Uhlmann Fidelity and Fidelity Susceptibility for Integrable Spin Chains
at Finite Temperature: Exact Results [68.8] 奇数パリティ部分空間の適切な包含は、中間温度範囲における最大忠実度感受性の向上につながることを示す。
正しい低温の挙動は、2つの最も低い多体エネルギー固有状態を含む近似によって捉えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 15:35:16 GMT)
N-LTP: An Open-source Neural Language Technology Platform for Chinese [68.6] textttN-は、中国の6つの基本的なNLPタスクをサポートする、オープンソースのニューラルネットワークテクノロジプラットフォームである。
textttN-は、中国のタスク間で共有知識をキャプチャする利点がある共有事前学習モデルを使用することで、マルチタスクフレームワークを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 11:09:56 GMT)
WRENCH: A Comprehensive Benchmark for Weak Supervision [66.8] ベンチマークは、分類とシーケンスタグ付けのための22の異なる実世界のデータセットで構成されている。
ベンチマークプラットフォームとしての有効性を示すために、100以上のメソッドの変種に対して広範な比較を行うためにベンチマークを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 13:47:16 GMT)
Bridging the Last Mile in Sim-to-Real Robot Perception via Bayesian
Active Learning [34.9] 本研究では,ベイジアン能動学習に基づくパイプラインを提案し,手動アノテーションの取り組みを最小化することを目的とする。
本研究では,2つのオブジェクト検出データ集合に対する実験により,同値ギャップを埋めるために必要なラベル付けの労力を小さめに抑えることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 14:45:40 GMT)
Learning Generative Deception Strategies in Combinatorial Masking Games [27.3] 詐欺の1つの方法は、システムがどのように構成されているかに関する情報を隠蔽したり、マスキングしたりすることである。
本稿では,攻撃者側がマスクする属性のサブセットを選択するのに対して,攻撃者は攻撃を行うエクスプロイトを選択することで応答する,結果として生じるディフェンダー・アタックラー相互作用のゲーム理論モデルを提案する。
両プレイヤーの戦略をニューラルネットワークとして表現することにより,そのようなゲームを概ね解くための,新しい高度にスケーラブルなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 20:42:44 GMT)
Can Question Generation Debias Question Answering Models? A Case Study
on Question-Context Lexical Overlap [25.8] 最近のニューラルQGモデルは、高い語彙重なり合う質問を生成することに偏っている。
語彙重なりが低い質問を補足する同義語に基づく手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 09:53:54 GMT)
Long Short View Feature Decomposition via Contrastive Video
Representation Learning [24.7] 両方の機能をキャプチャする単一の表現は、サブ最適化である、と我々は主張する。
コントラスト学習により,表現空間を定常的特徴と非定常的特徴に分解することを提案する。
定常機能は時間的に安定し、静的な属性をキャプチャするのに対し、静止でない機能は時間的に異なる属性をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 18:54:34 GMT)
Don't be Contradicted with Anything! CI-ToD: Towards Benchmarking
Consistency for Task-oriented Dialogue System [24.2] 本稿では,タスク指向領域において,一貫性問題はより緊急である,と論じる。
本研究では,タスク指向ダイアログシステムにおける一貫性同定のための新しいデータセットであるCI-ToDを紹介する。
実験の結果、最先端の手法は51.3%しか達成していないことが示され、これは93.2%の人間のパフォーマンスよりもはるかに遅れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 10:56:31 GMT)
DeepAID: Interpreting and Improving Deep Learning-based Anomaly
Detection in Security Applications [24.1] 非教師付きディープラーニング(DL)技術は、様々なセキュリティ関連の異常検出アプリケーションで広く使われている。
解釈可能性の欠如は、実際にDLモデルを採用する上で重要な障壁を生み出します。
本稿では,(1)セキュリティドメインにおけるDLベースの異常検出システムを解釈するためのフレームワークであるDeepAIDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 16:52:05 GMT)
A Framework for Cluster and Classifier Evaluation in the Absence of
Reference Labels [23.7] 本稿では, 略基底真理補正 (AGTR) と呼ばれる参照ラベルを用いたサプリメントを提案する。
クラスタリングアルゴリズムの評価に使用される特定のメトリクスのバウンダリは、参照ラベルなしで計算できることを実証する。
また、AGTRを用いて、疑わしい品質のデータセットから得られた不正確な評価結果を特定する手順も導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 03:42:01 GMT)
Findings of the NLP4IF-2021 Shared Tasks on Fighting the COVID-19
Infodemic and Censorship Detection [23.3] NLP4IF-2021共有タスクの結果を示す。
10チームがタスク1にシステムを提出し、1チームがタスク2に参加した。
最高のシステムは、事前訓練されたトランスフォーマーとアンサンブルを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 06:38:03 GMT)
Dimension-Free Rates for Natural Policy Gradient in Multi-Agent
Reinforcement Learning [22.3] 協調型マルチエージェント強化学習のためのスケーラブルなアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは,次元自由な統計量と計算量とで,グローバルな最適ポリシーに収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 23:38:15 GMT)
A Systematic Literature Review on the Use of Deep Learning in Software
Engineering Research [22.2] ソフトウェア開発タスクを自動化するために、ソフトウェア工学(SE)研究者が採用するテクニックのセットが、ディープラーニング(DL)の概念に根ざしている。
本稿では,SE & DLの交差点における研究の体系的な文献レビューを行う。
我々は、機械学習技術の特定の問題領域への適用を規定する一連の原則である学習の構成要素を中心に分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 18:11:47 GMT)
Hierarchies of Planning and Reinforcement Learning for Robot Navigation [22.1] 多くのナビゲーションタスクでは、粗いフロアプランのように、高レベル(HL)タスク表現が利用可能である。
これまでの研究は、HL表現における経路計画からなる階層的アプローチによる効率的な学習を実証してきた。
本研究はHL表現のためのトレーニング可能な計画ポリシーを利用する新しい階層的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 07:18:15 GMT)
Cross-Lingual Language Model Meta-Pretraining [21.6] 異なる学習段階における2つの能力について学習する言語間メタプレトレーニングを提案する。
本手法は一般化と言語間移動を両立させ,様々な言語にまたがる表現の整合性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 03:47:44 GMT)
Overview of the CLEF--2021 CheckThat! Lab on Detecting Check-Worthy
Claims, Previously Fact-Checked Claims, and Fake News [21.6] 第4回CheckThat! Lab, 2021 Conference and the Labs of the Evaluation Forum (CLEF)について述べる。
同研究所は、事実性に関連する技術支援タスクを評価し、アラビア語、ブルガリア語、英語、スペイン語、トルコ語をカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 06:10:36 GMT)
Distiller: A Systematic Study of Model Distillation Methods in Natural
Language Processing [21.2] 我々は、KDパイプラインの異なるコンポーネントが結果のパフォーマンスにどのように影響するかを特定することを目指している。
我々は,KDパイプラインのさまざまな段階にわたる幅広いテクニックを組み合わせた,メタKDフレームワークであるDistillerを提案する。
異なるデータセット/タスクは異なるKDアルゴリズムを好んでおり、単純なAutoDistillerアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 02:12:28 GMT)
Query-Variant Advertisement Text Generation with Association Knowledge [21.2] 従来のテキスト生成手法は、高頻度で一般的な検索ニーズに焦点を当てる傾向にある。
本稿では,異なるWeb検索クエリに対して候補となる広告テキストを生成することを目的とした,問合せ型広告テキスト生成タスクを提案する。
提案モデルでは,クエリにパーソナライズされたニーズを多用し,クエリ変数の広告テキストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 04:26:09 GMT)
Paint4Poem: A Dataset for Artistic Visualization of Classical Chinese
Poems [20.7] Paint4Poemと呼ばれる新しいデータセットを構築します。
Paint4Poemは、中国の影響力のある画家から手作業で集めた、高品質な詩画301組で構成されている。
詩の多様性,絵画スタイル,および詩と絵画の意味的関連性について,Paint4Poemを分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 22:57:16 GMT)
Incorporating Linguistic Knowledge for Abstractive Multi-document
Summarization [20.6] ニューラルネットワークに基づく抽象的多文書要約(MDS)モデルを開発した。
依存関係情報を言語誘導型注意機構に処理する。
言語信号の助けを借りて、文レベルの関係を正しく捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 08:13:35 GMT)
Adversarial Transfer Attacks With Unknown Data and Class Overlap [19.9] 現在の移動攻撃の研究は、攻撃者にとって非現実的な優位性を持っている。
攻撃者および被害者が不完全な設定で利用可能なデータに着目した敵攻撃の転送に関する最初の研究について述べる。
この脅威モデルは、医学、マルウェアなどの応用に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 03:41:34 GMT)
Rapid detection and recognition of whole brain activity in a freely
behaving Caenorhabditis elegans [18.8] 本稿では,脳神経節ニューロンの長期的,迅速な認識のためのカスケードソリューションを提案する。
少数のトレーニングサンプルの制約の下で、ボトムアップアプローチでは、各ボリューム – 1024倍1024倍18ドル – を1秒未満で処理することができます。
我々の研究は、動物行動に基づく脳の活動全体をデコードするための、迅速かつ完全に自動化されたアルゴリズムに向けた重要な発展を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 07:16:01 GMT)
Improving 360 Monocular Depth Estimation via Non-local Dense Prediction
Transformer and Joint Supervised and Self-supervised Learning [18.0] 本研究では,従来の研究を限定した領域を改良した360度単眼深度推定法を提案する。
まず,重力対応ビデオのみを利用した自己教師付き360度深度学習手法を提案する。
次に,教師付き学習と自己指導型学習を組み合わせた共同学習手法を提案する。
第三に、深度を再構築する際に、視覚変換器によって符号化されたグローバル情報を保持できる非局所核融合ブロックを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 06:27:53 GMT)
Exploring Adversarial Examples for Efficient Active Learning in Machine
Learning Classifiers [17.9] まず、敵攻撃法を用いて、元の訓練例に特定の摂動を加える。
次に、アクティブラーニングとこれらの特定のトレーニング例との関係について検討する。
その結果, 理論基盤の確立は, 敵の事例に基づいて, より良いアクティブな学習戦略を導いてくれることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 04:08:59 GMT)
Towards Fine-grained 3D Face Dense Registration: An Optimal Dividing and
Diffusing Method [17.4] 3D&2D顔解析における3D面間のDense-to-vertex対応は基本的かつ困難な問題である。
本稿では,次元劣化問題,すなわち直線の比例分断による密度登録を再検討する。
我々は最終解に一意に到達するために反復分割拡散法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 08:31:35 GMT)
How much "human-like" visual experience do current self-supervised
learning algorithms need to achieve human-level object recognition? [13.2] その答えは、100万年にわたる自然視体験の順番、つまり、人間の寿命よりも数桁長い順序にあると推定する。
我々は、我々の見積もりと、このかなり驚くべき結果の意味にまつわる主な注意点について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 17:45:36 GMT)
Joint Estimation and Inference for Multi-Experiment Networks of
High-Dimensional Point Processes [9.7] 本稿では,高次元点過程のネットワークに対する共同推定手法を提案する。
また,すべての推定ネットワークのエッジに対する強力な階層的多重テスト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 20:41:20 GMT)
Adaptive Sampling using POMDPs with Domain-Specific Considerations [9.7] 適応サンプリング問題に対するモンテカルロ木探索に基づく解法の改良について検討する。
本稿では,ロールアウトアロケーション,アクション探索アルゴリズム,計画コミットメントの改善を提案する。
一つの計画木から取られたアクションの数を増やすことにより,ロールアウト回数を大幅に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 19:00:02 GMT)
Semantic Segmentation-assisted Scene Completion for LiDAR Point Clouds [9.5] 本稿では,エンド・ツー・エンドのセマンティックセグメンテーション支援シーン補完ネットワークを提案する。
ネットワークは生の点クラウドを入力として、セグメンテーションブランチから補完ブランチを階層的にマージする。
提案手法は,低レイテンシでセマンティックKITTIデータセット上での競合性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 15:55:45 GMT)
Learning Dynamics from Noisy Measurements using Deep Learning with a
Runge-Kutta Constraint [9.4] そこで本研究では,雑音と疎サンプルを用いた微分方程式の学習手法について論じる。
我々の方法論では、ディープニューラルネットワークと古典的な数値積分法の統合において、大きな革新が見られる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 15:43:45 GMT)
Exploring Machine Teaching with Children [9.2] 反復的な機械学習モデルの構築とテストは、子どもたちが機械学習や人工知能を使って創造性、柔軟性、快適さを育むのに役立つ。
子どもたちは、14人の子ども(7～13歳)と大人の共設計者で、機械教育のインターフェイスをどのように使うかを探る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 15:18:53 GMT)
Quantum algorithms for group convolution, cross-correlation, and
equivariant transformations [9.1] 群畳み込みと相互相関は、与えられた問題設定に固有の対称性を解析または活用するために一般的に数学で使用される。
ここでは,量子状態として格納されたデータの線形群畳み込みと相互相関を行うための効率的な量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 12:21:31 GMT)
Rational Polynomial Camera Model Warping for Deep Learning Based
Satellite Multi-View Stereo Matching [8.7] 本研究では,大規模かつ広範囲な地球表面再構成のための深層学習ベースの衛星MVS (SatMVS) フレームワークを提案する。
また、TLC SatMVSデータセットと呼ばれる5195120$5120画像からなる大規模な衛星画像も導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 03:22:52 GMT)
Causal Inference in Non-linear Time-series using Deep Networks and
Knockoff Counterfactuals [8.6] 変数の非線形結合は、原因と効果の関係を不正確に推定する主な課題の1つである。
本稿では,非線型因果関係を推定するために,DeepAR(Deep Autoregressive Network)を反実解析と併用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 14:19:40 GMT)
A survey of Bayesian Network structure learning [8.4] 本稿では,データからBN構造を学習するための61のアルゴリズムについてレビューする。
各アルゴリズムの基本的アプローチは一貫性のある言葉で説明され、それらの類似点と相違点が強調された。
実世界のデータセットでのデータノイズに対処し、学習プロセスに専門家の知識を取り入れるためのアプローチについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 14:54:00 GMT)
Secure Quantum Secret Sharing without Signal Disturbance Monitoring [8.2] 量子秘密共有(QSS)は、将来の量子インターネットにとって不可欠なプリミティブである。
本稿では,信号障害をモニタリングしない3ユーザQSSプロトコルを提案する。
この結果から,高速かつ大規模なQSSネットワークの実現が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 06:28:56 GMT)
Skin Deep Unlearning: Artefact and Instrument Debiasing in the Context
of Melanoma Classification [8.1] 畳み込みニューラルネットワークはメラノーマおよび他の皮膚病変の分類において皮膚科レベルの性能を示した。
しかし、トレーニングデータに見られるバイアスによる予測の不規則性は、広くデプロイされる前に対処すべき問題である。
本研究では,2つの主要なバイアスアンラーニング手法を用いて,自動メラノーマ分類パイプラインからバイアスと急激な変動を確実に除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 09:11:41 GMT)
Individual and Collective Autonomous Development [7.9] 我々は,先進的な知識をほとんどあるいは全く持たずに,進化する状況に対処し適応する方法を動的に学ぶ必要があると想定している。
本稿では、ICTシステムにおける自律的開発というビジョンを紹介し、その鍵となる概念をフレーミングし、適切なアプリケーションドメインを図示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 09:11:24 GMT)
An Evaluation of Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time
Series [7.7] 本稿では,異常検出・診断のための教師なし・半教師付き深層学習手法の体系的・包括的評価について述べる。
我々は、10のモデルと4のスコアリング関数のグリッドを通して、モデルエラーのモデルと後処理を変え、これらの変種を最先端の手法と比較する。
既存の評価指標は、事象を考慮に入れていないか、良い検知器と自明な検出器を区別できないかのどちらかである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 15:14:24 GMT)
Fast Point Voxel Convolution Neural Network with Selective Feature
Fusion for Point Cloud Semantic Segmentation [7.6] 本稿では,ポイントクラウド解析のための軽量畳み込みニューラルネットワークを提案する。
本手法はサンプリングなしで全点集合上で動作し,効率よく性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 19:39:01 GMT)
Integrating Pattern- and Fact-based Fake News Detection via Model
Preference Learning [6.9] パターンベースモデルとファクトベースモデルを一つのフレームワークに統合する問題について検討する。
提案するPreference-aware Fake News Detection Framework (Pref-FEND) は,共同検出のためのパターンモデルとファクトベースモデルの各好みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 12:28:55 GMT)
SPNet: Multi-Shell Kernel Convolution for Point Cloud Semantic
Segmentation [6.7] 形状符号化と局所文脈学習のための点畳み込み演算子Shell Point Convolution (SPConv)を提案する。
SPConvは、3D近隣空間をシェルに分割し、手動で設計されたカーネルポイント上のローカル特徴を集約し、シェル上で畳み込みを行う。
SPConvに基づいて、SPNetという名前のディープニューラルネットワークが構築され、大規模なポイントクラウドを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 19:34:20 GMT)
ChannelAugment: Improving generalization of multi-channel ASR by
training with input channel randomization [6.4] E2E(End-to-end)マルチチャネルASRシステムは、遠距離フィールドASRタスクにおける最先端の性能を示す。
このようなシステムの主な制限は、通常は固定配列幾何のデータで訓練されることである。
本稿では,学習中のマルチチャンネル音声入力において,ランダムにチャンネルをドロップする手法に基づく,シンプルで効果的なデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 09:13:47 GMT)
The Communication Value of a Quantum Channel [6.0] 量子チャネルの通信値(cv)について検討する。
cvは、ゼロエラーチャネルシミュレーションのための古典的な通信コストとして二重解釈を提供する。
我々は、すべてのqubitチャネルとWerner-Holevoファミリーに対して、cvを正確に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 05:02:29 GMT)
Union and Intersection of all Justifications [5.9] 与えられた存在論的結果に対するすべての正当化の結合と交わりを計算するための新しいアルゴリズムを提案する。
本手法は, 表現型DLに対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 08:57:24 GMT)
Enhancing Navigational Safety in Crowded Environments using
Semantic-Deep-Reinforcement-Learning-based Navigation [5.7] 本研究では,高レベルの障害物情報からオブジェクト固有の安全ルールを学習する意味的な深層強化学習に基づくナビゲーション手法を提案する。
エージェントは、個々の安全距離をセマンティック情報に依存することにより、より安全にナビゲートできることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 10:50:47 GMT)
FooBaR: Fault Fooling Backdoor Attack on Neural Network Training [5.6] ニューラルネットワークのトレーニングフェーズ中に障害を注入することで,新たな攻撃パラダイムを探索する。
このような攻撃は、トレーニングフェーズの障害攻撃がネットワークにバックドアを注入し、攻撃者が不正な入力を生成できるようにするような、不正なバックドアと呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 09:43:19 GMT)
Fuzzy Generalised Quantifiers for Natural Language in Categorical
Compositional Distributional Semantics [5.2] 我々は、ザデの線に沿った量化子のファジィバージョンを考える。
このカテゴリは構成分布モデルの具体的なインスタンス化であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 09:15:15 GMT)
Leveraging distributed contact force measurements for slip detection: a
physics-based approach enabled by a data-driven tactile sensor [5.0] 本稿では,新たなモデルに基づくスリップ検出パイプラインについて述べる。
分散力を正確に推定する視覚ベースの触覚センサを、6自由度コボットと2フィンガーグリップパーからなる把握装置に統合した。
その結果, 形状, 材料, 重量の異なる物体を操作しながら, スリップを確実に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 17:12:46 GMT)
The design of a new fiber optic sensor for measuring linear velocity
with pico meter/second sensitivity based on Weak-value amplification [4.7] 我々は、一般化サニャック効果に基づく弱値増幅によるピコメーター/秒感度で線形速度を測定するための新しい光ファイバーセンサを提唱した。
数値計算の結果,弱値増幅方式はピコメーター/秒感度で線形速度を検出するのに有効であり,有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 02:51:45 GMT)
PRANet: Point Cloud Registration with an Artificial Agent [4.3] 深層教師あり学習を用いてエンドツーエンドで訓練された人工エージェントを提案する。
従来の強化学習技術とは対照的に、観察はサンプルとして行われるため、経験的な再生バッファは不要である。
ModelNet40の実験では、クリーンでノイズの多い、部分的に見えるデータセットの場合、結果が最先端の最先端に匹敵する、あるいは優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 12:52:10 GMT)
Fast Density Estimation for Density-based Clustering Methods [3.9] 密度に基づくクラスタリングアルゴリズムは、パターン認識や機械学習におけるクラスタの発見に広く利用されている。
密度に基づくアルゴリズムのロバスト性は、隣人を見つけ、時間を要する各点の密度を計算することによって大きく支配される。
本稿では, 高速主成分分析による密度に基づくクラスタリングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 13:59:42 GMT)
Life, the universe and the hidden meaning of everything [3.8] 自然な疑問は、私たちが見ているものがインテリジェントデザインの兆候であるかどうかである。
デニス・シサマは、ランダムに選択された宇宙は統計的な記号を示すだろうと主張した。
我々は、Sciamaの署名が逆のように見えるという仮定が妥当な追加仮定で得られることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 03:11:09 GMT)
Magic angle twisted bilayer graphene as a highly efficient quantum Otto
engine [3.7] ツイスト二層グラフェンを用いた高効率量子オットーエンジンを設計する。
ツイスト角で効率がスムーズに変化し、マジック角で最大値が得られることが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 04:50:43 GMT)
Pregroup Grammars, their Syntax and Semantics [3.5] 前群の集合論的な意味論はあいまいさの問題に直面している。
ランベックは、この問題は集合ではなく有限次元ベクトル空間によって克服されるかもしれないことを示唆している。
この設定における合成の正しい概念は、空間の直和あるいはテンソル積であるだろうか。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 09:26:05 GMT)
Efficient, Interpretable Atomistic Graph Neural Network Representation
for Angle-dependent Properties and its Application to Optical Spectroscopy
Prediction [3.3] 我々は、結合角を含むALIGNN符号化を2面角を含むように拡張する(ALIGNN-d)。
この単純な拡張は、原子構造の幾何学的情報をキャプチャできるメモリ効率のよいグラフ表現につながることが示されている。
また,銅錯体の光学応答に対する個々の構造成分の相対的寄与を解明し,ALIGNN-dに基づくモデル解釈可能性についても検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 18:10:39 GMT)
Robin Hood and Matthew Effects -- Differential Privacy Has Disparate
Impact on Synthetic Data [3.2] 我々は、差分プライバシーが生成モデルに与える影響を分析する。
生成した合成データにおいて,DPが逆サイズ分布となることを示す。
我々は、合成データに基づいてモデルを分析または訓練する際の注意を呼びかける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 15:14:52 GMT)
Correlation between Air and Urban Travelling with New Confirmed Cases of
COVID-19 A Case Study [3.2] 2020年2月19日からイランで拡大している新型コロナウイルスは、202,584人が感染し、2020年6月20日まで9,507人が死亡した。
イランで新たに確認された新型コロナウイルス感染者と都市間の移動の相関が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 15:31:39 GMT)
Evaluating Attacker Risk Behavior in an Internet of Things Ecosystem [3.0] サイバーセキュリティでは、攻撃者は真面目で、無知なスクリプト・キッズからステルス、忍耐強い脅威まで様々だ。
本研究は、攻撃者のリスク探索やリスク回避が、検出最適化ディフェンダーに対する操作にどのように影響するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 18:53:41 GMT)
Quantum nonlinear spectroscopy of single nuclear spins [3.0] 従来の非線形分光法では測定できない単一核スピンの4次相関の抽出を実証する。
量子非線形分光法は、異なる種類の物体を識別するための指紋特性を提供する。
この研究は、量子センシングへの高次相関の適用に向けた最初のステップを構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 06:53:00 GMT)
ADVERSARIALuscator: An Adversarial-DRL Based Obfuscator and Metamorphic
Malware SwarmGenerator [2.4] 本稿では,ADVERSARIALuscatorについて紹介する。Adversarial-DRLを用いてマルウェアをオペコードレベルで難読化する新しいシステムである。
ADVERSARIALuscatorは、AIベースのメタモルフィックマルウェア攻撃の群れを表すデータを生成するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 10:50:41 GMT)
Unbiased Loss Functions for Multilabel Classification with Missing
Labels [2.2] 欠落ラベルは、極端なマルチラベル分類(XMC)タスクにおいてユビキタスな現象である。
本稿では,異なるマルチラベルリダクションに対する特異な非バイアス推定器を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 10:39:02 GMT)
Revisit Geophysical Imaging in A New View of Physics-informed Generative
Adversarial Learning [2.1] 完全な波形反転は高分解能地下モデルを生成する。
最小二乗関数を持つFWIは、局所ミニマ問題のような多くの欠点に悩まされる。
偏微分方程式とニューラルネットワークを用いた最近の研究は、2次元FWIに対して有望な性能を示している。
本稿では,波動方程式を識別ネットワークに統合し,物理的に一貫したモデルを正確に推定する,教師なし学習パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 15:54:40 GMT)
A Learned Stereo Depth System for Robotic Manipulation in Homes [2.1] 人間の環境に最適化された高密度で正確な点雲を生成する受動的ステレオ深度システムを提案する。
このシステムは、学習されたステレオマッチングとエンジニアリングされたフィルタリング、トレーニングとデータミキシングの方法論、センサーハードウェア設計を組み合わせたアルゴリズムで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 20:53:55 GMT)
Multi-view Contrastive Self-Supervised Learning of Accounting Data
Representations for Downstream Audit Tasks [2.0] 国際監査基準では、財務諸表の根底にある会計取引を直接評価する必要がある。
ディープラーニングにインスパイアされた監査技術は、大量のジャーナルエントリデータを監査する分野に現れている。
本研究では,監査タスク不変な会計データ表現の学習を目的とした,自己指導型自己学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 08:16:31 GMT)
Secure PAC Bayesian Regression via Real Shamir Secret Sharing [1.7] 本稿では,最近記述された「実数秘密共有」技術に基づく線形モデルを得るためのプロトコルを提案する。
我々は、複数のパーティが異なるデータインスタンスを保持し、データのプライバシを放棄する意思のない状況を考える。
逆法とガウス除去法という2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 08:15:22 GMT)
Active Learning for Argument Strength Estimation [1.6] 不確実性に基づく能動学習法は2つの一般的な議論強度データセットで検証される。
評価の結果,不確実性に基づく取得関数は,これらのデータセットのランダムな取得に到達した精度を上回り得ないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 12:05:16 GMT)
A Survey on Cost Types, Interaction Schemes, and Annotator Performance
Models in Selection Algorithms for Active Learning in Classification [1.5] プールベースのアクティブラーニングは、アノテーションプロセスを最適化することを目的としている。
ALストラテジークエリは、アノテーションからインテリジェントにアノテーションを使用して、高性能な分類モデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 11:17:50 GMT)
Text Ranking and Classification using Data Compression [1.3] テキスト分類における言語に依存しないアプローチを提案する。
我々は、Zstandard圧縮機を使用し、これらのアイデアをいくつかの方法で強化し、結果のテクニックをZestと呼ぶ。
Zestは実運用環境における言語固有の多次元コンテンツ埋め込みと競合するが,公開データセット上の他のカウント手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 18:13:17 GMT)
End-to-End AI-based MRI Reconstruction and Lesion Detection Pipeline for
Evaluation of Deep Learning Image Reconstruction [1.3] 画像再構成と病理診断のためのエンドツーエンドのディープラーニングフレームワークを提案する。
膝関節MRIにおける半月板断裂の診断に応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 17:46:08 GMT)
Learning the noise fingerprint of quantum devices [1.1] ノイズ源はいかなる量子技術デバイスにも必然的に影響を及ぼす。
ノイズの主な特徴は、量子デバイスが実現される物理プラットフォームに厳密に依存することが期待されている。
我々はまず,IBMクラウドで利用可能な量子コンピュータのノイズ指紋を識別し,特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 14:37:25 GMT)
Convexity of a certain operator trace functional [1.1] 本稿では、演算子トレース関数 $ Lambda_r,s(A)[K, M] := operatornametr(K*Ar M Ar K)s$を導入し、その凸性と凸性について検討する。
この関数は、量子情報理論に現れるいくつかのよく研究された作用素トレース関数と直結している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 17:51:46 GMT)
Predicting the Timing of Camera Movements From the Kinematics of
Instruments in Robotic-Assisted Surgery Using Artificial Neural Networks [1.1] 本稿では,人工知能を用いてカメラの動きを予測するための予測手法を提案する。
ブタモデルを用いたロボット支援手術訓練中に記録した手術器具のキネマティクスデータを用いて検討した。
その結果,装置のキネマティックデータを用いて,カメラの動きがいつ起こるのかを予測し,セグメント長やアンサンブルサイズの違いによる性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 07:57:27 GMT)
Multi-resolution deep learning pipeline for dense large scale point
clouds [1.0] 大規模クラウドの完全精度を活用するために,新しい汎用ディープラーニングパイプラインを導入する。
パイプラインにより、各クラスは、サブサンプリングのノイズとメモリコストの削減、あるいはきめ細かい詳細から恩恵を受けることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 11:50:46 GMT)
Named Entity Recognition and Classification on Historical Documents: A
Survey [0.9] 本稿では、歴史的文書から生じる課題を、名前付きエンティティ認識システムに提示する。
これまでにデプロイされた主要なアプローチについて説明し、将来の開発において重要な優先順位を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 14:37:40 GMT)
Synerise at RecSys 2021: Twitter user engagement prediction with a fast
neural model [0.7] 私たちはTwitterが主催したACM RecSys 2021 Challengeに,第2位のソリューションを提示します。
この課題は、ツイートの集合に対するユーザーのエンゲージメントを予測することであり、10億のデータポイントからなる非常に大きなデータセットを提供する。
単一のツィートエンゲージメント予測の平均推測時間は、64GBメモリを持つ単一のCPUコア上で6msに制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 13:51:09 GMT)
The Current State of Finnish NLP [0.7] フィンランド語を処理するためのツールやリソースはたくさんあります。
NLPツールや学術研究から得られたモデルがGithubのようなプラットフォームで他の人が使えるようになることは、しばしばある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 12:19:56 GMT)
Energy efficient distributed analytics at the edge of the network for
IoT environments [0.5] フォグコンピューティングのパラダイムを利用して、データが生成される場所に近づく。
分散学習フレームワークのさまざまな構成のパフォーマンスを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 14:07:33 GMT)
Federated Feature Selection for Cyber-Physical Systems of Systems [0.4] 自動運転車の一群は、データ伝送を99%まで減らし、無視できない情報損失を抑えるために利用する、最適な機能セットに関するコンセンサスを見つける。
以上の結果から、自動運転車の車両群は、データ伝送を99%まで減らし、無視できる情報損失を減らし、最適な機能セットにコンセンサスを見出すことができた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 12:16:50 GMT)
Safe-Planner: A Single-Outcome Replanner for Computing Strong Cyclic
Policies in Fully Observable Non-Deterministic Domains [0.2] 我々は、古典的ドメインの集合に非決定論的ドメインをコンパイルするために、単一出力決定に依存する、Safe-Plannerと呼ばれるオフラインのリプランナーを導入する。
実験により,この手法により,SPは誤った計画の生成を回避できるが,強い解に直結する弱い計画を生成することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 16:20:35 GMT)
Deep Learning with Kernel Flow Regularization for Time Series
Forecasting [0.2] 本稿では,カーネルフロー法の時系列予測への応用を概ね紹介する。
本稿では,カーネルフローの正規化をLSTM層に適用し,オーバーフィッティング問題を回避する効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 21:02:40 GMT)
Work done in a decoherence process [0.0] 純粋なデコヒーレンスを発生させる相互作用をオンにすることで実現したクエンチの熱力学について検討する。
作業確率分布関数を, 変動関係, 作業の下位境界, およびいくつかの物理例から特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 09:26:31 GMT)
Transferring Knowledge from Vision to Language: How to Achieve it and
how to Measure it? [0.0] ユニモーダル言語モデルやマルチモーダル言語モデルのためのテキストへの視覚的知識伝達を評価する手法を提案する。
本手法は,モデルにおける視覚的知識伝達能力の測定に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 12:11:23 GMT)
Towards Universal Dense Retrieval for Open-domain Question Answering [0.0] オープンドメイン質問応答では、モデルが入力としてテキスト質問を受け取り、大きなエビデンスコーパスを使用して正しい回答を検索する。
最近では、デファクト検索法としてスパース法が置き換えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 00:43:01 GMT)
Time Parametrizations in Long-Range Interacting Bose-Einstein
Condensates [0.0] 一般相対論的時空における時間-パラメトリゼーション不変性は、測定の機械的な方法で量子力学において時間を切り離すことができない。
正規時間変換不変性を除いて、粗粒度レベルでは、このゲージ不変性の理論的逆例であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 13:47:08 GMT)
Tighter monogamy and polygamy relations for a superposition of the
generalized $W$-class state and vacuum [0.0] 一般化された$W$クラス状態の重ね合わせに対する任意の分割に対する一夫一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦一婦
モノガミーとポリガミーの不等式の新しいクラスが導出され、既存のクラスよりも厳密であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 10:21:01 GMT)
Theory of overparametrization in quantum neural networks [0.0] 周期構造を持つ量子ニューラルネットワーク(QNN)における過パラメトリゼーション現象を厳密に解析する。
この結果から、QNN の生成元から得られるリー代数の次元は、$M_c$ の上界であることが分かる。
次に、過パラメータ化の概念をQNNキャパシティに結びつけることにより、QNNが過パラメータ化されると、そのキャパシティはその最大値を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 22:39:48 GMT)
The quantum-to-classical graph homomorphism game [0.0] 量子グラフと古典グラフの間のグラフ準同型ゲームを導入する。
ゲームに対する様々な量子モデルの勝利戦略は、非可換グラフ準同型の概念の類似であることを示す。
また、全ての量子完備グラフの明示的な量子色付けを実証し、量子グラフに対する4ドルの色付けゲームの代数は常に非自明なものであるという驚くべき事実を導いた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 17:35:27 GMT)
The Seven-League Scheme: Deep learning for large time step Monte Carlo
simulations of stochastic differential equations [0.0] 微分方程式(SDE)を解くための高精度なデータ駆動数値スキームを提案する。
SDE離散化は、正確に決定された(SC)点に基づいてカオス展開法により構築される。
圧縮圧縮とコロケーションという手法により、学習すべきニューラルネットワーク関数の数を劇的に減らすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 13:25:07 GMT)
The Role of Bio-Inspired Modularity in General Learning [0.0] 汎用知能の1つの目標は、事前学習を上書きすることなく、新しい情報を学ぶことである。
以前の知識をブートストラップすることで、新しいタスクの学習を早めることができる。
モジュール性は、破滅的な忘れとブートストラップの制約なしに学習に固執する、重み付けされた学習方法のソリューションを提供するかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 18:45:34 GMT)
Small-Bench NLP: Benchmark for small single GPU trained models in
Natural Language Processing [0.0] Small-Bench NLPは、単一のGPUでトレーニングされた小さな効率のよいニューラルネットワークモデルのベンチマークである。
我々のELECTRA-DeBERTa小モデルアーキテクチャは、BERT-Baseの82.20(110Mパラメータ)に匹敵する平均スコア81.53を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 06:19:05 GMT)
Robust self-testing of steerable quantum assemblages and its
applications on device-independent quantum certification [0.0] ベルの不等式が与えられた場合、その最大量子違反は、局所的なユニタリまで、各パーティまたは1つの量子状態の単一の測定セットによってのみ達成できる場合、自己検定のような現象を指す。
我々は「ステアブル量子集合体のロバスト自己検査」という枠組みを提案する。
我々の結果はデバイス非依存(DI)であり、つまり、共有状態と関連する測定装置に関する仮定は行われない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 09:36:37 GMT)
Reply to superdeterminists on the hidden-variable formulation of
Invariant-set theory [0.0] 最近の論文で、Hance, Hossenfelder と Palmer は、隠れ変数設定における不変集合論の解析が間違っていることを示す先進的な議論をしている。
ここでは、なぜこれらの議論が間違っているのかを説明し、問題の隠れ変数モデルの誤解とベルの局所因果性の概念を巻き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 02:37:58 GMT)
Remaining useful life prediction with uncertainty quantification:
development of a highly accurate model for rotating machinery [0.0] VisProと呼ばれる不確実な定量化を伴う新しいアーキテクチャとRUL予測モデルを考案する。
我々は、回転機械の他の高度なデータ駆動型RUL予測モデルと比較し、得られた結果を分析し、ベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 18:22:27 GMT)
Regret Analysis of a Markov Policy Gradient Algorithm for Multi-arm
Bandits [0.0] ベルヌーイ報酬を用いた有限腕バンディット問題に適用したポリシー勾配アルゴリズムについて考察する。
我々は,学習率を決定論的時間減少学習率ではなく,アルゴリズムの現在の状態に依存するようにしている。
学習率が適切に選択された場合、ポリシー勾配アルゴリズムは過渡マルコフ連鎖であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 10:19:00 GMT)
Performance and accuracy assessments of an incompressible fluid solver
coupled with a deep Convolutional Neural Network [0.0] ポアソン方程式の解法は、通常、非圧縮性流体解法における最も計算集約的なステップの1つである。
CNNはこの方程式を解くために導入され、推論時間を大幅に短縮した。
CNNと従来の反復解法を結合してユーザ定義の精度を保証するハイブリッド戦略が開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 00:03:46 GMT)
Minimax Rates for STIT and Poisson Hyperplane Random Forests [0.0] 我々は、$mathbbRd$のランダムなパーティションから構築された、はるかに大きなランダムな森のクラスが、ミニマックスレートも達成できることを示した。
このクラスにはSTITランダム・フォレストが含まれており、これは超平面カットにより$mathbbRd$の自己相似かつ定常な分割から構築される、最も一般的なランダム・フォレストである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 23:20:25 GMT)
Many-body physics in the NISQ era: quantum programming a discrete time
crystal [0.0] 離散時間結晶相を実現するために,新しい世代の量子シミュレータをプログラムできることを示す。
具体的には、GoogleのSycamoreプロセッサのアーキテクチャは、目前にあるタスクに非常によく似ています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 01:07:21 GMT)
MARMOT: A Deep Learning Framework for Constructing Multimodal
Representations for Vision-and-Language Tasks [0.0] 本稿では、モーダル変換(MARMOT)を用いた多モーダル表現と呼ばれる新しいヴィジュアル・アンド・ランゲージ・フレームワークを提案する。
MARMOTは、2016年アメリカ合衆国大統領選挙における選挙事件を報告しているツイートのマルチラベル分類において、20のカテゴリの19のアンサンブルテキストのみの分類器を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 17:48:48 GMT)
Lifelong 3D Object Recognition and Grasp Synthesis Using Dual Memory
Recurrent Self-Organization Networks [0.0] 人間は、これまで得られた知識を忘れずに、生涯にわたって新しい物体を認識し、操作することを学ぶ。
ほとんどの従来のディープニューラルネットワークでは、破滅的な忘れの問題のため、これは不可能である。
本稿では,物体認識と把握を同時に行うために,デュアルメモリリカレントニューラルネットワークとオートエンコーダを組み合わせたハイブリッドモデルアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 11:14:13 GMT)
Improving significance of binary black hole mergers in Advanced LIGO
data using deep learning : Confirmation of GW151216 [0.0] 地中重力波(GW)観測所のデータから二元ブラックホール(BBH)の融合を探索するための機械学習(ML)に基づく新しい手法を提案する。
これは、最初のGWトランジェントカタログ(GWTC-1)のCBCを復元するだけでなく、GW151216をクリーンに検出する最初のMLベースの探索である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 10:59:51 GMT)
High-dimensional regression with potential prior information on variable
importance [0.0] 順序付けによって示されるモデルの列に適合する簡単なスキームを提案する。
リッジ回帰を用いた場合の全てのモデルの適合に対する計算コストは、リッジ回帰の1つの適合に留まらないことを示す。
モデル全体の整合性を大幅に高速化するために,従来の整合性を利用したラッソ回帰の戦略を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 10:34:37 GMT)
Glimmers of a post-geometric perspective [0.0] 量子重力効果は、計量場の波動関数が古典的な構成でピークに達しなければ、低エネルギーで重要となる。
我々は「オブザーバの流動」を導入することで、正準量子重力の古典性からそのような逸脱を理解することを試みる。
距離場における関連するゆらぎが存在する場合でも、各観測者の近傍で局所的な平坦な極限が回復されることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 18:01:27 GMT)
Generalisations and improvements of New Q-Newton's method Backtracking [0.0] 本稿では,新しいQ-Newtonの手法のバックトラッキングのための一般的なフレームワークを提案する。
例えば、1$ または $e_m(x)$'s は必ずしも $nabla 2f(x)$ の固有ベクトルではない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 14:28:15 GMT)
Estimation Error Correction in Deep Reinforcement Learning for
Deterministic Actor-Critic Methods [0.0] 価値に基づく深層強化学習法では、値関数の近似は過大評価バイアスを誘発し、準最適ポリシーをもたらす。
過大評価バイアスを克服することを目的とした深いアクター批判的手法では,エージェントが受信した強化信号に高いばらつきがある場合,顕著な過大評価バイアスが発生することを示す。
過小評価を最小限に抑えるため,パラメータフリーで新しいQ-ラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 16:05:23 GMT)
Corpus and Models for Lemmatisation and POS-tagging of Old French [0.0] 古フランス語の補題化とPOSモデルを提供する長期プロジェクトの現状について述べる。
我々は、ニューラルタグと専用コーパスの進歩的構成の助けを借りて、古フランス語の補題化とPOSモデルを提供する難問をどう解決したかを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 15:32:41 GMT)
Convolutional Neural Network for emotion recognition to assist
psychiatrists and psychologists during the COVID-19 pandemic: experts opinion [0.0] 心理学者と精神科医を対象としたリアルタイム感情認識Webアプリケーションについて紹介する。
ヒトのマイクロ表現は、CNNモデルで捉えられる本物の感情を記述することができる。
このWebアプリケーションは、システムユーザビリティ尺度(SUS)と、心理学者や精神科医によるユーティリティアンケートで評価された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 01:42:58 GMT)
Community Formation and Detection on GitHub Collaboration Networks [0.0] 本稿は、GitHubユーザ18万人とそのリポジトリコントリビューションの大規模な履歴データセットについて説明する。
OSSコラボレーションは、緊密に連携する少数のユーザグループによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 18:43:00 GMT)
Clustering performance analysis using new correlation based cluster
validity indices [0.0] 本研究では,2つのデータポイント間の実際の距離と,2つのポイントが位置するクラスタのセントロイド距離との相関に基づく2つの新しいクラスタ妥当性指標を開発した。
提案した指標は, 前述した弱点を克服する異なる数のクラスタにおいて, 常にいくつかのピークを発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 06:59:41 GMT)
Beyond the Hausdorff Metric in Digital Topology [0.0] 2つの対象はハウスドルフ計量に近接するかもしれないが、幾何学的および位相的性質は全く異なる。
これらの測定値に近接する物体が幾らかの幾何学的・位相的特性を持つように、デジタル画像を比較する他の方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 20:55:33 GMT)
Any-to-any connected cavity-mediated architecture for quantum computing
with trapped ions or Rydberg arrays [0.0] スキームは閉じ込められたイオンやライドバーグ配列と互換性があり、キャビティを通して単一光子転移を介して絡み合いを分散することにより、任意の2つの量子ビット間の遠隔ゲートを実現する。
線形鎖に閉じ込められたイオンからなるプロセッサの場合、現実的なパラメータを持つ単一の空洞は、数$mu$sで光子を転送することに成功している。
Rydberg原子からなるプロセッサでは、我々の方法は何千もの中性原子の配列を完全に接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 18:00:00 GMT)
An impurity in a heteronuclear two-component Bose mixture [0.0] 不純物は41ドルK-87ドルRb混合で、不純物は41ドルK超微粒子状態である。
超低温ヘテロ核ボース混合物における不純物の運命を, 411$K-87$Rb混合の場合と, 411$K超微粒子状態での不純物について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 12:24:00 GMT)
Accurate Remaining Useful Life Prediction with Uncertainty
Quantification: a Deep Learning and Nonstationary Gaussian Process Approach [0.0] 有用寿命 (Retaining useful life, RUL) とは、あるコンポーネントやシステムの寿命が期待されていることを指す。
我々は、深層学習と非定常ガウス過程回帰(DL-NSGPR)の利点を統合し、活用する、不確実な定量化を伴う高精度なRUL予測モデルを考案した。
計算実験の結果,DL-NSGPR予測はルート平均2乗誤差1.7～6.2倍の精度で精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 18:19:58 GMT)
A most misunderstood conditionally-solvable quantum-mechanical model [0.0] いくつかの著者が、条件付き可解量子力学モデルの正確な固有値と固有関数の完全な誤解から間違った物理的結論を導出したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 12:38:35 GMT)
A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Coordination Framework for
Connected and Automated Vehicles at Merging Roadways [0.0] 接続された自動車両(CAV)は、渋滞、事故、エネルギー消費、温室効果ガスの排出に対処する可能性がある。
停止運転をなくすようにCAVを調整するためのフレームワークを提案する。
数値シミュレーションによりCAVの協調性を実証し,停止運転を排除してスムーズな交通流を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 23 Sep 2021 22:26:52 GMT)