Layered Neural Rendering for Retiming People in Video [108.9] そこで本研究では,通常の自然ビデオで人々をリタイピングする手法を提案する。
異なる動きを時間的に調整したり、特定の動作の速度を変更したり、選択した人々をビデオから完全に「排除」したりできます。
このモデルの主な特徴は、入力ビデオ中の各人物の直接の動きを分離するだけでなく、各人物が生成するシーンの変化と自動的に関連付けることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 01:15:41 GMT)
Physical Gradients for Deep Learning [101.4] 最先端のトレーニング技術は、物理的なプロセスに関わる多くの問題に適していないことが分かりました。
本稿では,高次最適化手法と機械学習手法を組み合わせた新しいハイブリッドトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:09:49 GMT)
FastCorrect 2: Fast Error Correction on Multiple Candidates for
Automatic Speech Recognition [92.1] 本稿では,複数のASR候補を入力として取り込んだ誤り訂正モデルFastCorrect 2を提案する。
FastCorrect 2は、カスケードされた再描画と修正パイプラインよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 06:57:39 GMT)
ASH: A Modern Framework for Parallel Spatial Hashing in 3D Perception [91.2] ASHは、GPU上の並列空間ハッシュのためのモダンで高性能なフレームワークである。
ASHはより高いパフォーマンスを実現し、よりリッチな機能をサポートし、より少ないコード行を必要とする。
ASHとそのサンプルアプリケーションはOpen3Dでオープンソース化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:25:40 GMT)
Data-Efficient Instance Segmentation with a Single GPU [88.3] 我々は2021年のVIPriors Instance Challengeで使用したデータ効率のセグメンテーション手法を紹介した。
私たちのソリューションは、強力なツールボックスであるmmdetectionをベースにした、Swin Transformerの修正版です。
本手法は,全競技者の2位である0.592のAP@0.50:0.95(medium)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 07:36:20 GMT)
Weight Vector Tuning and Asymptotic Analysis of Binary Linear
Classifiers [82.6] 本稿では,スカラーによる判別器の分解をパラメータ化することで,ジェネリックバイナリ線形分類器の重みベクトルチューニングを提案する。
また,重みベクトルチューニングは,高推定雑音下での線形判別分析(LDA)の性能を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:50:46 GMT)
SOUL: An Energy-Efficient Unsupervised Online Learning Seizure Detection
Classifier [68.8] 神経活動を記録して発作を検出するインプラントデバイスは、発作を抑えるために警告を発したり神経刺激を誘発したりするために採用されている。
移植可能な発作検出システムでは、低出力で最先端のオンライン学習アルゴリズムを使用して、神経信号のドリフトに動的に適応することができる。
SOULはTSMCの28nmプロセスで0.1mm2を占め、1.5nJ/分級エネルギー効率を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 23:01:20 GMT)
Powerpropagation: A sparsity inducing weight reparameterisation [65.9] 我々は、本質的にスパースモデルにつながるニューラルネットワークの新しい重みパラメータ化であるPowerpropagationを紹介した。
この方法で訓練されたモデルは同様の性能を示すが、0で明らかに高い密度の分布を持ち、より多くのパラメータを安全に刈り取ることができる。
ここでは、Powerpropagationと従来のウェイトプルーニング技術と、最近の最先端スパース・トゥ・スパースアルゴリズムを組み合わせることで、ImageNetベンチマークで優れたパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 10:03:57 GMT)
Visual Cluster Separation Using High-Dimensional Sharpened
Dimensionality Reduction [65.8] 高次元シャープ化DR(HD-SDR)は、合成データセットと実世界のデータセットの両方で試験される。
提案手法は,高品質(品質指標による測定)を達成し,大規模高次元データを用いて計算的に精度よくスケールする。
具体的な応用を説明するため,近年の天文カタログにHD-SDRを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 11:13:51 GMT)
SPEC: Seeing People in the Wild with an Estimated Camera [64.9] 1枚の画像から視点カメラを推定する最初の3DHPS方式であるSPECを紹介する。
我々は、視野、カメラピッチ、入力画像のロールを推定するためにニューラルネットワークを訓練する。
次に、カメラキャリブレーションを画像の特徴に合わせてロールする新しいネットワークをトレーニングし、これらを組み合わせて3Dのボディ形状とポーズを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 19:05:18 GMT)
Families In Wild Multimedia: A Multimodal Database for Recognizing
Kinship [63.3] マルチタスク MM キンシップデータセットを初めて公開する。
FIW MMを構築するために,データを自動収集,注釈付け,作成する機構を開発した。
結果は、改善の異なる領域で将来の研究を刺激するエッジケースを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 20:16:01 GMT)
Personalized Rehabilitation Robotics based on Online Learning Control [62.7] 本稿では,各ユーザに対して実行時の制御力をパーソナライズ可能な,新しいオンライン学習制御アーキテクチャを提案する。
提案手法を,学習コントローラがパーソナライズされた制御を提供するとともに,安全な相互作用力も得られる実験ユーザスタディで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:28:44 GMT)
MonoCInIS: Camera Independent Monocular 3D Object Detection using
Instance Segmentation [56.0] 大規模で異質なトレーニングデータを活用するためには、"カメラ独立"の度合いが必要である。
大規模で異質なトレーニングデータの恩恵を受けるためには、より多くのデータがパフォーマンスを自動で保証するのではなく、"カメラ独立"の度合いを持つ必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:56:37 GMT)
Fast Multi-Resolution Transformer Fine-tuning for Extreme Multi-label
Text Classification [54.3] エクストリームマルチラベルテキスト分類(XMC)は、与えられたテキスト入力に対して、非常に大きなラベルコレクションから関連するラベルを見つけようとする。
X-TransformerやLightXMLのようなトランスフォーマーベースのXMCメソッドは、他のXMCメソッドよりも大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 23:43:29 GMT)
Preconditioned Plug-and-Play ADMM with Locally Adjustable Denoiser for
Image Restoration [54.2] 非定常雑音分散のパラメータ化が可能なデノイザを使用するために、プラグアンドプレイの最適化の概念を拡張した。
画素調整可能なデノイザは,適切なプレコンディショニング戦略とともに,いくつかのアプリケーションに対して,プラグアンドプレイADMMアプローチをさらに改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:46:35 GMT)
Expected Validation Performance and Estimation of a Random Variable's
Maximum [48.8] 予測された検証性能に対する3つの統計的推定器を解析する。
偏りのない推定器は最も分散度が高く、最小分散度を持つ推定器は最大のバイアスを持つ。
2つの偏りのある推定器は、最も少ない誤った結論につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:48:47 GMT)
Sim and Real: Better Together [47.1] シミュレーションと実環境とのインタラクションの両方から同時に学習する方法を実証する。
本稿では,高いスループットから多数のサンプルのバランスをとるアルゴリズムを提案するが,精度は低い。
このような多環境相互作用を理論的に解析し、新しい理論的なリプレイバッファ解析により収束特性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:30:03 GMT)
Simulated annealing for optimization of graphs and sequences [45.0] 本稿では,グラフとシーケンス最適化のための新しいアニーリングフレームワークであるSAGSを紹介する。
まず、関心の性質と事前定義された制約を含む、洗練された客観的関数を定義する。
SAGSは離散空間からこの目的に向かって、一連のローカル編集を実行することで検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 01:12:19 GMT)
Calibrating Concepts and Operations: Towards Symbolic Reasoning on Real
Images [42.2] 視覚概念の長期分布と実データにおける推論ステップの不平等の重要性は重要な障害である。
本稿では、ニューラルネットワークモデルによる基礎となるデータ特性のキャプチャを可能にするCalibrating Concepts and Operations (CCO)を提案する。
実験の結果,CCOは実画像上でのニューラルシンボリック手法の性能を大幅に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:38:32 GMT)
A survey on active noise control techniques -- Part I: Linear systems [39.6] アクティブノイズコントロール (ANC) は、電気音響・電気機械系のノイズレベルを低減する効果的な方法である。
本稿では,過去10年間のANC技術の発展について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:54:29 GMT)
Predicting Flat-Fading Channels via Meta-Learned Closed-Form Linear
Filters and Equilibrium Propagation [38.4] フェーディングチャネルの予測は、様々なアプリケーションにおいて古典的な問題である。
実際、ドップラースペクトルは未知であり、予測器は推定チャネルの限られた時系列にしかアクセスできない。
本稿では,チャネルフェード予測のためのトレーニングデータの観点から,メタラーニングを活用して要件を緩和することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:00:23 GMT)
Towards Gradient-based Bilevel Optimization with Non-convex Followers
and Beyond [37.9] Bi-LevelLOcation (BLO)は、学習コミュニティとビジョンコミュニティの両方から大きな注目を集めている。
我々はAuxiliaryization and Pessimy Truncated Gradient (IAPTT-GM)という新しいBLOのクラスを提案する。
特に,最適化力学を導く補助的手法を導入し,トラルン演算を設計することにより,元のBLO LLCの信頼性の高い近似バージョンを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:41:17 GMT)
On the Convergence of Projected Alternating Maximization for Equitable
and Optimal Transport [37.0] 本稿では,多くの応用例を有する等価・最適輸送(EOT)問題について検討する。
離散分布の場合、EOT問題は線形プログラム(LP)として定式化できる。
このLPは一般解法では禁止的に大きいため、Scetbon etal citescetbonequitable はエントロピー正則化を加えることによって問題を摂動することを示唆している。
彼らは、エントロピー正規化EOTの双対を解くための予測交互化アルゴリズム(PAM)を提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 01:00:36 GMT)
UserIdentifier: Implicit User Representations for Simple and Effective
Personalized Sentiment Analysis [36.2] 提案するUserIdentifierは,すべてのユーザに対して単一の共有モデルをトレーニングするための新しいスキームである。
提案手法は,入力データに固定された非トレーニング可能なユーザ識別子を追加することで,パーソナライズされた応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 00:21:33 GMT)
Generative Memory-Guided Semantic Reasoning Model for Image Inpainting [34.1] 画像インペイントのための生成記憶誘導セマンティック推論モデル(GM-SRM)を提案する。
提案したGM-SRMは、既知の領域から画像内前駆体を学習すると同時に、画像間推論前駆体を蒸留し、劣化した領域の含有量を推定する。
Paris Street View、CelebA-HQ、Places2ベンチマークの大規模な実験は、GM-SRMが画像インペイントの最先端手法よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 08:37:34 GMT)
Unsupervised Belief Representation Learning in Polarized Networks with
Information-Theoretic Variational Graph Auto-Encoders [32.9] 偏極ネットワークにおける信念表現学習のための教師なしアルゴリズムを開発した。
ユーザとコンテンツアイテム(例えば、ユーザビューを表す投稿)の両方を、適切に区切られた潜在空間に投影することを学ぶ。
ユーザとコンテンツの潜在表現は、イデオロギー的傾きを定量化し、問題に対する姿勢を検出し、予測するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 04:35:01 GMT)
Investigating Robustness of Dialog Models to Popular Figurative Language
Constructs [30.8] 入力ダイアログコンテキストが図形言語の使用を示す状況において,既存のダイアログモデルの性能を解析する。
既存のモデルが図形言語に対してより堅牢になるための軽量なソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 23:55:16 GMT)
A Survey of Knowledge Enhanced Pre-trained Models [28.5] 事前学習されたモデルは、自己教師付き学習手法により、大規模テキストコーパス上で文脈化された単語表現を学習する。
これらのモデルは、堅牢性と解釈可能性の欠如に悩まされている。
知識注入を用いた事前学習モデルは知識強化事前学習モデル(KEPTM)と呼ばれ、深い理解と論理的推論を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 08:51:58 GMT)
Generative Compositional Augmentations for Scene Graph Prediction [27.5] シーングラフの形で画像からオブジェクトとその関係を推定することは、視覚と言語を交わす多くのアプリケーションで有用である。
本稿では,この課題において,長い尾データ分布から生じる合成一般化の課題について考察する。
本研究では,条件付き生成逆数ネットワーク(GAN)に基づくモデルの提案と実証研究を行い,乱れたシーングラフの視覚的特徴を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:33:30 GMT)
Building an Efficient and Effective Retrieval-based Dialogue System via
Mutual Learning [27.0] 検索システムを構築するために,両世界の長所を組み合わせることを提案する。
従来の機能ベースの事前検索モデルを置き換えるために、高速なバイエンコーダを使用します。
我々は、相互学習を通じて、事前検索モデルと再評価モデルとを同時に訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 01:32:33 GMT)
Large-scale ASR Domain Adaptation by Self- and Semi-supervised Learning [26.1] オンラインASRモデルのための大規模生産環境において,自己学習と半教師あり学習を組み合わせることで,未確認領域適応問題を解決する。
このアプローチは、ターゲット領域データのごく一部(3%)でソースドメインデータを使用することで、完全なデータベースラインと比較してパフォーマンスのギャップを回復できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 01:48:33 GMT)
VPR-Bench: An Open-Source Visual Place Recognition Evaluation Framework
with Quantifiable Viewpoint and Appearance Change [25.9] VPRの研究は、カメラハードウェアの改善とディープラーニングベースの技術の可能性により、過去10年間で急速に成長してきた。
この成長は、特に性能評価に関する分野における断片化と標準化の欠如につながった。
本稿では,VPR技術の性能評価を行うオープンソースフレームワーク「VPR-Bench」を通じて,これらのギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:09:13 GMT)
Factored couplings in multi-marginal optimal transport via difference of
convex programming [21.1] 本研究は,Multi-marginal OT (MMOT) 問題について検討し,結合に関する構造情報の促進により,その傘の下にいくつかの一般的なOT手法を統合するものである。
このような構造情報をMMOTに組み込むと、異なる凸(DC)プログラミング問題のインスタンスとなり、数値的に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 19:33:26 GMT)
SAM: A Self-adaptive Attention Module for Context-Aware Recommendation
System [20.7] 本稿では,新しい自己適応型モジュールであるSAM(Self-Adaptive Attention Module)を提案する。
このモジュールは、コンテキスト情報の学習コンポーネントを含むレコメンデーションシステムに組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:37:14 GMT)
Unpacking the Interdependent Systems of Discrimination: Ableist Bias in
NLP Systems through an Intersectional Lens [20.4] 大規模BERT言語モデルの単語予測に基づく各種解析について報告する。
統計的に有意な結果は、障害者が不利になる可能性があることを示している。
発見者はまた、相互に結びついた性別や人種のアイデンティティに関連する、重複する形の差別についても検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:40:58 GMT)
Video Temporal Relationship Mining for Data-Efficient Person
Re-identification [17.1] 本論文はICCV 2021 VIPriors Re-identification Challengeへの提出に関する技術的報告である。
連続フレームと同じアイデンティティのクエリとギャラリーイメージをビデオシーケンスで扱う。
本稿では,ビデオ時間的関係マイニングのための新しいポストプロセッシング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:25:02 GMT)
Inductive Representation Learning in Temporal Networks via Mining
Neighborhood and Community Influences [16.9] ネットワーク表現学習は、ネットワーク内の各ノードに対する埋め込みを生成することを目的としている。
我々は,マイニング地区と時間ネットワークにおけるコミュニティの影響から,MNCIと呼ばれる新しい帰納的ネットワーク表現学習手法を提案する。
実世界の複数のデータセットについて広範な実験を行い、MNCIと様々なタスクにおける最先端のベースライン手法を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 08:46:37 GMT)
COVID-19 Fake News Detection Using Bidirectional Encoder Representations
from Transformers Based Models [16.4] 新型コロナウイルス(COVID-19)の偽ニュース検出は、NLP分野において新しく重要な課題となっている。
本稿では,変換器モデル(BERT)をベースモデルとして,事前学習した双方向表現を微調整する。
BiLSTM 層と CNN 層をそれぞれ凍結パラメータを持つ細調整BERT モデルのトップに加える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:45:54 GMT)
Consistent Explanations by Contrastive Learning [15.8] Grad-CAMのようなポストホック評価技術により、人間は特定のネットワーク決定に責任のある空間領域を検査することができる。
より一貫した説明を生み出すためにモデルをトレーニングするための新しいトレーニング手法を提案する。
提案手法であるContrastive Grad-CAM Consistency (CGC) は,人間のアノテーションと一致したGrad-CAM解釈熱マップを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:49:16 GMT)
Exploiting Verified Neural Networks via Floating Point Numerical Error [15.6] 検証者は、ニューラルネットワークが空間内のすべての入力に対して特定の特性を保証するかどうかに答えようとしている。
浮動小数点誤差の無視は、実際に体系的に活用できる不健全な検証につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:10:25 GMT)
On the Importance of Gradients for Detecting Distributional Shifts in
the Wild [15.5] 勾配空間から抽出した情報を利用してOOD入力を簡易かつ効果的に検出するGradNormを提案する。
GradNormは優れた性能を示し、FPR95の平均値は以前のベストメソッドに比べて最大10.89%削減された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 05:19:32 GMT)
The Complexity of Learning Approval-Based Multiwinner Voting Rules [15.2] マルチウィンナー投票におけるPAC学習可能性について検討し,ABCSルールのクラスに着目した。
ABCSのルールは、各投票者から$k$の候補者の委員会にスコアが与えられると仮定して、単一投票者投票におけるポジションスコアルールに適合する。
我々の目標は、少数のサンプルプロファイルの勝者委員会に関する情報を用いて、目標ルール(すなわち、対応するスコアリング関数を学習すること)を学習することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 08:25:05 GMT)
Regularized linear autoencoders recover the principal components,
eventually [15.1] 正規化を適切に訓練すると、線形オートエンコーダが最適な表現を学習できることが示される。
この収束は, 潜伏次元の増加に伴って悪化する条件条件が原因で遅くなることを示す。
勾配降下更新を簡易に修正し、経験的に大幅に高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:42:49 GMT)
DualNet: Continual Learning, Fast and Slow [14.9] 我々は「DualNet」という新しい連続学習フレームワークを提案する。
特定のタスクからパターン分離表現を教師付き学習する高速学習システムと、自己監視学習(SSL)技術を介してタスク非依存の汎用表現を教師なしで表現する緩やかな学習システムとから構成される。
実験の結果、DualNetは最先端の連続学習手法よりも大きなマージンで優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 02:31:59 GMT)
Biologically Plausible Training Mechanisms for Self-Supervised Learning
in Deep Networks [14.7] 我々は,深層ネットワークにおける自己教師付き学習(SSL)のための生物学的に妥当なトレーニング機構を開発する。
バックパゲーションの2つの選択肢のうちの1つを用いて学習を行うことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 21:40:28 GMT)
Evolving Diverse Sets of Tours for the Travelling Salesperson Problem [14.2] 本研究では,与えられたツアーセットに対して異なる多様性尺度を使用することによる影響と,高品質なソリューションの多様な集合を得るための進化的アルゴリズムの能力について検討する。
本研究は,多種多様な高品質ツアーを,我々のアプローチを用いて実現できることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 07:28:54 GMT)
TEACh: Task-driven Embodied Agents that Chat [14.1] シミュレーションにおいて,3千人以上の人間-人間-対話的対話のデータセットであるTEAChを紹介した。
タスクに関するオラクル情報にアクセスするコマンドは、自然言語でFollowerと通信する。
本稿では,TEAChを用いた3つのベンチマークを提案し,具体的インテリジェンス課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:00:14 GMT)
GAN-based Reactive Motion Synthesis with Class-aware Discriminators for
Human-human Interaction [14.0] 本稿では,他のキャラクタからアクティブな動作を与えられたキャラクタの反応運動を合成する半教師付きGANシステムを提案する。
合成運動の高品質さは, ジェネレータの有効設計を示し, 合成の識別性もまた, 判別器の強度を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 13:13:07 GMT)
Entanglement cost of discriminating noisy Bell states by local
operations and classical communication [13.9] 絡み合った状態は、局所的な操作や古典的なコミュニケーションによる量子状態の識別に役立つ。
アンサンブルに最大絡み合った状態が存在しないにもかかわらず、ベル状態はLOCCによる最適判別に必要であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 05:58:07 GMT)
Q-Net: A Quantitative Susceptibility Mapping-based Deep Neural Network
for Differential Diagnosis of Brain Iron Deposition in Hemochromatosis [13.7] ヘモクロマトーシス(Hemochromatosis)は、ヨーロッパ人において最も一般的な全身性鉄過剰症である。
最近の研究では、ヘモクロマトーシス患者に高い脳の鉄蓄積が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 04:17:28 GMT)
Reconstruction for Powerful Graph Representations [13.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)は表現力に制限があり、多くのグラフクラスを正しく表現できない。
GRLアーキテクチャが直面する理論的および実践的な問題を,グラフ再構成がどの程度緩和できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:59:24 GMT)
Self-supervised Secondary Landmark Detection via 3D Representation
Learning [13.2] 本研究では,3次元空間における一次ランドマークと二次ランドマークの空間的関係を学習する手法を提案する。
この学習は、マカク、ハエ、人間を含む多様な生物の様々なマルチビュー設定に適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:15:47 GMT)
Open-set Classification of Common Waveforms Using A Deep Feed-forward
Network and Binary Isolation Forest Models [13.1] 受信信号の分類には深層パーセプトロンアーキテクチャを用いる。
システムは、0dB以上のSNRで98%の精度で、オープンセットモードで正しく分類することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 08:15:26 GMT)
TyXe: Pyro-based Bayesian neural nets for Pytorch [12.3] 我々はPytorchとPyro上に構築されたベイズニューラルネットワークライブラリTyXeを紹介する。
私たちの主要な設計原則は、アーキテクチャ、事前、推論、そして可能性仕様をきれいに分離することです。
既存のパッケージとは対照的に、TyXeはいかなるレイヤクラスも実装せず、代わりに一般的なPytorchコードで定義されたアーキテクチャに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 09:04:26 GMT)
Accelerate Distributed Stochastic Descent for Nonconvex Optimization
with Momentum [12.3] 本稿では,そのようなモデル平均化手法のモーメント法を提案する。
このような運動量法の収束特性とスケーリング特性を解析する。
実験の結果,ブロックモーメントはトレーニングを加速するだけでなく,より良い結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 19:23:18 GMT)
Sparse Deep Learning: A New Framework Immune to Local Traps and
Miscalibration [12.1] 我々は、上記の問題を一貫性のある方法で解決する、疎いディープラーニングのための新しいフレームワークを提供する。
我々はスパース深層学習の理論的基礎を築き,スパースニューラルネットワークの学習に先立つアニールアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 21:16:34 GMT)
Learning Reward Functions from Scale Feedback [11.9] 一般的なフレームワークは、ユーザーが好む2つのロボット軌跡について反復的に質問することである。
そこで我々は,ユーザがスライダを使ってよりニュアンスな情報を提供するスケールフィードバックを提案する。
シミュレーションにおいてスライダフィードバックの利点を実証し,2つのユーザスタディにおけるアプローチの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 09:45:18 GMT)
Combining Human Predictions with Model Probabilities via Confusion
Matrices and Calibration [11.8] 本研究では,モデルの確率的出力と人間のクラスレベルの出力を結合するアルゴリズムの開発を行う。
理論的には, 組み合わせモデルの精度は, 個々の人やモデルの精度だけでなく, モデルの信頼性にも左右されることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:19:52 GMT)
Batch size-invariance for policy optimization [11.6] 政策最適化アルゴリズムのバッチサイズ不変性を示す。
我々の重要な洞察は、行動方針から近親政策を分離することである。
我々の実験は、これらのアルゴリズムがなぜ機能するのかを説明するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 20:33:08 GMT)
Towards Compact Neural Networks via End-to-End Training: A Bayesian
Tensor Approach with Automatic Rank Determination [11.2] コンパクトニューラルネットワークをスクラッチから直接、低メモリと低計算コストでトレーニングすることが望ましい。
低ランクテンソル分解は、大規模ニューラルネットワークのメモリと計算要求を減らす最も効果的な手法の1つである。
本稿では,ニューラルネットワークの低ランクテンソル化トレーニングのためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:30:39 GMT)
Synergizing between Self-Training and Adversarial Learning for Domain
Adaptive Object Detection [11.1] 本研究では、物体の外観、視点、背景の顕著な変化を示す未確認領域に、訓練対象検出器を適応させることについて検討する。
本稿では,モデル予測の不確実性を利用して,対向的特徴アライメントとクラスレベルのアライメントの適切なバランスを打つことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 08:10:00 GMT)
Learn to Communicate with Neural Calibration: Scalability and
Generalization [10.8] 本稿では,将来の無線システム設計のためのスケーラブルで一般化可能なニューラルネットワークキャリブレーションフレームワークを提案する。
提案するニューラルキャリブレーションフレームワークは,大規模マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)システムにおける資源管理の課題を解決するために応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 09:00:25 GMT)
Survey and synthesis of state of the art in driver monitoring [10.4] ドライバー監視(DM)は、自動車産業への関心が高まっているトピックである。
本稿では,運転者の状態を特徴付けるDMの第1ステップに焦点をあてる。
DMは, 運転自動化(DA)とますます結びついていくので, 6つのSAEレベルのDAにおいて, DMの役割を明確に把握する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:04:56 GMT)
EDGAR-CORPUS: Billions of Tokens Make The World Go Round [9.4] EDGAR-CORPUSは,25年以上にわたる米国すべての上場企業からの年次報告をまとめた,新たなコーパスである。
We use EDGAR-CORPUS to training and release EDGAR-W2V, which is WORD2VEC embeddeds for the financial domain。
我々はまた、将来の年次レポートのダウンロードと抽出を容易にするツールキットであるEDGAR-CRAWLERをオープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 08:19:42 GMT)
On the complexity of the optimal transport problem with graph-structured
cost [9.2] マルチマージ最適輸送(Multi-marginal optimal transport、MOT)は、複数の辺縁への最適輸送の一般化である。
MOTの使用は、その計算複雑性によって大きく妨げられ、限界数で指数関数的にスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 19:29:59 GMT)
Geometry Attention Transformer with Position-aware LSTMs for Image
Captioning [8.9] 本稿では,GAT(Geometry Attention Transformer)モデルを提案する。
幾何学的情報をさらに活用するために、2つの新しい幾何学的アーキテクチャが設計されている。
我々のGATは、しばしば最先端の画像キャプションモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 11:57:50 GMT)
Spiking Hyperdimensional Network: Neuromorphic Models Integrated with
Memory-Inspired Framework [8.9] 我々は、スパイキングニューラルネットワークと超次元コンピューティングを根本的に組み合わせた最初のフレームワークであるSpikeHDを提案する。
SpikeHDはスパイクニューラルネットワークを利用して、生のイベントベースのスパイクデータの空間的および時間的相関を保存することで、低レベルの特徴を抽出する。
ベンチマーク分類問題に対する評価の結果,SpikeHDはSNNアーキテクチャと比較して以下の利点があることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 05:01:21 GMT)
Improving Object Permanence using Agent Actions and Reasoning [8.8] 既存のアプローチは、低レベルの知覚からオブジェクト永続性を学ぶ。
我々は、ロボットが実行された動作に関する知識を使用する場合、オブジェクトの永続性を改善することができると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 07:09:49 GMT)
Dimension Reduction and Data Visualization for Fr\'echet Regression [8.7] Fr'echet回帰モデルは、計量空間値応答を用いた回帰分析のための有望なフレームワークを提供する。
本研究では,Fr'echet回帰のためのフレキシブルな十分次元縮小法(SDR)を導入し,二つの目的を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:01:32 GMT)
Calibrated Adversarial Training [8.6] 本稿では, 対人訓練における意味摂動の悪影響を低減させる手法であるCalibrated Adversarial Trainingを提案する。
この方法は, 新たな校正ロバスト誤差に基づいて, 摂動に対する画素レベルの適応を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 19:17:28 GMT)
DNN-Opt: An RL Inspired Optimization for Analog Circuit Sizing using
Deep Neural Networks [8.6] 本稿では、アナログ回路サイズ化のための強化学習インスパイアされたディープニューラルネットワーク(DNN)に基づくブラックボックス最適化フレームワークを提案する。
我々の知る限りでは、DNNベースの回路サイズを産業規模の回路に適用するのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 04:44:06 GMT)
One Timestep is All You Need: Training Spiking Neural Networks with
Ultra Low Latency [8.6] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、一般的に使用されるディープニューラルネットワーク(DNN)のエネルギー効率の良い代替品である
高推論レイテンシは、ディープSNNのエッジデプロイメントに重大な障害となる。
時間軸の単発推論を行うために,SNNの反復初期化・再訓練法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 22:54:59 GMT)
Personalized Retrogress-Resilient Framework for Real-World Medical
Federated Learning [8.2] 本稿では,各クライアントに対して優れたパーソナライズモデルを生成するために,パーソナライズされた回帰耐性フレームワークを提案する。
実世界の皮膚内視鏡的FLデータセットに関する実験により、我々のパーソナライズされた回帰抵抗性フレームワークが最先端のFL手法より優れていることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 13:24:29 GMT)
Machine learning models for prediction of droplet collision outcomes [8.2] 液滴衝突の結果を予測することは、広く研究されている現象である。
現在の物理学に基づく結果を予測するモデルは不十分である。
ML設定では、この問題は4つのクラスを持つ分類問題に直接変換される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 01:53:09 GMT)
Update in Unit Gradient [8.1] 機械学習では、損失の最小値を見つけるために降下法を用いて最適化を行う。
我々は代数における単位ベクトル空間を提案し、代数における数学的本能だけでなく、勾配アルゴリズムの利点も保った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 04:00:51 GMT)
Contraction Theory for Nonlinear Stability Analysis and Learning-based
Control: A Tutorial Overview [7.9] 収縮理論 (contraction theory) は、非自明(時間変化)非線形系の微分力学を研究するための解析ツールである。
その非線形安定解析は、線形行列の不等式として表される安定性条件を満たす適切な収縮計量を見つけるために沸騰する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 23:03:21 GMT)
Arbitrary Marginal Neural Ratio Estimation for Simulation-based
Inference [7.9] 本稿では,数値積分に頼らずにパラメータの任意の部分集合に対する償却推論を可能にする新しい手法を提案する。
重力波観測による二元ブラックホール系のパラメータ推定法の適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:35:46 GMT)
Discovering Boundary Values of Feature-based Machine Learning
Classifiers through Exploratory Datamorphic Testing [7.9] 本稿では,データ型テスト手法の枠組みとして,機械学習アプリケーションをテストするための一連のテスト戦略を提案する。
探索戦略の3つの変種は、自動データモルフィックテストツールMorphyで実装されたアルゴリズムで示される。
クラス間の境界を見つける能力とコストは、手動で設計した被験者による一連の制御実験と、実際の機械学習モデルによるケーススタディによって評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 11:47:56 GMT)
Mean-Field Controls with Q-learning for Cooperative MARL: Convergence
and Complexity Analysis [7.8] 本稿では,平均場制御(MFC)手法を用いて協調的なMARLを近似する数学的枠組みを構築する。
モデルのないカーネルベースのQ-ラーニングアルゴリズム (MFC-K-Q) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:29:49 GMT)
Empirical Quantitative Analysis of COVID-19 Forecasting Models [7.7] 新型コロナウイルスは2020年初め以降、国際的に懸念される公衆衛生上の緊急事態となっている。
予測モデルはすべてのシナリオでベストであるように思える。
モデル選択は予測性能を決定する主要な要因である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 02:31:56 GMT)
A systematic evaluation of methods for cell phenotype classification
using single-cell RNA sequencing data [7.6] 本研究は、細胞表現型を分類する13の一般的な教師付き機械学習アルゴリズムを評価する。
研究結果から、ElasticNetと対話は、中小のデータセットで最善を尽くしたことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 23:24:15 GMT)
RoomStructNet: Learning to Rank Non-Cuboidal Room Layouts From Single
View [7.4] そこで本研究では,部屋のレイアウトを単一画像から推定する手法を提案する。
提案手法では,最適化を使わずに最終的なレイアウトを推定するために,追加のランキング関数を学習する。
提案手法は,主に立方体配置を持つ標準データセットの最先端結果を示すとともに,非立方体レイアウトを持つ部屋を含むデータセット上でも良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 20:42:49 GMT)
Probabilistic Robust Autoencoders for Anomaly Detection [7.4] 確率ロバストオートエンコーダ(PRAE)と呼ばれる新しいタイプのオートエンコーダを提案する。
PRAEは、同時に外れ値を取り除き、下降値サンプルの低次元表現を識別するように設計されている。
PRAEの解法がRAEの解と等価であることを証明し、PRAEが異常検出の最先端手法と同等であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:46:38 GMT)
Self-Supervised Decomposition, Disentanglement and Prediction of Video
Sequences while Interpreting Dynamics: A Koopman Perspective [7.3] 本稿では,動画を移動オブジェクトとその属性に分解する手法を提案し,各オブジェクトのダイナミクスを線形システム識別ツールを用いてモデル化する。
これにより、クープマン作用素 K を用いることで、異なる対象の力学の解釈、操作、外挿が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:20:03 GMT)
Interpretable Data-Driven Demand Modelling for On-Demand Transit
Services [7.0] 本研究では,DAレベルにおけるオンデマンド交通(ODT)サービスのための旅行・流通モデルを開発した。
その結果, 商業・工業用地利用型と高密度住宅用地利用型との間には, より高い旅行分布レベルが期待できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 21:44:47 GMT)
A survey on datasets for fairness-aware machine learning [7.0] 多くのフェアネス対応機械学習ソリューションが提案されている。
本稿では,フェアネスを意識した機械学習に使用される実世界のデータセットについて概説する。
データセットのバイアスと公平性についてより深く理解するために、探索分析を用いて興味深い関係を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:54:04 GMT)
Real-Time Decentralized knowledge Transfer at the Edge [6.7] 選択的な分散されたアプローチで知識を伝達することで、モデルは局所的な洞察を維持することができる。
本研究では,非I.D.データに基づくモデルを用いた知識伝達パイプラインの知識蒸留に基づく手法を提案する。
実験では,本モデルを用いた知識伝達が,実時間転送シナリオにおいて標準手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:12:29 GMT)
Conditional Deep Gaussian Processes: empirical Bayes hyperdata learning [6.6] 本稿では,階層構成における中間GPをハイパーデータでサポートする条件付きDeep Gaussian Process (DGP)を提案する。
潜時空間における高密度ハイパーデータ限界における深層カーネル学習の等価性を示す。
予備補間の結果は,提案モデルがGPカーネル構成,DGP変分推論,深層カーネル学習と比較して表現力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:50:48 GMT)
Conditional Deep Gaussian Processes: multi-fidelity kernel learning [6.6] 固定された低忠実度データにより遅延GPを直接支持する条件付きDGPモデルを提案する。
合成および高次元データを用いた実験は、他の多次元回帰法と同等の性能を示す。
低忠実度データと階層DGP構造により、実効カーネルは真関数の帰納バイアスを符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:03:07 GMT)
Applying Differential Privacy to Tensor Completion [6.4] テンソル完了は、部分的に観察されたテンソルに基づいて、行方不明または観測されていないエントリを埋めることを目的としている。
観測されたテンソルの利用は、多くの実践シナリオにおいて深刻なプライバシー上の懸念を引き起こす。
本稿では,最も広く使用されている2つの分解法に差分プライバシーを適用するためのいくつかのアプローチを含む,堅牢で統一的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:08:07 GMT)
Neural sentence embedding models for semantic similarity estimation in
the biomedical domain [6.3] PubMed Open Accessデータセットから170万の記事に対して、さまざまなニューラル埋め込みモデルをトレーニングしました。
人手による注釈付き100の文対を含むバイオメディカル・ベンチマークを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 13:27:44 GMT)
A Graph-theoretic Algorithm for Small Bowel Path Tracking in CT Scans [6.3] 小腸経路追跡のための新しいグラフ理論法を提案する。
ボーエル壁検出に基づいて構築されたグラフ上で、所定の開始ノードと終了ノードの間の最小コストパスを求めるように定式化する。
提案手法により,スキャン毎の誤差なく追跡される経路の最大長は平均800mm以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:00:39 GMT)
OPAD: An Optimized Policy-based Active Learning Framework for Document
Content Analysis [6.2] 文書のコンテンツ検出タスクにおける能動的学習のための強化ポリシーを用いた新しいフレームワークであるtextitOPADを提案する。
フレームワークは、取得機能を学び、パフォーマンスメトリクスを最適化しながら、選択するサンプルを決定する。
本稿では,文書理解に関わる様々なタスクに対する能動的学習のためのテキストOPADフレームワークの優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 07:40:56 GMT)
Error-free approximation of explicit linear MPC through lattice
piecewise affine expression [5.9] 明示的線形モデル予測制御(MPC)の格子片方向アフィン近似を提案する。
トレーニングデータは、状態サンプルと対応するアフィン制御則とからなる関心領域で均一に生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 04:07:48 GMT)
Machine Learning with Knowledge Constraints for Process Optimization of
Open-Air Perovskite Solar Cell Manufacturing [5.2] 本稿では,製造プロセス最適化のための逐次学習のMLフレームワークを提案する。
環境条件下でのペロブスカイト薄膜のラピッドスプレープラズマプロセッシング(RSPP)技術に本手法を適用した。
100条件のプロセス条件をスクリーニングする実験予算を限定し, 最高の動作装置に対して18.5%の効率向上を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 00:36:56 GMT)
Improving Load Forecast in Energy Markets During COVID-19 [5.1] 新型コロナウイルスのパンデミック(COVID-19)の急激な流行は、2020年で最も重要な出来事であり、世界中で深刻な影響が続いた。
本稿では,新型コロナウイルスの感染拡大に伴う負荷予測性能の向上に有効なモデルや特徴を体系的に評価することで,研究ギャップを埋めることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 02:55:06 GMT)
Learning of Inter-Label Geometric Relationships Using Self-Supervised
Learning: Application To Gleason Grade Segmentation [4.9] そこで本研究では,PCaの病理組織像に対して,異なる疾患ラベル間の幾何学的関係を学習して合成する方法を提案する。
我々はGleasonスコアを用いた弱教師付きセグメンテーション手法を用いて、疾患領域をセグメンテーションする。
得られたセグメンテーションマップは、行方不明のマスクセグメントを予測するためにShaRe-Net(ShaRe-Net)をトレーニングするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 13:47:07 GMT)
Hidden Markov models as recurrent neural networks: an application to
Alzheimer's disease [4.8] 我々は、ニューラルネットワークの柔軟性とHMMの解釈可能性を組み合わせた、リカレントニューラルネットワークの特殊なケースを開発する。
HMRNNは、同一の正則関数とパラメータ解釈を持つ標準HMMに還元することができる。
我々は、HMRNNがHMMと他の予測ニューラルネットワークを組み合わせることで、疾患予測を改善し、新しい臨床解釈を提供する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 21:47:15 GMT)
Spectral Statistics of Non-Hermitian Matrices and Dissipative Quantum
Chaos [4.7] DSFFは散逸性量子カオスの診断に成功していることを示す。
複素固有値の実部と虚部の相関関係を任意のエネルギー(および時間)スケールまで示す。
散逸性量子可積分系に対して、DSFFは複素時間領域を除いて一定の値を取ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:31:53 GMT)
Dynamic Emotions of Supporters and Opponents of Anti-racism Movement
from George Floyd Protests [4.6] 本研究は、ジョージ・フロイドの死から始まった最近の反人種差別運動を、姿勢予測とアスペクトベース感情分析(ABSA)のレンズで実証的に検証する試みである。
まず、抗議活動の過程でツイートのスタンスが変わり、また、スタンスを維持しているユーザに比べて、スタンスをシフトしたユーザが増えている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:32:48 GMT)
Algorithm Fairness in AI for Medicine and Healthcare [4.6] アルゴリズムの公平性は 公平なケアを提供する上で 難しい問題です
人種のサブ人口にまたがるAIモデルの最近の評価では、患者の診断、治療、医療費の請求などにおいて、大きな不平等が明らかになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:18:13 GMT)
Self-Supervised Learning for 3D Medical Image Analysis using 3D SimCLR
and Monte Carlo Dropout [4.2] コントラスト型(SimCLR)法に基づく3次元自己監督手法を提案する。
推論フェーズにおいてベイズニューラルネットワークを用いることで、下流タスクの結果をさらに高めることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 08:33:36 GMT)
Low Frequency Names Exhibit Bias and Overfitting in Contextualizing
Language Models [4.2] 4つの言語モデルのトレーニングコーパスでは,主に女性名や非白人名が少なくなっている。
頻度の低い名前は、文脈によってより自己相似である。
人種的偏見とBERT.492の命名頻度の間のスピアマンのrは、低頻度の少数民族の名前が不快さとより関連していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 22:44:31 GMT)
Entropic singularities give rise to quantum transmission [3.8] 非付加性により、量子デバイス(別名量子チャネル)は予想以上に多くの情報を送ることができる。
チャネルのコヒーレントな情報の肯定性に関する一般的な定理を証明する。
幅広い種類のゼロ量子容量量子ビットチャネルは、量子情報を送信する際に不完全な消去チャネルを支援することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:46:21 GMT)
Lightweight Transformer in Federated Setting for Human Activity
Recognition [3.8] 人間活動認識(HAR)は難しい問題だが、解決する必要がある。
HARは、センサー、スマートフォン、画像の助けを借りて実現できる。
慣性センサーに基づく新しいパッチトランスフォーマーでは、RNNとCNNの両方が人間の活動認識に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 07:43:01 GMT)
Multi-lane Cruising Using Hierarchical Planning and Reinforcement
Learning [3.7] マルチレーンの巡航には、車線変更と車線内操作を用い、良好な速度を達成し、安全を維持する必要がある。
本稿では,階層型強化学習フレームワークと新しい状態-作用空間抽象化を組み合わせることで,自律型マルチレーンクルーズの設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 21:03:39 GMT)
Robustly Removing Deep Sea Lighting Effects for Visual Mapping of
Abyssal Plains [3.6] 地球の表面の大部分は海洋の奥深くにあり、表面光は届かない。
画像マッチングや表面アルベド推定を含む視覚マッピングは、共動光源が生み出す影響にひどく苦しむ。
本研究では, 主に均質で平らな海底域における照明効果を推定し, 補償するための実践的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:28:07 GMT)
Evaluating the fairness of fine-tuning strategies in self-supervised
learning [3.6] 事前訓練されたSSLバックボーンのBN統計のみの更新は、下流の公平性を改善する(36%最悪のサブグループ、25%平均サブグループギャップ)。
この手順は教師あり学習と競合するが、訓練に4.4倍の時間を要し、更新されるパラメータの0.35%しか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:04:53 GMT)
ALBU: An approximate Loopy Belief message passing algorithm for LDA to
improve performance on small data sets [3.5] 本稿では,LDA(Latent Dirichlet Allocation)に適用した新しい変分メッセージパッシングアルゴリズムを提案する。
金の標準VBとGibsサンプリングアルゴリズムを比較検討した。
テキストコーパスとKLDのコヒーレンス測定とシミュレーションを用いて、ALBUはVBよりも正確な潜伏分布を学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 19:55:12 GMT)
Classification of Time-Series Data Using Boosted Decision Trees [3.5] 時系列データ分類は、ロボットや自動運転車のような自律システムの分析と制御の中心である。
現在のフレームワークは、自律運転のような現実世界のアプリケーションでは不正確か、あるいは解釈性に欠ける長く複雑な公式を生成する。
本稿では,信号時間論理(STL)式を表すバイナリ分類器を生成するために,BCDT(Boosted Concise Decision Trees)と呼ばれる新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:28:26 GMT)
Natural Computational Architectures for Cognitive Info-Communication [3.4] 認知アーキテクチャに関する40年間の研究の概観(Kotseruba と Tsotsos 2020)は、人間の中核的な認知能力のモデリングを評価するが、自然計算に基づく生物学的に妥当なアプローチには限界がある。
我々は進化的情報計算の枠組みを用いており、そこでは自然・物理的・形態的計算がますます複雑な認知システムの進化に繋がる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:01:16 GMT)
Artificial Neural Network and its Application Research Progress in
Distillation [3.2] ニューラルネットワークは、さまざまなルールとアルゴリズムを学び、異なる方法で情報を処理する。
本稿では, 人工ニューラルネットワークの基本的概要を述べるとともに, 国内外の蒸留における人工ニューラルネットワークの応用研究を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 06:25:53 GMT)
Belief propagation for permutations, rankings, and partial orders [3.2] 我々は、ギブス分布が置換の後方分布である連続スピン系を定義する。
我々は,各ノードの位置の限界分布を計算する信念伝搬アルゴリズムを導出する。
さらに、ベーテ自由エネルギーにより、部分順序の線型拡大の数を近似し、モデル選択を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:31:09 GMT)
Online Obstructive Sleep Apnea Detection Based on Hybrid Machine
Learning And Classifier Combination For Home-based Applications [3.2] 閉塞性睡眠時無呼吸症(OSA)は、現在の世紀で最も多い疾患の1つである。
本稿では,オンラインOSA検出のためのいくつかの構成を提案する。
提案手法は, 生体信号の使用制限, 自動検出, オンライン作業計画, 均一かつ許容可能な全データベースの性能(85%以上) などの利点を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 21:39:23 GMT)
Do Self-Supervised and Supervised Methods Learn Similar Visual
Representations? [3.2] コンストラシティブな自己教師付きアルゴリズム(SimCLR)と、共通アーキテクチャにおける単純な画像データの監視を比較した。
両手法は相似的な方法で類似の中間表現を学習し,最後の数層で表現が急速に発散することがわかった。
我々の研究は特に、学習した中間表現の重要性を強調し、補助的なタスク設計において重要な疑問を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:51:29 GMT)
Predicting COVID-19 Patient Shielding: A Comprehensive Study [3.1] 本研究は、新型コロナウイルス患者の遮蔽を予測することに焦点を当てる。
我々は,多ラベル分類問題として,新型コロナウイルス患者の遮蔽を予測するための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 03:02:58 GMT)
BERT4GCN: Using BERT Intermediate Layers to Augment GCN for Aspect-based
Sentiment Classification [3.0] グラフベース感性分類(ABSC)アプローチは、事前学習言語モデル(PLM)から文脈単語を埋め込んだ場合に、最先端の結果をもたらす。
本稿では,BERT の PLM からの文法的逐次的特徴と依存グラフからの構文的知識を統合する新しいモデル BERT4GCN を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 02:03:43 GMT)
A review of Generative Adversarial Networks (GANs) and its applications
in a wide variety of disciplines -- From Medical to Remote Sensing [2.9] 我々はGAN(Generative Adversarial Network)について検討する。
GANはゼロサムゲーム理論を用いて互いに競合する2つのニューラルネットワークを組み合わせる。
GANは、画像処理、ビデオ生成、予測、その他のコンピュータビジョンアプリケーションの実行に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:43:30 GMT)
PhiNets: a scalable backbone for low-power AI at the edge [2.8] PhiNetsは、リソース制約のあるプラットフォーム上でのディープラーニングベースの画像処理に最適化された、スケーラブルなバックボーンである。
PhiNetは計算コスト、動作メモリ、パラメータメモリを分離するために特別に設計された逆残差ブロックに基づいている。
STM32H743マイクロコントローラをベースとしたプロトタイプノードへのアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 12:03:25 GMT)
Experimental device-independent quantum key distribution between distant
users [2.7] デバイス非依存の量子キー分散(DIQKD)は、信頼できないチャネル上の秘密鍵を確立するために、信頼できないデバイスを使用する技術である。
ここでは,400m間隔で分離された2つのユーザ間で,セキュアキーの完全なデバイス非依存的な分布を初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:59:02 GMT)
Really Useful Synthetic Data -- A Framework to Evaluate the Quality of
Differentially Private Synthetic Data [2.5] プライバシ保護の原則を付加する合成データ生成の最近の進歩は、プライバシ保護の方法で統計情報を共有するための重要なステップである。
データプライバシとデータ品質のトレードオフを最適化するためには、後者について詳しく考える必要があります。
本研究では,応用研究者の視点から,差分的にプライベートな合成データの質を評価する枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:11:29 GMT)
Solving the scalarization issues of Advantage-based Reinforcement
Learning Algorithms [2.4] 本稿では,Advantage Actor Critic (A2C) 強化学習アルゴリズムにおける多目的最適化問題のスカラー化から生じる問題について検討する。
この論文は、ナイーブなスカラー化によって勾配が重なり合うことを示す。
エントロピー正規化項が制御不能雑音の源となる可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:53:15 GMT)
Implementation of Parallel Simplified Swarm Optimization in CUDA [2.3] 最適化コンピューティングでは、インテリジェントなSwarmアルゴリズム(SIAs)が並列化に適している。
本稿では,計算能力と汎用性を考慮したGPUに基づくSimplified Swarm Algorithm Optimization (PSSO)を提案する。
結果から,Nの次数による時間複雑性の低減が達成され,資源プリエンプションの問題は完全に回避された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 00:15:45 GMT)
A Cram\'er Distance perspective on Non-crossing Quantile Regression in
Distributional Reinforcement Learning [2.3] QR-DQNのような量子ベースのメソッドは、任意の分布を階段分布のパラメトリックサブセットに投影する。
本研究では,不確実性に基づく探索戦略におけるQR-DQNの性能向上のために,量子化の単調性制約が示されていることを示す。
そこで我々は,新しいアルゴリズムを用いてクラム距離を計算し,優れたトレーニング性能を実現する,新しい非交差ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:00:25 GMT)
Tree in Tree: from Decision Trees to Decision Graphs [2.2] Tree in Tree decision graph (TnT)は、従来の決定木をより汎用的で強力な非巡回グラフに拡張するフレームワークである。
提案するモデルは,広く用いられている決定木に代わる,新しい,より効率的かつ正確な代替手段である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 13:20:05 GMT)
Fr\"{o}hlich Condensate of Phonons in Optomechanical Systems [2.2] 1次元の膜配列を2次相互作用により空洞に結合する。
最低または最高機械モードのフォノン占有率は、駆動レーザの脱調に応じて達成可能である。
その結果,狭帯域フォノンレーザー,エネルギー変換・転送,効率的なマルチモード冷却に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 23:19:33 GMT)
An Ensemble-based Multi-Criteria Decision Making Method for COVID-19
Cough Classification [2.2] 新型コロナウイルスのコウ分類のためのトップパフォーマンス機械学習手法を選択するためのアンサンブルベースのマルチ基準決定法(MCDM)を提案する。
提案手法の検証には,ケンブリッジ,コスワラ,ヴィルフイ,NoCoCoDaの4つの粗いデータセットを用いる。
実験による評価の結果,提案手法は最先端モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:19:50 GMT)
Learning Compact Representations of Neural Networks using DiscriminAtive
Masking (DAM) [2.2] ディープラーニングにおける中心的な目標は、ニューラルネットワークのすべての層における機能のコンパクトな表現を学習することである。
離散型マスキング(DAM: DiscriminAtive Masking)と呼ばれる新しい単一ステージ型プルーニング法を提案する。
提案したDAMアプローチは,様々なアプリケーションに対して極めて優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 23:31:46 GMT)
Prose2Poem: The Blessing of Transformers in Translating Prose to Persian
Poetry [2.2] 我々は、古代ペルシア詩に散文を翻訳する新しいニューラル・マシン・トランスレーション(NMT)アプローチを導入する。
我々は、初期翻訳を得るために、スクラッチからトランスフォーマーモデルを訓練し、最終翻訳を得るためにBERTの様々なバリエーションを事前訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 07:04:49 GMT)
Parity measurement in the strong dispersive regime of circuit quantum
acoustodynamics [1.8] 非古典的機械状態のフォノン数分布とパリティの直接測定を行った。
これらの測定は、音響量子メモリとプロセッサを構築するための基本的な構成要素の1つである。
我々の結果は、機械システムを使ってさらに複雑な量子アルゴリズムを実行するための扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 08:40:26 GMT)
Best Principal Submatrix Selection for the Maximum Entropy Sampling
Problem: Scalable Algorithms and Performance Guarantees [1.8] MESPは医療、電力システム、製造業、データサイエンスなど、多くの分野に広く応用されている。
我々はMESPのための新しい凸整数プログラムを導出し、その連続緩和がほぼ最適解をもたらすことを示す。
数値実験により,これらの近似アルゴリズムは,中規模および大規模のインスタンスをほぼ最適に効率的に解けることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:45:51 GMT)
Online Primal-Dual Algorithms with Predictions for Packing Problems [1.7] 非線形パッキング問題の予測を行うアルゴリズムにフレームワークを提案する。
最適境界が与えられる部分モジュラー設計、特にアドオークションにおいて、我々の枠組みを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 13:19:18 GMT)
CCS-GAN: COVID-19 CT-scan classification with very few positive training
images [1.6] 我々は,CTスキャンスライスから新型コロナウイルス肺炎を分類できる新しいアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムは10個の正のトレーニングスライスで高い分類精度を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:07:24 GMT)
Improving Punctuation Restoration for Speech Transcripts via External
Data [1.4] ノイズのあるテキストに特化して句読解問題に取り組む。
我々は、n-gram言語モデルに基づくデータサンプリング手法を導入し、より多くのトレーニングデータをサンプリングする。
提案手法は1:12%のF1スコアでベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:40:55 GMT)
Client-Server Identification Protocols with Quantum PUF [1.4] 本稿では,新たなハードウェアセキュリティソリューションである量子物理不包含関数(qPUF)に基づく2つの識別プロトコルを提案する。
第1のプロトコルでは、低リソースのパーティがそのアイデンティティを高リソースのパーティに証明することができ、第2のプロトコルでは、その逆である。
特定の攻撃群に対するセキュリティに依存した、量子読み取りPUFに基づく既存の識別プロトコルとは異なり、我々のプロトコルは、リソース効率の高い相手を持つ量子多項式時間に対して、証明可能な指数的セキュリティを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 12:11:32 GMT)
Phonology Recognition in American Sign Language [1.4] 本稿では,アメリカ手話利用者の音韻特性に基づいた手話処理手法を提案する。
音韻データと手話話者からなるデータセットを活用することで,メッシュ再構成に基づく事前訓練された深層モデルを用いて,手話キーポイントの3次元座標を抽出する。
我々は、座標の各時間列に音韻クラスを割り当てるために、標準的な統計的および深層機械学習モデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:38:47 GMT)
ResNet strikes back: An improved training procedure in timm [1.3] 我々は,バニラResNet-50の性能を再評価する。
競争力のあるトレーニング設定と事前トレーニングされたモデルをオープンソースライブラリで共有しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:09:22 GMT)
A Novel Simplified Swarm Optimization for Generalized Reliability
Redundancy Allocation Problem [1.2] 本研究では,ネットワークシステムに適用可能な新しいRRAPであるGeneral RRAP(GRRAP)を提案する。
GRRAPはNP-hard問題であるため,Binary-addition Simple Swarm Optimization (BSSO)と呼ばれる新しいアルゴリズムも提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 00:12:11 GMT)
Sentiment and structure in word co-occurrence networks on Twitter [1.2] 単語共起ネットワークを用いた政治ツイートにおける文脈と幸福度の関係について検討する。
中立語は支配的であり、極性に関係なく、ほとんどの単語は中立語と共起する傾向がある。
ノードやエッジレベルでの幸福スコアと共起の関係は明らかではないが、コミュニティ中心のアプローチはコーパス内の競合感情のテーマを分離することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:00:02 GMT)
Characterizing Concurrency Mechanisms for NVIDIA GPUs under Deep
Learning Workloads [1.1] 本稿では、NVIDIAの新しいAmpere GPUマイクロアーキテクチャで利用可能なメカニズムの性能について、ディープラーニングおよび推論ワークロード下で検討する。
細粒度プリエンプション機構の欠如,堅牢なタスク優先順位付けオプション,競合対応スレッドブロック配置ポリシーがNVIDIAのメカニズムの有効性を制限していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:48:50 GMT)
Natural language understanding for logical games [1.0] 自然言語の論理パズルを自動的に解けるシステムを開発した。
私たちのソリューションは推論モジュールと推論モジュールで構成されています。
また、各パズルに関連する自然言語に関する質問に対して、Yes/Noの回答を提供する能力を、ソフトウェアエージェントに提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:36:14 GMT)
PFPN: Continuous Control of Physically Simulated Characters using
Particle Filtering Policy Network [0.9] 本稿では,粒子に基づく行動政策をガウス政策の代替とみなす枠組みを提案する。
本手法が様々なモーションキャプチャー模倣タスクに適用可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:09:40 GMT)
Extended dynamic mode decomposition with dictionary learning using
neural ordinary differential equations [0.9] NODEを用いた拡張動的モード分解を行うアルゴリズムを提案する。
数値実験により,提案手法のパラメータ効率の優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 06:56:14 GMT)
An absolutely stable open time crystal [0.9] 局所的に相互作用し, 周期的に駆動される(フロケ)ハミルトン力学がランゲヴィン浴に結合し, 有限温度の離散時間結晶をサポートすることを示す。
時間結晶秩序は、基礎となる駆動の時間変換対称性を破るものを含む任意の摂動に対して安定である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:00:00 GMT)
Grover search revisited; application to image pattern matching [0.8] 本稿では,Groverデータベース全体の探索やパターンマッチングを行う量子アルゴリズムを提案する。
鍵となる考え方は、最近提案された近似振幅符号化法を浅い量子回路で使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 02:27:06 GMT)
Stochastic Modeling for Learnable Human Pose Triangulation [0.8] 本研究では,3次元ポーズ三角測量のためのモデリングフレームワークを提案し,その性能を異なるデータセットと空間カメラアレンジメントで評価する。
提案したポーズ三角測量モデルは、異なるカメラアレンジメントと2つの公開データセット間の一般化に成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 09:26:25 GMT)
SMATE: Semi-Supervised Spatio-Temporal Representation Learning on
Multivariate Time Series [0.6] 弱いラベル付きMSSから解釈可能な時空間表現を学習するための,新しい半教師付きモデルSMATEを提案する。
UEA MTSアーカイブから22の公開データセットで学習した表現を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:59:46 GMT)
Cellular traffic offloading via Opportunistic Networking with
Reinforcement Learning [0.6] 本稿では,Reinforcement Learningフレームワークに基づく適応型オフロードソリューションを提案する。
Actor-Critic と Q-Learning の2つのよく知られた学習アルゴリズムの性能を評価し比較する。
我々のソリューションは、他の最先端のアプローチよりも高いレベルのオフロードを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 13:34:12 GMT)
Predicting erectile dysfunction after treatment for localized prostate
cancer [0.5] 勃起障害 (ED) は, 加齢や前立腺癌治療にともなう重荷である。
腫瘍学における機械学習(ML)ベースの予測ツールの出現は、予測精度とケア品質を改善するための有望なアプローチを提供する。
本研究は,診断時の患者統計,臨床データ,患者報告結果(PROM)に基づいて,1年と2年でEDを予測することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:55:03 GMT)
Leveraging power grid topology in machine learning assisted optimal
power flow [0.5] 機械学習支援最適電力フロー(OPF)は、非線形および非制約電力フロー問題の計算複雑性を低減することを目的としている。
我々は,機械支援OPFの2つの基本的アプローチに対して,さまざまなFCNN,CNN,GNNモデルの性能を評価する。
相互接続されたユーティリティを持ついくつかの合成格子に対して,特徴変数と対象変数の間の局所性特性は乏しいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 10:39:53 GMT)
Learning through atypical ''phase transitions'' in overparameterized
neural networks [0.4] 現在のディープニューラルネットワークは可観測性が高く(最大数十億の接続重み)、非線形である。
しかし、過剰な降下アルゴリズムによってほぼ完全にデータに適合し、予期せぬ精度の予測を達成できる。
これらは一般化なしの恐ろしい挑戦である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 23:28:07 GMT)
Gaussian Variational State Estimation for Nonlinear State-Space Models [0.3] 非線形状態空間モデルに対するフィルタリングと平滑化の両面から状態推定の問題を考察する。
我々は変分推論に基づく仮定ガウス解を開発し、必要な分布を近似する柔軟なが原則化されたメカニズムの鍵となる利点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 04:05:00 GMT)
Real-Time Predictive Maintenance using Autoencoder Reconstruction and
Anomaly Detection [0.2] 回転機械故障検出システムは時代遅れであり、故障を発見するための定期的な試験に依存している。
リアルタイム監視は、手動による観察を必要とせずに障害を検出するソリューションを提供する。
本稿では,通常の作業動作をモデル化し,異常を検出する機械学習(ML)アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 12:25:25 GMT)
Understanding Event-Generation Networks via Uncertainties [0.0] フローの正規化や非可逆性ネットワークがトレーニングから不確実性を捕捉し、イベント重みに関する不確実性に変換する方法を示す。
基本的に、密度と不確実性の推定との相互作用は、これらのネットワークが双対事象数ではなくパラメータに適合する関数を学習していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 09:09:19 GMT)
Under the Microscope: Interpreting Readability Assessment Models for
Filipino [0.0] フィリピンにおける機械学習に基づく可読性評価モデルを,グローバルモデルとローカルモデルによる解釈によって識別する。
その結果,大域的解釈から上位特徴を学習したモデルを用いることで,スピアマン相関による特徴を用いたモデルよりも高い性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 01:27:10 GMT)
Truncated phase-based quantum arithmetic: error propagation and resource
reduction [0.0] 我々はドレイパー量子フーリエ加算器を改良し、小角回転を高粗いレベルに除去する。
継承された忠実さの損失は、サブルーチン内の搬送ビットと借入ビットの比率によって直接与えられることを示す。
意外なことに、707ドルの量子フーリエ変換はそれぞれ$pi/64$に切り詰められ、加法回転はわずかに微妙にしか残っていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 05:19:03 GMT)
Towards Protecting Face Embeddings in Mobile Face Verification Scenarios [0.0] PolyProtectは、ニューラルネットワークベースの顔認証システムにおいて、人々の顔を表現するために使用される、繊細な顔埋め込みを保護する方法である。
PolyProtectは、モバイルアプリケーションコンテキストにおける2つのオープンソースの顔認証システムで評価される。
その結果,PolyProtectの認識精度とPolyProtectedテンプレートの不可逆性との間には,良好なトレードオフを実現するために,PolyProtectを調整できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:13:23 GMT)
The Cognitive Science of Extremist Ideologies Online [0.0] 我々は「レッド・ピル」として知られる新しい性差別主義イデオロギーのRedditアーカイブについて研究する。
新参者は行動的要素に惹かれ、食事、運動、中毒などの自己啓発的なトピックの形で表現される。
しかし、説明はそこに留まり、観光客を住民に変える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 19:25:11 GMT)
Surrogate-Based Black-Box Optimization Method for Costly Molecular
Properties [0.0] 本稿では,サロゲートをベースとしたブラックボックス最適化手法を提案する。
提案手法は, 純粋にメタヒューリスティックなアプローチよりもはるかに高速に, 利害関係のコスト特性を最適化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:28:15 GMT)
Static synthetic gauge field control of double optomechanically induced
transparency in a closed-contour interaction scheme [0.0] 理論的には光共振器とパリティ時間(mathcalPT$)対称の機械共振器について検討する。
利得とフィードバックの両方が存在するため、幅広い結合範囲で、その安定性と根座について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 09:16:25 GMT)
State-Space Models Win the IEEE DataPort Competition on Post-covid
Day-ahead Electricity Load Forecasting [0.0] 我々は、電力需要予測競争の勝利戦略を提示する。
この競争は、2020年春に始まるような不安定な期間の新しい予測方法を設計するために組織された。
私たちは、標準的な統計モデルと機械学習モデルを適用するために、ステートスペースモデルに依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 11:57:37 GMT)
Speech Technology for Everyone: Automatic Speech Recognition for
Non-Native English with Transfer Learning [0.0] 非ネイティブな英語音声コーパスであるL2-ARCTIC上で、事前訓練したwav2vec 2.0モデルの微調整を評価する。
本実験は,非母国英語話者を対象としたASRモデルの開発を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 23:11:00 GMT)
Span Labeling Approach for Vietnamese and Chinese Word Segmentation [0.0] ベトナム語単語セグメンテーション(SPAN SEG)のためのn-gram情報をモデル化するためのスパンラベリング手法を提案する。
我々は,同じアーキテクチャを持つエンコーダを用いて,スパンラベリング手法と条件付きランダムフィールドを比較した。
ベトナム語と中国語は類似した言語現象を持つため,ベトナム語木バンクベンチマークデータセットと5つの中国語ベンチマークデータセットを用いて提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 01:25:50 GMT)
Singularity and Coordination Problems: Pandemic Lessons from 2020 [0.0] 著者らは自律的インテリジェントシステム開発における現在のパラダイムのいくつかをレビューし、技術的特異性の可能性を示す証拠を探す。
著者らは、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックを振り返って、世界社会が現実的なリスクを管理する上で最大の問題は、世界社会としての調整スキルの欠如であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 04:47:48 GMT)
Simulating Large PEPs Tensor Networks on Small Quantum Devices [0.0] 低ボンド次元PEPテンソルネットワークを量子回路にマッピングする。
我々は、この手法を用いて、トポロジカルウェン・プラケットモデルで観測可能な長距離ループの値を計算する。
この結果は,小型量子デバイス上での2次元大規模量子システムをシミュレーションするための概念実証として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:19:06 GMT)
Self-Attentive Constituency Parsing for UCCA-based Semantic Parsing [0.0] グラフベースの表現は、テキストの意味構造を表現する意味表現のアプローチの1つである。
本稿では主にUCCAグラフに基づく意味表現に焦点を当てる。
低リソース言語に対するゼロショット学習と少数ショット学習を用いた単一言語タスクとクロスランガルタスクの両方の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 19:10:18 GMT)
STRONG: Synchronous and asynchronous RObust Network localization, under
Non-Gaussian noise [0.0] 現実世界のネットワークアプリケーションは、故障したノード、悪意のある攻撃、および外れ値として分類されたデータに対処しなければならない。
本研究はセンサネットワークローカライゼーションアルゴリズムの範囲内でこれらの懸念に対処する。
コントリビューションの大きな目玉は、証明可能な配布に対して、正確性も、通信コストも、速度も、何の費用も払わないという事実にあります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:01:28 GMT)
SECDA: Efficient Hardware/Software Co-Design of FPGA-based DNN
Accelerators for Edge Inference [0.0] 本稿では,FPGAを用いたエッジデバイス上でのDeep Neural Networks (DNN) 推論アクセラレータの設計時間を短縮するハードウェア/ソフトウェア共同設計手法であるSECDAを提案する。
SECDAを用いて、エッジFPGAを含むプラットフォームであるPYNQ-Z1基板上で、2つの異なるDNNアクセラレータ設計を効率的に開発する。
我々は,4つの一般的なDNNモデルを用いた2つの加速器設計を評価し,CPUのみの推論よりもエネルギー消費を2.9$times$で3.5$times$までのモデルで平均性能を向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:20:29 GMT)
Robust and Decomposable Average Precision for Image Retrieval [0.0] 画像検索において、標準的な評価基準はスコアランキング(例えば平均精度(AP))に依存している。
本稿では,ロバストで分解可能な平均精度(ROADMAP)を提案する。
我々は、APを用いたディープニューラルネットワークのエンドツーエンドトレーニングにおいて、非微分可能性と非分解性という2つの大きな課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 12:00:43 GMT)
Relating the topology of Dirac Hamiltonians to quantum geometry: When
the quantum metric dictates Chern numbers and winding numbers [0.0] 我々は、量子計量とジェネリック・ディラック・ハミルトン多様体の位相不変量との関係を確立する。
トポロジカル指標は、量子計量によって決定される量子体積によって境界づけられていることを示す。
この研究は、量子工学系の幅広いクラスにおける探索されていないトポロジカル応答とメトロジーの応用を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:35:08 GMT)
Reconstructing group wavelet transform from feature maps with a
reproducing kernel iteration [0.0] 我々は、SE(2)$ウェーブレット変換の空間に見下ろされたイメージを再構成する問題を考察する。
課題が解決可能であればいつでも,基本プロジェクトによって再構築が可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:15:18 GMT)
Quantum Annealing with Trigger Hamiltonians: Application to 2-SAT and
Nonstoquastic Problems [0.0] 本研究では,Ising型ハミルトニアンに代表される2-サフタビリティ(2-SAT)問題と,2-SAT問題ハミルトニアンに余分なカップリングを加えて得られる非確率問題という2つの問題に対する量子アニールの性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 12:58:37 GMT)
Prediction of Energy Consumption for Variable Customer Portfolios
Including Aleatoric Uncertainty Estimation [0.0] 深層ニューラルネットワークを用いて,時間ごとの日頭エネルギー消費予測を計算する手法を提案する。
エネルギー消費値の統計的性質を考慮し、対数正規分布を用いてアレタリック不確かさをモデル化する。
その結果、単一顧客における1日当たりのエネルギー消費の予測は、対数正規分布から引き出されたランダム変数によって表現される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 19:18:13 GMT)
Predicting Consumer Purchasing Decision in The Online Food Delivery
Industry [0.0] 予測モデリング(英: Predictive Modeling)とは、様々な回帰アルゴリズム、分析、統計を用いて発生確率を推定する機械学習の一種である。
CARTとC4.5決定木、ランダム森林、ルールベース分類器の4つの予測モデルが検討され、それらの精度が正しいクラスラベルを提供する。
これらの結果から、全てのモデルで同様の性能が得られたが、C4.5は91.67%の精度で性能に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:05:48 GMT)
Posttraumatic Stress Disorder Hyperarousal Event Detection Using
Smartwatch Physiological and Activity Data [0.0] PTSD(英: Posttraumatic Stress Disorder)は、アメリカ合衆国の退役軍人の約4分の1が、戦域から帰還する精神疾患である。
患者は治療セッションの外でPTSD症状を最も重篤に経験することが多い。
モバイルヘルスアプリケーションは、このギャップに対処するかもしれないが、その効果は、継続的監視と時間的介入を可能にする検出能力の現在のギャップによって制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 00:55:40 GMT)
Nonlocal inelastic scattering of light: Enhanced and noiseless signals
in remote-coupled optomechanical systems [0.0] ラマン散乱のような物質系の非弾性散乱は、機械振動に関する豊富な情報を含んでいる。
本研究では,エミッタから離間することで,入力の有害な影響を回避する物理手法を理論的に検討する。
その結果,非局所非弾性散乱を雑音や純信号に対して促進する一般的な手法が提示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 03:45:29 GMT)
New Evolutionary Computation Models and their Applications to Machine
Learning [0.0] ハードウェアのスピードと能力は指数関数的に増加しているが、ソフトウェアは何年も遅れている。
ソフトウェアに対する需要も大幅に増加したが、それでも古い方法で書かれている。
人間に支払うのは費用がかかるし、長く満足させるのは難しいし、教えたり訓練するのに多くの時間がかかるし、生産の質も低いことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:03:03 GMT)
Multivariate time-series modeling with generative neural networks [0.0] 多変量時系列(MTS)の連立革新分布の依存モデルとして生成モーメントマッチングネットワーク(GMMN)を導入する
GMMNは、非常に柔軟でシミュレートが容易であり、コプラ-GARCHアプローチに対する大きな利点である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 20:38:21 GMT)
Multi-view SA-LA Net: A framework for simultaneous segmentation of RV on
multi-view cardiac MR Images [0.0] 短軸(SA)および長軸(LA)心MR画像上でのRVの同時分割のための多視点SA-LAモデルを提案した。
1つのエンコーダ/デコーダペアは、RVをSA画像に、もう1つのペアをLA画像にセグメントする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 23:26:51 GMT)
Multi Scale Graph Wavenet for Wind Speed Forecasting [0.0] 風速予測のための新しいディープラーニングアーキテクチャであるマルチスケールグラフウェーブネットを提案する。
グラフ畳み込みニューラルネットワークに基づいて、時系列気象データにおける空間的および時間的関係をキャプチャする。
デンマークの異なる都市で観測された実風速データについて実験を行い、その結果を最先端のベースラインモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:46:58 GMT)
Motion Planning for Autonomous Vehicles in the Presence of Uncertainty
Using Reinforcement Learning [0.0] 不確実性の下での運動計画は、自動運転車の開発における主要な課題の1つである。
最悪の事例を最適化して不確実性を管理するための強化学習に基づくソリューションを提案する。
提案手法は従来のRLアルゴリズムよりもはるかに優れた動作計画行動を示し,人間の運転スタイルと相容れない動作を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 20:32:25 GMT)
Many-Qudit representation for the Travelling Salesman Problem
Optimisation [0.0] 本稿では、旅行セールスマン問題(TSP)から、多くのクイディットのシステムに関連する基底状態へのマップを提案する。
提案手法はヒルベルト空間が2NlogN$の多量子系を提供するが、これはQUBO写像から得られる系の寸法よりもかなり小さい。
この削減は量子コンピュータや古典コンピュータにおいて大きなスピードアップをもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:56:15 GMT)
Learner to learner fuzzy profiles similarity using a hybrid interaction
analysis grid [0.0] 本研究は,半構造化同期通信ツールを用いて,学習者間の対話と協調の適切な環境を確立することを目的とする。
ファジィ論理を適用することで、人間の推論を形式化し、それを使う推論に非常に優れた柔軟性を与える。
教育データマイニング技術は,ErosとPCAを用いた類似性に基づくクラスタリングにより,学習者のプロファイルに対する行動のマッピングを最適化するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 08:01:41 GMT)
Label Propagation Through Optimal Transport [0.0] 本研究では,ラベル付きデータポイントのラベル予測を目的とした半教師付き半教師付き学習問題に取り組む。
提案手法は,様々な機械学習問題に対処するための数学的理論である最適輸送に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 11:25:55 GMT)
Inverse airfoil design method for generating varieties of smooth
airfoils using conditional WGAN-gp [0.0] 本稿では, 空気翼形状を生成するために, 勾配ペナルティ(CWGAN-GP)を有する条件付きワッサースタインGANを提案する。
得られた形状は、平滑化法で得られた形状と同じくらい滑らかである。
提案モデルでは,リフト係数要求を満たす形状を出力する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 04:47:09 GMT)
Inter- and intra-band Coulomb interactions between holes in silicon
nanostructures [0.0] シリコン中のホールに対する相互作用ハミルトニアンの6バンドエンベロープ関数スキームにおける導出について述べる。
クーロン相互作用による散乱過程はバンド内およびバンド間の両方であることが示されている。
長距離限界では、有効ポテンシャルはスクリーニングされたクーロンポテンシャルに傾向があり、純粋にバンド内になる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:24:07 GMT)
Instance Segmentation Challenge Track Technical Report, VIPriors
Workshop at ICCV 2021: Task-Specific Copy-Paste Data Augmentation Method for
Instance Segmentation [0.0] Copy-Pasteは、インスタンスセグメンテーションのための非常に効果的なデータ拡張であることが証明されている。
我々はRandAugmentやGridMaskといった追加のデータ拡張手法を適用した。
トレーニングデータに検証セットを追加することで、テストセットで0.477 AP@0.50:0.95に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 15:03:53 GMT)
How To Not Drive: Learning Driving Constraints from Demonstration [0.0] 本研究では,人間の運転軌跡から運動計画制約を学習するための新しい手法を提案する。
行動計画は、交通規則に従うために要求される高いレベルの意思決定に責任を負う。
運動プランナーの役割は、自動運転車が従うための実用的で安全な軌道を作り出すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 20:47:04 GMT)
Guiding Evolutionary Strategies by Differentiable Robot Simulators [0.0] DRS勾配が進化戦略とどのように組み合わせられるかを示す。
予備的な結果は、この組み合わせがシミュレーションと現実世界の両方で進化戦略のサンプルの複雑さを3倍から5倍に減らすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:20:00 GMT)
Galois Orbits of TQFTs: Symmetries and Unitarity [0.0] 2+1$Dトポロジカル量子場理論(TQFT)におけるガロア作用の研究
我々は、様々な単位系TQFTのガロア軌道をマッピングする。
すべてのガロア固定点 TQFT が 0-形式対称性をゲージすることによって得られることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 19:07:21 GMT)
From SLAM to Situational Awareness: Challenges and Survey [0.0] 状況認識は、心理学、軍事、航空宇宙、教育などの分野で深く研究されてきた人間の基本的な能力である。
ロボット工学では、知覚、知覚、センサー融合、状態推定、ローカライゼーションとマッピング、空間AIなど、ほとんど考慮されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 09:00:34 GMT)
Foundations for the Future: Institution building for the purpose of
Artificial Intelligence governance [0.0] 人工知能(AI)のガバナンスの取り組みは、ますます具体的になりつつある。
新しい機関は、国内および国際レベルで設置される必要がある。
本稿では、こうした機関の青写真をスケッチし、将来のAIガバナンス機関の3つの重要な構成要素を詳細に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 10:45:04 GMT)
Floquet Phases of Matter via Classical Prethermalization [0.0] 古典的な多体系は物質の非平衡相をホストできることを示す。
異なる次元を持つ系における古典的予熱時間結晶の存在を数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 02:09:27 GMT)
Development and Training of Quantum Neural Networks, Based on the
Principles of Grover's Algorithm [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークのトレーニングプロセスと,量子回路として解釈されたニューラルネットワークの機能構造を組み合わせることを提案する。
ニューラルネットワークの単純な例として、この概念を示すために、トレーニング可能なパラメータが1つあるパーセプトロン(隠されたニューロンに接続されたシナプスの重さ)がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:08:43 GMT)
Detailed fluctuation theorem bounds apparent violations of the second
law [0.0] 強い詳細なゆらぎ定理は、第二法則の明らかな違反に対して、より低い厳密な境界を意味することを示す。
適用例として, ボソニックモードを介する2つの貯水池間の熱交換問題において発生するエントロピーに対して, 境界が満たされることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 19:39:33 GMT)
Delayed rejection Hamiltonian Monte Carlo for sampling multiscale
distributions [0.0] 遅延リジェクションにより、最適チューニングされたHMCよりも最大5倍の性能向上が可能となる。
より単純な分布であっても、遅延拒絶はステップサイズの不特定化に対して堅牢性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:36:25 GMT)
Decay of quantum sensitivity due to three-body loss in Bose-Einstein
condensates [0.0] Bose-Einstein Condensates (BECs) は、センサー応用の可能性が高い。
本研究は,BECにおける3体損失の一様過程による脱コヒーレンスの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 16:15:06 GMT)
DCT based Fusion of Variable Exposure Images for HDRI [0.0] 複数の露光画像を融合する離散コサイン変換(DCT)手法を提案する。
入力画像スタックを平均演算により変換領域で処理し、平均画像上で逆変換を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 10:55:09 GMT)
Conditional wave theory of environmental interactions with a quantum
particle [0.0] 条件波理論(CWT)を用いた量子デコヒーレンス理論の代替的定式化を提案する。
長波長で処理された環境粒子と自由粒子の衝突脱コヒーレンスの古典モデルのCWTを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 08:04:39 GMT)
Cluster Analysis on Jester Dataset: A Review [0.0] 非教師なしの機械学習パラダイムは、ターゲットラベルやアノテーションが存在しないパターン認識タスクを前提として、依存する唯一の方法論であることが多い。
Jesterデータセットには、基本的にJoke-Readersが100のジョークの特定のセットに対して与える評価値の欠落がある。
本研究では、JokesのJesterデータセットのクラスタ分析に関わる最も最近でおそらく唯一の研究をレビューし、修正と将来のスコープで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 08:14:17 GMT)
Closed-form discovery of structural errors in models of chaotic systems
by integrating Bayesian sparse regression and data assimilation [0.0] 私たちはMEDIDAというフレームワークを紹介します: 解釈可能性とデータ同化を伴うモデルエラー発見。
MEDIDAでは、まず、観測状態と予測状態の差からモデル誤差を推定する。
観測結果がノイズである場合、まず、アンサンブルカルマンフィルタ(EnKF)のようなデータ同化手法を用いて、システムのノイズフリー解析状態を提供する。
最後に、レバレンスベクトルマシン(RVM)のような方程式発見手法、すなわちスパーシィプロモーティングベイズ法を用いて、解釈可能でパシモニアスでクローズドな解を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 17:19:28 GMT)
Breast Cancer Diagnosis in Two-View Mammography Using End-to-End Trained
EfficientNet-Based Convolutional Network [0.0] 深層畳み込みニューラルネットワークは、ヒトの専門家と同等またはそれ以上の性能の乳がんをマンモグラムで診断する。
本稿では,2つの転帰学習から成る最良技術について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 22:09:59 GMT)
Bilevel stochastic methods for optimization and machine learning:
Bilevel stochastic descent and DARTS [0.0] 本稿では,低次二階微分もシステム解も必要としない実用的二階勾配法(BSG-1)を提案する。
第二に,二階勾配の解法は,二階勾配の解法を考慮し,二階勾配の解法を考慮し,二階勾配の解法を定式化し,二階勾配の解法を定式化して,二階勾配の解法を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 18:20:14 GMT)
Beyond Neighbourhood-Preserving Transformations for Quantization-Based
Unsupervised Hashing [0.0] 効果的な教師なしハッシュアルゴリズムは、データの近傍構造を可能な限り保存するコンパクトなバイナリコードをもたらす。
厳密な変換を採用することは効果的であるが、量子化損失を究極の限界まで減らすことはできない。
これらの欠点により、量子化誤差と次元性を同時に低減するために、剛性および非剛性変換の両方を採用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 05:13:01 GMT)
Asymptotic Performance of Thompson Sampling in the Batched Multi-Armed
Bandits [0.0] 我々は,トンプソンサンプリングがバッチで遅延フィードバックを受信しても,その性能を維持可能であることを示す。
同じ性能を維持しつつ,バッチ数を$Theta(log T)$に削減する適応型スキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 01:28:40 GMT)
AEGD: Adaptive Gradient Descent with Energy [0.0] 本研究では, 1次勾配非エネルギー目的関数変数に対する新しいアルゴリズムである AEGD を提案する。
非エネルギー収束と所望の小さなステップサイズの両方に対してエネルギー依存型AEGDを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 14:40:23 GMT)
A proposal of adaptive parameter tuning for robust stabilizing control
of $N$--level quantum angular momentum systems [0.0] N$レベルの量子角運動量系のロバスト安定化量子フィードバック制御のための適応パラメータチューニングアルゴリズムを提案する。
提案手法は,対象状態への局所収束を保証する。
数値実験は、学習パラメータが適切に決定された場合、その大域収束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 02:05:24 GMT)
A Unified Framework For Quantum Unforgeability [0.0] 我々は,古典的・量子的構成の両面において,汎用的でパラメータ化された量子ゲームベースのセキュリティモデルを構築した。
我々は、よりきめ細かい逆数モデルを検討しながら、我々の定義がどのように以前の定義をサブスメイトするかを証明する。
我々は,従来クエリされていたメッセージが偽造であると考えられる場合に限り,最強の非偽造性,すなわち存在非偽造性を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 09:59:03 GMT)
A Deep Learning Approach To Dead-Reckoning Navigation For Autonomous
Underwater Vehicles With Limited Sensor Payloads [0.0] 自律型水中車両(AUV)の相対水平速度を予測するためにリカレントニューラルネットワーク(RNN)を開発した。
RNNネットワークは、ドップラー速度ロガー(DVL)が地上の真理速度を提供する実験データを用いて訓練される。
相対速度の予測は、北と東の位置を近似するデッドレコンディングアルゴリズムで実施された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 1 Oct 2021 21:40:10 GMT)