Global and Local Alignment Networks for Unpaired Image-to-Image
Translation [170.1] 未ペア画像から画像への変換の目的は、対象領域のスタイルを反映した出力画像を作成することである。
既存の手法では内容変化に注意が払われていないため、ソース画像からの意味情報は翻訳中の劣化に悩まされる。
我々はGLA-Net(Global and Local Alignment Networks)という新しいアプローチを導入する。
本手法は既存の手法よりもシャープでリアルな画像を効果的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 18:01:54 GMT)
DVCFlow: Modeling Information Flow Towards Human-like Video Captioning [163.7] 既存の手法は主に個々のビデオセグメントからキャプションを生成するが、グローバルな視覚的コンテキストへの適応が欠如している。
映像のシーケンスやキャプションによって変化するプログレッシブな情報をモデル化するために,情報フローの概念を導入する。
提案手法は, 競争基準を著しく上回り, 主観的, 客観的なテストにより, より人間的なテキストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 10:46:45 GMT)
Meta Clustering Learning for Large-scale Unsupervised Person
Re-identification [124.5] メタクラスタリング学習(MCL)と呼ばれる「大規模タスクのための小さなデータ」パラダイムを提案する。
MCLは、第1フェーズのトレーニングのためにコンピューティングを節約するためにクラスタリングを介して、未ラベルデータのサブセットを擬似ラベル付けするのみである。
提案手法は計算コストを大幅に削減すると同時に,従来よりも優れた性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 04:10:18 GMT)
Self-Supervised Predictive Convolutional Attentive Block for Anomaly
Detection [97.9] 本稿では,再建に基づく機能を,新たな自己監督型予測アーキテクチャビルディングブロックに統合することを提案する。
我々のブロックは、受容領域におけるマスク領域に対する再構成誤差を最小限に抑える損失を備える。
画像やビデオの異常検出のための最先端フレームワークに組み込むことで,ブロックの汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:20:58 GMT)
Combined Scaling for Zero-shot Transfer Learning [94.5] 我々は,ImageNet ILSVRC-2012バリデーションセット上で,85.7%のトップ1ゼロショット精度を実現するBASICという組み合わせのスケーリング手法を提案する。
我々のモデルは、ロバストネスベンチマークの大幅な改善も示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 05:25:46 GMT)
YMIR: A Rapid Data-centric Development Platform for Vision Applications [82.7] 本稿では,コンピュータビジョンアプリケーションの開発を迅速化するオープンソースプラットフォームについて紹介する。
このプラットフォームは、効率的なデータ開発を機械学習開発プロセスの中心に置く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 05:02:55 GMT)
Non-linear Neurons with Human-like Apical Dendrite Activations [81.2] XOR論理関数を100%精度で学習し, 標準的なニューロンに新しいアピカルデンドライト活性化(ADA)が続くことを示す。
コンピュータビジョン,信号処理,自然言語処理の5つのベンチマークデータセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:05:27 GMT)
An Expectation-Maximization Perspective on Federated Learning [75.7] フェデレーション学習は、データをデバイス上でプライベートにしながら、複数のクライアントにわたるモデルの分散トレーニングを記述する。
本稿では,サーバがクライアント固有のモデルパラメータに対して事前分布のパラメータを提供する階層的潜在変数モデルとして,サーバが設定したフェデレーション学習プロセスについて考察する。
我々は,単純なガウス先行とよく知られた期待最大化(EM)アルゴリズムのハードバージョンを用いて,そのようなモデルの学習は,フェデレーション学習環境における最も一般的なアルゴリズムであるFedAvgに対応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 12:58:59 GMT)
Supercharging Imbalanced Data Learning With Energy-based Contrastive
Representation Transfer [72.5] コンピュータビジョンにおいて、長い尾のデータセットからの学習は、特に自然画像データセットの繰り返しのテーマである。
本稿では,データ生成機構がラベル条件と特徴分布の間で不変であるメタ分散シナリオを提案する。
これにより、因果データインフレーションの手順を利用してマイノリティクラスの表現を拡大できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 07:15:07 GMT)
Anderson localization of a Rydberg electron [68.8] これらの基本的な性質は、単一のリドベルク原子の熱力学的極限を可能にすることを実証する。
この限界は、基底状態原子の数と、リドベルク原子の励起レベルを同時に増加させることによって達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 18:01:24 GMT)
Achieving Human Parity on Visual Question Answering [67.2] The Visual Question Answering (VQA) task using both visual image and language analysis to answer a textual question to a image。
本稿では,人間がVQAで行ったのと同じような,あるいは少しでも良い結果が得られるAliceMind-MMUに関する最近の研究について述べる。
これは,(1)包括的視覚的・テキスト的特徴表現による事前学習,(2)参加する学習との効果的な相互モーダル相互作用,(3)複雑なVQAタスクのための専門的専門家モジュールを用いた新たな知識マイニングフレームワークを含む,VQAパイプラインを体系的に改善することで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 07:22:08 GMT)
Meta Adversarial Perturbations [66.4] メタ逆境摂動(MAP)の存在を示す。
MAPは1段階の上昇勾配更新によって更新された後、自然画像を高い確率で誤分類する。
これらの摂動は画像に依存しないだけでなく、モデルに依存しないものであり、単一の摂動は見えないデータポイントと異なるニューラルネットワークアーキテクチャにまたがってうまく一般化される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 16:01:45 GMT)
Toxicity Detection can be Sensitive to the Conversational Context [64.3] 2種類の毒性ラベルを持つ1万のポストのデータセットを構築し、公開します。
また,新たな課題である文脈感度推定を導入し,コンテキストも考慮された場合,毒性が変化すると認識された投稿を識別することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 13:57:26 GMT)
MURAL: An Unsupervised Random Forest-Based Embedding for Electronic
Health Record Data [59.3] 異なる変数型でデータを表現するための教師なしランダムフォレストを提案する。
muraL forestsは、ノード分割変数がランダムに選択される一連の決定ツリーで構成されている。
提案手法を用いることで,競合するアプローチよりも正確なデータの視覚化と分類が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 22:02:21 GMT)
Rethinking Clustering for Robustness [56.1] ClusTRは、ロバストモデルを学ぶためのクラスタリングベースの、対向のないトレーニングフレームワークである。
textitClusTRは、強いPGD攻撃の下で、敵に訓練されたネットワークを最大4%上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 18:35:02 GMT)
GRecX: An Efficient and Unified Benchmark for GNN-based Recommendation [55.6] 我々はGNNベースのレコメンデーションモデルのベンチマークを行うためのオープンソースのフレームワークであるGRecXを紹介する。
GRecXは、GNNベースのレコメンデーションベンチマークを構築するためのコアライブラリと、人気のあるGNNベースのレコメンデーションモデルの実装で構成されている。
我々はGRecXを用いて実験を行い、実験の結果、GRecXはGNNベースの推薦基準を効率的かつ統一的にトレーニングし、ベンチマークすることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 17:45:46 GMT)
Learning to Detect Instance-level Salient Objects Using Complementary
Image Labels [55.0] 本報告では,本問題に対する第1の弱教師付きアプローチを提案する。
本稿では,候補対象の特定にクラス整合性情報を活用するSaliency Detection Branch,オブジェクト境界をデライン化するためにクラス整合性情報を利用するBundary Detection Branch,サブティナイズ情報を用いたCentroid Detection Branchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 10:15:22 GMT)
UFO: A UniFied TransfOrmer for Vision-Language Representation Learning [54.8] 視覚言語(VL)表現学習において、単文入力(画像や言語など)または多モーダル入力(画像と質問の連結など)を処理できる単一のUniFied TransfOrmer(UFO)を提案する。
既存のアプローチは、通常、各モダリティのための個別のネットワークを設計し、マルチモーダルタスクのための特定の融合ネットワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 03:23:10 GMT)
What Stops Learning-based 3D Registration from Working in the Real
World? [53.7] この研究は、3Dポイントのクラウド登録失敗の原因を特定し、その原因を分析し、解決策を提案する。
最終的に、これは最も実践的な3D登録ネットワーク(BPNet)に変換される。
我々のモデルは微調整をせずに実データに一般化し、商用センサで得られた見えない物体の点雲上で最大67%の精度に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 19:24:27 GMT)
Machine Learning for Mechanical Ventilation Control (Extended Abstract) [52.7] 機械的換気はICUで最も広く用いられている治療法の1つである。
人工呼吸器は、所定の気道圧の軌跡に従って患者の肺に空気を注入しなければならない。
データ駆動型アプローチは、人工呼吸器から収集したデータに基づいて訓練されたシミュレーターをトレーニングすることで、侵襲的人工呼吸器を制御することを学ぶ。
この方法は、一般的な強化学習アルゴリズムより優れており、PIDよりも正確で堅牢な物理的換気装置も制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 20:54:41 GMT)
Adaptive Learning of the Optimal Batch Size of SGD [52.5] 本稿では,その繰り返しを通じて最適なバッチサイズを適応的に学習し,凸度と滑らかな関数を求める手法を提案する。
実験では、合成データと実データを用いて、ほぼ最適な振る舞いを示す。
我々は,本手法を分散実装に適したサンプリングを含む,文献上考慮されていないいくつかの新しいバッチ戦略に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 18:46:59 GMT)
DeMFI: Deep Joint Deblurring and Multi-Frame Interpolation with
Flow-Guided Attentive Correlation and Recursive Boosting [50.2] DeMFI-Netは、共同でデブロアリングとマルチフレームのフレームワークである。
低フレームレートのぼやけたビデオを高フレームレートでシャープなビデオに変換する。
多様なデータセットに対して、最先端(SOTA)のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 00:00:15 GMT)
Prosodic Clustering for Phoneme-level Prosody Control in End-to-End
Speech Synthesis [49.6] 本稿では,自己回帰的注意に基づく音声合成システムにおいて,音素レベルでの韻律制御手法を提案する。
提案手法は、F0と持続時間の音素レベル制御を可能とし、生成した音声の品質を維持する。
F0クラスタのセントロイドを音符に置き換えることで、モデルはスピーカーの範囲内で音符とオクターブを制御できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 12:10:16 GMT)
Improved Prosodic Clustering for Multispeaker and Speaker-independent
Phoneme-level Prosody Control [48.4] 本稿では,F0の音素レベルの韻律制御手法と,複数話者による音声合成における持続時間について述べる。
マルチスピーカアーキテクチャモジュールをプロソディエンコーダに並列に組み込んだ自己回帰型アテンションベースモデルを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 11:43:59 GMT)
XLS-R: Self-supervised Cross-lingual Speech Representation Learning at
Scale [48.0] XLS-Rはwav2vec 2.0に基づく言語間音声表現学習のための大規模モデルである。
128の言語で50万時間近く、最大2Bパラメータを持つモデルをトレーニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 01:34:26 GMT)
SLUE: New Benchmark Tasks for Spoken Language Understanding Evaluation
on Natural Speech [44.7] 音声言語理解評価(SLUE)のための一連のベンチマークタスクを提案する。
SLUEは限定的なラベル付きトレーニングセットとそれに対応する評価セットで構成されている。
本稿では,SLUEベンチマークスイートの第1フェーズについて述べる。
本稿では,VoxCelebデータセットとVoxPopuliデータセットのサブセットに対する新たな書き起こしとアノテーション,ベースラインモデルの評価指標と結果,ベースラインを再現し,新しいモデルを評価するためのオープンソースツールキットを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 18:59:23 GMT)
Medical Visual Question Answering: A Survey [37.2] VQA(Medicical Visual Question Answering)は、医療用人工知能と一般的なVQA課題の組み合わせである。
医療用VQAシステムは,医療用画像と自然言語による臨床的に関連性のある質問を前提として,妥当かつ説得力のある回答を予測することが期待されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 05:55:15 GMT)
Towards Return Parity in Markov Decision Processes [37.0] マルコフ決定過程(MDP)における公平性問題について検討する。
我々は、異なる人口集団のMDPが同じ報酬を達成するために必要となるフェアネスの概念であるリターンパリティを提案する。
解析定理により、状態訪問分布アライメントを伴う共有グループポリシーを学習することにより、戻り値の不一致を軽減するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 23:25:38 GMT)
Topical White Paper: A Case for Quantum Memories in Space [36.1] 量子メモリ(QM)は、宇宙に展開する際の真のグローバルな量子ネットワークを可能にする。
この白書では、QMを宇宙に展開することの重要性について論じ、考慮すべき主要な技術的マイルストーンと開発段階について論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 07:07:40 GMT)
Advancing High-Resolution Video-Language Representation with Large-Scale
Video Transcriptions [31.5] 本稿では,共同学習と言語学習(VL)について検討し,モダリティ間の学習を可能とし,多くの下流作業に役立てる。
本モデルでは,10の理解タスクと2の新たなテキスト・ビジュアル生成タスクを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 17:36:01 GMT)
Semi-Supervised Domain Generalization in Real World:New Benchmark and
Strong Baseline [31.1] 本稿では、ラベル付きドメインとラベルなしドメインの相互作用を研究するために、半教師付きドメイン一般化と呼ばれる新しいタスクを導入する。
本稿では,ラベル伝搬と領域一般化の正のフィードバックを促すためのサイクル学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 13:55:57 GMT)
Understanding and Testing Generalization of Deep Networks on
Out-of-Distribution Data [30.5] ディープネットワークモデルは、In-Distributionデータでは優れた性能を発揮するが、Out-Of-Distributionデータでは著しく失敗する可能性がある。
本研究は,実験的なIDテストの問題を分析し,OODテストパラダイムを設計することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 05:18:13 GMT)
Uncertainty-aware Low-Rank Q-Matrix Estimation for Deep Reinforcement
Learning [28.7] Q行列のランクの低下は、学習過程において、様々な人気アルゴリズムの連続制御タスクにまたがって広く存在していることを報告する。
本稿では,値関数の学習を容易にするためのフレームワークとして,新しい不確実性を考慮した低ランクQ行列推定(UA-LQE)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 09:00:38 GMT)
FBNetV5: Neural Architecture Search for Multiple Tasks in One Run [28.6] FBNetV5は、計算コストと人的労力を大幅に削減して、様々な視覚タスクのためのニューラルネットワークを探索できるフレームワークである。
具体的には,1)単純で包括的かつ移動可能な検索空間,2)目標タスクのトレーニングパイプラインと切り離されたマルチタスク探索プロセス,3)タスク数に依存しない計算コストで複数のタスクのアーキテクチャを同時に探索するアルゴリズムを設計する。
我々は、画像分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションという3つの基本的なビジョンタスクをターゲットに、提案したFBNetV5を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 02:07:34 GMT)
Small Changes Make Big Differences: Improving Multi-turn Response
Selection \\in Dialogue Systems via Fine-Grained Contrastive Learning [27.9] 検索に基づく対話応答選択は、マルチターンコンテキストが与えられた候補集合から適切な応答を求めることを目的としている。
PLMに基づく応答選択タスクのための新しいtextbfFine-textbfGrained textbfContrastive (FGC) 学習法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 11:07:07 GMT)
ColDE: A Depth Estimation Framework for Colonoscopy Reconstruction [27.8] 本研究では,大腸内視鏡データの特別な課題に対処するために,一連のトレーニング損失を設計した。
ColDEという名前の自己監督型フレームワークは、十分なトレーニング損失を伴って、大腸内視鏡データのより詳細なマップを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 04:44:27 GMT)
Modeling Flash Memory Channels Using Conditional Generative Nets [26.5] 本稿では,フラッシュメモリチャネルを特徴付けるデータ駆動生成モデリング手法を提案する。
学習したモデルは、セルのプログラムレベルに基づいて、個々のメモリセルから読み出した電圧を再構成することができる。
単語行とビット行の特定のパターンの誤り確率の比較により,学習モデルが正確なセル間干渉(ICI)効果を捉えることができることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 04:38:15 GMT)
Action Recognition with Domain Invariant Features of Skeleton Image [25.5] そこで本研究では,行動認識のための対人訓練のための新しいCNNベースの手法を提案する。
異なる視角や対象からスケルトン画像の特徴を整列させるために,2段階のドメイン対角学習を導入する。
最先端の手法と比較して、競争力のある結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 08:05:54 GMT)
ClevrTex: A Texture-Rich Benchmark for Unsupervised Multi-Object
Segmentation [23.8] 本稿では,アルゴリズムの比較,評価,分析を行うための次の課題として,ClevrTexを提案する。
ClarTexは、様々な形状、テクスチャ、フォトマップ素材を備えた合成シーンを特徴としている。
我々は、ClevrTex上で、最近の多数の教師なしマルチオブジェクトセグメンテーションモデルをベンチマークし、テクスチャ化された環境では、すべての最先端のアプローチが良い表現を学習できないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:11:25 GMT)
Sketch-based Creativity Support Tools using Deep Learning [23.4] ディープラーニングモデルの最近の進歩は、視覚的コンテンツを理解および生成するマシンの能力を大幅に改善した。
開発中のエキサイティングな領域では、人間のスケッチをモデル化するためのディープラーニングアプローチを探求し、クリエイティブなアプリケーションに機会を与えている。
この章では、スケッチを消費し、生成するディープラーニング駆動の創造性支援ツールを開発するための3つの基本的なステップについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 00:57:43 GMT)
FastDOG: Fast Discrete Optimization on GPU [23.3] 本稿では,構造化予測で発生する0-1整数線形プログラムを解くために,並列に並列なラグランジュ分解法を提案する。
我々の原始的アルゴリズムと双対アルゴリズムは、サブプロブレムとBDDに対する最適化の同期をほとんど必要としません。
問題に依存しない状態で、最先端の特殊アルゴリズムに近づいたり、優れていたりします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:20:10 GMT)
LOLNeRF: Learn from One Look [22.8] 本稿では,ニューラルレイディアンス場に基づく生成3次元モデル学習手法を提案する。
既存の手法とは異なり、この目標を達成するためにマルチビューデータを必要としないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 01:20:01 GMT)
Solving Visual Analogies Using Neural Algorithmic Reasoning [22.4] 我々は,記号空間から導出される分散表現を操作する基本的ニューラルネットワーク変換の系列を探索する。
形状や位置が不明瞭な画像に対して,我々の神経推論アプローチが一般化する範囲を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 18:48:16 GMT)
Over-the-Air Federated Learning with Retransmissions (Extended Version) [21.4] 資源制約のある無線ネットワーク上でのフェデレート学習(FL)の収束に対する推定誤差の影響について検討する。
資源制約のある無線ネットワーク上でFL収束を改善する手法として再送信を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:17:15 GMT)
Gaussian Process Inference Using Mini-batch Stochastic Gradient Descent:
Convergence Guarantees and Empirical Benefits [21.4] 勾配降下(SGD)とその変種は、機械学習問題のアルゴリズムとして確立されている。
我々は、最小バッチSGDが全ログ類似損失関数の臨界点に収束することを証明して一歩前進する。
我々の理論的な保証は、核関数が指数的あるいは固有デカイを示すことを前提としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 22:28:47 GMT)
RacketStore: Measurements of ASO Deception in Google Play via Mobile and
App Usage [20.1] ASOプロバイダとレギュラーユーザによって制御される803個のユニークなデバイス上で,RacketStoreの973個のインストールについて検討した。
ASOプロバイダとレギュラーユーザの間には,デバイスに登録されているユーザアカウントの数とタイプにおいて,大きな違いがみられた。
教師付き学習アルゴリズムをトレーニングして、有料アプリのインストールと偽レビューを99.72%のF1尺度で検出できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 19:24:48 GMT)
Burst Photography for Learning to Enhance Extremely Dark Images [19.9] 本稿では,超暗い原画像からよりシャープで高精度なRGB画像を得るため,バースト撮影を活用することを目的とする。
提案するフレームワークのバックボーンは,高品質な出力を段階的に生成する,粗大なネットワークアーキテクチャである。
実験により,本手法は,より詳細で高画質な画像を生成することによって,最先端の手法よりも知覚的により満足な結果をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 20:09:40 GMT)
RecGURU: Adversarial Learning of Generalized User Representations for
Cross-Domain Recommendation [19.6] ドメイン間のレコメンデーションは、従来のシーケンシャルなレコメンデーションシステムにおけるデータスパリティの問題を軽減するのに役立つ。
本稿では,ドメイン間のユーザ情報を逐次レコメンデーションに組み込んだ汎用ユーザ表現(GUR)を生成するためのRecGURUアルゴリズムフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 08:41:06 GMT)
Semi-supervised transfer learning for language expansion of end-to-end
speech recognition models to low-resource languages [19.4] 低音源言語における音声認識精度向上のための3段階学習手法を提案する。
我々は、翻訳学習、TS拡張、SSLを用いて、よく訓練された英語モデル、ラベルなしテキストコーパス、ラベルなしオーディオコーパスを利用する。
第1パスにおけるモノトニック・チャンクワイド・アテンション(MoA)を用いた2パス音声認識システムでは,ベースラインに対するWERの42%削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 05:09:16 GMT)
A Review on Fact Extraction and Verification [19.4] 本研究では,あるクレームの正当性を特定することを目的とした事実チェック問題について検討する。
我々は、Fact extract and verification(FEVER)タスクとそれに伴うデータセットに焦点を当てる。
このタスクは必須であり、偽ニュースの検出や医療クレームの検証といったアプリケーションの構築ブロックになる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:42:58 GMT)
On the power of adaptivity in statistical adversaries [19.0] 統計的問題における対向雑音モデルに関する基礎的問題について検討する。
アルゴリズムの振舞い $mathcalA'$ は、アルゴリズムの $mathcalA'$ のアダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダクティブ・アダクショナル・アダクティブ・アダクティブ・アダクティブ・アダクティブ・アダクティブ・アダクティブ・アダクティブ・アダクティブ(英語版)によって常によく近似することができるか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 18:26:25 GMT)
Uniform Brackets, Containers, and Combinatorial Macbeath Regions [18.5] 3つの異なる構造間の関係について研究する。
統計・確率論における「一様」括弧、オンライン・分散学習理論における「コンテナ」、および「複合マクロス領域」
これら3つの概念は、統一されたフレームワークで表現できる単一の特性の顕在化であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 05:14:40 GMT)
Composite Goodness-of-fit Tests with Kernels [18.3] カーネルベースのテストは、データセットが固定分布によって生成されたかどうかをテストするために開発されている。
我々は、このラインを、より困難な複合的善良性問題に拡張する。
これは、パラメトリックモデルがデータに対して適切に指定されているかどうかをテストするのに等価である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:25:06 GMT)
Fooling Adversarial Training with Inducing Noise [18.1] 敵陣訓練は、敵陣攻撃に対するモデル堅牢性を改善するための信頼性の高いアプローチであると広く信じられている。
本稿では, ある種類の有毒データを用いて訓練した場合, 敵の訓練も破滅的な行動に陥ることが示唆された。
そこで本研究では,ADVIN(ADVIN)という新たなノイズ誘導法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 09:59:28 GMT)
DSPoint: Dual-scale Point Cloud Recognition with High-frequency Fusion [17.8] 高周波核融合(DSPoint)を用いたデュアルスケール点雲認識を提案する。
ボクセルに畳み込みを施すという従来の設計を逆転させ、点に注意を向ける。
広く採用されているModelNet40,ShapeNet,S3DISの実験と改善により,DSPointの最先端性能が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 17:25:54 GMT)
Directly Characterizing the Coherence of Quantum Detectors by Sequential
Measurement [17.7] 多くの特異な性質は、測定作用素の行列成分の一部で決定できる。
本稿では,測定演算子の個々の行列エントリを直接取得するための一般的なフレームワークを提案する。
一般量子測定のコヒーレントな進化を監視するために,この手法を実験的に実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 17:09:48 GMT)
Embeddings and labeling schemes for A* [17.6] 特徴に基づく学習機能の研究を形式化し、開始する。
特に,埋め込みと距離ラベリングスキームによって誘導されるノルムについて考察する。
自然な仮定の下では、下界はほぼ最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 04:42:00 GMT)
Instance-Adaptive Video Compression: Improving Neural Codecs by Training
on the Test Set [16.9] 本稿では,インスタンス適応学習に基づくビデオ圧縮アルゴリズムを提案する。
送信される各ビデオシーケンスに対して、事前訓練された圧縮モデルを微調整する。
ネットワークサイズを72%削減した後でも,最先端の性能を実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 16:25:34 GMT)
Generalized Decision Transformer for Offline Hindsight Information
Matching [16.8] 本稿では、後視情報マッチング(HIM)問題を解くための一般化決定変換器(GDT)を提案する。
特徴関数と反因果アグリゲータの異なる選択が, 将来の異なる統計値に適合する新しいカテゴリーDT (CDT) と双方向DT (BDT) にどのように寄与するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 18:56:13 GMT)
Visual Time Series Forecasting: An Image-driven Approach [16.6] エージェントが決定を下すためには時系列予測が不可欠である。
実践者からインスパイアされた我々は、視覚的な予測を生成する新しいフレームワークを作成することで、このトピックを再想像する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 19:38:46 GMT)
CoCAtt: A Cognitive-Conditioned Driver Attention Dataset [16.2] 運転注意予測は、ハイリスクイベントの緩和と防止に重要な役割を果たす。
我々は新しいドライバーアテンションデータセットであるCoCAttを提示する。
CoCAttは、自律性レベル、アイトラッカーの解像度、運転シナリオといった面で、最大かつ最も多様なドライバー注意データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 02:42:34 GMT)
TnT Attacks! Universal Naturalistic Adversarial Patches Against Deep
Neural Network Systems [16.0] ディープニューラルネットワークは、敵対的な入力からの攻撃に対して脆弱であり、最近では、トロイの木馬がモデルの判断を誤解したりハイジャックしたりする。
TnTは、シーン内でTnTでキャプチャされた任意の入力画像は、ネットワーク(未攻撃)を誤認する。
既存の最先端手法よりも高い攻撃成功率を達成するパッチを作成するための攻撃の一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 01:35:10 GMT)
Enhanced countering adversarial attacks via input denoising and feature
restoring [15.8] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、クリーン/オリジンサンプルにおいて知覚できない摂動を伴う敵の例/サンプル(AE)に対して脆弱である。
本稿では,IDFR(Input Denoising and Feature Restoring)による対向攻撃手法の強化について述べる。
提案したIDFRは, 凸船体最適化に基づく拡張型インプットデノイザ (ID) と隠れ型ロスィ特徴復元器 (FR) から構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 07:34:09 GMT)
Exposing Weaknesses of Malware Detectors with Explainability-Guided
Evasion Attacks [14.4] 我々は,特徴空間と問題空間操作の両方に依存する敵回避攻撃を設計する。
次に、この攻撃をいくつかの最先端のマルウェア検知器を評価するためのベンチマークとして使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 08:02:38 GMT)
SUB-Depth: Self-distillation and Uncertainty Boosting Self-supervised
Monocular Depth Estimation [12.9] SUB-Depthは、自己教師付き単眼深度推定のための普遍的なマルチタスクトレーニングフレームワークである。
サブDepthは、画像再構成タスクの深度マップを予測するだけでなく、学習した教師ネットワークから学習した知識を未学習のデータで抽出するために、深度ネットワークを訓練する。
提案するフレームワークを用いて,既存のネットワークをトレーニングすることで達成した改善を実証するために,KITTIに関する広範囲な評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 11:32:25 GMT)
Between welcome culture and border fence. A dataset on the European
refugee crisis in German newspaper reports [12.8] 本稿は、2015年のドイツの品質新聞「タズ」における欧州難民危機に関する政治的議論を辿るDebateNet2.0を紹介する。
私たちのアノテーションの中核的な単位は、政治的主張(政策分野内で取るべき特定の行動の要求)とそれらを作る俳優(政治家、政党など)である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 10:34:23 GMT)
Towards Efficiently Evaluating the Robustness of Deep Neural Networks in
IoT Systems: A GAN-based Method [12.5] 本稿では,AI-GAN(Attack-Inspired GAN)と呼ばれる新たなフレームワークを提案する。
広範な実験を通じて、AI-GANは攻撃の成功率が高く、既存の手法よりも優れ、生成時間を大幅に短縮する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 05:54:14 GMT)
Explaining GNN over Evolving Graphs using Information Flow [12.3] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、これらの応用の最先端でありながら、人間には不明瞭である。
本稿では,計算グラフ上の経路に対する予測の変化を一意に分解する公理的帰属法を提案する。
予測の進化を説明する経路を最適に選択するために,新しい凸最適化問題を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 04:29:38 GMT)
Adversarial Deep Learning for Online Resource Allocation [12.1] 私たちはディープニューラルネットワークを使って、リソース割り当てと価格の問題に対するオンラインアルゴリズムをゼロから学習しています。
私たちの研究は、最悪のパフォーマンス保証の観点から、ディープニューラルネットワークを使用してオンラインアルゴリズムを設計した初めてのものです。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:48:43 GMT)
Understanding Training-Data Leakage from Gradients in Neural Networks
for Image Classification [11.3] 多くのアプリケーションでは、IPやプライバシの懸念からトレーニングデータが漏洩することを防ぐために、トレーニングデータを保護する必要があります。
近年の研究では、アーキテクチャが分かっていれば、画像分類モデルの勾配からトレーニングデータを再構築できることが示されている。
我々は各層に対して反復的に最適化問題を解くものとして、データ再構成のトレーニング問題を定式化する。
私たちは、ディープネットワーク内のトレーニングデータの潜在的漏洩を、そのアーキテクチャに関連付けることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 12:14:43 GMT)
Grounded Situation Recognition with Transformers [11.2] グラウンドドコンディション認識(GSR)は、適切なアクション(動詞)を分類するだけでなく、セマンティックロールと関連付けられたエンティティ(名詞)や、与えられたイメージ内のそれらの位置を予測するタスクである。
視覚タスクにおけるトランスフォーマーの顕著な成功に着想を得て,トランスフォーマーエンコーダデコーダアーキテクチャに基づくGSRモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 10:10:03 GMT)
DIVeR: Real-time and Accurate Neural Radiance Fields with Deterministic
Integration for Volume Rendering [11.1] DIVeRは、NeRFとその変種である密度モデルとボリュームレンダリングに基づいて、少数の画像から現実的にレンダリングできる3Dオブジェクトモデルを学ぶ。
従来のすべてのNeRF法とは対照的に、DIVeRはボリュームレンダリング積分の推定よりも決定論的を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 20:32:59 GMT)
Quantifying intrinsic causal contributions via structure preserving
interventions [10.6] 本稿では,DAGにおけるノードの目的ノードへの寄与の「内在的」部分を記述する因果寄与の新たな概念を提案する。
上流雑音項の関数として各ノードを記述することにより、各ノードが付加した固有情報とその祖先から得た情報とを分離する。
本研究は,本質的な情報を因果的寄与と解釈するために,親への通常の依存を模倣する形で,各ノードをランダム化する「構造保存的介入」を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 11:14:12 GMT)
Gaussian Determinantal Processes: a new model for directionality in data [10.6] 本研究では,ガウス DPP のパラメトリック系について,観測点に対するパラメトリック変調の明確な解釈可能な効果について検討する。
パラメータ変調は, 反発構造に方向性を導入することによって観測点に影響を与え, 主方向は最大依存性の方向に対応することを示す。
このモデルにより、主成分分析(PCA)の新たな代替手段が容易に得られ、データが最も拡散する方向を支持する次元削減ツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 00:57:33 GMT)
Marginalised Gaussian Processes with Nested Sampling [10.5] ガウス過程(GP)モデルは、カーネル関数によって制御される帰納バイアスを持つ関数上の豊富な分布である。
本研究は,Nested Smpling (NS) を用いてカーネル関数のハイパーパラメータを疎外する学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 17:58:35 GMT)
Neural Image Beauty Predictor Based on Bradley-Terry Model [10.4] 本研究は画像美容評価に焦点を当てている。
本研究では,Bradley-Terryモデルに基づくペアワイズ評価手法を用いた。
我々は,この手法が画像群内の他の画像評価方法よりも精度が高いと信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 09:50:18 GMT)
Deep Domain Adaptation for Pavement Crack Detection [9.9] 本稿では,Deep Domain Adaptation-based Crack Detection Network (DDACDN)を提案する。
DDACDNは、ソースドメイン知識を利用して、ターゲットドメイン内の複数カテゴリの亀裂位置情報を予測する。
対象ドメイン上の亀裂位置を予測する際に、最先端の舗装き裂検出方法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 08:51:09 GMT)
Generating Unrestricted 3D Adversarial Point Clouds [9.7] 3Dポイントクラウドのディープラーニングは、いまだに敵の攻撃に弱い。
本稿では,現実的な3D点雲を生成するために,AdvGCGAN(Adversarial Graph-Convolutional Generative Adversarial Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 04:24:42 GMT)
Ubi-SleepNet: Advanced Multimodal Fusion Techniques for Three-stage
Sleep Classification Using Ubiquitous Sensing [9.5] 臨床睡眠モニタリングにおける金の基準はポリソムノグラフィ(PSG)である
PSGは高価で負担がかかり、日常使用には適さない。
長期睡眠モニタリングでは、ユビキタスセンシングが解決策となるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:26:53 GMT)
Data Excellence for AI: Why Should You Care [9.4] ベンチマークデータセットは、モデルが存在し、運用される世界全体を定義する。
もし「データが新しい石油である」ならば、データ自体がより効率的な使用のために最適化されるような精製工場の作業は依然として欠落しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 19:06:03 GMT)
Unsupervised Online Learning for Robotic Interestingness with Visual
Memory [9.2] そこで本研究では,オンライン環境に自動的に適応して,興味深いシーンを素早く報告する手法を開発した。
地下トンネル環境における最先端の非監視手法よりも平均20%高い精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 05:02:35 GMT)
More than Words: In-the-Wild Visually-Driven Prosody for Text-to-Speech [9.0] ダビングによって動機づけられたVDTTSは、テキストとともに追加入力としてビデオフレームを利用する。
我々は、VDTTSが自然停止やピッチのような韻律的変化を持つだけでなく、入力ビデオと同期する音声を生成することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 10:23:38 GMT)
Xp-GAN: Unsupervised Multi-object Controllable Video Generation [8.8] ビデオ生成は比較的新しいが、機械学習では人気がある。
ビデオ生成の現在の手法は、生成ビデオ内のオブジェクトの移動方法の正確な仕様をほとんど、あるいはまったく制御しない。
そこで,本研究では,対象物の上に有界なボックスを描き,そのボックスを所望の経路で移動させることで,単一の初期フレームの任意のオブジェクトを移動させる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:10:50 GMT)
A Worker-Task Specialization Model for Crowdsourcing: Efficient
Inference and Fundamental Limits [8.7] クラウドソーシングシステムは、専門家でない労働者を用いて比較的低コストでデータをラベル付けする効果的なプラットフォームとして登場した。
本稿では,与えられたタスクの種類に応じて作業者の信頼性を変化させることのできる,非常に一般的な$d$タイプのワーカタスク特化モデルを提案する。
我々は,任意の回復精度でラベルを正確に推測する最適なサンプル複雑性を特徴付け,オーダーワイド最適境界を達成する推論アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 05:32:59 GMT)
An Asymptotic Equivalence between the Mean-Shift Algorithm and the
Cluster Tree [8.1] 我々は、勾配流がクラスタツリーに沿って移動する方法を提供するという理論を論じる。
その結果, サンプリング密度の標準仮定の下で, 勾配流によって与えられる分配に還元されることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 16:14:32 GMT)
Defeating Catastrophic Forgetting via Enhanced Orthogonal Weights
Modification [8.1] 本稿では,新しい学習課題の重み勾配が,新たな学習課題の入力空間と,学習課題の重み空間とによって連続的に決定されることを示す。
本稿では,拡張OWMによる効率的かつ効果的な連続学習手法であるEOWMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 07:40:48 GMT)
Non asymptotic bounds in asynchronous sum-weight gossip protocols [7.6] 非同期ゴシッププロトコルは、関連するグラフ上のメッセージをランダムに交換することで、ノードのネットワークで分散計算を実行するように設計されている。
ノード間のコンセンサスを達成するには、最小限のメッセージを交換する必要がある。
一般の場合、そのような数に有界な確率を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:39:45 GMT)
A Large Scale Benchmark for Individual Treatment Effect Prediction and
Uplift Modeling [7.2] 個別治療効果(ITE)予測は、粒度レベルでの行動の因果的影響を説明し、推定することを目的としている。
このトピックの研究を促進するために、いくつかのランダム化制御試験から収集された139万のサンプルの公開コレクションをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 09:07:14 GMT)
Evaluation of automated airway morphological quantification for
assessing fibrosing lung disease [7.0] 気道拡張症は特発性肺線維症(IPF)の典型的特徴である
深層学習に基づく気道セグメンテーションから気道木をその葉と世代枝にパーセルする自動パイプラインであるAirQuantを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 21:30:42 GMT)
Probabilistic Regression with Huber Distributions [6.7] 本稿では,ニューラルネットワークを用いて物体の位置と共分散行列を推定する確率論的手法について述べる。
提案手法は,外乱に対する堅牢性,ネットワーク出力に対する境界勾配,その他の望ましい特性を有するように設計されている。
本手法は,一般的なボディポーズと顔のランドマークデータセットを用いて評価し,非熱マップ法の性能を同等以上の性能で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 16:12:15 GMT)
SNPs Filtered by Allele Frequency Improve the Prediction of Hypertension
Subtypes [6.7] 高血圧は、心臓血管疾患と早死にの主要な原因である。
特定の高血圧サブタイプは予後によって異なり、異なる治療を必要とする。
異なる基準に基づいて選択された遺伝的特徴群と環境変数を用いた高血圧サブタイプ分類モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 23:01:47 GMT)
DeepQR: Neural-based Quality Ratings for Learnersourced Multiple-Choice
Questions [6.5] 自動質問品質評価(AQQR)のためのニューラルネットモデルを提案する。
DeepQRは、広く使用されている学習データソーシングプラットフォームであるPeerWiseから収集された、Multiple-choice-question (MCQ)データセットを使用してトレーニングされている。
8つの大学レベルのコースから収集されたデータセットの実験によると、DeepQRは6つの比較モデルよりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 05:58:39 GMT)
Diabetic Foot Ulcer Grand Challenge 2021: Evaluation and Summary [6.3] 本稿では, 糖尿病性足の潰瘍問題2021で用いられる方法の評価を行い, 各ネットワークから得られた結果を要約する。
最高性能のネットワークは上位3モデルの結果のアンサンブルであり、マクロ平均F1スコアは0.6307である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:18:53 GMT)
Dendrite Net: A White-Box Module for Classification, Regression, and
System Identification [6.3] 本稿では,SVM (Support Vector Machine) やMLP (Multilayer Perceptron) と同じように,Dendrite Net あるいは DD という基本的な機械学習アルゴリズムを提案する。
DDの主な概念は、出力の論理式が入力間の対応するクラスの論理的関係を含んでいる場合、学習後にアルゴリズムがこのクラスを認識することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 03:24:11 GMT)
E3NE: An End-to-End Framework for Accelerating Spiking Neural Networks
with Emerging Neural Encoding on FPGAs [6.0] エンドツーエンドフレームワークのE3NEはFPGAのための効率的なSNN推論ロジックを生成する。
E3NEはハードウェアリソースの50%未満を消費し、20%の電力を消費する一方で、レイテンシを桁違いに低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 04:01:19 GMT)
Machine Learning-Based Soft Sensors for Vacuum Distillation Unit [5.7] 製品の品質は、プロセスの製品が仕様の範囲内かどうかを知らせる重要な特性である。
この問題に対処する戦略の1つはソフトセンサーである。
ソフトセンサー(Soft Sensor)は、頻繁な測定特性の予測と予測に使用できるモデルの集合である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:30:43 GMT)
TransMorph: Transformer for unsupervised medical image registration [5.7] 医療画像登録のためのハイブリッドトランスフォーマー-ConvNetモデルであるTransMorphを提案する。
提案したモデルは、既存の登録方法やTransformerアーキテクチャに対して広範囲に検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 23:37:39 GMT)
iWash: A Smartwatch Handwashing Quality Assessment and Reminder System
with Real-time Feedback in the Context of Infectious Disease [5.6] We present iWash, a comprehensive system for quality Assessment and context-aware reminder for handwashing with real-time feedback using watches。
iWashは、デバイス上での処理に最適化されたハイブリッドディープニューラルネットワークベースのシステムで、最小処理時間とバッテリ使用量で高い精度を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 01:25:48 GMT)
Randomized Algorithms for Monotone Submodular Function Maximization on
the Integer Lattice [5.5] 濃度制約を受ける有界整数格子上の単調部分モジュラ函数を最大化する問題を考える。
特に、DR-部分モジュラ函数の最大化、すなわち減少するリターン特性を示す整数格子上で定義される関数に焦点をあてる。
提案したアルゴリズムを整数格子に適用することは、設定された領域に対する目標問題を減らし、最も高速に設定された部分モジュラーアルゴリズムを適用するなど、他のアルゴリズムよりも高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 12:07:16 GMT)
Graph Neural Networks with Feature and Structure Aware Random Walk [5.4] 典型的な好適なグラフでは、エッジを指向する可能性があり、エッジをそのまま扱うか、あるいは単純に非指向にするかは、GNNモデルの性能に大きな影響を与える。
そこで我々は,グラフの方向性を適応的に学習するモデルを開発し,ノード間の長距離相関を生かした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 08:54:21 GMT)
Client Selection in Federated Learning based on Gradients Importance [5.3] フェデレートラーニング(FL)は、複数のデバイスが個人データを共有せずにグローバルモデルを協調的に学習することを可能にする。
本稿では,勾配規範の重要性に基づいて,デバイス選択戦略を検討・設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 11:53:23 GMT)
Interpreting deep urban sound classification using Layer-wise Relevance
Propagation [5.2] 本研究は, 都市音分類のためのディープニューラルネットワークを構築することにより, 聴覚障害に悩まされるドライバの敏感な応用に焦点を当てた。
我々は,MelとConstant-Qスペクトログラムの2つの異なる音声信号表現を使用し,ディープニューラルネットワークによる決定は,レイヤワイド関連伝搬によって説明される。
総合的に、深層都市音の分類を理解するための説明可能なAIフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:15:45 GMT)
Reinforcement Learning with Adaptive Curriculum Dynamics Randomization
for Fault-Tolerant Robot Control [5.0] ACDRアルゴリズムは、ランダムなアクチュエータ故障条件下で四足歩行ロボットを適応的に訓練することができる。
ACDRアルゴリズムは、アクチュエータ故障を検出するための追加モジュールを必要としないロボットシステムを構築するために使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 01:55:57 GMT)
Lattention: Lattice-attention in ASR rescoring [4.8] 格子をリカレントネットワークでエンコードし,n-best再コーディングのためのアテンションエンコーダデコーダモデルを訓練する。
格子に着目した再構成モデルは,n-best仮説に着目したモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 11:13:37 GMT)
Error-mitigated deep-circuit quantum simulation: steady state and
relaxation rate problems [4.8] 閉量子系のディジタル量子シミュレーションは、トロッター誤差の蓄積に対して堅牢であることを示す。
本稿では,量子相転移臨界点近傍のスケーリング挙動に基づく新しい誤差軽減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 02:45:54 GMT)
Evaluating Self and Semi-Supervised Methods for Remote Sensing
Segmentation Tasks [4.8] 我々は、下流タスク性能を改善するためにラベルのないデータを活用する、最近の自己および半教師付きML技術を評価する。
これらの手法は、ラベルなし画像へのアクセスが容易で、真理ラベルの取得が高価である場合が多いため、リモートセンシングタスクには特に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 07:41:14 GMT)
Continuous Perception for Classifying Shapes and Weights of Garmentsfor
Robotic Vision Applications [4.5] 本稿では,ロボット洗濯作業に対する継続的認識へのアプローチを提案する。
我々の仮定は、衣服の形状と重量の視覚的予測は、ビデオシーケンスから衣服の動的変化を学習するニューラルネットワークを介して可能である、というものである。
その結果, ネットワークの分類精度は, 衣服の形状と重量に対して48%, 60%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 10:07:32 GMT)
A 3D 2D convolutional Neural Network Model for Hyperspectral Image
Classification [4.2] 提案したSEHybridSNモデルでは,浅度特徴の再利用に高密度ブロックを用いた。
深度分離可能な畳み込み層を用いて空間情報を識別した。
実験結果から,本モデルでは,ごく少数のトレーニングデータを用いて,より識別的な空間スペクトル特徴を学習できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 16:09:25 GMT)
Posterior concentration and fast convergence rates for generalized
Bayesian learning [4.2] 一般化ベイズ推定器の一般環境での学習率について検討する。
マルチスケールのベルンシュタインの条件の下では、一般化された後続分布は最適仮説の集合の周りに集中することが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:25:21 GMT)
Resistance-Time Co-Modulated PointNet for Temporal Super-Resolution
Simulation of Blood Vessel Flows [3.8] 血管血流の時間的超解像シミュレーションのための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
速度のベクトル特性から振幅損失と速度の向き損失を提案する。
提案フレームワークの有効性と有効性を説明するために,いくつかの例を挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 08:16:22 GMT)
LiDAR Cluster First and Camera Inference Later: A New Perspective
Towards Autonomous Driving [3.8] 本稿では,まずLiDARクラスタの概念を導入し,次にカメラ推論を行い,物体を検出して分類する,自律走行車(AV)のためのエンドツーエンドパイプラインを提案する。
まず、私たちのパイプラインは、AVに衝突するリスクの高い物体を検出することを優先し、AVが安全でない条件に反応する時間を増やす。
提案する新たなオブジェクト検出パイプラインは,カメラ推論のみと比較して,高いリスクオブジェクトの検出を優先すると同時に,同等の精度と平均速度を25%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:24:51 GMT)
Rethinking Query, Key, and Value Embedding in Vision Transformer under
Tiny Model Constraints [3.8] ビジョントランス (ViT) はコンピュータビジョン分野において支配的なモデルである。
セマンティック$Q、K$、および$V$埋め込みの十分な考慮は、性能低下につながるかもしれない。
我々は、$Q$、$K$、$V$埋め込みの3種類の構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 02:54:57 GMT)
Direct calculation of the ZZ-interaction rates in the multi-mode
circuit-QED [3.7] トランスモン型の超伝導量子ビットのハミルトニアンは非ゼロZZ相互作用項を含む。
低調波量子ビット間のZZ-相互作用速度を正確に推定するための直接解析法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 18:35:22 GMT)
Optimised Multithreaded CV-QKD Reconciliation for Global Quantum
Networks [3.5] 量子鍵分配システムは、量子チャネル特性の推定とセキュア鍵ビットの抽出を必要とする。
標準的なプロセッサでは、必要な数の量子信号を調整するのに数時間かかることがある。
新しい解法は、最適化されていない和解に対する最終鍵レートを著しく増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 04:22:49 GMT)
Learn Quasi-stationary Distributions of Finite State Markov Chain [2.8] 準定常分布の表現を計算するための強化学習(RL)手法を提案する。
候補分布と真の目標分布によって誘導される2つのマルコフ経路分布のKL偏差を最小化する。
対応する政策勾配定理を導出し,最適な解法と値関数を学習するためのアクター・クリティカルなアルゴリズムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 02:56:34 GMT)
IC-U-Net: A U-Net-based Denoising Autoencoder Using Mixtures of
Independent Components for Automatic EEG Artifact Removal [2.7] ニューラルネットワークの誤解釈を防止するために,実用的で信頼性の高い人工物除去手法を開発することが不可欠である。
本研究では, 広汎な脳波アーチファクトを除去するためのU-Netアーキテクチャに基づく, IC-U-Netという新しいアーティファクト除去手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 03:45:53 GMT)
Unsupervised Visual Time-Series Representation Learning and Clustering [2.6] 時系列データは、インターネット・オブ・シングス(Internet-of-Things)インフラストラクチャ、コネクテッド・アンド・ウェアラブルデバイス、リモートセンシング、自律運転研究、オーディオビデオ通信からユビキタスに生成される。
本稿では,これらの時系列における教師なし表現学習の可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 16:44:33 GMT)
UN-AVOIDS: Unsupervised and Nonparametric Approach for Visualizing
Outliers and Invariant Detection Scoring [2.6] UN-AVOIDS(UN-AVOIDS)は、人間のプロセス)と外れ値の検出(アルゴリズムプロセス)の両方に対して、教師なしかつ非パラメトリックなアプローチである。
近傍累積密度関数(NCDF)として導入した新しい空間にデータを変換する。
AUCに関しては、UN-AVOIDSはほぼ総合的な勝者である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 02:31:06 GMT)
Panoptic Segmentation: A Review [2.3] 本稿では,既存の汎視的セグメンテーション手法の包括的レビューを行う。
パノプティクスのセグメンテーションは現在、ビデオ監視、群衆のカウント、自動運転、医療画像分析などの画像シーンに関する、より精巧な知識を得るために研究中である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:40:24 GMT)
Zero-Shot Certified Defense against Adversarial Patches with Vision
Transformers [2.0] 逆パッチ攻撃は、入力画像の制限領域内の画素を任意に修正することで、機械学習モデルを騙すことを目的としている。
ビジョントランスフォーマー(ViT)モデルに基づく敵パッチに対するゼロショット認証防御であるPatchVetoを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 23:45:23 GMT)
Positional Encoder Graph Neural Networks for Geographic Data [1.8] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、連続空間データをモデリングするための強力でスケーラブルなソリューションを提供する。
本稿では,空間コンテキストと相関関係をモデルに明示的に組み込んだ新しいフレームワークPE-GNNを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 10:41:49 GMT)
Word-Level Style Control for Expressive, Non-attentive Speech Synthesis [1.8] 2つのエンコーダの助けを借りて、音声データの単語レベルのスタイリスティックな表現と韻律的な表現を学習しようとする。
結果として得られたモデルにより,韻律伝達能力だけでなく,単語レベルとグローバルな制御が可能であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 12:03:53 GMT)
The ComMA Dataset V0.2: Annotating Aggression and Bias in Multilingual
Social Media Discourse [1.5] 本稿では,異なるタイプの攻撃をマークした階層的,きめ細かなタグセットと,それらが発生する「コンテキスト」を付加した多言語データセットの開発について論じる。
最初のデータセットは4つの言語で合計15,000の注釈付きコメントで構成されている。
ソーシャルメディアのウェブサイトでは通常のように、これらのコメントの多くは多言語で、多くは英語と混在している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 19:03:22 GMT)
Quantum non-Gaussianity of multi-phonon states of a single atom [1.4] 我々は、個々のメカニカルフォック状態に対する量子非ガウス的基準の最も難しい階層を導出する。
我々は、機械的加熱下での量子非ガウス的特徴の深さを解析し、量子センシングへの応用を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 09:58:22 GMT)
An Activity-Based Model of Transport Demand for Greater Melbourne [1.3] 本稿では,メルボルン大都市圏の人工個体群作成のためのアルゴリズムを提案する。
我々の手法は完全にオープンで複製可能であり、人工的なエージェントの集団を生成するために、公開データしか必要としない。
その結果, 合成個体群は, 距離分布, モード選択, 目的地選択の点で, 様々な個体群に対して正確であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 06:20:33 GMT)
Achievability and Impossibility of Exact Pairwise Ranking [1.1] 雑音のあるペアワイズ比較に基づいて,$n$アイテムのランクを回復する問題を考察する。
本分析では, パラメトリック限界と正確に一致した, 正確な要件に対して, 情報理論上および下限の鋭い情報を与えた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 03:16:29 GMT)
A Performance-Explainability Framework to Benchmark Machine Learning
Methods: Application to Multivariate Time Series Classifiers [1.0] 本稿では,機械学習手法の評価とベンチマークを行うための,新しい性能説明可能性分析フレームワークを提案する。
このフレームワークは、既存の機械学習手法のパフォーマンス-説明可能性評価を体系化する一連の特徴について詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:31:06 GMT)
Subexponential rate versus distance with time-multiplexed quantum
repeaters [1.0] 直接伝送による量子通信容量-$L$光ファイバーは$R sim e-alpha L$としてスケールし、$alpha$はファイバーの損失係数である。
時間多重化は、空間的あるいはスペクトル的多重化だけでは達成できない$R sim e-tsqrtalpha L$というサブ指数速度-vs.距離スケーリングにつながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 16:27:21 GMT)
Factorisation-based Image Labelling [0.9] 本稿では,潜在変数を持つ生成モデルに基づくパッチベースのラベル伝搬手法を提案する。
提案したモデルを,MICCAI 2012 Grand Challenge and Workshop on Multi-Atlas Labelingのデータを用いて,最先端のモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 17:10:54 GMT)
Pointer over Attention: An Improved Bangla Text Summarization Approach
Using Hybrid Pointer Generator Network [0.8] 本稿では,事実を不適切に再現し,句の繰り返しを再現する欠点を解決するために,ハイブリッドポインタージェネレータネットワークを提案する。
我々は,単語のアウトオブボキャブラリを生成するハイブリッドポインタージェネレータネットワークを用いて,アテンションに基づくシーケンス・ツー・シーケンスを拡大する。
提案手法は従来のベンガルの抽象的な要約手法よりも優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:18:12 GMT)
A Distance-preserving Matrix Sketch [0.8] 長方行列の行と列のサブセットをそれぞれ選択する2つの新しいアルゴリズムを導入する。
この選択は、できるだけ近い距離を保つように設計されている。
行列のスケッチを、さまざまな人工的および実際のデータセットの、より伝統的な代替品と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 06:39:11 GMT)
An Analysis of the Influence of Transfer Learning When Measuring the
Tortuosity of Blood Vessels [0.8] 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は血管のセグメンテーションに関して優れた結果をもたらすことが示されている。
しかし、事前トレーニングされたCNNが、トレーニングされていないデータセットに適用した場合、ダウンストリームタスクに対して堅牢で偏見のない結果を提供できるかどうかはまだ不明だ。
我々は,データセット上のスクラッチからトレーニングしたCNNが取得したトルチューシティ値が,異なるトルチューシティ統計を持つデータセット上で事前学習した微調整ネットワークのものと一致しないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:55:52 GMT)
Model-agnostic bias mitigation methods with regressor distribution
control for Wasserstein-based fairness metrics [0.7] より公平な回帰分布を持つ後処理モデルの構築に基づくバイアス緩和手法を提案する。
提案手法は低次元空間において最適化を行い,コストのかかるモデル再訓練を回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 17:31:22 GMT)
Sampling-based quasiprobability simulation for fault-tolerant quantum
error correction on the surface codes under coherent noise [0.6] コヒーレントノイズ下でのフォールトトレラントな量子誤差補正のためのサンプリングベースシミュレーションを提案する。
非コヒーレントノイズとコヒーレントノイズの混合を、準確率分布を持つクリフォードチャネルに分解する。
その結果,コヒーレント誤差は論理誤差率を増加させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 16:01:01 GMT)
A framework for randomized benchmarking over compact groups [0.6] 実験システムのキャラクタリゼーションは、量子ハードウェアの開発と改良に不可欠なステップである。
ランダム化ベンチマーク(Randomized Benchmarking, RB)として知られるプロトコルの集合が過去10年間に開発され、量子システムにおけるエラー率を効率的に測定する方法を提供している。
RBの一般的なフレームワークが提案され、既知のRBプロトコルの大部分を包含し、以前の作業におけるエラーモデルに対する制限を克服した。
本研究では、RBフレームワークをゲートの連続群に一般化し、ノイズレベルが合理的に小さい限り、出力は行列指数崩壊の線形結合として近似できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 18:43:47 GMT)
A Hybrid Approach for an Interpretable and Explainable Intrusion
Detection System [0.6] 本研究では,解釈可能かつ説明可能なハイブリッド侵入検知システムを提案する。
このシステムは、決定木アルゴリズムによって連続的に生成される専門家のルールと動的知識を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:39:28 GMT)
Illinois Express Quantum Network for Distributing and Controlling
Entanglement on Metro-Scale [0.6] 本稿では、このネットワークのネットワークトポロジと制御アーキテクチャを示し、同じファイバーリンク上での量子テレポーテーションと量子および古典データの共存に関する予備的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:57:52 GMT)
TYolov5: A Temporal Yolov5 Detector Based on Quasi-Recurrent Neural
Networks for Real-Time Handgun Detection in Video [0.6] タイムリーハンドガン検出は、公共の安全を改善する上で重要な問題である。
ハンドガン検出に関する以前の研究の多くは、静的画像検出器に基づいていた。
監視システムの性能向上のためには,リアルタイムの時空間拳銃検出システムを構築する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 03:49:25 GMT)
An upper and lower bound to the orientation-dependent linear Rashba
spin-orbit coupling of two-dimensional hole gases in semiconductor quantum
wells [0.6] QW配向への依存は未だ不明である。
Bfk$-cubic Rashba SOC は[111] 指向の QW にのみ存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 13:03:31 GMT)
ExoMiner: A Highly Accurate and Explainable Deep Learning Classifier to
Mine Exoplanets [0.6] ExoMinerは、ドメインの専門家が診断テストを調べて、トランジットシグナルを検査する方法を模倣する。
我々は,MASTケプラーアーカイブから新たに301個の太陽系外惑星を検証した。
ExoMinerがトランスポート信号を特定のクラスラベルに分類する理由について、専門家にフィードバックを提供するシンプルな説明可能性フレームワークを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 02:22:34 GMT)
Simulation of quantum physics with Tensor Processing Units: brute-force
computation of ground states and time evolution [0.3] Processing Units (TPU) は、Googleが大規模機械学習タスクをサポートするために開発した。
本稿では、量子スピン系をシミュレーションする難しい問題に対して、TPUを再利用する。
2048コアを持つ TPU v3 pod では、最大$N=38$ qubits の波動関数 $|Psirangle$ をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 22:41:04 GMT)
Lexicon-based Methods vs. BERT for Text Sentiment Analysis [0.2] ロシア語に適応したSO-CALとSentiStrength lexiconに基づく手法
RuBERTはレキシコン法を平均で上回っているが、SO-CALは16の4コーパスでRuBERTを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 08:47:32 GMT)
Analysis of autocorrelation times in Neural Markov Chain Monte Carlo
simulations [0.1] ニューラルマルコフ連鎖モンテカルロシミュレーションにおける自己相関のより深い研究について述べる。
本稿では, 自己相関時間(自己相関時間)を推定する手法を提案する。
ニューラルネットワークトレーニングプロセスにおけるインポーティング系対称性が自己相関時間に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 12:56:56 GMT)
Witnessing quantum correlations in a nuclear ensemble via an electron
spin qubit [0.0] プロキシキュービットとインターフェースされたスピンのコヒーレントアンサンブルは、多体コヒーレンスを作るための魅力的なプラットフォームである。
半導体量子ドット内の電子スピン量子ビットは、密度の高い核スピンアンサンブルのインターフェイスとして機能する。
スピン励起に対する応答を利用して核アンサンブルのスピン状態を探索する手法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 11:11:43 GMT)
Towards Traffic Scene Description: The Semantic Scene Graph [0.0] 本稿では,交通シーンを意味的に記述するモデルについて述べる。
このモデルでは、道路地形や道路地形とは無関係に交通状況を記述することができる。
この記述の重要な側面は、機械可読形式に容易に変換できることである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 13:08:55 GMT)
Third-order polarizability of interlayer excitons in hetero-bilayers [0.0] 我々はFowler's and Karplus' 法を用いて非相互作用層間励起子の動的偏光性にアクセスする。
本研究では, 2光子吸収法と3光子生成法を用いて, $mathrmWSe_2/mathrmWS_2$ヘテロ二層膜中の層間励起子について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 10:50:08 GMT)
The Joy of Neural Painting [0.0] 私たちは、GANフレームワークに従ってブラシストロークを生成するモデルのクラスをトレーニングします。
GANの限界を克服し、ニューラルネットワークのトレーニングを高速化するために、Transfer Learningをプロセスに適用し、数日から数時間に短縮しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:44:10 GMT)
Swing-up of quantum emitter population using detuned pulses [0.0] オフ共振パルスを用いたコヒーレント励起方式を提案する。
これは周波数変調パルスを用いて励起状態の集団を揺らぎ上げることで克服される。
本稿では,半導体量子ドットへのスキームの適用性について理論的に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:16:12 GMT)
Simplified Hartree-Fock Computations on Second-Row Atoms [0.0] 新しいApple M1チップでMathematicaを使用することで、計算には約0.005秒のCPU時間が必要である。
最適なH-F値の1%以内の近似エネルギーは、桁違いの計算労力で得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 05:39:21 GMT)
Rotation-driven transition into coexistent Josephson modes in an
atomtronic dc-SQUID [0.0] 位相空間における共存状態の異なる配列への遷移は二重井戸系を回転させることで達成できることを示す。
特に、決定された回転周波数間隔内では、通常非回転系では無視されるホッピングパラメータがダイナミクスを制御していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:47:54 GMT)
Resonant tunnelling diode nano-optoelectronic spiking nodes for
neuromorphic information processing [0.0] 超高速かつ低消費電力で動作可能な光電子人工ニューロンを提案する。
提案システムは、励起可能なトンネルダイオード(RTD)素子とナノスケール光源を組み合わせたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 12:58:12 GMT)
Resilience from Diversity: Population-based approach to harden models
against adversarial attacks [0.0] この研究は、敵の攻撃に対して回復力のあるモデルを導入する。
我々のモデルは、生物科学から確立された原則を生かし、人口多様性は環境変化に対して弾力性を生み出す。
Counter-Linked Model (CLM) は、周期的ランダム類似性検査を行う同じアーキテクチャのサブモデルで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:22:21 GMT)
Qubit Decoherence and Symmetry Restoration through Real-Time Instantons [0.0] 非摂動量子効果は対称性の回復をもたらし、指数的に小さいが有限の量子ビットデコヒーレンス速度をもたらすことを示す。
技術的には、対称性の復元はケルディシュ経路積分の実時間インスタント軌道によるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 20:53:32 GMT)
Quantum liquid crystals in the finite-field K$\Gamma$ model for
$\alpha$-RuCl$_3$ [0.0] K$Gamma$モデルと呼ばれる拡張された北エフモデルについて検討する。
位相図では、ネマティックな北エフスピン液体とKekul'e Kitaevスピン液体が発見された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 04:51:14 GMT)
Quantum approach to the thermalization of the toppling pencil
interacting with a finite bath [0.0] 環境に結合した量子系の熱化の長年の問題について検討する。
ダブルウェルエネルギーの長時間平均は単調に崩壊する関数であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 12:30:34 GMT)
Population based change-point detection for the identification of
homozygosity islands [0.0] 本稿では,動的プログラミングアルゴリズムで効率的に計算したり,高速なグリーディ二分法アルゴリズムで近似できるペナル化最大可能性法を提案する。
両アルゴリズムは、確率ベクトルの分布と独立サンプリングに関する非常に一般的な仮定の下で、ほぼ確実に変化点の集合に収束することを示す。
この新しいアプローチは、集団内の個人のゲノム上のホモ接合性島を同定する問題によって動機付けられている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 12:53:41 GMT)
Policy Gradient Approach to Compilation of Variational Quantum Circuits [0.0] 本稿では,量子回路の近似コンパイル法を提案する。
ポリシーの選択により、確率分布の観点から最適化問題を言い換えることができる。
このアプローチは勾配のない手法よりも競争力があることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:03:02 GMT)
Physics-enhanced Neural Networks in the Small Data Regime [0.0] トレーニング中の実エネルギーレベルを正規化用語として考えることで、さらに改善できることが示される。
特に、少量のデータしか利用できない場合、これらの改善は予測能力を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 17:21:14 GMT)
PT and Anti-PT Symmetry Arising in Time Dependent Weak Value
Measurements [0.0] 弱値測定に関連するハミルトニアンが偶数あるいは奇数対称性を示すことを示す。
これらの対称性は、実部分の虚構を消滅または消滅させたポインタ変換として測定過程中に表される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 04:20:04 GMT)
On embedding Lambek calculus into commutative categorial grammars [0.0] 我々は、古典的(直観主義的ではなく)線形論理に基づく「可換」文法の例であるテンソル文法を考える。
基本的な要素はテンソル項であり、証明ネットの符号化と一般化と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 12:04:31 GMT)
Novel EEG based Schizophrenia Detection with IoMT Framework for Smart
Healthcare [0.0] 統合失調症(Sz)は、世界中の人々の思考、行動、感情に深刻な影響を及ぼす脳障害である。
EEGは非線形時系列信号であり、その非線形構造のために調査に利用することがかなり重要である。
本稿では,深層学習を用いた脳波を用いたSz検出の性能向上を目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 18:21:20 GMT)
Non-NP-Hardness of Translationally-Invariant Spin-Model Problems [0.0] ハイゼンベルクモデルの基底状態エネルギーを求めることは、P=NPでない限りNP-Hard問題にはならない。
この結果は、問題の潜在的なトラクタビリティを示唆し、プラスの複雑さの結果に向けたさらなる研究を奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 08:38:52 GMT)
Maximum Mean Discrepancy for Generalization in the Presence of
Distribution and Missingness Shift [0.0] MMD損失成分の統合は、モデルが最適化に最適な機能を利用するのに役立ち、テストサンプル毎に可能な限り危険な外挿を避けるのに役立ちます。
このMDDアプローチで処理されたモデルでは、テストセットのパフォーマンス、キャリブレーション、外挿が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 18:01:05 GMT)
Manipulating the Dynamics of a Fermi Resonance with Light. A Direct
Optimal Control Theory Approach [0.0] 量子力学問題に対する直接最適制御理論は、それ自体が従来の間接最適制御の代替として興味深いものであることを示している。
本稿では,一般的なフェルミ共振モデルの例を用いて,この手法の適用範囲を,正確なウェーブパケット伝搬の場合にまで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 12:44:40 GMT)
Learning in High-Dimensional Feature Spaces Using ANOVA-Based Fast
Matrix-Vector Multiplication [0.0] カーネル行列は一般に密度が高く大規模である。特徴空間の次元によっては、合理的な時間における全てのエントリの計算さえも難しい課題となる。
そこで我々は,ANOVAカーネルを用いて低次元の特徴空間に基づいて複数のカーネルを構築し,行列ベクトル積を実現する高速アルゴリズムを提案する。
特徴グループ化アプローチに基づいて,カーネルリッジ回帰と事前条件付き共役勾配解法を選択する学習手法に,高速な行列ベクトル積を組み込む方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 10:29:39 GMT)
Island for Gravitationally Prepared State and Pseudo Entanglement Wedge [0.0] 我々は、有限サイズの初期境界によって開始される時空を、ハートル・ホーキング非有界状態の一般化とみなす。
このような時空で作成した物質状態の絡み合いエントロピーについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 00:21:23 GMT)
Identifying Population Movements with Non-Negative Matrix Factorization
from Wi-Fi User Counts in Smart and Connected Cities [0.0] 非負行列分解(Non-Negative Matrix Factorization、NMF)は、データセットの「部分ベース」分解を生成する貴重な行列分解手法である。
我々は,コロラド大学ボルダーキャンパスのWi-Fiユーザ数データに新しい行列を埋め込んだNMFを適用し,人間の動きのパターンを自動的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 22:24:04 GMT)
Finite-Size scaling analysis of many-body localization transition in
quasi-periodic spin chains [0.0] 準周期 (QP) ポテンシャルを持つ1次元ハイゼンベルクスピンチェーンにおいて, 平均ギャップ比と多体局在 (MBL) 遷移間の絡み合いエントロピーの有限サイズスケーリングを解析した。
以上の結果から,QPハイゼンベルク鎖のMBL遷移はベレジンスキー-コステリッツ-Thouless(BKT)遷移のクラスに属することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:12:38 GMT)
Fast and Data-Efficient Training of Rainbow: an Experimental Study on
Atari [0.0] 我々はRainbowの改良版を提案し、競合性能を維持しながら、Rainbowのデータ、トレーニング時間、計算要求を大幅に削減することを目指している。
改良版のRainbowは、従来のRainbowに近い中央値の人間の正規化スコアに到達し、20倍のデータを使用でき、単一のGPU上でのトレーニング時間は7.5時間しか必要ありません。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:37:37 GMT)
Extending a Physics-Based Constitutive Model using Genetic Programming [0.0] 本稿では,遺伝的プログラミングに基づく処理条件からキャリブレーションパラメータの機能的依存性を同定する手法を提案する。
本稿では,これらの依存関係を識別し,短い解釈式を生成するための2つの(明示的かつ暗黙的な)手法を提案する。
その結果,暗黙的手法は明示的手法よりも高価であると同時に,極めて優れた結果が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 14:08:31 GMT)
Expert-Guided Symmetry Detection in Markov Decision Processes [0.0] MDP力学が不変である状態-作用空間の変換の存在を検出することを目的としたパラダイムを提案する。
その結果, 検出した対称性を用いて得られたデータを用いてデータセットを拡張した場合, モデル分布シフトが小さくなることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 16:12:30 GMT)
Exact result for the polaron mass in a one-dimensional Bose gas [0.0] 一次元ボースガス中のポーラロン準粒子について検討する。
弱い相互作用と強い相互作用のレギュレーションにおいて、ポーラロン質量の高次級数列が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 13:29:56 GMT)
Esophageal virtual disease landscape using mechanics-informed machine
learning [0.0] 各種食道疾患の基礎となる物理を同定するために,流体力学と機械学習を組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。
一次元逆モデルは食道診断装置からの出力を処理し、食道の機械的「健康」を推定する。
メカニクスに基づくパラメータは、潜在空間を生成するニューラルネットワークと、機械的な作業メトリクスを予測するサイドネットワークのトレーニングに使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 01:02:14 GMT)
Entanglement of Orbital Angular Momentum in Non-Sequential Double
Ionization [0.0] 非逐次二重イオン化(N)の強い相関過程を介してイオン化された2つの光電子の軌道角運動量(OAM)間の絡み合いを示す。
OAMの量子化により、この絡み合いは容易に定量化され、保存則の観点で単純な物理的解釈を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 10:50:02 GMT)
Does BERT look at sentiment lexicon? [0.0] 本稿では,ロシア語RuBERTモデルの注意重み行列について検討する。
我々は感傷テキストコーパスでRuBERTを微調整し、感傷的および中立的語彙に対する注意重みの分布を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 08:50:48 GMT)
Data imputation and comparison of custom ensemble models with existing
libraries like XGBoost, Scikit learn, etc. for Predictive Equipment failure [0.0] 本稿では,Xgboost,Scikit Learnなどの既存ライブラリを用いて学習したモデルと,カスタムアンサンブルモデルの比較を行った。
使用するデータセットには多くの欠落した値が含まれており,本論文では欠落した値を暗示するために,異なるモデルベースのデータ計算戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 08:14:40 GMT)
Crosstalk analysis for simultaneously driven two-qubit gates in spin
qubit arrays [0.0] クロストークエラーは、隣接するキュービットの制御操作によって生じる。
クロストークがCNOTやCPHASEゲートなどのキュービット操作に与える影響を解析する。
クロストークエラーを最小限に抑えるために,適切な制御プロトコルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 12:04:32 GMT)
Compresion y analisis de imagenes por medio de algoritmos para la
ganaderia de precision [0.0] 動物が健康かどうか、すなわち、牛の選抜の過程で適切な状態にあるか、病気であるかどうかを判断し、廃棄されているかどうかを知る必要がある。
これらすべては圧縮のアルゴリズムによって行われており、画像を取得してコード内のそれらを検査することができる。
提案アルゴリズムはNNとバイリニアであり,実行速度において有意な結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 16:27:55 GMT)
Cavity optomechanics with ultra-cold Bose gases for quasiparticle state
manipulation and prospects for sensing applications [0.0] 超低温ボソニック原子の閉じ込められた雲の状態の操作と読み出しを行う方法を提案する。
本稿では, 準粒子のコヒーレント・圧縮状態の生成と, 外部空洞場を介する準粒子モードの結合について論じる。
これにより、状態スワッピングやビームスプリッティングなどの操作が可能となり、周波数空間でマッハ・ツェンダー干渉計(MZI)を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 11:37:11 GMT)
Can the displacemon device test objective collapse models? [0.0] ディスプラトモン(Displacemon)は、超伝導量子ビットに結合した機械的共振器による電気機械装置である。
当初の提案では、機械共振器は106ドルの核子を含むカーボンナノチューブであった。
アルミニウム機械共振器を2つの大きな質量スケールで用いることを提案し、その1つはマーシャル-サイモン-ペンローズ-ブーメスター移動鏡の提案にインスパイアされたもの、もう1つはプランク質量によって設定されたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 15:57:51 GMT)
Building a Question Answering System for the Manufacturing Domain [0.0] キーワード検索に基づく従来の質問応答システムでは,技術的な質問に対して正確な回答を与えることは困難である。
我々は自然言語処理技術を用いて圧力容器設計における意思決定プロセスのための質問応答システムを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 04:52:45 GMT)
Automated Human Activity Recognition by Colliding Bodies
Optimization-based Optimal Feature Selection with Recurrent Neural Network [0.0] HAR(Human Activity Recognition)は、センサの読み取りから広範に計算を行う上で、効率的なモデルであると考えられている。
本稿では,UC Irvine Machine Learning Repository(UCI)で公開されているスマートセンサから収集したデータを用いて,ディープラーニングを用いたHARシステムの実装を誘致する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 09:26:02 GMT)
Assessment of Fetal and Maternal Well-Being During Pregnancy Using
Passive Wearable Inertial Sensor [0.0] 本稿では,母親自身が最小限の監督で効果的に活用できる装置に焦点を当てる。
提案された装置は、母親の子宮の上に1つの加速度計を備えたベルトを使用して、必要な情報を記録している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 06:53:39 GMT)
Approximations in transmon simulation [0.0] 我々は、量子制御の文献に現れる進行近似の階層の中で順序付けられた一連のモデルを提示する。
各モデルの妥当性は、IBMQクラウド量子デバイスのための制御プロトコルの設計とベンチマークによって実験的に特徴づけられる。
シミュレーション制御力学の評価により、数値予測のかなりのばらつきにもかかわらず、局所最適制御プロトコルを発見する複雑さは、単純な制御スキーム設定では不変であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 23:06:05 GMT)
Adapted projection operator technique for the treatment of initial
correlations [0.0] 本稿では,システム環境相互作用の微視的モデリングに適用可能な摂動的手法を提案する。
提案手法は,従来の投射法よりも長期体制において期待される動的挙動を再現する2つのケーススタディによってさらに説明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 10:05:13 GMT)
A thermodynamically consistent Markovian master equation beyond the
secular approximation [0.0] 熱力学的に一貫したマルコフマスター方程式を導入する。
整合性は、熱力学的簿記のために再スケールされたハミルトン式によって得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 08:16:54 GMT)
A quantum network of entangled optical atomic clocks [0.0] 2つの80$Sr$+$イオンをマクロ距離(2m)で分離して、絡み合った光時計の最初の量子ネットワークを実証する。
エンタングルメントはハイゼンベルク極限の予測値である$sqrt2$に近い係数で測定の不確実性を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 17:34:48 GMT)
A Feedback Integrated Web-Based Multi-Criteria Group Decision Support
Model for Contractor Selection using Fuzzy Analytic Hierarchy Process [0.0] 本稿では,契約者選択のための複数基準グループ意思決定支援モデルを提案する。
本稿では,契約者選択のための複数基準群決定支援モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 19 Nov 2021 17:57:32 GMT)