INTERN: A New Learning Paradigm Towards General Vision [117.3] 我々はInterNという新しい学習パラダイムを開発した。
複数の段階の複数のソースからの監視信号を用いて学習することにより、トレーニング対象のモデルは強力な一般化性を生み出す。
ほとんどの場合、ターゲットドメインのトレーニングデータの10%しか適応していないモデルが、完全なデータセットでトレーニングされたトレーニングデータよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 18:42:50 GMT)
Keypoint Message Passing for Video-based Person Re-Identification [106.4] ビデオベースの人物再識別(re-ID)は、異なるカメラで捉えた人々のビデオスニペットをマッチングすることを目的とした、視覚監視システムにおいて重要な技術である。
既存の手法は主に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づいており、そのビルディングブロックは近隣のピクセルを一度に処理するか、あるいは3D畳み込みが時間情報のモデル化に使用される場合、人の動きによって生じるミスアライメントの問題に悩まされる。
本稿では,人間指向グラフ法を用いて,通常の畳み込みの限界を克服することを提案する。具体的には,人手指のキーポイントに位置する特徴を抽出し,時空間グラフとして接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 08:01:16 GMT)
Non-separable Spatio-temporal Graph Kernels via SPDEs [90.6] グラフ上の時間的原理モデリングのためのグラフカーネルを提供する。
グラフをモデリングするための新しいツールを提供することで、既存のグラフカーネルを現実のアプリケーションで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:53:19 GMT)
Image-specific Convolutional Kernel Modulation for Single Image
Super-resolution [85.1] 本稿では,新しい画像特異的畳み込み変調カーネル(IKM)を提案する。
我々は、画像や特徴のグローバルな文脈情報を利用して、畳み込みカーネルを適応的に調整するための注意重みを生成する。
単一画像超解像実験により,提案手法は最先端手法よりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 11:05:10 GMT)
Attention-based Multi-hypothesis Fusion for Speech Summarization [83.0] 音声認識(ASR)とテキスト要約(TS)を組み合わせることで、音声要約を実現することができる
ASR誤差はカスケード法における出力要約の品質に直接影響する。
本稿では、ASRの誤りに対して頑健なカスケード音声要約モデルを提案し、ASRが生成した複数の仮説を利用して、ASRの誤りが要約に与える影響を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 03:00:29 GMT)
Weakly-supervised fire segmentation by visualizing intermediate CNN
layers [82.8] 画像やビデオにおける火の局所化は、火災事故に対処するための自律システムにとって重要なステップである。
我々は,ネットワークのトレーニングに画像ラベルのみを使用する,画像中の火の弱い制御セグメント化について検討する。
CNNの中間層における特徴量の平均値は,2値セグメンテーション問題である火災セグメンテーションの場合,従来のクラスアクティベーションマッピング(CAM)法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 11:56:28 GMT)
Rethinking Keypoint Representations: Modeling Keypoints and Poses as
Objects for Multi-Person Human Pose Estimation [79.8] 本研究では,個々のキーポイントと空間的関連キーポイント(ポーズ)の集合を,密集した単一ステージアンカーベース検出フレームワーク内のオブジェクトとしてモデル化する,新しいヒートマップフリーなキーポイント推定手法を提案する。
実験では, KAPAOは従来手法よりもはるかに高速かつ高精度であり, 熱マップ後処理に悩まされていた。
私たちの大モデルであるKAPAO-Lは、テスト時間拡張なしでMicrosoft COCO Keypoints検証セット上で70.6のAPを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:36:44 GMT)
UBnormal: New Benchmark for Supervised Open-Set Video Anomaly Detection [75.4] ビデオ異常検出のための複数の仮想シーンからなる教師付きオープンセットベンチマークUBnormalを提案する。
既存のデータセットとは異なり、トレーニング時にピクセルレベルで注釈付けされた異常事象を初めて導入し、完全に教師付き学習手法の使用を可能にした。
UBnormalは、1クラスのオープンセットモデルと教師付きクローズセットモデルとを公平に比較できる最初のビデオ異常検出ベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:28:46 GMT)
User Response and Sentiment Prediction for Automatic Dialogue Evaluation [69.1] 本稿では,次のユーザ発話の感情をターンレベル評価やダイアログレベル評価に利用することを提案する。
実験により,本モデルによる音声対話データセットと音声対話データセットの両方において,既存の自動評価指標よりも優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 22:19:17 GMT)
Variational Adiabatic Gauge Transformation on real quantum hardware for
effective low-energy Hamiltonians and accurate diagonalization [68.8] 変分アダバティックゲージ変換(VAGT)を導入する。
VAGTは、現在の量子コンピュータを用いてユニタリ回路の変動パラメータを学習できる非摂動型ハイブリッド量子アルゴリズムである。
VAGTの精度は、RigettiおよびIonQ量子コンピュータ上でのシミュレーションと同様に、トラフ数値シミュレーションで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 20:50:08 GMT)
Normalizing flows for atomic solids [67.7] 原子状固体をモデル化するための正規化フローに基づく機械学習手法を提案する。
我々は,単原子水としてモデル化された立方晶および六角形氷のヘルムホルツ自由エネルギー推定と,切り離されたレナード・ジョーンズ系について報告する。
以上の結果から, 結晶形状に制約を加えることなく, 流動の正規化により, 固体の高品質な試料と自由エネルギー推定が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 18:54:49 GMT)
Coarse-to-fine Animal Pose and Shape Estimation [67.4] 単一画像から3次元動物メッシュを再構成する粗大なアプローチを提案する。
粗い推定段階はまずSMALモデルのポーズ、形状、翻訳パラメータを推定する。
次に、推定メッシュをグラフ畳み込みネットワーク(GCN)によって開始点として使用し、精製段階における頂点毎の変形を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 01:27:20 GMT)
Film Trailer Generation via Task Decomposition [65.2] 私たちは映画をグラフとしてモデル化し、ノードはショットであり、エッジはそれらの間のセマンティックな関係を表す。
スクリーンプレイから特権的テキスト情報を活用する共同コントラストトレーニングを用いて,これらの関係を学習する。
教師なしのアルゴリズムがグラフを横切り、人間の審査員が競争的な教師付きアプローチによって生成されるトレーラーを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 20:50:52 GMT)
Single-channel speech separation using Soft-minimum Permutation
Invariant Training [61.0] 教師付き音声分離における長寿命問題は、それぞれの分離された音声信号の正しいラベルを見つけることである。
Permutation Invariant Training (PIT) はラベルあいまいさ問題に対処する上で有望な解決策であることが示されている。
そこで本研究では,PITの不効率に対処する確率的最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:25:05 GMT)
CNN Filter Learning from Drawn Markers for the Detection of Suggestive
Signs of COVID-19 in CT Images [58.7] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のフィルタを推定するために,大規模な注釈付きデータセットやバックプロパゲーションを必要としない手法を提案する。
少数のCT画像に対して、ユーザは、代表的な正常領域と異常領域にマーカーを描画する。
本発明の方法は、カーネルがマークされたものに似た拡張領域に特有な一連の畳み込み層からなる特徴抽出器を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:03:42 GMT)
Pre-training Graph Neural Network for Cross Domain Recommendation [58.1] 推薦システムは、ユーザ/イテムの埋め込みを学習する中心となるアイテムに対するユーザの潜在的関心を予測する。
グラフ表現学習から事前学習を行う現代美術に着想を得て,クロスドメインレコメンデーションのための事前学習および微調整図を提案する。
我々は,グラフエンコーダの自己教師型事前学習を採用するPCRec (Pre-training Graph Neural Network for Cross-Domain Recommendation) を考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 07:34:42 GMT)
Robustness of Bayesian Neural Networks to White-Box Adversarial Attacks [55.5] ベイジアンネットワーク(BNN)は、ランダム性を組み込むことで、敵の攻撃を扱うのに頑丈で適している。
我々はベイズ的推論(つまり変分ベイズ)をDenseNetアーキテクチャに融合させることで、BNN-DenseNetと呼ばれるBNNモデルを作成する。
逆向きに訓練されたBNNは、ほとんどの実験で非ベイズ的で逆向きに訓練されたBNNよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 16:14:44 GMT)
On Effective Scheduling of Model-based Reinforcement Learning [53.0] 実データ比率を自動的にスケジュールするAutoMBPOというフレームワークを提案する。
本稿ではまず,政策訓練における実データの役割を理論的に分析し,実際のデータの比率を徐々に高めれば,より優れた性能が得られることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:24:59 GMT)
Towards Generating Real-World Time Series Data [52.5] 時系列データ生成のための新しい生成フレームワーク - RTSGANを提案する。
RTSGANは、時系列インスタンスと固定次元潜在ベクトルの間のマッピングを提供するエンコーダデコーダモジュールを学習する。
不足した値の時系列を生成するために、RTSGANに観測埋め込み層と決定・生成デコーダを更に装備する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 11:31:37 GMT)
Causal Effect Variational Autoencoder with Uniform Treatment [50.9] 因果効果変動オートエンコーダ(CEVAE)をトレーニングし、観察処理データから結果を予測する。
均一処理変分オートエンコーダ (UTVAE) は, 重要サンプリングを用いて均一な処理分布を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:40:57 GMT)
Learnable Locality-Sensitive Hashing for Video Anomaly Detection [44.2] ビデオ異常検出(英語: Video Anomaly Detection, VAD)とは、通常サンプルのみが利用可能なトレーニングセットで発生していない異常事象を特定することを指す。
本稿では,すべての標準データを効率よく,かつ柔軟に活用するための,距離に基づく新しいVAD手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 02:27:04 GMT)
Covariate Shift in High-Dimensional Random Feature Regression [44.1] 共変量シフトは、堅牢な機械学習モデルの開発において重要な障害である。
現代の機械学習の文脈における理論的理解を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 05:23:28 GMT)
Fair and accurate age prediction using distribution aware data curation
and augmentation [43.0] 年齢予測は、オープンな研究問題のままの公平性の問題において特に難しい応用である。
年齢予測法における不公平行動の主な原因の1つは、トレーニングデータの分布と多様性にある。
公平性を高めるために、データセットキュレーションとデータ拡張の2つの新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 10:25:52 GMT)
Interpreting Language Models Through Knowledge Graph Extraction [43.0] BERTに基づく言語モデルを,学習過程の逐次的な段階において取得した知識のスナップショットを通じて比較する。
本稿では, クローズイン・ザ・ブランク文から知識グラフを抽出し, 知識獲得のタイムラインを提示する手法を提案する。
この分析を, BERTモデル(DistilBERT, BERT-base, RoBERTa)の事前学習変化の比較に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:18:01 GMT)
An Empirical Evaluation of the Impact of New York's Bail Reform on Crime
Using Synthetic Controls [42.5] ニューヨーク州のベイル除去法は2020年1月1日に発効し、ほとんどすべての軽犯罪と非暴力の重罪の被告に対する保釈金と裁判前拘留を廃止した。
改正後の総合犯罪率への影響を分析した結果,保釈改革の理解と全般的抑止力の理解が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:59:02 GMT)
DRINet++: Efficient Voxel-as-point Point Cloud Segmentation [41.9] DRINet++はDRINetを拡張し、voxel-as-pointの原則で点雲の空間性と幾何学的性質を向上させる。
我々の最先端のアウトドア・ポイント・クラウド・セグメンテーションはコンバージェンスを実現し、メモリ消費問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 09:22:15 GMT)
Online Meta Adaptation for Variable-Rate Learned Image Compression [40.8] この研究は、ディープニューラルネットワークに基づくエンドツーエンドの学習画像圧縮(lic)の2つの大きな問題に対処する。
我々は,条件付き変分自動エンコーダフレームワークにおけるメタラーニングとオンラインラーニングのアイデアを組み合わせた,licのオンラインメタラーニング(OML)設定を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 06:46:23 GMT)
NENet: Monocular Depth Estimation via Neural Ensembles [40.1] 多様なベース予測器からの複数の予測を統合するための2レベルアンサンブル方式NENetを提案する。
提案されたNENetは、NYU-Depth-v2データセットとKITTIデータセットの最先端アプローチよりも優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 09:09:05 GMT)
Federated Learning for Smart Healthcare: A Survey [39.7] 新たな分散コラボレーティブAIパラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は、スマートヘルスケアにとって特に魅力的なものだ。
スマートヘルスケアにおけるFLの最近の進歩、モチベーション、FLの使用要件について述べる。
本稿では、保健データ管理、リモートヘルスモニタリング、医療画像、COVID-19検出など、主要な医療分野におけるFLの新たな応用についてレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 23:34:22 GMT)
TSS: Transformation-Specific Smoothing for Robustness Certification [37.9] 動機付けられた敵は、セマンティックトランスフォーメーションを使用してテストデータを摂動することで、機械学習システムを誤解させる可能性がある。
TSS -- 汎用の敵対的セマンティックトランスフォーメーションに対して、MLの堅牢性を証明するための統一的なフレームワークを提供する。
TSSは大規模なImageNetデータセット上で、非自明な証明された堅牢性を実現する最初のアプローチであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 10:11:15 GMT)
Off-Policy Actor-Critic with Emphatic Weightings [37.1] 複数の目的が存在することや、明示的な非政治政策勾配定理が欠如していることから、オフ政治設定はより明確でない。
我々はこれらの目的を一つの非政治的目的に統一し、この統一目的に対する政策勾配定理を提供する。
Actor Critic with Emphatic weightings (ACE) と呼ばれるアルゴリズムにおいて、勾配を近似する複数の戦略を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 01:18:16 GMT)
Document AI: Benchmarks, Models and Applications [35.5] ドキュメントAI(Document AI)とは、ビジネス文書を自動的に読み、理解し、分析する技術である。
近年、ディープラーニング技術の人気は、Document AIの開発を大きく進めている。
本稿では,代表モデル,タスク,ベンチマークデータセットについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 16:43:07 GMT)
An Overview of Backdoor Attacks Against Deep Neural Networks and
Possible Defences [33.4] 本研究の目的は,これまでに提案された攻撃・防衛の多種多様さを概観することである。
バックドア攻撃では、攻撃者はトレーニングデータを破損し、テスト時に誤動作を誘発する。
テストタイムエラーは、適切に作成された入力サンプルに対応するトリガーイベントの存在下でのみ起動される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 13:06:31 GMT)
CCA-MDD: A Coupled Cross-Attention based Framework for Streaming
Mispronunciation detection and diagnosis [33.0] CCA-MDDはオンライン処理をサポートし、厳密にリアルタイムに実行できる。
マルチタスク学習から訓練されたデコーダのアンサンブルをMDD決定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 02:17:49 GMT)
Enabling equivariance for arbitrary Lie groups [31.8] 我々は任意のリー群のワープに不変性を許す厳密な数学的枠組みを導入する。
ベンチマークアフィン不変分類タスクに対するアプローチを実証的に検証する。
我々は、ホモグラフィー変換データセット上で優れたロバスト性を実現するホモグラフィー・コナールモデルを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 06:23:44 GMT)
CAR -- Cityscapes Attributes Recognition A Multi-category Attributes
Dataset for Autonomous Vehicles [30.0] 属性認識のための新しいデータセット -- Cityscapes Attributes Recognition (CAR) を提案する。
新しいデータセットは、よく知られたデータセットであるCityscapesを拡張し、各イメージにオブジェクトの属性のアノテーション層を追加する。
データセットは、それぞれのカテゴリが独自の属性セットを持つ、構造化され、調整された分類を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 06:00:43 GMT)
Few-Shot Self-Rationalization with Natural Language Prompts [29.2] タスクラベルを予測するセルフリレーゼーションモデルは、その予測のために自由テキストのエラボレートを生成する。
しかしながら、これらのモデルは、現在、タスクごとに大量の人書き自由テキスト説明で訓練されている。
少ない学習例を用いて,より現実的な自己合理化環境について検討することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 08:21:40 GMT)
Adversarially Constructed Evaluation Sets Are More Challenging, but May
Not Be Fair [23.9] より困難なデータセットを構築するための戦略として、敵対的なデータセット作成が提案されている。
評価データをフィルタするためにAFLiteアルゴリズムを適用し、18種類の対戦モデルに対して実験を行う。
AFLiteは、より難しい例を選択し、より強力な敵モデルを使用するように、評価されたモデルの性能を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 01:45:26 GMT)
Sparse Graph Learning Under Laplacian-Related Constraints [23.5] 確率変数間の条件依存を符号化するスパース精度行列のグラフラプラシアン関連制約に着目した。
我々は,ラプラシアン構造ではなく,全肯定性を強制するために広く用いられているペナル化対数類似アプローチの修正について検討した。
乗算器アルゴリズム (ADMM) の交互方向法を提示し, 制約付き最適化のために解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 00:50:36 GMT)
Stochastic Extragradient: General Analysis and Improved Rates [23.3] Extragradient (SEG) 法は、min-max最適化と変分不等式問題を解くための最も一般的なアルゴリズムの1つである。
我々は,SEGのいくつかの変種を統一的に解析できる新しい理論フレームワークを開発した。
新たなSEG変種に対する我々のレートは、現在の最先端収束保証よりも優れており、制約の少ない仮定に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 16:49:31 GMT)
JMSNAS: Joint Model Split and Neural Architecture Search for Learning
over Mobile Edge Networks [23.2] モバイルエッジネットワーク上でのDNNモデルの自動生成とデプロイのために,ジョイントモデル分割とニューラルアーキテクチャサーチ(JMSNAS)フレームワークを提案する。
計算資源制約と通信資源制約の両方を考慮すると、計算グラフ探索問題を定式化する。
実験により,最先端の分割機械学習設計手法よりも提案手法が優れていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 03:10:23 GMT)
Learn Locally, Correct Globally: A Distributed Algorithm for Training
Graph Neural Networks [22.7] 通信効率の良い分散GNNトレーニング手法であるtextLearn Locally, Correct Globally$ (LLCG)を提案する。
LLCGは、異なるマシン間のノード間の依存関係を無視してGNNをローカルデータでトレーニングし、その後、定期的なモデル平均化のためにローカルにトレーニングされたモデルをサーバに送信する。
我々は,GNNを訓練するための周期モデル平均化による分散手法の収束度を厳密に分析し,周期モデル平均化を適用するが,ノード間の依存性を無視することは既約残差に悩まされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 03:07:01 GMT)
Inverse-Weighted Survival Games [22.1] Inverse-Weighted Survival Gamesを導入し、失敗と検閲の両方をトレーニングする。
これらのゲームはシミュレーション上でBSを最適化し,これらの原理を実世界の癌および致命的な患者データに適用することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 01:25:07 GMT)
A Unified and Fast Interpretable Model for Predictive Analytics [20.2] 予測分析のための統一的で高速な解釈可能なモデルFXAMを提案する。
FXAMは、三段階反復と呼ばれる新しい訓練手順を実行している。
FXAMは,学習速度や時間的特徴のモデル化において,既存のGAMよりも有意に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 06:37:42 GMT)
Uncertainty-Aware Multiple Instance Learning fromLarge-Scale Long Time
Series Data [20.2] 本稿では,最も関連性の高い周期自動識別のための不確実性認識型マルチインスタンス(MIL)フレームワークを提案する。
さらに、別のモデルを訓練し、不確実性を考慮した融合を行うことにより、信頼できない予測を調整できる別のモダリティを組み込む。
実験結果から, 提案手法は, 軌道に基づく容器の形状を効果的に検出できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:09:02 GMT)
CLARA: A Constrained Reinforcement Learning Based Resource Allocation
Framework for Network Slicing [20.0] ネットワークスライシングは,5Gおよび将来のネットワークにおける資源利用のための有望なソリューションとして提案されている。
モデルや隠れ構造を知らずにCMDP(Constrained Markov Decision Process)として問題を定式化する。
本稿では、制約付き強化LeArningに基づくリソース割当アルゴリズムであるCLARAを用いて、この問題を解決することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 11:54:09 GMT)
On the utility of power spectral techniques with feature selection
techniques for effective mental task classification in noninvasive BCI [19.2] 本稿では,メンタルタスク分類において,関連性および非関連性のあるスペクトル特徴を選択する手法を提案する。
その結果,メンタルタスク分類のための学習モデルの性能は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 00:27:53 GMT)
Selective Ensembles for Consistent Predictions [19.2] 不整合は高い文脈では望ましくない。
この矛盾は、予測を超えて属性を特徴付けていることが示される。
我々は,選択的アンサンブルが低禁制率を維持しつつ,一貫した予測と特徴属性を達成することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 05:03:56 GMT)
Self-supervised High-fidelity and Re-renderable 3D Facial Reconstruction
from a Single Image [19.0] そこで本研究では,高品質な3次元顔の再構築を目的とした,新たな自己教師型学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは質的比較と量的比較の両方において最先端のアプローチを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 08:10:24 GMT)
Data Augmentation using Random Image Cropping for High-resolution
Virtual Try-On (VITON-CROP) [18.3] VITON-CROPは、既存の最先端仮想試行モデルと比較して、ランダムな作物増収と統合した場合、画像をより堅牢に合成する。
実験では,VITON-CROPがVITON-HDより質的,定量的に優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 07:40:16 GMT)
Neuron-based Pruning of Deep Neural Networks with Better Generalization
using Kronecker Factored Curvature Approximation [18.2] 提案アルゴリズムは、ヘッセンのスペクトル半径を探索することにより、圧縮されたモデルのパラメータを平らな解へ向ける。
以上の結果から, ニューロン圧縮における最先端の結果が向上することが示唆された。
この手法は、異なるニューラルネットワークモデル間で小さな精度で、非常に小さなネットワークを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:55:59 GMT)
FastFlow: Unsupervised Anomaly Detection and Localization via 2D
Normalizing Flows [18.1] 本稿では,ResNet や Vision Transformer など,任意の機能抽出用プラグインモジュールとしてFastFlowを提案する。
トレーニングフェーズでは、FastFlowは入力された視覚的特徴を抽出可能な分布に変換することを学び、推論フェーズにおける異常を認識する可能性を得る。
提案手法は推論効率の高い異常検出において99.4%のAUCを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 06:33:39 GMT)
Project CGX: Scalable Deep Learning on Commodity GPUs [17.1] 本稿では,ハードウェアオーバープロビジョンがアルゴリズムとシステム設計によって置き換えられるかを検討する。
本稿では,通信圧縮のための効率的なソフトウェアサポートを提供するCGXというフレームワークを提案する。
このフレームワークは、コンシューマグレードのマルチGPUシステムから通信ボトルネックを取り除くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:00:42 GMT)
Robust recovery for stochastic block models [16.7] ブロックモデルのロバストバージョンにおいて、弱い回復のための効率的なアルゴリズムを開発する。
その結果,ブロックモデルにロバストさの代償はないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:43:00 GMT)
Bayesian Optimization for Cascade-type Multi-stage Processes [16.7] カスケードプロセスは、1つのステージの出力を次のステージの入力として使用する多段階プロセスである。
本稿では,信頼区間と期待される改善に基づく2種類の獲得関数(AF)を提案する。
提案手法を太陽電池シミュレータの最適化問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 10:01:08 GMT)
TRIG: Transformer-Based Text Recognizer with Initial Embedding Guidance [15.7] シーンテキスト認識(STR)は画像とテキストの間の重要なブリッジである。
最近の手法では、凍結初期埋め込みを使用してデコーダを誘導し、特徴をテキストにデコードし、精度が低下する。
TRansformer-based text recognizer with Initial embeddeding Guidance (TRIG) という,テキスト認識のための新しいアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 09:10:39 GMT)
Interpretable and Fair Boolean Rule Sets via Column Generation [15.7] 本稿では,直交正規形 (DNF, OR-of-ANDs) と直交正規形 (CNF, AND-of-ORs) のいずれにおいてもブール規則の学習を解釈可能な分類モデルとして考察する。
整数プログラムは、規則単純性のために最適に分類精度を交換するように定式化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 13:40:28 GMT)
HARA: A Hierarchical Approach for Robust Rotation Averaging [15.0] 本研究では,複数回転平均化のための新しい階層的手法であるharaを提案する。
本手法は三重項支持階層に基づいて回転グラフを漸進的に初期化する。
我々は、合成データと実データの両方を広範囲に評価し、最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 23:25:24 GMT)
Multi-Grained Vision Language Pre-Training: Aligning Texts with Visual
Concepts [14.8] 物体検出は視覚言語による事前学習には適さないと考えられる。
本稿では,多粒度視覚言語事前学習を行うためのX-VLMという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 07:55:26 GMT)
Graph neural network-based fault diagnosis: a review [14.3] 近年,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく断層診断(FD)が注目されている。
本論文では,ニューラルネットワークに基づくFD手法について,時系列,画像,グラフなどのデータ表現に着目して検討する。
GNNに基づく最も関連性の高い故障診断法は詳細な実験により検証され、GNNに基づく手法が優れた故障診断性能を達成できるという結論が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 01:59:46 GMT)
Fight Detection from Still Images in the Wild [14.0] そこで本稿では,戦闘行動の現実的なイメージを含む,ソーシャルメディア・ファイト・イメージ(SMFI)という新しいデータセットを提案する。
テストは、他のコンピュータビジョン問題と同様に、戦闘認識問題に対するデータセットバイアスが存在することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 11:16:11 GMT)
Fairness-aware Online Price Discrimination with Nonparametric Demand
Models [13.4] 公平性制約下での動的識別価格の問題について検討する。
本稿では、厳格な価格公正性制約を強制する、後悔の観点から最適な動的価格政策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 04:31:02 GMT)
DeltaConv: Anisotropic Point Cloud Learning with Exterior Calculus [13.2] 点雲から導かれる表面に直接作用する異方的畳み込みを構成する。
我々の畳み込みは、いくつかのベンチマークにおける最先端のアプローチと比較して、堅牢で簡単な実装と改善されたAC精度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 21:58:55 GMT)
A Data-Driven Approach for Linear and Nonlinear Damage Detection Using
Variational Mode Decomposition and GARCH Model [13.2] 信号処理と特徴抽出のための変分モード分解(VMD)と一般化された自己回帰条件不整合性(GARCH)モデルをデプロイする。
提案手法の性能を線形および非線形損傷評価の2つの実験モデルで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:01:26 GMT)
Thoughts on the Consistency between Ricci Flow and Neural Network
Behavior [11.9] 本稿では, 多様体マイクロサージェリーを補助する線形近似ユークリッド計量を提案する。
Ricci-DeTurckフローの下で、線形にほぼ近いユークリッド計量に近い計量の動的安定性と収束を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 12:23:09 GMT)
Learning functions varying along a central subspace [11.9] 多くの興味のある函数は高次元空間にあるが、低次元構造を持っている。
本稿では,$s$-H" 関数 $f$ in $mathbbRD$ の回帰について検討する。
直接近似の$f in $mathbbRD$と$varepsilon$の精度は$varepsilon(2s+D)/s$の順に$n$のサンプル数を必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 08:51:23 GMT)
SequentialPointNet: A strong parallelized point cloud sequence network
for 3D action recognition [11.5] クロスフレームな地域地区は通常建設されている。
本稿では,3次元行動認識のための強力な並列化点雲列ネットワークSequentialPointNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:13:32 GMT)
Multi-Vector Models with Textual Guidance for Fine-Grained Scientific
Document Similarity [11.2] 本稿では, 微粒な面のマッチングに基づく新しい科学的文書類似性モデルを提案する。
本モデルは,テキスト管理の新たな形態として,関連論文の側面を記述した共引用文脈を用いて学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 11:12:30 GMT)
DataCLUE: A Benchmark Suite for Data-centric NLP [11.0] データ中心のAIは、モデルパフォーマンスを改善するためにデータセットの品質を改善することを強調する。
NLPフィールドに適用された最初のData-CentricベンチマークであるDataCLUEを提案する。
我々は,人間のアノテーションを用いた総合的な実験を行い,DataCLUEの硬さを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:30:56 GMT)
Model-based Reinforcement Learning for Continuous Control with Posterior
Sampling [10.9] 連続状態空間における強化学習(PSRL)のためのモデルベース後方サンプリングについて検討した。
MPC-PSRLはモデルに基づく後部サンプリングアルゴリズムであり,行動選択のためのモデル予測制御を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 20:29:49 GMT)
Learning Recurrent Neural Net Models of Nonlinear Systems [10.6] 双曲型タンジェント活性化機能を持つ連続時間リカレントニューラルネットは,基礎となるi/oの挙動をほぼ再現し,信頼性が高い。
学習モデルの極北リスクを、ニューロン数、サンプルサイズ、一致する導関数数、入力の正則性、出力、未知のi/oマップの観点から定量的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 19:57:23 GMT)
IKEA Object State Dataset: A 6DoF object pose estimation dataset and
benchmark for multi-state assembly objects [10.5] IKEAオブジェクト状態データセットを提示する。
このデータセットには、IKEA家具3Dモデル、組み立てプロセスのRGBDビデオ、家具部品の6DoFポーズとそのバウンディングボックスが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 16:57:57 GMT)
Phase function estimation from a diffuse optical image via deep learning [10.3] 位相関数はモンテカルロ(MC)シミュレーションのための光伝搬モデルの鍵となる要素である。
近年,Henyey-Greenstein相関数のような特定の形態の位相関数のパラメータを推定する機械学習手法が報告されている。
ここでは、位相関数の形式に関する明示的な仮定なしで拡散光学画像から位相関数を推定する畳み込みニューラルネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 04:59:25 GMT)
Learning Intrinsic Images for Clothing [10.2] 本稿では,衣料品画像の内在的画像分解に着目した。
より解釈可能なエッジ対応メトリックとアノテーションスキームは、テストセット用に設計されている。
提案モデルでは, 驚くほど細かな細部を保ちながら, テクスチャコピーのアーティファクトを著しく低減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:43:12 GMT)
Words of Wisdom: Representational Harms in Learning From AI
Communication [10.0] すべてのAIコミュニケーションを含むすべての言語は、言語の作成に貢献した人間や人間のアイデンティティに関する情報を符号化している、と私たちは主張する。
しかし、AI通信では、ユーザはソースにマッチしないID情報をインデックスすることができる。
これは、ある文化集団に関連する言語が「標準」または「中立」として提示される場合、表現上の害をもたらす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:59:49 GMT)
Diversified Multi-prototype Representation for Semi-supervised
Segmentation [10.0] この研究は、半教師付きセグメンテーションをプロトタイプベクトル相関に基づく密度予測問題と考える。
ネットワークによって全てのプロトタイプベクトルが考慮されることを保証するために、2つの正規化戦略が適用される。
2つのベンチマーク医用セグメンテーションデータセットの実験結果から,アノテート画像が少ない場合にセグメンテーション性能を向上させる方法の有効性が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:33:58 GMT)
Rank-Regret Minimization [9.9] 近年, 後悔最小化セット (RMS) クエリが提案されている。
RMS はデータセット D の固定サイズ部分集合 S を返します。
既存の研究によると、後悔率はユーザーの後悔レベルを正確に定量化できない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:39:32 GMT)
NVIDIA NeMo Neural Machine Translation Systems for English-German and
English-Russian News and Biomedical Tasks at WMT21 [9.7] 本稿では,WMT21ニュースおよびバイオメディカル共有翻訳タスクの制約データトラックに対するNVIDIA NeMoのニューラルマシン翻訳システムの概要について述べる。
WMT'20 En-De テストでは, 昨年の38.8 のタスクから, 最多の38.8 のサトレBLEU スコアを達成した。
我々のバイオメディカル・タスクであるRu-EnとEn-Ruは、それぞれWMT'20バイオメディカル・タスク・テストセットでBLEUスコア43.8と40.3に達し、前年度のベスト・サブミッションを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:24:11 GMT)
Detecting AutoAttack Perturbations in the Frequency Domain [9.5] AutoAttackフレームワークによる画像分類ネットワークに対する敵対的な攻撃は、多くの注目を集めている。
本稿では,AutoAttackの空間及び周波数領域特性について検討し,代替防衛法を提案する。
ネットワークを強固にする代わりに、推論中の敵攻撃を検出し、操作された入力を拒否する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 21:20:37 GMT)
Robust 3D Scene Segmentation through Hierarchical and Learnable
Part-Fusion [9.3] 3Dセマンティックセグメンテーションは、自律運転、ロボット工学、AR/VRといったいくつかのシーン理解アプリケーションのための基本的なビルディングブロックである。
従来の手法では、階層的で反復的な手法を用いて意味や事例情報を融合するが、文脈融合における学習性は欠如している。
本稿では,セグメンテーション・フュージョン(Seegment-Fusion)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 13:14:47 GMT)
An AI-based Learning Companion Promoting Lifelong Learning Opportunities
for All [9.2] このレポートは、AIが私たちの学習方法をどのように変える(そして既に変化している)か、そして教育におけるこれらのAIシステムにとって重要な技術的特徴を合成することを目的としている。
それはまた、オープン教育資源(OER)のためのクロスモーダル、クロスランガル、クロスカル、クロスドメイン、クロスサイトパーソナライズドラーニングプラットフォームの構築と展開を目的とした欧州 H2020 プロジェクトである X5GON プロジェクトにおける進歩を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 16:01:01 GMT)
GRI: General Reinforced Imitation and its Application to Vision-Based
Autonomous Driving [9.0] General Reinforced Imitation (GRI)は、探索と専門家データから得られる利点を組み合わせた新しい手法である。
提案手法は,都市環境における視覚に基づく自動運転の大幅な改善を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:52:54 GMT)
MoRe-Fi: Motion-robust and Fine-grained Respiration Monitoring via
Deep-Learning UWB Radar [9.0] 高周波による非接触センシングは、深層学習の助けを借りて呼吸波形を蒸留する可能性がある。
MoRe-Fiは、データ拡張のために複雑なレーダー信号を利用する新しい変分エンコーダデコーダネットワークである。
12名の被験者と66時間データによる実験により,身体運動による干渉にもかかわらず,MoRe-Fiは呼吸波形を正確に回復することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 02:48:16 GMT)
WikiContradiction: Detecting Self-Contradiction Articles on Wikipedia [8.8] ウィキペディアで自己比較記事を検出するタスクを提案する。
自己コントラクトリー」テンプレートに基づいて、自己コントラクション検出タスクのための新しいデータセットを作成する。
提案する最初のモデルであるPairwise Contradiction Neural Network (PCNN) は,自己矛盾項目を効果的に識別するだけでなく,矛盾文の最も矛盾するペアを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:12:37 GMT)
A Comparative Study on Transfer Learning and Distance Metrics in
Semantic Clustering over the COVID-19 Tweets [8.6] 本論文は、新型コロナウイルスデータにおけるトピック検出の文脈における比較研究である。
本研究の目的は, 埋め込み法, 距離測定, クラスタリング法の3つの要素を同時に研究することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:44:24 GMT)
Learning with convolution and pooling operations in kernel methods [8.5] 近年の実証研究により、階層的畳み込みカーネルは、画像分類タスクにおけるカーネルメソッドの性能を向上させることが示されている。
畳み込みアーキテクチャにおける近似と一般化の正確な相互作用について検討する。
この結果から,対象関数に適応したアーキテクチャの選択が,サンプルの複雑性を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 09:00:44 GMT)
Error mitigation in variational quantum eigensolvers using probabilistic
machine learning [8.3] 変分量子固有解法(VQEs)に基づく量子古典ハイブリッドスキームは、既に数年以内に物質や分子をシミュレートする能力を変化させる可能性がある。
克服すべき主な障害の1つは、現在の量子処理ユニット(QPU)の現世代の特徴である「ノイズ効果」を緩和する能力を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 22:29:43 GMT)
Online Estimation and Optimization of Utility-Based Shortfall Risk [8.2] UBSR(Utility-Based Shortfall Risk)の推定問題について考察する。
UBSR推定問題をルート探索問題とみなし,近似に基づく推定手法を提案する。
サンプル数における推定誤差の非漸近境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 22:16:03 GMT)
Learning Scene Dynamics from Point Cloud Sequences [8.2] 本稿では,一列に1組の点雲に対して3次元のシーンフローを予測することを目的とした,時間的シーンフロー推定(SSFE)という新たな問題を提案する。
本稿では,SPCM-Netアーキテクチャを導入し,近隣の点群間のマルチスケール相関を計算してこの問題を解決する。
我々は,この手法を逐次点雲予測のために効果的に修正できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 19:52:46 GMT)
FedCG: Leverage Conditional GAN for Protecting Privacy and Maintaining
Competitive Performance in Federated Learning [8.0] フェデレートラーニング(FL)は、クライアントがプライベートデータを共有せずに機械学習モデルを共同で構築できるようにすることによって、データのプライバシを保護することを目的としている。
最近の研究では、FLは勾配に基づくデータリカバリ攻撃に弱いことが示されている。
我々は,高レベルのプライバシ保護を実現するための新しいアンダーライン学習手法であるtextscFedCGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 03:20:37 GMT)
Sequential Community Mode Estimation [7.7] 本研究では,集団内最大の集団を個体の連続的無作為なサンプリングによって同定する問題について検討する。
この問題に対する新しいアルゴリズムを提案し,解析し,任意のアルゴリズムの下でエラーの確率に関する情報理論の下限を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:05:40 GMT)
Mathematical Models for Local Sensing Hashes [7.4] 近似インデックス構造は,クラスタリングと外乱検出の近傍探索を高速化する好機であることを示す。
局所センシングハッシュの特性を数学的にモデル化する方向を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 10:40:55 GMT)
Improving the robustness and accuracy of biomedical language models
through adversarial training [7.1] ディープトランスフォーマーニューラルネットワークモデルは、生物医学領域におけるインテリジェントテキスト処理システムの予測精度を改善した。
ニューラルNLPモデルは、テキストの意味と理解性を保持するが、NLPシステムに誤った判断を強要する入力に対する小さな変更など、敵対的なサンプルによって簡単に騙される。
これにより、バイオメディカルNLPシステムのセキュリティと信頼性に対する深刻な懸念が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:58:05 GMT)
Route Optimization via Environment-Aware Deep Network and Reinforcement
Learning [7.1] 車両サービス提供者(タクシー運転手など)の収益性を最大化するモバイルシーケンシャルレコメンデーションシステムを開発する。
顧客ピックアップポイント監視のための自己チェック機構とディープニューラルネットワークを統合することにより,この問題に対処するための強化学習フレームワークを提案する。
新型コロナウイルスの感染拡大前後のニューヨーク市における黄色いタクシーデータをもとに,本手法の有効性を評価するための総合的な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 02:19:13 GMT)
Machine Learning-Assisted Analysis of Small Angle X-ray Scattering [7.0] 小角X線散乱(SAXS)は、ナノ構造を調べる方法として材料科学で広く用いられている。
実験的なSAXSデータの解析では、かなり単純なデータ形式を膨大な構造モデルにマッピングする。
モデル選択のレコメンデーションを提供するために,オープンソースの機械学習ツールSCANを開発し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:29:30 GMT)
Learning Provably Robust Motion Planners Using Funnel Libraries [6.7] 本稿では,新しい環境下での成功の確率論的保証を伴う運動プランナの学習方法を提案する。
一般化理論と頑健な制御からツールをまとめることにより、これを実現する。
2つのシミュレートされた例に対して強い保証を提供するためのアプローチの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 19:11:18 GMT)
Online Self-Evolving Anomaly Detection in Cloud Computing Environments [6.5] 本稿では,クラウド信頼性保証のための自己進化型異常検出(SEAD)フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、新たに検証された異常記録を探索し、オンラインの異常検出を継続的に更新することによって、自己進化する。
我々の検出器は感度88.94%、平均94.60%を達成でき、実際の展開に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 05:13:38 GMT)
Meeting Summarization with Pre-training and Clustering Methods [6.5] HMNetcitehmnetは、ワードレベルのトランスフォーマーとターンレベルのトランスフォーマーの両方をベースラインとして使用する階層型ネットワークである。
中間クラスタリングステップでQMSumciteqmsumの位置列列化アプローチを拡張する。
ベースラインモデルの性能を,要約に有効な最先端言語モデルであるBARTと比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 03:14:40 GMT)
Multi-officer Routing for Patrolling High Risk Areas Jointly Learned
from Check-ins, Crime and Incident Response Data [6.3] 我々は、チェックイン、犯罪、インシデント対応データ、およびPOI情報を用いて、複数の警察官に対する動的犯罪パトロール計画問題を定式化する。
本稿では,可能解の表現のための共同学習法と非ランダム最適化法を提案する。
提案手法の性能検証と実世界のデータセットを用いたいくつかの最先端手法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 02:36:36 GMT)
Generative Pre-Trained Transformer for Design Concept Generation: An
Exploration [6.2] 本稿では,自然言語設計概念生成における生成事前学習変換器(GPT)の利用について検討する。
本実験では, GPT-2 と GPT-3 を設計作業における様々な創造的推論に用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:12:08 GMT)
Neural Motion Planning for Autonomous Parking [6.2] 本稿では,より深い生成ネットワークと従来の動き計画手法を組み合わせたハイブリッドな動き計画手法を提案する。
提案手法は与えられた状態の表現を効果的に学習し,アルゴリズムの性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 06:46:22 GMT)
Stronger Generalization Guarantees for Robot Learning by Combining
Generative Models and Real-World Data [5.9] 実世界の環境の有限データセットを活用することで、一般化保証を提供するためのフレームワークを提供する。
非線形・ハイブリッド力学とリッチ・センシング・モダリティを持つ2つのシミュレーションシステムに対するアプローチを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 20:13:10 GMT)
Improved Robustness of Vision Transformer via PreLayerNorm in Patch
Embedding [5.0] 視覚変換器(ViT)は近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を置き換えるさまざまな視覚タスクにおいて,最先端のパフォーマンスを実証している。
本稿では,ViTの挙動とロバスト性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 12:32:03 GMT)
Wyner-Ziv Gradient Compression for Federated Learning [4.6] グラディエント圧縮は, 圧縮勾配を伝送することで通信負荷を低減する効果的な方法である。
本稿では、歴史的勾配を用いて勾配を圧縮するフェデレート学習のための実用的な勾配圧縮手法を提案する。
また、実際のデータセットに勾配量子化法を実装し、提案手法の性能は従来の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 07:55:43 GMT)
Improving Learning from Demonstrations by Learning from Experience [4.6] 我々は、専門家から経験から学びへスムーズに移行できるTD3fGという新しいアルゴリズムを提案する。
本アルゴリズムは,MUJOCO環境において,限定的かつ準最適な実演を行い,優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 00:40:31 GMT)
Single Image Object Counting and Localizing using Active-Learning [4.6] 単一画像シナリオにおける反復オブジェクトのカウントとローカライズのための新しい手法を提案する。
本手法は,少数のアクティブ・ラーニング・イテレーションにおいて,入力画像から注意深く収集したラベルの小さなセットに対してCNNを訓練する。
既存のユーザ支援カウント法と比較すると,ユーザマウスのクリック数,ランニングタイムの計測と位置決めの精度の観点から,能動的学習が最先端のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 11:29:21 GMT)
A Benchmark for Modeling Violation-of-Expectation in Physical Reasoning
Across Event Categories [4.5] VoE(Violation-of-Expectation)は、期待されたシーンのみの知識で、期待されたシーンまたは驚きのシーンをラベル付けするために用いられる。
物理推論における既存のVoEベースの3Dデータセットは、ほとんど真実や帰納バイアスのない視覚データを提供する。
我々は、因果関係のある特徴と規則の基調ラベルを組み込んだ、新しい大規模合成3D VoEデータセットをキュレートすることで、身体的推論を研究するためのベンチマークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 22:59:25 GMT)
Multi-Centroid Hyperdimensional Computing Approach for Epileptic Seizure
Detection [4.2] マルチセントロイドHD計算に基づく新しい半教師付き学習手法を提案する。
マルチセントロイドアプローチでは、発作状態と非地震状態を表すいくつかのプロトタイプベクターを持つことができる。
最大14%の改善は、発作データよりも10倍の非正弦率で不均衡なテストセットで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 13:30:47 GMT)
Facilitating reflection in teletandem through automatically generated
conversation metrics and playback video [4.0] このパイロットスタディは、第二言語(L2)学習者がネイティブスピーカーとのZoomインタラクションを可視化し分析できるツールに焦点を当てている。
L2LはZoom transcriptを使用して会話メトリクスを自動生成し、タイムスタンプによる再生機能により、学生は会話の選択した部分を再生して、セッション後のリフレクションと自己レビューを行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 21:33:07 GMT)
Towards Integrative Multi-Modal Personal Health Navigation Systems:
Framework and Application [3.9] 一般化されたPersonal Health Navigation (PHN) フレームワークを提案する。
PHNは個人を、データストリームを永久に消化するシステムを通じて、個人の健康目標に向かっている。
我々は、心臓科領域における2つの実験でPHNシステムをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 09:34:54 GMT)
STAMP 4 NLP -- An Agile Framework for Rapid Quality-Driven NLP
Applications Development [3.9] 我々は,NLPアプリケーションを開発するための反復的・漸進的なプロセスモデルとしてSTAMP 4 NLPを紹介した。
STAMP 4 NLPでは、ソフトウェアエンジニアリングの原則とデータサイエンスのベストプラクティスをマージします。
反復的・増分的なアプローチにより、企業は、イテレーション毎にプロトタイプの強化バージョンをソフトウェア環境にデプロイできます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 12:20:47 GMT)
Pansharpening by convolutional neural networks in the full resolution
framework [3.8] 提案フレームワークでトレーニングした手法は,完全解像度の数値指標と視覚的品質の両方において優れた性能を保証している。
フレームワークは完全に汎用的であり、ディープラーニングベースのパンシャーピングネットワークのトレーニングと微調整に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 10:03:11 GMT)
Second-order statistics of fermionic Gaussian states [3.8] フェルミオンガウス状態上の量子二部格子系における絡み合いの統計的挙動について検討する。
焦点はフォン・ノイマンエントロピーの分散と平均絡み合い容量である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 04:18:25 GMT)
PROVENANCE: An Intermediary-Free Solution for Digital Content
Verification [3.8] Provenanceは、ユーザーが見ているコンテンツが誤情報や偽情報である可能性があることをユーザーに警告する。
また、メディアリテラシーの向上も図られている。
人間の専門家による評価を必要とする類似のプラグインとは異なり、プロヴァンスの最先端技術は人間の入力を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 21:42:23 GMT)
From Convolutions towards Spikes: The Environmental Metric that the
Community currently Misses [3.5] 現在使われているANNは自然界で見られるものではなく、なぜパフォーマンスが低いにもかかわらず、スパイクニューラルネットワークが大きな関心を集めているのかを示す。
我々は、スパイクベースの計算を用いてニューロモルフィックなエネルギー効率のマイクロチップを開発することを妨げるハードウェアギャップを強調した。
また、AIモデルの炭素フットプリントを報告するための新しい評価指標「ナチュア」も定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 11:04:42 GMT)
Which CNNs and Training Settings to Choose for Action Unit Detection? A
Study Based on a Large-Scale Dataset [3.3] AU(Action Unit)検出では,10種類の浅いCNNと深いCNNを比較した。
第2に、異なるトレーニング設定(例えば、入力の集中/正規化、異なる拡張精度の使用、データのバランス)がAU検出の性能に与える影響について検討する。
第3に、トレーニングセットにおけるラベル付き被検体とフレームの数がAU検出性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 09:28:32 GMT)
Choose Settings Carefully: Comparing Action Unit detection at Different
Settings Using a Large-Scale Dataset [3.3] 本稿では,顔画像の前処理によく使用される設定が,AU検出性能と複雑性に与える影響について検討する。
調査では、商業広告を見る参加者のために、野生で収集された55Kのビデオからなる大規模なデータセットを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 09:44:41 GMT)
SMACE: A New Method for the Interpretability of Composite Decision
Systems [3.2] 決定システムのための新しい解釈可能性手法であるSMACE, Semi-Model-Agnostic Contextual Explainerを提案する。
確立されたモデルに依存しないアプローチが、このフレームワークで不十分な結果をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 19:37:35 GMT)
A Latent Encoder Coupled Generative Adversarial Network (LE-GAN) for
Efficient Hyperspectral Image Super-resolution [3.1] GAN(Generative Adversarial Network)は画像超解像のための効果的なディープラーニングフレームワークであることが証明されている。
モード崩壊の問題を緩和するため,本研究では,潜在エンコーダ(LE-GAN)と組み合わせた新しいGANモデルを提案する。
LE-GANは、生成したスペクトル空間の特徴を画像空間から潜在空間にマッピングし、生成したサンプルを正規化するための結合成分を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 18:40:19 GMT)
Consistent Semantic Attacks on Optical Flow [3.1] 我々は,光フローに対するセマンティックな敵攻撃に対する新しいアプローチを提案する。
私たちの方法は、アウトプットにおける攻撃者の意図を隠すのにも役立ちます。
我々は、光の流れに依存するタスクに対する攻撃の有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:05:07 GMT)
PredProp: Bidirectional Stochastic Optimization with Precision Weighted
Predictive Coding [2.9] DNNネットワークにおける重み、活動、精度を最適化するPredPropを提案する。
PredPropでトレーニングされたネットワークは、近隣のアクティビティ変数間の重みの数が1である場合、勾配に基づく予測符号化に類似していることが示される。
また、PredPropは低量のデータから不整合埋め込みを学習できる変分推論形式を実装していることも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 21:43:15 GMT)
Investigating Conversion from Mild Cognitive Impairment to Alzheimer's
Disease using Latent Space Manipulation [2.8] 本稿では、MCIからアルツハイマー病への変換の識別子である変数を発見するためのディープラーニングフレームワークを提案する。
特に、MCIおよびアルツハイマー病患者で訓練された変分自己エンコーダネットワークの潜時空間を操作し、重要な特性を得る。
生成型デコーダとアルツハイマー病の診断に繋がる寸法を利用して、データセット中のMCI患者から合成認知症患者を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 21:48:09 GMT)
Two-step adversarial debiasing with partial learning -- medical image
case-studies [2.6] 対象タスクのパフォーマンスを保ちながら、人種的格差を低減できる部分学習を用いた2段階の逆脱バイアス手法を開発した。
この手法は胸部X線とマンモグラフィーの2つの独立した医療画像ケーススタディで評価され、対象のパフォーマンスを維持しながらバイアス低減の可能性を示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:41:33 GMT)
Imaging inspired characterization of single photons carrying orbital
angular momentum [2.6] 単純な傾斜レンズとICCD(Intensified Charged Coupled Device)カメラのみを用いた軌道角運動量(OAM)のイメージングによる計測について報告する。
その結果,OAMを担持する光子の自己干渉像が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 12:00:58 GMT)
SStaGCN: Simplified stacking based graph convolutional networks [2.6] グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、様々なグラフ構造データ学習タスクにおいて広く研究されている強力なモデルである。
本稿では, SStaGCN (Simplified stacking based GCN) と呼ばれる新しいGCNを提案する。
SStaGCNはGCNの過密問題を効果的に軽減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 05:00:08 GMT)
Postdisaster image-based damage detection and repair cost estimation of
reinforced concrete buildings using dual convolutional neural networks [2.5] YOLO-v2と呼ばれる物体検出ニューラルネットワークが実装され、トレーニングおよびテストにおける平均精度は98.2%と84.5%である。
提案したYOLO-v2は分類ニューラルネットワークと組み合わせて, 鉄筋コンクリート構造物の臨界損傷状態の同定精度を7.5%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 00:15:39 GMT)
Image-based monitoring of bolt loosening through deep-learning-based
integrated detection and tracking [2.5] 構造ボルトのクランプ力は、ボルト回転の影響を強く受けている。
ボルト回転推定に関する既存のビジョンベースの研究の多くは、従来のコンピュータビジョンアルゴリズムに依存している。
本研究では,ボルト回転角を監視するために,RTDT-Boltという実時間検出トラック方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 00:47:00 GMT)
Mitigating Coherent Noise by Balancing Weight-2 $Z$-Stabilizers [2.5] 閉じ込められたイオンのような物理的プラットフォームはコヒーレントノイズに悩まされ、エラーは特定の軸の回転として現れ、時間とともに蓄積される。
本研究では,非コヒーレンス自由部分空間によるパッシブ緩和について検討し,安定化符号の符号空間を保存するためにノイズを必要とする。
これらの部品のサイズを調整することで、コヒーレントノイズを排除し、大量のQECC符号を構築できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:21:47 GMT)
Predicting MMSE Score from Finger-Tapping Measurement [2.4] 本稿では,機械学習パイプラインを用いた指先計測からMMSEスコアを予測し,認知症診断手法を提案する。
パイプラインはまず、コプラエントロピーを用いた指触り属性を選択し、選択した属性からMMSEスコアを予測モデルで予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 02:52:54 GMT)
Compressive Features in Offline Reinforcement Learning for Recommender
Systems [2.4] 我々は,ゲーム提供者の収益を最大化するために,インタラクティブな行動に基づく潜在的アイテムをプレイヤーに提案するゲームレコメンデータシステムを開発する。
我々のアプローチは強化学習に基づく技術に基づいており、IEEE Big Data Cupチャレンジで公開されているオフラインデータセットでトレーニングされています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 22:43:16 GMT)
Delta-GAN-Encoder: Encoding Semantic Changes for Explicit Image Editing,
using Few Synthetic Samples [2.3] 本稿では,事前学習したGANの潜伏空間において,任意の属性を制御できる新しい手法を提案する。
我々は最小限のサンプルを頼りにSim2Real学習を行い、連続的な正確な編集を無制限に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 12:42:04 GMT)
Eigenstate structure in many-body bosonic systems: Analysis using random
matrices and $q$-Hermite polynomials [2.3] これらの複雑な系のハミルトニアンをモデル化することにより、多体ボソニック系の固有状態の構造を解析する。
BEGOEの欠如と中心対称性の有無を考慮した多体ボソニック系の輸送効率の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 22:48:06 GMT)
Computer Vision for Supporting Image Search [2.2] トレーニングに利用可能な膨大なデータのメリットを活用しており、膨大なコンピュータ処理が利用可能であり、マシンラーニングの進化をデータ処理と正確な視覚ベースのシステム提供のための一連のテクニックとして見てきました。
我々はこれを、自動運転車のナビゲーションやセキュリティアプリケーション、例えばCCTVの検索、医療診断のための医療画像解析に利用しています。
ユーザによる画像検索やビデオ検索が普及しないアプリケーションのひとつとして,人間の記憶を調べたり,失敗したりすることで,そのような画像検索や再検索の必要性が指摘され,画像検索に対する別のアプローチの必要性が浮き彫りにされている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 20:50:32 GMT)
Neural Class Expression Synthesis [2.0] クラス表現学習は説明可能な教師あり機械学習の一分野である。
記述論理における表現学習のための既存のアプローチは、探索アルゴリズムやハードルールベースである。
そこで我々は,合成手法を考案した新しいアプローチのファミリーを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:05:24 GMT)
Self-encoding Barnacle Mating Optimizer Algorithm for Manpower
Scheduling in Flow Shop [1.9] フローショップスケジューリング(FSS)は多くの分野に応用されているため、広く研究されている。
本稿では,SBMO(Self-Encoding Barnacle Mating)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。
その結果,SBMOの有効性は,古典的および人気の高いものと比べ,近似比,強力な安定性,実行時間であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 06:06:34 GMT)
Advancement of Deep Learning in Pneumonia and Covid-19 Classification
and Localization: A Qualitative and Quantitative Analysis [1.8] 肺炎(合併症+胸部X線)とコビッド19(RT-PCR)は、専門の放射線医と時間を必要とする。
ディープラーニングモデルの助けを借りて、肺炎とコビッド19は、胸部X線やCTスキャンから即座に検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 16:40:39 GMT)
Adjoint-Matching Neural Network Surrogates for Fast 4D-Var Data
Assimilation [1.7] ニューラルネットワークサロゲートの構築にデリバティブ情報を取り入れたアプローチを定式化し分析する。
2つの手法は,隣接情報なしで訓練した代理ネットワークと比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:11:05 GMT)
Utilizing Textual Reviews in Latent Factor Models for Recommender
Systems [1.7] 本稿では,テキストレビューに基づく評価モデリング手法とトピックモデリング手法を組み合わせたレコメンデーションアルゴリズムを提案する。
サイズが異なるAmazon.comデータセットを用いてアルゴリズムの性能を評価し,23の製品カテゴリに対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:07:51 GMT)
Deep Diffusion Models for Robust Channel Estimation [1.7] 深部拡散モデルを用いたマルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)チャネル推定のための新しい手法を提案する。
提案手法は,高次元空間の任意の点における無線チャネルのログ状勾配を推定するために訓練されたディープニューラルネットワークを用いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 01:32:11 GMT)
Synthesis-Guided Feature Learning for Cross-Spectral Periocular
Recognition [1.5] 本研究は, 近赤外分光法における新しいアプローチを提案する。
主に、可視および近赤外画像から共有潜在表現部分空間へのマッピングを学ぶことに焦点を当てている。
画像再構成タスクにより、より差別的で、ドメイン不変な部分空間を学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 19:22:20 GMT)
Multiclass Optimal Classification Trees with SVM-splits [1.5] 本稿では, 木型分類規則を多クラスインスタンスに対して構築するための, 数学的最適化に基づく新しい手法を提案する。
提案手法は,葉ノードを除いて,ラベルを一時的に取り除き,SVMで超平面を分離して2つのクラスに分類する分類木の構築から成り立っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 18:15:56 GMT)
Reinforcement Learning with Feedback from Multiple Humans with Diverse
Skills [1.4] 強化学習における堅牢性と探索を改善するための有望なアプローチは、人間のフィードバックを集めることである。
しかし、品質に関する十分なフィードバックを得るには高すぎる場合が多い。
私たちは、十分なフィードバックを得るために、異なるスキルレベルを持つ複数の専門家のグループに頼ることを目指しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 16:19:19 GMT)
Assessing Deep Neural Networks as Probability Estimators [1.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、分類タスクにおいて非常にうまく機能している。
しかし、特定の用途に必要とされる分類の不確実性の特徴は欠如している。
本研究では,条件付き確率を推定するDNNの能力を評価し,系統的不確実性評価のための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 05:49:56 GMT)
The Neural Correlates of Image Texture in the Human Vision Using
Magnetoencephalography [1.3] 画像のテクスチャ特性は、人間とコンピュータの両方の視覚アプリケーションにおいて、オブジェクト認識タスクにおいて最も重要な特徴の1つである。
ここでは, コントラスト, 均一性, エネルギー, 相関関係を含む4つのよく知られた統計テクスチャの特徴のニューラルシグネチャについて検討した。
結果: コントラスト, 同質性, エネルギー, 相関関係の順で, これら4つのテクスチャ記述子の処理における階層構造について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 01:09:51 GMT)
Integrated Semantic and Phonetic Post-correction for Chinese Speech
Recognition [1.3] 提案手法は,中国語ASRの誤り率を軽減するために,誤りとその置換候補間の文脈的表現と音声情報を総合的に活用する手法である。
実世界の音声認識実験の結果,提案手法はベースラインモデルよりも明らかに低いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 11:55:27 GMT)
Numerical Method for Finite-size Security Analysis of Quantum Key
Distribution [1.3] 一般QKDプロトコルに対する一般攻撃に対する有限サイズセキュリティ解析を開発する。
以上の結果から,有限サイズの鍵レートが実通信時間で線形鍵レートを超えることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 09:10:56 GMT)
On Bock's Conjecture Regarding the Adam Optimizer [1.2] 2014年、KingmaとBaはAdamアルゴリズムと、それを正当化するための数学的議論を発表した。
2018年、ボックと同僚は、ボックの予想と呼ばれるこの議論から重要な要素が欠落していると報告した。
ここでは、この予想は偽であるが、修正版が成り立つことを示し、ボックのアダムの収束証明のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 00:51:22 GMT)
FedCostWAvg: A new averaging for better Federated Learning [1.1] 我々は,MICCAIフェデレーション・腫瘍・チャレンジ2021で優勝したフェデレーション・ラーニングのための新しいアグリゲーション戦略を提案する。
提案手法は,異なるデータセットで学習した複数のモデルを集約する方法の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:31:58 GMT)
Solving Probability and Statistics Problems by Program Synthesis [1.1] 大学レベルの確率と統計の問題をOpenAIのCodexを用いてプログラム合成することで解決する。
私たちの研究は、大学レベルの確率と統計に関する新しいデータセットを初めて導入しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 07:34:25 GMT)
Solving Linear Algebra by Program Synthesis [1.1] 我々は、MITのLinear Algebra 18.06コースとコロンビア大学のComputational Linear Algebra COMS3251コースを、インタラクティブなプログラム合成によって完全な精度で解決する。
この驚くほど強い結果は、コース質問をプログラミングタスクに変換し、プログラムを実行して正しい回答を生成することで達成されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 01:16:43 GMT)
Quantum Heaviside Eigen Solver [1.0] 本稿では、量子コンピュータにおける一般ハミルトニアンの固有値と固有状態の両方を計算するために、量子ヘビサイド固有解法と呼ばれる量子アルゴリズムを提案する。
現在のアルゴリズムは、量子多体系と量子化学におけるハミルトンの普遍的な量子固有解法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 08:26:47 GMT)
Optimal scaling quantum linear systems solver via discrete adiabatic
theorem [1.0] 離散的に最適となる線形系を解くための量子アルゴリズムを開発した。
既存の最適化手法と比較して,本アルゴリズムはよりシンプルで実装が容易である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 00:21:37 GMT)
Theoretical Calculation of Atomic Hyperfine Structure [1.0] 我々は、水素様系の固有値が量子電磁力学の計算に近似する新しい固有方程式を発見した。
本手法は定常シュリンガー方程式の改良モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 04:57:49 GMT)
Point detection through multi-instance deep heatmap regression for
sutures in endoscopy [0.9] 縫合検出タスクを多インスタンス深熱マップ回帰問題として定式化する。
局所的な非最大抑圧として機能するために, 2次元ガウス層と微分可能な2次元空間ソフトアルグマックス層を新たに導入する。
提案モデルは,術中およびシミュレータ領域におけるベースラインの改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 13:45:23 GMT)
HiRID-ICU-Benchmark -- A Comprehensive Machine Learning Benchmark on
High-resolution ICU Data [0.8] ICU関連タスクの幅広い範囲をカバーするベンチマークの提供を目指している。
HiRIDデータセットを用いて,臨床医とのコラボレーションによって開発された複数の臨床関連タスクを定義した。
我々は,このタイプのデータに対する深層学習アプローチのいくつかの制限を強調し,現在最先端のシーケンスモデリング手法を詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:06:42 GMT)
Error mitigation with Clifford quantum-circuit data [0.8] 本稿では,ゲート型量子コンピュータに適用可能な,スケーラブルな誤り軽減手法を提案する。
この方法はクリフォードゲートからなる量子回路を介して、トレーニングデータ$X_itextnoisy,X_itextexact$を生成する。
提案手法の性能をクビット数,回路深さ,非クリフォードゲート数と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 23:44:44 GMT)
Code-free development and deployment of deep segmentation models for
digital pathology [0.8] 本稿では,フリーユースなオープンソースソフトウェア(QuPath,DeepMIB,FastPathology)を応用した,深層学習型セグメンテーションモデルの構築と展開のためのコードフリーパイプラインを提案する。
140個のhematoxylin-eosin (HE)-stainedと111個のCD3免疫染色型大腸生検WSIからなる251個のアノテートWSIのデータセットを開発した。
病理学レベルのセグメンテーション精度と臨床ランタイム性能を実証し、プログラミング経験のない病理学者が最先端セグメンテーションソリューションを作成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 13:08:05 GMT)
SEnSeI: A Deep Learning Module for Creating Sensor Independent Cloud
Masks [0.7] 我々は、新しいニューラルネットワークアーキテクチャー、Sensor Independence(SEnSeI)のためのスペクトルエンコーダを導入する。
クラウドマスキングの問題,既存のいくつかのデータセット,Sentinel-2用の新たな無償データセットなどに注目した。
我々のモデルは、訓練した衛星(Sentinel-2とLandsat 8)の最先端性能を達成し、Landsat 7, Per'uSat-1、Sentinel-3 SLSTRのようなトレーニング中に観測されていないセンサーに外挿することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 10:47:10 GMT)
Device-Independent Oblivious Transfer from the
Bounded-Quantum-Storage-Model and Computational Assumptions [0.6] 本稿では,有界量子記憶モデルにおける不規則転送(DIOT)のためのデバイス非依存プロトコルを提案する。
我々のプロトコルはずっと安全であり、従来のDIOTプロトコルよりも実用的であることを目標としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 16:18:32 GMT)
Inferring halo masses with Graph Neural Networks [0.6] 我々は、ハローの位置、速度、恒星の質量、銀河の半径を推定するモデルを構築します。
我々は不規則でスパースなデータを扱うように設計されたグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用している。
我々のモデルでは、ハロの質量を$sim$0.2 dexの精度で制限することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 18:37:53 GMT)
Quantum thermal machines and batteries [0.5] 熱力学の法則の量子理論を定式化しようとする試みは、物理学者が量子熱機械として知られるものを可視化する動機となった」。
理論構築において達成された顕著な発展とQTMの理解について概観し、初期プロトタイプの定式化から最近のモデルまでについて述べる。
量子バッテリの急速に発展する分野における最近の進歩を詳しく紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 12:15:21 GMT)
Engineering exotic second-order topological semimetals by periodic
driving [0.5] 本稿では,周期駆動によるエキゾチックなSOTSMの作成手法を提案する。
本手法は, 周期駆動によるエキゾチックトポロジカル位相を人工的に合成する便利な方法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 03:33:08 GMT)
DFC: Deep Feature Consistency for Robust Point Cloud Registration [0.5] 複雑なアライメントシーンのための学習に基づくアライメントネットワークを提案する。
我々は,3DMatchデータセットとKITTIオドメトリデータセットに対するアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 09:19:41 GMT)
Calculating elements of matrix functions using divided differences [0.3] 本稿では,行列関数の個々の要素を計算する手法を提案する。
横場イジングモデルの指数関数の行列要素を計算することで、我々のアプローチを実証する。
本稿では,本手法の実用化について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 13:34:57 GMT)
Will We Trust What We Don't Understand? Impact of Model Interpretability
and Outcome Feedback on Trust in AI [0.0] 我々は、AI支援予測タスクにおける、解釈可能性と結果フィードバックがAIの信頼度および人的パフォーマンスに与える影響を分析する。
解釈可能性によって信頼性が向上することはなく、結果のフィードバックははるかに大きく、信頼性が高くなりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 04:35:34 GMT)
Who Decides if AI is Fair? The Labels Problem in Algorithmic Auditing [0.0] 都市部と農村部におけるASRの性能は, 基礎的真理データの忠実度によって急激な差異が生じる可能性が示唆された。
この結果から,ラベルの品質とデータアノテーションのコストのトレードオフが,実際にアルゴリズムによる監査を複雑化する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 19:00:03 GMT)
Unsupervised Learning of Symmetry Protected Topological Phase
Transitions [0.0] 特に, これらの相に付随する相転移が, 1次元の異なるボソニックモデルとフェルミオンモデルで検出可能であることを示す。
提案手法は,SPTシステムに関連する位相遷移を検出するための安価な計算手法として機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 19:34:16 GMT)
Uncovering the Bias in Facial Expressions [0.0] 我々は、アクションユニット分類のためのニューラルネットワークを訓練し、その精度と熱マップに基づく定性に基づいて、その性能を定量的に分析する。
結果の構造化されたレビューは、偏見を検出することができることを示している。
この結果から、性別や肌の色偏りのみから低い分類性能が出現したと結論付けることはできないが、これらのバイアスに対処する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 09:34:55 GMT)
Tracking Blobs in the Turbulent Edge Plasma of Tokamak Fusion Reactors [0.0] 現在の理論モデルでは、ブロブと呼ばれる特定のプラズマ密度構造の進化に基づいて乱流の度合いを定量化している。
本研究では,ガスパフ画像診断(GPI)から得られた高頻度ビデオデータを用いて,これらのブロブの形状と位置を追跡する。
本モデルでは, 合成GPIデータと実実験GPIデータの両方のブロブ構造を効果的に追跡し, トカマクプラズマのエッジ乱流と関連するブロブ統計を推定する強力なツールとして期待できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:46:05 GMT)
Theoretical study of early time superradiance for atom clouds and arrays [0.0] 我々は超放射率を$tsim 0$の光子放出率の増加として定義する。
全角度での光子放射と指向性超放射について検討した。
我々はこれらの方程式を原子配列に対して効率的に評価するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:05:16 GMT)
Theoretical Challenges in Polaritonic Chemistry [0.0] ポラリトニック化学は、分子と閉じ込められた電磁場モードの間の強い光-物質結合を利用する。
波長スケールの光学キャビティでは、光-マター相互作用は集合効果によって制御される。
プラズモニックのサブ波長ナノキャビティにより、単一の分子でさえ強い結合に達することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 11:50:19 GMT)
The split and approximate split property in 2D systems: stability and
absence of superselection sectors [0.0] 1Dでは、ギャップ化された基底状態は、システムを左右半鎖に切断する際の分割特性を持つ。
しかし、2Dでは、分割プロパティは、北エフのトーリックコードのような興味深いモデルでは保持できない。
長距離の絡み合いは、正確に定義された方法で、非自明な超選択セクターを持つために必要な条件であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 21:03:22 GMT)
The role of attraction-repulsion dynamics in simulating the emergence of
inflectional class systems [0.0] Ackerman & Malouf は、アトラクションのみのダイナミクスの作用により、屈折系が障害を減少させるモデルを提示している。
ここでは,(1)誘引のみのモデルでは,必然的にすべての変動を除去するため,真の屈折系を特徴付ける構造的多様性を進化させることができず,(2)アトラクションと反発の両方を持つモデルにより,屈折クラスなどの形態的構造を顕著に再現するシステムの出現が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 13:39:26 GMT)
Stabilization of multi-mode Schrodinger cat states via normal-mode
dissipation engineering [0.0] 非ガウス量子状態は、単モードおよび2モードの回路量子力学アーキテクチャにおいて決定的に準備され、自律的に安定化されている。
我々は散逸工学を非線形共振器アレイの集合(正規)モードにアップグレードし、マルチモードシュロディンガー猫状態を安定化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:43:47 GMT)
Spontaneous decoherence as a result of randomness in the flow of time [0.0] 時間のランダムな流れの仮説を考察する。
絶対時間は粒子の適切な時間として表され、ランダムであると仮定される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:56:29 GMT)
ShapeY: Measuring Shape Recognition Capacity Using Nearest Neighbor
Matching [0.0] 我々は,システム埋め込み空間内の近傍のビューマッチングに基づいて,視覚システムの形状認識性能を計測する新しい手法を開発した。
評価ベンチマークであるShapeYは,そのビューマッチングを,所定の3次元視点変化や外観変化の程度に分散させることで,タスクの難易度を正確に制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 01:21:54 GMT)
Revealing the ultra-sensitive calorimetric properties of
supercon-ducting magic-angle twisted bilayer graphene [0.0] 魔法の角をねじった二層グラフェン(MATBG)1の超伝導相は、異常な熱的性質を持つと予測されている。
超伝導MATBG素子の温度依存性臨界電流Icをモニタリングすることにより,超感度のカロリー測定特性を明らかにする。
これは超伝導MATBGを超感度光子検出のための革命活性物質として確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 19:13:20 GMT)
Reshaping Smart Energy Transition: An analysis of human-building
interactions in Qatar Using Machine Learning Techniques [0.0] 本研究は,人間室内の快適感と建築特性の関連性を探究することに焦点を当てた。
データ分析は介入、社会的幸福、意識に関するエネルギー政策に影響を及ぼした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 10:02:49 GMT)
Random Sampling High Dimensional Model Representation Gaussian Process
Regression (RS-HDMR-GPR) for representing multidimensional functions with
machine-learned lower-dimensional terms allowing insight with a general
method [0.0] RS-HDMR-GPR(Random Smpling High-dimensional Model Representation Gaussian Process Regression)のためのPython実装
コードにより、変数の欠落した値を計算し、HDMR項の有用な数を大幅に減らすことができる。
この回帰ツールの能力は、合成分析機能、水分子のポテンシャルエネルギー表面、物質の運動エネルギー密度、金融市場データを含む試験ケースで実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 09:47:50 GMT)
Quantum dynamics simulation of intramolecular singlet fission in
covalently linked tetracene dimer [0.0] フェニル基と共有結合したテトラセンパラ二量体中の一重項核分裂について検討した。
これまでのほとんどの研究とは対照的に、励起系と振動系の組み合わせの完全な量子力学を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 12:20:00 GMT)
Pose Recognition in the Wild: Animal pose estimation using Agglomerative
Clustering and Contrastive Learning [0.0] 我々は,複数の動物のポーズを非ラベルデータから認識できる新しいアーキテクチャを提案する。
私たちは、下層の解剖学ではなく、その視覚的行動に基づいて、動物の身体の部位を区別することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 07:00:31 GMT)
Pairing of electro-magnetic bosons under spin-orbit coupling [0.0] 2次元半導体における効果的なスピン軌道カップリング(SO)下での光メータボソンのペアリングについて論じる。
SO結合は2体境界状態の動的拡張を誘導する。
合成角運動量 L=2 の量子ボゾンハロを予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 21:15:26 GMT)
Outlier Detection as Instance Selection Method for Feature Selection in
Time Series Classification [0.0] まれなインスタンスのための機能選択メソッドに提供されるフィルタインスタンス。
一部のデータセットでは、結果としてパフォーマンスが向上したのはわずか数パーセントだった。
他のデータセットでは、最大16%のパフォーマンス向上を実現しました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:44:33 GMT)
Operator Growth and Symmetry-Resolved Coefficient Entropy in Quantum
Maps [0.0] 演算子基底の一般的な選択の下では、係数エントロピーは対称性による演算子成長の抑制を捉えることができないことを示す。
演算子の複雑性の適切な診断法として「対称性分解係数エントロピー」を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 19:04:29 GMT)
Online Advertising Revenue Forecasting: An Interpretable Deep Learning
Approach [0.0] 本稿では,出版社の広告収入を予測する新しいアテンションベースアーキテクチャを提案する。
この結果は,複数の時間地平線上での深層学習時系列予測モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 23:55:02 GMT)
On the use of stereodynamical effects to control cold chemical
reactions: the H + D$_{2}\longleftrightarrow$ D + HD case study [0.0] 立体力学制御は、Perreaultらによって報告されたような形式主義によって達成される。
ここで提示されるアプローチは、Perreault et al の実験スキームを一般化する。
H+D$_2$およびD+HD反応に対する図示的な結果は、分子状態の適切な立体力学的準備によって、反応を完全にオンまたはオフする可能性において、大きな制御力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 00:35:36 GMT)
On the Potential of Execution Traces for Batch Processing Workload
Optimization in Public Clouds [0.0] 本稿では,匿名化されたワークロード実行トレースをユーザ間で共有するための協調的アプローチを提案する。
一般的なパターンとしてマイニングし、将来の最適化のために過去のワークロードのクラスタを活用します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 20:11:36 GMT)
Multicenter integrals involving complex Gaussian type functions [0.0] 連続状態を含む多中心積分は、通常の量子化学ツールでは評価できない。
複素ガウス函数の集合による連続状態の表現を用いて、そのような積分がどのように解析的に評価されるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 16:58:55 GMT)
Minimal bosonization of double-graded supersymmetric quantum mechanics [0.0] Z2$級の超対称量子力学の超代数は、単一のボゾン自由度で実現可能であることが示されている。
中心元 $Z$ はハミルトニアンの退化固有状態を区別する性質を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:31:51 GMT)
Machine Learning-Based Assessment of Energy Behavior of RC Shear Walls [0.0] 本研究では, 高耐震域で広く利用されている鉄筋コンクリート(RC)せん断壁のエネルギー散逸能力に着目した。
せん断壁のエネルギー散逸能力に関する機械学習に基づく予測モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 08:38:42 GMT)
Localization of a mobile impurity interacting with an Anderson insulator [0.0] 局所化粒子の有限密度を持つアンダーソン絶縁体と局所的に相互作用する小さな量子浴を表す移動不純物について検討する。
密度行列再正規化群アルゴリズムを励起状態 (DMRG-X) に拡張することにより, 系の高励起固有状態を近似する。
不純物は固有状態に局所化され続け、絡み合いは不純物の位置の周りの有限領域で強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 16:39:28 GMT)
Language bias in Visual Question Answering: A Survey and Taxonomy [0.0] われわれはこの分野の総合的なレビューと分析を初めて実施する。
既存の手法を視覚情報の改善を含む3つのカテゴリに分類する。
言語バイアスの原因は明らかにされ、分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:01:24 GMT)
Identifying the Factors that Influence Urban Public Transit Demand [0.0] 近年のアメリカ全土の都市化の進展は、大都市圏の住民が利用できる交通サービスについて、都市計画者や交通技術者がより深く考慮することを必要としている。
これらの改善は、都市公共交通機関の需要に影響を与える要因を特定し、理解することで達成できる。
都市公共交通機関の需要に影響を与える共通の要因は、内外的要因である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 05:37:51 GMT)
Hierarchical transfer learning with applications for electricity load
forecasting [0.0] この階層的予測問題とマルチスケール移動学習の類似性を利用する。
一般化された加法モデルとランダム森林の積み重ねに基づく階層的伝達学習の2つの手法を開発した。
本手法は,全国規模の電力負荷予測の2つの問題に適用し,第1の事例ではスマートメーターデータ,第2の事例では地域データを用いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:36:37 GMT)
Have Mysterious Topological Valley Currents Been Observed in Graphene
Superlattices? [0.0] 我々は,地球規模のベリー曲率とバレーホール効果によるトポロジカルな谷流の主張について,批判的な議論を行う。
グラフェン超格子における非局所輸送の謎を解くために、様々な代替説明と研究のオープンな方向について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 16:49:57 GMT)
Grounding Psychological Shape Space in Convolutional Neural Networks [0.0] 我々は畳み込みニューラルネットワークを用いて、知覚入力間の一般化可能なマッピングと、最近提案された形状領域の心理学的類似性空間を学習する。
この結果から,分類に基づくマルチタスク学習シナリオが最も優れた結果が得られるが,その性能は類似性空間の次元に比較的敏感であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 12:21:07 GMT)
General solution vs spin invariant eigenstates of the Dirac equation
with the Coulomb potential [0.0] クーロンポテンシャルにおける電子に対するディラック方程式の解は、方程式の作用素不変量を用いて得られる。
これらの不変量は、各量子状態における電子空間確率振幅とスピン偏極を決定することが初めて示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:27:56 GMT)
Finite-Time Quantum Landauer Principle and Quantum Coherence [0.0] 従来のランダウアーのコストにより, 放熱熱は低く抑えられていることを示す。
我々は、量子コヒーレンスの観点から熱散逸の低い境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 12:50:28 GMT)
Exploring dual-attention mechanism with multi-scale feature extraction
scheme for skin lesion segmentation [0.0] 本研究では,新しい畳み込みニューラルネットワークを用いた皮膚病変分割法を提案する。
より差別的な特徴を抽出するために,新しいマルチスケール特徴抽出モジュールを提案する。
提案手法は、ISIC 2018データセットで97.5%、94.29%、91.16%、95.92%、95.37%、91.52%の精度、リコール、JSIを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:08:35 GMT)
Experimental space-division multiplexed polarization-entanglement
distribution through 12 paths of a multicore fiber [0.0] 空間分割多重化(SDM)は、古典的通信におけるチャネル容量を増強する。
最大12チャネルの光子対を同時に分配する411mの長尺19コア多コアファイバ上での偏光共役光子のSDMを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 23:53:40 GMT)
Dissipative entanglement generation between two driven qubits in circuit
quantum electrodynamics [0.0] 本稿では,ランダウ-ツェナー-シュタッケルベルク遷移間の相互作用の観点から,絡み合いの発生機構を説明する。
このようにして、系の定常状態はベル状態に任意に近づくように調整できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 23:05:22 GMT)
Disorder enhanced vibrational entanglement and dynamics in polaritonic
chemistry [0.0] 理論は、しばしば核と電子フォトニック自由度の間の量子的絡み合いを無視している。
我々は、障害が短い時間スケールでこの絡み合いの蓄積を強く促進できることを示す。
100以上の分子の正確な量子力学をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 12:43:30 GMT)
Digital quantum simulation of open quantum systems using quantum
imaginary time evolution [0.0] 我々はリンドブラッド方程式によって支配されるオープン量子系の力学のディジタル量子シミュレーションのためのアルゴリズムを報告する。
我々の研究は、量子ハードウェア上のオープン量子システムの力学をシミュレートする努力を進めています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 20:38:52 GMT)
Deep Distilling: automated code generation using explainable deep
learning [0.0] 説明可能な深層学習を用いてデータからパターンを学習する機械学習手法である深層蒸留を導入する。
深層蒸留では, 分布外分布を一般化した簡潔なコードを生成する。
我々のアプローチは、非支援のマシンインテリジェンスが汎用的で直感的なルールを構築することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 07:45:41 GMT)
Course Difficulty Estimation Based on Mapping of Bloom's Taxonomy and
ABET Criteria [0.0] コースの難易度を推定する手法を提案する。
評価難易度は,学生の学歴に基づいて評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 12:53:21 GMT)
Coral: An Approach for Conversational Agents in Mental Health
Applications [0.0] 本稿では,心的健康に役立てることができる生成的共感型オープンドメインロボットの創出について述べる。
我々は、大規模事前学習と共感的会話データを利用して、自然界の反応をより共感的にする。
我々のモデルは共感対話テストセットで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 15:15:58 GMT)
Comparative Analysis of Machine Learning Models for Predicting Travel
Time [0.0] 旅行時間を予測するために、5つの異なるディープラーニングモデルを比較している。
ARIMAモデルは、旅行時間予測と予測のための最良のモデルアーキテクチャであった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 04:55:21 GMT)
CleanRL: High-quality Single-file Implementations of Deep Reinforcement
Learning Algorithms [0.0] CleanRLはオープンソースのライブラリで、Deep Reinforcement Learningアルゴリズムの高品質なシングルファイル実装を提供する。
シンプルでスケーラブルな開発エクスペリエンスを提供し、運用ツールをシンプルに統合します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 22:44:56 GMT)
CVSS-BERT: Explainable Natural Language Processing to Determine the
Severity of a Computer Security Vulnerability from its Description [0.0] サイバーセキュリティの専門家は、CVSS(Common Vulnerability Scoring System)を用いて脆弱性の深刻度を分析する。
本稿では,NLP(Natural Language Processing)分野の最近の進歩を活用して,脆弱性のCVSSベクトルと関連する重大度スコアを説明可能な方法で決定することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:31:09 GMT)
Automatic Semantic Segmentation of the Lumbar Spine. Clinical
Applicability in a Multi-parametric and Multi-centre MRI study [0.0] この文書は、最も正確なセグメンテーションを得たニューラルネットワークの設計結果について記述し、分析する。
提案するいくつかの設計は、ベースラインとして使用される標準のU-Netよりも優れており、特に複数のニューラルネットワークの出力が異なる戦略に従って結合されるアンサンブルで使用される場合である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:33:05 GMT)
Automated Atlas-based Segmentation of Single Coronal Mouse Brain Slices
using Linear 2D-2D Registration [0.0] 本稿では,1枚の2次元冠動脈スライスを自動的に3次元のアトラスに分割する手法を提案する。
全脳規模での探索的アプローチによる頑健さと性能の検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 12:33:09 GMT)
Atomic Floquet physics revealed by free electrons [0.0] 単色古典光場の存在下での原子-電子相互作用を記述するために量子力学的定式化を適用する。
この結果から,自由電子と光駆動電子系との相互作用に関連する多くの効果が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 18:20:35 GMT)
Asymptotically secure All-or-nothing Quantum Oblivious Transfer [0.0] 我々は、p-threshold all-or-nothing oblivious Transferのための独立にセキュアな量子スキームを提案する。
スキームは、量子力学によって許される任意の戦略に対して無条件に安全であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 14:01:25 GMT)
An Empirical Study of Finding Similar Exercises [0.0] ラベルスカースデータセットのための中国語教育事前学習言語モデルBERT$_Edu$をリリースする。
エクササイズをよりよく理解するために、FSEタスクのための非常に効果的なMoE拡張マルチタスクモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 09:39:14 GMT)
Accounting for Gaussian Process Imprecision in Bayesian Optimization [0.0] ガウス過程の先行仕様が古典的BO収束に及ぼす影響について検討する。
本稿では,従来のパラメータの誤特定に対して,メソッドをより堅牢にレンダリングすることを目的としたBOの一般化としてPROBOを紹介した。
物質科学の現実的な問題に対して,従来のBOに対する我々のアプローチを検証し,より高速に収束するためにPROBOを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 08:45:39 GMT)
A first approach to closeness distributions [0.0] 確率的図形モデルを用いて、より小さな図形の合成として、大きな確率分布を符号化する。
これらの小さな分布のいくつかが互いに類似している可能性が高いという考え方を、どのように組み込むかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 10:59:20 GMT)
A complex Gaussian approach to molecular photoionization [0.0] 分子光イオン化のための部分断面積と非対称性パラメータを計算するためのガウス的手法を開発し,実装する。
本研究は,光イオン化観測装置の数値評価を容易にするため,必要な遷移積分が長さと速度計の両方で解析的になることを示す。
一電子一中心モデルにおけるNH3およびH2Oに対する実験結果から,提案した戦略を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 17:26:04 GMT)
$AIR^2$ for Interaction Prediction [0.0] 2021年の予測相互作用チャレンジでは、2つの相互作用するエージェントの将来の軌道と信頼性を予測する問題が導入された。
そこで我々は,プロダクティゼーションを併用したアンカー付き辺縁運動予測モデルとエージェントの相互作用をモデル化するソリューションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 16 Nov 2021 01:58:30 GMT)