Networking of Internet of UAVs: Challenges and Intelligent Approaches [93.9] I-UAVネットワークは、QoS(Quality-of-Service)とQoE(Quality-of-Experience)の3つのカテゴリに分類される。
本稿では、これらの課題を詳細に分析し、I-UAVネットワーク問題に取り組むための対応するインテリジェントアプローチについて解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 09:44:43 GMT)
Spatial machine-learning model diagnostics: a model-agnostic
distance-based approach [91.6] 本研究は,空間予測誤差プロファイル (SPEP) と空間変数重要度プロファイル (SVIP) を,新しいモデルに依存しない評価・解釈ツールとして提案する。
統計学的手法、線形モデル、ランダムフォレスト、ハイブリッドアルゴリズムのSPEPとSVIPは、顕著な差異と関連する類似性を示している。
この新しい診断ツールは空間データ科学のツールキットを充実させ、MLモデルの解釈、選択、設計を改善する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 01:50:36 GMT)
3D-CariGAN: An End-to-End Solution to 3D Caricature Generation from Face
Photos [78.1] 本稿では,通常の2次元顔画像から直接高品質な3D画像を生成するエンド・ツー・エンドのディープ・ニューラルネットワークモデルを提案する。
新たな2段階のユーザスタディを含む実験により,通常の顔写真から直接高品質な3D画像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） (Sat, 13 Nov 2021 01:27:47 GMT)
An Energy Consumption Model for Electrical Vehicle Networks via Extended
Federated-learning [50.9] 本稿では,フェデレートラーニングモデルに基づく不安度を測る新しい手法を提案する。
バッテリー消費を推定し、車両ネットワークにエネルギー効率の高いルートプランニングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 15:03:44 GMT)
Minimally Supervised Categorization of Text with Metadata [40.1] メタデータでテキストを分類する最小限のフレームワークであるMetaCatを提案する。
我々は,単語,文書,ラベル,メタデータ間の関係を記述した生成プロセスを開発する。
同じ生成過程に基づいて,ラベル不足のボトルネックに対処するため,トレーニングサンプルを合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 05:48:47 GMT)
PhysXNet: A Customizable Approach for LearningCloth Dynamics on Dressed
People [38.2] これらの衣服を装着した人間の3次元骨格運動列を与えられた変形可能な衣服のダイナミクスを予測するための学習ベースのアプローチであるPhysXNetを紹介した。
PhysXNetは、密度の高い布メッシュの幾何学をミリ秒単位で推定することができる。
PhysXNetは物理エンジンで計算したものと非常に近い布の変形を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 21:05:41 GMT)
D^2LV: A Data-Driven and Local-Verification Approach for Image Copy
Detection [36.5] 画像類似性チャレンジ:マッチングトラック - NeurIPS'21で競合する、データ駆動で局所的な検証手法が提案されている。
D2LVでは、教師なし事前訓練が一般的に使用される教師付き訓練に取って代わる。
提案されたアプローチは、Facebook AI Image similarity Challenge: Matching Trackで1,103人中1位にランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 10:56:58 GMT)
Bag of Tricks and A Strong baseline for Image Copy Detection [36.5] 画像コピー検出には,トリックの袋と強力なベースラインが提案されている。
我々は、異なるクエリのスコアを安定させるために、記述子ストレッチ戦略を設計する。
提案されたベースラインは、Facebook AI Image similarity Challenge: Descriptor Trackの参加者526人中3位である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 13:58:43 GMT)
On the Statistical Benefits of Curriculum Learning [33.9] 本研究では,マルチタスク線形回帰問題におけるカリキュラム学習(CL)の利点について,構造化と非構造化の両方の条件下で検討する。
その結果,適応学習は,非構造化環境でのオラクル学習よりも根本的に困難であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 14:51:07 GMT)
Visual Understanding of Complex Table Structures from Document Images [33.0] 本稿では,テーブル内におけるセル固有のアライメントをキャプチャするオブジェクト検出に基づく新しいディープモデルを提案する。
また,新しい直線グラフに基づく定式化を導出することにより,構造認識の改善も目指している。
我々のフレームワークは、ベンチマークデータセットの平均F1スコアを2.7%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 14:54:33 GMT)
A Survey of Visual Transformers [30.1] 注意に基づくエンコーダデコーダアーキテクチャであるTransformerは、自然言語処理の分野に革命をもたらした。
コンピュータビジョン(CV)分野へのトランスフォーマーアーキテクチャの適用に関する先駆的な研究が最近行われている。
我々は,3つの基本的なCVタスクに対して,100以上の異なる視覚変換器の総合的なレビューを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 08:53:19 GMT)
A Central Difference Graph Convolutional Operator for Skeleton-Based
Action Recognition [29.6] 本稿では、骨格に基づく行動認識のための中央差分グラフ畳み込み(CDGC)と呼ばれる新しいグラフ畳み込み演算子を提案する。
CDGCは、既存のグラフ畳み込みネットワーク(GCN)におけるバニラグラフ畳み込みを置き換えることができる
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 00:02:57 GMT)
Identification and Adaptive Control of Markov Jump Systems: Sample
Complexity and Regret Bounds [24.7] 本稿では,未知のマルコフジャンプ線形系 (MJS) を2次目的に最適化する問題を考える。
まず,MJSが各モードの力学を学習するためのシステム識別アルゴリズムを提案する。
そこで本研究では,システム識別と等価な制御を併用した適応制御方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 02:38:13 GMT)
Prediction of Listener Perception of Argumentative Speech in a
Crowdsourced Data Using (Psycho-)Linguistic and Fluency Features [24.1] 議論的発話のクラウドソースデータセットにおいてTEDトークスタイルの感情評価を予測することを目的としている。
本稿では,TEDトーク音声の大規模データセット上で事前学習したモデルを微調整することにより,これらのカテゴリを予測するための分類タスクに有効なアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 15:07:13 GMT)
Session-aware Item-combination Recommendation with Transformer Network [22.6] ユーザからのフィードバックとアンロックセッションを予測するために、2つの頭を持つトランスフォーマーベースのネットワークを使用します。
カグルにおける最後の私的リーダーボードでは、分類精度0.39224で第2位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 17:20:49 GMT)
Nystr\"{o}m Regularization for Time Series Forecasting [21.1] 我々は、$tau$-mixing 時系列のシーケンシャルサブサンプリングによるNystr"om正規化のほぼ最適学習率を導出する。
理論的結果を検証するために, 一連の数値実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 12:52:56 GMT)
Full-attention based Neural Architecture Search using Context
Auto-regression [18.1] 注意ネットワークを検索するためのフルアテンションに基づくNAS手法を提案する。
ネットワークの異なる層に様々な注意操作を適用できるステージワイド検索空間を構築する。
コンテキスト自動回帰を用いた自己教師付き検索アルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 16:07:37 GMT)
Decision-making at Unsignalized Intersection for Autonomous Vehicles:
Left-turn Maneuver with Deep Reinforcement Learning [17.7] 本研究は、自動運転車の信号なし交差点における深層強化学習に基づく左旋回意思決定フレームワークを提案する。
提案した意思決定戦略は、衝突率を効果的に低減し、輸送効率を向上させることができる。
この研究は、構築された左旋回制御構造がリアルタイムに適用可能な大きな可能性を持っていることも明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 03:30:27 GMT)
Keyphrase Extraction Using Neighborhood Knowledge Based on Word
Embeddings [17.2] 我々は、単語埋め込みを背景知識として活用して、単語間グラフに意味情報を加えることにより、グラフベースのランキングモデルを強化する。
提案手法は,確立されたベンチマークデータセットを用いて評価し,単語の埋め込み近傍情報によりモデル性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 21:48:18 GMT)
The Three Stages of Learning Dynamics in High-Dimensional Kernel Methods [14.3] 我々は、SGDトレーニングニューラルネットワークの制限力学である、最小二乗目的のフローのトレーニング力学を考察する。
SGDはより複雑な関数を徐々に学習し、「深い勾配」現象が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 18:29:36 GMT)
Robust Deep Reinforcement Learning for Extractive Legal Summarization [13.6] 本稿では,強化学習を用いて,現行の深層要約モデルを訓練し,法域における性能向上を図ることを提案する。
3つの公開法的データセットで一貫した、重要なパフォーマンス向上を観察します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 17:27:49 GMT)
Physics-guided Loss Functions Improve Deep Learning Performance in
Inverse Scattering [13.5] ディープニューラルネットワーク(DNN)技術は、電磁逆散乱問題にうまく応用されている。
トレーニングプロセスにおいて,身体現象が効果的に組み込まれないことを示す。
多重散乱に基づく近接場量を含む損失関数の新しい設計法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 16:36:23 GMT)
Introducing Variational Autoencoders to High School Students [12.3] 本報告では,22名の学生を対象に,授業設計について解説し,パイロット研究の知見を共有している。
我々はWebベースのゲームを開発し、哲学的な比喩であるPlatoの洞窟を使って、VAEの仕組みを紹介した。
我々のアプローチは、学生に新しいAI概念を教えるのに効果的であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 04:34:15 GMT)
Evaluating Contrastive Learning on Wearable Timeseries for Downstream
Clinical Outcomes [10.9] SimCLRやBYOLのような対照的な損失を利用する自己教師型アプローチは、高次元の健康信号に適用できる。
そこで本研究では,SimCLRが下流評価タスクの大部分において,逆数法と完全教師付き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） (Sat, 13 Nov 2021 10:48:17 GMT)
Hyperspectral Mixed Noise Removal via Subspace Representation and
Weighted Low-rank Tensor Regularization [10.1] 我々は,超スペクトル画像の混合雑音を取り除くために,部分空間表現と重み付き低ランクテンソル正規化(SWLRTR)をモデルに採用する。
実験により、SWLRTR法は、他の高スペクトル分解法よりも定量的かつ視覚的に優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 05:30:56 GMT)
Obstacle Avoidance for UAS in Continuous Action Space Using Deep
Reinforcement Learning [9.9] 小型無人航空機の障害物回避は将来の都市空輸の安全に不可欠である。
本稿では, PPO(Proximal Policy Optimization)に基づく深層強化学習アルゴリズムを提案する。
その結果,提案モデルが正確かつ堅牢なガイダンスを提供し,99%以上の成功率で競合を解消できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 04:44:53 GMT)
Learning Object-Centric Representations of Multi-Object Scenes from
Multiple Views [9.6] マルチビュー・マルチオブジェクトネットワーク(マルチビュー・マルチオブジェクトネットワーク、MulMON)は、複数のビューを活用することで、複数のオブジェクトシーンの正確なオブジェクト中心表現を学習する手法である。
我々は,MulMONが単一視点法よりも空間的曖昧性をよく解いていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 13:54:28 GMT)
Spatial enantioseparation of gaseous chiral molecules [8.5] 3つの電磁場を結合した環状3レベル系に対する気体キラル分子の空間的エナンチオセパレーションについて検討する。
分子の回転により、3つの電磁場の偏極方向の特定の要求は、結合強度の全体相の空間依存的な部分につながる。
全体相の空間依存性部分と結合強度の空間依存性強度から生じる誘導ゲージポテンシャルの下では,気体キラル分子の典型的なパラメータに対する空間エナンチオセパレーションを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 10:24:15 GMT)
HydraGAN A Multi-head, Multi-objective Approach to Synthetic Data
Generation [8.3] 我々はHydraGANを導入する。HydraGANは、複数のジェネレータと識別エージェントをシステムに導入する合成データ生成の新しいアプローチである。
我々は,HydraGANがデータリアリズムの最大化,モデル精度の最大化,再識別リスクの最小化という複数の基準で,3つのデータセットのベースライン手法よりも優れていることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 02:19:11 GMT)
Homodyne Detection Quadrature Phase Shift Keying Continuous-Variable
Quantum Key Distribution with High Excess Noise Tolerance [7.9] 二次位相シフト鍵方式を用いたホモダイン検出プロトコルを提案する。
情報漏洩を制限することにより,提案プロトコルは高レベルの耐雑音性を実現する。
その結果、現在のプロトコルでは、ほぼ都市間領域で鍵を分散することが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 07:53:03 GMT)
Image Classification with Consistent Supporting Evidence [7.3] より一貫性のある証拠を促進するためのモデル不整合と正則化の尺度を提案する。
我々は、一貫性のあるモデルが解釈をサポートしながら競争力を発揮することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 05:47:26 GMT)
New Performance Measures for Object Tracking under Complex Environments [7.1] 本研究では,複雑な環境下での追跡アルゴリズムの質を評価するために,地中真理情報に基づく3つの新しい補助的性能指標を提案する。
いくつかの例と実験結果から,提案手法はそのような複雑な環境下での物体追跡のための1つのアルゴリズムを定量化するための既存の手法よりも優れていると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 16:32:42 GMT)
Minimax Supervised Clustering in the Anisotropic Gaussian Mixture Model:
A new take on Robust Interpolation [6.0] 2成分異方性ガウス混合モデルに基づくクラスタリング問題について検討する。
その結果, 線形判別分析(LDA)分類器は, ミニマックス感において準最適であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 05:19:37 GMT)
A Practical Tutorial on Explainable AI Techniques [5.7] このチュートリアルは、コンピュータサイエンスのバックグラウンドを持つすべての読者にとって、手書きの教科書となることを意図している。
機械学習モデルの直感的な洞察を得ることを目標としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 17:47:31 GMT)
Learning Data Teaching Strategies Via Knowledge Tracing [5.6] 本稿では,学生モデルのためのデータ教育戦略を最適化する,知識強化データ教育(KADT)と呼ばれる新しい手法を提案する。
KADT法は、潜在学習概念の観点から、学生モデルの知識進捗を動的に捉えるための知識追跡モデルを含む。
我々は、知識追跡、感情分析、映画レコメンデーション、画像分類を含む4つの機械学習タスクにおいて、KADT法の性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 10:10:48 GMT)
Deep Neural Networks for Automatic Grain-matrix Segmentation in Plane
and Cross-polarized Sandstone Photomicrographs [5.6] 粒分別はコンピュータ支援鉱物識別と砂岩分類の第一段階である。
本稿では,粒度区分をピクセル単位の2クラス(すなわち粒度と背景)の意味分割タスクとして定式化する。
深層学習に基づくエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークであるDeep Grain Semantic Network (DSGSN) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 12:04:06 GMT)
The Pseudo Projection Operator: Applications of Deep Learning to
Projection Based Filtering in Non-Trivial Frequency Regimes [5.6] 本稿では,ニューラルネットワークを利用して周波数選択を行うPseudo Projection Operator(PPO)を提案する。
我々は,ロチェスター大学マルチモーダル・ミュージック・パフォーマンス・データセット上で,PPO,PO,DAEのフィルタリング機能を比較した。
ほとんどの実験では、PPOはPOとDAEの両方より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 16:09:14 GMT)
Leveraging Unsupervised Image Registration for Discovery of Landmark
Shape Descriptor [5.4] 本稿では,画像からランドマークを発見するための自己教師型深層学習手法を提案する。
我々は、ランドマーク駆動のイメージ登録を主要なタスクとして使用し、ニューラルネットワークにイメージを適切に登録するランドマークを見つけるように強制する。
提案手法は分割と前処理を回避し、2D画像や3D画像のみを用いて使用可能な形状記述子を直接生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 01:02:10 GMT)
Where to Look: A Unified Attention Model for Visual Recognition with
Reinforcement Learning [5.2] 視覚的注意を繰り返すために,トップダウンとボトムアップを一体化することを提案する。
我々のモデルは、画像ピラミッドとQラーニングを利用して、トップダウンアテンションメカニズムにおける関心領域を選択する。
我々は、エンドツーエンドの強化学習フレームワークでモデルをトレーニングし、視覚的分類タスクにおける手法の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 18:44:50 GMT)
Learning to Evolve on Dynamic Graphs [5.2] Learning to Evolve on Dynamic Graphs (LEDG)は、グラフ情報と時間情報を共同で学習する新しいアルゴリズムである。
LEDGはモデルに依存しないため、動的グラフ上でメッセージパッシングベースのグラフニューラルネットワーク(GNN)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） (Sat, 13 Nov 2021 04:09:30 GMT)
A strong baseline for image and video quality assessment [4.7] 画像と映像の知覚的品質評価のための,シンプルで効果的な統合モデルを提案する。
本モデルでは,バックボーンネットワークから派生したグローバルな特徴を1つだけ適用することで,同等の性能を実現する。
提案したアーキテクチャに基づいて、3つの一般的な実世界のシナリオに対して十分に訓練されたモデルをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 12:24:08 GMT)
GraphPrompt: Biomedical Entity Normalization Using Graph-based Prompt
Templates [4.5] 生物医学的な実体の正規化は、生物医学的な実験と研究にまたがって言語を統一する。
まず,70種類のエンティティと200万のキュレートされたエンティティとシンノニムのペアを含む,専門家によるデータベースOBO-synを紹介する。
グラフに応じてプロンプトテンプレートを生成するプロンプトベースの学習手法であるGraphPromptを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 06:59:27 GMT)
Deep Reinforcement Learning with Shallow Controllers: An Experimental
Application to PID Tuning [3.9] 実際の物理システム上での最先端RLアルゴリズムの実現における課題について述べる。
私たちのアプローチの核心は、トレーニング可能なRLポリシーとしてPIDコントローラを使用することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 18:48:28 GMT)
Speech Emotion Recognition Using Deep Sparse Auto-Encoder Extreme
Learning Machine with a New Weighting Scheme and Spectro-Temporal Features
Along with Classical Feature Selection and A New Quantum-Inspired Dimension
Reduction Method [3.8] 音声信号に基づく音声感情認識システム(SER)を提案する。
このシステムは,特徴抽出,特徴選択,最後に特徴分類という3つの段階から構成される。
従来の重み付け法よりも効率的なクラス不均衡に対処する新しい重み付け法も提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 11:09:38 GMT)
Explainable Semantic Space by Grounding Language to Vision with
Cross-Modal Contrastive Learning [3.4] 視覚における言語学習の基盤となる2ストリームモデルを設計する。
このモデルはまず、視覚的表現と言語表現をMS COCOデータセットに合わせることを学習する。
トレーニング後、このモデルの言語ストリームは、視覚的に接地されたセマンティック空間に概念を埋め込むことができるスタンドアロン言語モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 19:54:15 GMT)
Fock lasers based on deep-strong coupling of light and matter [2.7] 光と物質は、結合が素エネルギーよりも強い状態において相互作用することができる。
この状態における光と物質間の相互作用が、いかに電磁的非線形性を引き起こすかを示す。
この非線形性は、レーザーまたはメーザーに統合された新しいタイプの利得媒体の基礎を形成し、大きなフォック状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 01:02:24 GMT)
LoMEF: A Framework to Produce Local Explanations for Global Model Time
Series Forecasts [2.3] 複数の時系列にまたがってトレーニングされたグローバル予測モデル(GFM)は、多くの予測競合や実世界のアプリケーションにおいて優れた結果を示している。
しかしながら、GFMは通常、特に特定の時系列に対する解釈可能性に欠ける。
本稿では,GFMからの予測を説明するために,局所モデルに依存しない新しい解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 00:17:52 GMT)
Memotion Analysis through the Lens of Joint Embedding [2.1] 共同埋め込みは、テキストが接地キーとして残るベクトル空間にマルチモーダルデータをエンコードする方法である。
ミームは一般的にテキストが埋め込まれた画像である。
共同埋め込みによる感情分析の問題点 結果がSOTAをわずかに上回っている
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 09:22:39 GMT)
Developing a Novel Approach for Periapical Dental Radiographs
Segmentation [1.3] 提案するアルゴリズムは2段階で構成され,第1段階は前処理である。
このアルゴリズムの第2部と第1部は回転度を計算し、歯の隔離に積分投影法を用いる。
実験結果から, このアルゴリズムは頑健であり, 精度が高いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 17:25:35 GMT)
PAMMELA: Policy Administration Methodology using Machine Learning [1.2] PAMMELAは機械学習を利用した政策管理手法である。
同様の組織で現在実施されているポリシーのルールを学習することで、新しいポリシーを生成する。
PAMMELAは、政策強化のために、既存のルールから集めた知識に基づいて、新しいルールを推測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 07:05:22 GMT)
Multiset Signal Processing and Electronics [1.0] 多重集合は、要素の反復を可能にする伝統的な概念の直感的な拡張である。
最近の実数値関数への多重集合の一般化は、多くの興味深い意味や応用への道を開いた。
離散回路と集積回路のいずれにおいても,高性能な自己相関と相互相関が可能な実効マルチセット演算は比較的単純である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 11:50:00 GMT)
Common Product Neurons [1.0] 本研究は,最近導入された実値ジャカードと偶然の指標を用いて,人工ニューロンの比較性能を開発した。
実数値のジャカードと偶然のアプローチは、内在性指数や古典的相互相関よりもかなり頑健で効果的であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 11:43:08 GMT)
Efficient Binary Embedding of Categorical Data using BinSketch [1.0] 本稿では,分類データセットに対する次元削減アルゴリズム,いわゆるスケッチを提案する。
キャビンは高次元の圏ベクトルから低次元のバイナリスケッチを構成する。
チャムは、2つの元のベクトルの間のハミング距離の近似をスケッチからのみ計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 18:18:35 GMT)
Entanglement swapping under quantum information masking [0.8] 量子情報のマスキングの下での絡み合いの交換について検討する。
我々の研究は、絡み合うスワッピングに基づく量子暗号における量子情報マスキングスキームの応用の道を開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 01:45:49 GMT)
MC-CIM: Compute-in-Memory with Monte-Carlo Dropouts for Bayesian Edge
Intelligence [0.4] 我々は,堅牢で低消費電力なベイズエッジインテリジェンスのための計算インメモリフレームワークであるMC-CIMを提案する。
モンテカルロ・ドロップアウト(MC-Dropout)を用いたベイズDNNの近似は,計算複雑性の低下とともに高いロバスト性を示した。
提案手法はMC-CIMが課した非理想性の中で確実に予測信頼性を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 14:50:48 GMT)
Using Deep Learning to Identify Patients with Cognitive Impairment in
Electronic Health Records [0.0] 認知症に苦しむ患者は4人に1人しかいない。
認知症は医療専門家によって診断されていない。
ディープラーニングNLPは、認知症に関連するICDコードや薬品なしで認知症患者を識別できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 01:44:10 GMT)
UET-Headpose: A sensor-based top-view head pose dataset [0.0] 本稿では,頭部画像の収集に費用効率が高く,セットアップが容易な新しい手法を提案する。
この方法は、Depthカメラの代わりに絶対方位センサを使用して、迅速かつ安価に設定できる。
また,FSANet-Wideと呼ばれるフルレンジモデルを導入し,UET-Headposeデータセットによる頭部ポーズ推定結果を大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 04:54:20 GMT)
Towards One Shot Search Space Poisoning in Neural Architecture Search [0.0] ニューラルネットワーク探索 (NAS) アルゴリズムであるENAS (Efficient NAS) の, 元の検索空間に対するデータ中毒攻撃に対するロバスト性を評価する。
我々は、ENASコントローラの設計上の欠陥を利用して、分類タスクにおける予測性能を低下させる手法を実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 16:07:00 GMT)
Topological properties in the non-Hermitian tetramerized
Su-Schrieffer-Heeger lattices [0.0] 非エルミートSu-Schrieffer-Heeger(SSH)格子の位相的性質について検討する。
格子を四量化非エルミート系に変更することにより、そのような虚ポテンシャルはSSH系の位相的性質の非自明な遷移を誘導する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 03:22:24 GMT)
Symmetric States and Dynamics of Three Quantum Bits [0.0] 我々は、3つの量子ビットの対称セクターにおける純状態の解析を行い、その絡み合い特性、分離性基準およびダイナミクスを懸念する。
共振電磁界下での3つのスピン1/2粒子の対称ネットワークを構成する状態と力学の物理的セットアップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 23:32:15 GMT)
Strain-spectroscopy of strongly interacting defects in superconducting
qubits [0.0] トンネル2レベルシステム(TLS)は、いくつかのマイクロファブリック量子デバイスの適切な機能に影響を及ぼす。
最近の実験では、ストレインアシスト分光法を用いて、個々の(コヒーレントな)TLS間の強い相互作用の明白な証拠が報告されている。
この研究は、量子ビットのジョセフソン接合の非晶質トンネル障壁内に存在するそのような強く相互作用する欠陥のスペクトル応答を得る方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 03:10:51 GMT)
SocialBERT -- Transformers for Online SocialNetwork Language Modelling [0.0] 本稿では,テキスト解析における著者の位置に関する知識を利用する最初のモデルであるSocialBERTを紹介する。
評価の結果,この情報の埋め込みは優れた一般化を維持していることがわかった。
提案したモデルは、選択されたソーシャルネットワークの大多数のグループでトレーニングされており、これまで未知のグループで作業することが可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 16:37:15 GMT)
Predicting non-Markovian superconducting qubit dynamics from tomographic
reconstruction [0.0] 超伝導量子ビット系において,ポストマルコフマスター方程式は,非マルコフノイズを正確に捕捉し,予測することを示した。
このモデルは、IBM Quantum Experienceクラウドベースの量子プロセッサの実験的な状態ダイナミクスを用いて構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 05:58:35 GMT)
Multi-Class and Automated Tweet Categorization [0.0] この研究は、ツイートのカテゴリーをテキストから検出することを目的としている。
ツイートは、テキストマイニングまたは自然言語処理(NLP)と機械学習(ML)技術を使用して、12の特定カテゴリに分類される。
最高のアンサンブルモデルであるグラディエント・ブースティングはAUCのスコアが85%に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 14:28:47 GMT)
Measuring the Contribution of Multiple Model Representations in
Detecting Adversarial Instances [0.0] 本稿では,複数のモデルから表現を取り入れた2つの手法について述べる。
多くのシナリオについて検討した結果,表現の抽出に使用する基礎モデルの数によって,性能が向上することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 04:24:57 GMT)
Learning Neural Models for Continuous-Time Sequences [0.0] 連続時間イベントシーケンス(CTES)の特性について検討し、上記の問題を克服するために、堅牢でスケーラブルなニューラルネットワークベースモデルを設計する。
本研究では,MTPPを用いた事象の生成過程をモデル化し,現実世界の幅広い問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 20:39:15 GMT)
Iterative Training: Finding Binary Weight Deep Neural Networks with
Layer Binarization [0.0] 低レイテンシやモバイルアプリケーションでは、計算量の削減、メモリフットプリントの削減、エネルギー効率の向上が望まれている。
重み二項化の最近の研究は、重み-入出力行列の乗法を加算に置き換えている。
完全二進法ではなく部分二進法の重み付けから、トレーニングがより優れた精度で完全二進法の重み付けネットワークに到達することを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 05:36:51 GMT)
Improving the Otsu Thresholding Method of Global Binarization Using Ring
Theory for Ultrasonographies of Congestive Heart Failure [0.0] バイナリ化(binarization)は、ピクセル内の値を0から1に縮小する画像処理の方法である。
本報告では, 超音波画像における心不全指標の分離を図るため, 大津閾値法について検討し, 異なる画像特徴を考慮し, 新たな要素を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 04:08:02 GMT)
Fluctuation theorems and thermodynamic uncertainty relations [0.0] 非循環型および時間反転型非対称プロトコルにも適用可能な新しい熱力学的不確実性関係を導出する。
本研究では,熱力学的不確かさ関係とエントロピーと観測可能な観測値の相関関係について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 10:04:30 GMT)
Extracting and filtering paraphrases by bridging natural language
inference and paraphrasing [0.0] 本研究では,NLIデータセットからパラフレージングデータセットを抽出し,既存のパラフレージングデータセットをクリーニングするための新しい手法を提案する。
その結果,既存の2つのパラフレージングデータセットにおいて,抽出したパラフレージングデータセットの品質と驚くほど高いノイズレベルが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 14:06:37 GMT)
Emerging quantum computing algorithms for quantum chemistry [0.0] デジタル量子コンピュータはシュリンガー方程式を解くための計算フレームワークを提供する。
これらのシステムの量子シミュレーションのための量子計算アルゴリズムは、最近顕著な成長を目撃している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 00:34:07 GMT)
Discriminant indicators with generalized inversion symmetry [0.0] ブリュアンゾーンの高対称性点のみのデータから計算される一般化反転対称性を持つ系に対する判別式の指標を提案する。
提案手法は、基準エネルギーから生じるあいまいさを伴わずに、例外点とその対称性に保護された変種を捕捉する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 09:43:03 GMT)
Deep Learning in High Dimension: Neural Network Approximation of
Analytic Functions in $L^2(\mathbb{R}^d,\gamma_d)$ [0.0] 解析関数 $f:mathbbRdtomathbbR$ の式率を $L2(mathbbRd,gamma_d)$ のノルムで証明する。
特に、整数 $kgeq 2$ に対する ReLU と ReLU$k$ のアクティベーションを考える。
対数ガウス確率場入力による楕円型PDEの応答面に対する深いReLU-NNの表現速度境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 09:54:32 GMT)
Bolstering Stochastic Gradient Descent with Model Building [0.0] 勾配降下法とその変種は、優れた収束率を達成するためのコア最適化アルゴリズムを構成する。
本稿では,前方ステップモデル構築に基づく新しいアルゴリズムを用いて,線探索の代替手法を提案する。
収束率解析を行い、提案アルゴリズムがほとんどの問題においてより高速な収束とより良い一般化を実現することを実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 06:54:36 GMT)
A feast for trolls -- Engagement analysis of counternarratives against
online toxicity [0.0] 2020年2月から2021年7月までの間に、ソーシャルメディアで1500万件以上の有毒メッセージを観察しました。
1000人以上のダッシュボードユーザーが、視覚的なミーム、テキスト、AI生成テキストを組み合わせた有毒なメッセージに反応した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 13 Nov 2021 20:38:31 GMT)