Deep Long-Tailed Learning: A Survey [149.5] ディープ・ロングテール・ラーニング(Deep Long-tailed Learning)は、長いテールのクラス分布に追従する多数の画像から、優れたパフォーマンスのディープモデルをトレーニングすることを目的としている。
長い尾を持つクラス不均衡は、現実的な視覚認識タスクにおいて一般的な問題である。
本稿では,近年の長期学習の進歩を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 15:25:22 GMT)
Gated recurrent units and temporal convolutional network for multilabel
classification [122.8] 本研究は,マルチラベル分類を管理するための新しいアンサンブル手法を提案する。
提案手法のコアは,Adamグラデーション最適化アプローチの変種で訓練された,ゲート再帰単位と時間畳み込みニューラルネットワークの組み合わせである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 00:00:16 GMT)
In-situ bandaged Josephson junctions for superconducting quantum
processors [101.2] シャドウ蒸発は、超伝導量子ビット(ジョセフソン接合)の鍵要素をマイクロファブリケートするために一般的に用いられる。
ここでは, サブミクロサイズのジョセフソン接合部と包帯層を単一リソグラフィー工程で作製できる改良されたシャドウ蒸発法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 23:13:58 GMT)
An Exploration of Self-Supervised Pretrained Representations for
End-to-End Speech Recognition [98.7] 本稿では,事前訓練された音声表現の一般応用,高度なエンドツーエンド自動音声認識(E2E-ASR)モデルに焦点をあてる。
いくつかの事前訓練された音声表現を選択し、E2E-ASRのための様々なオープンソースおよび公開コーパスの実験結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 15:06:09 GMT)
Vector-quantized Image Modeling with Improved VQGAN [93.8] 本稿では,自動回帰的に画像トークンを予測するためにトランスフォーマーを事前訓練するベクトル量子化画像モデリング手法を提案する。
まず,バニラVQGANに対して,アーキテクチャからコードブック学習までの複数の改良を提案する。
ImageNetで256x256解像度でトレーニングすると、175.1のインセプションスコア(IS)と4.17のFrechet Inception Distance(FID)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 18:36:00 GMT)
Temporally Consistent Video Colorization with Deep Feature Propagation
and Self-regularization Learning [90.4] 時間的に一貫した新しいビデオカラー化フレームワーク(TCVC)を提案する。
TCVCは、フレームレベルの深い特徴を双方向的に効果的に伝播し、色付けの時間的一貫性を高める。
実験により,本手法は視覚的に満足な色付きビデオを得るだけでなく,最先端の手法よりも時間的整合性が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 13:00:14 GMT)
Towards Lifelong Learning of Multilingual Text-To-Speech Synthesis [87.8] 本研究は,多言語テキスト音声(TTS)システムを学習するための生涯学習手法を提案する。
すべての言語からプールされたデータを必要としないため、ストレージと計算の負担が軽減される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 07:00:38 GMT)
CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters [79.5] 即時チューニング以外に、より良い視覚言語モデルを実現するための代替経路があることが示される。
本稿では,CLIP-Adapterを提案する。
様々な視覚的分類タスクの実験および広範囲なアブレーション研究は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 11:39:30 GMT)
X-model: Improving Data Efficiency in Deep Learning with A Minimax Model [78.6] ディープラーニングにおける分類と回帰設定の両面でのデータ効率の向上を目標とする。
両世界の力を生かすために,我々は新しいX-モデルを提案する。
X-モデルは、特徴抽出器とタスク固有のヘッドの間でミニマックスゲームを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 13:56:48 GMT)
Learning MRI Artifact Removal With Unpaired Data [74.5] 振り返りアーティファクト補正(RAC)は、画像の質を向上し、画像のユーザビリティを向上させる。
最近のRACの機械学習駆動技術は、主に教師付き学習に基づいている。
ここでは、不要な画像アーティファクトを、未ペアデータで学習したRACニューラルネットワークを介して、画像から切り離し、取り除くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 16:09:27 GMT)
Using multiple reference audios and style embedding constraints for
speech synthesis [68.6] 提案モデルでは,複数の参照音声を用いて音声の自然さとコンテンツ品質を向上させることができる。
モデルは、スタイル類似性のABX選好テストにおいてベースラインモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 04:24:29 GMT)
VisualTTS: TTS with Accurate Lip-Speech Synchronization for Automatic
Voice Over [68.2] AVO(Automatic Voice Over)と呼ばれるサイレント事前録音ビデオと同期して音声を合成する新しいタスクを定式化する。
AVOの自然な解決策は、ビデオ中のリップシーケンスの時間的進行に音声レンダリングを条件付けることである。
そこで本稿では,視覚入力を前提とした新しい音声合成モデルVisualTTSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 12:03:35 GMT)
Flattening Sharpness for Dynamic Gradient Projection Memory Benefits
Continual Learning [68.0] 連続学習シナリオにおける減量景観と感度安定性の関係について検討した。
提案手法は,忘れを効果的に軽減しつつ,新しいスキルを習得する能力に優れたベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 15:13:44 GMT)
Disentangled Sequence to Sequence Learning for Compositional
Generalization [63.0] 本稿では,ソース入力を適応的に再符号化することで,不整合表現の学習を可能にするシーケンス・ツー・シーケンス・モデルの拡張を提案する。
意味解析と機械翻訳の実験結果から,提案手法はより不整合な表現とより優れた一般化をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 22:27:19 GMT)
Towards Open-World Feature Extrapolation: An Inductive Graph Learning
Approach [62.8] グラフ表現と学習を伴う新しい学習パラダイムを提案する。
本フレームワークは,1) 下位モデルとしてのバックボーンネットワーク(フィードフォワードニューラルネットなど)が,予測ラベルの入力および出力として機能を取り,2) 上位モデルとしてのグラフニューラルネットワークが,観測データから構築された特徴データグラフをメッセージパッシングすることで,新機能の埋め込みを外挿することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 09:02:45 GMT)
Breaking the Sample Complexity Barrier to Regret-Optimal Model-Free
Reinforcement Learning [52.8] 漸進的強化学習における後悔を最小限に抑えるために,新しいモデルフリーアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、2つのQ-ラーニングシーケンスの助けを借りて、初期設定された参照更新ルールを用いる。
初期の分散還元法の設計原理は、他のRL設定とは独立した関心を持つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 21:13:48 GMT)
Generalized Clustering and Multi-Manifold Learning with Geometric
Structure Preservation [47.7] 一般化データのための幾何構造を保存した新しい汎用クラスタリング・マルチマニフォールド学習(GCML)フレームワークを提案する。
提案フレームワークでは,クラスタリング損失によって導かれる潜在空間において,多様体クラスタリングを行う。
クラスタリング指向の損失が潜伏空間の幾何学的構造を悪化させるという問題を克服するため, 局所的に多様体内構造を保存するための等尺的損失と, グローバルな多様体間構造のランキング損失が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 02:53:38 GMT)
Learning Single/Multi-Attribute of Object with Symmetry and Group [47.0] 本稿では,従来無視されていた属性オブジェクト変換の原理について述べる。
対称性を取り入れた群理論,すなわちSymNetに着想を得た変換フレームワークを提案する。
我々は、SymNetを実装するためにディープニューラルネットワークを採用し、グループ公理と対称性を目的とするエンドツーエンドパラダイムでトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 15:57:17 GMT)
Evaluating Predictive Distributions: Does Bayesian Deep Learning Work? [45.3] 後続の予測分布は、点推定によって無視される不確実性を定量化する。
本稿では,このような予測を生成するエージェントの系統的評価を行うためのツールである,The Neural Testbedを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 18:54:02 GMT)
Wav2vec-S: Semi-Supervised Pre-Training for Speech Recognition [44.3] 自己教師付き事前学習は、音声認識(ASR)の性能を劇的に改善した
既存の自己指導型事前学習アプローチの多くはタスク非依存であり、様々な下流タスクに適用できる。
我々はwav2vec-Sと呼ばれる新しい事前学習パラダイムを提案し、このギャップを埋めるためにタスク固有の半教師付き事前学習を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 07:09:22 GMT)
Provably Efficient Black-Box Action Poisoning Attacks Against
Reinforcement Learning [41.1] 我々は,エージェントが選択したアクションシグナルを敵が変更できる行動中毒攻撃という新しい種類の攻撃を導入する。
既存の攻撃モデルと比較して、提案した行動中毒攻撃モデルにおける攻撃者の能力はより制限されている。
ブラックボックス設定においても,提案手法は攻撃者が選択したポリシーに従って,UCB-Hエージェントが行動を選択することを強制することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 06:41:34 GMT)
Representation Learning for Online and Offline RL in Low-rank MDPs [36.4] 我々は、遷移力学が低ランク遷移行列に対応する低ランクマルコフ決定過程(MDP)に焦点を当てる。
FLAMBEで使用されるのと同じオーラクルで操作するオンライン環境では、RLのためのREP-UCBアッパー信頼境界表現学習アルゴリズムを提案する。
オフラインのRL設定では、ペシミズムを利用して部分被覆条件下で学習するアルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 22:04:34 GMT)
Iterative Refinement Graph Neural Network for Antibody
Sequence-Structure Co-design [35.2] そこで本研究では,結合特異性や中和機能を増強した抗体を自動設計する生成モデルを提案する。
本手法は,SARS-CoV-2ウイルスを中和可能な抗体の設計において,テストセット上で優れたログライクレーションを実現し,過去のベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 18:23:32 GMT)
The Inductive Bias of In-Context Learning: Rethinking Pretraining
Example Design [34.9] 事前学習したNLMは、同じトレーニング例に現れるテキストセグメント間の依存関係を、異なるトレーニング例に現れるテキストセグメント間の依存性よりも強くモデル化できることを示す。
我々は「kNN-Pretraining」を提案する:同じ事前学習例に意味論的に関連のない非隣接文を含めると、文表現の改善とオープンドメイン質問応答能力が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 11:05:16 GMT)
TiKick: Toward Playing Multi-agent Football Full Games from Single-agent
Demonstrations [31.6] Tikickは、マルチエージェントのGoogle Research Footballのフルゲームを引き継ぐことができる、学習ベースのAIシステムである。
私たちの知る限りでは、Tikickは、マルチエージェントのGoogle Research Footballのフルゲームを引き継ぐことができる、初めての学習ベースのAIシステムだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 08:34:58 GMT)
Cognitively Inspired Learning of Incremental Drifting Concepts [31.4] 神経系学習機構にインスパイアされた我々は、ディープニューラルネットワークが新しい概念を学習することを可能にする計算モデルを開発した。
我々のモデルは、過去の学習経験に新たな経験を蓄積し、タスク間の干渉を引き起こすことなく擬似データポイントを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 23:26:29 GMT)
Class-Balanced Active Learning for Image Classification [29.5] 本稿では,クラスバランスを考慮に入れた汎用最適化フレームワークを提案する。
3つのデータセットの結果から,本手法は汎用的(既存のほとんどのアクティブラーニングアルゴリズムと組み合わせることができる)であり,情報と代表に基づくアクティブラーニング手法の性能向上に効果的に適用可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 11:30:26 GMT)
Automatic Recognition of Abdominal Organs in Ultrasound Images based on
Deep Neural Networks and K-Nearest-Neighbor Classification [28.6] 腹部超音波検査は様々な腹部臓器の診断・治療に広く用いられている。
ディープラーニング技術とk-Nearest-Neighbor(k-NN)分類を組み合わせた分類手法を提案する。
超音波画像の腹部臓器を96.67%の精度でリアルタイムに認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 13:11:21 GMT)
Self-appearance-aided Differential Evolution for Motion Transfer [28.3] 画像アニメーションは、ソースイメージ内の静的なオブジェクトに駆動ビデオの動きを転送するが、ソースのアイデンティティは変わらない。
このような大局的な変化を克服する上で有効な3つの手段を紹介した。
我々のフレームワークは、動きの状態が変化するにもかかわらず、ソースのアイデンティティを駆動するのに役立つ追加の参照ビューからの情報を活用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 22:44:30 GMT)
Human-Aware Robot Navigation via Reinforcement Learning with Hindsight
Experience Replay and Curriculum Learning [28.0] 強化学習アプローチは、シーケンシャルな意思決定問題を解決する優れた能力を示している。
本研究では,実演データを使わずにRLエージェントを訓練する作業を検討する。
密集層における最適なナビゲーションポリシーを効率的に学習するために,後視体験リプレイ(HER)とカリキュラム学習(CL)技術をRLに組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 13:18:11 GMT)
Unsupervised Representation Learning Meets Pseudo-Label Supervised
Self-Distillation: A New Approach to Rare Disease Classification [26.9] 本稿では,2つの重要な新奇性を有するレア疾患分類への新しいハイブリッドアプローチを提案する。
まず、自己監督型コントラスト損失に基づく教師なし表現学習(URL)を採用する。
第二に、これらのURLを擬似ラベル管理分類と統合し、稀な疾患に関する知識を効果的に自己蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 12:56:09 GMT)
On the Equivalence between Online and Private Learnability beyond Binary
Classification [26.4] プライベートな学習性は、両方の設定においてオンライン学習性を意味することを示す。
オンライン学習が多クラス分類において個人的学習可能性を示す一方で、現在の証明手法は回帰設定において重大なハードルに直面していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 03:24:30 GMT)
Theoretically Principled Deep RL Acceleration via Nearest Neighbor
Function Approximation [25.9] NN近似器は過去の観測のロールアウトを用いてアクション値を推定する。
古典的制御とMuJoCo移動タスクの実験により、NN加速剤はベースライン剤よりも高い試料効率と安定性が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 00:49:33 GMT)
Improving Multi-Party Dialogue Discourse Parsing via Domain Integration [25.8] マルチパーティ会話は、対話的なターン間のセマンティックレベルの相関によって暗黙的に組織される。
対話談話分析は,基本談話単位間の係り受け構造と関係の予測に応用できる。
対話談話アノテーションを持つ既存のコーパスは、限られたサンプルサイズを持つ特定のドメインから収集される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 09:36:22 GMT)
Deep Interpretable Classification and Weakly-Supervised Segmentation of
Histology Images via Max-Min Uncertainty [25.4] 弱教師付き学習(WSL)は、最近、ピクセルワイドアノテーションの欠如を緩和するため、かなりの関心を集めている。
本研究では,非識別領域と識別領域の両方を求める新しい正規化項を提案する。
i) クラス予測に関するモデル信頼度が高い前景を求めるクロスエントロピー、(ii) モデルの不確実性が高い背景を求めるKL正規化器、(iii) バランスの取れていないセグメンテーションを阻止するログバリア用語。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 00:59:44 GMT)
DMRST: A Joint Framework for Document-Level Multilingual RST Discourse
Segmentation and Parsing [25.0] 本稿では,EDUセグメンテーションと談話木解析を共同で行う文書レベルの多言語RST談話解析フレームワークを提案する。
本モデルは,すべてのサブタスクにおいて,文書レベルの多言語RST解析における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 09:15:56 GMT)
Widen The Backdoor To Let More Attackers In [24.5] マルチエージェントバックドア攻撃のシナリオについて検討し、複数の非衝突攻撃者が共有データセットにトリガサンプルを挿入する。
攻撃者数の増加は攻撃者の攻撃成功率を減少させる。
そして、この現象を利用して攻撃者の集合的ASRを最小化し、防御者の堅牢性を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 13:53:57 GMT)
Demystifying the Transferability of Adversarial Attacks in Computer
Networks [23.8] CNNベースのモデルは様々な敵攻撃を受ける。
いくつかの敵対的な例は、異なる未知のモデルに対して効果がある可能性がある。
本稿では,CNNモデルによる対向移動性に対するロバスト性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 07:20:44 GMT)
A Feature Consistency Driven Attention Erasing Network for Fine-Grained
Image Retrieval [23.8] 微細な画像検索のための特徴整合性駆動型アテンション消去ネットワーク(FCAENet)を提案する。
最初の問題として、選択的領域消去モジュール(SREM)であるFCAENetの適応拡張モジュールを提案する。
SREMは、いくつかの原画像領域を適応的にカバーすることで、きめ細かなタスクの微妙な違いに対して、ネットワークをより堅牢にする。
CUB2011, Aircraft, NABirds, VegFru, Food101 for 12bits, 24bits, 32bits, 48bits hash code。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 06:51:00 GMT)
Learning to Follow Language Instructions with Compositional Policies [22.8] 本稿では,目標達成タスクからなる環境下で自然言語命令を実行することを学習するフレームワークを提案する。
我々は強化学習エージェントを訓練し、その後ブール代数を通して構成できる値関数を学習する。
我々は、Webスケールコーパスで事前訓練されたSeq2seqモデルを微調整し、言語を論理式にマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 21:28:26 GMT)
Learning to Control Complex Robots Using High-Dimensional Interfaces:
Preliminary Insights [22.7] 7自由度ロボットアームを制御するための入力として、モーションセンサーで捉えた上半身の限られた動きを探索する。
密度の高いセンサ信号でさえ、信頼性の高い高次元ロボット制御に必要な健全な情報や独立性を欠いている可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 23:38:22 GMT)
An Empirical Study on Compressed Decentralized Stochastic Gradient
Algorithms with Overparameterized Models [22.7] 圧縮分散勾配(DSG)アルゴリズムの性能に関する実験的検討を行った。
一般的な圧縮アルゴリズムの収束速度は、NNのサイズに対して頑健である。
本研究は,既存の文献における圧縮DSGアルゴリズムの理論と実践のギャップを示唆するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 09:28:37 GMT)
Deep Learning of Potential Outcomes [22.2] このレビューは、潜在的な結果の枠組みの下で、ディープニューラルネットワークを用いた因果推論のための新たな文献を体系化する。
深層学習を用いて不均一な治療効果を推定・予測し、因果推論を非線形、時間変化、テキスト、ネットワーク、画像にエンコードされた設定にまで拡張する方法について、直感的な紹介を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 03:25:01 GMT)
On the Relation between Syntactic Divergence and Zero-Shot Performance [22.2] 我々は、英語から多種多様な言語にパースするUniversal Dependencies (UD) を移譲し、2つの実験を行う。
我々は、英語のソースエッジが翻訳で保存される範囲に基づいてゼロショット性能を解析する。
両実験の結果から,言語間安定性とゼロショット解析性能の強い関係が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 21:09:21 GMT)
Detecting Community Sensitive Norm Violations in Online Conversations [21.9] 我々は、より完全なコミュニティ規範と、地域の会話とグローバルなコミュニティコンテキストにおけるそれらの違反に焦点を当てる。
我々は、このデータを用いて、コンテキストやコミュニティに敏感なノルム違反検出を開発する一連のモデルを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 00:39:35 GMT)
Discriminative Multimodal Learning via Conditional Priors in Generative
Models [21.2] 本研究は,モデルトレーニングにおいて,すべてのモダリティとクラスラベルが利用できる現実的なシナリオについて研究する。
このシナリオでは、変動的な下界境界は、結合表現と欠測モダリティの間の相互情報を制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 17:22:24 GMT)
Does Preprocessing Help Training Over-parameterized Neural Networks? [19.6] 我々は,$Omega(mnd)$バリアをバイパスする2つの新しい前処理手法を提案する。
本研究は,これまでに確立された高速訓練法について理論的考察を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 18:16:23 GMT)
Focus Your Distribution: Coarse-to-Fine Non-Contrastive Learning for
Anomaly Detection and Localization [19.2] 本稿では,教師なし異常検出と位置推定のための新しいフレームワークを提案する。
本手法は, 粗いアライメントプロセスを用いて, 正規画像から高密度かつコンパクトな分布を学習することを目的としている。
本フレームワークは, 種々の実世界の欠陥の検出に有効であり, 産業用無監督異常検出における新たな最先端技術を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 10:44:58 GMT)
Invertible Tone Mapping with Selectable Styles [19.0] 本稿では,マルチ露光HDRを真のLDRに変換する可逆トーンマッピング法を提案する。
我々の可逆LDRは、ユーザが選択したトーンマッピングスタイルの外観を模倣することができる。
アップロードされた画像を再エンコードしたり、フォーマット変換したりできる既存のソーシャルネットワークプラットフォーム上で共有することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 07:32:36 GMT)
A Framework for Rationale Extraction for Deep QA models [18.8] 我々は「統合グラディエント」を用いて、読解に基づく質問回答(RCQA)タスクにおける既存の最先端モデルの理論的根拠を抽出する。
抽出された有理数の40～80%は人間の有理数の6～19%が抽出された有理数の6～19%しか存在しない(リコール)。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 18:02:55 GMT)
Scene Editing as Teleoperation: A Case Study in 6DoF Kit Assembly [18.6] 遠隔操作によるシーン編集(SEaT)の枠組みを提案する。
ロボットを制御する代わりに、ユーザーはタスクのゴールを指定することに集中する。
ユーザは、ロボットハードウェアの専門知識を必要とせずに遠隔操作を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 04:22:21 GMT)
DeepABM: Scalable, efficient and differentiable agent-based simulations
via graph neural networks [18.5] 我々は,グラフニューラルネットワークの幾何学的メッセージパッシングを利用したエージェントベースモデリングのためのフレームワークであるDeepABMを紹介した。
具体的には、DeepABM-COVIDは90秒で2億件のインタラクション(180のタイムステップで10万件以上のエージェント)をモデル化できる。
臨床および公衆衛生の専門家と共同で、新型コロナウイルスワクチンの第2回投与を遅らせる効果を評価するために、ある研究結果について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 00:46:13 GMT)
An Isotropy Analysis in the Multilingual BERT Embedding Space [18.5] BERTの多言語文脈表現(CWR)における表現劣化問題について検討する。
その結果,多言語埋め込み空間の等方性の向上は,表現力や性能を著しく向上させることが示唆された。
分析の結果, 生成方向は言語によって異なるが, 類似した言語知識を符号化し, 言語間の共通言語空間を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 08:29:49 GMT)
Graph Neural Networks in Real-Time Fraud Detection with Lambda
Architecture [14.4] まず,グラフ構築のためのDDS (Directed Dynamic Snapshot) リンク設計と,グラフニューラルネットワークの埋め込みによる効果的な推論のためのLambda Neural Networks (LNN) アーキテクチャを提案する。
実験の結果,グラフ上のLNNはベースラインモデルを大幅に上回り,リアルタイム不正検出には計算効率がよいことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 12:57:18 GMT)
SGMNet: Scene Graph Matching Network for Few-Shot Remote Sensing Scene
Classification [14.0] Few-Shot Remote Sensing Scene Classification (FSRSSC) は,新しいシーンクラスを少数の例で認識することを目的とした重要な課題である。
SGMNetと呼ばれるFSRSSCのための新しいシーングラフマッチングに基づくメタラーニングフレームワークを提案する。
UCMerced LandUse, WHU19, AID, NWPU-RESISC45データセットについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 07:43:40 GMT)
Empathetic Response Generation through Graph-based Multi-hop Reasoning
on Emotional Causality [13.6] 共感応答生成は、ユーザの感情を理解し、それを適切に応答することを目的としている。
既存の作業の多くは、単に感情が何であるかに焦点を合わせ、どのように感情が誘発されるかを無視します。
我々は、感情的因果関係、すなわち、ユーザーがどのような感情を表現しているか、なぜユーザーがそのような感情を持っているのかを考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 17:12:41 GMT)
Streaming on-device detection of device directed speech from voice and
touch-based invocation [12.4] デバイス上での音声検出のための音響的偽トリガー除去(FTM)手法を提案する。
デバイス上でのモデル展開を容易にするため,時間的畳み込みネットワーク(TCN)の概念を用いた新たなストリーミング決定層を導入する。
我々の知る限りでは、これはストリーミング方式で複数の呼び出しタイプからデバイス指向の音声を検出する最初のアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 22:33:42 GMT)
Extending Multi-Text Sentence Fusion Resources via Pyramid Annotations [12.4] 本稿では、過去のデータセット作成の取り組みを再考し、大幅に拡張する。
拡張版では、複数のドキュメントタスクにもっと代表的なテキストを使用し、より大きく、より多様なトレーニングセットを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 09:15:05 GMT)
Towards Data-Free Domain Generalization [12.3] 異なるソースデータドメインでトレーニングされたモデルに含まれる知識は、どのようにして単一のモデルにマージされるのか?
以前のドメインの一般化手法は、典型的にはソースドメインデータの使用に依存しており、プライベートな分散データには適さない。
DeKANは、利用可能な教師モデルからドメイン固有の知識を抽出し、融合し、ドメインシフトに頑健な学生モデルに変換するアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 11:44:05 GMT)
PAMA-TTS: Progression-Aware Monotonic Attention for Stable Seq2Seq TTS
With Accurate Phoneme Duration Control [11.8] エンコーダとデコーダ間のシーケンス拡張は、シーケンス対シーケンスTSにおいて重要な課題である。
本稿では,PAMA-TTSを提案する。
フレキシブルな注意と明示的な持続時間モデルの両方を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 07:16:14 GMT)
Universal Paralinguistic Speech Representations Using Self-Supervised
Conformers [11.7] 我々は600M+パラメータのコンフォーマーに基づくアーキテクチャから派生した,最先端のパラ言語表現を提案する。
多様な音声タスクのベンチマークを行い、表現の上に訓練された単純な線形分類器が、ほとんどすべての過去の結果より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 18:07:03 GMT)
Weight Evolution: Improving Deep Neural Networks Training through
Evolving Inferior Weight Values [11.1] 本稿では,重量再活性化要素の問題点について考察する。
進化により、重要でないフィルタを選択し、重要でない要素を更新する。
本稿では,グローバルな選択戦略と局所的な選択戦略を提案し,それらを組み合わせて重要でないフィルタの探索を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 07:33:11 GMT)
A Proximal Algorithm for Sampling from Non-smooth Potentials [11.0] 非滑らかなポテンシャルからのサンプリングのための新しいMCMCアルゴリズムを提案する。
本手法は, 近似バンドル法と交互サンプリングフレームワークに基づく。
この研究の重要な貢献は、任意の凸非滑らかポテンシャルに対して制限されたガウスオラクルを実現する高速アルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 15:26:07 GMT)
Natural Language for Human-Robot Collaboration: Problems Beyond Language
Grounding [10.2] この文脈では一般に研究されていない言語処理のいくつかの側面を同定する。
これには場所、計画、世代が含まれる。
我々は,各課題に対する評価を提案し,簡単な手法のベースラインを提供し,コラボレーションのための言語を学ぶ上での課題や機会を議論することで解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 03:24:38 GMT)
Exponential Upper Bounds for the Runtime of Randomized Search Heuristics [9.9] アルゴリズムの任意のランダム化ローカルサーチ,アルゴリズム,シミュレートされたアニーリング,および (1+1) 進化的アルゴリズムが,任意の擬ブール弱単調関数を最適化可能であることを示す。
また、OneMaxベンチマークにおいて、単純な遺伝的アルゴリズムの突然変異に基づくバージョンの実行時の指数的な上限を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 17:04:44 GMT)
Improving Distantly-Supervised Named Entity Recognition with
Self-Collaborative Denoising Learning [9.7] SCDL(Self-Collaborative Denoising Learning)という,堅牢な学習パラダイムを提案する。
SCDLは、2つの教師学生ネットワークを相互に便宜的に訓練し、ノイズの多いラベル精製を反復的に行う。
5つの実世界のデータセットに対する大規模な実験結果から、SCDLは最先端のDS-NER復調法よりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 01:45:03 GMT)
Active Altruism Learning and Information Sufficiency for Autonomous
Driving [9.5] 我々は、自動運転車が、他の車両の利他的傾斜に関する情報を明らかにする行動を選択するために、どのようにインセンティブを与えるかを示す。
本稿では,情報十分性を持つ報酬定義を提案し,利他的傾向を推定するために探索行動を選択するAVを容易にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 14:36:43 GMT)
Generating Disentangled Arguments with Prompts: A Simple Event
Extraction Framework that Works [9.4] イベント抽出は、テキストとイベント信号の間のギャップを橋渡しする。
イベント抽出の領域にプロンプトベースの学習戦略を導入する。
Argument extractのF1スコアに関しては、私たちのシンプルなアーキテクチャは他のどの生成的アーキテクチャよりも強いです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 09:36:08 GMT)
ProductAE: Towards Training Larger Channel Codes based on Neural Product
Codes [9.1] ディープラーニング技術を通じて比較的大きなニューラルチャネルコードを設計し、訓練することは、違法に複雑である。
本稿では,ディープラーニング駆動型(エンコーダ,デコーダ)ペアの計算効率の良いファミリーであるProductAEsを構築する。
我々は、パラメータのコード(100,225)$とパラメータの中間長コード(196,441)$に対して、SNR(Signal-to-noise ratio)のあらゆる範囲において、大きな利得を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 06:00:40 GMT)
Deep Joint Source-Channel Coding for Wireless Image Transmission with
Adaptive Rate Control [9.0] 無線画像伝送のための適応型ディープ・ソース・チャネル符号化(JSCC)方式を提案する。
提案手法は、単一ディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを用いて複数のレートをサポートし、チャネル条件と画像内容に基づいて速度を動的に制御することを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 04:56:20 GMT)
Quantum Dynamics of Optimization Problems [8.3] 最適化問題のシュル「オーディンガー方程式」は、運動方程式を確立するために用いられる。
最適化アルゴリズムの基本反復構造は、フォッカー・プランク方程式の解釈に従って与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 07:08:34 GMT)
Research on Knowledge based Expert System for Medical Diagnosis [8.2] 提案システムは汎用的で知識に基づくシステムであり,疾患診断におけるルールベースシステムと統合することができる。
同じ発射規則に関する結論を得るために、新たな確実な事実が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 03:08:03 GMT)
The generalized Hamilton principle and non-Hermitian quantum theory [7.2] ハミルトン原理は、孤立系と保守系を記述する変分原理である。
ファインマン経路積分により、エルミート量子論、すなわち標準シュロディンガー方程式を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 09:29:06 GMT)
Group-matching algorithms for subjects and items [6.7] 得られた群が平均値に対して統計的に類似しているような整合群を構築するという問題を考察する。
実世界および実世界のデータセットを用いて,ldamatchパッケージが高品質なマッチングを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 02:44:31 GMT)
Interactive Hierarchical Guidance using Language [5.8] サブタスクを指定するために言語を使用するアプローチを導入し、低レベルコントローラに言語コマンドを発行する。
提案手法は,人間の監督を限定した複雑な長期水平計画課題を解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 21:34:32 GMT)
Visualizing the embedding space to explain the effect of knowledge
distillation [5.7] 近年の研究では、知識蒸留はネットワークのサイズを減らすのに有効であることが判明している。
これらの進歩にもかかわらず、この方法がなぜ機能するのか、つまり、結果として生じる学生モデルが「どう機能するか」は、いまだに不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 07:04:26 GMT)
EfficientPhys: Enabling Simple, Fast and Accurate Camera-Based Vitals
Measurement [5.4] EfficientPhysと呼ばれるカメラによる生理的計測のための2つの新しいニューラルモデルを提案する。
我々のモデルは3つの公開データセットで最先端の精度を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 03:51:26 GMT)
Distributed Bandits: Probabilistic Communication on $d$-regular Graphs [5.3] 我々は、$d$-regular graphで定義されたネットワーク上の確率と通信するエージェントに対して、分散マルチエージェントのマルチアームバンディット問題について検討する。
エージェントベースの手法がグループ後悔の最小化にどのように貢献するかを解析し、新しいアッパー信頼境界(UCB)に基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 00:51:56 GMT)
Google Landmark Retrieval 2021 Competition Third Place Solution [5.3] 我々は、検索と認識トラックの両方に対して、Google Landmark Challenges 2021にソリューションを提示する。
どちらのソリューションも、動的マージンを持つSub-center ArcFaceに基づくトランスフォーマーとConvNetモデルのアンサンブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 17:56:40 GMT)
Rumor Detection on Twitter with Claim-Guided Hierarchical Graph
Attention Networks [5.2] ソーシャルメディアの時代には噂が広まっている。
本研究では,ユーザの意見の相互作用を大幅に強化するために,まず対話スレッドを非方向性の対話グラフとして表現する。
次に,レーム誘導型階層型グラフ注意ネットワークを提案し,応答性のある投稿の表現学習を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 09:24:11 GMT)
Paperswithtopic: Topic Identification from Paper Title Only [5.0] 人工知能(AI)分野からタイトルとサブフィールドで組み合わせた論文のデータセットを提示する。
また、論文タイトルのみから、論文のAIサブフィールドを予測する方法についても提示する。
変圧器モデルに対しては、モデルの分類過程をさらに説明するために、勾配に基づく注意可視化も提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 06:32:09 GMT)
Label quality in AffectNet: results of crowd-based re-annotation [5.0] クラウドベースのアノテーションでAffectNetのリラベルと再アノテーションを行う。
人間のラベルは中から良質な一貫性を持つが、人間の評価は優れた一致である。
クラウドベースのレーベルは、中立と幸福のカテゴリーに大きくシフトしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 06:48:08 GMT)
Comparing Facial Expression Recognition in Humans and Machines: Using
CAM, GradCAM, and Extremal Perturbation [5.0] 表情認識(FER)は、心理学と機械学習の両方において重要な研究を惹きつけるトピックである。
本研究では,2段階の強制選択課題における人間と機械の認識性能と注意パターンを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 06:54:41 GMT)
Probabilistic prediction of the heave motions of a semi-submersible by a
deep learning problem model [4.9] 深層学習(DL)モデルを拡張し,20～50秒前に浮遊半潜水艇のヒーブ・サージ動作を精度良く予測する。
本研究では,オフショアプラットフォームの波動励起運動を予測するために,DLモデルの理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 06:26:42 GMT)
Predicting decision-making in the future: Human versus Machine [4.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、データ予測において著しく成功している。
これらのシステムは実際に、人間と同じような出来事を"理解"しているのか?
本稿では,運転シミュレーションにおいて,事故現場から撮影した映像を用いてこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 05:58:09 GMT)
Space-Time-Separable Graph Convolutional Network for Pose Forecasting [3.6] STS-GCNは、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)でのみ人間のポーズダイナミクスをモデル化する
時空グラフ接続は空間と時間親和性に分解され、時空のクロストークをボトルネックにするとともに、完全結合と時間-時間相関を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 13:59:30 GMT)
RankingMatch: Delving into Semi-Supervised Learning with Consistency
Regularization and Ranking Loss [3.6] ラベル付きデータに制限がある場合、ラベル付きデータを活用する上で、半教師付き学習(SSL)が重要な役割を果たす。
そこで我々は,摂動入力だけでなく,同じラベルを持つ入力間の類似性も考慮する新しい手法である RankingMatch を提案する。
当社の RankingMatch は,さまざまなラベル付きデータ量を持つ標準SSLベンチマークにおいて,最先端のパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 01:54:29 GMT)
Teaching Robots to Grasp Like Humans: An Interactive Approach [3.4] 本研究は,実証と修正に基づいて,人間から把握する複雑な作業がどのように学習されるかを検討する。
より良いデモを提供するように訓練する代わりに、専門家でないユーザには、最初のデモのダイナミクスをインタラクティブに修正する能力が提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 10:27:50 GMT)
Bayesian Active Summarization [3.1] 本稿では,ベイジアンアクティブ・サムライゼーション(BAS)を,最先端の要約モデルとアクティブ・ラーニング手法を組み合わせた手法として紹介する。
以上の結果から,BASはランダム選択と比較して,より優れた,より堅牢な性能が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 06:51:16 GMT)
Embed Everything: A Method for Efficiently Co-Embedding Multi-Modal
Spaces [3.1] マルチモーダル空間を包含する新しい,費用対効果の高いHTL戦略を提案する。
本手法は,すべてのコンポーネントに対する事前学習モデルを用いて,組込みを前処理することでコスト非効率を回避する。
共同画像・オーディオ埋め込み作業における本システムの利用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 15:39:27 GMT)
Self-explaining Neural Network with Plausible Explanations [2.7] 本稿では, 経時的院内死亡予測のための自己説明型ニューラルネットワークを提案する。
我々は、説明の原子単位として、ドメイン知識駆動型逐次組織障害評価(SOFA)の臓器特異的スコアを使用します。
以上の結果から,SOFA臓器スコアの経時的変化による死亡率の変動について興味深い知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 15:32:17 GMT)
Pairwise Margin Maximization for Deep Neural Networks [2.7] 重量減衰正則化項は、訓練中に表現性を制限し、過度な適合を回避し、一般化を改善するために広く用いられる。
予測分類が切り替わるまでインスタンスの最小変位量を計測するPMM(em Pairwise Margin Maximization)と呼ばれる新しい正規化手法を提案する。
我々は,PMMを用いたディープニューラルネットワークのトレーニングにおいて,標準正規化条件と比較して,経験的に大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 09:18:06 GMT)
Themis: A Network Bandwidth-Aware Collective Scheduling Policy for
Distributed Training of DL Models [2.7] 分散トレーニングは、タスクを複数のNPUに分割することで、トレーニング時間を短縮するソリューションである。
Themisは、すべての次元にわたる通信負荷のバランスをとるために、グループを動的にスケジュールする新しい集合スケジューリングスキームである。
Themisは平均して1.88x(2.92xmax)で1つのAll-ReduceのネットワークBW利用を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 06:50:04 GMT)
Colour augmentation for improved semi-supervised semantic segmentation [2.0] 半教師付き分類の最先端結果を得たアプローチのクラスについて述べる。
最近の研究は、セグメンテーション問題に一貫性の正則化を使用する際の課題を探求している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 07:18:03 GMT)
End-to-end Keyword Spotting using Xception-1d [1.2] 我々は,Xceptionアルゴリズムを適応・微調整することで,キーワードスポッティング分野における技術成果の達成方法を示す。
その結果,35のカテゴリーに属する音声クリップを分類すると,約96%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 00:17:20 GMT)
Depth Optimized Ansatz Circuit in QAOA for Max-Cut [1.0] 我々は$O(Delta cdot n2)$ greedyアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは,Max-Cut に対する QAOA の各イテレーションにおける成功確率が 10 倍近いことを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 19:45:12 GMT)
Harnessing Unlabeled Data to Improve Generalization of Biometric Gender
and Age Classifiers [0.8] ディープラーニングモデルは、モデルトレーニングと最適パラメータ推定のために、大量のラベル付きデータを必要とする。
プライバシやセキュリティ上の懸念から、医療分野を含む特定のアプリケーションに対して大量のラベル付きデータを収集することはできない。
本稿では,ラベル付きデータに制限を加えた自己アンサンブルに基づくディープラーニングモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 01:06:01 GMT)
Moral-Trust Violation vs Performance-Trust Violation by a Robot: Which
Hurts More? [0.7] 探索救助作業において,パフォーマンストラスト違反とモラルトラスト違反を別々に検討した。
1つの失敗がパフォーマンストラスト違反によるもので、もう1つの失敗がモラルトラスト違反である場合、同じ大きさのロボットの2つの失敗が人間の信頼に異なる影響を与えるかどうかを確認したい。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 00:32:18 GMT)
Works with quantum resource of coherence [0.1] 本研究では,貯水池と相互作用する量子系に対する熱力学第二法則の修正について検討する。
貯水池のコヒーレンスは, 貯水池からより多くのエネルギーを抽出できる有用な資源として機能することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 12:35:05 GMT)
K-Splits: Improved K-Means Clustering Algorithm to Automatically Detect
the Number of Clusters [0.1] 本稿では,k-meansに基づく改良された階層型アルゴリズムであるk-splitsを紹介する。
提案手法の主な利点は,精度と速度である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 23:02:57 GMT)
ZSpeedL -- Evaluating the Performance of Zero-Shot Learning Methods
using Low-Power Devices [0.0] 本稿ではゼロショット学習の推論時間に関する最初のベンチマークを提供する。
本稿では,ResNet101アーキテクチャのデファクトの精度を低下させることなく,軽量ネットワークが全体の推論時間を劇的に短縮できることを示す。
また、このベンチマークでは、低消費電力デバイスで異なるZSLアプローチがどのように機能するか、また、このハードウェアで視覚的特徴抽出フェーズをどのように最適化できるかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 10:31:34 GMT)
WKB approach to the gravity-matter dynamics: a cosmological
implementation [0.0] 本稿では,重力・物質系の量子化のための異なるモデルを提案する。
時間パラメータは、量子物質の時計として働く運動力学的作用という追加の項によって定義される。
WKB展開で、物質の力学に対する量子重力補正は次の次の展開の順序で起こることが示され、そのような寄与はユニタリである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 17:32:39 GMT)
Vision Transformer based COVID-19 Detection using Chest X-rays [0.0] 提案手法では,胸部X線上でのCOVID-19感染症検出のために微調整された事前訓練モデルを用いている。
精度は97.61%、精度は95.34%、リコールスコアは93.84%、f1スコアは94.58%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 05:28:06 GMT)
Using Human-Guided Causal Knowledge for More Generalized Robot Task
Planning [0.0] AIとは異なり、人間は移動可能なソリューションを見つけることに精通している。
我々は、ロボットが新しい環境に一般化できるソリューションを見つけるのを助けるために、人間の指導による因果知識を利用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 23:46:44 GMT)
Towards AI Logic for Social Reasoning [0.0] 本稿では、議論に基づくAIロジックを用いて、社会的推論の重要な側面を定式化する方法について論じる。
社会AI論理の4つの側面について論じる。まず,知的エージェントの義務と許可の関係について,権利がどのように表現されるかについて議論する。
第二に、プライバシーと倫理に関する最近の議論の中心的な問題である、正しい知識についてどのように議論するかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 04:35:23 GMT)
Toward Witnessing Molecular Exciton Entanglement from Spectroscopy [0.0] エンタングルメント(英: Entanglement)は、工学的および自然システムにおけるリソースとなる量子力学の定義的な特徴である。
この研究は、いくつかの基礎を築き、超高速ポンププローブ実験による分子励起子の多粒子エンタングルメントの測定にインスピレーションを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 17:31:41 GMT)
Topological Data Analysis (TDA) Techniques Enhance Hand Pose
Classification from ECoG Neural Recordings [0.0] 時系列データのトポロジ的記述を導入し、手ポーズ分類を強化する。
4ラベルの分類問題に対して,可利用データに制限のあるAC精度で頑健な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 22:04:43 GMT)
Predicting the spread of COVID-19 in Delhi, India using Deep Residual
Recurrent Neural Networks [0.0] The dynamics of COVID 19 were extracted using Convolutional Neural Networks and Deep Residual Recurrent Neural Networks。
DRRNNs COVID-19予測モデルは、正確な新型コロナウイルス予測を持っていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 19:16:36 GMT)
Personalized Automatic Speech Recognition Trained on Small Disordered
Speech Datasets [0.0] 言語障害の度合いや種類によって異なる195人を対象に、パーソナライズされたモデルを訓練した。
ホームオートメーションのシナリオでは、話者の79%が18～20分間のスピーチでターゲットWERに到達したが、3～4分間のスピーチでは、話者の63%がターゲットWERに到達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 17:11:17 GMT)
Multi-task learning on the edge: cost-efficiency and theoretical
optimality [0.0] 本稿では、教師付き主成分分析(SPCA)に基づく分散マルチタスク学習(MTL)アルゴリズムを提案する。
合成および実ベンチマークデータに対する支持実験は、大きなエネルギーゲインを性能損失なく得ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 19:59:02 GMT)
Lightweight Selective Disclosure for Verifiable Documents on Blockchain [0.0] 暗号ハッシュ関数とソルトを用いて任意の要素を隠蔽できる文書用XMLフォーマットを提案する。
ドキュメントは、Merkleツリーとして複数の構造を表現し、そのルーツをブロックチェーンに格納することで、効率的に存在することが証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 08:22:33 GMT)
Leveraging recent advances in Pre-Trained Language Models
forEye-Tracking Prediction [0.0] Natural Language Pro-cessingは、視線追跡データなどの人間由来の行動データを使用してニューラルネットを強化し、構文とセマンティクスにまたがるさまざまなタスクを解決する。
本稿では、ZuCo 1.0とZuCo 2.0データセットを用いて、異なる言語モデルを探り、各単語について、その意味について、これらの用語の特徴を直接予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 06:46:48 GMT)
Impact of review valence and perceived uncertainty on purchase of
time-constrained and discounted search goods [0.0] 本研究は,新商品の購入決定が,直近のディスカウントが提供された場合に,過去の顧客評価にどのような影響があるかを検討する。
時間制約付き検索・購入環境における消費者態度の決定要因としての信頼性,診断性,有効性を考慮し,アプローチ回避コンフリクト理論に従う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 19:50:08 GMT)
Exploring constraints on CycleGAN-based CBCT enhancement for adaptive
radiotherapy [0.0] 近年,CycleGANをベースとした合成画像生成が医療社会で加速している。
医用画像の場合、生成画像にアーティファクトを導入することは許せない。
観察可能なアーティファクトや画像品質の喪失は見つからず、これらの合成画像の受容に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 22:45:06 GMT)
EnsembleNTLDetect: An Intelligent Framework for Electricity Theft
Detection in Smart Grid [0.0] 本稿では,堅牢でスケーラブルな電気盗難検出フレームワークであるEnsembleNTLDetectを紹介する。
一連の効率的なデータ前処理技術と機械学習モデルを使って、電気盗難を正確に検出する。
Conditional Generative Adversarial Network (CTGAN) は、堅牢なトレーニングを保証するためにデータセットを増強するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 08:19:03 GMT)
Emergent Insight of the Cyber Security Management for Saudi Arabian
Universities: A Content Analysis [0.0] このプロジェクトはサウジアラビアの大学におけるサイバーセキュリティの管理とポリシーを評価するために設計されている。
その後のレコメンデーションは、ITシステムのセキュリティを強化するために採用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 10:48:30 GMT)
Dynamic Logic of Legal Competences [0.0] 我々は、この論理が法的な能力の規範を変える性格を明示的に捉えていると論じる。
我々は、ドイツの契約法における具体的な事例に適用し、法的能力と法的許容力の区別を捉えることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 04:43:43 GMT)
DenseNet approach to segmentation and classification of dermatoscopic
skin lesions images [0.0] 本稿では,2つのアーキテクチャを用いた皮膚病変の分類と分類の改善手法を提案する。
U-NetとDenseNet121の組み合わせは、皮膚内視鏡画像解析において許容できる結果を提供する。
DenseNet121ネットワークでは、それぞれ79.49%と93.11%の精度で癌と非癌サンプルが検出された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 19:12:23 GMT)
Critical dynamics and phase transition of a strongly interacting warm
spin-gas [0.0] 線形偏光によって駆動される熱セシウムスピン系における臨界挙動を伴う2次相転移について報告する。
秩序された相は、スピン間の相互作用が支配的になると、マクロ的な磁化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 10:03:51 GMT)
Complex Network-Based Approach for Feature Extraction and Classification
of Musical Genres [0.0] 本研究は,音楽ジャンルの自動分類のための特徴抽出手法を提案する。
提案手法はまずまず音符の列に変換し,その列を複雑なネットワークとしてマッピングする。
音楽ジャンルの分類に適用可能な特徴ベクトルを構成するネットワークトポロジを特徴付けるために、トポロジ測定を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 22:23:33 GMT)
Bose--Einstein condensation for particles with repulsive short-range
pair interactions in a Poisson random external potential in $\mathbb R^d$ [0.0] ボースガスを$d$次元,$d ge 2$, 短距離反発対相互作用, 正温度, 標準アンサンブル, 熱力学限界で研究した。
十分に強い粒子間相互作用に対して、ボース=アインシュタイン凝縮が十分に局所化され正規化された一粒子状態にほぼ確実には存在しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 14:52:14 GMT)
Arabic Speech Emotion Recognition Employing Wav2vec2.0 and HuBERT Based
on BAVED Dataset [0.0] 本稿では,アラビア語音声対話のための深層学習構築型感情認識モデルを提案する。
開発モデルは、wav2vec2.0 や HuBERT といったアートオーディオ表現の状態を取り入れている。
我々のモデルの実験と性能は、以前の既知の結果を克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 00:58:12 GMT)
Application of quantum computing to a linear non-Gaussian acyclic model
for novel medical knowledge discovery [0.0] 本研究では,実世界の医療データのみから因果関係を発見するために,線形非ガウス非巡回モデルに量子コンピューティングを適用した。
QLiNGAMは、少量のデータしか得られなくても、新しい医療知識を発見し、医療問題の解決に寄与することができるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 07:12:44 GMT)
An Independent Learning Algorithm for a Class of Symmetric Stochastic
Games [0.0] 本稿では,非エポゾディック・ディスカウントゲームにおいて,独立学習者を用いて近似平衡ポリシを求める可能性について検討する。
このクラスのゲームにおいて、近似平衡の確率保証の高い独立学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 19:57:21 GMT)
Adversarial Training for Face Recognition Systems using Contrastive
Adversarial Learning and Triplet Loss Fine-tuning [0.0] 本稿では,Ad-versarial Pre-TrainingとTriplet Loss AdversarialFine-Tuningを組み合わせたアプローチを提案する。
本手法は, 微調整中に再検索したエポックをはるかに少なく抑えながら, 比較結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 05:28:09 GMT)
A Review of Physics-based Machine Learning in Civil Engineering [0.0] 機械学習(ML)は多くの分野に適用可能な重要なツールである。
研究室でシミュレートされた土木工学アプリケーションのためのMLは、現実世界のテストでは失敗することが多い。
本稿では,物理に基づくMLの歴史と土木工学への応用について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 9 Oct 2021 15:50:21 GMT)