Deep Physics-aware Inference of Cloth Deformation for Monocular Human
Performance Capture [84.7] 物理をトレーニングプロセスに統合することで、学習した布の変形が改善し、衣服を別の幾何学的要素としてモデル化できることを示す。
提案手法は現在の最先端手法よりも大幅に改善され,人間の衣服の変形面全体に対する現実的なモノクロキャプチャに向けた明確なステップとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 13:41:15 GMT)
Stability Analysis of Unfolded WMMSE for Power Allocation [80.7] 電力割り当ては、無線ネットワークにおける基本的な問題の1つである。
これらのアルゴリズムの出力電力配分は入力摂動に関して安定であることが不可欠である。
本稿では,グラフニューラルネットワークを利用した最新のアルゴリズムであるUWMMSEに着目した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:44:19 GMT)
Omni-Training for Data-Efficient Deep Learning [80.3] 近年の進歩により、適切に訓練されたモデルが重要な特性であるトランスファービリティを持つことが明らかとなった。
事前訓練とメタトレーニングの厳密な組み合わせは、どちらの種類のトランスファー可能性も達成できない。
このことが提案されているOmni-Trainingフレームワークを,データ効率のよいディープラーニングに動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:30:36 GMT)
NeRS: Neural Reflectance Surfaces for Sparse-view 3D Reconstruction in
the Wild [80.1] ニューラルリフレクタンスサーフェス(NeRS)と呼ばれる暗黙的モデルのエム表面アナログを導入する。
NeRSは、球に微分される閉じた表面の神経形状の表現を学び、水密な再構成を保証する。
このようなデータから学習可能な表面ベースニューラル再構成は,体積的ニューラルレンダリングに基づく再構成よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:59:58 GMT)
SpeechT5: Unified-Modal Encoder-Decoder Pre-training for Spoken Language
Processing [77.5] 本稿では,自己教師付き音声/テキスト表現学習のためのエンコーダ・デコーダ事前学習を探索する統一モーダルなSpeechT5フレームワークを提案する。
SpeechT5フレームワークは共有エンコーダデコーダネットワークと6つのモーダル固有(音声/テキスト)プレ/ポストネットで構成されている。
テキスト情報と音声情報を統一的な意味空間に整合させるため,テキストとテキストをランダムに混合したクロスモーダルベクトル量子化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 07:59:27 GMT)
Cross-Lingual GenQA: A Language-Agnostic Generative Question Answering
Approach for Open-Domain Question Answering [77.0] オープン検索生成質問回答(GenQA)は、高品質で自然な回答を英語で提供することが証明されている。
我々は多言語環境に対するGenQAアプローチの最初の一般化について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 04:36:29 GMT)
Playing for 3D Human Recovery [74.0] そこで本研究では,ビデオゲームをプレイすることで,人間の大規模配列と3次元地上の真理を収集する。
具体的には,GTA-Vゲームエンジンで生成した大規模かつ高多様性な3次元人的データセットであるGTA-Humanにコントリビュートする。
テーマ、アクション、シナリオの豊富なセットでは、GTA-Humanは両方の効果的なトレーニングソースとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:49:42 GMT)
A Spatial-Temporal Attentive Network with Spatial Continuity for
Trajectory Prediction [74.0] 空間連続性をもつ空間時間減衰ネットワーク(STAN-SC)という新しいモデルを提案する。
まず、最も有用かつ重要な情報を探るために、空間的時間的注意機構を提示する。
第2に、生成軌道の空間的連続性を維持するために、シーケンスと瞬間状態情報に基づく共同特徴系列を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 11:56:46 GMT)
KiU-Net: Overcomplete Convolutional Architectures for Biomedical Image
and Volumetric Segmentation [71.8] トラディショナル・エンコーダ・デコーダに基づく手法は, より小さな構造を検出でき, 境界領域を正確に分割できない。
本稿では,(1)入力の細部と正確なエッジを捉えることを学ぶ完全畳み込みネットワークKite-Netと,(2)高レベルの特徴を学習するU-Netの2つの枝を持つKiU-Netを提案する。
提案手法は,より少ないパラメータとより高速な収束の利点により,最近のすべての手法と比較して性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 20:27:36 GMT)
Human-Robot Collaboration and Machine Learning: A Systematic Review of
Recent Research [69.5] 人間ロボットコラボレーション(Human-robot collaboration、HRC)とは、人間とロボットの相互作用を探索する手法である。
本稿では,HRCの文脈における機械学習技術の利用に関する詳細な文献レビューを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:14:33 GMT)
Exposing Query Identification for Search Transparency [69.1] 本稿では,検索システムの2つのクラスにおいて,クエリとドキュメントの役割を逆転させることにより,検索タスクとしてのEQIの実現可能性について検討する。
本研究では,クエリのランク付けの質を評価するための評価基準を導出するとともに,近似EQIの様々な実践的側面に着目した経験的分析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 20:19:27 GMT)
Unseen Object Instance Segmentation for Robotic Environments [67.9] 本稿では,テーブルトップ環境において未確認のオブジェクトインスタンスをセグメント化する手法を提案する。
UOIS-Netは2つのステージで構成されている: まず、オブジェクトのインスタンス中心の投票を2Dまたは3Dで生成するために、深さでのみ動作する。
驚くべきことに、我々のフレームワークは、RGBが非フォトリアリスティックな合成RGB-Dデータから学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 02:56:33 GMT)
GlobalWoZ: Globalizing MultiWoZ to Develop Multilingual Task-Oriented
Dialogue Systems [66.9] 本稿では,英語のToDデータセットから大規模多言語ToDデータセットであるGlobalWoZを生成する新しいデータキュレーション手法を提案する。
本手法は,対話テンプレートの翻訳と,対象国におけるローカルエンティティの充填に基づく。
我々はデータセットと強力なベースラインのセットを公開し、実際のユースケースにおける多言語ToDシステムの学習を奨励します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 19:33:04 GMT)
UniPELT: A Unified Framework for Parameter-Efficient Language Model
Tuning [64.6] 本稿では,異なるPELTメソッドをサブモジュールとして組み込んだ統一フレームワークUniPELTを提案する。
注目すべきは、GLUEベンチマークにおいて、UniPELTは、異なる設定で微調整を組み込んだり、性能を上回る、最高のPELTメソッドと比較して、一貫して13パーセントのゲインを達成していることだ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:40:08 GMT)
Spatial-Angular Attention Network for Light Field Reconstruction [64.3] 非局所的な光場における対応を知覚する空間角アテンションネットワークを提案する。
非局所的なアテンション機構により、光界の各画素に対するエピポーラ面の全ての位置からの応答を計算するために、空間角アテンションモジュールが導入された。
次に,低空間スケールでの非局所的注意を効果的に実装するためのマルチスケール再構成構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 01:35:24 GMT)
Density-Based Clustering with Kernel Diffusion [59.4] 単位$d$次元ユークリッド球のインジケータ関数に対応するナイーブ密度は、密度に基づくクラスタリングアルゴリズムで一般的に使用される。
局所分布特性と滑らかさの異なるデータに適応する新しいカーネル拡散密度関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 04:41:31 GMT)
Drone-based RGB-Infrared Cross-Modality Vehicle Detection via
Uncertainty-Aware Learning [59.2] ドローンによる車両検出は、空中画像中の車両の位置とカテゴリーを見つけることを目的としている。
我々はDroneVehicleと呼ばれる大規模ドローンベースのRGB赤外線車両検出データセットを構築した。
私たちのDroneVehicleは28,439RGBの赤外線画像を収集し、都市道路、住宅地、駐車場、その他のシナリオを昼から夜までカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 06:38:19 GMT)
Composable Sparse Fine-Tuning for Cross-Lingual Transfer [56.9] 事前学習されたモデルのパラメータを微調整することが、伝達学習の主流のアプローチとなっている。
本稿では,これら2つの望ましい特性を持つファインチューニング手法を提案する。
これは、ゼロショットのクロスランガル転送において、大きなマージンでアダプタを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:27:29 GMT)
Contrastive Proposal Extension with Sequential Network for Weakly
Supervised Object Detection [52.9] 画像レベルのラベルしか使用せず、膨大なアノテーションコストを節約できるため、WSOD (Weakly supervised Object Detection) が注目されている。
ほとんどのWSODメソッドは、インスタンス分類問題とみなす基本的なフレームワークとしてMIL(Multiple Instance Learning)を使用します。
本稿では,初期提案と拡張提案を比較して,初期提案を最適化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:31:57 GMT)
3D Reconstruction of Curvilinear Structures with Stereo Matching
DeepConvolutional Neural Networks [52.7] 本稿では,立体対における曲線構造の検出とマッチングのための完全自動パイプラインを提案する。
主に、TEM画像のステレオ対から転位を3次元再構成することに焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 23:05:47 GMT)
ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box [51.9] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、ビデオ内のオブジェクトのバウンディングボックスとIDを推定することを目的としている。
ほとんどの方法は、スコアがしきい値よりも高い検出ボックスを連想させることでアイデンティティを得る。
本稿では,BYTEと呼ばれるシンプルで効果的で汎用的なアソシエーション手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:07:10 GMT)
Query and Extract: Refining Event Extraction as Type-oriented Binary
Decoding [51.6] 本稿では,自然言語クエリとしてイベントタイプと引数ロールを取り入れた新しいイベント抽出フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、イベントタイプや引数ロールと入力テキストとのセマンティックな相関をよりよく捉えるための注意機構の恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:49:40 GMT)
bert2BERT: Towards Reusable Pretrained Language Models [51.1] 本稿では,既存のより小さな事前学習モデルの知識を大規模モデルに効果的に伝達できるbert2BERTを提案する。
bert2BERTは、ほぼ半分の大きさのモデルを再利用することで、BERT_BASEとGPT_BASEの事前トレーニングに約45%と47%の計算コストを節約する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 04:05:25 GMT)
Mind the Style of Text! Adversarial and Backdoor Attacks Based on Text
Style Transfer [49.7] 我々は,テキストスタイルの転送をベースとして,敵対的かつバックドア攻撃を行うための最初の試みを行う。
実験結果から,一般的なNLPモデルは,テキストスタイルの転送に基づく逆行攻撃とバックドア攻撃の両方に対して脆弱であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 03:54:16 GMT)
The Neural MMO Platform for Massively Multiagent Research [49.5] Neural MMOは、大規模なエージェント集団、長期水平線、オープンエンドタスク、モジュール型ゲームシステムを組み合わせた研究プラットフォームである。
我々は、Neural MMOを、アクティブなサポート、継続的な開発、ドキュメント、追加のトレーニング、ロギング、視覚化ツールを備えた、フリーでオープンソースのソフトウェアとして提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:54:49 GMT)
RocketQAv2: A Joint Training Method for Dense Passage Retrieval and
Passage Re-ranking [49.2] 本稿では,高密度経路検索と再ランク付けのための新しい共同学習手法を提案する。
主な貢献は、動的リストワイズ蒸留を導入し、レトリバーと再ランカの両方に統一されたリストワイズトレーニングアプローチを設計することである。
ダイナミック蒸留中は、レトリバーとリランカは、互いの関連情報に応じて適応的に改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 13:52:55 GMT)
Large Scale Substitution-based Word Sense Induction [48.5] 本稿では,事前学習されたマスキング言語モデル(MLM)に基づく単語センス誘導手法を提案する。
その結果、コーパス由来の感覚インベントリに基づいて感覚タグ付けされ、各感覚が指示語に関連付けられているコーパスとなる。
本手法を用いた英語ウィキペディアの評価では,Babelfy などの WSD 手法と比較しても,誘導された感覚とインスタンスごとの感覚代入の両方が高品質であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 19:40:37 GMT)
Continual Learning on Noisy Data Streams via Self-Purified Replay [46.9] 本稿では,破滅的な忘れと騒々しいラベルの両方に同時に対処するリプレイ型連続学習フレームワークを提案する。
提案手法は, (i) 自己教師付き学習によるノイズラベルにおいても, 忘れることが軽減され, (ii) リプレイバッファの純度が重要となる2つの観測結果に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 21:39:21 GMT)
Plug-Tagger: A Pluggable Sequence Labeling Framework Using Language
Models [46.6] 本稿では,シーケンスラベリングタスクの分類に代えてラベル単語の予測手法を提案する。
我々の手法は、プラグ・アンド・プレイ法よりも最大70倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 13:05:06 GMT)
Weakly Supervised Semantic Segmentation by Pixel-to-Prototype Contrast [43.4] クロスビュー特徴のセマンティック一貫性とイントラ(インター)クラスのコンパクト性(分散)について検討した。
本稿では,2つの新しい画素対プロトタイプのコントラスト正規化用語を提案する。
我々の手法は、ベースネットワークを変更することなく、既存のWSSSモデルにシームレスに組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 01:44:57 GMT)
CORAA: a large corpus of spontaneous and prepared speech manually
validated for speech recognition in Brazilian Portuguese [42.6] ブラジルポルトガル語 (BP) における ASR のデータセットである CORAA (Corpus of Annotated Audios) v1。
We present two public ASR model based on Wav2Vec 2.0 XLSR-53 and fine-tuned over CORAA。
CORAAコーパスは、自然発声による現象を伴うBPのASRモデルの改善と、ポルトガルでのASR研究を開始するための若い研究者のモチベーションの両方のために組み立てられた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 13:50:52 GMT)
Why Propagate Alone? Parallel Use of Labels and Features on Graphs [42.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)とラベル伝搬は、ノード特性予測などのタスクにおいてグラフ構造を利用するように設計された2つの相互関連モデリング戦略を表す。
ラベルのトリックを2つの要因からなる解釈可能な決定論的学習目標に還元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 07:34:11 GMT)
Hindsight: Posterior-guided training of retrievers for improved
open-ended generation [41.6] そこで,本研究では,目標出力の使用を許可し,学習中に関連する経路を「後から」検索できるガイドレトリバーを提案する。
ウィザード・オブ・ウィキペディアのデータセットからの情報的な会話のために、後部誘導訓練により、検索者はトップ10に高い関連性のあるパスを見つける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 22:24:57 GMT)
Representation Decoupling for Open-Domain Passage Retrieval [41.5] コントラッシブラーニング(CL)による高密度通路表現の訓練は,オープンドメインパス検索(ODPR)に有効であることが示されている。
この研究は、ODPRにおける広く使われているCL戦略における紛争の影響について研究することに専念している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:43:43 GMT)
"Knights": First Place Submission for VIPriors21 Action Recognition
Challenge at ICCV 2021 [40.0] 本稿では,Kineetics400ViPriorsの小さなサブセット上での動作認識タスクを解決するために,「夜」を提示する。
提案手法は,最先端の時間的コントラスト型自己教師型事前学習,ビデオトランスフォーマーモデル,光学フローのモダリティの3つの構成要素を有する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 22:47:31 GMT)
Delphi: Towards Machine Ethics and Norms [38.8] 機械倫理と規範に対する4つの根本的な課題を特定します。
私たちのプロトタイプモデルであるDelphiは、言語ベースのコモンセンス道徳的推論の強い可能性を実証しています。
我々は,機械用にカスタマイズされた道徳教科書であるCommonsense Norm Bankを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:38:12 GMT)
MReD: A Meta-Review Dataset for Controllable Text Generation [38.4] 本稿では,抽出モデルと抽象モデルの両方を用いた制御手法を提案する。
MReDにより、メタレビューコーパスをよりよく理解し、制御可能なテキスト生成のための研究室を拡大できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:48:03 GMT)
Symbolic Knowledge Distillation: from General Language Models to
Commonsense Models [38.3] 一般的な言語モデルは、コモンセンスモデルを訓練するための知識グラフを作成できる。
ニューラルモデルに加えて、記号的にテキストとして知識を蒸留する。
人間が作成したコモンセンス知識グラフが、私たちの自動蒸留変種に取って代わられるのは初めてです。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 06:50:19 GMT)
Finetuning Large-Scale Pre-trained Language Models for Conversational
Recommendation with Knowledge Graph [35.0] RID会話推薦システム(CRS)と呼ばれる事前学習言語モデル(PLM)に基づくフレームワークを提案する。
RIDは、対話の評価とレコメンデーションの両方において最先端の手法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:49:48 GMT)
Semantically Distributed Robust Optimization for Vision-and-Language
Inference [34.8] 分散ロバスト最適化設定における言語変換をモデルに依存しない手法である textbfSDRO を提案する。
画像とビデオによるベンチマークデータセットの実験では、パフォーマンスの改善に加えて、敵攻撃に対する堅牢性も示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 06:02:46 GMT)
Graph Condensation for Graph Neural Networks [34.5] グラフニューラルネットワーク(GNN)におけるグラフ凝縮の問題点について検討する。
我々は、この大きなオリジナルグラフを、小さく、合成され、高度にインフォームティブなグラフに凝縮することを目指している。
私たちはオリジナルのテスト精度をRedditで95.3%、Flickrで99.8%、Citeseerで99.0%と近似することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:42:14 GMT)
Mengzi: Towards Lightweight yet Ingenious Pre-trained Models for Chinese [33.8] Mengziは、差別的、生成的、ドメイン固有、およびマルチモーダル事前訓練されたモデルの亜種である。
中国の公共のPLMと比較すると、メンジは単純だがより強力である。
我々の軽量モデルは、広く使われているCLUEベンチマークにおいて、最先端の新たな結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 09:00:20 GMT)
Non-Autoregressive Translation with Layer-Wise Prediction and Deep
Supervision [33.0] Transformerのような既存のニューラルネットワーク翻訳モデルは高い性能を達成するが、単語を1つずつデコードする。
最近の非自己回帰翻訳モデルは推論を高速化するが、その品質は依然として劣っている。
機械翻訳のための高効率かつ高性能なモデルDSLPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:36:12 GMT)
Speech Toxicity Analysis: A New Spoken Language Processing Task [32.3] ヘイトスピーチ(英: hate speech)またはヘイトスピーチ(英: hate speech)は、今日のオンラインソーシャルメディアを悩ませる重要な問題の1つである。
音声音声から有害性を検出する新しい音声言語処理タスクを提案する。
DeToxyは、様々な公開音声データベースから得られた英語音声に対する、初めて公開された毒性アノテートデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:51:04 GMT)
Towards More Effective and Economic Sparsely-Activated Model [32.0] 同じデバイス上で複数の専門家を活性化する効率的な階層的ルーティング機構を提案する。
我々の手法は、非常に大きなスパースモデルのトレーニングに光を当て、実験により、我々のモデルが大幅な性能向上を達成できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:58:53 GMT)
Can Explanations Be Useful for Calibrating Black Box Models? [31.5] 我々は,新しいドメインの例から,ブラックボックスモデルの性能を新しいドメインで改善する方法について検討する。
提案手法はまず,タスクに対する人間の直感とモデル属性を組み合わせた一連の特徴を抽出する。
キャリブレーション機能はタスク間である程度移動し、効果的に利用する方法について光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:48:16 GMT)
ASK: Adaptively Selecting Key Local Features for RGB-D Scene Recognition [30.9] 既存の手法には、空間的変化の大きいシーン画像の分類に制限がある。
重要な局所特徴を適応的に選択するRGB-Dシーン認識のための効率的なフレームワークを提案する。
このフレームワークは、パブリックなRGB-Dシーン認識データセット上で最先端のパフォーマンスを達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 20:26:58 GMT)
A Survey of Algorithms for Black-Box Safety Validation of Cyber-Physical
Systems [30.6] 安全クリティカルな人工知能の普及により、この研究は、CPSの最先端の安全検証技術の調査を提供する。
本稿では,最適化,経路計画,強化学習,重要サンプリングの分野におけるアルゴリズムについて論じる。
自動運転車や航空機衝突回避システムなど、安全クリティカルな応用の概要を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:40:00 GMT)
On the Pitfalls of Analyzing Individual Neurons in Language Models [28.9] 言語的属性によっては、ニューロンのランク付けのアプローチには2つの落とし穴がある。
これは、モデルで使用される情報ではなく、エンコードされた情報に焦点を当てている。
本稿では,最近導入した2つのランキング手法と簡単な手法を比較し,これら2つの側面について評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:57:07 GMT)
A Closer Look at Prototype Classifier for Few-shot Image Classification [28.8] プロトタイプの分類器は微調整やメタラーニングを伴わずに等しく機能することを示す。
本稿では, 特徴ベクトルのノルムの分散に着目し, 性能を向上できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 01:58:38 GMT)
An Optimization Perspective on Realizing Backdoor Injection Attacks on
Deep Neural Networks in Hardware [28.1] 最先端のディープニューラルネットワーク(DNN)は、敵の操作やバックドア攻撃に弱いことが証明されている。
ハードウェアにおけるリアルなバックドアインジェクション攻撃に対する制約付き最適化に基づく新しいネットワークトレーニングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 19:43:53 GMT)
Self-Supervised Learning by Estimating Twin Class Distributions [26.8] 本稿では,大規模未ラベルデータセットをエンドツーエンドに分類し,自己教師付き表現学習手法TWISTを提案する。
2つの拡張画像の2つのクラス分布を生成するために、ソフトマックス演算で終了するシマセネットワークを用いる。
具体的には、各サンプルの分布のエントロピーを最小化し、各サンプルのクラス予測を行い、平均分布のエントロピーを最大化し、異なるサンプルの予測を多様化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:39:39 GMT)
Multi-Layer Pseudo-Supervision for Histopathology Tissue Semantic
Segmentation using Patch-level Classification Labels [26.3] 本稿では,病理組織像の組織的セグメンテーションを実現するために,パッチレベルの分類ラベルのみを用いる。
画素レベルのアノテーションとパッチレベルのアノテーションの間の情報ギャップを減らすために、いくつかの技術革新が提案されている。
提案手法は, 最先端の2つのWSSS手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 08:02:07 GMT)
Unsupervised Data-Driven Nuclei Segmentation For Histology Images [25.9] CBMはブロックワイズで適用される3つのモジュールから構成される。
CBMは、"Color transform"、"Binarization"、"Morphological Processing"の3つのモジュールの最初の文字から来ている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 04:26:50 GMT)
Neural Attention-Aware Hierarchical Topic Model [25.7] 文と文書語数を共同で再構成する変分自動エンコーダ(VAE)NTMモデルを提案する。
我々のモデルは、各文書の埋め込みを利用して文の正規化を行う階層的なKL分岐も特徴としている。
定量的および定性的な実験は,1) 文レベルと文書レベルの再現誤りを低減し,2) 実世界のデータセットからより一貫性のあるトピックを発見できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 05:42:32 GMT)
A Dual-Attention Neural Network for Pun Location and Using Pun-Gloss
Pairs for Interpretation [25.3] パンの場所とは、テキスト中の句を識別することである。
Punの解釈は、句読点の2つの異なる意味を見出すことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 08:15:04 GMT)
Building Chinese Biomedical Language Models via Multi-Level Text
Discrimination [25.0] 我々は,新しい事前学習フレームワークを組み込んだ中国語の生物医学的PLMであるeHealthを紹介した。
この新たなフレームワークは、トークンレベルとシーケンスレベルの両方の識別を通じて、eHealthを差別者として訓練する。
EHealthはトークンレベルとシーケンスレベルの両方で言語セマンティクスを学ぶことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 10:43:28 GMT)
Relation-aware Heterogeneous Graph for User Profiling [24.1] 本稿では,ユーザ・プロファイリングにおける関係性を考慮した異種グラフ手法を提案する。
我々は、不均一なメッセージパッシングに対して、トランスフォーマー方式でクエリ、キー、値のメカニズムを採用する。
実世界の2つのeコマースデータセットの実験を行い、我々のアプローチの大幅なパフォーマンス向上を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 06:59:30 GMT)
Mechanisms for Hiding Sensitive Genotypes with Information-Theoretic
Privacy [23.9] 完全情報理論のプライバシを持つ消去ベースのプライバシ機構を導入する。
本機構は,シーケンス位置の処理順序に対する局所最適グリードアルゴリズムとして解釈できる。
私たちの仕事は、ゲノムデータ共有におけるプライバシーの厳格な制御に向けた一歩です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 19:36:11 GMT)
Practical Benefits of Feature Feedback Under Distribution Shift [23.6] 機能フィードバック手法は、様々な自然なドメイン外データセットにおいて、より優れた性能を発揮することを示す。
対照的に、自然言語の推論タスクでは、パフォーマンスは相容れない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:35:23 GMT)
Time Masking for Temporal Language Models [23.1] 本研究では,テキストの付加文脈として時間を用いるテンポバーベットという時間的文脈言語モデルを提案する。
本手法は,時相情報によるテキストの修正と時間マスキング(補足時間情報に対する特定のマスキング)に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 07:23:41 GMT)
Training Neural Networks for Solving 1-D Optimal Piecewise Linear
Approximation [22.4] 1次元最適ピースワイド線形近似(PWLA)問題について検討し,格子ニューラルネットワーク(LNN)を設計したニューラルネットワークと関連づける。
我々の主な貢献は、PWLA問題の最適解を特徴づける定理を提案し、それを解決するためのLNN法を提案することである。
提案したLNNを近似タスクで評価し,LNNの性能向上のための経験的手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:41:17 GMT)
On the Stability of Low Pass Graph Filter With a Large Number of Edge
Rewires [21.8] グラフフィルタの安定性は,コミュニティ構造に対する摂動に依存することを示す。
ブロックグラフの場合、グラフフィルタ距離はノード数が無限大に近づくと0に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 09:00:35 GMT)
Classification vs regression in overparameterized regimes: Does the loss
function matter? [21.8] 最小二乗最小ノルムで得られる解は、通常回帰に使用されるもので、ハードマージン支援ベクトルマシン(SVM)が生成したものと同一であることを示す。
本研究は, トレーニングフェーズ(最適化)とテストフェーズ(一般化)において, 損失関数の役割と特性が全く異なることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:33:01 GMT)
CCQA: A New Web-Scale Question Answering Dataset for Model Pre-Training [21.1] 本稿では,Common Crawlプロジェクトに基づく質問応答データセットを提案する。
我々は、約1億3000万の多言語問合せ対を抽出し、約6000万の英語データポイントを抽出した。
これまでに見つからなかった自然QAペア数を用いて、質問応答タスクのための大規模ドメイン事前学習の可能性を示すために、人気のある言語モデルを事前訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 21:23:01 GMT)
Capacity of Group-invariant Linear Readouts from Equivariant
Representations: How Many Objects can be Linearly Classified Under All
Possible Views? [21.1] 分離可能な二コトミーの分数は群作用によって固定される空間の次元によって決定される。
この関係が、畳み込み、要素ワイド非線形性、大域的および局所的なプーリングなどの操作にどのように拡張されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:46:53 GMT)
SoGCN: Second-Order Graph Convolutional Networks [20.8] 多層二階グラフ畳み込み(SoGC)は任意の係数でスペクトルフィルタを表現するのに十分であることを示す。
We build our Second-Order Graph Convolutional Networks (SoGCN) with SoGC and design a synthetic dataset to verify its filter fitabilities。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 03:56:34 GMT)
DeepMoCap: Deep Optical Motion Capture Using Multiple Depth Sensors and
Retro-Reflectors [20.8] DeepMoCapは、深度画像を自動的にローカライズしてラベル付けし、3D空間にアライメントすることで、モーションキャプチャーを探索する。
抽出された反射体2D位置を空間的に3次元空間にマッピングし、ロバストな3次元光学データ抽出を行う。
FCモデルは、DMC2.5Dデータセット上で2D Percentage of Correct Keypoints (PCK)メトリックを使用して競合より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 11:40:26 GMT)
Fusing Heterogeneous Factors with Triaffine Mechanism for Nested Named
Entity Recognition [20.7] 本稿では, トリファイン注意と得点を含む新しいトリファイン機構を提案し, 表現と分類の両段階において複数の要因と相互作用する。
実験の結果,提案手法は4つのネストしたNERデータセット上で,最先端のF1スコアを達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:52:17 GMT)
ReGVD: Revisiting Graph Neural Networks for Vulnerability Detection [20.7] 本稿では,脆弱性検出のためのグラフネットワークモデルReGVDを提案する。
特にReGVDは、あるソースコードをフラットなトークンのシーケンスと見なしている。
我々は、脆弱性検出のためのCodeXGLUEから、実世界のベンチマークデータセット上で最も高い精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 12:44:38 GMT)
Conformer-Based Self-Supervised Learning for Non-Speech Audio Tasks [20.3] 本稿では,音声表現学習手法を提案し,それを下流の音声非音声タスクに適用する。
AudioSetベンチマークでは、平均平均精度(mAP)スコアが0.415に達しています。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 12:32:40 GMT)
Causally Estimating the Sensitivity of Neural NLP Models to Spurious
Features [19.8] NLPにおける異なる形態の突発性特徴の効果を評価・比較する手段はない。
我々は,CENTと呼ばれる因果推定値を用いて,刺激性特徴に対するモデル感度を定量化する。
感度と頑健性の間に統計的に有意な逆相関が見られ、仮説を実証的に支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 05:26:08 GMT)
Creating User Interface Mock-ups from High-Level Text Descriptions with
Deep-Learning Models [19.6] 自然言語句から低忠実度UIモックアップを作成するための3つのディープラーニング技術を紹介する。
一貫性のある多種多様なUI設計モックアップを提案する各手法の能力を定量的に、質的に比較し、対比する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 23:48:46 GMT)
Carousel Memory: Rethinking the Design of Episodic Memory for Continual
Learning [19.3] 継続的な学習(CL)は、以前のタスクから学んだ知識を忘れずに、連続したタスクストリームから学習することを目的としている。
以前の研究では、新しい非i.d.データから学習しながら、過去の観測されたサンプルのサブセットを格納するエピソードメモリ(EM)を利用している。
メモリとストレージ間のサンプルを効率よく移行させることにより,過去の経験を保存し,忘れを軽減すべく,豊富なストレージを活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 11:27:45 GMT)
Identifying and Mitigating Spurious Correlations for Improving
Robustness in NLP Models [19.2] 多くの問題は、刺激的な相関を利用したモデルや、トレーニングデータとタスクラベルの間のショートカットに起因する可能性がある。
本論文では,NLPモデルにおけるこのような素因的相関を大規模に同定することを目的とする。
提案手法は,スケーラブルな「ショートカット」の集合を効果的かつ効率的に同定し,複数のアプリケーションにおいてより堅牢なモデルに導かれることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 21:40:03 GMT)
A Simple, Strong and Robust Baseline for Distantly Supervised Relation
Extraction [19.1] 私たちはPassage-Attと呼ばれる新しいアグリゲーションスキームを思いついた。
このアグリゲーションスキームでは、エンティティペアに言及するすべてのインスタンスを"インスタンスのパス"にまとめます。
これらの要約は、潜在的な三重項の妥当性を予測するために使われる。
BERTをパスエンコーダとして使用したPassage-Attは,3つの異なる設定で最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:45:51 GMT)
Making Document-Level Information Extraction Right for the Right Reasons [19.0] 文書レベルの情報抽出は、情報が必ずしも1つの文でローカライズされないアプリケーションと互換性のある柔軟なフレームワークである。
この研究は、文書レベルのニューラルモデルが複雑なテキストから正しい推論を行い、それらの推論を監査可能な方法で確実にする方法を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 19:52:47 GMT)
MoFE: Mixture of Factual Experts for Controlling Hallucinations in
Abstractive Summarization [18.5] MoFE(Mixture of Factual Experts)モデルは、特定のタイプのエラーをターゲットとする複数の要約専門家を組み合わせたモデルである。
BARTモデルの実験では、MoFEはエンティティの重複と依存性の弧の包含の両方に応じてパフォーマンスを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 06:02:54 GMT)
An Approach to Mispronunciation Detection and Diagnosis with Acoustic,
Phonetic and Linguistic (APL) Embeddings [18.3] 大量の単語レベルのアノテーションで訓練されたASRモデルから抽出された音声埋め込みは、入力音声の内容のよい表現として機能する。
我々は,より強力なMD&Dシステムを構築するために,音響,音声,言語 (APL) の埋め込み機能を併用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 11:25:02 GMT)
Region Semantically Aligned Network for Zero-Shot Learning [18.2] 本研究では、未確認クラスの局所的特徴をそれらの意味属性にマッピングする地域意味ネットワーク(RSAN)を提案する。
出力の特定の領域から各属性を取得し、これらの属性を認識に活用する。
いくつかの標準ZSLデータセットの実験では、提案したRSAN法の利点が示され、最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 03:23:40 GMT)
HAVEN: Hierarchical Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with
Dual Coordination Mechanism [18.0] 多エージェント強化学習はしばしば、多数のエージェントによって引き起こされる指数関数的に大きな作用空間に悩まされる。
完全協調型マルチエージェント問題に対する階層的強化学習に基づく新しい値分解フレームワークHAVENを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 10:43:47 GMT)
P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally
Across Scales and Tasks [17.9] 本稿では,モデルスケールやNLUタスクにおいて,適切に最適化されたプロンプトチューニングが普遍的に有効であることを示す。
P-Tuning v2の普遍性と単純性を考えると、これはファインチューニングの代替となり、将来の研究の強力なベースラインとなると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:58:47 GMT)
Learning a Compressive Sensing Matrix with Structural Constraints via
Maximum Mean Discrepancy Optimization [17.1] 本稿では,圧縮センシング関連回復問題に対する測定行列を得るための学習に基づくアルゴリズムを提案する。
ニューラルネットワーク関連のトピックにおけるこのようなメトリクスの最近の成功は、機械学習に基づく問題の解決策を動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 08:35:54 GMT)
Safety-aware Policy Optimisation for Autonomous Racing [17.1] ハミルトン・ヤコビ(HJ)到達可能性理論を制約付きマルコフ決定過程(CMDP)フレームワークに導入する。
我々は,HJの安全性を視覚的文脈で直接学習できることを実証した。
我々は、最近リリースされた高忠実な自律走行環境であるSafety GymやLearning-to-Race (L2R)など、いくつかのベンチマークタスクにおいて、本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 20:15:45 GMT)
Learning When and What to Ask: a Hierarchical Reinforcement Learning
Framework [17.0] 我々は、人間から追加情報を要求するタイミングを決定するための階層的な強化学習フレームワークを定式化した。
シミュレーションによるナビゲーション問題の結果から,本フレームワークの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 01:30:36 GMT)
Evaluating Off-the-Shelf Machine Listening and Natural Language Models
for Automated Audio Captioning [17.0] キャプションシステムは、入力信号から様々な情報を識別し、自然言語で表現する必要がある。
トランスフォーマーを用いたキャプションによる市販モデルの性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:42:38 GMT)
HUMAN4D: A Human-Centric Multimodal Dataset for Motions and Immersive
Media [16.7] HUMAN4Dは大規模かつマルチモーダルな4Dデータセットで、同時にキャプチャされたさまざまな人間の活動を含む。
我々はHUMAN4Dによる最新の人間のポーズ推定と3Dポーズ推定手法を用いてベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 09:03:35 GMT)
Solving Aspect Category Sentiment Analysis as a Text Generation Task [16.1] 我々は、ACSAタスクを自然言語生成タスクにキャストすることで、事前訓練された言語モデルを利用するより直接的な方法を検討する。
本手法は,事前学習中のタスク設定を直接追従することで,セq2seq言語モデルにおける事前学習された知識のより直接的な利用を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 12:25:21 GMT)
Inferring Manifolds From Noisy Data Using Gaussian Processes [15.5] ほとんどの既存の多様体学習アルゴリズムは、元のデータを低次元座標で置き換える。
本稿では,これらの問題に対処するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:50:38 GMT)
Point Transformer [15.3] Point Transformer(ポイントトランスフォーマー)は、未順序および非構造化の点集合で動作するディープニューラルネットワークである。
本稿では,空間的点関係と形状情報を取得することを目的とした,局所的・言語的アテンション機構を提案する。
Point Transformerの出力は、コンピュータビジョンアプリケーションに直接組み込むことができるソートおよび置換不変の特徴リストである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 10:51:39 GMT)
Learning from Ambiguous Demonstrations with Self-Explanation Guided
Reinforcement Learning [15.1] 本研究の目的は、強化学習(RL)エージェントの訓練にあいまいなデモンストレーションを効果的に活用することである。
このような状況を人間がどう扱うかに触発されて、我々は価値ある高レベルな関係性の特徴を認識するために自己説明を使うことを提案する。
我々の主な貢献は、従来のRLfD作品の限界を克服できるDemonstrations (SERLfD)フレームワークからの自己説明(Self-Explanation for RL)を提案することである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 05:04:12 GMT)
HumBugDB: A Large-scale Acoustic Mosquito Dataset [15.1] 本稿では,蚊の飛行中を連続的に追跡した音響記録の大規模多種多様なデータセットについて述べる。
専門的にラベル付けされ、タグ付けされた20時間の音声記録を、正確に時間内に提示する。
18時間の録音には36種のアノテーションが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:18:17 GMT)
Drone technology: interdisciplinary systematic assessment of knowledge
gaps and potential solutions [14.8] ドローンは10年間、ホットな研究テーマだったが、それでも私たちの日常には含まれていない。
本稿では、この状況の理由を分析し、状況改善の方法を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:52:10 GMT)
Towards Understanding the Data Dependency of Mixup-style Training [14.8] Mixupトレーニングパラダイムでは、データポイントと関連するラベルの凸組み合わせを使用してモデルをトレーニングする。
トレーニング中に真のデータポイントはほとんどないが、Mixupを使ってトレーニングされたモデルは、元の経験的リスクを最小限に抑えているようだ。
線形モデルと線形分離可能なデータセットの大規模なクラスでは、Mixupトレーニングは標準トレーニングと同じ分類器を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:13:57 GMT)
Nuisance-Label Supervision: Robustness Improvement by Free Labels [14.7] 本稿では,Nuisance-label Supervision (NLS) モジュールを提案する。
実験では、画像の劣化に対する頑健さと行動認識の外観変化が一貫した改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 02:07:00 GMT)
Spoken ObjectNet: A Bias-Controlled Spoken Caption Dataset [14.4] Spoken ObjectNetは、これらのバイアスの一部を除去し、実際のシナリオでモデルがいかに効果的に機能するかを評価する方法を提供するように設計されている。
このデータセットはObjectNetに拡張されている。ObjectNetはバイアス制御されたイメージデータセットで、ImageNetにあるものと同様の画像クラスを特徴としている。
結果は、他のデータセットでトレーニングされ、Spoke ObjectNetで評価されたモデルは、モデルが学んだ他のデータセットのバイアスのために、パフォーマンスが悪くなる傾向があることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:38:20 GMT)
RGB-D Image Inpainting Using Generative Adversarial Network with a Late
Fusion Approach [14.1] Diminished Realityは、ビデオ画像からオブジェクトを取り除き、行方不明の領域を可視画素で埋めることを目的とした技術だ。
生成逆数ネットワークを用いたRGB-D画像の描画手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:44:01 GMT)
Few-shot Controllable Style Transfer for Low-Resource Settings: A Study
in Indian Languages [14.0] スタイル転送は、その内容を保持しながら入力文をターゲットスタイルに書き換えるタスクである。
パラフレーズ間のスタイリスティックな差異をモデル化した新しい手法により,数ショットスタイルのトランスファーの最先端を推し進める。
本モデルでは,5言語にまたがる形式性伝達およびコード混合付加における性能と出力の多様性を2～3倍に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:16:39 GMT)
A Speaker-aware Parallel Hierarchical Attentive Encoder-Decoder Model
for Multi-turn Dialogue Generation [13.8] 本稿では,マルチターン会話における話者の区別を強調するオープンドメイン対話生成モデルを提案する。
実験の結果,PHAEDは自動評価と人的評価の両面で最先端の成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 20:29:10 GMT)
Unsupervised Learning of Full-Waveform Inversion: Connecting CNN and
Partial Differential Equation in a Loop [13.1] フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)は、地震データから地下の速度マップを推定するために地球物理学で広く用いられている。
我々は、コミュニティにとってより困難なベンチマークを確立するために、新しい大規模データセットOpenFWIを紹介します。
実験結果から,我々のモデル(地震データのみを用いた)は,教師付きモデルと同等の精度が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:47:22 GMT)
Unrolled Variational Bayesian Algorithm for Image Blind Deconvolution [13.1] 画像ブラインドデコンボリューションのための変分ベイズアルゴリズム(VBA)を提案する。
主なコントリビューションのひとつは、ニューラルネットワークパラダイムにおけるVBAの統合です。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 07:55:26 GMT)
A Comprehensive Study on Torchvision Pre-trained Models for Fine-grained
Inter-species Classification [12.9] 本研究の目的は,PyTorchライブラリで利用可能なTorchvisionパッケージで提供される,さまざまな事前学習モデルを検討することである。
猿10種, 鳥225種, 果実360種, オックスフォード102花の4つの異なるデータセット上で, 事前学習したTorchvisionモデルについて検討した。
また、SpinalNetの有効性を検討するために、通常の完全接続層とSpinal完全接続層を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 00:36:02 GMT)
ClonalNet: Classifying Better by Focusing on Confusing Categories [12.8] 事前学習したベースラインから派生した混乱したカテゴリを識別するネットワークであるClnalNetを提案する。
実験により、ClnalNetはベースラインネットワークと知識蒸留を著しく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 12:22:59 GMT)
Next-Best-View Estimation based on Deep Reinforcement Learning for
Active Object Classification [12.6] ロボットアームは、オブジェクトをエンドエフェクタに保持し、次のベストビューのシーケンスを検索して、対象を明示的に識別する。
我々は、深層強化学習の手法であるSoft Actor-Critic (SAC) を用いて、特定の対象に対する次のベストビューを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:05:03 GMT)
Time Series Clustering for Human Behavior Pattern Mining [11.9] 時系列データから人間の行動をモデル化するための新しいクラスタリング手法を提案する。
頻繁な人間の行動パターンを効果的にマイニングするために、我々は3段階のパイプラインを利用する。
2つの実世界のデータセットとシミュレーションデータセットに関する実証研究は、MTパターンの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:19:35 GMT)
Leveraging Spatial and Temporal Correlations in Sparsified Mean
Estimation [11.6] 本研究では,複数のノードに分散したベクトルの集合の平均を中央サーバで推定する問題について検討する。
我々は、サーバが平均値を推定するために使用する復号法を単純に修正することで、これらの相関を利用する。
そこで本研究では,PCA,K-Means,ロジスティック回帰実験とともに,結果の予測誤差の解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 22:24:26 GMT)
EdgeML: Towards Network-Accelerated Federated Learning over Wireless
Edge [11.5] Federated Learning(FL)は、次世代AIシステムのための分散機械学習技術である。
本稿では,マルチホップフェデレーションネットワークの性能を最適化することにより,無線エッジ上のFL収束を加速することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:06:57 GMT)
Secure Precoding in MIMO-NOMA: A Deep Learning Approach [11.4] ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた2ユーザマルチインプット多重出力非直交多重アクセスチャネル上でのセキュア伝送のための新しいシグナリング設計を提案する。
提案したDNNは,各ユーザの信号を重畳する前に線形にプリコードし,実行時間を大幅に短縮してほぼ最適性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 02:15:29 GMT)
Sparks: Inspiration for Science Writing using Language Models [11.4] 本稿では,著者を刺激する科学的概念に関連する「スパーク」を生成するシステムを提案する。
私たちのスパークは、競争力のある言語モデルベースラインよりも一貫性があり、多様であることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:03:11 GMT)
Improve Cross-lingual Voice Cloning Using Low-quality Code-switched Data [11.2] そこで本研究では,非対象話者からの低品質なコード切替データを用いて,対象話者に対する言語間音声のクローニングを実現することを提案する。
実験により,提案手法は,自然性と話者の整合性の両面から,目標音声における高品質なコードスイッチ音声を生成することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 08:16:06 GMT)
Interactive Analysis of CNN Robustness [11.1] Perturberはウェブベースのアプリケーションで、3D入力シーンがインタラクティブに摂動した場合、CNNのアクティベーションと予測がどのように進化するかをユーザが調査することができる。
パーターバーは、カメラコントロール、照明とシェーディング効果、背景の修正、物体の変形、敵の攻撃など、様々なシーン修正を提供している。
機械学習の専門家によるケーススタディによると、Perturberはモデルの脆弱性に関する仮説を素早く生成し、モデルの振る舞いを質的に比較するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:52:39 GMT)
Procrastinated Tree Search: Black-box Optimization with Delayed, Noisy,
and Multi-fidelity Feedback [11.1] ブラックボックス最適化問題では,評価やシミュレーションオラクルのフィードバックによってのみ機能にアクセス可能な未知の目的関数を最大化することを目的としている。
ProCrastinated Tree Search (PCTS) と呼ばれる階層的楽観木探索(HOO)の汎用的拡張を提案する。
我々は,PCTSの遅延,雑音,多面的フィードバックによる後悔を定量化する汎用的証明手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 08:55:41 GMT)
sMGC: A Complex-Valued Graph Convolutional Network via Magnetic
Laplacian for Directed Graphs [11.0] 本稿では,ラプラシアンの変形として複雑な位相に符号化することで,エッジの向きを保つ磁気ラプラシアンを提案する。
さらに,グラフからグローバルな特徴を学習可能な自動回帰移動平均フィルタを設計する。
グラフニューラルネットワークにおける複雑な演算を導出し、単純化された磁気グラフ畳み込みネットワーク、すなわちsMGCを考案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:36:44 GMT)
Network Representation Learning: From Preprocessing, Feature Extraction
to Node Embedding [9.8] ネットワーク表現学習(NRL)は、ソーシャルネットワーク、知識グラフ、複雑なバイオメディカルおよび物理情報ネットワークの従来のグラフマイニングを進歩させる。
本稿では,同種ネットワーク上でのネットワーク表現学習における設計原理と異なるノード埋め込み手法について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:46:37 GMT)
Averting A Crisis In Simulation-Based Inference [9.7] 本研究では,現在のベイズシミュレーションに基づく推論アルゴリズムが,科学的探究のファルシフィズム手法に不十分であることを示す。
我々は現在,保守的近似推論アルゴリズムの理論的・方法論的発展を考察すべきであると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 20:03:10 GMT)
SaFeRDialogues: Taking Feedback Gracefully after Conversational Safety
Failures [9.4] この研究は、安全障害に関するフィードバックに対する優雅な応答のタスクとデータセットであるSaFeRDialoguesを提案する。
安全障害を示す10k対話のデータセットを収集し,フィードバックの合図とフィードバックの認識を行う。
このデータセットの微調整が、人間のレイパーが市民の会話に繋がる可能性がかなり高いと判断する会話をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:41:25 GMT)
Simple Baseline for Single Human Motion Forecasting [9.3] 視覚的・社会的情報のない単一動作予測のための,単純かつ効果的なベースラインを確立する。
提案手法は,SoMoFベンチマークにおいて,既存の手法よりも高い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:10:54 GMT)
Comparative Opinion Summarization via Collaborative Decoding [9.3] 我々は、2つの数ショットの要約モデルからなる比較要約フレームワークCoCoSumを開発した。
新たに作成されたベンチマークCoCoSumの実験結果から、CoCoSumは高品質でコントラストがあり、一般的な要約を生成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:41:54 GMT)
Gray Matter Segmentation in Ultra High Resolution 7 Tesla ex vivo T2w
MRI of Human Brain Hemispheres [9.2] 我々は、32個のヒト脳標本からなる高解像度7個のTeslaデータセットを提示する。
9つのニューラルネットワークアーキテクチャの皮質マントルセグメンテーション性能をベンチマークした。
異なる試料の脳半球全体、および異なる磁場強度および撮像配列で得られた見えない画像に対して、優れた汎化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 21:01:18 GMT)
Superdense Coding in Resource Theory of Asymmetry [9.1] 古典情報を対称性に制限された演算によって量子システムに符号化するタスクを考える。
我々の焦点は、非対称状態のキャパシティが任意の対称状態のキャパシティよりも厳密に大きいかどうかである。
超デンス符号が実装可能であることを証明し、対称性のユニタリ表現が非アベリア的かつ再帰的であることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 23:44:56 GMT)
Looper: An end-to-end ML platform for product decisions [9.1] 意思決定とフィードバック収集に使いやすいAPIを提供する、特定のエンドツーエンドのMLプラットフォームであるLooperについて説明する。
Looperは、オンラインデータ収集からモデルトレーニング、デプロイメント、推論、製品目標に対する評価とチューニングのサポートまで、エンドツーエンドのMLライフサイクルを完全にサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:26:04 GMT)
Bugs in our Pockets: The Risks of Client-Side Scanning [9.0] クライアントサイドスキャン(CSS)は、効果的な犯罪防止や監視の防止を保証しない。
CSSは本質的に、すべての社会にとって深刻なセキュリティとプライバシのリスクを生み出します。
クライアント側のスキャンが失敗し、回避でき、悪用できる方法はいくつかある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:18:49 GMT)
Resource-constrained Federated Edge Learning with Heterogeneous Data:
Formulation and Analysis [8.9] ヘテロジニアスデータによる不均一な統計的課題を解決するために, 分散されたニュートン型ニュートン型トレーニングスキームであるFedOVAを提案する。
FedOVAはマルチクラス分類問題をより単純なバイナリ分類問題に分解し、アンサンブル学習を用いてそれぞれの出力を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:35:24 GMT)
Distributed Quantum Faithful Simulation and Function Computation Using
Algebraic Structured Measurements [8.6] 連立量子状態に作用する量子測度を分散的にシミュレートする作業について考察する。
計算はオンザフライで行われ、チャーリーでの個々の測定結果を再構築する必要がなくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 20:06:58 GMT)
Synthetic Data Augmentation for Zero-Shot Cross-Lingual Question
Answering [8.6] 付加的な注釈データを必要とすることなく,言語間質問応答性能を向上させる手法を提案する。
MLQA, XQuAD, SQuAD-it, PIAF (fr) の4つの多言語データセットに関する最新情報について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 11:41:34 GMT)
The Neural Data Router: Adaptive Control Flow in Transformers Improves
Systematic Generalization [8.4] 本稿では,トランスフォーマーアーキテクチャ,コピーゲート,幾何学的アテンションの2つの改良を提案する。
我々の新しいニューラル・データ・ルータ(NDR)は、古典的な構成表検索タスクにおいて、100%長の一般化精度を実現する。
NDRの注意とゲーティングパターンは直感的な神経ルーティングとして解釈される傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 21:24:27 GMT)
P-Adapters: Robustly Extracting Factual Information from Language Models
with Diverse Prompts [7.7] 埋め込み層と大規模言語モデルの第一の注意層の間に位置する軽量モデルであるP-Adaptersを紹介します。
LLMの埋め込みを入力とし、LLMに問い合わせるのに使用される連続的なプロンプトを出力する。
それらは、一貫性の12～26%の絶対的な改善と、自然言語クエリのみを使用するベースラインよりも36～50%の精度の絶対的な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 11:32:22 GMT)
Coarse to Fine: Video Retrieval before Moment Localization [7.3] コサイン類似性アライメントのような後期融合手法では、クエリテキストとビデオの両方から情報をフル活用することはできない。
本稿では,機能アライメントと機能融合を組み合わせることで,VCMRの性能向上を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 07:54:36 GMT)
How to train RNNs on chaotic data? [7.3] リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)は、シーケンシャルおよび時系列データをモデリングするための広帯域機械学習ツールである。
トレーニング中の損失勾配は、トレーニング中に飽和または分散する傾向にあるため、トレーニングが難しいことが知られている。
ここでは、RNN学習中の損失勾配をRNN生成軌道のリャプノフスペクトルに関連付けることで、この問題を包括的に理論的に扱う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 09:07:42 GMT)
Model-Change Active Learning in Graph-Based Semi-Supervised Learning [7.2] モデル変更」能動学習は、追加ラベルを導入して分類器に生じる結果の変化を定量化する
後方分布のラプラス近似を用いて, 取得関数を効率的に近似できる凸損失関数の族を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 21:47:10 GMT)
Sound and Complete Neural Network Repair with Minimality and Locality
Guarantees [7.2] 本稿では,ReLUアクティベーション関数を用いたニューラルネットワークの修復手法を提案する。
我々の手法は関数空間の局所的な変化のみを適用しながら、バギーな振る舞いの除去を保証している。
修復されたネットワークはバギー入力の修正が保証され、パッチはバギー入力の発見が保証されます。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 19:40:40 GMT)
Transferring Semantic Knowledge Into Language Encoders [6.9] 意味的意味表現から言語エンコーダへ意味的知識を伝達する手法である意味型ミッドチューニングを導入する。
このアライメントは分類や三重項の損失によって暗黙的に学習できることを示す。
提案手法は, 推論, 理解, テキストの類似性, その他の意味的タスクにおいて, 予測性能の向上を示す言語エンコーダを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:11:12 GMT)
LAGr: Labeling Aligned Graphs for Improving Systematic Generalization in
Semantic Parsing [6.8] グラフとしてではなく,直接表現として表現することによって,より優れた体系的一般化を実現することができることを示す。
完全多層入力整列グラフに対して,ノードラベルとエッジラベルを予測して意味解析を生成できるラベル付きグラフアルゴリズム LAGr を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:37:04 GMT)
Talking Detection In Collaborative Learning Environments [6.8] 協調学習ビデオにおける発話行動の検出問題について検討する。
本手法では,光学フローベクトルの対数値の頭部検出と投影を用いて問題を低減している。
音声検出において,提案手法は単一活動系よりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:13:28 GMT)
DeepOrder: Deep Learning for Test Case Prioritization in Continuous
Integration Testing [6.8] この研究は、回帰機械学習に基づいて動作するディープラーニングベースのモデルであるDeepOrderを紹介している。
DeepOrderは、テスト実行の履歴記録に基づいて、以前のテストサイクルの任意の数からテストケースをランク付けする。
実験により, 深部ニューラルネットワークは, 単純な回帰モデルとして, 連続的な統合テストにおいて, テストケースの優先順位付けに効率的に利用できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:10:38 GMT)
Transformer over Pre-trained Transformer for Neural Text Segmentation
with Enhanced Topic Coherence [6.7] それは、事前訓練されたトランスフォーマーを用いたボトムレベル文エンコーダと、文埋め込みに基づく上位レベルのトランスフォーマーベースのセグメンテーションモデルである。
実験の結果、Transformer$2$は、一般的に使われているセマンティックコヒーレンス尺度によって、最先端のテキストセグメンテーションモデルを超えていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 05:26:39 GMT)
Non-contact Atrial Fibrillation Detection from Face Videos by Learning
Systolic Peaks [6.7] フェースビデオからの心房細動(AF)検出のための非接触的アプローチを提案する。
遠隔PSG計測に3次元畳み込みニューラルネットワークを用い,新たな損失関数を提案する。
収縮ピークの学習による非接触AF検出の性能向上を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:04:57 GMT)
DI-AA: An Interpretable White-box Attack for Fooling Deep Neural
Networks [6.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)に対するAE攻撃は、ブラックボックスAE攻撃よりも強力な破壊能力を持つ。
本稿では,解釈可能なWhite-box AE攻撃手法であるDI-AAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 12:15:58 GMT)
Order Constraints in Optimal Transport [6.7] 本稿では, 構造を組み込むために, 最適輸送の定式化に新しい順序制約を導入する。
最適輸送計画に構造を加えるための説明可能なアプローチを可能にする計算効率の低い境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 11:26:23 GMT)
Transformer for Polyp Detection [6.5] 検出トラックの深層学習ネットワークの評価を行った。
基底真理はマスクであるため、現在の検出法とセグメンテーション法の両方を試すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 11:58:57 GMT)
TDACNN: Target-domain-free Domain Adaptation Convolutional Neural
Network for Drift Compensation in Gas Sensors [6.5] 本稿では,ターゲットドメインレスドメイン適応畳み込みニューラルネットワーク(TDACNN)に基づくディープラーニングを提案する。
主な概念は、CNNがサンプルのドメイン固有の特徴を抽出するだけでなく、ソースドメインとターゲットドメインの両方の基礎となるドメイン不変の特徴も抽出することである。
異なる設定下でドリフトする2つのデータセットの実験は、いくつかの最先端手法と比較してTDACNNの優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:30:17 GMT)
Self-Supervised Domain Adaptation for Visual Navigation with Global Map
Consistency [6.4] 本稿では,視覚ナビゲーションエージェントの自己教師型適応手法を提案する。
提案課題は完全に自己監督的であり, 地味なポーズデータや明示的なノイズモデルからの監視は不要である。
実験の結果,提案課題はエージェントが新しいノイズの多い環境への移動を成功させるのに役立つことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 07:14:36 GMT)
Appearance Editing with Free-viewpoint Neural Rendering [6.3] 多視点画像からのシーンの同時合成と外観編集のためのフレームワークを提案する。
当社のアプローチでは、外観を明示的に切り離し、それとは独立して照明表現を学ぶ。
実際のシーンの外観を編集する結果を示し,提案手法が妥当な外観編集を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 19:14:05 GMT)
A CLIP-Enhanced Method for Video-Language Understanding [6.3] 下流のビデオテキストタスクに画像テキスト事前学習の知識を組み込むCLIP-法を提案する。
我々の手法はVALUEベンチマークのMeta-Aveスコアを2.4%$(57.58$から60.00$)上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 03:50:23 GMT)
The Irrationality of Neural Rationale Models [6.2] 反対に、哲学的視点と経験的証拠の両方で、有理モデルが、おそらく予想よりも合理的で解釈可能でないことを示唆している。
我々はこれらのモデルのより厳密で包括的な評価を求め、解釈可能性の望ましい特性が実際に達成されることを確実にする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:22:10 GMT)
Is Stance Detection Topic-Independent and Cross-topic Generalizable? --
A Reproduction Study [6.0] 横断的姿勢検出は、目に見えないトピックに対する姿勢(プロ、アンチ、中立)を自動的に検出するタスクである。
我々は、最先端の横断的姿勢検出作業を再現し、その結果を分析した。
我々は質問する: スタンス検出はトピックに依存しず、トピック間で一般化可能であるか?
異なるトピックにおけるパフォーマンスの調査や、トピック固有の語彙や文脈に対処することは、トピック間のスタンス検出のための将来の道である、と結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 20:03:36 GMT)
Designing Language Technologies for Social Good: The Road not Taken [6.0] 社会善のための音声・言語技術(LT4SG)の開発は、NLP、音声、AIコミュニティにおける研究の顕著なテーマとなっている。
エンドユーザの好みに合わせて、LT4SGを優先順位付けするための一連の方法論をグラフ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:12:05 GMT)
Beyond Classification: Directly Training Spiking Neural Networks for
Semantic Segmentation [5.8] ニューラルネットワークの低消費電力代替としてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)が登場している。
本稿では,ニューロンをスパイクしたセマンティックセグメンテーションネットワークの分類を超えて,SNNの応用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 21:53:03 GMT)
Which Samples Should be Learned First: Easy or Hard? [5.6] トレーニングサンプルの重み付けは 学習作業に不可欠です。
サンプルでは簡単なファーストモードを取るスキームもあるが、ハードファーストモードを取るスキームもある。
先行知識やデータ特性を含む要因は、学習タスクで最初に学習すべきサンプルを決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:58:56 GMT)
CLIP4Caption ++: Multi-CLIP for Video Caption [5.6] 本報告では, キャプションタスクにおけるVALUE Challenge 2021に対するソリューションについて述べる。
我々は,先進的なエンコーダ・デコーダモデルアーキテクチャであるX-Transformerをメインフレームワークとして採用している。
提案手法は, VATEX, YC2C, TVCデータセット上で86.5, 148.4, 64.5 CIDErのスコアを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 05:05:39 GMT)
SGoLAM: Simultaneous Goal Localization and Mapping for Multi-Object Goal
Navigation [5.4] マルチオブジェクトゴールナビゲーションのためのシンプルで効率的なアルゴリズムであるSGoLAMを提案する。
RGB-DカメラとGPS/センサーを装備したエージェントを前提として,現実的な3D環境下でターゲットオブジェクトの列に移動させることが目的である。
SGoLAMはCVPR 2021 MultiON(Multi-Object Goal Navigation)の2位にランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 06:15:14 GMT)
Retrieval-guided Counterfactual Generation for QA [5.4] 質問応答のための偽物作成の課題に焦点をあてる。
本研究では,逆実効評価とトレーニングデータを作成するRetrieve-Generate-Filter手法を開発した。
RGFデータは局所摂動に対するモデルの堅牢性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:56:37 GMT)
Task-Driven Deep Image Enhancement Network for Autonomous Driving in Bad
Weather [5.4] 悪天候では、視覚的知覚はいくつかの劣化効果によって大きく影響を受ける。
画像の高品質な復元と高精度な知覚の両方に適した高レベルタスクモデルを導くための新しいタスク駆動型トレーニング戦略を導入する。
実験の結果, 提案手法は車線および2次元物体検出の性能を向上し, 主に悪天候下での深度推定が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 08:03:33 GMT)
The Neglected Sibling: Isotropic Gaussian Posterior for VAE [5.4] 異方性ガウス後部(IGP)を用いた変分オートエンコーダ(VAE)の簡易な修正を提案する。
このモデルは、表現空間における不活性次元に関連するVAEの準最適挙動を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:12:52 GMT)
Near optimal sample complexity for matrix and tensor normal models via
geodesic convexity [5.2] いくつかの自然測度において、最大極大推定器(MLE)によって達成された誤差に対する漸近的境界を示す。
サンプルの複雑性境界と同じ条件下では、フリップフロップアルゴリズム(英語版)として知られるMLEを反復的に計算する手法が高い確率で線形に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:47:00 GMT)
On the Sample Complexity of Decentralized Linear Quadratic Regulator
with Partially Nested Information Structure [4.9] 部分ネスト情報構造を持つ分散状態フィードバック線形二次制御における制御ポリシー設計の問題点について検討する。
最小二乗推定を用いて,有限長の単一系軌道から未知の系モデルを推定する。
制御ポリシと最適分散制御ポリシのサブ最適性ギャップは,システムモデルの推定誤差と線形にスケールすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 01:48:07 GMT)
CT-SGAN: Computed Tomography Synthesis GAN [4.8] 胸部CTスキャンの小さなデータセットを用いて,大規模な3次元合成CTスキャンボリュームを生成するCT-SGANモデルを提案する。
その結果,CT-SGANは大量の合成データに基づいて結節を事前訓練することにより,肺検出精度を著しく向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 22:20:40 GMT)
DeepSSM: A Blueprint for Image-to-Shape Deep Learning Models [4.6] 統計的形状モデリング(SSM)は、医学画像から生成される形状の個体群における解剖学的変異を特徴付ける。
DeepSSMは、ディープラーニングベースのイメージ・トゥ・シェイプモデルのための青写真を提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 04:52:37 GMT)
Universally Rank Consistent Ordinal Regression in Neural Networks [4.5] 最近の手法では、順序回帰を一連の拡張二分分類サブタスクに変換する方法が採用されている。
ここでは、サブタスク確率がマルコフ連鎖を形成することを示す。
我々は、ニューラルネットワークアーキテクチャを簡単に修正してこの事実を活用する方法を示し、それによって予測を普遍的に一貫したランクに制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:44:08 GMT)
An Empirical Investigation of Multi-bridge Multilingual NMT models [4.4] マルチブリッジ多言語NMTモデル(MB-M2M)について検討する。
非英語対と英語中心の言語対で訓練されたモデル。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 12:14:22 GMT)
Semi-empirical Quantum Optics for Mid-Infrared Molecular Nanophotonics [4.4] 我々は、中赤外フェムト秒レーザーパルス駆動系における光-マター相互作用を記述するための半経験的量子光学法を開発した。
弱い結合状態において,分子振動レベルの自然な不調和性を共振器近傍の共振器に伝達する可能性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:02:19 GMT)
Rethinking Point Cloud Filtering: A Non-Local Position Based Approach [4.3] 本稿では,ポイントクラウドフィルタリングのための新しい位置ベースアプローチを提案する。
通常の手法とは異なり,本手法では通常の情報を必要としない。
大規模な実験により本手法の有効性が検証され, 一般に位置ベース法よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 11:03:25 GMT)
Lower Bound on Irreversibility in Thermal Relaxation of Open Quantum
Systems [4.1] エントロピー生成による不可逆性の度合いを定量化することにより, 熱緩和の不可逆性は, 単位進化状態と最終状態との相対的エントロピーによって下界であることが証明された。
我々の発見は熱力学の第二法則を洗練させ、熱緩和過程の普遍的な特徴を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:11:51 GMT)
Effective Certification of Monotone Deep Equilibrium Models [4.1] 本稿では,2つの鍵となるアイデアに基づいて,スケーラブルで高精度なMonDEQ検証手法を提案する。
難解な$ell_infty$摂動に対する検証器の評価は, 最先端の性能よりも高速であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 19:08:27 GMT)
Recommending POIs for Tourists by User Behavior Modeling and
Pseudo-Rating [3.8] 観光客の多くは一度に数カ所の観光地を訪れており、これらのほとんどは新規観光客からのチェックインデータを持っていない。
従来のシステムでは、利用者の嗜好と人気、評判、カテゴリーに基づく類似性に基づいて観光スポットをランク付けしている。
観光客にPOIを推奨するメカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 01:41:04 GMT)
0-$\pi$ qubit in one Josephson junction [3.8] ハードウェアレベルでの保護は、デバイスの複雑さを増大させることなくアプローチ可能であることを示す。
これによりパリティ保護された0-pi$超伝導量子ビットが実装され、1つの非常に透明な超伝導体-半導体接合のみが実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:37:46 GMT)
The Backbone Method for Ultra-High Dimensional Sparse Machine Learning [3.8] 超高次元問題にスケールできるスパースかつ解釈可能な機械学習手法を実現する汎用フレームワークであるBackbone法を提案する。
私たちは、分で107ドル、時間で108ドル、分で105ドルという決定ツリーの問題でスパースレグレッションの問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 22:54:09 GMT)
Irrational Non-Abelian Statistics for Non-Hermitian Generalization of
Majorana Zero Modes [3.6] マヨラナゼロモードを非エルミート的(NH)位相系に一般化する。
2つのNHマヨラナゼロモードに対する不合理な非アベリア統計を数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 03:54:08 GMT)
Provably Efficient Multi-Agent Reinforcement Learning with Fully
Decentralized Communication [3.5] 分散探索は強化学習におけるサンプリングの複雑さを低減する。
各エージェントが分散メッセージパスプロトコルを使用すると,グループ性能が大幅に向上することを示す。
グループ学習手法により多くのエージェントと情報共有を組み込むことで、最適ポリシーへの収束が加速することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:27:27 GMT)
Possibilistic Fuzzy Local Information C-Means with Automated Feature
Selection for Seafloor Segmentation [3.3] The Possibilistic Fuzzy Local Information C-Means (PFLICM) method is presented to segment side-look synthetic aperture sonar (SAS) images into different region of the sea-floor。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:00:12 GMT)
A Theory of Quantum Subspace Diagonalization [3.2] 量子部分空間対角化アルゴリズムは、大きなエルミート行列の最小固有値を正確に計算できることを示す。
我々は,理論の有効性を実証する数値実験を行い,トラルニケートレベルの選択のための実践的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:09:07 GMT)
LaoPLM: Pre-trained Language Models for Lao [3.2] 事前訓練された言語モデル(PLM)は、コンテキストにおける異なるレベルの概念をキャプチャし、普遍的な言語表現を生成する。
PTMは、ほとんどのNLPアプリケーションで広く使われているが、Lao NLP研究ではあまり使われていない。
ラオス語の資源管理状況を軽減するために,テキスト分類データセットを構築した。
本稿では,ラオスにおけるトランスフォーマーベースのPTMを,BERT-small,BERT-base,ELECTRA-small,ELECTRA-baseの4つのバージョンで提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 09:01:34 GMT)
Learning Temporal 3D Human Pose Estimation with Pseudo-Labels [3.1] 自己監督型3次元ポーズ推定のための簡易かつ効果的なアプローチを提案する。
我々は、マルチビューカメラシステムの2Dボディポーズ推定を三角測量に頼っている。
提案手法はHuman3.6MとMPI-INF-3DHPベンチマークにおける最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:40:45 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Neural Network for Cloud-supported In-Vehicle
Cyberattack Detection [3.1] クラウドをサポートするサイバー物理システム環境では、量子コンピュータで機械学習アプリケーションを実行することはしばしば困難である。
本研究では,ハイブリッド量子古典的NNを用いて,94%の攻撃検出精度を達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:40:33 GMT)
LFPT5: A Unified Framework for Lifelong Few-shot Language Learning Based
on Prompt Tuning of T5 [3.0] 本稿では,T5の即時チューニングに基づくLFLL(Lifelong Few-shot Language Learning)の統一フレームワークを提案する。
LFPT5と呼ばれる我々のフレームワークはPTの強力な数発学習能力を最大限に活用し、タスクソルバとデータジェネレータとしてモデルを同時に訓練する。
広範な実験により、LFPT5は様々な種類のタスクに適用でき、異なるLFLL設定で従来のメソッドよりも大幅に優れていたことが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 12:06:29 GMT)
Understanding Model Robustness to User-generated Noisy Texts [3.0] NLPでは、スペルエラーなどの自然発生ノイズによってモデル性能が劣化することが多い。
本稿では,文法的誤り訂正コーパスから統計的に誤りをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:54:52 GMT)
LT4REC:A Lottery Ticket Hypothesis Based Multi-task Practice for Video
Recommendation System [2.7] クリックスルーレート予測(CTR)とクリック後変換レート予測(CVR)は、すべての産業ランキングシステムにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,マルチタスク学習における宝くじをベースとしたスパース学習の導入により,CVRを新たな手法でモデル化する。
Tencentビデオのレコメンデーションシステムのトラフィックログから収集されたデータセットの実験は、CVRモデルのスパース共有が競合する手法を大幅に上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:24:40 GMT)
Augmenting Imitation Experience via Equivariant Representations [2.7] 近辺の視点埋め込みと行動の補間に基づく視覚ナビゲーションのためのデータ拡張には、別の実用的な代替方法があることが示される。
本手法は,2次元および3次元の視覚ナビゲーション問題の幾何学的形状を利用し,同変埋め込みの関数であるポリシーに依存している。
シミュレーションの結果、この方法でトレーニングしたポリシーは、クロストラックエラーを低減し、標準拡張法でトレーニングしたポリシーに比べて介入を少なくすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:56:08 GMT)
Beating the classical phase precision limit using a quantum neuromorphic
platform [2.5] 位相測定は、古典的および量子的状態の両方において、科学の多くの分野において重要なタスクである。
ここでは、位相測定のための処理装置として、ランダムに結合された2レベルシステムの集合からなる量子ネットワークの使用を理論的にモデル化する。
我々は、標準量子極限、ハイゼンベルク極限などに続く位相精度スケーリングを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:29:02 GMT)
Modeling dynamic target deformation in camera calibration [2.4] ターゲットの移動は、目標の小さな一時的な変形につながり、キャリブレーション結果に重大な誤差をもたらす可能性があることを示す。
本稿では,カメラキャリブレーションにおける動的対象変形を明示的にモデル化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 12:56:15 GMT)
More Efficient Sampling for Tensor Decomposition [2.3] CPおよびテンソルリング分解のためのサンプリングベースALS法を提案する。
本稿では, 特徴抽出実験において, 詳細な理論的解析と手法の適用について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:00:31 GMT)
Hindsight Network Credit Assignment: Efficient Credit Assignment in
Networks of Discrete Stochastic Units [2.3] 本稿では,個別単位のネットワークを対象とした新しい学習アルゴリズムであるHNCAを提案する。
HNCAは、ネットワーク内の直近の子供に影響を与える程度に基づいて、各ユニットにクレジットを割り当てる。
我々は,HNCAを拡張して,その関数がエージェントに知られている単位のネットワークの出力のより一般的な関数を最適化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 20:18:38 GMT)
On Adversarial Vulnerability of PHM algorithms: An Initial Study [2.3] 時系列センサ計測データに関連するいくつかの特徴を考慮し,PHMアルゴリズムの攻撃戦略を検討する。
実世界の2つのPHMアプリケーションを用いて、攻撃戦略を検証するとともに、PHMアルゴリズムが実際に敵攻撃に対して脆弱であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:35:41 GMT)
4D flight trajectory prediction using a hybrid Deep Learning prediction
method based on ADS-B technology: a case study of Hartsfield-Jackson Atlanta
International Airport(ATL) [2.2] 本稿では,ハーツフィールド・ジャクソン・アトランタ国際空港(ATL)の予測モデルの不確実性を考慮した空間的・時間的特徴を抽出するハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。
その結果,提案モデルは他のモデル(3D CNN, CNN-GRU)と比較して誤差が低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 23:48:44 GMT)
VABO: Violation-Aware Bayesian Optimization for Closed-Loop Control
Performance Optimization with Unmodeled Constraints [2.2] 非モデル化力学を用いた閉ループ制御システムの性能最適化問題について検討する。
本稿では,制約対応ソリューションを同時に学習しながら,閉ループ性能を最適化する違反対応BOアルゴリズム(VABO)を提案する。
産業用蒸気圧縮システムのエネルギー最小化のためのVABO法の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:51:03 GMT)
The AI Triplet: Computational, Conceptual, and Mathematical
Representations in AI Education [2.1] 近年の化学教育に影響を与えた「化学三重奏曲」に類似した「AI三重奏曲」を提案する。
化学三重項が化学教育に与える影響と同様に、AI三重項を考えることがAI教育における障害の特定にどのように役立つかの最初の例を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:19:30 GMT)
Multi-task problems are not multi-objective [2.0] 多目的最適化(MOO)は、与えられた目的のセットに対して最適な設定セットを見つけることを目的としている。
マルチタスク学習(MTL)問題とMOO問題の特徴が似ていないことを示す。
その結果、単一のモデルがすべての目的を独立モデルで最適化するだけでなく、MOOを適用不可能にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 12:08:46 GMT)
Federated learning and next generation wireless communications: A survey
on bidirectional relationship [2.0] フェデレートラーニング(FL)と呼ばれる分散機械学習パラダイムが最近提案されている。
FLでは、各エッジデバイスは、独自のトレーニングデータを使用して、ローカルモデルをトレーニングする。
一方、FLには無線通信が不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:15:38 GMT)
Predictive models of RNA degradation through dual crowdsourcing [2.0] クラウドソーシングされた機械学習コンペ("Stanford OpenVaccine")についてKaggleで説明する。
勝者モデルは、以前の最先端のDegScoreモデルよりも50%良いテストセットエラーを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:50:37 GMT)
Design of a Quantum-Repeater using Quantum-Circuits and benchmarking its
performance on an IBM Quantum-Computer [1.9] 量子リピータの回路レベル実装について報告し、このプロトコルをIBMのクラウド量子コンピュータであるIBMQ上でベンチマークする。
実験の結果, 完全オンチップ量子リピータにおける共有ベルペアの忠実度は26%で, 収率49%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 21:43:23 GMT)
Residual2Vec: Debiasing graph embedding with random graphs [1.9] 本稿では,グラフの様々な構造バイアスをランダムグラフを用いてデバイアスするグラフ埋め込み法であるRess2vecを提案する。
この偏りがリンク予測やクラスタリング性能を改善するだけでなく、グラフ埋め込みにおける健全な構造特性を明示的にモデル化できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:24:11 GMT)
IB-GAN: A Unified Approach for Multivariate Time Series Classification
under Class Imbalance [1.9] GAN(Generative Adversarial Networks)による非パラメトリックデータ拡張は、有望なソリューションを提供する。
本稿では,データ拡張と分類を1段階のプロセスで結合する新しい手法であるImputation Balanced GAN(IB-GAN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:31:16 GMT)
A Hybrid Spatial-temporal Deep Learning Architecture for Lane Detection [1.7] 本研究では,ハイブリッド型空間時空間シーケンス対1深層学習アーキテクチャを提案する。
提案モデルでは、挑戦的な運転シーンを効果的に処理し、最先端の手法よりも大きなマージンで性能を向上することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 02:10:56 GMT)
A Semi-Supervised Approach for Abnormal Event Prediction on Large
Operational Network Time-Series Data [1.5] 本稿では,ネットワーク時系列と時間点間の依存関係を効率的にキャプチャする半教師付き手法を提案する。
本手法は, 正規および異常サンプルに対する分離可能な埋め込み空間を明示的に学習するために, ラベル付き限られたデータを使用することができる。
実験により,我々の手法は大規模実世界のネットワークログ上でのイベント検出において,最先端の手法よりも著しく優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:33:57 GMT)
Automatic Modeling of Social Concepts Evoked by Art Images as Multimodal
Frames [1.5] 非物理的オブジェクトを参照する社会的概念は、視覚データの内容を記述、インデックス化、クエリするための強力なツールである。
本稿では,社会概念をマルチモーダル・フレームとして表現するためのソフトウェア手法を提案する。
本手法は,視覚芸術作品から興味ある概念をタグ付けしたマルチモーダル特徴の抽出,解析,統合に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:50:22 GMT)
Divide-and-Conquer Monte Carlo Fusion [1.4] 融合のアプローチは、いくつかのサブポインターを1つの分布に結合する。
本稿では、既存の核融合のアプローチを支える理論を一般化し、その結果の方法論をシーケンシャルなモンテカルロパラダイムに組み込む。
これは競争力のあるフュージョンアプローチにつながります。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 11:17:07 GMT)
Efficient Estimation in NPIV Models: A Comparison of Various Neural
Networks-Based Estimators [1.4] 半非パラメトリックインスツルメンタル変数(NPIV)モデルにおけるニューラルネットワーク(ANN)の計算性能について検討する。
我々は予測の効率的な推定に焦点をあて、未知の関数を近似するためにANNを使用する。
複雑な設計における有限サンプル性能を比較する大規模なモンテカルロ実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:07:40 GMT)
Efficient single-emitter plasmonic patch antenna fabrication by novel
deterministic in situ optical lithography using spatially modulated light [1.1] 単一エミッタープラズモンパッチアンテナは、高度に加速され、指向する単一光子放射を示す。
本稿では,CdSe/CdS量子ドットを決定的に配置したプラズモンアンテナの放射統計を解析する。
アンテナはエミッタ吸収断面積が1000倍に増加することを実証し,高揚水下では非線形に励起されたエミッタ放射を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 00:14:51 GMT)
Automatic Generation of Grover Quantum Oracles for Arbitrary Data
Structures [1.1] グロバーのアルゴリズムは、非構造化データベースの効率的な探索に利用できる。
ブラックボックスとしてしばしばマスクされる量子オラクルは、グローバーのアルゴリズムにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,非構造化データベースをオーラクルに自動的に符号化し,Groverのアルゴリズムで効率的に検索できるフレキシブルな手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:14:04 GMT)
Evaluation on Genetic Algorithms as an optimizer of Variational Quantum
Eigensolver(VQE) method [1.1] 量子コンピュータ上の変分量子固有解法(VQE)は、量子コンピュータと古典コンピュータの両方を用いた固有状態と固有値の解法としてよく知られたハイブリッドアルゴリズムである。
この方法では、現実的な時間では解決できないような、高分子や複雑な最適化問題を含む量子化学シミュレーションを解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:10:16 GMT)
Defective Majorana zero modes in non-Hermitian Kitaev chain [1.0] トポロジカル安定性は、トポロジカル材料にとって重要な性質である。
非エルミート効果はこの状況を変える可能性がある。
新たな非エルミート効果は、MZMやトポロジカル物理学に新たな洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 03:32:13 GMT)
Video-based cattle identification and action recognition [0.9] 家畜の行動を自動的に分析し,牛の福祉をモニタリングする作業プロトタイプを実演する。
深層学習モデルは農場で取得したビデオで開発、テストされ、牛の識別には81.2%の精度が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 00:55:56 GMT)
Deep Knowledge Tracing with Learning Curves [0.9] 本稿では,進化的知識追跡(CAKT)モデルを提案する。
このモデルは、3次元畳み込みニューラルネットワークを用いて、次の質問で同じ知識の概念を適用した学生の最近の経験を明示的に学習する。
CAKTは,既存のモデルと比較して,生徒の反応を予測する上で,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:45:52 GMT)
Offline Reinforcement Learning with Soft Behavior Regularization [0.9] 本研究では,オフライン設定で使用可能な新しいポリシー学習目標を導出する。
以前のアプローチで使用されていた状態非依存の正規化とは異なり、このテキストソフト正規化はポリシー逸脱のより自由な自由を可能にする。
実験結果から,SBACは連続的な制御ロコモーションと操作タスクのセットにおいて,最先端技術に適合または優れることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:29:44 GMT)
Multi-center, multi-vendor automated segmentation of left ventricular
anatomy in contrast-enhanced MRI [0.7] 本研究では,LGE-MRIにおけるマルチセンターとマルチベンダのLVセグメンテーションを初めて検討する。
トレーニングサンプルのイメージ変動を人工的に増強するデータ拡張、センター間でのLGE-MRI画像の分布調整のための画像調和、既存の単一中心モデルを調整するための移行学習、新しい臨床現場からの未確認画像への変換。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 13:44:59 GMT)
High-resolution signal recovery via generalized sampling and functional
principal component analysis [0.6] 本稿では,その間接的測定から未知関数の高分解能近似を復元する計算フレームワークを提案する。
特に、関心の関数をランダム場の実現としてモデル化するデータ駆動アプローチにより、信号の分解能を高める。
機能的主成分の疎表現を活用することにより,トレーニングセットのサイズを小さくすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:54:33 GMT)
Solving Large Break Minimization Problems in a Mirrored Double
Round-robin Tournament Using Quantum Annealing [0.5] 量子異方体は, 実用的な最適化問題の解法として利用できることを示す。
量子異方体の性能を、最も洗練された数学的最適化解法の一つと比較する。
結果: 20チームで問題が発生した場合、QAは0.05秒で正確なソリューションを決定できた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 09:08:09 GMT)
Machine learner optimization of optical nanofiber-based dipole traps for
cold $^{87}$Rb atoms [0.4] コールドアルカリ原子用2色光ナノファイバー系双極子トラップにおいて、トラップ効率はエバネッセント場における光の波長と強度に依存する。
ループ内ニューラルネットワークマシンを学習し,87ドルRbの原子を補償されていない2色エバネッセンスフィールド双極子トラップにトラップする。
ダイポールトリップされた原子の数が$sim$50%増加し、平均温度が150$mu$Kから140$mu$Kに低下し、ピーク光深度が70%上昇するのを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 05:39:50 GMT)
Semi-automated checking for regulatory compliance in e-Health [0.4] この作業では、ビジネスプロセスの半自動化された規制コンプライアンスにおける方法論チェックを提示します。
我々は、特にe-Health Hospital Service、the Hospital at Home (HaH) serviceを分析している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 20:58:02 GMT)
BI-RADS BERT & Using Section Tokenization to Understand Radiology
Reports [0.2] ドメイン固有の文脈単語の埋め込みは、医学におけるそのような自然言語処理タスクにおいて印象的な精度を達成することが示されている。
BERTモデルは、胸部X線検査で事前訓練され、部分トークン化と組み合わせて、全野抽出の95.9%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:25:49 GMT)
Analysis of the first Genetic Engineering Attribution Challenge [0.1] 第1回遺伝子工学属性チャレンジの結果を報告する。
トップスコーリングチームは、エンジニアシーケンスの真のラボ・オブ・オリジンを特定することで、従来のモデルよりも劇的にパフォーマンスを向上しました。
あるチームは、非常に高速なニューラルネットワークのないアプローチで非常に高い精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 23:21:06 GMT)
WMDecompose: A Framework for Leveraging the Interpretable Properties of
Word Mover's Distance in Sociocultural Analysis [0.0] 妥当性と解釈可能性のバランスをとる一般的なモデルは、Word Mover's Distance (WMD)である。
WMDecomposeは、文書レベル距離を構成語レベル距離に分解し、その後、単語をクラスタ化してテーマ要素を誘導するモデルおよびPythonライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 13:04:38 GMT)
VLBInet: Radio Interferometry Data Classification for EHT with Neural
Networks [0.0] 本稿では,ニューラルネットワークを用いた電波干渉計測データに対して,複雑な可視性と閉包量を解析するためのデータ駆動手法を提案する。
模擬干渉計測データを用いて、我々のニューラルネットワークは、降着状態を高磁束(MAD)または低磁束(SANE)として推測できることを示す。
我々のニューラルネットワークは、毎日0.52, 0.4, 0.43, 0.76のスコアを予測し、平均スコア0.53は、MADまたはSANE状態に傾くデータの顕著な兆候を示しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 07:19:26 GMT)
Universal Bound on Energy Cost of Bit Reset in Finite Time [0.0] 我々は、ビットリセットのエネルギーコストがプロトコルの時間とともにどのようにスケールするかを検討する。
我々は、プロトコルに要する時間とビットリセットエラーの関数として、作業ペナルティの閉形式下限を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 02:21:44 GMT)
The Geometry of Memoryless Stochastic Policy Optimization in
Infinite-Horizon POMDPs [0.0] 我々は、無限水平部分観測可能な決定プロセスにおいて、最高のメモリレスポリシーを見つけるという問題を考察する。
本研究では, 減算された状態-作用周波数と予測累積報酬が政策の関数であり, その度合いは部分観測可能性の度合いによって決定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:42:09 GMT)
SpecSinGAN: Sound Effect Variation Synthesis Using Single-Image GANs [0.0] 単一画像生成敵ネットワークは、単一のトレーニング例の内部分布から学習し、そのバリエーションを生成する。
SpecSinGANはワンショットのサウンド効果を1つ受け取り、まるで同じレコーディングセッションと異なるテイクであるかのように、その新しいバリエーションを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 12:25:52 GMT)
Sparse Implicit Processes for Approximate Inference [0.0] インプリシットプロセス(IP)は、ベイズニューラルネットワーク、ニューラルネットワーク、ニューラルネットワーク、データジェネレータなどのモデルを記述するフレキシブルなプリエントである。
本稿では,先行IPと近似後IPのパラメータを同時に調整する手法を提案する。
その結果,従来のIPパラメータをデータに調整し,ガウス的でない正確な予測分布を提供する,IPを近似推論するためのスケーラブルな手法が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:00:04 GMT)
Sign and Relevance learning [0.0] 本稿では,局所学習とグローバル変調を組み合わせたネットワークを提案し,ネットワーク全体の可塑性変化量をニューロ変調が制御する。
神経変調は、エラー信号のボトムアップサインが長期増強と長期抑うつを決定している間に、修正エラーまたは関連信号として理解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 11:57:57 GMT)
Robust entanglement by continuous dynamical decoupling of the J-coupling
interaction [0.0] 静磁場勾配におけるイオンの固有J-カップリングを用いたレーザーフリーエンタングゲートを,$sigma_zotimes sigma_z$で提案する。
ゲートはマイクロ波場の一般的な振幅雑音にほとんど敏感であり、クビット周波数の変動にもかかわらず高い忠実性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:42:36 GMT)
Resilience of the topological phases to frustration [0.0] フラストレーションのある境界条件を持つ1次元反強磁性スピンモデルは特異な挙動を示す。
フラストレーション境界条件がトポロジカルオーダーをサポートする複数のモデルに与える影響を解析する。
解析されたトポロジカル秩序相はいずれも、この変化によって変化しない。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:33:27 GMT)
Relational evolution with oscillating clocks [0.0] 単項進化は単調クロック変数を必要としない。
クロックと進化系は共通の保存エネルギーを持つため、クロックは系状態の異なるエネルギー固有状態に対して異なるサイクルにある。
時計周期がシステム周期よりもはるかに小さいため、コヒーレンスはほぼ長時間にわたって維持される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 20:26:40 GMT)
Realization of 0 - $\pi$ states in SFIS Josephson junctions. The role of
spin-orbit interaction and lattice impurities [0.0] 強磁性バリアを持つジョセフソン素子は広く研究されている。
強磁性層が絶縁されているときはほとんど知られていない。
超伝導体-強磁性体-超伝導接合の輸送特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:12:18 GMT)
Quantum-enhanced interferometry by entanglement-assisted rejection of
environmental noise [0.0] 本研究では, 絡み合ったプローブを用いることで, パラメータ推定精度が向上することを示す。
この研究は、実用的な測定タスクに非常に多モードの光の絡み合った状態を使用するための理論的基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 12:56:19 GMT)
Quantum state preparation, tomography, and entanglement of mechanical
oscillators [0.0] 超伝導量子ビットを用いて、一対のナノメカニカル共振器の量子状態を制御し、読み取る。
この結果は、量子音響プロセッサのフィードバックに基づく運用に向けての具体的なステップを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:28:25 GMT)
Quantum Variational Optimization of Ramsey Interferometry and Atomic
Clocks [0.0] ラムゼー干渉計の量子変分最適化に$N$の絡み合った原子のアンサンブルと原子時計への応用について論じる。
量子回路のエンタングリングと復号化のための変分近似において、最適入力状態と一般化された測定値を同定する。
注目すべきは、低深度量子回路でさえ、最適ラムゼー干渉計と原子時計の基本量子限界に近づいた優れた結果をもたらすことである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:38:24 GMT)
Quantum Optimal Control of Nuclear Spin Qudecimals in $^{87}\text{Sr}$ [0.0] 我々は、textsuperscript87Srで$I=9/2$核スピンの状態にユニタリマップを実装する能力について検討した。
本研究では、量子速度制限、最適パラメータ、任意の状態準備とフルSUマップの忠実度を数値的に研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 05:18:19 GMT)
Quantum Krylov subspace algorithms for ground and excited state energy
estimation [0.0] 量子クリロフ部分空間対角化(QKSD)アルゴリズムは、従来の量子位相推定アルゴリズムに代わる低コストな代替手段を提供する。
我々は、凝縮物質物理学と量子化学に関連するハミルトンの幅広いクラスが、アダマールテストの使用を避けるために活用できる対称性を含むことを示した。
我々は量子クリロフ部分空間アルゴリズムの統一理論を開発し、基底および励起状態エネルギー推定問題に対する3つの新しい量子古典的アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:15:38 GMT)
Quantum Back Flow Across a Black Hole Horizon in a Toy Model Approach [0.0] 量子バックフロー(Quantum Back Flow、QBF)は、純粋に量子的な現象である。
我々は、シュワルツシルト・ブラックホールの事象地平線を横切る量子粒子のQBFを研究する。
この現象の深い意味が推測されている。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:42:56 GMT)
Privacy Impact Assessment: Comparing methodologies with a focus on
practicality [0.0] 異なるデータ保護影響評価フレームワークを比較します。
この比較の結果、弱点と強みが示されるが、テスト対象のフレームワークがすべての望ましいプロパティを満たすことはないことも明らかに示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 13:52:29 GMT)
Predicting Solar Flares with Remote Sensing and Machine Learning [0.0] 重要なシステムの破壊は、食糧不足と緊急対応のできないことに繋がる。
ここでは、太陽を継続的に観測する太陽軌道上の衛星を用いて、この差し迫った問題の解決策を提案する。
システムのアプローチにより、災害のリスクを軽減できる十分な安全対策を実施できる。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:28:28 GMT)
Physical mechanisms underpinning the vacuum permittivity [0.0] 空間の空しさに関する議論は、科学の先史時代にさかのぼり、アリストテレス・エンフォロル・ヴァチュイ(Aristotelian emphhorror vacui)によって叙述される。
ここで,真空揺らぎが誘電率$varepsilon_0$と透水率$mu_0$の値をどう固定するかを議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 08:40:21 GMT)
Optimal Load Scheduling Using Genetic Algorithm to Improve the Load
Profile [0.0] 遺伝的アルゴリズム(GA)はリアルタイム価格信号(RTP)を介して負荷をスケジュールするために使用される
総利用エネルギーコストとピークから平均比を削減し,負荷分布を改善することで,住宅用家電のスケジューリングに最適なソリューションがGAにあると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 04:47:17 GMT)
Operator and Graph Theoretic Techniques for Distinguishing Quantum
States via One-Way LOCC [0.0] 量子情報理論の最近の研究から、いくつかの主要な結果と応用をまとめる。
本稿では,量子通信における量子状態の集合の識別可能性について検討する。
単一量子ビット送信機の場合の微分可能性に関するグラフ理論による新しい記述を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:26:40 GMT)
Multi-parameter quantum metrology with discrete-time quantum walks [0.0] 我々は、量子ウォーカーを、その自由度で符号化された未知のパラメータのプローブとして使用する。
本研究はディラックモデルにおける電荷と質量の同時推定を含むケーススタディに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 19:46:00 GMT)
Multi-objective Clustering: A Data-driven Analysis of MOCLE, MOCK and
$\Delta$-MOCK [0.0] 我々はMOCK,$Delta$-MOCK,およびMOCLEのデータ駆動分析を行う。
これらは、crispクラスタリングに多目的最適化を使用する3つの近縁なアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 16:42:53 GMT)
MIMICause : Defining, identifying and predicting types of causal
relationships between biomedical concepts from clinical notes [0.0] 本研究は, ガイドラインの策定, 注釈付きコーパスの開発, 臨床ノートにおけるバイオメディカル概念間の因果関係のタイプと方向を特定するためのベースラインスコアの提供を目的とする。
2018 n2c2共有タスクデータセットからサンプリングされた、合計2714の特定されていないサンプルを注釈付けし、4つの異なる言語モデルベースのアーキテクチャをトレーニングします。
臨床用テキストにおける注釈書間の高い合意は,本ガイドラインの質を示す一方で,提案されたベースラインF1は,臨床用テキストにおける物語の理解に向けた今後の研究の方向性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 00:15:36 GMT)
Learning Mean-Field Equations from Particle Data Using WSINDy [0.0] 我々は相互作用粒子系(IPS)のための弱い形状スパース同定法を開発した。
非線形力学アルゴリズム(WSINDy)の弱形式スパース同定と相まって、IPSの平均場理論の概念を用いる。
我々の例としては、均質化理論からの正準問題、魅力的な反動スウォームの力学、および化学運動に対するパラボリック・楕円型ケラー・セゲルモデルのIPS記述がある。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 22:40:01 GMT)
Large scale multi-node simulations of $\mathbb{Z}_2$ gauge theory
quantum circuits using Google Cloud Platform [0.0] Google Cloud Platformを用いたqsimのマルチノード実装による大規模シミュレーション研究を提案する。
最大36キュービットまでのシステムサイズで$mathbbZ$量子場理論をシミュレートするための高性能クラウドコンピューティングの利用を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:56:26 GMT)
Interpretable transformed ANOVA approximation on the example of the
prevention of forest fires [0.0] 本稿では、関数空間の$mathrmL$空間における完全正則系を設計するために変換の考え方を適用する。
本手法では, 説明可能なANOVA近似を適用し, UCI法でZスコア変換データを使用することができる。
機械学習レポジトリから設定したよく知られた森林火災データに対して,この手順の適用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 13:39:05 GMT)
Identifying Introductions in Podcast Episodes from Automatically
Generated Transcripts [0.0] 400以上のポッドキャストエピソードの完全な書き起こしのデータセットを新たに構築する。
これらの紹介には、エピソードのトピック、ホスト、ゲストに関する情報が含まれている。
我々は、事前訓練されたBERTと異なる拡張戦略に基づいて、3つのTransformerモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 00:34:51 GMT)
High-Dimensional Entanglement of Photonic Angular Qudits [0.0] 本稿では,高次元光子状態(いわゆるクイディット)を生成する方法を提案する。
ツイン光子の経路に配置された$N$角スリットを含む回折マスクは、OAMに絡み合った光子の代替経路によって、次元$N2$のキューディット空間を定義する。
我々は、純状態に有効な解析式を用いて、経路交絡光子の高次元絡み合いをコンカレンスにより定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 07:14:03 GMT)
Gauge effects in bound-bound Rydberg-transition matrix elements [0.0] ルビジウムの放射状EDTMを電気双極子許容遷移における長さ,速度,加速度計を用いて計算する。
波動関数はMarinescu et al., Phys. A bf49, 982 (1994) のモデルポテンシャルに基づいて計算される。
低値の遷移によく用いられる長尺ゲージEDTMは、基本的に正確な速度ゲージEDTMを10～3ドルの相対量で逸脱する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 13:46:42 GMT)
Fermi's golden rule for heating in strongly driven Floquet systems [0.0] 分離量子多体系の高周波数・大振幅で周期的に駆動される熱力学について検討した。
以上の結果から,Floquet Hamiltonianは温度が徐々に上昇し,熱状態が保たれていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 00:10:32 GMT)
Ethics lines and Machine learning: a design and simulation of an
Association Rules Algorithm for exploiting the data [0.0] 本研究の目的は,倫理線から生成・収集したデータから生成されたデータを利用するプロセスを提案することである。
私はAprioriアルゴリズムのシミュレーションアプリケーションを提供し、その可能性、強み、限界を見つけるために合成データを供給します。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:01:24 GMT)
Entanglement spreading after local and extended excitations in a
free-fermion chain [0.0] 本研究では,局所励起あるいは拡張励起によって生じる絡み合いの時間進化を,自由フェルミオン鎖の基底状態上で研究する。
拡張された連続穴の場合、余剰エントロピーは大きさと対数的にスケールするのに対し、この増加はホール間の有限分離に対して線形である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 13:02:17 GMT)
Effects of defects in the XY chain with frustrated boundary conditions [0.0] フラストレーションのある境界条件により、新しいタイプのバルク局所秩序が生じる。
ゼロ外部場における量子XY鎖の場合、通常の反強磁性秩序は置き換えられる。
ある種の欠陥に対する フラストレーション秩序の頑丈さは 実験的な観測可能性の道を開く
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 15:49:30 GMT)
Dynamical Symmetry Indicators for Floquet Crystals [0.0] Floquet結晶の力学を分類するために、商巻データを導入する。
次に、動的対称性インジケータ(DSI)を構築し、Floquet結晶を十分に示す。
異常なカイラルヒンジモードを有する新しい3+1D型Floquet 2次トポロジー絶縁体(AFSOTI)相が発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:18:37 GMT)
Domain Adaptation on Semantic Segmentation with Separate Affine
Transformation in Batch Normalization [0.0] 共有アフィン変換をセパレートアフィン変換(SEAT)に置き換えることを提案する。
提案したSEATは単純で,実装が容易で,既存の逆学習に基づくUDA手法に統合が容易である。
実験により, 提案手法は, 他のUDA法と比較して, 性能精度を損なうことなく, より複雑でないことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:06:12 GMT)
Distribution-Free Federated Learning with Conformal Predictions [0.0] フェデレートラーニングは、患者のプライバシーを維持しながら、別々の機関のデータセットを活用することを目的としている。
キャリブレーションの低さと解釈可能性の欠如は、フェデレートされたモデルの臨床実践への広範な展開を妨げる可能性がある。
本稿では,適応型コンフォメーション・フレームワークを連携学習に組み込むことにより,これらの課題に対処することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:41:17 GMT)
Detecting Renewal States in Chains of Variable Length via Intrinsic
Bayes Factors [0.0] 本稿では,各更新状態の妥当性を評価するために,固有ベイズ係数(Intrinsic Bayes Factor)を提案する。
本手法の強みを示すために,2つのバイナリモデルモデルから生成された人工データセットと,言語学の分野から得られた1つの例を分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:57:44 GMT)
Demonstration of the Rodeo Algorithm on a Quantum Computer [0.0] Rodeoアルゴリズムは、量子コンピュータ上での固有状態の準備と固有値推定のための効率的なアルゴリズムである。
ロデオアルゴリズムを用いてランダムな1量子ハミルトニアンのエネルギー準位を決定する。
これは、同じ量子デバイスを用いて直接準備された固有ベクトル期待値の精度を超える。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 22:16:47 GMT)
Context-gloss Augmentation for Improving Word Sense Disambiguation [0.0] Word Sense Disambiguation (WSD)の目標は、特定の文脈において多文単語の感覚を特定することである。
文レベルと単語レベルの拡張手法がWSDの効果的な戦略であることを示す。
また,語彙知識ベースから得られるハイパーニムのグルースを付加することで,性能を向上できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 06:27:19 GMT)
Compressibility of Distributed Document Representations [0.0] CoReは表現圧縮に適した表現学習者に依存しないフレームワークである。
文脈的および非文脈的文書表現、異なる圧縮レベル、および9つの異なる圧縮アルゴリズムを考慮すると、CoReの振る舞いを示す。
10万以上の圧縮実験に基づく結果から、CoReは圧縮効率と性能の非常に良いトレードオフを提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 17:56:35 GMT)
Comparative Analysis of Deep Learning Algorithms for Classification of
COVID-19 X-Ray Images [0.0] コロナウイルスは、2019年に中国の武漢市で最初に発生し、世界中に急速に広まりました。
疾患の早期拡大を早期に抑制するためには、陽性のコロナ患者をできるだけ早く調査することが主な課題である。
これまでの研究では、この種の画像が新型コロナウイルスに関連する重要な詳細を持っていることが示唆された。
改良型人工知能(AI)システムと無線画像の併用は、このウイルスの正確かつ正確な解決には有益であり、遠くの村落で専門医の不足を克服するのにも有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 04:51:32 GMT)
CNN-DST: ensemble deep learning based on Dempster-Shafer theory for
vibration-based fault recognition [0.0] 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とDempster-Shafer理論(DST)に基づくアンサンブル深層学習フレームワークを提案する。
提案したCNN-DSTフレームワークを検証するために,多結晶ニッケル合金第一段タービンブレードのブロードバンド振動応答を用いて作成した実験データセットに適用した。
提案したCNN-DSTフレームワークはタービンブレードを平均予測精度97.19%で分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 07:34:27 GMT)
Brittle interpretations: The Vulnerability of TCAV and Other
Concept-based Explainability Tools to Adversarial Attack [0.0] モデル説明可能性の手法は、深層学習の公平性と健全性をテストするためにますます重要になっている。
これらの手法は、解析対象のモデルと敵対的攻撃に対して同じ脆弱性を負う可能性があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 02:12:33 GMT)
Assessing Risks and Modeling Threats in the Internet of Things [0.0] 我々は、敵の資産、敵の行動、悪用可能な脆弱性、あらゆるIoT攻撃の構成要素である妥協されたプロパティを記述したIoT攻撃分類を開発する。
我々は、このIoT攻撃分類を、共同リスク評価と成熟度評価の枠組みを設計するための基盤として利用しています。
このIoTフレームワークの有用性は、複数の製造業者のコンテキストにおけるケーススタディの実装によって強調される。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 23:36:00 GMT)
Areas on the space of smooth probability density functions on $S^2$ [0.0] 平面, 2-トーラス, 2-球面の正の密度を持つ測度空間上で, ポアソンブラケットを計算するための記号的, 数値的手法を提案する。
2次元球面の場合の有限領域のシンプレクティック領域の計算に本手法を適用し、正の密度を持つガウス測度の明示的な例を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 23:44:57 GMT)
Another Proof of Born's Rule on Arbitrary Cauchy Surfaces [0.0] 2017年、リーナートとトゥムルカはミンコフスキー時空における任意のコーシー面上のボルンの規則を証明した。
ここでは、任意のコーシー曲面上のボルンの規則を、異なるが等しく妥当な仮定の集合から証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 19:49:29 GMT)
Analyzing the tree-layer structure of Deep Forests [0.0] 本稿では,DF性能のベンチマークではなく,その基盤となるメカニズムを検討することを目的とする。
我々は,古典的決定木の性能を高めるために,浅い木ネットワークを示す理論的枠組みを示す。
これらの理論的結果は、データエンコーダとして機能する第1層が十分にリッチである場合に、十分に構造化されたデータに対するツリーネットワークアーキテクチャの関心を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 08:25:49 GMT)
Adversarial examples by perturbing high-level features in intermediate
decoder layers [0.0] 画素を摂動する代わりに、入力画像のエンコーダ-デコーダ表現とデコーダの中間層を摂動する。
我々の摂動は、より長いくちばしや緑のくちばしのような意味的な意味を持っている。
本手法は,敵の攻撃に対して,敵の訓練に基づく防御技術が脆弱であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 07:08:15 GMT)
A deep learning model for classification of diabetic retinopathy in eye
fundus images based on retinal lesion detection [0.0] 糖尿病網膜症(英: Diabetic retinopathy, DR)は、糖尿病が網膜に影響を及ぼす結果である。
失明の原因は、未診断で治療を受けていない場合である。
本稿では眼底画像の自動DR分類モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 22:04:59 GMT)
A Survey of Machine Learning Algorithms for Detecting Ransomware
Encryption Activity [0.0] ランサムウェアを検出するために訓練された機械学習技術について調査する。
この研究は、Taylorらによる、センサーベースの方法による暗号化アクティビティの識別の取り組みに基づいている。
ランダムフォレストモデルでは、93%の精度と92%のF1のスコアが生成され、センサーによる検出が、コードが完全に実行される前にゼロデイランサムウェア攻撃を検知する実行可能な選択肢であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 18:02:31 GMT)
A Future-Input Dependent Path Integral for Quantum Mechanics [0.0] ヒルベルト空間上の新たな経路積分が量子力学を正確に再現することを示す。
この方法の利点は、絡み合った状態が直接経路に現れ、生成関数を波動関数の崩壊を含むように変更できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 06:09:03 GMT)
3D Structure from 2D Microscopy images using Deep Learning [0.0] 近年の人工知能の進歩は、顕微鏡画像から正確な3D構造を取り出すために応用されている。
本稿では,2次元単一分子局在顕微鏡画像からタンパク質複合体を再構成する深層学習ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Thu, 14 Oct 2021 14:55:41 GMT)