(約1年)を要した。
実装の詳細を整理することなく、モデルやデータセット、説明器を調べて比較することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:42:35 GMT)
Artificial Intelligence Algorithms for Natural Language Processing and
the Semantic Web Ontology Learning [0.8] 新しい進化的クラスタリングアルゴリズム(ECA*)が提案されている。
5つの最先端アプローチに対してECA*を評価する実験を行った。
その結果,ECA*は,適切なクラスタを見つける能力において,その競争力を克服していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 11:57:41 GMT)
Contrastive Multiview Coding with Electro-optics for SAR Semantic
Segmentation [0.6] SARセマンティックセグメンテーションのためのマルチモーダル表現学習を提案する。
従来の研究とは異なり,本手法ではEO画像,SAR画像,ラベルマスクを併用した。
いくつかの実験により,本手法はモデル性能,サンプル効率,収束速度において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） (Tue, 31 Aug 2021 23:55:41 GMT)
Spike time displacement based error backpropagation in convolutional
spiking neural networks [0.6] 本稿では,STiDi-BPアルゴリズムを拡張し,より深く,畳み込み型アーキテクチャに応用する。
MNISTとFashion-MNISTの2つのベンチマークに基づく画像分類タスクの評価結果から,このアルゴリズムが深部SNNに適用可能であることを確認した。
後進パスで更新される実数値重みと、フィードフォワードプロセスで使用される2値重みと、その記号と2値重みの2つの重みを持つ畳み込みSNNを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 05:18:59 GMT)
Monolingual versus Multilingual BERTology for Vietnamese Extractive
Multi-Document Summarization [0.3] BERTは幅広い自然言語処理タスクの可能性を秘めている。
本稿では,ベトナムにおける抽出テキスト要約のためのBERTの実装方法を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 10:54:32 GMT)
Why and How Governments Should Monitor AI Development [0.2] 我々は、AIシステムの能力と影響を体系的に測定し、監視する政府の能力に投資することで、人工知能(AI)のガバナンスを改善するための提案の概要を述べる。
また、AIエコシステムの変化によって起こりうる潜在的な脅威や害を迅速に特定するインフラストラクチャも構築される。
我々はこの提案を詳細に議論し、政府が測定・監視に力を入れられる具体的な内容と、政策立案にどのような利益をもたらすのかを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 12:49:31 GMT)
Decision Tree-Based Predictive Models for Academic Achievement Using
College Students' Support Networks [0.2] Tiesデータと呼ばれるデータには、学生の人口統計とネットワーク情報のサポートが含まれていた。
白人学生にとって、学業成績を予測するためには、様々なタイプの教育支援が重要であった。
非白人学生にとって、学業成績を予測する上では、異なるタイプの感情的支援が重要であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:09:56 GMT)
Theoretical analysis of a Polarized Two-Photon Michelson Interferometer
with Broadband Chaotic Light [0.1] 2光子吸収検出器を用いたマイケルソン干渉計におけるブロードバンドカオス光の2光子干渉について検討した。
偏光は2光子干渉過程における干渉パターンを調整するための時間と空間と同様に別の次元である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 03:50:22 GMT)
Zero Shot on the Cold-Start Problem: Model-Agnostic Interest Learning
for Recommender Systems [0.0] 2towerフレームワーク、すなわち、モデルに依存しない関心学習(MAIL)フレームワークは、推奨システムに対するコールドスタートレコメンデーション問題に対処するために提案される。
MAILはゼロショット視点からコールドスタートレコメンデーション問題に取り組み、他のタワーは一般的なランキングタスクに重点を置いている。
提案手法は,NetEase Cloud Musicのライブレコメンデーションシステムに実装され,数百万ユーザに対してクリックスルー率を13%から15%向上させることに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 02:41:19 GMT)
Uncertainty Quantified Deep Learning for Predicting Dice Coefficient of
Digital Histopathology Image Segmentation [0.0] 我々は無作為に定量化したDLMとモンテカルロ・ドロップアウトを用いて、顕微鏡的ヘマトキシリンおよびEosin(H&E)染色前立腺核生検RGB画像から腫瘍を分離する。
我々は,1つの画像から複数の臨床領域に基づく不確実性を用いて,線形モデルにより出力されるDLMモデルのDiceを予測する新しいアプローチを考案した。
本研究の結果から, 線形モデルは不確実な深層学習の係数と相関関係を学習し, 特定の領域のDiceスコアを予測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 23:38:17 GMT)
Two-step Domain Adaptation for Mitosis Cell Detection in Histopathology
Images [0.0] 高速RCNNと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた2段階領域シフト不変ミオシス細胞検出法を提案する。
我々は,染色増強技術を用いて,既存の病理像のドメインシフト版を多数生成する。
実験の結果,提案手法は,領域シフトした病理組織像に対して有望な性能を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 23:14:55 GMT)
The time-energy uncertainty relation for quantum events [0.0] 教科書量子力学は時間を古典的なパラメータとして扱い、関連するエルミート作用素で観測可能な量子として扱わない。
量子時計は、追加の量子自由度にシステムの進化を条件付けることで「事象が起こる時間」を測定することができる。
ここでは、量子事象が系上で起こる時間における量子測定の不確実性とそのエネルギーの不確実性に関連する2つの真の不確実性関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:57:12 GMT)
The Horn Non-Clausal Class and its Polynomiality [0.0] 命題非クラス式(NC)の表現性は、クラス式よりも指数関数的にリッチである。
ホルン非クラウサル式 (HornNC) のハイブリッドクラス $mathbbH_NC$ を定義する。
我々は$mathbbH_NC$が線型認識可能であることを証明し、Hornクラスよりも厳密かつ指数的にリッチであることも証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 10:55:19 GMT)
TNNT: The Named Entity Recognition Toolkit [0.0] 本稿では、ソース文書にエンコードされた非構造化情報から分類された名前付きエンティティを抽出するツールキットであるTNNTを提案する。
TNNTは21の異なるNERモデルを知識グラフ構築パイプライン(KGCP)の一部として統合し、文書セットを入力として取り、定義された設定に基づいて処理する。
このツールキットは、抽出されたエンティティの要約を統合して全ての結果を生成し、強化されたデータ解析によりKGCPをサポートし、さらにNLPタスクを支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 09:24:16 GMT)
T3-Vis: a visual analytic framework for Training and fine-Tuning
Transformers in NLP [0.0] 本稿では,研究者を支援する視覚分析フレームワークの設計と実装について述べる。
我々のフレームワークは、ユーザーがモデルの異なる面を探索できる直感的な概要を提供する。
これは、モデルコンポーネントと入力シーケンスの異なる部分の重要性を計算する組込みアルゴリズム群を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 02:20:46 GMT)
Students' Information Privacy Concerns in Learning Analytics: Towards a
Model Development [0.0] 本研究では,学習分析(LA)に関する学生の情報プライバシー問題(IPC)を理解するための理論的モデルを提案する。
我々は、ICCを、プライバシーの脆弱性の認識とプライバシーのコントロールの認識と、その影響、信念の信頼と自己開示行動の2つの先行する部分の中央構造として検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 20:32:49 GMT)
Spectral properties of soft quantum waveguides [0.0] 我々は、無限の滑らかな曲線に沿って構築された固定プロファイルのチャネルの形で魅力的なポテンシャルを持つ2次元シュル「オーディンガー作用素によって記述される軟量子導波路を考える。
このような作用素の離散スペクトルは、チャネルプロファイルを十分に定義したポテンシャルが十分に深く狭ければ空でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 12:35:24 GMT)
Sense representations for Portuguese: experiments with sense embeddings
and deep neural language models [0.0] 教師なしの感覚表現は、その文脈意味をテキストで分析することによって、単語の異なる感覚を誘導することができる。
ポルトガル語への感性埋め込みを創出するための最初の実験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 18:07:01 GMT)
Quantum outage probability for time-varying quantum channels [0.0] 時間変化の量子チャネルは、量子エラー訂正符号の劣化を引き起こす。
我々は,時間変化の影響を,その平均付近のT_Q$の相対的変動の関数として定量化する。
その結果,QECCの性能は,その非一貫性パラメータの固有のゆらぎによって制限されていることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 09:29:26 GMT)
Quantum gas magnifier for sub-lattice-resolved imaging of
three-dimensional quantum systems [0.0] 我々は,物質波光学を用いた量子多体系のイメージングに新しいアプローチを導入し,光イメージングに先立って密度分布を拡大する。
この方法は、エキゾチック格子ジオメトリを含む新しい量子多体ジオメトリの空間的に解決された研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 13:36:34 GMT)
Quantum Communication Using Semiconductor Quantum Dots [0.0] レビューでは、エピタキシャル半導体量子ドットに基づく量子光源を用いた量子通信のためのブロックの実装と構築に焦点を当てている。
量子セキュリティ通信ネットワークへの最近の進歩と,その構築ブロックについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:32:34 GMT)
QBism and Relational Quantum Mechanics compared [0.0] 量子力学の主観的ベイズ解釈(英語版)(QBism)とロヴェルリの量子力学のリレーショナル解釈(英語版)(RQM)はどちらも、測定結果が観測者に対する相対的な事象に対応するという急進的な考えを受け入れることで有名である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:00:50 GMT)
Precision measurement of the $^{43}$Ca$^{+}$ nuclear magnetic moment [0.0] textsuperscript43Catextsuperscript+の核磁気モーメントの精度測定を行った。
この測定は、束縛された電子による反磁性遮蔽には適用されない。
D$O: $Delta sigma = -0.00022(1)$ の溶存によるカルシウムイオンの遮蔽定数の変化を抽出するために、以前の結果と組み合わせて $mu_I$ 値を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 10:48:39 GMT)
Organic charged polaritons in the ultrastrong coupling regime [0.0] 金属微小キャビティ中の全炭化水素系カルボカチオンは、カルボカチオンの電子遷移と共振するように調整された。
測定されたラビの分裂は励起エネルギーの41%であり、系を超強結合状態にうまく配置した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:58:01 GMT)
On the interpretation of black-box default prediction models: an Italian
Small and Medium Enterprises case [0.0] 本稿では、モデル企業のデフォルト予測に対するモデルに依存しないアプローチに依存する。
2つの機械学習アルゴリズム(eXtreme Gradient BoostingとFeedForward Neural Network)を3つの標準判別モデルと比較する。
以上の結果から, イタリアの中小企業製造業は, eXtreme Gradient Boosting アルゴリズムにより, 総合的な分類能力の恩恵を受けていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 15:11:17 GMT)
On the inclusion of cusp effects in expectation values with explicitly
correlated Gaussians [0.0] 本稿では,[K. Pachucki, W. Cencek, J. Komasa, J. Chem. Phys. 122, 184101 (2005)] の積分変換手法を詳述し,非相対論的動力学およびクーロンポテンシャルエネルギー作用素の場合に用いる。
これらの技術はヘリウム原子の基底電子状態に対して試験され、その平衡構造に近いH$_3+$分子イオンの基底電子状態について新しい結果が報告された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 12:38:14 GMT)
OARnet: Automated organs-at-risk delineation in Head and Neck CT images [0.0] トレーニングでは165個のCTから28個の専門的マニュアルデライン化(MD)OARを使用する。
MDに対するDice coefficient similarity (DSC) と95%のHausdorff distance (HD95) を70のCTで評価した。
OARnetはUaNet、AnatomyNet、Multi-Atlas(MAS)と比較される
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:16:24 GMT)
Network psychometrics and cognitive network science open new ways for
detecting, understanding and tackling the complexity of math anxiety: A
review [0.0] 数学不安は、数学に関連する文脈における認知処理を損なう臨床病理である。
世界64の教育システムのうち、63の学生の約20%に影響するが、学業成績と相関が弱い。
これは、学生の幸福感、計算リテラシー、そして科学におけるキャリアの見通しに具体的な脅威をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 12:43:43 GMT)
Multi-Task Triplet Loss for Named Entity Recognition using Supplementary
Text [0.0] 項目タイトルの埋め込みと記述を対比するために,三重項損失を用いる。
マルチタスクNERアルゴリズムにおける三重項損失を用いることで、精度とリコールの両面を小さなパーセンテージで向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 01:13:33 GMT)
MiniF2F: a cross-system benchmark for formal Olympiad-level mathematics [0.0] miniF2Fは、ニューラル定理証明のための統一されたクロスシステムベンチマークを提供することを目的とした、オリンピアードレベルの公式な数学問題のデータセットである。
miniF2Fベンチマークは現在Metamath、Lean、Isabelleをターゲットにしており、AIME、AMC、International Mathematical Olympiad (IMO)から引き出された488の問題文で構成されている。
GPT-3に基づくニューラル定理証明器であるGPT-fを用いてベースライン結果を報告し,その性能解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 23:21:12 GMT)
Machine-Learning media bias [0.0] 論文を掲載した新聞を推測すると、分析によって新聞を自動的にバイアス空間にマッピングできる条件付き確率分布が導かれる。
数十のニューストピックにおいて、およそ100万の新聞から約100万の新聞をバイアスとして分析することにより、我々の方法は、新聞を人間の判断に基づく以前のバイアス分類とよく一致する2次元のバイアスランドスケープにマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 18:06:32 GMT)
Informing Autonomous Deception Systems with Cyber Expert Performance
Data [0.0] 本稿では、逆強化学習(IRL)を用いて攻撃行動、攻撃行動の有用性、究極的にはサイバー詐欺が阻止できる決定ポイントの洞察を得る可能性について検討する。
例えば、Tularosaの研究は、攻撃者がよく使う現実世界の技術とツールの実験データを提供し、そこからコアデータを活用して、自律的なサイバー防衛システムに通知する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 20:28:09 GMT)
Incorporating Deception into CyberBattleSim for Autonomous Defense [0.0] ハニーポットやデコイなどの知覚要素は、Microsoft CyberBattleSimの実験と研究プラットフォームに組み込まれた。
認識要素の防御能力は, フラグの捕獲環境において, 強化学習に基づく攻撃者を用いて検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:05:02 GMT)
Implementation of hitting times of discrete time quantum random walks on
Cubelike graphs [0.0] 立方体グラフ上の離散時間量子ランダムウォークのヒット時間の実装を示す。
我々はこの研究を、拡張立方体と呼ばれる別の立方体グラフの族に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 11:49:34 GMT)
Image-to-Graph Convolutional Network for Deformable Shape Reconstruction
from a Single Projection Image [0.0] 単一視点投影画像からの変形可能な形状再構成のための画像間畳み込みネットワーク(IGCN)を提案する。
IGCNは、変形マッピングスキームに基づいて、形状/変形変動と深部画像特徴の関係を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 09:50:27 GMT)
Gray Cycles of Maximum Length Related to k-Character Substitutions [0.0] 単語のバイナリ関係が与えられたとき、$tau$-Gray サイクルを有限言語 $X$ 上で定義し、置換 $left(w_[i]right)_0le ile |X|-1$ of $X$ とする。
アルファベットの基数と引数$n$のすべてのケースに対して有界な$lambda(n)$を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 07:49:15 GMT)
Entanglement-based quantum key distribution with a blinking-free quantum
dot operated at a temperature up to 20 K [0.0] 絡み合いに基づく量子鍵分布は、盗聴に対する堅牢性を高めることを約束する。
半導体量子ドットは、ほぼ均一な絡み合いの光子対を生成することができる。
p-i-nダイオードに埋め込まれたGaAs量子ドットから高絡み合った光子対の点滅のない放出を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 04:58:52 GMT)
Emergent Bloch oscillations in a kinetically constrained Rydberg spin
lattice [0.0] ライドバーグ格子気体の実験に触発され、励起スピンが隣り合うスピンの「ファシリケートされた」励起に繋がる状況に焦点を当てる。
近隣に広がる弱い相互作用でさえ、緩和行動に劇的な影響を与えうることを示す。
このことは、運動的に制約された系における非エルゴード的挙動が、多体状態の減少と弱い粒子間相互作用の間の相互作用の結果として生じる可能性があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:20:20 GMT)
Effectiveness of Deep Networks in NLP using BiDAF as an example
architecture [0.0] BiDAFのモデルエンコーダ層に着目したディープネットワークの有効性について検討する。
NLPの次の最大のモデルは、実際には、複合アーキテクチャを備えたBERTのようなソリッド言語モデリングで折り畳まれると思います。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 20:50:18 GMT)
Dynamics of fluctuation correlation in periodically driven classical
system [0.0] 我々は予熱期における変動の拡散輸送を見出した。
相関関係の非拡散的・非局在的構造をクロスオーバー機構とみなす。
加熱状態におけるロータの角度の統計的非関連性を利用して, 相関器の解析形式を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 15:48:36 GMT)
Double Machine Learning for Partially Linear Mixed-Effects Models with
Repeated Measurements [0.0] 機械学習アルゴリズムを用いて、より複雑な相互作用構造と高次元変数を組み込む。
調整された変数は線形混合効果モデルを満たすが、線形係数は標準線形混合効果法で推定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 07:41:36 GMT)
Deep Learning on Edge TPUs [0.0] Edge TPUプラットフォーム、Edge TPUを使用して達成されたタスク、Edge TPUハードウェアにモデルをデプロイするために必要なステップについてレビューします。
Edge TPUは、一般的なコンピュータビジョンタスクに対処するだけでなく、他のハードウェアアクセラレータを上回ります。
Edge TPUをカメラに組み込むことで、一次データのシームレスな分析が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 10:23:37 GMT)
Deep Generative Modeling for Protein Design [0.0] ディープラーニングアプローチは、画像分類や自然言語処理などの分野で画期的な成果を上げている。
タンパク質の遺伝子モデルが開発され、既知のタンパク質配列を全て含む、特定のタンパク質ファミリーをモデル化する、または個々のタンパク質のダイナミクスを外挿する。
本稿では、タンパク質のモデリングに最も成功した5種類の生成モデルについて論じ、ガイドされたタンパク質設計のためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 14:38:26 GMT)
Data-Driven Reduced-Order Modeling of Spatiotemporal Chaos with Neural
Ordinary Differential Equations [0.0] 本稿では,偏微分方程式のカオス力学を生かしたデータ駆動型還元次数モデリング手法を提案する。
次元の減少は周囲空間の予測と比較して性能を向上することがわかった。
低次元モデルでは、広い空間データに対する真の力学の短・長期統計レクリエーションに優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 20:00:33 GMT)
Continuous-time system identification with neural networks: Model
structures and fitting criteria [0.0] 提案するフレームワークは、連続時間状態空間モデルの観点からのシステム動作の表現に基づいている。
アプローチの有効性は3つのケーススタディで実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 21:06:18 GMT)
Complete complementarity relations: Connections with EPR realism and
decoherence and extension to mixed quantum states [0.0] 我々は,CCRとEPR (ir)realismの関連性を確立する。
精製された混合二部晶量子古典状態に対するCCRを得る。
さらに、混合二分数量子状態に対するCCRを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 21:13:48 GMT)
Complete complementarity relations and its Lorentz invariance [0.0] ローレンツ・ブースターの下での絡み合いは、問題となるブースター・シナリオに大きく依存していることはよく知られている。
ここではエンタングルメントのエントロピーがローレンツのブーストの下で不変であることを示し、予測可能性やコヒーレンスの測定も行わない。
さらに、ローレンツ励起の下での量子系の異なる側面の交換を理解するのに役立つ1つの粒子状態と2つの粒子状態の相対論的シナリオについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 21:11:37 GMT)
Bayesian learning of forest and tree graphical models [0.0] あるグラフから別のグラフへ繰り返し移動することによって、あるグラフのクラスや近似分布に注意することが一般的である。
非分解性グラフに対するアルゴリズムの2つの修正版を与え、特に事前分布としてランダム分布について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:30:08 GMT)
Automated Mining of Leaderboards for Empirical AI Research [0.0] 本研究では,知識グラフに基づく学術情報組織のためのリーダーボード作成のための包括的アプローチを提案する。
具体的には,最先端のトランスフォーマーモデルであるViz. Bert, SciBert, XLNetを用いたリーダボードの自動構築の問題点について検討する。
その結果、実験的なAI研究の大部分を、知識グラフとして次世代デジタルライブラリにまとめることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 10:00:52 GMT)
Approximation Methods for Partially Observed Markov Decision Processes
(POMDPs) [0.0] POMDPは、真の基礎状態が外部の観測者にとって完全には知られていないシステムにとって有用なモデルである。
このサーベイは有限状態POMDPの起源、理論、近似を中心にしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 16:47:25 GMT)
Advanced Laser Technology for Quantum Communications (Tutorial Review) [0.0] 近年のレーザー変調技術の進歩により、量子通信のための効率的で汎用的な光源の開発が可能となった。
このチュートリアルは、量子通信のための効率的で汎用的な光源の開発を可能にするレーザー変調技術の最近の進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 06:53:30 GMT)
A manifold learning perspective on representation learning: Learning
decoder and representations without an encoder [0.0] オートエンコーダは表現学習で一般的に使用される。
多様体学習にインスパイアされて、トレーニングサンプルの表現を学習することで、デコーダを単独で訓練できることが示される。
デコーダのみを訓練する我々のアプローチは、小さなデータセットでも表現学習を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 15:08:50 GMT)
A New Approach to Multilinear Dynamical Systems and Control [0.0] 本稿では,多線形力学系の解析と制御に対する新しいアプローチを提案する。
このアプローチは、テンソル分解の最近の発展と、新しく定義された循環体の代数に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 02:08:28 GMT)
A Closed Loop Gradient Descent Algorithm applied to Rosenbrock's
function [0.0] 本稿では,非拘束慣性減衰の勾配降下アルゴリズムとして応用できる勾配系の新しい適応手法を提案する。
また、リアプノフ安定性解析を用いて、連続数値時間バージョンの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 31 Aug 2021 17:11:45 GMT)