KITTI-360: A Novel Dataset and Benchmarks for Urban Scene Understanding
in 2D and 3D [67.5] KITTI-360は、よりリッチな入力モダリティ、包括的なセマンティックインスタンスアノテーション、正確なローカライゼーションを含む郊外の運転データセットである。
その結果,150k以上のセマンティクスとインスタンスのアノテート画像と1Bのアノテート3Dポイントが得られた。
我々は、同じデータセット上のコンピュータビジョン、グラフィックス、ロボット工学の問題を含む、モバイル知覚に関連するいくつかのタスクのベンチマークとベースラインを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 00:41:29 GMT)
AES Systems Are Both Overstable And Oversensitive: Explaining Why And
Proposing Defenses [66.5] スコアリングモデルの驚くべき逆方向の脆さの原因について検討する。
のモデルとして訓練されているにもかかわらず、単語の袋のように振る舞うことを示唆している。
高い精度で試料を発生させる過敏性と過敏性を検出できる検出ベース保護モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:05:19 GMT)
The JHU submission to VoxSRC-21: Track 3 [31.8] 本報告では、Voxceleb Speaker Recognition Challenge 2021 Track 3に提出されたジョンズ・ホプキンス大学話者認識システムについて述べる。
私たちの全体的なトレーニングプロセスは、昨年のVoxSRC 2020チャレンジで提案されたものと似ています。
これは、Voxceleb1 test o、VoxSRC-21 Validation、テストトライアルにおいて、EER(%)の1.89、6.50、および6.89をそれぞれ示す、最も優れた提案モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 01:30:10 GMT)
Micromodels for Efficient, Explainable, and Reusable Systems: A Case
Study on Mental Health [31.7] 多くの統計モデルは、テストベンチマークで高い精度を持つが、説明できない、低リソースのシナリオで苦労し、ドメインの専門知識を容易に統合できない。
これらの課題に対処するためのマイクロモデルアーキテクチャを導入します。
我々のアプローチは、研究者がドメイン知識を埋め込んだ解釈可能な表現を構築し、モデルの意思決定プロセス全体を通して説明を提供することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 14:45:59 GMT)
Multi-Semantic Image Recognition Model and Evaluating Index for
explaining the deep learning models [31.4] まず,ニューラルネットワークの意思決定過程を人間に理解させるマルチセマンティック画像認識モデルを提案する。
次に、モデルの解釈可能性について定量的に評価できる新しい評価指標を示す。
本稿では,現在最先端のディープラーニングモデルを用いて,関連するベースライン性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 07:18:05 GMT)
Metal Artifact Reduction in 2D CT Images with Self-supervised
Cross-domain Learning [31.0] 金属アーチファクトリダクション(MAR)の新しい深層学習手法を提案する。
我々はニューラルネットワークをトレーニングし、与えられた金属フリーなノモグラムの金属トレース領域値を復元する。
次に、より完全な完了結果を生成するために、新しいFBP再構成損失を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 04:40:57 GMT)
Fighting the Fog: Evaluating the Clarity of Privacy Disclosures in the
Age of CCPA [29.6] プライバシーポリシーの曖昧さと曖昧さは、企業が個人情報を収集、利用、共有する方法に関して、消費者が情報的な選択をすることができることを脅かす。
2018年のカリフォルニア州消費者プライバシ法(CCPA)は、企業がデータプラクティスを明確に開示することを義務付けることで、カリフォルニア州の消費者によりコントロールを提供することを目的としている。
我々の結果は、CCPAのプライバシー開示義務が、現在実施されているように、提供予定の明確さのレベルをまだ達成していないことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:40:57 GMT)
Generating Summaries for Scientific Paper Review [29.1] 機械学習とNLPにおけるトップの会場への応募の増加は、レビュアーに過剰な負担を課す問題を引き起こしている。
レビュープロセスを支援する自動システムは、問題を改善するための解決策になり得る。
本稿では,学術論文の自動レビュー要約生成について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 21:43:53 GMT)
Half a Dozen Real-World Applications of Evolutionary Multitasking and
More [28.8] 進化的マルチタスキング(EMT)の概念は、進化的計算のギャップを埋める。
初期の段階ではあるが、EMTのアイデアは、様々な現実世界のアプリケーションで約束を示そうとしている。
本稿では,文献におけるEMTの応用指向の探索について概説し,それぞれの適用領域に応じて6つの広いカテゴリにまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 09:26:11 GMT)
Text2Brain: Synthesis of Brain Activation Maps from Free-form Text Query [28.3] Text2Brainは、ニューロイメージング研究の座標に基づくメタ分析のためのニューラルネットワークアプローチである。
我々は,Text2Brainが,自由形式のテキスト記述から解剖学的に解明可能なニューラルアクティベーションパターンを合成できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:39:22 GMT)
Self-supervised Point Cloud Prediction Using 3D Spatio-temporal
Convolutional Networks [27.5] 未来の点雲を予測するために、過去の3D LiDARスキャンをエクスプロイトすることは、自律的なモバイルシステムにとって有望な方法である。
本稿では,各3次元LiDARスキャンの2次元範囲画像表現を利用したエンドツーエンドアプローチを提案する。
我々は3次元畳み込みを用いたエンコーダデコーダアーキテクチャを開発し、シーンの空間情報と時間情報を共同で集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 19:58:13 GMT)
Visually Grounded Reasoning across Languages and Cultures [27.3] 我々は、より多くの言語や文化を表すImageNetスタイルの階層を構築するための新しいプロトコルを開発する。
我々は、インドネシア語、中国語、スワヒリ語、タミル語、トルコ語など、類型的に多様な言語群に焦点を当てている。
画像のペアについて,ネイティブ話者アノテータから文を抽出することにより,多言語による視覚・言語上の多言語推論(MARVL)データセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 16:51:38 GMT)
Hoplite: Efficient and Fault-Tolerant Collective Communication for
Task-Based Distributed Systems [26.6] 我々は,タスクベースの分散システムのための,効率的かつフォールトトレラントな集合通信層であるHopliteを設計,実装する。
我々のキーとなる技術は、データ転送スケジュールを高速に計算し、きめ細かいパイプライニングによって効率的にスケジュールを実行することである。
Hopliteが非同期降下、勾配強化学習を高速化し、機械学習モデルのアンサンブルを提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 04:49:58 GMT)
3D Hand Pose and Shape Estimation from RGB Images for Improved
Keypoint-Based Hand-Gesture Recognition [25.4] 本稿では3次元手とポーズ推定のためのキーポイントに基づくエンドツーエンドフレームワークを提案する。
研究ケースとして手身認識タスクにうまく適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:07:43 GMT)
Quantum simulation and ground state preparation for the honeycomb Kitaev
model [23.9] 本研究では,ハニカム・キタエフモデルの基底状態(GS)を作成する量子プロトコルを提案する。
原型北エフモデルに対するスピン液体基底状態の高忠実度化を実証する。
次に,非零磁場への変分過程を拡張し,位相遷移を明らかにする観測値と相関関係について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:13:53 GMT)
Real-Time Glaucoma Detection from Digital Fundus Images using Self-ONNs [22.9] 緑内障は、視覚画像を脳に伝達する視神経を損傷することで、永久的な視覚障害を引き起こす。
ラベル付きデータの不足により,デジタル眼底画像からの緑内障検出に様々な深層学習モデルが応用されている。
本研究では,眼底画像における緑内障の早期検出のために,コンパクトな自己組織化オペレーショナルニューラルネットワーク(Self-ONN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 10:27:01 GMT)
Trans-Encoder: Unsupervised sentence-pair modelling through self- and
mutual-distillations [22.4] バイエンコーダは固定次元の文表現を生成し、計算効率が良い。
クロスエンコーダは、アテンションヘッドを利用して、より優れたパフォーマンスのために文間相互作用を利用することができる。
Trans-Encoderは、2つの学習パラダイムを反復的なジョイントフレームワークに統合し、拡張されたバイ・エンコーダとクロス・エンコーダを同時に学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:55:44 GMT)
A multi-stage semi-supervised improved deep embedded clustering
(MS-SSIDEC) method for bearing fault diagnosis under the situation of
insufficient labeled samples [21.0] 実際の産業プロセスでデータにラベルをつけるのに多くの労力と時間を要するため、インテリジェントな故障診断手法の適用が困難になる。
この問題を解決するために,多段階半教師付き改良深層クラスタリング法(MS-SSIDEC)を提案する。
本手法は,事前学習,深層クラスタリング,教師付き学習の3段階を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 06:49:40 GMT)
Extracting Attentive Social Temporal Excitation for Sequential
Recommendation [20.5] 我々は、ソーシャル・テンポラル・エキサイティング・ネットワーク(STEN)と呼ばれる、時間対応のシーケンシャル・レコメンデーション・フレームワークを提案する。
STENは、友人の行動がユーザの動的興味に与えるきめ細かな影響をモデル化するために、時間的ポイントプロセスを導入する。
STENは、イベントレベルのレコメンデーションの説明可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 07:39:31 GMT)
Optimal Orthogonal Group Synchronization and Rotation Group
Synchronization [19.9] 本稿では,Z*$を推定するための反復極分解アルゴリズムを解析する。
一致したミニマックス下界が確立され、提案アルゴリズムの最適性が導かれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 05:10:20 GMT)
To Which Out-Of-Distribution Object Orientations Are DNNs Capable of
Generalizing? [17.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、トレーニングデータの分布の外側の向きのオブジェクトを認識する。
人間にとって、行動学的研究は、OoDの向きによって認識精度が変化することを示した。
一般化能力がOoD配向間でどのように分散されるかは、まだ分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 02:48:00 GMT)
IGLU: Efficient GCN Training via Lazy Updates [17.2] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、大きな基盤となるグラフと複数のレイヤを含む多くの設定で使用されている。
標準SGDベースのトレーニングは、グラフの大部分のノード埋め込みを更新する各降下ステップが終わるため、ここでは不十分である。
各種GCN層における全ノードに対するフォワードパス埋め込みをキャッシュする新しいIGLU法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 19:11:00 GMT)
Smart at what cost? Characterising Mobile Deep Neural Networks in the
wild [16.7] 本稿では,野生におけるDeep Neural Network (DNN) の使用状況に関する総合的研究を行う。
われわれはGoogle Play Storeで最も人気のあるアプリの16万以上を分析している。
モバイルデプロイメントのコアコスト次元として,モデルのエネルギーフットプリントを測定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 18:09:29 GMT)
Identifying Reasoning Flaws in Planning-Based RL Using Tree Explanations [16.6] 我々は,リアルタイム戦略ゲームにおいて,計画に基づく深層強化学習エージェントの欠陥を特定することを検討する。
これにより、人間が木の推論ステップのレベルで欠陥を特定することができる。
木の大きさや複雑さから、人間がこのような欠陥を識別できるかどうかは不明だ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 18:39:03 GMT)
A First-Occupancy Representation for Reinforcement Learning [16.5] 現実の世界では、報酬は一度動いたり、消費のためにのみ利用できたり、場所を変えたり、エージェントは、人工的に課されたタスクの地平線を制約することなく、できるだけ早く目標状態に到達することを目指している。
本稿では、最初に状態がアクセスされたときの時間的割引を計測する、最初の占有率表現(FR)を紹介する。
我々は、FRが望ましい状態への効率的な経路の選択を促進し、ある条件下では、エージェントが確実に最適な軌道を計画し、動物に同様の行動を起こさせることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 16:48:16 GMT)
Private Language Model Adaptation for Speech Recognition [15.7] 音声モデルの適応は、サーバ側のプロキシトレーニングデータとユーザのローカルデバイスで受信した実際のデータとの相違を扱うために不可欠である。
本稿では,ニューラルネットワーク言語モデル(NNLM)を,音声認識に応用したプライベートデバイスに継続的に適用するための効率的なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 00:15:43 GMT)
Robust Retinal Vessel Segmentation from a Data Augmentation Perspective [14.8] 本稿では,チャネルワイドなガンマ補正とチャネルワイドなランダムな血管拡張という2つの新しいデータ拡張モジュールを提案する。
これら2つのモジュールを逐次適用することによって生成された追加のトレーニングサンプルによって、モデルはより不変かつ識別的な特徴を学ぶことができる。
実世界のデータセットと合成データセットの両方の実験結果から,従来の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの性能と堅牢性の向上が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 08:21:09 GMT)
The Role of Lookahead and Approximate Policy Evaluation in Policy
Iteration with Linear Value Function Approximation [14.5] 線形関数近似を用いて値関数を表現する場合、最小限のルックアヘッドとマルチステップリターンが必要であることを示す。
そして、この条件が満たされると、そのような近似ポリシーを用いて得られたポリシーの有限時間性能を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 01:20:08 GMT)
The impact of non-target events in synthetic soundscapes for sound event
detection [13.6] 合成音環境における非ターゲットイベントの影響に着目した。
目標イベントと非目標イベントの信号対雑音比の調整範囲を学習時に拡張すると,音事象検出性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 21:46:19 GMT)
Local Repair of Neural Networks Using Optimization [13.3] トレーニング済みフィードフォワードニューラルネットワーク(NN)を修復する枠組みを提案する。
対象の入力領域に対してNNの出力に制約を課す述語の一式としてプロパティを定式化する。
本稿では,アフィン変換のバウンダリング,誤分類NNの修正,NNコントローラのインプットのバウンダリングにおけるフレームワークの適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 20:52:26 GMT)
Lithium-ion Battery State of Health Estimation based on Cycle
Synchronization using Dynamic Time Warping [13.2] 健康状態推定(SOH)は、電池容量の減少による予期せぬ故障を避けるために、電池駆動アプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
本稿では、動的時間ワープを用いて、既存の座標系を変更するための革新的なサイクル同期手法を提案する。
提案手法は,時系列の時間情報を活用することで,時間指標と元の測定値を新しい指標に組み込んで,電池劣化状況を反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 02:53:54 GMT)
Making Curiosity Explicit in Vision-based RL [12.8] 視覚に基づく強化学習(RL)は、画像を主観察対象とする制御課題を解決するための有望な手法である。
最先端のRLアルゴリズムは、まだサンプル効率の面で苦戦している。
サンプルの多様性を改善するためのアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 09:50:37 GMT)
VoxCeleb Enrichment for Age and Gender Recognition [12.5] 我々は、VoxCelebデータセットに話者年齢ラベルと(代替)話者性別アノテーションを提供する。
年齢と性別の認識モデルを構築することで,このメタデータの利用を実証する。
また、オリジナルVoxCelebの性別ラベルと当社のラベルを比較して、オリジナルVoxCelebのデータに誤ラベルされている可能性のあるレコードを特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 06:18:57 GMT)
A PAC-Bayesian Analysis of Distance-Based Classifiers: Why
Nearest-Neighbour works! [12.3] K-nearest-neighbour分類器(K-NN)の一般化誤差に対するPAC-Bayesian境界
我々は、カーネル展開における係数に関する事前測度と、カーネル空間における重みベクトルに関する誘導測度との関係を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:35:57 GMT)
Learning Ideological Embeddings from Information Cascades [11.9] 多次元イデオロギー空間における各ユーザのイデオロギー的傾きを学習するためのモデルを提案する。
本モデルは,多次元イデオロギー空間におけるソーシャルメディア利用者の政治的姿勢を学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 09:58:02 GMT)
Transfer Learning based Evolutionary Deep Neural Network for Intelligent
Fault Diagnosis [11.4] 障害診断のためのディープニューラルネットワーク(DNN)の性能は、ネットワークアーキテクチャに大きく依存している。
本稿では、与えられたデータセットに対して最適なDNNアーキテクチャを求める進化的Net2Net変換(EvoNet2Net)を提案する。
我々は,ケース・ウェスタン・リザーブ大学データセットとパダーボーン大学データセットを用いて,提案フレームワークの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 04:31:23 GMT)
Learning from Small Samples: Transformation-Invariant SVMs with
Composition and Locality at Multiple Scales [11.2] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を成功させた、サポートベクターマシン(SVM)に組み込む方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 05:31:13 GMT)
Combining Reinforcement Learning with Model Predictive Control for
On-Ramp Merging [10.5] 自律運転における運動計画問題の解法として,モデル予測制御(MPC)と強化学習(RL)の2つの幅広い手法が提案されている。
まず、シミュレーションにより最先端のMPCとRLベースの技術の長所と短所を確立する。
その後、モデルフリーなRLエージェントとMPCソリューションをブレンドして、乗客の快適性、効率性、衝突速度、堅牢性といったすべての指標間のトレードオフを改善できることを示すアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:12:22 GMT)
Federated Learning Algorithms for Generalized Mixed-effects Model (GLMM)
on Horizontally Partitioned Data from Distributed Sources [10.4] 本稿では,一般化線形混合効果モデル(GLMM)を実現するための2つのアルゴリズムを開発する。
GLMMの対数類似関数は2つの数値法により近似される。
実験結果は、シミュレーションと実世界のデータによる比較(Laplace)と優れた(Gaussian-Hermite)パフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 21:01:30 GMT)
Not Color Blind: AI Predicts Racial Identity from Black and White
Retinal Vessel Segmentations [10.3] 近年の研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が、これまで人種固有の特徴を含んでいなかった画像から人種を予測することが示されている。
未熟児網膜症(ROP)を検診した患者の網膜血管地図(RVM)には,レース特有の特徴が含まれているかを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 16:21:37 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Adjustments [10.2] 制御とRLアルゴリズムをブリッジできる連続行動空間のための新しいQ-ラーニングアルゴリズムを提案する。
提案手法は,長期的目標を達成するための複雑なポリシを学習できると同時に,短期的な要件に対応するための調整も容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 03:35:09 GMT)
An Offline Deep Reinforcement Learning for Maintenance Decision-Making [10.2] オフライン教師付き深層強化学習に基づく保守フレームワークを提案する。
オフライン強化学習を用いることで、履歴データから最適なメンテナンスポリシーを学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 03:40:55 GMT)
Optimal Simulation of Quantum Measurements via the Likelihood POVMs [9.5] 冬の観測圧縮(2004年)をPOVMによる新しい簡易な証明として提案する。
また、この定理の中心にある中心ツール(量子被覆補題)の代替的な証明も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 12:30:55 GMT)
The Fragility of Optimized Bandit Algorithms [9.4] 帯域幅アルゴリズムの最適設計に関する文献の多くは、期待される後悔の最小化に基づいている。
このような最適化された設計を使用する場合、関連するアルゴリズムは、後悔分布の尾部が不規則なコーシー分布のように振る舞うような望ましくない特徴を持つことを示す。
最適化されたトンプソンサンプリングと UCB バンディット設計も脆弱であることを示し,問題をわずかに誤特定した場合,その後悔は従来の理論よりはるかに早く増大することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 10:11:06 GMT)
A Strong Baseline for the VIPriors Data-Efficient Image Classification
Challenge [9.0] 本稿では,VIPriorsチャレンジデータセットに基づく,データ効率の高い画像分類のための強力なベースラインを提案する。
我々のベースラインは精度69.7%に達し、VIPriors 2021チャレンジへの応募の50%を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 08:45:15 GMT)
Using Comics to Introduce and Reinforce Programming Concepts in CS1 [8.7] 私たちは、学部初等コンピュータサイエンスコースで、$coding$strip$の推奨ユースケースをテストしました。
コースの最後には,学生の体験を評価するために調査を行い,様々な方法で利益が得られたことを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 02:07:45 GMT)
A Toolkit for Generating Code Knowledge Graphs [8.5] GraphGen4Codeはコードナレッジグラフを構築するためのツールキットである。
プログラム検索、コード理解、バグ検出、コード自動化といった様々なアプリケーションに電力を供給することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 03:44:07 GMT)
An Automated Approach to Causal Inference in Discrete Settings [8.2] 本稿では,効率的な二重緩和法と空間分岐結合法を用いて因果効果を自動的に結合するアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、許容可能なデータ生成プロセスを探索し、利用可能な情報と最も正確な範囲を出力する。
これは、不完全境界を特徴付ける$epsilon$-sharpnessと呼ばれる追加の保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 03:55:32 GMT)
Faster Improvement Rate Population Based Training [7.7] 本稿では、人口ベーストレーニング(PBT)の問題に対処する高速改善率PBT(FIRE PBT)を提案する。
我々は、新しいフィットネス指標を導き、それを使って、一部の人口構成員が長期的なパフォーマンスに集中できるようにします。
実験の結果、FIRE PBTはImageNetベンチマークでPBTより優れており、手動学習率のスケジュールでトレーニングされたネットワークの性能と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:30:55 GMT)
A hierarchical residual network with compact triplet-center loss for
sketch recognition [7.5] 本稿では, 従来の基本残差ブロックと比較して, マルチスケール情報をよりよく知覚できるような, 新規なマルチスケール残差ブロックを設計する。
階層的残差構造は,マルチスケールの残差ブロックを特定の方法で積み重ねることによって構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 07:25:27 GMT)
One to rule them all: Towards Joint Indic Language Hate Speech Detection [7.3] 本稿では、最先端のトランスフォーマー言語モデルを用いて、ヘイトや攻撃的な音声検出を共同で学習する多言語アーキテクチャを提案する。
提案したテストコーパスでは,サブタスク1AのマクロF1スコアが0.7996,0.7748,0.8651,サブタスク1Bのきめ細かい分類において0.6268,0.5603となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 13:30:00 GMT)
Agreeing to Disagree: Annotating Offensive Language Datasets with
Annotators' Disagreement [7.3] 我々は、アノテータ間の合意のレベルに着目し、攻撃的な言語データセットを作成するためにデータを選択する。
本研究は、異なるトピックをカバーする英語ツイートの3つの新しいデータセットを作成することを含む。
合意の低さがあるような難しいケースは、必ずしも品質の悪いアノテーションによるものではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 08:55:04 GMT)
Text Simplification for Comprehension-based Question-Answering [7.1] 広く使われているSQuADデータセットの簡易バージョンであるSimple-SQuADをリリースする。
新たに作成したコーパスをベンチマークし,SQuADに基づく質問応答課題における単純化プロセスの効果を検討するためのアブレーション研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 18:48:00 GMT)
Physics-Augmented Learning: A New Paradigm Beyond Physics-Informed
Learning [6.2] 我々は、物理情報学習(PIL)の成功パラダイムを、物理情報学習(PAL)と呼ばれるものを含むより一般的なフレームワークに一般化する。
数値実験では,PILが適用不可能あるいは非効率な例ではPALが良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:53:32 GMT)
Flexibility of the factorized form of the unitary coupled cluster ansatz [6.2] 単位結合クラスタアンサッツの分解形式は、非常に柔軟であることを示す。
エネルギーの変動最小化は、高精度を達成するためにより単純な分解単位結合クラスタ近似を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 03:24:12 GMT)
Nana-HDR: A Non-attentive Non-autoregressive Hybrid Model for TTS [6.0] Nana-は、TransformerベースのDense-fuseエンコーダとTTS用のRNNベースのデコーダを備えた、新しい非注意非自己回帰モデルである。
ナナ-は2つのマンダリンコーパスで自然さと頑健さで競争力を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 12:45:14 GMT)
Boost-RS: Boosted Embeddings for Recommender Systems and its Application
to Enzyme-Substrate Interaction Prediction [5.9] Boost-RSは一般的なRSフレームワークであり、補助データを通じてベクトルを"ブースティング"することでRSのパフォーマンスを向上させる。
本稿では,各補助課題が組込みベクトルの学習を促進すること,およびBoost-RSによるコントラスト学習が結合性および多ラベル学習に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 19:21:28 GMT)
AutoPhaseNN: Unsupervised Physics-aware Deep Learning of 3D Nanoscale
Coherent Imaging [5.7] 位相探索の問題は天文学からナノスケールイメージングまで様々なイメージング手法を基礎にしている。
伝統的な位相探索法は本質的に反復的であり、計算に高価で時間を要する。
DLモデルは、学習前の反復位相検索または測定強度のみからの位相情報を置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 21:16:34 GMT)
A Step Towards Efficient Evaluation of Complex Perception Tasks in
Simulation [5.5] 単純化された低忠実度シミュレータを用いて,効率的な大規模テストを実現する手法を提案する。
我々のアプローチは、テスト中のタスクの計算集約的なコンポーネントに対応する効率的なサロゲートモデルを設計することに依存している。
計算コストを削減したCarlaシミュレータにおける自律運転タスクの性能を評価することで,提案手法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 13:50:21 GMT)
Quantum algorithms for anomaly detection using amplitude estimation [5.2] 密度推定に基づく異常検出アルゴリズム(ADDEアルゴリズム)は広く使われているアルゴリズムの1つである。
本稿では振幅推定に基づく新しい量子ADDEアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:47:56 GMT)
How Much Data Analytics is Enough? The ROI of Machine Learning
Classification and its Application to Requirements Dependency Classification [5.2] 機械学習は組織の効率性と効率を大幅に改善する。
しかし,ML手法の選択と実装はほとんど精度基準に依存している。
本研究は、投資の見返りに応じて精度基準を引き上げることにより、このギャップに対処するアプローチの成果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 23:27:57 GMT)
Layers of classicality in the compatibility of measurements [5.1] 量子測定の文脈における「古典の層」という用語は[T. Heinosaari, Phys. A 93, 042118]で導入された。
これらの中で最強の層は、ブロードキャスト可能な観測可能な一連の集合で構成されている。
最も弱い層は互換性のある可観測物の集合からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 16:06:39 GMT)
Fast inversion, preconditioned quantum linear system solvers, and fast
evaluation of matrix functions [4.3] 量子線形系を解くためのプレコンディショナーとして使用できる高速反転と呼ばれる量子プリミティブを導入する。
量子多体系の単一粒子グリーン関数の計算における事前条件付き線形システム解法の適用例を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:41:56 GMT)
The VVAD-LRS3 Dataset for Visual Voice Activity Detection [4.3] 視覚的音声活動検出(VVAD)は、カメラの視覚的入力に応じて、人が話しているか否かを検出する。
VVAD-LRS3データセットは44K以上のサンプルを含み、次の競合データセット(WildVVAD)の3倍以上である。
顔画像上の畳み込みニューラルネットワーク長短記憶(CNN LSTM)では、テストセットで92%の精度が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:08:20 GMT)
Information Elevation Network for Fast Online Action Detection [4.2] オンラインアクション検出(オンラインアクション検出、OAD)は、ストリーミングビデオ内のビデオセグメントを入力として受信し、その中の進行中のアクションを識別するタスクである。
我々は,現在の行動に関連する過去の情報を持ち上げて蓄積する新しい情報高揚ユニット(IEU)を導入する。
我々は、情報高揚ネットワーク(IEN)と呼ばれるIEUを用いて、効率的で効果的なOADネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 09:02:15 GMT)
Data-driven Residual Generation for Early Fault Detection with Limited
Data [4.1] 多くの複雑なシステムでは、システムのための高精度なモデルを開発することは不可能である。
データ駆動型ソリューションは、いくつかの実践的な理由から、産業システムにおいて大きな注目を集めている。
モデルに基づく手法とは異なり、圧力や電圧などの時系列測定を他の情報源と組み合わせることが直接の前進である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 03:18:03 GMT)
Diffusion-Based Voice Conversion with Fast Maximum Likelihood Sampling
Scheme [4.1] 最も難しいのは、ソース話者とターゲット話者の両方がトレーニングデータセットに属さない場合、最も一般的な場合において、1つの参照発話のみからターゲット音声をコピーすることである。
拡散確率モデルに基づくスケーラブルな高品質なソリューションを提案し、最先端のワンショット音声変換手法と比較して優れた品質を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:48:22 GMT)
An Efficient Network Design for Face Video Super-resolution [4.0] ネットワークトレーニングと評価のための顔映像シーケンスからなるデータセットを構築した。
我々は3つの組み合わせ戦略を用いて、最適化プロセスの高速化のために、同時列車評価法を用いて、ネットワークパラメーターを最適化する。
生成されたネットワークは、少なくとも52.4%のパラメータと20.7%のFLOPを削減し、PSNR、SSIMの性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 11:28:34 GMT)
Dynamic Ranking with the BTL Model: A Nearest Neighbor based Rank
Centrality Method [3.9] 静的設定から動的設定への古典的BTL(Bradley-Terry-Luce)モデルの拡張について検討する。
我々はいつでもmathbbRn$のアイテム$w_tの潜在強度を回復することを目指している。
また、実データおよび合成データに関する実験で理論解析を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 14:01:40 GMT)
Nonadiabatic control of quantum transport fidelity in dissipative cold
media [3.5] 我々は,量子ウェーブパケットの有限速高忠実輸送を実現するための非探索的制御戦略を,拡散媒質を介して提案した。
関連するシナリオは、超低温の気体を移動する量子不純物である。
短絡から断熱へのアプローチとは異なり、我々のアプローチは非断熱およびフォノンを介するプロセスを介して、ウェーブパケットの漏洩に同時に対処することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 12:10:05 GMT)
Exploring More When It Needs in Deep Reinforcement Learning [3.4] エージェントが必要とするときの騒音付加(AN2N)を探求する深層強化学習における政策のメカニズムを提案する。
エージェントが正常に動作していない過去の状態を評価するために累積報酬を使用し、コサイン距離を用いて現在の状態をさらに調査する必要があるかどうかを測定する。
半チェタ、ホッパー、スイマーなどの連続制御タスクに適用し、性能と収束速度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 04:29:38 GMT)
Guidelines for the Computational Testing of Machine Learning approaches
to Vehicle Routing Problems [3.4] 我々は,機械学習コミュニティが提案するVRPのアプローチの計算的研究において生じる課題を強調した。
OR論文で示されたものの特徴を持つ計算研究が実現されることを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 18:47:43 GMT)
Towards a Governance Framework for Brain Data [3.2] 我々は、脳データ取得と処理の独特な倫理的意味を識別する。
このフレームワークは、脳データ収集の促進と科学と医学のさらなる処理の利点を最大化することを目的としている。
この枠組みは、規制介入の4つの主要な領域で構成されている: 拘束規制、倫理とソフト・ロー、責任ある革新、人権である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 12:21:33 GMT)
Heterogeneous Distributed Lag Models to Estimate Personalized Effects of
Maternal Exposures to Air Pollution [3.1] 子どもの健康研究は、母親の環境暴露と子供の出生と健康結果の関連を支持する。
このような研究における共通のゴールは、感受性の重要な窓を特定することである。
個人レベルで重要なウィンドウを推定する統計的学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 14:36:09 GMT)
Delve into the Performance Degradation of Differentiable Architecture
Search [3.0] 微分可能なアーキテクチャサーチ (DARTS) は、性能劣化につながる検証セットに過度に適合すると考えられる。
我々は、高強度アーキテクチャパラメータの正規化やウォームアップトレーニングスキームがこの問題を効果的に解決できないことを検証するために、一連の探索実験を用いている。
DARTSの性能はよく訓練されたスーパーネットの重みに依存しず、アーキテクチャパラメータは初期の段階から得られる勾配によって訓練されるべきであると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 03:37:56 GMT)
Which Design Decisions in AI-enabled Mobile Applications Contribute to
Greener AI? [3.0] このレポートは、AI対応アプリケーションの性能に対する設計決定の影響を定量化する実証的研究を行う計画で構成されている。
我々は、複数の画像分類とテキスト分類問題を解決するために、モバイルアプリケーションに画像ベースニューラルネットワークと言語ベースニューラルネットワークの両方を実装します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 07:30:28 GMT)
Fine-tuning Vision Transformers for the Prediction of State Variables in
Ising Models [2.9] Transformerは、スタックされた注意とポイントワイドで完全に接続されたレイヤで構成される最先端のディープラーニングモデルである。
本研究では、2次元イジングモデルシミュレーションの状態変数を予測するために視覚変換器(ViT)を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 00:23:31 GMT)
Adaptive Informative Path Planning Using Deep Reinforcement Learning for
UAV-based Active Sensing [2.7] 深層強化学習(RL)に基づく情報経路計画のための新しい手法を提案する。
本手法は,モンテカルロ木探索とオフライン学習ニューラルネットワークを組み合わせた情報知覚行動の予測を行う。
ミッション中にトレーニングされたネットワークをデプロイすることにより、限られた計算資源を持つ物理プラットフォーム上で、サンプル効率の良いオンラインリプランニングが可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 09:00:55 GMT)
Convergence of Deep Convolutional Neural Networks [2.6] ネットワークの深さが無限大になる傾向にあるディープニューラルネットワークの収束は、ディープラーニングの数学的基礎を構築するのに不可欠である。
まず,幅を拡大した一般ReLUネットワークの収束について検討し,得られた結果を深部畳み込みニューラルネットワークに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 07:48:17 GMT)
Deep Reinforcement Learning Versus Evolution Strategies: A Comparative
Survey [2.6] 深層強化学習(DRL)と進化戦略(ESs)は多くのシーケンシャルな意思決定問題において人間レベルの制御を上回っている。
DRLとESの長所と短所に関する洞察を得るために、それぞれの能力と限界について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 18:45:30 GMT)
Active Learning for Argument Mining: A Practical Approach [2.5] AURC(Argument Unit Recognition and Classification)の課題において,能動学習は,優れた深層学習能力を得るために必要な労力を大幅に削減することを示した。
Active Learningは、アノテーションの最も有益なサンプルをクエリすることで、機械学習モデルのトレーニングに必要なデータ量を削減します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 10:58:47 GMT)
slimTrain -- A Stochastic Approximation Method for Training Separable
Deep Neural Networks [2.4] DeepTrain Network (DNN)は、多くのアプリケーションで高次元神経機能近似器としての成功を示している。
選択した超次元データセットに対する感度を低減したDNNのモデスト最適化手法であるslimTrainを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 19:31:57 GMT)
Designed to Cooperate: A Kant-Inspired Ethic of Machine-to-Machine
Cooperation [2.1] 本稿では,機械と機械の協調と機械の社会的支援の倫理性を強調した。
自律的な検知、意思決定、行動が可能な機械は、その行動において協調的に設計され、構築されるべきである、と氏は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 05:17:48 GMT)
Stable training of autoencoders for hyperspectral unmixing [2.1] アンミキシングのためのオートエンコーダのトレーニングは重み付け初期化に大きく依存していることを示す。
いくつかの重みのセットは縮退または低パフォーマンスソリューションをもたらし、期待されるパフォーマンスに負のバイアスをもたらす。
本研究では, オートエンコーダの安定性, 初期重みに対する再構成誤差の依存性の検証, オートエンコーダパラメータの最適化に要する条件の探索, 実験結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 14:07:24 GMT)
Symbolic Regression by Exhaustive Search: Reducing the Search Space
Using Syntactical Constraints and Efficient Semantic Structure Deduplication [2.1] シンボリック回帰は、モデル構造に関する事前の知識が得られない産業シナリオにおいて、強力なシステム識別技術である。
この章では、これらの問題に対処するために特別に設計された決定論的シンボリック回帰アルゴリズムを紹介します。
全ての可能なモデルの有限列挙は、構造的制約と意味論的に等価な解を検出するキャッシング機構によって保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:47:51 GMT)
Cluster Analysis of a Symbolic Regression Search Space [2.1] 探索空間における遺伝的プログラミングによって生成される記号的回帰モデルの分布について、より詳しく検討する。
我々は、表現型と遺伝子型類似性に基づいて、ユニークなモデルを特定し、それらをクラスタリングする。
GPが訪れた解候補を列挙した探索空間にマッピングすることで、GPは最初は全探索空間を探索し、後に最高品質表現の部分空間に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:50:29 GMT)
Shaking Syntactic Trees on the Sesame Street: Multilingual Probing with
Controllable Perturbations [2.0] 近年の研究では、テキスト摂動の概念を中心とした新しい実験分野が採用されている。
近年の研究では、シャッフル語順がトランスフォーマーベースの言語モデルの下流性能にほとんど影響しないことが明らかになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 20:15:29 GMT)
Machine learning methods for prediction of cancer driver genes: a survey
paper [1.7] 本調査は、機械学習に基づくアプローチを包括的に分析し、がんドライバーの突然変異と遺伝子を同定することを目的とする。
従来,データ型とMLアルゴリズム間の相互作用について検討してきた。
MLがもたらす分野における重要な発展に読者がより親しみやすくすることで、オープンな問題に対処し、がんドライバーの発見に向けて知識を前進させることを、新たな研究者に促すことを願っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 13:00:07 GMT)
COV-ELM classifier: An Extreme Learning Machine based identification of
COVID-19 using Chest X-Ray Images [1.7] 本稿では,新型コロナウイルスの分類問題として,新型コロナウイルス,正常クラス,肺炎クラスを区別する3クラス分類問題を提案する。
提案モデルのマクロ平均F1スコアは0.95で、全体の感度は95%の信頼区間で0.94 pm 0.02であった。
このスーパーピクセルは、COVID-19および肺炎の臨床的に観察されるヒト肺の領域に対応することが観察された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 05:31:29 GMT)
Efficiently solving the thief orienteering problem with a max-min ant
colony optimization approach [1.6] 我々は,学術的多成分問題であるThef Orienteering Problem(ThOP)に取り組む。
本稿では,Swarm-intelligenceとランダムパッキングを組み合わせたアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:05:08 GMT)
An Explainable-AI approach for Diagnosis of COVID-19 using MALDI-ToF
Mass Spectrometry [1.6] 重症急性呼吸器症候群ウイルス2型(SARS-CoV-2)は世界的なパンデミックを引き起こし、450万人以上の死者を出し、世界経済に深刻な影響を与えた。
現在の試験法では、スループット、コスト効率、手順の単純さに制限があるPCR(ポリメラーゼ連鎖反応)ベースの装置が一般的である。
本研究では,152人のガーグルサンプルから抽出したMALDI-ToFデータに基づいて,人工知能(AI)技術を用いた新型コロナウイルス検査法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 23:29:31 GMT)
The Role of Communication Technology Across the Life Course: A Field
Guide to Social Support in East York [1.5] 2013～2014年に行われた101回の詳細なインタビューで、イースト・ヨーク住民のサンプルのネットワークに光を当てた。
その結果、1960年代以降、イーストヨーカーのサンプルが持つ社会的結びつきや、ソーシャルネットワークを通じて動員された支援のタイプに関して、あまり変化は見られないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:55:44 GMT)
Generating texts under constraint through discriminator-guided MCTS [1.4] 判別器によって誘導される木探索プロセスとして制約付き世代を定式化する。
差別化器を用いて、LMを微調整するのではなく、この世代を導くことで、より微細かつ動的に制約を適用することができる。
提案手法は,言語モデルを調整することなく,制約付き生成の結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 09:29:15 GMT)
Formalizing the Generalization-Forgetting Trade-off in Continual
Learning [1.4] 破滅的な忘れと一般化のトレードオフを2つのプレイヤーシーケンシャルゲームとしてモデル化する。
理論的には、2人のプレイヤー間のバランスポイントが各タスクに存在し、このポイントが安定であることを示す。
次に、一般化と忘れのバランスをとるために設計されたバランス付き連続学習(BCL)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 20:39:04 GMT)
Convolutional Shapelet Transform: A new approach for time series
shapelets [1.2] 本稿では,ダイレーションの概念を含む時系列シェイプレットの新たな定式化と,畳み込みカーネルに基づくシェープレット抽出手法を提案する。
提案手法は,シェープレットアルゴリズムの最先端性を向上し,畳み込みカーネルによる結果の解釈に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 06:30:42 GMT)
DeepPSL: End-to-end perception and reasoning with applications to zero
shot learning [1.1] 推論と知覚を統合したエンドツーエンドのトレーニングシステムを作成します。
DeepPSLは確率的ソフト論理(PSL)の変種である
画像分類において、DeepPSLをゼロショット学習問題で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 12:30:33 GMT)
Fail-Safe Human Detection for Drones Using a Multi-Modal Curriculum
Learning Approach [1.1] KUL-UAVSAFEは、ドローンによる安全クリティカルな人検出の研究のための第一種データセットである。
本稿では,クロスフュージョンハイウェイを用いたCNNアーキテクチャを提案し,マルチモーダルデータのためのカリキュラム学習戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 12:34:13 GMT)
Gaussian Processes to speed up MCMC with automatic
exploratory-exploitation effect [1.1] 確率モデルをサンプリングするための2段階のメトロポリス・ハスティングスアルゴリズムを提案する。
このアプローチの主な特徴は、サンプリング中にターゲットの分布をスクラッチから学習する能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:43:25 GMT)
RAFT: A Real-World Few-Shot Text Classification Benchmark [0.9] RAFTベンチマークは自然発生タスクに焦点を当て、デプロイを反映する評価設定を使用する。
人間のベースラインは、一部の分類タスクが専門家でない人間にとって難しいことを示している。
RAFTデータセットとリーダーボードは、どのモデルの改善が現実の利益をもたらすかを追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 22:35:31 GMT)
A Contrastive Learning Approach to Auroral Identification and
Classification [0.9] オーロラ画像分類の課題に対する教師なし学習の新たな応用法を提案する。
オーロラ画像の表現を学習するためのコントラスト学習(SimCLR)アルゴリズムを改良し,適応する。
当社のアプローチは、運用目的の確立されたしきい値を超え、デプロイメントと利用の準備ができていることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:51:25 GMT)
An Adaptive Deep Learning Framework for Day-ahead Forecasting of
Photovoltaic Power Generation [0.9] 本稿では,従来のデータから一般知識を取得するだけでなく,新たなデータから特定の知識を動的に学習するDLフレームワークである適応LSTM(AD-LSTM)モデルを提案する。
開発したAD-LSTMモデルは,特にコンセプトドリフトの存在下で,オフラインのLSTMモデルよりも高い予測能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 02:39:56 GMT)
Anomaly Detection for High-Dimensional Data Using Large Deviations
Principle [0.9] 大規模偏差理論の概念を用いて高次元データにスケール可能な異常検出アルゴリズムを提案する。
提案した大規模偏差異常検出(LAD)アルゴリズムは,多種多様な大規模および高次元のベンチマークデータセットにおいて,アート異常検出手法の精度に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 13:13:14 GMT)
Temporal Information and Event Markup Language: TIE-ML Markup Process
and Schema Version 1.0 [0.8] TIE-MLは、コーパスの時間的およびイベント関連アノテーションの生産性と精度を向上させるためのマークアップ戦略とアノテーションスキーマである。
イベントのアノテーション、時間的シークエンシング、持続時間については、時間的関係とイベント列挙のみのための極めて少ないタグセットを提供することにより、大幅に単純化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:43:54 GMT)
Testing complementarity on a transmon quantum processor [0.6] そこで本研究では,対称二方向干渉計と全経路検出器を結合した干渉計を用いて,干渉計の相補性を検証するための量子回路を提案する。
完全な粒子状および波状統計学の観測を防止するため, 小型だが永続的な体系的偏差を同定する。
2量子ゲートを慎重にモデル化することにより、その実装における小さなコヒーレントな誤差でさえ、ボーアの強い補性定式化の観察を妨げていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:26:52 GMT)
Time-Reversal-Based Quantum Metrology with Many-Body Entangled States [0.6] 量子力学において、絡み合いは、独立粒子で動くセンサーの精度を束縛する標準量子限界(英語版)(英語版)を克服するために用いられる貴重な資源である。
光学工学的多体ハミルトニアンにおける制御符号変化による効果的な時間反転プロトコルを実装した。
350の中立な171$Yb原子を用いると、この信号増幅は標準量子限界を超える最大の感度改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 01:20:39 GMT)
Turning old models fashion again: Recycling classical CNN networks using
the Lattice Transformation [0.6] 1990年代初頭、LeCunらは手書き数字の低解像度画像を分類するためにバックプロパゲーションアルゴリズムによって訓練されたCNNモデルを提案した。
2012年、Krizhevskyらは、ImageNetの課題に対して、画像分類の精度を大幅に向上させることで、CNNへの関心を復活させた。
基地としてのマルチストリームネットワークとプリセプション・インフュージョンを用いて,従来の状態のバックボーンを利用するLCNNクロスフュージョン戦略について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:24:48 GMT)
An Accelerated Stochastic Gradient for Canonical Polyadic Decomposition [0.5] 構造的正準多進分解の問題を考察する。
問題のサイズが非常に大きい場合、勾配法は古典的な方法の代替となる。
当社のアプローチを、合成データと実世界のデータの両方を用いて、最先端の代替手段と比較し、非常に競争力のあるものだと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 18:13:56 GMT)
No-signaling-proof randomness extraction from public weak sources [0.2] 弱公的なサンサ・ヴァジラニ情報源から, デバイス非依存・片側デバイス非依存のランダム性の増幅プロトコルを示す。
一方、このプロトコルは、弱い公開SVソースの限られたセットの増幅を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 11:00:41 GMT)
Y-GAN: Learning Dual Data Representations for Efficient Anomaly
Detection [0.0] 本稿では,Y-GANと呼ばれる新しい再構成モデルを提案する。
モデルはY字型のオートエンコーダで構成され、2つの別々の潜在空間の画像を表現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 20:17:04 GMT)
Who Explains the Explanation? Quantitatively Assessing Feature
Attribution Methods [0.0] 本稿では,説明の忠実度を定量化するための新しい評価指標であるフォーカス(Focus)を提案する。
ランダム化実験によって測定値のロバスト性を示し、次にFocusを用いて3つの一般的な説明可能性手法を評価し比較する。
実験の結果,LRPとGradCAMは一貫性があり信頼性が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 07:10:24 GMT)
What to Prioritize? Natural Language Processing for the Development of a
Modern Bug Tracking Solution in Hardware Development [0.0] 我々は、異なる教師付き機械学習アルゴリズムを用いて、バグレポートの修正時間、リスク、複雑さを予測するアプローチを提案する。
評価の結果,Universal Sentenceモデルによって生成されたテキスト埋め込みの組み合わせは,他の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:55:10 GMT)
Tunable Gyromagnetic Augmentation of Nuclear Spins in Diamond [0.0] この研究は、暗黒核スピンの高速量子制御を実装できる状態を特定する。
室温で長寿命のスピン量子ビットの迅速な制御に関するさらなる調査の基礎を築いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 06:14:51 GMT)
Semiclassical bifurcations and quantum trajectories: a case study of the
open Bose-Hubbard dimer [0.0] 2つの結合フォトニック結晶ナノキャビティにおける光子の開孔2サイトBose-Hubbardダイマーについて検討した。
多数の光子に対して、このモデルは4次元ベクトル場の形で制限的な半古典的モデルをもたらす。
少数の光子であっても、半古典的分岐の指紋は量子軌道の観測可能な範囲で確実に認識することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 22:17:33 GMT)
Security bounds for decoy-state QKD with arbitrary photon-number
statistics [0.0] デコイ状態法は量子鍵分布(QKD)プロトコルの標準化である。
任意の光子放射統計値を持つソースを用いて、デコイ状態QKDのセキュリティバウンダリを提供する。
実測的な3つの統計分布を比較することにより,境界の性能を数値的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:59:49 GMT)
Second Order WinoBias (SoWinoBias) Test Set for Latent Gender Bias
Detection in Coreference Resolution [0.0] テストケースでは, 性別による偏見が明らかでないにもかかわらず, 下流アプリケーションでは, 性別による偏見の事例を観察する。
我々は、コア参照解決システムにおいて、そのような潜在性バイアスを測定するために、SoWinoBiasというテストセットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 21:03:32 GMT)
Rational Approximations of Quasi-Periodic Problems via Projected Green's
Functions [0.0] 準周期系を研究するために,予測グリーン関数法を導入する。
この技術は柔軟であり、解析結果と数値結果の両方を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 18:00:00 GMT)
Radical pairs may play a role in microtubule reorganization [0.0] 麻酔薬は微小管(MT)に作用することで、意識と記憶を選択的に予防することが提案されている。
MTにおける自然発生ラジカル対のスピンダイナミクスを磁場が変調できることを示す。
この研究の成果は、マイクロタブーベースと急進的なペアーベースの意識の量子論を結びつけるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 21:23:12 GMT)
Macroeconomic forecasting with LSTM and mixed frequency time series data [0.0] まず,混合周波数で観測される時系列に従来型LSTMモデルを適用する方法について述べる。
次に、制約のない混合DAtaSamplingスキーム(U-MIDAS)をLSTMアーキテクチャに適用する。
提案手法は,短期予測の大規模景気後退期において非常に有効である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 14:56:37 GMT)
Localization to delocalization transition in a double stranded helical
geometry: Effects of conformation, transverse electric field and dynamics [0.0] 電場を受ける二重鎖ヘリカル幾何を考慮し, 電子的局在化に対するコンフォーマル効果を初めて検討した。
電場の存在下では、DSHGは、位置電位がコサイン形式で変調される相関不規則系のように振る舞う。
ヘリカル幾何と電場の間の相互作用は、電子的局在のいくつかの顕著な特徴を開く可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 04:19:26 GMT)
Intra-Day Price Simulation with Generative Adversarial Modelling of the
Order Flow [0.0] 金融市場の日内価格変動は、トレーダーが提出した注文の順序によって引き起こされる。
本稿では,順序フローをモデル化するSequence Generative Adversarial Networksフレームワークについて紹介する。
注文フローのランダムシーケンスは、日内価格変動をシミュレートするために生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:55:09 GMT)
Intelligent Decision Assistance Versus Automated Decision-Making:
Enhancing Knowledge Work Through Explainable Artificial Intelligence [0.0] 我々は,新たなDSSクラス,すなわち知能決定支援(IDA)を提案する。
IDAは、自動意思決定を通じて知識労働者に影響を与えることなく、知識労働者をサポートする。
具体的には、具体的なAIレコメンデーションを保ちながら、説明可能なAI(XAI)の技術を使用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:57:21 GMT)
Improving Time Series Classification Algorithms Using
Octave-Convolutional Layers [0.0] 我々は,OctoConvとの畳み込みに代えて,時系列分類タスクの精度を大幅に向上させることを実験的に示した。
さらに、更新されたALSTM-OctFCNは、上位2つの時系列分類器と統計的に同一である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 13:12:09 GMT)
Improved prediction rule ensembling through model-based data generation [0.0] 予測規則アンサンブル(PRE)は比較的高い精度で解釈可能な予測モデルを提供する。
ブーストされた)決定木アンサンブルから多数の決定ルールを求め、ラッソペナル化回帰のスパーススルー適用を実現する。
本稿では,大容量データセットの助けを借りてLasso回帰を訓練するPrepreの性能向上のための代理モデルの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 12:44:10 GMT)
Image scaling by de la Vall\'ee-Poussin filtered interpolation [0.0] 本稿では,ダウンスケーリングとアップスケーリングを両立させ,任意のスケールファクタや所望のサイズで実行するための新しい画像スケーリング手法を提案する。
この手法は、多数の異なる画像データセットでテストされている。
得られたスケール画像の品質は、重要な詳細を保存し、アーティファクトの外観が低いほどである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:48:46 GMT)
How Different Text-preprocessing Techniques Using The BERT Model Affect
The Gender Profiling of Authors [0.0] 法医学的な著者のプロファイリングは、容疑者のプロファイルを示す上で重要な役割を果たす。
トランスファーラーニングは自然言語処理において、他の最先端技術よりも優れています。
BERTは、前処理技術を適用しない場合に、著者の性別を予測するのに最適な精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:43:18 GMT)
Hidden Markov Based Mathematical Model dedicated to Extract Ingredients
from Recipe Text [0.0] POSタグ(Partof-speech tagging)は、注釈付きコーパスを必要とする前処理タスクである。
隠れマルコフ構造に基づく数学的モデルを実行し,テキストレシピから抽出した成分の高精度な精度を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 14:38:11 GMT)
Fresh look at the effects of gravitational tidal forces on a
freely-falling quantum particle [0.0] 我々は、球対称重力場内の量子粒子の自由落下に対する潮圧の影響を、より深く、より新しい視点で観察する。
完全相対論的Klein-Gordon方程式から始めることにより、粒子に対する対応するシュル・オーディンガー方程式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 13:19:33 GMT)
Fragmentation of identical and distinguishable bosons' pairs and natural
geminals of a trapped bosonic mixture [0.0] ボース・アインシュタイン凝縮体のトラップ混合物中のペアの断片化について検討した。
混合におけるペアのフラグメンテーションの特性について論じる。
2つの種間の絡み合いは、個々の中心-質量座標の結合によって制御される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 12:58:33 GMT)
Flux pumping of Cooper pairs through a Josephson Energy-Suppression Pump [0.0] デバイスは、超伝導アイランドで結合されたナノワイヤによって一方の側で中断された2つの超伝導ループで構成されている。
磁性磁束スレッディングによりナノワイヤの端で発達した位相差は、クーパー凝縮体を崩壊させ、ジョセフソンエネルギーを完全に抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 14:22:49 GMT)
Factoring 2048-bit RSA Integers in 177 Days with 13436 Qubits and a
Multimode Memory [0.0] 標準的なアーキテクチャと比較して,処理キュービット数の数桁の削減を示す。
超伝導量子ビットと多重メモリを用いたプロセッサ間のマイクロ波インタフェースを用いたアーキテクチャの実現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 16:23:10 GMT)
Exploring the spatiotemporal heterogeneity in the relationship between
human mobility and COVID-19 prevalence using dynamic time warping [0.0] これまでの研究では、人間の移動性と新型コロナウイルスのケースの相関が明らかになった。
本研究は、米国郡における人体移動とCOVID-19感染者の関係における異質性を明らかにすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 14:38:29 GMT)
Expectation-based Minimalist Grammars [0.0] expectation-based Minimalist Grammars (e-MGs) is simple version of (Conflated) Minimalist Grammars, (C)MGs, formalized by Stabler (Stabler, 2011, 2013 1997)
重要な単純化は、語彙的に符号化された分類上のトップダウン期待に依存するだけで、運転構造の構築である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:00:10 GMT)
Evaluation of Deep Neural Network Domain Adaptation Techniques for Image
Recognition [0.0] 画像分類タスクのための4つの異なる領域適応手法を評価する。
これらのテクニックは、トレーニング中にターゲットデータセットのドープがラベルを一切持たないため、教師なしである。
Office-31データセットのモデル性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 01:22:12 GMT)
Effects of Postselected von Neumann Measurement on the Properties of
Single-Mode Radiation Fields [0.0] ポストセレクションされたフォン・ノイマン測度は、ポストセレクションと弱い値によって特徴づけられ、量子メトロジーの潜在的な応用が発見されている。
本手法の量子光学への応用として, 単一モード放射場の特性に対する効果について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 07:10:22 GMT)
Deployment-ready quantum key distribution over a classical network
infrastructure in Padua [0.0] 本稿では,古典的ファイバベースインフラストラクチャ上に実装された量子鍵分布アプリケーションを提案する。
標準の古典的インフラと互換性のある低コストで使いやすい量子鍵配信システムの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 08:38:47 GMT)
Conjecturing-Based Computational Discovery of Patterns in Data [0.0] 本研究では、現代の機械学習手法が相互作用効果やその他の非線形関係を明らかにするのに不十分な状況を示す。
本稿では,機械学習アルゴリズムによって無視される数値的特徴と名目的特徴の表現のバウンダリという形で特徴関係を生成する推論マシンを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 14:32:20 GMT)
Confusion-based rank similarity filters for computationally-efficient
machine learning on high dimensional data [0.0] 我々は、ランク類似度フィルタ(RSF)と呼ばれる、計算効率の良い新しいタイプの人工知能ニューラルネットワーク(ANN)を導入する。
RSFは、多くのデータポイントと次元を持つ非線形分離可能なデータセットを変換し、分類するために使用することができる。
RST、RCC、RSPCのオープンソースコードは、人気のあるScikit-learnフレームワークを使用してPythonで書かれており、簡単にアクセスできる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 10:53:38 GMT)
Comparison of Optical Response from DFT Random Phase Approximation and
Low-Energy Effective Model: Strained Phosphorene [0.0] 低エネルギー有効モデルと密度汎関数理論(DFT)の両方を用いて分散誘電率テンソルを比較して比較する。
この結果から, 広く使用されているDFTパッケージのランダム位相近似は, 信頼性の高い材料の基本電子特性を予測できるように再検討し, 改善することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 13:54:41 GMT)
Clustering to the Fewest Clusters Under Intra-Cluster Dissimilarity
Constraints [0.0] 均等なクラスタリングは、密度も期待されるクラスの数にも依存せず、相似性の閾値にも依存します。
このクラスタリング問題に対する様々な実践的ソリューション間のトレードオフを特定するために,適切なクラスタリングアルゴリズムをレビューし,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 12:02:18 GMT)
Automatic Generation of Word Problems for Academic Education via Natural
Language Processing (NLP) [0.0] この論文は、多様で文脈に富んだ単語問題を生成するアプローチを提案する。
提案手法は数学統計学において有効な単語問題を生成するのに有効であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 07:12:56 GMT)
An Open Quantum Systems approach to proton tunnelling in DNA [0.0] DNAの水素結合に沿ったプロトン転移は、代謝に繋がる可能性があり、したがって点突然変異が生じる。
グアニン-シトシン(G-C)ヌクレオチド間の水素結合の理論解析を行った。
G-Cの経時的変化は, 生物学的な変化よりもはるかに短いことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 17:15:33 GMT)
An Automated Data Engineering Pipeline for Anomaly Detection of IoT
Sensor Data [0.0] チップ技術、IoT(Internet of Things)、クラウドコンピューティング、人工知能といったシステムが、現在の問題を解決する可能性を高めている。
データ分析と機械学習/ディープラーニングの使用により、基盤となるパターンを学習し、IoTセンサから生成された大量のデータから何を学んだかに基づいて決定することができる。
プロセスにはIoTセンサ、Raspberry Pi、Amazon Web Services(AWS)、スマートホームセキュリティシステムの異常なケースを特定するための複数の機械学習技術の使用が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:57:29 GMT)
A framework for quantitative analysis of Computed Tomography images of
viral pneumonitis: radiomic features in COVID and non-COVID patients [0.0] 1028個の胸部CT像を肺抽出のために自動的に分離した。
ガウスモデルを用いて, 肺の正常な部位と重症部位を定量的に表す指標(QM)を算出した。
両側肺から第1,第2次放射線学的特徴(RF)を抽出した。
新型コロナウイルスと非ウイルス性肺炎を分類する人工知能ベースの4つのモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 28 Sep 2021 15:22:24 GMT)