Upper Confidence Primal-Dual Reinforcement Learning for CMDP with
Adversarial Loss [145.5] マルコフ決定過程(CMDP)に対するオンライン学習の検討
本稿では,遷移モデルから標本化した軌跡のみを必要とする,新しいEmphupper confidence primal-dualアルゴリズムを提案する。
我々の分析では、ラグランジュ乗算過程の新たな高確率ドリフト解析を、高信頼強化学習の記念後悔解析に組み入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 04:35:23 GMT)
MEMO: Test Time Robustness via Adaptation and Augmentation [131.3] テスト時間ロバスト化の問題、すなわちモデルロバスト性を改善するためにテストインプットを用いて検討する。
最近の先行研究ではテスト時間適応法が提案されているが、それぞれ追加の仮定を導入している。
モデルが確率的で適応可能な任意のテスト環境で使用できるシンプルなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:55:11 GMT)
Self-Supervised Representation Learning: Introduction, Advances and
Challenges [125.4] 自己教師付き表現学習手法は、大きな注釈付きデータセットを必要とせずに強力な機能学習を提供することを目的としている。
本稿では、この活気ある領域について、鍵となる概念、アプローチの4つの主要なファミリーと関連する技術の状態、そして、データの多様性に自己監督手法を適用する方法について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:51:22 GMT)
Video Coding for Machine: Compact Visual Representation Compression for
Intelligent Collaborative Analytics [101.4] Video Coding for Machines (VCM) は、ビデオ/画像圧縮と特徴圧縮をある程度別々の研究トラックにブリッジすることを約束している。
本稿では,既存の学術・産業活動に基づくVCM方法論と哲学を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 12:42:13 GMT)
HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction [99.6] 本稿では,高分解能な予測タスクのための高分解能表現を学習する高分解能変換器(HRT)を提案する。
我々は高分解能畳み込みネットワーク(HRNet)で導入された多分解能並列設計を利用する。
ヒトのポーズ推定とセマンティックセグメンテーションにおけるHRTの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:37:58 GMT)
Result Diversification by Multi-objective Evolutionary Algorithms with
Theoretical Guarantees [94.7] 両目的探索問題として結果の多様化問題を再構成し,多目的進化アルゴリズム(EA)を用いて解くことを提案する。
GSEMOが最適時間近似比1/2$を達成できることを理論的に証明する。
目的関数が動的に変化すると、GSEMOはこの近似比をランニングタイムで維持することができ、Borodinらによって提案されたオープンな問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:00:22 GMT)
StyleNeRF: A Style-based 3D-Aware Generator for High-resolution Image
Synthesis [92.3] StyleNeRFは高解像度画像合成のための3次元認識型生成モデルである。
ニューラル放射場(NeRF)をスタイルベースジェネレータに統合する。
高品質な3D一貫性を維持しながら、対話的な速度で高解像度画像を合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 02:37:01 GMT)
Discovery-and-Selection: Towards Optimal Multiple Instance Learning for
Weakly Supervised Object Detection [86.9] 複数インスタンス学習(DS-MIL)と融合した発見・選択手法を提案する。
我々の提案するDS-MILアプローチは,最先端の性能を報告しながら,ベースラインを一貫して改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 07:06:57 GMT)
Differentiable Rendering with Perturbed Optimizers [85.7] 2Dイメージプロジェクションから3Dシーンを推論することは、コンピュータビジョンにおける中核的な問題の一つだ。
我々の研究は、よく知られた微分可能な定式化とランダムなスムーズなレンダリングの関連性を強調している。
提案手法を3次元シーン再構成に適用し,その利点を6次元ポーズ推定と3次元メッシュ再構成の課題に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:56:23 GMT)
Learning Prototype-oriented Set Representations for Meta-Learning [85.2] 集合構造データから学ぶことは、近年注目を集めている根本的な問題である。
本稿では,既存の要約ネットワークを改善するための新しい最適輸送方式を提案する。
さらに、少数ショット分類と暗黙的メタ生成モデリングの事例にインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:49:05 GMT)
Neural Networks Enhancement with Logical Knowledge [83.9] 関係データに対するKENNの拡張を提案する。
その結果、KENNは、存在関係データにおいても、基礎となるニューラルネットワークの性能を高めることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 11:53:26 GMT)
Boosting the Transferability of Video Adversarial Examples via Temporal
Translation [82.1] 敵の例は転送可能であり、現実世界のアプリケーションにおけるブラックボックス攻撃に対して実現可能である。
本稿では,一組の時間的翻訳ビデオクリップ上での対向的摂動を最適化する時間的翻訳攻撃手法を提案する。
Kinetics-400 データセットと UCF-101 データセットを用いた実験により,本手法がビデオ対向例の転送可能性を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 07:52:17 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)と呼ばれる暗黙モデルの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） (Mon, 18 Oct 2021 04:03:39 GMT)
A Formalisation of Abstract Argumentation in Higher-Order Logic [77.3] 本稿では,古典的高階論理へのエンコーディングに基づく抽象的議論フレームワークの表現手法を提案する。
対話型および自動推論ツールを用いた抽象的議論フレームワークのコンピュータ支援評価のための一様フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:45:59 GMT)
Sub-bit Neural Networks: Learning to Compress and Accelerate Binary
Neural Networks [72.8] Sub-bit Neural Networks (SNN) は、BNNの圧縮と高速化に適した新しいタイプのバイナリ量子化設計である。
SNNは、微細な畳み込みカーネル空間におけるバイナリ量子化を利用するカーネル対応最適化フレームワークで訓練されている。
ビジュアル認識ベンチマークの実験とFPGA上でのハードウェア展開は、SNNの大きな可能性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 11:30:29 GMT)
Improving Robustness of Reinforcement Learning for Power System Control
with Adversarial Training [71.8] 電力系統制御のために提案された最先端のRLエージェントが敵攻撃に対して脆弱であることを示す。
具体的には、敵のマルコフ決定プロセスを用いて攻撃方針を学習し、攻撃の有効性を実証する。
本稿では,RLエージェントの攻撃に対する堅牢性を高め,実行不可能な運用上の決定を回避するために,敵の訓練を利用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 00:50:34 GMT)
Learning to Learn a Cold-start Sequential Recommender [70.6] コールドスタート勧告は、現代のオンラインアプリケーションにおいて緊急の問題である。
メタ学習に基づくコールドスタートシーケンシャルレコメンデーションフレームワークMetaCSRを提案する。
MetaCSRは、通常のユーザの行動から共通のパターンを学ぶ能力を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:11:24 GMT)
LDNet: Unified Listener Dependent Modeling in MOS Prediction for
Synthetic Speech [67.9] 本稿では,平均世論スコア(MOS)予測のための統合フレームワークLDNetを提案する。
より安定した結果と効率的な計算を提供する2つの推論手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:52:31 GMT)
Sequential Modeling with Multiple Attributes for Watchlist
Recommendation in E-Commerce [67.7] 電子商取引におけるウォッチリスト機能について検討し、新しいウォッチリスト推薦タスクを導入する。
私たちのゴールは、ユーザーが次にクリックするアイテムを予測することで、ユーザーが次に注意を払うべきウォッチリスト項目を優先順位付けすることです。
提案するレコメンデーションモデルであるTrans2DはTransformerアーキテクチャ上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:02:15 GMT)
Intent Classification Using Pre-Trained Embeddings For Low Resource
Languages [67.4] 言語固有の音声認識に依存しない音声理解システムを構築することは、言語処理において重要でない問題である。
本稿では,事前学習した音響モデルを用いて,低資源シナリオにおける音声言語理解を実現するための比較研究を提案する。
私たちは、ハイ、ミディアム、低リソースシナリオをシミュレートするために、それぞれ異なるデータサイズを持つ英語、Sinhala、Tamilの3つの異なる言語で実験を行います。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:06:59 GMT)
Multilingual Domain Adaptation for NMT: Decoupling Language and Domain
Information with Adapters [66.8] 機械翻訳の文脈における言語とドメインアダプタの構成性について検討する。
部分的なリソースのシナリオでは、ドメイン固有のアダプタと言語固有のアダプタの組み合わせは、しばしば欠落した言語を破滅的に忘れてしまう。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 18:55:23 GMT)
Optimizing Molecules using Efficient Queries from Property Evaluations [66.7] 汎用的なクエリベースの分子最適化フレームワークであるQMOを提案する。
QMOは効率的なクエリに基づいて入力分子の所望の特性を改善する。
QMOは, 有機分子を最適化するベンチマークタスクにおいて, 既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 21:07:56 GMT)
Speech Representation Learning Through Self-supervised Pretraining And
Multi-task Finetuning [63.4] MTLファインタニングはSSLプリトレーニングをさらに改善できることを示す。
教師付きMLLファインタニングの一般化性を分析し,MTLファインタニングで学習した音声表現が新たなタスクに一般化できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 07:16:04 GMT)
Wave Functional of the Universe and Time [63.0] 宇宙の波動関数の概念に基づく重力の量子論のバージョンが提案されている。
宇宙の進化の歴史は、任意の経過とシフト関数と共に座標時間の観点から記述される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:41:59 GMT)
Edge Rewiring Goes Neural: Boosting Network Resilience via Policy
Gradient [62.7] ResiNetは、さまざまな災害や攻撃に対する回復力のあるネットワークトポロジを発見するための強化学習フレームワークである。
ResiNetは複数のグラフに対してほぼ最適のレジリエンス向上を実現し,ユーティリティのバランスを保ちながら,既存のアプローチに比べて大きなマージンを持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 06:14:28 GMT)
Low-rank Matrix Recovery With Unknown Correspondence [62.6] 我々は、M$の回復のために証明不可能な非漸近誤差を伴い、M$の適切な低ランク条件下で核ノルム最小化問題を解くことで、M$を回復可能であることを示す。
シミュレーションデータの実験、MovieLens 100KデータセットとYale Bデータベースは、$textM3textOがいくつかのベースラインで最先端のパフォーマンスを達成し、高精度な地上真実対応を回復できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 03:10:41 GMT)
Discovering and Achieving Goals via World Models [62.0] この問題に対する統一的なソリューションであるLatent Explorer Achiever (LEXA)を紹介する。
LEXAはイメージ入力から世界モデルを学び、それをエクスプローラーのトレーニングや、想像上のロールアウトから達成ポリシーに利用する。
教師なしフェーズの後、LEXAは追加の学習なしにゴール画像ゼロショットとして指定されたタスクを解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:59:58 GMT)
No RL, No Simulation: Learning to Navigate without Navigating [60.9] そこで本研究では,ローミングの受動的ビデオのみからナビゲートする自己教師型アプローチを提案する。
我々のアプローチであるNo RL,No Simulator (NRNS)はシンプルでスケーラブルだが、非常に効果的である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:04:06 GMT)
Understanding Dimensional Collapse in Contrastive Self-supervised
Learning [58.0] 非競合的手法は、異なる性質のより少ない崩壊問題、すなわち次元的崩壊に悩まされることを示す。
この理論に触発されて、トレーニング可能なプロジェクタを使わずに表現空間を直接最適化する、DirectCLRと呼ばれる新しいコントラスト学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:22:19 GMT)
Prediction of liquid fuel properties using machine learning models with
Gaussian processes and probabilistic conditional generative learning [56.7] 本研究の目的は、代替燃料の物理的特性を予測するためのクロージャ方程式として機能する、安価で計算可能な機械学習モデルを構築することである。
これらのモデルは、MDシミュレーションのデータベースや、データ融合-忠実性アプローチによる実験的な測定を用いて訓練することができる。
その結果,MLモデルでは,広範囲の圧力および温度条件の燃料特性を正確に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:43:50 GMT)
The Problem of Zombie Datasets:A Framework For Deprecating Datasets [55.9] 我々は、ImageNet、8000 Million Tiny Images、MS-Celeb-1M、Duke MTMC、Brainwash、HRT Transgenderなど、いくつかの著名なデータセットの公開後処理について検討する。
本稿では,リスクの考慮,影響の緩和,アピール機構,タイムライン,非推奨プロトコル,公開チェックなどを含むデータセットの非推奨化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 20:13:51 GMT)
Domain Generalisation for Apparent Emotional Facial Expression
Recognition across Age-Groups [55.6] 本研究では,異なる年齢群を用いた表情認識モデルの訓練効果について検討した。
その結果,未確認年齢群では,訓練年齢群の増加により表情認識能力が向上する傾向がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:35:40 GMT)
Speak2Label: Using Domain Knowledge for Creating a Large Scale Driver
Gaze Zone Estimation Dataset [55.4] ワイルド・データセットのドライバ・ゲイズには、夕方を含む1日の異なる時間に撮影された586の録音が含まれている。
ワイルド・データセットのドライバ・ゲイズには338人の被験者がおり、年齢は18-63歳である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 04:37:58 GMT)
Asymmetric Modality Translation For Face Presentation Attack Detection [55.1] 顔提示攻撃検出(PAD)は、悪意のあるユーザによって顔認識システムが偽造されるのを防ぐための重要な手段である。
両モードシナリオにおける非対称なモダリティ変換に基づく新しいフレームワークを提案する。
本手法は,異なる評価プロトコル下での最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:59:09 GMT)
Quantum probes for the characterization of nonlinear media [50.6] 本研究では, 非線形結合 $tildelambda$ および非線形性次数 $zeta$ の個人および共同推定をいかに改善するかを検討する。
量子プローブは非線形媒体のキャラクタリゼーションの精度を高めるための資源であり、現在の技術による潜在的な応用を予見する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:34:17 GMT)
Automatic Learning of Subword Dependent Model Scales [50.1] 本研究では,アテンションエンコーダ・デコーダ音響モデルと言語モデルを組み合わせたモデルスケールを手動チューニングと同様に効果的に学習できることを示す。
提案手法は,手動では調整できないサブワード依存モデル尺度に拡張され,LBSは7%,SWBは3%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:48:28 GMT)
A Unified View on Graph Neural Networks as Graph Signal Denoising [50.0] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,グラフ構造化データの学習表現において顕著に普及している。
本研究では,代表的GNNモデル群における集約過程を,グラフ記述問題の解法とみなすことができることを数学的に確立する。
UGNNから派生した新しいGNNモデルADA-UGNNをインスタンス化し、ノード間の適応的滑らかさでグラフを処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:29:27 GMT)
When Are Linear Stochastic Bandits Attackable? [47.3] 本稿では,$k$のリニアバンディット環境の攻撃性について検討する。
本稿では,LinUCBとロバスト位相除去に対する2段階攻撃法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 04:12:09 GMT)
mask-Net: Learning Context Aware Invariant Features using Adversarial
Forgetting (Student Abstract) [46.6] 本稿では,対向的無視(AF)を用いた不変性を誘導する新しい手法を提案する。
STTタスクのアクセントのような不変性を学習するための最初の実験は、従来のモデルと比較して単語誤り率(WER)の点でより優れた一般化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 12:56:38 GMT)
Optimistic Policy Optimization is Provably Efficient in Non-stationary
MDPs [45.6] 非定常線形カーネルマルコフ決定過程(MDP)におけるエピソード強化学習(RL)の研究
本稿では,$underlinetextp$eriodically $underlinetextr$estarted $underlinetexto$ptimistic $underlinetextp$olicy $underlinetexto$ptimization algorithm (PROPO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 02:33:20 GMT)
Efficient Sequence Training of Attention Models using Approximative
Recombination [44.5] 逐次識別訓練は,音声認識システムの性能向上に有効である。
しかし、実際には計算が困難である全ての可能な単語列に対して和を必要とする。
本研究は,ビームサーチにおける仮説の(近似的な)組換えを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 12:47:53 GMT)
SCENIC: A JAX Library for Computer Vision Research and Beyond [44.2] ScenicはオープンソースのJAXライブラリで、コンピュータビジョン研究などのためのTransformerベースのモデルにフォーカスしている。
このツールキットの目的は、新しい視覚アーキテクチャとモデルの迅速な実験、プロトタイピング、研究を促進することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:41:17 GMT)
Path Regularization: A Convexity and Sparsity Inducing Regularization
for Parallel ReLU Networks [39.8] 深層ニューラルネットワークのトレーニングにおいて,隠れ凸性を明らかにするための新しい分析フレームワークを提案する。
経路正則化の訓練問題は高次元空間における単一凸問題として適用可能であることを示す。
我々は,大域的最適性を保証するパス正規化深部ReLUネットワークに対して,正確な時間トレーサビリティを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 18:00:36 GMT)
MTP: Multi-Hypothesis Tracking and Prediction for Reduced Error
Propagation [39.4] 本稿では,トラッキングモジュールと予測モジュールの結合に着目し,カスケードエラーの問題に対処する。
最先端の追跡・予測ツールを用いて,追跡による誤差が予測性能に与える影響を総合的に評価した。
このフレームワークは、nuScenesデータセット上で標準の単一仮説追跡予測パイプラインを最大34.2%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:30:59 GMT)
CMTR: Cross-modality Transformer for Visible-infrared Person
Re-identification [39.0] 可視赤外人物再識別のための相互モダリティトランスフォーマー法(CMTR)
我々は,モダリティの情報をエンコードするために,トークン埋め込みと融合した新しいモダリティ埋め込みを設計する。
提案するCMTRモデルの性能は,既存のCNN方式をはるかに上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 03:12:59 GMT)
Monotonic Simultaneous Translation with Chunk-wise Reordering and
Refinement [38.9] 本稿では,全文翻訳コーパスの目的側を並べ替え,洗練するアルゴリズムを提案する。
ソースとターゲットの文間の単語/フレーズは、単語アライメントと非自己回帰型ニューラルマシン翻訳を用いて、主に単調に配列される。
提案手法はBLEUのスコアを改良し,結果の翻訳により文の単調性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 22:51:21 GMT)
A Data Bootstrapping Recipe for Low Resource Multilingual Relation
Classification [38.8] IndoREは21Kのエンティティと3つのインド語と英語でタグ付けされた金の文を持つデータセットである。
まず,多言語BERT (mBERT) ベースのシステムから始める。
我々は、高価な金のインスタンスと翻訳された'銀のインスタンスと整合した'銀のインスタンスとの精度のトレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 18:40:46 GMT)
Center-wise Local Image Mixture For Contrastive Representation Learning [37.8] インスタンス識別列車モデルに基づくコントラスト学習は、アンカーサンプルの異なる変換を他のサンプルと区別する。
本稿では,データセット内の他のサンプルからの正値を用いた新しいコントラスト学習手法であるCLIMを提案する。
ResNet-50に対する線形評価で75.5%のトップ1精度に達し、わずか1%のラベルで微調整された場合、59.3%のトップ1精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 02:15:36 GMT)
Channel redundancy and overlap in convolutional neural networks with
channel-wise NNK graphs [36.5] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の深い層における特徴空間は、しばしば非常に高次元で解釈が難しい。
理論的にチャネルワイド非負のカーネル(CW-NNK)回帰グラフを分析し、チャネル間の重なり合いを定量化する。
チャネル間の冗長性は,層深度や正規化の程度によって大きく変化している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 22:50:07 GMT)
Avoiding Negative Side Effects due to Incomplete Knowledge of AI Systems [35.8] エージェントの行動の負の副作用を認識して回避する学習は、自律システムの安全性と信頼性を向上させるために重要である。
ネガティブな副作用の緩和は、AIシステムの展開が急速に増加しているために注目が集まっている、新たな研究トピックである。
本稿は、様々な形態の負の副作用と、それらに対処する最近の研究成果について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 18:40:37 GMT)
FlexConv: Continuous Kernel Convolutions with Differentiable Kernel
Sizes [34.9] 最近の研究によると、CNNは異なるレイヤの異なるカーネルサイズから恩恵を受けているが、実際にはすべての可能な組み合わせを探索することは不可能である。
本稿では,学習可能なカーネルサイズの高い帯域幅の畳み込みカーネルを固定パラメータコストで学習可能な新しい畳み込み演算FlexConvを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:53:39 GMT)
The Emergence of Individuality [33.5] マルチエージェント強化学習(MARL)における個人性(EOI)の出現の簡易かつ効率的な方法を提案する。
EOIは、観測されたエージェント上の確率分布を予測する確率的分類器を学習する。
EOIは, 様々なマルチエージェント協調シナリオにおいて, 既存手法を著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:12:57 GMT)
BEV-SGD: Best Effort Voting SGD for Analog Aggregation Based Federated
Learning against Byzantine Attackers [32.1] 本稿では,既存のFLOA文献で広く用いられているチャネル反転(CI)電力制御機構を解析する。
我々は、勾配降下(SGD)と統合されたBEV(Best effort voting)電力制御政策と呼ばれる新しい防衛方式を提案する。
私たちのBEV-SGDは、すべての労働者が最大送信電力でローカル更新を送信できるようにすることで、FLOAのビザンチン攻撃に対する堅牢性を改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 23:55:13 GMT)
Label-Descriptive Patterns and their Application to Characterizing
Classification Errors [31.3] 最先端のディープラーニング手法は多くのタスクで人間のようなパフォーマンスを達成するが、それでもエラーを犯す。
これらのエラーを容易に解釈可能な言葉で特徴付けることは、モデルが体系的なエラーを起こす傾向にあるかどうかの洞察を与えるだけでなく、モデルを実行し改善する方法を与える。
本稿では,予測の正しさに応じて分割された入力データを簡潔に記述するパターンの小さなセットをマイニングすることにより,任意の分類器に対して,任意の分類を行うことができる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 19:42:21 GMT)
NormFormer: Improved Transformer Pretraining with Extra Normalization [31.3] NormFormerアーキテクチャは、各レイヤに3つの正規化操作を追加する。
余剰演算は無視可能な計算コストを発生させる。
マスク付き言語モデリングでは、NormFormerは微調整されたGLUEのパフォーマンスを1.9%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:47:45 GMT)
Deep Learning-Based Power Control for Uplink Cell-Free Massive MIMO
Systems [31.1] 提案手法は教師あり学習の代わりに教師なし学習に頼っている。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、フェーディング係数とパワー係数のマップを短時間で学習するために訓練される。
提案手法によるmMIMOシステムのスペクトル効率は,最大値最適化のための従来の最適化手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 03:48:54 GMT)
Arjun: An Efficient Independent Support Computation Technique and its
Applications to Counting and Sampling [30.2] 本稿では,実世界のベンチマークから得られる公式を処理できる,効率的でスケーラブルな独立支援手法を設計する。
私たちのフレームワークはArjunと呼ばれ、暗黙的で明示的な定義可能性の概念を採用しています。
特に、Arjunで強化されたApproxMC4は1896年から387のベンチマークを数え、Arjunで強化されたUniGen3は319のベンチマークを同じ時間内に追加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 05:54:42 GMT)
Relational Neural Markov Random Fields [29.4] 複雑なハイブリッドドメインの処理が可能な Markov Random Fields (RN-MRFs) を導入する。
本稿では,潜在的なパラメータを学習する上で重要となる擬似的推定に基づく学習アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 22:52:54 GMT)
NeuralBlox: Real-Time Neural Representation Fusion for Robust Volumetric
Mapping [29.3] 本稿では,ニューラル暗黙表現の最近の進歩を活かした新しい3次元マッピング手法を提案する。
ニューラルな暗黙表現をインクリメンタルに構築し、更新するための融合戦略とトレーニングパイプラインを提案する。
インクリメンタルに構築された占有マップは,CPU上でもリアルタイムに取得可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:45:05 GMT)
Conditional De-Identification of 3D Magnetic Resonance Images [29.1] 本稿では,顔の特徴を除去する代わりに,顔の特徴をモデル化する新しい非識別手法を提案する。
提案手法は,下流の医療分析を損なうことなく,従来の手法よりもはるかにプライバシーを保護できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:19:35 GMT)
Task Agnostic Continual Learning Using Online Variational Bayes with
Fixed-Point Updates [28.7] 破滅的な忘れは、学習中のデータ分布の変化に対するニューラルネットワークの悪名高い脆弱性である。
オンライン変分ベイズ最適化問題に対する新しい不動点方程式を導出する。
非定常データ分散を処理できる連続学習のためのアルゴリズム(FOO-VB)を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 07:09:38 GMT)
Ensembling Graph Predictions for AMR Parsing [28.6] 多くの機械学習タスクでは、モデルはグラフのような構造データを予測するために訓練される。
本研究では,この問題を,グラフ予測の収集によって最も支持される最大のグラフのマイニングとして定式化する。
提案手法は、最先端のAMRの強度を組み合わせることで、5つの標準ベンチマークデータセットのどのモデルよりも精度の高い新しい予測を作成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:35:39 GMT)
EMDS-7: Environmental Microorganism Image Dataset Seventh Version for
Multiple Object Detection Evaluation [28.3] S-7データセットは41種類のEMで構成され、合計で2365の画像と13216のラベル付きオブジェクトを持つ。
S-7の有効性を証明するため,最も一般的なディープラーニング手法 (Faster-RCNN, YOLOv3, YOLOv4, SSD, RetinaNet) と評価指標を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:28:13 GMT)
Ideal Partition of Resources for Metareasoning [28.3] メタ推論や制御に適用したいリソースの一部を、ソリューションプランの実行よりも決定することが重要です。
最近の合理的エージェンシーの研究は、メタレゾン機構による資源消費を制限することの重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 21:20:26 GMT)
Leveraging MoCap Data for Human Mesh Recovery [27.8] 本研究では,3次元モーションキャプチャ(MoCap)データからのポーズが,画像ベースおよびビデオベースのヒューマンメッシュ回復手法の改善に有効かどうかを検討する。
また,MoCapデータからの合成レンダリングによる微調整画像ベースモデルの性能向上が期待できる。
ポーズパラメータを直接回帰するトランスフォーマーモジュールであるPoseBERTを導入し、マスク付きモデリングでトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 12:43:00 GMT)
Projected Model Counting: Beyond Independent Support [27.6] 現代のカウンタで使われる鍵となる考え方は、しばしば射影集合の小さな部分集合である指数依存的なサポートに射影されたモデルを数えることである。
本稿では直観とは対照的に、射影集合を超えた変数を射影することは有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:40:22 GMT)
Personalized Speech Enhancement: New Models and Comprehensive Evaluation [27.6] 従来提案されていたVoiceFilterよりも優れた性能を実現するために,パーソナライズされた音声強調(PSE)モデルのための2つのニューラルネットワークを提案する。
また、ビデオ会議中にユーザが遭遇するさまざまなシナリオをキャプチャするテストセットも作成します。
その結果,提案モデルでは,ベースラインモデルよりも音声認識精度,音声認識精度,知覚品質が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 21:21:23 GMT)
Evaluation of Out-of-Distribution Detection Performance of
Self-Supervised Learning in a Controllable Environment [27.3] 自己教師付き学習(SSL)手法のアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出性能を新しい評価フレームワークを用いて評価する。
従来の評価手法と異なり,提案手法は分布内サンプルからのOODサンプルの距離を調整している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:22:24 GMT)
Online Sign Identification: Minimization of the Number of Errors in
Thresholding Bandits [27.1] 我々はFrank-Wolfeアルゴリズムにインスパイアされたアルゴリズム群を紹介する。
我々は幅広い問題に対して新しい明示的アルゴリズムを構築した。
我々はこの現象を洞察に富んだおもちゃの問題で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:36:36 GMT)
Recovery Guarantees for Kernel-based Clustering under Non-parametric
Mixture Models [26.8] 非パラメトリック混合モデルに基づくカーネルベースのクラスタリングアルゴリズムの統計的性能について検討する。
我々は、カーネルベースのデータクラスタリングとカーネル密度ベースのクラスタリングの間に重要な等価性を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:23:54 GMT)
Single Layer Predictive Normalized Maximum Likelihood for
Out-of-Distribution Detection [26.7] OOD検出の一般的なアプローチは、実際のシナリオでは利用できないかもしれないトレーニング中のサンプルへのアクセスを前提としている。
単一層ニューラルネットワーク(NN)におけるpNMLの明示的表現と,その一般化誤差をエム後悔と表現する。
この学習者は, (i) テストベクトルがトレーニングデータの経験的相関行列の大きな固有値に関連付けられた固有ベクトルにまたがる部分空間に存在する場合, (ii) テストサンプルが決定境界から遠く離れている場合, テストベクトルが適切に一般化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 12:48:05 GMT)
Speeding-Up Back-Propagation in DNN: Approximate Outer Product with
Memory [26.7] 我々は,Mem-AOPGDにより,計算複雑性と精度の大幅な改善が実際に達成できることを実験的に示した。
Mem-AOPGD は、バックプロパゲーションを含む行列乗法に関わる外部積の部分集合のみを考慮し、勾配降下の近似を実装している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:32:59 GMT)
TLDR: Twin Learning for Dimensionality Reduction [25.4] 次元性還元法は、初期空間のいくつかの性質、典型的には「近傍」の概念が保存されているような低次元空間を学習する。
本稿では,Barlow Twinsの単純な自己教師型学習フレームワークを,手動による歪みの適切なセットを定義するのが困難あるいは不可能な環境に移植する,汎用的な入力空間の次元削減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:46:12 GMT)
Game Redesign in No-regret Game Playing [24.3] 本研究では,外部設計者が各ラウンドで支払関数を変更することができるが,元のゲームから逸脱する設計コストがかかるゲーム再設計問題について検討する。
プレイヤーは、制限されたフィードバックで変更したゲームを繰り返しプレイするために、非回帰学習アルゴリズムを適用します。
本稿では,O(T) 累積設計コストのみを発生させながら,T-o(T) ラウンドで目標動作プロファイルが再生されることを保証するゲーム再設計アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 02:28:02 GMT)
A Unified Framework for Generalized Low-Shot Medical Image Segmentation
with Scarce Data [24.1] 距離距離距離距離学習(DML)に基づく医用画像分割の一般化のための統一的枠組みを提案する。
DMLでは,各カテゴリの多モード混合表現を学習し,画素の深層埋め込みとカテゴリ表現との間の余弦距離に基づいて密接な予測を行う。
脳MRIおよび腹部CTデータセットの実験において,提案手法は標準DNN(3D U-Net)法と古典的登録(ANT)法に対して,低ショットセグメンテーションにおいて優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:01:06 GMT)
Dynamic Feature Alignment for Semi-supervised Domain Adaptation [23.7] 本稿では,動的特徴アライメントを用いてドメイン間差とドメイン内差に対処することを提案する。
我々のアプローチは、広範囲なチューニングや逆行訓練を必要としないが、半教師付きドメイン適応のための技術の現状を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 22:26:27 GMT)
Hybrid-Layers Neural Network Architectures for Modeling the
Self-Interference in Full-Duplex Systems [23.6] フル分析(FD)システムは、周波数リソースを介して情報を同時送信する。
本稿では、低複雑性でローカライズされた2つの新しいハイブリッド層ニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャを提案する。
提案されたNNは、隠れた層(例えば密度の高い層)を組み合わせて、最先端のNNベースのキャンセラよりも計算複雑性の低いSIをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:18:56 GMT)
Ortho-Shot: Low Displacement Rank Regularization with Data Augmentation
for Few-Shot Learning [23.5] 少数の分類において、第一の目的は、新しいクラスをうまく一般化する表現を学ぶことである。
オルソショット(Ortho-Shot)と呼ばれる効率的な低変位ランク(LDR)正規化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:58:36 GMT)
FMFCC-A: A Challenging Mandarin Dataset for Synthetic Speech Detection [23.1] FMFCC-Aデータセットは、合成音声検出のためのマンダリンデータセットとしては最大である。
FMFCC-Aデータセットには、11のMandarin TTSシステムと2つのMandarin VCシステムによって生成される4万の合成マンダリン発話と、58人の話者から収集された1万の真正マンダリン発話が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:22:29 GMT)
Topologically Regularized Data Embeddings [22.2] 本稿では,新たにトポロジ的損失の集合を導入し,その利用法を,データ埋め込みを自然に特定したモデルを表現するために,トポロジカルに正規化する方法として提案する。
このアプローチの有用性と汎用性を強調した合成データおよび実データの実験を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 11:25:47 GMT)
Learning in High Dimension Always Amounts to Extrapolation [22.2] 外挿は、凸殻の外側に$x$が落ちるときに起こる。
多くの直観や理論はこの仮定に依存している。
私たちはこれらの2点に反対し、高次元(=100ドル)のデータセットでは、ほぼ確実に起こらないことを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:32:25 GMT)
TransFusion: Cross-view Fusion with Transformer for 3D Human Pose
Estimation [21.4] マルチビュー3Dポーズ推定のためのトランスフォーマーフレームワークを提案する。
従来のマルチモーダルトランスにインスパイアされて,TransFusionと呼ばれる統一トランスフォーマーアーキテクチャを設計する。
本稿では,3次元位置情報をトランスモデルにエンコードするためのエピポーラ場の概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 18:08:18 GMT)
Improving Robustness using Generated Data [20.9] オリジナルトレーニングセットのみにトレーニングされた生成モデルは、オリジナルトレーニングセットのサイズを人工的に拡大するために利用することができる。
従来の最先端手法と比較して,ロバストな精度で絶対的な改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:00:26 GMT)
Training Deep Neural Networks with Adaptive Momentum Inspired by the
Quadratic Optimization [20.8] 重球運動量の最適選択に着想を得た新しい適応運動量を提案する。
提案した適応重球運動量は勾配降下(SGD)とアダムを改善することができる。
我々は、画像分類、言語モデリング、機械翻訳を含む幅広い機械学習ベンチマークにおいて、SGDとAdamの効率を新しい適応運動量で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 07:03:48 GMT)
On the benefits of defining vicinal distributions in latent space [20.2] MT(Mixup Training)は、トレーニング例間のグローバルな線形挙動を導入し、モデルの一般化性能を向上させる。
我々は、データに基づく潜在多様体を用いて、混合画像をよりよくサンプリングするための新しいアプローチである textitVarMixup (Variational Mixup) を提案する。
CIFAR-10, CIFAR-100, Tiny-ImageNet に関する実証研究により, VAE が学習した潜伏多様体の混合により訓練されたモデルは, 本質的に様々な入力の破損/摂動に対してより堅牢であり, 校正精度が著しく向上し, 局所的な損失景観がより顕著であることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:20:57 GMT)
SPAP: Simultaneous Demand Prediction and Planning for Electric Vehicle
Chargers in a New City [20.0] 運用データ不足に対するEV充電器の実際の展開前に充電要求を予測することは困難である。
本稿では,この問題を解決するために,同時需要予測・計画(SPAP)を提案する。
SPAPは、現実世界の充電器の展開と比較して、最低でも72.5%の収益を上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:42:42 GMT)
Minimum $\ell_{1}$-norm interpolators: Precise asymptotics and multiple
descent [19.8] 本稿では、最小$ell_1$-norm補間器という、重要な種類の補間器の理論的理解を追求する。
我々は、奇異な多発現象である厳密な理論的正当化を観察し、提供する。
我々の発見は、2つの未知の非線形方程式からなる2つのシステムによって制御されるリスク行動の正確な特徴に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:51:14 GMT)
OnsagerNet: Learning Stable and Interpretable Dynamics using a
Generalized Onsager Principle [19.1] 我々は、一般化オンサーガー原理に基づいて、物理過程からサンプリングされた軌道データを用いて、安定かつ物理的に解釈可能な力学モデルを学ぶ。
さらに、この手法をレイリー・ベナード対流の研究に応用し、ローレンツ風の低次元自律還元次モデルを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 02:35:51 GMT)
Boosting Image Outpainting with Semantic Layout Prediction [18.8] 我々は、画像ドメインの代わりにセマンティックセグメンテーションドメイン内の領域を拡張するために、GANを訓練する。
別のGANモデルは、拡張されたセマンティックレイアウトに基づいて実際の画像を合成するように訓練されている。
我々のアプローチは意味的な手がかりをより容易に扱えるので、複雑なシナリオではよりうまく機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:09:31 GMT)
CycleFlow: Purify Information Factors by Cycle Loss [18.8] SpeechFlowは情報ボトルネック(IB)に基づく強力な分解モデルである
本研究では,この問題を解決するためにランダム因子置換とサイクル損失を組み合わせたCycleFlowモデルを提案する。
音声変換タスクの実験は、この単純な手法が個々の要因間の相互情報を効果的に低減できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:19:08 GMT)
Disentangled Representation with Dual-stage Feature Learning for Face
Anti-spoofing [18.5] 事前に定義されたスプーフ攻撃タイプに過度に適合しないように、より一般化され差別的な特徴を学ぶことが不可欠である。
本稿では,無関係な特徴からスプーフ関連特徴を効果的に解き放つことができる,新しい二段階不整形表現学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:22:52 GMT)
P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally
Across Scales and Tasks [17.9] 本稿では,広範囲のモデルスケールと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。
我々は、P-Tuning v2が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になると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:57:15 GMT)
Valid and Exact Statistical Inference for Multi-dimensional Multiple
Change-Points by Selective Inference [17.9] 多次元配列における変化点(CP)の統計的推定について検討した。
検出された位置と成分の統計的信頼性を評価するための有効な正確な推測方法が確立されていない。
提案手法の有効性を,ゲノム異常の同定と人間の行動解析の問題点に適用することで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 02:44:34 GMT)
RL4RS: A Real-World Benchmark for Reinforcement Learning based
Recommender System [17.8] 強化学習に基づく推薦システム (RL-based RS) は,複数の収集データから適切なポリシを学習することを目的として,複数ステップの意思決定タスクに逐次レコメンデーションを投入する。
現在のRLベースのRSベンチマークは、人工的なRLデータセットやセミシミュレートされたRSデータセットを含むため、一般的に大きな現実的なギャップがある。
本稿では,RL4RSベンチマーク(RL4RSベンチマーク)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 12:48:02 GMT)
RKHS-SHAP: Shapley Values for Kernel Methods [17.5] 本稿では,エフェクトインターベンショナル値とエフェクトオブザーショナルシェープ値の両方を効率的に計算できるカーネルマシンの属性法を提案する。
提案手法は局所的な摂動に対して頑健であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:35:36 GMT)
The Arabic Parallel Gender Corpus 2.0: Extensions and Analyses [17.3] 本研究では,性別識別と書き直しのための新しいコーパスを提案する。
アラビア語は、ジェンダーマークに富む形態的言語である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 12:06:17 GMT)
In a Nutshell, the Human Asked for This: Latent Goals for Following
Temporal Specifications [17.0] 時間論理(TL)で表されるOOD(out-of Distribution)マルチタスク命令を満たすことを目標とするエージェント構築の問題に対処する。
近年の研究では、深層学習アーキテクチャがDRLエージェントにTLのOODタスクを解くための重要な特徴であることを示す。
本稿では,人間の指示と環境からの現在の観察の両方を考慮し,エージェントに現在の目標の潜在表現を誘導する新しいディープラーニングアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:53:31 GMT)
Beltrami Flow and Neural Diffusion on Graphs [17.0] 我々は,非ユークリッド拡散PDEである離散ベルトラミ流に基づく新しいグラフニューラルネットワークのクラスを提案する。
本モデルでは,ノードの特徴をグラフトポロジから導出した位置エンコーディングで補足し,連続的な特徴学習とトポロジの進化を同時に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:23:38 GMT)
BEAMetrics: A Benchmark for Language Generation Evaluation Evaluation [16.8] 自然言語処理(NLP)システムは、オープンなテキストを生成するためにますます訓練されている。
異なる指標は、異なる強さとバイアスを持ち、あるタスクに対する人間の直感を他のタスクよりも良く反映する。
ここでは、新しいメトリクス自体の評価を容易にするために、BEAMetrics (Benchmark to Evaluate Automatic Metrics) について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:03:19 GMT)
Graph Partner Neural Networks for Semi-Supervised Learning on Graphs [16.5] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、グラフ構造化データを処理するのに強力であり、ノード分類、リンク予測、グラフ分類などのタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。
グラフ畳み込み処理を繰り返した後にノードの表現が区別できない傾向にあるため、深いGCNが過度に滑らかな問題に悩まされることは避けられない。
本稿では,非パラメータ化GCNとパラメータ共有スキームを組み合わせたグラフパートナーニューラルネットワーク(GPNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:56:56 GMT)
Demystifying How Self-Supervised Features Improve Training from Noisy
Labels [16.3] ネットワークがラベルノイズに抵抗する理由と自己教師機能について検討する。
その結果,SSLから事前学習した品質エンコーダでは,クロスエントロピー損失によって訓練された単純な線形層が対称ラベルノイズに対して理論的に堅牢であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 05:41:57 GMT)
Dissected 3D CNNs: Temporal Skip Connections for Efficient Online Video
Processing [16.0] 3Dカーネル(3D-CNN)を持つコナールニューラルネットワークは、現在、ビデオ認識タスクにおける最先端の結果を達成している。
本稿では,ネットワークの中間ボリュームを分割し,深度(時間)次元で伝搬する3D-CNNを提案する。
アクション分類では、ResNetモデルの分解されたバージョンは、オンライン操作時に77-90%少ない計算を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:47:49 GMT)
Neural Synthesis of Footsteps Sound Effects with Generative Adversarial
Networks [14.8] 本稿では,フットステップ音響効果にニューラル合成を適用した最初の試みについて述べる。
私たちのアーキテクチャは、記録されたサンプルと同じくらいのリアリズムスコアに達し、励ましの結果を示しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 20:04:46 GMT)
Towards Federated Bayesian Network Structure Learning with Continuous
Optimization [14.8] 本稿では,ベイズネットワークの構造を推定するクロスサイロ・フェデレーション学習手法を提案する。
本研究では,連続最適化に基づく分散構造学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:36:05 GMT)
MDP Abstraction with Successor Features [14.4] 本研究では,エージェントが状態や時間的抽象化を行う強化学習の文脈における抽象化について検討する。
本研究では,後継機能に基づく新しい抽象スキームである後継抽象化を提案する。
我々の後継抽象化は、異なる環境間で伝達可能なセマンティクスで抽象環境モデルを学習することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 11:35:08 GMT)
Understanding GNN Computational Graph: A Coordinated Computation, IO,
and Memory Perspective [14.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な領域で広く使われている。
高度な計算グラフを持つGNNは、レイテンシの向上とメモリ消費の増大につながる。
冗長なニューラル演算子計算、一貫性のないスレッドマッピング、過剰な中間データを引き合いに出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 12:51:50 GMT)
Real Additive Margin Softmax for Speaker Verification [14.2] AM-Softmaxの損失は、真のマックスマージントレーニングを実装していないことを示す。
ソフトマックストレーニングにおいて真のマージン関数を含むリアルAM-Softmax損失を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:11:14 GMT)
Vega: A 10-Core SoC for IoT End-Nodes with DNN Acceleration and
Cognitive Wake-Up From MRAM-Based State-Retentive Sleep Mode [14.2] Vegaは1.7ドルのMathrmmuWから32.2 GOPS (@ 49.4 mW)ピークまで、NSAA上でスケールアップ可能なIoTエンドノードシステムである。
ベガは8ビットINTで615 GOPS/W、32ビットと16ビットFPで79と129 GFLOPS/WのSoAリード効率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:47:45 GMT)
A Survey on Machine Learning Techniques for Source Code Analysis [14.1] ソースコード解析に応用された機械学習の領域における現在の知識を要約することを目的としている。
そこで本研究では,2002年から2021年にかけて,広範囲にわたる文献検索を行い,初等研究364点を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 20:13:38 GMT)
VeRNAl: Mining RNA Structures for Fuzzy Base Pairing Network Motifs [14.0] RNA 3Dモチーフは塩基対相互作用のネットワークとしてモデル化された繰り返しサブ構造である。
本稿では, 柔軟なRNAモチーフを復元するためのノード類似関数, クラスタリング手法, モチーフ構築アルゴリズムを提案する。
VeRNAlはユーザが容易にカスタマイズでき、モチーフの柔軟性、豊富さ、サイズが求められる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:45:41 GMT)
Towards General Deep Leakage in Federated Learning [13.6] フェデレートラーニング(FL)は、ユーザのプライバシーを保護するために、ローカルデータではなくローカルモデルを共有し、集約することで、グローバルモデルのパフォーマンスを向上させる。
いくつかの研究では、アタッカーが共有勾配情報に基づいてプライベートデータを復元できることが示されている。
本稿では,FedSGDとFedAvgの利用シナリオに応じて,共有勾配や重みからトレーニングデータを再構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 07:49:52 GMT)
pygrank: A Python Package for Graph Node Ranking [13.5] 我々は、ノードランキングアルゴリズムを定義し、実行し、評価するオープンソースのPythonパッケージであるpygrankを紹介した。
我々は,グラフフィルタ,ポストプロセッサ,測度,ベンチマーク,オンラインチューニングなど,オブジェクト指向で広範囲に単体テストされたアルゴリズムコンポーネントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:13:21 GMT)
Abnormal Occupancy Grid Map Recognition using Attention Network [13.1] 本研究は、残差ニューラルネットワークと新しいアテンション機構モジュールを用いた、自動異常占有グリッドマップ認識に焦点を当てる。
階層的特徴を生成するための残差ブロックを含む実効チャネルと空間残留SE(csRSE)アテンションモジュールを提案する。
実験の結果,提案した注意ネットワークは,異常占有格子地図認識の精度96.23%で異常地図を推定できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 06:37:21 GMT)
Comparing Deep Neural Nets with UMAP Tour [12.9] UMAP Tourは、現実世界のニューラルネットワークモデルの内部動作を視覚的に検査し、比較するために構築されている。
最先端のモデルで学んだ概念と、GoogLeNetやResNetといった両者の相違点を見出す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:59:13 GMT)
Self-Supervised Monocular DepthEstimation with Internal Feature Fusion [12.9] 深度推定のための自己教師付き学習は、画像列の幾何学を用いて監督する。
そこで本研究では,ダウンおよびアップサンプリングの手順で意味情報を利用することのできる,新しい深度推定ネットワークDIFFNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:31:11 GMT)
Kernel-based estimation for partially functional linear model: Minimax
rates and randomized sketches [12.8] 本稿では,機能的共変量と高次元スカラーベクトルからなる部分関数線形モデル(PFLM)について考察する。
無限次元再生核ヒルベルト空間上で、提案されたPFLMの推定は、関数ノルムと$ell_$-ノルムの2つの混合正規化を持つ最小二乗アプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 06:27:59 GMT)
FAST3D: Flow-Aware Self-Training for 3D Object Detectors [12.5] 最先端の自己学習アプローチは、主に自律運転データの時間的性質を無視している。
連続したLiDAR点雲上の3次元物体検出器の教師なし領域適応を可能にするフロー認識型自己学習法を提案する。
以上の結果から,先進的なドメイン知識がなければ,最先端技術よりも大幅に向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:32:05 GMT)
GAN-based disentanglement learning for chest X-ray rib suppression [12.2] 本稿では,リブ抑圧GAN(RSGAN)と呼ばれる,GANをベースとしたアンタングル学習フレームワークを提案する。
我々は,CXRと対応するリブ抑制結果の強度差を特徴付けるために残差写像を用いる。
我々は,1,673個のCTボリュームと4つのベンチマークCXRデータセットに基づいて,120K以上の画像を対象とした広範囲な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:39:53 GMT)
Finding Everything within Random Binary Networks [11.7] ランダムネットワークを任意の精度で近似することは、二進数$pm1$重みのランダムネットワークを単純に作ることによって証明できる。
任意の対象ネットワークを任意の精度で近似できることを示すために、目的ネットワークよりも広く、より深い多対数係数である二進数$pm1$重みのランダムなネットワークを作ればよい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 03:19:25 GMT)
Sim-to-Real Transfer in Multi-agent Reinforcement Networking for
Federated Edge Computing [11.3] 無線マルチホップエッジコンピューティングネットワーク上でのフェデレートラーニング(FL)は、デバイス上での分散ディープラーニングのパラダイムである。
本稿では,マルチホップFLシステムの高速プロトタイピング,sim-to-realコード,知識伝達を可能にする,高忠実なLinuxベースシミュレータであるFedEdgeシミュレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 00:21:07 GMT)
Shortcuts to Adiabaticity for Open Systems in Circuit Quantum
Electrodynamics [11.2] オープン量子システムのためのショートカット to adiabaticity (STA) の実証実験を行った。
我々は, 単一損失モードの断熱進化時間を, 反断熱駆動パルスを適用して800 nsから100 nsに短縮する。
この結果は,オープン量子システムのダイナミックスを加速する方法を開拓し,高速なオープンシステムプロトコルの設計に応用できる可能性を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 05:46:18 GMT)
Exploiting Domain-Specific Features to Enhance Domain Generalization [10.8] ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)は、観測されていないターゲットドメインで正常に動作するために、複数の観測されたソースドメインからモデルをトレーニングすることを目的としている。
以前のDGアプローチでは、ターゲットドメインを一般化するために、ソース間でのドメイン不変情報を抽出することに重点を置いていた。
本稿ではメタドメイン固有ドメイン不変量(mD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:42:39 GMT)
Multicell Atomic Quantum Memory as a Hardware-Efficient Quantum Repeater
Node [10.7] マルチセル量子メモリのための単一原子アンサンブルを用いた量子リピータノードのコンパクトでハードウェア効率の良い実現について報告する。
2つの量子リピータセグメントでそれぞれ非同期アンタングル生成を行い、2つのリピータセグメントのオンデマンドアンタングル接続を実現する。
この研究は、大規模量子ネットワークのための量子リピータの効率的な実現のための有望な構成要素を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 19:32:36 GMT)
Adversarial Domain Adaptation with Paired Examples for Acoustic Scene
Classification on Different Recording Devices [10.4] ドメイン適応(DA)に対する複数の逆モデルとその音響シーン分類課題への影響について検討する。
実験はDCASE20チャレンジタスク1Aデータセット上で行われ、異なるデバイスで記録されたデータのペア例を利用することができる。
その結果, 目標領域装置の精度を66%向上させるサイクルGANを用いて, 最適なドメイン適応が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 19:34:12 GMT)
Semi-asynchronous Hierarchical Federated Learning for Cooperative
Intelligent Transportation Systems [10.3] コラボレーティブ・インテリジェント・トランスポート・システム(C-ITS)は、自動運転車や道路インフラの安全性、効率性、持続可能性、快適なサービスを提供する有望なネットワークである。
C-ITSのコンポーネントは通常大量のデータを生成するため、データサイエンスを探索することは困難である。
本稿では,C-ITSのためのSemi-a synchronous Federated Learning (SHFL) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 07:44:34 GMT)
FacialGAN: Style Transfer and Attribute Manipulation on Synthetic Faces [9.7] FacialGANは、リッチなスタイル転送と対話的な顔属性操作を可能にする新しいフレームワークである。
モデルが視覚的に説得力のある結果を生み出す能力は,スタイル伝達,属性操作,多様性,顔認証などである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:53:38 GMT)
A cautionary tale on fitting decision trees to data from additive
models: generalization lower bounds [9.5] 本研究では,異なる回帰モデルに対する決定木の一般化性能について検討する。
これにより、アルゴリズムが新しいデータに一般化するために(あるいは作らない)仮定する帰納的バイアスが引き起こされる。
スパース加法モデルに適合する大規模な決定木アルゴリズムに対して、シャープな2乗誤差一般化を低い境界で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 21:22:40 GMT)
MaGNET: Uniform Sampling from Deep Generative Network Manifolds Without
Retraining [9.3] 我々は、DGNが訓練された場合、学習多様体上に均一に分布するサンプルを生成する、微分幾何学に基づくサンプリング器、MaGNETを開発した。
我々は,この手法がトレーニングセットの分布によらず,多様体上の一様分布を生成することを理論的かつ実証的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 01:41:01 GMT)
Uncertainty-Aware Semi-Supervised Few Shot Segmentation [9.1] 少ないショットセグメンテーション(FSS)は、いくつかのアノテーション付きサポートサンプルを使用して、クエリ画像中の対象オブジェクトのピクセルレベルの分類を学習することを目的としている。
これは、ターゲットオブジェクトの外観のバリエーションをモデル化し、クエリとサポートイメージの間の多様な視覚的手がかりを限られた情報で表現する必要があるため、難しい。
本研究では,不確実性のあるラベル付き画像から新たなプロトタイプを活用できる半教師付きFSS戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 00:37:46 GMT)
Capsule Graph Neural Networks with EM Routing [8.6] 本稿では、EMルーティング機構(CapsGNNEM)を用いて、高品質なグラフ埋め込みを生成する新しいCapsule Graph Neural Networkを提案する。
多くの実世界のグラフデータセットに対する実験結果から、提案したCapsGNNEMはグラフ分類タスクにおいて9つの最先端モデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 06:23:37 GMT)
Newsalyze: Effective Communication of Person-Targeting Biases in News
Articles [8.6] 本稿では,自然言語理解の最先端手法を組み合わせたバイアス識別システムを提案する。
第2に,非専門家のニュース消費者にニュース記事のバイアスを伝えるために,バイアスに敏感な可視化を考案する。
第3に、私たちの主な貢献は、日々のニュース消費を近似した設定においてバイアス認識を測定する大規模なユーザスタディです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:23:19 GMT)
How to Effectively Identify and Communicate Person-Targeting Media Bias
in Daily News Consumption? [8.6] 本稿では,コンテンツ分析のマニュアル処理を初めて自動化した,ニュースレコメンデーションのためのインプログレスシステムを提案する。
我々の推薦者は、個々のニュース記事に実際に存在している重要なフレームを検出し、明らかにする。
本研究は,イベントの異なる設定のニュース記事の推薦が,バイアスに対する意識を著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:13:23 GMT)
Patch-Based Deep Autoencoder for Point Cloud Geometry Compression [8.4] 本稿では,ディープラーニングを用いたパッチベースの圧縮プロセスを提案する。
私たちはポイントクラウドをパッチに分割し、各パッチを個別に圧縮します。
復号処理では、最終的に圧縮されたパッチを完全な点クラウドに組み立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:59:57 GMT)
A Generative Model for Texture Synthesis based on Optimal Transport
between Feature Distributions [8.1] 任意の大きさの新しいテクスチャをオンザフライで合成できるフィードフォワードニューラルネットワークを、我々のフレームワークを使って学習する方法を示す。
我々のフレームワークを使ってフィードフォワードニューラルネットワークを学習し、任意のサイズの新しいテクスチャを高速に合成する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:08:04 GMT)
EmbRace: Accelerating Sparse Communication for Distributed Training of
NLP Neural Networks [8.1] 分散NLPモデルトレーニングの疎通信を高速化する効率的な通信フレームワークであるEmbRaceを提案する。
我々はPyTorchとHorovodをベースとしたEmbRaceを実装し、2つの高性能GPUクラスタ上で4つの代表NLPモデルを用いて包括的な評価を行う。
実験の結果、EmbRaceは4つの人気のある分散トレーニングベースラインのうち、16のGPUクラスタ上で最大30.66倍のスピードアップを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:35:40 GMT)
Sparse Progressive Distillation: Resolving Overfitting under
Pretrain-and-Finetune Paradigm [7.7] トランスフォーマーベースの言語モデルのフットプリント要求を減らすために、様々なプルーニング手法が提案されている。
オーバーフィッティングのリスクを減らすことが,プレトレイン・アンド・ファインチューンパラダイムの下での刈り込みの有効性を初めて示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 19:56:35 GMT)
Unsupervised Image Fusion Using Deep Image Priors [7.5] Deep Image Prior (DIP)法により、画像復元が完全にトレーニングデータ無しで行えるようになった。
本稿では,画像融合を逆問題として定式化しながら,新たな損失計算構造をDIPの枠組みで紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:38:35 GMT)
Incremental Cross-Domain Adaptation for Robust Retinopathy Screening via
Bayesian Deep Learning [7.5] 網膜症は、タイムリーに治療されないと、深刻な視覚障害や失明を引き起こす網膜疾患のグループである。
本稿では, 深い分類モデルを用いて, 異常網膜病理を段階的に学習することのできる, 漸進的なクロスドメイン適応手法を提案する。
提案したフレームワークは、6つの公開データセットで評価され、全体的な精度とF1スコアをそれぞれ0.9826と0.9846で達成することで、最先端の競合他社を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:45:21 GMT)
Fast tree skeleton extraction using voxel thinning based on tree point
cloud [7.1] 樹木の骨格は、樹木構造解析、森林の在庫分析、生態系モニタリングにおいて重要な役割を担っている。
本稿では, ボクセルの微細化に基づく自動かつ高速な木骨格抽出法 (FTSEM) を提案する。
実験は北京のハイディアン・パークで行われ、24本の木がスキャンされ、木骨格を得るために加工された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 05:57:00 GMT)
Chiral central charge from a single bulk wave function [7.0] 2+1)$次元のギャップを持つ量子多体系は、その端に位相的に保護されたエネルギー電流を持つことができる。
我々は, トポロジ的絡み合いエントロピーと同様に, バルク内の多体基底波動関数によって完全に決定されるカイラル中心電荷の式を導出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 06:08:58 GMT)
SigNet: A Novel Deep Learning Framework for Radio Signal Classification [6.9] 本稿では,SigNetと呼ばれる新しいディープラーニングフレームワークを提案する。まず,S2M演算子を用いて元の信号を2乗行列に変換する。
SigNet/SigNet2.0はラベル付き信号データを取得するのが難しい状況では極めて有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 07:02:43 GMT)
BERMo: What can BERT learn from ELMo? [6.4] 言語モデル(ELMo)の埋め込みにおいて提案する線形結合スキームを用いて,異なるネットワーク深さのスケールした内部表現を組み合わせる。
提案手法の利点は,(1)下流タスクの勾配流の改善,(2)代表力の向上である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:35:41 GMT)
Dimensionality Reduction for Wasserstein Barycenter [6.3] 本稿では,Wasserstein Barycenter問題に対する次元還元手法について検討する。
ランダム化次元減少は、その問題を$d$と$k$に独立に次元$O(log n)$の空間にマッピングするために利用できることを示す。
また、Wasserstein Barycenter問題に対するコアセットの構成も提供し、入力分布を著しく減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 02:57:25 GMT)
Interpolating between sampling and variational inference with infinite
stochastic mixtures [6.0] サンプリングと変分推論(VI)は相補的な強度を持つ近似推論の方法の2つの大きなファミリーである。
本稿では,サンプリングとVIの双方の強度のバランスをとる中間アルゴリズムを構築するためのフレームワークを開発する。
この研究は、サンプリングとVIの相補的な強みを組み合わせた、非常に柔軟で単純な推論手法の族への第一歩である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 20:50:06 GMT)
PTQ-SL: Exploring the Sub-layerwise Post-training Quantization [6.0] ネットワーク量子化は畳み込みニューラルネットワークを圧縮する強力な技術である。
量子化の粒度は、ウェイトにおけるスケーリング因子の共有方法を決定する。
サブ層粒度(PTQ-SL)における学習後効率的な量子化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 00:42:16 GMT)
Sufficient Dimension Reduction for High-Dimensional Regression and
Low-Dimensional Embedding: Tutorial and Survey [6.0] 本論文は,SDRのための各種手法に関するチュートリアルおよび調査論文である。
本稿では,これらの手法を,統計的高次元回帰的視点と,次元削減のための機械学習アプローチの両方でカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 21:05:08 GMT)
NYU-VPR: Long-Term Visual Place Recognition Benchmark with View
Direction and Data Anonymization Influences [5.9] 2016年中、ニューヨーク大学キャンパス近くの2km付近で撮影された20万枚以上の画像のデータセットを提示する。
データ匿名化の影響はほとんど無視できる一方で、現在のVPR手法ではサイドビューの方がはるかに困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 03:56:33 GMT)
Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey [5.8] 我々は、fMRIによる自然画像再構成のための最新のディープラーニング手法について調査する。
本稿では,これらの手法をアーキテクチャ設計,ベンチマークデータセット,評価指標の観点から検討する。
本稿では,既存研究の強みと限界,今後の方向性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 04:05:29 GMT)
A-Optimal Active Learning [5.7] 部分的に探索することでデータセットを最適にラベル付けし、それを深層ネットワークのトレーニングに使用する方法を示す。
提案手法は,ラベルを推定し,ディープネットワークを訓練する上で極めて効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 19:10:42 GMT)
Energon: Towards Efficient Acceleration of Transformers Using Dynamic
Sparse Attention [5.5] トランスフォーマーモデルは自然言語処理(NLP)に革命をもたらし、コンピュータビジョン(CV)タスクで有望なパフォーマンスを示した。
本研究では,動的スパースアテンションを用いて様々なトランスフォーマーを高速化するアルゴリズムアーキテクチャ共設計手法であるEnergonを提案する。
我々はエネルゴンが161Times$と8.4times$ジオ平均スピードアップを達成し、最大104times$と103times$エネルギー還元を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:42:43 GMT)
Reinforcement Learning-Based Coverage Path Planning with Implicit
Cellular Decomposition [5.2] 本稿では,カバレッジ問題を体系的に解析し,最適な停止時間問題として定式化する。
本研究では,強化学習に基づくアルゴリズムが,未知の屋内環境を効果的にカバーしていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 05:18:52 GMT)
Measuring Cognitive Status from Speech in a Smart Home Environment [5.2] 国連は2050年までに世界の6人に1人が65歳を超えると予測している。
スマートフォンを所有している65人以上のアメリカ人の比率は2013年から2017年にかけて24ポイント上昇している。
スマートデバイスとスマートホームテクノロジーは、人々の年齢を変える大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:50:05 GMT)
Quantum Simulation of an Extended Fermi-Hubbard Model Using a 2D Lattice
of Dopant-based Quantum Dots [5.0] ハバードモデル(Hubbard model)は、凝縮物質系における本質的な多体物理学を理解するための主要なモデルの一つである。
近年のシリコンの原子レベルでの精密な製造は、原子単位での単一および少数ドーパント量子ドットの創製を可能にしている。
本研究では,STM-Fabricated 3x3 arrays of single/few-dopant quantum dots を用いた2次元拡張フェルミ・ハバード・ハミルトニアンのアナログ量子シミュレーションを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 02:24:05 GMT)
An Analysis and Implementation of the HDR+ Burst Denoising Method [4.9] 中心となるのは、生画像のバーストを使って高品質な画像を生成するデノナイジングアルゴリズムである。
スマートフォンカメラの汎用的なソリューションとして設計されているため、必ずしも標準的なデノナイジング指標を目標としていない。
我々は、インタラクティブなデモとともに、このアルゴリズムのオープンソース実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:29:07 GMT)
Accurate and Robust Object-oriented SLAM with 3D Quadric Landmark
Construction in Outdoor Environment [4.9] 本稿では,頑健な2次ランドマーク表現を用いた立体視SLAMを提案する。
提案方式は, 観測騒音に対してより頑健であり, 屋外環境での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） (Mon, 18 Oct 2021 02:03:51 GMT)
Deep Models with Fusion Strategies for MVP Point Cloud Registration [4.3] 我々は、ROPNetとPreDATORという2つのディープラーニングモデルと、カスタマイズされたアンサンブル戦略を融合した登録タスクにソリューションを導入します。
我々はRot_Error, Trans_Error, MSEの2.96546, 0.02632, 0.07808の2位を獲得した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:32:49 GMT)
Geodesic path for the minimal energy cost in shortcuts to isothermality [4.2] 等温性へのショートカットは、有限時間以内に系を平衡状態にステアリングするための駆動戦略である。
エネルギーコストを最小化するための最適なスキームを見つけることは、医薬品試験、生物学的選択、量子計算におけるこの戦略の適用において重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:44:29 GMT)
Predicting Rebar Endpoints using Sin Exponential Regression Model [4.1] 本稿では, YOLO(You Only Look Once)v3に基づいて, マシンビジョンカメラに入力された残差終端画像の検出と追跡を行う手法を提案する。
提案手法は、OPPDetモデルにおいて、残差エンドポイントが遠くにあるフレーム位置の大規模な予測誤差率の問題を解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 00:38:00 GMT)
A Lightweight and Accurate Recognition Framework for Signs of X-ray Weld
Images [3.8] 溶接画像に対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく信号認識フレームワークを提案する。
我々は,分類段階では1.1ギガ浮動小数点演算(GFLOP)で99.7%,認識段階では176.1フレーム/秒(FPS)で平均平均mAP(mAP)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:21:28 GMT)
Lifting DecPOMDPs for Nanoscale Systems -- A Work in Progress [3.8] DNAベースのナノネットは、特に医学分野において、幅広い有望なユースケースを持っている。
大規模なエージェントセット、部分的に観測可能な環境、ノイズの多い観測により、このようなナノスケールシステムは、分散化され、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(DecPOMDP)としてモデル化することができる。
本報告では, (i) 昇降型DecPOMDPを提示し, エージェントセットを識別不能なエージェントセットに分割し, 最悪のケーススペースを削減し, (ii) ナノスケール医療システムを応用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:14:00 GMT)
SpecTNT: a Time-Frequency Transformer for Music Audio [3.4] SpecTNTは、入力時間周波数表現のスペクトルシーケンスと時間シーケンスの両方をモデル化するトランスフォーマーベースのアーキテクチャである。
実験において、SpecTNTは、音楽タグ付けとボーカルメロディ抽出における最先端のパフォーマンスを示し、コード認識のための競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:30:58 GMT)
On Predictive Explanation of Data Anomalies [3.2] PROTEUSは、不均衡なデータセットの機能選択用に設計されたAutoMLパイプラインである。
教師なし検出器の決定面を近似することで予測的な説明を生成する。
予期せぬデータで予測性能を確実に推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:59:28 GMT)
Squeezing Backbone Feature Distributions to the Max for Efficient
Few-Shot Learning [3.1] ラベル付きサンプルの少ない使用によって生じる不確実性のため、ほとんどショット分類が難しい問題である。
本稿では,特徴ベクトルをガウス分布に近づけるように処理するトランスファーベース手法を提案する。
また,学習中に未学習のサンプルが利用可能となる多段階的数ショット学習では,達成された性能をさらに向上させる最適なトランスポートインスピレーションアルゴリズムも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:29:17 GMT)
Ceasing hate withMoH: Hate Speech Detection in Hindi-English
Code-Switched Language [3.0] 本研究はヒンディー語・英語のコードスイッチング言語におけるヘイトスピーチの分析に焦点をあてる。
データ構造を含むため、Hindi の "Love" を意味する MoH または Map Only Hindi を開発した。
MoHパイプラインは言語識別で構成され、ローマ語からデヴァナガリ・ヒンディー語への翻訳は、ローマ語のヒンディー語の知識ベースを用いて行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:24:32 GMT)
The $f$-divergence and Loss Functions in ROC Curve [3.0] 2つのデータ分布とテストスコア関数が与えられたとき、受信者動作特性(ROC)曲線は、そのようなスコアがいかに2つの分布を分離するかを示す。
ROC曲線は2つの分布の相違の尺度として使用できるか?
本稿では, テストスコアとしてデータ確率比を用いると, ROC曲線の弧長が2つのデータ分布の差を測る新しい$f$-divergenceを生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 23:12:35 GMT)
Protecting Anonymous Speech: A Generative Adversarial Network
Methodology for Removing Stylistic Indicators in Text [2.9] 我々は,生成的敵ネットワークの構築によるオーサリングの匿名化への新たなアプローチを開発する。
完全自動方式は,コンテンツ保存や流布の点で他の手法と同等の結果が得られる。
我々のアプローチは、オープンセットの文脈に順応し、これまで遭遇したことのない著者の文章を匿名化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:45:56 GMT)
Cyclic three-level-pulse-area theorem for enantioselective state
transfer of chiral molecules [2.9] 3つの線形偏波マイクロ波パルスによって駆動される環状3レベル系のパルス領域定理を導出する。
3つのマイクロ波パルスを設計することにより、逆の配向を持つ2つのエナンチオマーを異なるターゲット状態に移動可能であることを示す。
この研究は、混合物中のエナンチオマーのキラリティを決定するポテンシャルを持つ量子制御の分野に、代替のパルス領域定理を貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 06:04:15 GMT)
Value alignment: a formal approach [2.8] 自律型AIシステムを管理するべき原則。
まず、嗜好や価値集約を計算する方法を通じて、値を表現するための形式モデルを提供する。
値アライメントは、あるノルムに対して、それが将来の世界の状態の嗜好をもたらす増減を通じて、与えられた値に対して定義され、計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 12:40:04 GMT)
Practical quantum error correction with the XZZX code and Kerr-cat
qubits [2.4] 我々は、XZZX曲面コードとKerr-cat量子ビットを連結することにより、顕著な誤り訂正性能を示す。
我々のシステムは、物理的に合理的なパラメータ体系の中で、$p_mathrm CX sim 6.5%のしきい値門の不忠実度以下でスケーラブルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 07:35:18 GMT)
System Norm Regularization Methods for Koopman Operator Approximation [2.1] 本稿では、クープマン作用素を近似する2つの一般的な方法について述べる。
正規化器は、近似クープマン作用素の数値条件付けを改善する方法として考えられる。
重み付け関数は、特定の周波数でシステムゲインをペナル化するために適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 23:50:40 GMT)
Data Driven and Visualization based Strategization for University Rank
Improvement using Decision Trees [1.9] 本稿では,Decision Tree (DT) に基づくアルゴリズムを用いてランキングデータを分類し,データ可視化技術を用いてランク改善のための決定経路を抽出する手法を提案する。
提案手法は,HEIが改善の範囲を定量的に評価し,詳細な長期行動計画と適切な道路マップを作成するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 06:41:45 GMT)
Wideband and Entropy-Aware Deep Soft Bit Quantization [1.7] 広帯域チャネル間のソフトビット量子化のための新しいディープラーニングソリューションを提案する。
本手法は、損失関数に対する量子化およびエントロピー対応の強化により、エンドツーエンドで訓練される。
提案手法は,従来の最先端手法と比較して,高SNR方式で最大10 %の圧縮ゲインを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 18:00:05 GMT)
Noise-Resilient Ensemble Learning using Evidence Accumulation Clustering [1.7] アンサンブル学習法は、同じタスクを実行する複数のアルゴリズムを組み合わせて、優れた品質のグループを構築する。
これらのシステムは、ネットワークの各ピアまたはマシンが1つのアルゴリズムをホストし、その結果をそのピアに伝達する分散セットアップによく適合する。
しかし、ネットワークは破損し、アンサンブルの品質に有害な影響を及ぼすピアの予測精度が変化する。
雑音耐性アンサンブル分類法を提案し,精度の向上と乱数誤差の補正を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 11:52:45 GMT)
Continuation of Famous Art with AI: A Conditional Adversarial Network
Inpainting Approach [1.7] 本研究は,画像インペインティングを応用して,有名な美術品を継続し,コンディショナルGANで生成芸術を制作するものである。
塗装GANは、対向的・絶対的な差分損失を最小化して、中心作物から原像を復元する学習を行う。
画像はトリミングではなくリサイズされ、ジェネレータへの入力として提示される。
学習プロセスの後、ジェネレータは元の部品の端から連続して新しい画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:39:32 GMT)
Effects of Cosine Tapering Window on Quantum Phase Estimation [1.6] スペクトル密度推定のための古典的ウィンドウリング法に着想を得た量子位相推定アルゴリズム(QPEA)を改良する。
本稿では,進化演算子エラーではなく,状態誤差に対するコストスケーリングをより適切に見積もる方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 19:25:34 GMT)
Ranking Facts for Explaining Answers to Elementary Science Questions [1.4] 小学校の理科試験では、学生は通常4つの選択肢の中から1つの答えを選び、なぜその選択をしたのかを説明することができる。
我々は,人間による事実から回答を導き出す新しい課題について考察する。
説明は、WorldTree corpus内の5000近い候補事実の人間による注釈付きセットから作成されます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 06:15:11 GMT)
Goal Agnostic Planning using Maximum Likelihood Paths in Hypergraph
World Models [1.4] 本稿では,ハイパーグラフに基づく機械学習アルゴリズム,データ構造駆動型メンテナンス手法,およびDijkstraのアルゴリズムの確率的応用に基づく計画アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムが問題空間内の最適解を決定すること、数学的に有界な学習性能を証明し、時間を通してシステム状態の進行を解析する数学的モデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:22:33 GMT)
Trajectory Prediction using Generative Adversarial Network in
Multi-Class Scenarios [1.3] 我々はシーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて、観測された経路から将来の経路を予測する。
抽出されたラベル表現を従来の位置入力と組み合わせることで、クラス情報をモデルに組み込む。
我々は、道路エージェントの6つのクラスを含むStanford Droneデータセットでモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 23:16:39 GMT)
Practical continuous-variable quantum key distribution with composable
security [1.3] コヒーレントな状態に基づく連続可変(CV)QKDは、通信インフラの統合に適した候補であるにもかかわらず、これまでは構成可能性を示すことができなかった。
我々は,これらの課題を克服し,N lesssim 3.5times108$ コヒーレントステートを用いた集団攻撃に対して,構成可能なキーを生成可能な,最初のガウス変調型コヒーレントステートCVQKDシステムについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:01:45 GMT)
The Spooky Pebble Game [1.3] Pebbleゲームは一般に、計算における時空のトレードオフを研究するために使用される。
非古典的な入力に対する任意の古典回路の量子シミュレーションにおいて、このトレードオフを探求する小石ゲームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 01:57:46 GMT)
Eigenbehaviour as an Indicator of Cognitive Abilities [1.3] 本研究では,非接触環境センサから得られる位置固有行動に基づく認知能力のための新しいデジタルバイオマーカーを提案する。
再構成誤差は、線形回帰を用いてベースラインで収集された認知能力スコアを予測するために用いられる。
予測性能は高い認知能力には強いが、低レベルの認知能力には弱い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 12:59:49 GMT)
On the Completness and Complexity of the Lifted Dynamic Junction Tree
Algorithm [1.2] 我々は、時間的持ち上げアルゴリズムの第一の完全性と複雑性の分析を、私たちの知識の最大限に活用するために貢献する。
LDJTは,命題時間推定アルゴリズムと比較して,複雑性の観点から多くの利点があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 11:36:06 GMT)
Neural Additive Vector Autoregression Models for Causal Discovery in
Time Series [1.2] 本稿では,非線型関係を発見できる因果構造学習へのニューラルアプローチを提案する。
時系列の時間進化から(付加的な)グランガー因果関係を抽出するディープニューラルネットワークを訓練する。
この手法は、因果探索のための様々なベンチマークデータセットに対して最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:39:02 GMT)
Don't Judge Me by My Face : An Indirect Adversarial Approach to Remove
Sensitive Information From Multimodal Neural Representation in Asynchronous
Job Video Interviews [1.2] 本稿では,ニューラルネットワークの潜伏表現からセンシティブな情報を除去するための新たな敵対的アプローチを提案する。
面接のほんの数フレームだけを用いて、面接に関連する候補者の顔を見つけられないようモデルを訓練する。
これは、ビデオジョブインタビューの文脈において、マルチモーダルな公正表現を得るための敵対的手法の最初の応用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:53:15 GMT)
BGaitR-Net: Occluded Gait Sequence reconstructionwith temporally
constrained model for gait recognition [1.2] 入力シーケンスで隠蔽されたフレームを識別する,新しいディープラーニングベースのアルゴリズムを開発した。
次に、歩行シーケンスに存在する次の時間情報を利用して、これらのフレームを再構築する。
我々のLSTMモデルでは,歩行周期の周期パターンと時間的に整合するフレームを再構成し,オクルージョンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 18:28:18 GMT)
Salt and pepper noise removal method based on stationary Framelet
transform with non-convex sparsity regularization [1.1] ソルトとペッパーのノイズ除去は画像処理における逆問題であり,高品質な画像情報の復元を目指している。
伝統的な塩と唐辛子調味法には2つの制限がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:07:31 GMT)
Learning multiplane images from single views with self-supervision [1.0] CycleMPIは、自己スーパービジョンのための循環訓練戦略を通じて、単一の画像から多面体画像表現を学習することができる。
我々のフレームワークは、トレーニングのためにステレオデータを必要としないので、インターネットから大量のビジュアルデータをトレーニングすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:03:08 GMT)
Further Generalizations of the Jaccard Index [1.0] 2つの集合間の類似性を定量化することは、集合論を含むいくつかの理論的および応用的な問題において特に興味深く有用な操作を構成する。
ジャカード指数は最も多様な種類の問題に広く使われ、またそれぞれの一般化を動機付けている。
また、これらの指標は、モデリングアプローチやパターン認識活動におけるデータセットの分析と統合において重要な役割を果たす可能性があると仮定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 20:52:38 GMT)
Quantum error mitigation as a universal error-minimization technique:
applications from NISQ to FTQC eras [1.0] フォールトトレラント量子コンピューティング(FTQC)の初期においては、利用可能なコード距離とマジックステートの数を制限する。
本稿では、量子誤り訂正と量子誤り軽減を効率的なFTQCアーキテクチャに統合する。
この方式は、必要な計算オーバーヘッドを劇的に軽減し、FTQC時代の到来を早める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:09:10 GMT)
Deep Transfer Learning & Beyond: Transformer Language Models in
Information Systems Research [0.9] トランスフォーマー言語モデル(TLM)を含む自然言語処理の最近の進歩は、AI駆動型ビジネスと社会変革の潜在的な道を提供する。
本稿は、IS研究がこれらの新技術にどのような恩恵をもたらすかを概観する上で、最近の研究動向と、上位IS誌のテキストマイニングを活用した最近の文献を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 02:01:39 GMT)
Graph-based Local Climate Classification in Iran [0.9] 本研究では,地域の気候に類似した地域を分類するグラフベースの新しい手法を提案する。
提案手法は,現在の文献における最先端手法の欠点を克服しようとするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 11:50:37 GMT)
Analysis of French Phonetic Idiosyncrasies for Accent Recognition [0.9] 発音の違い、アクセントと音声のイントネーションは、音声認識の最も一般的な問題の1つである。
従来の機械学習技術と畳み込みニューラルネットワークを使い、古典的手法ではこの問題を解決するのに十分な効率が得られていないことを示す。
本稿では,フランス語のアクセントに焦点をあてるとともに,そのスペクトルに対するフランス語の慣用音の影響を理解することによって,その限界を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:50:50 GMT)
A DCT-based Tensor Completion Approach for Recovering Color Images and
Videos from Highly Undersampled Data [0.8] アンダーサンプルデータからカラー画像や映像を復元する新しいテンソル補完手法を提案する。
カラー画像インペイントやビデオデータリカバリなどの数値実験により,提案手法は既存の多くのテンソル工法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:41:27 GMT)
State-Space Constraints Improve the Generalization of the Differentiable
Neural Computer in some Algorithmic Tasks [0.8] メモリ拡張ニューラルネットワーク(MANN)は、ソートのようなアルゴリズム的なタスクを解くことができる。
本稿では,ネットワークコントローラの状態空間を制約する2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:44:53 GMT)
Analyzing Wikipedia Membership Dataset and PredictingUnconnected Nodes
in the Signed Networks [0.7] 本研究では、Precison-Recall曲線とROCの下の領域を用いて、ソーシャルネットワーク内の2人の非接続者間の関係を予測する方法について検討する。
ソーシャル・ネットワークを署名グラフとしてモデル化し、トライadicモデル、Latent Informationモデル、Sentimentモデルを比較し、ピア・ピア間の相互作用を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:03:18 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） (Mon, 18 Oct 2021 02:33:12 GMT)
Efficient Exploration in Binary and Preferential Bayesian Optimization [0.5] BOアルゴリズムは,異なるタイプの不確かさを区別することが重要であることを示す。
本稿では,最先端のBO関数より優れた新たな獲得関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:44:34 GMT)
Enabling a Social Robot to Process Social Cues to Detect when to Help a
User [0.4] 社会ロボットは、タイムリーな支援を提供するために、リアルタイムで人間のニーズを認識する必要がある。
本稿では,ロボットがいつ支援を行うべきかをソーシャルな手がかりを用いて決定するアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 22:45:31 GMT)
Spectrally multiplexed and ultrabright entangled photon pairs in a
lithium niobate microresonator [0.2] ニオブ酸リチウムマイクロ共振器で発生する超高輝度・広帯域二光子量子源を実証する。
通信帯域におけるそのような情報源は、高次元の絡み合いと将来の統合量子情報システムへの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 03:30:18 GMT)
Efficient Sparse Secure Aggregation for Federated Learning [0.2] 我々は,圧縮に基づくフェデレーション手法を付加的な秘密共有に適用し,効率的なセキュアなアグリゲーションプロトコルを実現する。
悪意のある敵に対するプライバシーの証明と、半正直な設定でその正しさを証明します。
セキュアアグリゲーションに関する従来の研究と比較すると、我々のプロトコルは通信コストが低く、同じ精度で適用可能なコストがかかる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:18:12 GMT)
DBSegment: Fast and robust segmentation of deep brain structures --
Evaluation of transportability across acquisition domains [0.2] 本稿では、ディープラーニングを用いて、堅牢で効率的な深層脳セグメンテーションソリューションを提供する。
我々は、登録ベースのアプローチから生成されたラベルを用いて、30の深層脳構造と脳マスクをセグメントするネットワークを訓練した。
提案手法は高速で堅牢で,高信頼性で一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:15:39 GMT)
Fair Tree Learning [0.2] 様々な最適化基準は、分類性能と公正度を組み合わせている。
現在の公正決定木法は、分類タスクと公正度測定の両方において、一定の閾値を最適化するのみである。
そこで本研究では,一様人口分布パリティと呼ばれるしきい値非依存の公平度尺度と,SCAFF – Splitting Criterion AUC for Fairnessと題する分割基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:40:25 GMT)
ViraPart: A Text Refinement Framework for ASR and NLP Tasks in Persian [0.0] テキストの明確化にParsBERTを組み込んだViraPartフレームワークを提案する。
最終的に、提案されたZWNJ認識モデル、句読点復元モデル、ペルシャ・エザフ構成モデルは、それぞれ96.90%、92.13%、98.50%の平均的なF1マクロスコアを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:20:40 GMT)
Variance-Reduced Splitting Schemes for Monotone Stochastic Generalized
Equations [0.0] 演算子を期待値とする単調な包摂問題を考える。
分割スキームの直接適用は、各ステップにおける期待値マップによる問題解決の必要性により複雑である。
本稿では,不確実性に対処する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 01:54:49 GMT)
Utilizing Active Machine Learning for Quality Assurance: A Case Study of
Virtual Car Renderings in the Automotive Industry [0.0] 本稿では,不良な仮想車のレンダリングを識別するためにラベル付きインスタンスを著しく少なくする,アクティブな機械学習ベースの品質保証システムを提案する。
このシステムをドイツの自動車メーカーに導入することにより、スタートアップの難しさを克服し、検査プロセスの効率を向上し、経済的優位性を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 05:43:06 GMT)
Using Natural Language Processing to Understand Reasons and Motivators
Behind Customer Calls in Financial Domain [0.0] カスタマーコールの背後にある理由やモチベーターをマイニングできるフレームワークを開発することが不可欠である。
本稿では,2つのモデルを提案する。まず,アテンションをベースとした双方向長期記憶ネットワークと階層クラスタリングを提案する。
これらの呼び出しに繋がった要因を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:30:50 GMT)
Unsupervised Shot Boundary Detection for Temporal Segmentation of Long
Capsule Endoscopy Videos [0.0] 医師は消化器内視鏡(英語版) (CE) を非侵襲的、非外科的処置として使用し、全消化管 (GI) を検査する。
1回のCE検査は8時間から11時間で8万フレームを生成でき、ビデオとしてコンパイルされる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 07:22:46 GMT)
Unstructured Search by Random and Quantum Walk [0.0] ソートされていない$N$要素のリストのエントリを探すと、古典的なコンピュータのオラクルに$O(N)$クエリーを取るのが有名である。
離散的かつ連続的なランダムウォークと量子ウォークがこの問題をいかに解決するかを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:20:55 GMT)
Tunneling Effect in Gapped Phosphorene through Double Barriers [0.0] 二重バリアによるホスホエン中荷電担体の輸送特性について検討した。
その結果, リンの高異方性特性が示され, グラフェンとは正反対にクライントンネルの非特異性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:11:21 GMT)
The Aharonov Bohm effect as a material phenomenon [0.0] Aharonov-Bohm効果を観察する実験について述べる。
超伝導シェルで遮蔽されたソレノイドを用いた実験の解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:54:53 GMT)
Tensor Network Circuit Simulation at Exascale [0.0] テンソルネットワークシミュレーションをExascale計算プラットフォームに拡張する際の課題について述べる。
我々はExascaleでテンソルネットワーク回路シミュレーションのためのフレームワークQuantExを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 11:06:02 GMT)
Synchronized coherent charge oscillations in coupled double quantum dots [0.0] 電子輸送の完全な計数統計値を用いて、金属鉛とトンネル結合した二重量子ドットのコヒーレント振動を研究する。
我々は、待ち時間分布と$g(2)$-correlation関数を用いて、共通周波数と位相ロックを検出することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:15:31 GMT)
SentimentArcs: A Novel Method for Self-Supervised Sentiment Analysis of
Time Series Shows SOTA Transformers Can Struggle Finding Narrative Arcs [0.0] 本稿では,新たな自己教師型時系列感情分析手法であるSentimentArcsを紹介する。
多様なモデルの大規模なアンサンブルは、自己教師付き学習のための合成基底真理を提供する。
単純な視覚化は物語の時間構造を利用するので、ドメインの専門家はすぐにトレンドを見つけることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:45:31 GMT)
Sector Volatility Prediction Performance Using GARCH Models and
Artificial Neural Networks [0.0] 本研究では,低,中,高ボラティリティプロファイルをもつ株に適用した場合のANNおよびGARCHモデルのボラティリティ予測性能を比較した。
その結果,ANNモデルは,低ボラティリティプロファイルを持つ資産のボラティリティを予測するために使用されるべきであることが示された。
GARCHモデルは中・高ボラティリティ資産のボラティリティを予測する際に使用されるべきである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:37:44 GMT)
Robust Representation and Efficient Feature Selection Allows for
Effective Clustering of SARS-CoV-2 Variants [0.0] SARS-CoV-2ウイルスは異なる変種を含み、それぞれ異なる変異を持つ。
SARS-CoV-2ゲノムの変異の多くは、ゲノム配列のスパイク領域で不均等に起こる。
本研究では,異なる既知の変異体の挙動を研究するために,スパイクタンパク質配列をクラスタ化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 21:18:52 GMT)
Relativistic Landau quantization in non-uniform magnetic field and its
applications to white dwarfs and quantum information [0.0] 定磁場の場合のランダウ準位の縮退は、磁場が変動する場合に解離する。
また、異なる磁場は、正の角運動量から正の角運動量からゼロの角運動量を持つ電子のランダウ準位を分割する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 18:00:06 GMT)
Regression with Missing Data, a Comparison Study of TechniquesBased on
Random Forests [0.0] 本稿では,サンプルの欠落値を扱うために,新しいランダムフォレストアルゴリズムの実用的メリットを示す。
MCAR、MAR、MNARなどの欠落した値機構を考慮し、シミュレーションする。
本稿では,2次誤差とバイアスオブユールアルゴリズムについて検討し,文献において最もよく使われている無作為な森林アルゴリズムと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:02:15 GMT)
Quasiperiodic Floquet-Thouless energy pump [0.0] エネルギーポンプの量子化は有限傾斜周波数に対して持続することを示す。
2つの非共振モードによって駆動されるキャビティ量子システムにより、関連する位相が実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:37:18 GMT)
Quantum computation of molecular structure using data from
challenging-to-classically-simulate nuclear magnetic resonance experiments [0.0] スピンスピナーの時間分解測定から分子核スピンハミルトニアンを推定するための量子アルゴリズムを提案する。
量子コンピュータ上で,対応する学習問題のヤコビアンとヘッセンを直接推定する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:28:21 GMT)
Purcell modification of Auger and interatomic Coulombic decay [0.0] 我々は、マクロ的な量子電磁力学に基づいて、これらを同じ量子光学的枠組みに組み込むことにより、速度の解析式を提供する。
本研究では, 各プロセスの励起伝播をマクロ体で変化させることで, 2つの支配的崩壊率の比を制御できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:23:14 GMT)
Permutation Invariance of Deep Neural Networks with ReLUs [0.0] 本稿では,ReLUを活性化関数とする深部ニューラルネットワークにおける置換不変性を確立する手法を提案する。
提案手法の斬新さは,前方伝播に有用なタイクラス解析と,スケーラブルな2-ポリトープアンダー近似法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 19:00:19 GMT)
Optical polarimetric measurement of surface acoustic waves [0.0] 表面音響波(SAW)は、物理学、工学、生物学、様々な信号の伝達、センシング、処理など様々な分野で用いられる。
SAWの光学的測定は、光ビームのスポットサイズに制限された解像度で、変位場の振幅と位相を局所的に測定できるので、貴重な情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 06:19:46 GMT)
Non-destructive optical readout of a superconducting qubit [0.0] 超伝導トランスモン量子ビットの非破壊光読み出しを連続的に動作した電気光学トランスデューサを用いて実証する。
この研究で使用されるトランスデューサと回路QEDシステムのモジュラー特性は、光子からキュービットを完全に分離することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 18:00:04 GMT)
Neural message passing for predicting abnormal grain growth in Monte
Carlo simulations of microstructural evolution [0.0] 異常な粒成長は、加工中の材料の特性を著しく変化させることができる。
異常粒成長の理解と制御は, この現象の性質から解明されている。
近年のディープラーニングの進歩は、この現象を理解するための伝統的な、実験的な物理法に代わる有望な代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 13:50:43 GMT)
Molecular excited state calculations with the QEB-ADAPT-VQE [0.0] 分子励起状態エネルギーを計算するために、励起量子ビットベースの適応(e-QEB-ADAPT)-VQEプロトコルを導入する。
我々は、e-QEB-ADAPT-VQE が、標準固定 UCC よりも少なくとも$CNOT$s 以下の精度のアンセットを構築することができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:14:33 GMT)
Modeling MOOC learnflow with Petri net extensions [0.0] 学習フローを古典的および有色ペトリネットでモデル化する方法を示す。
我々はMOOCにおけるeラーニングをモデル化するための参照データ(PNRD)を用いたemphPetri netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:55:33 GMT)
Minimal Multi-Layer Modifications of Deep Neural Networks [0.0] そこで我々は,あるDNNを浮かび上がらせるための,textsc3M-DNNという新しいツールを提案する。
textsc3M-DNNは、ネットワークの重みを修正してその動作を修正する。
我々は、幅広いベンチマークでtextsc3M-DNNを評価し、有望な結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:20:27 GMT)
Mesh Convolutional Autoencoder for Semi-Regular Meshes of Different
Sizes [0.0] 最先端のメッシュ畳み込みオートエンコーダは、オートエンコーダによって処理されるすべての入力メッシュの固定接続を必要とする。
我々は、表面の離散化を、局所的な正則接続を持ち、メッシュが階層的な半正則メッシュに変換する。
我々は、同じメッシュオートエンコーダを異なるデータセットに適用し、再構築エラーは最先端モデルのエラーよりも50%以上低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:30:40 GMT)
Long-time Bell states of waveguide-mediated qubits via continuous
measurement [0.0] 1次元導波路を介する2つの遠方量子ビットの長期持続的ベル状態を達成するための新しいスキームについて検討する。
最初の光子が登録されるとベル状態間の循環ジャンプが形成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 01:50:37 GMT)
Hilbert space representation of maximal length and minimal momentum
uncertainties [0.0] 宇宙論的な粒子の地平線や宇宙トポロジーの文脈で,最大長スケールが自然に現れることを示す。
一般化された不確実性原理から最大長さの不確かさとその対応する最小運動量を求める。
また、対応するフーリエ変換とその逆表現も構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:11:54 GMT)
High-Fidelity Bell-State Preparation with $^{40}$Ca$^+$ Optical Qubits [0.0] 閉じ込められたイオン系のエンタングルメント生成は、これまで2つの異なるが関連する幾何学的位相ゲート技術に依存してきた。
低温表面電極イオントラップと商用・高出力532nmNd:YAGレーザーを用いた40ドルCa$+$イオンを用いたエンタングリングゲートの実験実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:45:23 GMT)
Hands Off: A Handshake Interaction Detection and Localization Model for
COVID-19 Threat Control [0.0] 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大は世界中の何百万人もの人々に影響を与えており、大々的な規模で拡大を続けている。
社会的距離違反の最近の報告は、非侵入的検出技術の必要性を示唆している。
提案手法は,マルチパーソン設定における最初のダイアドインタラクションローカライザである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 18:49:28 GMT)
Graph Convolution Neural Network For Weakly Supervised Abnormality
Localization In Long Capsule Endoscopy Videos [0.0] 本稿では,弱いビデオレベルラベルのみを用いた長時間WCEビデオの終端時間的異常局所化を提案する。
本手法は, グラフ分類タスクにおいて89.9%の精度, 異常フレーム局所化タスクでは97.5%の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:00:24 GMT)
Governing Without A Fundamental Direction of Time: Minimal Primitivism
about Laws of Nature [0.0] 自然の法則に関するメタ物理的な議論における大分身は、ヒューミア人と非ヒューミア人との間にある。
このような要件が存在しない自然法則に関する最小限のプライミティビズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 00:17:46 GMT)
Forecasting Nonverbal Social Signals during Dyadic Interactions with
Generative Adversarial Neural Networks [0.0] 社会的相互作用の成功は、非言語的知覚と行動機構の相互作用と密接に結びついている。
非言語的ジェスチャーは、発話を強調したり意図を示す能力を持つ社会ロボットを養うことが期待されている。
我々の研究は、社会的相互作用における人間の振舞いのモデル化に光を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:01:32 GMT)
Finding Strong Gravitational Lenses Through Self-Attention [0.0] 本稿では,強い重力レンズを見つけるための自己アテンションの原理に基づく新しい自動アーキテクチャを提案する。
ボローニャレンズチャレンジから重力レンズを識別するために,21個の自己注意型エンコーダモデルと4つの畳み込みニューラルネットワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 11:40:48 GMT)
Enhancing quantum models of stochastic processes with error mitigation [0.0] 理論量子モデルと実用のギャップを、誤差軽減法を取り入れて埋める。
その結果,誤差緩和が期待値の改善に有効であることが確認された。
この結果から,これらの量子コンピュータにおけるハードウェアの制約により,その手法が制約されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 02:20:30 GMT)
Embracing advanced AI/ML to help investors achieve success: Vanguard
Reinforcement Learning for Financial Goal Planning [0.0] 強化学習(Reinforcement learning)は、複雑なデータセットに使用できる機械学習アプローチである。
我々は、金融予測、経済指標の予測、貯蓄戦略の作成における機械学習の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 18:46:20 GMT)
Efficient Analysis of COVID-19 Clinical Data using Machine Learning
Models [0.0] 膨大な量のデータとケーススタディが公開されており、研究者がトレンドを見つけるユニークな機会を提供している。
機械学習ベースのアルゴリズムをこのビッグデータに適用することは、この目的を達成するための自然なアプローチである。
効率的な特徴選択アルゴリズムにより,ほとんどの場合,90%以上の予測精度が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 20:06:01 GMT)
Dynamical indistinguishability and statistics in quantum fluids [0.0] 我々は、量子統計効果を示すための探索されていない力学条件に対処する。
本稿では,粒子の識別不可能性と関連する量子統計量の定量的基準について,短時間で動作不能となり,長時間に出現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:13:03 GMT)
Distinguishing Natural and Computer-Generated Images using
Multi-Colorspace fused EfficientNet [0.0] 実世界の画像鑑定のシナリオでは、画像生成のあらゆるカテゴリを考えることが不可欠である。
3つの効率ネットワークを並列に融合させることにより、マルチカラー融合効率ネットモデルを提案する。
我々のモデルは、精度、後処理に対する堅牢性、および他のデータセットに対する一般化性の観点から、ベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:55:45 GMT)
Dialogue-Based Simulation For Cultural Awareness Training [0.0] 本稿では,文化意識学習のための対話型シミュレーションの設計について述べる。
このシミュレーションは、米中合同による災害管理のシナリオを中心に構築された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 06:49:27 GMT)
Detecting ergodic bubbles at the crossover to many-body localization
using neural networks [0.0] 実験的に測定可能な2点相関関数を用いてエルゴード気泡を検出するアルゴリズムを提案する。
本研究は, 異常多体系の熱化機構の研究において, 新たな経路を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:16:48 GMT)
Dendritic Self-Organizing Maps for Continual Learning [0.0] 我々は、DendSOM(Dendritic-Self-Organizing Map)と呼ばれる生物学的ニューロンにインスパイアされた新しいアルゴリズムを提案する。
DendSOMは、入力空間の特定の領域からパターンを抽出する単一のSOMからなる。
ベンチマークデータセットでは、古典的なSOMやいくつかの最先端の継続的学習アルゴリズムよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:47:19 GMT)
Deep CNNs for Peripheral Blood Cell Classification [0.0] 我々は、顕微鏡的末梢血細胞画像データセットに基づいて、27の人気の深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャをベンチマークした。
血液細胞分類のためのImageNetデータセットに事前トレーニングされた最先端画像分類モデルを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 17:56:07 GMT)
Data Anomaly Detection for Structural Health Monitoring of Bridges using
Shapelet Transform [0.0] 多くの構造健康モニタリング(SHM)システムが、土木インフラを監視するために配備されている。
SHMシステムによって測定されたデータは、故障または故障したセンサーによって引き起こされる複数の異常によって影響を受ける傾向にある。
本稿では,SHMデータの異常を自律的に識別するために,Shapelet Transformという比較的新しい時系列表現を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 19:50:12 GMT)
Correlation-based Discovery of Disease Patterns for Syndromic
Surveillance [0.0] シナドロミック監視は 早期の症状の 検出を目的としてる
早期症状は通常多くの疾患で共有され、特定の疾患は感染の初期段階にいくつかの臨床像を持つことがある。
歴史的データからそのようなパターンを発見するための,新しい,データ駆動型アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 11:50:26 GMT)
Contextual Hate Speech Detection in Code Mixed Text using Transformer
Based Approaches [0.0] 我々は,Twitterのコード混在テキストにおけるヘイトスピーチ検出の自動化手法を提案する。
通常のアプローチでは、テキストを個別に分析するが、親ツイートの形でコンテンツテキストも活用する。
独立表現を用いたデュアルエンコーダ方式により性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:05:36 GMT)
Color Image Segmentation Using Multi-Objective Swarm Optimizer and
Multi-level Histogram Thresholding [0.0] 本稿では、ヒストグラム閾値法と異なる多目的群知能アルゴリズムを組み合わせることにより、教師なし画像分割の新しい手法を提案する。
提案手法は,他のしきい値アルゴリズムよりも画像のセグメンテーションに必要なしきい値が少ないことを示す。
主観的および客観的な結果は,従来のしきい値法に比べて,この手法の優位性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 12:15:03 GMT)
Body Part Regression for CT Images [0.0] CTボリュームの自己教師付き身体部分回帰モデルを開発し、異種CT研究の収集に基づいて訓練した。
本研究は, このアルゴリズムが医療モデルの医院への堅牢かつ信頼性の高い移行にどのように貢献するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:03:42 GMT)
Avoiding local minima in Variational Quantum Algorithms with Neural
Networks [0.0] 変分量子アルゴリズムは、短期計算の先導パラダイムとして登場してきた。
本稿では,勾配景観問題の事例をベンチマークする2つのアルゴリズムを提案する。
提案手法は,コストランドスケープが短期量子コンピューティングアルゴリズムを改善するための実りある道であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 09:41:09 GMT)
Astronomical source finding services for the CIRASA visual analytic
platform [0.0] 我々は、先進的なソース発見と分類のための視覚分析プラットフォーム(CIRASA)を開発している。
実装されたソース検索サービスに着目し,プロジェクト目標とプラットフォームアーキテクチャについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 11:39:18 GMT)
Analytical WKB theory for high-harmonic generation and its application
to massive Dirac electrons [0.0] We use the (Jeffreys-)Wentzel-Kramers-Brillouin (WKB) approximation to compute high-harmonic generation (HHG)。
We show that the WKB approximation is well with the numerical results obtained by solve the time-dependent Schr"odinger equation。
解析の結果,HHG高原は現在の技術のテラヘルツ周波数で観測できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 00:37:55 GMT)
An actor-critic algorithm with deep double recurrent agents to solve the
job shop scheduling problem [0.0] ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)に対する深層強化学習手法を提案する。
目的は、ジョブやマシンの数によって異なるJSSPインスタンスのディストリビューションについて学べるgreedyのようなものを構築することである。
予想通り、モデルはある程度は、トレーニングで使用されるものと異なる分布から生じるより大きな問題やインスタンスに一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 07:55:39 GMT)
A simple generalization of the energy gap law for nonradiative processes [0.0] Englman and Jortner (Mol. Phys. bf 18, 145 (1970)) は、初期状態と最終状態の間のエネルギーの差に対する非放射遷移速度のほぼ指数的な依存性を理解し、モデル化する鍵となる理論として機能している。
この研究は、理論を再考し、レート表現に関連する重要な仮定を明らかにし、温度依存性と低周波モードの影響を無視できない場合の一般化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 16:56:33 GMT)
A portfolio approach to massively parallel Bayesian optimization [0.0] 最適化研究の実施時間を短縮する1つの方法は、一度に1度ではなく、設計を評価することである。
高価なブラックボックスに対しては、ベイズ最適化のバッチバージョンが提案されている。
それでも、より高い並列化レベルが利用可能になるにつれて、数十の並列評価のために機能する戦略は制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 14:02:21 GMT)
A Systematic Review on the Detection of Fake News Articles [0.0] 偽ニュースや偽情報の拡散は世界中の社会に脅威をもたらすと論じられている。
この脅威に対処するため、自然言語処理(NLP)アプローチが開発されている。
本稿は,最も性能の高い偽ニュース検出手法の定式化,既存手法による制約の特定,緩和手法の提案を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 21:29:11 GMT)
A Survey of Human Activity Recognition in Smart Homes Based on IoT
Sensors Algorithms: Taxonomies, Challenges, and Opportunities with Deep
Learning [0.0] スマートホームは、住民の生活の質、自律性、健康を改善するために、ホームアシストサービスを提供する。
このようなサービスを実現するためには、スマートホームは住民の日々の活動を理解する必要がある。
環境センサを用いたスマートホームにおける人間の活動認識分野の最近のアルゴリズム,研究,課題,分類について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 08:44:50 GMT)
A Dimensionality Reduction Approach for Convolutional Neural Networks [0.0] 本稿では,上記の次元削減手法と入出力マッピングを組み合わせることで,事前学習ネットワークの層数を削減できる汎用手法を提案する。
本実験により, 従来の畳み込みニューラルネットワークと同様の精度を達成でき, メモリ割り当てを抑えることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 10:31:12 GMT)
A Bayesian approach to multi-task learning with network lasso [0.0] ネットワークラッソによるマルチタスク学習問題を解決するためのベイズ的手法を提案する。
提案手法の有効性をシミュレーションと実データ解析で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 06:25:38 GMT)
139 GHz UV phase-locked Raman laser system for thermometry and sideband
cooling of $^9$Be$^+$ ions in a Penning trap [0.0] 4階のサイドバンドを持つ基本赤外レーザーを変調することにより、2つの紫外レーザー源の位相ロックを実証する。
139GHzの位相ロックは、低温のペニングトラップに閉じ込められた9$Be$+$イオンの温度測定のためにラマン転移によって確認される。
この技術は、将来のペニングトラップにおける1つの9$Be$+$イオンのサイドバンド冷却や、交感冷却スキームや量子論理に基づく測定に使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 15:30:45 GMT)
$\textit{Ab initio}$ and group theoretical study of properties of the
$\text{C}_\text{2}\text{C}_\text{N}$ carbon trimer defect in h-BN [0.0] 六方晶窒化ホウ素(h-BN)は量子情報処理のための有望なプラットフォームである。
近年の研究では、炭素トリマーがh-BNの可視スペクトル範囲における単一光子放出の原因である可能性が示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 18 Oct 2021 21:27:20 GMT)